เทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะส่งผลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำ ของกรมชลประทาน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา (1) ระดับความคิดเห็นของบุคลากรต่อเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะในการบริหารจัดการน้ำของกรมชลประทาน (2) ระดับประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำ (3) ความสัมพันธ์ระหว่างความคิดเห็นของบุคลากรต่อเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะกับประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำ และ (4) ปัจจัยเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำ เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่างคือข้าราชการกรมชลประทาน จำนวน 243 คน คำนวณด้วยสูตรของทาโร ยามาเน สุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยคือแบบสอบถาม วิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวิเคราะห์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน และการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ
ผลการวิจัยพบว่า (1) ความคิดเห็นของบุคลากรต่อเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะในภาพรวมอยู่ในระดับ มาก ( = 4.19, S.D.=0.48) โดยด้านทัศนคติต่อการใช้งานมีค่าเฉลี่ยสูงสุด ขณะที่ด้านการรับรู้และการฝึกอบรมมีค่าเฉลี่ยต่ำสุด และปัจจัยเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะในภาพรวมอยู่ในระดับมาก ( = 4.13, S.D.=0.58) โดยศูนย์ปฏิบัติการน้ำอัจฉริยะมีค่าเฉลี่ยสูงสุด ส่วนฐานข้อมูลกลางมีค่าเฉลี่ยต่ำสุด (2) ประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำของกรมชลประทานในภาพรวมอยู่ในระดับมาก ( = 4.17, S.D.=0.58) โดยด้านความคุ้มค่าของทรัพยากรมีค่าเฉลี่ยสูงสุด ขณะที่ด้านปริมาณงานมีค่าเฉลี่ยต่ำสุด (3) ความคิดเห็นของบุคลากรต่อเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 โดยด้านคุณภาพงานมีความสัมพันธ์สูงที่สุด (r = 0.700) และ (4) ปัจจัยเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะ 5 ด้าน ส่งผลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 และสามารถร่วมกันอธิบายความแปรปรวนของประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำได้ร้อยละ 76.80 (R² = 0.768) แสดงว่าปัจจัยเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะทั้ง 5 ด้านมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำในระดับสูง และสามารถอธิบายการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพการบริหารจัดการน้ำได้ถึงร้อยละ 76.80 จึงควรให้ความสำคัญกับการพัฒนาเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะอย่างเป็นระบบควบคู่กับการพัฒนาบุคลากร
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กรมชลประทาน (2566). รายงานผลการดำเนินงานของกรมชลประทานประจำปีงบประมาณ 2566. กรุงเทพฯ: กรมชลประทาน.
กรมชลประทาน. (2568). ข้อมูลเบื้องต้นของศูนย์ปฏิบัติการน้ำอัจฉริยะ (Smart Water Operation Center : SWOC). สืบค้นเมื่อ 13 พฤศจิกายน 2568 จาก https://swocmodel.rid.go.th
ชาญชัย พิทักษ์วงศ์. (2564). การพัฒนาระบบศูนย์ปฏิบัติการน้ำอัจฉริยะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ. วารสารวิศวกรรมแหล่งน้ำ, 9(2), 15–28.
ชุติมา รัตนวงศ์. (2564). ปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของบุคลากรภาครัฐ. วารสารการบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศ, 9(1), 50–65.
จุฑามาศ นิ่มจิตต์, และ โกวิทย์ กังสนันท์. (2564). ประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของบุคลากรของสำนักงานอัยการจังหวัดนนทบุรีที่มีผลมาจากการปรับใช้เทคโนโลยีดิจิทัล. วารสารนวัตกรรมการบริหารและการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลรัตนโกสินทร์, 9(3), 36–50.
ประสิทธิ์ เกิดสุข. (2564). การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการทรัพยากรในหน่วยงานภาครัฐ. วารสารการบริหารภาครัฐ, 9(2), 55–70.
ปิยธิดา แสงสุวรรณ. (2565). ปัจจัยด้านเทคโนโลยีดิจิทัลที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการของหน่วยงานภาครัฐ. วารสารนวัตกรรมการบริหาร, 11(1), 85–100.
สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ. (2567). แนวโน้มสถานการณ์น้ำ 67 – 68 รับมือภัยแล้ง ด้วยวิจัยและนวัตกรรม. สืบค้นเมื่อ 26 มกราคม 2569 จาก https://nrct.go.th/news/detail/3351? utm_source =chatgpt.com
สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล. (2566). รายงานผลการดำเนินงาน ครั้งที่ 1 รอบ 6 เดือน (1 ตุลาคม 2565 – 31 มีนาคม 2566). สืบค้นเมื่อ 13 พฤศจิกายน 2568 จาก https://www.dga.or.th
สุเมธ ทองดี. (2565). การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการบริหารจัดการน้ำของหน่วยงานภาครัฐ. วารสารการบริหารภาครัฐและนวัตกรรม, 7(1), 66–80.
สุราวุธ สุขขุม, และ ฐิติมา ชัยกุล. (2564). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติของพนักงานในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์. วารสารบัณฑิตวิทยาลัยพาณิชยศาสตร์บูรพาปริทัศน์, 16(2), 113–125.
พรธีรา เชี่ยวเชิงงาน. (2562). บทบาทของเทคโนโลยีดิจิทัลต่อการพัฒนากระบวนการบริหารจัดการภาครัฐ การค้นคว้าอิสระ, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. วิทยานิพนธ์และดุษฎีนิพนธ์ มหาวิทยาลัยจุฬาลงกรณ์. https://doi.org/10.58837/CHULA.IS.2019.246
อัจฉราวรรณ สุขเกิด. (2567). การยอมรับเทคโนโลยีที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการทำงานของบุคลากรมหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์. วารสารวิทยาการจัดการปริทัศน์. 27(1), 132-144.
Best, J. W. (1977). Research in Education. Englewood Cliffs. New Jersy: Pretice Hall.NY: McGraw-Hill.
Davis, F., Bagozzi, R., & Warshaw, P. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 982-1003.
Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE Publications. Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). Exploring generative artificial intelligence preparedness among university language instructors: A case study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, Article 100156. Retrieved from https://doi.org/10. 1016/j.caeai.2023.100156
Massie, J.L. & Douglas, J. (1981). Management: A Contemporary Introduction. 3rd ed. New
Jersey: Englewood Cliffs.
Peterson, R. S., & Plowman, D. A. (1989). Self-managed work teams: A theoretical integration and empirical examination. Journal of Applied Psychology, 74(5), 585–595.
Streiner, D. L., & Norman, G. R. (1995). Health measurement scales: A practical guide to them
development and use. (2nd ed.). Oxford University press.
Tang, Y., Yu, L., Liu, K., Zhang, F., Li, Z., & Wang, W. (2023). Flood forecasting based on machine learning pattern recognition and dynamic migration of parameters. Journal of Hydrology: Regional Studies, 47, 101406. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2023.101406.
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., & Nerini, F. F. (2020). The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
Yamane, T. (1973). Statistics: an introductory analysis. New York: New York: Harper & Row.
