กรอบแนวคิด 4C-SMART สำหรับการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ในมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาสภาพปัจจุบัน ปัญหา และความต้องการจำเป็นในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการบริหารจัดการในมหาวิทยาลัยเทคโนโลยี 2) พัฒนากรอบแนวคิดการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์สำหรับมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีตามกรอบ 4C-SMART 3) ตรวจสอบความเหมาะสมขององค์ประกอบและโครงสร้างโดยผู้เชี่ยวชาญ และ 4) ทดลองใช้และประเมินความเหมาะสม ความเป็นไปได้ และความเป็นประโยชน์ต่อการบริหารและนโยบายอุดมศึกษา การวิจัยใช้ระเบียบวิธีแบบผสมผสาน 4 ระยะ ได้แก่ ศึกษาความต้องการจำเป็นจากอาจารย์ในระบบมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล 400 คน พัฒนากรอบแนวคิดจากผลการศึกษาและวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง ตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ 9 คน ทดลองใช้กับผู้เข้าร่วม 16 คน และประเมินโดยผู้ประเมิน 15 คน เครื่องมือวิจัยประกอบด้วยแบบสอบถาม แบบประเมิน และแบบสะท้อนผล วิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ดัชนีความต้องการจำเป็น และการวิเคราะห์เนื้อหา
ผลการวิจัยพบว่า 1) ความต้องการใช้ AI ในมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีอยู่ในระดับสูง โดยเด่นชัดด้านการวางแผนและบริหารจัดการ การจัดการเรียนการสอน และการสนับสนุนทรัพยากร 2) กรอบ 4C-SMART ประกอบด้วย 2 มิติหลัก คือ มิติความพร้อมขององค์กร 4C ได้แก่ ความชัดเจน การบูรณาการอย่างครอบคลุม การสื่อสาร และสมรรถนะ และมิติกลไกการกำกับดูแล SMART ได้แก่ การวางแผนเชิงกลยุทธ์ ระบบการจัดการ การเรียนรู้เชิงปรับตัว การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร และตัวชี้วัดการเปลี่ยนแปลง 3) ทุกองค์ประกอบมีค่าความตรงเชิงเนื้อหาระหว่าง 0.80–1.00 และ 4) กรอบแนวคิดมีความเหมาะสม ความเป็นไปได้ และความเป็นประโยชน์ระดับมากที่สุด จึงใช้เป็นฐานเชิงนโยบายและแนวปฏิบัติสำหรับการกำกับดูแล AI ในมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีอย่างเป็นระบบ โปร่งใส รับผิดชอบ และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของอุดมศึกษา
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
บุญชม ศรีสะอาด. (2560). การวิจัยเบื้องต้น. (พิมพ์ครั้งที่ 10). กรุงเทพมหานคร : สุวีริยาสาส์น.
Benavides, L. M. C., Arias, J. A. T., Serna, M. D. A., Bedoya, J. W. B., & Burgos, D. (2020). Digital transformation in higher education institutions: A systematic literature review. Sensors, 20(11), Article 3291. https://doi.org/10.3390/s20113291.
Bond, M., Khosravi, H., de Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 4. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z.
European Commission High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. (2019). Ethics guidelines for trustworthy AI. Publications Office of the European Union. https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d3988569-0434-11ea-8c1f-01aa75ed71a1.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542–570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533.
Jin, Y., Yan, L., Echeverria, V., Gašević, D., & Martinez-Maldonado, R. (2025). Generative AI in higher education: A global perspective of institutional adoption policies and guidelines. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100348.
Kasneci et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (E. Tabassi, Ed.; Commerce, NIST AI 100-1). Department of U.S. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1.
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10, Article 15.
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455.
Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995.
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.
