Page 5

AI

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ

ยกระดับทันตสาธารณสุขด้วยข้อมูล  BDI ถ่ายทอดการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลแก่ทันตแพทย์ กรมอนามัย
25 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ดร.อาทิตย์ สกุลเมือง ผู้จัดการโครงการและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฝ่ายบริการวิเคราะห์ข้อมูล ร่วมเป็นวิทยากรบรรยายในหัวข้อ “การวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ (Data Visualization)” ให้แก่ทันตแพทย์จำนวน 15 คน ที่เข้าร่วมโครงการจัดอบรมระยะสั้น 4 เดือน ด้านทันตสาธารณสุข สำหรับทันตแพทย์ ประจำปี 2569 ณ ห้องประชุมสมบูรณ์ วัชโรทัย อาคาร 1 ชั้น 2 กรมอนามัย การบรรยายครั้งนี้ มุ่งเน้นการเสริมสร้างทักษะด้านการใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการดำเนินงานด้านทันตสาธารณสุข โดยเริ่มตั้งแต่การทำความเข้าใจหลักการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น การเลือกใช้รูปแบบการนำเสนอข้อมูลให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย และการใช้เครื่องมือพื้นฐานในการสร้างแดชบอร์ดเพื่อสื่อสารข้อมูลให้เข้าใจง่ายและนำไปใช้ได้จริง ควบคู่กับการเสริมความรู้ด้านการเตรียมความพร้อมของข้อมูล (Data Preparation) การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล (Data Quality) และการจัดโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสมต่อการวิเคราะห์ อีกทั้งยังเน้นการออกแบบการสื่อสารข้อมูลในรูปแบบ Data Storytelling เพื่อให้สามารถถ่ายทอดข้อมูลเชิงซับซ้อนให้เข้าใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ยังได้ยกตัวอย่างการพัฒนาแดชบอร์ดเพื่อใช้ติดตามสถิติการอุดฟันรายเดือนของหน่วยบริการสาธารณสุข มาประยุกต์ใช้ข้อมูลในบริบทงานทันตสาธารณสุข เพื่อให้ผู้เข้าร่วมเห็นภาพการนำข้อมูลไปใช้ในสถานการณ์จริง การถ่ายทอดองค์ความรู้ในครั้งนี้ สะท้อนบทบาทของ BDI ในการสนับสนุนหน่วยงานภาครัฐให้สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพื่อยกระดับการวางแผนและการให้บริการด้านสาธารณสุขให้ตอบโจทย์ประชาชนได้อย่างตรงจุด
25 March 2026

บทความ

ปิดช่องโหว่การรักษาสะดุด BDI ขับเคลื่อน "Health Link" เชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพทั่วไทย ยกระดับการรักษาไร้รอยต่อด้วยพลังข้อมูลขนาดใหญ่
24 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ– สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย นพ.ธนกฤต จินตวร First Executive Vice President ร่วมเวทีเสวนาหัวข้อ One Health Data, One Health City เชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพสู่มหานครสุขภาวะ ภายในงานสัมมนาวิชาการประจำปี สำนักการแพทย์ ครั้งที่ 22 ด้วยแนวคิด “Healthy City For All – เมืองสุขภาวะที่ดีเพื่อทุกคน” จัดโดยสำนักการแพทย์ กรุงเทพมหานคร ณ โรงแรมปรินซ์ พาเลซ มหานาค นพ.ธนกฤต เปิดเผยถึงความสำคัญของการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ในด้านสาธารณสุข โดยระบุว่าภารกิจหลักของ BDI คือการบูรณาการข้อมูลที่มีความซับซ้อนให้สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเป็นรูปธรรม ซึ่งในมิติทางการแพทย์นั้น ข้อมูลถือเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อให้สามารถวิเคราะห์และแนะนำแนวทางการรักษาได้อย่างแม่นยำ ปัญหาสำคัญของการแพทย์ในปัจจุบัน คือ ขาดการเชื่อมโยงข้อมูล โดยเฉพาะในพื้นที่กรุงเทพมหานคร มีโรงพยาบาลมากกว่า 200 แห่งจากหลายสังกัด และใช้ระบบสารสนเทศโรงพยาบาล (HIS) แตกต่างกัน ความกระจัดกระจายของข้อมูลนี้ส่งผลให้เกิดความเสี่ยงในการรักษา เช่น การสั่งยาที่ผู้ป่วยแพ้ ซึ่งอาจสร้างความเสียหายมหาศาลต่อทั้งชีวิตผู้ป่วยและมูลค่าทางเศรษฐกิจ BDI เดินหน้าพัฒนาโครงการ “Health Link” เพื่อเป็นแพลตฟอร์มกลางในการเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพระหว่างระหว่างสถานพยาบาลทั่วประเทศ โดยปัจจุบันมีการเชื่อมโยงหน่วยงานบริการสุขภาพครอบคลุมทั้งสังกัดกระทรวงสาธารณสุข, กรุงเทพมหานคร, โรงพยาบาลมหาวิทยาลัย และโรงพยาบาลเอกชน ซึ่งระบบ Health Link ถูกออกแบบภายใต้รูปแบบการกระจายศูนย์ (Decentralized Model) ภายใต้มาตรฐานสากล HL7 FHIR เพื่อให้แต่ละโรงพยาบาลสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลสำคัญ เช่น ประวัติการแพ้ยา, ผลแล็บ, ประวัติการได้รับวัคซีน และการวินิจฉัยโรคได้อย่างไร้รอยต่อ ซึ่งจะช่วยให้ผู้ป่วยไม่ต้องขอประวัติการรักษาด้วยตนเอง ลดภารกิจการตรวจซ้ำซ้อน และช่วยให้การส่งต่อผู้ป่วย (Refer) ทำได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้นผ่านระบบที่เชื่อมโยงกัน “เป้าหมายในอนาคตของ BDI คือ การใช้ข้อมูลเหล่านี้มาบริหารจัดการเมืองแบบบูรณาการ และพัฒนา AI ทางการแพทย์ที่จำเพาะสำหรับประชาชนไทย โดยเฉพาะชาวกรุงเทพฯ ที่มีลักษณะทางประชากรศาสตร์เฉพาะตัว และขณะนี้กำลังผลักดันระเบียบสำนักนายกรัฐมนตรีว่าด้วยการแบ่งปันข้อมูลดิจิทัล พ.ศ. …. เพื่อให้การแบ่งปันข้อมูลระหว่างหน่วยงานทำได้กว้างขวางและถูกต้องตามกฎหมายมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเปลี่ยนผ่านระบบสาธารณสุขไทยสู่ยุคดิจิทัลอย่างยั่งยืน” นพ.ธนกฤต กล่าวทิ้งท้าย ทั้งนี้ ประชาชนสามารถลงทะเบียนเข้าร่วมโครงการ Health Link ฟรี และให้ความยินยอมในการเชื่อมโยงข้อมูลผ่านแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น เป๋าตัง, ทางรัฐ, หมอ กทม. หรือแอปพลิเคชันของโรงพยาบาลที่เข้าร่วมโครงการ เพื่อความสะดวกและความปลอดภัยในการรักษาพยาบาลทุกที่ทั่วประเทศ ศึกษารายละเอียดโครงการเพิ่มเติมได้ที่: https://healthlink.go.th/
24 March 2026

บทความ

Health Link แชร์มุมมองอนาคตสาธารณสุขไทย ก้าวสู่ยุคข้อมูลเชื่อมโยงเต็มรูปแบบ พร้อมยกระดับการรักษาด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล
23 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย นางสาวน้ำฝน ประโพธิ์ศรี ผู้อำนวยการโครงการ Health Link เข้าร่วมเวทีเสวนาพิเศษในหัวข้อ “เปลี่ยนแนวคิดให้เกิดผลลัพธ์: โอกาสใหม่ของเทคโนโลยีและข้อมูลดิจิทัล” ภายในงานเปิดโครงการส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล 5G เพื่อยกระดับบริการการแพทย์ฉุกเฉิน ปี 2569 จัดโดย สํานักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) ณ อาคารศูนย์การค้าสยามพารากอน นางสาวน้ำฝน แชร์มุมมองแนวโน้มของเทคโนโลยีและข้อมูลที่จะเปลี่ยนโฉมระบบสาธารณสุขในอีก 5-10 ปีข้างหน้า ระบบสาธารณสุขจะไม่ใช่แค่การรักษาในโรงพยาบาลอีกต่อไป แต่กำลังก้าวจากการยึดโรงพยาบาลเป็นศูนย์กลาง (Hospital Centric) สู่ยึดผู้ป่วยเป็นศูนย์กลาง (Patient Centric) ดังนั้น “การเชื่อมโยงข้อมูล” เป็นหนึ่งหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนการให้บริการแบบไร้รอยต่อ ที่จะช่วยให้แพทย์ตัดสินใจการรักษาได้แม่นยำและเหมาะสมกับผู้ป่วยรายบุคคลเพิ่มมากขึ้น  นอกจากนี้ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และข้อมูลพันธุกรรม (Genomics) จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนา การแพทย์เฉพาะบุคคลและแม่นยำ (Personalized & Precision Medicine) เพราะเมื่อข้อมูลมีการเชื่อมโยงมากขึ้น AI จะยิ่งฉลาดและแม่นยำขึ้น รวมถึงสามารถนำข้อมูลพันธุกรรมมาใช้วางแผนการรักษาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละบุคคลได้ และด้วยเทคโนโลยี 5G จะช่วยให้เกิด Anywhere Care อย่างเต็มรูปแบบ ผู้ป่วยสามารถรับคำปรึกษาหรือการรักษาได้จากทุกที่ ผ่านการส่งข้อมูลแบบ Real-time ซึ่งให้ประสบการณ์ใกล้เคียงกับการอยู่ในโรงพยาบาล สำหรับ BDI ได้พัฒนาโครงการ Health Link อย่างต่อเนื่อง เพื่อเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของประเทศในการเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพ โดยใช้มาตรฐานสากล HL7 FHIR ในการเชื่อมข้อมูลจากระบบสารสนเทศโรงพยาบาล (HIS) ที่หลากหลายกว่า 100 รูปแบบ ให้สามารถใช้งานร่วมกันได้ พร้อมทั้งคำนึงถึงความปลอดภัยของข้อมูลตามกฎหมาย PDPA และการกำหนดสิทธิ์บุคลากรทางการแพทย์ ในการเข้าถึงข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยตามขอบเขตวิชาชีพของตัวเองเท่านั้น ปัจจุบันระบบ Health Link แพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพระหว่างสถานพยาบาลทั่วประเทศ สามารถเชื่อมโยงข้อมูลหน่วยบริการด้านสุขภาพได้แล้วกว่า 8,000 แห่ง ครอบคลุมตั้งแต่ร้านยา คลินิก ไปจนถึงโรงพยาบาลทั่วประเทศ ประชาชนสามารถเข้าถึงข้อมูลสุขภาพของตัวเองผ่านแอปพลิเคชันเป๋าตัง (กระเป๋าสุขภาพ) และแอปพลิเคชันทางรัฐ ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการรักษาฉุกเฉิน อย่างระบบ 5G Ambulance ทำให้แพทย์เข้าถึงข้อมูลสำคัญ ช่วยให้การรักษาแม่นยำและรวดเร็วทันท่วงที “ความท้าทายสำคัญ ยังคงเป็นการลดการทำงานแบบแยกส่วนของหน่วยงานต่าง ๆ เพื่อให้สามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มศักยภาพ ทั้งในด้านการรักษาพยาบาลและการพัฒนานวัตกรรมในอนาคต โดยโครงการ Health Link ยังคงเดินหน้าผลักดันการใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัล เพื่อยกระดับระบบสาธารณสุขไทยให้มีความทันสมัย มีประสิทธิภาพ และตอบโจทย์ประชาชนในยุคดิจิทัลอย่างแท้จริง” นางสาวน้ำฝน กล่าวทิ้งท้าย
23 March 2026

บทความ

BDI นำเสนอแดชบอร์ดวิเคราะห์ข้อมูลกลุ่มเปราะบาง หนุนการเข้าถึงสิทธิอย่างเท่าเทียม ในงาน Kick Off ประเมินความพิการจากปัจจัยทางสังคม
23 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เข้าร่วมออกบูทนิทรรศการในงาน KICK OFF การประเมินความพิการจากปัจจัยทางสังคมหรือพฤติการณ์แวดล้อม ซึ่งจัดขึ้นโดยกรมส่งเสริมและพัฒนาคุณภาพชีวิตคนพิการ โดยมีนายอัครา พรหมเผ่า รัฐมนตรีว่าการกระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ เป็นประธานในพิธี เพื่อประชาสัมพันธ์ความพร้อมในการประเมินความพิการและส่งเสริมการเข้าถึงสิทธิสวัสดิการของประชาชนกลุ่มเปราะบาง โดยมีผู้บริหาร บุคลากรภาครัฐ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย สื่อมวลชน และประชาชนทั่วไปเข้าร่วมกว่า 400 คน ณ ห้องประชุมปกรณ์ อังศุสิงห์ ชั้น 2 อาคารกรมพัฒนาสังคมและสวัสดิการ กระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ และผ่านระบบออนไลน์ ในการนี้ BDI นำโดย ดร.พีรดล สามะศิริ ผู้จัดการโครงการและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโส ฝ่ายบริการวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมด้วยผู้แทนโครงการพัฒนาแพลตฟอร์มการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (ดีทู) ร่วมถ่ายทอดบทบาทของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการสนับสนุนการพัฒนานโยบายด้านสังคม ผ่านการนำเสนอแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลตอบรับแนวคิด ปักหมุด รู้จุดพิกัด สวัสดิการคนพิการ จากชุดข้อมูลสำคัญที่รวบรวมได้จากการบูรณาการการจัดทำฐานข้อมูลของประชาชนในกลุ่มคนเปราะบาง คนพิการ และผู้สูงอายุ ซึ่งเป็นการร่วมมือกันระหว่างกระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) และหน่วยงานที่เกี่ยวข้องที่ร่วมสนับสนุนข้อมูลสำคัญ เพื่อช่วยให้การดูแลช่วยเหลือกลุ่มคนเปราะบางเกิดขึ้นได้อย่างทั่วถึงและครอบคลุม พร้อมกันนี้ ทีมงานจึงได้นำเสนอการใช้งานแดชบอร์ด “เด็กที่ถูกบันทึกว่าพิการ แต่ยังไม่ถือบัตรประจำตัวคนพิการ” ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการบูรณาการชุดข้อมูลจากทะเบียนผู้ถือบัตรคนพิการ ร่วมกับชุดข้อมูลนักเรียนในระบบการศึกษา แดชบอร์ดดังกล่าวช่วยให้สามารถระบุมุ่งเป้าพื้นที่ที่พบการบันทึกความพิการโดยคุณครูแต่เด็กเหล่านั้นยังไม่ได้ถือบัตรประจำตัวคนพิการ สอดรับแนวทางตามประกาศกระทรวง พม. เรื่อง ประเภทและหลักเกณฑ์ความพิการ พ.ศ.2568 ซึ่งให้ความสำคัญกับการประเมินความพิการจากปัจจัยทางสังคมหรือพฤติการณ์แวดล้อมเพิ่มขึ้นมานอกเหนือจากการให้ผู้ประกอบวิชาชีพเวชกรรมเป็นผู้ตรวจวินิจฉัยแต่เพียงอย่างเดียว อันจะช่วยให้คนพิการสามารถทำบัตรประจำตัวคนพิการและเข้าถึงสิทธิสวัสดิการจากภาครัฐได้อย่างทั่วถึงมากยิ่งขึ้น สร้างความเท่าเทียมและยกระดับคุณภาพชีวิตให้แก่คนพิการทุกคน การดำเนินงานดังกล่าวสะท้อนถึงบทบาทของ BDI ในการนำข้อมูลมาสร้างคุณค่าเชิงนโยบาย และความร่วมมือกับทุกภาคส่วนในการขับเคลื่อนการใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาประเทศ มุ่งสู่การเป็น “Data-Driven Nation” อย่างเป็นรูปธรรมในระยะยาว
23 March 2026

บทความ

เจาะลึก NotebookLM: เปลี่ยนกองเอกสารเป็นขุมทรัพย์ความรู้ที่ “ตรวจสอบได้”  
พร้อมเทคนิคเลือกแพ็กเกจให้คุ้มค่า (อัปเดต มีนาคม 2026)  ในยุคที่มีข้อมูลมหาศาล ปัญหาของนักวิจัย นักวิเคราะห์ หรือแม้แต่นักศึกษา ไม่ใช่การหาข้อมูลไม่เจอ แต่คือการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ไม่ได้ เพราะปริมาณเอกสารที่มากจนจัดการไม่ไหว ทำให้ insight สำคัญมักถูกมองข้ามไปอย่างน่าเสียดาย   วันนี้เราจะพามารู้จักกับ NotebookLM เครื่องมือ AI อัจฉริยะจาก Google ที่จะมาเป็นผู้ช่วยส่วนตัวในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมีจุดเด่นคือการทำงานภายใต้ขอบเขตข้อมูลที่เรากำหนดเอง (Grounded AI) ซึ่งช่วยปิดจุดอ่อนเรื่อง Hallucination หรือ AI มโนข้อมูลให้หมดไป  NotebookLM คืออะไร?  หากนิยามสั้น ๆ NotebookLM คือ “Personalized Knowledge Model” หรือ โมเดลความรู้ส่วนตัวที่ออกแบบมาเพื่อช่วย “จัดระเบียบและต่อยอดความคิด” จากคลังเอกสารของตัวเอง โดยทำงานบนแนวคิด “Bring Your Own Data” โดยระบบจะสร้างดัชนีความรู้ (Knowledge Index) จากแหล่งข้อมูล (Sources) ที่เราป้อนให้เท่านั้น ไม่ว่าจะเป็น PDF, เว็บไซต์, YouTube, ไฟล์เสียง, Google Docs และ Google Slides ใน Workspace ของเรา  ทำไมต้อง NotebookLM?  สิ่งที่ทำให้ NotebookLM แตกต่างจาก AI ทั่วไปอย่างชัดเจน คือกลไกการทำงานที่ถูกจำกัดให้อยู่ภายใต้ขอบเขตของแหล่งข้อมูลที่ถูกเลือกไว้เท่านั้น (Bounded by Sources) โดยทุกคำตอบที่ระบบสร้างขึ้นจะมีตัวเลขการอ้างอิงกำกับไว้เสมอ ซึ่งผู้ใช้สามารถคลิกเพื่อตรวจสอบย้อนกลับไปยังเอกสารต้นฉบับได้ทันที ระบบจะไฮไลท์ข้อความในบรรทัดที่นำมาอ้างอิงเพื่อให้เห็นที่มาที่ไปอย่างแม่นยำ ช่วยลดความเสี่ยงจากการที่ AI จะสรุปเนื้อหาผิดพลาดหรือ “มโน” ข้อมูลขึ้นมาเอง และหากคำถามที่ถามนั้นไม่มีคำตอบอยู่ในชุดข้อมูลที่เราป้อนให้ NotebookLM จะแจ้งให้ทราบอย่างตรงไปตรงมาว่าไม่พบข้อมูลดังกล่าว แทนการพยายามสุ่มคำตอบที่ไม่มีแหล่งที่มา กระบวนการนี้จึงช่วยสร้างความมั่นใจให้แก่ผู้ใช้งานว่าทุก Insight ที่ได้รับนั้นมีความโปร่งใสและสามารถตรวจสอบความถูกต้องได้จริง 100%  โครงสร้างหลักของ NotebookLM (อัปเดตข้อมูล ณ วันที่ 10 มีนาคม 2569)  Figure1: โครงสร้างของ NotebookLM   NotebookLM ถูกออกแบบมาให้ใช้งานง่ายด้วย 3 ส่วนหลัก ดังนี้   อัปเดตฟีเจอร์ล่าสุด (มีนาคม 2026): มีอะไรใหม่บ้าง?  ล่าสุด NotebookLM ได้ยกระดับการสรุปเนื้อหาไปสู่ Cinematic Video Overviews ซึ่งพัฒนาต่อจาก Video Overviews เดิมที่เป็นเพียงการนำภาพสไลด์มาประกอบเสียงสรุป ไปสู่วิดีโอสรุปเนื้อหาที่เน้นความสมจริงและมีภาพเคลื่อนไหวที่ลื่นไหลระดับภาพยนต์ โดยใช้การผสานพลังของ 3 โมเดล AI ได้แก่ โมเดล Gemini 3 ทำหน้าที่วิเคราะห์เนื้อหาและวางโครงเรื่องโมเดล Nano Banana Pro ทำหน้าที่สร้างภาพประกอบและกราฟิกที่สอดคล้องกับเนื้อหา และ โมเดล Veo 3 ทำหน้าที่เปลี่ยนภาพนิ่งให้กลายเป็นวิดีโอที่มีการเคลื่อนไหวสมจริง (ปัจจุบันฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานสำหรับสมาชิกแพ็กเกจ Google AI Ultra ที่มีอายุ 18 ปีขึ้นไป โดยเน้นการประมวลผลแหล่งข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก)    การเลือกแพ็กเกจให้เหมาะกับการใช้งาน   เมื่อประสิทธิภาพของ NotebookLM แปรผันตรงกับโควตาประมวลผล การเลือกแพ็กเกจที่ “พอดี” กับปริมาณงานจึงเป็นเรื่องสำคัญ โดย Google ได้แบ่งระดับการใช้งานผ่าน Google AI Plans ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การใช้งานส่วนบุคคลไปจนถึงระดับองค์กร ดังนี้  1. ราคาและสิทธิประโยชน์ (Google AI Plans) (ข้อมูล ณ 10 มีนาคม 2569)  สำหรับการสมัครสมาชิกรายบุคคล ราคาจะเริ่มต้นตั้งแต่ระดับพื้นฐานไปจนถึงระดับสูง ซึ่งราคาหรือสิทธิประโยชน์อาจต่างตามประเทศและโปรโมชัน   Figure 2: ตัวอย่างราคา Google AI Plans  2. ตารางสรุปโควตาการใช้งานใน NotebookLM  เพื่อให้เห็นภาพความแตกต่างในการใช้งาน NotebookLM ของแต่ละระดับ ได้มีการสรุปขีดจำกัดและฟีเจอร์สำคัญที่ได้รับผ่านแพ็กเกจ Google AI Plans ไว้ในตารางดังนี้  ขีดจำกัดการใช้งาน  Standard (ฟรี)  Plus  Pro  Ultra   จำนวน Notebooks  (โน้ตบุ๊ก/ผู้ใช้งาน)  100   200   500   500   Sources (ไฟล์/โน้ตบุ๊ก)  50   100   300   600   จำนวนแชต (ครั้ง/วัน)   50   200   500   5000   Audio Overviews (ครั้ง/วัน)  3   6   20   200   Video Overviews (ครั้ง/วัน)  3   6   20   200  Cinematic video overviews: 20   Reports  (ครั้ง/วัน)  10   20   100   1000   Flashcards (ครั้ง/วัน)  10   20   100   1000   Quizzes (ครั้ง/วัน)  10   20   100   1000   Mind Maps   ไม่จำกัด  ไม่จำกัด  ไม่จำกัด  ไม่จำกัด  Deep Research   10 ครั้ง/เดือน  3 ครั้ง/วัน  20 ครั้ง/วัน  200 ครั้ง/วัน  Data Tables  ใช้งานได้จำกัด  ใช้งานได้มากขึ้น  ใช้งานได้สูง  ใช้งานได้สูงสุด  Infographics   ใช้งานได้จำกัด  ใช้งานได้มากขึ้น  ใช้งานได้สูง  ใช้งานได้สูงสุด  Slide Decks and Revisions  ใช้งานได้จำกัด  ใช้งานได้มากขึ้น  ใช้งานได้สูง  ใช้งานได้สูงสุด  แนวทางการเลือกใช้งานเพื่อความคุ้มค่า  ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว  NotebookLM มีกลไกการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวที่ชัดเจน โดยข้อมูลที่อัปโหลด คำถาม และคำตอบที่ได้รับ จะไม่ถูกนำไปใช้ฝึกโมเดล AI (ยกเว้นกรณีที่ผู้ใช้เลือกส่ง Feedback เพื่อปรับปรุงระบบด้วยตนเอง) โดยเฉพาะการใช้งานผ่านบัญชีองค์กรหรือการศึกษาที่จะได้รับความคุ้มครองระดับ Enterprise-grade ซึ่งจะไม่มีการรีวิวโดยมนุษย์และข้อมูลจะถูกจำกัดอยู่ภายใต้ขอบเขตความปลอดภัยขององค์กรเท่านั้น อย่างไรก็ตาม เพื่อความปลอดภัยสูงสุดตามหลักการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ผู้ใช้งานควรหลีกเลี่ยงการนำเข้าข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหว เพื่อรักษามาตรฐานความปลอดภัยขั้นสูงสุดในการทำงาน  ต่อยอดทักษะการใช้ AI ให้ก้าวล่วงขีดจำกัดไปกับ BDI  โลกไม่ได้เปลี่ยนเพราะ AI เก่งขึ้นอย่างเดียว แต่เปลี่ยนเพราะ “คนที่ใช้ AI เป็น” สามารถทำงานได้เร็วขึ้น คิดได้ลึกขึ้น และสร้างสรรค์ผลงานได้มากกว่าเดิม แม้ฟีเจอร์ของ NotebookLM จะมีการอัปเดตใหม่อยู่เสมอ แต่เทคนิคการวางโครงสร้างแหล่งข้อมูล (Sources) และการตั้งคำถามเพื่อให้ได้ Insight ที่แม่นยำยังคงเป็นทักษะพื้นฐานที่ทิ้งไม่ได้ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) จึงร่วมกับ สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สดช.) จัดทำหลักสูตรออนไลน์ฟรี เพื่อให้ผู้ที่สนใจสามารถเริ่มต้นใช้งานได้อย่างเป็นระบบ เรียนได้ทุกที่ ทุกเวลา เริ่มต้นได้ทันทีโดยไม่มีค่าใช้จ่าย  ปูพื้นฐานสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการใช้ AI ช่วยจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจากกองเอกสารให้เป็นระบบ  https://dcc.bde.go.th/user/digitalskill/coursedetail/1391 เจาะลึกการใช้ AI สกัดความรู้จากสื่อมัลติมีเดีย เปลี่ยนวิดีโอยาวๆ ให้เป็นบทสรุปที่ใช้งานได้จริงในไม่กี่นาที  https://dcc.bde.go.th/user/digitalskill/coursedetail/1394 บทสรุป  NotebookLM ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสรุปข้อมูล แต่คือ “ผู้ช่วยวิเคราะห์” ที่เน้นความโปร่งใสผ่านระบบ Citations ที่อ้างอิงแหล่งที่มาได้จริง ช่วยเปลี่ยนกองเอกสารมหาศาลให้กลายเป็น Output หลากหลายรูปแบบ ทั้ง Chat, Audio/Video หรือ Data Tables ที่พร้อมใช้งานทันที การเลือกแพ็กเกจให้เหมาะสมกับโควตางาน คือก้าวสำคัญที่จะช่วยให้คุณจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่สิ่งสำคัญที่สุดคือการ “ยึดหลักตรวจสอบกับต้นฉบับเสมอ” เพื่อให้ทุก Insight ที่ได้รับมีความแม่นยำและน่าเชื่อถือสูงสุด เพราะในยุค AI ข้อมูลที่เร็วอาจไม่สำคัญเท่าข้อมูลที่ “ถูกต้องและตรวจสอบได้”  อ้างอิง (References)  
17 March 2026

บทความ

BDI แชร์ประสบการณ์การพัฒนา Data และ AI สู่เวทีนักวิจัย ในหลักสูตร “Creating AI Researchers”
13 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย นายชยสิน แซ่เตีย วิศวกรข้อมูลอาวุโส ฝ่ายเทคโนโลยีข้อมูลและสารสนเทศ ร่วมเป็นวิทยากรในหลักสูตรอบรมเชิงปฏิบัติการ “การสร้างนักวิจัย AI (Creating AI Researchers)” ภายใต้โครงการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์สำหรับภาษาไทย (ThaiLLM) ซึ่งจัดโดยเนคเทค สวทช. และหน่วยงานพันธมิตร โดยถ่ายทอดองค์ความรู้ในหัวข้อ “Foundation of Data and AI: Data, AI and Everything Between” เพื่อแบ่งปันประสบการณ์การทำงานด้าน Data Engineering และ Data Science จากการใช้งานจริงให้แก่ผู้แทนจากหน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษา กว่า 40 คน การอบรมครั้งนี้ ผู้เข้าร่วมได้แลกเปลี่ยนประสบการณ์ ทดลองลงมือพัฒนา และเรียนรู้ผ่านการสาธิต Live Coding พร้อมนำเสนอผลงานและพูดคุยแลกเปลี่ยนมุมมองด้าน Data และ AI ครอบคลุมตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานของข้อมูลและบทบาทของข้อมูลต่อการพัฒนา AI, Machine Learning และ Data Analytics โดยเริ่มจากการทำความเข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูล (Data Sources) และกระบวนการจัดการข้อมูล ไปจนถึงการเตรียมข้อมูลสำหรับการพัฒนาโมเดล เช่น กระบวนการ ETL การสร้าง Feature Engineering และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา (Descriptive Analysis) ผ่านกิจกรรมเวิร์กช็อปย่อยให้ผู้เข้าร่วมได้ทดลองปฏิบัติจริง นอกจากนี้ ยังมีการสาธิตการพัฒนาโมเดล Machine Learning ผ่านการ Live Coding อาทิ Linear Regression, K-means, Decision Tree และ Random Forest รวมถึงการอธิบายพัฒนาการของโมเดล AI ตั้งแต่ RNN และ LSTM ไปจนถึงสถาปัตยกรรม Transformer และโมเดล GPT เพื่อให้ผู้เข้าร่วมเห็นภาพรวมของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน พร้อมทั้งแนะนำเครื่องมือที่ใช้จริงในการพัฒนางานด้าน Data และ AI เช่น Python, Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn, Streamlit และ Docker ตลอดจนเปิดพื้นที่ให้ผู้เข้าร่วมได้ทดลองพัฒนาโปรเจกต์และนำเสนอผลงาน พร้อมแลกเปลี่ยนมุมมองด้านเทคนิคและการประยุกต์ใช้ Data และ AI ในการทำงานจริง หลักสูตร “Creating AI Researchers” เป็นกิจกรรมภายใต้โครงการ ThaiLLM ที่มุ่งพัฒนากำลังคนด้าน AI ของประเทศ โดยเปิดโอกาสให้บุคลากรจากหน่วยงานต่าง ๆ ได้เรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐาน Data และ AI ไปจนถึงหัวข้อขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโมเดลภาษา (LLM) และโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เพื่อสนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยี AI ของประเทศไทยในระยะยาว หลักสูตรนี้ถือเป็นหลักสูตรลำดับที่ 4 และเป็นระดับสูงสุดในชุดการพัฒนาบุคลากร AI ภายใต้โครงการ ThaiLLM ต่อเนื่องจากหลักสูตร AI Beginner, AI Engineer และ Continued Pretraining & Fine-tuning โดยตลอดระยะเวลา 5 วัน ผู้เข้าอบรมได้เรียนรู้หัวข้อสำคัญ เช่น LLM Architectures, Data Engineering for LLMs, Pretraining & Infrastructure, Advanced Finetuning Strategy เช่น RLHF และ DPO รวมถึง Optimization & Evaluation เพื่อการปรับแต่งและประเมินประสิทธิภาพโมเดล การจัดกิจกรรมดังกล่าวได้รับการสนับสนุนจากหน่วยงานพันธมิตรหลายภาคส่วน ได้แก่ กองทุนพัฒนาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (DEF), สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน), สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC), สมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT), สมาคมปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIAT), มหาวิทยาลัยมหิดล และจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย โดยการอบรมครั้งนี้นับเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญในการพัฒนานักวิจัยและนักพัฒนา Data และ AI ของไทย เพื่อเสริมสร้างศักยภาพในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ภายในประเทศ และวางรากฐานสู่อธิปไตยด้าน AI ของประเทศไทย ขอบคุณภาพจาก: https://www.facebook.com/aithailandcommu #BDI#BigData#AI#BigDataThailand#ThaiLLM#NECTEC#NSTDA#AIThailand#ดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม#DE
13 March 2026

บทความ

BDI เปิดมุมมองเทคโนโลยี AI กับบทบาทในการยกระดับการทำงานขององค์กรยุคใหม่
13 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ ร่วมบรรยายพิเศษในหัวข้อ Artificial Intelligence: Transformative Technology ภายใต้โครงการ Leadership Program on Trade and Development Strategy รุ่นที่ 2 จัดโดยสถาบันระหว่างประเทศเพื่อการค้าและการพัฒนา (ITD) ณ โรงแรมชาเทรียม แกรนด์ กรุงเทพฯ เพื่อถ่ายทอดแนวโน้มสำคัญของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และผลกระทบต่อการทำงานขององค์กรและภาครัฐในยุคดิจิทัล ศ. ดร.ธีรณี อธิบายว่า ปัจจุบันเทคโนโลยี AI มีพัฒนาการอย่างรวดเร็ว โดยสามารถแบ่งบทบาทสำคัญของ AI ออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ Analytic AI ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ Generative AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ ภาพ หรือโค้ด และ Agentic AI ซึ่งเป็นระบบ AI ที่สามารถทำงานร่วมกันเป็น workflow เพื่อดำเนินภารกิจที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติและตัดสินใจได้ภายใต้เป้าหมายที่กำหนดไว้ ในการบรรยายครั้งนี้ ศ. ดร.ธีรณี ยังได้ยกตัวอย่างการนำเทคโนโลยี AI มาปรับใช้ภายในองค์กรของ BDI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในด้านต่าง ๆ เช่น การใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลบุคลากร เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงการลาออกของพนักงาน การใช้ระบบ AI ช่วยสนับสนุนกระบวนการสรรหาและคัดเลือกบุคลากร ตลอดจนการนำ AI มาช่วยจัดการงานด้านการเงินและพัสดุ เช่น การตรวจสอบใบเสร็จอิเล็กทรอนิกส์ การเตรียมข้อมูลเข้าสู่ระบบ ERP หรือการให้คำแนะนำเกี่ยวกับระเบียบจัดซื้อจัดจ้าง ซึ่งช่วยลดภาระงานด้านเอกสารและเพิ่มความถูกต้องในการดำเนินงานขององค์กร นอกจากนี้ ยังได้กล่าวถึงแนวโน้มใหม่ของการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่าง Vibe Coding ซึ่งเป็นแนวทางการใช้ AI ช่วยเขียนและทดสอบโค้ดจากคำสั่งหรือ prompt ของผู้ใช้งาน ทำให้การพัฒนาต้นแบบระบบหรือ Proof of Concept (POC) สามารถทำได้รวดเร็วขึ้นอย่างมาก รวมถึงแนวคิด Auto Research ที่ AI สามารถช่วยทำงานในขั้นตอนของการทดลองและปรับปรุงโมเดลด้าน Data Science ได้แบบอัตโนมัติ ช่วยให้กระบวนการพัฒนาโมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้น อีกประเด็นสำคัญคือการกำกับดูแล AI หรือ AI Governance ซึ่งต้องให้ความสำคัญกับความโปร่งใส ความเป็นธรรม ความปลอดภัยของข้อมูล  เพื่อให้การพัฒนาและใช้งาน AI เป็นไปอย่างรับผิดชอบและสร้างประโยชน์ต่อสังคมในระยะยาว ศ. ดร.ธีรณี ยังชี้ให้เห็นว่า การขับเคลื่อนองค์กรด้วย AI จำเป็นต้องดำเนินควบคู่กับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลและการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่เปิดรับนวัตกรรม ทั้งการพัฒนาทักษะบุคลากร การทำงานแบบข้ามสายงาน และการใช้ข้อมูลเป็นฐานในการตัดสินใจ เพื่อให้องค์กรสามารถปรับตัวและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ได้อย่างเต็มศักยภาพ โครงการ Leadership Program on Trade and Development Strategy รุ่นที่ 2 จัดขึ้นระหว่างวันที่ 8 มกราคม – 3 เมษายน 2569 โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาศักยภาพผู้บริหารระดับสูงด้านการค้าและการพัฒนาประเทศ ผ่านการเรียนรู้เชิงปฏิบัติการและการแลกเปลี่ยนมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญหลากหลายสาขา
13 March 2026

บทความ

BDI เปิดรับ “โจทย์ปัญหาการท่องเที่ยวภูเก็ต” นำไปพัฒนาโซลูชัน AI ในเวที BDI Tourism AI Hackathon 2026
10 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เชิญชวนหน่วยงานภาครัฐ สถาบันอุดมศึกษา และองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรที่เกี่ยวข้องในจังหวัดภูเก็ต ร่วมเสนอ “โจทย์ปัญหาการท่องเที่ยว” (Call for Problem Proposals: CFP) เพื่อนำไปพัฒนาเป็นโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) ผ่านกิจกรรม BDI Tourism AI Hackathon 2026 โดยเปิดรับประเด็นปัญหาการท่องเที่ยวที่เกิดขึ้นจริงในพื้นที่จังหวัดภูเก็ต ไม่ว่าจะเป็นด้านการบริหารจัดการนักท่องเที่ยว การให้บริการ การจัดการข้อมูล หรือการพัฒนาแหล่งท่องเที่ยว เพื่อนำไปเป็นโจทย์การแข่งขันภายใต้กิจกรรม BDI Tourism AI Hackathon 2026 เพื่อให้ผู้เข้าแข่งขันและทีมนักพัฒนาร่วมกันออกแบบแนวทางแก้ไข พร้อมสร้างต้นแบบนวัตกรรมสำหรับทดลองใช้งานจริงในจังหวัดภูเก็ต ซึ่งเป็นพื้นที่นำร่องของโครงการ ผู้ที่สนใจสามารถส่งแบบฟอร์มเสนอโจทย์ปัญหาได้ตั้งแต่วันนี้ – 27 มีนาคม 2569 และประกาศผล 5 โจทย์ที่ได้รับการคัดเลือก ในวันที่ 22 เมษายน 2569 ศึกษารายละเอียดเพิ่มเติม ดาวน์โหลดเอกสาร และส่งแบบฟอร์มเสนอโจทย์ได้ที่ https://bdi.or.th/tourism-ai-hackathon และสามารถติดตามอัปเดตข้อมูลและกิจกรรมต่าง ๆ ของสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) ได้ทาง Facebook: BDI – Big Data Institute
10 March 2026

บทความ

BDI ผนึก สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา และภาคีเครือข่าย ส่งเสริมการเรียนรู้ AI ผ่านหลักสูตร Micro-credential “เปิดโลกปัญญาประดิษฐ์”
6 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เข้าร่วมการประชุมเชิงปฏิบัติการหัวข้อ “แนวทางการจัดการศึกษาเชิงบูรณาการในวิถียุคปัญญาประดิษฐ์” ณ โรงเรียนรุ่งอรุณ เขตบางขุนเทียน กรุงเทพมหานคร โดยได้รับเกียรติจาก พลเอก ไพบูลย์ คุ้มฉายา องคมนตรี เป็นประธานเปิดการประชุม พร้อมด้วยหน่วยงานด้านการศึกษา ผู้แทนโรงเรียน และภาคีเครือข่ายที่เกี่ยวข้องเข้าร่วมแลกเปลี่ยนแนวทางการพัฒนาการเรียนรู้ในยุคเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ การประชุมดังกล่าวจัดขึ้นโดย สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา ร่วมกับโรงเรียนรุ่งอรุณ และสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) โดยมี ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) พร้อมด้วย ผศ.ดร.ดวงใจ จิตคงชื่น ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนากำลังคน และผู้แทนจากฝ่ายพัฒนากำลังคน เข้าร่วมการประชุมเพื่อแลกเปลี่ยนแนวทางการพัฒนาหลักสูตรด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถบูรณาการเข้ากับการเรียนการสอนในหลักสูตรปกติได้อย่างเหมาะสม โดยมีประเด็นสำคัญในการหารือเกี่ยวกับการพัฒนาการเรียนรู้ด้าน AI สำหรับเยาวชนผ่านรูปแบบ Micro-credential ซึ่งเป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่ช่วยพัฒนาทักษะเฉพาะด้านได้อย่างยืดหยุ่น และสามารถปรับเนื้อหาให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี AI ที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ทั้งนี้ BDI ในฐานะหน่วยงานภายใต้กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม มีภารกิจในการส่งเสริมการใช้ประโยชน์จาก Big Data และ AI รวมถึงการพัฒนากำลังคนด้านข้อมูลและ AI ของประเทศ โดยได้พัฒนาหลักสูตร Micro-credential ด้าน Data Analytics และ AI เพื่อยกระดับการเรียนรู้จากการ “ใช้เครื่องมือ” ไปสู่การ “เข้าใจกลไกและการประยุกต์ใช้” อย่างมีวิจารณญาณ และสามารถเชื่อมโยงผลการเรียนรู้เข้าสู่ กรอบคุณวุฒิแห่งชาติ (National Qualifications Framework: NQF) และระบบ Credit Bank ได้อย่างเป็นรูปธรรม หลักสูตรดังกล่าว เป็นการเรียนรู้ในรูปแบบออนไลน์ ระยะเวลารวมประมาณ 20 ชั่วโมง ครอบคลุมทั้งการเรียนผ่านวิดีโอและการลงมือปฏิบัติจริง เนื้อหาเริ่มตั้งแต่พื้นฐานของ AI และการนำไปใช้ในชีวิตประจำวัน การสอนให้ AI จำแนกและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การแยกประเภทข้อมูลภาพและการตรวจจับวัตถุ ไปจนถึงการใช้ Generative AI อย่างมีตรรกะ ควบคู่กับการปลูกฝังความรับผิดชอบด้านข้อมูลและจริยธรรมของ AI โดยออกแบบให้เหมาะกับนักเรียนระดับมัธยมศึกษาตอนปลายทั้งสายวิทยาศาสตร์และสายศิลปศาสตร์ สำหรับผู้เรียน หลักสูตร Micro-credential จะช่วยเสริมสร้างความรู้ความเข้าใจด้าน AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ผ่านรูปแบบการเรียนรู้ที่ยืดหยุ่น สามารถเข้าถึงบทเรียนและทบทวนความรู้ผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ได้ทุกที่ทุกเวลา ขณะที่ผู้สอนจะได้รับการสนับสนุนทั้ง คู่มือการจัดการเรียนรู้ สื่อการสอน เครื่องมือ AI ที่ใช้ในหลักสูตร รวมถึงการอบรมเชิงปฏิบัติการเพื่อเตรียมความพร้อมก่อนเปิดสอน ตลอดจนการสนับสนุนด้านวิชาการระหว่างการจัดการเรียนรู้ ซึ่งช่วยลดภาระในการพัฒนาเนื้อหาและยกระดับศักยภาพการจัดการเรียนรู้ในยุคดิจิทัล ในการประชุมครั้งนี้ โรงเรียนรุ่งอรุณ ซึ่งเป็นสถานศึกษานำร่องในการนำหลักสูตร Micro-credential “เปิดโลกปัญญาประดิษฐ์ (The Next Tech)” ไปใช้ในการจัดการเรียนการสอน ได้ร่วมถ่ายทอดประสบการณ์และแนวทางการประยุกต์ใช้หลักสูตรให้กับผู้แทนจากโรงเรียนต่าง ๆ โดยโรงเรียนรุ่งอรุณได้นำองค์ความรู้และเนื้อหาหลักสูตรจาก BDI มาปรับให้สอดคล้องกับรูปแบบการเรียนรู้ของนักเรียน ส่งผลให้ผู้เรียนสามารถเข้าใจหลักการของ AI และนำเครื่องมือดิจิทัลไปประยุกต์ใช้ในการสร้างผลงานและแก้ปัญหาได้จริง ถือเป็นต้นแบบของการนำหลักสูตรไปใช้ในสถานศึกษา ขณะเดียวกัน BDI ได้เริ่มนำร่องการดำเนินหลักสูตร Micro-credential “เปิดโลกปัญญาประดิษฐ์” ในจังหวัดกาญจนบุรี ร่วมกับโรงเรียนใน โครงการกองทุนการศึกษาและโรงเรียนเครือข่ายคุณธรรม จริยธรรม ซึ่งเปิดสอนในระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย โดยปัจจุบันมีโรงเรียนในโครงการทั้งหมด 10 โรงเรียน เพื่อขยายโอกาสการเรียนรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์ให้กับเยาวชนในพื้นที่ ทั้งนี้ ผู้แทนจากโรงเรียนในโครงการได้เข้าร่วมการประชุมแลกเปลี่ยนประสบการณ์และรับฟังแนวทางการนำหลักสูตรไปประยุกต์ใช้ในสถานศึกษา เพื่อขยายโอกาสการเรียนรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์ให้กับเยาวชนในพื้นที่ นอกจากนี้ ยังมีผู้แทนจากโรงเรียนใน จังหวัดสุพรรณบุรีและจังหวัดอุทัยธานี ซึ่งเป็นโรงเรียนในโครงการกองทุนการศึกษา เข้าร่วมการประชุมเพื่อศึกษาแนวทางการจัดการเรียนรู้จากโรงเรียนต้นแบบ เพื่อนำไปปรับใช้ในสถานศึกษาของตนเองในปีการศึกษาถัดไป โดยความร่วมมือดังกล่าวสอดคล้องกับแนวทางการส่งเสริมการศึกษาใน โครงการกองทุนการศึกษา ซึ่งเป็นโครงการพระราชดำริของ พระบาทสมเด็จพระมหาภูมิพลอดุลยเดชมหาราช บรมนาถบพิตร รัชกาลที่ 9 ที่ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ ให้จัดตั้งขึ้นในปี พ.ศ. 2555 เพื่อพัฒนาการศึกษาและสร้างคนดีคืนสู่สังคม โดยมุ่งเน้นช่วยเหลือนักเรียนที่ขาดแคลนทุนทรัพย์แต่มีความประพฤติดีให้ได้รับโอกาสทางการศึกษา พร้อมทั้งส่งเสริมการพัฒนาศักยภาพเยาวชนไทยให้สามารถก้าวทันการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีและโลกดิจิทัลในอนาคต
6 March 2026
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings