สกัดองค์ความรู้ KM: EdPEx Insight AI : ระบบอัจฉริยะเพื่อการติดตามและให้คำปรึกษาด้านการประกันคุณภาพการศึกษา

 

ผลงาน UBU KM FAIR 2026 | ประเภทผลงาน: AI Hackathon | นวัตกรรมเพื่อการบริหารจัดการองค์กรและการให้บริการ

 

ชื่อผลงาน: EdPEx Insight AI : ระบบอัจฉริยะเพื่อการติดตามและให้คำปรึกษาด้านการประกันคุณภาพการศึกษา

 

ชื่อเจ้าของผลงาน: นายศุภเรศ สร้อยหล้า  คณะศึกษาศาสตร์

 

1. ปัญหาและความสำคัญ (Problem Statement)

    1. ความซับซ้อนของเกณฑ์: เกณฑ์การประกันคุณภาพการศึกษา (EdPEx) มีรายละเอียดและศัพท์เทคนิคจำนวนมาก ทำให้บุคลากรตีความคลาดเคลื่อนและส่งข้อมูลผิดพลาดหรือล่าช้า

    2. ข้อจำกัดในการติดตามงานแบบเดิม: การติดตามความคืบหน้าผ่านไฟล์ Excel หรือ Google Sheets ทำให้ผู้บริหารมองไม่เห็นภาพรวม (Big Picture) ไม่ทราบสถานะการส่งข้อมูลที่แท้จริงของแต่ละหน่วยงาน ส่งผลให้ติดตามหรือแก้ไขปัญหาได้ไม่ทันกำหนด

 

2. วัตถุประสงค์ของโครงการ

   1. พัฒนาระบบ Intelligence Dashboard: เพื่อแสดงสถานะการส่งข้อมูลประกันคุณภาพการศึกษาแบบ Real-time ช่วยให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมและติดตามงานได้ตรงจุด

   2. ลดระยะเวลาและข้อผิดพลาด: ในการจัดทำและตรวจสอบรายงานประกันคุณภาพการศึกษาของบุคลากรสายวิชาการและสายสนับสนุน

   3. ส่งเสริมการ Up-skill ด้าน AI: เพื่อสร้างความคุ้นเคยและการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาประยุกต์ใช้ในการทำงานจริงแก่บุคลากรของมหาวิทยาลัย

 

3. แนวคิดและเทคโนโลยีที่ใช้ (Hybrid Approach)

โครงการใช้แนวคิดผสมผสานระหว่าง Data Analytics และ Generative AI

   1. Generative AI (Copilot): ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยในการตีความเกณฑ์ประกันคุณภาพการศึกษาที่มีความซับซ้อน

   2. Web Application Platform: พัฒนาด้วย Framework ที่ทันสมัย เช่น Streamlit หรือ React ร่วมกับ Python (FastAPI/Flask) เพื่อความรวดเร็วในการทำ Prototype

   3. Data Visualization Tools: ใช้ Library เช่น Plotly หรือ Recharts ในการเปลี่ยนข้อมูลตารางให้เป็นกราฟแสดงสถานะ

       - สีเขียว: ส่งข้อมูลครบถ้วนแล้ว

       - สีเหลือง: กำลังดำเนินการ

      - สีแดง: ดำเนินการล่าช้า

      - มีระบบจัดอันดับ (Ranking) เพื่อดูความสมบูรณ์ของข้อมูลแบบ Real-time

 

4. องค์ประกอบของระบบ (Dashboard Structure)

ระบบแบ่งหน้าจอการทำงานหลักออกเป็น 3 ส่วน

    1. แดชบอร์ดผู้บริหาร (Executive Dashboard): สรุปภาพรวมการส่งงานแยกตามประเภทงาน และแสดงสัดส่วนสรุปสถานะรายหน่วยงาน

    2. แดชบอร์ดติดตาม (Pending Dashboard): แสดงรายการตรวจค้าง รายละเอียดการส่งงาน ไฟล์แนบ และสถานะการดำเนินงานเพื่อการตรวจสอบ

    3. แดชบอร์ดอาจารย์/บุคลากรสายสนับสนุน: ส่วนสำหรับให้อาจารย์และเจ้าหน้าที่อัปโหลดไฟล์ส่งภาระงาน พร้อมตรวจสอบประวัติการส่งงานย้อนหลัง

 

5. ประโยชน์และผลลัพธ์ของโครงการ

    1. สร้าง Visualize Performance: เปลี่ยนการเก็บข้อมูลแบบเดิมให้เป็นภาพรวมที่มองเห็นง่าย สร้างความโปร่งใสในการดำเนินงาน

    2. ลดภาระงานซ้ำซ้อน: ลดเวลาในการตรวจติดตามและย้อนกลับมาแก้ไขข้อมูลซ้ำแล้วซ้ำเล่า

    3. ยกระดับสมรรถนะบุคลากร: สร้างวัฒนธรรมการทำงานร่วมกับ AI และพัฒนาทักษะดิจิทัลแก่บุคลากรอย่างยั่งยืน

 

6. การขยายผลและการนำไปใช้ประโยชน์ต่อยอด

    1. กลุ่มเป้าหมายรับประโยชน์โดยตรง: ผู้บริหารคณะ, เจ้าหน้าที่ฝ่ายประกันคุณภาพ, และบุคลากรสายวิชาการ/สายสนับสนุน

    2. ระดับองค์กร: สามารถขยายผลไปยังทุกคณะและหน่วยงานภายในมหาวิทยาลัยอุบลราชธานี เพื่อลดภาระงานซ้ำซ้อนในภาพรวม

    3. การต่อยอดเชิงนวัตกรรม: เป็นต้นแบบ (Prototype) ของ AI Assistant สำหรับงานเอกสารและงานธุรการที่มีระเบียบหรือเกณฑ์ซับซ้อนอื่นๆ เช่น งานสารบรรณ งานพัสดุ หรืองานระเบียบการเงิน