ปัญญาประดิษฐ์: เปลี่ยนโฉมการบริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21

พนาวัลย์ คําศรีทวีวัฒน์; ศิวกร อินภูษา; ยิ่งสรรค์ หาพา

ผู้แต่ง

พนาวัลย์ คําศรีทวีวัฒน์ มหาวิทยาลัยมหาจุฬาลงกรณราชวิทยาลัย วิทยาเขตขอนแก่น, ประเทศไทย
ศิวกร อินภูษา มหาวิทยาลัยมหาจุฬาลงกรณราชวิทยาลัย วิทยาเขตขอนแก่น, ประเทศไทย
ยิ่งสรรค์ หาพา มหาวิทยาลัยมหาจุฬาลงกรณราชวิทยาลัย วิทยาเขตขอนแก่น, ประเทศไทย

คำสำคัญ:

ปัญญาประดิษฐ์, การบริหารสถานศึกษา

บทคัดย่อ

การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการบริหารสถานศึกษาและการศึกษาได้ส่งผลกระทบอย่างสำคัญต่อการพัฒนาการเรียนการสอนและการบริหารจัดการปัญญาประดิษฐ์มาช่วยให้การจัดการทรัพยากรและการบริหารงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดความซับซ้อนในการวางแผนและติดตามข้อมูล ขณะเดียวกันครูและผู้บริหารต้องพัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีให้เหมาะสมกับบทบาทใหม่ ซึ่งเปลี่ยนจากการสอนแบบดั้งเดิมเป็นการแนะแนวผู้เรียน และนำปัญญาประดิษฐ์มามาใช้ในการวิเคราะห์และปรับการเรียนการสอนให้เข้ากับความสามารถเฉพาะบุคคล ปัญญาประดิษฐ์มายังช่วยเพิ่มโอกาสการเข้าถึงการศึกษาได้อย่างเท่าเทียม โดยเฉพาะในการสร้างการเรียนรู้เฉพาะบุคคล อย่างไรก็ตาม การนำปัญญาประดิษฐ์มามาใช้ก็มีความท้าทาย ทั้งในด้านจริยธรรม การรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลนักเรียน และความพร้อมของแต่ละสถาบันการศึกษา การเตรียมความพร้อมและการอบรมบุคลากรให้มีความเข้าใจในเทคโนโลยีจึงเป็นสิ่งจำเป็น ในอนาคตปัญญาประดิษฐ์มาจะกลายเป็นส่วนสำคัญของการศึกษาที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ การพัฒนานโยบายด้านความปลอดภัย การสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ และการเตรียมตัวรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้จะเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างการศึกษาที่ยั่งยืนและมีคุณภาพ

เอกสารอ้างอิง

กระทรวงศึกษาธิการ. (2546). พระราชบัญญัติการศึกษาแห่งชาติ พ.ศ. 2542 และที่แก้ไขเพิ่มเติม (ฉบับที่ 2) พ.ศ. 2545.องค์การรับส่งสินค้าและพัสดุภัณฑ์ (ร.ส.พ.).

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies.W. W. Norton & Company.

Chen, C. (2022). Artificial intelligence in education: Current applications and future directions. Journal of Educational Technology, 25(2), 45–60.

Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies(Vol. 1, pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning.MIT Press.

Hinton, G. E. (2018). Deep learning—A technology with the potential to transform health care. JAMA, 320(11), 1101–1102. https://doi.org/10.1001/jama.2018.11100

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

Katz, S. (2021). Preparing educators for the future: The role of AI in teacher training. International Journal of Education Research, 15(1), 22–34.

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, 60(6), 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386

Liu, Y. (2020). AI in industry: Transforming business processes. Harvard Business Review, 98(3), 12–19.

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education.Pearson.

Wilkins, S. (2020). The positioning and competitive strategies of higher education institutions in the United Arab Emirates. International Journal of Educational Management, 34(1), 139–153.

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, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0