Activity
สาวิตรี วงศ์ฤกษ์ดี
โครงการแลกเปลี่ยนนักศึกษาหลักสูตรระยะสั้น Summer Camp at Quzhou College of Technology (QZCT)
สาวิตรี วงศ์ฤกษ์ดี
18 พ.ค. 2569
จำนวนผู้เข้าชม 40
โครงการอบรมระยะสั้น
ด้านวิศวกรรมอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และปัญญาประดิษฐ์
ณ Quzhou College of Technology สาธารณรัฐประชาชนจีน
ระหว่างวันที่ 24 มีนาคม – 19 เมษายน 2569
โครงการอบรมระยะสั้นนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาศักยภาพนักศึกษาในด้านเทคโนโลยีสมัยใหม่ ได้แก่ หุ่นยนต์อุตสาหกรรม (Industrial Robotics) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) การเขียนโปรแกรม และเทคโนโลยีเซนเซอร์ ซึ่งเป็นทักษะสำคัญในยุคอุตสาหกรรม 4.0 โดยเน้นการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติ (Hands-on Learning) และการเรียนรู้จากสถานการณ์จริง (Experiential Learning) ควบคู่กับการเสริมสร้างทักษะด้านภาษาและความเข้าใจวัฒนธรรมสากล
ผลการดำเนินงาน
สรุปผลการดำเนินงานโครงการอบรมระยะสั้นด้านวิศวกรรมอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และปัญญาประดิษฐ์ ณ Quzhou College of Technology สามารถสรุปประเด็นสำคัญได้ดังนี้ครับ
1. ผลสัมฤทธิ์ด้านการเรียนรู้ของนักศึกษา (Learning Outcomes) โครงการประสบความสำเร็จในการพัฒนาศักยภาพของนักศึกษาอย่างรอบด้าน สอดคล้องกับการพัฒนาบัณฑิตในศตวรรษที่ 21 ทั้ง 3 ด้านหลัก ได้แก่:
ด้านความรู้และทักษะปฏิบัติ: นักศึกษามีความเข้าใจหลักการและสามารถลงมือปฏิบัติจริงได้ในหลายส่วน เช่น การควบคุมและจำลองการทำงานของหุ่นยนต์อุตสาหกรรม การต่อวงจรและใช้งานเซนเซอร์ร่วมกับไมโครคอนโทรลเลอร์ การเขียนโปรแกรมพื้นฐานเพื่อแก้ปัญหาทางวิศวกรรม ตลอดจนการใช้งานซอฟต์แวร์สำคัญอย่าง Jupyter Notebook และโปรแกรม Robot Simulation
ด้านคุณลักษณะ: นักศึกษาได้รับการพัฒนาทักษะการทำงานเป็นทีม การสื่อสารในบริบทนานาชาติ การปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมต่างวัฒนธรรม และมีความกระตือรือร้นในการเรียนรู้
2. ผลงานที่เป็นรูปธรรมของนักศึกษา ระหว่างการอบรม นักศึกษาสามารถสร้างสรรค์ผลงานเชิงปฏิบัติได้จริงใน 4 ด้านหลัก ได้แก่:
หุ่นยนต์อุตสาหกรรม: สามารถจำลองการทำงาน ควบคุม และเขียนโปรแกรมสั่งการเคลื่อนที่ของแขนกลยี่ห้อ ABB ผ่านโปรแกรม Simulation ได้
การเขียนโปรแกรม: พัฒนาโปรแกรมภาษา C เพื่อใช้แก้ปัญหาทางวิศวกรรม เช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์และการประมวลผลเงื่อนไข
ปัญญาประดิษฐ์ (AI): สามารถเขียนภาษา Python และใช้ไลบรารีอย่าง Matplotlib ในการแสดงผลข้อมูล รวมถึงเข้าใจโครงสร้างของ Machine Learning
เซนเซอร์และระบบฝังตัว: พัฒนาโปรเจกต์ขนาดเล็กโดยใช้บอร์ด Arduino Uno เพื่ออ่านค่าและประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์
3. การเรียนรู้ด้านวัฒนธรรมและสังคม มีการจัดกิจกรรมศึกษาดูงานภาคสนาม เช่น การเยี่ยมชม Quzhou City Exhibition Center และแหล่งท่องเที่ยวเมืองโบราณ ซึ่งช่วยสนับสนุนการเรียนรู้แบบบูรณาการ (Holistic Learning) และเปิดมุมมองระดับนานาชาติให้นักศึกษา
4. ปัญหา อุปสรรค และแนวทางแก้ไข
ปัญหา: พบอุปสรรคด้านภาษาและการสื่อสาร โดยผู้สอนใช้ภาษาอังกฤษที่มีสำเนียงแตกต่างจากที่นักศึกษาคุ้นเคย ทำให้การทำความเข้าใจเนื้อหาทางเทคนิคที่ซับซ้อน (เช่น AI และการเขียนโปรแกรม) เป็นไปได้ยากในบางช่วง
การแก้ไข: นักศึกษาปรับตัวโดยใช้เครื่องมือเทคโนโลยีช่วยแปลภาษา (เช่น Google Translate), ใช้การเรียนรู้แบบร่วมมือ (Collaborative Learning) โดยช่วยกันอธิบายและแลกเปลี่ยนความเข้าใจภายในกลุ่ม รวมถึงศึกษาทบทวนเนื้อหาด้วยตนเองจากแหล่งเรียนรู้ออนไลน์เพิ่มเติม
5. การวิเคราะห์เพื่อต่อยอดในอนาคต (Development Perspective) รูปแบบการเรียนการสอนในโครงการนี้สอดคล้องกับแนวโน้มอุตสาหกรรมสมัยใหม่ เช่น Smart Manufacturing, Industrial Automation และ AI Integration ซึ่งสามารถนำองค์ความรู้ที่ได้ไปต่อยอดพัฒนามหาวิทยาลัยได้ เช่น การพัฒนาหลักสูตรวิชา AI for Automation, การสร้างห้องปฏิบัติการด้าน Robotics และระบบเซนเซอร์ รวมถึงการบูรณาการการเรียนการสอนแบบอิงปัญหาจริง (Real-world problem) และงานวิจัยในอนาคต
1. ผลสัมฤทธิ์ด้านการเรียนรู้ของนักศึกษา (Learning Outcomes) โครงการประสบความสำเร็จในการพัฒนาศักยภาพของนักศึกษาอย่างรอบด้าน สอดคล้องกับการพัฒนาบัณฑิตในศตวรรษที่ 21 ทั้ง 3 ด้านหลัก ได้แก่:
ด้านความรู้และทักษะปฏิบัติ: นักศึกษามีความเข้าใจหลักการและสามารถลงมือปฏิบัติจริงได้ในหลายส่วน เช่น การควบคุมและจำลองการทำงานของหุ่นยนต์อุตสาหกรรม การต่อวงจรและใช้งานเซนเซอร์ร่วมกับไมโครคอนโทรลเลอร์ การเขียนโปรแกรมพื้นฐานเพื่อแก้ปัญหาทางวิศวกรรม ตลอดจนการใช้งานซอฟต์แวร์สำคัญอย่าง Jupyter Notebook และโปรแกรม Robot Simulation
ด้านคุณลักษณะ: นักศึกษาได้รับการพัฒนาทักษะการทำงานเป็นทีม การสื่อสารในบริบทนานาชาติ การปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมต่างวัฒนธรรม และมีความกระตือรือร้นในการเรียนรู้
2. ผลงานที่เป็นรูปธรรมของนักศึกษา ระหว่างการอบรม นักศึกษาสามารถสร้างสรรค์ผลงานเชิงปฏิบัติได้จริงใน 4 ด้านหลัก ได้แก่:
หุ่นยนต์อุตสาหกรรม: สามารถจำลองการทำงาน ควบคุม และเขียนโปรแกรมสั่งการเคลื่อนที่ของแขนกลยี่ห้อ ABB ผ่านโปรแกรม Simulation ได้
การเขียนโปรแกรม: พัฒนาโปรแกรมภาษา C เพื่อใช้แก้ปัญหาทางวิศวกรรม เช่น การคำนวณทางคณิตศาสตร์และการประมวลผลเงื่อนไข
ปัญญาประดิษฐ์ (AI): สามารถเขียนภาษา Python และใช้ไลบรารีอย่าง Matplotlib ในการแสดงผลข้อมูล รวมถึงเข้าใจโครงสร้างของ Machine Learning
เซนเซอร์และระบบฝังตัว: พัฒนาโปรเจกต์ขนาดเล็กโดยใช้บอร์ด Arduino Uno เพื่ออ่านค่าและประมวลผลข้อมูลจากเซนเซอร์
3. การเรียนรู้ด้านวัฒนธรรมและสังคม มีการจัดกิจกรรมศึกษาดูงานภาคสนาม เช่น การเยี่ยมชม Quzhou City Exhibition Center และแหล่งท่องเที่ยวเมืองโบราณ ซึ่งช่วยสนับสนุนการเรียนรู้แบบบูรณาการ (Holistic Learning) และเปิดมุมมองระดับนานาชาติให้นักศึกษา
4. ปัญหา อุปสรรค และแนวทางแก้ไข
ปัญหา: พบอุปสรรคด้านภาษาและการสื่อสาร โดยผู้สอนใช้ภาษาอังกฤษที่มีสำเนียงแตกต่างจากที่นักศึกษาคุ้นเคย ทำให้การทำความเข้าใจเนื้อหาทางเทคนิคที่ซับซ้อน (เช่น AI และการเขียนโปรแกรม) เป็นไปได้ยากในบางช่วง
การแก้ไข: นักศึกษาปรับตัวโดยใช้เครื่องมือเทคโนโลยีช่วยแปลภาษา (เช่น Google Translate), ใช้การเรียนรู้แบบร่วมมือ (Collaborative Learning) โดยช่วยกันอธิบายและแลกเปลี่ยนความเข้าใจภายในกลุ่ม รวมถึงศึกษาทบทวนเนื้อหาด้วยตนเองจากแหล่งเรียนรู้ออนไลน์เพิ่มเติม
5. การวิเคราะห์เพื่อต่อยอดในอนาคต (Development Perspective) รูปแบบการเรียนการสอนในโครงการนี้สอดคล้องกับแนวโน้มอุตสาหกรรมสมัยใหม่ เช่น Smart Manufacturing, Industrial Automation และ AI Integration ซึ่งสามารถนำองค์ความรู้ที่ได้ไปต่อยอดพัฒนามหาวิทยาลัยได้ เช่น การพัฒนาหลักสูตรวิชา AI for Automation, การสร้างห้องปฏิบัติการด้าน Robotics และระบบเซนเซอร์ รวมถึงการบูรณาการการเรียนการสอนแบบอิงปัญหาจริง (Real-world problem) และงานวิจัยในอนาคต
Share
