การตีพิมพ์ระดับนานาชาติ

สรุปสาระสำคัญจากการประชุม โครงการยกระดับผลงานวิจัย ผลงานวิชาการสู่สากล กิจกรรมที่ 1.2 พัฒนาศักยภาพอาจารย์ในการเผยแพร่ผลงานวิชาการในระดับนานาชาติ วันที่ 12 พฤศจิกายน 2568 วิทยาลัยพยาบาลบรมราชชนนี พุทธชินราช

หัวข้อ: Writing International Publications: Elevating Thai Nursing Research for Global Impact

วิทยากร: ผศ.ดร.ทิพยร์ตัน์ อุดเมืองเพีย วิทยาลัยพยาบาลบรมราชชนนี ขอนแก่น

1. ความสำคัญของการตีพิมพ์ระดับนานาชาติ “ทำไมเราควรตีพิมพ์ในวารสารนานาชาติ?” เพราะ “การตีพิมพ์คือเสียงสะท้อนขององค์ความรู้” ผลงานวิจัยของอาจารย์ทุกคน คือ พลังสำคัญในการพัฒนาองค์ความรู้ทางการพยาบาล ที่ไม่เพียงสร้างประโยชน์ต่อผู้ป่วยหรือผู้รับบริการทั้งในโรงพยาบาลและในชุมชน แต่ยังแสดงให้เห็นศักยภาพของสถาบันเราในการพัฒนาองคความรู้ไปทั่วโลก ซึ่งในระบบการประเมินของ วช. (NRCT) กำหนดให้บทความนานาชาติ 1 เรื่อง มีค่าน้ำหนักเทียบเท่ากับ 3 เรื่องในประเทศ การตีพิมพ์นานาชาติแสดงให้เห็นถึง “คุณค่าเชิงผลลัพธ์” ทั้งด้านการอ้างอิง (Citation), การยอมรับในวงวิชาการ, และชื่อเสียงของสถาบัน อย่ากลัวคำว่า “Reject” เพราะ “Reject คือ บันไดขั้นแรกของการยอมรับ” จากสถิติพบว่าในวารสารชั้นนำระดับนานาชาติ มีอัตราการตอบรับเฉลี่ยเพียง 10% แปลว่า นักวิจัยทั่วโลกอีก 90% ต่างเคยถูกปฏิเสธเหมือนกัน และในการตีพิมพ์ครั้งแรกมีโอกาสที่นักวิจัยจะได้รับการตอบรับในวารสารแรกเพียง 3% เท่านั้น เพราะฉะนั้นขอให้คิดว่าการแก้ไขตามคำแนะนำของผู้ทรงคุณวุฒิ ถือเป็นการพัฒนางานของเราให้แข็งแรงขึ้น และเข้าใกล้มาตรฐานสากลมากขึ้น การเผยแพร่ในวารสาร Q1–Q4 ช่วยสะท้อนคุณภาพ และเพิ่มการอ้างอิง (citation) นักวิจัยได้อย่างดีเยี่ยม จากการเปรียบเทียบจุดแข็งและข้อจำกัดของวารสารไทย (TCI) กับวารสารนานาชาติ (Q1–Q4) พบว่า วารสารไทย (TCI – Thai Journal Citation Index) มีจุดแข็ง คือ เป็นฐานข้อมูลที่มีความเข้มแข็งในประเทศ สนับสนุนการตีพิมพ์และเผยแพร่ผลงานวิจัยของนักวิชาการไทย ช่วยให้ผลงานเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญและผู้ใช้ในบริบทท้องถิ่นได้ดี แต่ยังมีข้อจำกัด คือ ขอบเขตการเข้าถึงยังจำกัดในระดับนานาชาติ ขาดการอ้างอิงจากต่างประเทศ และมีวารสารเพียงบางส่วนที่อยู่ในฐาน Scopus / Web of Science ดังนั้น วารสาร TCI เหมาะกับการสร้างฐานความรู้ภายในประเทศแต่ยังต้องพัฒนา “มาตรฐานการตีพิมพ์สากล” เพื่อเพิ่มการมองเห็นในเวทีโลก ในขณะที่วารสารนานาชาติ (Q1–Q4 Journals) มีจุดแข็ง คือ มี Impact Factor สูง และได้รับการอ้างอิงในวงกว้าง ผ่านการประเมินคุณภาพจากฐานข้อมูลระดับโลก (Scopus, Web of Science) มีระบบ Peer Review ที่เข้มงวด ส่งเสริมความน่าเชื่อถือและมาตรฐานการวิจัย เพิ่ม “Visibility” ของสถาบันและนักวิจัยไทยในเวทีนานาชาติ แต่มีข้อควรระวัง คือ มีอัตราการตอบรับต่ำ (Acceptance rate ~10%) มีค่าใช้จ่ายในการตีพิมพ์ (APC) สำหรับ Open Access journals อย่างไรก็ตามถึงแม้การตีพิมพ์ในวารสาร Q1–Q4 เป็นเวทีที่ท้าทายแต่ทรงคุณค่าเพราะจะช่วยยกระดับผลงานและชื่อเสียงของสถาบันในระดับสากลได้

ระดับวารสารนานาชาติ (Q1–Q4 Journal Tiers) การเลือกวารสารให้เหมาะสมกับระดับคุณภาพของงานวิจัยเป็น “กลยุทธ์สำคัญ” ในการเพิ่มโอกาสตีพิมพ์และยกระดับการมองเห็นของผลงานพยาบาลไทยในเวทีโลก Q3–Q4 Journals – Starter Level เป็นจุดเริ่มต้นในการก้าวเข้าสู่เวทีนานาชาติ จัดเป็นเป็นวารสารระดับพื้นฐาน (Foundational opportunities) เหมาะสำหรับนักวิจัยมือใหม่ หรือผลงานที่อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา ช่วยเปิดโอกาสให้ทำความเข้าใจระบบการประเมิน การแก้ไขบทความ และกระบวนการ peer review Q2 Journals – Mid-tier Level เป็นวารสารระดับกลางที่เน้นคุณภาพและการยอมรับในวงการ ให้ความสำคัญกับความเข้มแข็งของระเบียบวิธีวิจัย และการนำเสนอที่ชัดเจน มีการอ้างอิงมากกว่า และอยู่ในเครือข่ายนานาชาติ Q1 Journals – Aspirational Level เป็นวารสารระดับสูงสุด เป็นเป้าหมายแห่งความภาคภูมิใจของงานวิจัยคุณภาพสูง เน้นความใหม่ขององค์ความรู้ และผลกระทบต่อระบบสุขภาพโลก (Global impact) มีอัตราการตอบรับต่ำ แต่เพิ่มศักดิ์ศรีของผลงานและสถาบันอย่างมาก

2. กลยุทธิ์ในการเลือกชื่อเรื่องและการเลือกวารสาร (Tips for Topic & Journal Selection) 1. Align Passion – เลือกหัวข้อที่ตรงกับความสนใจและแรงบันดาลใจ หัวข้อวิจัยที่ผู้วิจัย “มีใจรัก” และ “อยากรู้จริง” จะนำไปสู่การทำงานอย่างต่อเนื่อง มีแรงจูงใจ และสามารถอธิบายคุณค่าของงานได้ชัดเจนงานวิจัยเหล่านี้จะสะท้อนถึงความลึกซึ้งและมีแนวโน้มได้รับการตีพิมพ์สูง 2. Target Audience – ศึกษากลุ่มผู้อ่านของวารสาร ซึ่งทุกวารสารมี “กลุ่มเป้าหมาย” ที่ชัดเจน เช่น นักวิจัยด้านการพยาบาลสาธารณสุข หรือผู้บริหารการพยาบาล ดังนั้นควรเลือกวารสารที่สอดคล้องกับเนื้อหาของงาน เพื่อเพิ่มโอกาสได้รับความสนใจจากบรรณาธิการและผู้ประเมิน ดังนั้นอาจารย์ต้องวิเคราะห์ Aim & Scope ของวารสารก่อนส่งบทความ 3. Identify Gaps – ค้นหาช่องว่างขององค์ความรู้ จุดเริ่มต้นของงานวิจัยที่ดี คือ “คำถามที่ยังไม่มีใครตอบ” การวิเคราะห์ Literature Gap ช่วยให้หัวข้อมีความใหม่ และตอบโจทย์สังคมได้ตรงจุด ซึ่งอาจารย์สามารถใช้ AI เช่น Elicit, Scispace, หรือ ChatGPT เพื่อสกัดช่องว่างความรู้จากวรรณกรรม และตรวจสอบว่าหัวข้อมีศักยภาพต่อยอดเป็นนานาชาติหรือไม่ 4. Open Access – เลือกวารสารที่เปิดโอกาสให้ผลงานเข้าถึงได้กว้าง เนื่องจากวารสารแบบ Open Access จะช่วยเพิ่มการมองเห็น (Visibility) และจำนวนการอ้างอิง (Citations) ได้ถึง 50% ช่วยให้ผลงานวิจัยของอาจารย์พยาบาลเข้าถึงนักวิจัย นักศึกษา และหน่วยบริการทั่วโลกได้ง่ายขึ้น ดังนั้น ควรจัดงบประมาณสนับสนุนค่าธรรมเนียม Open Access (APC) สำหรับบทความคุณภาพดีและเลือกวารสารในระบบ Scopus / DOAJ ที่มีมาตรฐานจริยธรรมการตีพิมพ์ชัดเจน

3. ปัจจัยแห่งความสำเร็จในการตีพิมพ์ 1. Structured Training การมีระบบฝึกอบรมการทำวิจัยและเขียนบทความที่สามารถนำสู่การปฏิบัติได้ เข้าใจการตีพิมพ์ตั้งแต่การตั้งคำถามวิจัย (Research Question) ไปจนถึงการส่งบทความ (Submission) และตอบกลับผู้ทรงคุณวุฒิ (Reviewer Response)มีระบบกลไกในการพัฒนาศักยภาพอาจารย์ที่ชัดเจน อาจเป็นการฝึกอบรมภายในสถาบันเองหรือนอกสถาบันก็ได้ หรือจะเป็นการค้นคว้าหาความรู้ด้วยตนเองเพื่อพัฒนาศักยภาพการเป็นนักวิจัย 2. Mentorship Models การมีที่ปรึกษาที่จะสามารถร่วมเดินทางด้านวิชาการ เช่น อาจารย์รุ่นน้องทำงานร่วมกับอาจารย์รุ่นพี่ที่มีประสบการณ์ การทำงานวิจัยร่วมกับผู้ที่มี passion เดียวกัน สร้างเครือข่ายความร่วมมือระหว่างสถาบัน ก็จะมีโอกาสที่จะช่วยให้งานวิจัยประสบผลสำเร็จได้ ดังนั้น การมี Mentor ที่มีประสบการณ์ตีพิมพ์ต่างประเทศ ช่วยชี้ทางลัด สะท้อนข้อบกพร่อง และให้แนวทางแก้ไขตรงจุด 3. Publication Training การเข้าใจโครงสร้างและกระบวนการส่งบทความในฐาน Scopus โดยการฝึกเขียนบทความในรูปแบบ IMRAD (Introduction–Method–Result–Discussion) และจดหมายปะหน้า (Cover Letter) อย่างมืออาชีพทำให้บทความ “เข้าใจง่าย” และ มีโอกาสได้รับการตีพิมพ์เพิ่มมากขึ้น 4. Rigorous Methods เป็นการใช้มาตรฐานรายงาน ซึ่งปัจจุบันมี EQUATOR Network ที่ช่วยส่งเสริมการ ใช้แนวทางรายงาน (reporting guidelines) ที่ชัดเจนสำหรับทุกชนิดของงานวิจัยด้านสุขภาพ https://www.equatornetwork.org/ เพื่อยกระดับคุณภาพและความโปร่งใสของงานวิจัยพยาบาลให้ได้มาตรฐานสากล ก่อนส่งตีพิมพ์ในวารสารนานาชาติ เช่น - CONSORT เหมาะสมหรับงานวิจัยเชิงทดลอง (Randomized Controlled Trials – RCTs) - PRISMA เหมาะสำหรับงานทบทวนวรรณกรรมเชิงระบบและ Meta-Analyses - STROBE เหมาะสำหรับงานวิจัยเชิงสังเกต เช่น Cross-sectional, Cohort, Case-control - SRQR เหมาะสำหรับงานวิจัยเชิงคุณภาพ นอกจากนี้ การกำหนด Ethical AI Use Policy ในการเขียนบทความ จะยกระดับภาพลักษณ์ของสถาบันให้ทันสมัยและมีความรับผิดชอบทางวิชาการ

4. ขั้นตอนสู่การตีพิมพ์ (Step-by-Step to Publication Success) สัปดาห์ 1 Identify research question + Complete literature review เป็นขั้นตอนของการกำหนดคำถามวิจัยและทบทวนวรรณกรรม มีคำถามวิจัยที่ชัดเจนและทดสอบความคุ้มค่าเชิงผลกระทบ ระบุ gap ที่ชัดเจนและสอดคล้องกับคำถามวิจัย ขั้นตอนนี้สามารถใช้ AI เช่น Elicit หรือ Perplexity เพื่อค้นช่องว่างงานวิจัย (Research Gap) สัปดาห์ที่ 2–3 Draft manuscript outline วางโครง “โครงร่างต้นฉบับ” (IMRAD) พร้อมตารางแผนการวิเคราะห์/ตารางผลลัพธ์ที่คาดหวัง สัปดาห์ที่ 4 Submit to targeted journal เลือกวารสาร เปรียบเทียบ aim & scope จัดเตรียมไฟล์ต้นฉบับ และ cover letter เอกสารกำกับจริยธรรม พร้อมทั้งแนบรูป/ตารางครบ แล้วส่งเข้าระบบวารสารที่เหมาะสม เดือนที่ 4–6 Engage in peer review เป็นการตอบรับข้อคิดเห็นของผู้ทรงคุณวุฒิ จัดทำ “Response to Reviewer” เชิงระบบ และแก้ไขต้นฉบับตามหลักฐาน ทำตารางแก้ไขตามข้อเสนอแนะ จัดส่งเวอร์ชันที่ปรับแก้ และจดหมายตอบกลับ

5. ปัญญาประดิษฐ์กับการพัฒนาผลงานวิชาการ ปัจจุบันแนวโน้ม “AI in Research & Digital Health” AI สามารถลดภาระงานเอกสาร ช่วยในการค้นคว้ารวดเร็ว และช่วยวิเคราะห์ข้อมูลวิจัย ตัวอย่างจากต่างประเทศแสดงให้เห็นว่า AI ช่วยลด waiting time, medication error และ infection rate ได้กว่า 60% จาก 5 ระยะของการพัฒนาและขยายการใช้ AI ในองค์กร พบว่า 20251117164111.png AI Transformation Journey” คือกระบวนการต่อเนื่องจากการเริ่มต้นเรียนรู้ → ทดลอง → กำหนดมาตรฐาน → ปรับปรุง → และขยายผล เพื่อให้องค์กรเติบโตบนฐานข้อมูล นวัตกรรม และจริยธรรม GPQA (General Problem Question Answering) ใช้เป็นดัชนีวัด “ความสามารถในการคิดและตอบคำถามเชิงเหตุผล” ของโมเดล AI แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ (เช่น 50%, 70%) และแปลงเทียบค่า IQ ของมนุษย์ (โดยอ้างอิงจาก LifeArchitect.ai) เส้นพัฒนาการแสดงให้เห็นว่า LLM มีความฉลาดเทียบเท่าหรือสูงกว่าค่าเฉลี่ยของมนุษย์ในหลายระดับ Trend ชี้ให้เห็นว่า AI กำลังก้าวจากระดับผู้ช่วยเชิงข้อมูลสู่ผู้เชี่ยวชาญด้านเหตุผลและวิเคราะห์เชิงลึก มีความสามารถของรุ่นใหม่ (Claude 3.5, o3) เทียบได้กับนักวิจัยระดับ PhD หรือสูงกว่า เหมาะสำหรับการประยุกต์ใช้ในงาน วิเคราะห์เชิงซับซ้อน เช่น งานวิจัย วิชาการ การแพทย์ และนโยบาย ภายในปี 2025 โมเดล AI ระดับสูงอย่าง GPT-4o และ Claude 3.5 มีศักยภาพเทียบเท่าหรือเหนือกว่ามนุษย์ระดับดุษฎีบัณฑิต ซึ่งเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการใช้ AI เป็น “ผู้ร่วมวิจัย (AI Co-Researcher)” ในวงการวิชาการและสาธารณสุข ยกตัวอย่าง ผลการวิจัยเปรียบเทียบระหว่าง Chatbot (เช่น ChatGPT) กับ แพทย์ (Doctor) โดยประเมินจาก คุณภาพคำตอบ (Quality Ratings) และ ระดับความเห็นอกเห็นใจ (Empathy Ratings) อ้างอิงจากการศึกษาของ มหาวิทยาลัย Johns Hopkins, UC San Diego และ Harvard Medical School ตีพิมพ์ในวารสาร JAMA Internal Medicine (PubMed ID: 37115527) ในการประเมิน

  1. ด้าน “คุณภาพคำตอบ” (Quality Ratings) งานวิจัยให้แพทย์และ ChatGPT ตอบคำถามสุขภาพจากผู้ป่วยในโลกจริง ผลพบว่า ChatGPT ได้คะแนน “Good–Very Good” สูงกว่าแพทย์ 3.6 เท่า หมายถึง ChatGPT ให้คำตอบที่ มีโครงสร้าง เข้าใจง่าย และให้ข้อมูลครบถ้วนกว่าแพทย์โดยเฉลี่ยส่วนแพทย์มักให้คำตอบสั้น กระชับ แต่ขาดรายละเอียดและบริบท

  2. ด้าน “ความเห็นอกเห็นใจ” (Empathy Ratings) ประเมินระดับของ ความเอาใจใส่ ความเข้าใจทางอารมณ์ และน้ำเสียงตอบกลับ ผลพบว่า ChatGPT มีคะแนนด้านความเห็นอกเห็นใจ (Empathy) สูงกว่าแพทย์ถึง 9.8 เท่า คำตอบของ ChatGPT มีภาษาที่อ่อนโยน แสดงความเข้าใจและสนับสนุนผู้ป่วยได้ดีกว่า แพทย์มักใช้ภาษาทางเทคนิคและสั้น ทำให้ผู้ป่วยรู้สึกห่างเหิน

จะเห็นได้ว่า ChatGPT สามารถให้คำตอบด้านสุขภาพที่มี ทั้งคุณภาพและความเห็นอกเห็นใจ สูงกว่าแพทย์ในหลายกรณีสะท้อนศักยภาพของ AI ในการสื่อสารเชิงอารมณ์และสร้างสัมพันธภาพเชิงบวกกับผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม การใช้งานต้องมี การตรวจสอบความถูกต้องทางวิชาการและจริยธรรม แนะนำให้ใช้ ChatGPT เป็น “ผู้ช่วยแพทย์หรือพยาบาล” (AI Co-Assistant) เพื่อเสริมทักษะการสื่อสารกับผู้ป่วย ไม่ใช่แทนที่มนุษย์

6. AI ที่จำเป็นสำหรับอาจารย์พยาบาลและงานวิจัย

Google NotebookLM ใช้สรุป จัดระเบียบ และค้นหาข้อมูลจากไฟล์ PDF, Word, PowerPoint, หรือ Docs, ช่วยสกัดประเด็นสำคัญจากเอกสารจำนวนมากได้รวดเร็ว

Elicit, Scispace, Perplexity, Anara, Claude.ai ใช้ค้นคว้า วิเคราะห์ และตีความวรรณกรรม (Literature Review AI), ช่วยสรุปช่องว่างการวิจัย (Research Gap) และตั้งคำถามวิจัยได้แม่นยำ

AI สำหรับการเขียนและตรวจสอบต้นฉบับ (Writing AI) ChatGPT, Grammarly, QuillBot, Paperpal, GPTZero ช่วยตรวจภาษาวิชาการ ความถูกต้อง และป้องกัน plagiarism, Opal (Google) ใช้ประเมินคุณภาพต้นฉบับและข้อเสนอโครงการวิจัย

AI สำหรับค้นหาวารสารและการอ้างอิง ใช้ Elsevier Journal Finder, Scimago, JANE, Google Scholar เพื่อเลือกวารสารเหมาะสม

สิ่งที่ได้เรียนรู้จากวิทยากร 1. การตีพิมพ์ผลงานวิจัยนานาชาติไม่ใช่เพียงการเขียนบทความ แต่คือกระบวนการพัฒนางานวิชาการอย่างมีระบบ ตั้งแต่การตั้งคำถามวิจัยที่มีคุณค่า การเขียนตามโครงสร้าง IMRAD จนถึงการเลือกวารสารที่เหมาะสมและตอบสนองต่อผู้ประเมินอย่างมืออาชีพ 2. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอาจารย์พยาบาล ทั้งในการค้นคว้าวรรณกรรม วิเคราะห์ข้อมูล เขียนต้นฉบับ ตรวจภาษา และจัดการอ้างอิง ทำให้ประหยัดเวลาและเพิ่มโอกาสการได้รับการตีพิมพ์ในวารสารระดับสากล แต่การใช้ AI ต้องอยู่บนพื้นฐานของ จริยธรรม ความโปร่งใส และความซื่อสัตย์ทางวิชาการ โดยต้องเปิดเผยการใช้เครื่องมืออย่างเหมาะสม 3. องค์กรมีโอกาสในการส่งเสริมการสร้างระบบสนับสนุน “AI for Research & Publication” เพื่อยกระดับคุณภาพผลงานทางวิชาการสู่ระดับนานาชาติอย่างยั่งยืน