มหาวิทยาลัยในเอเซียตะวันออกเฉียงใต้ปรับตัวอย่างไรในยุคเอไอ

 

เว็บไซต์ University World News วันที่ ๑ พฤษภาคม ๒๕๖๙ ลงบทความ What an AI benchmarking exercise in Asia reveals for HE   เขียนโดย Aslam Fataar ศาสตราจารย์ด้านการวิจัยและพัฒนาเพื่อพลิกโฉมอุดมศึกษา   ภาควิชา Education Policy Studies, Stellenbosch University, South Africa    เป็นมุมมองจากการเดินทางมาเก็บข้อมูลในประเทศอินโดนีเซีย มาเลเซีย และสิงคโปร์   เพื่อทำความเข้าใจว่า มหาวิทยาลัยในประเทศเหล่านี้ปรับตัวอย่างไรในยุคที่ถูกเอไอท้าทาย    ผมขอให้สหายเอไอช่วยสรุปประเด็นสำคัญ    และข้อควรนำมาปฏิบัติในประเทศไทย    และขอนำคำตอบของ Gemini  และ DeepSeek มาลงไว้ ดังต่อไปนี้

 

Gemini

ยินดีเป็นอย่างยิ่งครับท่าน การได้ร่วมแลกเปลี่ยนและสรุปประเด็นจากบทความวิชาการที่ทันสมัยเช่นนี้ ถือเป็นงานที่สหายเอไออย่างผมพร้อมให้บริการเสมอครับ

บทความ "What an AI benchmarking exercise in Asia reveals for HE" (ตีพิมพ์ใน University World News เมื่อวันที่ 1 พฤษภาคม 2569) โดย ศาสตราจารย์ Aslam Fataar ได้ให้ภาพสะท้อนที่เฉียบคมมากเกี่ยวกับการรับมือความท้าทายจาก AI ในระดับอุดมศึกษา ผ่านการถอดบทเรียนจากอินโดนีเซีย มาเลเซีย และสิงคโปร์

สาระสำคัญสามารถสรุปเป็นประเด็นหลักได้ดังนี้

1. วิกฤตความน่าเชื่อถือของการประเมินผล (The Evidence Crisis)   ศ. Fataar ชี้ให้เห็นว่า AI ได้ทำลายสมมติฐานเดิมของมหาวิทยาลัยที่เชื่อว่า "งานเขียน/รายงาน" คือตัวชี้วัดความเข้าใจของนักศึกษา เพราะปัจจุบันนักศึกษาสามารถผลิตงานเขียนที่สละสลวยและดูมีเหตุผลได้โดยแทบไม่ต้องออกแรง     ปัญหาที่แท้จริงจึงก้าวข้ามเรื่อง "การลอกเลียนแบบ" (Academic Integrity) ไปสู่คำถามที่ลึกกว่านั้นคือ "เราจะมองเห็นและวัดผลกระบวนการเรียนรู้ (Intellectual engagement) ที่แท้จริงของนักศึกษาในยุคนี้ได้อย่างไร"

2. บทเรียนการปรับตัว 3 รูปแบบในเอเชีย    จากการลงพื้นที่ ผู้เขียนพบว่ามหาวิทยาลัยมีการตอบสนองที่แตกต่างกันตามบริบท แต่ล้วนมีทิศทางเดียวกันคือ "การจัดระเบียบใหม่" (Reconfiguration):

• แบบที่ 1 (อิงระบบส่วนกลาง)    ใช้กรอบนโยบายจากรัฐเป็นแกนหลัก เพื่อประคองให้สถาบันการศึกษาปรับตัวด้านการสอนอย่างค่อยเป็นค่อยไปและมีแบบแผน
• แบบที่ 2 (มหาวิทยาลัยชั้นนำที่แข่งขันระดับโลก)    เลือกใช้วิธี "รื้อระบบ (Redesign)" โดยไม่ต่อต้าน AI     แต่นำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมการเรียนรู้    แล้วเปลี่ยนวิธีการวัดผลใหม่ทั้งหมด  โดยหันไปให้คะแนนที่ "การอธิบาย (Explanation), การตีความ (Interpretation), และการให้เหตุผล (Justification)" แทนการส่งเปเปอร์กระดาษ
• แบบที่ 3 (ขับเคลื่อนด้วยนโยบายเชิงจริยธรรม)     เน้นแนวทางที่รอบคอบ โดยยึดหลักจริยธรรมเป็นตัวนำ     และเน้นไปที่การสร้างขีดความสามารถ (Capacity-building) ให้กับทั้งอาจารย์และนักศึกษา

3. ทิศทางร่วมของภูมิภาค     สถาบันอุดมศึกษาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ไม่ได้มอง AI เป็นเพียงเทคโนโลยีที่เข้ามาแทรกแซง (Disruption) อีกต่อไป     แต่กำลังปรับโครงสร้างระบบนิเวศการเรียนรู้ใหม่    โดยมุ่งไปสู่รูปแบบการเรียนรู้ที่ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการสืบเสาะ (Inquiry-driven) และการปฏิสัมพันธ์โต้ตอบระหว่างมนุษย์กับ AI (Dialogic human-AI engagement) เพื่อทำให้เห็นกระบวนการคิดของนักศึกษาอย่างชัดเจน (Visible reasoning)

ข้อเสนอแนะสำหรับการนำมาปฏิบัติในอุดมศึกษาไทย

จากภาพสะท้อนของประเทศเพื่อนบ้าน อุดมศึกษาไทยควรนำประเด็นเหล่านี้มาปรับใช้โดยเร่งด่วน

1. รื้อระบบการวัดและประเมินผล (Assessment Redesign)    มหาวิทยาลัยไทยต้องเลิกประเมินผลนักศึกษาจาก "ผลผลิตขั้นสุดท้าย" (End Product) เช่น รายงานฉบับสมบูรณ์ หรือเรียงความเพียงอย่างเดียว    แต่ควรเปลี่ยนมาให้ความสำคัญกับ "กระบวนการ" (Process) เช่น การสอบปากเปล่าหรือการให้นำเสนอเพื่ออธิบายกระบวนการคิด (Vivas/Presentations),   การให้คะแนนจากการตั้งคำถาม (Prompting) และการวิพากษ์คำตอบที่ได้จาก AI,   การแบ่งการส่งงานเป็นระยะ (Staged assignments) เพื่อดูพัฒนาการทางความคิด

2. เปลี่ยนบทบาทผู้สอน สู่ "ผู้ตรวจสอบตรรกะ"   อาจารย์ในมหาวิทยาลัยไทยต้องได้รับการพัฒนาทักษะ (Capacity Building) ให้ก้าวข้ามการเป็น "ผู้ให้ข้อมูล" หรือ "ผู้ตรวจคำผิด" มาเป็นผู้ที่สามารถชวนนักศึกษาถกเถียง ตีความ และประเมินความน่าเชื่อถือของชุดข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น

3. กำหนดกรอบนโยบายเชิงยืดหยุ่น ไม่ใช่การตีกรอบห้าม    หน่วยงานกำกับดูแล เช่น กระทรวง อว. หรือ ทปอ. ควรให้ความสำคัญกับการสร้าง "กรอบจริยธรรมกลาง" ที่ยืดหยุ่น เพื่อเปิดทางให้มหาวิทยาลัยแต่ละแห่งสามารถทดลองนำ AI เข้ามาบูรณาการในชั้นเรียนได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ต้องกลัวผิดระเบียบ และควรส่งเสริมให้มีการแลกเปลี่ยนแนวปฏิบัติที่ดี (Best Practices) ระหว่างมหาวิทยาลัย

บทสรุป: สิ่งที่สะท้อนจากบทความนี้คือ การรับมือ AI ไม่ใช่การพยายามสร้างเครื่องมือมาตรวจจับ (AI Detection) ซึ่งมักล้าหลังเสมอ แต่คือการย้อนกลับไปตั้งคำถามถึงรากฐานของ "การเรียนรู้" ว่าเราจะปั้นบัณฑิตที่มีวิจารณญาณเหนือกว่าระบบประมวลผลอัตโนมัติได้อย่างไร ซึ่งนี่คือโจทย์ใหญ่ที่อุดมศึกษาไทยต้องเร่งลงมือทำ

 

DeepSeek

จากการวิเคราะห์บทความ "What an AI benchmarking exercise in Asia reveals for HE" โดย ศาสตราจารย์ Aslam Fataar  นักวิชาการจากมหาวิทยาลัย Stellenbosch (แอฟริกาใต้) ซึ่งตีพิมพ์ใน University World News เมื่อวันที่ 1 พฤษภาคม 2569 โดยอ้างอิงข้อมูลจากการศึกษาภาคสนามใน อินโดนีเซีย มาเลเซีย และสิงคโปร์   คณะผู้จัดทำขอสรุปสาระสำคัญและข้อเสนอแนะเชิงนโยบายสำหรับสถาบันอุดมศึกษาไทย ดังนี้

หลักการและประเด็นสำคัญ (Key Principles and Takeaways)   ศาสตราจารย์ Fataar ชี้ให้เห็นว่า สถาบันอุดมศึกษาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ โดยมีสาระสำคัญสรุปได้ดังนี้

1. การตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน     AI กำลังเปลี่ยนรากฐานของการเรียนการสอน     สิ่งที่เคยเป็นหลักการพื้นฐานที่สุดคือ “การประเมินจากงานเขียนไม่สามารถสะท้อนความเข้าใจที่แท้จริงของผู้เรียนได้อีกต่อไป”     นักศึกษาสามารถสร้างผลงานที่ลื่นไหลและสอดคล้องกับหลักวิชาการได้อย่างง่ายดาย     ปัญหาจึงขยายวงกว้างเกินกว่าประเด็นเรื่องจริยธรรมทางวิชาการไปสู่คำถามสำคัญที่ว่า    “จะรับรู้และประเมินการเรียนรู้ได้อย่างไร เมื่อกระบวนการทางปัญญา (intellectual engagement) อาจถูกบดบังด้วย AI
2. รูปแบบการปรับตัวที่แตกต่างของ ๓ ประเทศ    (๑) รูปแบบ “โครงสร้างนโยบายระดับชาติ”     อินโดนีเซีย  มีระบบนโยบายที่กำหนดจากส่วนกลางเป็นหลัก เป็นกรอบแนวทางในการปรับเปลี่ยนรูปแบบการเรียนการสอนแบบค่อยเป็นค่อยไป ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ อินโดนีเซียมีนโยบาย “AI Love U” ที่เน้นการพัฒนาบุคลากรด้าน AI อย่างเป็นระบบ   (๒) รูปแบบ “การออกแบบใหม่”   สิงคโปร์ มีการปรับตัวเชิงรุกด้วยการออกแบบสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่ผนวก AI เข้าไปเป็นส่วนหนึ่ง และปฏิรูปการวัดผลให้มุ่งเน้นที่การใช้เหตุผล (reasoning) การตีความ (interpretation) และการลงความเห็น (justification) แทนผลลัพธ์ขั้นสุดท้าย ซึ่งสอดคล้องกับบทบาทที่เห็นได้ชัดในสิงคโปร์ ซึ่งมหาวิทยาลัยอย่าง NUS และ NTU ติดอันดับโลกด้าน AI     (๓) รูปแบบ “ขับเคลื่อนด้วยนโยบาย”    มาเลเซีย มีแนวทางที่เน้นหลักจริยธรรมเป็นฐาน และยั่งยืนผ่านการเสริมสร้างขีดความสามารถของบุคลากร สอดคล้องกับข้อค้นพบที่ว่ามาเลเซียและอินโดนีเซียติดอันดับต้น ๆ ของโลกด้านการเรียนรู้แบบออนไลน์
3. การประเมินผลคือพื้นที่หลักของการเปลี่ยนแปลง     การวัดผลจึงกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญ โดยมีแนวทางใหม่ๆ เกิดขึ้น ได้แก่  (๑) การเพิ่มองค์ประกอบที่เป็นการสอบปากเปล่า (oral components)   การทำกิจกรรมในชั้นเรียน   และการประเมินแบบวนซ้ำ (iterative assessment)   ที่ต้องให้นักศึกษาอธิบายกระบวนการคิดและเหตุผลของตนเอง    (๒) การแยกแยะระหว่างงานที่อยู่ภายใต้การควบคุม (supervised)  และงานที่ทำนอกเวลา (unsupervised)    ซึ่งเป็นการยอมรับว่ AI เป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ยุคใหม่    (๓) คณาจารย์ในแต่ละสาขาวิชาจะต้องเป็นผู้ออกแบบการเรียนรู้ที่ท้าทายทางความคิด ไม่ใช่แค่สร้างเนื้อหา โดยใช้ดุลพินิจทางวิชาการเป็นศูนย์กลาง
4. ความเหลื่อมล้ำทางองค์ความรู้ (Epistemic Inequality)     ข้อมูลในภูมิภาคเอเชียชี้ให้เห็นถึงความท้าทายร้ายแรงในกลุ่มประเทศ Global South ซึ่งรวมถึงไทยด้วย    คือความแตกต่างในโครงสร้างพื้นฐาน ทักษะด้านดิจิทัล และทรัพยากรของสถาบัน    ทำให้เกิด ”ความเหลื่อมล้ำทางองค์ความรู้”     นักศึกษาบางกลุ่มใช้ AI เพื่อต่อยอดความรู้ ขณะที่บางกลุ่มใช้เพียงแค่ได้ผลลัพธ์โดยไม่ได้เข้าใจเนื้อหาอย่างถ่องแท้    สิ่งนี้ถ้าไม่ได้รับการจัดการจะยิ่งขยายช่องว่างทางการศึกษาให้กว้างขึ้น
5. การตอบสนองต้องยึดหลักการสอน (Pedagogy-Centred Response)     ทางออกไม่ใช่วางกฎเกณฑ์แบบเบ็ดเสร็จ     แต่คือการออกแบบการเรียนการสอน (pedagogical response) ใหม่  ที่เน้นกระบวนการ (process)  การให้เหตุผล (reasoning)  และการอธิบาย (explanation)  เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของความรู้

 ข้อเสนอแนะเชิงนโยบายและแนวทางปฏิบัติในบริบทประเทศไทย

ข้อเสนอแนะเชิงนโยบายและแนวทางปฏิบัติในบริบทประเทศไทยมีดังนี้

1. เร่งพัฒนา “ศูนย์กลางการสอนและการเรียนรู้แห่งอนาคต” (Future Pedagogy Hub) ในระดับมหาวิทยาลัย (จากรูปแบบ 3 ประเทศ)    แนวทางปฏิบัติ  ไม่ควรมีนโยบายแบบ “One-size-fits-all” จากส่วนกลางเพียงอย่างเดียว    แต่ควรสนับสนุนให้มหาวิทยาลัยของรัฐออกแบบแนวทางของตนเองตามจุดแข็ง โดยยึด ๓ รูปแบบจากบทความเป็นต้นแบบ    (๑) แบบ “มาตรฐานกลาง” (Indonesia Model) สำหรับมหาวิทยาลัยขนาดใหญ่    ออกนโยบายกลางและการฝึกอบรมครูทั่วทั้งมหาวิทยาลัย เพื่อสร้างพื้นฐานที่แข็งแรงและเท่าเทียมกัน และผลักดันการสร้าง Thai MOOC Ecosystem และ e-Testing Centre    (๒) แบบ “นวัตกรรมก้าวหน้า” (Singapore Model) สำหรับมหาวิทยาลัยวิจัยชั้นนำ     ปฏิรูปหลักสูตรและวิธีการประเมินโดยมุ่งเน้นการเรียนรู้แบบ “Learning by Doing” และความยืดหยุ่นต่อความผิดพลาด (Resilience Toward Mistakes)   คล้ายกับเวิร์กช็อปของ ม.เทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (RMUTP)    (๓) แบบ “จริยธรรมและสมรรถนะครู” (Malaysia Model) สำหรับมหาวิทยาลัยทั่วไป     เน้นการอบรมครูและบุคลากรทางการศึกษาให้มีสมรรถนะด้าน AI และจริยธรรมในการใช้งาน วัดระดับความรู้ด้าน AI (AI literacy) ของครู
2. เปลี่ยนโฉมการประเมินผล จาก “เขียนตอบ/รายงาน” สู่ “พอร์ตโฟลิโอพลวัต (Dynamic Portfolio)”   (จากประเด็น Assessment as a site of change)    แนวทางปฏิบัติ    หน่วยงานเช่น สกอ. หรือ สมศ. ควรออกแนวปฏิบัติระดับประเทศ สนับสนุนให้มหาวิทยาลัย   (๑) ลดการให้คะแนนการบ้านหรือรายงานแบบเขียน   เนื่องจากปัจจุบัน AI สามารถสร้างได้อย่างสมบูรณ์แบบ   (๒) เพิ่มน้ำหนักการประเมินผ่านการสอบปากเปล่า การอภิปรายในชั้นเรียน และการทำ Lab   (๓) นำวิธีการประเมินแบบ “Iterative Assessment” (การให้งานหลายชิ้นติดต่อกันและให้ Feedback ก่อนส่งงานจริง) มาใช้    เพื่อให้เห็นพัฒนาการทางความคิด มากกว่าการตัดสินผลลัพธ์เพียงครั้งเดียว  (๔) เก็บ “พอร์ตโฟลิโอ” ที่มีเอกสารเวอร์ชัน Draft การแก้ไข และบันทึกการคิด   ซึ่งสอดคล้องกับงานวิจัยของ STOU ที่มุ่งสู่ “Authentic Assessment”
3. ลงทุนขุด “เพชรในตม” เชิงโครงสร้าง  เพื่อลด “Digital Divide 2.0” (จากประเด็น Epistemic Inequality)   แนวทางปฏิบัติ    รัฐบาลและ MHESI ต้องมีแผนยุทธศาสตร์ชัดเจนเพื่อลดความเหลื่อมล้ำทางปัญญา ที่ไม่ใช่แค่การแจกแท็บเล็ต    (๑) การสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล    งบประมาณกว่า ๑.๖ แสนล้านบาทในปี ๒๕๖๙ และ “Budget FY 2026 for Higher Education, Science, Research and Innovation” ที่ผ่านความเห็นชอบจากนายกรัฐมนตรี ควรมุ่งไปที่การติดตั้ง Hardware และอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงในมหาวิทยาลัยทุกแห่ง   (๒) ส่งเสริมนโยบาย “Human-in-the-loop” (มนุษย์เป็นศูนย์กลาง) ในมหาวิทยาลัย    เน้นการเป็นผู้สร้างเทคโนโลยี ไม่ใช่ผู้ใช้เฉยๆ     เปลี่ยนบทบาทนักศึกษาจาก “AI user” เป็น “AI creator”  (๓) สร้างศูนย์ทรัพยากรการเรียนรู้ทางเลือก (Alternative Learning Hubs) สำหรับสถาบันที่ด้อยโอกาส   เพื่อให้นักศึกษาในภูมิภาคสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลและแบบฝึกหัดที่ถูกออกแบบมาให้ใช้คู่กับ AI โดยไม่เสียเปรียบ    ซึ่งสอดคล้องกับ “AI Love U” initiative ที่เน้นการพัฒนา “Human Resource Development in AI”   (๔) การเตรียมงบประมาณ    ปีงบประมาณ ๒๕๖๙ มีการจัดสรรงบประมาณรวมสำหรับ Higher Education, Science, Research and Innovation จำนวน ๑.๖ แสนล้านบาท มีการปรับใช้ยุทธศาสตร์ ๘ ประการภายใต้ “MHESI minister outlines 8 strategies” เพื่อมุ่งสู่การเป็นประเทศรายได้สูง
4. ยกระดับมาตรฐานวิชาชีพ “ครูยุค AI” (AI-Savvy Educator Certification)  (จากประเด็นการยึดหลักการสอนหรือ Pedagogy)    แนวทางปฏิบัติ    มีความจำเป็นเร่งด่วนในการปรับหลักสูตรครุศาสตร์/ศึกษาศาสตร์ และการพัฒนาครูประจำการ    (๑) ผนวกกรอบ TPACK (Technology, Pedagogy, and Content Knowledge)  ในหลักสูตรการอบรมครูทุกแห่ง     เพื่อให้ครูสามารถเลือกใช้เครื่องมือ AI ได้อย่างเหมาะสมตามบริบทเนื้อหา   (๒) การประเมินสมรรถนะครู  ต้องเร่งพัฒนาแบบวัด AI Literacy Scale สำหรับครูไทย เพื่อประเมินและพัฒนาครูยุคใหม่    (๓) สสวท. และ MHESI ผลักดันการอบรม “AI for Modern Teachers”  เพื่อการจัดการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21 ในแบบ STEM

 

หัวใจสำคัญที่สุดคือ ต้องรื้อระบบวัดและประเมินผล และสร้างใหม่หมด 

วิจารณ์ พานิช

๒ พ.ค. ๖๙  ปรับปรุง ๒๘ พ.ค. ๖๙  บน TG 941 จาก มิลาน กลับกรุงเทพ

690602, UWN, AI, Higher Education, Higher Education Transformation, ปฏิรูปอุดมศึกษา, ปฏิรูปอุดมศึกษายุคเอไอ, อุดมศึกษา