การปรับตัวของการศึกษาด้านบัญชีในประเทศไทยในยุคปัญญาประดิษฐ์ (AI) : โอกาสและความท้าทาย
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์, การศึกษาด้านบัญชี, ดิจิทัลบทคัดย่อ
การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในหลายสาขา รวมถึงการศึกษาด้านบัญชีในประเทศไทย โดย AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนการสอน การประเมินผล และการพัฒนาหลักสูตร โดย AI สามารถสร้างสื่อการเรียนการสอนที่เหมาะสมกับนักศึกษาแต่ละคน และช่วยให้กระบวนการประเมินผลมีความแม่นยำและสอดคล้องกับศักยภาพของผู้เรียน AI ยังสามารถช่วยลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงการศึกษาของนักเรียนจากทุกกลุ่ม โดยเฉพาะในพื้นที่ห่างไกลที่ขาดแคลนแหล่งทรัพยากรหรือเทคโนโลยีที่จำเป็นในการปรับตัวของการศึกษาด้านบัญชีในประเทศไทยในยุค AI จำเป็นต้องพัฒนากรอบจริยธรรมที่ชัดเจนเพื่อกำหนดวิธีการใช้งาน AI อย่างเหมาะสม ทั้งในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างเนื้อหาการเรียนการสอน และการตรวจสอบความถูกต้องของงาน ในส่วนของหลักสูตรการศึกษาด้านบัญชีควรเพิ่มวิชาเกี่ยวกับ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การใช้ Data Analytics และ Machine Learning เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมบัญชี นอกจากนี้ การฝึกอบรมอาจารย์เพื่อให้มีทักษะในการใช้ AI ในการสอนและประเมินผลอย่างมีประสิทธิภาพยังเป็นสิ่งสำคัญผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่า AI มีศักยภาพในการพัฒนาหลักสูตรการศึกษาด้านบัญชีให้ตรงกับความต้องการของตลาดแรงงานในยุคดิจิทัล และช่วยเพิ่มการเข้าถึงการศึกษาสำหรับนักศึกษาทุกกลุ่ม สิ่งสำคัญคือการสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษาในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี การฝึกอบรมบุคลากร และการปรับปรุงหลักสูตรการศึกษาให้ทันสมัยและรองรับการใช้ AI
References
จิรกร ฐาวิรัตน์ (2568). AI กับการศึกษา : ตัวช่วยสุดอัจฉริยะเพื่อพัฒนาการเรียนรู้. วารสาร สังคมศึกษา ปริทรรศน์, 1(2), 98-108.
พระครูปลัดจักรพล สิริธโร. (2567). การใช้เทคโนโลยี AI ในการเรียนการสอนแบบปรับเหมาะ (Adaptive Learning). วารสารวิชาการจินตาสิทธิ์ (online), 2(3).
พระมหาดุริยะ กิตฺติสาโร. (2567). สมรรถนะการสอนของครูในยุคปัญญาประดิษฐ์ AI: การพัฒนาทักษะการเรียน การสอนเพื่ออนาคต. Wisdom Journal of Humanities and Social Sciences, 1(6) (December), 52-61.
Almaqtari, F. A. (2024). AI governance and its implications for the accounting profession. International Journal of Accounting Research, 15(2), 78–92.
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Longman.
Biggs, J., & Tang, C. (2007). Teaching for quality learning at university. Maidenhead: Open University Press.
Cheah, W. L., & Tajudeen, F. P. (2020). Adoption of AI in accounting: Trends, challenges, and the way forward. Journal of Accounting and Finance Research, 10(3), 45–58.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
Freire, P. (1970). Pedagogy of the oppressed. New York: Continuum.
Gulikers, J. T. M., Bastiaens, T. J., & Kirschner, P. A. (2004). A five-dimensional framework for authentic assessment. Educational Technology Research and Development, 52(3), 67-86.
Jonassen, D. H. (1999). Designing constructivist learning environments. Instructional Design Theories and Models: A New Paradigm of Instructional Theory, 2, 215-239.
Tandiono, R. (2023). The impact of artificial intelligence on accounting education: A review of literature. E3S Web of Conferences, 426, 02016.
Wiggins, G. (1990). The case for authentic assessment. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 2(2).
