A Confirmatory Model of an Artificial Intelligence-Supported Learning Environment Influence Toward Learning Outcome of Teachers Professional Students
Main Article Content
Abstract
This quantitative research was aimed to 1) study the level of artificial intelligence-supported learning environment and learning outcome of the teachers’ professional students, 2) confirm the measurement for model of artificial intelligence-supported learning environment and learning outcome of the teachers’ professional students, and 3) confirm the model of artificial intelligence-supported learning environment and learning outcome of the teachers’ professional students. The 528 samples of this research were the teachers’ professional students in the area of Bangkok and perimeters, derived from multi-stage sampling. The research instrument was structured questionnaire qualified by index of the item objective congruence and reliable for the data collection. Data for descriptive statistics was analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, skewness and kurtosis. The data for inferential statistics was analyzed by confirmatory factor analysis, and Covariance-based structure equation modeling analysis. The research findings revealed that; Mostly samples were female, studying in the 4th year, age average was 20, majored in primary education program.
The research findings showed that (1) The opinion of teachers’ professional students toward the artificial intelligence-supported learning environment was at the level of “much” whereas the opinion on learning outcome was at the level of “most” that reflected the benefit of the students who used this model. (2) The model measurement of all variable was harmonized to the empirical data (Chi-square/df ≤ 5.00, SRMR ≤ 0.05, RMSEA ≤ 0.08, CFI ≥ 0.90, IFI ≥ 0.90, and TLI ≥ 0.90) which indicated the observed variables can described the relation with latent variable appropriately. (3) The confirmatory model of artificial intelligence- supported learning environment was harmonized to the empirical data (Chi-square/df ≤ 5.00, SRMR ≤ 0.05, RMSEA ≤ 0.08, CFI ≥ 0.90, IFI ≥ 0.90, and TLI ≥ 0.90) and found the disruptive digital learning environment and the platform of artificial intelligence blended had directly affected the learning outcome. Moreover, the research also found that the artificial intelligence platform acted as parallel mediator by influencing indirectly from disruptive digital learning environment to learning outcome. The research finding showed the application of artificial intelligence was able to enhance the learning effective for the teachers’ professional students.
Downloads
Article Details
References
คณะกรรมการมาตรฐานการอุดมศึกษา. (2565). ประกาศรายละเอียดผลลัพธ์การเรียนรู้ตามมาตรฐานคุณวุฒิระดับอุดมศึกษา พ.ศ. 2565. ราชกิจจานุเบกษา, เล่ม 139 ตอนพิเศษ 212ง, หน้า 35.
จิรวัฒน์ วงษ์คง. (2563). การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันทักษะชีวิตของผู้เรียน สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษา เขต 25. วารสารบริหารการศึกษา มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 16(2), 102–115. https://so02.tci-thaijo.org/index.php/EDMKKU/article/view/241819
จารุพร ตั้งพัฒนกิจ และปาณิก เสนาฤทธิไกร. (2565). บทบาทของการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันในแบบจำลองสมการโครงสร้าง. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, 1(2), 99–110. https://kuojs.lib.ku.ac.th/index.php/jmsku/article/view/5185
ผู้จัดการออนไลน์. (2568, มิถุนายน 16). ไทยแห่เรียน Generative AI ปีเดียวจำนวนผู้เรียนพุ่ง 232% แซงหน้าเอเชียและโลก. ผู้จัดการออนไลน์. https://mgronline.com/cyberbiz/detail/9680000056398
บุญชม ศรีสะอาด. (2556). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่ 9). สุวีริยาสาส์น.
เพ็ญพร ทองคำสุก, สุภาพร ศรีหามี, ฑิตยา สิทธิโสภาสกุล, ศศิกัญชณา เย็นเอง, สุเมธ พัดเอี่ยม และนิรันดร์ สุธีนิรันดร์. (2565). องค์ประกอบเชิงยืนยันการพัฒนานวัตกรรมการเรียนรู้เพื่อแก้ปัญหาการอ่าน ของนักเรียนในระดับประถมศึกษาขนาดเล็ก. ครุศาสตร์สาร, 16(1),93-103. https://edujournal.bsru.ac.th/publishes/20/articles/404
ศยามน อินสะอาด. (2565). การพัฒนาไมโครเลิร์นนิงแบบเกมเพื่อการเรียนรู้เชิงรุกแบบออนไลน์สำหรับนักศึกษาวิชาชีพครู. วารสารเทคโนโลยีและสื่อสารการศึกษา มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 17(23), 44–58. https://so01.tci-thaijo.org/index.php/ectstou/article/view/255146
สุกัญญา พรมอารักษ์, วาโร เพ็งสวัสดิ์ และเอกลักษณ์ เพียสา. (2568). การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันของการบริหารคุณภาพทั่วทั้งองค์กรของโรงเรียนสังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษาประถมศึกษาในภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย. วารสาร มจร สังคมศาสตร์ปริทรรศน์, 14 (4), 144–158. https://so03.tci-thaijo.org/index.php/jssr/article/view/288529
สุพจน์ อิงอาจ. (2568). รายงานวิจัยเรื่องอิทธิพลของสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนแบบดิจิทัลพลิกผันต่อผลลัพธ์การเรียนรู้สำหรับนักศึกษาวิชาชีพครู. มหาวิทยาลัยรามคำแหง.
อรรถกานท์ ทองแดงเจือ และพิมลพรรณ เพชรสมบัติ. (2566). การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันของการบริหารโรงเรียนมัธยมศึกษาในยุค นิวนอร์มัล สังกัดสำนักงานเขตพื้นที่การศึกษามัธยมศึกษาปทุมธานี. วารสารวิจยวิชาการ, 6(5), 43–56. https://doi.org/10.14456/jra.2023.102
อภิญญา อิงอาจ. (2565). หลักการ ทฤษฎี และแนวปฏิบัติ การพัฒนาแบบจำลองสมการโครงสร้าง. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
อภิญญา อิงอาจ. (2567). แบบจําลองสมการโครงสร้างคุณภาพการสอนในบทบาทของตัวแปรคั่นกลางระหว่างสภาพแวดล้อมการเรียนการสอนกับผลลัพธ์การเรียนรู้ของนักศึกษาระดับอุดมศึกษา. วารสารวิชาการ มทร.สุวรรณภูมิ (มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์), 9(1), 107-126. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/rmutsb-hs/article/view/265764
อัมพร วัจนะ. (2567). อินเทอร์เน็ตในงานธุรกิจดิจิทัล. สำนักพิมพ์เอมพันธ์.
AIPRM. (2024). AI in Education Statistics: The Role of Artificial Intelligence in Learning. https://www.aiprm.com/ai-in-education-statistics/.
Battelle for Kids. (2019). Framework for 21st Century Learning. http://static.battelleforkids.org/documents/p21/P21_Framework_Brief.pdf
Cronbach, L. J. (1990). Essentials of psychological testing (5th ed.) Harper Collins Publishers.
EDUCAUSE. (2021). QuickPoll results: Artificial intelligence use in higher education. https://er.educause.edu/articles/2021/6/educause-quickpoll-results-artificial-intelligence-use-in-higher-education
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.
LinkedIn. (2024). AI in education 2024 report: Exciting numbers. https://www.linkedin.com/pulse/ai-education-2024-report-exciting-numbers-aristeksystems-t3o3e
Mayer, D. G. (1995). Psychology (4th ed.). Worth Publishers.
Prahowo, H., Ikhsan, B. R., & Yunniarty, Y. (2022). Student performance in online learning education: A preliminary research. Frontiers in Education. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.916721
Santrock, J. W. (1997). Psychology. Brown & Benchmark.
SEO Sandwitch. (2024). AI in education technology stats. https://seosandwitch.com/ai-in-education-technology-stats
Schumacker, R.E. and Lomax, R.G. (2010). A Beginners Guide to Structural Equation Modeling. Routledge.
Wilbert, K. (2016). Transforming to 21st Century Learning Environments: Best Practices Revealed through a Study of Exemplar Schools. [Ph. D. Dissertation, University of Brandman].