การประยุกต์ใช้ Generative AI เพื่อลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์ จากกระบวนการจัดทำเอกสารในสถาบันการศึกษา : กรณีศึกษา NotebookLM

บทคัดย่อ

การเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศและปัญหาการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้กลายเป็นประเด็นระดับโลก ส่งผลให้สถาบันการศึกษาต่างตระหนักถึงความสำคัญในการลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์ผ่านการบริหารจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนรู้ของบุคลากรหลังการอบรมการใช้ NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่ม Generative AI เพื่อประเมินความคิดเห็นของผู้ใช้งานต่อประสิทธิภาพของ AI ในการลดภาระงานด้านเอกสาร และวิเคราะห์แนวโน้มการลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์จากการลดการใช้กระดาษและพลังงานไฟฟ้า การวิจัยดำเนินการในรูปแบบเชิงทดลอง โดยใช้กลุ่มตัวอย่างแบบเฉพาะเจาะจง (Purposive Sampling) จำนวน 44 คน จากบุคลากรทางการศึกษาในระดับอุดมศึกษา โดยใช้เครื่องมือวิจัย ได้แก่ แบบทดสอบก่อนและหลังอบรม แบบสอบถามความคิดเห็น และเครื่องมือเชิงประมาณการลดการปล่อยคาร์บอน ผลการวิจัยพบว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนรู้หลังการอบรมมีค่าเฉลี่ยสูงกว่าก่อนอบรมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ด้านความคิดเห็น พบว่าผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่เห็นว่า NotebookLM ช่วยลดเวลาในการจัดทำเอกสาร ลดความซ้ำซ้อนในการค้นหาข้อมูล และเพิ่มความคล่องตัวในการทำงานได้ในระดับมาก สำหรับผลการประเมินเชิงประมาณ พบว่าผู้ใช้งานลดการใช้กระดาษเฉลี่ยคนละ 10 แผ่นต่อเดือน และลดเวลาใช้คอมพิวเตอร์ลงเฉลี่ย 12 ชั่วโมงต่อเดือน เมื่อนำมาคำนวณเป็นการลดการปล่อยคาร์บอนฟุตพริ้นท์ พบว่ากลุ่มตัวอย่างทั้งหมดสามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้รวมประมาณ 372.29 กิโลกรัมต่อปี ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน แต่ยังสามารถสนับสนุนเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อมของสถานศึกษาได้อย่างเป็นรูปธรรม