ปัญญาประดิษฐ์กับการจัดการเรียนรู้วิชาเคมี: เสียงสะท้อนจากครูเคมี ผ่านการวิจัยเชิงคุณภาพ

Main Article Content

ศุธิดา อาจทะนงค์
สิรินภา กิจเกื้อกูล

บทคัดย่อ

การวิจัยเชิงคุณภาพนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษามุมมองของครูต่อการบูรณาการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการจัดการเรียนรู้วิชาเคมี โดยเก็บข้อมูลผ่านการสัมภาษณ์แบบกึ่งโครงสร้างจากครูเคมีที่มีประสบการณ์ตรง จำนวน 14 คน ข้อมูลที่ได้วิเคราะห์ด้วยวิธีการวิเคราะห์เนื้อหา และตรวจสอบความถูกต้องของผลการวิเคราะห์ร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ


ผลการศึกษาพบว่า มุมมองของครูมีความหลากหลาย โดยขึ้นอยู่กับประสบการณ์ อายุ วุฒิการศึกษา บริบททางภูมิศาสตร์และเศรษฐกิจ ครูมองว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่สามารถส่งเสริมการเรียนรู้ของผู้เรียนได้อย่างต่อเนื่อง ช่วยให้นักเรียนเข้าถึงองค์ความรู้ได้สะดวกมากขึ้น แต่กังวลว่าการใช้ปัญญาประดิษฐ์อาจลดบทบาทของครูในห้องเรียน และกระทบต่อพัฒนาการด้านการคิดวิเคราะห์และความสามารถในการจดจำของนักเรียน นอกจากนี้ ครูบางส่วนมั่นใจว่าจิตวิญญาณความเป็นครู รวมถึงการฝึกทักษะปฏิบัติการเฉพาะทางในวิชาเคมี ยังคงเป็นสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถทดแทนได้ อย่างไรก็ตาม ครูส่วนใหญ่ยังไม่พบแนวทางที่ชัดเจนในการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการจัดการเรียนรู้วิชาเคมี และยังขาดกรณีตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จในทางปฏิบัติ สะท้อนให้เห็นว่าการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการศึกษาวิชาเคมียังอยู่ในระยะเริ่มต้น จึงมีความจำเป็นในการจัดทำโปรแกรมฝึกอบรมที่มุ่งเสริมสร้างทักษะด้านดิจิทัลให้แก่ครูอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ

Article Details

ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

Almasri, F. (2024). Exploring the Impact of Artificial Intelligence in Teaching and Learning of Science: A Systematic Review of Empirical Research. Research in Science Education. 54, 977–997. https://doi.org/10.1007/s11165-024-10176-3

AL-Tkhayneh, K. M., Alghazo, E. M. & Tahat, D. N. (2023). The Advantages and Disadvantages of Using Artificial Intelligence in Education. Journal of Educational and Social Research. 13(4), 105. https://doi.org/10.36941/jesr-2023-0094

Blanco Fontao, C., López Santos, M. & Lozano, A. (2024). ChatGPT's Role in the Education System: Insights from the Future Secondary Teachers. International Journal of Information and Education Technology. 14(8), 1035-1043. https://doi.org/10.18178/ijiet.2024.14.8.2131

Blonder, R. & Feldman-Maggor, Y. (2024). AI for chemistry teaching: responsible AI and ethical considerations. Chemistry Teacher International. 6(4). https://doi.org/10.1515/cti-2024-0014

Bobro, N. (2024). Advantages and disadvantages of implementing artificial intelligence in the educational process. Molodij Včenij. 4(128), 72–76. https://doi.org/10.32839/2304-5809/2024-4-128-38

Boumediene, H. & Bouakkaz, M. (2024). Artificial Intelligence in Education. Advances in Educational Technologies and Instructional Design Book Series. 407–438. DOI: 10.4018/979-8-3693-7220-3.ch014

Cenzon, C. G. (2008). Examining the Role of Various Factors and Experiences in Technology Integration: A Description of a Professional Model. 32. http://mars.gmu.edu/handle/1920/3337

Chaudhary, J., Parmar, N. & Mehta, A. (2024). Artificial Intelligence and Expert Systems. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 535–546. https://doi.org/10.48175/ijarsct-15988

Cyril, N., Thoe, N. K., Sinniah, D., Rajoo, M., Sinniah, S., Adzmin, W. N., Lay, Y. F. & Shukor, S. A. (2022). Exploring the Effect of Science Teachers’ Age Group on Technological Knowledge, Technological Content and Pedagogical Knowledge in Augmented Reality. DINAMIKA Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar. 14(1), 1. https://doi.org/10.30595/dinamika.v14i1.13302

Farwati, R., Sari, I. P. & Fadhilah, G. A. (2024). Transforming the Chemistry Education Curriculum: Students’ Creativity Using AI in Lectures. Hydrogen: Journal Kependidikan Kimia. 12(4), 687. https://doi.org/10.33394/hjkk.v12i4.12569

Greenwood, P. M. & Baldwin, C. L. (2022). Preferred Sources of Information, Knowledge, and Acceptance of Automated Vehicle Systems: Effects of Gender and Age. Frontiers in Psychology. 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.806552

Handayani, E. S., Ramadhani, Q. A., Rozan, A. N. M. & Azmi, M. (2024). The Use of Artificial Intelligence (AI) among International Class Program Students and Its Implication in Their Learning. Proceeding of International Conference on Islamic Education (ICIED). 9(1), 635. https://doi.org/10.18860/icied.v9i1.3206

Iyamuremye, A., Niyonzima, F. N., Mukiza, J., Twagilimana, I., Nyirahabimana, P., Nsengimana, T., Habiyaremye, J. D., Habimana, O. & Nsabayezu, E. (2024). Utilization of artificial intelligence and machine learning in chemistry education: a critical review. Discover Education. 3(1). https://doi.org/10.1007/s44217-024-00197-5

Lian, J. (2024). An Analysis of Inequality in Educational Resources in the United States. Advances in Economics, Management and Political Sciences. 127(1), 163–169. https://doi.org/10.54254/2754-1169/2024.ox18534

Misong, A., Srisa-ard, S. & Pilanthananon, N. (2022). TPACK to Learn for Science: TPACK to Learn for Chemistry. Journal of Educational Review Faculty of Educational in MCU. 9(1), 141–153.

Phoonsawat, G., Wanpeng, R., Homsai, S. & Pongsophon, P. (2022). Artificial Intelligent and Science Teaching. Journal of Industrial Education. 21(1), 1–8.

Pšunder, M. & Ploj Virtič, M. (2010). The influence of the field of study on the use of modern information and communication technologies among students and teachers. Informatologia. 43(43), 269–279. https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=50534

Rajoo, S., Raj, V. V. & Andraiah, L. (2024). Inequality in Education. International Journal of Advanced Research in Education and Society. https://doi.org/10.55057/ijares.2024.6.1.67

Son, M. (2023). Analysis of the Necessity of AI Utilization and Digital Competencies and Use Cases for Science Teachers. Brain, Digital, & Learning. 13(3). https://doi.org/10.31216/bdl.20230015