ผู้วิจัย สิบเอกไกรศรี ชิดนอก

ปีการศึกษา 2567

วันที่เผยแพร่ 17 มิถุนายน 2568

บทคัดย่อ

ชื่อเรื่อง   การประเมินโครงการยกระดับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AI

            โรงเรียนหนองขมารวิทยาคม สังกัดองค์การบริหารส่วนจังหวัดบุรีรัมย์ 

ชื่อผู้ประเมิน  สิบเอกไกรศรี  ชิดนอก

ปีที่พิมพ์        พ.ศ.2568

บทคัดย่อ (Abstract)

วัตถุประสงค์ การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการประเมินโครงการยกระดับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ AIด้วยรูปแบบการประเมิน CIPP Model (Context, Input, Process, Product) 

วิธีการศึกษา เก็บข้อมูลจากผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง จำนวน 151 คน (ผู้บริหาร 2 คน, ครู 25 คน, นักเรียน 118 คน) โดยใช้แบบสอบถาม แบบสัมภาษณ์ และแบบบันทึกผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา (ค่าเฉลี่ย, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) และสถิติเชิงอนุมาน (t-test, p-value < .05) 

ผลการวิจัย 

          1. ด้านบริบท โครงการมีความสอดคล้องกับนโยบายการศึกษาในระดับมากที่สุด (x̄ = 4.55) 

          2. ด้านปัจจัยนำเข้า ความพร้อมด้านบุคลากรอยู่ในระดับมาก (x̄ = 4.10) 

          3. ด้านกระบวนการ การดำเนินงานมีประสิทธิภาพ (x̄ = 4.50) 

          4. ด้านผลผลิต ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (GPA จาก 2.85 เป็น 3.45, O-NET จาก 35.45 เป็น 42.68) และความพึงพอใจอยู่ในระดับมากที่สุด (x̄ = 4.62) 

          สรุป การใช้ AI ช่วยยกระดับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนในโรงเรียนชนบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยต้องพัฒนาความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานและทักษะครูอย่างต่อเนื่อง 

คำสำคัญ การประเมินโครงการ, CIPP Model, ปัญญาประดิษฐ์, ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน, โรงเรียน

 

1. บทนำ (Introduction)

          การปฏิรูปการศึกษาในยุคดิจิทัลส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อแก้ปัญหาคุณภาพการศึกษา โดยเฉพาะในโรงเรียนชนบทที่มักเผชิญกับข้อจำกัดด้านทรัพยากร (UNESCO, 2023) โรงเรียนหนองขมารวิทยาคม จ. บุรีรัมย์ เป็นหนึ่งในโรงเรียนที่นำ AI มาใช้ในการจัดการเรียนรู้ผ่าน 3 กิจกรรมหลัก ได้แก่ (1) การวิเคราะห์ผู้เรียนรายบุคคล (AI-Driven Learning Analytics) (2) การพัฒนาสื่ออัจฉริยะ (AI-Powered Materials) และ (3) การประเมินผลแบบ Real-time (AI-Enhanced Assessment) 

 

วัตถุประสงค์การวิจัย 

          1. ประเมินความสอดคล้องของโครงการกับนโยบายการศึกษา 

          2. วิเคราะห์ความพร้อมของทรัพยากร 

          3. ศึกษาประสิทธิภาพการดำเนินงาน 

          4. วัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและความพึงพอใจ 

 

2. วิธีการวิจัย (Methodology) 

          2.1 รูปแบบการวิจัย 

ใช้การประเมินแบบผสมวิธี (Mixed-Methods) โดยประยุกต์ CIPP Model ของ Stufflebeam (2003) 

          2.2 กลุ่มตัวอย่าง 

              ผู้ให้ข้อมูล ผู้บริหาร 2 คน, ครู 25 คน, นักเรียน 118 คน (สุ่มแบบแบ่งชั้นตามระดับชั้นเรียน)   เครื่องมือวิจัย  1) แบบสอบถามมาตรส่วน 5 ระดับ (ค่า Cronbach’s Alpha = 0.87-0.92) 2) แบบสัมภาษณ์กึ่งโครงสร้าง  3) แบบบันทึกผลสัมฤทธิ์ (GPA, O-NET) 

          2.3 การวิเคราะห์ข้อมูล 1)เชิงปริมาณ ค่าเฉลี่ย (x̄), ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.), t-test 

2) เชิงคุณภาพ การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) 

 

3. ผลการวิจัย (Results) 

          3.1 ด้านบริบท (Context)  1) ความสอดคล้องกับนโยบายการศึกษา ระดับมากที่สุด        (x̄ = 4.72)  2) ความต้องการจำเป็น ด้านการพัฒนาผู้เรียนสูงสุด (x̄ = 4.68) 

          3.2 ด้านปัจจัยนำเข้า (Input)  1) ความพร้อมด้านบุคลากร ระดับมาก (x̄ = 4.35)           2) ข้อจำกัด ความรู้ด้าน AI ของครูยังต่ำ (x̄ = 3.85) 

          3.3 ด้านกระบวนการ (Process)   การจัดกิจกรรมการเรียนรู้มีประสิทธิภาพสูงสุด           (x̄ = 4.56) 

          3.4 ด้านผลผลิต (Product)  1) ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (p < .05) 

  2) GPA +21% (2.85 → 3.45)   3)O-NET +20.4% (35.45 → 42.68)  3)ความพึงพอใจ ระดับมากที่สุด (x̄ = 4.62) 

 

4. อภิปรายผล (Discussion) 

          1. ปัจจัยสู่ความสำเร็จ 

            1.1 การสนับสนุนจากผู้บริหาร (x̄ = 4.72) สอดคล้องกับงานวิจัยของ Williams (2023) 

            1.2 การใช้ Adaptive Learning ช่วยเพิ่มผลสัมฤทธิ์ (Smith, 2023) 

         

 

          2. ข้อเสนอแนะ 

             2.1 พัฒนาระบบเครือข่ายอินเทอร์เน็ต (x̄ = 3.88) 

             2.2 จัดอบรมครูด้าน AI อย่างต่อเนื่อง 

 

5. สรุปและข้อเสนอแนะ (Conclusion) 

          โครงการนี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถยกระดับผลสัมฤทธิ์ในโรงเรียนชนบทได้ หากมีการบริหารจัดการที่ดี ข้อเสนอแนะสำหรับการวิจัยครั้งต่อไปควรศึกษาผลกระทบระยะยาวและขยายกลุ่มตัวอย่างไปยังโรงเรียนอื่นๆ ในสังกัด 

 

บรรณานุกรม (References)

กระทรวงศึกษาธิการ. (2567). นโยบายและจุดเน้นประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2567. กรุงเทพฯ:            สำนักนโยบายและแผนการศึกษาขั้นพื้นฐาน.

ทิศนา แขมมณี. (2563). การนิเทศการสอนโดยใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ. วารสารศึกษาศาสตร์

           มหาวิทยาลัยนเรศวร, 22(4), 56-68.

นงลักษณ์ วิรัชชัย. (2564). การวิจัยและพัฒนาระบบการประเมินผลการเรียนรู้แนวใหม่. กรุงเทพฯ:

          สำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย.

บุญชม ศรีสะอาด. (2563). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่ 10). กรุงเทพฯ: สุวีริยาสาส์น.

พิชิต ฤทธิ์จรูญ. (2564). การวิจัยและพัฒนาระบบการประเมินผลการเรียนรู้ด้วย AI. วารสารวิจัยและ

พัฒนาการศึกษา, 5(2), 41-55.

พิมพันธ์ เดชะคุปต์. (2565). การพัฒนารูปแบบการจัดการเรียนรู้โดยใช้ AI เพื่อส่งเสริมผลสัมฤทธิ์

ทางการเรียนวิทยาศาสตร์. วารสารศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา, 33(2), 91-105.

ไพฑูรย์ สินลารัตน์. (2564). การศึกษาไทย 4.0: ปรัชญาการศึกษาเชิงสร้างสรรค์และผลิตภาพ.   กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

Alkin, M. C. (2022). Evaluation roots: A wider perspective of theorists' views and    influences (3rd ed.). Sage Publications.

Anderson, L. W. (2023). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision         of       Bloom's taxonomy of educational objectives. Pearson.

Anderson, L.W., & Krathwohl, D. R. (2021). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives (2nd     ed.). Longman.

Bloom, B. S. (2020). Taxonomy of educational objectives: The classification of       educational goals (3rd ed.). Longman