ความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติของนักศึกษาบัญชีกับความรู้และทักษะในด้านปัญญาประดิษฐ์ในมหาวิทยาลัยเอกชนไทย

ผู้แต่ง

  • ชานู ชินนามมา อะจอย คณะบริหารธุรกิจและเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ
  • ศรสวรรค์ พัชราพรกระมล คณะบริหารธุรกิจและเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ
  • นฤมล ไตรเดชาพล คณะบริหารธุรกิจและเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ
  • ปัณฑ์ณัฐ แซ่ลี้ คณะบริหารธุรกิจและเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ

คำสำคัญ:

ความรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์, นักศึกษาบัญชี, ปัญญาประดิษฐ์(AI), ทักษะเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์

บทคัดย่อ

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วในยุคดิจิทัลการเข้ามาแทรกแซงของดิจิทัลมีต่อทุกสาขาอาชีพรวมถึ วิชาชีพบัญชีที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวซึ่งส่งผลต่อการศึกษาในสาขาการบัญชี การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติของนักศึกษาบัญชี กับ ความรู้และทักษะของนักศึกษาทางด้านปัญญา ประดิษฐ์ (AI) โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูลจากนักศึกษาบัญชีในระดับปริญญาตรี จำนวน 249 คนจากมหาวิทยาลัยเอกชนในประเทศไทย 15 แห่ง ข้อมูลที่ได้ถูกนำมาวิเคราะห์ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์องค์ประกอบ การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว และการวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย ผลการศึกษาพบว่า ชั้นปีของนักศึกษาบัญชีมีความสัมพันธ์กับความรู้ทางAI แต่ไม่มีความสัมพันธ์กับทักษะด้าน AI ระดับคะแนนเฉลี่ยสะสมมีความสัมพันธ์กับทักษะด้าน AI แต่ไม่มีความสัมพันธ์กับความรู้ด้านAI  ทั้งนี้ความคาดหวังของเงินเดือนที่จะได้รับจากการทำงานมีความสัมพันธ์กับความรู้และทักษะด้าน AI  รวมถึงงการศึกษา พบว่าความรู้ทางด้าน AI และทักษะทางด้าน AI ของนักศึกษามีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

การศึกษานี้สามารถเป็นแนวทางสำหรับมหาวิทยาลัยเอกชนที่เปิดสอนหลักสูตรบัญชี ได้พัฒนา ฝึกอบรม และเปลี่ยนแปลงนักศึกษาให้สามารถอยู่รอดได้ ต่อการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วในยุคดิจิทัล รวมถึงมหาวิทยาลัยเอกชนควรให้ความตระหนักในการเปลี่ยนเปลี่ยนด้านเทคโนโลยี เพื่อที่จะเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัลในอนาคตได้

เอกสารอ้างอิง

Association of Chartered Certified Accountants. (2016). Professional Accountants-The Future: Drivers of Change and Future Skills. Retrieved from pi-highlights-professional-accountants-the-future.pdf

Andonova, M., & Blazevski, N. M. (2015). Factors Influencing the Earnings Expectations among Macedonian Students: A Comparative Perspective with the EU Students. Croatian Economic Survey, 17(1), 71-110.

Anyoho, R. (2017). The History of Artificial Intelligence. Retrieved from http://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/

Arquero, J. L., Hassall, T., Joyce, J., & Donoso, J. A. (2007). Accounting students and communication apprehension: A study of Spanish and UK students. European Accounting Review, 16(2), 299-322.

Aryanti, C., & Adhariani, D. (2020). Students' perceptions and expectation gap on the skills and knowledge of accounting graduates. The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 7(9), 649-657.

Awayiga, J. Y., Onumah, J. M., & Tsamenyi, M. (2010). Knowledge and skills development of accounting graduates: The perceptions of graduates and employers in Ghana. Accounting Education: An International Journal, 19(1-2), 139-158.

Ayob, S., & Selamat, S. (2011). Determinants of student performance in management accounting. Proceeding in 2nd International Conference on Business and Economic Research (2nd ICBER 2011). (pp.215-223). Retrieved from https://educationdocbox.com/Homework_and_Study_Tips/113142406-Determinants-of-students-performance-in-management-accounting.html.

Bandura, A. (1986). Social Foundations of Thought and Action. A Social Cognitive Theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Bandura, A. (2002). Social cognitive theory in cultural context. Applied Psychology: An International Review, 51(2), 269–290.

Bardell, T., Hunter, D. J., Kent, W. D., & Jain, M. K. (2003). Do medical students have the knowledge needed to maximize organ donation rates? Canadian Journal of Surgery, 46(6), 453-457.

Bradley, R. V., Sankar, C. S., Clayton, H. R., Mbarika, V. W., & Raju, P. K. (2007). A study on the impact of GPA on perceived improvement of higher-order cognitive skills. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 5(1), 151-168.

Brunello, G., Lucifora, C., & Ebmer, R. W. (2004). The Wage Expectations of European Business and Economics Students. The Journal of Human Resources, 39(4), 1116-1142.

Cabrero, R. S., & Román, O. C. (2018). Psychopedagogical Predecessors of Connectivism as a New Paradigm of Learning. International Journal of Educational Excellence, 4(2), 29-45.

Chakradhar, K., Doshi, D., Reddy, B. S., Kulkarni, S., Reddy, M. P., & Reddy, S. S. (2016). Knowledge, attitude and practice regarding organ donation among Indian dental students. International Journal of Organ Transplantation Medicine, 7(1), 28-35.

Chrismastuti, A. A., & Purnamasari, V. (2015). The effectiveness of IT usage in accounting education. International Journal of Humanities and Management Sciences, 3(4), 253-258.

Compeau, D., Higgins, C. A., & Huff, S. (1999). Social cognitive theory and individual reactions to computing technology: A longitudinal study. MIS Quarterly, 23(2), 145-158.

Cortina, A. (2019). What do freshman, sophomore, junior and senior mean? Retrieved from https://www.mooxye.com/blog/en/what-do-freshman-sophomore-junior-and-senior-mean/

Copeland, B. J. (2020). Artificial intelligence. Encyclopedia Britannica. Retrieved from https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence

Davis, H., & Nicholaou, T. (1992). A comparison of the interviewing skills of first-and final-year medical students. Medical Education, 26(6), 441-447.

Doran, B. M., Bouillon, M., & Smith, C. G. (1991). Determinants of student performance in accounting principles I and II. Issues in Accounting Education, 6(1), 74–84.

Dorup, J. (2004). Experience and attitudes towards information technology among first-year medical students in Denmark: longitudinal questionnaire survey. Journal of Medical Internet Research, 6(1), e10, 1-7. doi: 10.2196/jmir.6.1.e10

Duff, A. (2004). Understanding academic performance and progression of first-year accounting and business economics undergraduates: The role of approaches to learning and prior academic achievement. Accounting Education, 13(4), 409–430.

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.

Foong, S. Y., & Khoo, C. H. (2015). Attitude, learning environment and current knowledge enhancement of accounting students in Malaysia. Journal of Accounting in Emerging Economies, 5(2), 202-221

Freire-Seoane, M. J., Pais-Montes, C., & Lopiz-Bermudez, B. (2019). Grade point average versus competencies: which are most influential for employability? Higher Education, Skills and Work-Based Learning, 9(3), 418-433.

Gachino, G. G., & Worku, G. B. (2019). Learning in higher education: towards knowledge, skills and competency acquisition. International Journal of Educational Management, 33(7), 1746-1770.

Gazely, A., & Pybus, L. (1997, April) Beyond the basic IT skills. Proceeding of the 8th CTI-AFM Conference, (pp. 52-58). Newport Gwent. Wales.

Hair, J. F., Anderson, R. E., Babin, B. J., & Black, W. C. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective (7th ed.). Upper Saddle River, N.J.: Pearson Education.

Hatlevik, I. K. R. (2012). The theory-practice relationship: reflective skills and theoretical knowledge as key factors in bridging the gap between theory and practice in initial nursing education. Journal of Advanced Nursing, 68(4), 868-877.

Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172.

Institute of Chartered Accountants in England and Wales. (2018). Artificial intelligence and the future of accountancy. London: ICAEW. Retrieved from https://www.icaew.com/-/media/corporate/files/technical/information-technology/thought-leadership/artificial-intelligence-report.ashx

International Federation of Accountants. (2003). International Education Guideline 11: Information Technology for Professional Accountants. New York: IFAC Education Committee.

Jarek, K., & Mazurek, G. (2019). Marketing and Artificial Intelligence. Central European Business Review, 8(2), 46-55.

Jirasatjanukul, K., & Jeerungsuwan, N. (2018). The Design of an Instructional Model Based on Connectivism and Constructivism to Create Innovation in Real World Experience. International Education Studies, 11(3), 12-17.

Kavanagh, M. H., & Drennan, L. (2008). What skills and attributes does an accounting graduate need? Evidence from student perceptions and employer expectations. Accounting & Finance, 48(2), 279-300.

Khan, H., Khawaja, M. R., Waheed, A., Rauf, M. A., & Fatmi, Z. (2006). Knowledge and attitudes about health research amongst a group of Pakistani medical students. BMC Medical Education, 6(1), 1-7. doi.org/10.1186/1472-6920-9-46.

Khamta, M., & Wattanakulchai, M. (2018). Knowledge and Understanding in e-Taxation of Accounting Students in Digital 4.0 Era. 1-15. Retrieved from http://dspace.rmutk.ac.th/handle/123456789/2538

Knowledge in artificial intelligence. (2020). In Wikipedia. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence

Knowledge representation and reasoning. (2020). In Wikipedia. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/knowledge-representation-and-reasoning

Koh, M. Y., & Koh, H. C. (1999). The determinants of performance in an accountancy degree program. Accounting Education: An International Journal, 8(1), 13–29.

Kultawanich, K., Koraneekij, P., & Na-Songkhl, J. (2015). A Proposed Model of Connectivism Learning Using Cloud-based Virtual Classroom to Enhance Information Literacy and Information Literacy Self-efficacy for Undergraduate Students. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 191, 87 –92.

Kurek, B., & Górowski, I. (2019). Who expects high salaries? A pilot survey of salary expectations and academic achievements of Accounting and Controlling students. Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyzszej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie. 4(44), 53-64. doi: 10.25944/znmwse.2019.04.5364

Kwafo, D. (2019). The Impacts of Artificial Intelligence on Management Accounting Students: A Case Study at OULU Business School (OBS). (Master Thesis). Finland, University of OULU.

Leitner-Hanetseder, S., Lehner, O. M., Eisl, C., & Forstenlechner, C. (2021). A profession in transition: actors, tasks and roles in AI-based accounting. Journal of Applied Accounting Research, 22(3), 539-556.

Loveday, P. M. (1993). Exemptions from first semester accounting and performance on the second semester course: An empirical study. Accounting Education, 2(2), 143–150.

Luo, J., Meng, Q., & Cai, Y. (2018). Analysis of the Impact of Artificial Intelligence application on the development of accounting Industry. Open Journal of Business and Management, 6(4), 850-856.

Lyons, P., & Bandura, R. P. (2017). GPA as a predictor of helpful behavior: an accounting student sample. Education + Training, 59(3), 280-291.

McCourt, L., P., Ballantine, J. A., & Whittington, M. (2003). Evaluating the validity of self-assessment: measuring computer literacy among entry-level undergraduates within accounting degree programmes at two UK universities. Accounting Education, 12(2), 97 – 112.

McGuire, D. (2020). Demographic Data as a Measure of School Performance. Retrieved from https://study.com/academy/lesson/demographic-data-as-a-measure-of-school-performance.html

McMahon, W. W., & Wagner, A. P. (1981). Expected returns to investment in higher education. The Journal of Human Resources, 16(2), 274-285.

Moy, J. W. & Lee, S. M. (2002). The Career Choice of Business Graduates: SMEs or MNCs? Career Development International, 7(6), 339-347.

Nabi, G. R. (2003). Graduate employment and underemployment: opportunity for skill use and career experiences amongst recent business graduates. Education+ Training, 45(7), 371-382.

Odusanya, O. O., & Bamgbala, O. A. (2002). Computing and information technology skills of final year medical and dental students at the College of Medicine University of Lagos. The Nigerian Postgraduate Medical Journal, 9(4), 189-193.

Omar, M. K., Zakaria, A., Ismail, S., Sin, J. S. L., & Selvakumar, V. (2015). Job selection preferences of accounting students in Malaysian private universities. Procedia Economics and Finance, 31, 91-100.

Papageorgiou, E. (2017). Accounting students’ profile versus academic performance: a five-year analysis. South African Journal of Higher Education, 31(3), 209-229.

Peng, Y., & Chang, J. S. (2019, September). An Exploration on the Problems of Replacing Accounting Professions by AI in the Future. Proceedings of the 2019 5th International Conference on Industrial and Business Engineering. (pp. 378-382). Hong Kong, Hong Kong.

Pepe, K. (2012). A research of the relationship between study skills of students and their GPA. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 47, 1048-1057.

Potter, K., (2020). What Is a GPA and Why Is It So Important? Retrieved from https://www.mastersportal.com/articles/2126/what-is-a-gpa-and-why-is-it-so-important.html

Rathi, D.S., & Rathi, S.K. (2019). Knowledge on Artificial Intelligence and Related Fields Among Engineering Students. The International Journal of Engineering and Science, 8(2), 3-10.

Reissova, A., & Simsova J. (2019). The value of education in the labor market. How realistic are student expectations? Business and Economic Horizons, 15(1), 20-36.

Rosenthal, R. (2003). Covert communication in laboratories, classrooms, and the truly real world. Current Directions in Psychological Science, 12(5), 151-154.

Sarnok, K., & Wannapiroon, P. (2018). Connectivism learning activity in ubiquitous learning environment by using IoE for digital native. Veridian E-Journal, Silpakorn University (Humanities, Social Sciences and Arts), 11(4), 405-418.

Savery, J. R., & Duffy, T. M. (1995). Problem based learning: An instructional model and its constructivist framework. Educational Technology, 35(5), 31-38.

Schlee, R. P., & Karns, G. L. (2017). Job Requirements for Marketing Graduates: Are There Differences in the Knowledge, Skills, and Personal Attributes Needed for Different Salary Levels? Journal of Marketing Education, 39(2), 69–81.

Siemens, G. (2005). Connectivism, A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology & Distance Learning, 2(1), 3-10.

Siemens, G. (2008). Learning and knowing in networks: Changing roles for educators and designers. ITFORUM for Discussion, 27(1), 1-26. Retrieved from https://www.academia.edu/2857165/Learning_and_knowing_in_networks_Changing_roles_for_educators_and_designers

Sithole, S. (2015). Information Technology Knowledge and Skills Accounting Graduates Need. International Journal of Business and Social Science, 6(8), 47-52.

Smith, H. L., & Powell, B. (1990). Great expectations: Variations in income expectations among college seniors. Sociology of Education, 63(3), 194-207.

Stancheva-Todorova, E. P. (2018). How artificial intelligence is challenging accounting profession. Journal of International Scientific Publications Economy & Business, 12, 126-141.

Stancheva-Todorova, E., & Bogdanova, B. (2021). Enhancing investors’ decision-making–An interdisciplinary AI-based case study for accounting students. Proceeding in AIP Conference. AIP Publishing LLC. doi: 10.1063/5.0041612

Stoner, G (1999) IT is part of youth culture, but are accounting undergraduates confident in IT? Accounting Education, 8(3), 217-237.

Stoner, G. (2009). Accounting students' IT application skills over a 10-year period. Accounting Education, 18(1), 7-31.

Strong, J., & Portz, K. (2015). IT knowledge: What do accounting students think they know? Do you know more than I do? An exploratory study. Review of Business Information Systems, 19(2), 39-50.

Suttipun, M. (2012). Readiness of accounting students in the ASEAN Economic Community: An empirical study from Thailand. Proceeding of the 1st Mae Fah Luang University International Conference. Retrieved from http://mfuic2012. mfu. ac. th/electronicproceeding/Documents/00_ PDF/O-SSH/O-SSH-03% 20Muttanachai% 20Suttipun. Pdf.

Tridechapol, N., Ajoy, S., Pachraponkamond, S., & Lee, P. (2019). The perception of accounting students towards digital accounting in artificial intelligence age. Proceeding of the Accounting Education Conference: AccEC 2020 Innovative Learning and Teaching in Accounting. (pp. 19-36). Bangkok: TAP-Net. Retrived from https://eservice.tfac.or.th/accec/uploads/data/1_eproceeding_1434044524.pdf

Tuckman, B. W. (2003). The effect of learning and motivation strategies training on college studentsi achievement. Journal of College Student Development, 44(3), 430-437.

Valdez, C., Namdar, R., & Valuck, R. (2013). Impact of pharmacy experience, GPA, age, education, and therapeutic review on knowledge retention and clinical confidence. Currents in Pharmacy Teaching and Learning, 5(5), 358-364.

Waples, E., & Darayseh, M. (2005). Determinants of students’ performance in intermediate accounting. Journal of College Teaching & Learning, 2(12), 87-92.

Wise, J. B. (2002). Social cognitive theory: A framework for therapeutic recreation practice. Therapeutic Recreation Journal, 36(4), 335–351.

Young, A., & Fry, J. D. (2008). Metacognitive awareness and academic achievement in college students. Journal of the Scholarship of Teaching and Learning, 8(2), 1-10.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2022-06-17

รูปแบบการอ้างอิง

อะจอย ช. ช. ., พัชราพรกระมล ศ. ., ไตรเดชาพล น. ., & แซ่ลี้ ป. . (2022). ความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติของนักศึกษาบัญชีกับความรู้และทักษะในด้านปัญญาประดิษฐ์ในมหาวิทยาลัยเอกชนไทย . วารสารวิชาการบริหารธุรกิจ สมาคมสถาบันอุดมศึกษาเอกชนแห่งประเทศไทย, 11(1), 11–31. สืบค้น จาก https://so02.tci-thaijo.org/index.php/apheitvu/article/view/256729

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย