ภาษาศาสตร์เพื่อการเปลี่ยนแปลง: การจัดการเรียนรู้ภาษาอังกฤษเพื่อเสริมพลังปัญญาในยุคปัญญาประดิษฐ์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การปฏิวัติเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้สร้างการเปลี่ยนแปลงรากฐานในการจัดการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ โดยเฉพาะในการเสริมสร้างพลังปัญญาของผู้เรียน บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์สถานะปัจจุบันของการบูรณาการ AI ในการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ 2) ประเมินผลกระทบต่อการพัฒนาทักษะทางภาษาและความสามารถทางปัญญา และ 3) พัฒนากรอบแนวคิดทางทฤษฎีสำหรับการจัดการเรียนรู้ที่สนับสนุนด้วย AI การศึกษาใช้วิธีการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบตามแนวทาง PRISMA โดยสืบค้นฐานข้อมูล Scopus, Web of Science, ERIC และ ProQuest เกณฑ์การคัดเลือกประกอบด้วย: บทความวิจัยเชิงประจักษ์ที่ผ่านการประเมินโดยผู้ทรงคุณวุฒิ เผยแพร่ระหว่างปี 2019 - 2024 มีการรายงานผลเชิงปริมาณ และรวมการวิเคราะห์ด้านพัฒนาทักษะทางปัญญา จากบทความเบื้องต้น 427 เรื่อง คัดเลือกได้ 57 เรื่องที่ตรงตามเกณฑ์ ผลการศึกษาแสดงว่า การผสานรวม AI เพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาทักษะทางภาษา โดยเฉพาะทักษะการพูด การเขียน และการเรียนรู้อย่างอิสระ ผู้เรียนที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI มีพัฒนาการด้านทักษะการพูดและความสามารถในการควบคุมการเรียนรู้ด้วยตนเองสูงขึ้นอย่างชัดเจน นอกจากนี้ยังส่งผลให้มีแรงจูงใจและทักษะการคิดวิเคราะห์เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อใช้ AI chatbots ที่ออกแบบเฉพาะทาง ซึ่งสอดคล้องกับผลการวิเคราะห์อภิมานที่พบขนาดอิทธิพลระดับปานกลางค่อนข้างสูง บทความนี้เสนอกรอบแนวคิด "AI - Enhanced Linguistic Pedagogy" (AELP) ซึ่งผสานรวมหลักการทางภาษาศาสตร์ เทคโนโลยี AI และปรัชญาการศึกษาเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่เสริมสร้างพลังปัญญาอย่างครบถ้วน ผลการศึกษามีนัยสำคัญต่อการพัฒนานโยบายการศึกษาที่รองรับการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม การเตรียมความพร้อมครูผู้สอน และการสร้างระบบประเมินผลที่สอดคล้องกับการเรียนรู้ในยุคดิจิทัล
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
สถาบันทดสอบทางการศึกษาแห่งชาติ (องค์การมหาชน). (2567). รายงานผลการทดสอบทางการศึกษาระดับชาติขั้นพื้นฐาน (O-NET) ปีการศึกษา 2566. กรุงเทพมหานคร: สถาบันทดสอบทางการศึกษาแห่งชาติ (องค์การมหาชน).
Abimanto, D. & Mahendro, I. (2023). Efektivitas penggunaan teknologi AI dalam pembelajaran bahasa inggris. Sinar Dunia, 2(2), 256-266.
Al-Raimi, M. et al. (2024). To what extent has artificial intelligence impacted EFL teaching and learning? A systematic review. Arbitrer: Scientific Journal of Linguistics Society of Indonesia, 11(3), 399-412.
Al-Smadi, O. A. et al. (2024). Artificial intelligence for English language learning and teaching: Advancing sustainable development goals. Journal of Language Teaching and Research, 15(6), 1835-1844.
Alzahrani, S. (2024). The future of AI in language education. Advances in Educational Marketing, Administration, and Leadership Book Series, 1(2024), 309-332.
Anjarani, S. et al. (2024). ChatGPT to foster students' engagement in writing class: An intervention study. VELES (Voices of English Language Education Society), 8(3), 158-175.
Busso, A. & Sanchez, B. (2024). Advancing communicative competence in the digital age: A case for AI tools in Japanese university EFL programs. Technology in Language Teaching & Learning, 6(3), 1-17.
Crompton, H. et al. (2024). AI and English language teaching: Affordances and challenges. British Journal of Educational Technology, 55(3), 123-142.
EF Education First. (2024). EF English Proficiency Index 2024: Thailand. EF Education First. Retrieved October 1, 2568, from https://www.ef.co.th/epi/regions/asia/thailand/
Evenddy, S. S. (2024). Investigating AI's automated feedback in English language learning. Foreign Language Instruction Probe, 3(1), 76-87.
Fathi, J. et al. (2024). Improving EFL learners' speaking skills and willingness to communicate via artificial intelligence-mediated interactions. System, 123(2024), 885-902.
Feng, L. (2024). Investigating the effects of artificial intelligence-assisted language learning strategies on cognitive load and learning outcomes: A comparative study. Journal of Educational Computing Research, 62(4), 435-458.
Goh, Y. et al. (2024). Integrating AI chatbots in ESL and CFL instruction: Revolutionizing language learning with artificial intelligence. LatIA, 2(2024), 23-35.
Kim, E. & Sim, J. (2024). Incorporating AI into English language learning: An experimental study focusing on autonomous learning. English Language Teaching, 17(10), 82-95.
Lawrance, J. C. et al. (2024). Developing an AI-assisted multilingual adaptive learning system for personalized English language teaching. Proceedings of the International Conference on Advanced Computing and Communication Systems, 1(2024), 152-165.
Liu, G. et al. (2024). Untangling the relationship between AI‐mediated informal digital learning of English (AI‐IDLE), foreign language enjoyment and the ideal L2 self: Evidence from Chinese university EFL students. European Journal of Education, 59(2), 67-89.
Long, M. H. (1996). The role of the linguistic environment in second language acquisition. In W. C. Ritchie & T. K. Bhatia (Eds.), Handbook of second language acquisition (pp. 413-468). Cambridge: Academic Press.
Nizzolino, S. (2024). Artificial intelligence in language teaching: Using ChatGPT to assist teachers of English as a foreign language. Form@re: Open Journal per la Formazione in Rete, 24(1), 242-261.
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Wu, L. et al. (2023). Application of artificial intelligence in teaching English as a foreign language: Progress, challenges, and trends. English Language Teaching and Linguistics Studies, 6(4), 215-228.
Yang, F. (2024). AI in language education: Enhancing learners' speaking awareness through AI-supported training. International Journal of Information and Education Technology, 14(6), 828-833.
Zhou, C. & Hou, F. (2024). Can AI empower L2 education? Exploring its influence on the behavioural, cognitive and emotional engagement of EFL teachers and language learners. European Journal of Education, 59(3), 225-245.
