មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic | និយមន័យ 6 ប្រភេទ កម្មវិធី និងឧទាហរណ៍ | 2024 បង្ហាញ

ការវាស់ស្ទង់ពីអារម្មណ៍របស់មនុស្សចំពោះអ្វីមួយ គឺមិនតែងតែត្រង់នោះទេ។ យ៉ាងណាមិញ តើអ្នកដាក់លេខលើអារម្មណ៍ ឬមតិដោយរបៀបណា? នោះហើយជាកន្លែងដែលមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ចូលមកលេង។ នៅក្នុងនេះ។ blog ប្រកាស យើងនឹងស្វែងយល់អំពីមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ប្រភេទផ្សេងគ្នារបស់វា ឧទាហរណ៍មួយចំនួន និងរបៀបដែលវាត្រូវបានប្រើ។ ចូរយើងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលយើងវាស់ស្ទង់របស់ដែលយើងមិនងាយមើល ឬប៉ះ ហើយរៀនពីរបៀបស្វែងយល់ពីគំនិត និងអារម្មណ៍របស់យើងឱ្យបានច្បាស់លាស់ និងអាចវាស់វែងបាន។

តារាង​មាតិកា

• តើមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ជាអ្វី?
• មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ទល់នឹង មាត្រដ្ឋាន Likert
• ប្រភេទនៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic
  • 1. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ស្តង់ដារ
  • 2. មាត្រដ្ឋានអាណាឡូកដែលមើលឃើញ (VAS)
  • 3. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ពហុធាតុ
  • 4. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ឆ្លងវប្បធម៌
  • 5. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែលស៊ីម៉ង់ត៍ជាក់លាក់នៃអារម្មណ៍
  • 6. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ជាក់លាក់នៃដែន
• ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic
  • 1. ការយល់ឃើញម៉ាក
  • 2. ការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន
  • 3. បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ (UX) ស្រាវជ្រាវ
  • 4. ការចូលរួមរបស់និយោជិត
  • 5. ការស្រាវជ្រាវអប់រំ
• ការបង្កើនការយល់ដឹងពីការស្ទង់មតិជាមួយ AhaSlidesមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃ
• បន្ទាត់​ខាង​ក្រោម

តើមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ជាអ្វី?

មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic គឺជាប្រភេទឧបករណ៍ស្ទង់មតិ ឬកម្រងសំណួរដែលវាស់វែងអាកប្បកិរិយា ទស្សនៈ ឬការយល់ឃើញរបស់មនុស្សចំពោះប្រធានបទ គំនិត ឬវត្ថុជាក់លាក់មួយ។វាត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1950 ដោយអ្នកចិត្តសាស្រ្ត លោក Charles E. Osgoodនិងសហការីរបស់គាត់ ដើម្បីចាប់យកអត្ថន័យនៃគំនិតផ្លូវចិត្ត។

• AhaSlides លក្ខណៈពិសេស
• AhaSlides មាត្រដ្ឋានចំណាត់ថ្នាក់
• បន្ទះពណ៌សលើបណ្តាញ

មាត្រដ្ឋាននេះពាក់ព័ន្ធនឹងការសួរអ្នកឆ្លើយតបឱ្យវាយតម្លៃគោលគំនិតលើស៊េរីនៃគុណនាមទ្វេប៉ូឡា (គូផ្ទុយ) ដូចជា "ល្អ-អាក្រក់", "រីករាយ - សោកសៅ” ឬ "មានប្រសិទ្ធភាព - គ្មានប្រសិទ្ធភាព" ។គូទាំងនេះជាធម្មតាត្រូវបានបោះយុថ្កានៅចុងបញ្ចប់នៃមាត្រដ្ឋាន 5 ទៅ 7 ចំណុច។ ចន្លោះរវាងភាពផ្ទុយគ្នាទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកឆ្លើយតបបង្ហាញពីអាំងតង់ស៊ីតេនៃអារម្មណ៍ឬការយល់ឃើញរបស់ពួកគេអំពីប្រធានបទដែលកំពុងវាយតម្លៃ។

អ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើការវាយតម្លៃដើម្បីបង្កើតចន្លោះដែលបង្ហាញពីអារម្មណ៍របស់មនុស្សចំពោះគំនិតមួយ។ លំហនេះមានទំហំអារម្មណ៍ ឬអត្ថន័យផ្សេងគ្នា។

មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ទល់នឹង មាត្រដ្ឋាន Likert

មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic និង មាត្រដ្ឋាន Likertត្រូវ​បាន​គេ​ប្រើ​យ៉ាង​ទូលំទូលាយ​នៅ​ក្នុង​ការ​ស្ទង់​មតិ និង​ការ​ស្រាវ​ជ្រាវ​ដើម្បី​វាស់​ស្ទង់​អាកប្បកិរិយា ទស្សនៈ និង​ការ​យល់​ឃើញ។ ទោះបីជាពួកគេចែករំលែកភាពស្រដៀងគ្នាខ្លះក៏ដោយ ក៏ពួកវាមានលក្ខណៈ និងកម្មវិធីផ្សេងគ្នា។ ការយល់ដឹងពីភាពខុសគ្នារវាងពួកវាអាចជួយក្នុងការជ្រើសរើសឧបករណ៍ដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់សំណួរស្រាវជ្រាវ ឬតម្រូវការស្ទង់មតិដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

លក្ខណៈពិសេស	ឌីផេរ៉ង់ស្យែលស៊ីម៉ង់ត៍	មាត្រដ្ឋាន Likert
ធម្មជាតិ	វាស់អត្ថន័យ/អត្ថន័យនៃគំនិត	វិធានការកិច្ចព្រមព្រៀង / ការមិនយល់ស្របជាមួយសេចក្តីថ្លែងការណ៍
រចនាសម្ព័ន	គូគុណនាម bipolar (ឧ. រីករាយ-សោកសៅ)	មាត្រដ្ឋាន 5-7 ចំណុច (យល់ស្របយ៉ាងខ្លាំង - មិនយល់ស្របយ៉ាងខ្លាំង)
ការផ្តោត	ការយល់ឃើញនៃអារម្មណ៍និង nuances	មតិ និងជំនឿអំពីសេចក្តីថ្លែងការណ៍ជាក់លាក់
ការកម្មវិធី	រូបភាពម៉ាក បទពិសោធន៍ផលិតផល ការយល់ឃើញរបស់អ្នកប្រើប្រាស់	ការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន ការចូលរួមរបស់បុគ្គលិក ការយល់ឃើញពីហានិភ័យ
ជម្រើសឆ្លើយតប	ជ្រើសរើសរវាងផ្ទុយ	ជ្រើសរើសកម្រិតនៃកិច្ចព្រមព្រៀង
ការវិភាគ និងការបកស្រាយ	ទិដ្ឋភាពពហុវិមាត្រនៃអាកប្បកិរិយា	កម្រិតនៃកិច្ចព្រមព្រៀង / ភាពញឹកញាប់នៃទស្សនៈ
ភាពខ្លាំង	ចាប់យក nuances តិចតួច ល្អសម្រាប់ការវិភាគគុណភាព	ងាយស្រួលប្រើ & បកស្រាយ, ចម្រុះ
ចំណុចខ្សោយ	ការបកស្រាយប្រធានបទគឺចំណាយពេលច្រើន។	កំណត់ចំពោះការព្រមព្រៀង/ការមិនយល់ស្រប អាចខកខានអារម្មណ៍ស្មុគ្រស្មាញ

ការវិភាគនៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic អាចផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពពហុវិមាត្រនៃអាកប្បកិរិយា ខណៈពេលដែលការវិភាគ Likert Scale ជាធម្មតាផ្តោតលើកម្រិតនៃកិច្ចព្រមព្រៀង ឬភាពញឹកញាប់នៃទស្សនៈជាក់លាក់មួយ។

ប្រភេទនៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic

នេះគឺជាប្រភេទ ឬបំរែបំរួលមួយចំនួននៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ដែលត្រូវបានប្រើជាទូទៅ៖

1. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ស្តង់ដារ

នេះគឺជាទម្រង់បុរាណនៃមាត្រដ្ឋាន ដែលបង្ហាញពីគុណនាម bipolar នៅចុងទាំងពីរនៃមាត្រដ្ឋាន 5 ទៅ 7 ចំណុច។ អ្នកឆ្លើយសំណួរបង្ហាញពីការយល់ឃើញ ឬអារម្មណ៍របស់ពួកគេចំពោះគោលគំនិតដោយជ្រើសរើសចំណុចមួយនៅលើមាត្រដ្ឋានដែលត្រូវនឹងអាកប្បកិរិយារបស់ពួកគេ។

កម្មវិធី: ត្រូវបានគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងចិត្តវិទ្យា ទីផ្សារ និងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម ដើម្បីវាស់វែងអត្ថន័យនៃវត្ថុ គំនិត ឬម៉ាក។

2. មាត្រដ្ឋានអាណាឡូកដែលមើលឃើញ (VAS)

ខណៈពេលដែលមិនតែងតែត្រូវបានចាត់ថ្នាក់យ៉ាងតឹងរ៉ឹងនៅក្រោមមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic នោះ VAS គឺជាទម្រង់ដែលទាក់ទងគ្នាដែលប្រើបន្ទាត់បន្ត ឬគ្រាប់រំកិលដោយគ្មានចំណុចដាច់ដោយឡែក។ អ្នកឆ្លើយសំណួរសម្គាល់ចំណុចមួយនៅតាមបណ្តោយបន្ទាត់ដែលតំណាងឱ្យការយល់ឃើញ ឬអារម្មណ៍របស់ពួកគេ។

កម្មវិធី: ជាទូទៅនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តដើម្បីវាស់ស្ទង់អាំងតង់ស៊ីតេនៃការឈឺចាប់ កម្រិតថប់បារម្ភ ឬបទពិសោធន៍ប្រធានបទផ្សេងទៀតដែលតម្រូវឱ្យមានការវាយតម្លៃមិនច្បាស់លាស់។

3. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ពហុធាតុ

បំរែបំរួលនេះប្រើសំណុំគុណនាម bipolar ជាច្រើនដើម្បីវាយតម្លៃវិមាត្រផ្សេងគ្នានៃគោលគំនិតតែមួយ ដោយផ្តល់នូវការយល់ដឹងកាន់តែលម្អិត និងច្បាស់លាស់អំពីអាកប្បកិរិយា។

កម្មវិធី:មានប្រយោជន៍សម្រាប់ការវិភាគម៉ាកដ៏ទូលំទូលាយ ការសិក្សាបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ ឬការវាយតម្លៃស៊ីជម្រៅនៃគំនិតស្មុគ្រស្មាញ។

4. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ឆ្លងវប្បធម៌

រចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីគិតគូរពីភាពខុសគ្នានៃវប្បធម៌នៅក្នុងការយល់ឃើញ និងភាសា មាត្រដ្ឋានទាំងនេះអាចប្រើគុណនាមដែលប្រែប្រួលតាមវប្បធម៌ ឬស្ថាបនា ដើម្បីធានាបាននូវភាពពាក់ព័ន្ធ និងភាពត្រឹមត្រូវក្នុងក្រុមវប្បធម៌ផ្សេងៗគ្នា។

កម្មវិធី: បានធ្វើការនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវឆ្លងវប្បធម៌ ការសិក្សាទីផ្សារអន្តរជាតិ និងការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផលសកល ដើម្បីស្វែងយល់ពីការយល់ដឹងពីអ្នកប្រើប្រាស់ចម្រុះ។

5. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែលស៊ីម៉ង់ត៍ជាក់លាក់នៃអារម្មណ៍

សម្រិតសម្រាំងដើម្បីវាស់ស្ទង់ការឆ្លើយតបអារម្មណ៍ជាក់លាក់ ប្រភេទនេះប្រើគូគុណនាមដែលទាក់ទងដោយផ្ទាល់ទៅនឹងអារម្មណ៍ជាក់លាក់ ឬស្ថានភាពដែលមានឥទ្ធិពល (ឧទាហរណ៍ "រីករាយ-អាប់អួរ")។

កម្មវិធី: ប្រើក្នុងការស្រាវជ្រាវផ្លូវចិត្ត ការសិក្សាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ និងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រតិកម្មអារម្មណ៍ចំពោះការរំញោច ឬបទពិសោធន៍។

6. មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ជាក់លាក់នៃដែន

ត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់វិស័យ ឬប្រធានបទជាក់លាក់ មាត្រដ្ឋានទាំងនេះរួមមានគូគុណនាមដែលពាក់ព័ន្ធនឹងដែនជាក់លាក់ (ឧទាហរណ៍ ការថែទាំសុខភាព ការអប់រំ បច្ចេកវិទ្យា)។

កម្មវិធី:មានប្រយោជន៍សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវឯកទេស ដែលភាពជាក់លាក់នៃដែន និងវាក្យស័ព្ទជាក់លាក់មានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការវាស់វែងត្រឹមត្រូវ។

ប្រភេទនីមួយៗនៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការវាស់វែងនៃអាកប្បកិរិយា និងការយល់ឃើញសម្រាប់តម្រូវការស្រាវជ្រាវផ្សេងៗគ្នា ដោយធានាថាការប្រមូលទិន្នន័យមានភាពពាក់ព័ន្ធ និងរសើបចំពោះប្រធានបទ។ តាមរយៈការជ្រើសរើសបំរែបំរួលសមស្រប អ្នកស្រាវជ្រាវអាចទទួលបានការយល់ដឹងដ៏មានអត្ថន័យចូលទៅក្នុងពិភពដ៏ស្មុគស្មាញនៃអាកប្បកិរិយា និងការយល់ឃើញរបស់មនុស្ស។

ឧទាហរណ៍នៃមាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic

នេះគឺជាឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងមួយចំនួនដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលមាត្រដ្ឋានទាំងនេះអាចត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងបរិបទផ្សេងៗគ្នា៖

1. ការយល់ឃើញម៉ាក

• គោលបំណង: ដើម្បីវាយតម្លៃការយល់ឃើញរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ចំពោះម៉ាក។
• គូគុណនាម៖ ច្នៃប្រឌិត - ហួសសម័យ គួរឱ្យទុកចិត្ត - មិនគួរឱ្យទុកចិត្ត គុណភាពខ្ពស់ - គុណភាពទាប។
• ប្រើ: អ្នកស្រាវជ្រាវទីផ្សារអាចប្រើមាត្រដ្ឋានទាំងនេះ ដើម្បីស្វែងយល់ពីរបៀបដែលអ្នកប្រើប្រាស់យល់ឃើញម៉ាកយីហោ ដែលអាចប្រាប់អំពីយុទ្ធសាស្ត្រកំណត់ម៉ាក និងកំណត់ទីតាំង។

2. ការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន

• គោលបំណង: ដើម្បីវាស់វែងការពេញចិត្តរបស់អតិថិជនចំពោះផលិតផល ឬសេវាកម្ម។
• គូគុណនាម៖ពេញចិត្ត - មិនពេញចិត្ត, មានតម្លៃ - គ្មានតម្លៃ, រីករាយ - រំខាន។
• ប្រើ: ក្រុមហ៊ុនអាចអនុវត្តមាត្រដ្ឋានទាំងនេះនៅក្នុងការស្ទង់មតិក្រោយការទិញ ដើម្បីវាស់ស្ទង់ការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន និងកំណត់តំបន់សម្រាប់ការកែលម្អ។

3. បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ (UX) ស្រាវជ្រាវ

• គោលបំណង: ដើម្បីវាយតម្លៃបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់នៃគេហទំព័រ ឬកម្មវិធី។
• គូគុណនាម៖ ងាយស្រួលប្រើ - ច្របូកច្របល់ ទាក់ទាញ - មិនទាក់ទាញ ច្នៃប្រឌិត - ចុះកាលបរិច្ឆេទ។
• ប្រើ:អ្នកស្រាវជ្រាវ UX អាចប្រើមាត្រដ្ឋានទាំងនេះ ដើម្បីវាយតម្លៃពីរបៀបដែលអ្នកប្រើប្រាស់មានអារម្មណ៍ចំពោះការរចនា និងមុខងារនៃផលិតផលឌីជីថល ដោយដឹកនាំការសម្រេចចិត្តរចនានាពេលអនាគត។

4. ការចូលរួមរបស់និយោជិត

• គោលបំណង: ដើម្បី​យល់​ដឹង ការចូលរួមរបស់បុគ្គលិក- ផ្តល់អារម្មណ៍ចំពោះកន្លែងធ្វើការរបស់ពួកគេ។
• គូគុណនាម៖ ភ្ជាប់ពាក្យ - ផ្តាច់ការ, លើកទឹកចិត្ត - គ្មានការលើកទឹកចិត្ត, មានតម្លៃ - មិនមានតម្លៃ។
• ប្រើ:នាយកដ្ឋានធនធានមនុស្សអាចប្រើប្រាស់មាត្រដ្ឋានទាំងនេះនៅក្នុងការស្ទង់មតិបុគ្គលិក ដើម្បីវាស់ស្ទង់កម្រិតការចូលរួម និងការពេញចិត្តនៅកន្លែងធ្វើការ។

5. ការស្រាវជ្រាវអប់រំ

• គោលបំណង: ដើម្បីវាយតម្លៃអាកប្បកិរិយារបស់សិស្សចំពោះវគ្គសិក្សា ឬវិធីសាស្រ្តបង្រៀន។
• គូគុណនាម៖គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ - គួរឱ្យធុញ, ព័ត៌មាន - មិនផ្តល់ព័ត៌មាន, បំផុសគំនិត - ការធ្លាក់ទឹកចិត្ត។
• ប្រើ: អ្នកអប់រំ និងអ្នកស្រាវជ្រាវអាចវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃវិធីសាស្រ្តបង្រៀន ឬកម្មវិធីសិក្សា និងធ្វើការកែតម្រូវចាំបាច់ ដើម្បីកែលម្អការចូលរួមរបស់សិស្ស និងលទ្ធផលសិក្សា។

ការបង្កើនការយល់ដឹងពីការស្ទង់មតិជាមួយ AhaSlidesមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃ

AhaSlides ធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការរៀបចំ មាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃអន្តរកម្មសម្រាប់គំនិតស៊ីជម្រៅ និងការវិភាគមនោសញ្ចេតនា។ វាបង្កើនការប្រមូលមតិកែលម្អជាមួយនឹងលក្ខណៈពិសេសសម្រាប់ការស្ទង់មតិផ្ទាល់ និងការប្រមូលផ្តុំការឆ្លើយតបតាមអ៊ីនធឺណិតគ្រប់ពេលវេលា ដែលល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការស្ទង់មតិជាច្រើន រួមទាំងមាត្រដ្ឋាន Likert និងការវាយតម្លៃការពេញចិត្ត។ លទ្ធផលត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងតារាងថាមវន្តសម្រាប់ការវិភាគដ៏ទូលំទូលាយ។

បង្កើតមាត្រដ្ឋាន

AhaSlides កំពុងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពឥតឈប់ឈរជាមួយនឹងមុខងារអន្តរកម្មថ្មីសម្រាប់ការដាក់ស្នើគំនិត និងការបោះឆ្នោត ពង្រឹងកញ្ចប់ឧបករណ៍របស់វា។ រួមគ្នាជាមួយ មុខងារមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទាំងនេះផ្តល់ឱ្យអ្នកអប់រំ គ្រូបណ្តុះបណ្តាល អ្នកទីផ្សារ និងអ្នករៀបចំព្រឹត្តិការណ៍នូវអ្វីដែលពួកគេត្រូវការ ដើម្បីបង្កើតបទបង្ហាញ និងការស្ទង់មតិដែលទាក់ទាញ និងយល់កាន់តែច្បាស់។ ចូលទៅក្នុងរបស់យើង។ បណ្ណាល័យគំរូសម្រាប់ការបំផុសគំនិត!

បន្ទាត់​ខាង​ក្រោម

មាត្រដ្ឋានឌីផេរ៉ង់ស្យែល Semantic ឈរជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់វាស់ស្ទង់ការយល់ឃើញ និងអាកប្បកិរិយាដែលមនុស្សមានចំពោះគំនិត ផលិតផល ឬគំនិតផ្សេងៗ។ តាមរយៈការភ្ជាប់គម្លាតរវាងគុណភាព និងទិន្នន័យបរិមាណ វាផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធក្នុងការយល់ដឹងអំពីវិសាលគមស្មុគស្មាញនៃអារម្មណ៍ និងគំនិតរបស់មនុស្ស។ មិនថានៅក្នុងការស្រាវជ្រាវទីផ្សារ ចិត្តវិទ្យា ឬការសិក្សាបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ទេ មាត្រដ្ឋាននេះផ្តល់នូវការយល់ដឹងដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន ដែលលើសពីចំនួនត្រឹមតែ ចាប់យកជម្រៅ និងសម្បូរបែបនៃបទពិសោធន៍ប្រធានបទរបស់យើង។

យោង: ជំរុញការស្រាវជ្រាវ | សំណួរសួរ | ScienceDirect 

ស្លាក​:

ចែករំលែក