Using Artificial Intelligence to Research for Lifelong Learning: AI For All
Main Article Content
Abstract
Lifelong learning is a key to developing human potential and creating economic and social progress. Changes in technology and information have caused learning models to change from the traditional system. Learning that emphasizes flexibility, accessibility, and personalization for each learner has become increasingly important. The use of artificial intelligence in lifelong learning research is therefore very important. The use of artificial intelligence (AI) in research brings about various benefits, helping to increase efficiency, accuracy, and the ability to manage large amounts of data. These benefits cover many dimensions, including processing large amounts of data, improving the accuracy of predictions and simulations, supporting qualitative research, assisting with complex and repetitive tasks, supporting research decision-making, creating new innovations, and the use of AI in research may have some limitations, such as limitations on the quality and reliability of data, limitations on understanding and interpreting results, limitations on technology and resources, or limitations on availability and application. These limitations indicate that despite the high potential of AI to enhance research progress, its use should be carefully planned and supervised, including the development of appropriate policies and guidelines to address issues and challenges.
Article Details
References
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.