เริ่มต้นการเรียนรู้
ลงทะเบียนเรียนเพื่อเข้าถึงเนื้อหาและติดตามความคืบหน้าของคุณ
สมัครสมาชิกฟรีเพื่อเริ่มเรียน
การลงทะเบียนต้องรอการอนุมัติ
การลงทะเบียนต้องรอการอนุมัติ
8
โมดูล21
หัวข้อ0%
ความคืบหน้าเกี่ยวกับรายวิชา
วัตถุประสงค์รายวิชา (Course Objectives)
- ทำงานร่วมกับ AI อย่างมีวิจารณญาณ ใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยคิด ค้น สรุป เขียน วิเคราะห์ โดยมีมนุษย์กำกับ (human-in-the-loop) ตรวจสอบความถูกต้อง อ้างอิงแหล่งข้อมูล และสะท้อนข้อจำกัดของ AI ได้
- เข้าใจและใช้ Data Literacy เพื่อการตัดสินใจเชิงข้อมูล ระบุชนิดข้อมูล สเกลการวัด ตรวจคุณภาพและ Meta Data แปลง-จัดเก็บ-ทำภาพข้อมูล และสรุปเป็นข้อค้นพบที่นำไปใช้ได้จริง
- ออกแบบเวิร์กโฟลว์ข้อมูลจาก IoT/Sensors วางแผนเก็บข้อมูล (หรือใช้ API ใช้ข้อมูลเปิด (Open Public Data) แทนฮาร์ดแวร์), ทำความสะอาด/รวมชุดข้อมูล/กฎแจ้งเตือนเบื้องต้น เพื่อติดตามสถานการณ์ของชุมชน
- ประยุกต์ Design Thinking และการคิดเชิงวิพากษ์กับปัญหาชุมชน นิยามปัญหา (problem framing) สร้างทางเลือก (ideation) เลือกแนวทางที่เป็นไปได้ และทำต้นแบบ/ทดลองใช้ในระดับย่อม
- สื่อสารและนำเสนอผลลัพธ์อย่างมืออาชีพ สร้างสไลด์ รายงาน และสาธิตแดชบอร์ดให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจ พร้อมรับข้อเสนอแนะและปรับปรุง
- ยึดจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ปฏิบัติตามแนวทาง PDPA/จริยธรรมข้อมูลและความปลอดภัยเมื่อนำ AI & IoT ไปใช้ในชุมชน
ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับวิชา
- CLO1 ผู้เรียนสามารถอธิบายความหมายของข้อมูล พื้นฐานข้อมูลทางสถิติ และอธิบายความหมายของแผนภาพทางสถิติได้
- CLO2: สามารถจำลองข้อมูลและนำไปวิเคราะห์และตีความข้อมูลของท้องถิ่น พร้อมระบุปัญหาหรือโอกาสในการพัฒนาชุมชนได้
- CLO3: นำเสนอแนวทางแก้ไขปัญหาท้องถิ่นโดยใช้ข้อมูลและเทคโนโลยี AI และ ioT อย่างสร้างสรรค์และมีส่วนร่วมกับชุมชน
เนื้อหารายวิชา
โมดูล 1: พื้นฐาน Data Literacy
แนะนำรายวิชา
ต้องลงทะเบียน
พื้นฐาน Data Literacy (1)
ต้องลงทะเบียน
พื้นฐาน Data Literacy (2)
ต้องลงทะเบียน
พื้นฐาน Data Literacy (3)
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 2: ชนิดของข้อมูล การจัดเก็บและคำอธิบายข้อมูล
ชนิดของข้อมูล การจัดเก็บและคำอธิบายข้อมูล (1)
ต้องลงทะเบียน
ชนิดของข้อมูล การจัดเก็บและคำอธิบายข้อมูล (2)
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 3:ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลและระดับชั้นของสารสนเทศ
ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลและระดับชั้นของสารสนเทศ (1)
ต้องลงทะเบียน
ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลและระดับชั้นของสารสนเทศ (2)
ต้องลงทะเบียน
ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลและระดับชั้นของสารสนเทศ (3)
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 4: ข้อมูลและการแสดงในรูปแบบของแผนภาพ
ข้อมูลและการแสดงในรูปแบบของแผนภาพ (1)
ต้องลงทะเบียน
ข้อมูลและการแสดงในรูปแบบของแผนภาพ (2)
ต้องลงทะเบียน
ข้อมูลและการแสดงในรูปแบบของแผนภาพ (3)
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 5: แบบฝึกหัดการจำลองข้อมูลด้านประชากรท้องถิ่น
แบบฝึกหัดการจำลองข้อมูลด้านประชากรท้องถิ่น (1)
ต้องลงทะเบียน
แบบฝึกหัดการจำลองข้อมูลด้านประชากรท้องถิ่น (2)
ต้องลงทะเบียน
แบบฝึกหัดการจำลองข้อมูลด้านประชากรท้องถิ่น (3)
ต้องลงทะเบียน
แบบฝึกหัดการจำลองข้อมูลด้านประชากรท้องถิ่น (4)
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 6: ชุมชนกับมิติของความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม และความยั่งยืน
ชุมชนกับมิติของความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม และความยั่งยืน
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 7: IoT และ Sensors กับด้านสิ่งแวดล้อมของชุมชน
IoT และ Sensors กับด้านสิ่งแวดล้อมของชุมชน (1)
ต้องลงทะเบียน
IoT และ Sensors กับด้านสิ่งแวดล้อมของชุมชน (2)
ต้องลงทะเบียน
โมดูล 8: การสร้างข้อมูลจำลองเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกับ AI
การสร้างข้อมูลจำลองเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกับ AI (1)
ต้องลงทะเบียน
การสร้างข้อมูลจำลองเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกับ AI (2)
ต้องลงทะเบียน
กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อลงทะเบียน
ข้อมูลรายวิชา
รหัสรายวิชา
SPK009
ระดับ
เริ่มต้น
หน่วยกิต
1
วันที่เริ่ม
13 กรกฎาคม พ.ศ. 2568
วันที่สิ้นสุด
31 กรกฎาคม พ.ศ. 2573
กลุ่มเป้าหมาย
เทศบาลตำบลบางปู จังหวัดสมุทราปราการ
ผู้สอน
อ.ดร.จิตติ นิรมิตรานนท์
instructor12@ku.ac.th