ความต้องการจำเป็นและแนวทางการพัฒนาครูผู้สอนในการจัดการเรียนรู้ โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความต้องการจำเป็นและแนวทางการพัฒนาครูผู้สอนในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2 แบ่งเป็น 2 ตอน ขั้นตอนที่ 1 ศึกษาความต้องการจำเป็นในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2 กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ ครูสังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2 จำนวน 297 คน โดยใช้ตารางสำเร็จรูปของเครจซี่และมอร์แกน เครื่องมือวิจัย คือ แบบสอบถามความต้องการจำเป็นในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยวิเคราะห์ข้อมูลด้วย ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลกเขต 2 วิเคราะห์หาค่าดัชนีความต้องการที่จําเป็นด้วยวิธี Priority Needs Index (PNImodified) แบบปรับปรุง ขั้นตอนที่ 2 ศึกษาแนวทางการพัฒนาครูผู้สอนในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2 กลุ่มผู้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับแนวทางการพัฒนาครูผู้สอนในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ คือ ผู้ทรงคุณวุฒิ จำนวน 5 คน โดยการเลือกแบบเจาะจง เครื่องมือวิจัยคือแบบสัมภาษณ์ วิเคราะห์ข้อมูลโดยการวิเคราะห์เนื้อหา ผลการวิจัยพบว่า ผลการศึกษาความต้องการจำเป็นในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2 พบว่า ผลความต้องการจำเป็นในภาพรวม เท่ากับ 0.090 ซึ่งด้านที่มีดัชนีความต้องการจำเป็นสูงสุด คือ ด้านการบริหารจัดการด้วยปัญญาประดิษฐ์ (PNImodified =0.097) และดัชนีความต้องการจำเป็นต่ำที่สุด คือ ด้านการสนับสนุนผู้เรียนด้วยปัญญาประดิษฐ์ และแนวทางการพัฒนาครูผู้สอนในการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาพิษณุโลก เขต 2 พบว่า พบว่า ด้านการวางแผนและพัฒนาการจัดการเรียนการสอน โดยเสริมสมรรถนะครูในการอ่านและสามารถแปลผลข้อมูลจากระบบอย่างรอบคอบ เปรียบเทียบกับข้อมูลจริงในชั้นเรียนก่อนปรับการสอน และนำข้อมูลไปกำหนดเป้าหมายรายบุคคล พร้อมตัวชี้วัดที่ชัดเจนและสามารถวัดผลได้ เชื่อมโยงมาตรฐานหลักสูตร พร้อมติดตามความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง ด้านการสนับสนุนผู้เรียน โดยวิเคราะห์ความต้องการจำเป็นรายบุคคล โดยเฉพาะผู้เรียนที่มีความต้องการจำเป็นพิเศษ และคัดเลือกเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ให้เหมาะสมกับความท้าทายที่เกิดขึ้นจริงในการจัดการเรียนรู้ เพื่อสนับสนุนการเข้าถึงเนื้อหา การสื่อสารความคิด และการฝึกทักษะแบบเป็นขั้นตอนพร้อมผลย้อนกลับทันที และด้านการบริหารจัดการ โดยพัฒนาระบบบันทึกข้อมูลและงานธุรการให้กระชับ ลดความซ้ำซ้อน ใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยจัดหมวดหมู่ ตรวจความครบถ้วน และสรุปรายงานมาตรฐานเพื่อการติดตามและตัดสินใจอย่างเป็นระบบ ทั้งนี้ควรมีกลไกสนับสนุนระดับโรงเรียน เช่น แนวปฏิบัติร่วม PLC และการนิเทศติดตาม ควบคู่การกำกับจริยธรรม ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยของข้อมูลผู้เรียนอย่างเคร่งครัด
Article Details
เอกสารอ้างอิง
พระครูปลัดจักรพล สิริธโร. (2567). การใช้เทคโนโลยี AI ในการเรียนการสอนแบบปรับเหมาะ (Adaptive Learning). วารสารวิชาการจินตาสิทธิ์ (ออนไลน์), 2(3), 208–218. https://so19.tcithaijo.org/index.php/Chintasit/article/view/946
ภาวัต ไชยพิเดช, ธนชัย ขจรมณี, กรชวัล ชายผา, & นิวัฒน์ ศรีสวัสดิ์. (2564). ผลของการพัฒนาวิชาชีพครูโดยใช้หลักวิธีการสอนสำหรับผู้ใหญ่ร่วมกับระบบการเรียนรู้จำเพาะบุคคล. วารสารหน่วยวิจัยวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสิ่งแวดล้อมเพื่อการเรียนรู้ (JSTEL), 12(2), 287–315. https://doi.org/10.14456/jstel.2021.20
สว่างนภา ต่วนภูษา. (2567). ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการบริหารการศึกษายุคดิจิทัล. วารสารการบริหารการศึกษาและมนุษยสังคมศาสตร์, 2(3), 52–56.
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์. (2564). ปัญญาประดิษฐ์ในการให้บริการของภาครัฐ (AI in Government Services) [เอกสาร PDF]. https://www.etda.or.th/getattachment/bb938d1a-6dd4-4407-bd87 d026773eda89/AI-in-Government-Services.aspx
Akgun, S., & Greenhow, C. (2022). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12settings. AI and Ethics, 2, 431–440. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00079-5
Darling-Hammond, L. (2017). Teacher education around the world: What can we learn from international practice? European Journal of Teacher Education, 40(3),291–309. https://doi.org/10.1080/02619768.2017.1315399
Ge, X., & Hu, Y. (2020). Innovative application of artificial intelligence (AI) in the management of higher education and teaching. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 15(10), 4–15. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i10.13553
Gebru, T. (2021). Ethical challenges of AI: Bias, transparency, and human-centered approaches. Journal of Artificial Intelligence Ethics, 2(3), 101–115.
Grisi Bernardo Santiago, Madelaine Bernardo Santiago, & Alfonso Reynaldo FuentesCalcino. (2567). La ética de la inteligencia artificial en el campo educativo.Mundo Científico Internacional (MUCIN), 8, 40-50.
https://mucin.nelkuali.com/2024/03/31/la-etica-de-la-inteligencia-artificial/
Kamalov, F., Calonge, D. S., & Gurrib, I. (2023). New era of artificial intelligence in education: Towards a sustainable multifaceted revolution. Sustainability, 15(16), 12451. https://doi.org/10.3390/su151612451
