KMUTT AI Competency Framework
กรอบพัฒนาสมรรถนะ AI สำหรับบุคลากร
ทำไมต้อง AI Competency Framework?
การนำ AI เข้ามาในองค์กรโดยไม่มีกรอบความสามารถที่ชัดเจน จะนำไปสู่สิ่งที่เรียกว่า Value Leakage — ต้นทุนของเครื่องมือและความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดมีน้ำหนักมากกว่าประโยชน์ที่ได้รับ KMUTT จึงพัฒนา AI Competency Framework โดยยึดหลักการจาก Alan Turing Institute สถาบันวิจัยชั้นนำด้าน AI ของสหราชอาณาจักร
People-First
การนำ AI เข้ามาใช้คือความท้าทายด้านบุคลากร — ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านเทคโนโลยี
Role-Specific
ทักษะถูกกำหนดตาม Persona ไม่ใช่ตำแหน่งงาน — ไม่ใช่ทุกคนต้องเขียนโค้ดเป็น
Holistic
ความสามารถครอบคลุมทั้งด้าน Ethics และ Governance — ไม่ใช่เพียงทักษะเทคนิค
Organizational Efficiency
ลดภาระงานซ้ำซ้อนด้วย AI เพื่อนำทรัพยากรไปสู่การเรียนการสอนและการวิจัยได้มากขึ้น
Risk Management
บุคลากรที่มีความสามารถป้องกันการละเมิดข้อมูลและความเสียหายต่อชื่อเสียงองค์กรจาก AI outputs ที่ไม่ถูกตรวจสอบ
Innovation
บุคลากรที่มีทักษะสามารถค้นพบการประยุกต์ใช้ AI แบบใหม่ เสริมความได้เปรียบเชิงแข่งขันของมหาวิทยาลัย
Framework นี้พัฒนาโดยอ้างอิงจาก Alan Turing Institute's AI Skills for Business Framework (V2) — สถาบันแห่งชาติของสหราชอาณาจักรด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI และได้รับการปรับให้เหมาะสมกับบริบทมหาวิทยาลัยไทยโดยเฉพาะ
บทบาท (Persona) และมิติหลัก (Dimension)
Framework นี้นิยาม "ความสามารถด้าน AI" ผ่านสองแกนหลัก Persona (คุณเป็นใครในบริบทการใช้ AI) และ Dimension (คุณต้องพัฒนาความสามารถด้านใด) — ทั้งสองแกนต้องมองไปพร้อมกันเสมอ
บุคลากรทั่วไปในองค์กร — ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเป็นพื้นฐานในชีวิตการทำงาน ตระหนักถึงบทบาทและข้อจำกัดของ AI ในสังคม รู้จักความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและจริยธรรมขั้นพื้นฐาน โดยเป็น 'ผู้ใช้งานที่รู้เท่าทัน' (Critical Consumer) ไม่ใช่ผู้สร้างหรือผู้ขับเคลื่อนระบบ
พนักงานสายงานทั่วไป — ใช้ AI เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพในงานประจำวัน ต้องมีวิจารณญาณ (Professional Judgement) ในการตรวจสอบผลลัพธ์จาก AI สามารถแยกแยะได้ว่างานส่วนใดเป็นความลับขององค์กรที่ต้องระมัดระวังเป็นพิเศษ
บุคลากรสายเทคนิค — สร้างและดูแลระบบ AI ขององค์กรโดยตรง มีความรู้เชิงลึกด้านการออกแบบระบบ การเขียนโปรแกรม และการสร้างโมเดล รับผิดชอบด้านความปลอดภัยและมาตรฐานทางเทคนิคก่อนส่งมอบให้ผู้ใช้งาน
ผู้บริหารระดับกลางและสูง — กำหนดทิศทางและธรรมาภิบาล AI ขององค์กร เน้น vision, ethics, integrity และ responsible use ต้องมองเห็นภาพรวมว่า AI จะตอบโจทย์เป้าหมายองค์กรได้อย่างไร และรับผิดชอบการจัดสรรทรัพยากรและตัดสินใจเชิงนโยบาย
ปกป้องและรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่มีความอ่อนไหว ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎหมาย ระเบียบ และความปลอดภัย ยึดหลัก FAIR Guiding Principles ในการดูแลข้อมูล
ความเข้าใจกระบวนการข้อมูลตั้งแต่การเก็บรวบรวม จัดเก็บ จนถึงการวิเคราะห์ ทักษะการจัดการ คัดกรอง และควบคุมคุณภาพข้อมูล เพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่รองรับความต้องการ
นิยามปัญหาและสื่อสารแนวทางแก้ไขได้ทั้งกับกลุ่มเทคนิคและกลุ่มทั่วไป ระบุความต้องการ เกณฑ์ความสำเร็จ และความเสี่ยง รวมถึงบริหารความสัมพันธ์กับทีมงานและคู่ค้า
เลือกใช้เครื่องมือและโซลูชัน AI เพื่อแก้ปัญหาตามความต้องการ เข้าใจความแตกต่างของสถาปัตยกรรม AI ต่างๆ และมีทักษะด้านการสร้าง ทดสอบ และประเมินโมเดล
ประเมินผลลัพธ์จาก AI อย่างต่อเนื่อง นำหลักจริยธรรมมาใช้ด้วยความโปร่งใสและรับผิดชอบ สนับสนุนการตรวจสอบระบบ AI ติดตามนโยบาย AI Governance และช่วยควบคุมการใช้งาน AI อย่างไม่เหมาะสม
การจัดกลุ่ม Persona
KMUTT AI Workforce Alignment Matrix แสดงการจัดกลุ่มตำแหน่งงานจริงในมหาวิทยาลัยตาม Persona โดยพิจารณาจากความลึกทางเทคนิค (แกนนอน) และขอบเขตความรับผิดชอบ (แกนตั้ง)
* Persona ไม่ได้ผูกกับตำแหน่งงานอย่างตายตัว — บุคลากรหนึ่งคนสามารถผสม Persona ได้ตามบทบาทจริงของตน
แทร็กตามบทบาทที่ขยายได้
เฟรมเวิร์คหลักกำหนด 4 Personas เป็นโครงสร้างพื้นฐาน แต่บุคลากรในมหาวิทยาลัยมีบทบาทที่หลากหลายกว่านั้น องค์กรที่นำเฟรมเวิร์คไปใช้จึงสามารถขยาย P2 และ P3 ออกเป็น Tracks ย่อย เพื่อให้ Competency Requirements สะท้อนลักษณะงานจริงได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ในมุมมองของ KMUTT เราแบ่ง AI Worker ออกเป็น 3 Tracks ตามบทบาทหลักของบุคลากรสายสนับสนุนและวิชาการ และ AI Professional ออกเป็น 3 Tracks ตามทิศทางความเชี่ยวชาญ
พนักงานสนับสนุนยุค AI
ใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพงานประจำวัน รักษาวิจารณญาณและการดูแลข้อมูล
อาจารย์ยุค AI
บูรณาการ AI เข้ากับการสอนอย่างรับผิดชอบ รักษาการคิดวิเคราะห์ในกระบวนการเรียนรู้
นักวิจัยยุค AI
รักษาความถูกต้องและโปร่งใสของงานวิจัย จัดการความเสี่ยงด้านจริยธรรม AI
วิชาชีพสายเทคนิค AI
ออกแบบ พัฒนา และดูแลระบบ AI รับผิดชอบคุณภาพและความปลอดภัยตลอด lifecycle
วิชาชีพสายธุรกิจ AI
กำหนดความต้องการ ตีความผลลัพธ์ AI เชื่อมโยงความต้องการองค์กรกับโซลูชัน
วิชาชีพสายบริหารโครงการ AI
นำการส่งมอบโครงการ AI ประสานงานระหว่างสายเทคนิคและธุรกิจ บริหารการเปลี่ยนแปลง
Competency Browser
เลือก Persona และ Track เพื่อสำรวจหน้าที่ (Duties) และสมรรถนะ (Competencies) ที่เกี่ยวข้องกับบทบาทของคุณ โดยในแต่ละสมรรถนะจะมี Learning Outcome ที่อธิบายพฤติกรรมที่สามารถสังเกตได้
เส้นทาง 5 ขั้นตอน
การประเมินเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของวงจรพัฒนาต่อเนื่อง — จากการรู้จักตัวเองสู่การรับรองระดับมืออาชีพ
ประเมินตนเอง
บุคลากรทำ AI Behavior Assessment ประเมิน Competencies ครอบคลุม 5 มิติ โดยระบุระดับการปฏิบัติจริงในงานประจำวัน
เลือกแหล่งเรียนรู้
ระบบแนะนำหลักสูตรที่ตรงกับมิติที่ต้องพัฒนา เช่น Coursera, LEB2, Microsoft Copilot Training หรือ KMUTT AI Portal
พัฒนาทักษะตามบทบาท
บุคลากรสายวิชาการเรียนรู้ตามแนวทาง UNESCO AI Competency บุคลากรสายสนับสนุนเรียนรู้ตามแนวทาง Alan Turing Institute AI Skills for Business
รับการรับรอง
บุคลากรสายสนับสนุนที่ผ่านเกณฑ์จะได้รับ KMUTT Micro-credential บุคลากรสายวิชาการได้รับการรับรองผ่านกรอบ PSF
ติดตามพัฒนาการ
ข้อมูล AI Competency ถูกติดตามผ่าน Power BI Dashboard แต่ละหน่วยงานแบ่งปัน Use Cases และเฟรมเวิร์คปรับตามพัฒนาการของเทคโนโลยี
รายงานของคุณจะมีหน้าตาแบบนี้
หลังจากทำแบบประเมินเสร็จ คุณจะได้รับรายงานเฉพาะบุคคลที่แสดงคะแนนของคุณในทั้ง 5 มิติ พร้อมทั้งแหล่งเรียนรู้ที่คัดสรรมาอย่างเหมาะสมกับจุดที่คุณยังขาดอยู่
Alex Admin
1.85
กำลังพัฒนา
รายละเอียดคะแนนแต่ละมิติ
แหล่งเรียนรู้ที่แนะนำ
AI For Everyone
Data Stewardship Essentials
เรดาร์สมรรถนะ
พร้อมค้นพบระดับสมรรถนะ AI ของคุณหรือยัง?
ฟรี · ไม่ต้องติดตั้ง · เห็นผลทันที ทำเสร็จภายใน 15–20 นาที
เริ่มประเมิน