• แผนพัฒนาฯ 11 ใช้แนวคิดที่ต่อเนื่องจากแผนพัฒนาฯ ฉบับที่ 8-10 โดยยังคงยึดหลัก “ปรัชญาเศรษฐกิจพอเพียง” ที่ให้ “คนเป็นศูนย์กลางของการพัฒนา” และ “สร้างสมดุลการพัฒนา” ในทุกมิติ
• วิสัยทัศน์ ประเทศไทยในระยะ 5 ปีข้างหน้า คือ “สังคมอยู่ร่วมกันอย่างมีความสุข ด้วยความเสมอภาค เป็นธรรม และมีภูมิคุ้มกันต่อการเปลี่ยนแปลง”
• ยุทธศาสตร์การพัฒนาประเทศ มี 6 ประการ คือ
1. ยุทธศาสตร์การสร้างความเป็นธรรมในสังคม
2. ยุทธศาสตร์การสร้างความเชื่อมโยงกับประเทศในภูมิภาค เพื่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจและสังคม
3. ยุทธศาสตร์ความเข็มแข็งภาคเกษตร ความมั่นคงของอาหารและพลังงาน
4. ยุทธศาสตร์การจัดการทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน
5. ยุทธศาสตร์การพัฒนาคนสู่สังคมแห่งการเรียนรู้ตลอดชีวิตอย่างยั่งยืน
6. ยุทธศาสตร์การปรับโครงสร้างเศรษฐกิจ สู่การเติบโตอย่างมีคุณภาพและยั่งยืน
• ยุทธศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี คือ ยุทธศาสตร์การปรับโครงสร้างเศรษฐกิจสู่การเติบโตอย่างมีคุณภาพและยั่งยืน
• ปัจจัยแวดล้อมและความสามารถในการแข่งขันปัจจุบันของไทย โดยสถาบันการจัดอันดับความสามารถในการแข่งขันทางเศรษฐกิจที่สำคัญของโลก ทั้งสถาบันการจัดการนานาชาติ (International Institute for Management Development : IMD) และการประชุมเวทีเศรษฐกิจโลก (WOrld Economic Forum : WEF) มีข้อสรุปตรงกันว่า ประเทศไทยยังมีความอ่อนแอด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี โดยตัวชี้วัดหลักด้านการลงทุนในการวิจัยและพัฒนา การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี จำนวนบุคลากรทางการวิจัยและพัฒนา จำนวนสิทธิบัตรและการคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญา ยังเป็นข้อจำกัดต่อการนำองค์ความรู้วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมาใช้สนับสนุนการเพิ่มศักยภาพการแข่งขันของประเทศโดยรวม
• นอกจากนี้ หน่วยงานต่างๆ ภายใต้ระบบวิจัยของไทย ยังขาดการบูรณาการในการทำงานระหว่างกัน รวมทั้งขาดกลไกที่มีประสิทธิภาพในการสร้างความเชื่อมโยงการวิจัยระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และชุมชน และการจัดการความเสียง ตลอดจนการจัดสรรผลประโยชน์ที่เกิดจากการวิจัยและพัฒนาในเชิงพาณิชย์ยังไม่ชัดเจน ทำให้ไม่สามารถนำผลงานวิจัยไปประยุกต์ใช้ในเชิงพาณิชย์ได้เท่าที่ควร
• แนวทางในการพัฒนาวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิจัย และนวัตกรรม ให้เป็นพลังขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ได้แก่
• สร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้ออำนวย ระบบการให้สิ่งจูงใจ จัดตั้งกองทุนร่วมภาครัฐและเอกชน
• ส่งเสริมโครงการลงทุนวิจัยและพัฒนาขนาดใหญ่ ในสาขาที่เป็นเป้าหมายการพัฒนาประเทศ
• ปรับระบบบริหารจัดการ มีการประสานและเชื่อมโยงระหว่างหน่วยงานที่เกี่ยวข้องอย่างมีบูรณาการ
• เร่งพัฒนาอุทยานวิทยาศาสตร์ ศูนย์ความเป็นเลิศ ศูนย์บ่มเพาะ สถาบันวิจัยและพัฒนา สถาบันวิจัยเฉพาะทางในสาขาวิทยาศาสตร์ ศูนย์บริการวิเคราะห์ทดสอบ สนับสนุนให้ภาคเอกชนและนักลงทุนต่างประเทศ จัดตั้งศูนย์วิจัยในประเทศไทย นำข้อมูลภูมิสารสนเทศมาประยุกต์ใช้เพื่อการพัฒนาประเทศในด้านต่างๆ
• ส่งเสริมการลงทุนวิจัยและพัฒนานวัตกรรมที่นำไปใช้ประโยชน์ทั้งเชิงพาณิชย์และชุมชน
• พัฒนาบุคลากรด้านวิทยาศาสตร์และนักวิจัยให้เพียงพอทั้งในเชิงปริมาณและคุณภาพ บูรณาการระหว่างการเรียนรู้และการทำงานจริงในสถานประกอบการ
• สนับสนุนนักเรียนทุน ผู้มีความสามารถพิเศษ พัฒนาครูวิทยาศาสตร์ รูปแบบและสื่อการเรียนการสนอ สร้างความตระหนักของประชาชนให้เรียนรู้ คิด และทำอย่างเป็นวิทยาศาสตร์ เปิดโอกาสให้เข้าถึงข้อมูลและองค์ความรู้ด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีได้อย่างทั่วถึง
• ตามแผนนี้ ให้ความสำคัญต่อประชาคมอาเซียนมาก .. วิชาชีพที่สามารถเคลื่อนย้ายแรงงานได้อย่างเสรี ตามกรอบความร่วมมือของประชาคมเศรษฐกิจอาเซียน มี 7 สาขา คือ วิศวกรรม พยาบาล สถาปัตยกรรม ช่างสำรวจ แพทย์ ทันตแพทย์ และนักบัญชี และกำลังอยู่ระหว่างดำเนินการรับรอง สาขาบริการท่องเที่ยว

อ้างอิง : http://www.ratchakitcha.soc.go.th/DATA/PDF/2554/E/152/1.PDF

ส่วนประเทศฝรั่งเศส ตอนนี้ French Academy of Sciences, Institut de France หรือสำนักวิทยาศาสตร์ ราชบัณฑิตสถานของเขา ได้ทำรายงานเสนอต่อกระทรวง Higher Education and Research เมื่อเดือนมกราคม 2554 เกี่ยวกับหลักเกณฑ์ที่ถูกต้องในการประเมินคุณภาพนักวิจัยแต่ละราย สรุปได้ใจความว่า ประเทศฝรั่งเศสยังคงเชื่อมั่นในการประเมินโดยผู้ทรงคุณวุฒิ หรือ peer evaluation ดูประวัติผลงาน รางวัลที่ได้รับ การได้รับเชิญไปบรรยายในที่ประชุมวิชาการ การได้รับเชิญเป็น reviewer วารสาร และถ้าเป็นนักวิจัยรุ่นเยาว์จะขอดูจดหมายรับรองด้วย แต่ถ้านักวิจัยที่ทำงานมานานกว่า 10 ปี หรือการพิจารณานักวิจัยจำนวนมากๆ จึงจะใช้ bibliometrics ซึ่งเป็นดัชนีชี้วัดเชิงปริมาณเข้ามาช่วย เช่น total citations, 5,10,20 most-cited articles, 5,10,20 best publications, impact factor ของวารสารที่ตีพิมพ์, ค่า h index, g index แต่เขาค่อนข้างระวังเรื่องการให้ความสำคัญกับการเรียงลำดับชื่อผู้แต่งในบทความ เช่น first author, last author, corresponding author และพฤติกรรมการตีพิมพ์ที่ไม่เหมือนกันในแต่ละสาขาวิชา

แถวยุโรปและอเมริกาไม่ค่อยใช้ bibliometrics ในการตัดสินนักวิจัย ไม่ว่าจะเป็นการให้รางวัลหรือรับเข้าทำงาน แต่มหาวิทยาลัยในประเทศจีนและเอเซียกลับนิยมใช้กันมากกว่า วารสาร Nature ปี 2010 เคยลงบทความวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับข้อควรระวังในการใช้ science metrics เอาไว้ค่อนข้างเยอะ สัมภาษณ์ความคิดเห็นผู้รู้ระดับโลกหลายคน เช่น Tibor Braun ผู้ก่อตั้งและบรรณาธิการวารสาร Scientometrics / Carl T. Bergstrom แห่งมหาวิทยาลัยวอชิงตัน ผู้คิดค้นดัชนี Eigenfactor / David Pendlebury นักวิเคราะห์ดัชนีการอ้างอิงจากบริษัท Thomson Reuters ..เรื่องแบบนี้ ทะเลาะกันให้ตายก็ไม่มีวันจบ ว่าประเมินแบบใดจึงจะดี ตราบใดที่นักวิจัยในวงการวิทยาศาสตร์ ยังคงใช้วิธีการสื่อสารด้วยการตีพิมพ์เผยแพร่ผลงานวิจัยผ่านวารสารวิชาการ และเห็นว่าเป็นวิธีที่ดีที่สุด

• Variable (ตัวแปร) มาจากคำว่า Vary + Able หมายถึง อะไรก็ตามที่ค่าของมันเปลี่ยนแปลงได้
• การวัด คือ การให้ค่าตัวเลข ต่อคุณสมบัติ (attribute) ของสิ่งที่ต้องการศึกษา (object)
• ระดับการวัดของตัวแปร (scale) ได้แก่ nominal, ordinal, interval, ratio
• nominal และ ordinal คือ ตัวแปรจัดกลุ่ม (categorical, non-metric)
• interval, ratio คือ ตัวแปรเชิงปริมาณ (continuous, quantitative, metric)
• สถิติเชิงพรรณนา (descriptive statistics) ใช้บรรยายข้อมูล เช่น การวัด central tendency (ได้แก่ mean, median, mode, geometric mean, midrange) การวัด quartile การวัด variation (ได้แก่ range, variance, standard deviation, cofficient of variation)
• สถิติเชิงอนุมาน (inferential statistics) ใช้ในการทดสอบสมมุติฐาน เช่น t-test, ANOVA, Chi-square
• สถิติที่ใช้เปรียบเทียบความแตกต่าง (Difference tesing statistics) ของค่าเฉลี่ย (t-test, ANOVA) ของร้อยละ (chi-square) และของอันดับ (Mann-Whitney)
• สถิติที่ใช้วัดหรือหาขนาดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (Measures of association statistics) เช่น Pearson correlation
• Parametric statistics สถิติที่มีการประมาณค่าพารามิเตอร์ หรือสถิติที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ย หรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เช่น t-test, ANOVA (analysis of variance), Pearson correlation
• Nonparametric statistics คือสถิติที่ไม่มีการประมาณค่าพารามิเตอร์ หรือสถิติที่เกี่ยวข้องกับความถี่ ร้อยละ หรืออันดับ เช่น Chi-square, Mann-Whitney U
• Univariate statistics สถิติตัวแปรเดียว วิเคราะห์ตัวแปรครั้งละ 1 ตัวแปร
• Bivariate statistics สถิติสองตัวแปร วิเคราะห์ตัวแปรครั้งละ 2 ตัวแปร
• Multivariate statistics สถิติหลายตัวแปร ได้แก่ multiple regression, MANOVA (multivariate ANOVA), discriminant analysis, logistic regression, cluster analysis, canonical correlation analysis, factor analysis (การแบ่งกลุ่มตัวแปร เป็นเทคนิคในการสร้างตัวแปรใหม่), structural equation modeling (SEM) (สมการโครงสร้าง), multilevel analysis, multilevel structural equation modeling (MSEM)
• โปรแกรมวิเคราะห์สถิติ ที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน ได้แก่ IBM SPSS, STATA, SAS, JMP, AMOS, LISREL (สำหรับวิเคราะห์ SEM)
• การวิเคราะห์ Regression ใช้เพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และเพื่อทำนายค่า (prediction) ของตัวแปรตาม
• การวิเคราะห์การจำแนก (discriminant analysis) ใช้เพื่ออธิบายความแตกต่างระหว่างกลุ่ม (descriptive discriminant analysis – DDA) และเพื่อทำนายการจัดเข้ากลุ่ม (predictive discriminant analysis – PDA)
• การศึกษาความสัมพันธ์ (interdependence) หรือลูกศรสองทาง QUAN QUAN ใช้ Pearson correlation / ordinal ordinal ใช้ Spearman correlation, Gamma, Kendall Tau, Mann-Whitney U test, Mc Nemar chi-square / nominal nominal ใช้ contingency, Pearson chi-square
• การวิเคราะห์ factor analysis มี 2 ประเภทคือ exploratory factor analysis (EFA) และ confirmatory factor analysis (CFA)
• แบบจำลองการวิเคราะห์ SEM แบ่งเป็น measurement model (confirmatory factor analysis) structural model (path analysis – การวิเคราะห์เส้นทาง) และ full model (path analysis with latent variables)
• การวัดซ้ำ (repeated measure) เพื่อดูพัฒนาการ ใช้ repeated ANOVA, repeated ANCOVA, repeated MANOVA
• การวัดความอยู่รอด (survival) ได้แก่ Log Rank, Kaplan-Meier Survival, Cox regression ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์งบการเงิน เพื่อดูว่าองค์กรจะอยู่รอดหรือไม่

EdPEx เป็นเกณฑ์คุณภาพการศึกษา ที่มหาวิทยาลัยมหิดลจะนำมาใช้แทนระบบ MU-QD ซึ่่งเป็นระบบ Quality Assurance (QA) ที่เคยใช้กันมานานหลายปี … พิจารณาแล้วเห็นว่าระบบ EdPEx นี้จะดี เหมาะสมต่อการมุ่งไป World Class ของมหาวิทยาลัยมหิดลเป็นอย่างยิ่ง การปรับเปลี่ยนครั้งนี้ไม่ใช่แค่วิวัฒนาการ แต่เป็นการปฏิวัติระบบเลยทีเดียว จะว่าไปแล้ว การทำประกันคุณภาพที่ผ่านมา แม้จะทำกันไปแบบงงๆ แต่ก็ได้ประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรมมากเหมือนกัน อย่างน้อยก็ทำให้ระบบเก็บรวบรวมข้อมูล (ที่ไม่เคยมี) เกิดความชัดเจนขึ้น รู้ว่าตัวเองอยู่ตรงไหน perform หรือไม่ perform อยู่สูงหรือต่ำกว่ามาตรฐาน และทำงานกันอย่างเป็นระบบมากขึ้น ที่สำคัญคือ เรื่อง internal QA และ external QA นั้น เป็นสิ่งที่สถานศึกษาต้องทำอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เพราะมีกฎหมายบังคับ

ระบบพัฒนาคุณภาพชนิดต่างๆ ที่เขาใช้กันในโลกนี้ เริ่มมีมานานเกือบ 30 ปีแล้ว ไล่เรียงตั้งแต่

• QC (Quality Control) ซึ่งใช้สถิติเป็นตัวดักจับข้อบกพร่องหลังการผลิต เป็น statistical process control
• QA (Quality Assurance) ซึ่งเป็นการป้องกันไว้ก่อน สร้างความมั่นใจก่อนการผลิต
• CWQC (Company-wide Quality Control) การควบคุมคุณภาพทั่วทั้งองค์กร ของญี่ปุ่น
• TQM (Total Quality Management) การบริหารจัดการคุณภาพโดยรวม (ทั่วทั้งองค์กร)
• ISO 9000 เป็นระบบที่เหมาะกับกระบวนการผลิตในอุตสาหรรม เน้นการทำเอกสารให้เห็นขั้นตอนที่ชัดเจน สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ ถ้าเกิดปัญหาจะแก้ไขได้ทัน
• Business process re-engineering ตัวนี้น่าจะตายไปแล้ว เพราะปรับระบบโดยไม่นึกถึงคนทำงานเท่าไหร่
• BSC (Balanced scorecard) ระบบประเมินประสิทธิภาพขององค์กรแบบ 4 มุมมอง
• Sig-sigma มีใช้ในอุตสาหรรมบางกลุ่ม ใช้สถิติเป็นตัวจับ พยายามลดข้อบกพร่องจากกระบวนการผลิต และเพิ่มจำนวนผลผลิต
• MBNQA (Malcolm Baldrige National Quality Award) รางวัลคุณภาพแห่งชาติของอเมริกา
• NQA (National Qualtiy Award) ของประเทศต่างๆ เกิดตามมาเป็นดอกเห็ด เช่น EFQM ของกลุ่มประเทศยุโรป JQA ของญี่ปุ่น SQA ของสิงคโปร์ และ TQA ของไทย ซึ่งเริ่มในปี 2001

เรื่องราวของรางวัลคุณภาพแห่งชาติ
แต่ก่อนเรียกว่า รางวัลคุณภาพแห่งชาติ แต่ตอนนี้เปลี่ยนชื่อแล้ว เป็น “เกณฑ์เพื่อการดำเนินการที่เป็นเลิศ (Performance Excellence)” เป็นมาตรฐานสำหรับองค์กรที่แสวงหาวิธีการดำเนินการ ที่เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน มีผลการดำเนินการและมีพัฒนาการที่ดีขึ้น และนำวิธีปฏิบัติที่เป็นเลิศ (best practice) มาแลกเปลี่ยนเรียนรู้ เพื่อมุ่งสู่คุณภาพในระดับสูงสุด วิทยากรบอกว่า มหาวิทยาลัยชั้้นนำระดับ World Class ส่วนใหญ่อายุเก่าแก่เป็นร้อยปี แต่จะรู้มาก สั่งสมประสบประการณ์ และปรับปรุงตัวอยู่เสมอ ตั้งเป้าสูง อาจใช้เวลาเป็นสิบๆปีกว่าจะไปถึง องค์กรสามารถประสานใจเป็นหนึ่งเดียวได้ เปรียบเสมือนการแข่งเรือแคนู ต้องมีทั้ง alignment และ integrate คือ พายพร้อม-ใจพร้อม

ปรัชญาหลัก (Core themes) เพื่อความเป็นเลิศ ที่องค์กรจะต้องมี คือ
- Leadership ภาวะผู้นำ ผู้นำต้องใส่ใจ เข้าใจ มีความกล้าที่จะตั้งเป้า เป็นต้นแบบ นำพาคนในองค์กรไปให้ได้ จูงใจคนให้ได้
- Customer focus ใส่ใจลูกค้า ผู้เรียนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ต้องดูให้ออกว่า ใครกันแน่ที่เป็นลูกค้า ใครเป็นหุ้นส่วน (partner)
- strategic alignment ต้องไปในแนวทางเดียวกัน ต้องเสริมแรงกัน
- Organizational learning, innovation, improvement มีพัฒนาการเรียนรู้ตลอดเวลา
- People focus ใส่ใจคนทำงาน หาคนเก่งมาอยู่กับเรา และทำให้เก่งขึ้นไปอีก
- Partnership development ร่วมมือกับหุ้นส่วน
- Fact-based process management
- Results focus มุ่งเน้นผลลัพธ์
- Social responsibility รับผิดชอบต่อสังคม ชุมชน แต่ตอนนี้เปลี่ยนมาใช้คำว่า societal responsibility สิ่งที่องค์กรให้กับสังคมคืออะไร

เกณฑ์คุณภาพการศึกษาเพื่อการดำเนินการที่เป็นเลิศ (Education Criteria for Performance Excellence – EdPEx)
ใช้เกณฑ์แบบเดียวกับการประเมินรางวัลคุณภาพแห่งชาติ ใช้กับระดับมหาวิทยาลัยและระดับคณะ (แต่ไม่เหมาะที่จะใช้ในระดับภาควิชา) เกณฑ์จะตั้งคำถามให้สถาบันพิจารณา ว่าได้ทำสิ่งเหล่านี้แล้วหรือไม่
- มีการดำเนินงานที่เป็นระบบหรือไม่
- นำระบบไปใช้อย่างจริงจัง สม่ำเสมอ และทั่วถึงหรือไม่
- ติดตาม ประเมินผล เพื่อพัฒนาระบบให้ดีขึ้นหรือไม่
- ผลการปรับปรุง ส่งผลต่อการบรรลุเป้าหมายและทิศทาง ที่มุ่งหวังหรือไม่
- ผลลัพธ์ของการปรับปรุง สร้างความยั่งยืนได้หรือไม่

ส่วนประกอบพื้นฐาน ได้แก่
- โครงสร้างองค์กร (Organizational profile) เพื่อให้เข้าใจบริบทของตนเอง และใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการประเมิน ประกอบด้วย ลักษณะขององค์กร (สภาพแวดล้อม ความสัมพันธ์ระดับองค์กร) และสภาวะการณ์/ความท้าทายขององค์กร
- System operation ทั้ง 6 ส่วน คือระบบผู้นำ การวางแผนกลยุทธ์ การมุ่งเน้นลูกค้า การมุ่งเน้นผู้ปฏิบัติงาน การจัดการกระบวนการ และผลลัพธ์
- System foundation ระบบการวัด วิเคราะห์ และการจัดการความรู้

การประเมิน แบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือ
- ประเมินกระบวนการ (มีแนวทางที่เป็นระบบ มีการถ่ายทอดเพื่อนำไปปฏิบัติ มีการเรียนรู้ มีการบูรณาการ)
- ประเมินผลลัพธ์ (แนวโน้ม การเปรียบเทียบ การบูรณาการ)

คะแนนในแต่ละหมวด (รวม 1,000 คะแนน)
- หมวด 1 การนำองค์กร 120 คะแนน
- หมวด 2 การวางแผนเชิงกลยุทธ์ 85 คะแนน
- หมวด 3 การมุ่งเน้นลูกค้า 85 คะแนน
- หมวด 4 การวัด วิเคราะห์ และการจัดการความรู้ 90 คะแนน
- หมวด 5 การมุ่งเน้นผู้ปฏิบัติงาน 85 คะแนน
- หมวด 6 การจัดการกระบวนการ 85 คะแนน
- หมวด 7 ผลลัพธ์ 450 คะแนน

องค์ประกอบของเกณฑ์ จะมีทั้งหมด 7 หมวด 18 หัวข้อ 41 ประเด็นพิจารณา 84 คำถาม
0-275 = early development / 376-475 = Early improvement / 476-575 = Good performance / 576-675 Emerging industry leader / 776-875 = benchmark leader / 876-1000 World leader

เกณฑ์ EdPEx จะไม่ระบุเครื่องมือหรือวิธีการใดๆ ไม่ระบุตัวชี้วัดบังคับ กรอบการดำเนินงานขึ้นกับสภาพเวดล้อมเงื่อนไขและความท้าทายที่องค์กรประเมินตนเอง การพัฒนาปรับปรุงต้องอาศัยข้อมูลเทียบเคียงและการเลือกคู่เทียบที่เหมาะสม และการประเมินผลเพื่อมุ่งสู่ความเป็นเลิศขององค์กร

เอกสารเพิ่มเติมเกี่ยวกับ EdpEx สามารถ download ได้ที่นี่ค่ะ http://www.mua.go.th/users/bhes/edpex/download.html

ในช่วงบ่ายเป็นการบรรยายเรื่อง การประยุกต์เทคโนโลยีสารสนเทศกับงานสารสนเทศ โดย ผศ.ดร.สมศักดิ์ ศรีบริสุทธิ์สกุล ผศ.ดร.อัษฎาพร ทรัพย์สมบูรณ์ และ รศ.ดร. ปัทมาพร เย็นบำรุง ได้ความรู้ที่น่าสนใจ พอจะสรุปได้ดังนี้

• ผศ.ดร.สมศักดิ์ แนะนำ Top Technology Trends (1999-2006) ของ American Library Association (ALA) ที่เว็บไซต์ http://www.ala.org/ala/mgrps/divs/lita/professional/trends/index.cfm และ Library Technology Reports ที่เว็บไซต์ http://www.librarytechnology.org/librarytechnologyreports.pl
• แนวโน้มงานวิจัยในปี 2009 เป็นเรื่องของ web services, service-oriented architecture (SOA) และ cloud computing
• อาจารย์ได้แนะนำงานวิจัยของ Marchionini (2008) ซึ่งได้นำเสนอแนวคิดเรื่อง information-centric คือให้สารสนเทศเป็นศูนย์กลาง หรือ human-information interaction (HII) โดยมีใจความสำคัญคือ 1) เปลี่ยนจากการศึกษาที่ตัวทรัพยากรสารสนเทศ ไปเป็นการศึกษาผู้ใช้และเทคโนโลยี ว่ามีปฏิสัมพันธ์อย่างไรกับสารสนเทศซึ่งมีพลวัตเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว 2) เปลี่ยนจากการมุ่งศึกษาพฤติกรรมรายบุคคล ไปเป็นการค้นหากระบวนการคิดเพื่ออธิบายกลุ่มคนบนโลกไซเบอร์ (cyber collective) 3) เปลี่ยนจากการศึกษาในประเด็นของการจัดการสารสนเทศเชิงกายภาพ ไปเป็นการจัดการสารสนเทศที่ไม่มีลักษณะตายตัว 4) เปลี่ยนจากการจัดการสารสนเทศ ไปเป็นการจัดการเอกลักษณ์ของผู้ใช้ (user profiles) สรุปคือ From “isolated technologies” to “holistic information systems”
• การวิจัยเชิงปริมาณ ทดสอบความจริงแท้ แต่การวิจัยเชิงคุณภาพ ความจริงแท้ไม่มี ความจริงขึ้นกับบริบทและปัจเจก แต่หลายๆปัจเจก จะทำให้เห็น pattern อะไรบางอย่าง ปัจจุบันจึงหันมานิยมใช้การวิจัยแบบ mixed method เนื่องจาก digital objects มีความซับซ้อนกว่าที่คิด และสารสนเทศศาสตร์ต้องเปิดใจรับศาสตร์อื่นเข้ามา ทั้ง IT, cognitive science, psychology, mass psychology
• ผศ.ดร.อัษฎาพร ได้พูดถึง Tracks ของงานวิจัยทางด้านไอที ทั้งในแง่ของ system and tecnology oriented เช่น system development, information visualization, data mining, text mining และในแง่ของ human and social oriented เช่น technology acceptance model (TAM), human-computer interaction (HCI), social network factors เป็นต้น
• อาจารย์ได้ยกตัวอย่าง research topics ที่น่าสนใจหลายด้าน เช่น Collaborative technology, HCI, IT and business innovation, information resource management, IT investment, และ text mining (ซึ่งการหาความหมายของคำ จำเป็นต้องมีความรู้ทางภาษาศาสตร์ด้วย)
• ตัวอย่างดุษฎีนิพนธ์ของภาควิชาสถิติ คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาฯ ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Information Resource Management ซึ่งใช้วิธีวิจัยเชิงคุณภาพในการศึกษาผู้ใช้ระบบ ERP คืองานวิจัยเรื่อง Linking user acceptance and user resistance: the role of attitude in enterprise resource planning implementation phase
• อาจารย์เห็นว่า technology เป็นตัว drive ทำให้พฤติกรรมของคนเปลี่ยน ปัจจุบันคนมีความอดทนน้อยลงเวลาค้นหาข้อมูล และถ้าค้นไม่ได้ภายใน 3 นาที จะเลิกใช้ ไม่อดทน ในทางธุรกิจ งานวิจัยได้เปลี่ยนจาก data warehouse ซึ่งเป็นคลังข้อมูลพร้อมใช้ มาเป็น business intelligence system หรือระบบธุรกิจอัจฉริยะ ใส่ interface เข้าไปให้ใช้งานขึ้น ใช้งานได้เอง ต่อมาพัฒนาเป็น Corporate performance management (CPM) และ Technology acceptance model (TAM) เป็นแนวคิดแบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยี มีการทำ survey สอบถามผู้ใช้ แต่โดยทั่วไปผู้ใช้มักจะมี learning curve คือ 1-2 ปีจะต่อต้าน อีก 2 ปีต่อมาจะเกิดความเคยชินในการใช้งาน การสำรวจจะไม่ใช่แค่ชอบ-ไม่ชอบ แต่จะสอบว่าใช้ระบบได้ดีขึ้นหรือไม่ อยู่ในระบบได้นานขึ้นหรือไม่ ได้ข้อมูลที่ต้องการหรือไม่ มีการใช้ social impact หรือ social network factor เข้ามาร่วมด้วย เช่น ให้ความสำคัญต่อ Influencer ซึ่ง followers มักจะทำตามหรือเลียนแบบ
• ตัวอย่างที่เห็นชัดของสถาปัตยกรรมสารสนเทศ (information architecture) ในลักษณะ information visualization คือ แผนที่สถานีรถไฟกรุงโตเกียว
• อาจารย์ได้แนะนำนักศึกษาปริญญาเอกว่า งานวิจัยจะต้อง theoretical contribution to knowledge ต้องใหม่ และปรับให้เข้ากับบริบทประเทศไทย ให้หาหัวข้อวิจัยจากงานที่ทำ เป็นปัญหาขององค์กรที่ทำงาน หรือหัวข้อที่สนใจ และขุดลึกลงไปเรื่อยๆ ต้องอดทน อย่าเปลี่ยนเรื่องไปมา ต้องสะสมความรู้ค่อนข้างเยอะ การเรียน course work ไม่ใช่เรื่องสำคัญ ที่สำคัญกว่าคือต้องหาหัวข้อวิจัยให้เจอ มีใครทำหรือยัง ถ้ามีแล้วมันไม่ดีตรงไหน พอได้ขอบเขตของหัวเรื่องแล้ว ค่อยหา topic ที่เหมาะสมภายหลัง
• รศ.ดร. ปัทมาพร ได้แนะนำตัวอย่างดุษฎีนิพนธ์ของต่างประเทศ ในหัวข้อเกี่ยวกับ Digital libraries, information behaviors, information retrieval (concept map visualizations), metadata, online environment, social network, system development (แต่เน้นว่าต้องประเมินระบบเต็มรูปแบบและหลายมิติ ไม่ใช่แค่พัฒนาระบบ) นอกจากนั้น งานวิจัยของแต่ละมหาวิทยาลัยจะมีแนวโน้มที่แตกต่างกัน เช่น Pittsburgh จะเน้น computer science ส่วน Rutger จะเน้นมาทาง communication
• สุดท้าย รศ.ดร. สมพร ได้ให้ข้อคิดเพิ่มเติมว่า ปัญหาของการศึกษาประเทศไทย คือการแบ่ง track ของการเรียนเร็วเกินไป ทำให้ขาดความรู้บางอย่าง เช่น วิทยาศาสตร์ไม่เข้าใจ epistemology ซึ่งเป็นการถกเถียงกันเรื่องความรู้ อย่างไรก็ตาม สมัยนี้สามารถเรียนเองได้ถ้ารู้จุดอ่อนของตัวเอง เช่น ความรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ เรียนฟรีได้จากเว็บไซต์ khan academy ปริญญาโท จุดยืนคือมุ่งจะเข้าใจ ปริญญาเอก จุดยืนคือ สร้างองค์ความรู้ ความเชื่อทางวิชาการมาจากการศึกษาวิจัย ไม่ได้เกิดจากการซักถามผู้อื่นแต่เพียงอย่างเดียว

ขอบพระคุณอาจารย์ทุกท่านค่ะ ได้ความรู้และแนวคิดมากมายจากการสัมมนาครั้งนี้

รศ.ดร. สมพร พุทธาพิทักษ์ผล ได้ให้แนวคิดเกี่ยวกับ Research Areas สาขาสารสนเทศศาสตร์ ไว้ด้งนี้

• Information representation (and organization) แนวคิดวิจัยแบบเดิมคือ เอาหัวเรื่อง หมวดหมู่มาวิเคราะห์ ปัจจุบันน่าจะสูญพันธุ์ไปแล้ว เราไม่สามารถจัดหมวดหมู่แบบ top down ได้ ต้องมองในสภาพแวดล้อมใหม่ ตอนนี้งานวิจัยหันไปทาง metadata แต่มักให้ความสำคัญกับการพัฒนามาตรฐานมากเกินไป โดยเฉพาะที่อเมริกา ท้ายสุดจะกลายเป็นกลุ่มใครกลุ่มมัน
• Bibliometrics / Infometrics / webometrics ศึกษาโครงสร้างความสัมพันธ์ของสารสนเทศ วรรณกรรมที่เป็น artifact จับต้องได้ (ไม่ใช่เฉพาะหนังสือเท่านั้น) เป็นงานวิจัยที่ศึกษาการสื่อสารในวงวิชาการ (scientific communication) Bibliometrics เป็นการศึกษา citation analysis เชิงปริมาณเท่านั้น ไม่มีมิติอื่น (แต่ถ้าเพิ่มมิติอื่นเข้าไปด้วย จะทำให้งานวิจัยตอบโจทย์ได้ดีขึ้น) เป็นสารสนเทศในการตัดสินใจ ที่มองสารสนเทศเป็นสัญญาน (signals) รับ-ส่ง ตามทฤษฎี information theory ของ Shannon แต่หากจะมองให้กว้างขึ้น ต้องมีส่วนของความคิด ความเข้าใจ (cognitive process) จะต้องคำนึงถึงส่วนที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ การใช้ ภาระงาน (tasks) เช่น งานวิจัยของ Wilson และ Karen (Pettigrew) Fisher
  Bibliometrics เป็นความพยายามนำการวัดเชิงปริมาณมาใช้ ตามกฎของ Bardford’s law, Lotka’s law ซึ่งมองการกระจายตัวของผู้เขียน ข้อสังเกตคือ คนที่ผลักดันงานวิจัย มักเป็นพวกที่อยู่แนวหน้า (research front) คือคนที่มีงานวิจัยเยอะมาก ซึ่งจะมีจำนวนแค่ 5-20% ของคนทั้งหมดเท่านั้น และการใช้สถิติ t-test, f-test วัดออกมาเป็น Gaussian (normal) distribution ไม่ใช่การวัดสารสนเทศ
• Information behavior เพื่อพัฒนาปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ human-computer interaction (HCI) / model ของ information seeking เปลี่ยนจากการศึกษาเอกสารและห้องสมุด มาเป็นศึกษาพฤติกรรมผู้ใช้ (user behavior) เป็นการศึกษาผู้ใช้ (user studies) และกลายมาเป็น information behavior model
• Digital Libraries เรื่องนี้เป็น area ที่ใหญ่ กำลังเติบโต และได้รับทุนสนับสนุนมากทั้งในยุโรปและอเมริกา โดยเฉพาะจาก NSF แต่ข้อสังเกตคือ “Digital” big แต่ “Library” small มีประเด็นที่น่าสนใจคือโครงการ Memory of the World ของ UNESCO เพื่อสร้างสารสนเทศจากความทรงจำของคนในอดีต อย่างไรก็ตาม การสร้าง Digital Library มีทั้งคนเห็นด้วยและไม่เห็นด้วย โดยเฉพาะประเทศผรั่งเศส จะคัดค้านแนวความคิด Googlization of the World เพราะเห็นว่าองค์ความรู้ไม่ได้เกิดขึ้นเพียงแค่ค้นหาจาก Google เท่านั้น และการค้นแต่ Google จะเป็นพฤติกรรมที่มีผลกระทบตามมา

ช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อ (Juncture) ของ Information science
ในโลกของ information science แม้ว่าเราจะเป็นศาสตร์ เป็นสหวิทยาการ แต่อีกมุมมองหนึ่ง มีนักวิชาการหลายกลุ่มที่กำลัง move เข้ามาในนี้ เช่น แพทย์ พยาบาล นักธุรกิจ ผู้ประกอบการ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ฯลฯ ปัจจุบัน computer science เกิดจุดสะดุด เพราะงานวิจัยด้าน hardware, software มักไปอยู่กับบริษัทใหญ่ๆ เป็นตัวผลักดันความก้าวหน้า ไม่ใช่มาจากงานวิจัยของมหาวิทยาลัย ดังนั้น CS จึงหันมาสนใจสารสนเทศศาสตร์ในลักษณะ iSchool มีการหันมาสนใจ social informatics ด้วย ดังนั้นการวิจัยจึงเป็นกระบวนการที่ปฏิเสธไม่ได้ ถ้าต้องการแข่งขันเพื่อหาจุดยืนใหม่ของ field (big competition / fight for stakes) โลกของการวิจัยเป็นโลกของความซับซ้อน ต้องเอาความเชื่อของศาสตร์เข้ามาด้วย เป็น interdisciplinary

อาจารย์สมพร ได้ให้ข้อคิดว่า การบริโภคงานวิจัย ต้องเลือกบริโภคเฉพาะงานวิจัยที่ดี ผลงานวิจัยจะมาพร้อมความเชื่อส่วนบุคคล ดังนั้นมุมมองจากงานวิจัย ไม่ใช่มุมมองที่คนทั้งโลกเห็นด้วย และไม่ใช่ว่าเป็นงานวิจัย จะต้องเชื่อได้หมด ต้องมีวิจารณญานเอง เราไม่สามารถกำจัด bias ออกจากการวิจัย (control) ได้เหมือนวิทยาศาสตร์ แต่เราต้องควบคุม bias โดยเพิ่ม reliability ปัญหาการทำวิจัยของเราคือขาดพื้นฐานทางทฤษฎี อ่านน้อย ไม่คิดเชิงวิพากย์ อ่านแล้วลอก ไม่มีพื้นเลย

อาจารย์ได้ยกตัวอย่างดุษฎีนิพนธ์ที่น่าสนใจ ในการสร้างกรอบแนวคิดทฤษฎีใหม่ ของ Chiraf Shah (2010) เรื่อง A Framework for Supporting User-Centric Collaborative Information Seeking (CIS) ภายใต้การดูแลของ Prof. Gary Marchionini และเห็นว่างานวิจัยของนักศึกษาปริญญาเอก ต้องไม่ใช่แค่พัฒนาระบบ Systems Development Life Cycle (SDLC) แบบนักศึกษาปริญญาโทเท่านั้น แต่ต้องเข้าใจกรอบแนวคิดและทำให้เกิดเป็นรูปธรรม แปลงเป็น function ได้

ผศ.ดร.พิมพ์รำไพ เปรมสมิทธ์ ได้พูดถึงประเด็นปัญหาการวิจัยในสาขาสารสนเทศศาสตร์ พร้อมยกตัวอย่างงานวิจัยและดุษฎีนิพนธ์ที่เกี่ยวข้อง โดยแบ่งประเด็นเป็น

• พฤติกรรมสารสนเทศ (information behavior) ซึ่ง Bates ได้ให้ความจำกัดความเอาไว้ชัดเจนมากว่าคือ many ways in which human beings interact with information, in particular, the ways in which people seek and utilize information ซึ่งมีทั้ง ความต้องการสารสนเทศ (need) การแสวงหาสารสนเทศ (seeking) ผู้ใช้ และการใช้สารสนเทศ (use) แหล่งสารสนเทศ และอุปสรรค เป็นงานวิจัยพวก task analysis ของคนในสาขาวิชาชีพต่างๆ และผูกกับสถานการณ์ ตัวอย่างที่น่าสนใจมาก คือดุษฎีนิพนธ์ของ ดร. ทรงพันธุ์ เจิมประยงค์ เรื่อง the transition of worldviews: collective information behavior during the 2006 Thai coup d’etat.
• การศึกษา (LIS Education) เป็นประเด็นวิจัยที่ศึกษาเกี่ยวกับหลักสูตร บัณฑิต การประกันคุณภาพ การศึกษาต่อเนื่อง ตัวอย่างงานวิจัย เช่น What makes a quality Ph.D. program in library and information sciences?
• Bibliometrics / Infometrics / Scientometrics เป็นแนววิจัยที่มีพื้นฐานจาก citation analysis เพื่อดูแนวโน้มงานวิจัย เป็นตัวชี้วัดคุณภาพ วัด scientific production, scientific output ตัวอย่างงานวิจัย เช่น Research collaboration between countries, universities and individuals
• Information Management ใช้ในภาคธุรกิจ ได้แก่ aiding business strategy, corporate information resources, information resource management, online information systems, organizational aspects เน้นศึกษาภายในองค์กร
• Information Literacy skill รวมทั้งเรื่อง ความสามารถในการใช้เครื่องมือ (tool literacy), computer competency, digital divide งานวิจัยเรื่องนี้ในประเทศไทยไม่ค่อยก้าวหน้าเท่าไหร่ ส่วนใหญ่มองแต่เรื่องมาตรฐาน ยึดตามมาตรฐานของต่างชาติ ไม่มีการพัฒนา model ในบริบทของเราเอง จับประเด็นวิจัยยาก

ส่วนประเด็นอื่นๆก็มี เช่น บริการสารสนเทศในองค์กรต่างๆ ทรัพยากรสารสนเทศ การจัดเก็บและค้นคืนสารสนเทศ การจัดการองค์การสารสนเทศ ซึ่งปัจจุบัน มุ่งไปศึกษาสารสนเทศอิเล็กทรอนิกส์ และใช้ ICT เป็นเครื่องมือเป็นส่วนใหญ่ รวมทั้งการศึกษา human-computer interaction (HCI) ให้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง (user-centric) รวมทั้ง การจัดการความรู้ (KM) องค์กรแห่งการเรียนรู้ (LO) ห้องสมุดดิจิทัล (DL) ซึ่งเป็นงานวิจัยที่คาบเกี่ยวกันหลายศาสตร์ โครงการวิจัยด้าน digital library มักจะได้ทุนวิจัยจำนวนมาก โดยเฉพาะจาก NSF มีความร่วมมือระหว่าง LIS กับ computer science มานาน แต่ประเทศไทยเรา ต่างคนต่างทำ ประเด็นวิจัยยังค่อนข้างเล็ก ไม่สามารถลงลึกได้

]]>