ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ในเขตกรุงเทพมหานคร

Main Article Content

สุวรรณ จันทิวาสารกิจ
บุญสาน ทระทึก
ชัยมงคล ศรีจันทรา
ปราชญา เทียมผาสุข

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจและพฤติกรรมการใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของนักศึกษาระดับปริญญาตรีในเขตกรุงเทพมหานคร โดยบูรณาการทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยี ทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน และทฤษฎีรวมว่าด้วยการยอมรับและการใช้เทคโนโลยี กลุ่มตัวอย่างคือนักศึกษาระดับปริญญาตรี 400 คน ซึ่งได้มาจากการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นภูมิ เครื่องมือวิจัยเป็นแบบสอบถามมาตราส่วนประมาณค่า วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ และการวิเคราะห์ความแปรปรวน ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยด้านการรับรู้ประโยชน์ การรับรู้ความง่ายในการใช้งาน อิทธิพลทางสังคม การรับรู้ความสามารถในการควบคุม และแรงจูงใจใฝ่สุข มีอิทธิพลเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจในการใช้งาน โดยการรับรู้ประโยชน์เป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลสูงสุด สำหรับพฤติกรรมการใช้งานจริงถูกกำหนดโดยสภาพแวดล้อมที่เอื้ออำนวยและความเคยชิน โดยความเคยชินเป็นตัวพยากรณ์ที่มีอิทธิพลมากที่สุด นอกจากนี้ ความตระหนักด้านจริยธรรมทำหน้าที่เป็นตัวแปรกำกับเชิงลบที่ลดทอนความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ประโยชน์กับความตั้งใจใช้งาน ในขณะที่ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวแปรกำกับเชิงบวกที่เสริมแรงความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความง่ายกับความตั้งใจใช้งาน อีกทั้งยังพบความแตกต่างระหว่างชั้นปี โดยนักศึกษาชั้นปีที่ 3 และ 4 มีการใช้งานที่เข้มข้นกว่านักศึกษาชั้นปีที่ 1 และ 2 ผลการศึกษาสะท้อนว่า LLMs ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของกิจวัตรการเรียนรู้ สถาบันอุดมศึกษาจึงควรพัฒนานโยบายและหลักสูตรที่ส่งเสริมความฉลาดทางดิจิทัลและสภาพแวดล้อมที่เอื้ออำนวย ควบคู่กับการสร้างความตระหนักด้านจริยธรรมเพื่อความถูกต้องทางวิชาการ

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
จันทิวาสารกิจ ส. ., ทระทึก บ. ., ศรีจันทรา ช. ., & เทียมผาสุข ป. . (2025). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสารสังคมพัฒนศาสตร์, 8(12), 152–165. สืบค้น จาก https://so07.tci-thaijo.org/index.php/JSSD/article/view/9672
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

บัวพรรณ คำเฉลา และคณะ. (2568). การใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ ChatGPT เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้แบบมีส่วนร่วมในรายวิชาการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์. วารสารกว๊านพะเยา, 2(4), 1-16.

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.

Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1-15.

Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques. (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons.

Cotton, R. E. et al. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT . Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228-239.

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.

Grassini, S. et al. (2024). Understanding university students’ acceptance of ChatGPT: Insights from the UTAUT2 model. Applied Artificial Intelligence, DOI: 10.1080/08839514.2024.2371168.

Hair, J. F. et al. (2019). Multivariate data analysis. (8th ed.). Boston: Cengage Learning.

Lemke, C. et al. (2023). Exploring the student perspective: Assessing technology readiness and acceptance for adopting large language models in higher education. In 22nd European Conference on e-Learning: ECEL 2023. United Kingdom: Academic Conferences and publishing limited.

Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1-55.

McKinsey & Company. (2024). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. Retrieved November 27, 2025, from https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year

Ministry of Higher Education Science Research and Innovation. (2024). Minister Supamas announces "MHESI for AI" policy. Retrieved November 27, 2025, from https://www.mhesi.go.th/index.php/en/news-and-announce-all/news-all/106-minister-supamas/10698-ai-ai-university-education-6-0-90-ai.html

National Science and Technology Development Agency. (2022). Thailand National AI Strategy and Action Plan (2022-2027). Retrieved November 27, 2025, from https://www.nectec.or.th/en/about/news/cabinet-national-ai-strategy.html

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.

Stanford Institute for Human-Centered AI. (2025). The AI Index 2025 Annual Report. Retrieved November 27, 2025, from https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. Retrieved November 27, 2025, from https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

Venkatesh, V. et al. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178.

Yamane, T. (1967). Statistics: An introductory analysis. (2nd ed.). New York: Harper and Row.