លំហសិក្សាធិការកម្ពុជា
V1.0
លំហសិក្សាធិការកម្ពុជា
V1.0
នៅក្នុងការសិក្សាកម្រិតឧត្តមសិក្សា និស្សិតមិនគួររៀនត្រឹមតែទ្រឹស្តី ឬចេះប្រើបច្ចេកវិទ្យាដែលមានស្រាប់ប៉ុណ្ណោះទេ។ និស្សិតគួរត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យមានសមត្ថភាព សង្កេតបញ្ហា កំណត់សំណួរ ស្វែងរកភស្តុតាង បង្កើតដំណោះស្រាយ និងវាយតម្លៃលទ្ធផល។ ដំណើរការនេះអាចកើតឡើងតាមរយៈការស្រាវជ្រាវ (Research) ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី (Software Development) ឬការរួមបញ្ចូលទាំងពីរជា Research and Development (R&D)។ មេរៀនទី ១ នេះ ណែនាំនិស្សិតឱ្យយល់ច្បាស់ពីភាពខុសគ្នា និងទំនាក់ទំនងរវាងវិធីសាស្ត្រទាំងបី ព្រមទាំងជួយឱ្យនិស្សិតចាប់ផ្តើមគិតអំពីបញ្ហាជាក់ស្តែងដែលអាចយកមកធ្វើជា Research Project, Software Project ឬ Integrated R&D Project។ ក្នុងវគ្គសិក្សានេះ និស្សិតនឹងបន្តពីការកំណត់ប្រធានបទ រហូតដល់ Research/R&D Proposal, Proposal Defense, Implementation, Evaluation, Final Report និង Final Defense។
កម្រិតសិក្សា៖ ឧត្តមសិក្សា ឆ្នាំទី១–ទី២
វិស័យ៖ Research & Development in Science and Technology
ទម្រង់សិក្សា៖ Research Track | Software Development Track | Integrated R&D Track
សម្រាប់ផ្សព្វផ្សាយ៖ Cambodia Academic Space (CAS)
ក្រោយបញ្ចប់មេរៀននេះ និស្សិតគួរអាច៖
នៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យា ការដឹងពីរបៀបប្រើ Software ឬ Programming Language មួយ មិនស្មើនឹងការធ្វើ R&D ទេ។ R&D ត្រូវមានបញ្ហា មានសំណួរ មានវិធីសាស្ត្រ មានភាពថ្មី និងមានការវាយតម្លៃលទ្ធផល។
OECD កំណត់ Research and Experimental Development ថាជាការងារដែលមានលក្ខណៈ creative និង systematic ដើម្បីបង្កើនចំណេះដឹង និងបង្កើតការអនុវត្តថ្មីពីចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ [1]។ OECD ក៏កំណត់លក្ខណៈសំខាន់ប្រាំសម្រាប់ R&D គឺ៖ novel, creative, uncertain, systematic និង transferable/reproducible [1]។
ដូច្នេះ គោលដៅសំខាន់របស់ការបង្រៀន R&D នៅកម្រិតឆ្នាំទី១ និងទី២ មិនមែនឱ្យនិស្សិតសរសេររបាយការណ៍វែងៗទេ ប៉ុន្តែឱ្យពួកគេស្គាល់របៀប៖
Problem → Evidence → Method → Solution → Evaluation → Knowledge
ការស្រាវជ្រាវ ឬ Research គឺជាដំណើរការស្វែងរកចម្លើយចំពោះសំណួរ ឬបញ្ហាមួយដោយប្រើវិធីសាស្ត្រមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងភស្តុតាង។
Research មិនមែនជាការស្វែងរកព័ត៌មានពី Google ហើយយកមកចងក្រងប៉ុណ្ណោះទេ។ Research ត្រូវចាប់ផ្តើមពី Research Problem និងត្រូវមានទិន្នន័យ ឬភស្តុតាងសម្រាប់ឆ្លើយ Research Question។
ឧទាហរណ៍ និស្សិតអាចចង់សិក្សា៖
«កត្តាអ្វីខ្លះដែលប៉ះពាល់ដល់ការប្រើប្រាស់ E-learning របស់និស្សិតសាកលវិទ្យាល័យ?»
ក្នុងករណីនេះ និស្សិតអាចប្រើ៖
បន្ទាប់មក ទិន្នន័យត្រូវបានវិភាគ ដើម្បីរក Findings និងឆ្លើយ Research Questions។
Software Development ផ្តោតលើការបង្កើត ឬកែលម្អ Software System ដើម្បីបំពេញតម្រូវការរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ឬដោះស្រាយបញ្ហាជាក់លាក់មួយ។
Software Engineering មិនមានត្រឹម Programming ទេ។ SWEBOK របស់ IEEE Computer Society គ្របដណ្ដប់ទៅលើចំណេះដឹងជាច្រើនដូចជា requirements, architecture, design, construction, testing, maintenance, configuration management, software engineering management, security និងប្រធានបទផ្សេងទៀត [2]។
IEEE/ISO ក៏ពិពណ៌នា Software Engineering ថាជាការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រ systematic, disciplined និង quantifiable លើការអភិវឌ្ឍ ប្រតិបត្តិការ និងថែទាំ Software [3]។
ឧទាហរណ៍គម្រោង៖
Student Attendance Management System
និស្សិតអាចអនុវត្ត៖
នេះជាចំណុចដែលនិស្សិតត្រូវយល់តាំងពីមេរៀនទី១។
Programming គឺជាផ្នែកមួយនៃ Software Development ប៉ុណ្ណោះ។
ឧទាហរណ៍៖
Software Engineering មានលើសពីការសរសេរកូដ ដោយរួមមាន៖
SWEBOK ត្រូវបាន IEEE Computer Society រៀបចំដើម្បីបង្ហាញចំណេះដឹងដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់ជាទូទៅក្នុងវិស័យ Software Engineering និងប្រើជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងការអភិវឌ្ឍវិជ្ជាជីវៈ [2]។
R&D គឺជាចំណុចដែល ការស្វែងរកចំណេះដឹង និងការបង្កើតដំណោះស្រាយជាក់ស្តែងត្រូវបានភ្ជាប់គ្នា។
យើងអាចសរសេរជាសមីការសាមញ្ញ៖
R&D = Research + Development + Evaluation
ប៉ុន្តែ Development មួយមិនអាចចាត់ទុកជា R&D ដោយស្វ័យប្រវត្តិបានទេ។
OECD បញ្ជាក់ថា R&D ត្រូវមានលក្ខណៈ៖
ថ្មី (Novel)
ច្នៃប្រឌិត (Creative)
មានភាពមិនប្រាកដប្រជា (Uncertain)
មានផែនការ និងប្រព័ន្ធ (Systematic)
អាចផ្ទេរ ឬធ្វើឡើងវិញបាន (Transferable/Reproducible) [1]។
| លក្ខណៈ | អត្ថន័យសាមញ្ញ | សំណួរសម្រាប់និស្សិត |
|---|---|---|
| Novel | មានអ្វីថ្មី | តើគម្រោងមានអ្វីខុសពីដំណោះស្រាយដែលមាន? |
| Creative | មានការបង្កើត ឬវិធីថ្មី | តើអ្នកបង្កើតគំនិត/វិធីសាស្ត្រអ្វី? |
| Uncertain | លទ្ធផលមិនទាន់ដឹងជាមុន | តើមានអ្វីត្រូវសាកល្បង? |
| Systematic | មានផែនការ និងវិធីសាស្ត្រ | តើអាចពន្យល់ដំណាក់កាលការងារបានទេ? |
| Transferable / Reproducible | អ្នកដទៃអាចយល់ ឬធ្វើឡើងវិញ | តើមាន documentation, method និង evidence គ្រប់គ្រាន់ទេ? |
| ចំណុច | Research | Software Development | Integrated R&D |
|---|---|---|---|
| គោលដៅ | ស្វែងរកចំណេះដឹង ឬភស្តុតាង | បង្កើត Software ដែលដំណើរការ | បង្កើត និងវាយតម្លៃដំណោះស្រាយថ្មី |
| ចំណុចចាប់ផ្តើម | Research problem | User/business problem | Research + practical problem |
| វិធីសាស្ត្រសំខាន់ | Survey, interview, experiment, data analysis | Requirements, design, coding, DB, testing | Research + software engineering + experiment |
| Output | Findings / Report / Paper | Working software | Knowledge + system + evaluation |
| ទិន្នន័យ | សំខាន់ | អាចមាន ឬមិនមាន | សំខាន់ |
| Programming | មិនចាំបាច់ | ជាទូទៅចាំបាច់ | អាស្រ័យលើ project |
| Evaluation | Research validity/reliability | Functional/performance/usability | ទាំង research និង technical evaluation |
| Final evidence | Findings | Software tests | Findings + software/technology performance |
| Contribution | Knowledge | Practical system | Knowledge + innovative solution |
Research, Software Development និង R&D មិនមែនជាវិស័យដាច់ពីគ្នាទាំងស្រុងទេ។
Research អាចផ្តល់ Evidence។
Software Development អាចបម្លែងគំនិតទៅជា Working Solution។
R&D អាចយក Evidence និង Technology មកបញ្ចូលគ្នា ដើម្បីបង្កើត និងវាយតម្លៃ New or Improved Solution។
Figure 2. Relationship among Research, Software Development, and Integrated R&D.
Factors Affecting the Adoption of E-Learning Among University Students
សាកលវិទ្យាល័យបានប្រើ E-learning ប៉ុន្តែនិស្សិតមួយចំនួនមិនសូវប្រើប្រាស់ ឬមិនទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពេញលេញ។
តើកត្តាអ្វីខ្លះដែលប៉ះពាល់ដល់ការទទួលយក E-learning របស់និស្សិត?
រកឃើញកត្តាសំខាន់ៗ ដូចជា usability, internet access, digital skill, teacher support ជាដើម។
Research Report / Academic Paper
ក្នុង Track នេះ មិនចាំបាច់បង្កើត Software។
Design and Development of a Student Attendance Management System
ការកត់ត្រាវត្តមានដោយដៃចំណាយពេល និងអាចបង្កើតកំហុស។
Requirements
→ Database Design
→ UI Design
→ Programming
→ Testing
អាចជ្រើសរើស៖
Working Attendance System។
Software + Technical Report
នេះជាគម្រោង Software Development។ វាមិនទាន់ចាំបាច់ជាគម្រោង R&D ទេ។
ចូរបន្ថែមសំណួរស្រាវជ្រាវទៅក្នុង Attendance System។
Development and Evaluation of an AI-Assisted Student Attendance and Early-Risk Detection System
ប្រព័ន្ធ Attendance ធម្មតាអាចប្រាប់តែថានិស្សិតអវត្តមានប៉ុន្មានដង ប៉ុន្តែមិនអាចវាយតម្លៃថាតើនិស្សិតណាមានហានិភ័យបោះបង់ការសិក្សា។
តើការប្រើ attendance និង academic data អាចទស្សន៍ទាយនិស្សិតដែលមានហានិភ័យបានកម្រិតណា?
ប្រមូល៖
Attendance
Academic performance
Assessment scores
Other appropriate indicators
បង្កើត៖
Database
Dashboard
Prediction model
Notification module
Machine-learning metrics៖
Accuracy
Precision
Recall
F1-score
Software metrics៖
Response time
Usability
Reliability
Research Findings + Working System + Evaluation
នេះជាគំរូច្បាស់នៃ Integrated R&D។
ចំណុចនេះត្រូវបញ្ជាក់ឱ្យនិស្សិតយល់ច្បាស់។
R&D Project មិនចាំបាច់មាន AI, Machine Learning ឬ Blockchain ទើបហៅថា R&D ទេ។
ឧទាហរណ៍៖
ប្រព័ន្ធ Irrigation ដែលប្រើ sensor និង algorithm ថ្មី
អាចជា R&D។
Database optimization method ថ្មី
អាចជា R&D។
Algorithm សម្រាប់ scheduling ថ្មី
អាចជា R&D។
UI interaction method ដែលត្រូវបានសាកល្បងវិទ្យាសាស្ត្រ
អាចជា R&D។
តែគម្រោងដែលគ្រាន់តែ Copy Tutorial មកធ្វើ CRUD System ដោយគ្មាន Research Question, novelty ឬ evaluation ជាទូទៅមិនគួរចាត់ទុកជា R&D។ គោលការណ៍នេះស្របនឹង Frascati Manual ដែលបំបែក R&D ចេញពី routine changes និងការងារធម្មតាដែលមិនមានធាតុថ្មី [1]។
និស្សិតមិនគួរចាប់ផ្តើមដោយសំណួរ៖
«ខ្ញុំចង់សរសេរ Python Project អ្វី?»
ឬ
«តើយើងគួរប្រើ AI អ្វី?»
ការគិតត្រឹមត្រូវគឺ៖
តើមានបញ្ហាអ្វីដែលគួរត្រូវដោះស្រាយ?
បន្ទាប់មក៖
Problem
↓
Who experiences the problem?
↓
What evidence shows the problem exists?
↓
What is already known?
↓
What solution already exists?
↓
What is missing?
↓
What can we investigate or develop?
នេះនឹងក្លាយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ Research Proposal។
ក្នុងវគ្គនេះ និស្សិតអាចប្រើទិន្នន័យពីប្រភពជាច្រើន។
ទិន្នន័យដែលនិស្សិតប្រមូលដោយផ្ទាល់៖
ទិន្នន័យដែលអ្នកដទៃបានប្រមូលរួច៖
ប្រភពដែលប្រមូល ឬសង្ខេបចំណេះដឹងពីប្រភពផ្សេងៗ៖
នៅមេរៀនបន្ទាប់ៗ និស្សិតនឹងរៀនថា ប្រភពណាអាចយកមកធ្វើ Evidence, ប្រភពណាអាចយកមកធ្វើ Literature Review, និងប្រភពណាមិនគួរយកមកជាភស្តុតាងវិទ្យាសាស្ត្រ។
ក្នុង Scientific Research ការអះអាងត្រូវមានភស្តុតាង។
ឧទាហរណ៍មិនគួរសរសេរ៖
“Nowadays, many students have problems with online learning.”
ព្រោះមិនដឹងថា “many” មានប៉ុន្មាន និងប្រភពមកពីណា។
អាចកែលម្អទៅជា៖
Previous studies have reported factors affecting students' acceptance and effective use of online learning [4].
បន្ទាប់មក ត្រូវដាក់ reference ដែលគាំទ្រអះអាងនោះពិតប្រាកដ។
ក្នុង IEEE Style ប្រភពត្រូវបានយោងក្នុងអត្ថបទដោយលេខក្នុង square brackets ដូចជា [1], [2]។ IEEE Reference Guide ក៏កំណត់ទម្រង់ reference list តាមលេខយោងដូចគ្នា [4]។
វគ្គនេះនឹងបណ្តុះនិស្សិតឱ្យទៅរករចនាសម្ព័ន្ធអត្ថបទវិទ្យាសាស្ត្រដែលស្របនឹង IEEE-style academic writing។
IEEE Author Center បង្ហាញធាតុសំខាន់ៗនៃ Journal Article រួមមាន Title, Abstract, Keywords, Introduction, Methods, Results, Discussion, Conclusion និង References [5]។
សម្រាប់ Research Track ដែលគ្មាន Software ផ្នែក Proposed System / Development អាចមិនចាំបាច់។
ការងាររបស់និស្សិតនឹងមិនចាប់ផ្តើមពី Coding ទេ។
ដំណើរការសិក្សានឹងមាន៖
| ដំណាក់កាល | មេរៀន | ការងារសំខាន់ |
|---|---|---|
| Foundations | 1–5 | Problem, Topic, Title, Objectives, Questions |
| Academic Research | 6–9 | Sources, Literature Review, IEEE Citation, Abstract |
| Proposal | 10–17 | Methodology, Data, Software Design, Proposal, Defense |
| Implementation | 18–20 | Data Collection, Development, Analysis, Evaluation |
| Final Academic Work | 21–22 | Final Report/IEEE Paper និង Defense |
ដូច្នេះ មេរៀនទី១នេះគឺជាផែនទីរួម ដែលនឹងនាំនិស្សិតពី “I have an idea” ទៅ “I have evidence and a defensible result.”
ប្រធានបទទាំងនេះគ្រាន់តែជាគំរូ។ និស្សិតត្រូវចាប់ផ្តើមពី បញ្ហាជាក់ស្តែង មិនមែនចម្លងចំណងជើងមកធ្វើដោយគ្មានបរិបទទេ។
គ្រូផ្ដល់គម្រោងចំនួន ៦ ហើយឱ្យនិស្សិតចាត់ថ្នាក់ជា៖
R — Research
S — Software Development
R&D — Integrated R&D
ឧទាហរណ៍៖
| Project | Track |
|---|---|
| Survey student satisfaction with LMS | Research |
| Build a library CRUD system | Software Development |
| Build and evaluate an AI recommendation system | Integrated R&D |
| Interview SMEs about digital payment adoption | Research |
| Develop POS software | Software Development |
| Develop and experimentally evaluate a new inventory forecasting method | Integrated R&D |
និស្សិតម្នាក់ៗសរសេរបញ្ហាចំនួន ៣ ដែលខ្លួនបានសង្កេតឃើញក្នុង៖
សម្រាប់បញ្ហានីមួយៗ ត្រូវឆ្លើយ៖
Who? — អ្នកណាជួបបញ្ហា?
What? — បញ្ហាអ្វី?
Where? — នៅទីណា?
Why? — ហេតុអ្វីវាសំខាន់?
Evidence? — តើមានភស្តុតាងអ្វី?
និស្សិតត្រូវរៀបចំមួយទំព័រ ដែលមាន៖
1. Proposed Topic
2. Real-World Problem
ប្រហែល 100–150 ពាក្យ។
3. Target Users / Population
4. Preliminary Evidence
យ៉ាងហោចណាស់ 2 ប្រភព។
5. Proposed Track
Research
ឬ Software Development
ឬ Integrated R&D
6. Why did you choose this track?
7. Expected Output
ឧទាហរណ៍៖
Research findings
Software prototype
Dataset
Model
System
Research paper
Research ស្វែងរកចំណេះដឹង និងភស្តុតាង។
Software Development បង្កើតប្រព័ន្ធ ឬ Software ដែលអាចប្រើបាន។
Integrated R&D ភ្ជាប់ Research និង Development ដើម្បីបង្កើត និងវាយតម្លៃដំណោះស្រាយថ្មី ឬការកែលម្អដែលមានភស្តុតាង។
និស្សិតក៏គួរចងចាំគោលការណ៍៖
Problem before Technology.
Evidence before Claim.
Method before Result.
Evaluation before Conclusion.
និងសម្រាប់ R&D៖
No novelty + no systematic investigation + no evaluation = not a strong R&D project.
Research, Software Development និង R&D មានគោលដៅខុសគ្នា ប៉ុន្តែអាចគាំទ្រគ្នា។ Research ជួយឱ្យយើងយល់ពីបញ្ហា និងបង្កើត Evidence។ Software Development បម្លែង Requirements និង Ideas ទៅជាប្រព័ន្ធដែលអាចប្រើបាន។ Integrated R&D ធ្វើដំណើរបន្ថែមមួយជំហាន ដោយភ្ជាប់ការស្វែងរកចំណេះដឹង ការបង្កើតដំណោះស្រាយ និងការវាយតម្លៃវិទ្យាសាស្ត្រជាមួយគ្នា។
សម្រាប់និស្សិតឆ្នាំទី១ និងទី២ គោលដៅសំខាន់មិនមែនឱ្យបង្កើតបច្ចេកវិទ្យាធំបំផុតទេ ប៉ុន្តែឱ្យអាចជ្រើសរើស បញ្ហាតូចមួយដែលមានន័យ, សិក្សាវាដោយវិធីសាស្ត្រត្រឹមត្រូវ បង្កើត ឬស្នើដំណោះស្រាយដែលអាចធ្វើបាន និងបង្ហាញលទ្ធផលដោយភស្តុតាង។
នេះគឺជាជំហានដំបូងពី ការរៀន ទៅ ការស្រាវជ្រាវ, ពី គំនិត ទៅ ដំណោះស្រាយ, និងពី Project ទៅ R&D។
[1] OECD, Frascati Manual 2015: Guidelines for Collecting and Reporting Data on Research and Experimental Development. Paris, France: OECD Publishing, 2015, doi: 10.1787/9789264239012-en.
[2] H. Washizaki, Ed., Guide to the Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK Guide), Version 4.0. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2024.
[3] IEEE Computer Society, Guide to the Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK Guide), Version 3.0. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2014.
[4] IEEE, IEEE Reference Guide. Piscataway, NJ, USA: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2025.
[5] IEEE Author Center, “Structure Your Article,” IEEE. [Online]. Available: IEEE Author Center. Accessed: Sep. 8, 2026.
