# data[].attributes.headline
ทั้งของ KMUTT และ PSU มีจุดแข็งต่างกัน สามารถนำมาปรับใช้ได้ทั้งสองแบบค่ะ / จิราภรณ์ มช.

# data[].attributes.subject
ทั้งของ KMUTT และ PSU มีจุดแข็งต่างกัน สามารถนำมาปรับใช้ได้ทั้งสองแบบค่ะ / จิราภรณ์ มช.

# data[].attributes.body
ทั้งของ KMUTT และ PSU มีจุดแข็งต่างกัน สามารถนำมาปรับใช้ได้ทั้งสองแบบ ดังนี้

1. KMUTT มี sub-PLO ทำให้สามารถแตกรายละเอียด PLOs ลงมาที่ sub PLOs ได้ และจะสามารถแตกและ link ไปยัง K A S ได้ละเอียดกว่า ในแต่ละ sub PLOs และจะสามารถแสดงให้เห็นถึง การออกแบบการจัดการเรียนการสอน การออกแบบการประเมินผลลัพธ์การเรียนรู้ ฯลฯ ได้ ละเอียด ชัดเจนมากกว่า ในแต่ละ sub PLOs ค่ะ

2. PSU ไม่มี sub PLOs แต่จะแตก K A S จาก PLOs  ซึ่งจะมองเป็นแบบองค์รวม ทำให้มีความครอบคลุม มอบภาพกว้าง และ PSU เมื่อมีการแตก K A S ออกมา จะไม่มีความซ้ำซ้อนกัน ซึ่งจะแสดงให้เห็นถึง การออกแบบการจัดการเรียนการสอน การออกแบบการประเมินผลลัพธ์การเรียนรู้แบบองค์รวม และไม่มีความซ้ำซ้อนกัน ฯลฯ ได้

# data[].attributes.body
PIM_Kitpatiparn

คิดว่าของ KMUTT มีจุดแข็งคือการสร้างLayerเพิ่มขึ้นในรูปแบบของ SPLO ทำให้การประเมินOutcomeค่อนข้างรอบด้านและครบถ้วน ลดการตกหล่นหรือขาดประเด็นที่ทำให้ตอบPLO หลักไม่ครบ
ของ PSU มีจุดแข็งคือลดโอกาสการทับซ้อนของK S A ในแต่ละ PLO แต่ละอัน ซึ่งอาจมีโอกาสเกิดขึ้นในกรณีที่มี PLO และ SPLOจำนวนมาก และมีบางส่วนที่อาจจะซ้อนทับกันได้

# data[].attributes.headline
สไตล์ KMUTT น่าจะดีส

# data[].attributes.body
สไตล์ KMUTT น่าจะดีสำหรับหลักสูตรที่ซับซ้อน ทำให้นำไปใช้ต่อได้โดยมีโอกาสตกหล่นน้อย สามารถกำหนด K A S ทีหลังได้ สะดวกต่อการกำหนดรายวิชาและลำดับในการสอน แต่เมื่อมีการซ้ำซ้อนของ sub PLO ในมากกว่า 1 PLO ยังไม่รู้ว่าควรจัดการยังไง
สไตล์ PSU ลดขั้นตอนในการทำงาน น่าจะดีสำหรับหลักสูตรระยะสั้น ไม่ซับซ้อน ถ้าเป็นหลักสูตรที่ซับซ้อน K A S ของแต่ละ PLO น่าจะเยอะมาก จนอาจทำให้สับสนในกำหนดรายวิชา

# data[].attributes.body
ทั้งสองสำนักมีจุดแข็งที่แตกต่างกัน
1. สำนัก KMUTT มีจุดเด่นในการนำไปใช้พัฒนาผู้เรียนที่ต้องสร้างสมรรถนะแบบ STEP BY STEP ต้องเริ่มจาก A ไป B ไป C หากข้ามขั้นตอนอาจได้สมรรถนะที่ไม่สมบูรณ์แบบ
2. สำนัก PSU มีจุดเด่นอยู่ที่การมองปลายทางของผลที่ต้องการให้เกิด แล้วระบุ K S A ที่ต้องเติมเข้าไปให้บรรลุผล ซึ่งดูจะมีความยืดหยุ่นและมองแบบองค์รวม

# data[].attributes.body
PSU ไม่ระบุ Sub - Plo ทำให้มีจุดแข็งคือจะได้ไม่ต้องมีการกำหนด Sub ที่ทับซ้อนกับ Plo อื่น ส่วน KMUTT มีจุดแข็งคือ มีรายละเอียดครบองค์ประกอบทำให้สามารถวเิคราะห์ไปยัง CLO ได้ครอบคลุม

# data[].attributes.headline
PSU มีการระบุ KSA ทำให้เห็นภาพรวมของหลักสูตรได้ชัดเจน  KMUTT มีการใช้ sub PLO ทำให้ง่ายต่อการกำหนด CLO (อัจฉรา)

# data[].attributes.subject
PSU มีการระบุ KSA ทำให้เห็นภาพรวมของหลักสูตรได้ชัดเจน  KMUTT มีการใช้ sub PLO ทำให้ง่ายต่อการกำหนด CLO (อัจฉรา)

# data[].attributes.headline
แบบ KMUTT จะมีความละเอียดในการไปทำ CLO ได้ง่ายกว่า ส่วนของ PSU จะสามารถเขียน K S A ได้ง่ายกว่า UP_นราศักดิ์

# data[].attributes.subject
แบบ KMUTT จะมีความละเอียดในการไปทำ CLO ได้ง่ายกว่า ส่วนของ PSU จะสามารถเขียน K S A ได้ง่ายกว่า UP_นราศักดิ์

# data[].attributes.headline
จุดแข็งคือมีขั้นตอนใ

# data[].attributes.body
จุดแข็งคือมีขั้นตอนในการให้ผู้เข้าอบรมได้เรียนรู้เป็นสเต็บขั้นตอน สามารถกลับไปทบทวนทำความเข้าใจเพิ่มเติม และสอบถามข้อสงสัยได้ดีค่ะ
อ.อภิญญา RUTS

# data[].attributes.headline
จุดแข็งสองค่าย 

# data[].attributes.subject
จุดแข็งสองค่าย 

# data[].attributes.body
เห็นว่าของม.อ.มีจุดแข็ง ตรงที่
มี PLOs ในภาพรวม ซึ่งหากเป็นผู้ที่มาอ่านหลักสูตรจะมีความเข้าใจภาพรวมของการเรียนรู้ว่าเรียนไปแล้วได้อะไร และหากเป็นผู้ทำหลักสูตรจะเห็นภาพของผลลัพธ์การเรียนรู้ชัดเจน

และของ KMUTT จะเห็นภาพลึกลงไปว่า ในแต่ละ PLOs หากเป็นนิสิตต้องผ่านอะไรบ้างถึงจะผ่าน PLOs นั้น และมีผลดีกับผู้สอนในการนำไปออกแบบรายวิชา ซึ่งจะนำไปเขียนจุดประสงค์รายวิชาได้ตรงกับ PLOs มากขึ้น
ส่วนตัวตอนนี้ใช้รูปแบบของม.อ.เนื่องจากมหาวิทยาลัยใช้แบบเดียวกัน และเป็นคนจังหวัดสงขลาเหมือนกันค่ะ

# data[].attributes.headline
แบบ PSU มีจุดแข็งในการจำแนก K S A ตั้งแต่แรก  ทำให้เห็นภาพรวมเพื่อง่ายต่อการออกแบบรายวิชา ที่จะส่งผลให้บรรลุ outcome 

# data[].attributes.subject
แบบ PSU มีจุดแข็งในการจำแนก K S A ตั้งแต่แรก  ทำให้เห็นภาพรวมเพื่อง่ายต่อการออกแบบรายวิชา ที่จะส่งผลให้บรรลุ outcome 

# data[].attributes.body
KMUTT การแบ่งเป็น Sub PLO ทำให้การกำหนดโครงสร้างหลักสูตร หรือ CLO ได้ง่ายกว่า ในกรณีของ PSU ทำให้เห็นในภาพรวมของ K S A ของหลักสูตรได้ดีกว่า

# data[].attributes.body
ความเห็นส่วนตัวมองเหมือนการเรียนการสอน หรือการอ่านหนังสือค่ะ เราสามารถเริ่มจากวิธีที่เราคิดว่าเรา get ก่อน ส่วนการลงรูปแบบคงต้องแล้วแต่สภามหาวิทยาลัยแต่ละแห่งค่ะ
แบบของ KMUTT จะมองเห็นเป็นรายละเอียดว่า PLOs ดังกล่าวมีรายละเอียดอะไรบ้าง ซึ่งน่าจะสามารถปรับเป็น CLOs ได้ง่ายขึ้น
แบบของ PSU จะช่วยให้เรามองเห็นกลุ่มของ K, S, A ในแต่ละ PLOs ซึ่ง K, S, A ที่เราจะนำมาใช้นั้น เราจะได้มาจากการวิเคราะห์ Stakeholder needs แล้ว
ความแตกต่างคือความสวยงาม ^^

# data[].attributes.body
ความคิดเห็นของผมคิดว่าแบบ KMUTT มีจุดแข็งในการนำไปใช้ประโยชน์มากกว่า เนื่องจากสามารถอธิบายได้ชัดเจนและเห็นในรายละเอียดของแต่ละองค์ประกอบ ถึงแม้ว่าจะมีขั้นตอนของการทำที่มากขั้นตอนกว่าแต่การอ่านและคีความจากเอกสารสามารถสื่อสารได้อย่างชัดเจน