การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อยกระดับการจัดการเรียนการสอน
MU-OP
คำอธิบายรายวิชา
รายวิชานี้มุ่งพัฒนาความรู้และทักษะของคณาจารย์ในการประยุกต์ใช้ ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เพื่อสนับสนุนกระบวนการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ ในระดับอุดมศึกษา โดยครอบคลุมตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานของการใช้ AI เพื่อการประเมินผล การออกแบบข้อสอบ งานมอบหมาย และกิจกรรมประเมินผล ให้สอดคล้องกับผลลัพธ์การเรียนรู้ ตลอดจนการพัฒนาเกณฑ์การให้คะแนน และการให้ข้อมูลป้อนกลับเชิงพัฒนาแก่ผู้เรียน
ผู้เรียนจะได้เรียนรู้แนวทางการใช้ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนการทำงานของผู้สอน โดยยังคงให้ผู้สอนเป็นผู้กำหนดวัตถุประสงค์ ตรวจสอบคุณภาพของผลลัพธ์ และตัดสินใจเกี่ยวกับการประเมินผลอย่างเหมาะสม เพื่อให้การนำ AI มาใช้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของกระบวนการเรียนการสอน
ผู้เรียนจะได้เรียนรู้แนวทางการใช้ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนการทำงานของผู้สอน โดยยังคงให้ผู้สอนเป็นผู้กำหนดวัตถุประสงค์ ตรวจสอบคุณภาพของผลลัพธ์ และตัดสินใจเกี่ยวกับการประเมินผลอย่างเหมาะสม เพื่อให้การนำ AI มาใช้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของกระบวนการเรียนการสอน
เกี่ยวกับรายวิชา
| ชื่อรายวิชา (ภาษาไทย): | การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการวัดและประเมินผลสำหรับคณาจารย์ |
|---|---|
| ชื่อรายวิชา (ภาษาอังกฤษ): | AI for Professional Educators: AI-Enhanced Assessment for Faculty |
| โครงการ: | AI for Professional Educators: การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อยกระดับการจัดการเรียนการสอนสำหรับคณาจารย์ |
| คณะ/ส่วนงานผู้พัฒนารายวิชา: | กองบริหารการศึกษา มหาวิทยาลัยมหิดล |
| จำนวนชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ทั้งหมด: | ประมาณ 3 ชั่วโมงการเรียนรู้ |
| จำนวนชั่วโมงต่อสัปดาห์/ครั้ง: | เรียนด้วยตนเองตามความสะดวก |
| ประเภทวิชา: | Artificial Intelligence in Education, Assessment Literacy, Digital Pedagogy และ Faculty Development |
| ระดับของเนื้อหารายวิชา: | ขั้นพื้นฐานถึงขั้นประยุกต์ใช้ |
| รูปแบบการเรียน: | เรียนออนไลน์ด้วยตนเอง (Self-paced Online Learning) |
| ภาษาที่ใช้: | ภาษาไทย |
| Subtitle: | ภาษาไทย |
| กลุ่มเป้าหมาย: | คณาจารย์ อาจารย์ผู้สอน บุคลากรสายวิชาการ นักพัฒนาการศึกษา และผู้ที่รับผิดชอบด้านการออกแบบการเรียนการสอน การวัดผล และการประเมินผลในระดับอุดมศึกษา |
| คุณสมบัติผู้เรียน: | ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรม แต่ควรมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการจัดการเรียนการสอน ผลลัพธ์การเรียนรู้ การออกแบบข้อสอบ งานมอบหมาย หรือการประเมินผลผู้เรียน |
| ทักษะด้านเทคโนโลยีที่จำเป็น: | ทักษะการใช้งานคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ต รวมถึงความคุ้นเคยกับเครื่องมือ Generative AI เบื้องต้น เช่น ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini หรือเครื่องมือ AI อื่น ๆ |
วัตถุประสงค์การเรียนรู้
- LO1: อธิบายแนวคิด บทบาท และขอบเขตการใช้ AI เพื่อสนับสนุนการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ในระดับอุดมศึกษาได้
- LO2: ประยุกต์ใช้ AI เพื่อช่วยออกแบบข้อสอบ งานมอบหมาย และกิจกรรมประเมินผลที่สอดคล้องกับผลลัพธ์การเรียนรู้ได้
- LO3: ใช้ AI เพื่อช่วยพัฒนาเกณฑ์การให้คะแนนหรือ Rubric ที่มีองค์ประกอบและระดับคุณภาพอย่างชัดเจนได้
- LO4: ประยุกต์ใช้ AI เพื่อช่วยจัดทำ Feedback เชิงพัฒนา ที่ชัดเจน เหมาะสม และเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาการเรียนรู้ของผู้เรียนได้
- LO5: วิเคราะห์และตรวจสอบความถูกต้อง ความเหมาะสม และข้อจำกัดของผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ก่อนนำไปใช้ในการวัดและประเมินผลได้
- LO6: ออกแบบแนวทางการนำ AI ไปประยุกต์ใช้ ในกระบวนการวัดและประเมินผลของรายวิชาที่ตนเองรับผิดชอบได้
อาจารย์ผู้สอน
| จำนวนอาจารย์ผู้สอน: | 2 ท่าน |
|---|---|
| ผู้สอนท่านที่ 1: | ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. เจษฎา อานิล หัวข้อ: แนวคิดการใช้ AI เพื่อสนับสนุนการวัดและประเมินผล ในระดับอุดมศึกษา |
| ผู้สอนท่านที่ 2: | ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. น้ำค้าง ศรีวัฒนาโรทัย หัวข้อ: การออกแบบข้อสอบ งานมอบหมาย กิจกรรมประเมินผล เกณฑ์การให้คะแนน และ Feedback เชิงพัฒนาโดยใช้ AI |
เนื้อหาในหลักสูตร
- แนวคิดการใช้ AI เพื่อสนับสนุนการวัดและประเมินผลระดับอุดมศึกษา
- ส่วนที่ 1
- ส่วนที่ 2
- กิจกรรมแลกเปลี่ยนเรียนรู้
- กิจกรรมแลกเปลี่ยนเรียนรู้
- ส่วนที่ 3