១. សេចក្តីផ្តើម

នៅក្នុងសាកលវិទ្យាល័យ យើងតែងឮពាក្យដូចជា Study, Learning, Research, Development និង Innovation។ ពាក្យទាំងនេះមើលទៅប្រហាក់ប្រហែលគ្នា ព្រោះសុទ្ធតែពាក់ព័ន្ធនឹងចំណេះដឹង និងការដោះស្រាយបញ្ហា។ ប៉ុន្តែវាមិនមានន័យដូចគ្នាទេ។

UNESCO ពិពណ៌នាការអប់រំថាជាដំណើរការទទួលបានចំណេះដឹង ជំនាញ តម្លៃ និងឥរិយាបថ តាមរយៈទម្រង់នៃការរៀនផ្សេងៗ [1]។

ខណៈនោះ OECD កំណត់ Research and Experimental Development ជាការងារច្នៃប្រឌិត និងមានប្រព័ន្ធ ដែលធ្វើឡើងដើម្បីបង្កើនបរិមាណចំណេះដឹង និងបង្កើតការប្រើប្រាស់ថ្មីពីចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ [2]។

ចំពោះ Innovation វិញ OECD/Eurostat កំណត់ថា ជាផលិតផល ឬដំណើរការថ្មី ឬបានកែលម្អយ៉ាងមានន័យ ហើយត្រូវបានដាក់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ប្រើ ឬយកទៅប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង [3]។

ដូច្នេះ យើងអាចចាប់ផ្តើមដោយរូបមន្តសាមញ្ញ៖

ការសិក្សា = រៀនអ្វីដែលមានស្រាប់
ការស្រាវជ្រាវ = ស្វែងរកអ្វីដែលមិនទាន់ដឹងច្បាស់
ការច្នៃប្រឌិត = បម្លែងចំណេះដឹងទៅជាតម្លៃដែលអាចប្រើប្រាស់បាន

---

២. តើការសិក្សាគឺជាអ្វី?

២.១ និយមន័យ

ក្នុងអត្ថបទនេះ “ការសិក្សា” សំដៅលើដំណើរការដែលអ្នកសិក្សាទទួលយក យល់ អនុវត្ត និងអភិវឌ្ឍចំណេះដឹង និងជំនាញដែលមានស្រាប់។

UNESCO ពិពណ៌នាអ្នកសិក្សាថាជាបុគ្គលដែលចូលរួមក្នុងដំណើរការទទួលយកចំណេះដឹង ជំនាញ ឬសមត្ថភាពតាមវិធីអប់រំផ្សេងៗ [4]។

ឧទាហរណ៍៖

• និស្សិតរៀន Python។
• រៀនរបៀបប្រើ Linear Regression។
• អានសៀវភៅ Research Methodology។
• រៀនរបៀបគូរ UML Diagram។
• រៀនរបៀបប្រើ Git និងGitHub។
• សិក្សាទ្រឹស្តី Machine Learning ដែលមានស្រាប់។

ក្នុងករណីទាំងនេះ គោលបំណងសំខាន់គឺ ទទួលយកចំណេះដឹងដែលបានបង្កើតរួច។

---

៣. តើការស្រាវជ្រាវគឺជាអ្វី?

ការស្រាវជ្រាវមិនមែនគ្រាន់តែជាការអានសៀវភៅច្រើន ឬស្វែងរកព័ត៌មានតាមអ៊ីនធឺណិតទេ។

ការស្រាវជ្រាវមានគោលបំណង៖

• បង្កើតចំណេះដឹងថ្មី
• ផ្ទៀងផ្ទាត់ចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់
• ស្វែងរកមូលហេតុ
• ប្រៀបធៀបវិធីសាស្ត្រ
• ធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម
• បង្កើត និងវាយតម្លៃដំណោះស្រាយ
• បង្កើតភស្តុតាងសម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត

OECD កំណត់លក្ខណៈសំខាន់ប្រាំរបស់ R&D៖ វាត្រូវមានភាពថ្មី មានភាពច្នៃប្រឌិត មានលទ្ធផលមិនប្រាកដជាមុន មានប្រព័ន្ធ និងអាចផ្ទេរ ឬធ្វើឡើងវិញបាន [2]។

ឧទាហរណ៍៖

និស្សិតមិនត្រឹមតែរៀន Machine Learning Algorithms ទេ ប៉ុន្តែធ្វើពិសោធន៍ប្រៀបធៀប Random Forest, SVM និងNeural Network ដើម្បីរកថាវិធីណាផ្តល់ Accuracy ខ្ពស់ជាងសម្រាប់ Dataset ភាសាខ្មែរមួយ។

នេះមានលក្ខណៈជាការស្រាវជ្រាវ ព្រោះមាន៖

Question → Experiment → Data → Analysis → Evidence → Conclusion

---

៤. តើការច្នៃប្រឌិតគឺជាអ្វី?

ពាក្យ “ការច្នៃប្រឌិត” នៅក្នុងបរិបទនេះសំដៅលើ Innovation។

Innovation មិនមានន័យថា “មានគំនិតច្នៃប្រឌិត” តែប៉ុណ្ណោះទេ។

តាម OECD/Eurostat Innovation គឺជាផលិតផល ឬដំណើរការថ្មី ឬបានកែលម្អ ដែលខុសយ៉ាងមានន័យពីអ្វីដែលមានពីមុន ហើយត្រូវបានដាក់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ ឬយកទៅប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង [3]។

ចំណុចសំខាន់គឺ៖

Innovation មិនឈប់ត្រឹម “Idea” ឬ “Prototype” ទេ។ វាត្រូវឈានទៅរកការប្រើប្រាស់។

ឧទាហរណ៍៖

និស្សិតបង្កើត Smart Attendance App មួយ។

• បើគ្រាន់តែគិតគំនិត → Idea
• បើសរសេរកម្មវិធី → Development
• បើធ្វើតេស្តប្រសិទ្ធភាព → អាចជា Research & Development
• បើត្រូវបានសាកលវិទ្យាល័យយកទៅប្រើ ហើយធ្វើឱ្យដំណើរការចុះវត្តមានប្រសើរឡើង → មានលក្ខណៈជា Innovation

---

៥. ភាពខុសគ្នាសំខាន់រវាងការសិក្សា ការស្រាវជ្រាវ និងការច្នៃប្រឌិត

តារាង ១.១.២-១៖ ការប្រៀបធៀបការសិក្សា ការស្រាវជ្រាវ និងការច្នៃប្រឌិត

ធាតុប្រៀបធៀប	ការសិក្សា (Study/Learning)	ការស្រាវជ្រាវ (Research)	ការច្នៃប្រឌិត (Innovation)
គោលដៅ	ទទួលយក និងអភិវឌ្ឍចំណេះដឹង	បង្កើត ឬផ្ទៀងផ្ទាត់ចំណេះដឹង និងភស្តុតាង	បម្លែងចំណេះដឹង ឬគំនិតទៅជាតម្លៃដែលអាចប្រើបាន
សំណួរសំខាន់	តើវាជាអ្វី? ដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?	តើអ្វីដែលមិនទាន់ដឹង? ហេតុអ្វី? តើភស្តុតាងបង្ហាញអ្វី?	តើយើងអាចបម្លែងចំណេះដឹងនេះទៅជាដំណោះស្រាយដែលមានតម្លៃបានយ៉ាងដូចម្តេច?
ប្រភពចំណេះដឹង	ចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់	ចំណេះដឹងមានស្រាប់ + ទិន្នន័យ និងភស្តុតាងថ្មី	Research, Experience, Technology និងUser Needs
លទ្ធផល	Knowledge, Skill, Competency	Evidence, Model, Theory, Framework, Method, Finding	Product, Service, Process ឬវិធីថ្មីដែលត្រូវបានប្រើ
ឧទាហរណ៍	រៀន Face Recognition	ប្រៀបធៀប Face Recognition Models	ប្រើ Face Recognition System ជាក់ស្តែងក្នុងស្ថាប័ន

ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ ដោយសំយោគពី UNESCO និងOECD [1]–[3]។

---

៦. ឧទាហរណ៍មួយ៖ Machine Learning

យើងអាចយល់ភាពខុសគ្នាបានច្បាស់តាមឧទាហរណ៍តែមួយ។

៦.១ ការសិក្សា

និស្សិតរៀន៖

• Supervised Learning
• Classification
• Decision Tree
• Random Forest
• Accuracy
• Precision
• Recall

នៅដំណាក់កាលនេះ គោលដៅគឺ យល់ និងអនុវត្តអ្វីដែលគេបានរកឃើញរួច។

៦.២ ការស្រាវជ្រាវ

និស្សិតសួរ៖

តើ Random Forest ឬSVM មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ជាងសម្រាប់ព្យាករណ៍និស្សិតដែលមានហានិភ័យប្រឡងធ្លាក់?

បន្ទាប់មក៖

• ប្រមូល Dataset
• Preprocess Data
• Train Models
• Test Models
• ប្រៀបធៀប Accuracy, Precision, Recall និងF1-score
• វិភាគលទ្ធផល

នេះគឺជាការស្រាវជ្រាវ។

៦.៣ ការច្នៃប្រឌិត

លទ្ធផលស្រាវជ្រាវត្រូវបានបម្លែងទៅជា៖

Early Warning System ដែលផ្តល់សញ្ញាជូនសាស្ត្រាចារ្យអំពីនិស្សិតដែលអាចត្រូវការជំនួយ។

បើប្រព័ន្ធត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើ និងបង្កើតតម្លៃពិត វាមានលក្ខណៈ Innovation។

---

៧. Idea មិនទាន់ស្មើ Innovation

នេះជាកំហុសដែលជួបញឹកញាប់។

និស្សិតអាចនិយាយថា៖

“ខ្ញុំមាន Innovation Idea មួយ।”

ជាក់ស្តែង វាអាចនៅតែជាគំនិត។

ឧទាហរណ៍៖

“ខ្ញុំចង់បង្កើត Drone ដឹកសៀវភៅទៅសិស្សនៅជនបទ।”

នេះអាចជា Idea។

បើសរសេររូបគំរូ និងPrototype → Development

បើសិក្សាបញ្ហា និងសាកល្បងប្រសិទ្ធភាព → Research & Development

បើដំណោះស្រាយត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើ និងផ្តល់តម្លៃជាក់ស្តែង → អាចក្លាយជា Innovation។

OECD បញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ថា Innovation ត្រូវមានការដាក់ផលិតផលទៅអ្នកប្រើប្រាស់ ឬយកដំណើរការទៅប្រើប្រាស់ [3]។

---

៨. Innovation មិនចាំបាច់មាន Research ថ្មីជានិច្ចទេ

ចំណុចនេះសំខាន់។

Innovation អាចកើតឡើងពី៖

• Research
• Existing Technology
• Practical Experience
• User Feedback
• Design
• Software Development
• Combination of Existing Ideas

OECD ពន្យល់ថា R&D គ្រាន់តែជាសកម្មភាពមួយក្នុងចំណោមសកម្មភាពជាច្រើនដែលអាចបង្កើត Innovation ឬផ្តល់ចំណេះដឹងសម្រាប់ Innovation [5]។

ដូច្នេះ៖

Research អាចនាំទៅ Innovation ប៉ុន្តែ Innovation មិនចាំបាច់ត្រូវមាន Research ថ្មីជាមុនគ្រប់ករណីទេ។

---

៩. Research ក៏មិនចាំបាច់ក្លាយជា Innovation ជានិច្ចដែរ

ការស្រាវជ្រាវអាចមានគោលដៅបង្កើតចំណេះដឹងដោយមិនត្រូវយកទៅប្រើភ្លាមៗ។

ឧទាហរណ៍៖

• ទ្រឹស្តីគណិតវិទ្យាថ្មី
• ការសិក្សារចនាសម្ព័ន្ធភាសា
• ការសិក្សាលក្ខណៈ Algorithm
• ការសិក្សាមូលហេតុសង្គម
• ការបង្កើតចំណេះដឹងមូលដ្ឋាន

វាអាចមានតម្លៃយ៉ាងខ្លាំង ទោះមិនទាន់ក្លាយជាផលិតផលក៏ដោយ។

---

១០. ទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាពទាំងបី

អាចបង្ហាញជាវដ្ត៖

Research

Development

Innovation

Study & Research បន្ត

រូបភាព ១.១.២-១៖ ទំនាក់ទំនងរវាងការសិក្សា ការស្រាវជ្រាវ ការអភិវឌ្ឍ និងការច្នៃប្រឌិត

ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ ដោយផ្អែកលើគោលគំនិតរបស់ UNESCO និងOECD [1]–[3]។

---

១១. តួនាទីរបស់ Development

នៅចន្លោះ Research និងInnovation តែងមានសកម្មភាព Development។

ឧទាហរណ៍៖

Research អាចរកឃើញថា Algorithm A មាន Accuracy ខ្ពស់ជាង Algorithm B។

បន្ទាប់មកអ្នកអភិវឌ្ឍ៖

• បង្កើត API
• បង្កើត Database
• បង្កើត User Interface
• Integrate Model
• Build Mobile App
• Test System

នេះគឺ Development។

Experimental Development តាម OECD គឺការងារមានប្រព័ន្ធដែលប្រើចំណេះដឹងពីការស្រាវជ្រាវ និងបទពិសោធន៍ ដើម្បីបង្កើត ឬកែលម្អផលិតផល និងដំណើរការ [6]។

---

១២. ឧទាហរណ៍ពេញលេញ៖ Khmer OCR

យើងអាចបែងចែកគម្រោង Khmer OCR ជាបួនដំណាក់កាល។

ដំណាក់កាលទី១៖ Study

និស្សិតរៀន៖

• Computer Vision
• OCR
• Neural Networks
• Image Preprocessing
• Python

ដំណាក់កាលទី២៖ Research

សួរ៖

តើ Model A ឬModel B មាន Character Recognition Accuracy ខ្ពស់ជាងសម្រាប់ឯកសារខ្មែរចាស់?

ធ្វើពិសោធន៍ និងប្រៀបធៀប។

ដំណាក់កាលទី៣៖ Development

ប្រើ Model ល្អបំផុតទៅបង្កើត៖

Khmer OCR Desktop/Web Application

ដំណាក់កាលទី៤៖ Innovation

ស្ថាប័នមួយយកកម្មវិធីទៅប្រើសម្រាប់៖

• Digitization
• Search
• Archive
• Document Processing

និងអាចបង្កើតតម្លៃថ្មី។

---

១៣. ការប្រៀបធៀបតាម “Input – Process – Output”

តារាង ១.១.២-២៖ ការប្រៀបធៀបតាម Input, Process និងOutput

សកម្មភាព	Input	Process	Output
ការសិក្សា	សៀវភៅ មេរៀន Research Papers និងការណែនាំ	អាន ស្តាប់ អនុវត្ត ពិភាក្សា និងដោះស្រាយលំហាត់	Knowledge, Skill, Competency
ការស្រាវជ្រាវ	Problem, Literature, Question, Data	Investigation, Experiment, Analysis, Interpretation	New Evidence, Finding, Model, Method
ការច្នៃប្រឌិត	Knowledge, Technology, Research, Needs	Design, Development, Testing, Adoption	Product, Service ឬProcess ដែលត្រូវបានប្រើ

ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ។

---

១៤. តើ “ថ្មី” មានន័យដូចគ្នាទេ?

ពាក្យ “ថ្មី” អាចមានន័យខុសគ្នា។

ក្នុងការសិក្សា

ចំណេះដឹងអាច “ថ្មីសម្រាប់និស្សិត” ប៉ុន្តែមិនថ្មីសម្រាប់វិស័យទេ។

ឧទាហរណ៍៖

Neural Network ថ្មីសម្រាប់និស្សិតម្នាក់ ប៉ុន្តែមិនមែនជាចំណេះដឹងថ្មីសម្រាប់ Computer Science។

ក្នុងការស្រាវជ្រាវ

ត្រូវមានធាតុថ្មីដែលអាចរួមចំណែកដល់ការយល់ដឹង ឬភស្តុតាង។

ក្នុង Innovation

“ថ្មី” ឬ “កែលម្អ” ត្រូវខុសយ៉ាងមានន័យពីផលិតផល ឬដំណើរការមុន ហើយត្រូវឈានដល់ការប្រើប្រាស់ [3]។

---

១៥. Innovation មិនស្មើ Invention

គួរបែងចែកពាក្យពីរនេះ៖

Invention — ការបង្កើតអ្វីថ្មី

Innovation — ការបង្កើត ឬកែលម្អអ្វីមួយ និងបម្លែងវាទៅជាការប្រើប្រាស់ ឬតម្លៃជាក់ស្តែង។

ឧទាហរណ៍៖

អ្នកស្រាវជ្រាវបង្កើត Sensor ថ្មី → អាចជា Invention។

ក្រុមហ៊ុនប្រើ Sensor នោះទៅបង្កើត Smart Farming System ដែលកសិករយកទៅប្រើ → Innovation។

---

១៦. កុំច្រឡំរវាង “Project” និង “Research”

និស្សិតធ្វើ Web Application មួយ។

នេះអាចជា៖

Student Project

បើមាន៖

• Problem
• Research Gap
• Research Question
• Method
• Data
• Evaluation
• Evidence

វាអាចមានលក្ខណៈជា៖

Research Project

បើបន្ទាប់មក Solution ត្រូវបានប្រើក្នុងស្ថាប័ន និងបង្កើតផលប្រយោជន៍ថ្មី វាអាចឈានទៅ៖

Innovation

---

១៧. តួនាទីរបស់ Evidence

Evidence មានតួនាទីខុសគ្នាតាមសកម្មភាព។

ក្នុងការសិក្សា

Evidence ជួយឱ្យនិស្សិតយល់ថាចំណេះដឹងដែលរៀនមានមូលដ្ឋានពីណា។

ក្នុង Research

Evidence គឺជាស្នូល។

ការអះអាងត្រូវមានទិន្នន័យ ឬភស្តុតាង។

ក្នុង Innovation

Evidence ជួយវាយតម្លៃថា Innovation៖

• ដំណើរការបានឬទេ
• អ្នកប្រើទទួលយកឬទេ
• កាត់បន្ថយចំណាយឬទេ
• បង្កើនគុណភាពឬទេ
• បង្កើតតម្លៃឬទេ

---

១៨. តួនាទីរបស់ Failure

ក្នុងការសិក្សា និស្សិតអាចធ្វើលំហាត់ខុស រួចរៀនពីកំហុស។

ក្នុងការស្រាវជ្រាវ សម្មតិកម្មដែលមិនត្រូវបានគាំទ្រ ក៏អាចផ្តល់ចំណេះដឹង។

ក្នុង Innovation ផលិតផលអាចមិនទទួលបានជោគជ័យ ទោះបីត្រូវបានចាត់ទុកថាជា Innovation តាមនិយមន័យវាស់វែងក៏ដោយ។ Oslo Manual បញ្ជាក់ថានិយមន័យមូលដ្ឋាននៃ Innovation មិនតម្រូវឱ្យ Innovation នោះទទួលបានជោគជ័យទេ [3]។

នេះបង្ហាញថា៖

Failure មិនតែងតែមានន័យថាគ្មានតម្លៃទេ។ វាអាចជាប្រភពចំណេះដឹងសម្រាប់ការកែលម្អបន្ទាប់។

---

១៩. ឧទាហរណ៍សម្រាប់និស្សិតបរិញ្ញាបត្រ

សន្មតថានិស្សិតចង់បង្កើត Mobile Learning App។

Study

រៀន៖

• Mobile Development
• Database
• UX Design
• E-learning Concepts

Research

សិក្សា៖

តើការប្រើ Interactive Quiz ប៉ះពាល់ដល់ User Engagement យ៉ាងដូចម្តេច?

Development

បង្កើត Mobile App និងInteractive Quiz។

Innovation

សាលាយក App ទៅប្រើក្នុងការបង្រៀន និងបង្កើតវិធីរៀនថ្មីដែលផ្តល់តម្លៃដល់សិស្ស និងគ្រូ។

---

២០. ឧទាហរណ៍សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវកម្រិតខ្ពស់

កម្រិតបណ្ឌិតអាចសិក្សា៖

Framework ថ្មីសម្រាប់ Privacy-Preserving Multimodal Biometric Identity។

Research Contribution អាចជា៖

• Framework ថ្មី
• Algorithm ថ្មី
• Model ថ្មី
• Evidence ថ្មី

បន្ទាប់មក Framework នេះអាចត្រូវបានប្រើក្នុងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធអត្តសញ្ញាណឌីជីថល។

បើប្រព័ន្ធត្រូវបានយកទៅប្រើជាក់ស្តែង និងបង្កើតសេវាថ្មី ឬកែលម្អសេវាដែលមានស្រាប់ វាអាចឈានទៅ Innovation។

---

២១. អ្វីដែលនិស្សិតគួរសួរខ្លួនឯង

មុនពេលហៅស្នាដៃរបស់ខ្លួនថា “Research” ឬ “Innovation” គួរសួរ៖

សម្រាប់ Research

1. តើមាន Research Problem ទេ?
2. តើមាន Research Gap ទេ?
3. តើមាន Research Question ទេ?
4. តើមាន Methodology ទេ?
5. តើមាន Data ឬEvidence ទេ?
6. តើមាន Analysis ទេ?
7. តើមាន Contribution ទេ?

សម្រាប់ Innovation

1. តើមានអ្វីថ្មី ឬកែលម្អយ៉ាងមានន័យ?
2. តើដោះស្រាយបញ្ហាពិតទេ?
3. តើមានអ្នកប្រើប្រាស់ទេ?
4. តើត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើទេ?
5. តើបង្កើតតម្លៃ ឬអត្ថប្រយោជន៍អ្វី?

---

២២. តារាងសម្រាប់កំណត់ថាសកម្មភាពណាជាអ្វី

តារាង ១.១.២-៣៖ ឧទាហរណ៍ចាត់ថ្នាក់សកម្មភាព

សកម្មភាព	Study	Research	Innovation
រៀនរបៀបប្រើ Python	✓	–	–
ធ្វើពិសោធន៍ប្រៀបធៀប Algorithms	អាចមាន	✓	–
បង្កើត Prototype ពីលទ្ធផលស្រាវជ្រាវ	អាចមាន	អាចមាន	មិនទាន់ប្រាកដ
ដាក់ផលិតផលថ្មីឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ប្រើ	–	អាចមាន	✓

ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ។

---

២៣. គោលគំនិត “Learn → Discover → Apply → Create Value”

និស្សិតអាចចងចាំដោយប្រើពាក្យបួន៖

Learn → Discover → Apply → Create Value

Learn
សិក្សាចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់។

Discover
ស្រាវជ្រាវស្វែងរកចំណេះដឹង ឬភស្តុតាងថ្មី។

Apply
យកចំណេះដឹងទៅបង្កើត Solution។

Create Value
ដាក់ Solution ឱ្យប្រើ និងបង្កើតតម្លៃ។

ដ្យាក្រាម ១.១.២-១៖ ពីការរៀនទៅការបង្កើតតម្លៃ

Study → Research → Development → Innovation

ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធ។

---

២៤. ក្រាហ្វគំនិត៖ ការផ្លាស់ប្តូរពីចំណេះដឹងទៅការប្រើប្រាស់

ក្រាហ្វ ១.១.២-១៖ កម្រិតផ្តោតពីការទទួលចំណេះដឹងទៅការបង្កើតតម្លៃ

Study          ██████████  Knowledge Acquisition
Research       ██████████  Knowledge Creation
Development    ██████████  Solution Creation
Innovation     ██████████  Value & Adoption

ប្រភព៖ រៀបចំឡើងដោយអ្នកនិពន្ធសម្រាប់គោលបំណងពន្យល់។ ក្រាហ្វនេះជាក្រាហ្វគំនិត មិនមែនជាទិន្នន័យស្ថិតិទេ។

---

២៥. កំហុសទូទៅ

២៥.១ ហៅ Assignment ថា Research

ការសរសេររបាយការណ៍ពីអ្វីដែលរៀន មិនមានន័យថាជាការស្រាវជ្រាវដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។

២៥.២ ហៅ Idea ថា Innovation

Idea គឺជាចំណុចចាប់ផ្តើម មិនមែនចំណុចបញ្ចប់។

២៥.៣ ហៅ Software ថា Innovation ដោយមិនមានអ្នកប្រើ

Software ថ្មីមួយអាចជាការអភិវឌ្ឍ ប៉ុន្តែមិនចាំបាច់ជាការច្នៃប្រឌិតតាមនិយមន័យ Innovation ទេ។

២៥.៤ គិតថា Research ត្រូវបង្កើត Product

ការស្រាវជ្រាវអាចបង្កើត Theory, Model, Evidence ឬKnowledge ដោយមិនមាន Product។

២៥.៥ គិតថា Innovation ត្រូវប្រើបច្ចេកវិទ្យាថ្មីបំផុត

Innovation អាចកើតពីការប្រើបច្ចេកវិទ្យាដែលមានស្រាប់ តែបញ្ចូលគ្នា ឬអនុវត្តក្នុងវិធីថ្មីដែលមានតម្លៃ។

---

២៦. គោលការណ៍សម្រាប់និស្សិត និងអ្នកស្រាវជ្រាវ

រៀន មុននឹងស្រាវជ្រាវ។

ស្រាវជ្រាវ មុននឹងអះអាងថាដំណោះស្រាយមានប្រសិទ្ធភាព។

Prototype មិនទាន់ស្មើ Innovation។

Research គួរបង្កើត Knowledge ឬEvidence។

Innovation គួរបង្កើត Value និងមានការប្រើប្រាស់។

Research និងInnovation អាចគាំទ្រគ្នា ប៉ុន្តែមិនមានន័យដូចគ្នា។

---

២៧. សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

ការសិក្សា ការស្រាវជ្រាវ និងការច្នៃប្រឌិត គឺជាសកម្មភាពបីដែលមានទំនាក់ទំនងជាប់គ្នា ប៉ុន្តែមានគោលដៅខុសគ្នា។ ការសិក្សាផ្តោតលើការទទួលយក និងអភិវឌ្ឍចំណេះដឹង ជំនាញ និងសមត្ថភាពដែលមានស្រាប់។ UNESCO ពិពណ៌នាការអប់រំ និងការរៀនថាជាដំណើរការដែលអភិវឌ្ឍចំណេះដឹង ជំនាញ តម្លៃ និងឥរិយាបថរបស់អ្នកសិក្សា [1], [4]។

ការស្រាវជ្រាវមានគោលដៅខុសពីការសិក្សា ព្រោះវាស្វែងរក ឬបង្កើតចំណេះដឹង និងភស្តុតាងថ្មី តាមដំណើរការដែលមានប្រព័ន្ធ។ OECD កំណត់ថា R&D ត្រូវមានលក្ខណៈថ្មី ច្នៃប្រឌិត ប្រឈមនឹងភាពមិនប្រាកដប្រជា មានប្រព័ន្ធ និងអាចផ្ទេរ ឬធ្វើឡើងវិញបាន [2]។

Innovation គឺជាជំហានដែលចំណេះដឹង គំនិត ឬបច្ចេកវិទ្យាត្រូវបានបម្លែងទៅជាផលិតផល ឬដំណើរការថ្មី ឬកែលម្អ និងត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង [3]។

ដូច្នេះ អាចសង្ខេបបានថា៖

Study បង្កើតសមត្ថភាពឱ្យមនុស្ស។
Research បង្កើតចំណេះដឹង និងភស្តុតាង។
Development បម្លែងចំណេះដឹងទៅជាដំណោះស្រាយ។
Innovation បម្លែងដំណោះស្រាយទៅជាតម្លៃដែលមានការប្រើប្រាស់។

សម្រាប់និស្សិត និងអ្នកស្រាវជ្រាវ ការយល់ភាពខុសគ្នានេះជួយឱ្យពួកគេកំណត់គោលដៅរបស់គម្រោងបានត្រឹមត្រូវ និងជៀសវាងការហៅ Assignment ថា Research ឬហៅ Prototype ថា Innovation ដោយគ្មានភស្តុតាងនៃការប្រើប្រាស់។

---

២៨. សំណួរសម្រាប់ពិភាក្សា

1. តើការសិក្សា និងការស្រាវជ្រាវខុសគ្នាត្រង់ណា?
2. ហេតុអ្វីការអាន Research Paper ច្រើន មិនទាន់មានន័យថាកំពុងធ្វើ Research?
3. តើ Idea និងInnovation ខុសគ្នាដូចម្តេច?
4. តើ Prototype អាចចាត់ទុកជា Innovation ភ្លាមបានឬទេ?
5. តើ Research គ្រប់ប្រភេទត្រូវបង្កើត Product ដែរឬទេ?
6. តើ Innovation អាចកើតដោយគ្មាន Research ថ្មីបានដែរឬទេ?
7. តើ Development ស្ថិតនៅទីណារវាង Research និងInnovation?
8. តើ “ថ្មីសម្រាប់និស្សិត” និង “ថ្មីសម្រាប់វិស័យ” ខុសគ្នាដូចម្តេច?
9. តើ Software Project មួយត្រូវមានអ្វីខ្លះ ដើម្បីឱ្យមានលក្ខណៈជា Research Project?
10. តើត្រូវមានអ្វីខ្លះ ដើម្បីបង្ហាញថាដំណោះស្រាយមួយជាការច្នៃប្រឌិត?

---

២៩. លំហាត់អនុវត្ត

សូមជ្រើសរើសបច្ចេកវិទ្យាមួយ ហើយបំពេញ៖

១. បច្ចេកវិទ្យា ឬវិស័យ៖
..............................................................

២. អ្វីដែលអ្នកត្រូវរៀនពីវា៖
..............................................................

៣. សំណួរដែលអាចក្លាយជា Research Question៖
..............................................................

៤. ទិន្នន័យដែលត្រូវប្រមូល៖
..............................................................

៥. Research Output ដែលរំពឹងទុក៖
..............................................................

៦. Prototype ដែលអាចបង្កើត៖
..............................................................

៧. អ្នកប្រើប្រាស់គោលដៅ៖
..............................................................

៨. តម្លៃដែល Solution អាចបង្កើត៖
..............................................................

៩. តើនៅពេលណាអ្នកអាចហៅវាថា Innovation?
..............................................................

---

៣០. ចំណុចសំខាន់សម្រាប់ចងចាំ

ការសិក្សា៖ រៀនអ្វីដែលគេដឹងរួច។

ការស្រាវជ្រាវ៖ ស្វែងរកអ្វីដែលមិនទាន់ដឹងច្បាស់។

ការអភិវឌ្ឍ៖ បម្លែងចំណេះដឹងទៅជា Solution។

ការច្នៃប្រឌិត៖ បម្លែង Solution ទៅជាការប្រើប្រាស់ និងតម្លៃ។

Idea មិនស្មើ Innovation។

Software មិនស្មើ Research ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

Research មិនចាំបាច់បង្កើត Product។

Innovation មិនចាំបាច់ចាប់ផ្តើមពី Research ថ្មីគ្រប់ករណី។

---

ឯកសារយោង

[1] UNESCO, “What is Education? Meaning, Definition,” United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.

[2] OECD, Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris, France: OECD Publishing, 2015.

[3] OECD/Eurostat, Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation, 4th ed. Paris, France/Luxembourg: OECD Publishing/Eurostat, 2018.

[4] UNESCO, “What is Learner? Meaning, Definition,” United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.

[5] OECD/Eurostat, “Concepts for Measuring Innovation,” in Oslo Manual 2018. OECD Publishing, 2018.

[6] OECD, “Institutional Funding for Research,” citing Frascati Manual 2015, in Resourcing Higher Education in the Flemish Community of Belgium. OECD Publishing, 2021.