{"id":47593,"date":"2026-02-04T13:04:57","date_gmt":"2026-02-04T06:04:57","guid":{"rendered":"https:\/\/mathed.bru.ac.th\/?p=47593"},"modified":"2026-02-04T13:06:05","modified_gmt":"2026-02-04T06:06:05","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%94%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%aa%e0%b8%a1%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%99%e0%b8%b0%e0%b8%97%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b8%93","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mathed.bru.ac.th\/en\/2026\/02\/04\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%a2%e0%b8%81%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%94%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%aa%e0%b8%a1%e0%b8%a3%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%99%e0%b8%b0%e0%b8%97%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b8%93\/","title":{"rendered":"Enhancing mathematical competence: From teaching theory to practical application in modern classrooms."},"content":{"rendered":"<div id=\"model-response-message-contentr_1d9eb95db26147e3\" class=\"markdown markdown-main-panel stronger enable-updated-hr-color\" dir=\"ltr\" aria-live=\"polite\" aria-busy=\"false\">\n<p data-path-to-node=\"0\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 <b data-path-to-node=\"0\" data-index-in-node=\"86\">&#8220;\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e15\u0e23\u0e23\u0e01\u0e30&#8221; (Logical Thinking)<\/b> and <b data-path-to-node=\"0\" data-index-in-node=\"133\">&#8220;\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; (Problem Solving)<\/b> \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<hr data-path-to-node=\"1\">\n<h4 data-path-to-node=\"2\">1. \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a CRA (Concrete-Representational-Abstract)<\/h4>\n<p data-path-to-node=\"3\">\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 3 \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30:<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"4\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"4,0,0\"><b data-path-to-node=\"4,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Concrete (\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21):<\/b> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1c\u0e31\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e25\u0e39\u0e01\u0e1a\u0e32\u0e28\u0e01\u0e4c \u0e40\u0e2b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e0d \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"4,1,0\"><b data-path-to-node=\"4,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Representational (\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21):<\/b> \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e32\u0e14 \u0e08\u0e38\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"4,2,0\"><b data-path-to-node=\"4,2,0\" data-index-in-node=\"0\">Abstract (\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21):<\/b> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 <span class=\"math-inline\" data-math=\"x + 5 = 10\" data-index-in-node=\"61\">$x + 5 = 10$<\/span>)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr data-path-to-node=\"5\">\n<h4 data-path-to-node=\"6\">2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (Problem-Based Learning &#8211; PBL)<\/h4>\n<p data-path-to-node=\"7\">\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 \u0e04\u0e23\u0e39\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 &#8220;\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e38\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49<\/p>\n<h6 data-path-to-node=\"8\"><b data-path-to-node=\"8\" data-index-in-node=\"0\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07: \u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e30<\/b><\/h6>\n<ul data-path-to-node=\"9\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"9,0,0\"><b data-path-to-node=\"9,0,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c:<\/b> &#8220;\u0e16\u0e49\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e41\u0e1f \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e21\u0e25\u0e47\u0e14\u0e01\u0e32\u0e41\u0e1f\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e2a\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23?&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"9,1,0\"><b data-path-to-node=\"9,1,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23:<\/b><\/p>\n<ol start=\"1\" data-path-to-node=\"9,1,1\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"9,1,1,0,0\">\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e32\u0e14\u0e40\u0e14\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"9,1,1,1,0\">\u0e04\u0e23\u0e39\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1c\u0e2a\u0e21<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"9,1,1,2,0\">\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr data-path-to-node=\"10\">\n<h4 data-path-to-node=\"11\">3. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 Inquiry-Based Learning (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e37\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49)<\/h4>\n<p data-path-to-node=\"12\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e04\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e1a &#8220;\u0e01\u0e0e&#8221; \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35&#8221; \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e33\u0e16\u0e32\u0e21<\/p>\n<h6 data-path-to-node=\"13\"><b data-path-to-node=\"13\" data-index-in-node=\"0\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07: \u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1e\u0e35\u0e17\u0e32\u0e42\u0e01\u0e23\u0e31\u0e2a (<span class=\"math-inline\" data-math=\"a^2 + b^2 = c^2\" data-index-in-node=\"40\">$a^2 + b^2 = c^2$<\/span>)<\/b><\/h6>\n<ul data-path-to-node=\"14\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"14,0,0\"><b data-path-to-node=\"14,0,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e01\u0e34\u0e08\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21:<\/b> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e27\u0e32\u0e14\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e21\u0e38\u0e21\u0e09\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e1a\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e32\u0e29\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"14,1,0\"><b data-path-to-node=\"14,1,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07:<\/b> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e08\u0e31\u0e15\u0e38\u0e23\u0e31\u0e2a\u0e1a\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"14,2,0\"><b data-path-to-node=\"14,2,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c:<\/b> \u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e1a\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e34\u0e14\u0e21\u0e38\u0e21\u0e09\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e08\u0e30\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e1a\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e21\u0e38\u0e21\u0e09\u0e32\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d&#8221; \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e23\u0e39\u0e08\u0e30\u0e40\u0e09\u0e25\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr data-path-to-node=\"15\">\n<h4 data-path-to-node=\"16\">4. \u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c &#8220;\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07&#8221; (Flipped Classroom)<\/h4>\n<p data-path-to-node=\"17\">\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e1d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"18\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"18,0,0\"><b data-path-to-node=\"18,0,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19:<\/b> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e14\u0e39\u0e27\u0e34\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"18,1,0\"><b data-path-to-node=\"18,1,0\" data-index-in-node=\"0\">\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19:<\/b> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23 <b data-path-to-node=\"18,1,0\" data-index-in-node=\"36\">\u0e17\u0e33\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 (Problem Solving)<\/b> \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e20\u0e34\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e22\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e22\u0e32\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e34\u0e40\u0e28\u0e29 \u0e04\u0e23\u0e39\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 Coach \u0e04\u0e2d\u0e22\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e41\u0e19\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr data-path-to-node=\"19\">\n<h4 data-path-to-node=\"20\">5. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30 Visualization<\/h4>\n<p data-path-to-node=\"21\">\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e14\u0e34\u0e08\u0e34\u0e17\u0e31\u0e25\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e39\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19:<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"22\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"22,0,0\"><b data-path-to-node=\"22,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Dynamic Geometry Software:<\/b> \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 <b data-path-to-node=\"22,0,0\" data-index-in-node=\"32\">GeoGebra<\/b> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e44\u0e1b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"22,1,0\"><b data-path-to-node=\"22,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Gamification:<\/b> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 Kahoot! \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Quizizz \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e40\u0e25\u0e02\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr data-path-to-node=\"23\">\n<h4 data-path-to-node=\"24\">6. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e23\u0e38\u0e01 (Assessment for Learning)<\/h4>\n<p data-path-to-node=\"25\">\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48 &#8220;\u0e16\u0e39\u0e01&#8221; \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e1c\u0e34\u0e14&#8221; \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d &#8220;\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23&#8221;<\/p>\n<ul data-path-to-node=\"26\">\n<li>\n<p data-path-to-node=\"26,0,0\"><b data-path-to-node=\"26,0,0\" data-index-in-node=\"0\">Error Analysis:<\/b> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e21\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e19&#8221; \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e36\u0e01\u0e0b\u0e36\u0e49\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p data-path-to-node=\"26,1,0\"><b data-path-to-node=\"26,1,0\" data-index-in-node=\"0\">Think-Aloud:<\/b> \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e33\u0e1e\u0e39\u0e14\u0e02\u0e13\u0e30\u0e41\u0e01\u0e49\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e23\u0e39\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e34\u0e14 (Cognitive Gaps)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<hr data-path-to-node=\"27\">\n<h4 data-path-to-node=\"28\"><b data-path-to-node=\"28\" data-index-in-node=\"0\">\u0e1a\u0e17\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b<\/b><\/h4>\n<p data-path-to-node=\"29\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 <b data-path-to-node=\"29\" data-index-in-node=\"59\">\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e42\u0e25\u0e01<\/b> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e41\u0e04\u0e48\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e0e\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e08\u0e32\u0e01 &#8220;\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e22\u0e32\u0e22&#8221; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 &#8220;\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e33\u0e19\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01&#8221; (Facilitator) \u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<p data-path-to-node=\"29\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-2263 lazyload\" data-src=\"https:\/\/mathed.bru.ac.th\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/cropped-logo1-300x300.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" data-srcset=\"https:\/\/mathed.bru.ac.th\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/cropped-logo1-300x300.jpg 300w, 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\/><\/noscript><\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 &#8220;\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e15\u0e23\u0e23\u0e01\u0e30&#8221; (Logical Thinking) \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; (Problem Solving) \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 1. \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a CRA (Concrete-Representational-Abstract) \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 3 \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30: Concrete (\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1c\u0e31\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e25\u0e39\u0e01\u0e1a\u0e32\u0e28\u0e01\u0e4c \u0e40\u0e2b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e0d \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Representational (\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e32\u0e14 \u0e08\u0e38\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f Abstract (\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 $x + 5 = 10$) 2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (Problem-Based Learning &#8211; PBL) \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 \u0e04\u0e23\u0e39\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 &#8220;\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e38\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07: \u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e30 \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c:&#8230;<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3238,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"ngg_post_thumbnail":0,"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-47593","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v23.3 (Yoast SEO v23.3) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e21\u0e23\u0e23\u0e16\u0e19\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 - \u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mathed.bru.ac.th\/en\/2026\/02\/04\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e21\u0e23\u0e23\u0e16\u0e19\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" 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\u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 &#8220;\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e15\u0e23\u0e23\u0e01\u0e30&#8221; (Logical Thinking) \u0e41\u0e25\u0e30 &#8220;\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; (Problem Solving) \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01\u0e01\u0e25\u0e22\u0e38\u0e17\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 1. \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a CRA (Concrete-Representational-Abstract) \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 3 \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30: Concrete (\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1c\u0e31\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e25\u0e39\u0e01\u0e1a\u0e32\u0e28\u0e01\u0e4c \u0e40\u0e2b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e0d \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Representational (\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e32\u0e14 \u0e08\u0e38\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f Abstract (\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 $x + 5 = 10$) 2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (Problem-Based Learning &#8211; PBL) \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 \u0e04\u0e23\u0e39\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 &#8220;\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e38\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07: 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(Concrete-Representational-Abstract) \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e28\u0e34\u0e25\u0e1b\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 3 \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30: Concrete (\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1c\u0e31\u0e2a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e25\u0e39\u0e01\u0e1a\u0e32\u0e28\u0e01\u0e4c \u0e40\u0e2b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e0d \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Representational (\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e32\u0e14 \u0e08\u0e38\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f Abstract (\u0e19\u0e32\u0e21\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21): \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 $x + 5 = 10$) 2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 (Problem-Based Learning &#8211; PBL) \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e15\u0e23 \u0e04\u0e23\u0e39\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 &#8220;\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32&#8221; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e38\u0e49\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e39\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07: \u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e30 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