https://ph05.tci-thaijo.org/index.php/TMDI th-TH วารสารการจัดการเทคโนโลยีและนวัตกรรมดิจิทัล https://ph05.tci-thaijo.org/index.php/TMDI/article/view/314 <p>การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาระบบ EDE สำหรับลงทะเบียนและติดตามสถานะเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ และ 2) ประเมินประสิทธิภาพของระบบที่พัฒนาขึ้น การวิจัยนี้เป็นการวิจัยและพัฒนา (Research and Development: R&amp;D) โดยใช้แนวคิดวงจรการพัฒนาระบบ (System Development Life Cycle : SDLC) เป็นกรอบดำเนินงาน กลุ่มตัวอย่างประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ จำนวน 3 คน และผู้ใช้งานระบบ จำนวน 30 คน ซึ่งได้มาจากการเลือกแบบเจาะจงและการเลือกแบบสะดวกตามลำดับ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือแบบประเมินประสิทธิภาพระบบแบบมาตราส่วนประมาณค่า 5 ระดับ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลการวิจัยพบว่า ระบบ EDE ที่พัฒนาขึ้นสามารถใช้งานได้จริง โดยมีฟังก์ชันสำคัญ ได้แก่ การลงทะเบียนเอกสาร การสร้าง QR Code และการติดตามสถานะแบบเรียลไทม์ผ่าน LINE LIFF ผลการประเมินประสิทธิภาพของระบบโดยรวมอยู่ในระดับมาก (x̄ = 4.41, S.D. = 0.35) โดยด้านการติดตามสถานะมีค่าเฉลี่ยสูงสุด (x̄ = 4.65, S.D. = 0.29) รองลงมาคือด้านการใช้งานระบบ ด้านการออกแบบระบบ และด้านความปลอดภัยของระบบ ตามลำดับ</p> <p>สรุปได้ว่า ระบบ EDE ที่พัฒนาขึ้นสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการเอกสาร ลดความล่าช้าในการดำเนินงาน ลดความเสี่ยงในการสูญหายของเอกสาร และสนับสนุนการดำเนินงานขององค์กรให้มีความโปร่งใสและตรวจสอบได้มากยิ่งขึ้น</p> ภาณุวัฒน์ ผลิผล ณัฐภัสสร เกียรติพีรติกุล นันทิยา ตันติดลธเนศ ลิขสิทธิ์ (c) 2026 คณะบริหารธุรกิจและเทคโนโลยีสารสนเทศ มทร.สุวรรณภูมิ https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 2026-09-16 2026-09-16 3 1 (มกราคม-มิถุนายน) 1 16 https://ph05.tci-thaijo.org/index.php/TMDI/article/view/344 <p>The rapid proliferation of the Internet of Things (IoT) and artificial<br />intelligence (AI) has driven a fundamental transition toward the Internet of<br />Behaviors (IoB), shifting passive data collection toward proactive,<br />personalized behavioral interventions. This systematic literature review<br />thoroughly analyzes empirical studies on AIoT-driven smart nudging, with<br />particular emphasis on its revolutionary applications in precision public health<br />and environmental sustainability. In accordance with PRISMA guidelines, a<br />concept-centric framework analysis was used to systematically combine<br />existing literature throughout application domains, underlying AI models, and<br />specific behavioral nudge patterns. This review proposes a "PerceptionCognition-Decision" closed-loop architecture that merges the Technology<br />Acceptance Model (TAM) with Nudge Theory to confront the persistent<br />intention-behavior gap. Thematic findings show the clinical and<br />environmental efficacy of Just-In-Time Adaptive Interventions (JITAIs) in<br />chronic disease management and caregiver support, as well as the<br />effectiveness of macro- and micro-level eco-nudging strategies implemented<br />in smart cities, commercial spaces, and online retail platforms to promote<br />green consumerism. Nevertheless, the unprecedented capabilities of the IoB<br />introduce substantial ethical vulnerabilities. This examination systematically<br />analyzes the negative implications of algorithmic hypernudging and<br />manipulative "sludge," and proposes advanced privacy-preserving<br />countermeasures, including federated learning, on-device contextual bandits,<br />and the deployment of AIoT as a pre-conscious "System 0" cognitive firewall<br />to defend user self-governance and agency. Ultimately, this review advocates<br />integrating rigorous net-impact accounting (Energy ROI) and highlights the<br />need for longitudinal validation. Nonetheless, several major limitations should<br />be noted. Many empirical studies in the field rely on short-term intervention<br />periods, which restricts the ability to assess durable habit formation and longlasting effects. Additionally, there is often a lack of geographic and<br />demographic diversity in study samples, which likely introduces bias and<br />limits the generalizability of findings. By explicitly acknowledging these<br />research constraints, this review clarifies the scope of the evidence and<br />highlights opportunities for future research. The review concludes that future<br />AIoT choice architectures must balance algorithmic efficacy with moral<br />transparency, privacy, and user-centered design to sustainably empower<br />society.</p> ณัฏฐ์ โอธนาทรัพย์ ลิขสิทธิ์ (c) 2026 คณะบริหารธุรกิจและเทคโนโลยีสารสนเทศ มทร.สุวรรณภูมิ https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 2026-09-16 2026-09-16 3 1 (มกราคม-มิถุนายน) 17 35