ความต้องการจำเป็นในการพัฒนาสมรรถนะปัญญาประดิษฐ์ด้านการวัด และประเมินผลการเรียนรู้ของครูโรงเรียนเอกชนจังหวัดสมุทรปราการ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสภาพปัจจุบันและความต้องการพัฒนา รวมทั้งจัดลำดับความสำคัญในการพัฒนาสมรรถนะปัญญาประดิษฐ์ด้านการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ของครูโรงเรียนเอกชนจังหวัดสมุทรปราการเป็นการวิจัยเชิงสำรวจ กลุ่มตัวอย่างคือครู 264 คนที่เข้าร่วมโดยสมัครใจ เครื่องมือวิจัยเป็นแบบสอบถามออนไลน์มาตรประมาณค่าระดับ 5 ระดับ ชนิดตอบสนองคู่ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนาและดัชนีความต้องการจำเป็นแบบปรับปรุง ผลการวิจัยพบว่า
1) โดยภาพรวมสภาพปัจจุบันสมรรถนะปัญญาประดิษฐ์ด้านการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ของครูอยู่ในระดับปานกลาง ส่วนความต้องการพัฒนาอยู่ในระดับมาก 2) ความต้องการจำเป็นในการพัฒนาสมรรถนะปัญญาประดิษฐ์ด้านการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ของครู โดยรวมมีค่าดัชนีความต้องการจำเป็นแบบปรับปรุง เท่ากับ 0.151 รายด้านเรียงจากมากไปหาน้อย ได้แก่ ด้านการจัดการการประเมิน (0.224) ด้านการวิเคราะห์และพยากรณ์ (0.216) ด้านการออกแบบและสร้างเครื่องมือประเมิน (0.158) และด้านจริยธรรมการประเมิน (0.072) ข้อค้นพบชี้ให้พัฒนาสมรรถนะที่เกี่ยวข้องกับการจัดการการประเมินและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ควบคู่การกำกับดูแลด้านจริยธรรมเพื่อยกระดับคุณภาพการประเมินผลการเรียนรู้ของผู้เรียน
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
ข้อบังคับคุรุสภาว่าด้วยมาตรฐานวิชาชีพ (ฉบับที่ 4) พ.ศ. 2562. (2562). ราชกิจจานุเบกษา เล่ม 136 ตอนพิเศษ 68 ง.
จาก https://www.ratchakitcha.soc.go.th/DATA/PDF/2562/E/068/T_0018.PDF สืบค้นเมื่อ 23 เมษายน 2569.
ชูศรี วงศ์รัตนะ. (2562). เทคนิคการใช้สถิติเพื่อการวิจัย. (พิมพ์ครั้งที่ 14). กรุงเทพฯ: อมรการพิมพ์.
พระมหาดุริยะ กิตฺติสาโร (สังโยฆะ). (2567). สมรรถนะการสอนของครูในยุคปัญญาประดิษฐ์ AI: การพัฒนาทักษะการ เรียนการสอนเพื่ออนาคต. Wisdom Journal of Humanities and Social Sciences, 1(6), 52–61.
ศรัณย์ พิมพ์ทอง. (2564). การพัฒนาเครื่องมือวัดในการวิจัยพฤติกรรมศาสตร์. กรุงเทพฯ: บุ๊คพลัส พับลิชชิ่ง.
สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2568). คู่มือการใช้ AI สำหรับครู นักเรียน โรงเรียน และผู้ปกครองใน ประเทศไทย พ.ศ.2568. กรุงเทพฯ: สำนักวิชาการและมาตรฐานการศึกษา.
สำนักงานศึกษาธิการจังหวัดสมุทรปราการ. (2568). ข้อมูลสารสนเทศด้านการศึกษาจังหวัดสมุทรปราการ ปีการศึกษา 2568. สมุทรปราการ: สำนักงานศึกษาธิการ จังหวัดสมุทรปราการ
สุวิมล ว่องวาณิช. (2558). การวิจัยประเมินความต้องการจำเป็น. (พิมพ์ครั้งที่ 3). กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. (5th ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
Deepshikha, D. A. (2025). Comprehensive review of AI-powered grading and tailored feedback in universities. Discover Artificial Intelligence, 5(1), 1 – 18.
Electronic Transactions Development Agency (ETDA). (2023). Thailand’s AI governance guideline
for executive. from https://www.etda.or.th/getattachment/Our-Service/AIGC/Research-and- Recommendation/Thailand%E2%80%99s-AI-Governance-Guideline-for-Executive_2023.pdf. aspx?lang=th-TH Retrieved January 25, 2026.
Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison of convenience sampling and purposive sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 5(1), 1–4.
Fajardo-Ramos, D. C., Chiappe, A., & Mella-Norambuena, J. (2025). Human-in-the-loop assessment with AI: Implications for teacher education in Ibero-American universities. Frontiers in Education, 10(1), 1-15.
Garzón, J., Patiño, E., & Marulanda, C. (2025). Systematic review of artificial intelligence in ducation: Trends, benefits, and challenges. Multimodal Technologies and Interaction, 9(8), 1-27.
Molina-Soria, M., Aparicio-Herguedas, J. L., Fuentes-Nieto, T., & López-Pastor, V. M. (2026). The combination of artificial intelligence and formative assessment in teacher education: A systematic review. Encyclopedia, 6(3), 1-13.
Redecker, C. & Punie, Y. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Luxembourg: Publications Office of the European Union.
Ren, X., & Wu, M. L. (2025). Examining teaching competencies and challenges while integrating artificial intelligence in higher education: A systematic review. TechTrends, 69(3), 519–538.
Taherdoost, H. (2016). Sampling methods in research methodology: How to choose a sampling technique for research. International Journal of Academic Research in Management, 5(2), 18–27.
The jamovi project. (2024). jamovi (Version 2.6) Computer software. Sydney, Australia: The jamovi project. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2024). AI competency framework for teachers. Paris, France: Author.
