การพัฒนาระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ ในรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏเทพสตรี

กัญญารัตน์ อู่ตะเภา; ศศิกัญชณา เย็นเอง

ผู้แต่ง

กัญญารัตน์ อู่ตะเภา คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏเทพสตรี
ศศิกัญชณา เย็นเอง คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏบ้านสมเด็จเจ้าพระยา

คำสำคัญ:

ระบบถามตอบ, การจัดการเรียนรู้, กระบวนการคิดเชิงออกแบบ

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) เพื่อพัฒนาระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ ในรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ 2) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ ในรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ 3) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของกระบวนการจัดการเรียนรู้โดยใช้ระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ ในรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ ตามเกณฑ์ 75/75 กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ นักศึกษาสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏเทพสตรีที่ลงทะเบียนเรียนรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ ภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2568 จำนวน 15 คน ได้มาโดยการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling) เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยได้แก่ 1) แบบประเมินประสิทธิภาพของระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ ในรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ 2) แบบประเมินผลงานการออกแบบและพัฒนาส่วนติดต่อกับผู้ใช้โดยใช้กระบวนการคิดเชิงออกแบบ 3) แบบประเมินผลงานการประยุกต์ใช้โปรแกรมเพื่อวิเคราะห์ ออกแบบ และพัฒนาส่วนติดต่อกับผู้ใช้ การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ผลการวิจัยพบว่า

ระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ในรายวิชาการออกแบบประสบการณ์และส่วนติดต่อผู้ใช้ ประกอบด้วย ส่วนข้อความตอบกลับอัตโนมัติ และส่วนรายการเลือก ได้แก่ คำอธิบายรายวิชา เอกสารประกอบการสอน ห้องเรียนออนไลน์ วิดีโอประกอบการสอน ข้อมูลผู้สอน และแหล่งข้อมูลอื่นๆ
ประสิทธิภาพของระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้ อยู่ในระดับมากที่สุด มีค่าเฉลี่ย = 4.50 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.64
ประสิทธิภาพของการจัดการเรียนรู้โดยใช้ระบบถามตอบเพื่อการเรียนรู้คิดเป็นร้อยละ 40/89.07

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม. (2567, 27 กันยายน). "ศุภมาส" บรรยายพิเศษ "AI in Teaching and Learning" ส่งเสริมใช้ AI พัฒนาผู้เรียน สนับสนุนผู้สอน เตรียมรับมือโลกแห่งอนาคต ย้ำนโยบาย "อว. For AI" ดัน AI เพื่อการเรียนรู้ตลอดชีวิต พร้อมเดินหน้าผลิตกำลังคน. https://www.mhesi.go.th/index.php/news-and-announce-all/news-all/106-minister-supamas/10696-ai-in-teaching-and-learning-ai-for-ai-al-ai.html

กฤษฎี กาศโอสถ. (2566). การพัฒนาชุดกิจกรรมการเรียนรู้โดยใช้โครงงานเป็นฐานร่วมกับกระบวนการคิดเชิงออกแบบเพื่อส่งเสริมความเป็นนวัตกรด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยนเรศวร]. NU Intellectual Repository. https://nuir.lib.nu.ac.th/dspace/bitstream/123456789/6479/3/KritsadeeKadsosot.pdf

จิรเมธ แจ้งจันทร์. (2565). การพัฒนาระบบแชตบอตและแอปพลิเคชันไลน์สำหรับนิติบุคคลอาคารชุด [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. Chula Digital Collections. https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/8163

มลฤดี เพ็งสง่า และ มัทนา วังถนอมศักดิ์. (2566). การบริหารสถานศึกษายุคดิจิทัล. วารสารวิชาการศึกษาศาสตร์ศรีนครินทรวิโรฒ, 24(2), 162–175.

วิไลภรณ์ จิรวัฒนเศรษฐ์. (2559). เด็กยุคดิจิทัลภายใต้สังคมแห่งสื่อออนไลน์และการเรียนรู้ทางสังคม. วารสารอนาคตวิทยาทางการศึกษา, 1(1), 1–11.

ศศิกัญชณา เย็นเอง, รวยทรัพย์ เดชชัยศรี และ กัญญารัตน์ อู่ตะเภา. (2568). การสังเคราะห์แนวคิดและพัฒนาโมเดลอีดู-ลิงก์โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดเพื่อการจัดการทรัพยากรทางการศึกษา. วารสารครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏบ้านสมเด็จเจ้าพระยา, 19(2), 49–62. https://so17.tci-thaijo.org/index.php/EduBSRU/article/view/1372

อภิพจน์ เพียศักดิ์. (2567, 13 เมษายน). Generative AI: Retrieval Augmented Generation คืออะไร. Data-Espresso. https://data-espresso.com/retrieval-augmented-generation-คืออะไร/ChatPDF. (n.d.). Chat with any PDF [Web application]. https://www.chatpdf.com/

Lang, G., & Gürpinar, T. (2025). AI-powered learning support: A study of retrieval-augmented generation (RAG) chatbot effectiveness in an online course. Information Systems Education Journal, 23(2), 4–13. https://isedj.org/2025-23/n2/ISEDJv23n2p4.html

Li, Z., Wang, Z., Wang, W., Hung, K., Xie, H., & Wang, F. L. (2025). Retrieval-augmented generation for educational application: A systematic survey. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, Article 100417. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100417

LINE Corporation. (n.d.). LINE Developers [Web application]. https://developers.line.biz/en/

Make. (n.d.). The leading visual platform for no-code automation [Web application]. https://www.make.com/en/

Rysun. (2025, June 2). Enhancing chatbot performance with RAG: A deep dive. https://www.rysun.com/rysun-xchange/enhancing-chatbot-performance-with-rag-a-deep-dive/