ยุทธศาสตร์การพลิกโฉมกระบวนการนิเทศการศึกษาไทยด้วยปัญญาประดิษฐ์ผ่านกรอบแนวคิด AI Agents Learning Roadmap 10 ระดับ

ดร.อนุศร หงษ์ขุนทด
ศึกษานิเทศก์ วิทยฐานะศึกษานิเทศก์เชี่ยวชาญ สพม.นครราชสีมา
Musicmankob@gmail.com 

__________________________________

บทนำ: วิกฤตการณ์และโอกาสของระบบนิเทศการศึกษาไทยในยุคปัญญาประดิษฐ์

ท่ามกลางกระแสธารแห่งความเปลี่ยนแปลงในศตวรรษที่ 21 ระบบการศึกษาทั่วโลกกำลังเผชิญกับแรงกดดันมหาศาลที่เรียกร้องให้เกิดการปรับตัวอย่างถอนรากถอนโคน ประเทศไทยในฐานะส่วนหนึ่งของประชาคมโลก มิอาจหลีกเลี่ยงผลกระทบจากคลื่นสึนามิทางเทคโนโลยีที่ถาโถมเข้ามา โดยเฉพาะอย่างยิ่งการอุบัติขึ้นของปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง (Generative AI) และระบบตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI Agents) ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการทำงานในทุกสาขาอาชีพ รวมถึงวิชาชีพ “ศึกษานิเทศก์” (Educational Supervisors) บุคลากรทางการศึกษาที่มีบทบาทสำคัญยิ่งในการเป็น “โซ่ข้อกลาง” เชื่อมต่อนโยบายสู่การปฏิบัติในห้องเรียน

สถานการณ์ปัจจุบันและความท้าทายของการนิเทศการศึกษา

บริบทของการนิเทศการศึกษาภายใต้สังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน (สพฐ.) และกระทรวงศึกษาธิการในปัจจุบัน กำลังเผชิญกับความท้าทายเชิงโครงสร้างที่หยั่งรากลึก จากการสังเคราะห์ข้อมูลนโยบายและรายงานการวิจัย พบว่าศึกษานิเทศก์ไทยต้องแบกรับภาระงานที่ซับซ้อนและหลากหลายมิติ ตั้งแต่การตรวจสอบมาตรฐานการศึกษา การส่งเสริมหลักสูตร การพัฒนาศักยภาพครู ไปจนถึงงานธุรการและงานนโยบายเร่งด่วนต่าง ๆ ¹ กระบวนการนิเทศแบบดั้งเดิมที่ยึดถือปฏิบัติกันมาอย่างยาวนาน เช่น รูปแบบ PIDRE (Planning, Informing, Doing, Reinforcing, Evaluating) และวงจรคุณภาพ PDCA (Plan, Do, Check, Act) แม้จะเป็นหลักการที่ถูกต้องและเป็นสากล แต่ในทางปฏิบัติกลับพบอุปสรรคสำคัญคือ “ความล่าช้าของข้อมูล” (Data Latency) และ “ภาระงานเอกสาร” (Paperwork Burden) ที่บั่นทอนเวลาในการให้คำแนะนำเชิงลึกแก่ครูผู้สอน ⁴

ศึกษานิเทศก์ในยุคปัจจุบันจึงตกอยู่ในสภาวะ “Overloaded but Under-impacted” คือมีภาระงานล้นมือแต่ผลสัมฤทธิ์ต่อคุณภาพผู้เรียนยังไม่สะท้อนออกมาอย่างชัดเจนเท่าที่ควร นอกจากนี้ นโยบายของกระทรวงศึกษาธิการประจำปีงบประมาณ 2568-2569 ที่มุ่งเน้นการ “ลดภาระครูและบุคลากรทางการศึกษา” และส่งเสริมการเรียนรู้แบบ “Anywhere Anytime” ⁷ ยิ่งเป็นการตอกย้ำถึงความจำเป็นเร่งด่วนในการนำเทคโนโลยีมาใช้เพื่อปลดล็อกข้อจำกัดเหล่านี้ การพึ่งพาเพียงทักษะมนุษย์ (Human Capability) ในการวิเคราะห์แผนการสอนนับหมื่นฉบับ หรือการสังเกตการสอนในโรงเรียนนับร้อยแห่ง เป็นสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติอีกต่อไป

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI Agents: จากเครื่องมือสู่ “เพื่อนร่วมงาน”

ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้เดินทางมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญ จากยุคของ “AI ที่ทำตามคำสั่ง” (Passive AI) เข้าสู่ยุคของ “AI ที่คิดและกระทำได้เอง” (Agentic AI) หรือ AI Agents ระบบเหล่านี้ไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่ตอบคำถามหรือสร้างข้อความตามคำสั่ง (Prompt) เท่านั้น แต่มีความสามารถในการวางแผน (Planning) การใช้เครื่องมือ (Tool Use) การจดจำบริบท (Memory) และการทำงานร่วมกันเป็นทีม (Multi-Agent Collaboration) เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน ⁹

สำหรับวงการศึกษา AI Agents เปรียบเสมือน “ศึกษานิเทศก์เสมือนจริง” (Virtual Supervisors) หรือ “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ที่สามารถทำงานควบคู่ไปกับมนุษย์ได้ตลอด 24 ชั่วโมง ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ทำให้ AI Agents สามารถเข้ามาอุดช่องว่างของกระบวนการนิเทศแบบเดิมได้อย่างไร้รอยต่อ เช่น การตรวจทานความสอดคล้องของหลักสูตรสถานศึกษา การวิเคราะห์คลิปวิดีโอการสอนเพื่อประเมินปฏิสัมพันธ์ในชั้นเรียน หรือแม้แต่การออกแบบเส้นทางการพัฒนาวิชาชีพครูรายบุคคล (Personalized Professional Development) ¹¹

บทความนี้จึงมุ่งนำเสนอ “AI Agents Learning Roadmap 10 ระดับ” ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดเชิงยุทธศาสตร์ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อยกระดับขีดความสามารถของศึกษานิเทศก์และระบบการนิเทศการศึกษาไทยโดยเฉพาะ โดยไล่เรียงตั้งแต่การปูพื้นฐานความเข้าใจ ไปจนถึงการสร้างระบบนิเวศการนิเทศอัตโนมัติที่ซับซ้อน เพื่อให้มั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้จะเป็นไปอย่างมั่นคง ยั่งยืน และตอบโจทย์คุณภาพการศึกษาของชาติอย่างแท้จริง

พลวัตใหม่ของการนิเทศการศึกษา (The New Paradigm of Educational Supervision)

ก่อนที่จะดำดิ่งสู่รายละเอียดทางเทคนิคของ AI Agents จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำความเข้าใจถึงบริบทและพลวัตใหม่ของการนิเทศการศึกษาที่กำลังเกิดขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงเครื่องมือ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลง “กระบวนทัศน์” (Paradigm Shift) ในการมองบทบาทและหน้าที่ของศึกษานิเทศก์

จาก “การจับผิด” สู่ “การร่วมพัฒนา” (From Inspection to Collaboration)

ภาพจำของการนิเทศการศึกษาในอดีตมักผูกติดอยู่กับอำนาจและการตรวจสอบ (Inspection) ศึกษานิเทศก์ทำหน้าที่เป็นตัวแทนของหน่วยงานส่วนกลางในการลงพื้นที่เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการปฏิบัติตามระเบียบ แบบแผน PIDRE และ PDCA ถูกใช้เป็นเครื่องมือในการกำกับติดตามการดำเนินงาน ¹ แม้ว่าเจตนารมณ์ดั้งเดิมของโมเดลเหล่านี้คือการควบคุมคุณภาพ แต่ในทางปฏิบัติมักกลายเป็นการสร้างความกดดันและความหวาดระแวงให้แก่ครูผู้สอน

ในยุคดิจิทัล บทบาทของศึกษานิเทศก์กำลังถูกท้าทายให้เปลี่ยนผ่านสู่การเป็น “ผู้นำการเปลี่ยนแปลง” (Change Agent) และ “โค้ช” (Coach) ¹⁴ การนิเทศไม่ใช่การสั่งการจากบนลงล่าง (Top-Down) อีกต่อไป แต่เป็นกระบวนการแลกเปลี่ยนเรียนรู้และสร้างสรรค์ร่วมกัน (Co-creation) ระหว่างศึกษานิเทศก์ ผู้บริหารโรงเรียน และครูผู้สอน รูปแบบการนิเทศแบบ “Coaching PDCAA” (Planning, Doing, Checking, Acting, Appreciating) จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเน้นย้ำถึงความสำคัญของการสร้างขวัญกำลังใจและการชื่นชมความสำเร็จ ¹⁶ ซึ่งสอดคล้องกับหลักจิตวิทยาเชิงบวกและการสร้างชุมชนการเรียนรู้ทางวิชาชีพ (PLC)

ข้อมูลคือหัวใจใหม่ของการนิเทศ (Data-Driven Supervision)

การตัดสินใจในการนิเทศยุคใหม่ต้องขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven) ไม่ใช่สัญชาตญาณหรือความรู้สึก การเข้าถึงแหล่งข้อมูลดิจิทัล เช่น OBEC Content Center ระบบคลังสื่อเทคโนโลยีดิจิทัลของ สพฐ. ¹⁶ หรือข้อมูลผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (O-NET, NT, RT) กลายเป็นปัจจัยพื้นฐานที่สำคัญ ศึกษานิเทศก์ต้องมีความสามารถในการ “มองเห็น” ทะลุข้อมูลดิบเหล่านี้ เพื่อค้นหา “สารสนเทศ” ที่มีความหมาย เช่น รูปแบบการเรียนรู้ของผู้เรียน (Learning Styles) ช่องว่างทางความรู้ (Knowledge Gaps) หรือแนวโน้มปัญหาพฤติกรรม

อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลที่มหาศาล (Information Overload) ก็เป็นดาบสองคม ศึกษานิเทศก์หนึ่งคนอาจต้องรับผิดชอบโรงเรียนหลายสิบแห่ง ข้อมูลเอกสารนับพันหน้าจึงกลายเป็นภาระมากกว่าประโยชน์ นี่คือจุดที่ AI Agents จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการ “กลั่นกรอง” และ “สังเคราะห์” ข้อมูล เพื่อนำเสนอ “ข้อมูลเชิงลึก” (Insights) ที่พร้อมสำหรับการตัดสินใจ

นโยบายการศึกษาไทยกับการเตรียมพร้อมสู่ยุค AI

กระทรวงศึกษาธิการได้วางแนวนโยบายที่ชัดเจนในการส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีเพื่อลดภาระงานและเพิ่มประสิทธิภาพ ⁷ การประกาศใช้ “คู่มือการใช้ AI สำหรับครูและบุคลากรทางการศึกษา” ในปี พ.ศ. 2568 ¹⁸ เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าภาครัฐตระหนักถึงความสำคัญของเรื่องนี้ นอกจากนี้ ความร่วมมือระหว่างกระทรวงศึกษาธิการกับหน่วยงานต่าง ๆ เช่น สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (สสวท.) ในการจัดอบรมหลักสูตร AI for School ¹⁹ ยิ่งเป็นการตอกย้ำถึงความมุ่งมั่นในการสร้างความพร้อมด้านบุคลากร

ทว่า การอบรมเพียงระยะสั้นอาจไม่เพียงพอต่อการสร้างความเชี่ยวชาญในระดับที่สามารถ “สร้าง” หรือ “ปรับแต่ง” ระบบ AI ให้เข้ากับบริบทการทำงานจริงได้ ศึกษานิเทศก์จึงจำเป็นต้องมี Roadmap การเรียนรู้ที่เป็นระบบและต่อเนื่อง เพื่อพัฒนาตนเองจาก “ผู้ใช้งาน” (User) สู่ “ผู้สร้างนวัตกรรม” (Innovator)

กรอบแนวคิด AI Agents Learning Roadmap 10 ระดับ

เพื่อให้การพัฒนาศักยภาพศึกษานิเทศก์เป็นไปอย่างมีทิศทาง รายงานฉบับนี้ขอเสนอกรอบแนวคิด AI Agents Learning Roadmap 10 ระดับ โดยประยุกต์และขยายความจากแนวคิดสากลของ Aishwarya Srinivasan และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ระดับโลก ⁹ เพื่อให้สอดคล้องกับบริบทการนิเทศการศึกษาไทย ดังนี้:

ตารางสังเคราะห์: AI Agents Learning Roadmap สำหรับศึกษานิเทศก์

ระดับ (Level)	ชื่อระดับ (Designation)	คำอธิบายโดยย่อ (Brief Description)	การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ (Supervision Application)
1	Foundations of GenAI	พื้นฐานความเข้าใจเกี่ยวกับ LLMs และ Transformers	ความเข้าใจกลไกการทำงานและข้อจำกัดของ AI
2	Prompt Engineering	เทคนิคการสั่งงาน AI ขั้นสูง	การออกแบบคำสั่งเพื่อวิเคราะห์แผนการสอนและหลักสูตร
3	RAG (Retrieval-Augmented Generation)	การเชื่อมต่อ AI กับฐานข้อมูลความรู้เฉพาะ	ระบบตอบคำถามระเบียบและกฎหมายการศึกษาอัตโนมัติ
4	LLMOps & Tool Integration	การจัดการระบบและการใช้เครื่องมือภายนอก	การเชื่อมต่อ AI กับระบบ DMC/EMIS เพื่อดึงข้อมูล
5	Agentic Frameworks	โครงสร้างพื้นฐานของตัวแทน AI (ReAct)	การสร้าง Agent ที่คิดและวางแผนงานนิเทศเบื้องต้นได้
6	Agent Memory & State	การจัดการความจำและบริบทต่อเนื่อง	การติดตามพัฒนาการครูรายบุคคลในระยะยาว (PA)
7	Multi-Agent Systems	ระบบตัวแทนทำงานร่วมกัน	คณะกรรมการนิเทศ AI (Curriculum + Pedagogy Agents)
8	Evaluation & Feedback	การประเมินผลและลูปข้อมูลย้อนกลับ	ระบบ AI ให้ Feedback การสอนและรับการประเมินจากมนุษย์
9	Safety & Alignment	ความปลอดภัยและการกำกับดูแล	การปฏิบัติตาม PDPA และจริยธรรมในการประเมินครู
10	Deployment & Production	การนำไปใช้จริงในระดับองค์กร	ระบบนิเทศอัจฉริยะระดับเขตพื้นที่ (Smart Area Office)

ในบทถัดไป เราจะเจาะลึกรายละเอียดของแต่ละระดับ พร้อมแนวทางการปฏิบัติจริง (Actionable Insights) สำหรับศึกษานิเทศก์

ระยะที่ 1 – การสร้างรากฐานและทักษะสำคัญ (The Foundation Phase: Levels 1-3)

ระยะแรกของการเดินทางสู่การเป็นศึกษานิเทศก์ยุค AI คือการปูพื้นฐานความเข้าใจที่ถูกต้องและการใช้งานเครื่องมือขั้นต้นอย่างมีประสิทธิภาพ หากเปรียบเสมือนการสร้างบ้าน นี่คือขั้นตอนการตอกเสาเข็มที่มั่นคง

ระดับที่ 1: รากฐานของ GenAI และสถาปัตยกรรม Transformers (Foundations of GenAI & Transformers)

หลักการและเหตุผล:

ศึกษานิเทศก์มักมีความเข้าใจคลาดเคลื่อนว่า AI คือ “ฐานข้อมูลที่มีคำตอบทุกอย่าง” แต่ในความเป็นจริง GenAI หรือ Generative AI ทำงานบนพื้นฐานของสถาปัตยกรรม Transformer ที่ใช้หลักการทางคณิตศาสตร์และความน่าจะเป็นในการ “ทำนายคำถัดไป” (Next Token Prediction) 9 การเข้าใจเรื่อง Tokens, Embeddings, และ Attention Mechanism อาจดูเป็นเรื่องเทคนิค แต่เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อที่จะเข้าใจว่าทำไม AI ถึง “มั่วข้อมูล” (Hallucinate) หรือทำไมมันถึงเก่งเรื่องภาษาแต่ไม่เก่งเรื่องตรรกะในบางครั้ง

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• การสร้างความตระหนักรู้ (AI Literacy): ศึกษานิเทศก์ต้องแยกแยะได้ว่างานประเภทใดเหมาะกับ AI (เช่น การร่างหนังสือราชการ, การสรุปรายงานการประชุม, การระดมไอเดียกิจกรรมการสอน) และงานประเภทใดที่ไม่ควรใช้ AI โดยไม่ตรวจสอบ (เช่น การอ้างอิงข้อกฎหมาย, การคำนวณสถิติที่ซับซ้อนโดยไม่มีเครื่องมือเสริม)
• การเลือกใช้โมเดล (Model Selection): เข้าใจความแตกต่างระหว่างโมเดลต่าง ๆ เช่น GPT-4 (เก่งตรรกะซับซ้อน), Claude (เก่งการเขียนที่เป็นธรรมชาติและ Context Window กว้าง), หรือ Gemini (เชื่อมต่อกับ Google Workspace ได้ดี) เพื่อเลือกใช้ให้เหมาะกับงานนิเทศแต่ละประเภท ²²

ข้อมูลเชิงลึก (Insight): การที่ สพฐ. มีนโยบายลดภาระงานครู การใช้ AI ในระดับพื้นฐานนี้สามารถช่วยลดเวลาในการร่างเอกสารธุรการได้ถึง 50-70% หากบุคลากรมีความเข้าใจและเลือกใช้เครื่องมือถูกประเภท

ระดับที่ 2: พฤติกรรมโมเดลภาษาและวิศวกรรมคำสั่ง (Language Model Behavior & Prompting)

หลักการและเหตุผล:

เมื่อเข้าใจพื้นฐานแล้ว ขั้นต่อไปคือการควบคุม AI ให้ทำงานตามสั่ง ทักษะ Prompt Engineering ไม่ใช่แค่การพิมพ์คำถาม แต่คือ “ศิลปะในการสื่อสารกับปัญญาประดิษฐ์” เทคนิคขั้นสูงเช่น Chain-of-Thought (CoT) (การสั่งให้ AI คิดเป็นขั้นตอน), Few-Shot Prompting (การยกตัวอย่างให้ดู), และ Role Prompting (การสมมติบทบาท) เป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพของ AI 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• การวิเคราะห์แผนการจัดการเรียนรู้ (Lesson Plan Analysis): ศึกษานิเทศก์สามารถสร้าง Prompt Template เพื่อช่วยตรวจแผนการสอน โดยใช้เทคนิค Chain-of-Thought เช่น:”คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้านหลักสูตรแกนกลางฯ 51 (ปรับปรุง 60) จงวิเคราะห์แผนการสอนเรื่อง ‘ระบบนิเวศ’ นี้ทีละขั้นตอน: 1. ตรวจสอบความสอดคล้องของวัตถุประสงค์กับตัวชี้วัด 2. วิเคราะห์กิจกรรมการเรียนรู้ว่าเป็น Active Learning หรือไม่ 3. ประเมินความเหมาะสมของการวัดผล แล้วสรุปข้อดีและจุดที่ควรปรับปรุง” ²⁵
• การออกแบบเครื่องมือนิเทศ (Instrument Design): ใช้ AI ช่วยร่างแบบสังเกตการสอน (Observation Form) หรือรูบริก (Rubrics) สำหรับประเมินสมรรถนะผู้เรียน โดยระบุบริบทของโรงเรียนและระดับชั้นให้ชัดเจน เพื่อให้ได้เครื่องมือที่ Tailor-made หรือเหมาะสมเฉพาะเจาะจง
• การจำลองสถานการณ์ (Simulation): ใช้ AI สวมบทบาทเป็น “ครูผู้สอนที่มีปัญหา” หรือ “ผู้ปกครองที่ร้องเรียน” เพื่อฝึกทักษะการให้คำปรึกษาและการแก้ปัญหาของศึกษานิเทศก์ใหม่ (Role-play Scenarios) ²⁴

เครื่องมือและทรัพยากร: ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, คลัง Prompt สำหรับครู (Prompt Library).²⁸

ระดับที่ 3: การสร้างเนื้อหาเสริมด้วยการดึงข้อมูล (Retrieval-Augmented Generation – RAG)

หลักการและเหตุผล:

ข้อจำกัดใหญ่ของ AI ทั่วไปคือไม่มีความรู้เกี่ยวกับ “ข้อมูลภายใน” ขององค์กร หรือข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน (Knowledge Cutoff) เทคนิค RAG เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยการเชื่อมต่อ AI เข้ากับฐานข้อมูลเอกสารภายนอก (Vector Database) เมื่อผู้ใช้ถามคำถาม ระบบจะค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลนั้นก่อน แล้วส่งไปให้ AI ประมวลผลเป็นคำตอบ 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• ระบบผู้ช่วยตอบปัญหากฎระเบียบ (Policy Chatbot): ศึกษานิเทศก์สามารถสร้างระบบ RAG ที่เชื่อมต่อกับคลังเอกสาร PDF ของกระทรวงศึกษาธิการ, พ.ร.บ. การศึกษา, ระเบียบ ก.ค.ศ., และคู่มือการเลื่อนวิทยฐานะ (PA) เมื่อครูมีข้อสงสัยเกี่ยวกับเกณฑ์การประเมิน หรือระเบียบการพานักเรียนไปทัศนศึกษา ระบบสามารถตอบคำถามโดยอ้างอิงเลขที่หนังสือและมาตรากฎหมายได้อย่างแม่นยำ ลดความผิดพลาดในการตีความและลดภาระศึกษานิเทศก์ที่ต้องตอบคำถามเดิมซ้ำ ๆ ¹⁸
• การเชื่อมโยงกับ OBEC Content Center: พัฒนาระบบที่ช่วยค้นหาสื่อการสอนจาก OBEC Content Center ¹⁷ ให้ตรงกับแผนการสอน โดยครูเพียงแค่อัปโหลดแผนการสอน ระบบ AI จะใช้เทคนิค RAG ค้นหา E-books, วิดีโอ หรือข้อสอบในคลังสื่อของ สพฐ. ที่เนื้อหาสอดคล้องกันมาแนะนำโดยอัตโนมัติ ช่วยส่งเสริมการใช้สื่อเทคโนโลยีตามนโยบายกระทรวงฯ ¹⁶

ความท้าทาย: การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน (Clean Data) และการจัดการลิขสิทธิ์ข้อมูล.

ระยะที่ 2 – การบูรณาการเครื่องมือและกระบวนการทำงาน (The Integration Phase: Levels 4-6)

เมื่อมีความสามารถในการ “ถาม-ตอบ” และ “ค้นหา” แล้ว ขั้นต่อไปคือการทำให้ AI สามารถ “ลงมือทำ” และ “จดจำ” งานในกระบวนการนิเทศได้

ระดับที่ 4: LLMOps และการเชื่อมต่อเครื่องมือ (LLMOps & Tool Integration)

หลักการและเหตุผล:

ระดับนี้เน้นการนำ AI ออกจากกล่องแชทไปสู่การเชื่อมต่อกับระบบงานจริงผ่าน API (Application Programming Interface) หรือ Function Calling ทำให้ AI สามารถสั่งการซอฟต์แวร์อื่น ๆ ได้ เช่น ส่งอีเมล, ดึงข้อมูลจาก Google Sheets, หรือสร้างนัดหมายในปฏิทิน 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• การวิเคราะห์ข้อมูลผลสัมฤทธิ์อัตโนมัติ: สร้าง Agent ที่สามารถเชื่อมต่อกับไฟล์ Excel หรือ Google Sheets ที่เก็บคะแนนสอบ O-NET/NT ของโรงเรียนในเขตพื้นที่ ศึกษานิเทศก์สามารถสั่งการด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น “เปรียบเทียบคะแนนวิชาภาษาไทยของโรงเรียนขนาดเล็กในอำเภอเมืองย้อนหลัง 3 ปี และสร้างกราฟแนวโน้ม” Agent จะเขียนโค้ด Python (ผ่าน Code Interpreter) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างกราฟให้ทันที ¹²
• การจัดการงานธุรการนิเทศ: ใช้ Microsoft 365 Copilot หรือ Google Gemini ใน Workspace เพื่อดึงข้อมูลจากการประชุม Teams มาสรุปเป็นรายงานการนิเทศ (Supervision Report) และส่งอีเมลแจ้งเตือนโรงเรียนโดยอัตโนมัติ ³¹

เครื่องมือ: Microsoft Power Automate, Zapier, Python (Pandas/Matplotlib), Google AppSheet.

ระดับที่ 5: กรอบแนวคิดตัวแทน AI (Agents & Agentic Frameworks)

หลักการและเหตุผล:

หัวใจของ Agent คือความสามารถในการ “คิดและวางแผน” (Reasoning & Planning) ผ่านกรอบแนวคิดเช่น ReAct (Reason + Act) ซึ่ง AI จะวิเคราะห์ปัญหาก่อน แล้วจึงตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อ (Action) และสังเกตผลลัพธ์ (Observation) วนลูปไปจนกว่างานจะสำเร็จ 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• ผู้ช่วยวางแผนการนิเทศ (Supervision Planner Agent): ศึกษานิเทศก์ป้อนเป้าหมายว่า “ต้องการยกระดับผลสัมฤทธิ์วิชาคณิตศาสตร์ของโรงเรียนกลุ่มเสี่ยงภายใน 1 ภาคเรียน” Agent จะใช้กระบวนการ ReAct วางแผนงาน:

1. Reason: ต้องรู้ก่อนว่าโรงเรียนไหนอยู่ในกลุ่มเสี่ยง
2. Act: ดึงข้อมูลคะแนนสอบจากฐานข้อมูล
3. Observation: พบ 5 โรงเรียนที่มีคะแนนต่ำกว่าเกณฑ์
4. Reason: ต้องหาสาเหตุและวิธีแก้
5. Act: ค้นหา Best Practice จากโรงเรียนที่มีบริบทใกล้เคียงกันแต่คะแนนสูง
6. Act: ร่างแผนการนิเทศและตารางการลงพื้นที่เสนอศึกษานิเทศก์

• ระบบตรวจสอบความสอดคล้องหลักสูตร: Agent ทำหน้าที่ตรวจสอบหลักสูตรสถานศึกษา โดยอ่านไฟล์หลักสูตรทั้งเล่ม แล้ว “คิด” วิเคราะห์โครงสร้างเวลาเรียน รายวิชาพื้นฐาน/เพิ่มเติม ว่าครบถ้วนตามเกณฑ์กระทรวงฯ หรือไม่ พร้อมทำรายงานแจ้งจุดที่ต้องแก้ไข

เครื่องมือ: LangChain, AutoGPT, Microsoft Copilot Studio.

ระดับที่ 6: ความจำและสถานะของตัวแทน (Agent Memory, State & Orchestration)

หลักการและเหตุผล:

การนิเทศเป็นกระบวนการต่อเนื่อง ไม่ใช่เหตุการณ์ครั้งเดียวจบ ศึกษานิเทศก์ต้องจำได้ว่า “เทอมที่แล้วแนะนำครูสมชายไปว่าอย่างไร” และ “ครูสมชายปรับปรุงหรือยัง” AI ในระดับนี้จึงต้องมี Memory (ความจำระยะยาว) เพื่อเก็บประวัติการโต้ตอบและบริบทของผู้ใช้งานแต่ละคน 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• แฟ้มสะสมงานดิจิทัลอัจฉริยะ (Smart e-Portfolio): ระบบ AI จดจำประวัติการนิเทศ การส่งแผนการสอน และคลิปการสอนของครูแต่ละคนตลอดระยะเวลา 3-4 ปีตามรอบ PA (Performance Agreement) เมื่อถึงรอบการประเมินวิทยฐานะ AI สามารถสรุปพัฒนาการ (Growth Trajectory) ของครูออกมาเป็นเส้นเวลา (Timeline) ระบุจุดแข็งและจุดที่พัฒนาขึ้นอย่างชัดเจน ช่วยให้การประเมินเป็นไปตามเนื้อผ้าและลดอคติ ¹⁴
• การติดตามงานนิเทศ (Follow-up System): ระบบจำได้ว่าศึกษานิเทศก์สั่งการบ้านให้โรงเรียน A ส่งรายงานการใช้สื่อภายใน 2 สัปดาห์ เมื่อครบกำหนด Agent จะตรวจสอบในระบบรับส่งงาน หากยังไม่ส่ง จะแจ้งเตือนศึกษานิเทศก์และโรงเรียนโดยอัตโนมัติ

ระยะที่ 3 – ระบบปฏิบัติการและวงดุริยางค์ AI (The Orchestration Phase: Levels 7-8)

เมื่อ Agent ตัวเดียวเริ่มเก่งขึ้น ความท้าทายต่อไปคือการทำงานที่ซับซ้อนเกินกว่า Agent ตัวเดียวจะรับไหว จึงต้องใช้ทีม Agent ทำงานร่วมกัน

ระดับที่ 7: ระบบตัวแทนทำงานร่วมกัน (Multi-Agent Systems & Collaboration)

หลักการและเหตุผล:

แนวคิด “Many hands make light work” ใช้ได้กับ AI เช่นกัน ระบบ Multi-Agent คือการแบ่งงานให้ Agent ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Specialized Agents) หลายตัวทำงานร่วมกัน โดยมี Agent หัวหน้าทีม (Manager/Orchestrator) คอยประสานงาน 10

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ: “คณะกรรมการนิเทศ AI” (The AI Supervision Committee)

ลองจินตนาการถึงระบบที่ประกอบด้วย Agent 3 ตัว ทำงานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์แผนการจัดการเรียนรู้ 1 แผน:

1. Curriculum Agent (ผู้เชี่ยวชาญหลักสูตร): ตรวจสอบตัวชี้วัด สาระการเรียนรู้ และเวลาเรียน
2. Pedagogy Agent (ผู้เชี่ยวชาญศาสตร์การสอน): ตรวจสอบกิจกรรมการเรียนรู้ว่าเป็น Active Learning หรือไม่ การใช้สื่อเหมาะสมหรือไม่ และเทคนิคการสอนสอดคล้องกับวัยผู้เรียนหรือไม่ (ใช้ทฤษฎี Constructivism ³⁷)
3. Assessment Agent (ผู้เชี่ยวชาญวัดผล): ตรวจสอบเครื่องมือวัดผล เกณฑ์การให้คะแนน และความสอดคล้องกับวัตถุประสงค์
4. Manager Agent: รวบรวมผลวิเคราะห์จากทั้ง 3 ตัว ขจัดความขัดแย้ง และสรุปเป็น Feedback ฉบับสมบูรณ์ส่งให้ครู

ผลลัพธ์: ครูได้รับคำแนะนำที่รอบด้านและละเอียดลึกซึ้งเสมือนผ่านการตรวจจากคณะกรรมการผู้เชี่ยวชาญ ทั้งที่ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที

เครื่องมือ: CrewAI, Microsoft Copilot Studio (Multi-agent orchestration), AutoGen.

ระดับที่ 8: การประเมินผลและลูปข้อมูลย้อนกลับ (Evaluation, Feedback Loops & RL)

หลักการและเหตุผล:

จะรู้ได้อย่างไรว่า AI ให้คำแนะนำที่ถูกต้อง? ระดับนี้เน้นการสร้างระบบประเมินผล AI (AI Evaluation) และการใช้ Feedback จากมนุษย์เพื่อสอนให้ AI เก่งขึ้น (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF) 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• AI-Assisted Grading & Calibration: ในการประเมินผลงานครู (เช่น คลิปการสอน PA) ให้ AI ลองประเมินก่อน (Shadow Grading) จากนั้นให้ศึกษานิเทศก์ประเมินจริง หากคะแนนต่างกันมาก ระบบจะแจ้งเตือนให้ทบทวน ข้อมูลความแตกต่างนี้จะถูกนำไป “เทรน” ให้ AI เข้าใจมาตรฐานของศึกษานิเทศก์มากขึ้นเรื่อย ๆ
• ระบบรับฟังความคิดเห็น (Feedback Loop): เมื่อครูได้รับคำแนะนำจาก AI จะมีปุ่มให้กดว่า “คำแนะนำนี้เป็นประโยชน์หรือไม่” หรือ “ถูกต้องตามบริบทหรือไม่” ข้อมูลนี้จะถูกส่งกลับมาปรับปรุงโมเดลให้เข้าใจบริบทโรงเรียนไทยมากขึ้น

ระยะที่ 4 – ความปลอดภัยและการขยายผลสู่องค์กร (The Transformation Phase: Levels 9-10)

ระยะสุดท้ายคือการนำระบบที่พัฒนาแล้วไปใช้งานจริงในวงกว้าง โดยคำนึงถึงความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพของระบบ

ระดับที่ 9: โปรโตคอล ความปลอดภัย และการปรับจูนขั้นสูง (Protocols, Safety & Advanced Alignment)

หลักการและเหตุผล:

ในบริบทการศึกษา ความปลอดภัยของข้อมูล (Data Privacy) และความยุติธรรม (Fairness) เป็นเรื่องคอขาดบาดตาย การนำ AI มาใช้ต้องสอดคล้องกับ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ของไทย และแนวปฏิบัติจริยธรรม AI ของกระทรวงศึกษาธิการ 18

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• PDPA Guardrails: ติดตั้งระบบป้องกัน (Guardrails) ไม่ให้ AI เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของนักเรียน (PII) เช่น ชื่อ-นามสกุล เลขบัตรประชาชน หรือปมด้อย ออกสู่สาธารณะ หากมีการป้อนข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่ระบบ ระบบจะทำการปิดบัง (Anonymize) หรือแจ้งเตือนทันที ⁴⁰
• Bias Detection: ตรวจสอบและลดอคติของ AI ในการประเมินครูและนักเรียน เช่น อคติทางเพศ อายุ หรือเชื้อชาติ เพื่อให้มั่นใจว่าระบบประเมินอย่างเป็นธรรมตามเกณฑ์วิชาชีพ
• Human-in-the-Loop: สำหรับการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง (High-stakes Decision) เช่น การเลื่อนวิทยฐานะ หรือการตัดสินผลการเรียน ต้องมีมนุษย์ (ศึกษานิเทศก์) เป็นผู้อนุมัติขั้นสุดท้ายเสมอ AI ทำหน้าที่เพียงผู้เสนอแนะ (Recommender) เท่านั้น

ระดับที่ 10: การสร้าง ปรับปรุง และใช้งานจริง (Build, Optimize & Deploy in Production)

หลักการและเหตุผล:

การนำระบบ AI ไปใช้ในระดับเขตพื้นที่การศึกษา (Area Office) หรือระดับชาติ (National Level) ต้องคำนึงถึงโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ความคุ้มค่า (Cost Optimization) และการเข้าถึงของผู้ใช้งาน (User Experience) 9

การประยุกต์ใช้ในการนิเทศ:

• Integration with Line OA: พัฒนาระบบ AI Agents ให้ใช้งานผ่าน LINE Official Account (Line OA) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ครูไทยคุ้นเคยที่สุด ⁴¹ ครูสามารถส่งแผนการสอน ปรึกษาปัญหา หรือรับการแจ้งเตือนผ่าน LINE ได้ทันที ไม่ต้องโหลดแอปฯ ใหม่ ช่วยลดกำแพงการเรียนรู้เทคโนโลยี
• Cloud Infrastructure & Scalability: ใช้ระบบ Cloud ที่รองรับการขยายตัว (Scalable) เพื่อรองรับการใช้งานพร้อมกันของครูหมื่นคนในช่วงส่งเกรดหรือส่งงาน โดยอาจใช้บริการ Azure OpenAI หรือ Google Cloud Vertex AI ที่มีความปลอดภัยระดับ Enterprise ⁴⁴
• การบริหารจัดการต้นทุน (Cost Management): เลือกใช้โมเดลขนาดเล็ก (Small Language Models – SLM) สำหรับงานง่าย ๆ เพื่อประหยัดงบประมาณ และใช้โมเดลใหญ่ (LLM) เฉพาะงานวิเคราะห์ซับซ้อน

ยุทธศาสตร์การนำไปปฏิบัติและกรณีศึกษา (Implementation Strategy & Case Studies)

เพื่อให้รายงานฉบับนี้มีผลในทางปฏิบัติ ผู้เขียนขอเสนอแนวทางการขับเคลื่อนเชิงยุทธศาสตร์และตัวอย่างความสำเร็จ

โมเดลบูรณาการ “Coaching PDCAA + AI Agents”

จากรูปแบบการนิเทศ Coaching PDCAA (Planning, Doing, Checking, Acting, Appreciating) ของ สพฐ. ¹⁶ เราสามารถสอดแทรก AI Agents เข้าไปในทุกขั้นตอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ (Synergy):

1. P – Planning: ใช้ Predictive Agent (Level 5) วิเคราะห์ข้อมูล Big Data เพื่อชี้เป้าโรงเรียนกลุ่มเสี่ยงและวางแผนนิเทศรายโรงเรียนอย่างแม่นยำ (Precision Supervision)
2. D – Doing: ใช้ Real-time Assistant (Level 3-4) ผ่าน LINE OA ช่วยตอบคำถามครูหน้างาน และใช้เครื่องมืออย่าง TeachFX ¹³ วิเคราะห์เสียงในห้องเรียนเพื่อสะท้อนสัดส่วน Teacher Talking Time vs Student Talking Time
3. C – Checking: ใช้ Multi-Agent System (Level 7) ตรวจสอบร่องรอยการเรียนรู้ดิจิทัลและแผนการสอน แทนการตรวจกระดาษ
4. A – Acting: ใช้ Personalized PD Agent (Level 6) แนะนำคอร์สออนไลน์จาก Chula MOOC หรือ Starfish Lab ให้ครูตามผลการประเมินทันที ⁴⁶
5. A – Appreciating: ใช้ Pattern Recognition ค้นหาครูที่มีเทคนิคการสอนเป็นเลิศ (Best Practice) แล้วให้ AI ช่วยเขียนข่าวประชาสัมพันธ์ชื่นชมลงเว็บไซต์เขตพื้นที่โดยอัตโนมัติ สร้างขวัญกำลังใจและวัฒนธรรมองค์กรที่ดี

กรณีศึกษาและเครื่องมือที่แนะนำ (Case Studies & Tools)

• Chula MOOC & Mahidol University: สถาบันอุดมศึกษาไทยเริ่มนำ AI มาใช้ในการจัดการเรียนการสอนและการแนะแนว (Guidance) เช่น ระบบ “Copter” ของวิทยาลัยนานาชาติมหิดล ⁴⁷ และคอร์ส AI Literacy ของจุฬาฯ ซึ่งเป็นต้นแบบที่ดีในการพัฒนาบุคลากร
• Microsoft Copilot Studio: เครื่องมือ No-code/Low-code ที่ช่วยให้ศึกษานิเทศก์สร้าง Agent ของตนเองได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม เหมาะสำหรับการเริ่มต้นสร้าง “บอทนิเทศ” ประจำกลุ่มสาระฯ ⁴⁸
• SchoolAI & Eduaide: แพลตฟอร์มสำเร็จรูปที่ช่วยครูสร้างแผนการสอนและสื่อการเรียนรู้ ซึ่งศึกษานิเทศก์ควรส่งเสริมให้ครูใช้งานเพื่อลดภาระงาน ⁵⁰

ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย (Policy Recommendations)

1. Upskilling Bootcamp: สพฐ. ควรจัดอบรมเชิงปฏิบัติการ “AI Supervisor Bootcamp” โดยเน้นทักษะ Level 1-4 ให้กับศึกษานิเทศก์ทุกคน และคัดเลือกผู้นำการเปลี่ยนแปลง (Super-User) ไปต่อยอด Level 5-10
2. Data Lake for Education: กระทรวงศึกษาธิการต้องเร่งบูรณาการฐานข้อมูลต่าง ๆ (DMC, EMIS, Deep, SchoolMIS) ให้เป็น Data Lake กลางที่ AI สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่ปลอดภัย เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างอัตโนมัติและเรียลไทม์
3. Sandbox Policy: เปิดพื้นที่นวัตกรรม (Sandbox) ให้เขตพื้นที่การศึกษานำร่องทดลองใช้ระบบ AI Supervision โดยผ่อนปรนระเบียบงานเอกสารบางอย่าง เพื่อพิสูจน์ผลสัมฤทธิ์และถอดบทเรียนก่อนขยายผล

บทสรุป

การประยุกต์ใช้ AI Agents Learning Roadmap ทั้ง 10 ระดับ เข้ากับกระบวนการนิเทศการศึกษา ไม่ใช่เพียงการปรับปรุงวิธีการทำงาน (Process Improvement) แต่คือการ “ปฏิรูปโครงสร้าง” (Structural Reform) ของระบบการนิเทศไทย จากระบบที่เน้นการตรวจสอบและงานเอกสาร สู่ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และความเข้าอกเข้าใจ (Empathy) ของมนุษย์

ในอนาคตอันใกล้ ศึกษานิเทศก์จะไม่ใช่ผู้ที่เดินถือแฟ้มเอกสารเข้าไปในโรงเรียน แต่จะเป็น “สถาปนิกทางการศึกษา” (Educational Architect) ผู้บริหารจัดการระบบ AI Agents เพื่อคอยช่วยเหลือ สนับสนุน และเติมเต็มศักยภาพของครูและนักเรียนทุกคนได้อย่างทั่วถึงและเท่าเทียม การเปลี่ยนแปลงนี้อาจดูยิ่งใหญ่และท้าทาย แต่หากเราเริ่มเดินตามแผนที่นำทาง (Roadmap) นี้ทีละก้าว จากรากฐานความเข้าใจ สู่การสร้างเครื่องมือ และขยายผลสู่ระบบปฏิบัติการ ความฝันที่จะเห็นการศึกษาไทยก้าวไกลทันโลก ก็จะไม่ใช่เรื่องไกลเกินเอื้อมอีกต่อไป

---

บทความอ้างอิงข้อมูลจากเอกสารวิชาการ นโยบายรัฐบาล และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง เพื่อเป็นแนวทางสำหรับศึกษานิเทศก์และผู้บริหารการศึกษาในการพัฒนากระบวนการนิเทศยุคใหม่

Works cited

1. ใบความรู้กระบวนการ รูปแบบการนิเทศ – Scribd, accessed January 11, 2026, https://www.scribd.com/document/887802461/%E0%B9%83%E0%B8%9A%E0%B8%84%E0%B8%A7%E0%B8%B2%E0%B8%A1%E0%B8%A3%E0%B8%B9-%E0%B8%81%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%9A%E0%B8%A7%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3-%E0%B8%A3%E0%B8%B9%E0%B8%9B%E0%B9%81%E0%B8%9A%E0%B8%9A%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%99%E0%B8%B4%E0%B9%80%E0%B8%97%E0%B8%A8
2. รูปแบบการนิเทศการสอนเพื่อส่งเสริมความสามาร, accessed January 11, 2026, https://libdoc.dpu.ac.th/thesis/160991.pdf
3. รูปแบบการนิเทศการสอนเพื่อส่งเสริมทักษะการคิดระดับ การศึกษาขั้นพื้นฐาน the instructional supervision model to enhance thinking skills in basic education – thaijo.org, accessed January 11, 2026, https://so05.tci-thaijo.org/index.php/DPUSuthiparithatJournal/article/download/243577/165286
4. TIP 52: Clinical Supervision and Professional Development of the Substance Abuse Counselor – SAMHSA Library, accessed January 11, 2026, https://library.samhsa.gov/sites/default/files/sma14-4435.pdf
5. LaporanTahunan 10062019152228 PDF | PDF | Bisnis | Pengelolaan Keuangan & Uang, accessed January 11, 2026, https://id.scribd.com/document/458919747/LaporanTahunan-10062019152228-1-pdf
6. Annual Report PEPC 2023 | PDF – Scribd, accessed January 11, 2026, https://id.scribd.com/document/857604906/Annual-Report-PEPC-2023
7. Thai government gazette (on 13 November, 2024), notifications of Ministry of Education Re : Education Policy of the fiscal year 2025-2026, accessed January 11, 2026, https://moe360.blog/2024/12/12/moe-policy-2025-2026/
8. การเรียนรู้กับ AI ในปี2568 : ครูไทยปรับตัวอย่างไร TH – ThaiJO, accessed January 11, 2026, https://so09.tci-thaijo.org/index.php/RSMP/article/download/7157/4481
9. Architecting AI Agents: The Shift from Models to Systems | Aishwarya Srinivasan – YouTube, accessed January 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=zVBJ-40hZGw
10. Exploring the Role of Multi-Agent Systems in Education – SmythOS, accessed January 11, 2026, https://smythos.com/developers/agent-development/multi-agent-systems-in-education/
11. accessed January 11, 2026, https://arxiv.org/html/2508.11662v1#:~:text=The%20rapid%20development%20of%20generative,and%20personalize%20learning%20experiences%20Farrelly2023%20.
12. บทบาทศึกษานิเทศก์ในยุคปัญญาประดิษฐ์: การปรับตัว และการเสริมสร้างศักยภาพครู – ThaiJO, accessed January 11, 2026, https://so07.tci-thaijo.org/index.php/JMCR/article/view/6451
13. TeachFX, accessed January 11, 2026, https://teachfx.com/
14. ศึกษานิเทศก์ยุค AI: การปฏิรูปบทบาทจากผู้กำกับติดตามสู่สถาปนิกแห่งการเรียนรู้ », accessed January 11, 2026, https://krukob.com/web/sv-32/
15. บทบาทศึกษานิเทศก์ในยุคปัญญาประดิษฐ์: การปรับตัว และการเสริมสร้างศักยภาพครู – TCI, accessed January 11, 2026, https://search.tci-thailand.org/article.html?b3BlbkFydGljbGUmaWQ9ODU2MDc0
16. Untitled – สพป.สุราษฎร์ธานี เขต 2, accessed January 11, 2026, https://surat2.go.th/2021/files/com_news_school/2024-07_1b4adcb5b0e7c94.pdf
17. Technology in education: a case study on Thailand – UNESCO Digital Library, accessed January 11, 2026, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000387746.locale=en
18. คู่มือการใช้ AI สำหรับครู นักเรียน โรงเรียน และผู้ปกครองในประเทศไทย พ.ศ. 2568 – Scribd, accessed January 11, 2026, https://www.scribd.com/document/845438988/%E0%B8%84%E0%B8%B9-%E0%B8%A1%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A-AI-%E0%B8%AA%E0%B8%B3%E0%B8%AB%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%84%E0%B8%A3%E0%B8%B9-%E0%B8%99%E0%B8%B1%E0%B8%81%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%99-%E0%B9%82%E0%B8%A3%E0%B8%87%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B5%E0%B8%A2%E0%B8%99-%E0%B9%81%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%9C%E0%B8%B9-%E0%B8%9B%E0%B8%81%E0%B8%84%E0%B8%A3%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B9%83%E0%B8%99%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B9%80%E0%B8%97%E0%B8%A8%E0%B9%84%E0%B8%97%E0%B8%A2-%E0%B8%9E-%E0%B8%A8-2568
19. สสวท. รับสมัครและอบรมออนไลน์หลักสูตร AI for School รุ่นที่ 5, accessed January 11, 2026, https://www.ipst.ac.th/event/2024-ai
20. รายงานการอบรม ปีการศึกษา 2567 | PDF – Scribd, accessed January 11, 2026, https://www.scribd.com/document/912697917/%E0%B8%A3%E0%B8%B2%E0%B8%A2%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%AD%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%A1-%E0%B8%9B%E0%B8%B5%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%A8%E0%B8%B6%E0%B8%81%E0%B8%A9%E0%B8%B2-2567
21. GenAI Learning Roadmap. Credits : Aishwarya Srinivasan | by Parvathi Reddy | Dec, 2025, accessed January 11, 2026, https://medium.com/@parvathireddy/genai-learning-roadmap-0cfbde15bbb4
22. Bring the Power of AI to Your School Through Google Workspace for Education, accessed January 11, 2026, https://edtechmagazine.com/k12/article/2025/09/bring-power-ai-your-school-through-google-workspace-education
23. Gemini in Classroom: No-cost AI tools that amplify teaching and learning – Google Blog, accessed January 11, 2026, https://blog.google/products-and-platforms/products/education/classroom-ai-features/
24. A Teacher’s Prompt Guide to ChatGPT aligned with ‘What Works Best’ | User Generated Education, accessed January 11, 2026, https://usergeneratededucation.files.wordpress.com/2023/01/a-teachers-prompt-guide-to-chatgpt-aligned-with-what-works-best.pdf
25. Best ChatGPT Prompts for Teachers – University of San Diego Professional & Continuing Ed, accessed January 11, 2026, https://pce.sandiego.edu/chatgpt-prompts-for-teachers/
26. Create A Lesson Plan with ChatGPT [Prompt Included] – AI for Work, accessed January 11, 2026, https://www.aiforwork.co/prompt-articles/chatgpt-prompt-curriculum-developer-education-create-a-lesson-plan
27. Lesson Planning: ChatGPT Prompts and Tips for Teachers – Monsha · AI, accessed January 11, 2026, https://monsha.ai/blog/lesson-planning-chatgpt-prompts-and-tips-for-teachers
28. Prompt Library – Lesson Planning – AI for Education, accessed January 11, 2026, https://www.aiforeducation.io/prompt-library-lesson-planning
29. OBEC CONTENT CENTER – Flipbook by Maprang Wid | FlipHTML5, accessed January 11, 2026, https://fliphtml5.com/wypwb/nkcy/OBEC_CONTENT_CENTER/
30. Copilot Studio : Agent to Agent Communication using Directline API’s – YouTube, accessed January 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=0iJe20MQ_xo
31. Learn about Copilot in Education – Microsoft, accessed January 11, 2026, https://www.microsoft.com/en-us/education/products/copilot-in-education
32. Get Started with Education Fundamentals – Google for Education, accessed January 11, 2026, https://edu.google.com/intl/ALL_us/workspace-for-education/editions/education-fundamentals/
33. Use Cases of Copilot in Education: Teachers, Admins & Students – Orchestry, accessed January 11, 2026, https://www.orchestry.com/insight/top-15-use-cases-of-microsoft-copilot-in-education
34. An AI-powered framework for assessing teacher performance in classroom interactions: a deep learning approach – Frontiers, accessed January 11, 2026, https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1553051/full
35. accessed January 11, 2026, https://www.royalcyber.com/resources/videos/technical-demo-videos/build-multi-agent-systems-copilot-studio-tutorial/
36. Add other agents overview – Microsoft Copilot Studio, accessed January 11, 2026, https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/authoring-add-other-agents
37. Multi-agent systems and online learning environments – Global Journal of Engineering and Technology Advances, accessed January 11, 2026, http://gjeta.com/sites/default/files/GJETA-2025-0030.pdf
38. Overview of Thailand Personal Data Protection Act B.E.2562 (2019) | Global law firm, accessed January 11, 2026, https://www.nortonrosefulbright.com/en/knowledge/publications/e29d223d/overview-of-thailand-personal-data-protection-act-be2562-2019
39. แนวทางการใช้ปัญญาประดิษฐ์(AI) เพื่อส่งเสริมการประกันคุณภาพภายในสถานศึกษา, accessed January 11, 2026, https://boet.obec.go.th/wp-content/uploads/2025/09/%E0%B9%81%E0%B8%99%E0%B8%A7%E0%B8%97%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89-AI-%E0%B9%80%E0%B8%9E%E0%B8%B7%E0%B9%88%E0%B8%AD%E0%B8%AA%E0%B9%88%E0%B8%87%E0%B9%80%E0%B8%AA%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%A1-IQA.pdf
40. HOW CAN INTERNATIONAL SCHOOLS ADHERE TO THAILAND PDPA AND EU GDPR WHEN PROCESSING ALUMNI DATA? – Vinarco, accessed January 11, 2026, https://www.vinarco.com/how-can-international-schools-adhere-to-thailand-pdpa-and-eu-gdpr-when-processing-alumni-data/
41. Botnoi AI Chatbot: My Deep Dive into Thailand’s Conversational AI Powerhouse, accessed January 11, 2026, https://skywork.ai/skypage/en/Botnoi-AI-Chatbot:-My-Deep-Dive-into-Thailand’s-Conversational-AI-Powerhouse/1976116151991332864
42. LINE OA MEDIA DEVELOPMENT USING GAME-BASED LEARNING FOR VOCATIONAL LAW SKILLS – ThaiJO, accessed January 11, 2026, https://so02.tci-thaijo.org/index.php/hasss/article/download/275259/185727/1233993
43. Top 10 AI Tools Every Customer Service Professional in Thailand Should Know in 2025, accessed January 11, 2026, https://www.nucamp.co/blog/coding-bootcamp-thailand-tha-customer-service-top-10-ai-tools-every-customer-service-professional-in-thailand-should-know-in-2025
44. Vertex AI Agent Builder | Google Cloud, accessed January 11, 2026, https://cloud.google.com/products/agent-builder
45. Connect a bot to Direct Line in Bot Framework SDK – Bot Service – Microsoft Learn, accessed January 11, 2026, https://learn.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-service-channel-connect-directline?view=azure-bot-service-4.0
46. Global education monitoring report 2023, Southeast Asia: technology in education: a tool on whose terms? – UNESCO Digital Library, accessed January 11, 2026, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000387214
47. AI Meets MUIC – MUIC: Mahidol University International College (International Programs) | Study in Thailand, accessed January 11, 2026, https://muic.mahidol.ac.th/eng/ai-meets-muic/
48. Create agents in Microsoft Copilot Studio – Training, accessed January 11, 2026, https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-extend-custom-copilots-microsoft-copilot-studio/
49. How to Create a Microsoft Copilot Studio Agent, accessed January 11, 2026, https://www.youtube.com/watch?v=tTj__zkK0dQ
50. Top AI Tools for Teachers in 2025 – University of San Diego Professional & Continuing Ed, accessed January 11, 2026, https://pce.sandiego.edu/ai-tools-for-teachers/
51. Eduaide.Ai: AI Created for Teachers, accessed January 11, 2026, https://www.eduaide.ai/

Comments

comments

Powered by Facebook Comments