# การใช้ศักยภาพของ AI เพื่อการศึกษา STEM
การศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์ (STEM) มีความสำคัญต่อการบ่มเพาะการคิดวิเคราะห์ นวัตกรรมและเตรียมนักเรียนให้พร้อมสำหรับเศรษฐกิจดิจิทัล อย่างไรก็ตาม แนวทางการสอน STEM แบบดั้งเดิมมีข้อจำกัดที่อาจส่งผลเสียต่อการมีส่วนร่วมและผลการเรียนรู้ของนักเรียน การผสานรวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างรอบคอบเข้ากับหลักสูตร STEM สามารถช่วยเปลี่ยนประสบการณ์การเรียนรู้ STEM ให้สร้างแรงบันดาลใจ เท่าเทียม และมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับนักเรียนทุกคน
## ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของทักษะ STEM ที่แข็งแกร่ง
### หล่อเลี้ยงการใช้เหตุผลเชิงตรรกะและการวิเคราะห์เชิงวิจารณ์
การศึกษา STEM มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาทักษะทางปัญญา เช่น การวิเคราะห์เชิงวิพากษ์ การให้เหตุผลแบบนิรนัย ตรรกะเชิงปริมาณ และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน นักเรียนได้เรียนรู้แนวทางที่เป็นระบบในการรวบรวมและประเมินหลักฐาน ระบุรูปแบบ และออกแบบวิธีแก้ปัญหาเชิงประจักษ์ ความสามารถเหล่านี้ในการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์และการคิดเชิงคำนวณมีค่าอย่างยิ่งสำหรับสาขาวิชาชีพส่วนใหญ่
### เตรียมพร้อมสำหรับงานแห่งอนาคต
World Economic Forum คาดการณ์ว่าภายในปี 2568 ตำแหน่งงานใหม่ 97 ล้านตำแหน่งอาจเกิดขึ้นในด้านปัญญาประดิษฐ์ Bigdata และเทคโนโลยี IoT .งานด้านคณิตศาสตร์ วิศวกรรม คลาวด์คอมพิวติ้ง และวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว การมีทักษะและความรู้ด้าน STEM ที่แข็งแกร่งจะเป็น ข้อ ได้เปรียบอย่างมากในเศรษฐกิจดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมที่เพิ่มมากขึ้น การเสริมสร้างการศึกษา STEM จะช่วยให้นักเรียนจำนวนมากขึ้นเข้าถึงอาชีพแห่งอนาคตที่อย่างยั่งยืน
### การเสริมความแข็งแกร่งให้กับ STEM Talent Pipeline
มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเสริมความแข็งแกร่งให้กับผู้มีความสามารถด้าน STEM ในอนาคตเพื่อเติมเต็มการขาดแคลนที่สำคัญในอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ STEM การศึกษาของ RAND Corporation พบว่าผู้สำเร็จการศึกษาระดับมัธยมปลายในสหรัฐฯ ประมาณ 40% เท่านั้นที่เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ และเพียง 22% เท่านั้นที่เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ การปรับปรุงผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักเรียนและการมีส่วนร่วมในสาขาวิชา STEM พื้นฐานจนถึงระดับ K-12 จะนำนักเรียนจำนวนมากขึ้นเพื่อศึกษาต่อในหลักสูตร STEM ระดับหลังมัธยมศึกษาและเข้าสู่บุคลากรด้าน STEM
## ข้อ จำกัด ของแนวทางการสอน STEM แบบเดิม
แม้ว่าการศึกษา STEM จะมีความจำเป็นอย่างชัดเจน แต่ก็มีข้อจำกัดหลายประการเกี่ยวกับวิธีการสอนแบบดั้งเดิมที่สามารถขัดขวางแรงจูงใจและความสำเร็จของนักเรียน
### การสอนแบบบรรยายอย่างเดียว
ชั้นเรียน STEM ทั่วไปมักจะขึ้นอยู่กับการบรรยายที่เน้นการท่องจำของเนื้อหาทางทฤษฎีที่หนาแน่น นักเรียนรับข้อมูลจากครูอย่างเฉยเมยโดยมีปฏิสัมพันธ์กับเพื่อนน้อยที่สุดหรือการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติจริง การบรรยายมักขาดบริบทในโลกแห่งความเป็นจริงและอาจซ้ำซากจำเจสำหรับนักเรียน
### แนวทางใหม่ที่เสนอควรเหมาะสมกับทุกคน
การสอน STEM ส่วนใหญ่เป็นไปตามรูปแบบมาตรฐาน โดยนำเสนอเนื้อหาที่เหมือนกันแก่นักเรียนทุกคนโดยไม่คำนึงถึงความต้องการหรือความสนใจของแต่ละคน วิธีการทั่วไปนี้ล้มเหลวในการจัดการกับรูปแบบการเรียนรู้ ภูมิหลัง และระดับทักษะที่แตกต่างกันของนักเรียน คำแนะนำที่กำหนดเองมีจำกัด
### การเรียนรู้ภาคปฏิบัติไม่เพียงพอ
หลักสูตร STEM แบบดั้งเดิมไม่เน้นการเรียนรู้จากประสบการณ์จริงผ่านการทดลองในห้องปฏิบัติการ โครงการเชิงโต้ตอบ และกิจกรรม STEM แบบลงมือปฏิบัติอื่นๆ นักเรียนมีโอกาสน้อยที่จะใช้แนวคิดอย่างแข็งขันผ่านแนวทางการเรียนรู้โดยใช้ปัญหาเป็นฐาน
### การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณน้อยที่สุด
ผู้สอนมักมีชั้นเรียนขนาดใหญ่ซึ่งเป็นข้อจำกัดในการสอนและการสนับสนุนเฉพาะรายบุคคล นักเรียนส่วนใหญ่ดำเนินการล็อกสเต็ปผ่านเนื้อหาเดียวกันในจังหวะเดียวกัน มีการปรับแต่งเล็กน้อยหรือปรับให้เข้ากับจุดแข็งจุดอ่อนและความเร็วในการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคน
### ขาดแรงบันดาลใจ
วิชา STEM มักจะถูกนำเสนอโดยไม่มีบริบทในโลกแห่งความจริงเกี่ยวกับการนำแนวคิดไปใช้ในชีวิตประจำวันและอาชีพในอนาคต สิ่งนี้อาจทำให้นักเรียนไม่เข้าใจความเกี่ยวข้องของ STEM และลดแรงจูงใจที่จะเก่ง
## AI พลิกโฉมสะเต็มศึกษาได้อย่างไร
เทคโนโลยี AI ที่เกิดขึ้นใหม่มีศักยภาพในการช่วยจัดการกับข้อจำกัดที่มีอยู่มากมายในการสอนแบบ STEM แบบเดิม AI สามารถทำให้การศึกษา STEM เป็นแบบเฉพาะบุคคล มีประสบการณ์ เท่าเทียม และมีส่วนร่วมมากขึ้น
### การเรียนรู้ส่วนบุคคลในระดับ
อัลกอริธึม AI อันทรงพลังสามารถวิเคราะห์ผลการเรียนของนักเรียนแต่ละคน พฤติกรรมการเรียนรู้ ช่องว่างความรู้ จังหวะการเรียนรู้ และความสนใจเพื่อพัฒนาบทเรียนที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของพวกเขา แพลตฟอร์มการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้จะปรับกลยุทธ์การสอนโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มจุดแข็งและจุดอ่อนที่เปลี่ยนแปลงไปของแต่ละคน การเรียนรู้ส่วนบุคคลในระดับดังกล่าวสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของ STEM ได้อย่างมาก
### การเรียนรู้ที่ดื่มด่ำผ่านการจำลอง
การจำลองเชิงโต้ตอบที่ขับเคลื่อนโดย AI สร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่มีส่วนร่วมอย่างมาก ซึ่งนักเรียนสามารถทดลองใช้แนวคิด STEM เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่จำลองขึ้นได้ การเรียนรู้จากประสบการณ์ดังกล่าวช่วยให้นักเรียนเห็นภาพทฤษฎีที่เป็นนามธรรมและเห็นผลลัพธ์ของการกระทำของพวกเขาได้ทันที ทำให้ความรู้ฝังลึกมากกว่าการบรรยาย การจำลองอัจฉริยะจะปรับความยากโดยอัตโนมัติตามการตัดสินใจของผู้เรียน ทำให้นักเรียนอยู่ในโซนการเรียนรู้ที่เหมาะสมที่สุด
### ติว AI ตลอด 24 ชั่วโมง
แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบการสอนอัจฉริยะช่วยให้นักเรียนได้รับคำอธิบายที่กำหนดเอง ฝึกฝนปัญหา และคำติชมได้ตลอดเวลา ผู้สอน AI รู้สึกเข้าถึงได้มากขึ้นด้วยการสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติกับนักเรียนเพื่อประเมินความเข้าใจในปัจจุบันและช่องว่างความรู้ จากนั้นผู้สอนสามารถปรับกลยุทธ์การสอน ทรัพยากร และตัวอย่างแบบไดนามิกเพื่อตอบสนองความต้องการของนักเรียนแต่ละคนผ่านการสนทนาอย่างต่อเนื่อง การสอน AI ที่พร้อมใช้งานตลอดเวลาให้การสนับสนุนแบบตัวต่อตัวที่สำคัญในระดับต่างๆ
### การระบุและลดอคติ
อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลจากการประเมินของนักเรียน การมอบหมายงาน การสื่อสาร และการสำรวจเพื่อเปิดเผยรูปแบบเกี่ยวกับการเลือกปฏิบัติหรืออคติที่ส่งผลกระทบต่อโอกาสและผลลัพธ์ของข้อมูลประชากรของนักเรียนโดยเฉพาะ นักการศึกษาสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย AI เหล่านี้เพื่อออกแบบและดำเนินการแทรกแซงตามหลักฐานเพิ่มเติมเพื่อสนับสนุนประชากรที่ด้อยโอกาส การวิเคราะห์ของ AI ช่วยให้การศึกษา STEM มีความเท่าเทียมกันมากขึ้น
### การประเมินอัตโนมัติ
โซลูชันการให้คะแนนของ AI สามารถให้ข้อเสนอแนะส่วนบุคคลเกี่ยวกับงานที่มอบหมาย โครงการ เรียงความ และการทดสอบแก่นักเรียนได้ทันที ช่วยให้ผู้เรียนพัฒนาทักษะได้เร็วขึ้น การประเมินอัตโนมัติช่วยให้ครูสามารถมอบหมายงานแบบปลายเปิดที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ได้มากขึ้น โดยไม่ถูกครอบงำด้วยภาระงานที่ต้องให้คะแนน นักเรียนจะได้รับประโยชน์จากความสามารถที่ไม่ย่อท้อของ AI สำหรับข้อเสนอแนะที่มีรายละเอียดและเป็นกลาง
### การสร้างเนื้อหาส่วนบุคคลที่มีส่วนร่วม
การใช้การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ทำให้ระบบ AI สามารถสร้างบทเรียนแบบโต้ตอบ คำอธิบาย ฝึกฝนปัญหา และเกมการศึกษาที่ปรับให้เหมาะกับความสนใจ ความต้องการ ระดับการศึกษา และวัฒนธรรมของนักเรียนแต่ละคนได้โดยอัตโนมัติ เนื้อหาที่ปรับแต่งได้อย่างไร้ขีดจำกัดช่วยให้นักเรียนมีแรงจูงใจและเร่งการสร้างทักษะ
### การออกแบบหลักสูตรให้เหมาะสม
อัลกอริธึม AI ที่ซับซ้อนจะขุดค้นข้อมูลประสิทธิภาพของนักเรียนในระยะยาวเพื่อกำหนดลำดับที่เหมาะสมที่สุดของหัวข้อและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอื่นๆ เพื่อปรับปรุงหลักสูตร STEM อย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์ของ AI ช่วยให้โรงเรียนออกแบบหลักสูตรที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเพื่อเพิ่มผลการเรียนรู้สูงสุด
## แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการรวม AI เข้ากับห้องเรียน STEM
เพื่อใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของ AI ให้ประสบความสำเร็จ โรงเรียนต้องใช้วิธีทีละขั้นโดยตั้งใจเมื่อนำเทคโนโลยี AI ไปใช้ในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ STEM
### ประเมินความต้องการของนักเรียน
ดำเนินการประเมินความต้องการที่ครอบคลุมเพื่อระบุความท้าทายที่สำคัญของนักเรียน ช่องว่างความรู้ และด้านที่สามารถปรับปรุงผ่านเครื่องมือ AI กำหนดวัตถุประสงค์การเรียนรู้ที่ชัดเจนและตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักเพื่อติดตามผลกระทบของ AI
### รับ Buy-in จากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
ทำงานอย่างใกล้ชิดกับครู ผู้บริหาร ผู้ปกครอง และนักเรียนเมื่อประเมินทางเลือกของ AI เพื่อจัดการกับข้อกังวลอย่างโปร่งใสและให้แน่ใจว่าทุกคนเข้าใจถึงประโยชน์ที่ได้รับ แนะนำผู้มีส่วนได้ส่วนเสียผ่านประสบการณ์จริงของ AI การได้รับการบาย อิน จากทุกฝ่ายเป็นสิ่งสำคัญ
### เริ่มต้นด้วยนักบินขนาดเล็ก
เริ่มแรกเปิดตัว AI ผ่านนักบินขนาดเล็กที่มุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานเฉพาะ แทนที่จะพยายามยกเครื่องครั้งใหญ่ ตัวอย่างเช่น สอน AI นำร่องในโปรแกรมหลังเลิกเรียนหรือใช้การจำลองเฉพาะสำหรับการทดลองในห้องปฏิบัติการที่เลือก ใช้วิธีการซ้ำๆ ทีละขั้น
### ให้การฝึกอบรมนักการศึกษาอย่างต่อเนื่อง
ลงทุนในการจัดการการเปลี่ยนแปลงคุณภาพสูงและการฝึกอบรมเพื่อสร้างความมั่นใจและความสามารถของครู ด้วย การรวม AI เข้ากับการสอน การวางแผนบทเรียน การมอบหมายงาน และการประเมินผล วางแผนความต่อเนื่องในการใช้งาน AI เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงพนักงาน
### จัดลำดับความสำคัญของนวัตกรรมที่ครอบคลุม
ประเมินอคติเชิงอัลกอริทึมในเชิงรุกและทำการศึกษาผลกระทบว่า AI ส่งผลต่อการเรียนรู้อย่างไรในทุกกลุ่มประชากรของนักเรียน ให้ความสำคัญกับความก้าวหน้าอย่างเท่าเทียมกันของผู้เรียนทุกคน AI ไม่ควรเพิ่มช่องว่างความสำเร็จ
### เน้นความปลอดภัยของข้อมูล
ปฏิบัติตามโปรโตคอลความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เข้มงวดและการควบคุมการเข้าถึงระดับองค์กรเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของนักเรียนเมื่อใช้เครื่องมือการเรียนรู้ AI โดยเฉพาะระบบบนคลาวด์ ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเข้ารหัสข้อมูลทั้งระหว่างการส่งและเมื่อไม่ได้ใช้งาน
### ให้เวลาสำหรับการปรับเปลี่ยน
คาดหวังช่วงเวลาแห่งการปรับตัวเมื่อครูและนักเรียนปรับตัวเข้ากับการเรียนการสอนและเครื่องมือใหม่ๆ ที่ปรับปรุงโดย AI รับฟังความคิดเห็นของผู้ใช้และปรับแต่งการใช้งาน AI อย่างต่อเนื่องตามประสบการณ์จริง การจัดการการเปลี่ยนแปลงเป็นกระบวนการต่อเนื่อง
## อนาคตของ AI ในการศึกษา STEM
เมื่อโรงเรียนมีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในการผสานรวม AI ครู STEM จะสามารถมุ่งเน้นไปที่งานด้านการบริหารน้อยลงและมากขึ้นในการให้คำปรึกษาของมนุษย์ แรงบันดาลใจ และคำแนะนำระดับสูง นักเรียนจะได้รับประโยชน์จากความสามารถไม่จำกัดของ AI สำหรับการสอนส่วนบุคคลและการเรียนรู้จากประสบการณ์
แม้ว่าเทคโนโลยี AI จะมีคำมั่นสัญญาที่ดี แต่ควรปรับปรุง ไม่ใช่แทนที่ ครู STEM ที่มีคุณสมบัติเหมาะสม การนำ AI มาใช้อย่างรอบคอบสามารถช่วยสร้างประสบการณ์ STEM ที่มีส่วนร่วมมากขึ้น ซึ่งเตรียมนักเรียนทุกคนให้พร้อมสำหรับโลกที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี โดยไม่คำนึงถึงภูมิหลัง แต่ AI ไม่ใช่กระสุนเงิน เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุด เราต้องแสวงหานวัตกรรม AI อย่างมีความรับผิดชอบและครอบคลุม โดยคำนึงถึงความต้องการของนักเรียนเป็นอันดับแรก
ด้วยความเห็นอกเห็นใจและภูมิปัญญา มนุษย์และระบบ AI สามารถทำงานร่วมกันเพื่อเปลี่ยนการเรียนรู้ STEM ในเชิงบวก และพัฒนานักคิดและนักประดิษฐ์รุ่นต่อไปที่โลกของเราต้องการอย่างยิ่ง อนาคตเรียกร้องให้เราใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อเปิดประตูสู่ความฉลาดของนักเรียน
### คำถามที่พบบ่อย
**ถาม: AI ทำให้การศึกษา STEM มีส่วนร่วมมากขึ้นได้อย่างไร**
ตอบ: AI สามารถสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้จำลองเสมือนจริง บทเรียนในรูปแบบเกมที่ปรับให้เหมาะกับความสนใจของนักเรียน ผู้สอน AI ที่มีการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ และเนื้อหาส่วนบุคคลที่สอดคล้องกับผู้เรียนแต่ละคน ประสบการณ์แบบโต้ตอบเหล่านี้มีส่วนร่วมมากกว่าการบรรยาย
**ถาม: AI อนุญาตให้มีการสอน STEM ในแบบของคุณมากขึ้นหรือไม่**
ตอบ: ได้ อัลกอริทึมของ AI สามารถวิเคราะห์จุดแข็ง จุดอ่อน ความสนใจ และความเร็วในการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคนเพื่อนำเสนอบทเรียน การฝึกปฏิบัติ ข้อเสนอแนะ และการสนับสนุนตามความต้องการของตนเอง AI เปิดใช้งานการปรับแต่งแบบละเอียดตามขนาด
**ถาม: AI ช่วยให้การศึกษา STEM มีความเท่าเทียมมากขึ้นได้หรือไม่**
ตอบ: การวิเคราะห์ของ AI สามารถระบุอคติที่ส่งผลกระทบต่อกลุ่มนักเรียนเพื่อออกแบบการแทรกแซงเพื่อช่วยเหลือประชากรที่ด้อยโอกาส การเรียนรู้แบบปรับตัวสามารถช่วยให้นักเรียนทุกคนประสบความสำเร็จ การให้เกรด AI จะให้ข้อเสนอแนะโดยละเอียดเมื่อครูไม่สามารถทำได้ ใช้อย่างถูกต้อง AI สามารถเพิ่มทุนได้
**ถาม: AI จะเปลี่ยนบทบาทของครู STEM อย่างไร**
ตอบ: AI อาจลดภาระงานธุรการของครู ทำให้ครูสามารถมุ่งเน้นไปที่การสอนขั้นสูง การเชื่อมโยงในโลกแห่งความเป็นจริง การให้คำปรึกษา และการสร้างแรงบันดาลใจให้กับความหลงใหลใน STEM ครูอาจใช้เวลามากขึ้นในการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์เพื่อยกระดับการเรียนรู้
**ถาม: AI เข้ามาแทนที่ครูในห้องเรียน STEM หรือไม่**
ตอบ: ไม่ แอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้รับการออกแบบมาเพื่อเสริมและเสริม ไม่ใช่แทนที่ครู STEM ที่มีคุณสมบัติเหมาะสม เมื่อนำมาใช้อย่างรอบคอบ AI จะช่วยให้ครูมีผลกระทบมากขึ้น แต่ครูยังคงมีความจำเป็น
## บทสรุป
การศึกษา STEM มีความสำคัญต่อการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และความรู้ที่จำเป็นสำหรับบุคลากรในศตวรรษที่ 21 อย่างไรก็ตาม แนวทางการสอน STEM แบบดั้งเดิมมีข้อจำกัดเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของนักเรียน การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ แรงบันดาลใจ และความเสมอภาค การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อย่างรับผิดชอบมอบโอกาสอันทรงพลังในการเปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ STEM และจัดการกับความท้าทายในปัจจุบันมากมาย การเรียนรู้ส่วนบุคคลบนพื้นฐาน AI การจำลองเสมือนจริง การสอนแบบปรับเปลี่ยนได้ ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การประเมินอัตโนมัติ และการสร้างเนื้อหาที่กำหนดเองสามารถทำให้การศึกษา STEM สร้างแรงบันดาลใจ มีประสิทธิภาพ และเท่าเทียมกันมากขึ้น การตระหนักถึงประโยชน์ของ AI ต้องใช้แนวทางทีละขั้นตอนโดยตั้งใจโดยเน้นที่ความต้องการของนักเรียนและการปรับปรุงเพิ่มเติมในแนวปฏิบัติด้านการสอน ด้วยสติปัญญาและความเห็นอกเห็นใจ มนุษย์และระบบ AI สามารถทำงานร่วมกันเพื่อดึงความฉลาดในตัวนักเรียนทุกคนออกมา อนาคตของการศึกษา STEM จะสดใสเมื่อเราให้ความสำคัญกับความสัมพันธ์และศักยภาพของมนุษย์เป็นอันดับแรก
### อ้างอิง:
World Economic forum (2563). *รายงานอนาคตของงานปี 2020* https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2020
ไคลน์, เอ. (2019). การเข้าถึง STEM: 6 การศึกษาเกี่ยวกับการเข้าถึงและความเท่าเทียม *สัปดาห์การศึกษา*. https://www.edweek.org/teaching-learning/stem-accessibility-6-studies-on-access-and-equity/2019/05
คณะกรรมการวิทยาศาสตร์แห่งชาติ. (2561). *ตัวบ่งชี้ทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม 2018* มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ. https://www.nsf.gov/statistics/indicators/
แมคฟาร์แลนด์ เจ และคณะ (2560). *เงื่อนไขของ STEM 2017*. ACT, Inc. https://www.act.org/content/act/en/research/stem-condition-2017.html
บูกิน เจ และคณะ (2564). *การยอมรับ AI ก้าวหน้า แต่อุปสรรคพื้นฐานยังคงอยู่* แบบสำรวจ McKinsey Global https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/ai-adoption-advances-but-foundational-barriers-remain
ราคา, R. (2018). *รายงาน: AI สามารถช่วยวิทยาลัยวางแผนหลักสูตรได้ดีขึ้น* เอ็ดเซิร์ จ https://www.edsurge.com/news/2018-11-29-report-ai-could-help-colleges-better-plan-courses