รูปแบบการเสริมสร้างสมรรถนะการสอนเชิงรุกที่ใช้ AI เป็นฐานของอาจารย์มหาวิทยาลัยเอกชนในยุคดิจิทัล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาองค์ประกอบและตัวชี้วัดการเสริมสร้างสมรรถนะการสอนเชิงรุกที่ใช้AI เป็นฐาน 2) เพื่อพัฒนารูปแบบการเสริมสร้างสมรรถนะฯ และ 3) เพื่อนำเสนอแนวทางการเสริมสร้างสมรรถนะการสอนเชิงรุกที่ใช้ AI เป็นฐานของอาจารย์มหาวิทยาลัยเอกชนในยุคดิจิทัล รูปแบบการวิจัยเป็นการวิจัยแบบผสมผสานทั้งการวิจัยเชิงคุณภาพและการวิจัยเชิงปริมาณ พื้นที่วิจัยกลุ่มตัวอย่างคือ อาจารย์ประจำมหาวิทยาลัยเอกชน จำนวน 380 คน ซึ่งได้มาจากการสุ่มแบบหลายขั้นตอน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยมี 3 ชนิด คือ 1) แบบสัมภาษณ์กึ่งโครงสร้าง 2) แบบสอบถามมาตราส่วนประมาณค่า 5 ระดับ และ 3) ประเด็นการสนทนากลุ่ม สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน ส่วนการวิจัยเชิงคุณภาพ ใช้วิเคราะห์เนื้อหา ผลการวิจัย พบว่า 1) องค์ประกอบของรูปแบบการเสริมสร้างสมรรถนะการสอนเชิงรุกที่ใช้ AI เป็นฐานของอาจารย์มหาวิทยาลัยเอกชนในยุคดิจิทัล ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก โดยมีตัวชี้วัดทั้งสิ้น 21 ตัวชี้วัด 2) รูปแบบที่พัฒนาขึ้นมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์อยู่ในเกณฑ์ดีเยี่ยม 3) แนวทางการเสริมสร้างสมรรถนะการสอนเชิงรุกที่ใช้ AI เป็นฐานของอาจารย์มหาวิทยาลัยเอกชนในยุคดิจิทัล ประกอบด้วย 3 ยุทธศาสตร์หลัก งานวิจัยนี้ก่อให้เกิดองค์ความรู้เชิงระบบเกี่ยวกับโครงสร้างสมรรถนะการสอนเชิงรุกที่บูรณาการปัญญาประดิษฐ์อย่างมีจริยธรรม ซึ่งสามารถใช้เป็นกรอบแนวคิดและเครื่องมือเชิงนโยบายในการพัฒนาอาจารย์มหาวิทยาลัยเอกชน ตลอดจนเป็นแนวทางในการออกแบบหลักสูตรอบรมและการยกระดับคุณภาพการจัดการเรียนการสอนในยุคดิจิทัลได้อย่างยั่งยืน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ทัศนะและความคิดเห็นที่ปรากฏในวารสาร ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความนั้น และไม่ถือเป็นทัศนะและความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ
เอกสารอ้างอิง
จินตวีร์ คล้ายสังข์. (2561). การออกแบบระบบการเรียนออนไลน์และสภาวะแวดล้อมการเรียนรู้อัจฉริยะเพื่อส่งเสริมทักษะการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2567). นโยบายและแผนระดับชาติว่าด้วยการพัฒนาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (พ.ศ. 2561-2580) ฉบับปรับปรุง และแนวทางการส่งเสริมการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างมีจริยธรรม. กรุงเทพฯ: กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม.
Bearman, M., Tai, J., Dawson, P., Boud, D., & Ajjawi, R. (2024). Developing evaluative judgement for a time of generative artificial intelligence. Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(6), 893-905. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2335321
Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 38. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3
Chaudhry, M. A., & Kazim, E. (2022). Artificial Intelligence in Education (AIEd): A high-level academic and industry perspective. AI and Ethics, 2(1), 157-165. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00074-z
Chiu, T. K. F. (2021). Digital support for student engagement in blended learning based on self-determination theory. Computers & Education, 124, 106909. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106909
Fink, L. D. (2003). Creating significant learning experiences: An integrated approach to designing college courses. California: Jossey-Bass.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis. (7th ed.). New Jersey: Pearson Education.
Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S. B., Santos, O. C., Rodrigo, M. T., Cukurova, M., Bittencourt, I. I., & Koedinger, K. R. (2022). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32, 504-526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
Luckin, R. (2018). Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education in the 21st Century. London: UCL Institute of Education Press.
O’Neil, C. A. (2016). Developing online learning environments in nursing education. (3rd ed.). New York: Springer Publishing Company.
Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, Article 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020
Wiliam, D. (2018). Embedded formative assessment. (2nd ed.). Indiana: Solution Tree Press.
