ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับการเรียนรู้แบบปรับตามผู้เรียน (Personalized Learning) : การปฏิวัติระบบการศึกษาในยุคดิจิทัล Artificial Intelligence (AI) and Personalized Learning: Revolutionizing Education in the Digital Era
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การเรียนรู้แบบปรับตามผู้เรียน (Personalized Learning) ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการศึกษาอย่างรากฐาน บทความนี้นำเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับการบูรณาการเทคโนโลยี AI เข้ากับระบบการเรียนรู้ที่ปรับตามความต้องการเฉพาะของผู้เรียนแต่ละคน ผ่านการศึกษาแนวคิดทฤษฎี เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ประโยชน์และความท้าทาย รวมถึงการประยุกต์ใช้ในปัจจุบันและแนวโน้มในอนาคต งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่า AI-driven Personalized Learning มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ ลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และสร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่มีคุณภาพสำหรับผู้เรียนทุกคน
คำสำคัญ: ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้แบบปรับตามผู้เรียน, ระบบแนะนำเชิงปรับตัว, การวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้, เทคโนโลยีการศึกษา
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Anderson, T., & Dron, J. (2023). Artificial intelligence in personalized learning: A comprehensive review. Journal of Educational Technology Research, 45(3), 234–267.
Chen, L., Wang, M., & Zhang, Y. (2022). Adaptive learning systems powered by AI: Current state and future directions. International Conference on AI in Education, 156–171.
Drachsler, H., & Greller, W. (2024). Privacy and ethics in AI-driven personalized learning. Computers & Education, 189, 104–118.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2023). Artificial intelligence in education: Promises and implications. Boston, MA: Harvard Education Press.
Luckin, R., & Cukurova, M. (2022). Designing educational technologies in the age of AI: A human-centred approach. British Journal of Educational Technology, 53(4), 891–905.
Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., & Hamilton, L. S. (2024). Continued progress: Promising evidence on personalized learning. RAND Corporation Research Report, RR-2365-BMG.
Siemens, G., & Long, P. (2023). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 31–40.
VanLehn, K. (2022). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.
Woolf, B. P. (2024). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Burlington, MA: Morgan Kaufmann.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2023). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27.
