AI เพื่อการวิเคราะห์และพัฒนาหลักสูตร

คณะกรรมการวิชาการและพัฒนาคุณภาพการศึกษาร่วมกับทีมพัฒนา AI ของ ทปอ. นำเสนอแนวทาง AI for Curriculum Analytics ภายใต้แนวคิด Connected Universities, Shared Intelligence เพื่อใช้ข้อมูลร่วมกันสนับสนุนการบริหารหลักสูตร

กระบวนการเริ่มจากข้อมูล TCAS ที่เชื่อมโยงกัน ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ขั้นสูง สร้างความเข้าใจเกี่ยวกับความต้องการ ผลการดำเนินงาน และความสอดคล้องของหลักสูตร ก่อนนำไปประกอบการตัดสินใจของผู้บริหาร

ข้อมูลนำเข้าประกอบด้วยพฤติกรรมผู้สมัคร ข้อมูลหลักสูตร ผลการคัดเลือกและการยืนยันสิทธิ์ รวมถึงข้อมูลตลาดแรงงานและทักษะแห่งอนาคตจากแหล่งภายนอก

1. การจัดกลุ่มหลักสูตร (Program Clustering) จัดกลุ่มตามความต้องการและผลการดำเนินงาน เพื่อเปรียบเทียบหลักสูตรที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน

2. การวิเคราะห์ผลการดำเนินงานหลักสูตร (Program Performance Diagnosis) พิจารณาความสามารถในการแข่งขัน คุณภาพ และรูปแบบการเข้าศึกษา

3. แนวโน้มความต้องการและการยืนยันสิทธิ์ (Demand & Yield Trends) ติดตามการสมัคร การยืนยันสิทธิ์ และการเปลี่ยนแปลงความสนใจของผู้สมัคร

4. การคาดการณ์ผู้เข้าศึกษา (Enrollment Forecasting) ประมาณจำนวนผู้ยืนยันเข้าศึกษาในอนาคตเพื่อสนับสนุนการวางแผน

5. ความสอดคล้องกับอุตสาหกรรมและทักษะ (Industry & Skills Alignment) เชื่อมหลักสูตรกับอุตสาหกรรมเป้าหมายและความต้องการกำลังคน

ผลการวิเคราะห์ช่วยเปรียบเทียบกับหลักสูตรใกล้เคียง ปรับกลยุทธ์การรับเข้า พัฒนาเนื้อหาหลักสูตรให้ตอบโจทย์ผู้เรียนและตลาดแรงงาน ระบุหลักสูตรที่มีโอกาสเติบโตหรือมีความเสี่ยง และสนับสนุนการตัดสินใจด้วยหลักฐาน

ตามข้อมูลในเอกสาร ตัวอย่างการวิเคราะห์ระดับปริญญาตรีครอบคลุม 4,212 หลักสูตร แบ่งเป็นกลุ่ม STEM 1,930 หลักสูตร หรือ 46% และกลุ่มนอก STEM 2,282 หลักสูตร หรือ 54%

จำนวนผู้เรียนในชุดข้อมูลตัวอย่างรวม 483,912 คน แบ่งเป็นกลุ่ม STEM 172,274 คน หรือ 36% และกลุ่มนอก STEM 311,638 คน หรือ 64% ร้อยละเป็นค่าที่ปัดเศษในเอกสาร และข้อมูลชุดนี้อ้างอิงภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2025

ข้อสังเกตที่นำเสนอคือกลุ่มนอก STEM มีสัดส่วนหลักสูตรและผู้เรียนมากกว่า วิศวกรรมศาสตร์และธุรกิจเป็นกลุ่มที่มีขนาดเด่น ขณะที่ศิลปศาสตร์และมนุษยศาสตร์มีหลักสูตรหลากหลายและผู้เรียนจำนวนมาก แผนภาพเปรียบเทียบยังครอบคลุมสุขภาพและสวัสดิการ สังคมศาสตร์ เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร วิทยาศาสตร์ธรรมชาติ เกษตรและป่าไม้ การศึกษา และบริการ

แนวทางพัฒนาประกอบด้วยการทบทวนภาพรวมหลักสูตรให้สอดคล้องกับเป้าหมายสถาบันและตลาด การจัดสรรทรัพยากรไปยังสาขาที่สร้างผลกระทบและมีโอกาสเติบโต การเสริมศักยภาพ STEM เพื่อรองรับอนาคต การขยายหลักสูตรในสาขาที่มีความต้องการ และการวางแผนโดยใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ข้อมูลจาก CUPT Slide (2), หน้า 16-17 ตัวอย่างตัวเลขมาจากสถิติหลักสูตรและนักศึกษาปริญญาตรีใหม่ ภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2025 ตามที่เอกสารระบุ