จุฬาฯ เปิดตัว DSAT ระบบวัดสมรรถนะ AI & Data Science ครั้งแรกในไทย เครื่องมือประเมินทักษะ ต่อยอดการพัฒนากำลังคนดิจิทัล

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยเปิดตัว Data Science & AI Aptitude Test (DSAT) แบบประเมินความถนัดด้านวิทยาการข้อมูลและ AI พร้อมเผยผลวิจัยเกี่ยวกับสมรรถนะของกำลังคนในอุตสาหกรรมดิจิทัลไทย 

โดยเป็นความร่วมมือระหว่างคณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาฯ ศูนย์ทดสอบทางวิชาการแห่งจุฬาฯ และภาคีเครือข่าย ใช้เวลากว่า 1 ปี ในการศึกษาสมรรถนะด้าน Data Science และ AI ของบุคลากรในอุตสาหกรรมดิจิทัลไทย เพื่อทำความเข้าใจระดับความรู้และความเชี่ยวชาญของกำลังคน และนำข้อมูลมาใช้ประกอบการพัฒนาเครื่องมือประเมินทักษะ

วัดทักษะให้เห็นช่องว่าง ก่อนวางแผนพัฒนาคน

ผลสำรวจ Thailand Digital Transformation Survey 2026 – Enterprise AI Focus ชี้ว่า ปัจจุบันองค์กรไทยกว่า 61% มีการนำ AI มาใช้งานแล้ว 

แน่นอนว่าเมื่อ AI เข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการทำงาน ความต้องการทักษะของตลาดแรงงานก็เปลี่ยนตามไปด้วย การประเมินความสามารถของบุคลากร จึงเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญในการค้นหาช่องว่างทางทักษะ เพื่อนำข้อมูลไปใช้วางแผนฝึกอบรมและพัฒนาบุคลากรให้สอดคล้องกับความต้องการในการทำงานได้อย่างเหมาะสม

ตัวอย่างเช่น บุคลากรที่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมอยู่แล้ว อาจต้องต่อยอดด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ ขณะที่บางคนอาจต้องพัฒนาความรู้ด้านสถิติ การจัดการข้อมูล หรือการสร้างแบบจำลองเพิ่มเติม การประเมินจึงช่วยให้องค์กรมองเห็นแนวทางพัฒนารายบุคคลได้ชัดเจนขึ้น แทนการจัดอบรมแบบเดียวกันโดยไม่คำนึงถึงระดับความรู้เดิม

ซึ่ง DSAT สามารถประเมินครอบคลุมทักษะสำคัญ 4 ด้าน ได้แก่

• Data Science Programming : การเขียนโปรแกรมและจัดการข้อมูลด้วยเครื่องมืออย่าง SQL, R และ Python

• Data Exploration and Visualization : การสำรวจ วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลเพื่อให้เห็นประเด็นสำคัญ

• Data Modeling : ความรู้ด้านสถิติ การสร้างแบบจำลองข้อมูล และ Machine Learning

• Business Analytics : การนำข้อมูลมาวิเคราะห์โจทย์ทางธุรกิจและใช้ประกอบการตัดสินใจ

ทักษะเหล่านี้ครอบคลุมทั้งความรู้ทางเทคนิคและความสามารถในการนำข้อมูลไปใช้สร้างประโยชน์ทางธุรกิจ ซึ่งมีความสำคัญต่อการทำงานในเศรษฐกิจดิจิทัล เพราะการนำ AI มาใช้ให้เกิดผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ ต้องอาศัยบุคลากรที่เข้าใจวิธีเลือกใช้เครื่องมือ ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ และนำไปประยุกต์ใช้ให้เหมาะสมกับลักษณะงาน

ซึ่งผลประเมินก็ควรพิจารณาควบคู่กับประสบการณ์ ผลงาน และความสามารถในการนำความรู้ไปใช้กับงานจริง เพราะคะแนนที่ดีเพียงอย่างเดียวอาจยังไม่ฟันธงว่าบุคลากรสามารถนำทักษะไปแก้ปัญหาในการทำงานได้มากน้อยแค่ไหน องค์กรจึงควรนำผลประเมินไปใช้วางแผนฝึกปฏิบัติและติดตามพัฒนาการอย่างต่อเนื่อง

สำหรับการให้บริการ จุฬาฯ ระบุว่า ศูนย์ทดสอบทางวิชาการแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยจะเปิดให้ทดสอบได้ทั้งผ่านระบบคอมพิวเตอร์และระบบออนไลน์ โดยมีกำหนดเริ่มให้บริการเต็มรูปแบบในเดือน ม.ค. 70

การเปิดตัว DSAT จึงเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างมาตรฐานประเมินทักษะด้าน AI และ Data Science ที่สามารถนำไปใช้ได้ทั้งในภาคการศึกษาและภาคธุรกิจ เพื่อให้การพัฒนากำลังคนดิจิทัลมีทิศทางชัดเจนขึ้น 

แต่เครื่องมือนี้จะมีบทบาทมากน้อยแค่ไหน ก็ขึ้นอยู่กับว่าผลการประเมินจะถูกนำไปใช้ต่ออย่างไร ทั้งในการวางแผนพัฒนาทักษะของบุคลากร การออกแบบหลักสูตร และการเตรียมคนให้พร้อมกับการทำงานที่เปลี่ยนไปตามการใช้ AI หากเชื่อมโยงผลประเมินเข้ากับการพัฒนาคนได้จริง ก็จะช่วยให้องค์กรเห็นช่องว่างด้านทักษะได้ชัดเจนขึ้น และวางแผนพัฒนาบุคลากรได้ตรงจุดกว่าเดิม