Please use this identifier to cite or link to this item: https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/10015
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorเบญจมาศ อยู่ประเสริฐ, อาจารย์ที่ปรึกษาth_TH
dc.contributor.advisorบำเพ็ญ เขียวหวาน, อาจารย์ที่ปรึกษาth_TH
dc.contributor.advisorปริญญารัตน์ ภู่ศิริ, อาจารย์ที่ปรึกษาth_TH
dc.contributor.authorปิญพร บุญเยี่ยม, 2524--
dc.contributor.otherมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สำนักบัณฑิตศึกษาth_TH
dc.date.accessioned2023-10-26T03:26:46Z-
dc.date.available2023-10-26T03:26:46Z-
dc.date.issued2564-
dc.identifier.urihttps://ir.stou.ac.th/handle/123456789/10015-
dc.descriptionดุษฎีนิพนธ์ (ปร.ด.(เกษตรศาสตร์และสหกรณ์))--มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 2564th_TH
dc.description.abstractการวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา 1) สภาพพื้นฐานการทางเกษตรและการใช้เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผักของเกษตรกรรุ่นใหม่ 2) สภาพการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผักและวิเคราะห์ สังเคราะห์ สภาพการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผัก 3) พัฒนาโมเดลการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผัก และ 4) ประเมินโมเดลการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผัก การวิจัยเรื่องนี้เป็นการวิจัยแบบผสม ประชากรที่ศีกษา คือ เกษตรกรรุ่นใหม่ที่ประกอบอาชีพทำการเกษตรด้านพืชผักในภาคตะวันออก 352 คน ดำเนินการวิจัยใน 4 ขั้นตอน ได้แก่ ขั้นตอนที่ 1 กําหนดขนาดตัวอย่างโดยใช้สูตรทาโร ยามาเน ได้กลุ่มตัวอย่าง 188 คน เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสัมภาษณ์ วิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้สถิติพรรณนา ขั้นตอนที่ 2 และ 3 สุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงเกษตรกรรุ่นใหม่ที่มีการใช้เทคโนโลยีมากที่สุดตลอดโซ่อุปทานจํานวน 6 คน และผู้ที่เกี่ยวข้องกับการส่งเสริมการทําเกษตรอัจฉริยะ 5 คน เก็บข้อมูลโดยการสัมภาษณ์เชิงลึก ขั้นตอนที่ 4 สุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง เกษตรกรรุ่นใหม่ที่มีการใช้เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะมากที่สุด 30 คน เก็บข้อมูลโดยใช้แบบสอบถาม และผู้ที่เกี่ยวข้องกับการส่งเสริมการทำเกษตรอัจฉริยะ 5 คน เก็บข้อมูลโดยสัมภาษณ์เชิงลีกวิเคราะห์ข้อมูลโดยสถิติพรรณนา การวิเคราะห์ถดถอยเชิงพหุเละการวิเคราะห์เนื้อหา ผลการวิจัยพบว่า 1) เกษตรกรรุ่นใหม่มีอายุเฉลี่ย 39.78 ปี จบการศึกษาปริญญาตรี รายได้เฉลี่ย 13,167.02 บาท/เดือน ส่วนใหญ่ได้รับความรู้เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะจากหน่วยงานภาครัฐ มีการผลิตผลิตภัณฑ์พืชผักเป็นผักสด เกษตรกรรุ่นใหม่ ร้อยละ 56.9 มีการใช้เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะในระดับน้อยที่สุด รองลงมาร้อยละ 36.2 ใช้เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะในระดับน้อย 2) สภาพการส่งเสริมด้านเนี้อหาเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะ เกษตรกรรุ่นใหม่ส่วนน้อยได้รับการส่งเสริม โดยมีระดับความรู้ที่ได้รับจากการส่งเสริมอยู่ในระดับน้อยและมีความต้องการการส่งเสริมอยู่ในระดับมาก ส่วนด้านวิธีการส่งเสริมเกษตรกรรุ่นใหม่ได้รับการส่งเสริมทั้งแบบรายบุคคล แบบกลุ่ม แบบมวลชน และการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ โดยมีระดับความรู้ที่ได้รับจากการส่งเสริมอยู่ในระดับน้อย และมีความต้องการการส่งเสริมอยู่ในระดับมาก โดยเห็นว่า เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะมีประโยชน์ และมีปัญหาการส่งเสริมอยู่ในระดับมากเช่นกัน 3) โมเดลการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผัก ประกอบด้วยแหล่งข้อมูลหรือแหล่งองค์ความรู้จากภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษา ประเด็นการส่งเสริมคือเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะตั้งแต่ต้นนํา กลางนา ปลายน้ำ และวิธีการส่งเสริมในรูปแบบต่าง ๆ ทั้งแบบรายบุคคล แบบกลุ่ม แบบมวลชน และการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ และกลุ่มเป้าหมายคือ เกษตรกรรุ่นใหม่ ข้อมูลด้านปัจจัยต่าง ๆ ที่ทําให้โมเดลฯ เกิดการขับเคลื่อนได้ ได้แก่ หน่วยงานที่ส่งเสริม การสนับสนุน นโยบายเกษตรกร งบประมาณและชนิดพืชผัก พืชผักที่มีมูลค่า และ 4) ผลการประเมินโมเดลการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผัก พบว่า มีความเหมาะสม มีความเป็นไปได้ และมีความเป็นประโยชน์ในระดับมากที่สุดth_TH
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราชth_TH
dc.rightsมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราชth_TH
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)en_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en_US
dc.sourceBorn digitalen_US
dc.subjectมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สาขาวิชาเกษตรศาสตร์และสหกรณ์--วิทยานิพนธ์th_TH
dc.subjectมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. วิชาเอกส่งเสริมและพัฒนาการเกษตร--วิทยานิพนธ์th_TH
dc.subjectเทคโนโลยีการเกษตร--ไทย (ภาคตะวันออก)th_TH
dc.titleโมเดลการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะในการผลิตพืชผักของเกษตรกรรุ่นใหม่ในภาคตะวันออกของประเทศไทยth_TH
dc.title.alternativeAn extension model for smart farming for vegetable production by young smart farmers in Eastern Region of Thailanden_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameปรัชญาดุษฎีบัณฑิต (ส่งเสริมและพัฒนาการเกษตร)th_TH
dc.degree.levelปริญญาโทth_TH
dc.degree.disciplineสาขาวิชาเกษตรศาสตร์และสหกรณ์th_TH
dc.degree.grantorมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราชth_TH
dc.description.abstractalternativeThe objectives of this research were to study 1) basic agricultural conditions and the adoption of smarting farming technology in vegetable production of young smart farmers 2) extension conditions of smart farming in vegetable production and the analysis/synthesis of the extension conditions for smart farming in vegetable productions 3) model development in the extension of smart farming in vegetable production and 4) the model evaluation of smart farming in vegetable production. This research was a mixed method research. The population of this study was 352 young smart farmers who were vegetable production farmers in the eastern region. There were 4 steps in the research operation: first step was determining the sample size of 188 people by using Taro Yamane formula. Data were collected by conducting interview and were analyzed by using descriptive statistics. Second and third steps were to apply purposive sampling on 6 young smart farmers adopted technology at the highest level all through the supply chain and 5 related individuals with smart farming extension. Data were then collected by using in-depth interview. Forth step was to perform purposive sampling method on 30 young smart farmers who adopted smart farming technology. Data were collected by using questionnaires and to collect information from 5 related individuals with the extension of smart farming by conducting in-depth interview. Data were then analyzed by using descriptive statistics, multiple regression analysis, and content analysis. The results of the research found out that 1) the average age of young smart farmers was 39.78 years old, graduated with bachelor degree, and earned the average income of 13,167.02 Baht/month. Most of them received the knowledge about smart farming technology from governmental agencies and produced/had vegetable products in the form of fresh vegetable. 56.9% of young smart farmers adopted smart farming technology at the lowest level. Second to that (36.2%) was the use of smart farming technology at the low level. 2 ) The extension regarding smart farming technology content revealed that small portion of young smart farmers. They had the knowledge level received from the extension at the low level and had the needs for extension at the high level. Regarding the extension method, young smart farmers had received the extension in personal method, group method, mass method, and the adoption of information technology with the level of knowledge received from the extension at the low level. They wanted to receive the extension at the high level. They agreed that smart farming technology was beneficial as well as problematic at the high level. 3 ) The extension model about smart farming in vegetable production consisted of data resources or knowledge resources from government sector, private sector, and education institutions. The extension aspect was that smart farming technology from upstream, midstream, to downstream, the extension methods in the form of individual method, group method, mass method, and the adoption of information technology. The target group was young smart farmers. Data regarding various factors which made the model drove such as extension agency, the support, policy, farmers, funding, and types of vegetable/valued vegetable. 4 ) The results of the evaluation for the extension of smart farming in vegetable production showed that the appropriateness, the possibility, and the benefits were at the highest levelen_US
Appears in Collections:Agri-Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
168832.pdfเอกสารฉบับเต็ม32.95 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons