8 หัวข้อ IS ป.โท ยอดฮิตปี 2027: เทรนด์ใหม่ที่กรรมการกำลังมองหา
สารบัญ (12)
บทความนี้เป็นฉบับอัปเดตต่อจาก 7 หัวข้อ IS ป.โท ยอดฮิตปี 2026 สำหรับผู้ที่กำลังเริ่มหัวข้อในปีการศึกษา 2570 โดยเน้นเทรนด์ที่ เพิ่งเปิดช่องว่างงานวิจัย และยังมีคนทำน้อยพอที่จะไม่ซ้ำใคร
1. AI Agent ในกระบวนการทำงานขององค์กร
ปี 2026 องค์กรไทยเริ่มขยับจากการใช้แชตบอตตอบคำถาม ไปสู่การใช้ AI Agent ที่ทำงานหลายขั้นตอนแทนพนักงานได้จริง ช่องว่างงานวิจัยจึงย้ายจาก “ยอมรับหรือไม่” ไปเป็น “ไว้ใจให้ตัดสินใจแทนได้แค่ไหน”
- ตัวอย่าง: “ปัจจัยที่ส่งผลต่อความไว้วางใจในการมอบหมายงานให้ระบบ AI Agent ตัดสินใจแทน: กรณีศึกษาพนักงานระดับปฏิบัติการในธุรกิจบริการทางการเงิน”
- ทฤษฎีที่ใช้ได้: UTAUT2, Technology Trust, Algorithm Aversion
- จุดแข็ง: ใหม่พอที่จะไม่ซ้ำ แต่มีฐานทฤษฎีเดิมรองรับ
2. ผลกระทบของ AI ต่อทักษะและความมั่นคงในอาชีพ
- ตัวอย่าง: “การรับรู้ความเสี่ยงจากการถูกทดแทนด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ส่งผลต่อความตั้งใจพัฒนาทักษะใหม่ (Reskilling Intention) ของพนักงานวัยกลางคน”
- จุดแข็ง: เก็บข้อมูลได้จากพนักงานทั่วไป ไม่ต้องเข้าถึงองค์กรเฉพาะ
3. การเงินสีเขียวและคาร์บอนเครดิต (Green Finance)
หลังภาคธุรกิจไทยเริ่มรายงานการปล่อยคาร์บอนอย่างจริงจัง หัวข้อสาย ESG จึงเคลื่อนจากภาพรวมไปสู่เรื่องการเงินที่จับต้องได้
- ตัวอย่าง: “ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจลงทุนในกองทุนรวมที่เน้นความยั่งยืนของนักลงทุนรายย่อยชาวไทย”
- จุดแข็ง: กลุ่มตัวอย่างคือนักลงทุนรายย่อยซึ่งเข้าถึงได้ผ่านช่องทางออนไลน์
4. เศรษฐกิจผู้สูงอายุและบริการทางการเงิน
ไทยเข้าสู่สังคมสูงวัยระดับสุดยอดเต็มตัว ทำให้หัวข้อกลุ่มนี้ได้รับการสนับสนุนจากอาจารย์ที่ปรึกษาสูง
- ตัวอย่าง: “ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับบริการธนาคารดิจิทัลของผู้สูงอายุตอนต้นในเขตเมือง: บทบาทของการสนับสนุนจากบุตรหลานในฐานะตัวแปรกำกับ”
- ข้อควรระวัง: กลุ่มตัวอย่างสูงอายุตอบแบบสอบถามออนไลน์ได้ยากกว่าที่คิด ควรวางแผนช่องทางเก็บข้อมูลตั้งแต่ต้น
5. ความปลอดภัยข้อมูลส่วนบุคคลในมุมผู้บริโภค
PDPA บังคับใช้มาหลายปีจนผู้บริโภคเริ่มรับรู้สิทธิของตนเอง งานวิจัยจึงเปลี่ยนจากมุมองค์กรมาเป็นมุมผู้บริโภค
- ตัวอย่าง: “ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้บริการแพลตฟอร์มที่ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้”
- จุดแข็ง: เชื่อมกับทฤษฎี Privacy Calculus ที่มีเครื่องมือวัดมาตรฐานให้ใช้อยู่แล้ว
6. การท่องเที่ยวเชิงประสบการณ์และซอฟต์พาวเวอร์รุ่นใหม่
- ตัวอย่าง: “อิทธิพลของคอนเทนต์อาหารท้องถิ่นบนแพลตฟอร์มวิดีโอสั้นต่อการตัดสินใจเดินทางของนักท่องเที่ยวกลุ่มเจเนอเรชันแซด”
- จุดแข็ง: เก็บข้อมูลออนไลน์ได้ง่ายและมีเคสให้เปรียบเทียบมาก
7. สุขภาพจิตในที่ทำงาน (Workplace Wellbeing)
- ตัวอย่าง: “ภาวะหมดไฟในการทำงานที่ส่งผลต่อความตั้งใจลาออกของบุคลากรสายสุขภาพ: บทบาทของการสนับสนุนจากองค์กร”
- จุดแข็ง: มีมาตรวัดมาตรฐานอย่าง MBI และ UWES ให้ใช้ ลดเวลาสร้างเครื่องมือ
8. ธุรกิจ SME กับการปรับตัวสู่ระบบอัตโนมัติ
- ตัวอย่าง: “ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในกระบวนการทำงานของผู้ประกอบการ SME ไทย”
- ข้อควรระวัง: กลุ่มตัวอย่างเป็นเจ้าของกิจการซึ่งเป็นกลุ่มที่เข้าถึงยากที่สุดกลุ่มหนึ่ง ต้องวางแผนการเข้าถึงให้ชัดก่อนเสนอหัวข้อ
เช็กลิสต์ก่อนตัดสินใจเลือกหัวข้อ
ตอบ 5 ข้อนี้ให้ได้ก่อนไปเสนออาจารย์:
- ตัวแปรชัดหรือยัง? — ระบุตัวแปรต้นและตัวแปรตามได้เป็นข้อ ๆ ไหม (ถ้ายังไม่ชัด อ่าน วิธีสร้างกรอบแนวคิดการวิจัย)
- มีทฤษฎีรองรับไหม? — หาทฤษฎีหลักได้อย่างน้อย 1 ตัว
- มีงานวิจัยที่เกี่ยวข้องพอไหม? — ควรหาได้อย่างน้อย 10–15 ชิ้นในช่วง 5 ปีล่าสุด
- ต้องใช้กลุ่มตัวอย่างกี่คน? — คำนวณล่วงหน้าด้วย เครื่องมือคำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่าง
- จะเข้าถึงคนกลุ่มนั้นทางไหน? — ข้อนี้สำคัญที่สุดและมักถูกข้าม
ข้อที่ 5 คือจุดที่คนติดมากที่สุด
หัวข้อที่น่าสนใจแต่เก็บข้อมูลไม่ได้ คือสาเหตุอันดับต้น ๆ ที่ทำให้ต้องเปลี่ยนหัวข้อกลางคัน โดยเฉพาะหัวข้อที่กลุ่มตัวอย่างเป็นวิชาชีพเฉพาะ ผู้บริหาร หรือผู้สูงอายุ
เทคนิคประเมินความเสี่ยงอย่างเร็ว:
| ลักษณะกลุ่มตัวอย่าง | ความยากในการเก็บข้อมูล |
|---|---|
| นักศึกษา / ประชาชนทั่วไป | ง่าย |
| พนักงานบริษัทเอกชนทั่วไป | ปานกลาง |
| วิชาชีพเฉพาะ (แพทย์ พยาบาล ครู) | ยาก ต้องขออนุญาตหน่วยงาน |
| ผู้บริหารระดับสูง / เจ้าของกิจการ | ยากมาก ควรพิจารณาวิธีวิจัยเชิงคุณภาพแทน |
| ผู้สูงอายุ | ยาก ต้องเก็บแบบพบหน้า |
ถ้าหัวข้อที่ชอบตกอยู่ในกลุ่มสองแถวล่าง ให้เตรียมแผนสำรองไว้ตั้งแต่ตอนเสนอโครงร่าง หรืออ่าน วิธีหาผู้ตอบแบบสอบถามสำหรับงาน IS ประกอบ
สรุป
- เทรนด์ปี 2027 เคลื่อนจาก “ยอมรับเทคโนโลยีหรือไม่” ไปเป็น “ไว้ใจให้ทำแทนได้แค่ไหน”
- หัวข้อใหม่ควรวางบนทฤษฎีเดิมที่มั่นคง เพื่อลดความเสี่ยงเรื่องงานวิจัยอ้างอิงไม่พอ
- ประเมินความเป็นไปได้ในการเก็บข้อมูล ก่อน ตกหลุมรักหัวข้อ
อ้างอิง
- Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
- Dietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err. Journal of Experimental Psychology: General, 144(1), 114–126. https://doi.org/10.1037/xge0000033
- Dinev, T., & Hart, P. (2006). An extended privacy calculus model for e-commerce transactions. Information Systems Research, 17(1), 61–80. https://doi.org/10.1287/isre.1060.0080
📚 บทความที่เกี่ยวข้อง
สนใจบริการหาผู้ตอบแบบสอบถาม?
เราช่วยให้งานวิจัยของคุณเสร็จทันเวลา ด้วยกลุ่มตัวอย่างที่แม่นยำและรวดเร็ว