พลิกโฉมกระบวนทัศน์การประเมินในอุดมศึกษา: ขับเคลื่อนสมรรถนะอนาคตปี 2080 ด้วยโมเดลการพัฒนาระบบการสอนเชิงนวัตกรรม
คำสำคัญ:
การประเมินสมรรถนะอนาคต, อุดมศึกษา, ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้เชิงนวัตกรรม, สมรรถนะปี 2080บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1. ศึกษาแนวโน้มการประเมินในอุดมศึกษาโลก ปี พ.ศ. 2568–2569 2. วิเคราะห์สมรรถนะสำคัญของผู้เรียนในปี 2080 และ 3. พัฒนาโมเดลการประเมินเชิงนวัตกรรมสำหรับอุดมศึกษาในอนาคต การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพ โดยใช้การวิจัยเชิงเอกสารร่วมกับการวิเคราะห์เชิงอนาคต ผ่านการสังเคราะห์ข้อมูลจากบทความวิจัยระดับนานาชาติ รายงานองค์กรทางการศึกษา และเอกสารวิชาการที่เกี่ยวข้องกับ Education 4.0, Artificial Intelligence in Education, Competency-Based Assessment และ Future Skills
ผลการวิจัยพบว่า แนวโน้มการประเมินในอุดมศึกษาโลกกำลังเปลี่ยนผ่านจากการวัดผลเชิงความรู้ไปสู่การประเมินสมรรถนะ โดยเน้นการประเมินจากการปฏิบัติจริง การใช้ AI และ Learning Analytics ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ และการออกแบบการเรียนรู้เฉพาะบุคคล นอกจากนี้ สมรรถนะสำคัญของผู้เรียนในปี 2080 ประกอบด้วย AI Literacy, Human-AI Collaboration, Critical Thinking, Creative Thinking, Systems Thinking, Emotional Intelligence และ Lifelong Learning ซึ่งเป็นทักษะสำคัญสำหรับโลกอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเทคโนโลยีดิจิทัล ผลการสังเคราะห์ข้อมูลนำไปสู่การพัฒนาโมเดล “FUTURE-2080 Innovative Competency Assessment Model (FICAM)” ซึ่งประกอบด้วย 6 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ 1) Future Skills Integration 2) Intelligent Assessment System 3) Competency-Based Learning & Assessment 4) Adaptive & Personalized Learning 5) Metaverse & Immersive Learning และ 6) Human-Centered Ethical Development โดยจุดแตกต่างสำคัญของ FICAM จากระบบการประเมินแบบเดิม คือ การเปลี่ยนจากการประเมินที่มุ่งวัดผลลัพธ์หรือคะแนนของผู้เรียนเป็นหลัก ไปสู่การประเมินเพื่อพัฒนาสมรรถนะอย่างต่อเนื่อง โดยใช้ AI และ Learning Analytics วิเคราะห์ข้อมูลผู้เรียนแบบเรียลไทม์เพื่อออกแบบการเรียนรู้และการประเมินเฉพาะบุคคล รวมทั้งใช้ Metaverse และสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบ Immersive เพื่อประเมินการปฏิบัติในสถานการณ์จำลอง และบูรณาการการพัฒนาทักษะเทคโนโลยีเข้ากับจริยธรรม ความคิดสร้างสรรค์ และคุณค่าความเป็นมนุษย์ โมเดลดังกล่าวมุ่งเน้นการบูรณาการ AI การประเมินสมรรถนะ และการพัฒนาคุณค่าความเป็นมนุษย์เข้าด้วยกัน เพื่อเตรียมผู้เรียนให้พร้อมต่อโลกอนาคตปี 2080 อย่างยั่งยืน
เอกสารอ้างอิง
Ahmed, A., & Habibipour, A. (2025). Operationalizing Education 4.0: A structured method for course
materials and assessment alignment. Frontiers in Education, 10, 1694545.
Ahangama, N. (2026). Designing assessments in the generative AI era: A tailored assessment framework for
ICT tertiary education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 23(1), 45-
Best, J. W., & Kahn, J. V. (2016). Research in education (10th ed.). Boston: Pearson Education.
Kennedy, K., & Gupta, A. (2025). AI & Data Competencies: Scaffolding holistic AI literacy in higher education.
arXiv Preprint.
Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology (4th ed.). Thousand Oaks, CA:
Sage Publications.
OECD. (2025a). Introducing the OECD AI Capability Indicators. Paris: OECD Publishing.
OECD. (2025b). What should teachers teach and students learn in a future of powerful AI? Paris: OECD
Publishing.
Petrova, M. N. (2026). Strategies for developing AI competencies in higher education. Frontiers in Education,
, 1683909.
Piaget, J. (1972). The psychology of the child. New York: Basic Books.
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review,
(5), 30–40.
UNESCO. (2025). AI competency frameworks for students and teachers. Paris: UNESCO Publishing.
World Economic Forum. (2025). The future of jobs report 2025. Geneva: World Economic Forum.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารการจัดการยุคใหม่ มหาวิทยาลัยชินวัตร

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.