Research Question Development
เปลี่ยนปัญหา ช่องว่าง และหลักฐานให้เป็นคำถามวิจัยที่ชัดและทดสอบได้
Open classroom · 20 พฤศจิกายน 2569
เปิดรับลงทะเบียนอาจารย์/นักวิจัย · 20 พฤศจิกายน 2569
AI for Research
สำหรับอาจารย์/นักวิจัย 2569
เพิ่มกำลังการผลิตงานวิจัยด้วย AI ตั้งแต่พัฒนาโจทย์ถึงจัดทำต้นฉบับ พร้อมจุดตรวจหลักฐาน วิธีวิจัย การวิเคราะห์ และข้อสรุปก่อนนำผลไปใช้
ทุกกิจกรรมทำได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม AI ช่วยสร้าง Markdown, JSON และ LaTeX พร้อมเขียนและรัน Python ส่วนผู้เรียนกำหนดโจทย์ ตรวจข้อมูล วิธีวิเคราะห์ และผลลัพธ์
Learning outcomes
จบคลาสแล้ว
ทำอะไรได้
Literature & Citation Audit
ค้นต้นทาง ตรวจ citation และชี้ได้ว่าหลักฐานรองรับข้อความใด เพียงใด
Research Design & Quality Control
เชื่อมคำถาม ตัวแปร ข้อมูล วิธีวัด การวิเคราะห์ และขอบเขตข้อสรุปให้สอดคล้องกัน
Non-coding Data Analytics
วิเคราะห์ Excel, CSV หรือ SPSS ด้วย Python ที่ AI เขียนและรันให้ โดยผู้เรียนตรวจข้อมูล วิธี และผลลัพธ์
Data Visualization & Machine Learning
สร้างรูปและตารางพร้อมเผยแพร่ ทดลองโมเดล Machine Learning และแปลผลตามคำถามวิจัย
Manuscript Preparation
เปลี่ยน Markdown และ JSON เป็น Word, LaTeX และ PDF พร้อมรูป ตาราง citation และรายการอ้างอิง
Syllabus · 6 hours
กำหนดการ
และเวลาเรียน
กิจกรรมหลักรวม 6 ชั่วโมง ไม่รวมเวลาพัก
- 01
เตรียมพื้นที่ทำงานวิจัยกับ AI
30 นาทีจัดเครื่องมือ โครงงาน และขอบเขตข้อมูลให้พร้อมใช้
- 02
อ่านหลักฐานและตรวจคำตอบ AI
30 นาทีทำงานกับข้อมูลหลายรูปแบบและแยกข้อเท็จจริงออกจากข้อสรุป
- 03
พัฒนาโจทย์และคำถามวิจัย
45 นาทีเชื่อมปัญหา ช่องว่าง วัตถุประสงค์ และคำถามวิจัยด้วยหลักฐาน
- 04
ค้นและตรวจวรรณกรรม
45 นาทีค้นต้นทาง ตรวจ citation และสังเคราะห์สิ่งที่หลักฐานรองรับ
- 05
วางตรรกะและคุณูปการของงานวิจัย
30 นาทีเชื่อมคำถาม แบบการศึกษา ความใหม่ ขอบเขต และเป้าหมายการเผยแพร่
- 06
ทดสอบความแข็งแรงของแบบการศึกษา
30 นาทีตรวจตัวแปร กลุ่มเปรียบเทียบ วิธีวัด การวิเคราะห์ และเกณฑ์แปลผล
- 07
Data Analytics, Visualization & Machine Learning
75 นาทีวิเคราะห์ข้อมูล สร้างรูปและตาราง และทดลองโมเดลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม
- 08
Manuscript Preparation
45 นาทีสร้าง Word, LaTeX และ PDF พร้อมรูป ตาราง citation และรายการอ้างอิง
- 09
ออกแบบวิธีใช้ AI ในงานวิจัยของตนเอง
30 นาทีกำหนดขอบเขต การตรวจหลักฐาน การคุ้มครองข้อมูล และการเปิดเผยการใช้ AI
Requirements
ใช้ notebook
ไม่ต้องเขียนโปรแกรม
ใช้เครื่องและงานของตนเองตั้งแต่วันแรก เพื่อให้สิ่งที่ติดตั้งและไฟล์งานพร้อมใช้ต่อหลังจบคลาส
Notebook ส่วนตัว
Windows 11, macOS หรือ Linux ที่ติดตั้งโปรแกรมได้ ไม่ใช้ tablet หรือ iPad เป็นเครื่องหลัก
ไม่ต้องมีพื้นฐานเขียนโปรแกรม
AI เขียนและรัน Python ให้ ผู้เรียนกำหนดโจทย์ ตรวจข้อมูล วิธีวิเคราะห์ และผลลัพธ์
สิทธิ์ติดตั้งและไฟล์วิจัย
เตรียมรหัสผ่านติดตั้งโปรแกรม อินเทอร์เน็ต และงานหรือข้อมูลหนึ่งชุดที่มีสิทธิ์ใช้
Notebook เท่านั้น
ไม่แนะนำ tablet, iPad หรือ Chromebook เป็นเครื่องหลัก เพราะกิจกรรมต้องติดตั้งโปรแกรมและจัดการไฟล์ในเครื่อง
หากงานวิจัยหรือชุดข้อมูลยังไม่พร้อม สามารถใช้กรณีศึกษาและข้อมูลสำรองของคลาสได้
รับอาจารย์และนักวิจัย — รุ่นนี้ยังไม่เปิดรับนิสิต
เนื้อหาบางส่วนใช้สำหรับออกแบบ กำกับ และตรวจประเมินกระบวนการเรียนรู้กับงานวิจัยของนิสิต จึงตรวจสิทธิ์ก่อนเข้าร่วม