รูปแบบการนิเทศการสอนด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อการจัดการเรียนรู้ของครูโรงเรียนมัธยมศึกษาขนาดใหญ่พิเศษ สังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาสภาพและปัญหาของการนิเทศการสอนด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อการจัดการเรียนรู้ของครูโรงเรียนมัธยมศึกษาขนาดใหญ่พิเศษ สังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน 2) สร้างรูปแบบการนิเทศการสอนฯ และ 3) ตรวจสอบและประเมินความเหมาะสมของรูปแบบฯ เป็นการวิจัยแบบผสมผสานวิธี ประชากรที่ใช้ในการวิจัยคือ โรงเรียนมัธยมศึกษาขนาดใหญ่พิเศษในสังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน รวมทั้งสิ้น 2,363 แห่ง มีวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ ผู้บริหาร และผู้ที่รับผิดชอบงานนิเทศการสอนภายในโรงเรียน รวมผู้ให้ข้อมูลทั้งหมด 360 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นแบบสอบถามและแบบประเมิน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์เนื้อหา
ผลการวิจัยพบว่า
1. สภาพและปัญหาการนิเทศการสอนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ในภาพรวมอยู่ในระดับมาก โดยพบว่าสภาพการดำเนินงานมีความก้าวหน้า แต่ยังมีปัญหาในด้านการติดตามผลแบบเรียลไทม์และการเข้าถึงเครื่องมือเทคโนโลยี
2. รูปแบบการนิเทศการสอนด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อการจัดการเรียนรู้ของครูโรงเรียนมัธยมศึกษาขนาดใหญ่พิเศษ สังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน ประกอบด้วย 6 ขั้นตอน ดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 การวิเคราะห์ ขั้นตอนที่ 2 การวางแผน ขั้นตอนที่ 3 การสร้างสื่อและเครื่องมือนิเทศ ขั้นตอนที่ 4 การลงมือปฏิบัติ ขั้นตอนที่ 5 การนิเทศติดตามผล และขั้นตอนที่ 6 รายงานผลและการสะท้อนผล
3. ผลการประเมินความเหมาะสมอยู่ในระดับมากถึงมากที่สุด (M = 4.40-4.70) และมีความเป็นไปได้อยู่ในระดับมาก (M = 4.20-4.35) แต่ยังต้องการการสนับสนุนด้านทรัพยากรและการฝึกอบรมเพื่อให้สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เพื่อให้เป็นไปตามกฎหมายลิขสิทธิ์ ผู้นิพนธ์ทุกท่านต้องลงลายมือชื่อในแบบฟอร์มใบมอบลิขสิทธิ์บทความ ให้แก่วารสารฯ พร้อมกับบทความต้นฉบับที่ได้แก้ไขครั้งสุดท้าย นอกจากนี้ ผู้นิพนธ์ทุกท่านต้องยืนยันว่าบทความ ต้นฉบับที่ส่งมาตีพิมพ์นั้น ได้ส่งมาตีพิมพ์เฉพาะในวารสาร วิชาการธรรม ทรรศน์ เพียงแห่งเดียวเท่านั้น หากมีการใช้ ภาพหรือตารางของผู้นิพนธ์อื่นที่ปรากฏในสิ่งตีพิมพ์อื่นมาแล้ว ผู้นิพนธ์ต้องขออนุญาตเจ้าของลิขสิทธิ์ก่อน พร้อมทั้ง แสดงหนังสือที่ได้รับการยินยอมต่อบรรณาธิการ ก่อนที่บทความจะได้รับการตีพิมพ์เอกสารอ้างอิง
ธนัฏฐา วุฒิวณิชย์. (2563). รูปแบบการนิเทศที่มีประสิทธิผลต่อการจัดการเรียนการสอนในศตวรรษที่ 21 ของโรงเรียนเทศบาลวัดท่าสะต๋อย อำเภอเมือง จังหวัดเชียงใหม่. วารสารการศึกษาและการพัฒนาสังคม, 15(2), 302-314.
วรลักษณ์ หิมะกลัส. (2566). การทบทวนวรรณกรรมว่าด้วยการใช้ AI ในการศึกษา Literature review on the use of AI in education. รายงานฉบับสมบูรณ์ภายใต้แผนงานยุทธศาสตร์เป้าหมาย (Spearhead) ด้านสังคม แผนงานคนไทย 4.0. กรุงเทพฯ: สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.).
ศักดิ์ชัย ไชยรักษ์ และปณิตา วรรณพิรุณ. (2563). เทคโนโลยีทางปัญญาเพื่อการศึกษาอัจฉริยะ. วารสารปัญญาภิวัฒน์, 12(3), 315-328.
ศิลา สงอาจินต์, นพรัตน์ ชัยเรือง และจำเริญ ชูช่วยสุวรรณ. (2561). การพัฒนารูปแบบการนิเทศการสอนเพื่อพัฒนาสมรรถภาพการจัดการเรียนรู้ของครูตามทักษะการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21 ของสถานศึกษาในสังกัดเทศบาลนครตรัง. วารสารศรีนครินทรวิโรฒวิจัยและพัฒนา สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 10(20), 160-175.
ศุภลักษณ์ มีปาน, เสาวณีย์ สิกขาบัณฑิต และขวัญหญิง ศรีประเสริฐภาพ. (2562). รูปแบบการนิเทศภายในสำหรับการจัดการเรียนร่วมในโรงเรียนสังกัดกรุงเทพมหานคร. วารสารวิชาการศึกษาศาสตร์, 20(1), 87-101.
สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2554). แนวทางการประเมินคุณภาพตามมาตรฐานการศึกษาขั้นพื้นฐานเพื่อการประกันคุณภาพภายในของสถานศึกษา. กรุงเทพฯ: สำนักงานพระพุทธศาสนาแห่งชาติ.
สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2555). แนวทางการจัดการเรียนการสอนในโรงเรียนมาตรฐานสากล (ฉบับปรับปรุง). กรุงเทพฯ: สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน.
Beach, D. M., & Reinhartz, J. (2000). Supervision leadership: Focus on instruction. Boston, MA: Allyn & Bacon.
Brown, S. (2021). Machine learning, explained. Cambridge, MA: MIT Sloan School of Management.
Harris, B. M. (1985). Supervision behavior in education. (2nd ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Huang, L. H., Zhu, H. L., Li, Y., Wu, Q., Chen, X., & Zhang, M. (2021). Digital transformation and management of enterprises: Research framework and prospects. Journal of Management Science, 24, 26-35.
Mark, J. R., & King, S. (1985). Handbook of educational supervision: A guide to practice. (3rd ed.). Boston, MA: Allyn & Bacon.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
Robinson, M., Nobles, J., Barbosa, E. C., Hamid, A., Thompson, C., Sherk, A., Stockwell, T., Zhao, J., Naimi, T. S., & Lim, A. (2021). Evaluating theories of change for public health policies using computer model discovery methods. Addiction, 116(10), 2709-2711.
Sergiovanni, T. J., & Starratt, R. J. (2007). Supervision: A redefinition. (8th ed.). New York, NY: McGraw-Hill.
Smith, J., Doe, A., & Roe, B. (2020). Impact of online pedagogical feedback on academic performance: A comparative study. Journal of Educational Psychology, 15, 123-136.
Wang, D., & Chen, S. (2022). Digital transformation and enterprise resilience: Evidence from China. Sustainability, 14, 14218. https://doi.org/10.3390/su142114218
Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., Liu, J.-B., Yuan, J., & Li, Y. (2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, 1-18.
Zhang, F., Wang, M., Xi, J., Yang, J., & Li, A. (2019). A novel method for identifying essential genes by fusing dynamic protein–protein interaction networks. Genes, 10(1), 31.
