การจัดการองค์ความรู้ครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวม สังเคราะห์ และถ่ายทอดองค์ความรู้ที่ได้รับจากการเข้าร่วมประชุมวิชาการระดับนานาชาติ The International Conference on Applied Statistics 2026 (ICAS 2026) ซึ่งจัดขึ้นภายใต้แนวคิด “Driving the AI Era: The Synergy of Statistics and Data Science” โดยมีเนื้อหาครอบคลุมด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการประยุกต์ใช้สถิติในการแก้ปัญหาในโลกจริง ผู้เข้าร่วมได้นำเสนอผลงานวิจัยเรื่อง “Bayesian Quantile Regression for Count Data with a Generalised Asymmetric Laplace Likelihood: An Application to Environmental Epidemiology” ซึ่งเป็นการพัฒนาวิธีการถดถอยควอนไทล์แบบเบส์สำหรับข้อมูลนับ โดยประยุกต์ใช้กับข้อมูลด้านระบาดวิทยาสิ่งแวดล้อม องค์ความรู้ที่ได้รับสามารถสรุปได้เป็น 3 ประเด็นสำคัญ ได้แก่ 1) การพัฒนาระเบียบวิธีทางสถิติขั้นสูงสำหรับข้อมูลที่มีความซับซ้อน 2) การประยุกต์ใช้สถิติ วิทยาการข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์ในงานวิจัยและการตัดสินใจบนหลักฐานเชิงประจักษ์ และ 3) การนำองค์ความรู้จากเวทีวิชาการนานาชาติมาปรับใช้ในการเรียนการสอน การพัฒนาหลักสูตร และการสร้างเครือข่ายความร่วมมือทางวิชาการ ผลจากการจัดการองค์ความรู้ครั้งนี้สามารถนำไปใช้เป็นแนวทางในการพัฒนางานวิจัยด้านสถิติประยุกต์และวิทยาการข้อมูล การปรับปรุงเนื้อหารายวิชาให้ทันสมัย การออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ที่เน้นข้อมูลจริง ตลอดจนการส่งเสริมศักยภาพของหลักสูตรและคณะให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์

ความเป็นมาและความสำคัญ

ในปัจจุบัน สถิติ วิทยาการข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญต่อการพัฒนางานวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูล และการสนับสนุนการตัดสินใจในหลากหลายสาขา โดยเฉพาะในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมาก มีความซับซ้อน และมีรูปแบบที่หลากหลาย การพัฒนาวิธีการทางสถิติที่สามารถรองรับข้อมูลในลักษณะดังกล่าวจึงเป็นประเด็นสำคัญทั้งในระดับวิชาการและการประยุกต์ใช้จริง

การเข้าร่วมประชุมวิชาการระดับนานาชาติ The International Conference on Applied Statistics 2026 (ICAS 2026) จึงเป็นโอกาสสำคัญในการแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่องกับนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายสถาบัน ทั้งยังเป็นเวทีในการนำเสนอผลงานวิจัย รับฟังข้อเสนอแนะทางวิชาการ และติดตามแนวโน้มการวิจัยสมัยใหม่ที่สามารถนำกลับมาพัฒนางานวิจัย การเรียนการสอน และการพัฒนาหลักสูตรของหน่วยงานได้อย่างเป็นรูปธรรม

วัตถุประสงค์ของการจัดการองค์ความรู้

การจัดการองค์ความรู้จากการเข้าร่วมประชุมครั้งนี้มีวัตถุประสงค์สำคัญ ดังนี้

1. เพื่อรวบรวมและสังเคราะห์องค์ความรู้ที่ได้รับจากการเข้าร่วมประชุมวิชาการ ICAS 2026

2. เพื่อถ่ายทอดแนวคิดและประสบการณ์ด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์สู่การพัฒนางานวิจัยและการเรียนการสอน

3. เพื่อส่งเสริมการนำองค์ความรู้ที่ได้รับไปใช้ในการปรับปรุงรายวิชา พัฒนาหลักสูตร และยกระดับศักยภาพทางวิชาการของหลักสูตรและคณะ

4. เพื่อสร้างแนวทางการประยุกต์ใช้ความรู้จากเวทีวิชาการนานาชาติในการแก้ปัญหาจริงและสนับสนุนการตัดสินใจบนหลักฐานเชิงประจักษ์

แหล่งที่มาขององค์ความรู้

องค์ความรู้ครั้งนี้ได้มาจากการเข้าร่วมประชุมวิชาการระดับนานาชาติ ICAS 2026 ระหว่างวันที่ 28–29 พฤษภาคม 2569 ณ กรุงเทพมหานคร โดยมีหัวข้อหลักของการประชุมคือ “Driving the AI Era: The Synergy of Statistics and Data Science” ซึ่งสะท้อนถึงบทบาทร่วมกันของสถิติและวิทยาการข้อมูลในการขับเคลื่อนยุคปัญญาประดิษฐ์

แหล่งความรู้สำคัญประกอบด้วยการบรรยายของวิทยากรหลัก การนำเสนอผลงานวิจัยของนักวิชาการจากสถาบันต่าง ๆ การแลกเปลี่ยนความคิดเห็นกับผู้เข้าร่วมประชุม และการนำเสนอผลงานวิจัยของผู้เข้าร่วมในหัวข้อ “Bayesian Quantile Regression for Count Data with a Generalised Asymmetric Laplace Likelihood: An Application to Environmental Epidemiology” ซึ่งเป็นงานวิจัยที่มุ่งพัฒนาวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลนับโดยใช้การถดถอยควอนไทล์แบบเบส์ และประยุกต์ใช้กับข้อมูลด้านระบาดวิทยาสิ่งแวดล้อม

องค์ความรู้ที่ได้รับ

องค์ความรู้ที่ได้รับจากการประชุมสามารถสรุปเป็นประเด็นสำคัญได้ดังนี้

1) แนวโน้มของสถิติประยุกต์และวิทยาการข้อมูลในยุคปัญญาประดิษฐ์

การประชุมเน้นให้เห็นว่าสถิติและวิทยาการข้อมูลเป็นพื้นฐานสำคัญของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะการพัฒนาแบบจำลอง การประเมินความไม่แน่นอน การตรวจสอบความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ และการตีความข้อมูลอย่างมีหลักการ องค์ความรู้นี้สะท้อนให้เห็นว่าสถิติไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังเป็นกลไกสำคัญในการสร้างความน่าเชื่อถือให้กับการตัดสินใจในยุคดิจิทัล

2) การพัฒนาวิธีการทางสถิติสำหรับข้อมูลที่มีความซับซ้อน

จากการนำเสนอผลงานวิจัยและการแลกเปลี่ยนทางวิชาการ พบว่าข้อมูลในงานวิจัยสมัยใหม่มักมีลักษณะซับซ้อน เช่น ข้อมูลนับ ข้อมูลที่ไม่สมมาตร ข้อมูลที่มีพฤติกรรมบริเวณหางของการแจกแจง ข้อมูลการรอดชีพ และข้อมูลอายุการใช้งาน การใช้วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมอาจไม่เพียงพอ จึงจำเป็นต้องพัฒนาแบบจำลองที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น เช่น การถดถอยควอนไทล์แบบเบส์ การแจกแจงแบบ Generalised Asymmetric Laplace การวิเคราะห์ Threshold Regression และกรอบการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือแบบเบส์

3) การถดถอยควอนไทล์แบบเบส์สำหรับข้อมูลนับ

ผลงานวิจัยที่ได้นำเสนอในการประชุมมุ่งเน้นการพัฒนาวิธีการถดถอยควอนไทล์แบบเบส์สำหรับข้อมูลนับ โดยใช้ฟังก์ชันภาวะน่าจะเป็นแบบ Generalised Asymmetric Laplace ซึ่งช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความไม่สมมาตรหรือมีพฤติกรรมบริเวณหางของการแจกแจง วิธีการดังกล่าวมีความเหมาะสมกับข้อมูลด้านระบาดวิทยาสิ่งแวดล้อม ซึ่งมักมีลักษณะเป็นข้อมูลนับและอาจได้รับอิทธิพลจากปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม เศรษฐกิจ และสังคม

องค์ความรู้นี้สามารถนำไปต่อยอดในการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ ข้อมูลโรค ข้อมูลสิ่งแวดล้อม และข้อมูลเชิงพื้นที่ รวมถึงสามารถใช้เป็นตัวอย่างในการเรียนการสอนเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้สถิติขั้นสูงกับปัญหาจริง

4) การวิเคราะห์ข้อมูลการรอดชีพและข้อมูลอายุการใช้งาน

จากการรับฟังงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับ Modified Quasi Akash Distribution, Threshold Regression สำหรับข้อมูล interval-censored ที่มี cure rate และ Bayesian Reliability Analysis Framework สำหรับ Topp-Leone Generated Distributions พบว่าแนวโน้มของงานวิจัยด้านการรอดชีพและความน่าเชื่อถือมุ่งเน้นการพัฒนาตัวแบบที่สามารถรองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น โดยเฉพาะข้อมูลที่มีอัตราเสี่ยงไม่คงที่ ข้อมูลที่มีการตรวจตัด และข้อมูลที่มีกลุ่มตัวอย่างบางส่วนซึ่งอาจไม่เกิดเหตุการณ์ที่สนใจในระยะยาว

องค์ความรู้นี้สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาการเรียนการสอนรายวิชาที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การรอดชีพ สถิติเชิงประยุกต์ และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ รวมถึงเป็นแนวทางในการพัฒนางานวิจัยในอนาคต

5) การประยุกต์ใช้เครื่องมือดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ในการศึกษา

การประชุมยังสะท้อนให้เห็นถึงบทบาทของเครื่องมือดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการศึกษา การเรียนการสอน และการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การใช้เทคโนโลยีเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์เชิงลึก และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน องค์ความรู้นี้สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการพัฒนากิจกรรมการเรียนรู้ที่ส่งเสริมให้นักศึกษาใช้ข้อมูลจริง วิเคราะห์ปัญหา และนำเครื่องมือดิจิทัลมาสนับสนุนการเรียนรู้อย่างเหมาะสม

กระบวนการจัดการองค์ความรู้

การจัดการองค์ความรู้จากการเข้าร่วมประชุมครั้งนี้สามารถดำเนินการตามกระบวนการ KM ได้ดังนี้

1) การบ่งชี้ความรู้

ความรู้สำคัญที่ได้รับ ได้แก่ แนวโน้มการวิจัยด้านสถิติประยุกต์และวิทยาการข้อมูล วิธีการทางสถิติขั้นสูงสำหรับข้อมูลซับซ้อน การประยุกต์ใช้การถดถอยควอนไทล์แบบเบส์กับข้อมูลนับ การวิเคราะห์ข้อมูลการรอดชีพและความน่าเชื่อถือ และแนวทางการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการศึกษา

2) การสร้างและแสวงหาความรู้

ความรู้ได้มาจากการเข้าร่วมฟังบรรยาย การนำเสนอผลงานวิจัย การแลกเปลี่ยนความคิดเห็นกับนักวิจัย การศึกษาตัวอย่างงานวิจัยที่นำเสนอในการประชุม และการสะท้อนผลจากประสบการณ์การนำเสนอผลงานของตนเอง

3) การจัดระบบความรู้

องค์ความรู้ที่ได้รับถูกจัดระบบเป็นหมวดหมู่ ได้แก่ ความรู้ด้านระเบียบวิธีวิจัยทางสถิติ ความรู้ด้านการประยุกต์ใช้สถิติและวิทยาการข้อมูล ความรู้ด้านการจัดการเรียนการสอน และความรู้ด้านการพัฒนาหลักสูตร

4) การประมวลและกลั่นกรองความรู้

องค์ความรู้จากการประชุมถูกนำมาสังเคราะห์ให้เชื่อมโยงกับภารกิจของผู้ปฏิบัติงาน ได้แก่ การพัฒนางานวิจัย การจัดการเรียนการสอน การพัฒนาหลักสูตร และการสนับสนุนการตัดสินใจบนข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยคัดเลือกเฉพาะประเด็นที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในระดับรายวิชา หลักสูตร และคณะ

5) การเข้าถึงความรู้และการแลกเปลี่ยนเรียนรู้

องค์ความรู้สามารถเผยแพร่ผ่านการจัดทำเอกสารสรุป KM การนำเสนอในที่ประชุมสาขาวิชา/หลักสูตร การแลกเปลี่ยนกับคณาจารย์ผู้สอนรายวิชาที่เกี่ยวข้อง และการใช้เป็นกรณีศึกษาในการเรียนการสอน

6) การนำความรู้ไปใช้

ความรู้ที่ได้รับสามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงเนื้อหารายวิชา การออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ที่ใช้ข้อมูลจริง การพัฒนาหัวข้องานวิจัยใหม่ การสร้างโจทย์วิจัยร่วมกับเครือข่ายทางวิชาการ และการพัฒนาทักษะของนักศึกษาให้สอดคล้องกับความต้องการของสังคมและตลาดแรงงานในยุคดิจิทัล

การนำองค์ความรู้ไปใช้ประโยชน์

ด้านการวิจัย

องค์ความรู้จากการประชุมสามารถนำไปต่อยอดในการพัฒนางานวิจัยด้านสถิติประยุกต์และวิทยาการข้อมูล โดยเฉพาะการพัฒนาแบบจำลองสำหรับข้อมูลที่มีความซับซ้อน เช่น ข้อมูลนับ ข้อมูลสุขภาพ ข้อมูลสิ่งแวดล้อม และข้อมูลเชิงพื้นที่ อีกทั้งยังสามารถนำแนวคิดจากงานวิจัยที่ได้รับฟังไปใช้ในการพัฒนากรอบการวิจัยใหม่ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการรอดชีพ การวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือ และการสร้างแบบจำลองแบบเบส์

ด้านการเรียนการสอน

สามารถนำตัวอย่างและแนวคิดจากการประชุมไปใช้ในการจัดการเรียนการสอนรายวิชาที่เกี่ยวข้องกับสถิติ ความน่าจะเป็น การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างแบบจำลองเชิงสถิติ วิทยาการข้อมูล และระบาดวิทยา โดยเน้นให้นักศึกษาเข้าใจการประยุกต์ใช้สถิติในการแก้ปัญหาจริง การตีความผลการวิเคราะห์ และการใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล

ด้านการพัฒนาหลักสูตร

องค์ความรู้ที่ได้รับสามารถใช้เป็นข้อมูลประกอบการปรับปรุงหลักสูตรให้มีความทันสมัย โดยเฉพาะการเพิ่มเนื้อหาเกี่ยวกับวิทยาการข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การสร้างแบบจำลองเชิงสถิติขั้นสูง และการใช้เครื่องมือดิจิทัลในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้บัณฑิตมีทักษะที่สอดคล้องกับความต้องการของตลาดแรงงานและการเปลี่ยนแปลงของโลกยุคดิจิทัล

ด้านการสร้างเครือข่ายความร่วมมือทางวิชาการ

การเข้าร่วมประชุมช่วยเปิดโอกาสให้เกิดการแลกเปลี่ยนเรียนรู้กับนักวิจัยจากสถาบันต่าง ๆ ทั้งในประเทศและต่างประเทศ ซึ่งสามารถนำไปสู่การพัฒนางานวิจัยร่วม การแลกเปลี่ยนข้อมูลทางวิชาการ และการสร้างความร่วมมือในการพัฒนาหลักสูตรหรือกิจกรรมทางวิชาการในอนาคต

แนวทางการถ่ายทอดองค์ความรู้

เพื่อให้เกิดการนำองค์ความรู้ไปใช้ประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม สามารถกำหนดแนวทางการถ่ายทอดองค์ความรู้ได้ดังนี้

1. จัดทำเอกสารสรุปองค์ความรู้จากการเข้าร่วมประชุมและเผยแพร่ให้คณาจารย์ในหลักสูตร/สาขาวิชา

2. นำเสนอสาระสำคัญในการประชุมหลักสูตรหรือการประชุมคณะ เพื่อแลกเปลี่ยนความคิดเห็นและแนวทางการนำไปใช้

3. พัฒนากรณีศึกษาจากงานวิจัยที่นำเสนอในการประชุมสำหรับใช้ประกอบการเรียนการสอน

4. ปรับปรุงเนื้อหารายวิชาให้เชื่อมโยงกับแนวโน้มปัจจุบันด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์

5. ส่งเสริมให้นักศึกษาได้ฝึกวิเคราะห์ข้อมูลจริง และใช้เครื่องมือทางสถิติหรือวิทยาการข้อมูลในการแก้ปัญหา

6. พัฒนาหัวข้องานวิจัยหรือโครงงานนักศึกษาที่เชื่อมโยงกับข้อมูลสุขภาพ สิ่งแวดล้อม และสังคม

ผลที่คาดว่าจะได้รับ

ผลที่คาดว่าจะได้รับจากการจัดการองค์ความรู้ครั้งนี้ ได้แก่

1. คณาจารย์และผู้เกี่ยวข้องได้รับทราบแนวโน้มทางวิชาการด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์

2. เกิดแนวทางในการปรับปรุงการเรียนการสอนให้ทันสมัยและเชื่อมโยงกับการประยุกต์ใช้จริง

3. หลักสูตรสามารถนำองค์ความรู้ไปใช้ประกอบการพัฒนารายวิชาและกิจกรรมการเรียนรู้

4. เกิดแนวทางการพัฒนางานวิจัยด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล และระบาดวิทยาสิ่งแวดล้อม

5. หน่วยงานมีองค์ความรู้ที่สามารถเผยแพร่และใช้ประโยชน์ต่อยอดในระดับหลักสูตร สาขาวิชา และคณะ

6. นักศึกษาได้รับการส่งเสริมให้มีทักษะด้านการคิดวิเคราะห์ การใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์ และการประยุกต์ใช้สถิติในการแก้ปัญหา

สรุป

การเข้าร่วมประชุมวิชาการระดับนานาชาติ ICAS 2026 ก่อให้เกิดองค์ความรู้ที่มีคุณค่าอย่างยิ่งต่อการพัฒนางานวิจัย การเรียนการสอน และการพัฒนาหลักสูตร โดยเฉพาะองค์ความรู้ด้านสถิติประยุกต์ วิทยาการข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อน การจัดการองค์ความรู้ครั้งนี้ช่วยให้สามารถรวบรวม กลั่นกรอง และถ่ายทอดความรู้จากเวทีวิชาการนานาชาติให้เกิดประโยชน์ต่อการปฏิบัติงาน หน่วยงาน และผู้เรียนอย่างเป็นระบบ ทั้งยังเป็นพื้นฐานสำคัญในการยกระดับศักยภาพทางวิชาการของหลักสูตรและคณะให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงของโลกยุคดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ต่อไป