ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับห้องเรียนเสมือนจริงที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ในระดับอุดมศึกษา
DOI:
https://doi.org/10.55003/JIE.24211คำสำคัญ:
ห้องเรียนเสมือนจริง, ปัญญาประดิษฐ์, ความตั้งใจในการใช้งาน, UTAUT, ความไว้วางใจใน AIบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้ ศึกษาปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับห้องเรียนเสมือนจริงที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ในกลุ่มนักศึกษาระดับ อุดมศึกษาในประเทศไทย โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT ร่วมกับตัวแปรเฉพาะ ข้อมูลถูกรวบรวมจากนักศึกษา 709 คน ผ่าน แบบสอบถามที่ผ่านการตรวจสอบความเที่ยง (Cronbach’s α = 0.922) และวิเคราะห์ด้วยโมเดลสมการเชิงโครงสร้าง ซึ่งพบว่า โมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลในระดับดีเยี่ยม (CFI = 0.998, RMSEA = 0.048) ผลการวิเคราะห์พบว่า ความไว้วางใจใน AI เป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจในการใช้งานของผู้เรียนอย่างชัดเจนที่สุด (p < .001) รองลงมา คือ ความรู้สึกมีส่วนร่วม (p < .001) และปฏิสัมพันธ์กับระบบ (p < .01) ซึ่งสะท้อนว่า ความเชื่อมั่นในระบบและการรู้สึกมีตัวตนอยู่ในสภาพแวดล้อมการ เรียนรู้มีบทบาทสำคัญต่อการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ แม้สภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการใช้งานจะส่งผลเชิงบวกต่อความตั้งใจ ใช้งานโดยรวม แต่กลับมีความสัมพันธ์เชิงลบกับทัศนคติต่อการเรียนรู้ผ่าน AI (p < .05) ซึ่งบ่งชี้ว่า แค่มีความพร้อมด้านโครงสร้าง อาจไม่เพียงพอในการสร้างการรับรู้เชิงบวก งานวิจัยนี้ จึงเน้นย้ำถึงความสำคัญของการออกแบบห้องเรียนเสมือนที่ให้ความสำคัญ กับความรู้สึกมีส่วนร่วมและความน่าเชื่อถือของระบบมากกว่าการเน้นเพียงการเข้าถึงทางเทคนิค พร้อมเสนอว่า ระบบปัญญาประดิษฐ์ ควรถูกปรับให้เหมาะสมกับรายวิชาที่มีลักษณะการโต้ตอบสูง เช่น ภาษา การออกแบบ และการเขียนโปรแกรม ทั้งนี้ ผลการวิจัยให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อสถาบันการศึกษาและนักพัฒนาระบบในการออกแบบสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ เสมือนที่มีความยั่งยืนและครอบคลุมสำหรับการศึกษาในระดับอุดมศึกษา
เอกสารอ้างอิง
Ali, I., & Warraich, N. F. (2023). Use and acceptance of technology with academic and digital libraries context: A meta-analysis of UTAUT model and future direction. Journal of Librarianship and Information Science, 56(4), 965-977.
Almusaed, A., Almssad, A., Yitmen, I., & Homod, R. Z. (2023). Enhancing student engagement: Harnessing "AIED"'s power in hybrid education—A review analysis. Education Sciences, 13(7), 1-24.
Alnasib, B. N. M. (2023). Factors affecting faculty members' readiness to integrate artificial intelligence into their teaching practices: A study from the Saudi higher education context. International Journal of Learning Teaching and Educational Research, 22(8), 465-491.
Du, W., & Liang, R. Y. (2024). Teachers' continued VR technology usage intention: An application of the UTAUT2 model. SAGE Open. 14(1), 1-17.
Gupta, T. R. (2024). Adaptive learning systems: harnessing ai to personalize educational outcomes. International Journal For Science Technology And Engineering. 12(9), 458-464.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.
Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. European Business Review, 26(2), 106-121.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance- based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43, 115-135.
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1-55.
Jang, S., Kang, H., Chen, Y., & Kim, H. (2024). The impact of UTAUT2-based artificial intelligence technology on user satisfaction through actual system use. Global Convergence Research Academy, 3(2), 101-113.
Kalınkara, Y., & Özdemir, O. (2023). Anatomy in the metaverse: Exploring student technology acceptance through the UTAUT2 model. Anatomical Sciences Education, 17(2), 319-336.
Makransky, G., & Lilleholt, L. (2018). A structural equation modeling investigation of the emotional value of immersive virtual reality in education. Educational Technology Research and Development, 66(5), 1141-1164.
Nasir, S. M., Hashim, M. E. A. H., Chee, K. N., Kamaruddin, N. H., Wibawanto, W., & Hanapiah, M. L. H. M. (2024). Enhancing student engagement in learning management systems through exploration of avatars in virtual classrooms: A systematic review. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology. 61(4), 187-200.
Ofosu-Ampong, K. (2024). Beyond the hype: Exploring faculty perceptions and acceptability of AI in teaching practices. Discover Education, 3(1), 1-16.
Perez, R. C. L. (2024). AI in higher education: Faculty perspective towards artificial intelligence through UTAUT approach. Ho Chi Minh City Open University Journal of Science - Social Sciences, 14(4), 32-50.
Perez, R. C. L. (2024). AI in higher education: Faculty perspective towards artificial intelligence through UTAUT approach. Ho Chi Minh City Open University Journal of Science - Social Sciences, 14(4), 32-50.
Radianti, J., Majchrzak, T. A., Fromm, J., & Wohlgenannt, I. (2020). A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education: Design elements, lessons learned, and research agenda. Computers & Education, 147, 1-29.
Robinos, J. R., Binhamza, M. H., Casyao, I. M., Combis, H., Melgar, S. M., Sora, L., & Austria, M. G. (2024). Examining attitudes and perceived usefulness of AI integration in teaching and learning processes. Journal of Interdisciplinary Perspectives, 2(12), 619-626.
Saini, M., Sengupta, E., Singh, M., Singh, H., & Singh, J. (2022). Sustainable development goal for quality education (SDG 4): A study on SDG 4 to extract the pattern of association among the indicators of SDG 4 employing a genetic algorithm. Education and Information Technologies, 28(2), 2031-2069.
Sangarsu, R. R. (2023). Enhancing student engagement in learning with modern web and AI technologies. International Journal of Science and Research (IJSR), 12(10), 1439-1442.
Sari, H., Tumanggor, B., & Efron, D. (2024). Improving educational outcomes through adaptive learning systems using AI. International Transactions on Artificial Intelligence. 3(1), 21-31.
Tantiathimongkhon, T., Ketcham, M., & Rattanasiriwongwut, M. (2025). AI-driven language learning platform for Thai learners: A design thinking approach. In 2025 IEEE International Conference on Cybernetics and Innovations (ICCI) (pp. 1-6). IEEE.
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178.
Weng, X., Ye, H., Dai, Y., & Ng, O. (2024). Integrating artificial intelligence and computational thinking in educational contexts: A systematic review of instructional design and student learning outcomes. Journal of Educational Computing Research. 62(6), 1420-1450.
Xu, S., Chen, P., & Zhang, G. (2024). Exploring Chinese university educators' acceptance and intention to use AI tools: An application of the UTAUT2 model. SAGE Open, 14(4), 1-13.
Yassin, A. A., & Mabanja, A. (2024). Integrating information processing theory with artificial intelligence for enhanced learning outcomes. 1(1), 1–13.
Zaharuddin, N., Yu, N. C., & Yao, G. (2024). Enhancing student engagement with AI-driven personalized learning systems. International Transactions on Education Technology (ITEE), 3(1), 1-8.
Zaragoza, Z. L. (2023). Faculty awareness and attitudes towards ChatGPT integration in higher education. International Multidisciplinary Research Journal, 5(4), 157-168.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารครุศาสตร์อุตสาหกรรม

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
"ข้อคิดเห็น เนื้อหา รวมทั้งการใช้ภาษาในบทความถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียน"