กรอบแนวคิดการใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ช่วยอาจารย์ในการวางแผนการสอนและจัดกิจกรรมการเรียนรู้ในระดับอุดมศึกษา
คำสำคัญ:
ผู้ช่วยสอนปัญญาประดิษฐ์, การออกแบบการเรียนการสอน, อุดมศึกษา, อนุกรมวิธานของบลูม, ปัญญาประดิษฐ์เชิงรู้สร้างบทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอกรอบแนวคิดการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสนับสนุนการสอนสำหรับการวางแผนการสอนและจัดกิจกรรมการเรียนรู้ในระดับอุดมศึกษา โดยบูรณาการร่วมกับแนวคิดการจัดระดับการเรียนรู้ของ Bloom’s ฉบับปรับปรุง และหลักการทางวิทยาการพุทธิปัญญา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอาจารย์ กรอบแนวคิดดังกล่าวประกอบด้วย 4 ระยะหลัก ได้แก่ (1) การวางแผน ใช้ปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์มาตรฐานหลักสูตรและกำหนดผลลัพธ์การเรียนรู้ตามลำดับขั้นพุทธิพิสัย (2) การออกแบบ สร้างกิจกรรม สื่อการสอน และเครื่องมือวัดผลที่ครอบคลุมทักษะการคิดทั้ง 6 ระดับ (3) นำไปใช้ ใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ช่วยในห้องเรียนเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้รายบุคคลและให้ข้อมูลป้อนกลับแก่ผู้เรียน และ (4) การประเมินผล วิเคราะห์ข้อมูลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเพื่อวางแผนพัฒนาคุณภาพการสอน ทั้งนี้ กรอบแนวคิดดังกล่าวยึดถือหลักการปัญญาประดิษฐ์ในฐานะผู้ช่วยสอนโดยมีอาจารย์เป็นผู้ควบคุมและตัดสินใจเชิงวิชาการในขั้นสุดท้าย เพื่อให้มั่นใจว่าการนำเทคโนโลยีมาใช้มีความครอบคลุมและตั้งอยู่บนพื้นฐานของมาตรฐานวิชาการและจริยธรรมอย่างสูงสุด นอกจากนี้บทความยังนำเสนอตัวอย่าง Prompt ที่พร้อมนำไปใช้จริงในแต่ละระยะของกรอบแนวคิด พร้อมอธิบายเทคนิค Prompt Engineering ที่เหมาะสม เพื่อให้อาจารย์มีแนวปฏิบัติที่เป็นรูปธรรมในการนำปัญญาประดิษฐ์มาบูรณาการกับการสอนในบริบทของอุดมศึกษาไทยตามมาตรฐานคุณวุฒิระดับอุดมศึกษา พ.ศ. 2565
เอกสารอ้างอิง
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. Longman.
Announcement of the Higher Education Standards Committee on details of learning outcomes according to the Thai Qualifications Framework for Higher Education B.E. 2565 [In Thai]. (2022, September 9). Royal Gazette, 139(Special Issue 212 D), 35–36.
Baidoo-Anu, D., & Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Under standing the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7, 52–62.
Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2019). Co-designing a real-time classroom orchestration tool to support teacher–AI complementarity. Journal of Learning Analytics, 6(2), 27–52.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
Mollick, E. R., & Mollick, L. (2023). Using AI to implement effective teaching strategies in classrooms: Five strategies, including prompts. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4391243
Moundridou, M., Matzakos, N., & Doukakis, S. (2024). Generative AI tools as educators’ assistants: Designing and implementing inquiry-based lesson plans. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100277. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100277
Ruiz-Martín, H., Blanco, F., & Ferrero, M. (2024). Which learning techniques supported by cognitive research do students use at secondary school? Prevalence and associations with students’ beliefs and achievement. Cognitive Research: Principles and Implications, 9(1), 44. https://doi.org/10.1186/s41235-024-00567-5
Shi, L., & Choi, I. (2024). A systematic review on artificial intelligence in supporting teaching practice: Application types, pedagogical roles, and technological characteristics. In X. Zhai & J. Krajcik (Eds.), Uses of Artificial Intelligence in STEM Education (pp. 321–347). Oxford University Press.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://doi.org/10.54675/ewzm9535
Yan, L., Sha, L., Zhao, L., Li, Y., Martinez-Maldonado, R., Chen, G., Li, X., Jin, Y., & Gašević, D. (2024). Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review. British Journal of Educational Technology, 55(1), 90–112.
