การเสริมสร้างสมรรถนะการคิดเชิงข้อมูลด้วยการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ สำหรับนักเรียนระดับประถมศึกษา

ผู้แต่ง

  • สิทธิชัย ป้อมทอง หลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต คณะบริหารธุรกิจและเทคโนโลยีสารสนเทศ วิทยาลัยนครราชสีมา
  • อรณิชชา ทศตา หลักสูตรศึกษาศาสตรมหาบัณฑิต คณะศึกษาศาสตร์ วิทยาลัยนครราชสีมา
  • สิตา ทัพมงคล หลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต คณะบริหารธุรกิจและเทคโนโลยีสารสนเทศ วิทยาลัยนครราชสีมา

คำสำคัญ:

การเสริมสร้างสมรรถนะ, การคิดเชิงข้อมูล, การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์

บทคัดย่อ

การวิจัยกึ่งทดลองแบบกลุ่มเดียววัดก่อนและหลัง การทดลองครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนากิจกรรมการเรียนรู้โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ส่งเสริมสมรรถนะการคิดเชิงข้อมูล 2) เปรียบเทียบสมรรถนะการคิดเชิงข้อมูลของนักเรียนก่อนและหลังได้รับการจัดการเรียนรู้ 3) ศึกษาความพึงพอใจของนักเรียนที่มีต่อกิจกรรม การเรียนรู้ที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ กลุ่มตัวอย่างคือ นักเรียนโรงเรียนบ้านหนองตาคง สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษานครราชสีมา เขต 1 จำนวน 30 คน ได้มาโดยวิธีการสุ่มแบบหลายขั้นตอน โดยสุ่มโรงเรียนแบบเจาะจง จากโรงเรียนที่มีความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยี จากนั้นสุ่มห้องเรียนด้วยวิธีการสุ่มแบบกลุ่ม ได้ห้องเรียนหนึ่ง และคัดเลือกนักเรียนทั้งหมดในห้อง จำนวน 30 คน เครื่องมือประกอบด้วย 1) แบบทดสอบสมรรถนะการคิดเชิงข้อมูล จำนวน 20 ข้อ (คะแนนเต็ม 5 คะแนน) มีค่าความยาก 0.25-0.78 อำนาจจำแนก 0.33-0.68 และค่าความเชื่อมั่น (KR-20) เท่ากับ 0.81  2) แบบสอบถามความพึงพอใจ จำนวน 20 ข้อ มีค่าความเชื่อมั่น (Cronbach's Alpha) เท่ากับ 0.79  3) แบบสัมภาษณ์กึ่งโครงสร้าง มีค่าดัชนีความสอดคล้อง (IOC) 0.67-1.00 วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา (ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) และสถิติเชิงอนุมาน (Dependent t-test และ  Cohen's d สำหรับวัด Effect Size) ผลการวิจัยพบว่า 1) กิจกรรมการเรียนรู้ที่พัฒนาขึ้นมี 3 กิจกรรม ได้แก่ "นักสืบการหาข้อมูลแห่งอนาคต" "ผู้ตรวจจับข่าวปลอม AI" และ "นักวิเคราะห์ข่าวชื่อดูน้อย" ซึ่งบูรณาการเทคโนโลยี AI โดยเน้นกระบวนการคิด 5 ขั้นตอน ผู้เชี่ยวชาญประเมินความเหมาะสมอยู่ในระดับมาก  (equation=3.90, S.D.= 0.57) 2) คะแนนสมรรถนะการคิดเชิงข้อมูลหลังเรียน (equation= 3.88, S.D. = 0.31) สูงกว่าก่อนเรียน (equation= 2.15, S.D. = 0.35) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01 (t = 16.905, p < .01) โดยมีขนาดอิทธิพล (Effect Size) ขนาดใหญ่มาก (Cohen's d = 5.33) แสดงให้เห็นถึงนัยสำคัญเชิงปฏิบัติ (Practical Significance) ที่สูงของกิจกรรม 3) นักเรียนมีความพึงพอใจต่อกิจกรรมการเรียนรู้อยู่ในระดับมาก (equation= 4.29, S.D. = 0.60)

เอกสารอ้างอิง

กัญชลารักษ์ ทีปกากร. (2568). การเรียนรู้กับ AI ในปี 2568: ครูไทยปรับตัวอย่างไรในยุค Generative AI [Thai teachers’ adaptation in the era of generative AI: Educational opportunities and challenges in 2025]. วารสารราชสีมาปริทัศน์, 1(1), 1–10. https://so09.tci-thaijo.org/index.php/RSMP/issue/view/430/329

สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. (2567). รายงานผลการประเมินสมรรถนะของนักเรียนไทยตามโครงการ PISA 2025 (ฉบับเบื้องต้น). สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

Bandura, A. (1977). Social learning theory. Prentice Hall.

Blikstein, P., & Blikstein, I. (2023). Do educational technologies have politics? A semiotic analysis of the discourse of educational technologies and artificial intelligence in education. In R. J. Tierney, F. Rizvi, & K. Ercikan (Eds.), International Encyclopedia of Education, 238–249. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818630-5.02031-6

Chatti, M. A., Muslim, A., and Schroeder, U. (2020). The learning analytics design cards. Proceedings of the 10th International Conference on Learning Analytics & Knowledge, 184–193. https://doi.org/10.1145/3375462.3375486

Chen, X., Zhang, Y. and Wang, L. (2022). Developing data thinking skills through AI-based learning activities: A mixed-methods study. Computers & Education, 176, 104357.

Chiu, T. K., Moorhouse, B. L., Chai, C. S. and Ismailov, M. (2024). Teacher support and student motivation to learn with artificial intelligence (AI) based chatbot. Interactive Learning Environments, 32(7), 1–17. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2172044

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008

Deng, X and Yu, Z. (2023). A meta-analysis and systematic review of the effect of chatbot technology use in sustainable education. Sustainability, 15(4), 2940. https://doi.org/10.3390/su15042940

Head, A. J., Fister, B. and MacMillan, M. (2020). Information literacy in the age of algorithms. Project Information Literacy.

Holmes, W., Bialik, M. and Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Kellner, A. and Otrel-Cass, K. (2020). Data literacy and epistemic cognition in secondary schools. Educational Studies, 56(2), 135–153.

Li, H. and Crossley, S. (2021). Exploring the impact of artificial intelligence on student satisfaction and learning achievement in digital learning environments. Internet and Higher Education, 49, 100793.

Liu, M., Zhang, J. and Chen, Y. (2024). Self-directed learning with artificial intelligence: Implications for student motivation and learning outcomes. Journal of Computer Assisted Learning, 40(1), 45–62.

Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.

Mandinach, E. B. and Gummer, E. S. (2016). What does it mean for teachers to be data literate: Laying out the skills, knowledge, and dispositions. Teaching and Teacher Education, 60, 366–376. https://doi.org/10.1016/j.tate.2016.07.011

Partnership for 21st Century Learning. (2019). Framework for 21st century learning. Battelle for kids. https://www.battelleforkids.org/networks/p21/frameworks-resources Piaget, J. (1972). The psychology of the child. Basic Books.

Rahim, N. A., Abdullah, R., and Hassan, S. (2023). AI-enhanced data literacy: A Malaysian perspective on integrating artificial intelligence in STEM curriculum. Asia-Pacific Journal of Educational Technology, 9(2), 45–60.

Ridsdale, C., Rothwell, J., Smit, M., Ali-Hassan, H., Bliemel, M., Irvine, D., Kelley, D., Matwin, S. and Wuetherick, B. (2015). Strategies and best practices for data literacy education knowledge synthesis report. Dalhousie University. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1922.5044

Suartama, I. K., Setyosari, P., Sulthoni, S., and Ulfa, S. (2023). Artificial intelligence-assisted personalized learning: Affective, cognitive, and social outcomes. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 18(10), 108–124. https://doi.org/10.3991/ijet.v18i10.38043

Tan, M., Koh, A. and Lim, Y. (2022). Integrating data literacy in STEM education: A Framework for secondary schools in Singapore. Journal of Science Education and Technology, 31(4), 587–603.

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.

Wineburg, S., McGrew, S., Breakstone, J. and Ortega, T. (2016). Evaluating Information: The cornerstone of civic online reasoning. Stanford History Education Group. https://cor.stanford.edu

Wolff, A., Gooch, D., Cavero Montaner, J. J., Rashid, U. and Kortuem, G. (2016). Creating an understanding of data literacy for a data-driven society. Journal of Community Informatics, 12(3), 9–26. https://doi.org/10.15353/joci.v12i3.3275

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(39), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zhang, H., Lee, I., Ali, S., DiPaola, D., Cheng, Y. and Breazeal, C. (2023). Integrating ethics and career futures with technical learning to promote AI literacy for middle school students: An exploratory study. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(2), 290–324.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2025-12-22

รูปแบบการอ้างอิง

ป้อมทอง ส. ., ทศตา อ. ., & ทัพมงคล ส. (2025). การเสริมสร้างสมรรถนะการคิดเชิงข้อมูลด้วยการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ สำหรับนักเรียนระดับประถมศึกษา. วารสารวิชาการและวิจัย มหาวิทยาลัยภาคตะวันออกเฉียงเหนือ, 15(4), 138–152. สืบค้น จาก https://so04.tci-thaijo.org/index.php/neuarj/article/view/281165

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย