การพัฒนาระบบสนับสนุนการเรียนรู้แบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อส่งเสริมทักษะการคิดวิเคราะห์และการแก้ปัญหาการเรียนรู้ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อเปรียบเทียบการสนับสนุนการเรียนรู้การใช้ AI ในการจัดการเรียนการสอนของนักศึกษา 2) เพื่อเปรียบเทียบผลกระทบของการใช้ AI ต่อการเรียนรู้และพัฒนาทักษะการสอนของนักศึกษา และ 3) เพื่อวิเคราะห์กระบวนการและรูปแบบนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับนักศึกษาระดับปริญญาตรี คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา รูปแบบการวิจัยเป็นการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่าง จำนวน 63 คน สถิติที่ใช้ในการวิจัย ประกอบด้วยค่าความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การทดสอบค่า F-test และการวิเคราะห์การถดถอย ผลการวิจัยพบว่า
1. ผลการเปรียบเทียบระดับการใช้เทคโนโลยีในการจัดการเรียนรู้โดยจำแนกตามการรับรู้เกี่ยวกับนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีการใช้เทคโนโลยีในการจัดการเรียนรู้แตกต่างกัน มีระดับการรับรู้เกี่ยวกับนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ที่ไม่แตกต่างกัน
2. ผลการเปรียบเทียบระดับการรับรู้เกี่ยวกับนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้โดยจำแนกตามกระบวนการและรูปแบบนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ที่ทันสมัยของนักศึกษาระดับปริญญาตรี พบว่า ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีการรับรู้เกี่ยวกับนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้แตกต่างกัน มีระดับกระบวนการและรูปแบบนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ที่ทันสมัยของนักศึกษาระดับปริญญาตรีที่ไม่แตกต่างกัน
3. การรับรู้เกี่ยวกับนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ส่งผลต่อกระบวนการและรูปแบบนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ที่ทันสมัยของนักศึกษาระดับปริญญาตรี คือ ด้านความพร้อมและทัศนคติต่อการใช้นวัตกรรมการเรียนรู้ (β=.507) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์พหุระหว่างชุดตัวแปรอิสระกับตัวแปรตาม เท่ากับ .532 สัมประสิทธิ์การตัดสินใจเท่ากับ .283 และสัมประสิทธิ์การอธิบายเท่ากับ .247 โดยมีการรับรู้เกี่ยวกับนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ส่งผลต่อกระบวนการและรูปแบบนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้ที่ทันสมัยของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ร้อยละ 24.7
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ทัศนะและความคิดเห็นที่ปรากฏในวารสาร ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความนั้น และไม่ถือเป็นทัศนะและความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ
เอกสารอ้างอิง
กฤษกร โชคทวีหิรัญสกุล และ วัตสาตรี ดิถียนต์. (2565). การศึกษาเปรียบเทียบความต้องการเทคโนโลยีและประเภทของสื่อที่เหมาะสมต่อการเรียนรู้ภาษาเมียนมาของผู้เรียนในประเทศไทย. วารสารวิชาการมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฎอุตรดิตถ์, 9(2), 1-14. สืบค้นจาก https://so04.tci-thaijo.org/index.php/johuru/article/view/259140
ภัทรพร พรบรรดิษฐ์. (2567). การรับรู้และทัศนคติต่อการเรียนรู้ด้วยการกำกับตนเองของนักศึกษาปริญญาตรี มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม. การรับรู้และทัศนคติต่อการเรียนรู้ด้วยการกำกับตนเองของนักศึกษาปริญญาตรี มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม. Journal of Sustainable Social Development, 2(3), 1–20. สืบค้นจาก https://so16.tci-thaijo.org/index.php/J_SSD/article/view/564
ณฐาพัชร์ วรพงศ์พัชร์ และ รัฐพร รอดเนียม. (2567). นวัตกรรมการศึกษาเพื่อพัฒนาการจัดการเรียนรู้ด้วยบทเรียนช่วยสอน เรื่อง คำอุทาน กลุ่มสาระการเรียนรู้ภาษาไทย ของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 โรงเรียนวัดบางปลา จังหวัดสมุทรสาคร โดยใช้โปรแกรม Animaker. Journal of Contemporary and Interdisciplinary Management, 3(1), 62–69. สืบค้นจาก https://so09.tci-thaijo.org/index.php/JCIM/article/download/3150/2490
สุขจิราภรณ์ ทิพย์อุตร, อธิป เกตุสิริ และ พงษ์ธร สิงห์พันธ์. (2567). การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในการบริหารงานวิชาการของสถานศึกษา ในสังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาอำนาจเจริญ. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยราชภัฏศรีสะเกษ, 18(2), 63-81. สืบค้นจาก https://s o05.tci-thaijo.org/index.php/sskrujournal/article/view/266142
พระมหาบัณฑิต ปณฺฑิตเมธี, สมศักดิ์ บุญปู่ และ พีรวัฒน์ ชัยสุข. (2565). แนวทางการพัฒนาการเรียนรู้ของนิสิตนักศึกษาในศตวรรษที่ 21 ภายใต้สถานการณ์ COVID 19. วารสารวิจยวิชาการ, 5(4), 255–270. https://doi.org/10.14456/jra.2022.99
ปริญา ปริพุฒ, รัตนะ ปัญญาภา, จันทร์รุ่ง สัณฑมาศ, ประภัสสร ผลสินธ์, พีรกฤต เครือลุนทีระยุทธ และ ศิริวรรณ จันทร์แจ้ง. (2567). ความสามารถในการสอนของครูตามโครงการผลิตครูเพื่อพัฒนาท้องถิ่น ระยะเข้าสู่วิชาชีพ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาอุบลราชธานี เขต 3. วารสารครุทรรศน์, 4(1), 76-87. สืบค้นจาก https://so06.tci-thaijo.org/index.php/JER/article/view/271151
Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intentions, and behavior: An introduction to theory and research. Massachusetts: Addison-Wesley.
Ajzen, I., & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. New Jersey: Prentice-Hall.
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. New York: Longman.
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In J. A. Larusson & B. White (Eds), Learning analytics: From research to practice (pp. 61–75). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3305-7_4
Bandura, A. (1977). Social learning theory. New Jersey: Prentice-Hall.
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. New Jersey: Prentice-Hall.
Bandura, A., & Walters, R. H. (1963). Social learning and personality development. New York: Holt, Rinehart & Winston.
Bandura, A. (2001). Social cognitive theory: An agentic perspective. Annual Review of Psychology, 52, 1–26. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.52.1.1
Bloom, B. S. (Ed.). (1956). Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. Handbook I: Cognitive domain. New York: Longmans.
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics for study success: Reflections on current empirical findings. in D. Ifenthaler & D. Gibson (Eds), Adoption of data analytics in higher education learning and teaching (pp. 19–38). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47392-1_2
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Krathwohl, D. R. (2002). A revision of Bloom's taxonomy: An overview. Theory Into Practice, 41(4), 212–218. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. London: Pearson.
Nilsson, N. J. (2010). The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements. Cambridge: Cambridge University Press.
Poole, D., Mackworth, A., & Goebel, R. (1998). Computational intelligence: A logical approach. New York: Oxford University Press.
Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach. (4th ed.). New Jersey: Pearson.
Schunk, D. H. (2021). Learning theories: An educational perspective. (8th ed.). Massachusetts: Pearson.
Wisetsombut, B., Mongkhonvanit, J., Piriyasurawong, P., & Nilsook, P. (2024). Artificial intelligence (AI): with the modern supervision model. Journal of Buddhist Education and Research, 10(4), 118–129. Retrieved from https://so06.tci-thaijo.org/index.php/jber/article /view/279140
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
