การวิเคราะห์บรรณมิติการใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อการคัดกรองภาวะสุขภาพจิต การป้องกันการทำร้ายตนเอง และความคิดฆ่าตัวตาย ของนักเรียนระดับมัธยมศึกษาการศึกษาจากฐานข้อมูล Dimensions
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์, การคัดกรองภาวะสุขภาพจิต, การป้องกันการทำร้ายตนเอง, ความคิดฆ่าตัวตาย, นักเรียนมัธยมศึกษาบทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาพลวัตสถานภาพองค์ความรู้และโครงสร้างเครือข่ายความร่วมมือทางวิชาการระดับโลก ในหัวข้อการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) เพื่อการคัดกรองภาวะสุขภาพจิต การป้องกันการทำร้ายตนเอง และความคิดฆ่าตัวตาย ของนักเรียนระดับมัธยมศึกษาโดยใช้วิธีการวิเคราะห์บรรณมิติ (bibliometric analysis) จากฐานข้อมูล Dimensions ครอบคลุมช่วงเวลาระหว่างปี ค.ศ. 2016 ถึง 2025 คัดเลือกกลุ่มตัวอย่างตามมาตรฐาน PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) ได้บทความวิจัยที่มีคุณภาพจำนวน 1,354 เรื่อง ผลการศึกษาพบว่า แนวโน้มการตีพิมพ์ผลงานวิชาการในสาขานี้มีการเติบโตแบบก้าวกระโดด โดยสถิติสูงสุดในช่วงปี ค.ศ. 2024 ถึง 2025 ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าเป็นประเด็นแนวโน้มสำคัญในระดับโลก โดยโครงสร้างเครือข่ายความร่วมมือระหว่างประเทศ ถูกขับเคลื่อนโดยสองมหาอำนาจหลัก คือ สหรัฐอเมริกาและประเทศจีน ที่ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการสร้างองค์ความรู้ โดยมี Jo Robinson จากประเทศออสเตรเลียเป็นนักวิจัยที่มีผลงานตีพิมพ์สูงสุด และ Matthew K. Nock จากสหรัฐอเมริกาเป็นผู้ที่มีผลการอ้างอิงสูงสุด นอกจากนี้ยังพบการก่อตัวของเครือข่ายวิจัยในกลุ่มประเทศกำลังพัฒนา รวมถึงประเทศไทย ที่เริ่มมีบทบาทเชื่อมโยงในระดับภูมิภาค งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นโอกาสสำคัญสำหรับนักวิจัยไทยในการสร้างความร่วมมือและพัฒนานวัตกรรมเพื่อดูแลช่วยเหลือนักเรียนให้สอดคล้องกับทิศทางของโลก
เอกสารอ้างอิง
ศูนย์เฝ้าระวังการฆ่าตัวตาย โรงพยาบาลจิตเวชขอนแก่นราชนครินทร์ กรมสุขภาพจิต. (2568). รายงานสถานการณ์การฆ่าตัวตายของประเทศไทย ปีงบประมาณ 2566. สืบค้น 1 ธันวาคม 2568 จาก https://suicide.dmh.go.th/books/view.asp?id=27.
ณปภัช เสโนฤทธิ์. (2567). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับการใช้ AI Chatbot ในการปรึกษาด้านสุขภาพจิต. สารนิพนธ์วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาการบริหารนวัตกรรมและเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
วิมลวรรณ ปัญญาว่อง, รัตนศักดิ์ สันติธาดากุล และโชษิตา ภาวสุทธิไพศิฐ. (2563). ความชุกของภาวะซึมเศร้าและความเสี่ยงฆ่าตัวตายในวัยรุ่นไทย: การสำรวจโรงเรียนใน 13 เขตสุขภาพ. วารสารสุขภาพจิตแห่งประเทศไทย, 28(2), 136–149.
ศราวุธ ราชมณี. (2561). การพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ประเมินภาวะซึมเศร้าแบบพหุกิจกรรมร่วมกับการวัดคลื่นไฟฟ้าสมองสำหรับวัยรุ่นไทย. ดุษฎีนิพนธ์ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาการวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา.
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. DOI:10.1016/j.jbusres.2021.04.070.
Drira, M. (2024). Machine learning methods in student mental health research: An ethics-centered systematic literature review. Applied Sciences, 14(24), 11738. DOI:10.3390/app142411738.
Franklin, J. C., Ribeiro, J. D., Fox, K. R., Bentley, K. H., Kleiman, E. M., Huang, X., Musacchio, K. M., Jaroszewski, A. C., Chang, B. P., & Nock, M. K. (2017). Risk factors for suicidal thoughts and behaviors: A meta-analysis of 50 years of research. Psychological Bulletin, 143(2), 187–232. DOI:10.1037/bul0000084.
Hemrungrojn, S., Saengsai, K., Jakkrawankul, P., Kiattiporn-Opas, C., Chaichareenon, K., Amrapala, A., & Maes, M. (2024). Development and evaluation of the DMIND questionnaire: Preparing for AI integration into an effective depression screening tool. Siriraj Medical Journal, 76(9), 620–629. DOI:10.33192/smj.v76i9.269527.
Hook, D. W., Porter, S. J., & Herzog, C. (2018). Dimensions: Building context for search and evaluation. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 3, 23. DOI:10.3389/frma.2018.00023.
Kibibi, M. L. (2024). The role of AI in improving mental health care. Research Invention Journal of Public Health and Pharmacy, 3(2), 10–13. DOI:10.59298/RIJPP/2024/321013.
Olawade, D. B., Wada, O. Z., Odetayo, A., David-Olawade, A. C., Asaolu, F., & Eberhardt, J. (2024). Enhancing mental health with artificial intelligence: Current trends and future prospects. Journal of Medicine, Surgery, and Public Health, 3, 100099. DOI:10.1016/j.glmedi.2024.100099.
Samatha, P., Duangyaiphuridech, K., Chunrunag, V., Amattayakul, A., & Ekvitayavetchanukul, P. (2025). The impact of artificial intelligence interventions on adolescent mental health: A multidimensional study using ChatGPT, Gemini, and DeepSeek. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 10(7). DOI:10.38124/ijisrt/25jul1857.
Shubina, I., & Dzido, A. J. (2025). Artificial intelligence and mental health: Bibliometric analysis. International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM), 19(19), 4–18. DOI:10.3991/ijim.v19i19.58041.
World Health Organization. (2024). Global health estimates 2021: Deaths by cause, age, sex, by country and by region, 2000–2021. World Health Organization.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
บทความที่ตีพิมพ์ในวารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร เป็นทัศนะ ลิขสิทธิ์ และความรับผิดชอบของผู้เขียนเจ้าของผลงาน
