A Comparative Study of Teachers’ Needs for Developing Competencies in Using Artificial Intelligence for Learning Measurement and Evaluation among Private School Teachers in Samut Prakan Province
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The purposes of this research were to: 1) investigate teachers’ needs for developing competencies in using artificial intelligence (AI) for learning measurement and evaluation among private school teachers in Samut Prakan Province; and 2) compare teachers’ needs for developing competencies in using AI for learning measurement and evaluation according to their personal factors. The sample consisted of 264 teachers who voluntarily participated in the study by completing an online questionnaire. The research instrument was a five-point rating-scale questionnaire. The data were analyzed using the mean, standard deviation, and one-way analysis of variance (ANOVA).
The findings revealed that: 1) the teachers’ overall needs for developing competencies in using AI for learning measurement and evaluation were at a high level (x̅=3.65, S.D.=0.89); and 2) teachers with different age groups, teaching experience, and experience in using AI had significantly different needs for developing competencies in using AI for learning measurement and evaluation.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ข้อกำหนดเบื้องต้นที่ผู้นิพนธ์(ผู้ส่งบทความ) ควรทราบ
1. ผู้นิพนธ์ที่ประสงค์จะลงตีพิมพ์บทความกับวารสาร ตั้งแต่เดือนมกราคม 2563 เป็นต้นไป ให้ใช้รูปแบบใหม่ (Template 2563) โดยสามารถดูตัวอย่างได้ที่เมนู GUIDELINES
2. จะตีพิมพ์และเผยแพร่ได้ ต้องผ่านการประเมินจากผู้ทรงคุณวุฒิ (Peer Review)
3. การประเมินบทความโดยผู้ทรงคุณวุฒิ (Peer Review) เป็นแบบ Double Blind
4. การอ้างอิงบทความใช้หลักเกณฑ์ APA (American Psychological Association) คลิก
5. บทความถูกปฏิเสธการตีพิมพ์ ไม่ผ่านการประเมิน ผู้นิพนธ์ขอยกเลิกเองหรือชำระเงินก่อนได้รับการอนุมัติ ทางวารสารไม่มีนโยบายการคืนเงิน
References
ชัชพงศ์ สร้อยแสง, จิราภรณ์ หันตุลา, และสุวรรณี อัศวกุลชัย. (2567). การพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและทักษะการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อพัฒนาการเรียนรู้และความเสมอภาคทางการศึกษาของครูและบุคลากรทางการศึกษาสำนักงานส่งเสริมการเรียนรู้ประจำจังหวัดจันทบุรี. วารสารนวัตกรรมการบริหารและการจัดการศึกษา, 2(3), 48-56.
สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2568). คู่มือการใช้ AI สำหรับครู นักเรียน โรงเรียน และผู้ปกครองในประเทศไทย พ.ศ. 2568. สำนักวิชาการและมาตรฐานการศึกษา.
สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2563). แนวปฏิบัติทางจริยธรรมปัญญาประดิษฐ์ (Thailand AI ethics guideline). กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม.
สำนักงานศึกษาธิการจังหวัดสมุทรปราการ. (2568). ข้อมูลสารสนเทศด้านการศึกษาจังหวัดสมุทรปราการ ปีการศึกษา 2568. สำนักงานศึกษาธิการจังหวัดสมุทรปราการ.
สำนักทดสอบทางการศึกษา. (2568). แนวทางการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อส่งเสริมการประกันคุณภาพภายในสถานศึกษา [E-book]. สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน กระทรวงศึกษาธิการ. https://boet.obec.go.th/
American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education. (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association.
Gay, L. R., Mills, G. E., & Airasian, P. W. (2012). Educational research: Competencies for analysis and applications (10th ed.). Pearson Education.
Guo, R. X., Dobson, T., & Petrina, S. (2008). Digital natives, digital immigrants: An analysis of age and ICT competency in teacher education. Journal of Educational Computing Research, 38(3), 235-254. https://doi.org/10.2190/EC.38.3.a
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Leedy, P. D., & Ormrod, J. E. (2015). Practical research: Planning and design (11th ed.). Pearson Education.
Organization for Economic Co-operation and Development. (2023). OECD digital education outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing.
Redecker, C., & Punie, Y. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (EUR 28775 EN). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
The jamovi project. (2024). jamovi (Version 2.6) [Computer software]. https://www.jamovi.org
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO.
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO.
