ความรอบรู้ดิจิทัลและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาในฐานะปัจจัยกำหนดทัศนคติของนักศึกษามหาวิทยาลัยต่อปัญญาประดิษฐ์

ผู้แต่ง

  • ชัยเสฏฐ์ พรหมศรี Rajamangala University of Technology Phra Nakhon

DOI:

https://doi.org/10.65205/ajgs.2026.e2668

คำสำคัญ:

ความรอบรู้ดิจิทัล ผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษา ทัศนคติต่อปัญญาประดิษฐ์ การศึกษาระดับอุดมศึกษา

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาพฤติกรรมการเลือกใช้แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ ระดับความรอบรู้ดิจิทัล และทัศนคติต่อปัญญาประดิษฐ์ของนักศึกษามหาวิทยาลัย รวมทั้งวิเคราะห์ความแตกต่างของทัศนคติตามผลการเรียนเฉลี่ยสะสม (GPA) และตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างความรอบรู้ดิจิทัลกับทัศนคติต่อปัญญาประดิษฐ์ กลุ่มตัวอย่างเป็นนักศึกษาจำนวน 177 คน ได้มาด้วยวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (simple random sampling) โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูลผ่านช่องทางออนไลน์ การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติเชิงพรรณนา  ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความถี่ และร้อยละ และสถิติเชิงอนุมาน ได้แก่ การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณด้วยตัวแปรจำลอง การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เพียร์สัน และการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย ผลการวิจัยพบว่า นักศึกษาส่วนใหญ่เลือกใช้ ChatGPT มากที่สุด รองลงมาคือ Google Gemini และ Microsoft Copilot นอกจากนี้ กลุ่มตัวอย่างมีระดับความรอบรู้ดิจิทัลและทัศนคติต่อปัญญาประดิษฐ์อยู่ในระดับสูง สำหรับ GPA โดยรวมไม่สามารถทำนายทัศนคติได้อย่างมีนัยสำคัญ ยกเว้นนักศึกษาที่มี GPA สูงสุด (3.50–4.00) ที่มีทัศนคติเชิงบวกสูงกว่ากลุ่ม GPA ต่ำสุดอย่างมีนัยสำคัญ ผลการวิจัยยังพบว่าความรอบรู้ดิจิทัลมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับปานกลางกับทัศนคติต่อปัญญาประดิษฐ์ และสามารถทำนายได้ร้อยละ 40 ของความแปรปรวน ผลการวิจัยชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการพัฒนาความรอบรู้ดิจิทัลเพื่อส่งเสริมทัศนคติที่ดีต่อการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระดับอุดมศึกษา

เอกสารอ้างอิง

บุญชม ศรีสะอาด. (2560). การวิจัยเบื้องต้น. (พิมพ์ครั้งที่ 10). สุวีริยาสาส์น.

Abuadas, M., & Albikawi, Z. (2025). Predicting nursing students’ behavioral intentions to use AI : The interplay of ethical awareness, digital literacy, moral sensitivity, attitude, self-efficacy, anxiety, and social influence. Journal of Human Behavior in the Social Environment online publication. https://doi.org/10.1080/10911359.2025.2472852

Aktay, S., Gok, S., & Yildirim, A. (2024). Artificial intelligence attitude scale. International Technology and Education Journal, 8(2), 14–24.

Bancoro, J. C. M. (2024). The relationship between artificial intelligence (AI) usage and academic performance of business administration students. International Journal of Asian Business and Management, 3(1), 27–48. https://doi.org/10.55927 /ijabm.v3i1.7876

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334. https://doi.org/10.1007/BF02310555

Dhahir, D. F., Kenda, N., Dirgahayu, D., Syarifuddin, D., Djaffar, R., Widihastuti, R., Rustam, M., & Pala, R. (2024). The relationship of digital literacy, exposure to AI-generated deepfake videos, and the ability to identify deepfakes in Generation X. Jurnal Pekommas, 9(2), 357–368. https://doi.org/10.56873/jpkm.v9i2.5873

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Baabdullah, A. M., Ribeiro-Navarrete, S., Giannakis, M., Al-Debei, M. M., Dennehy, D., Metri, B., Buhalis, D., Cheung, C. M. K., Conboy, K., Doyle, R., Dubey, R., Dwivedi, R., Edwards, J., Gupta, S., Ilavarasan, P. V., Janssen, M., Kim, Y., ... & Wamba, S. F. (2023). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

Emon, M. H. H., Hassan, F., Nahid, M. H., & Rattanawiboonsom, V. (2023). Predicting adoption intention of artificial intelligence: A study on ChatGPT. AIUB Journal of Science and Engineering, 22(2), 189–196. https://doi.org/10.53799/ajse.v22i2.797

Erdfelder, E., Faul, F., & Buchner, A. (1996). GPOWER: A general power analysis program. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 28(1), 1–11.

Etikan, I., & Bala, K. (2017). Sampling and sampling methods. Biometrics & Biostatistics International Journal, 5(6), 00149. https://doi.org/10.15406/bbij.2017.05.00149

Faroog, Z., Dirar, Q.S., Zaidi, A.R., Khan, M.S., Mahamud, G., Ambia, S.R., & Al-Hazzaa, S.A. (2024). Knowledge and attitude of medical students towards artificial intelligence in ophthalmology in Riyadh, Saudi Arabia: a cross-sectional study. Annals of Medicine and Surgery, 86, 4377 - 4383. https://doi.org/10.1097/MS9.0000000000002238

Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). Sage.

Gilster, P. (1997). Digital Literacy. New York : Wiley.

Gnambs, T., Stein, J.-P., Zinn, S., Griese, F., & Appel, M. (2025). Attitudes, experiences, and usage intentions of artificial intelligence: A population study in Germany. Telematics and Informatics, 98, 102265. https://doi.org/10.1016/j.tele.2025.102265

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., ... & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Kayyali, M. (2024). Digital literacy in higher education: Preparing students for the workforce of the future. International Journal of Information Science and Computing, 11(1), 53–73. https://doi.org/10.30954/2348-7437.1.2024.6

Lien, S., Skogli, E. W., Abamosa, J. Y., Glomdal, S., & Filkuková, P. (2025). Experience and attitudes toward the use of artificial intelligence in higher education. Uniped, 48(1), 1–14. https://doi.org/10.18261/uniped.48.1.1

Promsri, C. (2019). The association between digital literacy and social intelligence. International Journal of English, Literature and Social Science (IJELS), 4(8), 1674–1678. https://ijels.com/detail/the-association-between-digital-literacy-and-social-intelligence

Rovinelli, R. J., & Hambleton, R. K. (1977). On the use of content specialists in the assessment of criterion-referenced test item validity. Dutch Journal of Educational Research, 2(2), 49–60.

Sergeeva, O. V., Masalimova, A. R., Zheltukhina, M. R., Chikileva, L. S., Lutskovskai, L. Y., & Luzin, A. (2025). Impact of digital media literacy on attitude toward generative AI acceptance in higher education. Frontiers in Education, 10, 1563148. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1563148

Sim, S.-J., Kim, J.-H., Hong, M.-H., Hong, S.-M., & Lee, M.-J. (2024). Study on the attitudes toward artificial intelligence and digital literacy of dental hygiene students. Journal of Dental Hygiene Science, 24(3), 171–180. https://doi.org/10.17135/jdhs.2024.24.3.171

Stein, J.-P., Messingschlager, T., Gnambs, T., Hutmacher, F., & Appel, M. (2024). Attitudes towards AI: Measurement and associations with personality. Scientific Reports, 14, 2909. https://doi.org/10.1038/s41598-024-20053-9

Tin, T. T., Chor, K. Y., Hui, W. J., Cheng, W. Y., Kit, C. J., Husin, W. N. A.-A. W., Aitizaz, A., Tiung, L. K., Afolalu, S. A., & Khattak, U. F. (2024). Demographic factors shaping artificial intelligence (AI) perspectives: Exploring their impact on university students’ academic performance. Pakistan Journal of Life and Social Sciences, 22(2), 12248–12264. https://doi.org/10.57239/PJLSS-2024-22.2.000876

Visković, L., Đerić, E., & Luić, L. (2024). Assessment of the digital literacy influence on the adoption of AI-based tools. Media, Culture and Public Relations, 15(1), 1–12. https://doi.org/10.63191/mcpr.15.1.1

Xiu, A., & Li, X. (2024). The importance of digital literacy for university students in the new media era. In F. Zeng et al. (Eds.), Proceedings of the 2024 7th International

Conference on Humanities Education and Social Sciences (ICHESS 2024) (pp. 417–422). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-323-8_49

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

19-04-2026

รูปแบบการอ้างอิง

พรหมศรี ช. (2026). ความรอบรู้ดิจิทัลและผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษาในฐานะปัจจัยกำหนดทัศนคติของนักศึกษามหาวิทยาลัยต่อปัญญาประดิษฐ์. วารสารวิชาการบัณฑิตศึกษา, 4(1), e2668. https://doi.org/10.65205/ajgs.2026.e2668

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย

หมวดหมู่