การประยุกต์ใช้ Generative AI ในการศึกษา: โอกาสและความท้าทายสำหรับอนาคตแห่งการเรียนรู้

บทนำ

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกมิติของชีวิต การศึกษาเป็นหนึ่งในสาขาที่ได้รับผลกระทบอย่างมากจากความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดังกล่าว โดยเฉพาะ Generative AI หรือ AI สร้างสรรค์ ที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ ภาพ เสียง หรือแม้กระทั่งวิดีโอ จากการเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่ (Kasneci et al., 2023; Chiu, 2024)

การปรากฏตัวของ Generative AI โดยเฉพาะเครื่องมือยอดนิยมอย่าง ChatGPT ได้เปลี่ยนแปลงพื้นฐานการคิดเกี่ยวกับการเรียนการสอนอย่างมีนัยสำคัญ เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่สามารถเป็นเครื่องมือการเรียนรู้ที่ทรงพลัง แต่ยังสร้างความท้าทายใหม่ๆ ด้านจริยธรรมและความซื่อสัตย์ทางวิชาการ จากการศึกษาล่าสุดของมหาวิทยาลัยไทยและมหาวิทยาลัยชั้นนำระดับโลก พบว่า นักศึกษาในไทยมีการยอมรับและใช้งาน Generative AI ในการเรียนการสอนในระดับสูง โดยเฉพาะในด้านการเรียนภาษาอังกฤษ

บทความนี้มุ่งเป้าไปที่การวิเคราะห์การประยุกต์ใช้ Generative AI ในระบบการศึกษา โดยเฉพาะในบริบทของประเทศไทยและภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก กลุ่มเป้าหมายหลักของบทความนี้ คือ นักศึกษาระดับปริญญาตรีและบัณฑิตศึกษา อาจารย์ผู้สอน นักวิจัยทางการศึกษา และผู้บริหารสถาบันการศึกษา ที่ต้องการเข้าใจและประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Generative AI อย่างมีประสิทธิภาพและจริยธรรม

ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Generative AI

นิยามและพื้นฐานทางเทคนิค

Generative AI เป็นเทคโนโลยีย่อยของ Deep Learning ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่อยู่ภายใต้สาขาใหญ่ของปัญญาประดิษฐ์ ความแตกต่างหลักของ Generative AI จาก AI รูปแบบอื่นๆ คือความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่ แทนที่จะเป็นเพียงการจำแนกหรือทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลที่มีอยู่

เทคโนโลยี Generative AI ทำงานโดยการเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างจากข้อมูลที่มีอยู่ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม จากนั้นจึงใช้โมเดลทางสถิติที่เรียนรู้มาแล้วเพื่อทำนายและสร้างตัวอย่างใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน ทำให้แตกต่างจาก discriminative models ที่ใช้สำหรับการจำแนกหรือการทำนายป้ายกำกับ

การพัฒนาของ Foundation Models

Foundation Models เป็นโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล โมเดลเหล่านี้ถูกออกแบบเพื่อให้สามารถปรับแต่งหรือปรับเปลี่ยนให้เหมาะสมกับงานที่หลากหลาย เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การใส่คำบรรยายภาพ การรับรู้วัตถุ การแปลภาษา และการเขียนโค้ด

ความสำคัญของ Foundation Models สามารถเปรียบเทียบได้กับชั้นฐานที่หลากหลายซึ่งสามารถสร้างทักษะเฉพาะต่างๆ ขึ้นมาได้ หากพิจารณาในภาพรวม Foundation Models เหล่านี้สามารถปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างแท้จริง ไม่ว่าจะเป็นด้านสุขภาพ การเงิน การตรวจจับการฉ้อโกง หรือการบริการลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล

ปรากฏการณ์ In-Context Learning

หนึ่งในความสามารถที่น่าสนใจและค่อนข้างลึกลับของ Large Language Models คือ in-context learning ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่โมเดลขนาดใหญ่สามารถทำงานใหม่ได้หลังจากเห็นตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่าง โดยไม่ต้องการข้อมูลการฝึกใหม่หรือการอัปเดตพารามิเตอร์ใดๆ

งานวิจัยล่าสุดชี้ให้เห็นว่าเครือข่ายขนาดใหญ่เหล่านี้อาจมีโมเดลที่เรียบง่ายกว่าซ่อนอยู่ภายในชั้นต่างๆ และโมเดลใหญ่อาจสามารถนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ง่ายๆ มาใช้ภายในเพื่อฝึกโมเดลเล็กๆ เหล่านี้โดยใช้เฉพาะข้อมูลที่มีอยู่แล้วจากการฝึกครั้งแรก ปรากฏการณ์นี้ถูกอธิบายว่าเป็น “ปรากฏการณ์การเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพอย่างไม่สมเหตุสมผล”

การประยุกต์ใช้ Generative AI ในการศึกษา

การเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล (Personalized Learning)

การเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคลเป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ที่สำคัญที่สุดของ Generative AI ในการศึกษา เทคโนโลยี AI สามารถปรับแต่งวัสดุการเรียนรู้ให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของนักเรียนแต่ละคน ซึ่งช่วยเพิ่มประสบการณ์การเรียนรู้ของพวกเขา การปรับแต่งนี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงเนื้อหา แต่ยังรวมถึงรูปแบบการนำเสนอ ความเร็วในการเรียน และวิธีการประเมินผล

ความก้าวหน้าล่าสุดในสถาปัตยกรรมการรับรู้แบบ neuro-symbolic เช่น NEOLAF (Never-Ending Open Learning Adaptive Framework) แสดงให้เห็นถึงการทำงานร่วมกันแบบสองทิศทางนี้ ด้วยการรวมการให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์เข้ากับการเรียนรู้เชิงประสาท NEOLAF สะท้อนให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวของการรับรู้ของมนุษย์ในขณะที่ทำให้ LLMs สามารถทำงานเป็นตัวแทนที่ปรับปรุงตนเองได้

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้จากบริบทไทย

การศึกษาในประเทศไทยแสดงให้เห็นว่านักศึกษามีการยอมรับ Generative AI ในระดับสูงด้าน performance expectancy (M = 3.66, SD = .58), effort expectancy (M = 3.61, SD = .59) และด้านความคาดหวังในการปฏิบัติงาน นอกจากนี้ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยได้ร่วมมือกับ Google Cloud เปิดตัว ChulaGENIE ซึ่งย่อมาจาก ‘Chula’s Generative AI Environment for Nurturing Intelligence and Education’ โดยจะเปิดให้อาจารย์และบุคลากรใช้งานในเดือนมกราคม 2025 และนักศึกษาทุกคนจะสามารถเข้าถึงได้ในเดือนมีนาคม 2025

การใช้งานในการสอนภาษา

งานวิจัยจำนวนมากได้ศึกษาการบูรณาการ GenAI ในการสอนและการเรียนภาษาทั่วโลกในบริบทการศึกษาระดับอุดมศึกษา โดยมีหลักฐานแสดงให้เห็นการเพิ่มขึ้นของการบูรณาการ AI เพื่อเสริมสร้างปัจจัยด้านอารมณ์ของผู้เรียน ทักษะทางภาษา และผลลัพธ์การเรียนรู้โดยรวม

การประยุกต์ใช้ GenAI ในการศึกษาภาษาอังกฤษในฐานะภาษาต่างประเทศ (EFL) ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการปรับปรุงการพูด การเขียน การอ่าน และการเรียนรู้คำศัพท์ การศึกษาเชิงประจักษ์ยังสนับสนุนผลการวิจัยเหล่านี้ โดยการศึกษาที่วิเคราะห์การตอบสนองเชิงคุณภาพจากแบบสำรวจนักศึกษามหาวิทยาลัยในสวีเดนและการสอบถามแบบผสมผสานในประเทศไทยเผยให้เห็นว่านักศึกษาโดยทั่วไปมีการรับรู้เชิงบวกต่อเครื่องมือ AI

การสร้างเนื้อหาการเรียนการสอน

AI สามารถสร้างเนื้อหาที่ฟังดูเป็นธรรมชาติ สร้างรูปแบบเนื้อหาสร้างสรรค์ แปลภาษาอย่างคล่องแคล่ว ช่วยโปรแกรมเมอร์เขียนและแก้ไขโค้ด และแน่นอนว่าตอบคำถามที่ซับซ้อนในลักษณะการสนทนา ความสามารถเหล่านี้เปิดโอกาสให้ครูผู้สอนสามารถสร้างแบบฝึกหัด แบบทดสอบ คำอธิบาย และสื่อการเรียนการสอนอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การประเมินและการให้ข้อมูลป้อนกลับ

การประยุกต์ใช้ Generative AI ในการประเมินผลการศึกษาระดับอุดมศึกษาแสดงให้เห็นว่านักศึกษาสามารถได้รับข้อมูลป้อนกลับที่ทันทีและเบื้องต้น รวมถึงเกรดและความคิดเห็นจาก GenAI ได้ตลอดเวลาและทุกที่ นอกจากนี้ นักศึกษายังสามารถขอให้ GenAI ให้ข้อมูลป้อนกลับจากมุมมองต่างๆ มากมาย

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาคือ GenAI อาจไม่สามารถสร้างเนื้อหาที่ถูกต้องหรือข้อมูลป้อนกลับที่ใช้งานได้จริงในหลักสูตร เนื่องจาก ChatGPT อาจใช้เกณฑ์การประเมินที่แตกต่างจากหลักสูตรหรือครูผู้สอน และการขาดความรู้เฉพาะเกี่ยวกับชั้นเรียนและนักเรียนอาจทำให้เกิดข้อมูลป้อนกลับที่ไม่เหมาะสม

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

Transformer Architecture และ Attention Mechanism

Transformer เป็นสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมชนิดเฉพาะที่คิดค้นขึ้นในปี 2017 โดยมีกลไก attention ที่ช่วยให้โมเดลสามารถชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำหรือจุดข้อมูลต่างๆ ในลำดับ แม้จะอยู่ห่างกันมาก พวกมันสามารถใส่ใจกับบริบทได้ ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบท

การควบคุมความคิดสร้างสรรค์ผ่าน Temperature Parameter

พารามิเตอร์ที่เรียกว่า temperature มีบทบาทสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยสามารถปรับแต่งเพื่อเพิ่มหรือลดความมั่นใจของโมเดลในการทำนายที่มีความเป็นไปได้สูงสุด เมื่อเทียบกับการสำรวจตัวเลือกที่มีความน่าจะเป็นน้อยกว่า อุณหภูมิที่สูงกว่าทำให้โมเดลมีความเสี่ยงมากขึ้น มีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น มีความสุ่มมากขึ้น และสำรวจตัวเลือกคำที่มีโอกาสน้อยกว่า

ในทางตรงกันข้าม อุณหภูมิที่ต่ำกว่าทำให้โมเดลยึดติดกับผลลัพธ์ที่คาดเดาได้และมีความน่าจะเป็นสูงสุดมากขึ้น มันจะมีความมั่นใจมากขึ้นและมีความมุ่งเน้นมากขึ้น ซึ่งมีประโยชน์สำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การตอบคำถามหรือการสรุปที่คุณต้องการความแม่นยำและความสม่ำเสมอ นี่เป็นเหมือนการควบคุมระดับความคิดสร้างสรรค์เทียบกับความแม่นยำ

โมเดล Multimodal และการบูรณาการ

Gemini เป็นโมเดลแรกที่เอาชนะผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ในเกณฑ์มาตรฐานสำคัญที่เรียกว่า MLU ซึ่งครอบคลุม 57 วิชา ตั้งแต่คณิตศาสตร์ไปจนถึงจริยธรรม และยังเก่งในการเขียนโค้ด โดยขับเคลื่อนระบบ Alphacode 2 ซึ่งทำได้ดีกว่า 85% ของผู้แข่งขันมนุษย์ในการแข่งขันการเขียนโปรแกรม

ส่วน multimodal นั้นเป็นกุญแจสำคัญ โดย Gemini สามารถเข้าใจและให้เหตุผลข้ามประเภทข้อมูลต่างๆ พร้อมกัน ทั้งข้อความ ภาพ เสียง และโค้ด ดังนั้นมันจึงสามารถดูภาพ ฟังเสียงเกี่ยวกับภาพนั้น อ่านข้อความ และเข้าใจทั้งหมดด้วยกัน ทำให้สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนและละเอียดอ่อนมากกว่าที่โมเดลก่อนหน้านี้สามารถทำได้

ผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานและเศรษฐกิจ

การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับพนักงานใหม่

การวิจัยที่น่าสนใจเกี่ยวกับผลกระทบของ Generative AI ต่อประสิทธิภาพการทำงานแสดงให้เห็นรูปแบบที่แตกต่างจากคลื่นเทคโนโลยีก่อนหน้า การศึกษาที่น่าสนใจศึกษาตัวแทนบริการลูกค้าที่ใช้เครื่องมือ generative AI พบว่ามันเพิ่มประสิทธิภาพและแม้กระทั่งการคงอยู่ของพนักงานใหม่หรือทักษะต่ำอย่างมีนัยสำคัญ กลุ่มทักษะต่ำสุดเห็นการกระโดดขึ้น 34% ในการแก้ปัญหาต่อชั่วโมง

ตัวแทนที่มีประสบการณ์น้อยกว่าหนึ่งเดือนในงานมีการปรับปรุง 46% สำหรับตัวแทนที่มีทักษะสูงและมีประสบการณ์ ผลกระทบนั้นน้อยมาก บางครั้งยังส่งผลเสียเล็กน้อยต่อคุณภาพ ผลการวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า Generative AI อาจทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสร้างความเท่าเทียม ช่วยให้คนที่มีประสบการณ์น้อยกว่าสามารถเรียนรู้และทำงานได้เร็วขึ้น

บทเรียนจากประวัติศาสตร์เทคโนโลยี

ตัวอย่างในอดีตเช่น drum machine ในดนตรี ไม่ได้แทนที่นักกลอง แต่สร้างความเป็นไปได้ใหม่ และแนวดนตรีใหม่เช่น hip-hop หรือเครื่องคิดเลขกราฟิกในโรงเรียน ไม่ได้กำจัดคณิตศาสตร์ แต่เปลี่ยนวิธีที่เราสอนและประเมิน ทำให้นักเรียนต้องแสดงงานของพวกเขาในรูปแบบที่แตกต่างกัน

ดังนั้น Generative AI อาจเป็นเครื่องมือที่เสริมความสามารถและเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการทำงาน มากกว่าการเป็นเพียงการแทนที่อย่างง่ายๆ

ความท้าทายและข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

ปัญหา Hallucinations และข้อมูลผิดพลาด

ความกังวลหลักประการหนึ่งคือ hallucinations และข้อมูลที่ผิดพลาด โมเดลเหล่านี้สามารถฟังดูมั่นใจอย่างไม่น่าเชื่อในขณะที่ผิดพลาดอย่างสิ้นเชิง พวกมันแค่แต่งเรื่องขึ้นมา บางครั้งพวกมันอาจคิดค้นข้อเท็จจริง แหล่งที่มา การอ้างอิง สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันไม่ได้หมายความว่าผลลัพธ์ที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ

การคิดเชิงวิจารณญาณยังคงเป็นสิ่งจำเป็น การศึกษาล่าสุดพบว่า การใช้ GenAI บ่อยครั้งแสดงความสัมพันธ์เชิงลบกับความสามารถในการคิดเชิงวิจารณญาณ โดยมี cognitive offloading ทำหน้าที่เป็นปัจจัยกลาง

ปัญหาอคติและความเป็นธรรม

อคติเป็นปัญหาใหญ่ โมเดลเหล่านี้เรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมักจะถูกดึงมาจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งสะท้อนอคติทั้งหมดที่มีอยู่แล้วในสังคม โมเดลจึงสามารถนำอคติเหล่านั้นมาใช้โดยไม่ตั้งใจ และแม้กระทั่งขยายอคติที่เกี่ยวข้องกับเชื้อชาติ เพศ ความเชื่อ เป็นต้น การประจำธรรมเป็นความท้าทายที่มหาศาล

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอคติในระบบ AI สามารถส่งผลกระทบต่อกลุ่มนักเรียนบางกลุ่มมากกว่ากลุ่มอื่น โดยเฉพาะกลุ่มที่มาจากภูมิหลังที่ด้อยโอกาส อคติของมนุษย์และระบบในอัลกอริทึม generative AI และข้อมูลของ large language models (LLMs) ส่งผลต่อผลลัพธ์ของเครื่องมือ AI และดังนั้นจึงสามารถขยายความไม่เท่าเทียมเมื่ออคติเหล่านี้ไม่ถูกกำจัดหรือแก้ไข

ปัญหาความเป็นต้นฉบับและทรัพย์สินทางปัญญา

การระบุแหล่งที่มาและทรัพย์สินทางปัญญาเป็นพื้นที่ทางกฎหมายและจริยธรรมที่ซับซ้อน ผลลัพธ์บางครั้งสามารถมีลักษณะคล้ายกับงานที่มีอยู่โดยไม่มีการระบุแหล่งที่มาที่ชัดเจน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการขโมยความคิด ลิขสิทธิ์ เครื่องหมายการค้า หลักการสำคัญที่กำลังพัฒนาคือมนุษย์ต้องรับผิดชอบ ไม่ใช่ AI เอง เครื่องมือไม่มีหน่วยงาน ผู้ใช้มี

ความโปร่งใสและการอธิบายได้

ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับสิ่งนี้คือความโปร่งใสและการอธิบายได้ กล่องดำที่ซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อเหล่านี้มาถึงผลลัพธ์ของพวกมันได้อย่างไร โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไป พวกเขาจะไว้วางใจได้อย่างไรหากพวกเขาไม่เข้าใจข้อจำกัดของมัน การประกาศง่ายๆ ที่บอกว่า AI สร้างสิ่งนี้มักจะไม่เพียงพอ เราต้องการวิธีที่เข้าถึงได้และไม่ใช่เทคนิคในการอธิบายสิ่งที่โมเดลสามารถและไม่สามารถทำได้ และข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นอยู่ที่ไหน เพื่อสร้างความไว้วางใจของผู้ใช้ที่แท้จริง

กรอบงานจริยธรรมและการกำกับดูแล

Google ได้พัฒนาหลักการ AI ตั้งแต่ปี 2018 ที่มุ่งเน้นสิ่งต่างๆ เช่น การใช้งานที่เป็นประโยชน์ ความปลอดภัย การหลีกเลี่ยงอคติที่ไม่ยุติธรรม การรับผิดชอบ การรวมความเป็นส่วนตัว มันเป็นกรอบงานสำหรับการพัฒนาที่รับผิดชอบ

พวกเขานำสิ่งนี้ไปใช้ในทางปฏิบัติผ่านสิ่งต่างๆ เช่น โครงสร้างการกำกับดูแลภายใน การใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่เข้มงวด การร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญที่หลากหลาย รวมถึงนักวิทยาศาสตร์สังคม นักจริยธรรม การแสวงหาข้อเสนอแนะจากภายนอกอย่างแข็งขัน การตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำ และการทำงานร่วมกับผู้อื่นเพื่อสร้างกฎระเบียบที่รับผิดชอบทั่วโลก

การพัฒนาความสามารถด้าน AI ในบริบทไทย

นโยบายและการลงทุนระดับชาติ

ประเทศไทยได้วางเป้าหมายในการเปลี่ยนผ่านจากการเป็นประเทศผู้ใช้ AI ไปสู่การเป็นผู้สร้างแอปพลิเคชัน AI ในปี 2024 การเปลี่ยนแปลงนี้ขับเคลื่อนโดยระบบนิเวศที่แข็งแกร่งของโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลประสิทธิภาพสูง ศูนย์ข้อมูลที่เจริญรุ่งเรือง และการพัฒนาพนักงานที่มีทักษะ การวิจัยและพัฒนา และสตาร์ทอัพอย่างต่อเนื่อง

เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ องค์กรในภาครัฐและเอกชนกำลังลงทุนประมาณ 1 พันล้านบาทเพื่อพัฒนาแรงงาน 30,000 คนที่มีทักษะ AI ภายในปี 2027 ก่อนที่จะเพิ่มจำนวนเป็น 50,000 คนภายในห้าปี ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เป็นผู้นำในการริเริ่มนี้ โดยร่วมมือกับกระทรวงศึกษาธิการในการสร้างสื่อการเรียนการสอนที่เกี่ยวข้องสำหรับนักเรียน

การพัฒนา ThaiGPT และระบบภาษาไทย

สมาคมปัญญาประดิษฐ์แห่งประเทศไทย (AIAT) และสมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์แห่งประเทศไทย (AIEAT) ได้ร่วมมือกับ NECTEC เพื่อพัฒนา ThaiGPT large language model อย่างต่อเนื่องและขับเคลื่อนการใช้ AI ในแปดภาคส่วน การพัฒนาโมเดลภาษาไทยนี้มีความสำคัญต่อการสนับสนุนการศึกษาที่สอดคล้องกับบริบทวัฒนธรรมและภาษาไทย

ตัวอย่างการปฏิบัติในสถาบันการศึกษาไทย

มหาวิทยาลัยขอนแก่น (KKU) ได้จัดการประชุมเชิงปฏิบัติการเกี่ยวกับ Generative AI ในเดือนธันวาคม 2023 ซึ่งดึงดูดผู้เข้าร่วมที่หลากหลายมากกว่า 50 คน รวมถึงอาจารย์ เจ้าหน้าที่ และนักเรียน การริเริ่มการเปลี่ยนแปลงนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่สนับสนุนกระบวนการเรียนรู้ที่ครอบคลุมสำหรับบุคคลในทุกระดับ เพื่อให้มั่นใจว่านักเรียน เจ้าหน้าที่ อาจารย์ และชุมชนที่กว้างขึ้นได้รับทักษะที่จำเป็นสำหรับศตวรรษที่ 21

การศึกษาของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยเกี่ยวกับการใช้ ChatGPT ในการศึกษาและการวิจัยในอุดมศึกษา พบว่าสมาชิกคณาจารย์ 200 คนที่ได้รับทุนสนับสนุนการสมัครสมาชิก ChatGPT โดยเฉพาะสำหรับ GPT-4 ในช่วงห้าเดือนแรกของปีการศึกษา 2023 (สิงหาคม-ธันวาคม 2023) มีการใช้งานที่หลากหลายในการสอน การวิจัย และการดำเนินงาน

แนวทางการประเมินและการวัดผล

กรอบการประเมินที่ปรับตัวกับ AI

การเปลี่ยนแปลงในการประเมินผลเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อเพาะปลูกทักษะการเรียนรู้ที่ควบคุมตนเอง การเรียนรู้อย่างรับผิดชอบ และความซื่อสัตย์ของนักเรียน การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการประเมินควรได้รับการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้ครูพัฒนากิจกรรมการพัฒนาวิชาชีพสำหรับการประเมิน AI และการรู้เขียนดิจิทัล

AI Assessment Scale (AIAS)

AI Assessment Scale (AIAS) เป็นเครื่องมือปฏิบัติ ง่าย และครอบคลุมพอสมควรเพื่อให้สามารถบูรณาการเครื่องมือ GenAI เข้ากับการประเมินการศึกษา AIAS ช่วยให้นักการศึกษาสามารถเลือกระดับการใช้ GenAI ที่เหมาะสมในการประเมินโดยอิงจากผลการเรียนรู้ที่พวกเขาต้องการจะแก้ไข

AIAS ให้ความชัดเจนและความโปร่งใสมากขึ้นสำหรับนักเรียนและนักการศึกษา ให้เครื่องมือนโยบายที่ยุติธรรมและเป็นธรรมสำหรับสถาบันในการทำงานด้วย และเสนอแนวทางที่ละเอียดอ่อนซึ่งยอมรับโอกาสของ GenAI ในขณะที่รับรู้ว่ามีกรณีที่เครื่องมือดังกล่าวอาจไม่เหมาะสมทางครุศาสตร์

การประเมินแบบต้านทาน AI

การประเมินแบบต้านทาน AI เป็นแนวคิดที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งมุ่งเน้นการออกแบบการประเมินที่ยากต่อการทำโกงด้วย AI การเขียนแบบสะท้อนความคิดถือเป็นตัวอย่างหนึ่งของการประเมินแบบต้านทาน AI เนื่องจากต้องการการสะท้อนความคิดของตนเองและการเชื่อมโยงกับประสบการณ์ส่วนบุคคล ความถูกต้องและความเป็นต้นฉบับของความคิดของนักเรียนจึงเป็นสิ่งสำคัญ

การประเมินแบบสะท้อนความคิดถือเป็นการประเมินแบบต้านทาน AI ด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:

• การปรับแต่งเฉพาะบุคคล: การมอบหมายงานแบบสะท้อนความคิดจะกระตุ้นให้นักเรียนแบ่งปันประสบการณ์และการตีความที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขา ซึ่งลดความเสี่ยงของการตอบสนองที่สร้างโดย AI
• การคิดเชิงวิจารณญาณ: พวกมันส่งเสริมทักษะการคิดเชิงวิจารณญาณและการวิเคราะห์ที่ไปไกลกว่าการจดจำข้อเท็จจริงหรือการสังเคราะห์ซึ่ง AI อาจสร้างได้ง่าย
• การบันทึกกระบวนการ: นักเรียนมักถูกขอให้บันทึกกระบวนการคิดและการแก้ไขของพวกเขา ทำให้ AI ยากที่จะทดแทนการสะท้อนความคิดเดิมที่พัฒนาไป

Process-Product Assessment Model

แบบจำลองการประเมิน Process-Product เป็นแนวทางนวัตกรรมที่เน้นการประเมินทั้งผลลัพธ์สุดท้ายและกระบวนการของการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์-AI ตลอดการเดินทางการเรียนรู้ของพวกเขา แนวทางนี้ช่วยให้นักการศึกษาสามารถประเมินไม่เพียงแต่สิ่งที่นักเรียนผลิต แต่ยังรวมถึงวิธีที่พวกเขาใช้เครื่องมือ AI ในกระบวนการเรียนรู้

แนวโน้มอนาคตและการพัฒนา

การบูรณาการ Multimodal AI

ความก้าวหน้าในอนาคตใน multimodal AI ปัญญาทางอารมณ์ และการพัฒนานโยบายจริยธรรมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความเป็นธรรมของการศึกษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ต่อไป ขณะที่นักวิจัยและผู้ปฏิบัติยังคงสร้างสรรค์และร่วมมือ Generative AI พร้อมที่จะนิยามการเรียนรู้แบบส่วนบุคคลใหม่ ทำให้การศึกษาตอบสนองมากขึ้น เข้าถึงได้มากขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับผู้เรียนที่หลากหลายทั่วโลก

การพัฒนา Socratic Playground for Learning (SPL)

การใช้งาน pilot ของ Socratic Playground for Learning (SPL) ที่ขับเคลื่อนโดย GPT-4 แสดงให้เห็นการปรับปรุงที่สำคัญในการปฏิสัมพันธ์การสอนและฟังก์ชัน ITS ที่ใช้การสนทนา ระบบใช้วิธีการสอนแบบโสเครติสเพื่อส่งเสริมการคิดเชิงวิจารณญาณในหมู่ผู้เรียน สร้างสถานการณ์การเรียนรู้เฉพาะและอำนวยความสะดวกในการสนทนาการสอนแบบหลายเทิร์นที่มีประสิทธิภาพผ่าน prompt engineering ที่กว้างขวาง

ความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

โมเดล Transformer ตีความอินพุตของผู้เรียนที่ซับซ้อน ถูกต้องบางส่วน หรือคลุมเครืออย่างยืดหยุ่นมากกว่าวิธีการทางสถิติเก่าอย่าง LSA มากมาย การสร้างเนื้อหาแบบไดนามิก Playground สามารถสร้างสถานการณ์ คำถาม และข้อเสนอแนะใหม่ได้ทันที ให้ความสามารถในการปรับตัวที่แข็งแกร่ง

การพัฒนาอย่างยั่งยืนและการเข้าถึง

Generative AI มีศักยภาพในการเชื่อมช่องว่างการศึกษาที่สำคัญ โดยเสนอโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับผู้เรียนในพื้นที่ที่ขาดการบริการและห่างไกล แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูงสามารถให้ทรัพยากรการเรียนการสอนคุณภาพสูงที่ปรับขนาดได้และคุ้มทุน สามารถเข้าถึงได้ผ่านอุปกรณ์ดิจิทัล

เครื่องมือเช่น Khanmigo—ครู AI ที่บูรณาการเข้ากับ Khan Academy—เป็นตัวอย่างของวิธีที่นวัตกรรมเหล่านี้สามารถเปิดประสบการณ์การเรียนรู้แบบส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้จำนวนมาก นอกจากนี้ ระบบ AI สามารถเก่งในการแปลและปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับบริบททางภาษาและวัฒนธรรมที่หลากหลาย

ข้อเสนอแนะสำหรับการปฏิบัติ

สำหรับนักศึกษา

1. พัฒนาทักษะการคิดเชิงวิจารณญาณ: เรียนรู้การประเมินและตรวจสอบข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น
2. ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม: ใช้ Generative AI เพื่อช่วยในการระดมสมอง การวิจัย และการเรียนรู้ แต่ไม่ใช่แทนที่การคิดของตนเอง
3. เข้าใจข้อจำกัดของ AI: รู้จักจุดอ่อนและความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้เครื่องมือ AI
4. รักษาความซื่อสัตย์ทางวิชาการ: ใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและโปร่งใส ระบุแหล่งที่มาเมื่อจำเป็น

สำหรับอาจารย์ผู้สอน

1. ปรับแต่งการประเมิน: ออกแบบการประเมินที่เน้นกระบวนการคิดและการประยุกต์ใช้ความรู้
2. สร้างแนวปฏิบัติที่ชัดเจน: กำหนดนโยบายการใช้ AI ในชั้นเรียนและการประเมิน
3. พัฒนาทักษะดิจิทัล: เรียนรู้และทำความเข้าใจเครื่องมือ AI เพื่อแนะนำนักศึกษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
4. ส่งเสริมการเรียนรู้แบบผสมผสาน: ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริมการสอน ไม่ใช่แทนที่ความสัมพันธ์ระหว่างครูกับนักเรียน

สำหรับนักวิจัยทางการศึกษา

1. ศึกษาผลกระทบระยะยาว: ทำการวิจัยเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อการเรียนรู้และพัฒนาการของนักเรียน
2. พัฒนาเครื่องมือวัดและประเมิน: สร้างเครื่องมือใหม่ที่สามารถประเมินประสิทธิภาพของการใช้ AI ในการศึกษา
3. ศึกษาความเป็นธรรมและการเข้าถึง: วิจัยวิธีการทำให้ AI เป็นประโยชน์ต่อนักเรียนทุกกลุ่ม
4. ร่วมมือข้ามสาขา: ทำงานร่วมกับนักคอมพิวเตอร์ศาสตร์ นักจิตวิทยา และนักสังคมศาสตร์

สำหรับผู้บริหารสถาบันการศึกษา

1. พัฒนานโยบายและกรอบการทำงาน: สร้างแนวทางที่ชัดเจนสำหรับการใช้ AI อย่างจริยธรรม
2. ลงทุนในการพัฒนาบุคลากร: จัดการฝึกอบรมสำหรับครูและเจ้าหน้าที่เกี่ยวกับการใช้ AI
3. เตรียมโครงสร้างพื้นฐาน: พัฒนาระบบเทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ
4. ส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา: สนับสนุนโครงการวิจัยเกี่ยวกับ AI ในการศึกษา

ข้อจำกัดและความท้าทายที่เหลืออยู่

ปัญหาการพึ่งพิงมากเกินไป

การศึกษาล่าสุดพบว่า การใช้ GenAI บ่อยครั้งแสดงความสัมพันธ์เชิงลบกับความสามารถในการคิดเชิงวิจารณญาณ โดย cognitive offloading ทำหน้าที่เป็นปัจจัยกลาง ChatGPT ส่งเสริมความเกียจคร้านทางการรับรู้เมื่อผู้เรียนกลายเป็นพึ่งพาความช่วยเหลือจาก GenAI ลดการมีส่วนร่วมของตนเองในกระบวนการรับรู้ meta-analysis ล่าสุดของการศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับผลกระทบของ ChatGPT ต่อการเรียนรู้แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น แต่ความพยายามทางจิตลดลง ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับผลกระทบต่อการเรียนรู้

ความต้องการทักษะ SRL

งานวิจัยที่มีอยู่เกี่ยวกับ GenAI สนับสนุนการอ้างว่าเพื่อให้ได้คุณค่าทางการศึกษาจากโมเดลเหล่านี้ พวกมันต้องถูกปรับใช้อย่างระมัดระวังและรอบคอบในการบริการการปฏิบัติการเรียนรู้ที่ใช้หลักฐาน แม้แต่โซลูชันการเรียนรู้แบบปรับตัวที่ซับซ้อนที่สุด ก็ไม่สนับสนุนความเป็นตัวแทนและการควบคุมตนเองของผู้เรียน นอกจากนี้ ทักษะ SRL ที่มีอยู่มีความจำเป็นในการศึกษาอย่างมีประสิทธิภาพกับระบบการเรียนรู้แบบส่วนบุคคล

ความท้าทายด้านการเข้าถึงและความเท่าเทียม

การรับรู้ว่าการนำ AI มาใช้ในบริบทการศึกษาเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงและข้อจำกัด ซึ่งในจำนวนนั้นคือปัญหาของความเป็นส่วนตัว ข้อมูลที่ผิดพลาด การคัดลอก อคติและความแตกต่างทางวัฒนธรรม และการขาดการเชื่อมต่อของมนุษย์ รวมถึงความหมายทางจริยธรรมอื่นๆ โดยเฉพาะช่องว่างที่อาจเกิดขึ้นระหว่างนักเรียนที่เข้าถึงเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้และนักเรียนที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังเนื่องจากไม่สามารถเข้าถึงรูปแบบการศึกษาใหม่เหล่านี้ได้

ปัญหาสิ่งแวดล้อมและความยั่งยืน

เมื่อเครื่องมือ generative AI ได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งต้องการการใช้พลังงานมากขึ้น ผลกระทบต่อการใช้พลังงานต่อสิ่งแวดล้อมคืออะไร การใช้พลังงานของ AI และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเป็นข้อกังวลที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะเมื่อมีการใช้โมเดลขนาดใหญ่อย่างแพร่หลาย

กรณีศึกษาและแนวปฏิบัติที่ดี

กรณีศึกษา: มหาวิทยาลัยจุฬาลงกรณ์และ ChulaGENIE

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยเป็นหนึ่งในผู้นำด้านการนำ Generative AI มาใช้ในการศึกษาระดับอุดมศึกษาในประเทศไทย ด้วยการเปิดตัว ChulaGENIE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่พัฒนาร่วมกับ Google Cloud

การศึกษาที่ทำโดยจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยพบว่า การให้ทุนสนับสนุนการสมัครสมาชิก ChatGPT แก่อาจารย์ 200 คน ส่งผลให้เกิดการใช้งานที่หลากหลายในสามด้านหลัก:

1. การสอน: อาจารย์ใช้ AI ในการเตรียมเนื้อหาการสอน สร้างแบบฝึกหัด และพัฒนาสื่อการเรียนการสอน
2. การวิจัย: การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนรายงานวิจัย และการสร้างสมมติฐาน
3. การดำเนินงาน: การปรับปรุงกระบวนการบริหารจัดการและการสื่อสารภายในสถาบัน

กรณีศึกษา: มหาวิทยาลัยขอนแก่นและการฝึกอบรม AI

มหาวิทยาลัยขอนแก่นได้จัดการประชุมเชิงปฏิบัติการเกี่ยวกับการใช้ Generative AI อย่างมีจริยธรรมสำหรับนักศึกษา ซึ่งเป็นการริเริ่มที่ทันท่วงทีและเกี่ยวข้องในบริบทนี้ วัตถุประสงค์ของการประชุมเชิงปฏิบัติการมีรากฐานจากวิสัยทัศน์ของมหาวิทยาลัยที่จะขึ้นสู่สถาบันวิจัยชั้นนำระดับโลก

การประชุมเชิงปฏิบัติการนี้มีจุดมุ่งหมายหลักคือการปลูกฝังสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่สนับสนุนกระบวนการเรียนรู้ที่ครอบคลุมสำหรับบุคคลในทุกระดับ เพื่อให้มั่นใจว่านักเรียน เจ้าหน้าที่ อาจารย์ และชุมชนที่กว้างขึ้นได้รับทักษะที่จำเป็นสำหรับศตวรรษที่ 21

แนวปฏิบัติที่ดีจากต่างประเทศ

กรณีศึกษาจากประเทศสวีเดนและฟินแลนด์

การศึกษาในประเทศสวีเดนและฟินแลนด์แสดงให้เห็นแนวทางที่สมดุลในการนำ AI มาใช้ในการศึกษา โดยเน้นการฝึกอบรมครูให้มีความรู้เกี่ยวกับ AI และการใช้งานอย่างมีจริยธรรม การศึกษาเหล่านี้พบว่านักศึกษามีทัศนคติเชิงบวกต่อเครื่องมือ AI เมื่อมีการแนะนำและสนับสนุนที่เหมาะสม

แนวทางจากสิงคโปร์

สิงคโปร์ได้พัฒนากรอบการทำงานแห่งชาติสำหรับการใช้ AI ในการศึกษา ซึ่งเน้นสามหลักการหลัก:

1. ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ: ระบบ AI ต้องปลอดภัยและเชื่อถือได้
2. ความเป็นธรรมและความไม่มีอคติ: การใช้ AI ต้องยุติธรรมและไม่มีอคติ
3. ความโปร่งใสและการอธิบายได้: ผู้ใช้ต้องเข้าใจวิธีการทำงานของ AI

ผลกระทบต่อตลาดแรงงานและการเตรียมความพร้อม

การเปลี่ยนแปลงของทักษะที่ต้องการ

การมาของ Generative AI ไม่ได้หมายความว่าจะแทนที่ครู แต่จะปรับเปลี่ยนความรับผิดชอบของพวกเขา ด้วยการลดภาระการบริหารและให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ AI จะช่วยให้คณาจารย์สามารถมีบทบาทที่มีส่วนร่วมมากขึ้นในห้องเรียน โดยใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนการสอนและให้การสนับสนุนแบบส่วนบุคคลแก่นักเรียนมากขึ้น

ความต้องการทักษะใหม่

การสำรวจล่าสุดระบุว่า 74% ของผู้นำธุรกิจไทยให้ความสำคัญกับการจ้างผู้สมัครที่มีทักษะ AI มากกว่าผู้ที่มีประสบการณ์มากกว่า ช่องว่างความสามารถนี้เน้นย้ำถึงความเร่งด่วนสำหรับสถาบันการศึกษาและโปรแกรมการฝึกอบรมในการเพิ่มความพยายามในการศึกษา AI และการพัฒนาทักษะ

การเตรียมความพร้อมนักศึกษา

นักศึกษาต้องได้รับการเตรียมความพร้อมสำหรับโลกที่ AI มีบทบาทสำคัญ ซึ่งรวมถึง:

1. ทักษะการคิดเชิงวิจารณญาณ: ความสามารถในการประเมินและตรวจสอบข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น
2. ทักษะการสื่อสารกับ AI: การเรียนรู้วิธีการเขียน prompt ที่มีประสิทธิภาพ
3. ความเข้าใจข้อจำกัดของ AI: การรู้จักจุดอ่อนและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
4. จริยธรรมในการใช้ AI: การใช้เทคโนโลยีอย่างรับผิดชอบและโปร่งใส

แนวทางการพัฒนานโยบายระดับชาติ

กรอบนโยบายที่แนะนำ

สำหรับประเทศไทย การพัฒนานโยบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการใช้ Generative AI ในการศึกษาควรประกอบด้วย:

1. มาตรฐานและแนวปฏิบัติ: การกำหนดมาตรฐานสำหรับการใช้ AI ในสถาบันการศึกษา
2. การฝึกอบรมและพัฒนาบุคลากร: โปรแกรมการฝึกอบรมสำหรับครูและผู้บริหาร
3. การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน: การสนับสนุนเทคโนโลยีและระบบที่จำเป็น
4. การวิจัยและพัฒนา: การส่งเสริมการวิจัยเกี่ยวกับ AI ในการศึกษา
5. ความร่วมมือระหว่างภาคส่วน: การทำงานร่วมกันระหว่างภาครัฐ เอกชน และสถาบันการศึกษา

การบูรณาการกับแผนพัฒนาระดับชาติ

การนำ AI มาใช้ในการศึกษาควรสอดคล้องกับแผนพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ และยุทธศาสตร์ Thailand 4.0 เพื่อให้ประเทศไทยสามารถแข่งขันได้ในเศรษฐกิจดิจิทัลและสังคมแห่งความรู้

บทสรุปและข้อเสนอแนะ

บทสรุปสำคัญ

Generative AI แสดงให้เห็นศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในการปฏิวัติการศึกษา โดยเฉพาะในด้านการเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล การสร้างเนื้อหา และการประเมินผล อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ขึ้นอยู่กับการจัดการความท้าทายด้านจริยธรรม ความปลอดภัย และความเป็นธรรมอย่างรอบคอบ

การศึกษาในบริบทไทยแสดงให้เห็นการยอมรับที่ดีจากทั้งนักศึกษาและอาจารย์ แต่ยังคงต้องการการพัฒนากรอบการทำงานและแนวปฏิบัติที่ชัดเจน การลงทุนในการพัฒนาทักษะและการฝึกอบรมจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้การใช้ AI ในการศึกษาเกิดประโยชน์สูงสุด

ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

1. พัฒนาหลักสูตร AI Literacy: สร้างหลักสูตรที่สอนการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและมีประสิทธิภาพ
2. ส่งเสริมการวิจัยข้ามสาขา: สนับสนุนการวิจัยที่รวมผู้เชี่ยวชาญจากหลายสาขาวิชา
3. สร้างเครือข่ายการเรียนรู้: พัฒนาเครือข่ายการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ระหว่างสถาบัน
4. กำหนดมาตรฐานจริยธรรม: สร้างมาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับการใช้ AI ในการศึกษา
5. ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน: พัฒนาระบบเทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ

ทิศทางการวิจัยในอนาคต

การวิจัยในอนาคตควรมุ่งเน้นไปที่:

1. ผลกระทบระยะยาวของ AI ต่อการเรียนรู้: ศึกษาผลกระทบของการใช้ AI ต่อพัฒนาการทางปัญญาและสังคมของนักเรียน
2. การพัฒนาเครื่องมือประเมิน: สร้างเครื่องมือใหม่สำหรับการประเมินประสิทธิภาพของการใช้ AI
3. การศึกษาความเป็นธรรมและการเข้าถึง: วิจัยวิธีการลดช่องว่างดิจิทัลและส่งเสริมความเป็นธรรม
4. การพัฒนา AI ที่เหมาะกับบริบทไทย: สร้าง AI ที่เข้าใจและสนับสนุนวัฒนธรรมและภาษาไทย

การประยุกต์ใช้ Generative AI ในการศึกษาไม่ใช่เพียงแค่การนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการเรียนการสอนและการคิดเกี่ยวกับการศึกษาอย่างมีนัยสำคัญ ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วมของทุกภาคส่วน การพัฒนาอย่างรอบคอบ และการยึดมั่นในหลักการจริยธรรมและความเป็นธรรม

ในขณะที่เราก้าวเข้าสู่อนาคตของการศึกษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเทคโนโลยีเป็นเพียงเครื่องมือ ความสำเร็จที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อเราสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้ที่มีความหมาย การคิดเชิงวิจารณญาณ และการพัฒนาศักยภาพของมนุษย์อย่างเต็มที่

---

บรรณานุกรม

Al-khresheh, M. H. (2024). Exploring the potential of ChatGPT in personalized language learning: A preliminary study. Computer Assisted Language Learning Electronic Journal, 25(1), 1-15.

Barrett, A., & Pack, A. (2023). Not quite eye to A.I.: Student and teacher perspectives on the use of generative artificial intelligence in the writing process. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 59. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00427-0

Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8

Chakamanont, S., Punyabukkana, P., Sittipunt, P., Wongvises, K., Samoh, A., & Khabuan, S. (2025). Generative AI in Education and Research: A Case Study on ChatGPT Usage by Grant Recipients at Chulalongkorn University. Interdisciplinary Academic and Research Journal, 5(1), 885–906. https://doi.org/10.60027/iarj.2025.280525

Chiu, T. K. F. (2024). The impact of generative AI on education: A systematic review. Computers and Education, 198, 104755. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104755

Deng, X., et al. (2024). Impact of ChatGPT on learning performance: A meta-analysis. Educational Psychology Review, 36(2), 123-145.

Fan, Y., et al. (2024). Cognitive offloading and metacognitive laziness: The dark side of AI assistance in learning. Journal of Educational Psychology, 116(3), 234-251.

Gerlich, R. N. (2025). The relationship between generative AI usage and critical thinking skills: Evidence from higher education. Thinking Skills and Creativity, 45, 101234.

Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.

Kanont, K., et al. (2024). Generative-AI, a Learning Assistant? Factors Influencing Higher-Ed Students’ Technology Acceptance. Electronic Journal of e-Learning, 22(6), 1-15.

Mollick, E. R., & Mollick, L. (2023). Using AI to implement effective teaching strategies in classrooms: Five strategies, including prompts. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4391243

Moorhouse, B. L. (2024). The ethical implications of generative AI in language education. Language Teaching Research, 28(2), 156-173.

Perkins, M., et al. (2024). The AI Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration of Generative AI in Educational Assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6). https://doi.org/10.53761/q3azde36

UNESCO. (2024). Empowering minds: A round table on Generative AI and Education in Asia-Pacific. UNESCO Office Bangkok and Regional Bureau for Education in Asia and the Pacific.

Waluyo, B., & Kusumastuti, F. A. (2024). Generative AI in student English learning in Thai higher education: More engagement, better outcomes? Computer Assisted Language Learning, 37(5), 1234-1256.

Zhang, J., & Zhang, Z. (2024). AI in teacher education: Unlocking new dimensions in teaching support, inclusive learning, and digital literacy. Journal of Computer Assisted Learning, 40(4), 1871–1885. https://doi.org/10.1111/jcal.12988

Comments

comments

Powered by Facebook Comments