1145 204 · สัปดาห์ที่ 1 โครงงานสำหรับนักศึกษาปีสอง (Sophomore Project) · DSSI 68
สไลด์ 01 / 08
SLIDE INDEX เลือกสไลด์ที่ต้องการนำเสนอ หรือใช้ปุ่มลูกศรซ้าย–ขวาบนคีย์บอร์ด
WEEK 01 · ORIENTATION Orientation & Team Formation · หลักสูตร วท.บ. วิทยาการข้อมูลและนวัตกรรมซอฟต์แวร์ (ปรับปรุง พ.ศ. 2568)

โครงงานสำหรับนักศึกษาปีสอง
(Sophomore Project)

ก้าวสู่การพัฒนาซอฟต์แวร์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบทีมด้วยกรอบการทำงาน Agile จากโจทย์ปัญหาจริงในภาคธุรกิจและอุตสาหกรรม

รหัสและหน่วยกิต 3(0-6-3) 1145 204 · ปฏิบัติ 6 ชม./สัปดาห์ ศึกษาด้วยตนเอง 3 ชม./สัปดาห์
ระดับพัฒนาการ (OBE) Practiced (P) ตอบสนองผลลัพธ์การเรียนรู้ชั้นปีที่ 2 (YLO2)
รูปแบบและขนาดทีม 1–3 คน เลือกทำโครงงานเดี่ยวหรือทีม 2–3 คน ภายใน 15 สัปดาห์
สัดส่วนการประเมิน 50% + 50% อาจารย์ที่ปรึกษา 50% และคณะกรรมการสอบ 50%

ขอบเขตคำอธิบายรายวิชา (Course Description)

เฟรมเวิร์คอาไจล์ (Agile Framework) เครื่องมือที่ใช้ในการทำงานร่วมกัน (Collaborative Tools) การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบทีม การวางแผนโครงการ การจัดการความเสี่ยงของโครงการ การนำเสนอด้วยวาจา และการฝึกปฏิบัติในหัวข้อที่เกี่ยวข้อง (ไม่มีรายวิชาบังคับก่อน)

อาจารย์ผู้รับผิดชอบ

อาจารย์ผู้สอนประจำรายวิชา

01
อาจารย์ ดร.วิชิต สมบัติ
Orientation, Agile Framework & Architecture
02
ผศ.วาสนา เหง้าเกษ
Team Formation, Collaborative Tools & Lab Coaching
LEARNING OUTCOMES เป้าหมายการเรียนรู้สัปดาห์ที่ 1 (LLO), CLO1 และแผนที่ตลอด 15 สัปดาห์

จากเป้าหมายสัปดาห์แรก (LLO & CLO1) สู่ชิ้นงานจริงใน 15 สัปดาห์

ความเข้าใจในเป้าหมาย YLO2 และการจัดตั้งทีมพร้อมอาจารย์ที่ปรึกษาตั้งแต่สัปดาห์ที่ 1 คือรากฐานของผลลัพธ์ระดับหลักสูตร (PLOs)

LLO สัปดาห์ที่ 1 (Lesson Learning Outcome)

สิ่งที่นักศึกษาต้องทำได้หลังจบสัปดาห์นี้

เข้าใจเป้าหมายรายวิชา YLO2 และสามารถจัดตั้งทีม (1–3 คน) พร้อมแต่งตั้งอาจารย์ที่ปรึกษาประจำทีมได้ รวมถึงเข้าใจกรอบการส่งใบงานรวมสัปดาห์ที่ 1–3 (Project Inception Package)

CLO1 (Course Learning Outcome 1)

สมรรถนะหลักที่ต่อยอดจากสัปดาห์ที่ 1

วางแผนโครงงาน จัดตั้งและทำงานร่วมกันเป็นทีม ประยุกต์ใช้กรอบการทำงาน Agile และเครื่องมือร่วมสมัย (เช่น GitHub Projects, Git Branching) เพื่อบริหารงานพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบตั้งแต่ต้นจนจบ

คลิกเลือกช่วงสัปดาห์เพื่อสำรวจกิจกรรม LLO, CLO และชิ้นงานส่งมอบตาม มคอ.3:

TEAM & ADVISOR เกณฑ์การจัดตั้งทีม 1–3 คน · ขั้นตอนเลือกอาจารย์ที่ปรึกษา (มคอ.2 ข้อ 5.1–5.2)

จัดตั้งทีม 1–3 คน เลือกหัวข้อ และแต่งตั้งอาจารย์ที่ปรึกษา

กำหนดขนาดขอบเขตโครงงานให้สอดคล้องกับกำลังคนภายใน 15 สัปดาห์ พร้อมบันทึกข้อตกลงบทบาทหน้าที่ตั้งแต่สัปดาห์แรก

ทดลองจำลองโครงสร้างทีมของคุณ (1–3 คน)

เลือกรูปแบบทีมเพื่อดูการแบ่งบทบาทแนะนำและขอบเขตที่เหมาะสม

ขั้นตอนการเลือกอาจารย์ที่ปรึกษาและสอบหัวข้อ

01
เลือกอาจารย์และหัวข้อที่สนใจ: หัวข้อต้องบูรณาการด้านวิทยาการข้อมูลหรือนวัตกรรมซอฟต์แวร์ (ข้อ 5.1)
02
ขอใบตอบรับอาจารย์ที่ปรึกษา: แนบรายชื่อสมาชิก รหัสนักศึกษา บทบาท และหลักฐานการตอบรับ (ส่งภายในสัปดาห์ที่ 1–3)
03
สอบหัวข้อโครงงาน: คณะกรรมการพิจารณาความเหมาะสม ความพร้อม และขอบเขตของโครงงาน (ข้อ 5.2)
เกณฑ์ประเมินด้านที่ 1 (งานสัปดาห์ที่ 1 · เต็ม 25 คะแนน) ช่วงคะแนน รายละเอียดคุณภาพชิ้นงาน
ดีเยี่ยม 22–25 สมาชิก 1–3 คนตรงเงื่อนไข แบ่งบทบาทชัดเจน (หรือขอบเขตงานเดี่ยวสมบูรณ์) ใบตอบรับอาจารย์ที่ปรึกษาครบถ้วน พร้อมดำเนินงาน
ดี 18–21 มีสมาชิก 1–3 คนและอาจารย์ที่ปรึกษา ระบุบทบาทชัดเจน แต่รายละเอียดบางส่วนยังไม่ครบถ้วน
พอใช้ 14–17 มีอาจารย์ที่ปรึกษาแล้ว แต่การแบ่งบทบาทในทีมยังไม่ชัดเจน (หรืองานเดี่ยวขาดขอบเขต) หรือส่งเอกสารล่าช้า
ปรับปรุง 0–13 เอกสารการจัดตั้งทีม/โครงงานเดี่ยวไม่สมบูรณ์ หรือไม่มีอาจารย์ที่ปรึกษารับรองตามกำหนด
AGILE FRAMEWORK Scrum · Kanban · Scrumban · หลักการเชิงประจักษ์และการควบคุมงาน

Scrum vs. Kanban: เลือกจังหวะการทำงานที่เหมาะกับทีม 1–3 คน

Scrum ขับเคลื่อนด้วยรอบ Sprint และบทบาทชัดเจน ส่วน Kanban ขับเคลื่อนด้วยการไหลต่อเนื่องและจำกัดงานค้าง (WIP Limit)

สถานะ WIP Limit ช่อง In Progress: กำลังทำงาน 1 / สูงสุด 2 งาน — การไหลของงานปกติ
แนวทาง Scrumban สำหรับรายวิชา 1145 204: วางแผนเป็น Sprint (Sprint 1–2) แต่บริหารงานรายวันบน Kanban Board (GitHub Projects)
INCEPTION PACKAGE ใบงานรวมสัปดาห์ที่ 1–3 · GitHub Projects, Issues & User Story Backlog

ชุดส่งงานสัปดาห์ที่ 1–3 และเครื่องมือทำงานร่วมกันบน GitHub

นักศึกษาต้องจัดทำ Project Inception Package 3 ส่วน ควบคู่กับการตั้งค่า GitHub Repository และ User Story Backlog

ส่วนที่ 1 · สัปดาห์ 1

จัดตั้งทีมและที่ปรึกษา

รายชื่อสมาชิก 1–3 คน รหัสนักศึกษา แบ่งบทบาทหน้าที่ (หรือขอบเขตงานเดี่ยว) พร้อมหลักฐานตอบรับอาจารย์ที่ปรึกษา

ส่วนที่ 2 · สัปดาห์ 2

ข้อเสนอโครงงาน (Charter)

ชื่อโครงงานไทย/อังกฤษ, Problem Statement, วัตถุประสงค์และขอบเขตที่ทำได้จริงใน 15 สัปดาห์ และกลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย

ส่วนที่ 3 · สัปดาห์ 3

SRS, Backlog & Risk

Functional / Non-functional Req., User Story Backlog + Story Points และแผนบริหารความเสี่ยงเบื้องต้นรวมถึง PDPA

ทดลองเขียน User Story ตามมาตรฐาน Agile

โครงสร้างมาตรฐาน GitHub Workflow

01
GitHub Repository: ตั้งค่า Branch main (เสถียร), develop และ feature/*
02
Issues & Milestones: แปลง User Story เป็น Issue และผูกกับ Sprint Milestones
03
GitHub Projects: ใช้ Kanban Board ติดตามสถานะและทำ Pull Request Review ก่อน Merge
CASE STUDY · GROCERY POS โครงงานตัวอย่างระดับปี 2: ระบบขายหน้าร้านและจัดการคลังสินค้าร้านค้าปลีก (Grocery POS Platform)

แนะนำโครงงานตัวอย่าง: ระบบ Grocery POS Platform

โจทย์จำลองที่เชื่อมโยงการพัฒนาซอฟต์แวร์ (หน้าร้าน + ฐานข้อมูล 3NF) เข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลสต็อกและจริยธรรมข้อมูล

จำลองหน้าจอแคชเชียร์และการตัดสต็อกอัตโนมัติ

คลิกเลือกสินค้าเพื่อเพิ่มลงตะกร้า แล้วกดชำระเงินเพื่อทดสอบการตัดสต็อกแบบ Real-time และระบบเตือน Reorder Level

โครงสร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (6 ตารางหลัก): Users (สิทธิ์แคชเชียร์/ผู้จัดการ) · Categories · Products (SKU, ราคา, จุดสั่งซื้อซ้ำ) · Inventory_Stock · Orders · Order_Items
POS RECEIPT ORD-2026-101
ยอดรวมสุทธิ 0 บาท
CURRICULUM PROGRESSION ความเชื่อมโยงจากชั้นปีที่ 1 สู่ชั้นปีที่ 2 (1145 204) และวิชาเอกชั้นปีที่ 3

ตำแหน่งของวิชา 1145 204 บนเส้นทางพัฒนาการ ปี 1 – ปี 3

โจทย์ POS เดียวกันถูกยกระดับจากสคริปต์วิเคราะห์ไฟล์ (R) สู่ระบบทีมและฐานข้อมูล (P) และนวัตกรรม AI / Cloud (M)

มิติความซับซ้อนตามชั้นปี (ระดับพัฒนาการ R → P → M)

เปรียบเทียบขอบเขตเชิงเทคนิคใน 4 แกน: การจัดการข้อมูล, สถาปัตยกรรมระบบ, กระบวนการทีม, และความพร้อมสู่สหกิจศึกษา (CWIE)

ชั้นปี ระดับ Tech Stack และจุดเน้น
ปี 1
1145 103		 R Python, Pandas, Matplotlib, Git · สกัดสถิติจาก CSV/JSON ลบข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)
ปี 2
1145 204		 P Web/App + Relational DB (3NF) + Agile/Scrum · ระบบ POS หน้าร้าน ตัดสต็อก และบริหารความเสี่ยง (เช่น Concurrent Stock)
ปี 3 (DS)
Data Science		 M PyTorch / Scikit-Learn, Big Data Pipeline · ทำนายยอดขาย (Demand Forecasting) และระบบแนะนำโปรโมชันส่วนบุคคล
ปี 3 (SI)
Software Innovation		 M Go/Node.js, Docker, Kubernetes, WebSockets, CI/CD · สถาปัตยกรรม Microservices และ Offline-First Sync
ACTION & QUICK CHECK สิ่งที่ต้องดำเนินการหลังจบคาบสัปดาห์ที่ 1 และแบบทดสอบทบทวน LLO

ภารกิจสัปดาห์ที่ 1 และแบบทดสอบตรวจสอบความเข้าใจ

ตรวจสอบรายการเตรียมความพร้อมก่อนสัปดาห์ที่ 2 และทบทวนกติกาหลักของรายวิชา 1145 204

เช็กลิสต์ความพร้อมสัปดาห์ที่ 1 (บันทึกอัตโนมัติ)

ดำเนินการแล้ว 0 จาก 4 รายการ

ทบทวนความเข้าใจ (Quick Check 3 ข้อ)

คะแนน 0 / 3
แหล่งข้อมูลอ้างอิงในชุดสไลด์: มคอ.3 รายวิชา 1145 204 โครงงานสำหรับนักศึกษาปีสอง (DSSI 68), มคอ.2 หลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและนวัตกรรมซอฟต์แวร์ (ปรับปรุง พ.ศ. 2568), เอกสารตัวอย่างผลงานนักศึกษาและเกณฑ์ประเมินใบงานสัปดาห์ที่ 1–3, Scrum Guides (Ken Schwaber & Jeff Sutherland) และ Kanban vs. Scrum (Atlassian)