การหารายได้ระหว่างเรียนกับการพัฒนาทักษะอาชีพในยุคปัญญาประดิษฐ์ สำหรับนักเรียนในยุคปัจจุบัน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอการศึกษาเชิงวิเคราะห์เกี่ยวกับการหารายได้ระหว่างเรียนและการพัฒนาทักษะอาชีพของนักเรียนในยุคปัญญาประดิษฐ์ โดยชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างต่อตลาดแรงงานและระบบการศึกษาอย่างรุนแรง การศึกษานี้วิเคราะห์ว่าการหารายได้ระหว่างเรียนไม่ใช่เพียง ความจำเป็นทางเศรษฐกิจ แต่เป็นกระบวนการเรียนรู้เชิงประสบการณ์ที่ช่วยพัฒนาทักษะสำคัญที่ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถทดแทนได้ และนำเสนอกรอบแนวคิดการพัฒนาทักษะอาชีพ พร้อมทั้งเสนอแนวทางสนับสนุนที่เป็นระบบ 5 ประการ ได้แก่ การปฏิรูปหลักสูตร การพัฒนาทักษะเฉพาะทาง การสร้างระบบนิเวศแห่งการเรียนรู้ การเสริมสร้างจริยธรรมดิจิทัลและการติดตามประเมินผลอย่างต่อเนื่อง ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่เปิดโอกาสใหม่ให้นักเรียนสร้างรายได้ผ่านการสร้างเนื้อหาดิจิทัล การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ดิจิทัล การบูรณาการการหารายได้เข้ากับการศึกษาจะช่วยลดช่องว่างระหว่างภาคการศึกษากับตลาดแรงงาน และเป็นการลงทุนสำคัญในการสร้างทุนมนุษย์ที่มีคุณภาพ เพื่อขับเคลื่อนประเทศอย่างยั่งยืนในศตวรรษที่ 21
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ทัศนะและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความในวารสาร ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความนั้น และไม่ถือเป็นทัศนะและความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ ยินยอมว่าบทความเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร
เอกสารอ้างอิง
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age. New York, NY: W. W. Norton & Company.
Digital Government Development Agency (Public Organization). (2021). Artificial Intelligence: Meaning and Usage Trends. Retrieved October 10, 2025, from https://www.dga.or.th/document-sharing/infographic/49426/
Goldman Sachs. (2023). Generative AI: The Economic Potential and Societal Impact. Retrieved October 12, 2025, from https://www.goldmansachs.com/insights/articles/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent
IBM. (2023). What Is Deep Learning? Retrieved October 1, 2025, from https://www.ibm.com/think/topics/deep-learning
Idowu, G. O., & Zekeri, A. (2023). Entrepreneurship and Employment Outcomes Among African Graduates. African Journal of Management and Business Research, 6(1), 1–17.
Kolb, D. A. (1984). Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
OECD. (2023). OECD Skills Outlook 2023: Skills for a Resilient Future. Paris, France: OECD Publishing.
Office of the Basic Education Commission. (2022). The Basic Education Core Curriculum B.E. 2551 (Revised Edition). Bangkok: The Agricultural Co-operative Federation of Thailand Printing House.
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. (4th ed.). Hoboken, NJ: Pearson.
Thomas, J. W. (2000). A Review of Research on Project-Based Learning. San Rafael, CA: Autodesk Foundation.
UNESCO. (2023). Global Education Monitoring Report 2023: Technology in Education: A Tool on Whose Terms? Paris, France: UNESCO.
University of the Thai Chamber of Commerce. (2025). Digital Economy Report. Retrieved October 15, 2025, from https://cebf.utcc.ac.th/upload/report_file/file_th_138d28y 2024.pdf
Wattanapongwanich, S. (2025). New Skills in the Age of Artificial Intelligence. Contemporary Education Journal, 8(2), 59–77.
World Bank. (2024). Education: Development News, Research, Data. Retrieved October 12, 2025, from https://www.worldbank.org/en/topic/education
World Economic Forum. (2023). The Future of Jobs Report 2023. Retrieved October 19, 2025, from https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf
World Economic Forum. (2024). The Future of Growth Report 2024. Retrieved October 19, 2025, from https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Growth_Report_2024.pdf
Yuvabadhana Foundation. (2024). Performance Report 2024. Bangkok: Yuvabadhana Foundation.
