การทรานส์ฟอร์มทุนมนุษย์หลายช่วงวัยเพื่อรองรับสังคมสูงวัย ด้วยการเพิ่มทักษะการเรียนรู้ตลอดชีวิตและขับเคลื่อนสู่ Silver Economy ผ่านแพลตฟอร์มการเรียนออนไลน์และปัญญาประดิษฐ์
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาความต้องการหลักสูตรผู้ประกอบการหลายช่วงวัย 2) เพื่อพัฒนาหลักสูตรผู้ประกอบการหลายช่วงวัยโดยใช้แพลตฟอร์มออนไลน์และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) 3) เปรียบเทียบรูปแบบการเรียนบนแพลตฟอร์มออนไลน์ โดยไม่มีการใช้ AI กับการเรียนแบบ แพลตฟอร์มออนไลน์ ซึ่งมีการใช้ AI ร่วมด้วย เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บข้อมูล ประกอบด้วยแบบสอบถามและแบบทดสอบ ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ข้อที่ 3 โดยใช้ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน t-test, One-way ANOVA, Paired–Sample t-test, แบบจำลองโลจิต กลุ่มตัวอย่างจำนวน 759 ราย จาก 6 กลุ่มอายุ ได้แก่ 1) 20-29 ปี 2) 30-39 ปี 3) 40-49 ปี 4) 50-59 ปี 5) 60-69 ปี 6) อายุ 70 ปีขึ้นไป และจาก 5 ประเภทกลุ่มอาชีพ ได้แก่ 1) อุตสาหกรรมการผลิต 2) อุตสาหกรรมการค้า 3) อุตสาหกรรมบริการ 4) วิสาหกิจชุมชน 5) อื่นๆ โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่าง ระยะเวลาที่ใช้ในการทดลองใช้หลักสูตร 1 ปี ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1) ความต้องการหลักสูตรผู้ประกอบการหลายช่วงวัย ต้องการแสวงหาความรู้เพิ่มเติม (ร้อยละ 25.91) รองลงมา ได้แก่ ต้องการเพิ่มความรู้และทักษะสำหรับการทำงานยุคใหม่ (ร้อยละ 19.09) และต้องการนำความรู้มาใช้ในการปรับปรุงธุรกิจของตนเอง/ที่ทำงาน (ร้อยละ 18.32) ตามลำดับ 2) หลักสูตรผู้ประกอบการหลายช่วงวัยที่พัฒนาขึ้น ประกอบด้วย4 ชุดวิชา ได้แก่ นวัตกรรม/ธุรกิจและเทคโนโลยี การบริหารโรงงาน/การผลิตและซ่อมบำรุง การบริหารโลจิสติกส์และซัพพลายเชน และ การบริหารทรัพยากรมนุษย์ 3) การสอนวิธีที่ 2 ซึ่งมีการนำเอา AI มาใช้ร่วมในการสอน ส่งผลให้ผู้เรียนมีคะแนนค่าเฉลี่ยมากกว่าการสอนวิธีที่ 1 มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างสองวิธีการสอน โดยมีขนาดของผลกระทบ (Effect Size) ที่สูง ซึ่งบ่งชี้ถึงความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างวิธีการสอนทั้ง 2 แบบ ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าการนำแนวคิด ADDIE Model มาประยุกต์ในขั้นตอนการพัฒนาหลักสูตรผู้ประกอบการหลายช่วงวัยโดยใช้การเรียนการสอนผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์และและปัญญาประดิษฐ์ทำให้หลักสูตรมีความเหมาะสมและสามารถนำไปใช้ได้ในการสอนได้
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
ไทยพีบีเอส (2567, 16 พฤศจิกายน). คนไทยว่างงาน พุ่ง 4.1 แสนคน สสช.เผย 59.25 % ให้เหตุผล “ลาออก”. https://www.thaipbs.or.th/news/content/340062
ธวัลรัตน์ คายันต์ (2566). การศึกษาความตั้งใจในการเป็นผู้ประกอบการของนิสิต-นักศึกษาเภสัชศาสตร์ในประเทศไทย. [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยมหิดล].
พรประสิทธิ์ เด่นโมฬี. (2564). การพัฒนาหลักสูตรผู้ประกอบการด้วยการเรียนผ่านออนไลน์เพื่อส่งเสริมความเป็นผู้ประกอบการของนิสิตนักศึกษาในสถาบันอุดมศึกษา. [วิทยานิพนธ์ปริญญาดุษฎีบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย].
พีรญา กัณฑบุตร. (2559). ปัจจัยแห่งความสำเร็จในการเป็นผู้ประกอบการธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็ก. วารสารวิจัยมหาวิทยาลัยเวสเทิร์น มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 2(1), 59-76.
มูลนิธิยุวพัฒน์. (2566, 29 มิถุนายน). Generation Gap เข้าใจ “ความต่าง” ระหว่างวัย ความท้าทายใหม่โลกการศึกษา. https://kasets.art/a6BkZQ
เมธาวี เกียรติพรพิเชฐ และจรัญญา ปานเจริญ. (2560). คุณสมบัติและความตั้งใจที่จะเป็นผู้ประกอบการของนักศึกษาระดับปริญญาตรีของมหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์. วารสารมหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์, 7(2). 153-165.
วิชยาภรณ์ ระจิตร. (2557). การประยุกต์ใช้การเรียนการสอนสื่ออิเลคทรอนิกส์. [วิทยานิพนธ์หลักสูตรวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร].
ศักดิ์คเรศ ประกอบผล. (2563). การออกแบบและพัฒนาบทเรียนคอมพิวเตอร์ช่วยสอนโดยใช้แอดดี้โมเดลและแนวคิดของกาเย่. วารสารครุศาสตร์สาร, 14(1), 17-30.
ศิริวัฒน์ ตั้งทรงเจริญ. (2558). คุณลักษณะของการเป็นผู้ประกอบการของนักศึกษาระดับปริญญาโทด้านบริหารธุรกิจในเขตกรุงเทพมหานคร. [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต ,มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์].
สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2564). การสังเคราะห์งานวิจัยผู้สูงอายุในประเทศไทย. (พิมพ์ครั้งที่ 1). บริษัท พริกหวานกราฟฟิค จำกัด.
สุภโชค ตันพิชัย. (2566, 3 พฤษภาคม). จากการสอนแบบดั้งเดิมสู่การเรียนรู้ที่มีเทคโนโลยีเป็นเพื่อนคู่คิด: การเดินทางสู่อนาคตของการศึกษา. สถาบันการเรียนรู้. https://li.kmutt.ac.th/from-traditional-teaching-to-technology-enabled-learning/knowledge/
Kaur, S., Budhraja, K., Pahuja, A., Nayyar, V., & Saluja, S. (2024). Leveraging artificial intelligence in education: Enhancing learning experience. In Ethical AI and Data Management Strategies in Marketing. [Publisher]. DOI: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-6660-8.ch010
Liu, S., Sun, H.,Zhuang, J., & Xiong, R. (2023). The Impact of E-Learning Technologies on Entrepreneurial and Sustainability Performance. Sustainability, 15(21). Retrieved September 2, 2025 from https://doi.org/10.3390/su152115660 DOI: https://doi.org/10.3390/su152115660
Ryzheva, N., Nefodov, D., Romanyuk, S., Marynchenko, H., & Kudla, M. (2024). Artificial Intelligence in higher education: Opportunities and challenges. Amazonia Investiga. 13(73), 284-296. https://doi.org/10.34069/AI/2024.73.01.24 DOI: https://doi.org/10.34069/AI/2024.73.01.24