Site icon Digital Learning Classroom

การออกแบบการจัดการเรียนรู้และการวัดประเมินผลการเรียนรู้ โดยเน้นการใช้ AI เพื่อลดภาระครูและเพิ่มประสิทธิภาพในการสอน

ดร.อนุศร หงษ์ขุนทด
แชร์เรื่องนี้

การออกแบบการจัดการเรียนรู้และการวัดประเมินผลการเรียนรู้ โดยเน้นการใช้ AI เพื่อลดภาระครูและเพิ่มประสิทธิภาพในการสอน

แหล่งเรียนรู้และเว็บไซต์สำคัญ:

นโยบายและแนวคิดเกี่ยวกับการใช้ AI ในการศึกษา:

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ AI:

การเขียน Prompt ที่ดี (การสั่งงาน AI):

การเขียน Prompt ที่ดีจะช่วยให้ AI ทำงานได้ตรงตามวัตถุประสงค์และมีคุณภาพ โดยมี 4 องค์ประกอบหลัก:

  1. กำหนดตัวตน (Persona): กำหนดบทบาทให้ AI (เช่น คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการศึกษา) เพื่อให้ AI เลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาวิเคราะห์
  2. กำหนดงาน (Task): ระบุให้ชัดเจนว่าต้องการให้ AI ทำอะไร (เช่น เขียนแผนการสอน)
  3. กำหนดบริบท (Context): เพิ่มเติมข้อมูลเกี่ยวกับงานให้ชัดเจน (เช่น ระดับชั้น วิชาวงจรน้ำ) ยิ่งให้รายละเอียดมาก ผลลัพธ์ยิ่งเจาะจง
  4. กำหนดรูปแบบ (Format): บอกผลลัพธ์ของงานที่ต้องการ (เช่น เป็นตาราง เป็นโปรแกรม Python เป็นรูปภาพ)

ตัวอย่างการใช้ AI ในการออกแบบการจัดการเรียนรู้:

  1. Prompt เนื้อหาสาระ:
    • ใช้สำหรับกำหนด Persona ของ AI และหัวข้อหลักของการสอน
    • ตัวอย่าง: “คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการศึกษา ช่วยร่างเนื้อหาสาระสำหรับวิชาวิทยาศาสตร์ เรื่องวัฏจักรน้ำ สำหรับนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 1 ระยะเวลา 50 นาที โดยแผนการสอนควรประกอบด้วยกิจกรรมนำเข้าสู่บทเรียน กิจกรรมหลัก กิจกรรมสรุปพร้อมคำถามกระตุ้นการคิดวิเคราะห์และการประเมินผล”
    • เคล็ดลับ: การถามยาวจะทำให้ AI ตอบสั้นและคุณภาพด้อยลง ควรใช้ Prompt แรกนี้เพื่อกำหนดบทบาทของ AI เท่านั้น (AI จะจำบทบาทนี้ไปตลอดการสนทนาใน Chat นั้น)
    • การให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้เรียน (เช่น พื้นฐานความรู้เดิม ความสนใจ ความต้องการพิเศษ) มาตรฐานการเรียนรู้ หรือตัวชี้วัด จะทำให้เนื้อหาสาระเฉพาะเจาะจงมากขึ้น
  2. Prompt จุดประสงค์การเรียนรู้:
    • ตัวอย่าง: “ช่วยกำหนดจุดประสงค์การเรียนรู้ทั้งด้านความรู้ ทักษะ และเจตคติ โดยแยกด้านละ 1 ข้อให้ชัดเจน”
    • เคล็ดลับ: กำหนดจำนวนข้อที่ต้องการ เพื่อไม่ให้ AI สร้างจุดประสงค์มากเกินไป (เช่น 1 ข้อต่อด้าน) ควรระวังการเขียนเจตคติไม่ให้เป็นการวัดคุณลักษณะที่ต้องใช้เวลาบ่มเพาะนาน
  3. Prompt ความคิดรวบยอด (The Big Idea):
    • ตัวอย่าง: “เขียนความคิดรวบยอดของการสอนครั้งนี้ให้ด้วย”
    • ต้องใช้วิชาครูและตำราเรียนที่น่าเชื่อถือในการตรวจสอบความถูกต้อง
  4. Prompt การนำเข้าสู่บทเรียน (Active Learning):
    • ตัวอย่าง: “เมื่อเริ่มต้นการสอนขั้นนำเข้าสู่บทเรียน จะนำเข้าสู่บทเรียนอย่างไรให้สนุก ตื่นเต้น หรือทำให้นักเรียนอยากจะเรียนรู้ในเรื่องนี้ ขอสัก 3 แนวทาง”
    • ให้เลือกแนวทางที่เหมาะสมกับลักษณะการเรียนรู้ของนักเรียน (เช่น การเคลื่อนไหว การฟังเพลง)
  5. Prompt กิจกรรมการเรียนรู้ (Active Learning):
    • ตัวอย่าง: “ช่วยออกแบบการจัดการเรียนรู้ที่ต้องการสอนแบบ Active Learning ที่เน้นให้นักเรียนมีส่วนร่วมในกิจกรรมการเรียนรู้ ทำให้นักเรียนสนุกกับการเรียนการสอนครั้งนี้ด้วย และขอให้มีกำหนดเวลาของแต่ละกิจกรรมให้ด้วย มีเวลาทำกิจกรรมรวม 30 นาที”
    • สามารถปรับเวลาหรือเพิ่มโมเดลการสอนของตนเองเข้าไปได้
  6. Prompt การวัดและประเมินผล:
    • ตัวอย่าง: “เมื่อสอนแบบนี้จะวัดและประเมินผลอย่างไรให้สอดคล้องกับจุดประสงค์การเรียนรู้ โดยช่วยบอกวิธีวัด เครื่องมือที่ใช้วัดและเกณฑ์ในการวัดประเมินผลในรูปแบบตารางด้วย”
    • เคลล็ดลับ:
      • เพิ่มวัตถุประสงค์การเรียนรู้ลงไปใน Prompt โดยตรง: หากต้องการให้ AI สร้างวิธีการวัด เครื่องมือ และเกณฑ์การวัดประเมินผลที่แม่นยำยิ่งขึ้น ควรนำวัตถุประสงค์การเรียนรู้ที่ออกแบบไว้ (จาก Prompt จุดประสงค์การเรียนรู้) มาใส่ใน Prompt นี้แทนที่คำว่า “จุดประสงค์การเรียนรู้” (สีแดง) โดยระบุเป็นข้อๆ เช่น ข้อ 1 คืออะไร ข้อ 2 คืออะไร
      • ระบุจำนวนวิธีการวัดที่ต้องการ: หากต้องการให้ AI นำเสนอวิธีการวัดหลายรูปแบบ สามารถระบุจำนวนที่ต้องการได้ (เช่น “ขอสัก 3 วิธีการวัด”)
      • ปรับให้เหมาะสมกับผู้เรียน: ควรพิจารณาวิธีการวัดที่ AI แนะนำให้เหมาะสมกับระดับชั้นและความสามารถของผู้เรียน เช่น เด็กเล็กอาจวัดผ่านการลงมือทำได้มากกว่าการอ่านหรือเขียน

การสร้างข้อสอบปรนัย (Multiple Choice Questions):

การสร้างข้อสอบปรนัยตามแนวทาง Bloom’s Taxonomy ควรทำ 2 รอบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ:

  1. Prompt ที่ 1 (กำหนด Persona ระยะไกล):
    • ตัวอย่าง: “รู้จัก Bloom’s Taxonomy ไหม”
    • จุดประสงค์: เพื่อให้ AI ทำความเข้าใจและจดจำแนวทาง Bloom’s Taxonomy ในการสร้างข้อสอบ ทำให้การสร้างข้อสอบใน Prompt ถัดไปมีขั้นตาม Taxonomy ที่ถูกต้อง
    • เคล็ดลับ: คำตอบของ AI ในขั้นตอนนี้อาจจะสั้นๆ แต่มีความสำคัญมากในการกำหนด “Persona” หรือบทบาทของ AI สำหรับการสนทนาในหัวข้อนี้
  2. Prompt ที่ 2 (กำหนดรายละเอียดข้อสอบ):
    • ตัวอย่าง: “ขอให้ช่วยออกแบบข้อสอบปรนัยแบบเลือกตอบ 4 ตัวเลือก ในระดับการประยุกต์ใช้ จำนวน 5 ข้อ พร้อมทั้งเฉลยและอธิบายให้ด้วย”
    • จุดประสงค์: ระบุรายละเอียดของข้อสอบที่ต้องการอย่างชัดเจน
    • เคล็ดลับ:
      • ระบุจำนวนข้อที่ต้องการ: เพื่อป้องกันไม่ให้ AI สร้างข้อสอบจำนวนมากเกินไปและลดคุณภาพของคำตอบ
      • ระบุระดับตาม Bloom’s Taxonomy: เช่น ระดับความจำ ความเข้าใจ การประยุกต์ใช้ การวิเคราะห์ การสังเคราะห์ การประเมินค่า หรือการสร้างสรรค์
      • ระบุจำนวนตัวเลือก: เช่น 4 ตัวเลือก
      • ระบุรูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ: เช่น พร้อมเฉลยและคำอธิบาย
    • การตรวจสอบ: แม้ AI จะสามารถสร้างข้อสอบพร้อมเฉลยและคำอธิบายได้ แต่สิ่งสำคัญที่สุดคือการที่ครูผู้สอนซึ่งมีความรู้ในศาสตร์นั้นๆ ต้องใช้วิจารณญาณในการตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อสอบและเฉลยที่ AI สร้างขึ้น

ข้อคิดเพิ่มเติม:

โดยสรุปแล้ว โมดูลนี้มุ่งเน้นการเสริมสร้างทักษะการใช้ AI สำหรับครู เพื่อนำไปออกแบบและจัดการเรียนรู้ รวมถึงการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับบริบทปัจจุบัน โดยเน้นย้ำว่า AI คือผู้ช่วยที่ดี แต่ครูยังคงเป็นผู้ขับเคลื่อนหลักในการสร้างคุณภาพทางการศึกษา

ที่มา: Module 3 การใช้ AI ออกแบบการจัดการเรียนรู้และการวัด และประเมินผลการเรียนรู้ โดย ผอ.เอกสิทธิ์ ปิยะแสงทอง ผู้อำนวยการกลุ่มพัฒนาการศึกษาสำหรับผู้มีความสามารถพิเศษ สำนักวิชาการและมาตรฐานการศึกษา

Post Views: 7

Comments

comments

Powered by Facebook Comments

Exit mobile version