22 มิถุนายน 2569 ถึง 22 ธันวาคม 2569

Bootcamp พัฒนา AI Agent สำหรับงานอัตโนมัติในองค์กร

วิทยาลัยเทคโนโลยีสยามบริหารธุรกิจ (SBAC)

1. อุตสาหกรรมดิจิทัล

1. Data Science
2. Application Development
3. Application Integration

1. Generative AI
2. Agent Architecture
3. Prompt Structure
4. Workflow Logic
5. Build Agent
6. n8n Automation
7. API Integration

Bootcamp

ห้อง Co-Working Space

ภาคทฤษฎี 12 ชั่วโมง | ภาคปฏิบัติ 36 ชั่วโมง

ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตร Bootcamp พัฒนา AI Agent สำหรับงานอัตโนมัติในองค์กร
1. วัตถุประสงค์ของผลลัพธ์การเรียนรู้
1.1 ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตรนี้มุ่งให้ผู้เรียนสามารถพัฒนาศักยภาพตนเองจากระดับผู้ใช้เครื่องมือดิจิทัลทั่วไป ไปสู่การเป็นกำลังคนดิจิทัลและ AI ทักษะสูงที่ออกแบบและสร้างระบบอัตโนมัติแบบ End-to-End ได้จริงในบริบทองค์กร โดยเน้นให้ผู้เรียนเข้าใจเทคโนโลยี Generative AI สถาปัตยกรรม AI Agent การออกแบบ Workflow Automation และการเชื่อมต่อ API อย่างเป็นระบบ ครอบคลุมตั้งแต่ระดับความรู้พื้นฐานจนถึงการสร้างโซลูชันที่ลดเวลางาน ลด Human Error และเพิ่มผลิตภาพแรงงานได้อย่างเป็นรูปธรรม
1.2 ในระดับผลลัพธ์เชิงปฏิบัติ ผู้เรียนทุกคนต้องสร้างระบบ AI Agent หรือ Workflow Automation ที่ใช้งานได้จริงในองค์กรอย่างน้อย 1 ระบบ พร้อมเอกสารประกอบและการนำเสนอในระดับมืออาชีพ ซึ่งสะท้อนสมรรถนะกำลังคนทักษะสูงตามแนวคิดของโครงการ BOI–STEM++ และสนับสนุนเป้าหมายการผลิตบุคลากรอย่างน้อย 1,000 คนในภาพรวมโครงการ
2. หมวดหมู่ของผลลัพธ์การเรียนรู้
ผลลัพธ์การเรียนรู้ถูกจัดในสามมิติหลัก ได้แก่ ความรู้ (Knowledge) ทักษะปฏิบัติ (Skills) และสมรรถนะ (Competencies) เพื่อให้สอดคล้องกับกรอบ Future Skills Set ของ BOI–STEM++ สำหรับกลุ่มอุตสาหกรรมดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์
2.1 ด้านความรู้ ผู้เรียนเข้าใจโครงสร้างและหลักการของ Generative AI และ LLM สถาปัตยกรรมของ AI Agent หลักคิดด้าน Workflow Logic และแนวคิด API Integration ซึ่งเป็นฐานสำคัญของการพัฒนาระบบอัตโนมัติครบวงจร
2.2 ด้านทักษะ ผู้เรียนพัฒนาทักษะเชิงปฏิบัติในการออกแบบ Prompt และ Agent Logic การจัดโครงสร้าง Workflow และ Data Flow การใช้เครื่องมือ Automation เช่น n8n การออกแบบและทดสอบ API ตลอดจนการประกอบส่วนต่าง ๆ ให้ทำงานร่วมกันเป็นระบบเดียว โดยทุกโมดูลถูกวางเป็นเส้นทางการเรียนรู้แบบ Progressive Learning Pathway ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการส่งมอบ Final Project
2.3 ด้านสมรรถนะ ผู้เรียนมีสมรรถนะด้าน System Thinking, Problem-Solving, Application Development, Automation Engineering, System Integration และ Human–AI Collaboration ซึ่งเชื่อมโยงโดยตรงกับ Future Skills Set ในกลุ่มทักษะเช่น Prompt Engineering, Workflow & Process Automation, API Integration, LLM Tools และ Data Literacy ตามกรอบ BOI–STEM++
3. การวัดผลและการประเมินผลลัพธ์การเรียนรู้
การวัดผลผลลัพธ์การเรียนรู้ถูกออกแบบให้ครอบคลุมทั้งความรู้ ทักษะ และสมรรถนะ ผ่านการประเมินสามระยะ ได้แก่ ก่อนเรียน ระหว่างเรียน และหลังเรียน ตามมาตรฐานการพัฒนากำลังคนทักษะสูงของ BOI–STEM++
3.1 ในระดับความรู้ ใช้การทดสอบ Pre-test และ Post-test เพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงด้านความเข้าใจแนวคิดสำคัญ เช่น Generative AI, Agent Architecture, Workflow Logic และ API Concepts โดยตั้งเป้าหมายให้ผู้เรียนอย่างน้อยร้อยละ 80 ผ่านเกณฑ์คะแนนหลังเรียน 70% ขึ้นไป สอดคล้องกับตัวชี้วัดด้านคุณภาพผลลัพธ์การเรียนรู้ของโครงการ
3.2 ในระดับทักษะและสมรรถนะ ใช้การประเมินแบบ Performance-based ผ่านงาน Workshop รายโมดูล การบ้านเชิงเทคนิค และโดยเฉพาะ Final Project ซึ่งผู้เรียนทุกคนต้องพัฒนาต้นแบบระบบ AI Automation อย่างน้อย 1 ชิ้นงาน พร้อมส่งมอบ Workflow Diagram Prompt Document API Spec และ Flow Diagram ครบชุด จากนั้นจบด้วยวันนำเสนอผลงาน (Presentation Day) ที่มี Live Demo, Technical Walkthrough, Business Case Presentation และ Panel Review เพื่อสะท้อนสมรรถนะการพัฒนาและนำเสนอระบบอัตโนมัติระดับองค์กรได้จริง
การประเมินดังกล่าวสอดคล้องกับหลักเกณฑ์ของ BOI–STEM++ ที่กำหนดให้หลักสูตรต้องมีการประเมินผลการเรียนรู้ที่ชัดเจน ได้รับการยอมรับจากสถานประกอบการ และสามารถตรวจสอบผลการผ่านการฝึกอบรมได้จริงผ่านผลงานและใบรับรอง
4. ความเชื่อมโยงกับมาตรฐานและสมรรถนะตามกรอบ BOI–STEM++
ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตรนี้สอดคล้องอย่างตรงไปตรงมากับกรอบ Future Skills Set ของโครงการ BOI–STEM++ ซึ่งมุ่งสร้างกำลังคนทักษะสูงเพื่อรองรับอุตสาหกรรมเป้าหมาย โดยเฉพาะกลุ่ม Digital & AI Industry ที่ให้ความสำคัญกับทักษะด้าน Data Science, Application Development และ Application Integration
4.1 ในเชิงมาตรการระดับประเทศ หลักสูตรนี้ตอบโจทย์วัตถุประสงค์ของโครงการพัฒนาบุคลากรทักษะสูงภายใต้ความร่วมมือระหว่าง BOI และกระทรวง อว. ที่ต้องการ Reskill/Upskill กำลังคนให้มีทักษะตรงตามความต้องการของอุตสาหกรรมเป้าหมาย และสนับสนุนค่าใช้จ่ายการฝึกอบรมสูงสุด 100% เพื่อเร่งผลิตบุคลากรที่มีสมรรถนะสูงเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจ
4.2 ในระดับสมรรถนะส่วนบุคคล ผลลัพธ์การเรียนรู้ทำให้ผู้เรียนพร้อมทำงานในตำแหน่ง Digital & AI Workforce เช่น AI Automation Specialist, Application Integration Engineer หรือ System Analyst ในองค์กรสมัยใหม่ สามารถประยุกต์ใช้ AI และระบบอัตโนมัติในกระบวนการทำงานจริง ลด Skill Gap และ Job-ready Gap ที่เป็นปัญหาเชิงโครงสร้างของตลาดแรงงานไทยในปัจจุบัน
โดยสรุป ผลลัพธ์การเรียนรู้ของหลักสูตรนี้จึงไม่เพียงตอบข้อกำหนดด้าน Learning Outcomes และ Future Skills Set ของ BOI–STEM++ อย่างครบถ้วน แต่ยังแปลงกรอบนโยบายระดับประเทศให้กลายเป็นสมรรถนะเชิงปฏิบัติของผู้เรียนที่ตรวจสอบได้จริง ผ่านชิ้นงาน ระบบอัตโนมัติที่ใช้งานได้ในองค์กร และศักยภาพในการเป็นกำลังคนทักษะสูงที่ช่วยยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรมดิจิทัลและ AI ของประเทศในระยะยาว