การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการออกแบบการจัดการเรียนรู้สำหรับนักศึกษาครู
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์ , การจัดการเรียนรู้, นักศึกษาครู, จริยธรรมในการใช้ปัญญาประดิษฐ์บทคัดย่อ
ในยุคที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการจัดการเรียนรู้ โดยเฉพาะในระดับอุดมศึกษาที่มุ่งผลิตครูยุคใหม่ที่มีความสามารถทั้งด้านวิชาการและเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้ทำหน้าที่เป็นเพียงเครื่องมือเสริม แต่เป็นกลไกสำคัญที่ช่วยออกแบบระบบการเรียนรู้ให้มีความยืดหยุ่น ปรับตามผู้เรียนรายบุคคล โดยปัญญาประดิษฐ์ สามารถช่วยนักศึกษาครูออกแบบการจัดการเรียนรู้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลผู้เรียน เพื่อจัดเส้นทางการเรียนรู้รายบุคคล การสร้าง/ปรับแผนการสอน กิจกรรม สื่อการเรียนรู้ และการออกแบบการวัดและประเมินผล และส่งเสริมการพัฒนาทักษะที่จำเป็นในศตวรรษที่ 21 เช่น การคิดวิเคราะห์ การเรียนรู้ด้วยตนเอง และการแก้ปัญหาเชิงระบบ บทบาทของครูจึงเปลี่ยนจากผู้ถ่ายทอดความรู้ไปสู่การเป็นผู้ออกแบบ ประเมิน และกำกับดูแลการเรียนรู้ที่ผสานเทคโนโลยีอย่างมีจริยธรรมและมนุษยธรรม
บทความวิชาการนี้มุ่งนำเสนอ 3 ประเด็นหลัก ได้แก่ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ของนักศึกษาระดับอุดมศึกษา การออกแบบการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ และจริยธรรมในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อออกแบบการจัดการเรียนรู้ เนื้อหาเหล่านี้จะเป็นแนวทางเชิงปฏิบัติในการส่งเสริมให้นักศึกษาครูสามารถใช้ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อสร้างสรรค์การจัดการเรียนรู้ที่มีคุณภาพ มีความยืดหยุ่น และมีความรับผิดชอบต่อประเด็นด้านจริยธรรม ตลอดจนสามารถนำไปประยุกต์ใช้เพื่อพัฒนาการศึกษาทั้งในระดับหลักสูตรและระดับชั้นเรียนได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน
เอกสารอ้างอิง
Intel. Artificial intelligence in higher education [Internet]. Santa Clara (CA): Intel; 2021 [cited 2025 Aug 11]. Available from: https://www.intel.com/content/www/us/en/education/highered/artificial-intelligence.html
World Economic Forum. The future of jobs report 2020 [Internet]. Geneva: World Economic Forum; 2020 [cited 2025 Aug 11]. Available from: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf
Bloom BS. Taxonomy of educational objectives: the classification of educational goals. Handbook I: Cognitive domain. New York: McKay; 1956.
Luckin R, Holmes W, Griffiths M, Forcier LB. Intelligence unleashed: An argument for AI in education. London: Pearson Education; 2020.
Chen L, Chen P, Lin Z. Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access. 2020;8:75264–78.
Selwyn N. Should robots replace teachers? AI and the future of education. Cambridge: Polity Press; 2021.
Zawacki-Richter O, Marín VI, Bond M, Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the educators?. Int J Educ Technol High Educ. 2019;16(1):1–27.
Bond M, Zawacki-Richter O, Nichols M. Revisiting five decades of educational technology research: A content and authorship analysis of
the British Journal of Educational Technology. Br J Educ Technol. 2021;52(1):8–25.
Phongwarapha P. The use of artificial intelligence technology in higher education in Thailand. Journal of Educational Technology. 2021;15(2):45–62. (in Thai).
Jin Y, Martinez-Maldonado R, Gašević D, Yan L. GLAT: the generative AI literacy assessment test. Comput Educ Artif Intell. 2025;9:100436. doi:10.1016/j.caeai.2025.100436.
Nikolovski V, Trajanov D, Chorbev I. Advancing AI in higher education: a comparative study of large language model-based agents for exam question generation, improvement, and evaluation. Algorithms. 2025;18(3):144. doi:10.3390/a18030144.
Ketusiri A, Ketusiri N, Senket S, Rianru W. The artificial intelligence (AI) for teaching and learning management in the 21st century. J Res Innov Soc. 2025;1(1):44–51. (in Thai).
Wongyai W. The use of artificial intelligence (AI) for learning management in the 21st century. Bangkok: Srinakharinwirot University; 2021. (in Thai).
Wang J. The impact of artificial intelligence teaching on teaching quality. Beijing: Higher Education Press; 2025.
Li X, Zhang H, Kim Y. Human-centered AI in education: Designing ARCHED framework for equity and agency. J Educ Technol Soc. 2025;28(2):45–61.
Bulut O, Ozkul AE, Uluç S. Ethical concerns and algorithmic bias in AI-supported learning analytics. Comput Educ. 2024;204:104865. doi: 10.1016/j.compedu.2024.104865.
EDUCAUSE. Guiding principles for responsible AI integration in higher education [Internet]. Boulder (CO): EDUCAUSE; 2024 [cited 2024 Oct 1]. Available from: https://www.educause.edu/research-and-publications
Holmes W, Bialik M, Fadel C. Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston (MA): Center for Curriculum Redesign; 2019.
Hunton Andrews Kurth LLP. Thailand’s personal data protection act enters into force [Internet]. Privacy & Information Security Law Blog; 2022 [cited 2024 Oct 1]. Available from: https://www.hunton.com/privacy-and-information-security-law/thailands-personal-data-protection-act-enters-into-force
Sadhuwong K. The Personal Data Protection Act B.E. 2562 (2019): Awareness and implementation guidelines for academic institutions. Thai Acad J (TRESP). 2021;48(2).
Pislae Ngam K, Inmor S. Understanding data privacy: How Bangkok workers perceive Thai personal data protection act regulations. Int J Adv Appl Sci. 2025;12(1):69–77.
UNESCO. AI and education: Guidance for policy-makers [Internet]. Paris: UNESCO Publishing; 2021 [cited 2024 Oct 1]. Available from: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 คณะพยาบาลศาสตร์ วิทยาลัยเชียงราย
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของคณะพยาบาลศาสตร์
