การใช้ปัญญาประดิษฐ์สู่การวิจัยเพื่อการเรียนรู้ตลอดชีวิต: AI For All
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การเรียนรู้ตลอดชีวิตถือเป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนาศักยภาพของมนุษย์และการสร้างความก้าวหน้าทางเศรษฐกิจและสังคม การเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีและข้อมูลข่าวสารส่งผลให้รูปแบบการเรียนรู้ต้องเปลี่ยนแปลงไปจากระบบดั้งเดิม โดยการเรียนรู้ที่เน้นความยืดหยุ่น การเข้าถึง และการปรับให้เหมาะสมกับผู้เรียนแต่ละคนได้รับความสำคัญมากยิ่งขึ้น การใช้ปัญญาประดิษฐ์สู่การวิจัยเพื่อการเรียนรู้ตลอดชีวิต จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในการวิจัยนำมาซึ่งประโยชน์ที่หลากหลาย ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งประโยชน์เหล่านี้ครอบคลุมหลายมิติ ได้แก่ การประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล การปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์และการจำลอง การสนับสนุนงานวิจัยเชิงคุณภาพ การช่วยงานที่ซับซ้อนและทำซ้ำ การสนับสนุนการตัดสินใจเชิงวิจัย การสร้างนวัตกรรมใหม่ และการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการวิจัยอาจมีข้อจำกัดอยู่บ้าง อาทิ ข้อจำกัดด้านคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ข้อจำกัดด้านความเข้าใจและการตีความผลลัพธ์ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีและทรัพยากร หรือ ข้อจำกัดด้านความพร้อมใช้งานและการนำไปประยุกต์ใช้ ซึ่งข้อจำกัดเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า แม้ AI จะมีศักยภาพสูงในการเสริมสร้างความก้าวหน้าในงานวิจัย แต่การใช้งาน AI ควรมีการวางแผนและกำกับดูแลที่รอบคอบ รวมถึงการพัฒนานโยบายและแนวทางที่เหมาะสมเพื่อจัดการกับปัญหาและความท้าทาย
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและ นวัดกรรม. (2565).นโอบายและยุทธศาสตร์การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ. กรุงเทพมหานคร: สำนักงานสภานโยบายการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรมแห่งชาติ.
ชัยวัฒน์ สุทธิรัตน์. (2564). การวิจัยทางการศึกษาด้วยปัญญาประดิษฐ์: แนวคิดและการประยุกต์ใช้. กรุงเทพมหานคร: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
ถนอมพร เลาหจรัสแสง. (2564). เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทางการศึกษา. เชียงใหม่: สำนักพิมพ์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
ดวงเดือน แสงแพร้วและภาวิรัช พรหมเพศ.(2567). การเรียนรู้ตลอดชีวิต : แนวทางการส่งเสริมตามเป้าหมายการ พัฒนาที่ยั่งยืนด้านการศึกษา และบทบาทของสถาบันอุดมศึกษา. วารสารอิเล็กทรอนิกส์การเรียนรู้ ทางไกลเชิงนวัตกรร.14(1), 1-10.
ศักรินทร์ ชนประชา. (2562). การศึกษาตลอดชีวิต. วารสาร AL-NUR บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยฟาฏอนี, 14(26), 159-175.
สมบัติ สุวรรณพิทักษ์. (2557). การศึกษาและการเรียนรู้ตลอดชีวิต Lifelong Education and Lifelong Learning. บทความวิชาการ แนวทางการจัดการศึกษาตลอดชีวิต : นโยบายสู่การปฏิบัติ. กรุงเทพมหานคร: สำนักพิมพ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สำนักงานคณะกรรมการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ,สำนักนายกรัฐมนตรี. 2560. แผนพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติฉบับที่ 12 พ.ศ. 2560-2564. เรียกใช้เมื่อ 15 มิถุนายน 2567. จาก www.nesdb.go.th /ewt_news.php?nid=6420
สุนทร สุนันท์ชัย. (2532). หลักปรัชญาการศึกษาตลอดชีวิต. เอกสารการสอนชุดวิชาการศึกษาตลอดชีวิตและการศึกษานอกระบบ หน่วยที่ 1 เล่มที่ 1 สาขาวิชาศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. นนทบุรี: โรงพิมพ์มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช.
อัจฉราพรรณ โพธิ์ทอง. (ออนไลน์). ประโยชน์ของ AI กับการทำวิจัยและผลงานวิชาการ. เรียกใช้เมื่อ 1 มีนาคม 2568 จาก https://il.mahidol.ac.th/th/newsletter74-page-7/. เรียกใช้เมื่อ 1 มีนาคม 2568 จาก https://def.co.th/th/blog/article/429.
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.
Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd. W. W. Norton & Company.
Goertzel, B. (2014). Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near. Viking.
Holmes, W., et al. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
Jobin, A., Ienca, M., et al. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399.
Luckin, R., et al. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
Popenici, S. A. D., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and
learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning,
(1), 1-13.
Russell, S., et al. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks.
Selwyn, N. (2020). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Polity Press.
Zawacki-Richter, O., et al. (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(1), 1-27.
Zhang, B., et al. (2021). A review of bias and fairness in machine learning applications. AI & Society.
