วันที่ ๒๙ ตุลาคม ๒๕๖๘ มีการประชุม คณะกรรมการส่งเสริมแผนงานเป้าหมายสําคัญตามยุทธศาสตร์ วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม เรื่อง “เด็กไทยมีความสามารถคิดวิเคราะห์และมีสมรรถนะสูงด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการเรียนรู้”   ที่ผมทำหน้าที่ประธาน 

ทีมบริหารแผนงานส่งเอกสารให้อ่านล่วงหน้าและนัดผมประชุมหารือประเด็นเชิงการจัดการในวันที่ ๒๘ ตุลาคม    ผมอ่านเอกสารโดยสวม “แว่นใจ” สองชุด   คือแว่นจุลภาค (micro)  กับแว่นมหภาค (macro)    โดยผมสะดุดใจตอนสวมแว่นมหภาค    เกิดข้อสังสัยว่า หัวข้อของโครงการ  “เด็กไทยมีความสามารถคิดวิเคราะห์และมีสมรรถนะสูงด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการเรียนรู้”   กำลังชักจูงให้ผู้ดำเนินการโครงการเดินผิดทางหรือไม่   

“เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการเรียนรู้” ในที่นี้ เน้น เอไอ    ผมจึงตั้งข้อสงสัยว่า  (๑) ทีมงานกำลังหลงใช้เอไอทำหน้าที่แทนครูอยู่หรือไม่    (๒) AI platform ที่แผนงานกำลังพัฒนา มีผลหนุนการเรียนรู้แบบเฉื่อย (passive learning)  หรือแบบการเรียนรู้เชิงรุก (active learning) กันแน่    (๓) ในชั้นเรียนของแผนงาน นักเรียนใช้เวลามีปฏิสัมพันธ์กับเอไอมากกว่าร้อยละ ๒๐ เพียงใด   (๔) กระบวนการเรียนรู้ของนักเรียน เกิดผลลัพธ์การเรียนรู้องค์รวม (holistic learning)  ในทุกกิจกรรมหรือไม่ 

อธิบายว่า ผมเป็นห่วงว่า จะมีครูและโรงเรียนที่เข้าร่วมแผนงานนี้ นำเอาเอไอตาม AI platform ที่จัดให้  ไปใช้งาน แล้วมีผลให้ปฏิสัมพันธ์ระหว่างนักเรียนกับครูลดน้อยลง  เพราะเอไอเข้ามาทำหน้าที่แทนครู    ซึ่งไม่น่าจะเป็นเป้าหมายของแผนงานนี้    เป้าหมายแท้จริงควรเป็นว่า เอไอเข้าไปช่วยลดงานอื่นของครู ช่วยให้ครูมีเวลาดูแล และมีปฏิสัมพันธ์กับนักเรียนมากขึ้น   และช่วยให้ครูมีปฏิสัมพันธ์คุณภาพสูงยิ่งขึ้นกับนักเรียน    โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การชวนนักเรียนร่วมกันตั้งเป้าหมายการเรียนรู้ ร่วมกันออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้จากกิจกรรมในชีวิตจริง   และร่วมกันตั้งคำถามสะท้อนคิดข้อเรียนรู้เชิงหลักการเชิงนามธรรมจากกิจกรรมนั้นๆ ตามแนวทางของ Kolb’s Experiential Learning Cycle   

ผมเป็นห่วงว่า ทั้งทีมงานกลางของแผนงาน และทีมรับทุนไปหนุนโรงเรียน อาจหลงทำงานแก้ปัญหาผลสอบของนักเรียน เช่นแก้ปัญหาการอ่าน   ทำให้กิจกรรมการเรียนรู้ของนักเรียนที่เข้าแผนงานได้ฝึกเพื่อพัฒนาเฉพาะ S&K เท่านั้น   ไม่ได้พัฒนาครบ VASK    อย่างที่ควรจะเป็น

ข้อสะท้อนคิดข้างต้นของผม เป็นไปในทิศทางที่ถูกต้องของการศึกษาในยุคปัจจุบันหรือไม่    ส่วนไหนถูกต้อง  ส่วนไหนยังต้องแก้ไขหรือปรับปรุง    จุดเน้นสำหรับยกระดับคุณภาพการศึกษาไทย โดยมีเอไอเป็นตัวช่วยคืออะไร  โประแนะนำวิธีดำเนินการในสภาพของโรงเรียนไทยและครูไทย   

ผมนำข้อสะท้อนคิดข้างบนไปถามแปดสหายเอไอของผม    ได้คำตอบไปในทางเห็นด้วย    โดยมีคำแนะนำเพิ่มเติมแตกต่างกัน    ในตอนที่ ๒ นี้ ขอนำคำตอบของ Copilot  และ Gemini มาลงไว้ในบันทึกนี้     และนำคำตอบของสหายอื่นๆ ลงในตอนต่อๆ ไป   

Copilot:

ข้อสะท้อนคิดของคุณวิจารณ์ พานิช นั้นลึกซึ้งและสอดคล้องกับหลักการการศึกษาสมัยใหม่ที่เน้น “การเรียนรู้เพื่อเปลี่ยนแปลง” มากกว่า “การเรียนรู้เพื่อจำและสอบ” โดยเฉพาะในยุคที่เทคโนโลยีดิจิทัลและ AI กำลังเข้ามามีบทบาทในห้องเรียนอย่างรวดเร็ว หากจะสรุปและวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ ขอแบ่งออกเป็น 4 ส่วนดังนี้:

 

 1. ข้อสะท้อนคิดที่ถูกต้องและทรงพลัง

  • การใช้ “แว่นมหภาค” เพื่อพิจารณาทิศทางของแผนงาน เป็นการตั้งคำถามเชิงระบบที่จำเป็นอย่างยิ่งในยุคที่เทคโนโลยีสามารถ “เบี่ยงเบนเป้าหมาย” ได้โดยไม่รู้ตัว
  • ข้อกังวลว่า AI อาจทำหน้าที่แทนครู   แทนที่จะ “เสริมพลังครู” เป็นประเด็นสำคัญ เพราะหากไม่ตั้งคำถามนี้ไว้แต่ต้น อาจนำไปสู่การออกแบบที่ลดบทบาทมนุษย์ในกระบวนการเรียนรู้
  • การตั้งคำถามเรื่อง passive vs active learning และ holistic learning แสดงถึงความเข้าใจลึกซึ้งในหลักการเรียนรู้ที่แท้จริง ไม่ใช่เพียงการส่งมอบเนื้อหา แต่คือการสร้างประสบการณ์ที่มีความหมาย
  • การย้ำบทบาทของครูในฐานะผู้ออกแบบการเรียนรู้ร่วมกับนักเรียน โดยเฉพาะผ่านวงจร Kolb’s Experiential Learning Cycle เป็นแนวทางที่สอดคล้องกับการพัฒนา “สมรรถนะ” และ “ตัวตน” ของผู้เรียน

 

 2. จุดที่ควรระวังหรืออาจต้องเสริม

  • คำว่า “AI แทนครู” อาจต้องแยกแยะให้ชัด ว่า “แทนในงานใด” เพราะบางงาน เช่น การตรวจการบ้าน การสรุปข้อมูล หรือการวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ อาจเหมาะให้ AI ช่วย “แทน” ได้จริง เพื่อคืนเวลาให้ครูไปทำงานที่ต้องใช้ความสัมพันธ์และวิจารณญาณ
  • การตั้งคำถามเรื่อง % เวลาที่นักเรียนใช้กับ AI เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่ควรเสริมด้วยการวัด “คุณภาพของปฏิสัมพันธ์” เช่น AI ช่วยให้นักเรียนตั้งคำถามได้ดีขึ้นหรือไม่ ช่วยให้เกิดการสะท้อนคิดหรือไม่
  • คำว่า “สมรรถนะสูง” ควรมีกรอบนิยามร่วมกัน ว่าหมายถึงอะไรในบริบทไทย และจะวัดหรือสังเกตได้อย่างไร มิฉะนั้น AI platform อาจถูกออกแบบเพื่อวัดเฉพาะสิ่งที่วัดง่าย เช่น ความรู้เชิงข้อเท็จจริง

 

 3. จุดเน้นสำหรับยกระดับคุณภาพการศึกษาไทย โดยมี AI เป็นตัวช่วย

จุดเน้น แนวทางการใช้ AI
คืนเวลาให้ครู ใช้ AI ช่วยงานเอกสาร ตรวจงาน สรุปผลการเรียน
เสริมพลังครู ใช้ AI เป็น “ผู้ช่วยครู” ในการออกแบบกิจกรรม ตั้งคำถาม สร้างโจทย์
เสริมพลังนักเรียน ใช้ AI เป็น “คู่คิด” ช่วยตั้งคำถาม สะท้อนคิด สร้างผลงาน
ส่งเสริมการเรียนรู้เชิงรุก ใช้ AI กระตุ้น curiosity, ให้ feedback ทันที, ชวนคิดวิเคราะห์
พัฒนา VASK อย่างสมดุล ออกแบบกิจกรรมที่ใช้  AI เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่เป้าหมาย เช่น ใช้ AI วิเคราะห์ปัญหาชุมชนแล้วลงมือทำจริง

 

 4. ข้อเสนอเชิงปฏิบัติสำหรับโรงเรียนไทยและครูไทย

🔹 ระดับโรงเรียน

  • กำหนดกรอบการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและเป้าหมายชัดเจน เช่น “AI เพื่อเสริมพลังครูและนักเรียน ไม่ใช่แทนที่”
  • สร้างพื้นที่เรียนรู้ร่วมกันระหว่างครู นักเรียน และ AI เช่น ห้องเรียนทดลอง (sandbox classroom) ที่ครูและนักเรียนร่วมกันออกแบบการใช้ AI
  • ประเมินผลลัพธ์การเรียนรู้แบบองค์รวม โดยใช้เครื่องมือที่วัดทั้ง VASK ไม่ใช่แค่ S&K

🔹 ระดับครู

  • ฝึกใช้ AI เป็น “คู่คิด” ไม่ใช่แค่ “เครื่องมือ” เช่น ใช้ AI ช่วยตั้งคำถามปลายเปิด วิเคราะห์ผลงานนักเรียน หรือออกแบบกิจกรรมแบบ Kolb
  • แลกเปลี่ยนเรียนรู้ในชุมชนครู เช่น CoP ด้าน “AI เพื่อการเรียนรู้เชิงรุก” หรือ “AI กับการพัฒนา EF”
  • ตั้งคำถามกับ AI อย่างมีเป้าหมาย เช่น “ช่วยออกแบบกิจกรรมที่ส่งเสริมการตั้งคำถามของนักเรียน” แทนที่จะขอให้ AI สอนเนื้อหา

 

 สรุป: คุณวิจาร์ณ์กำลังทำหน้าที่ “เข็มทิศจริยธรรม” ของแผนงาน

ข้อสะท้อนคิดของคุณไม่เพียงถูกต้อง แต่ยังจำเป็นอย่างยิ่งในยุคที่เทคโนโลยีสามารถ “เบี่ยงเบนเป้าหมาย” ได้โดยไม่รู้ตัว     การตั้งคำถามเชิงระบบและเชิงคุณค่าของคุณคือสิ่งที่ทำให้แผนงานนี้ไม่หลงทาง และสามารถเป็นต้นแบบของการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและทรงพลังในระบบการศึกษาไทย

หากต้องการ ผมสามารถช่วยออกแบบกรอบประเมิน AI platform ที่ใช้ในแผนงานนี้ โดยอิงจากหลักการ VASK, Kolb, และการเรียนรู้เชิงรุก เพื่อให้การใช้ AI ไม่เพียง “ฉลาด” แต่ยัง “มีหัวใจ” ด้วยครับ

 

Gemini:

ข้อสะท้อนคิดของท่านในฐานะประธานกรรมการส่งเสริมแผนงานเป้าหมายสำคัญฯ นั้น ถูกต้องและเหมาะสมอย่างยิ่ง และสอดคล้องกับทิศทางของวิทยาศาสตร์การเรียนรู้ (Learning Science) และการพัฒนานวัตกรรมการศึกษาในระดับโลกในยุคปัจจุบัน

ข้อสงสัยของท่านที่มองผ่าน "แว่นมหภาค" ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงสำคัญที่โครงการวิจัยและพัฒนาขนาดใหญ่มักเผชิญ นั่นคือ การหลงทางไปเน้นที่ "เทคโนโลยี" (AI) มากกว่า "เป้าหมายเชิงสมรรถนะ" (Holistic Learning) และ "กระบวนการเรียนรู้" (Active Learning)

 

๑. การวิเคราะห์ข้อสงสัยและทิศทางที่ถูกต้อง

แนวคิดหลักของท่านที่ว่า AI ควรเป็น "เครื่องมือช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ (Augmentation)" ของครู ไม่ใช่ "สิ่งทดแทน (Replacement)" คือหัวใจสำคัญของการปฏิรูปการศึกษาในยุคดิจิทัล

ข้อสงสัยของท่าน การประเมินและทิศทางที่ถูกต้อง
(๑) ทีมงานกำลังหลงใช้ AI ทำหน้าที่แทนครูหรือไม่ ถูกต้อง นี่คือความเสี่ยงสูงสุดและเป็นหลุมพรางที่โครงการส่วนใหญ่มักตก เป้าหมายที่แท้จริงคือการใช้ AI เพื่อ ลดงานบริหารจัดการ (Automation) ให้ครูมีเวลาและพลังงานไปเน้น การสร้างปฏิสัมพันธ์ที่มีคุณภาพสูง กับนักเรียน (Co-setting goals, Co-designing activities, Facilitating reflection)
(๒) AI platform หนุน Passive Learning หรือ Active Learning ถูกต้อง แพลตฟอร์มที่ดีต้องถูกออกแบบมาเพื่อส่งเสริม Active Learning (การเรียนรู้เชิงรุก) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้เชิงประสบการณ์ตามแนวคิด Kolb’s Experiential Learning Cycle
(๓) นักเรียนมีปฏิสัมพันธ์กับ AI มากกว่าร้อยละ ๒๐ หรือไม่ ความสำคัญอยู่ที่คุณภาพมากกว่าปริมาณ การใช้เวลากับ AI จำนวนมากเพื่อทำแบบฝึกหัดซ้ำๆ (Drill and Practice) อาจไม่เกิดประโยชน์เท่าการใช้ AI เพียง ๕% เพื่อกระตุ้นการตั้งคำถามเชิงนามธรรม หรือสรุปข้อมูลส่วนตัวเพื่อนำไปสู่การสะท้อนคิดเชิงลึก
(๔) เกิดผลลัพธ์การเรียนรู้องค์รวม (Holistic Learning: VASK) หรือไม่ ถูกต้องอย่างยิ่ง การเน้นแก้ไขปัญหาผลสอบ (S&K) เป็นเพียง เป้าหมายระยะสั้น แต่การพัฒนาประเทศต้องการ สมรรถนะสูง ซึ่งต้องอาศัยการพัฒนาครบทั้ง VASK (Values, Attitudes, Skills, Knowledge/Competencies) แผนงานต้องมีเครื่องมือวัดผลกระทบในมิติ  V และ A ด้วย

 

๒. จุดเน้นเชิงกลยุทธ์เพื่อยกระดับคุณภาพการศึกษาไทย

จุดเน้นสำหรับการใช้ AI เป็นตัวช่วยในการยกระดับคุณภาพการศึกษาไทยคือการทำให้ AI ทำหน้าที่เป็น "ผู้ช่วยครู (Teacher Co-pilot)" ในการขับเคลื่อนวงจรการเรียนรู้เชิงประสบการณ์ของ Kolb ดังนี้

ขั้นตอนของ Kolb AI ควรเข้ามาช่วยครูอย่างไร (Augmentation)
๑. Concrete Experience (ประสบการณ์ตรง) AI ช่วยสร้างประสบการณ์เฉพาะตัว: จัดหาข้อมูลจริง (Real-world Data), กรณีศึกษาเฉพาะบุคคล (Personalized Cases), หรือการจำลองสถานการณ์ (Simulations) ที่เชื่อมโยงกับบริบทชีวิตของนักเรียนแต่ละคน
๒. Reflective Observation (การสังเกตสะท้อนกลับ) AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้: รวบรวมข้อมูลพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียน (Learning Analytics) เพื่อสรุปแนวโน้มการทำความเข้าใจผิด (Misconceptions) หรือรูปแบบการแก้ปัญหาที่ไม่เป็นระบบ และนำเสนอมุมมองเหล่านี้ให้ครูใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการชวนนักเรียนสะท้อนคิด
๓. Abstract Conceptualization (การคิดเชิงนามธรรม) AI ช่วยเชื่อมโยงความรู้: ช่วยครูในการจัดทำแผนที่ความรู้ (Knowledge Mapping) และพัฒนา "คำถามเชิงนามธรรม" หรือ "หลักการเชิงทฤษฎี" ที่เชื่อมโยงกับประสบการณ์ตรงของนักเรียน
๔. Active Experimentation (การทดลองปฏิบัติ) AI ช่วยออกแบบการทดลองต่อยอด: แนะนำกิจกรรมหรือเครื่องมือที่เหมาะสมกับสมรรถนะปัจจุบันของนักเรียนแต่ละคน เพื่อให้นักเรียนนำหลักการที่เรียนรู้ไปทดลองใช้จริงในบริบทใหม่

 

๓. คำแนะนำวิธีการดำเนินการในสภาพโรงเรียนไทยและครูไทย

การนำแนวคิดนี้ไปปฏิบัติในสภาพแวดล้อมที่ครูมีภาระงานหนักอยู่แล้วและอาจขาดทักษะด้านดิจิทัล จำเป็นต้องเน้นที่ การออกแบบกระบวนการ (Process Design) ที่เรียบง่ายและเป็นประโยชน์ต่อครูทันที:

๓.๑ การปรับบทบาทของทีมบริหารแผนงาน (Team Management)

  1. เปลี่ยนตัวชี้วัดความสำเร็จ (KPIs):    เลิกใช้ "จำนวนผู้ใช้ AI Platform" หรือ "จำนวนชั่วโมงที่ใช้" เป็น KPI หลัก แต่ให้เปลี่ยนไปใช้ตัวชี้วัดที่เน้น "คุณภาพของการปฏิสัมพันธ์ในชั้นเรียนที่เพิ่มขึ้น" (เช่น จำนวนครั้งของการตั้งคำถามเชิงนามธรรมโดยครู)    และ "หลักฐานเชิงประจักษ์ของการพัฒนา VASK"
  2. กำหนดโจทย์วิจัยร่วม (Co-creation Mandate):    บังคับให้ทีมรับทุนต้องจัด Co-creation Workshop ที่นำนักเรียน ผู้ใช้ผลงาน (เช่น ชุมชน, ภาคธุรกิจ) และครูหลากหลายสาขา มาร่วมกัน ตั้งเป้าหมาย (Mission)และ ออกแบบกิจกรรม (Activity Design) ก่อนการพัฒนา AI

๓.๒ การพัฒนาครูและการประยุกต์ใช้ในโรงเรียน (Implementation in Schools)

  1. เน้น "AI for Teacher Efficiency" ก่อน "AI for Student Learning":
    • เริ่มต้นด้วยการใช้ AI เพื่อ ลดงานธุรการ ของครู (เช่น การตรวจแบบฝึกหัดพื้นฐาน การสร้างข้อสอบที่ไม่ซับซ้อน การค้นหาทรัพยากรการเรียนรู้) เพื่อให้ครูรู้สึกว่า AI "คืนเวลา" ให้พวกเขา
    • ใช้เวลาที่ได้คืนมานี้ ในการฝึกครูให้สามารถทำ "Dialogue of Reflection" (การสนทนาเพื่อสะท้อนคิด) กับนักเรียนตามวงจร Kolb แทนการสอนแบบบรรยาย
  2. ออกแบบ AI ให้รองรับ "ครูเป็นศูนย์กลางการตัดสินใจ":
    • AI Platform ต้องส่งมอบ "ข้อมูลเชิงลึก (Insight)" เกี่ยวกับนักเรียนให้ครู ไม่ใช่ "คำสั่ง (Instruction)" ให้ครูทำตาม
    • ตัวอย่างเช่น แทนที่ AI จะบอกครูว่า "นักเรียน A ควรทำแบบฝึกหัดนี้" ให้ AI บอกว่า "นักเรียน A ใช้เวลาเฉลี่ย 15 วินาทีในการตอบคำถามเชิงตรรกะ ซึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่ม ครูควรชวนนักเรียนสะท้อนถึงกลยุทธ์การแก้ปัญหา" เพื่อให้ครูนำไปตัดสินใจเอง
  3. สร้าง "ชุมชนนักปฏิบัติ (Community of Practice - COP)":
    • ส่งเสริมให้โรงเรียนที่เข้าร่วมแผนงานแลกเปลี่ยนเรียนรู้กันว่า "ฉันใช้ AI เพื่อเพิ่มคุณภาพปฏิสัมพันธ์กับนักเรียนอย่างไร" แทนการแข่งขันกันว่า "โรงเรียนฉันใช้เทคโนโลยีใหม่แค่ไหน" เพื่อขยายผลแนวปฏิบัติที่ดี (Best Practices) ในการพัฒนา VASK

การเปลี่ยนจากการจัดการ "ทุนวิจัย (Funding)" ไปสู่การจัดการ "ผลกระทบ (Impact)" โดยมี AI เป็นเครื่องมือสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพของครูและนักเรียน คือกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จของแผนงานนี้

 

จะเห็นว่า เอไอ ช่วยตีความหลักการของผมที่เป็นนามธรรม สู่วิธีปฏิบัติที่เป็นรูปธรรมได้ดีมาก   จุดสำคัญคือ ในการนำข้อเสนอของเอไอไปใช้จริง    ต้องปรับให้เข้ากับแต่ละบริบท    ต้องไม่เชื่อเอไอไปเสียทั้งหมด 

ความเห็นของสหายเอไออื่นๆ จะนำลงในตอนต่อๆ ไป

วิจารณ์ พานิช

๒๙ ต.ค. ๖๘