ระบบติดตามและประเมินผลโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่

กิจกรรมที่ทำ

ขั้นตอนกระบวนการอบรม การอบรมจัดขึ้นเป็นเวลา 2 วัน (วันเสาร์ที่ 19 และวันอาทิตย์ที่ 20 กรกฎาคม 2568) โดยแบ่งขั้นตอนดังนี้:     วันแรก: การปูพื้นฐานและสร้างความตระหนัก (Foundation & Awareness)                 - ช่วงเช้า: ลงทะเบียน รับเอกสาร และพิธีเปิดปฐมนิเทศแนะนำโครงการฯ โครงสร้างหลักสูตร และรูปแบบการวัดผล รวมถึงการปูพื้นฐานเรื่อง AI และ IoT เพื่อการเรียนรู้                 - ช่วงบ่าย: เจาะลึกการเชื่อมต่อเทคโนโลยีจาก IoT สู่ Generative AI และปิดท้ายด้วยหัวข้อสำคัญคือ "จริยธรรมและความปลอดภัยของ AI"     วันที่สอง: การฝึกปฏิบัติและประยุกต์ใช้ (Hands-on Practice & Application)                 - ช่วงเช้า: บรรยายเรื่องศักยภาพของ Generative AI ในการศึกษายุคใหม่ และเข้าสู่การฝึกปฏิบัติการใช้งานเครื่องมือ AI ยอดนิยม (เช่น ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, Sora, DALL-E) โดยแบ่งกลุ่มฝึกปฏิบัติ 5 กลุ่มเพื่อให้การดูแลอย่างทั่วถึง               - ช่วงบ่าย: ฝึกปฏิบัติการออกแบบ Prompt เพื่อการเรียนรู้ (Prompt Engineering สำหรับครู) เพื่อให้สามารถนำ AI ไปใช้ในการจัดการเรียนการสอนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิต (Outputs) สิ่งที่จะเกิดขึ้นทันทีหลังจบการอบรม ได้แก่:     - แผนการสอน/สื่อการเรียนรู้ดิจิทัล: ที่มีการบูรณาการเทคโนโลยี IoT และ AI เข้ากับนวัตกรรมการศึกษา     - ทักษะการใช้งาน AI Tools: ผู้เข้าอบรมสามารถใช้งานเครื่องมือ AI หลากหลายรูปแบบ ทั้งงานข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ     - ชุดคำสั่ง (Prompts): ที่ผ่านการออกแบบมาเพื่อใช้ในการเรียนการสอนโดยเฉพาะ (Prompt Engineering)

ผลลัพธ์ (Outcomes) ประโยชน์หรือการเปลี่ยนแปลงที่คาดหวังจากการอบรม:     - การยกระดับสมรรถนะผู้เรียน/ผู้เข้าอบรม: ให้เป็น "บัณฑิตพันธุ์ใหม่" ที่มีทักษะดิจิทัลสมัยใหม่ ตอบโจทย์ความต้องการของสถานประกอบการและอุตสาหกรรม     - นวัตกรรมการจัดการเรียนรู้: ครูและบุคลากรทางการศึกษาสามารถนำเทคโนโลยีอัจฉริยะ (IoT & AI) ไปประยุกต์ใช้ในการวัดผลสัมฤทธิ์และพัฒนาสื่อการสอนที่ทันสมัย     - การใช้งานเทคโนโลยีอย่างมีจริยธรรม: ผู้เข้ารับการอบรมมีความตระหนักและสามารถใช้ AI ได้อย่างปลอดภัยและถูกต้องตามหลักจริยธรรม     - เครือข่ายความร่วมมือ: เกิดการทำงานร่วมกันระหว่างคณะเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏสงขลา และสถานประกอบการในการผลิตบัณฑิตคุณภาพสูง

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการเน้นไปที่การคิดวิเคราะห์เชิงลึกและการลงมือออกแบบระบบจริง โดยแบ่งเป็น 2 วัน: วันเสาร์ที่ 26 กรกฎาคม: การวิเคราะห์และออกแบบเชิงบริบท (Contextual Design)     - ช่วงเช้า: บรรยายเรื่องแนวโน้มเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา และหลักจริยธรรมรวมถึงการใช้เทคโนโลยีอย่างรับผิดชอบ     - ช่วงบ่าย: ฝึกปฏิบัติการกลุ่ม (6 กลุ่ม) ในหัวข้อ "การวิเคราะห์และออกแบบการใช้ AI/IoT ในบริบทของโรงเรียน" ซึ่งเป็นการนำความรู้มาปรับใช้ให้เข้ากับสถานการณ์จริงของแต่ละพื้นที่

วันอาทิตย์ที่ 27 กรกฎาคม: การสรุปองค์ความรู้และสะท้อนคิด (Synthesis & Reflection)     - ช่วงเช้า: เรียนรู้ทักษะการสรุปความจากกรณีศึกษาการใช้ AI/IoT จากนั้นเข้าสู่การฝึกปฏิบัติ "ออกแบบแนวคิดระบบ AI/IoT เพื่อการเรียนรู้แบบกลุ่ม"     - ช่วงบ่าย: กิจกรรมสำคัญคือ "การสะท้อนคิดเชิงจริยธรรม + Feedback peer แบบกลุ่ม" เพื่อให้ผู้เข้าอบรมได้แลกเปลี่ยนมุมมองและปรับปรุงผลงานผ่านความเห็นของเพื่อนร่วมอาชีพ

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิต (Outputs)     - โมเดลแนวคิดระบบ AI/IoT: ร่างการออกแบบระบบเทคโนโลยีที่ถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับบริบทเฉพาะของแต่ละโรงเรียน     - สรุปกรณีศึกษา (Case Study Synthesis): เอกสารหรือสรุปบทเรียนจากการวิเคราะห์ปัญหาและแนวทางแก้ไขในสถานศึกษา     - บันทึกการสะท้อนคิดและข้อเสนอแนะ: ผลจากการวิจารณ์งานร่วมกัน (Peer Feedback) และการประเมินประเด็นจริยธรรมในชิ้นงาน

ผลลัพธ์ (Outcomes)     - ความสามารถในการประยุกต์ใช้เชิงลึก: ผู้เข้าอบรมไม่เพียงแต่ใช้เครื่องมือเป็น แต่สามารถ "ออกแบบ" ระบบที่แก้ปัญหาได้จริงในโรงเรียน     - ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking): สามารถวิเคราะห์ข้อดี-ข้อเสีย และความเสี่ยงด้านจริยธรรมในการนำ AI มาใช้กับเด็กและเยาวชน     - วัฒนธรรมการเรียนรู้ร่วมกัน: เกิดทักษะการให้และรับ Feedback อย่างสร้างสรรค์ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของการพัฒนาวิชาชีพครู (PLC)     - วิสัยทัศน์ที่ทันสมัย: มีความเข้าใจในแนวโน้มเทคโนโลยีในอนาคตเพื่อเตรียมความพร้อมให้แก่สถานศึกษาได้อย่างยั่งยืน

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบมาอย่างเป็นระบบ โดยใช้โมเดล "บรรยาย นำทาง และลงมือทำ" ซึ่งแบ่งออกเป็น 4 ระยะหลัก: ระยะที่ 1: การสร้างฐานความรู้ (Foundational Theory): ปูพื้นฐานเรื่องการออกแบบการเรียนรู้, ทฤษฎีการจัดการเรียนรู้ และการบูรณาการเทคโนโลยีเข้ากับการสอน ระยะที่ 2: การเจาะลึกเทคโนโลยี (AI Integration): เรียนรู้แนวคิดการใช้ AI ในการจัดการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21 และหลักการออกแบบกิจกรรมเชิงรุก (Active Learning) ร่วมกับ AI ระยะที่ 3: การฝึกปฏิบัติเชิงวิเคราะห์ (Guided Practice): การทำงานกลุ่มเพื่อวิเคราะห์เป้าหมายการเรียนรู้, ตั้งวัตถุประสงค์ และเขียนแผนการสอน (Prompt + Plan) ระยะที่ 4: การวัดผลและสะท้อนคิด (Assessment & Feedback): การสร้างเครื่องมือวัดผล (Rubric) ที่รองรับ AI, การออกแบบกิจกรรมประเมิน (Quiz, Exit ticket) และการนำเสนอผลงานเพื่อรับการวิจารณ์จากเพื่อนและวิทยากร (Peer Review)

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้จากการอบรม (Outputs) สิ่งที่ผู้เข้ารับการอบรมจะได้รับเป็นชิ้นงานที่เป็นรูปธรรม (Concrete Products) ได้แก่:     - แผนการจัดการเรียนรู้เชิงรุก (Active Learning Plan): ที่มีการระบุขั้นตอนการใช้ AI (Prompt) อย่างชัดเจน     - ชุดคำสั่ง (Prompts): สำหรับใช้ร่วมกับ AI ในการช่วยออกแบบการสอนหรือสร้างสื่อ     - เกณฑ์การประเมิน (AI-friendly Rubrics): เกณฑ์ที่ออกแบบมาเพื่อประเมินชิ้นงานที่นักเรียนอาจมีการใช้ AI ช่วยเหลือ     - เครื่องมือประเมินผล (Assessment Tools): เช่น ควิซ (Quiz) หรือบัตรออก (Exit Ticket) ที่สร้างสรรค์ผ่าน AI     - โครงร่างการวิเคราะห์เป้าหมาย: เอกสารการตั้งวัตถุประสงค์การเรียนรู้ที่สอดคล้องกับทักษะในศตวรรษที่ 21

ผลลัพธ์ที่ได้จากการอบรม (Outcomes) ผลประโยชน์ในระยะยาวและการเปลี่ยนแปลงเชิงพฤติกรรมของผู้เข้าอบรม:     - ทักษะดิจิทัล (Digital Literacy): ครูมีความสามารถในการประยุกต์ใช้ AI เป็น "ผู้ช่วยสอน" ได้อย่างมืออาชีพ     - การปรับเปลี่ยนกระบวนการสอน (Pedagogical Shift): สามารถเปลี่ยนจากการสอนแบบบรรยายไปสู่การจัดการเรียนรู้เชิงรุก (Active Learning) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ     - คุณภาพการประเมินผล: มีความเข้าใจในการออกแบบการประเมินผลที่เท่าทันต่อยุคสมัย (AI-friendly) ป้องกันการทุจริตและส่งเสริมการเรียนรู้ที่แท้จริง     - เครือข่ายวิชาชีพ (PLC): เกิดการแลกเปลี่ยนเรียนรู้และสร้างความร่วมมือระหว่างกลุ่มผู้เข้าอบรมผ่านกิจกรรม Peer Review และ Feedback

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบให้เป็นการเรียนรู้เชิงปฏิบัติการ (Workshop) โดยแบ่งขั้นตอนตามลำดับการสร้างสื่อการเรียนรู้ยุคใหม่ ดังนี้: วันที่ 1: การสร้างองค์ประกอบและเทคนิคด้าน AI           ช่วงเช้า: ฝึกปฏิบัติการสร้างเนื้อหาและเสียงประกอบ เริ่มจากการใช้ AI เขียนบท (Script) และการใช้เทคโนโลยี Text-to-Speech เพื่อสร้างเสียงพูดสำหรับสื่อการเรียนรู้           ช่วงบ่าย: ฝึกปฏิบัติการสร้างวิดีโอสอนแบบสั้นโดยใช้เครื่องมืออัตโนมัติ (Auto Video Gen) และปิดท้ายด้วยการใช้ AI Style Transfer เพื่อตกแต่งปรับปรุงสื่อให้มีความน่าสนใจและสวยงาม

วันที่ 2: การเล่าเรื่องและการสร้างสื่อไมโครเลิร์นนิง           ช่วงเช้า: ปูพื้นฐานการวางโครงเรื่อง (Storytelling) และฝึกออกแบบบริบทกับตัวละครให้มีความสอดคล้องกับเนื้อหา           ช่วงกลางวันถึงบ่าย: Workshop เจาะลึกการเขียนสคริปต์ด้วย AI ให้เป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น           ช่วงเย็น: รวบรวมทักษะทั้งหมดมาฝึกปฏิบัติการสร้างสื่อในรูปแบบ "ไมโครเลิร์นนิงประกอบการเล่าเรื่อง" (Microlearning + Storytelling)

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้จากการอบรม (Output) ผู้เข้ารับการอบรมจะได้ชิ้นงานรูปธรรม ดังนี้:     - บทเนื้อหา (Script): ที่ผ่านการขัดเกลาด้วย AI สำหรับใช้ผลิตสื่อ     - ไฟล์เสียงดิจิทัล: เสียงบรรยายคุณภาพดีที่สร้างจากระบบ Text-to-Speech     - วิดีโอการสอนสั้น (Short Educational Video): วิดีโอที่ตัดต่อและสร้างขึ้นด้วยระบบ AI อัตโนมัติ     - สื่อการสอนที่มีความสวยงาม: ชิ้นงานที่ผ่านการปรับแต่งด้วยเทคนิค AI Style Transfer ให้มีรูปแบบทัศนศิลป์ที่โดดเด่น     - โครงร่างสื่อไมโครเลิร์นนิง (Microlearning Module): บทเรียนขนาดสั้นที่เน้นการเล่าเรื่อง (Storytelling) ซึ่งพร้อมนำไปใช้งานจริง

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcome)     - ทักษะดิจิทัล (Digital Literacy): ผู้เข้าอบรมสามารถประยุกต์ใช้เครื่องมือ AI หลากหลายรูปแบบในการทำงานด้านการศึกษาได้อย่างคล่องแคล่ว     - ประสิทธิภาพการผลิตสื่อ: ลดระยะเวลาและขั้นตอนในการสร้างสื่อการสอนที่ซับซ้อนให้รวดเร็วขึ้นด้วยเทคโนโลยีอัตโนมัติ     - ยกระดับคุณภาพการสอน: ได้สื่อการเรียนรู้ที่มีความน่าสนใจ ทันสมัย และตอบโจทย์พฤติกรรมการเรียนรู้ของผู้เรียนในยุคปัจจุบัน (Microlearning)     - ความคิดสร้างสรรค์: ผู้เข้าอบรมมีกระบวนการคิดที่เป็นระบบ (Storytelling) และสามารถถ่ายทอดความรู้ผ่านตัวละครและบริบทที่จดจำง่าย

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการเรียนรู้เน้นรูปแบบ Active Learning (เรียนรู้ผ่านการลงมือทำ) โดยเริ่มจากการปูพื้นฐานทฤษฎี สู่การปฏิบัติจริงเป็นกลุ่ม และจบด้วยการแลกเปลี่ยนเรียนรู้:     1. การวางรากฐาน (Conceptualization): เริ่มต้นจากการบรรยายเรื่องการออกแบบสื่อแบบ Multi-modal (การผสมผสานภาพ เสียง และข้อความ) และการแนะนำภาพรวมสื่อการเรียนรู้พร้อมตัวอย่างจาก AI เพื่อให้เห็นแนวทางที่ชัดเจน     2. ปฏิบัติการผลิตสื่อนำเสนอ (Presentation Workshop): แบ่งกลุ่มฝึกปฏิบัติการสร้าง Presentation ด้วย AI ครอบคลุมทั้งการทำสไลด์ (Slides) และการเขียนบท (Script)     3. ปฏิบัติการผลิตสื่อกราฟิก (Graphic Workshop): ขยายผลสู่การสร้างสื่อภาพนิ่ง ได้แก่ การทำ Infographic เพื่อการสอน, การสร้างและตกแต่งภาพประกอบด้วย AI และการออกแบบปก/โปสเตอร์การเรียนรู้     4. การบูรณาการและสะท้อนคิด (Integration & Feedback): ผู้เข้าอบรมเลือกเทคนิค AI ที่เหมาะสมมาสร้างเป็นชุดสื่อการสอน 1 ชุด จากนั้นทำการนำเสนอผลงานเพื่อรับ Feedback จากวิทยากรและเพื่อนร่วมกลุ่ม

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิต (Output)
สิ่งที่ได้จากการอบรมคือ "ชุดสื่อการเรียนรู้ดิจิทัลครบวงจร" ที่ผลิตโดยผู้เข้าอบรมในแต่ละกลุ่ม ประกอบด้วย:     1. สื่อนำเสนอผลงาน: ไฟล์ Presentation (Slides) และสคริปต์การนำเสนอ (Script) ที่สร้างโดย AI     2. สื่อกราฟิกสรุปความรู้: ชิ้นงาน Infographic สำหรับใช้ประกอบการสอน     5. ทรัพยากรภาพประกอบ: ไฟล์ภาพประกอบและภาพตกแต่งที่สร้างสรรค์ขึ้นใหม่ด้วย AI     6. สื่อประชาสัมพันธ์: ชิ้นงานปกและโปสเตอร์การเรียนรู้ที่ดึงดูดความสนใจ

ผลลัพธ์ (Outcome)
ประโยชน์และการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับผู้เข้าอบรม:     1. ทักษะการออกแบบสื่อหลากหลายรูปแบบ (Multi-Modal Competency): ผู้เรียนมีความสามารถในการผลิตสื่อที่ผสมผสานทั้งภาพและข้อความได้อย่างลงตัว ไม่จำกัดอยู่แค่รูปแบบเดิมๆ     2. ความเชี่ยวชาญในการเลือกใช้เครื่องมือ (Tool Selection): ผู้เรียนสามารถตัดสินใจเลือกเทคนิค AI ที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของงานได้ (เช่น เลือกเครื่องมือทำสไลด์ หรือ เครื่องมือทำภาพ)     3. การพัฒนาคุณภาพงานผ่านการระดมสมอง: กระบวนการกลุ่มและการรับ Feedback ช่วยยกระดับคุณภาพของสื่อให้มีความสมบูรณ์และตอบโจทย์ผู้เรียนได้ดียิ่งขึ้น

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบให้เป็นลักษณะ "ฟัง-ฝึก-ทำ-นำเสนอ" โดยแบ่งเป็น 4 ระยะหลัก: 1. ระยะการปูพื้นฐาน (Foundation): บรรยายเรื่องการจัดการฐานข้อมูลจำลอง (Canva Code) เพื่อเตรียมความพร้อมด้านข้อมูล 2. ระยะฝึกทักษะเฉพาะด้าน (Skill Development): เป็นการฝึกปฏิบัติการ (Workshop) แบ่งกลุ่มย่อย 6 กลุ่ม โดยมีวิทยากรประจำกลุ่มคอยดูแลครอบคลุมหัวข้อ:     - การออกแบบระบบห้องเรียนอัจฉริยะ (Class Tools)     - การใช้ AI จัดทำระบบประเมินผลและมอบเกียรติบัตร (Badge)     - การสร้างฐานข้อมูลเพื่อการศึกษาและการพัฒนาระบบสนับสนุนการศึกษา 3. ระยะการบูรณาการ (Integration): การฝึกปฏิบัติเชื่อมโยงระบบต่างๆ ที่เรียนมาเข้าด้วยกันให้เป็น "1 Project" 4. ระยะการนำเสนอและประเมินผล (Evaluation): การนำเสนอ Mini Project และการรับ Feedback จากวิทยากรและเพื่อนร่วมอบรม

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้จากการอบรม (Output) คือสิ่งที่ผู้เข้าอบรมสร้างขึ้นได้จริงทันทีเมื่อจบโครงการ:     - ระบบห้องเรียนอัจฉริยะ: เครื่องมือหรือ Platform สำหรับจัดการเรียนการสอน (Class Tools)     - ระบบประเมินผล AI: ระบบอัตโนมัติที่สามารถออก Badge หรือเกียรติบัตรออนไลน์ได้     - ฐานข้อมูลการศึกษา: ชุดข้อมูลที่จัดระเบียบแล้วพร้อมใช้งานในระบบสนับสนุนการศึกษา     - ชิ้นงานบูรณาการ (1 Project / Mini Project): โครงงานต้นแบบที่รวมเอาเทคโนโลยีต่างๆ มาแก้ปัญหาหรือใช้งานในบริบทการศึกษาจริง

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง (Outcome) คือการเปลี่ยนแปลงหรือประโยชน์ที่เกิดขึ้นในระยะยาว:     - ทักษะดิจิทัลเชิงรุก (Active Digital Skills): ผู้เข้าอบรมสามารถประยุกต์ใช้ AI และเครื่องมือดิจิทัลในการทำงานสายการศึกษาได้อย่างเชี่ยวชาญ     - การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: ลดภาระงานเอกสาร (เช่น การออกเกียรติบัตรหรือตรวจงาน) ด้วยระบบอัตโนมัติ     - นวัตกรรมการเรียนรู้: เกิดรูปแบบการเรียนการสอนใหม่ๆ ที่ทันสมัยและตอบโจทย์ผู้เรียนในยุคดิจิทัล     - เครือข่ายวิชาการ: เกิดการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ผ่านการทำงานกลุ่มและการรับ Feedback ระหว่างผู้เข้าร่วมและผู้ทรงคุณวุฒิ

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบมาอย่างเป็นระบบ โดยใช้หลักการจาก ทฤษฎีสู่การปฏิบัติจริง แบ่งเป็น 4 ระยะหลัก: ระยะที่ 1: การปูพื้นฐานทางทฤษฎี (Foundational Lecture)     - บรรยายเรื่องการเรียนรู้แบบ Active, Interactive และ Collaborative เพื่อให้ผู้เข้ารับการอบรมเข้าใจเป้าหมายของการใช้เทคโนโลยีในการจัดการเรียนการสอน ระยะที่ 2: การแนะนำเครื่องมือ (Tool Exploration)     - แนะนำเครื่องมือยอดนิยม เช่น ClassPoint, Padlet, Mentimeter, Jamboard และ Canva Code เพื่อให้เห็นภาพรวมของศักยภาพในแต่ละโปรแกรม ระยะที่ 3: การฝึกปฏิบัติเชิงลึก (Hands-on Workshops)     - แบ่งกลุ่มย่อยเพื่อฝึกปฏิบัติจริง (6 กลุ่ม) โดยมีวิทยากรประจำกลุ่มคอยดูแลอย่างใกล้ชิด ครอบคลุมการสร้างสื่อ การออกแบบ UI/UX และการเขียนเงื่อนไขเบื้องต้นในเกม ระยะที่ 4: การสรุปและแลกเปลี่ยน (Reflective Practice)     -การสรุปการเรียนรู้และแลกเปลี่ยนไอเดียการประยุกต์ใช้ในห้องเรียนจริง เพื่อต่อยอดสู่การใช้งานที่ยั่งยืน

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้จากการอบรม (Outputs) ผู้เข้ารับการอบรมจะได้รับ "ชิ้นงาน" หรือ "สื่อการสอน" ที่พร้อมใช้งาน ดังนี้:     - ชุดสื่อ Interactive: กิจกรรมตอบคำถามผ่าน ClassPoint ใน PowerPoint     - กระดานแชร์ไอเดีย: บอร์ด Padlet สำหรับการทำงานร่วมกันของนักเรียน     - ระบบโหวต/ระดมสมอง: กิจกรรม Real-time feedback ผ่าน Mentimeter     - ชิ้นงานกราฟิกกิจกรรม: บอร์ดกิจกรรมกลุ่มใน Jamboard     - นวัตกรรมเกมการศึกษา: เกมคำถามแบบสุ่ม (Random Question) และเกมที่มีเงื่อนไข (Score, Feedback) ที่พัฒนาด้วย Canva Code

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง (Outcomes)     - ทักษะดิจิทัล (Digital Literacy): ผู้เข้าอบรมสามารถใช้เครื่องมือ EdTech หลากหลายรูปแบบได้อย่างชำนาญ     - การปรับเปลี่ยนวิธีการสอน (Pedagogical Shift): ครูเปลี่ยนจากผู้สอนหน้าชั้น (Lecturer) มาเป็นผู้อำนวยความสะดวก (Facilitator) ที่ใช้สื่อเชิงรุกในการดึงดูดความสนใจนักเรียน     - การเพิ่มการมีส่วนร่วม (Student Engagement): ห้องเรียนจะมีความสนุกสนานและมีปฏิสัมพันธ์มากขึ้น ผ่านเกมและกิจกรรมที่ออกแบบมาโดยเฉพาะ     - เครือข่ายวิชาชีพ (Professional Network): เกิดการแลกเปลี่ยนแนวคิดระหว่างผู้เข้าอบรมและวิทยากรผู้เชี่ยวชาญทั้ง 6 กลุ่ม

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการถูกออกแบบให้เป็นการเรียนรู้เชิงปฏิบัติการ (Workshop) โดยแบ่งเป็น 4 ระยะหลักในแต่ละวัน: 1. ระยะการปูพื้นฐาน (08.00 – 09.00 น.): บรรยายทฤษฎีและเทคนิคการสร้างสื่อ (Graph/Mind Map) ให้ดูเป็นมืออาชีพโดยใช้เครื่องมือ AI 2. ระยะฝึกปฏิบัติเข้มข้น (09.00 – 12.00 น. และ 13.00 – 14.00 น.): ผู้เข้าอบรมแยกกลุ่มปฏิบัติงานตามความดูแลของวิทยากรประจำกลุ่ม เพื่อทดลองใช้เครื่องมือ AI สร้างชิ้นงานจริง 3. ระยะการผลิตชิ้นงานต่อเนื่อง (11.00 - 12.00 น. ของวันที่สอง): มีการเน้นย้ำการใช้เครื่องมือ AI ในระดับที่ซับซ้อนขึ้นเพื่อต่อยอดชิ้นงาน 4. ระยะการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ (14.00 – 17.00 น.): นำเสนอผลงานของแต่ละกลุ่ม เพื่อแลกเปลี่ยนไอเดียและรับข้อเสนอแนะ (Feedback) จากวิทยากรและเพื่อนร่วมอบรม

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตจากการอบรม (Outputs) คือ สิ่งที่ได้ออกมาเป็นรูปธรรมทันทีหลังจบการอบรม:     - สื่อนำเสนอรูปแบบ Graph: ข้อมูลเชิงโครงสร้างหรือสถิติที่ถูกแปลงเป็นกราฟที่สวยงามและสื่อความหมายชัดเจนด้วย AI (จากวันแรก)     - สื่อนำเสนอรูปแบบ Mind Map: แผนผังความคิดที่จัดระเบียบข้อมูลซับซ้อนให้เข้าใจง่าย ซึ่งสร้างขึ้นด้วยระบบ AI (จากวันที่สอง)     - ชิ้นงานที่ผ่านการปรับปรุง: ผลงานที่ได้รับการแก้ไขและพัฒนาตาม Feedback ของผู้เชี่ยวชาญในห้องอบรม

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcomes) คือ ประโยชน์หรือทักษะที่เกิดขึ้นกับตัวผู้เข้าอบรม:     - ทักษะการใช้เครื่องมือ AI (AI Literacy): ผู้เข้าอบรมสามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI สมัยใหม่ในการผลิตสื่อได้อย่างชำนาญ     - ประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้น: ลดระยะเวลาในการออกแบบและจัดทำสื่อนำเสนอ แต่ได้คุณภาพงานในระดับมืออาชีพ     - การจัดระเบียบความคิดที่เป็นระบบ: ความสามารถในการย่อยข้อมูลจำนวนมากมานำเสนอเป็นภาพ (Visual Communication) ผ่าน Graph และ Mind Map     - มาตรฐานการนำเสนอแบบมืออาชีพ: ยกระดับมาตรฐานการนำเสนอข้อมูลขององค์กรหรือหน่วยงานให้มีความน่าสนใจและทันสมัย

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกแบ่งออกเป็น 4 ระยะหลัก เพื่อพัฒนาทักษะจากพื้นฐานไปสู่การประยุกต์ใช้จริง: ระยะที่ 1: การปูพื้นฐานและเตรียมเนื้อหา     - เรียนรู้การใช้ AI ช่วยจัดทำตำราและชุดการเรียนรู้     - เทคนิคการจัดรูปแบบเนื้อหา (Content Formatting) ให้เหมาะสมกับบริบทของผู้เรียน

ระยะที่ 2: การพัฒนาทักษะวิชาการเชิงลึก     - การใช้ AI ช่วยในงานวิจัยเชิงการศึกษา     - การฝึกใช้ AI วิเคราะห์บทความและวิจัย (Paper Analysis)     - การใช้ AI ช่วยเขียนอ้างอิงและบรรณานุกรมอย่างถูกต้องตามหลักวิชาการ

ระยะที่ 3: การสร้างนวัตกรรมและการสังเคราะห์     - การวางแผนโครงร่างนวัตกรรมการเรียนรู้ (Learning Innovation Blueprint)     - การใช้ AI ช่วยสังเคราะห์วรรณกรรม (Literature Synthesis) เพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่

ระยะที่ 4: การสรุปและวางแผนพัฒนาตนเอง     - การออกแบบแผนการพัฒนาตนเอง (Individual Development Plan) ด้วย AI     - การสรุปผลการเรียนรู้จากการปฏิบัติจริง

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตจากการอบรม (Outputs) คือ "ชิ้นงาน" หรือสิ่งที่ผู้เข้าอบรมจะได้รับทันทีเมื่อจบโครงการ     - ร่างตำรา/ชุดการเรียนรู้: ที่ผ่านการช่วยเรียบเรียงและจัดรูปแบบโดย AI     - รายการอ้างอิงและบรรณานุกรม: ที่ถูกต้องตามรูปแบบมาตรฐานวิชาการ     - ร่างโครงร่างนวัตกรรม (Proposal/Draft): แผนการสร้างนวัตกรรมทางการศึกษา     - รายงานการวิเคราะห์/สังเคราะห์วรรณกรรม: สรุปสาระสำคัญจากบทความวิจัยที่เกี่ยวข้อง     - แผนพัฒนาตนเอง (ID Plan): แผนงานรายบุคคลเพื่อการพัฒนาทักษะในอนาคต

ผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้รับ (Outcomes) คือ "การเปลี่ยนแปลง" หรือประโยชน์ที่จะเกิดขึ้นในระยะยาว:     - Productivity: ครูและบุคลากรทางการศึกษาสามารถผลิตผลงานทางวิชาการได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยมี AI เป็นผู้ช่วย     - Accuracy & Quality: ผลงานวิชาการมีความถูกต้องในการอ้างอิง และมีเนื้อหาที่ทันสมัยผ่านการวิเคราะห์ด้วยเทคโนโลยี AI     - Innovation Mindset: ผู้เข้าอบรมมีทักษะในการวางแผนและสร้างสรรค์นวัตกรรมการเรียนรู้ใหม่ๆ ที่ตอบโจทย์ผู้เรียนในยุคดิจิทัล     - Self-Directed Learning: ผู้เข้าอบรมสามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือในการเรียนรู้และพัฒนาตนเองได้อย่างต่อเนื่อง (Lifelong Learning)

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการถูกแบ่งออกเป็น 2 ระยะหลัก เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจทั้งภาคทฤษฎีและปฏิบัติ: ระยะที่ 1: การปูพื้นฐานและทฤษฎี (Lecture & Concepts)     - การสร้างความเข้าใจพื้นฐาน: บรรยายเรื่อง AI สำหรับงานภาพ, คณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง และพื้นฐาน Computer Vision     - เจาะลึกเทคนิคเฉพาะทาง: บรรยายความสำคัญของ Image Classification (การจำแนกภาพ) และแนวคิดการประยุกต์ใช้ Object Detection (การตรวจจับวัตถุ) ในเชิงการศึกษา

ระยะที่ 2: การฝึกปฏิบัติเชิงลึก (Hands-on Workshop)     - การเตรียมข้อมูล (Data Preparation): ฝึกการสร้างและจัดการ Bounding Box สำหรับภาพที่มีวัตถุหลายชิ้น (Annotation)     - การใช้งานเครื่องมือ AI: ฝึกปฏิบัติการใช้แพลตฟอร์ม Landing AI ในการทำ Image Classification     - การฝึกสอนโมเดล (Model Training): ลงมือฝึกโมเดล Object Detection ด้วย Landing AI โดยมีการแบ่งกลุ่มย่อยเพื่อการดูแลอย่างใกล้ชิดจากวิทยากรผู้เชี่ยวชาญ

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิต (Output) สิ่งที่เกิดขึ้นทันทีหลังสิ้นสุดการอบรม:     - Dataset ที่ผ่านการ Label: ชุดข้อมูลภาพที่ได้รับการทำ Bounding Box และระบุประเภทอย่างถูกต้อง     - AI Models: โมเดล AI ต้นแบบ (Prototype) สำหรับการจำแนกภาพ (Classification) และการตรวจจับวัตถุ (Object Detection) ที่สร้างขึ้นจากโปรแกรม Landing AI     - ชิ้นงาน Workshop: ผลการทดสอบโมเดลเบื้องต้นที่แสดงค่าความแม่นยำจากการฝึกปฏิบัติในห้องเรียน

ผลลัพธ์ (Outcome) ประโยชน์และทักษะที่ผู้เข้าอบรมได้รับ:     - ทักษะการใช้เครื่องมือ: ผู้เข้าอบรมสามารถใช้งานแพลตฟอร์ม Landing AI เพื่อสร้างโซลูชันด้าน Computer Vision ได้ด้วยตัวเอง     - ความเข้าใจเชิงเทคนิค: เข้าใจกระบวนการทำงานของ AI ตั้งแต่โครงสร้างคณิตศาสตร์ไปจนถึงการนำไปประยุกต์ใช้จริง     - การต่อยอดในวิชาชีพ: สามารถนำความรู้เรื่อง Object Detection ไปประยุกต์ใช้ในโครงการวิจัย การเรียนการสอน หรือการทำงานในสายงานเทคโนโลยีภาพได้

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบมาให้ไต่ระดับจากการปูพื้นฐานความเข้าใจ ไปสู่การฝึกทักษะเฉพาะด้าน และจบด้วยการประยุกต์ใช้ในสถานการณ์จำลอง โดยมีขั้นตอนดังนี้: ขั้นที่ 1: การปูพื้นฐานทางเทคนิค (Foundation Lecture)บรรยายเรื่องการนำ AI Model (จาก Landing AI) ไปใช้งานจริงบรรยายแนวคิดของ Endpoint และ REST API เพื่อให้เข้าใจการเชื่อมต่อข้อมูล ขั้นที่ 2: การฝึกปฏิบัติการเชื่อมต่อระบบ (Low Code Integration)การฝึกเชื่อมต่อระบบด้วยเครื่องมือ Low Code เพื่อลดความซับซ้อนในการเขียนโปรแกรม ขั้นที่ 3: การประมวลผลข้อมูลและจัดการเอกสาร (Data & Document Processing)ฝึกกระบวนการนำเข้า PDF  แปลงเป็นเวกเตอร์ (Vectorization) เพื่อนำไปตอบคำถามร่วมกับวิทยากร (ลักษณะของ RAG - Retrieval-Augmented Generation) ขั้นที่ 4: การพัฒนาและทดสอบระบบสื่อสาร (API Development & Testing)ฝึกสร้างและทดสอบ API ด้วย Python หรือ Postman เพื่อให้มั่นใจว่าระบบสามารถรับ-ส่งข้อมูลได้ถูกต้องขั้นที่ 5: การประยุกต์ใช้ในสถานการณ์จริง (Scenario Simulation)จำลองการใช้งาน AI ในการตรวจสอบภาพจริง เพื่อทดสอบความแม่นยำและการใช้งานในเชิงปฏิบัติ

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตจากการอบรม (Outputs) สิ่งที่จะได้รับทันทีหลังจบการอบรม:     - Workflow การใช้งาน AI: ขั้นตอนการนำ Model ไปใช้งานจริงที่เป็นรูปธรรม     - API Endpoints: ชุดคำสั่ง API ที่ถูกสร้างขึ้นและผ่านการทดสอบด้วย Python หรือ Postman     - Vector Database/Index: ข้อมูลจากเอกสาร PDF ที่ถูกแปลงเป็นรูปแบบเวกเตอร์พร้อมสำหรับการค้นหาและตอบคำถาม

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcomes) ประโยชน์และทักษะที่ผู้เข้าอบรมจะได้รับ:     - ทักษะการบูรณาการ AI: สามารถเชื่อมโยง AI Model เข้ากับระบบงานเดิมผ่าน API ได้อย่างมีประสิทธิภาพ     - ความสามารถในการจัดการ Data Pipeline: เข้าใจกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบ (PDF) ให้เป็นข้อมูลที่ AI เข้าใจ     - การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: สามารถใช้เครื่องมือ Low Code เพื่อสร้างโซลูชันด้าน AI ได้รวดเร็วกว่าการเขียน Code แบบดั้งเดิม     - ความพร้อมในการแก้ปัญหาจริง: มีทักษะในการวิเคราะห์และตรวจสอบภาพจริงด้วย AI ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดในงานสายอุตสาหกรรม การตรวจสอบ หรือการควบคุมคุณภาพได้

กิจกรรมที่ทำ

การอบรมถูกแบ่งออกเป็น 2 วัน โดยเน้นการปูพื้นฐานทฤษฎีในช่วงเช้าและฝึกปฏิบัติเข้มข้นในช่วงบ่าย ดังนี้: วันแรก: การสร้างรากฐานและระบบอัตโนมัติ (Foundation & Automation)     - ช่วงเช้า (บรรยาย): ทำความเข้าใจแนวคิด Local LLM (เช่น LLaMA3), พื้นฐานเครื่องมือ n8n และการออกแบบ Workflow แบบ Low Code     - ช่วงสาย-บ่าย (ปฏิบัติ): การติดตั้งและใช้งาน Ollama เพื่อรันโมเดลภาษาในเครื่องตัวเอง การทดลองใช้งานโมเดล LLM เบื้องต้น การสร้าง Workflow อัตโนมัติขั้นต้นบน n8n

วันที่สอง: การจัดการความรู้และการประยุกต์ใช้ (Knowledge Integration & Deployment)     - ช่วงเช้า (บรรยาย): เรียนรู้เทคนิค RAG (Retrieval-Augmented Generation) และความสำคัญของ Vector Database     - ช่วงสาย (ปฏิบัติ): การแปลงเอกสารทั่วไปให้กลายเป็นฐานข้อมูลความรู้ที่ AI สามารถค้นหาและอ้างอิงได้     - ช่วงบ่าย (ปฏิบัติ): การทดสอบระบบตอบคำถามจากเอกสารเฉพาะทาง (เช่น คู่มือครู หรือระเบียบโรงเรียน) การเชื่อมต่อระบบทั้งหมดเข้ากับ Discord เพื่อสร้าง Chat Bot ที่ใช้งานได้จริง

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้จากการอบรม (Outputs) คือสิ่งที่ผู้เข้าอบรม "สร้างขึ้นมาได้จริง" หลังจบโครงการ:     - Local AI System: ระบบ LLM (Ollama) ที่ติดตั้งและทำงานบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล     - Automation Workflows: ชุดคำสั่งอัตโนมัติบน n8n ที่เชื่อมโยงการทำงานระหว่างเครื่องมือต่างๆ     - Knowledge Base: ฐานข้อมูลความรู้แบบ Vector ที่แปลงมาจากเอกสาร PDF หรือคู่มือ (Document-to-Knowledge)     - Custom Chat Bot: แชทบอทบน Discord ที่สามารถตอบคำถามโดยอ้างอิงข้อมูลจากฐานความรู้เฉพาะด้านได้อย่างแม่นยำ

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcomes) คือ "ประโยชน์หรือทักษะ" ที่เกิดกับผู้เข้าอบรมและองค์กร:     - Data Privacy: ความสามารถในการใช้งาน AI ระดับสูงโดยไม่ต้องส่งข้อมูลออกนอกองค์กร (ผ่าน Local LLM)     - Operational Efficiency: ลดภาระงานรูทีนด้วยการใช้ Workflow Automation (n8n)     - Specialized AI Assistant: มีผู้ช่วยอัจฉริยะที่รอบรู้ในกฎระเบียบหรือข้อมูลเฉพาะของหน่วยงาน ช่วยลดเวลาในการค้นหาข้อมูลในเอกสารหนาๆ     - Technical Skill Upgrading: ผู้เข้าอบรมมีทักษะการเป็น AI Developer เบื้องต้นแบบ Low Code ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ต่อยอดในงานอื่นๆ ได้ทันที

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบมาให้ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานทางเทคนิค (AI/ML) ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในเชิงนวัตกรรม โดยแบ่งออกเป็นขั้นตอนหลักดังนี้:     - การปูพื้นฐานทฤษฎี: เริ่มต้นด้วยการบรรยายให้ความรู้ด้านเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น Neural Network, Machine Learning, Deep Learning และแนวคิดการสร้างนวัตกรรม (Innovative Thinking)     - การฝึกปฏิบัติการทางเทคนิค (Day 1): เน้นการลงมือทำจริงในวงจรการพัฒนาโมเดล AI ได้แก่     - การสอนโมเดล (Train the model)     - การนำโมเดลไปใช้งานจริง (Deploy model)     - การวัดประสิทธิภาพ (Evaluation)     - การพัฒนานวัตกรรม (Day 2): เน้นการนำเทคโนโลยีมาออกแบบเป็นชิ้นงานผ่านกระบวนการพัฒนาและออกแบบนวัตกรรม     - การนำเสนอ (Final Phase): การระดมสมองและนำเสนอแนวคิดนวัตกรรมต่อกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้ (Output) คือสิ่งที่เกิดขึ้นทันทีหลังจบการอบรม:     - โมเดลต้นแบบ (Machine Learning Model): ที่ผ่านการฝึกฝน ทดสอบ และพร้อมสำหรับการปรับใช้งาน (Deploy)     - ร่างโครงการนวัตกรรม: แนวคิดหรือโมเดลธุรกิจนวัตกรรมที่ผ่านการระดมสมองและออกแบบตามกระบวนการ     - แผนการวัดผล: เกณฑ์การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่สร้างขึ้น

ผลลัพธ์ที่ได้รับ (Outcome) คือผลประโยชน์หรือความสามารถที่ผู้เข้าอบรมได้รับ:     - ทักษะการเป็นนักพัฒนาระบบ AI: ผู้เข้าร่วมสามารถเข้าใจและลงมือสร้างโมเดลเรียนรู้ของเครื่องได้ครบวงจร (End-to-End)     - ทักษะการคิดเชิงนวัตกรรม: ความสามารถในการเชื่อมโยงเทคโนโลยี AI เข้ากับปัญหาจริงเพื่อสร้างทางออกใหม่ๆ (Innovative Solutions)     - เครือข่ายความร่วมมือ: การได้ทำงานร่วมกับวิทยากรผู้เชี่ยวชาญและทีมที่ปรึกษา (Mentor) ในแต่ละกลุ่มย่อย

กิจกรรมที่ทำ

กิจกรรมที่ 2 "ศึกษาดูงานทางด้านเทคโนโลยี" ระหว่างวันที่ 14-16 ตุลาคม 2568 สามารถสรุปขั้นตอนกระบวนการ ผลผลิต และผลลัพธ์ได้ดังนี้ครับ 1. ขั้นตอนกระบวนการ (Process) แบ่งออกเป็น 3 ระยะหลักตามกำหนดการเดินทาง: ระยะที่ 1: การเตรียมตัวและเดินทางเข้าสู่พื้นที่ (14 ต.ค. 68)     เดินทางจากมหาวิทยาลัยราชภัฏสงขลา มุ่งหน้าสู่กรุงเทพมหานคร เพื่อเตรียมความพร้อมในการเข้าศึกษาดูงานในวันถัดไป ระยะที่ 2: การศึกษาดูงานภาคสนาม (15 ต.ค. 68)     ช่วงเช้า (09.00 - 10.30 น.): ศึกษาดูงาน ณ บริษัท หัวเว่ย เทคโนโลยี (ประเทศไทย) จำกัด เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีอัจฉริยะ (Smart Technology)     ช่วงสาย (10.30 - 12.00 น.): ศึกษาดูงาน ณ บริษัท โทรคมนาคมแห่งชาติ จำกัด (มหาชน) เพื่อเรียนรู้ด้านโครงสร้างพื้นฐานและการสื่อสาร     ช่วงบ่าย (13.00 - 15.00 น.): ศึกษาดูงาน ณ บริษัท แอปเปิ้ล เซาท์เอเชีย (ประเทศไทย) จำกัด (สาขา ICONSIAM) เพื่อศึกษานวัตกรรมและเทคโนโลยีระดับโลก ระยะที่ 3: การสรุปบทเรียนและเดินทางกลับ (16 ต.ค. 68)     เดินทางออกจากที่พักในกรุงเทพมหานคร กลับสู่มหาวิทยาลัยราชภัฏสงขลา

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

1. ผลผลิต (Outputs)     1.1 การเข้าร่วมกิจกรรม (Participation): ผู้เข้าอบรมได้เข้าร่วมศึกษาดูงานครบทั้ง 3 ฐานการเรียนรู้หลัก (Huawei, NT, Apple ICONSIAM) ตามระยะเวลาที่กำหนด (3 วัน 2 คืน)     1.2 การฝึกอบรม (Training Delivered): เกิดการถ่ายทอดองค์ความรู้ใน 2 มิติสำคัญ:           - เทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure): 5G, AI Cloud และระบบโทรคมนาคม           - เทคโนโลยีเพื่อการศึกษา (EdTech): การใช้งานอุปกรณ์และแอปพลิเคชันของ Apple
2. ผลลัพธ์ (Outcomes) คือ การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับผู้เข้าร่วม (ความรู้, ทักษะ, ทัศนคติ) หลังจบกิจกรรม     2.1 ด้านองค์ความรู้และวิสัยทัศน์ (Knowledge & Vision)           - ความเข้าใจใน Digital Trend: ผู้เข้าอบรมมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับบทบาทของ 5G และ AI Cloud (จาก Huawei) และระบบเครือข่ายแห่งชาติ (จาก NT) ว่าจะเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการจัดการศึกษาในอนาคตได้อย่างไร           - การเปิดโลกทัศน์ (Exposure): ครูผู้สอนได้เห็นตัวอย่างจริงของการนำเทคโนโลยีระดับโลกมาใช้บริหารจัดการข้อมูลและการสื่อสาร ลดช่องว่างความเข้าใจระหว่าง "ทฤษฎี" และ "การใช้งานจริง"     2.2 ด้านทักษะและการประยุกต์ใช้ (Skills & Application)           - ทักษะการสร้างสรรค์นวัตกรรม (Creative Innovation): ผู้เข้าอบรมสามารถใช้งานเครื่องมือของ Apple สร้างสื่อการเรียนรู้ที่น่าสนใจและทันสมัยได้จริง           - ทักษะการวัดและประเมินผล (Evaluation Literacy): นี่คือจุดสำคัญของโครงการ ผู้เข้าอบรมไม่ได้เพียงแค่นำเทคโนโลยีไปใช้ แต่มีความสามารถในการ "ออกแบบตัวชี้วัด" เพื่อประเมินว่าเทคโนโลยีที่นำไปใช้นั้น
               สร้างผลสัมฤทธิ์ที่ดีขึ้นกับนักเรียนจริงหรือไม่ (Evidence-based approach)     2.3 ด้านเจตคติและเครือข่าย (Attitude & Network)           - แรงบันดาลใจ (Inspiration): เกิดแรงกระตุ้นในการปรับเปลี่ยนห้องเรียน (Classroom Transformation) ให้ทันสมัย           - เครือข่ายความร่วมมือ (Networking): เกิดการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ระหว่างครูผู้สอนด้วยกันเอง และการเชื่อมโยงกับภาคเอกชนชั้นนำ

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการอบรมถูกออกแบบตามลำดับการเรียนรู้แบบมีส่วนร่วม (Active Learning) โดยแบ่งเป็น 4 ระยะหลัก: ระยะที่ 1: การสร้างฐานความรู้ (Inspiration & Foundation)     - บรรยายสรุปการทบทวนองค์ความรู้จากกลุ่มเนื้อหาต่างๆ     - ปูพื้นฐานหลักการออกแบบผลงานดิจิทัล เพื่อให้เห็นภาพรวมก่อนลงมือทำ

ระยะที่ 2: การคัดเลือกและจัดรูปแบบ (Selection & Structuring)     - ฝึกปฏิบัติการคัดเลือกผลงานที่ดีที่สุด (Best Work Selection) เพื่อนำมาจัดทำ Portfolio     - ฝึกการจัดรูปแบบและวางโครงสร้าง Digital Portfolio ให้เป็นระบบ

ระยะที่ 3: การพัฒนาและสร้างสรรค์ (Creation & Professionalism)     - ฝึกปฏิบัติการออกแบบการนำเสนอ e-Portfolio ให้ดูเป็นมืออาชีพ     - เน้นเทคนิคการนำเสนอที่ดึงดูดและสื่อสารศักยภาพของผู้ทำได้ชัดเจน

ระยะที่ 4: การประเมินและสะท้อนคิด (Evaluation & Reflection)     - กระบวนการให้ข้อมูลป้อนกลับ (Feedback) ทั้งจากวิทยากรและเพื่อนร่วมอบรม (Peer & Trainer)     - การปรับปรุงงานตามข้อเสนอแนะ และการวางแผนนำไปประยุกต์ใช้จริงในอนาคต

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตจากการอบรม (Outputs) สิ่งของหรือชิ้นงานที่ผู้เข้าอบรมสร้างขึ้นได้จริงหลังจบโครงการ:     - คลังผลงานที่ผ่านการคัดเลือก: รายการผลงานระดับ "Best Work" ที่สะท้อนศักยภาพสูงสุด     - Digital Portfolio: แฟ้มสะสมผลงานในรูปแบบดิจิทัลที่จัดวางองค์ประกอบอย่างเป็นระบบ     - Professional e-Portfolio Presentation: รูปแบบการนำเสนอแฟ้มสะสมผลงานที่มีความสวยงามและเป็นมืออาชีพ     - Action Plan: แผนการดำเนินงานหรือแนวทางการนำ e-Portfolio ไปใช้ประโยชน์จริงในสายอาชีพหรือการเรียน

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcomes) การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับผู้เข้าอบรม:     - ทักษะดิจิทัล (Digital Literacy): มีทักษะในการใช้เครื่องมือดิจิทัลเพื่อการออกแบบและจัดการข้อมูล     - การคิดวิเคราะห์ (Critical Thinking): สามารถวิเคราะห์และคัดเลือกผลงานที่โดดเด่นของตนเองได้อย่างมีหลักการ     - ความมั่นใจในการนำเสนอ: มีความพร้อมในการสื่อสารตัวตนและผลงานต่อสาธารณะหรือผู้ว่าจ้าง     - วงจรการพัฒนาต่อเนื่อง: เกิดกระบวนการเรียนรู้จากการรับฟังคำติชม (Growth Mindset) และนำไปปรับปรุงงานให้ดีขึ้น

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการเน้นการเปลี่ยนข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้กลายเป็นสารสนเทศที่เข้าใจง่าย: 1. ขั้นการสรุปเนื้อหาอัจฉริยะ (AI Summarization): เรียนรู้การใช้ AI (เช่น ChatGPT, Claude) ในการอ่านไฟล์เอกสารงานวิจัยหรือผลการเรียนของนักเรียนที่มีความยาว       - การใช้ Prompt เพื่อดึงเฉพาะประเด็นสำคัญ (Key Findings) มาจัดทำเป็นร่างรายงานสรุป

1. ขั้นการวิเคราะห์และเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพ (AI Data Visualization):       - การนำข้อมูลสรุปที่เป็นตัวเลขหรือประเด็นเชิงคุณภาพ มาใช้ AI (เช่น AI ใน Canva, Gamma หรือ ChatGPT Data Analyst) เพื่อออกแบบกราฟและแผนภูมิ       - การเลือกประเภทกราฟที่เหมาะสมกับข้อมูล (เช่น กราฟแท่งแสดงคะแนนพัฒนาการ, กราฟวงกลมแสดงพฤติกรรม)

2. ขั้นการจัดทำรายงานฉบับสมบูรณ์ (Reporting):     -การนำข้อความสรุปและกราฟมาจัดลงในเทมเพลตรายงานที่สวยงามและเป็นมืออาชีพ

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตที่ได้จากการอบรม (Outputs)     - รายงานสรุปผล (Executive Summary Report): รายงานความยาว 1-2 หน้าที่สรุปเนื้อหาสำคัญจากข้อมูลจำนวนมากได้อย่างครบถ้วน     - ชุดสารสนเทศกราฟิก (Visual Dashboard/Graphs): แผนภูมิหรือกราฟที่แสดงผลลัพธ์จากการสอนหรือการวิจัย ซึ่งสร้างขึ้นโดย AI     - สไลด์นำเสนอเชิงข้อมูล (Data-Driven Presentation): สไลด์ที่เน้นการใช้ภาพและกราฟสื่อความหมาย แทนการใช้ข้อความจำนวนมาก

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcomes)     - Decision Making: ผู้บริหารหรือผู้ที่เกี่ยวข้องสามารถตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้นจากรายงานสรุปและกราฟที่ดูง่าย     - Data Literacy & AI Skills: ครูมีทักษะในการจัดการข้อมูล (Data Management) และการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อทุ่นแรงในการทำเอกสารธุรการและงานวิชาการ     - Accuracy & Insight: ลดข้อผิดพลาดในการสรุปข้อมูลด้วยตนเอง และได้มุมมองใหม่ๆ (Insights) จากการที่ AI ช่วยวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูล

กิจกรรมที่ทำ

ขั้นตอนกระบวนการอบรม (Process) การอบรมถูกแบ่งออกเป็น 2 วัน โดยเน้นการปูพื้นฐานทางทฤษฎีก่อนนำไปสู่การปฏิบัติจริง ดังนี้: วันที่ 1: การสร้างองค์ความรู้และเครื่องมือ     - ช่วงเช้า: บรรยายเรื่องแนวคิด หลักการประเมินผลลัพธ์การเรียนรู้ และเทคนิคการสร้างเครื่องมือวัดผลที่หลากหลาย     - ช่วงบ่าย: ต่อเนื่องเรื่องการสร้างเครื่องมือวัดผล และปิดท้ายด้วยการบรรยายเรื่องการสื่อสารผลการพัฒนาและผลลัพธ์ที่ได้

วันที่ 2: การประยุกต์ใช้และการฝึกปฏิบัติเชิงลึก     - ช่วงเช้า: บรรยายทบทวนเรื่องการสื่อสารผลฯ และเจาะลึกเรื่องการออกแบบและใช้เครื่องมือวัดผล     - ช่วงบ่าย: กิจกรรมฝึกปฏิบัติการ (Workshop) โดยแบ่งกลุ่มผู้เข้ารับการอบรมออกเป็น 5 กลุ่ม เพื่อออกแบบและทดลองใช้เครื่องมือวัดผล โดยมีอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญประจำกลุ่มให้คำแนะนำอย่างใกล้ชิด

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิตจากการอบรม (Output) สิ่งที่เป็นรูปธรรมที่เกิดขึ้นทันทีหลังจบการอบรม ได้แก่:     - เครื่องมือวัดและประเมินผล: ชุดเครื่องมือที่ผู้เข้าร่วมอบรมร่วมกันออกแบบ (เช่น แบบประเมินทักษะปฏิบัติ, เกณฑ์การให้คะแนน หรือ Rubrics)     - แผนการสื่อสารผลการเรียนรู้: แนวทางหรือรูปแบบการรายงานผลการพัฒนาผู้เรียนที่ชัดเจน     - บุคลากรที่มีทักษะ: ผู้เข้าร่วมอบรมมีความรู้ความเข้าใจในการประยุกต์ใช้ IoT และ AI เพื่อสร้างนวัตกรรมการศึกษาในการวัดผล

ผลลัพธ์ที่ได้ (Outcome) ประโยชน์ที่คาดว่าจะเกิดขึ้นจากการนำความรู้ไปใช้ในระยะยาว:     - ความแม่นยำในการวัดผล: สามารถประเมินผลลัพธ์การเรียนรู้จากการปฏิบัติจริงของนักศึกษาได้อย่างถูกต้องและเป็นธรรม     - การพัฒนานวัตกรรมการสอน: เกิดการบูรณาการเทคโนโลยีอัจฉริยะ (IoT และ AI) เข้ามาช่วยในกระบวนการตรวจสอบและประเมินผลการเรียนรู้     - ยกระดับคุณภาพการศึกษา: ผู้เรียนได้รับการสะท้อนกลับ (Feedback) ที่มีประสิทธิภาพ นำไปสู่การปรับปรุงทักษะและการเรียนรู้ที่ตรงจุดตามเป้าหมายของโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่

กิจกรรมที่ทำ

กระบวนการแบ่งออกเป็น 2 วัน โดยเน้นการเปลี่ยนผ่านจากภาคทฤษฎีสู่การลงมือปฏิบัติจริงและการประเมินผล: ขั้นที่ 1: การสร้างองค์ความรู้ (Knowledge Building)           - บรรยายเรื่องการวิเคราะห์และการจัดทำรายงาน เพื่อวางพื้นฐานความเข้าใจในการรวบรวมข้อมูล

ขั้นที่ 2: การฝึกปฏิบัติเชิงลึก (Hands-on Practice)           - แบ่งกลุ่มฝึกปฏิบัติการออกแบบการจัดทำรายงาน โดยมีวิทยากรประจำกลุ่มคอยให้คำแนะนำ (Coaching) อย่างใกล้ชิดตลอดทั้งวัน

ขั้นที่ 3: การนำเสนอและประเมินผล (Presentation & Evaluation)           - นำเสนอผลงานวิชาชีพต่อกลุ่มเป้าหมาย โดยมีผู้ทรงคุณวุฒิภายนอกร่วมตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะเพื่อการปรับปรุง

ขั้นที่ 4:  การสรุปแConclusion)           - สรุปผลสำเร็จของโครงการ และพิธีมอบประกาศนียบัตรโดยอธิการบดีมหาวิทยาลัยราชภัฏสงขลา

ผลผลิต/ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น

ผลผลิต (Output) สิ่งที่ได้รับทันทีหลังสิ้นสุดการอบรม:           - รายงานผลงานวิชาชีพ: ชิ้นงานการออกแบบรายงานที่ผ่านการวิเคราะห์และจัดทำขึ้นโดยผู้เข้าอบรม           - ข้อเสนอแนะจากผู้เชี่ยวชาญ: ข้อมูลป้อนกลับ (Feedback) เชิงวิชาการจากผู้ทรงคุณวุฒิ 3 ท่าน เพื่อนำไปพัฒนาต่อยอด           - บุคลากรที่ผ่านการอบรม: ผู้เข้าร่วมได้รับประกาศนียบัตรรับรองความรู้ความสามารถในด้านการประเมินและตรวจสอบผลลัพธ์การเรียนรู้

ผลลัพธ์ (Outcome) ประโยชน์หรือการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในระยะยาว:     - ทักษะการบูรณาการเทคโนโลยี: ผู้เข้าอบรมสามารถประยุกต์ใช้ IoT และ AI ในการพัฒนานวัตกรรมทางการศึกษาและสื่อการสอนดิจิทัลได้อย่างเป็นรูปธรรม     - มาตรฐานการประเมินผล: เกิดระบบการตรวจสอบผลลัพธ์การเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพและเป็นมาตรฐานสากลตามกรอบโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่     - คุณภาพการศึกษา: บัณฑิตและบุคลากรมีสมรรถนะที่ตอบโจทย์ความต้องการของอุตสาหกรรมหรือตลาดแรงงานสมัยใหม่