องค์ประกอบของระบบนิเวศการเรียนรู้อัจฉริยะในยุคปัญญาประดิษฐ์: COMPONENTS OF AN INTELLIGENT LEARNING ECOSYSTEM IN THE ERA OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE.

Monta  Chinnatsirikul

Authors

Monta Chinnatsirikul Doctoral Program in Buddhist Educational Administration, Mahachulalongkornrajavidyalaya University

Keywords:

Smart Learning Ecosystem, Artificial Intelligence, Personalized Learning, Competency-Based Learning, AI Ethics

Abstract

This academic article aimed to analyze and synthesize the key components for creating a Smart Learning Ecosystem amidst the wave of the digital revolution and Artificial Intelligence (AI) technology that transformed the educational paradigm. The study found that such an ecosystem required a strong technological foundation, comprising digital infrastructure, learning experience platforms, and Big Data working in coordination. These mechanisms enabled AI to analyze data to concretely create Personalized Learning and support Competency-Based Learning. Furthermore, it presented Smart Content that automatically adjusted its difficulty level to suit the learners.

In addition to technological advancements, driving this ecosystem required elevating the instructors' roles from lecturers to learning facilitators and learning experience designers. This was coupled with educational administration that had to adapt into a strategic enabler, utilizing AI for data-driven decision-making and timely learner support. However, implementing this ecosystem also faced ethical challenges that needed prioritization, including AI bias, data privacy, and the digital divide. Ultimately, the success in creating a Smart Learning Ecosystem was not measured by technological advancement, but by the integration of technology to sustainably unleash the highest potential of all humans.

References

ไพฑูรย์ สินลารัตน์. (2564). การศึกษาเชิงสร้างสรรค์และนวัตกรรม. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

วิจารณ์ พานิช. (2558). วิถีสร้างการเรียนรู้เพื่อศิษย์ในศตวรรษที่ 21. มูลนิธิสดศรี-สฤษดิ์วงศ์.

สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2562). ข้อเสนอเชิงนโยบายการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อการศึกษา

ไทย. พริกหวานกราฟฟิค.

กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2565). แผนปฏิบัติการด้านดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ระยะที่ 2 (พ.ศ. 2566-2570). สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ.

ยืนยง เดชะปริญญา. (2563). แพลตฟอร์มและนวัตกรรมการเรียนรู้ดิจิทัล. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์ มหาวิทยาลัย.

สถาบันวิจัยและพัฒนาการเรียนรู้. (2564). รายงานการศึกษาแนวทางการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อ ยกระดับคุณภาพการศึกษาไทย. สถาบันวิจัยและพัฒนาการเรียนรู้.

สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2562). ข้อเสนอเชิงนโยบายการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อการศึกษา ไทย. พริกหวานกราฟฟิค.

คุรุสภา. (2566). กรอบมาตรฐานวิชาชีพครูในยุคดิจิทัล. สำนักงานเลขาธิการคุรุสภา.

ชัยยงค์ พรหมวงศ์. (2564). นวัตกรรมและเทคโนโลยีการศึกษา: จากอีเลิร์นนิงสู่ระบบการสอนอัจฉริยะ. วารสาร ครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 49(2), 1-18.

ศิริชัย กาญจนวาสี. (2563). ทฤษฎีการประเมินสมัยใหม่. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

สมเกียรติ ตั้งกิจวานิชย์. (2565). AI กับอนาคตการศึกษาไทย. สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI).

สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2565). แนวทางการนำหลักสูตรฐานสมรรถนะไปสู่การปฏิบัติใน สถานศึกษา. กระทรวงศึกษาธิการ.

Baker, R. S., & Hawn, A. (2021). Algorithmic bias in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(4), 1052–1092. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-1

Ifenthaler, D., & Gibson, D. C. (2020). The promise of learning analytics: A need to rethink human and automated decision-making. In M. D. Spector, B. B. Lockee, & M. D. Childress (Eds.), Learning, design, and technology: An international compendium of theory, research, and practice. Springer.

O'Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

Prinsloo, P., & Slade, S. (2017). An elephant in the learning analytics room: The obligation to act. Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference (LAK '17), 46–55.

Selwyn, N. (2016). Is technology good for education Polity Press.

Siemens, G., & Baker, R. S. (2012). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK '12), 252–254.

van Dijk, J. A. G. M. (2020). The digital divide. Polity Press.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39.