ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในการศึกษาและการวิจัย : กรณีศึกษาการใช้ ChatGPT ของผู้รับทุนสนับสนุนที่จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

สิริน  ฉกามานนท์; โปรดปราน  บุณยพุกกณะ; ปรีชญา  สิทธิพันธุ์; ขนิษฐา  วงศ์วิเศษ; อัสมา  สาเมาะ; สิริพร  ขบวน

doi:10.60027/iarj.2025.280525

ผู้แต่ง

สิริน ฉกามานนท์ คณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย https://orcid.org/0009-0000-1423-5511
โปรดปราน บุณยพุกกณะ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย https://orcid.org/0009-0000-1423-5511
ปรีชญา สิทธิพันธุ์ ศูนย์นวัตกรรมการเรียนรู้ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย https://orcid.org/0009-0003-1230-3594
ขนิษฐา วงศ์วิเศษ ศูนย์นวัตกรรมการเรียนรู้ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย https://orcid.org/0009-0002-8907-3566
อัสมา สาเมาะ ศูนย์นวัตกรรมการเรียนรู้ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย https://orcid.org/0009-0000-8407-9868
สิริพร ขบวน ศูนย์นวัตกรรมการเรียนรู้ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย https://orcid.org/0009-0001-1776-5304

DOI:

https://doi.org/10.60027/iarj.2025.280525

คำสำคัญ:

แชตจีพีที, เทคโนโลยีการศึกษา, ปัญญาประดิษฐ์, ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์, อุดมศึกษา

บทคัดย่อ

ภูมิหลังและวัตถุประสงค์: ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการศึกษาและการวิจัย เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติ ช่วยให้เกิดประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคล และเร่งกระบวนการวิจัย นอกจากนี้ยังส่งเสริมนวัตกรรมด้วยการสร้างแนวคิด การจำลอง และโซลูชันใหม่ๆ ซึ่งช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ทางการศึกษาและส่งเสริมการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจกิจกรรมและผลลัพธ์ของการใช้ ChatGPT ในการศึกษาระดับอุดมศึกษาที่จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย โดยเฉพาะในการเรียนการสอน การวิจัย และการปฏิบัติงาน เป็นระยะเวลา 5 เดือน ตลอดภาคการศึกษาต้น ปีการศึกษา 2566 (สิงหาคม-ธันวาคม 2566)

ระเบียบวิธีการวิจัย: ประชากรที่ศึกษา คือ คณาจารย์ในจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คัดเลือกกลุ่มตัวอย่างตามสะดวกหรือสมัครใจ (convenient or volunteer sampling) โดยมีการเปิดรับสมัครขอรับทุนสนับสนุนจำนวน 200 ทุน เพื่อสมัครสมาชิก ChatGPT ซึ่งในขณะนั้นเป็นเวอร์ชัน GPT-4 มีผู้สมัครเข้าร่วมโครงการทั้งหมด 174 คน และมีผู้ให้ข้อมูลการใช้งานจำนวน 170 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือ แบบสอบถาม จากนั้นนำข้อมูลที่ได้จากแบบสอบถามมาวิเคราะห์ทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ โดยการวิเคราะห์เชิงปริมาณจะใช้สถิติเชิงพรรณนาเพื่อสรุปข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการใช้งาน ChatGPT ส่วนการวิเคราะห์เชิงคุณภาพจะใช้วิธีการวิเคราะห์เนื้อหา เพื่อระบุประเด็นสำคัญและรูปแบบการใช้งานที่น่าสนใจจากคำตอบปลายเปิดในแบบสอบถาม

ผลการวิจัย: ผลการวิจัยพบว่าคณาจารย์ส่วนใหญ่ใช้ ChatGPT เพื่อเตรียมสื่อการสอน ออกแบบแผนการวิจัย และทำงานด้านบริหารและธุรการ ซึ่งช่วยลดเวลาในการเตรียมการและปรับปรุงคุณภาพผลงานได้อย่างมีนัยสำคัญ การบูรณาการ ChatGPT ในการศึกษาและการวิจัยของผู้รับทุนสนับสนุนที่จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยนี้ยังนำไปสู่การพัฒนารายวิชา 202 รายวิชา โครงการวิจัย 52 โครงการ บทความตีพิมพ์ในระดับชาติ 6 บทความ และบทความตีพิมพ์ในระดับนานาชาติ 47 บทความ และผลงานในลักษณะอื่น ๆ 27 ผลงาน การวิเคราะห์ทางสถิติพบว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่มีส่วนร่วมกับ ChatGPT 1-5 ครั้งต่อสัปดาห์ แม้จะมีผลกระทบเชิงบวก แต่ก็พบความท้าทาย เช่น ความแม่นยำของข้อมูลและจริยธรรมการใช้ปัญญาประดิษฐ์ด้านการศึกษา

สรุปผล: ChatGPT เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการช่วยพัฒนางานวิจัยและการสอนในมหาวิทยาลัยอย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่การยกระดับมหาวิทยาลัยสู่สากลได้ด้วยผลงานทางวิชาการที่มีเพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตามการใช้ ChatGPT ก็ยังมีข้อจำกัดและความเสี่ยง จึงควรมีการวางแผนและดำเนินการอย่างรอบคอบและสร้างสรรค์ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด มหาวิทยาลัยควรส่งเสริมการใช้ Generative AI อย่างสร้างสรรค์และมีจริยธรรม

เอกสารอ้างอิง

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. (2566). หลักการและแนวปฏิบัติในการใช้เครื่องมือทางปัญญาประดิษฐ์ของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. https://www.chula.ac.th/news/125160/

Allam H., Dempere J., Akre V., … & Ahamed J. (2023). Artificial Intelligence in Education: An Argument of Chat-GPT Use in Education," 2023 9th International Conference on Information Technology Trends (ITT), Dubai, United Arab Emirates, 151-156, doi: 10.1109/ITT59889.2023.10184267.

Bertalanffy, L. v. (1968). General system theory: foundations, development, applications. George Braziller.

Brundage, M., Avin, S., & Amodei, D. (2018). The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation. Apollo - University of Cambridge Repository. https://doi.org/10.17863/CAM.22520

Chiang, Y. V., Chang, M., & Chen, N. (2024). Can generative AI help realize the shift from an outcome-oriented to a process-outcome-balanced educational practice? Educational Technology & Society, 27(2), 347–385. https://doi.org/10.30191/ETS.202404_27(2).TP04

Creely, E. (2024). Exploring the Role of Generative AI in Enhancing Language Learning: Opportunities and Challenges. International Journal of Changes in Education, 1(3), 158–167. https://doi.org/10.47852/bonviewIJCE42022495

Denecke, K., Glauser, R., & Reichenpfader, D. (2023). Assessing the Potential and Risks of AI-Based Tools in Higher Education: Results from an eSurvey and SWOT Analysis. Trends in Higher Education (2813-4346), 2(4), 667–688. https://doi.org/10.3390/higheredu2040039

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M. (2018). AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Minds & Machines, 28, 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5

Jian M. (2023). Personalized learning through AI. Advances in Engineering Innovation 5(1), 16-18. https://doi.org/10.54254/2977-3903/5/2023039

Jukiewicz, M. (2024). The future of grading programming assignments in education: The role of ChatGPT in automating the assessment and feedback process. Elsevier, Thinking Skills and Creativity, 52, 101522. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2024.101522

Khosravi, H., Sadiq, S., & Amer-Yahia, S. (2023). Data management of AI-powered education technologies: Challenges and opportunities. Learning Letters, 1, 2. https://doi.org/10.59453/XLUD7002

Lo, C.K. (2023). What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature. Education Sciences, 13(4), 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410

Lu, J., & Hao, Z. (2022). Analysis on Quality Evaluation of Higher Engineering Education from the Perspective of Outcome-based Education. Journal of Engineering Science & Technology Review, 15(4), 96–103. https://doi.org/10.25103/jestr.154.14

Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological Pedagogical Content Knowledge: A Framework for Teacher Knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Montenegro-Rueda M., Fernández-Cerero J., Fernández-Batanero J. M., López-Meneses E. (2023). Impact of the Implementation of ChatGPT in Education: A Systematic Review. Computers, 12(8), 153. https://doi.org/10.3390/computers12080153

Mutlu C., Lidija K., Benjamin H., Efi S. (2024). Professional Development for Teachers in the Age of AI. European Schoolnet: Brussels, Belgium.

Rahman, M.M., & Watanobe, Y. (2023). ChatGPT for Education and Research: Opportunities, Threats, and Strategies. Applied Sciences, 13(9), 5783. https://doi.org/10.3390/app13095783

Rasul, T., Nair, S., Kalendra, D., & Heathcote, L. (2023). The role of ChatGPT in higher education: Benefits, challenges, and future research directions. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 41-50. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.29

Reiss, M.J. (2021). The use of AI in education: Practicalities and ethical considerations. London Review of Education, 19(1), 1–14. https://doi.org/10.14324/LRE.19.1.05

Rizvi M. (2023). Investigating AI-Powered Tutoring Systems that Adapt to Individual Student Needs, Providing Personalized Guidance and Assessments. The Eurasia Proceedings of Educational and Social Sciences, 31, 67-73. https://doi.org/10.55549/epess.1381518

Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023) ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education?. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 350-354. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9

UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/PCSP7350

UNESCO. (2023a). ChatGPT and artificial intelligence in higher education: quick start guide. UNESCO. Available at: unesdoc.unesco.org/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_abeb7ee9-9c0c-4b32-95b1-a20d900b788d?_=385146eng.pdf&to=15&from=1

UNESCO. (2023b). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

UNESCO. (2024). Artificial Intelligence for Equity in Education. UNESCO. Available at: https://www.unesco.org/en/articles/artificial-intelligence-equity-education-drives-unesco-and-11th-equitable-education-alliance-event

Zhai X. (2022). ChatGPT User Experience: Implications for Education. 2-9. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4312418

Zhang, J., Zhang Z. (2024). AI in teacher education: Unlocking new dimensions in teaching support, inclusive learning, and digital literacy. Journal of Computer Assisted Learning, 40(4), 1871–1885. https://doi.org/10.1111/jcal.12988