ในโลกของการวิจัย มักจะให้ความสำคัญกับผลงานที่เป็นรูปธรรม เช่น บทความวิชาการ สิทธิบัตร นวัตกรรม หรือองค์ความรู้ใหม่ที่เกิดขึ้น แต่สิ่งที่มักถูกมองข้ามคือ บทบาทของเจ้าหน้าที่วิจัยและผู้ประสานงาน ที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง การบริหารจัดการโครงการ การรวบรวมเอกสาร การติดตามงาน และการประสานงานกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ล้วนเป็น “ศิลปะที่ซ่อนอยู่” ที่ช่วยให้งานวิจัยดำเนินไปอย่างราบรื่นและประสบความสำเร็จ
        การประสานงานวิจัย (Research Coordination) คือ กระบวนการจัดการและอำนวยความสะดวกให้นักวิจัยและทีมงานสามารถดำเนินการได้ตามแผนที่วางไว้ ครอบคลุมตั้งแต่การเตรียมข้อเสนอโครงการ การจัดทำเอกสาร การติดต่อประสานกับผู้ให้ทุน หน่วยงานกำกับดูแล หรือสถาบัน ไปจนถึงการเผยแพร่ผลการวิจัย ซึ่งกล่าวได้ว่า ผู้ประสานงานวิจัยเป็น สะพานเชื่อม ระหว่างนักวิจัย ทุนวิจัย และสถาบัน
ศิลปะของการประสานงานที่มืออาชีพควรมี
• การสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถถ่ายทอดข้อมูลที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่าย รับฟังและตีความความต้องการของนักวิจัยและหน่วยงาน รวมถึงใช้ภาษาที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• การจัดการเวลาและลำดับความสำคัญ มีการกำหนดตารางเวลาและติดตามกำหนดส่งงาน สามารถบริหารหลายโครงการพร้อมกันโดยไม่เกิดความล่าช้า
• ความละเอียดรอบคอบในการจัดทำเอกสาร สามารถตรวจสอบความครบถ้วนของข้อเสนอโครงการ ใบเบิกจ่าย รายงานความก้าวหน้า รวมถึงเก็บรักษาข้อมูลอย่างเป็นระบบและโปร่งใส
• การแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ สามารถให้ข้อเสนอแนะในเบื้องต้นหาทางเลือกเมื่อโครงการเผชิญข้อจำกัด เช่น งบประมาณล่าช้า หรือบุคลากรไม่เพียงพอ และประสานความร่วมมือกับหน่วยงานอื่นเพื่อหาทางออก
บทบาทสำคัญของเจ้าหน้าที่ประสานงานวิจัย
• ผู้จัดการข้อมูล (Information Manager) ดูแลข้อมูลโครงการวิจัยทั้งในรูปแบบเอกสารและดิจิทัล
• ผู้สนับสนุน (Supporter) อำนวยความสะดวกให้ทีมวิจัยมีเวลาโฟกัสที่เนื้อหาทางวิชาการ
• ผู้เชื่อมโยง (Connector) โดยสร้างเครือข่ายระหว่างนักวิจัยกับผู้ให้ทุน ภาครัฐ ภาคธุรกิจ และชุมชน
• ผู้บริหารโครงการ (Project Facilitator) วางแผน ติดตามความก้าวหน้า และประเมินผลลัพธ์ให้เป็นไปตามเป้าหมาย
แนวปฏิบัติที่ดี (Good Practices)
• จัดทำ Checklists และ Templates สำหรับเอกสารต่าง ๆ เพื่อความรวดเร็วและถูกต้อง
• ใช้ ระบบดิจิทัล เช่น Google Workspace หรือ Research Information Management System (RIMS) เพื่อลดความซ้ำซ้อนในการทำงาน
• จัดประชุมทีมงานอย่างสม่ำเสมอ เพื่อทบทวนปัญหาและความก้าวหน้า
• บันทึกองค์ความรู้ (Knowledge Management) จากประสบการณ์จริง เพื่อถ่ายทอดต่อให้เจ้าหน้าที่รุ่นใหม่
ความท้าทายและโอกาสในอนาคต
        เจ้าหน้าที่วิจัยในยุคดิจิทัลเผชิญกับความท้าทายใหม่ เช่น การใช้ AI ในการจัดการข้อมูล, การผลักดัน Open Science ที่เน้นความโปร่งใส และการทำงานในลักษณะ วิจัยข้ามศาสตร์ (Interdisciplinary Research) การพัฒนาทักษะดิจิทัล การคิดเชิงกลยุทธ์ และการเรียนรู้ตลอดชีวิตจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้ประสานงานวิจัยรุ่นใหม่

        แม้บทบาทการประสานงานวิจัยอาจไม่ปรากฏเด่นชัดเหมือนผลงานตีพิมพ์หรือสิทธิบัตร แต่แท้จริงแล้วคือฟันเฟืองที่ทำให้ระบบงานวิจัยขับเคลื่อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ “การประสานงานวิจัยอย่างมืออาชีพ” ไม่ใช่เพียงทักษะการจัดการ แต่ยังเป็น ศิลปะในการเชื่อมโยงผู้คน กระบวนการ และเป้าหมายเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างคุณค่าทางวิชาการและประโยชน์ต่อสังคมอย่างยั่งยืน

เอกสารอ้างอิง

1. สถาบันดำรงราชานุภาพ สำนักงานปลัดกระทรวงมหาดไทย. (2553). เทคนิคการประสานงาน. แหล่งที่มา http://www.stabundamrong.go.th/web/book/53/b18_pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
2. สำนักงานอธิการบดี มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์. (2563). เทคนิคการประสานงานที่ดี. แหล่งที่มา https://eqa.pcru.ac.th/QA/doc/km/good%20practice%pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
3. การพัฒนาทักษะการสื่อสารและการประสานงานอย่างมีประสิทธิภาพ. (2024). แหล่งที่มา https://www.hr-odthai.com/blog/การพัฒนาทักษะการสื่อสารและการประสานงานอย่างมีประสิทธิภาพ สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568

        ตามที่ทราบกันทุกฝ่ายอยู่แล้วว่า การพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ได้เปลี่ยนแปลงโครงสร้างของเศรษฐกิจ สังคม และตลาดแรงงานอย่างมีนัยสำคัญ กล่าวคือจากการที่เทคโนโลยีต้องอาศัยทักษะเฉพาะด้านของมนุษย์ เช่น การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการประมวลผลเชิงตรรกะ แต่กลับถูกแทนที่หรือสนับสนุนด้วย AI ที่มีความสามารถสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่อย่างไรเสีย ถึงแม้ว่ากระแสการเติบโตของเทคโนโลยีจะเป็นที่ต้องการของสังคมก็ตาม ก็ได้ทำให้เกิดปรากฏการณ์ “การกลับมาของมนุษยศาสตร์” ในฐานะทักษะที่ตลาดแรงงานต้องการเป็นอย่างยิ่ง ดังจะเห็นได้จากกรณีของบริษัทเทคโนโลยี AI ในประเทศจีนที่เสนอค่าตอบแทนสูงเพื่อดึงดูดผู้ที่จบการศึกษาสายมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ เข้าสู่ตำแหน่งงานใหม่ ๆ ในอุตสาหกรรม เช่น ผู้ประเมินคุณภาพโมเดลภาษา นักออกแบบการเล่าเรื่องสำหรับ AI หรือผู้ฝึกสอนระบบ AI ซึ่งล้วนต้องการทักษะด้านภาษา การตีความ และความเข้าใจบริบททางสังคม ที่เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มาจากสายมนุษยศาสตร์มากกว่าสายเทคนิคแบบดั้งเดิมนั่นเอง
        สำหรับสาเหตุสำคัญที่ทำให้เกิดแนวโน้มดังกล่าวก็คือข้อจำกัดของ AI เอง ด้วยว่าแม้ AI จะสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว แต่ก็ยังขาด “ความเข้าใจเชิงมนุษย์” (human understanding) อย่างลึกซึ้ง เช่น การตีความความหมายเชิงนัยยะ ความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม หรือการตัดสินเชิงจริยธรรม ดังนั้น มนุษย์ที่มีพื้นฐานด้านมนุษยศาสตร์จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการทำหน้าที่ตรวจสอบ กำกับ และเติมเต็มสิ่งที่ AI ยังไม่สามารถทำได้อย่างสมบูรณ์ ดังจะเห็นได้จากมิติในการทำงานตามปกติทั่ว ๆ ไปนั้น มนุษยศาสตร์ไม่ได้เป็นเพียงศาสตร์ที่ศึกษาอดีตหรือวรรณกรรมอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็น “เครื่องมือสำคัญในการออกแบบอนาคต” กล่าวคือผู้ที่มาจากสายมนุษยศาสตร์มักมีความสามารถในการคิดเชิงวิพากษ์ วิเคราะห์ความหมาย และเข้าใจมนุษย์ในระดับลึกได้จนสามารถกำหนดทิศทางของเทคโนโลยีให้ตอบสนองต่อความต้องการของสังคมได้อย่างเหมาะสม เรียกว่าบทบาทมนุษยศาสตร์ได้เปลี่ยนมนุษย์ที่เคยเป็นผู้ปฏิบัติงานเชิงเทคนิคไปเป็นผู้กำกับความหมายและคุณค่าของเทคโนโลยีได้อย่างลงตัว
        แต่อย่างไรก็ตาม การกลับมาของมนุษยศาสตร์ในยุค AI ไม่ได้หมายความว่าความรู้ทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีจะหมดความสำคัญไปเสียทีเดียว ตรงกันข้าม ในอนาคตเร็ว ๆ นี้ ตลาดแรงงานจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการบูรณาการข้ามศาสตร์ (interdisciplinary integration) มากกว่า โดยเฉพาะเกี่ยวกับการผสานความเข้าใจระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี ซึ่งผู้ที่สามารถเชื่อมโยงสองโลกนี้เข้าด้วยกันได้ก็จะเป็นกำลังสำคัญของสังคมในอนาคตอย่างแน่นอน ดังจะเห็นได้จากการจัดการศึกษาที่มีแนวโน้มให้ความสำคัญกับหลักสูตรและกระบวนการเรียนรู้เพื่อพัฒนาทักษะที่สอดคล้องกับโลกยุคใหม่ ไม่ว่าจะเป็นการคิดเชิงวิพากษ์ การสื่อสาร การเข้าใจความหลากหลายทางวัฒนธรรม และความรู้พื้นฐานด้าน AI หรือเทคโนโลยีดิจิทัล ฉะนั้น การเรียนรู้ที่เหมาะสมตามยุคสมัย จึงเป็นการเปิดพื้นที่การเรียนรู้แบบบูรณาการอย่างเป็นรูปธรรมเท่านั้น
        สรุปแล้ว การเจริญเติบโตของ AI ไม่ได้ทำให้สายมนุษยศาสตร์ล้าสมัยตามที่หลาย ๆ คนหวาดกลัวเสียเลย หากแต่ทำให้มนุษยศาสตร์กลับมามีความสำคัญมากยิ่งขึ้น ในฐานะศาสตร์ที่ช่วยให้มนุษย์เข้าใจตนเอง เข้าใจผู้อื่น และกำหนดทิศทางของเทคโนโลยีอย่างมีจริยธรรมและความรับผิดชอบนั่นเอง ฉะนั้น สิ่งที่จะทำให้มนุษย์ยังคงมีคุณค่าอยู่ต่อไปในโลกที่เครื่องจักรมีความฉลาดมากขึ้นเรื่อย ๆ จึงอาจไม่ใช่แค่ความสามารถในการคำนวณ แต่กลับเป็นความสามารถในการเข้าใจความหมายของการเป็นมนุษย์อย่างลึกซึ้งที่เป็นเป้าหมายสูงสุดมากกว่า

        ปัจจุบันมีความสนใจเพิ่มมากขึ้นเกี่ยวกับการพัฒนาการคิดเชิงขั้นตอนวิธี (Algorithmic Thinking: AT) ซึ่งหมายถึงความสามารถในการแก้ปัญหาแบบเป็นลำดับขั้นตอน เหมือนกับวิธีที่คอมพิวเตอร์ทำงาน อย่างไรก็ตาม ยังมีงานวิจัยไม่มากนักที่ศึกษาเกี่ยวกับการใช้ กิจกรรมแบบไม่ใช้อุปกรณ์ (Unplugged Activities) หรือกิจกรรมที่ใช้การลงมือทำโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ เพื่อช่วยให้นักเรียนพัฒนาทักษะ AT โดยเฉพาะในปัญหาทางทฤษฎีกราฟ (Graph Theory)
        การศึกษานี้ได้ออกแบบกิจกรรมแบบไม่ใช้อุปกรณ์ โดยใช้แนวคิดเรื่อง Minimum Spanning Tree (MST) ซึ่งเป็นปัญหาในทฤษฎีกราฟที่มักใช้ในการออกแบบเครือข่าย นักเรียนได้แก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ MST หลากหลายรูปแบบที่ช่วยนำทางการแก้ปัญหา (รูปที่ 1) กิจกรรนี้สอดคล้องกับ SDG 4: Quality Education และ SDG 10: Reduced Inequalities เนื่องจากช่วยส่งเสริมการเรียนรู้ที่เท่าเทียมและครอบคลุม โดยเปิดโอกาสให้นักเรียนได้พัฒนาทักษะการคิดเชิงคำนวณโดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพาเทคโนโลยีขั้นสูง ผลการศึกษาพบว่ากิจกรรมเหล่านี้ช่วยให้นักเรียนสามารถหาวิธีแก้ปัญหา MST ได้ด้วยตนเอง และยังค้นพบแนวทาง 2 แบบ คือ Kruskal’s Algorithm และการผสมระหว่าง Kruskal’s และ Prim’s Algorithm

        อย่างไรก็ตาม นักเรียนยังคงพบความยากลำบากในการอธิบายวิธีแก้ปัญหาให้เป็นลำดับขั้นตอนที่ผู้อื่นสามารถทำตามได้อย่างชัดเจน ดังนั้น ในการวิจัยขึ้นต่อไป คณะผู้วิจัยจะเพิ่มกิจกรรมแบบบล็อกคำสั่ง (Block-based Command Tasks) ที่คล้ายกับ Scratch หรือบล็อกคำสั่งเขียนโปรแกรม เพื่อช่วยให้นักเรียนถ่ายทอดความคิดเชิงขั้นตอนวิธีได้ง่ายขึ้น และพัฒนาทักษะ AT ให้แข็งแรงยิ่งขึ้น

อ้างอิง
Maung, H., Wongkia, W., Laosinchai, P. & Sriwattanarothai, N. (2025). Enhancing algorithmic thinking through graph-theoretic unplugged activities. The 2025 10th International STEM Education Conference (iSTEM-Ed), Pattaya, Thailand, 2025, pp. 1–6, doi: 10.1109/iSTEM-Ed65612.2025.11129443.

        ในยุคที่เทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญต่อการศึกษา การพัฒนาทักษะการคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking: CT) ในผู้เรียนระดับประถมศึกษาเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง งานวิจัยนี้นำเสนอเครื่องมือการเรียนรู้ที่บูรณาการ CT และทักษะการรู้คิดระดับสูง (Metacognitive Skills) ผ่านกิจกรรมการเขียนโปรแกรมแบบอันปลั๊ก (เกมกระดาน) และแบบใช้คอมพิวเตอร์ (Scratch) ภายใต้บริบทของการจัดการขยะมูลฝอย โดยใช้กลยุทธ์การตั้งคำถามด้วยตนเอง (Self-Questioning Strategies) เพื่อเสริมสร้าง CT ทักษะการรู้คิดระดับสูง และความรู้ด้านสิ่งแวดล้อมแก่นักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 3 ถึง 5 เพื่อเตรียมความพร้อมด้านการแก้ปัญหาในสถานการณ์จริง ประสิทธิผลของแนวทางนี้ได้รับการประเมินผ่านแบบสอบถามการรับรู้และการสัมภาษณ์นักเรียน
        ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่านักเรียนได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้ที่มีโครงสร้างชัดเจน โดยเข้าใจเรื่องการแตกปัญหาเป็นส่วนย่อย (Decomposition) และอัลกอริทึม (Algorithms) ได้ดี นักเรียนส่วนใหญ่เห็นว่าเกมมีความน่าสนใจและมีประสิทธิภาพต่อการเรียนรู้และการแก้ปัญหา อย่างไรก็ตาม บางคนต้องการการสนับสนุนเพิ่มเติมเพื่อให้เข้าใจมากขึ้น การสัมภาษณ์ยังสอดคล้องกับงานวิจัยก่อนหน้าที่เน้นถึงประโยชน์ทางการศึกษาของการเรียนรู้โดยใช้เกมและการเรียนรู้แบบสหวิชา นักเรียนสนุกกับกิจกรรมและสามารถเข้าใจแนวคิดของ CT และการจัดการขยะมูลฝอย (Solid Waste Management: SWM) ได้ดี อีกทั้งยังแสดงความสนใจที่จะนำวิธีการเรียนรู้เหล่านี้ไปประยุกต์ใช้กับวิชาอื่น ๆ อีกด้วย
        โดยงานวิจัยฉบับนี้สอดคล้องกับ SDG11 หัวข้อ เมืองและถิ่นฐานมนุษย์อย่างยั่งยืน (Sustainable cities and communities) เป้าหมาย 11.6 การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากเมือง ภายในปี พ.ศ. 2573 ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมต่อหัวประชากรในเมือง โดยให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับคุณภาพอากาศและการจัดการขยะมูลฝอยในระดับเทศบาลและอื่น ๆ

Source: Kamalabadi, B. T. & Precharattana, M.(2025). Elementary School Students’ Perception of Integrating Unplugged and Plugged Coding Activities with Self-Questioning Strategies for Solid Waste Management (SDG11). 10th International STEM Education Conference (iSTEM-Ed), Pattaya, Thailand, 2025, pp. 1-6, doi: 10.1109/iSTEM-Ed65612.2025.11129389.

        การศึกษานี้มุ่งเน้นการวิเคราะห์สมรรถนะทางอากาศพลศาสตร์ของกังหันลมแกนตั้ง (VAWTs) โดยใช้การจำลองเชิงพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (CFD) ร่วมกับ เทคนิค transient dynamic mesh เพื่อจับพฤติกรรมของกระแสหมุนวนด้านข้าง (lateral vortices) และตัวเลขสโตรฮาล (Strouhal number) ที่มีบทบาทสำคัญต่อประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน แต่ยังไม่ค่อยมีการศึกษาเชิงลึกมาก่อน วิธีวิจัย คือการใช้ซอฟต์แวร์ ANSYS Fluent ทำการจำลองสามมิติของกังหันลม 3 แบบ ได้แก่ 1. กังหันซาโวนิอุสแบบ 2 ใบพัด 2.กังหันซาโวนิอุสแบบเกลียว (Helical) และ 3.กังหันเกลียวที่ติด end plate 

        รูปที่ 1 ภาพนี้เป็น การตั้งค่าพื้นที่จำลอง (Simulation domain) สำหรับการวิเคราะห์การไหลของอากาศรอบกังหันลมด้วยโปรแกรม ANSYS Fluent โดยใช้วิธีการ Computational Fluid Dynamics (CFD) โดยกำหนดขอบเขตการไหลด้านซ้ายเป็น Inlet ซึ่งอากาศไหลเข้าสู่พื้นที่ด้วยความเร็วที่กำหนด และด้านขวาเป็น Outlet เพื่อให้อากาศไหลออกจากโดเมนอย่างอิสระ พื้นที่จำลองมีความยาวรวม 16 เมตร โดยเว้นระยะจากจุด Inlet ถึงกังหัน 4 เมตร (ประมาณ 8 เท่าของเส้นผ่านศูนย์กลางกังหัน) และจากกังหันถึง Outlet อีก 12 เมตร (24D) เพื่อให้การไหลพัฒนาเต็มที่และสามารถสังเกตการเกิด wake หรือกระแสปั่นป่วนด้านหลังได้อย่างชัดเจน นอกจากนี้ยังเว้นความกว้างและความสูงของโดเมน 2.5 เมตร (5D) เพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบจากผนังขอบเขต การตั้งค่าลักษณะนี้ช่วยให้การจำลอง CFD มีความถูกต้องและสะท้อนพฤติกรรมการไหลรอบกังหันได้ใกล้เคียงความเป็นจริงมากที่สุด

        รูปที่ 2 ผลการจำลองการไหลของอากาศ (CFD Simulation) รอบกังหันลมแกนตั้งแบบ Savonius โดยใช้โปรแกรม ANSYS Fluent ซึ่งนำเสนอทั้ง การกระจายความเร็ว (Velocity vectors) และ ค่าประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน (Coefficient of Performance: CoP) ภาพด้านบนและด้านล่าง (a) และ (b) แสดงทิศทางการไหลของอากาศในช่วงที่กังหันสร้างแรงบิดสูงสุด (25.830 วินาที) และแรงบิดต่ำสุด (26.090 วินาที) ที่ความเร็วลมขาเข้า 11 m/s จะเห็นได้ว่ามีการเกิดกระแสหมุนวน (vortex) ขนาดใหญ่ด้านหลังใบพัด ส่งผลต่อการแปรผันของแรงบิดและสมรรถนะการผลิตพลังงาน ขณะที่กราฟด้านล่าง (Fig. 9) เปรียบเทียบค่า CoP ของกังหันแบบ 2 ใบพัดและแบบเกลียวในช่วงเวลา 0–30 วินาที พบว่ากังหันแบบ 2 ใบพัดมีค่า CoP ที่คงที่และสูงกว่า ขณะที่กังหันเกลียวมีการแกว่งตัวมากกว่า แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างเชิงพลศาสตร์การไหลและประสิทธิภาพการแปลงพลังงานของกังหันแต่ละประเภท

        การจำลองพิจารณาความเร็วลมขาเข้าช่วง 5–14 m/s โดยใช้แบบจำลองความปั่นป่วน k-ω SST และ dynamic mesh เพื่อเก็บรายละเอียดการหมุนเวียนของกระแสอากาศและแรงยก-แรงต้านรอบใบพัด
        ผลการศึกษา ผลการวิจัยพบว่า กังหันลมแบบ 2 ใบพัดมีประสิทธิภาพสูงสุด สร้างแรงบิดได้ถึง 5.5 Nm และมีความเร็วปลายใบ 19.1 m/s ที่ความเร็วลม 11 m/s ซึ่งดีกว่ากังหันเกลียวที่ได้เพียง 2.5 Nm และ 13.3 m/s การติดตั้ง end plate บนกังหันเกลียวช่วยเพิ่มแรงบิดได้อีก 24.1% แสดงถึงความสำคัญของการปรับโครงสร้างใบพัด ส่วนค่า Strouhal number อยู่ที่ 0.05–0.130 สำหรับกังหัน 2 ใบพัด และ 0.040–0.070 สำหรับกังหันเกลียว โดยลดลงเหลือ 0.028–0.052 เมื่อมี end plate ช่วยควบคุมกระแสหมุนวนและเพิ่มเสถียรภาพ
        โดยสรุป การใช้ CFD กับ Transient dynamic mesh เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์การไหลรอบกังหัน VAWT และเป็นแนวทางสำคัญในการออกแบบกังหันรุ่นใหม่ที่ใช้พลังงานลมได้ดียิ่งขึ้น เหมาะกับการประยุกต์ในพื้นที่เมืองและชายฝั่ง เพื่อเพิ่มศักยภาพด้านพลังงานหมุนเวียนในอนาคต
        การประยุกต์ใช้ในการศึกษา: การบูรณาการ CFD และงานวิจัย VAWT ในสถาบันนวัตกรรมเรียนรู้ (IL) งานวิจัยนี้เป็นแพลตฟอร์มที่หลากหลายสำหรับการยกระดับการเรียนรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหลักสูตรที่เน้น “เทคโนโลยีเกิดใหม่สำหรับการเรียนรู้” เช่น วิชา ILSE617 Emerging Technology for Learning สอนเกี่ยวกับ Simulation ที่สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ โดยแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า Computational Fluid Dynamics (CFD) เป็นเครื่องมือการจำลองที่ทรงพลัง นักศึกษาในหลักสูตร ILSE617 สามารถทำความเข้าใจเชิงปฏิบัติได้ว่าแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน (เช่น สมการต่อเนื่อง, โมเมนตัม, และความปั่นป่วน) ถูกแปลงเป็นข้อมูลภาพและเชิงปริมาณเพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไร ซึ่งตอบสนองโดยตรงต่อแง่มุมของ “การจำลอง” ที่มีความสำคัญมากกว่าการสอนเชิงทฤษฎีทั่วไป
        การเชื่อมโยงกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) งานวิจัยนี้มีส่วนช่วยโดยตรงต่อเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนหลายประการของสหประชาชาติ (SDGs) ซึ่งตอกย้ำถึงผลกระทบในวงกว้างต่อสังคม และเป็นจุดเน้นในการขับเคลื่อนงานในปัจจุบัน:

• SDG 7 พลังงานสะอาดที่เข้าถึงได้และราคาไม่แพง: ด้วยการปรับปรุงการออกแบบและประสิทธิภาพของ VAWTs การศึกษานี้สนับสนุนโดยตรงเป้าหมายในการ เพิ่มสัดส่วนพลังงานหมุนเวียน
• SDG 9 อุตสาหกรรม นวัตกรรม และโครงสร้างพื้นฐาน: การใช้ แบบจำลอง CFD ขั้นสูงสำหรับการปรับประสิทธิภาพการออกแบบ และการพัฒนากังหันลมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น แสดงถึง นวัตกรรมในกระบวนการอุตสาหกรรมและการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน
• SDG 11 เมืองและชุมชนที่ยั่งยืน VAWTs โดยเฉพาะแบบขนาดเล็ก เหมาะสำหรับการติดตั้งใน สภาพแวดล้อมในเมือง, ไมโครกริด, บนหลังคา และอาคารที่อยู่อาศัย งานวิจัยนี้มีส่วนช่วยในการพัฒนากังหันลมแนวตั้งที่มีประสิทธิภาพและเสถียร เพื่อสนับสนุนการผลิตไฟฟ้าแบบกระจายศูนย์
• SDG 13 การรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ: ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพและความเป็นไปได้ของพลังงานลมในฐานะแหล่งพลังงานหมุนเวียน งานวิจัยนี้มีส่วนช่วยในการ ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก จากการผลิตไฟฟ้า

อ้างอิง
Priyadumkol, J., Muangput, B., Namchanthra, S., Zin, T., Phengpom, T., Chookaew, W., Suvanjumrat, C., & Promtong, M.* (2025). CFD modelling of vertical-axis wind turbines using transient dynamic mesh towards lateral vortices capturing and Strouhal number. Energy Conversion and Management: X, 26, 101022. https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2025.101022

        ในศตวรรษที่ 21 นี้ เทคโนโลยีดิจิทัลได้เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของมนุษย์ไปอย่างมาก โดยเฉพาะในบริบทที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาด้านนักเรียนด้วยแล้ว ในยุคปัจจุบันนักเรียนก็ล้วนเติบโตขึ้นในท่ามกลางแห่งสภาพแวดล้อมที่เต็มไปด้วยสื่อออนไลน์ เครือข่ายสังคม และข้อมูลข่าวสารจำนวนมหาศาล แต่ตามที่ปรากฎให้เห็นกันโดยทั่วไป สิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ก็หาได้ทำให้เกิดความสุขที่แท้จริงกับผู้ใช้หรือนักเรียนไม่ กล่าวคือถึงแม้เทคโนโลยีจะช่วยเพิ่มโอกาสทางการเรียนรู้ให้กับนักเรียนได้ก็ตาม แต่มันก็สร้างแรงกดดันและความทุกข์ในรูปแบบใหม่ ๆ ขึ้นมาด้วย ดังจะเห็นได้จากรายงานขององค์การอนามัยโลก (WHO, 2021) ที่กล่าวไว้ว่า ปัญหาสุขภาพจิตในเด็กและวัยรุ่นเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยประมาณร้อยละ 10–20 ของเยาวชนทั่วโลกประสบกับปัญหาด้านสุขภาพจิต ในขณะเดียวกัน เทคโนโลยีก็ทำให้เกิดปัจจัยสำคัญของความทุกข์ในนักเรียนร่วมด้วย ได้แก่ ความเครียดจากการเรียน ความกดดันทางสังคม และการใช้สื่อดิจิทัลมากเกินไป ดังนั้น การศึกษาถึงบทบาทของเทคโนโลยีในการแก้ไขปัญหาความทุกข์ของนักเรียนจึงเป็นประเด็นสำคัญทั้งในเชิงการศึกษาและจิตวิทยาได้อย่างแน่นอน
ลักษณะของความทุกข์ในนักเรียนยุคดิจิทัล
        1. ความเครียดจากการแข่งขันทางการศึกษา ได้แก่ นอกจากที่เทคโนโลยีทำให้นักเรียนมีความทุกข์แล้ว ปัญหาประการต่าง ๆ ที่มีความสัมพันธ์กับเทคโนโลยีก็ทำให้เกิดความลำบากได้อย่างมากมายดังจะเห็นได้จากผลงานวิจัยที่สรุปไว้ว่า มีนักเรียนจำนวนมากกำลังเผชิญกับความเครียดจากการแข่งขันทางวิชาการและความคาดหวังของครอบครัว ซึ่งความกดดันดังกล่าวได้ส่งผลต่อการเกิดภาวะซึมเศร้า ความวิตกกังวล และความรู้สึกด้อยคุณค่าไปพร้อมกันด้วย
        2. ความโดดเดี่ยวทางสังคม ได้แก่ เทคโนโลยีนอกจากก่อให้เกิดปัญหาหรือความทุกข์ดังกล่าวในข้างต้นแล้ว ก็ยังพบว่าเทคโนโลยีได้เป็นช่องทางในการเพิ่มการสื่อสารออนไลน์ จนทำให้เกิดความสัมพันธ์แบบผิวเผินขึ้น แต่ความสัมพันธ์ดังกล่าวก็ไม่สามารถหาความจริงใจหรือความตรงไปตรงมาได้อย่างเป็นรูปธรรม ซึ่งเป็นการชี้ให้เห็นว่า การใช้สื่อสังคมออนไลน์ที่มากเกินไปนั้นสัมพันธ์กับระดับความโดดเดี่ยวและภาวะซึมเศร้าที่สูงขึ้นในวัยรุ่นได้
        3. ภาวะข้อมูลล้นเกิน ได้แก่ ในขณะที่เทคโนโลยีได้ทำให้เกิดความสะดวกสบายในการเข้าถึงข้อมูลที่นักเรียนต้องการได้อย่างรวดเร็วทันใจ แต่ในขณะเดียวกัน นักเรียนก็ต้องเผชิญกับปัญหาด้านจำนวนของข้อมูลที่ต้องการเลือกใช้ก็มีอยู่อย่างมากมายมหาศาล จนส่งผลให้เกิดความเครียดทางการรับรู้ (Cognitive overload) ในนักเรียนและทำให้เกิดผลไม่ดีจากการขาดสมาธิและมีปัญหาด้านสุขภาพจิต (Sweller, 2011) ร่วมด้วย
วิธีการเทคโนโลยีเพื่อเสริมสุขภาวะทางจิตใจของนักเรียน
        1. แอปพลิเคชันสุขภาพจิต ได้แก่ การนำเทคโนโลยีที่ผลิตขึ้นมาได้มาช่วยในการดูแลสุขภาพจิตของนักเรียนให้มีความสุขในการเรียนรู้ ดังจะเห็นได้จากที่กระทรวงหรือโรงเรียนต่าง ๆ ล้วนมีนโยบายในการผลิตแอปพลิเคชันด้านสุขภาพจิตขึ้นมาใช้ส่งเสริมการเรียน เช่น โปรแกรมการฝึกสติและการจัดการอารมณ์จนสามารถช่วยลดความเครียดและเพิ่มความตระหนักรู้ทางอารมณ์ได้ของนักเรียนได้อย่างมีคุณภาพนั่นเอง (Firth et al., 2017)
        2. ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการให้คำปรึกษา ได้แก่ การนำปัญญาประดิษฐ์หรือ AI มาใช้ในการแบ่งเบาการใช้กำลังคนมาแก้ไขปัญหาในนักเรียน ซึ่งตามที่ปรากฏให้เห็นกันโดยทั่วไปแล้ว จำนวนนักเรียนกับครูผู้ให้บริการให้คำแนะนำหรือปรึกษาเรื่องชีวิตและการเรียนนั้นยังมีจำนวนไม่เพียงพอเลย ดังนั้น การใช้ AI นี้ก็สามารถช่วยคัดกรองความเสี่ยงด้านสุขภาพจิตและให้คำแนะนำในเบื้องต้นแก่ผู้เรียนได้อย่างมีประสิทธิภาพประสิทธิผลมาก (Inkster et al., 2018)
        3. เทคโนโลยีการฝึกสมาธิ ได้แก่ การใช้เทคโนโลยีมาช่วยในการปรับปรุงพัฒนาบุคลิกภาพในนักเรียนให้เอื้อต่อการเรียนรู้ ดังจะเห็นได้จากที่ผ่านมาได้มีนักเรียนฝึกสติผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัลแล้วสามารถลดความเครียดและเพิ่มสมาธิในนักเรียนได้อย่างมีนัยสำคัญเลยทีเดียว (Goyal et al., 2014)
เทคโนโลยีกับการพัฒนาการเรียนรู้ที่ลดความเครียด
        1. การเรียนรู้แบบปรับตัว (Adaptive Learning) ได้แก่ การเรียนรู้ของนักเรียนที่จะมาพร้อมกับการใช้เทคโนโลยีนั้นต้องเป็นไปอย่างเหมาะสมกับวัยด้วย จึงจะถือว่าเป็นไปอย่างถูกต้องและก่อให้เกิดประโยชน์มาก กล่าวคือสังคมต้องรู้จักวิธีการนำเทคโนโลยีมาใช้ปรับเนื้อหาให้เหมาะสมกับระดับความสามารถของผู้เรียน ซึ่งถ้าทำได้เช่นนี้แล้วไซร้ เทคโนโลยีก็จะสามารถช่วยลดความกดดันและเพิ่มแรงจูงใจในนักเรียนได้อย่างไม่ต้องสงสัย (Pane et al., 2015)
        2. การประยุกต์ใช้เกมเพื่อการเรียนรู้ (Gamification) ได้แก่ การนำเทคโนโลยีมาช่วยในการออกแบบกลไกและรูปแบบการส่งเสริมการเรียนรู้ในนักเรียนให้เกิดความน่าสนใจและไม่ให้น่าเบื่อหน่าย กล่าวคือการใช้เกมมาช่วยเป็นเครื่องมือในการเรียนจนทำให้นักเรียนเกิดความสนุกสนาน เพลิดเพลิน และลดความเครียดในเนื้อหาที่เรียนได้ (Deterding et al., 2011)
        3. การเรียนรู้แบบยืดหยุ่น ได้แก่ เทคโนโลยีนอกจากทำให้เกิดประโยชน์ในการเรียนรู้หลายอย่างดังกล่าวมาแล้ว เทคโนโลยียังช่วยเป็นเครื่องมืออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ด้วย โดยมักเป็นระบบออนไลน์ที่มาช่วยให้นักเรียนจัดการกับเวลาและวิธีการการเรียนได้อย่างเหมาะสม (Means et al., 2013)
เทคโนโลยีกับการสร้างความสัมพันธ์ทางสังคม
        ตามที่กล่าวถึงเรื่องการนำเทคโนโลยีมาใช้กับการแก้ไขปัญหาความทุกข์ของนักเรียนในยุคดิจิทัลผ่านรูปแบบและวิธีการต่าง ๆ ก็จะเห็นได้ว่าเทคโนโลยีนั้นเป็นอะไรได้หลายอย่าง โดยอาจเป็นสิ่งที่มีประโยชน์และมีโทษก็ได้ แต่ถ้าหากได้นำเทคโนโลยีต่าง ๆ มาใช้ในการศึกษาของนักเรียนและเป็นองค์ประกอบในการดำเนินชีวิตอย่างเหมาะสมแล้วก็ย่อมสามารถสร้างเครือข่ายการเรียนรู้และการสนับสนุนทางสังคมผ่านชุมชนออนไลน์ได้ พร้อมทั้งเทคโนโลยียังสามารถช่วยตรวจจับพฤติกรรมเสี่ยงได้ เช่น การกลั่นแกล้งกันในโลกออนไลน์ (Livingstone & Smith, 2014) ดังนั้น เทคโนโลยีนั้นจึงมีความสัมพันธ์กับความเป็นไปในสังคมได้อย่างชัดเจน โดยเป็นได้ทั้งเครื่องมือส่งเสริมการเรียนรู้ในนักเรียนได้อย่างรวดเร็ว สะดวกสบาย พร้อมทั้งทำลายข้อจำกัดหรืออุปสรรคในอดีตที่ผ่านมาไปในขณะเดียวกันด้วย
การอภิปรายผล
        จากผลการศึกษาวิเคราะห์มาทั้งหมดได้ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของเทคโนโลยีว่าเป็นเครื่องมือที่จะสามารถช่วยนักเรียนแก้ไขปัญหาหรืออุปสรรคที่เกิดขึ้นในการศึกษาเล่าเรียนตั้งแต่เริ่มต้นยันจบการศึกษาได้อย่างเป็นรูปธรรม ได้แก่ เทคโนโลยีได้ช่วยให้นักเรียนมีความสุขและมีความสะดวกสบายในการเข้าถึงองค์ความรู้ใหม่ที่น่าสนใจได้อย่างไร้ขีดจำกัด ดังนั้น เทคโนโลยีนี้จึงมีศักยภาพในการแก้ไขปัญหาความทุกข์ของนักเรียนได้อย่างครอบคลุมทั้งในด้านจิตใจ ด้านวิธีการเรียนรู้ และด้านการอยู่ร่วมกันในสังคมได้อย่างแน่นอน แต่อย่างไรก็ตาม การใช้เทคโนโลยีในด้านต่าง ๆ รวมทั้งด้านการศึกษาด้วย ก็ต้องใช้มันควบคู่ไปกับการพัฒนาทักษะการใช้สื่ออย่างรู้เท่าทันและมีคุณธรรมจริยธรรมร่วมไปด้วย จึงจะถือว่าถูกต้อง เหมาะสม และมีประโยชน์อย่างมากมาย
บทสรุป
        กล่าวโดยสรุปแล้ว เทคโนโลยีนี้ย่อมเป็นเครื่องมือสำคัญในการแก้ไขปัญหาความทุกข์ของนักเรียนในยุคดิจิทัลได้อย่างชัดเจนที่สุด พร้อมทั้งมีความรวดเร็วและเหมาะสมกับยุคสมัยเป็นอย่างยิ่ง แต่การใช้เทคโนโลยีนี้ก็ต้องใช้อย่างผู้รู้เท่านั้นจึงจะได้ประโยชน์อย่างเต็มที่ โดยเฉพาะหากนำมาใช้เทคโนโลยีในการศึกษาเล่าเรียนของนักเรียนด้วยแล้วก็จะต้องใช้อย่างบูรณาการอย่างเหมาะสมคือใช้เทคโนโลยีอย่างมีกฎ กติกา ข้อบังคับและมีสติในการใช้ด้วย ก็จะกลายเป็นเครื่องมือส่งเสริมสุขภาวะทางจิตใจ ลดความเครียด และสร้างสังคมการเรียนรู้ในนักเรียนได้อย่างยั่งยืน

บรรณานุกรม

• ปริยานุช วุฒิ ชูประดิษฐ์ สุภัทร ชูประดิษฐ์. (2565) . อิทธิพลของการติดสื่อสังคมออนไลน์ต่อภาวะสุขภาพจิตของนักศึกษามหาวิทยาลัยในประเทศไทย. วารสารสุทธิปริทัศน์ มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ ปีที่ 36 ฉบับที่ 3: กรกฎาคม-กันยายน 2565. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/DPUSuthiparithatJournal/article/view/260410?utm_source=chatgpt.com.
• สุณัฐชา เผ่าพงษ์ศิลป์ ศิริภัททรา จุฑามณี ญาดา เรียมริมมะดัน. (2568). การรู้เท่าทันสื่อในยุคดิจิทัลกับสุขภาพจิตของวัยรุ่นไทย. วารสารสาธารณสุขมหาวิทยาลัยบูรพา คณะสาธารณสุขศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา ปีที่ 20 ฉบับที่ 2 (กรกฎาคม-ธันวาคม). https://he02.tci-thaijo.org/index.php/phjbuu/article/view/275650?utm_source=chatgpt.com.
• Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011). From game design elements to gamefulness: Defining gamification. Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference, 9–15. https://doi.org/10.1145/2181037.2181040.
• Firth, J., Torous, J., Nicholas, J., et al. (2017). The efficacy of smartphone-based mental health interventions. World Psychiatry, 16(3), 287–298. https://doi.org/10.1002/wps.20472.
• Goyal, M., Singh, S., Sibinga, E. M. S., et al. (2014). Meditation programs for psychological stress and well-being. JAMA Internal Medicine, 174(3), 357–368. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2013.13018.
• Inkster, B., Sarda, S., & Subramanian, V. (2018). An empathy-driven AI chatbot for mental health support. JMIR Mental Health, 5(4), e10148. https://doi.org/10.2196/10148.
• Livingstone, S., & Smith, P. K. (2014). Annual research review: Harms experienced by child users of online technologies. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 55(6), 635–654. https://doi.org/10.1111/jcpp.12197.
• Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., & Bakia, M. (2013). The effectiveness of online and blended learning: A meta-analysis of the empirical literature. Teachers College Record, 115(3), 1–47. https://doi.org/10.1177/016146811311500307
• Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., et al. (2015). Continued progress: Promising evidence on personalized learning. RAND Corporation. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1365.html.
• Sweller, J. (2011). Cognitive load theory. In J. P. Mestre & B. H. Ross (Eds.), Psychology of learning and motivation (Vol. 55, pp. 37–76). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-387691-1.00002-8.
• World Health Organization. (2021). Adolescent mental health. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/adolescent-mental-healt.

       ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI หลายท่านกล่าวว่าปีนี้ (2568) จะเป็นปีแห่ง Agentic AI เราในฐานะผู้ใช้งานอาจจะยังไม่รู้จัก หรือคุ้นเคยกับคำนี้มากนัก อย่างไรก็ตาม เราก็อาจจะได้ความสามารถของ Agentic AI ในแง่หนึ่งมาแล้ว นั่นคือการใช้ Deep Research บน ChatGPT ซึ่งบางท่านอาจจะใช้ เพื่อที่จะทำการเขียนบทความในหัวข้อที่ระบุ Deep Research จะต้องทำการค้นหาแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทำการอ่านบทความ แล้วตัดสินใจเลือกกลุ่มข้อมูลที่จะนำมาสรุปและเขียนบทความใหม่
        Agentic มาจากคำว่า Agent แปลเป็นภาษาไทยคือตัวแทน หรือทับศัพท์ เอเย่นต์ คือเป็นผู้กระทำการแทนผู้ือื่น สมมติว่า เราอยากไปเที่ยวญี่ปุ่น แต่ขี้เกียจหรือไม่มีเวลาในการวางแผนการเดินทางหรือไม่มีความรู้ในสถานที่นั้นๆ เราก็ไปติดต่อ เอเย่นต์ท่องเที่ยว ที่เป็นบริษัท์ทัวร์ ซึ่งจะทำการจัดการต่างๆตั้งแต่วางแผน จองตั๋วเครื่องบิน จองโรงแรมและการเดินทาง ตลอดจนกิจกรรมที่น่าสนใจต่างๆ ซึ่งจะลดภาระของเรา Agentic AI ก็ทำหน้าที่เช่นเดียวกัน
        Agentic AI เป็น AI ที่สามารถทำการคิดและดำเนินการได้ด้วยตัวของมันเอง โดยที่ผู้ใช้เพียงระบุเป้าหมายและบริบทที่จำเป็น Agentic AI มีความสามารถในการคิดเชิงเหตุผล สามารถตัดสินใจว่าขั้นตอนถัดไปควรจะทำอะไรต่อ มีการตรวจสอบผลลัพธ์ย้อนกลับว่ามีความถูกต้อง เชื่อถือได้แค่ไหน และทำการค้นคว้าหาแหล่งข้อมูลอ้างอิงเพิ่มเติมจากผลลัพธ์ก่อนหน้า เพื่อให้คำตอบที่ส่งไปยังผู้ใช้งานมีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น
        Agentic AI มีความสามารถในการติดต่อกับระบบคอมพิวเตอร์ผ่านอินเทอร์เน็ตแทนผู้ใช้งานได้ เช่น หากผู้ใช้งานสั่ง AI ให้จองตั๋วเครื่องบินราคาถูก จากกรุงเทพไปยังเชียงใหม่ ในช่วงเดือนมกราคม 2569 Agentic AI จะทำการค้นหาเที่ยวบินที่เป็นไปตามผู้ใช้ต้องการ รวมถึงยังเปิดหน้าเว็บไซต์ เลื่อนเม้าส์ไปเลือกวันเวลา กรอกข้อมูลผู้โดยสาร และชำระเงิน ได้โดยอัตโนมัติ (ในกรณีที่ผู้ใช้ให้ข้อมูลที่จำเป็นเช่น ชื่อ นามสกุล รหัสบัตรเครดิต ฯลฯ) Agentic AI ในลักษณะนี้ทำหน้าที่เหมือนเป็นผู้ช่วยในการใช้คอมพิวเตอร์โดยที่มีความรู้ และความฉลาดของ AI ในการปฏิบัติการ
        อันที่จริง แนวคิดลักษณะนี้มีมาก่อนหน้านี้แล้ว ซึ่งอยู่ในเทคโนโลยีที่เรียกว่า Robotic Process Automation (RPA) ซึ่งผู้ใช้งานสามารถสร้างบ็อท (bot) ให้ดำเนินการแทนโดยอัตโนมัติ อย่างเช่น ผู้ใช้สร้างบ็อท ให้เปิดไฟล์ Excel ในเครื่อง เปิดหน้าเว็บไซต์ แล้วดึงข้อมูลจากไฟล์ Excel ไปกรอกบนหน้าเว็บไซต์ทีละแถว เป็นต้น อย่างไรก็ตาม RPA จำเป็นต้องอาศัยผู้ที่เป็นผู้พัฒนา (developer) ในการสร้างขั้นตอนการทำงานทีละขั้น และสั่งให้โปรแกรมที่ควบคุมคอมพิวเตอร์ให้ปฏิบัติตามในแต่ละขั้นตอน ซึ่งเป็นขึ้นตอนที่ตายตัว Agentic AI มีความแตกต่างจาก RPA โดยที่รับคำสั่งเป็นภาษามนุษย์ สร้างขั้นตอนที่จำเป็นได้ด้วยตัวของมันเอง และหากพบปัญหาก่อนที่จะไปถึงเป้าหมาย ก็จะค้นหาเส้นทางวิธีการอื่น เพื่อทำภารกิจให้สำเร็จ
        ในช่วงแรกๆของ Agentic AI มีบริษัท Anthropic ซึ่งสร้างโมเดล claude ได้ทำการสร้างเครื่องมือที่เรียกว่า computer use สามารถถ่ายภาพหน้าจอ และควบคุมเม้าส์และคีย์บอรด์ ให้ดำเนินการต่างๆบนคอมพิวเตอร์ได้ [1] หลังจากนั้นความสนใจเรื่อง Agentic AI ก็ได้เพิ่มขึ้นในวงการ AI
        องค์ประกอบของ Agentic AI มีอยู่ด้วยกันสามส่วน ได้แก่ ผู้ควบคุม (orchestrator) โมเดล (model) และ เครื่องมือ (tool) [2] ดังรูปที่ 1

        ผู้ควบคุมรับคำสั่งมาจากผู้ใช้งาน ซึ่งจะทำการติดต่อไปยังโมเดล แล้วอาศัยความรู้จากโมเดลในการปฏิบัติการ โดยส่วนใหญ่โมเดลจะเป็นโมเดลภาษา แต่อาจจะมี GenAI โมเดลอื่นประกอบด้วยเช่น โมเดลสร้างรูปภาพ ในระหว่างที่ Agentic AI  ทำงานจะมีการใช้เครื่องมือ ในการทำงาน task ต่างๆ เช่น ค้นหาค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตหรือฐานข้อมูลเฉพาะทาง เช่น Wikipedia ติดต่อไปยังแอพพลิเคชันบนเว็บ เพื่อให้ทำภารกิจเฉพาะบางอย่าง เช่น อาจจะมีการรู้จำภาษาจากภาพ หรือตกแต่งภาพ ในกรณีที่ปฏิบัติการเกี่ยวกับรูปภาพ ติดต่อเว็บไซต์ชำระเงินออนไลน์ ในกรณีที่ต้องมีการชำระเงิน เป็นต้น ซึ่งการตัดสินใจและควบคุมการทำงานนี้ถูกส่งผ่านมาจากผู้ควบคุม จนกระทั่งได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ การสั่งการจากผู้ควบคุมไปยังเคริ่องมือ ส่วนใหญ่จะเรียกใช้ Application Programming Interface (API) ซึ่งเป็นทางเชื่อมต่อระหว่างเซอร์เวอร์ (server) ที่เปิดให้บริการกับโปรแกรมที่เรียกใช้งาน
        ในกรณีตัวอย่างของคอร์สออนไลน์ที่สอนอยู่บน deeplearning.ai [3] ได้ยกตัวอย่างการเขียน essay ด้วย Agentic AI  ดังรูปที่ 2

        เริ่มต้นจากผู้ใช้งานระบุหัวข้อที่จะให้ AI เขียน ซึ่ง AI จะอาศัยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการทำความเข้าใจคำสั่งในขั้นแรก ถัดไปคือการตั้งคำถามกลับมายังผู้ใช้งานว่าต้องการให้ค้นหาข้อมูลจากเว็บหรือไม่ ถ้าใช่ก็จะไปใช้เครื่องมือ web search ที่เป็นกล่องสีเขียวในรูป ถัดไป LLM  จะทำการเขียนฉบับร่างครั้งแรก ส่งต่อให้ผู้ใช้งานในการประเมินการเขียนว่าต้องปรับปรุงส่วนใด ซึ่งการเรียกร้องให้ผู้ใช้งานอ่าน อาศัยเครื่องมืออีกกล่องหนึ่ง หลังจากได้ข้อมูลป้อนกลับจากผู้ใช้งาน AI จะทำการปรับปรุงการเขียนต่อไป ในกระบวนการที่กล่าวมา อาจจะมีการย้อนกลับขึ้นไปทำขั้นข้างบนอีกหลายรอบได้
        ผู้เขียนขอยกตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่ง คือการสร้างเนื้อหาเตรียมการเรียนการสอนในวิชาใดวิชาหนึ่ง ให้เหมาะกับผู้เรียน (personalized learning) สมมติว่าเรามีนักศึกษาอยู่กลุ่มหนึ่งลงวิชาเรียนที่เราจะสอนในเทอมหน้า เราจะใช้ Agentic AI  ในมาช่วยได้อย่างไร เพื่อปรับเนื้อหา เนื่องจากมีนักศึกษาหลายคน เราไม่อาจจะสร้างเนื้อหาที่เหมาะกับนักศึกษาเพียงคนเดียวได้ แต่ก็น่าจะสร้างเนื้อหาที่โดยเฉลี่ยแล้วเหมาะกับชั้นเรียนทั้งชั้นเรียนได้
        ในกรณีนี้ เราจำเป็นต้องมีข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับนักศึกษา อย่างเช่น นักศึกษาแต่ละคน ได้เกรดอะไร เรียนวิชาอะไรมาบ้าง แล้วส่งข้อมูลเหล่านี้ให้ Agentic AI  ในการวิเคราะห์ การที่ AI จะวิเคราะห์ได้จะต้องไปค้นหารายละเอียดของแต่ละวิชา ที่นักศึกษาแต่ละคนเรียนมา แล้วทำการวิเคราะห์ช่องว่างทางความรู้ที่จำเป็นต้องเสริมขึ้นมา จะเห็นว่าเป็นกระบวนการที่ผู้สอนที่เป็นมนุษย์ ไม่สามารถที่จะทำเองได้เนี่องจากจะใช้เวลานานมาก
        ในกระบวนการข้างต้น อาจจะต้องใช้ Agent หลายตัว (multi-agent) แต่ละตัวเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และอาจทำหน้าที่หลายอย่างไปพร้อมๆกัน เช่น Agent ตัวแรกดึงข้อมูลผลการเรียนนักศึกษา Agent ตัวที่สองทำการดึงเนื้อหารายวิชาแต่ละวิชา Agent ตัวที่สามทำการประเมินช่องว่างทางความรู้ และสุดท้าย LLM จะนำผลลัพธ์ต่างๆมาสร้างเป็นบทเรียน

        ตัวอย่างข้างบนมิได้มีการใช้งานจริง แต่เป็นเพียงแนวคิดที่ผู้เขียนคิดว่าอาจจะนำไปสร้างเป็นแอพพลิเคชันโดยเฉพาะได้

เอกสารอ้างอิง

1. Anthropic (2024). Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku. Oct 22, 2024. https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use
2. Wiesinger, J. et al. (2024). Agents. Google. September 2024.
3. Ng, A. (2025). Agentic AI . DeepLearning.AI.

        การบริหารจัดการโครงการวิจัย (Research Project Management) เป็นขั้นตอนสำคัญที่กำหนดความสำเร็จของโครงการ ตั้งแต่การกำหนดวัตถุประสงค์ การวางแผน การจัดการทรัพยากร ไปจนถึงการติดตามผลและการเผยแพร่ผลงาน หากการจัดการเป็นไปอย่างมีระบบและมีมาตรฐาน โครงการวิจัยจะไม่เพียงแต่ดำเนินการได้เสร็จสิ้นตามกรอบเวลาและงบประมาณ แต่ยังสามารถสร้างคุณค่าทางวิชาการและนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง

1. การวางแผนที่ชัดเจน (Clear Planning): การวางแผนที่เป็นระบบช่วยลดความไม่แน่นอนและสร้างแนวทางที่ชัดเจนในการดำเนินงาน

• • การกำหนดวัตถุประสงค์และคำถามวิจัยต้องสอดคล้องกับปัญหาที่แท้จริงและสภาพสังคม เศรษฐกิจ หรือชุมชน
  • การจัดทำแผนงานและ Timeline โดยใช้เครื่องมือ เช่น Gantt Chart (เป็นแผนผังที่ใช้แสดงกิจกรรม และ กำหนดเวลาในการดำเนินการเพื่อให้ทุกกิจกรรมสำเร็จตามแผน) หรือ Critical Path Method (CPM) คือ เทคนิคการบริหารโครงการที่ใช้วิเคราะห์และวางแผนกำหนดตารางเวลาโครงการ โดยระบุ “เส้นทางวิกฤต” (Critical Path) ซึ่งเป็นชุดของกิจกรรมที่กำหนดระยะเวลาโดยรวมของโครงการหากกิจกรรมใดบนเส้นทางนี้ล่าช้าก็จะส่งผลให้โครงการล่าช้าไปด้วย
  • การวางแผนงบประมาณต้องคำนึงถึงค่าใช้จ่ายตรงและค่าใช้จ่ายแฝง พร้อมเผื่อสำรองเพื่อรับมือสถานการณ์ไม่คาดคิด

ข้อปฏิบัติที่ดี: มีการกำหนด Milestone ทุกไตรมาส เพื่อวัดความก้าวหน้าและลดความเสี่ยงจากการล่าช้า

2. การจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ (Effective Resource Management) ซึ่งทรัพยากรที่สำคัญในงานวิจัย ได้แก่ บุคลากร งบประมาณ เวลา และเครื่องมือวิจัย

• • บุคลากร – กำหนดบทบาทหน้าที่ที่ชัดเจน (เช่น Principal Investigator, Co-Investigator, Research Assistant)
  • งบประมาณ – มีการกระจายงบประมาณตามกิจกรรมและมีระบบอนุมัติที่โปร่งใส
  • เครื่องมือและวัสดุ – จัดเตรียมให้เพียงพอต่อการดำเนินงาน โดยมีการบำรุงรักษาและตรวจสอบคุณภาพ

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำคู่มือปฏิบัติการโครงการ (Project Handbook) สำหรับทีมงาน เพื่อให้ทุกคนเข้าใจขั้นตอนเดียวกัน

3. การติดตามและประเมินผล (Monitoring & Evaluation) การติดตามช่วยให้ผู้บริหารโครงการสามารถควบคุมคุณภาพและแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที

• • รายงานความก้าวหน้า – กำหนดรอบรายงาน เช่น ทุก 3 หรือ 6 เดือน
  • การประเมินเทียบกับเป้าหมาย – ใช้ตัวชี้วัด (KPI) เช่น จำนวนบทความที่ตีพิมพ์ ผลงานนำไปใช้จริง หรือการสร้างเครือข่ายวิจัย
  • การประกันคุณภาพ – ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การอ้างอิง และการปฏิบัติตามหลักจริยธรรมวิจัย

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดประชุมคณะผู้วิจัยเป็นประจำ เพื่อทบทวนผลลัพธ์และแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น

4. การบริหารความเสี่ยง (Risk Management) เช่น ความล่าช้า งบประมาณไม่เพียงพอ หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

• • การวิเคราะห์ความเสี่ยง – ระบุปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
  • การจัดทำแผนสำรอง (Contingency Plan) – เตรียมแนวทางแก้ไข เช่น ปรับตารางเวลา หรือหาทุนสนับสนุนเพิ่มเติม
  • การติดตามและทบทวนความเสี่ยง – ปรับปรุงแผนการจัดการความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำ Risk Register เพื่อบันทึก ปรับปรุง และจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยง

5. การจัดการเอกสารและการสื่อสาร (Documentation & Communication) ที่มีประสิทธิภาพเป็นรากฐานของความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ

• • การจัดเก็บเอกสาร เช่น ข้อเสนอโครงการ รายงานการประชุม เอกสารเบิกจ่าย
  • การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ – จัดเก็บในระบบดิจิทัล เช่น Research Information Management System (RIMS) หรือ Institutional Repository
  • การสื่อสารทั้งภายในทีมและกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างสม่ำเสมอ

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำรายงานสรุปสำหรับผู้บริหาร (Executive Summary) เพื่อให้เข้าใจสาระสำคัญอย่างรวดเร็ว

6. การเผยแพร่และการนำไปใช้ประโยชน์ (Dissemination & Utilization) ซึ่งความสำเร็จของโครงการวิจัยวัดได้จากการนำผลงานไปใช้จริง

• • การเผยแพร่เชิงวิชาการ – ตีพิมพ์บทความในวารสารวิชาการหรือเสนอผลงานในการประชุมวิชาการ
  • การเผยแพร่สู่สาธารณะ – ผ่านเว็บไซต์ รายงานสรุป หรือ Workshop
  • การนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ในเชิงนโยบาย การพัฒนาชุมชน หรือเชิงพาณิชย์

        ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำ Policy Brief สำหรับผู้กำหนดนโยบาย เพื่อเชื่อมโยงผลงานวิจัยกับการตัดสินใจเชิงนโยบาย

        การบริหารจัดการโครงการวิจัยที่มีประสิทธิภาพไม่เพียงแต่ช่วยให้โครงการเสร็จสิ้นตามแผน แต่ยังช่วยยกระดับคุณภาพงานวิจัย เพิ่มความน่าเชื่อถือ และสร้างผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง ข้อปฏิบัติที่ดีทั้ง 6 ด้าน คือ การวางแผน การจัดการทรัพยากร การติดตามและประเมินผล การจัดการความเสี่ยง การจัดทำเอกสารและสื่อสาร และการเผยแพร่ผลงาน ล้วนเป็นรากฐานที่ทำให้โครงการวิจัยบรรลุวัตถุประสงค์อย่างยั่งยืน

เอกสารอ้างอิง

1. ศุภมาส ชุมแก้ว (2564). การปฏิบัติที่ดีในการบริหารโครงการและหน่วยการวิจัย. วารสาร  การวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์, 2(1), 1-16. แหล่งที่มา https://sotci-thaijo.org/index.php/mesr/article/download/253442/169720 สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
2. Gantt Chart ทำง่าย ได้ประโยชน์. (2568). แหล่งที่มา https://www.si.mahidol.ac.th/th/division/um/admin/download_files/42_48_1pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
3. เทคนิค CPM : Critical Path Method กับการเพิ่มผลิตภาพกระบวนการ. (2568). แหล่งที่มา https://www.ftpi.or.th/download/seminar-file/CPM.pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
4. Research Management in Health & Health Systems Research. (2560). แหล่งที่มา https://kb.hsri.or.th/dspace/bitstream/handle/11228/4658/ResearchManager-watchara2.pdf?sequence=1&isAllowed=y สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568