ระบบติดตามและประเมินผลโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่

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

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