THE ABILITY TO APPLY ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY TO BECOME A DIGITAL GRADUATE OF SARASAS SUVARNABHUMI INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Main Article Content
Abstract
This research aimed to study the level of application of artificial intelligence technology to become a digital-age graduate of Sarasas Institute of Technology Suvarnabhumi. The sample group was 92 undergraduates in the Faculty of Business Administration. The researcher determined the sample group from the Krejcie and Morgan table and used the simple random sampling method. The research instrument was a 5-level rating scale questionnaire. The statistics used for data analysis were frequency, percentage, mean, and standard deviation. The results of the research found that the ability to apply artificial intelligence technology of digital-age graduates of Sarasas Institute of Technology Suvarnabhumi, as a whole, had a high average value. When considering each aspect, it was found that problem-solving with digital tools had the highest average value, followed by digital use, digital adaptation, and digital understanding, respectively. The results of this study are useful for improving the curriculum to be up-to-date and in line with the needs of the labor market. Knowledge of the application of artificial intelligence in the digital age Increase knowledge of technologies related to the use of artificial intelligence in work by receiving and analyzing data. and process to provide responses in various forms, accounting, data analysis software and cloud systems. Supports the intelligent deployment of technology in conjunction with the development of work skills to increase efficiency in doing business in the digital age effectively and with an emphasis on the development of digital skills, leading to the ability to apply artificial intelligence technology in work, aiming to create good and skilled graduates for the development of the nation towards technological excellence.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2562). สรุปผลการสำรวจข้อมูลสถานภาพการรู้เท่าทันสื่อและสารสนเทศของประเทศไทย. กรุงเทพมหานคร: กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม.
เจริญศักดิ์ แซ่จึง. (2562). การวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจในยุคของปัญญาประดิษฐ์. วารสารธุรกิจปริทัศน์, 11(2), 157-177.
ทศพร มะหะหมัด และมนัส สุทธิการ. (2563). ปัญญาประดิษฐ์การจัดการทรัพยากรบุคคลสมัยใหม่ในองค์กร. วารสาร RMUTT Global Business and Economics Review, 5(1), 75-89.
ประสุตา นาดี และคณะ. (2564). สมรรถนะของนักบัญชีในยุคดิจิทัล: ทักษะการปรับตัวในโลกที่เปลี่ยนแปลง. วารสารศิลปศาสตร์และวิทยาการจัดการ, 8(2), 19-32.
เพ็ญพรรณ วันเพ็ญ. (2561). การรับรู้และทัศนคติที่มีผลต่อความพร้อมรับมือในการเข้ามาแทนที่ของปัญญาประดิษฐ์กลุ่มจักรกลอัตโนมัติของพนักงานบริษัทเอกชน ในเขตอำเภอเมือง จังหวัดนครราชสีมา. ใน สารนิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาบริหารธุรกิจ. มหาวิทยาลัยรามคำแหง.
ราชิต ไชยรัตน์. (2563). บทบาทนักบัญชีในโลกอนาคตจากนักบัญชีสู่นักบัญชีนวัตกร. เรียกใช้เมื่อ 16 พฤศจิกายน 2567 จาก http://www.tfac.or.th/Article/Detail/126212
ศนิชา ละครพล. (2565). ผลสํารวจแรงงานไทย 45% ขาดทักษะด้านดิจิทัล เสี่ยงถูกแทนที่ด้วยระบบ อัตโนมัติ. เรียกใช้เมื่อ 27 กุมภาพันธ์ 2568 จาก https://shorturl.asia/4vxer
สมอุษา วิไลพันธุ์. (2561). การปฏิรูปกระบวนการทํางานด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล ศึกษาเฉพาะกรณีสํานักงานปลัดกระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์. วารสารรามคำแหงฉบับรัฐประศาสนศาสตรมหาบัณฑิต, 2(2), 1-27.
สำนักงานทะเบียนและวัดผล. (2567). สถาบันสารสาสน์เทคโนโลยีแห่งสุวรรณภูมิ, ข้อมูลนักศึกษาและระเบียบการศึกษา. เรียกใช้เมื่อ 20 ธันวาคม 2567 จาก https://svit.ac.th
สุพรรณี รัตนโรจน์. (2563). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการใช้งานเทคโนโลยีดิจิทัลในการบริหารทรัพยากรมนุษย์ของพนักงานธนาคารของรัฐขนาดใหญ่ ABC. ใน สารนิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาบริหารธุรกิจ. มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
Cazares, C. (2024). Teacher acceptance of artificial intelligence tools: Examining the role of perceived benefits and concerns in K-12 education. Contemporary Educational Technology, 16(2), 1-18.
Chaib-draa, B. (1995). Industrial applications of distributed AI. Communications of the ACM, 38(11), 49-53.
Cronbach, L. J. (1990). Essentials of psychological testing. (5th ed.). New York: Harper Collins.
Deelertpaiboon, S. et al. (2023). Digital literacy development of professional nurses. Vajira Nursing Journal, 25(1), 70-79.
Kaplan, A. & Haenlein, M. (2023). Rethinking leadership for the age of AI. Journal of Business Strategy, 44(1), 11-18.
Krejcie, R. V. & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607-610.
Na, S. et al. (2023). Artificial intelligence (AI)-based technology adoption in the construction industry: A cross national perspective using the technology acceptance model. Buildings, 13(10), 2518. https://doi.org/10.3390/buildings13102518.
Peres, R. S. et al. (2020). Industrial Artificial Intelligence in Industry 4.0 - Systematic Review, Challenges and Outlook. IEEE Access, 8(2020). https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3042874.
Ribeiro, J. et al. (2021). Robotic process automation and artificial intelligence in industry 4.0 - A literature review. Procedia Computer Science, 181, 51-58. Doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.104.
Sajja, R. et al. (2024). Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant for Personalized and Adaptive Learning in Higher Education. Information, 15(10), 596. Doi: https://doi.org/10.3390/info15100596.
Sharda, N. (2021). Serving food from the cloud: Financial growth strategy. Toptal. Retrieved November 16, 2019, from https://www.toptal.com/management-consultants/growth-strategy/cloud-kitchen
Sugito. (2024). Implementation of Digital Marketing Strategy in Increasing Company Competitiveness. Ilomata International Journal of Management, 5(1), 178-190.