หัวข้อพิเศษทางด้านวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ

Special Topic in Smart Electronic Engineering

๑.๑ เพื่อให้มีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับวิวัฒนาการ เทคโนโลยีสมัยใหม่ และแนวโน้มปัจจุบันในงานวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ
๑.๒ เพื่อพัฒนาทักษะการแก้ปัญหาเชิงวิศวกรรม (Problem-Solving Competencies) อย่างเป็นระบบผ่านกระบวนการสืบเสาะและวิจัย
๑.๓ เพื่อให้สามารถประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเครื่องมือสนับสนุน (Catalyst) ในการออกแบบ การแก้ปัญหาเชิงเทคนิค และการสร้างสรรค์นวัตกรรมด้านอิเล็กทรอนิกส์
๑.๔ เพื่อเสริมสร้างทักษะการเรียนรู้ในศตวรรษที่ ๒๑ รวมถึงทักษะการสื่อสารทางเทคนิคและการทำงานร่วมกันเป็นทีมในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เชิงรุก
๑.๕ เพื่อเตรียมความพร้อมให้นักศึกษาสามารถเชื่อมโยงความรู้เชิงทฤษฎีไปสู่การปฏิบัติงานจริงในระดับวิชาชีพได้อย่างมีประสิทธิภาพ
๒.๑ เพื่อบูรณาการรูปแบบการจัดการเรียนรู้เชิงวิจัย (Research-Based Learning) ร่วมกับเทคโนโลยี AI (AI-RRSDI Model) เพื่อยกระดับคุณภาพการจัดการเรียนการสอน
๒.๒ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดและอุปสรรคเชิงเทคนิคของผู้เรียนในด้านการเขียนโปรแกรมและการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อน โดยใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้
๒.๓ เพื่อพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของผู้เรียนในรายวิชาทางเทคโนโลยีเฉพาะทางให้สูงขึ้นและเป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนด
๒.๔ เพื่อปรับปรุงเนื้อหาและวิธีการเรียนรู้ให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์และอินเทอร์เน็ตสรรพสิ่ง (IoT)
ศึกษาและปฏิบัติเกี่ยวกับวิวัฒนาการใหม่ๆ ที่น่าสนใจปัจจุบันในสาขาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับงานด้านวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ
อาจารย์จัดเวลาให้คำปรึกษาเป็นรายบุคคลหรือรายกลุ่ม (Office Hours) อย่างน้อย ๓ ชั่วโมงต่อสัปดาห์ (ระบุวัน เวลา และสถานที่ให้ชัดเจนในห้องเรียนหรือสื่อออนไลน์)
สนับสนุนการให้คำปรึกษาผ่านช่องทางออนไลน์ และการใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในลักษณะการเรียนรู้ด้วยตนเองโดยมีอาจารย์เป็นผู้แนะนำ (Mentor/Coach)
มีการจัดชั่วโมงให้คำแนะนำเชิงเทคนิคเพิ่มเติมในขั้นตอนการสร้างทางแก้ปัญหา (Solution Phase) เพื่อช่วยลดอุปสรรคด้านการเขียนโปรแกรมและการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์
มีความรับผิดชอบต่อหน้าที่และภาระงานที่ได้รับมอบหมายทั้งงานส่วนบุคคลและงานกลุ่ม
มีจรรยาบรรณทางวิชาการและวิชาชีพในการอ้างอิงแหล่งที่มาของข้อมูลและการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างถูกต้องและโปร่งใส
การกำหนดเงื่อนไขในการทำโครงงานวิจัยขนาดเล็ก (Mini-project) และการสืบค้นข้อมูลที่ต้องระบุแหล่งอ้างอิงชัดเจน
ประเมินจากความตรงต่อเวลาในการส่งงาน และความถูกต้องของการอ้างอิงในรายงานผลการศึกษา
มีความรู้ความเข้าใจในหลักการของวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ เทคโนโลยี IoT และการประยุกต์ใช้ AI ในงานวิศวกรรม
เข้าใจขั้นตอนการพัฒนางานวิจัยอย่างเป็นระบบตามกระบวนการ RRSDI
การบรรยายเชิงปฏิสัมพันธ์ร่วมกับการสืบค้นข้อมูล (Literature Synthesis) และการวิเคราะห์กรณีศึกษาเทคโนโลยีสมัยใหม่
การทดสอบความรู้เชิงทฤษฎี และการประเมินผลลัพธ์เชิงเทคนิคจากโครงงาน
สามารถวิเคราะห์และแก้ปัญหาเชิงวิศวกรรมที่ซับซ้อนได้อย่างเป็นระบบ (Problem-solving)
สามารถสังเคราะห์ความรู้จากแหล่งต่างๆ เพื่อสร้างแนวทางแก้ไขปัญหาและนวัตกรรมใหม่ๆ
การจัดการเรียนรู้โดยใช้การวิจัยเป็นฐาน (Research-Based Learning) และการใช้ AI เป็นตัวเร่งในการหาคำตอบเชิงเทคนิค
ประเมินจากคุณภาพของรายงานการสืบค้น และความสมบูรณ์ของแนวทางการแก้ปัญหาในขั้นตอน Solution
มีทักษะในการสื่อสารและแลกเปลี่ยนเรียนรู้ร่วมกับผู้อื่นผ่านการวิพากษ์และรับฟังความคิดเห็น
สามารถปรับตัวและทำงานร่วมกับผู้อื่นในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เชิงรุกได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การจัดกิจกรรมอภิปรายในชั้นเรียน (Discussion phase) และการนำเสนอผลงานกลุ่ม
ประเมินจากการมีส่วนร่วมในการอภิปราย และการประเมินโดยเพื่อนร่วมกลุ่ม
มีทักษะในการใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI tools) และเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อสนับสนุนการแก้ปัญหาเชิงวิศวกรรม
สามารถนำเสนอข้อมูลและผลงานวิชาการผ่านสื่อดิจิทัลและการสื่อสารทางเทคนิคที่ถูกต้อง
การฝึกปฏิบัติการเขียนโปรแกรมและการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์โดยใช้ AI เป็นคู่คิด (Computational Partner)
ประเมินจากประสิทธิภาพของรหัสโปรแกรม (Code efficiency) และความสามารถในการสื่อสารผ่านสื่อนำเสนอผลงาน
มีความชำนาญในการต่อวงจรลอจิก วงจรอิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ และการผนวกรวมฮาร์ดแวร์เข้ากับเซนเซอร์ต่าง ๆ (เช่น mmWave Radar, เซนเซอร์วัดสภาพแวดล้อม) ได้อย่างถูกต้อง
สามารถปฏิบัติการเขียนโปรแกรมควบคุมระบบฝังตัว (Embedded Systems) และการออกแบบส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ (GUI) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
มีทักษะในการใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI Tools) ในการตรวจสอบความผิดพลาด (Debugging) และการเพิ่มประสิทธิภาพของรหัสโปรแกรม (Code Optimization)
สามารถสร้างผลงานต้นแบบทางวิศวกรรมที่ใช้งานได้จริง (Tangible Functional Prototypes) เช่น การทำแผ่นวงจรพิมพ์ (PCB) และระบบควบคุมอัตโนมัติ
การเรียนรู้ผ่านการปฏิบัติจริงในขั้นตอนการหาทางแก้ปัญหา (Solution Phase) โดยเน้นกระบวนการลองผิดลองถูกและการเรียนรู้เชิงสืบเสาะ
การฝึกปฏิบัติงานโดยมี AI เป็นคู่คิดเชิงคำนวณ (Computational Partner) เพื่อช่วยลดอุปสรรคทางเทคนิคและส่งเสริมการสร้างสรรค์นวัตกรรม
การจัดการเรียนรู้แบบโครงงานเป็นฐาน (Project-Based Learning) ที่เชื่อมโยงจากขั้นตอนการสืบค้นข้อมูลสู่การลงมือทำ
การใช้เกณฑ์ประเมิน (Rubric) ที่เน้นความถูกต้องแม่นยำของการสร้างวงจรและการเชื่อมต่อระบบ IoT
การประเมินประสิทธิภาพของระบบต้นแบบและรหัสโปรแกรมที่พัฒนาขึ้น
ประเมินจากผลลัพธ์ในขั้นตอนการปรับปรุง (Improvement Phase) ซึ่งแสดงถึงความสามารถในการแก้ปัญหาเชิงเทคนิคซ้ำ (Iterative Refinement)
แผนที่แสดงการกระจายความรับผิดชอบมาตรฐานผลการเรียนรู้จากหลักสู่รายวิชา (Curriculum Mapping)
กลุ่มวิชา ด้านคุณธรรม จริยธรรม ด้านความรู้ ด้านทักษะทางปัญญา ด้านทักษะความสัมพันธ์และความรับผิดชอบ ด้านการวิเคราะห์เชิงตัวเลข สื่อสาร และ IT ด้านทักษะพิสัย
ลำดับ รหัสวิชา ชื่อวิชา ความรับผิดชอบต่อหน้าที่ (งานกลุ่มในขั้นตอน Discussion) จรรยาบรรณวิชาการในการใช้ AI และการอ้างอิงข้อมูล (ขั้นตอน Reviewing) ความรู้เรื่อง Smart Electronics, IoT และ AI กระบวนการวิจัยแบบ RRSDI การแก้ปัญหาเชิงวิศวกรรม (Problem Solving) การสังเคราะห์นวัตกรรมและ Solution ใหม่ๆ การรับฟังความคิดเห็นและวิพากษ์ผลงาน การปรับตัวและทำงานเชิงรุกร่วมกับผู้อื่น (Active Learning Environment) การใช้เครื่องมือ AI และเทคโนโลยีสมัยใหม่ในการแก้ปัญหา การนำเสนอผลงานผ่านสื่อดิจิทัลทางเทคนิค ทักษะการประกอบวงจรและฮาร์ดแวร์ IoT ทักษะการเขียนโปรแกรม MATLAB/GUI และการ Debugging ทักษะการสร้างชิ้นงานต้นแบบที่ใช้งานได้จริง
1 TEDEE247 หัวข้อพิเศษทางด้านวิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์อัจฉริยะ
กิจกรรมที่ ผลการเรียนรู้ * วิธีการประเมินผลนักศึกษา สัปดาห์ที่ประเมิน สัดส่วนของการประเมินผล
1 ๒.๑, ๓.๑ สอบกลางภาค (ทฤษฎีและแนวคิด R-R-S) ๘ ๒๐%
2 ๕.๑, ๖.๑ ปฏิบัติการ: การพัฒนา GUI และสื่อการสอนด้วย MATLAB ๕-๗ ๒๐%
3 ๓.๑, ๕.๑, ๖.๑ โครงงาน: การพัฒนาระบบ IoT และนวัตกรรมอัจฉริยะ ๙-๑๕ ๓๐%
4 ๑.๑, ๔.๑ การมีส่วนร่วมในชั้นเรียนและการอภิปรายผลงาน (Discussion) ตลอดภาคการศึกษา ๑๐%
5 ๒.๑, ๓.๑, ๕.๑ สอบปลายภาค / ประเมินผลลัพธ์โครงงานฉบับสมบูรณ์ 16-17 ๒๐%
MathWorks. MATLAB App Designer Documentation. (แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการสร้าง GUI และสื่อการสอน)
Behera, A. K. Mastering Microcontroller Help with AI: ESP32 and ChatGPT. (แนวทางการใช้ AI ช่วยเขียนโปรแกรมสำหรับ IoT)
Brian, P. IoT and Smart Systems with MATLAB and ThingSpeak. (การประยุกต์ใช้ MATLAB ในระบบ IoT)
รัชลิดา ลิปิกรณ์ และคณะ. (2558). MATLAB การประยุกต์ใช้งานทางวิศวกรรมไฟฟ้า. ศูนย์หนังสือแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. (ตำราพื้นฐานสำหรับการเขียนโปรแกรมวิศวกรรม).
Selvi, G. V., et al. (2025). IoT and Machine Learning for Smart Applications. Chapman and Hall/CRC. (เน้นการประยุกต์ใช้ IoT และ AI ในระบบอัจฉริยะ).
World Scientific. (2025). Electrical and Electronics Engineering 2025-26: Sensors and the Internet of Things. World Scientific Publishing. (ข้อมูลวิวัฒนาการใหม่ๆ ด้านเซนเซอร์และ IoT).
MathWorks. (2026). MATLAB App Designer Documentation. (เอกสารหลักสำหรับการสร้าง GUI และ Interactive Apps).
คู่มือการเขียนโปรแกรมควบคุม ESP32-S3 และ mmWave Radar สำหรับงานด้าน Smart System.
บทความวิจัยจากงานประชุมวิชาการ IEEE ที่เกี่ยวข้องกับ AI ในการศึกษาทางวิศวกรรมและการออกแบบวงจรอิเล็กทรอนิกส์
ฐานข้อมูลออนไลน์ (Online Databases):
IEEE Xplore: สำหรับค้นหามาตรฐานวิศวกรรม (Standards) และบทความวิจัยด้าน Smart Electronics และ AI
Scopus: สำหรับเข้าถึงงานวิจัยระดับนานาชาติที่มีคุณภาพสูงในด้านคอมพิวเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์
ThaiJO (Thai Journals Online): สำหรับสืบค้นวารสารวิชาการไทย เช่น:
ECTI-EEC: วารสารด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ของไทย
International Journal of Industrial Education and Technology (IJIET): สำหรับนวัตกรรมด้านการจัดการศึกษาวิศวกรรม
แหล่งการเรียนรู้แบบเปิด (Open Learning Resources):
MATLAB Onramp & IoT Onramp: หลักสูตรเรียนรู้ออนไลน์ฟรีจาก MathWorks.
Udemy & Coursera (2026): คอร์สออนไลน์ในหัวข้อ "Advanced MATLAB App Designer" และ "AI-Driven IoT Development".
GitHub: สำหรับการสืบค้น Opensource Code ของระบบควบคุมและ GUI ตัวอย่าง.