ปัญญาประดิษฐ์เปิดโอกาสให้สถานศึกษาและภาคธุรกิจร่วมมือกัน เพื่อสำรวจรูปแบบใหม่ในการพัฒนาบุคลากรสหสาขาวิชาในอีคอมเมิร์ซ โดยอ้างอิงจากการศึกษาและวิจัยของบริษัท บริษัท ทรูแลนด์ อินฟอร์เมชั่น เทคโนโลยี (เซี่ยงไฮ้) จำกัด
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้อธิบายถึงความท้าทายและโอกาสที่การฝึกอบรมบุคลากรต้องเผชิญในยุคปัญญาประดิษฐ์ และเน้นย้ำถึงความเร่งด่วนในการพัฒนาบุคลากรเชิงบูรณาการด้านอีคอมเมิร์ซ รวมถึงความจำเป็นการบูรณาการระหว่างอุตสาหกรรมและการศึกษา โดยวิเคราะห์กรอบรูปแบบใหม่และประเด็นสำคัญของการปรับโครงสร้างระบบหลักสูตร จากมุมมองของการกำหนดเป้าหมาย ระบบหลักสูตร และวิธีการสอน พร้อมทั้งอธิบายถึงอิทธิพลของการพัฒนาเทคโนโลยี AI ต่อการพัฒนาการศึกษาอีคอมเมิร์ซ ประสบการณ์เชิงปฏิบัติในการสร้างระบบการฝึกอบรมและการพัฒนาคณาจารย์สำหรับสาขาอีคอมเมิร์ซภายใต้ความร่วมมือระหว่างสถานศึกษาและภาคธุรกิจ ได้ชี้ให้เห็นทิศทางการพัฒนาในอนาคตของการใช้ AI เพื่อเสริมสร้างความร่วมมือระหว่างสถานศึกษาและภาคธุรกิจในการสร้างบุคลากรสหสาขาวิชาในอีคอมเมิร์ซ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความนี้ได้รับการเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) ซึ่งอนุญาตให้ผู้อื่นสามารถแชร์บทความได้โดยให้เครดิตผู้เขียนและห้ามนำไปใช้เพื่อการค้าหรือดัดแปลง หากต้องการใช้งานซ้ำในลักษณะอื่น ๆ หรือการเผยแพร่ซ้ำ จำเป็นต้องได้รับอนุญาตจากวารสารเอกสารอ้างอิง
Cheng, Y., Liu, Y., & Liu, W. (2025). The technological foundation, mechanism of action, and future directions of metaverse in empowering talent cultivation in higher education institutions. Journal of Fuyang Normal University (Natural Science Edition), 42(1), 96-103. doi:10.14096/j.cnki.cn34-1334/n.2025.03.013
Du, X., Fu, X., Wang, Y., et al. (2025). Teaching reform of introduction to software engineering in the new engineering context. Computer Education, (5), 100-104. doi:10.16512/j.cnki.jsjjy.2025.05.027
Han, T., & Liu, Y. (2024, November 30). School-enterprise "marriage" symphony of integration and mutual promotion. Guangming Daily.
Han, X., Pan, S., & Wang, Y. (2024). The practice of the 'class-position alignment', 'class-certificate integration', and 'class-competitive integration' teaching models in the film and television post-production synthesis and production course. Linqu Teaching, (7), 54-58.
Li, Y., Zhu, G., & Xie, M. (2023). Exploring a collaborative AI innovation talent cultivation model for schools and enterprises based on PaddlePaddle. Computer Education, (12), 49-53.
Qiao, S., & Gao, Z. (2025). Artificial intelligence empowering school education reform: Value, limits, and practical approaches. Journal of Zhejiang Normal University (Social Sciences Edition), (4), 101-109. Retrieved from http://kns.cnki.net/kcms/detail/33.1011.c.20250619.1013.006.html
Ren, L. (2025). The realistic dilemma and countermeasures for cultivating outstanding engineers through industry-education integration. Journal of Hubei University for Nationalities (Philosophy and Social Sciences Edition), 1-10. doi:10.13501/j.cnki.42-1328/c.20250611.002
Wang, K., Wang, L., Lin, J., et al. (2025). Exploring new transformations and models of engineering education in the digital intelligence era. Research on Science and Education Development, 5(1), 13-37. doi:10.20105/j.cnki.jstes.2025.01.001
Yang, Q., & Song, W. (2022). An exploration of the optimal scheme for cooperation between schools and enterprises in computer talent training in the era of artificial intelligence. China Education Informatization, (7), 34-38.
Zhou, K. (2024). Research on the construction of a six-in-one trade training base integrating production, learning, research, innovation, competition, and service. Talent Intelligence, (26), 189-192.
