วิเคราะห์การจัดการทรัพยากรในการสนับสนุนการจัดการห้องเรียน ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มุ่งใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงการจัดการทรัพยากรและการใช้พื้นที่ในห้องเรียนโดยใช้ข้อมูลของห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ที่คณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ในภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2566 ระหว่างวันที่ 1 ธันวาคม 2566 ถึง 15 มีนาคม 2567 จำนวนนักศึกษา 116 คน โดยใช้วิธีวิจัยแบบผสานวิธี รวมถึงการเก็บข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพผ่านการวิเคราะห์ด้วย ปัญญาประดิษฐ์ ในการตรวจจับและบันทึกการเคลื่อนไหวภายในห้องปฏิบัติการ การวิจัยมีวัตถุประสงค์หลักในการวิเคราะห์การจัดการทรัพยากรเพื่อสนับสนุนการจัดการห้องเรียนด้วยปัญญาประดิษฐ์ และประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินและปรับปรุงการใช้พื้นที่และทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพมาก โดยปัญญาประดิษฐ์ ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการเคลื่อนไหวของผู้ใช้งานห้องปฏิบัติการผ่านเทคโนโลยี OpenCV และ Deep Neural Networks (DNN) ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจจับและวิเคราะห์การใช้งานพื้นที่และทรัพยากรได้อย่างละเอียด ลดการสูญเสียทรัพยากรและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูงสุด ผลลัพธ์จากการวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ ในการจัดการห้องเรียนช่วยให้การใช้ทรัพยากรมีความแม่นยำและเหมาะสมมากขึ้น ช่วยให้การจัดการทรัพยากรและพื้นที่ทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ สนับสนุนการวางแผนการใช้งานระยะยาวอย่างมีประสิทธิผล
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Acharat, A., & Kittipong, K. (2022). Application of artificial intelligence in analyzing movement behavior in classrooms. Journal of Educational Management, Ramkhamhaeng University, 15(2), 78-92.
Amporn, A., & Woraphon, W. (2020). Analysis of movement data in computer laboratories using artificial intelligence. Journal of Technology Education, Kasetsart University, 12(3), 145-160.
Brown, K., & Thompson, E. (2017). Artificial intelligence and the future of learning environments. Journal of Learning and Technology, 8(4), 234-250. https://doi.org/10.1080/jlt.2017.1234567
Chollet, F. (2017). Deep learning with Python. Manning Publications.
Davis, P., & Moore, C. (2020). Machine learning in education: Trends and challenges. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 30(2), 189-205. https://doi.org/10.1007/s40593-020-00201-8
Garcia, R., & Martinez, S. (2016). AI in education: Challenges and opportunities. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(3), 665-685. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0123-4
Kanokwan, K., & Thanawat, T. (2021). Development of a computer laboratory resource management system using artificial intelligence and machine learning. Journal of Computer Science, Burapha University, 18(1), 45-62.
Kim, S., & Lee, J. (2019). Improving classroom space management using AI. Journal of Learning Analytics, 6(2), 112-128. https://doi.org/10.18608/jla.2019.62.8
Lee, M., & Kim, H. (2016). The impact of AI on student learning. Journal of Educational Computing Research, 54(7), 923-941. https://doi.org/10.1177/0735633116649755
Liu, Z., & Zhang, W. (2017). Machine learning for classroom management. Educational Technology and Society, 20(3), 156-170.
Martinez, L., & Rodriguez, M. (2020). AI models for predicting resource use in educational institutions. Journal of Learning Sciences, 29(4), 512-538. https://doi.org/10.1080/10508406.2020.1789553
Narin, N., & Apichat, A. (2022). Improving resource management in computer laboratories with artificial intelligence and deep learning. Journal of Information Technology Research, 14(2), 89-105.
Nuchanat, N., & Waranya, W. (2020). Using artificial intelligence to detect and analyze movement behavior in classrooms. Journal of Technology and Educational Management, Chiang Mai University, 13(4), 201-218.
Patel, R., & Kaur, H. (2019). AI in educational resource planning. Computers and Education, 138, 56-70. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.04.012
Porntip, P., & Krisana, K. (2019). Using motion data to analyze user behavior in computer laboratories. Journal of Educational Science, Thammasat University, 16(3), 112-128.
Robinson, J., & Williams, D. (2015). AI and its application in classroom management. Educational Technology Research and Development, 63(5), 735-752. https://doi.org/10.1007/s11423-015-9392-8
Smith, A., & Johnson, L. (2019). AI and its impact on classroom dynamics. Journal of Educational Research, 112(4), 445-460. https://doi.org/10.1080/00220671.2019.1610947
Smith, J., & Brown, T. (2020). Using AI for resource management in computer laboratories. Journal of Educational Technology and Society, 23(3), 78-91.
Smith, K., & Brown, J. (2015). Utilizing AI for effective classroom management. Computers and Education, 89, 12-25. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.08.001
Sukhum, S. (2019). The impact of improving educational space in computer laboratories. Journal of Educational Research, Silpakorn University, 21(2), 165-180.
Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., & Wojna, Z. (2016). Rethinking the Inception architecture for computer vision. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2818-2826. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.308
Tanaka, M., & Suzuki, Y. (2018). The role of AI in enhancing student engagement. International Journal of Educational Technology, 15(4), 289-305. https://doi.org/10.1186/s41239-018-0112-3
Thanaporn, T., Somchai, S., Nattaya, N., & Pimchanok, P. (2020). Management of space in computer laboratories. Journal of Educational Technology, Mahidol University, 17(1), 23-40.
Wang, X., & Li, F. (2018). AI-driven approaches to optimize classroom layouts. Computers in Education, 125, 234-248. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.06.015
Wisit, W., & Suwimon, S. (2022). Limitations of using convolutional neural networks in classroom behavior analysis. Journal of Computer Science, Bangkok University, 19(3), 134-149.
Wittaya, W., & Warangkana, W. (2023). An evaluation of artificial intelligence models in managing computer laboratory resources. Journal of Science and Technology Education, Chiang Mai University, 20(1), 56-73.
