Study of the Needs for Using Artificial Intelligence in School Administration of Graduate Students, Faculty of Education, Nakhon Sawan Rajabhat University
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research aimed to 1) study the current situation and 2) study the level of need for using artificial intelligence in the school of graduate students. The population consisted of 240 students enrolled in the Master of Education Program in the academic year 2024. A sample of 148 students was selected using purposive sampling. The instrument for collecting data was the questionnaire on the current status and need for using artificial intelligence in educational administration is a rating scale with a duel-response format and consisted of 4 tasks: 1) academic administration 2) budget administration 3) personnel administration and 4) general administration. The content consistency was 0.67-1.0 and the reliability was 0.95. Analysis data using percentage, mean and priority needs index (PNIModified). The research results were found as follows;
1) Current status of using artificial intelligence in student of school administration the highest average percentage was the level of use and apply AI (40.92), was followed by the level of evaluate and create AI (25.04), the level of know and understand AI (23.90) and the level of AI ethics (10.15), respectively. All educational administration tasks, it was found that there was use AI at the level of use and apply AI. 2) The highest level of student demand for using AI in educational administration was: the level of evaluate and create AI (PNIModified=0.57) was ranked second, followed by the level of AI ethics (PNIModified=0.52) level of use and apply AI (PNIModified=0.27) and level of know and understand AI (PNIModified=0.13), respectively. In terms of educational institution administration, it was found that general administration had the highest level of need for the use of artificial intelligence (PNIModified=0.56), followed by academic administration (PNIModified=0.33). Human resource management (PNIModified=0.28) and budget management (PNIModified=0.18), respectively.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
กระทรวงศึกษาธิการ. (2566). นโยบายการพัฒนาการศึกษาในยุคดิจิทัล. กรุงเทพฯ: ผู้แต่ง.
นงลักษณ์ วิรัชชัย, และสุวิมล ว่องวาณิช. (2550). การวิจัยประเมินความต้องการจําเป็น. กรุงเทพฯ: ธรรมดาเพรส.
บุญชม ศรีสะอาด. (2554). การวิจัยเบื้องต้น. (พิมพ์ครั้งที่ 9). กรุงเทพฯ: สุสีริยาสาส์น.
พิมพ์พันธ์ เดชะคุปต์, และพเยาว์ ยินดีสุข. (2565). การศึกษาความพร้อมในการใช้เทคโนโลยี AI ของนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา สาขาการบริหารการศึกษา. วารสารศึกษาศาสตร์. 33(2): 45-60.
รัตนาภรณ์ สอนศรี, และสุกัญญา แช่มช้อย. (2567). ความต้องการจำเป็นของการพัฒนาการบริหารวิชาการโรงเรียนมัธยมศึกษา สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษากรุงเทพมหานคร เขต 1 กลุ่ม 2 ตามแนวคิดความฉลาดรู้ปัญญาประดิษฐ์. วารสารศาสตร์การศึกษาและการพัฒนามนุษย์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. 8(2): 29-45.
วิโรจน์ สารรัตนะ และคณะ. (2564). แนวทางการพัฒนาหลักสูตรการบริหารการศึกษาในยุคดิจิทัล. วารสารบริหารการศึกษา มหาวิทยาลัยขอนแก่น. 17(1): 1-15.
ศิริชัย กาญจนวาสี. (2556). ทฤษฎีการทดสอบแบบดั้งเดิม. (พิมพ์ครั้งที่ 7). กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
สมชาย วรกิจเกษมสกุล. (2565). การศึกษาสภาพและปัญหาการใช้ AI ในการบริหารสถานศึกษาของผู้บริหารโรงเรียนมัธยมศึกษาในประเทศไทย. วารสารครุศาสตร์. 50(3): 112-130.
สุกัญญา แช่มช้อย, และคณะ. (2564). รายงานการวิจัยการออกแบบนโยบายการพลิกโฉมระบบการเรียนรู้ที่ตอบสนอง การเปลี่ยนแปลงของโลกอนาคตในปี 2040. กรุงเทพฯ: สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา.
สุพัตรา ปากดี, และธีระภาพ เพชรมาลัยกุล. (2024). แนวทางการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการจัดการศึกษา สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษากรุงเทพมหานคร เขต 2. Interdisciplinary Academic and Research Journal. 4(6): 555-572.
สุวิมล ว่องวาณิช. (2550). การวิจัยประเมินความต้องการจำเป็น. (พิมพ์ครั้งที่ 2). กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
Ahmad, S. F., Alam, M. M., Rahmat, M. K., Mubarik, M. S., & Hyder, S. I. (2022). Academic and Administrative Role of Artificial Intelligence in Education. Sustainability. 14(3): 1101.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
Kamalov, F., Calonge, D., & Ikhlaas, G. (2023). New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution. The 11th World Sustainability Forum. Sustainability 2023, 15: 12451.
Khosravi, H., Sadiq, S., & Amer-Yahia, S. (2023). Data management of AI-powered education technologies: Challenges and opportunities. Learning Letters. 1: 2.
Krejcie, R. V., & Morgan, E. W. (1970). Educational and Phycological Measurement. Washington, DC: The Mid Atlantic Equity Center.
Liu, et al. (2023). Testing the Reciprocal Effect between Value of Education, Time Investment, and Academic Achievement in a Large Non-Western Sample. Journal of Intelligence. 11: 1333.
Sean Hughes. (2023). Why AI makes traditional education models obsolete – and what to do about it. Retrieved November 10, 2023 from https://www.weforum.org/agenda/2023/09/higher-education- model-for-ai/.
UNESCO. (2023). AI and education: Guidance for policy-makers. Paris: UNESCO.
World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report 2023. Geneva: World Economic Forum.
