AI Teaching Capability Maturity Model (AITC-MM)

แบบสำรวจนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจระดับความสามารถขององค์ประกอบสำคัญที่สนับสนุนความสามารถในการสอน AI ของมหาวิทยาลัย โดยจะมีการพัฒนารูปแบบความสมบูรณ์ของความสามารถในการสอน AI (AI Teaching Capability Maturity Model) เพื่อเป็นแนวทางที่มีโครงสร้างในการประเมินสถานะปัจจุบันของความสามารถในการสอน AI ของมหาวิทยาลัย ชี้ให้เห็นช่องว่าง และนำเสนอแผนงานสำหรับการปรับปรุง


ส่วนที่ 1 ข้อมูลพื้นฐานของผู้ตอบการประเมิน

ส่วนที่ 2 AI Adoption

ส่วนที่ 3 การประเมินศักยภาพด้าน AI Teaching Capability Maturity Model

1. มิติด้านกลยุทธ์ (Strategy Adoption)

หมายถึง ความชัดเจนของมหาวิทยาลัยในเชิงกลยุทธ์ นโยบายการกำกับที่เหมาะสม และความมุ่งมั่นในการจัดสรรทรัพยากรที่มีศักยภาพ เพื่อสนับสนุนการการขับเคลื่อนในการจัดการเรียนการสอนด้าน AI

2. มิติด้านบูรนาการหลักสูตร (Curriculum Integration)

หมายถึง มหาวิทยาลัยมีความพยายามที่จะบูรณาการหลักสูตร AI ในการสอนรายวิชาด้วยการบูรณาการ AI ในการออกแบบหลักสูตรต่างๆ โดยมุ่งเน้นที่การส่งเสริมการเรียนรู้แบบโครงการสหสาขาวิชาเพื่อยกระดับความเข้าใจ AI และทักษะเชิงปฏิบัติของนักศึกษา

3. มิติด้านประสบการณ์ผู้เรียน (Student Experience)

หมายถึง การเสริมสร้างศักยภาพด้านการเรียนรู้ AI ของนักศึกษาโดยเน้นการเรียนรู้ให้เหมาะสมกับพื้นฐานและความต้องการของแต่ละบุคคล ซึ่งสถาบันต้องความสำคัญกับการพัฒนาทักษะด้าน AI ในแต่ละหลักสูตร และพัฒนากลไกในการให้ข้อเสนอแนะให้เหมาะสมกับการต่อยอดทักษะด้าน AI กับแต่ละบุคคล

4. มิติด้านการสนับสนุนคณาจารย์ (Faculty Empowerment)

หมายถึง การสนับสนุนการพัฒนาศักยภาพให้กับคณาจารย์และบุคลากรให้อำนาจในการออกแบบและตัดสินใจในการจัดการเรียนการสอนด้าน AI

5. มิติด้านความซื่อสัตย์ทางวิชาการ (Academic Integrity)

หมายถึง การพัฒนาข้อกำหนดและนโยบายเพื่อกำกับดูแลด้านจริยธรรมในการประยุกต์ใช้ AI เพื่อสนับสนุนการเรียนการสอน