ขอเชิญเข้าร่วมโครงการอบรมเชิงปฏิบัติการ เรื่อง “AI for Research Writing & Proposal Development: AI as Your Research Assistant”

โดย รองศาสตราจารย์ ดร.วราภา มหากาญจนกุล

        ผู้อำนวยการสถาบันวิจัยและพัฒนาแห่ง มก.

Part 1: การใช้ AI ในกระบวนการเขียนบทความวิจัย

บรรยาย โดย อาจารย์ ดร.สารัช ท้วมชมธรรม

   รองผู้อำนวยการฝ่ายสารสนเทศงานวิจัย

📌 ภาคบรรยาย (1 ชั่วโมง)

• Introduction to AI Tools: “AI” ที่เรากำลังพูดถึง และ Large Language Models (LLMs)
• Common Misconceptions: ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI
• General Guidelines: แนวทางปฏิบัติในการใช้งาน AI

📌 ภาคปฏิบัติ: NotebookLM Workshop (2 ชั่วโมง)

เครื่องมือ : Google NotebookLM เหมาะสำหรับการทำงานกับแหล่งข้อมูลต่างๆ

• แนะนำ NotebookLM: ความสามารถและความแตกต่างจาก AI Chatbot ทั่วไป
• การสร้าง Notebook: อัปโหลดแหล่งข้อมูล (PDF เอกสาร ลิงก์เว็บ และ YouTube)
• การจัดการแหล่งข้อมูล: เพิ่ม จัดระเบียบ และจัดหมวดหมู่
• การถามคำถาม: ถามคำถามพร้อมการอ้างอิงจากต้นฉบับ
• การสร้างเอกสารอัตโนมัติ: สรุป FAQ Study Guide Mind Map Infographics และ Slide Deck
• Audio Overview: สร้างพอดแคสต์สรุปเนื้อหาด้วย AI
• การจดบันทึก: สร้างและจัดระเบียบ Notes ส่วนตัว
• การสังเคราะห์วรรณกรรม: Literature Review Workflow
• การทำงานร่วมกัน: แบ่งปัน Notebook กับทีมวิจัย
• End-to-End Research Workflow: ฝึกปฏิบัติจริงครบวงจร (Literature Review → Research Design → Manuscript Writing → Mock Peer-review)

บรรยาย โดย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.เดชศิริ โนภาส

📌 ภาคบรรยาย (1 ชั่วโมง)

• AI กับงานวิจัย: ช่วยตรงไหน และไม่ควรช่วยตรงไหน
  • เปิดด้วยประสบการณ์จริง / เคสพลาด
  • ตั้ง mindset ว่า AI = ผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้เขียนแทน

• โครงสร้างข้อเสนอโครงการวิจัย: กรรมการคิดอะไรอยู่
  • ไม่สอนโครงสร้างลอยๆ
  • ผูกกับ “กรรมการมองหาอะไรในแต่ละส่วน”
  • ปูทางไป TOR และ Reviewer
• การเขียน Prompt แบบนักวิจัย (ไม่ใช่แบบขอให้ AI เขียนแทน)
  • 2-3 หลักคิด
  • โชว์ prompt ที่ “ถามดี vs ถามพลาด”
  • สนุก + ทุกคนเอาไปใช้ต่อได้
• ตัวอย่างการใช้ AI กับ โครงการวิจัยตัวอย่าง
  • ใช้โครงการเดียวตลอด
  • ตั้งแต่ วิเคราะห์โจทย์ à ร่าง à ชี้จุดอ่อน
  • พูดให้ชัด : “อีก 2 ชั่วโมง คุณจะทำแบบนี้กับงานของคุณ”
• ข้อจำกัด จริยธรรม และความรับผิดชอบ : สิ่งที่กรรมการดูออกทันที
  • เล่าเป็นเรื่อง ไม่ใช่ข้อห้าม
  • เชื่อมกับชื่อเสียงนักวิจัย / สถาบัน

📌 ภาคปฏิบัติ (Workshop) (2 ชั่วโมง)

      การฝึกปฏิบัติเน้นให้ผู้เข้าอบรมได้ลงมือใช้ AI กับกระบวนการเขียนข้อเสนอโครงการวิจัยจริง โดยใช้โครงการตัวอย่างร่วมกัน และปรับประยุกต์ให้สอดคล้องกับบริบทงานวิจัยของแต่ละกลุ่ม

• Workshop 1 : วิเคราะห์โจทย์ทุนและความคาดหวังของกรรมการ (30 นาที)
  • การใช้ AI วิเคราะห์ TOR (Terms of Reference) และเงื่อนไขทุนวิจัย
  • การดึงประเด็นสำคัญ สิ่งที่ต้องมี และสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยงในข้อเสนอโครงการ
  • การเชื่อมโยงโจทย์ทุนกับปัญหา และแนวคิดการวิจัย

ผลลัพธ์ : ผู้เข้าอบรมเข้าใจโจทย์ทุนอย่างเป็นระบบ และสามารถระบุประเด็นที่กรรมการให้ความสำคัญได้ชัดเจน

• Workshop 2 : การร่างข้อเสนอโครงการวิจัยด้วย AI (45 นาที)
  • การใช้ AI ช่วยร่างเนื้อหาสำคัญของข้อเสนอโครงการวิจัย : ความเป็นมาและความสำคัญของปัญหา หรือวัตถุประสงค์การวิจัย
  • การปรับแก้เนื้อหาให้สอดคล้องกับบริบทงานวิจัย สาขา และประสบการณ์ของผู้วิจัย
  • การใช้ AI เพื่อปรับภาษาให้เป็นเชิงวิชาการและมีความชัดเจน

ผลลัพธ์ : ผู้เข้าอบรมมีร่างเนื้อหาข้อเสนอโครงการวิจัยที่สามารถนำไปพัฒนาต่อได้จริง

• Workshop 3 : การตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพข้อเสนอ (30 นาที)
  • การใช้ AI ในบทบาทผู้ประเมินข้อเสนอโครงการ (Reviewer)
  • การตรวจสอบความสอดคล้องของปัญหา วัตถุประสงค์ และแนวทางการวิจัย
  • การปรับปรุงข้อเสนอให้มีความชัดเจน น่าเชื่อถือ และตอบโจทย์การพิจารณาทุน

ผลลัพธ์ : ผู้เข้าอบรมสามารถประเมินและปรับปรุงคุณภาพข้อเสนอโครงการวิจัยของตนเองได้อย่างมีวิจารณญาณ