ปัญญาประดิษฐ์กับการเรียนการสอนภาษาไทยในโลกยุคใหม่
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
นวัตกรรมและเทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินชีวิตและการเรียนรู้ในโลกยุคใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ที่ได้เข้ามามีบทบาทในด้านการเรียนการสอนมากขึ้น บทความวิชาการนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และนำเสนอเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในการเรียนการสอนภาษาไทย โอกาสและความท้าทาย ในการใช้ AI อย่างไรก็ตาม การบูรณาการสมรรถนะ AI ในชั้นเรียนภาษาไทยยังมีประเด็นการพิจารณาอย่างรอบด้าน ทั้งด้านธรรมชาติของภาษาไทยที่มีความซับซ้อน การพัฒนาทักษะทางภาษา ความฉลาดรู้ทางปัญญาประดิษฐ์ ทักษะมนุษย์ ข้อมูลเท็จ จริยธรรม การวัดประเมิน และการเข้าถึงของผู้เรียน เพื่อเป็นแนวทางสำหรับครู บุคลากรทางการศึกษา และผู้ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการศึกษาในการบูรณาการ AI เพื่อขับเคลื่อนการจัดการเรียนรู้ภาษาไทยอย่างมีคุณภาพ อีกทั้งพัฒนาผู้เรียนให้มีทักษะที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ในโลกยุคใหม่ โดยยังคงไว้ซึ่งศักยภาพของมนุษย์ในฐานะผู้สร้างและพัฒนาความรู้อย่างยั่งยืน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
หากผู้เสนอบทความมีความจำเป็นเร่งด่วนในการตีพิมพ์โปรดส่งลงตีพิมพ์ในวารสารฉบับอื่นแทน โดยกองบรรณาธิการจะไม่รับบทความหากผู้เสนอบทความไม่ปฏิบัติตามเงื่อนไขและขั้นตอนที่กำหนดอย่างเคร่งครัด ข้อมูลของเนื้อหาในบทความถือเป็นลิขสิทธิ์ของ Journal of Inclusive and Innovative Education คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
เอกสารอ้างอิง
Aravantinos, S., Lavidas, K., Voulgari, I., Papadakis, S., Karalis, T., & Komis, V. (2024). Educational Approaches with AI in Primary School Settings: A Systematic Review of the Literature Available in Scopus. Education Sciences, 14(7), 744(1)-744(27).
Arunmanakul, W. (2024). Knowing and Understanding AI: A Linguist’ s Perspective. Bangkok: Faculty of Arts, Chulalongkorn University. [in Thai]
Bergmann, J., & Sams, A. (2012). Flip your Classroom: Reach Every Student in Every Class Every Day. Washington, DC: ISTE.
Boonsongsak, C. (2020). Language Learning Theories. Genesha Journal, 16(2), 1–10. [in Thai]
Cain, W. (2024). Prompting Change: Exploring Prompt Engineering in Large Language Model AI and Its Potential to Transform Education. Tech Trends, 68, 47–57.
Chaijaroen, S. (2016). Instructional Design: Principles and Theories to Practice (2nd ed.). Khon Kaen: Faculty of Education Khon Kaen University. [in Thai]
Chaiyarak, S., & Wannapirun, P. (2020). Cognitive Technologies for Smart Education. Panyapiwat Journal, 12(3), 315–328. [in Thai]
Deng, R., Jiang, M., Yu, X., Lu, Y., & Liu, S. (2025). Does ChatGPT Enhance Student Learning? A Systematic Review and Meta-analysis of Experimental Studies. Computers & Education, 227, 105224(1)-105224(35).
Digital Government Development Agency. (2019). AI for Government Administration and Services. Bangkok: Digital Government Development Agency. [in Thai]
Essel, H. B., Vlachopoulos, D., Essuman, A. B., & Amankwa, J. O. (2024). ChatGPT Effects on Cognitive Skills of Undergraduate Students: Receiving Instant Responses from AI-based Conversational Large Language Models (LLMs). Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100198(1)-100198(13).
Himakarat, W. (2023). Literature Review on the Use of AI in Education. Bangkok: National Research Council of Thailand. [in Thai]
Huesca, G., Martínez-Treviño, Y., Molina-Espinosa, J. M., Sanromán-Calleros, A. R., Martínez-Román, R., Cendejas-Castro, E. A., & Bustos, R. (2024). Effectiveness of Using ChatGPT as a Tool to Strengthen Benefits of the Flipped Learning Strategy. Education Sciences, 14(6), 660(1)-660(21).
Hwang, G., J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, Challenges, Roles and Research Issues of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001(1)-100001(5).
Hwang, M., Jeens, R., & Lee, H.-K. (2024). Exploring Learner Prompting Behavior and Its Effect on ChatGPT-Assisted English Writing Revision. The Asia-Pacific Education Researcher, 34, 1157-1167.
Jumjuree, D. (2021). Learning Design: Concepts and Processes (2nd ed.). Bangkok: Graduate School, Srinakharinwirot University. [in Thai]
Kanokpermpoon, M. (2015). Managing Working Memory in Language Instructions: An Overview of Cognitive Load Theory. Thammasat Review, 16(2), 93–108.
Kanjug, I. (2025). When AI Changes Classrooms Worldwide, Where Should Thai Education Quality Begin?. Retrieved from https://www.matichon.co.th/article/news_5260492 [in Thai]
Khammani, T. (2024). Pedagogy: Knowledge for Organizing Effective Learning Processes (27th ed.). Bangkok: Chulalongkorn University Press. [in Thai]
Khuibut, W., Premthaisong, S., & Chaipidech, P. (2023). Integrating ChatGPT into Synectics Model to Improve High School Student’s Creative Writing Skill. In Shih, J. L. et al. (Eds.), Proceedings of the 31st International Conference on Computers in Education. Asia-Pacific Society for Computers in Education (pp.44-57). Taoyuan: Asia-Pacific Society for Computers in Education.
Khuibut, W., Premthaisong, S., & Chaipidech, P. (2024). Integrating ChatGPT into Flipped Learning: Enhancing Students’ Creative Writing Skills and Perception. In Kashihara, A. et al. (Eds.), Proceedings of the 32nd International Conference on Computers in Education. Asia-Pacific Society for Computers in Education (pp.1-10). Taoyuan: Asia-Pacific Society for Computers in Education.
Kongrat, C. (2023). Flipped Classroom: Thai Language Learning Management to Develop Learners in the Next Normal Era. Ratchaphruek Journal, 20(2), 1–15. [in Thai]
Kongrat, C. (2025). Learning Management for Thai Language Teachers (2nd ed.). Khon Kaen: Faculty of Education Khon Kaen University. [in Thai]
Lo, C. K., Hew, K. F., & Jong, M. S.-Y. (2024). The Influence of ChatGPT on Student Engagement: A Systematic Review and Future Research Agenda. Computers & Education, 219, 105100(1)-105100(21).
Mingsiritham, K. (2009). Self-directed Learning on Web-based Learning. Journal of Education Khon Kaen University, 32(1), 6–13. [in Thai]
Ministry of Education. (2008). Indicators and Core Curriculum Content, Thai Language Subject Group, under the Basic Education Core Curriculum B.E. 2551 (A.D. 2008). Bangkok: The Agricultural Cooperative Federation of Thailand Publisher. [in Thai]
Ministry of Higher Education, Science, Research and Innovation and Ministry of Digital Economy and Society. (2023). Thailand National AI Strategy and Action Plan (2022-2027). Bangkok: Ministry of Higher Education, Science, Research and Innovation and Ministry of Digital Economy and Society. [in Thai]
OECD. (2025). Empowering Learners for the Age of Al: An Al Literacy Framework for Primary and Secondary Education (Review Draft). Retrieved from https://ailiteracyframework.org/wp-content/ uploads/2025/05/ AILitFramework_ReviewDraft.pdf
Office of the Basic Education Commission. (2025). AI Usage Manual for Teachers, Students, Schools, and Parents in Thailand 2025. Bangkok: Ministry of Education. [in Thai]
Office of the Education Council. (2020). AI for Learning. Bangkok: Prikwarn Graphic. [in Thai]
Office of the Royal Society. (2021). Dictionary of Educational Terms (2nd ed.). Bangkok: Office of the Royal Society. [in Thai]
Rangsipanya, T., & Art-in, S. (2025). The Development of Creative Writing Ability of Grade 10 Students
Using Creativity-based Learning with ChatGPT. Journal of Humanities and Social Sciences, Nakhon Phanom University, 15(1), 346–360. [in Thai]
Ruechaipanit, W. (2015). Creativity-based Learning (CBL). Journal of Learning Innovation, 1(2), 23–37. [in Thai]
Sangruang, J., Yookwan, W., Chinnasarn, K., & Malaiwong, K. (2024). Artificial Intelligence Evolution in Thailand. Bulletin of the Academy of Science the Royal Society of Thailand, 3(2), 43–49. [in Thai]
Siemens, G. (2005). Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age. International Journal of Instructional Technology & Distance Learning, 2, 3–10.
Sweller, J. (2023). The Development of Cognitive Load Theory: Replication Crises and Incorporation of Other Theories Can Lead to Theory Expansion. Educational Psychology Review, 35, 95(1)-95(20).
Wongyai, W., & Phatphon, M. (2018). Personalized Learning. Bangkok: Charansanitwong Printing. [in Thai]
