บทความภายใน/วิชาสัมมนา

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนากรอบแนวคิดและออกแบบระบบสนับสนุนการนิเทศอัจฉริยะสาหรับการจัดการศึกษาทวิภาคีระดับอาชีวศึกษา โดยบูรณาการแนวคิดเชิงระบบตามโมเดล IPOF (Input–Process–Output–Feedback) ร่วมกับสถาปัตยกรรม AI Agent ตามวงจร PDAL (Perceive–Decide–Act–Learn) และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่สาคัญ ได้แก่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การสร้างคาตอบโดยเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล (Retrieval-Augmented Generation: RAG) และปัญญาประดิษฐ์เชิงอธิบาย (Explainable AI: XAI) เพื่อแก้ไขข้อจากัดของกระบวนการนิเทศแบบเดิมที่ขาดความเป็นระบบ ความต่อเนื่อง และการใช้ข้อมูลเชิงวิเคราะห์ การวิจัยดาเนินการตามกระบวนการวิจัยและพัฒนา (Research and Development) โดยใช้ข้อมูลการนิเทศย้อนหลัง 3 ปีการศึกษา จากระบบการจัดการศึกษาทวิภาคีระดับอาชีวศึกษา ประกอบด้วยข้อมูลนักศึกษา อาจารย์นิเทศ สถานประกอบการ ผลการประเมินการนิเทศ และข้อมูลคาถาม-คาตอบจากการนิเทศในสถานการณ์จริง กรอบแนวคิดที่พัฒนาขึ้นครอบคลุม 4 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ (1) Theory (2) System Development (3) Research Outcomes และ (4) Evaluation โดยมีการประเมินความเหมาะสมของกรอบแนวคิดด้วยวิธีการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหา (IOC) และการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญจานวน 15 คน ครอบคลุม 5 มิติ คือ System, Intelligence, Decision, Learning และ User & Environment ผลการวิจัยพบว่า กรอบแนวคิดระบบสนับสนุนการนิเทศอัจฉริยะ (ISS-DVE) มีความเหมาะสมในระดับมากที่สุด โดยมีค่าเฉลี่ยรวมเท่ากับ 4.64 และค่า IOC เท่ากับ 0.83 สะท้อนให้เห็นถึงความครบถ้วน ความเชื่อมโยงเชิงระบบ และความเป็นไปได้ในการนาไปพัฒนาเป็นระบบต้นแบบเพื่อใช้งานจริง กรอบแนวคิดดังกล่าวสามารถสนับสนุนการตัดสินใจเชิงหลักฐาน เพิ่มความโปร่งใสในการนิเทศ และยกระดับคุณภาพการจัดการศึกษาทวิภาคีระดับอาชีวศึกษาให้สอดคล้องกับบริบทการใช้งานจริงและมาตรฐานการประกันคุณภาพการศึกษาในระดับสากล คาสาคัญ การจัดการศึกษาอาชีวศึกษาแบบทวิภาคี (Vocational dual education), การนิเทศที่ใชปัญญาประดิษฐ์เป็นกลไกสนับสนุน (AI-enabled supervision), การตรวจสอบความถูกต้องโดยผู้เชี่ยวชาญ (expert validation), การสร้างข้อความโดยเสริมด้วยการสืบค้นข้อมูล (Retrieval-Augmented Generation-RAG), ปัญญาประดิษฐ์เชิงอธิบาย (Explainable AI-XAI)