การรับมือวิกฤตความน่าเชื่อถือ: กรอบการทำงานเพื่อบูรณภาพทางวิชาการและนวัตกรรมการสอนในยุคปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด

September 19, 2025 ดร.อนุศร หงษ์ขุนทด 9 Views 0 Comments

แชร์เรื่องนี้

การรับมือวิกฤตความน่าเชื่อถือ: กรอบการทำงานเพื่อบูรณภาพทางวิชาการและนวัตกรรมการสอนในยุคปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด

บทที่ 1: การปฏิวัติของ AI เชิงกำเนิดและการสั่นคลอนความไว้วางใจทางวิชาการ

การถือกำเนิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI หรือ GenAI) ที่เข้าถึงได้ง่าย เช่น ChatGPT ได้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในแวดวงการศึกษาทั่วสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก เทคโนโลยีนี้ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือใหม่ แต่ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเรียนรู้ของนักเรียนและนักศึกษาอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้เกิดความท้าทายต่อโครงสร้างพื้นฐานของความน่าเชื่อถือทางวิชาการ และบีบบังคับให้สถาบันการศึกษาต้องทบทวนวิธีการประเมินผลและการสอนที่ใช้กันมาอย่างยาวนาน บทนี้จะวิเคราะห์ถึงขนาดและความเร็วของการปรับใช้เทคโนโลยีนี้ ลักษณะของวิกฤตความน่าเชื่อถือที่เกิดขึ้น รวมถึงมุมมองของนักศึกษาที่ต้องเผชิญกับความคลุมเครือทางจริยธรรม

ขนาดและความเร็วของการปรับใช้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

การแพร่กระจายของ GenAI ในหมู่นักศึกษาเกิดขึ้นในอัตราที่น่าทึ่ง ซึ่งแสดงให้เห็นว่านี่ไม่ใช่เพียงกระแสชั่วคราว แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ขั้นพื้นฐานในการทำงานทางวิชาการ ข้อมูลเชิงประจักษ์จากช่วงปี 2024-2025 ยืนยันถึงการยอมรับเทคโนโลยีนี้ในวงกว้างอย่างชัดเจน

ผลสำรวจระดับโลกพบว่านักเรียนนักศึกษาโดยเฉลี่ย 86% ถึง 92% ใช้ AI ในการเรียน ¹ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การใช้งานเพื่อทำการบ้านและข้อสอบพุ่งสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด จาก 53% ในปี 2024 เป็น 88% ในปี 2025 ⁴ การเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วนี้บ่งชี้ว่า GenAI ได้กลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานในกล่องเครื่องมือทางวิชาการของนักศึกษาไปแล้ว ในสหรัฐอเมริกา นักศึกษาประมาณ 51% ใช้ GenAI โดยกลุ่มผู้ใช้งานที่บ่อยที่สุดคือเยาวชนอายุระหว่าง 14 ถึง 22 ปี ¹ การสำรวจยังชี้ให้เห็นถึงความแตกต่างทางประชากรศาสตร์ โดยนักศึกษาชายมีแนวโน้มที่จะเป็นผู้ใช้งานประจำมากกว่านักศึกษาหญิง และนักศึกษาในสาขาวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์ (STEM) รวมถึงนักศึกษาจากครอบครัวที่มีฐานะดีกว่า ก็แสดงความกระตือรือร้นในการใช้ AI มากกว่ากลุ่มอื่น ¹

แรงจูงใจหลักที่ผลักดันการใช้งานนี้มีลักษณะเชิงปฏิบัติมากกว่ามุ่งร้าย ผลการสำรวจระบุว่าเหตุผลสำคัญที่นักศึกษาหันมาใช้ AI คือเพื่อ “ประหยัดเวลา” (51%) และ “ปรับปรุงคุณภาพงาน” (50%) ⁴ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่านักศึกษามองว่า GenAI เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยให้พวกเขาสามารถจัดการกับภาระงานทางวิชาการที่หนักหน่วงและสร้างผลงานที่มีคุณภาพสูงขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ความเร็วในการปรับใช้เทคโนโลยีนี้ได้แซงหน้าความสามารถของสถาบันการศึกษาในการตอบสนองอย่างมาก ทำให้เกิดสุญญากาศทางกลยุทธ์และนโยบาย ซึ่งเป็นรากฐานของวิกฤตที่กำลังก่อตัวขึ้น ⁵

ตารางที่ 1: สถิติการใช้งานปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดของนักศึกษาในระบบการศึกษา (2024-2025)

ตัวชี้วัด	สถิติ/ร้อยละ	การเปลี่ยนแปลงรายปี (2024-2025)	ข้อมูลประชากรศาสตร์ที่สำคัญ	แหล่งข้อมูล
การใช้งาน AI โดยรวม	86% – 92%	เพิ่มขึ้นจาก 66%	นักศึกษาชายใช้งานบ่อยกว่านักศึกษาหญิง	¹
การใช้งาน AI ในการประเมินผล	88%	เพิ่มขึ้นจาก 53%	การใช้งานสูงในกลุ่ม STEM และนักศึกษาที่มีฐานะดี	¹
การใช้งาน AI ในสหรัฐอเมริกา	51%	–	ผู้ใช้บ่อยที่สุดคือกลุ่มอายุ 14-22 ปี	¹
การใช้งานรายวัน	ประมาณ 4% ของผู้ใช้ทั้งหมด	–	–	¹
แรงจูงใจหลักในการใช้งาน	51% เพื่อประหยัดเวลา, 50% เพื่อปรับปรุงคุณภาพงาน	–	–	⁴
เครื่องมือที่นิยมใช้มากที่สุด	ChatGPT (66%), Grammarly (25%), Microsoft Copilot (25%)	–	–	¹

ลักษณะของ “วิกฤตความน่าเชื่อถือ”: มากกว่าแค่การลอกเลียนแบบ

วิกฤตที่สถาบันการศึกษากำลังเผชิญอยู่นั้นลึกซึ้งกว่าแค่การเพิ่มขึ้นของการทุจริตทางวิชาการ แต่มันคือการท้าทายต่อความน่าเชื่อถือของกระบวนการประเมินผลและความหมายของผลงานที่เป็นต้นฉบับโดยสิ้นเชิง คณาจารย์ทั่วประเทศต่างรายงานสถานการณ์ที่น่ากังวล โดยระบุว่าการทุจริต “พุ่งสูงจนน่าตกใจ” และเป็น “สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดเท่าที่เคยเห็นมาในอาชีพ” ⁶ การบ้านที่มอบหมายให้นำกลับไปทำที่บ้าน โดยเฉพาะเรียงความ กลายเป็นสิ่งล้าสมัยไปแล้ว เนื่องจากมีข้อสันนิษฐานที่แพร่หลายว่างานเขียนใดๆ ที่ทำนอกห้องเรียนล้วนได้รับความช่วยเหลือจาก AI ⁶

ข้อมูลเชิงปริมาณสนับสนุนข้อกังวลเหล่านี้อย่างชัดเจน นักศึกษาจำนวนมากยอมรับว่าใช้ AI ในลักษณะที่เข้าข่ายการทุจริตทางวิชาการ โดย 53% ยอมรับว่าเคยให้ ChatGPT เขียนเรียงความ และ 48% ใช้มันในการทำแบบทดสอบหรือข้อสอบที่บ้าน ⁸ รายงานจากศูนย์นานาชาติเพื่อบูรณภาพทางวิชาการ (International Center for Academic Integrity) ระบุว่า 58% ของนักศึกษายอมรับว่าใช้เครื่องมือ AI เพื่อทำงานที่ได้รับมอบหมายอย่างไม่สุจริต ⁹ สิ่งนี้ได้นำไปสู่การเพิ่มขึ้นอย่างมากของกรณีการละเมิดความรับผิดชอบทางวิชาการในมหาวิทยาลัยต่างๆ ⁶

อย่างไรก็ตาม แก่นแท้ของวิกฤตไม่ได้อยู่ที่พฤติกรรมของนักศึกษาเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ข้อจำกัดของระบบการประเมินผลแบบดั้งเดิม งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าผู้ตรวจข้อสอบโดยทั่วไปไม่สามารถแยกแยะระหว่างงานที่สร้างโดย AI กับงานที่เขียนโดยนักศึกษาได้ ¹⁰ ความสามารถของ AI ในการเลียนแบบรูปแบบการเขียนของมนุษย์ ทำให้ผลงานที่ส่งมาไม่สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่น่าเชื่อถือถึงความรู้ความเข้าใจที่แท้จริงของนักศึกษาได้อีกต่อไป นี่คือจุดที่เกิดวิกฤตความน่าเชื่อถืออย่างแท้จริง: เมื่อผลงานที่ส่งมาไม่สามารถใช้เป็นหลักฐานที่น่าเชื่อถือของกระบวนการเรียนรู้ (การค้นคว้า การคิดวิเคราะห์ การสังเคราะห์) ได้อีกต่อไป ความไว้วางใจในระบบการประเมินผลทั้งหมดจึงพังทลายลง การมุ่งเน้นไปที่การ “จับโกง” เพียงอย่างเดียวจึงเป็นการวินิจฉัยปัญหาที่ผิดพลาด เพราะปัญหาที่แท้จริงคือเครื่องมือวัดผล (เช่น เรียงความที่ทำจากบ้าน) ได้สูญเสียความเที่ยงตรงไปแล้วเนื่องจากเทคโนโลยี

มุมมองของนักศึกษา: ความสับสนและความคลุมเครือ

ในขณะที่สถาบันการศึกษามองว่านี่คือวิกฤตการทุจริต นักศึกษาจำนวนมากกลับต้องเผชิญกับความสับสนและความไม่แน่นอนทางจริยธรรม เส้นแบ่งระหว่างการใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเรียนรู้ที่ถูกต้องกับการทุจริตนั้นพร่ามัวอย่างยิ่ง นักศึกษามักใช้ AI ด้วยเจตนาที่ดี เช่น เพื่อระดมสมอง สรุปเนื้อหาที่ซับซ้อน หรือปรับปรุงร่างงานเขียนของตนเอง แต่พวกเขากลับไม่แน่ใจว่าการกระทำเหล่านี้เข้าข่ายการทุจริตหรือไม่ ⁶

ความสับสนนี้ถูกซ้ำเติมด้วยนโยบายที่ไม่สอดคล้องกันภายในสถาบันเดียวกัน นโยบายการใช้ AI อาจแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละรายวิชาและขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของอาจารย์ผู้สอนแต่ละคน อาจารย์บางท่านอาจอนุญาตให้ใช้เครื่องมือช่วยเขียนอย่าง Grammarly ในขณะที่บางท่านอาจสั่งห้ามโดยสิ้นเชิง ⁷ สภาพแวดล้อมที่ไม่แน่นอนนี้นำไปสู่ความวิตกกังวล นักศึกษาจำนวนมากกลัวที่จะสอบถามเพื่อความชัดเจน เพราะการยอมรับว่าใช้ AI แม้เพียงเล็กน้อยก็อาจทำให้พวกเขาถูกมองว่าเป็นคนทุจริตได้ ⁷

ช่องว่างที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือการขาดการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ แม้ว่านักศึกษา 67% จะเชื่อว่าทักษะการใช้ AI เป็นสิ่ง “จำเป็น” ในโลกปัจจุบัน แต่มีเพียง 36% เท่านั้นที่เคยได้รับการฝึกอบรมจากสถาบันของตนเกี่ยวกับวิธีการใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีจริยธรรมและมีประสิทธิภาพ ⁴ การขาดแนวทางที่ชัดเจนจากสถาบันได้ผลักภาระทางจริยธรรมทั้งหมดไปที่นักศึกษาแต่ละคน ซึ่งต้องพยายามทำความเข้าใจเทคโนโลยีใหม่ที่ซับซ้อนนี้ด้วยตนเองโดยไม่มีแผนที่นำทาง ความคลุมเครือนี้ไม่เพียงแต่จะนำไปสู่การละเมิดกฎโดยไม่ได้ตั้งใจ แต่ยังบ่อนทำลายวัฒนธรรมของความไว้วางใจและการสื่อสารที่เปิดเผยระหว่างคณาจารย์และนักศึกษาอีกด้วย

บทที่ 2: การตอบสนองแบบดั้งเดิม: การตรวจสอบเชิงวิพากษ์ต่อการหวนคืนสู่สมุดคำตอบ (Blue Books)

เมื่อเผชิญกับการคุกคามของ AI ต่อบูรณภาพทางวิชาการ สถาบันการศึกษาหลายแห่งได้เลือกใช้มาตรการตอบโต้ที่ตรงไปตรงมาและเป็นที่คุ้นเคยที่สุด นั่นคือการหวนกลับไปใช้วิธีการประเมินผลแบบดั้งเดิมที่ต้องทำด้วยมือและอยู่ภายใต้การกำกับดูแล เช่น การใช้สมุดคำตอบ (Blue Books) การสอบปากเปล่า และการเขียนเรียงความในชั้นเรียน การเคลื่อนไหวนี้มีเหตุผลที่ชัดเจนในการสร้างสภาพแวดล้อมการสอบที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์อย่างละเอียดเผยให้เห็นว่า แม้แนวทางนี้จะช่วยแก้ปัญหาการทุจริตในระยะสั้นได้ แต่ก็ต้องแลกมาด้วยต้นทุนทางการสอนที่สูง และอาจเป็นกลยุทธ์ที่ไม่ยั่งยืนในระยะยาว

เหตุผลเบื้องหลังทางออกที่ใช้เทคโนโลยีน้อย

การกลับมาของสมุดคำตอบสะท้อนถึงความต้องการเร่งด่วนในการฟื้นฟูความสามารถในการตรวจสอบผลงานของนักศึกษา หลักการพื้นฐานนั้นเรียบง่ายและทรงพลัง: หากนักศึกษาต้องเขียนคำตอบด้วยลายมือในห้องสอบที่ควบคุมอย่างเข้มงวด พวกเขาก็ไม่สามารถคัดลอกและวางข้อความจาก AI ได้ ¹² นี่คือการถอยกลับทางยุทธวิธีไปยังพื้นที่ที่สามารถป้องกันได้ ซึ่งกระบวนการสร้างสรรค์ผลงานสามารถสังเกตได้โดยตรง

แนวโน้มนี้ปรากฏให้เห็นอย่างชัดเจนในมหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐอเมริกา ตั้งแต่ Brooklyn College, University of Virginia ไปจนถึง University of California, Berkeley คณาจารย์ได้นำการสอบด้วยลายมือ การใช้สมุดคำตอบ และการสอบปากเปล่ากลับมาใช้อีกครั้งเพื่อป้องกันการทุจริตที่เกิดจาก AI ¹⁴ แนวโน้มนี้ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องเล่า แต่ยังได้รับการยืนยันจากข้อมูลทางการตลาด ยอดขายสมุดคำตอบในร้านหนังสือของมหาวิทยาลัยพุ่งสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในช่วงสองปีที่ผ่านมา โดยเพิ่มขึ้น 30% ที่ Texas A&M University, เกือบ 50% ที่ University of Florida และสูงถึง 80% ที่ UC Berkeley ¹² การตอบสนองนี้เป็นการแก้ปัญหาที่ตรงจุดสำหรับความท้าทายในการตรวจสอบความเป็นเจ้าของผลงาน โดยเปลี่ยนจากการพยายามตรวจจับการใช้ AI ที่ซับซ้อนและไม่น่าเชื่อถือ ไปสู่การสร้างเงื่อนไขที่ทำให้การใช้ AI เป็นไปไม่ได้ตั้งแต่แรก

ข้อวิพากษ์ในเชิงการสอนและเชิงปฏิบัติ

แม้ว่าการใช้สมุดคำตอบจะช่วยแก้ปัญหาการทุจริตได้ทันที แต่ก็ก่อให้เกิดคำถามที่น่ากังวลเกี่ยวกับผลกระทบต่อคุณภาพการเรียนรู้และความเหมาะสมในบริบทการศึกษาสมัยใหม่ การแก้ปัญหานี้อาจเป็นการแลกเปลี่ยนที่ทำลายเป้าหมายหลักของการศึกษาในระยะยาว

ประการแรก: เป็นแนวปฏิบัติทางการสอนที่ด้อยคุณภาพ (Poor Pedagogy) ผู้เชี่ยวชาญด้านการสอนการเขียนส่วนใหญ่มองว่าการเขียนแบบจับเวลาในชั้นเรียนเป็นวิธีการสอนที่ไม่มีประสิทธิภาพ ¹⁷ สภาพแวดล้อมที่กดดันนี้ขัดขวางการคิดเชิงลึก การไตร่ตรอง และที่สำคัญที่สุดคือกระบวนการแก้ไขปรับปรุง (revision) ซึ่งเป็นหัวใจของการเขียนที่มีคุณภาพ การประเมินผลในลักษณะนี้มักจะวัดความสามารถในการทำงานภายใต้ความกดดันมากกว่าความเข้าใจที่แท้จริงในเนื้อหา มันลดทอนกระบวนการเขียนที่ซับซ้อนให้เหลือเพียงการกรอกข้อมูลให้ครบตามเวลาที่กำหนด ซึ่งบั่นทอนการพัฒนาทักษะการคิดวิเคราะห์และการสื่อสารที่ลึกซึ้ง

ประการที่สอง: ขาดความยืดหยุ่นและไม่เท่าเทียม (Impracticality and Inequity) แนวทางนี้ไม่สามารถปรับใช้ได้กับรูปแบบการศึกษาสมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนการสอนออนไลน์และแบบไม่ประสานเวลา (asynchronous) ซึ่งมีนักศึกษาจำนวนมากเข้าร่วม ¹⁷ การบังคับใช้การสอบในสถานที่จริงจะกีดกันนักศึกษาที่ต้องพึ่งพาความยืดหยุ่นของการเรียนทางไกล นอกจากนี้ยังอาจสร้างความเสียเปรียบให้กับนักศึกษาที่มีความบกพร่องบางประเภท หรือผู้ที่ต้องการเวลาในการคิดและเขียนมากกว่าปกติ ซึ่งก่อให้เกิดปัญหาด้านการเข้าถึงอย่างเท่าเทียม

ประการที่สาม: เป็นกลยุทธ์ที่ “ขาดความพยายาม” และถอยหลังเข้าคลอง (A “Lazy” and Regressive Strategy) นักวิจารณ์มองว่าการหันกลับไปใช้สมุดคำตอบเป็นทางออกที่ง่ายเกินไปและเป็นการหลีกเลี่ยงงานที่ยากกว่าแต่จำเป็นกว่า นั่นคือการออกแบบการบ้านและการประเมินผลใหม่ให้เข้ากับศตวรรษที่ 21 ¹⁷ มันสะท้อนถึงความล้มเหลวในการปรับตัว โดยให้ความสำคัญกับความสะดวกในการบริหารจัดการ (การตรวจสอบได้) มากกว่าความก้าวหน้าทางการศึกษา

ประการที่สี่: ไม่ได้เตรียมความพร้อมให้นักศึกษาสำหรับอนาคต (Failure to Prepare Students for the Future) การสั่งห้ามใช้เครื่องมือที่จะกลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตการทำงานของนักศึกษาในอนาคต เป็นการสร้างสภาพแวดล้อมในห้องเรียนที่ “แปลกประหลาด” และตัดขาดจากโลกแห่งความเป็นจริง ¹² แทนที่จะสอนทักษะที่สำคัญอย่างยิ่งในการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพและมีจริยธรรม แนวทางนี้กลับเลือกที่จะเพิกเฉยต่อความเป็นจริงนั้น

การกลับมาใช้สมุดคำตอบเผยให้เห็นถึงความตึงเครียดพื้นฐานระหว่าง บูรณภาพทางวิชาการ (การรับรองว่าผลงานเป็นของตนเอง) และ บูรณภาพทางการสอน (การรับรองว่าการประเมินผลส่งเสริมการเรียนรู้ที่ลึกซึ้ง) การสอบด้วยสมุดคำตอบช่วยฟื้นฟูอย่างแรกโดยการเสียสละอย่างหลัง กระบวนการนี้เริ่มต้นจากการที่ AI ทำลายความสามารถในการตรวจสอบของการบ้านแบบดั้งเดิม สมุดคำตอบจึงถูกนำกลับมาใช้เพื่อฟื้นฟูความสามารถในการตรวจสอบนั้นโดยทำให้กระบวนการทำงานสามารถสังเกตได้ อย่างไรก็ตาม เงื่อนไขของการสอบด้วยสมุดคำตอบ (การจับเวลา, ไม่มีแหล่งข้อมูล, ไม่มีการแก้ไข) นั้นขัดแย้งกับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการสอนทักษะที่ซับซ้อน ¹⁷ ดังนั้น สมุดคำตอบจึงเป็นเครื่องมือที่มีความเที่ยงตรงในการตรวจสอบสูง แต่มีความเที่ยงตรงทางการสอนต่ำ นี่คือการแลกเปลี่ยนที่ไม่ยั่งยืน มันส่งสัญญาณว่าสถาบันกำลังให้ความสำคัญกับการควบคุมมากกว่าการสอน ซึ่งจะยิ่งกัดกร่อนความสัมพันธ์บนพื้นฐานของความไว้วางใจกับนักศึกษาและล้มเหลวต่อภารกิจหลักทางการศึกษาในระยะยาว

บทที่ 3: การนิยามการประเมินผลใหม่: จากการสอนที่ต้านทาน AI สู่การสอนที่ยอมรับ AI

บทนี้ถือเป็นแกนกลางเชิงกลยุทธ์ของรายงานฉบับนี้ โดยจะเปลี่ยนจากการวิพากษ์วิจารณ์ไปสู่การนำเสนอแนวทางแก้ไขที่สร้างสรรค์ โดยนำเสนอกรอบการทำงานโดยละเอียดสำหรับการออกแบบการบ้านและการประเมินผลใหม่ให้มีความแข็งแกร่ง มีความหมาย และมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ข้อโต้แย้งหลักคือจุดเน้นของการประเมินผลต้องเปลี่ยนจากการประเมิน ผลงานสุดท้าย (product) ไปสู่การประเมิน กระบวนการ (process) ของนักศึกษาในการสืบค้น วิเคราะห์ และสร้างสรรค์ผลงาน

หลักการชี้นำ: การประเมินกระบวนการเหนือผลงาน

การเปลี่ยนแปลงทางปรัชญาในการประเมินผลเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในยุค AI หาก AI สามารถสร้างผลงานสุดท้ายที่สมบูรณ์แบบได้อย่างง่ายดาย ตัวผลงานนั้นเองก็แทบจะไม่สามารถบอกอะไรเกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้ของนักศึกษาได้เลย ดังนั้น การประเมินผลจึงต้องได้รับการออกแบบใหม่เพื่อให้กระบวนการคิด การให้เหตุผล และเส้นทางการเรียนรู้ของนักศึกษาสามารถมองเห็นและประเมินค่าได้ ¹⁰ ซึ่งหมายถึงการผสมผสานการมอบหมายงานเป็นระยะ (staged assignments) การส่งร่างงานเขียน การเขียนบันทึกสะท้อนการเรียนรู้ (reflections) และการนำเสนอผลงานปากเปล่า (oral defenses) เข้าไว้ในกระบวนการประเมินผล ⁷

การจำแนกกลยุทธ์การประเมินผลในยุค AI

ส่วนนี้จะนำเสนอเครื่องมือเชิงปฏิบัติสำหรับการออกแบบการบ้านและการประเมินผลที่หลากหลาย ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นสองแนวทางหลัก: “การต้านทาน AI” และ “การยอมรับ AI”

กลยุทธ์ที่ 1: การบ้านที่ “ต้านทาน AI” (AI-Resistant Assignments)

การออกแบบประเภทนี้จะรวมองค์ประกอบที่ AI ในปัจจุบันยังไม่สามารถทำซ้ำได้อย่างสมจริงหรือมีความเป็นต้นฉบับ

การทำให้เป็นส่วนบุคคลและมีความเฉพาะเจาะจง (Personalization and Specificity): กำหนดให้นักศึกษาเชื่อมโยงแนวคิดในรายวิชากับประสบการณ์ส่วนตัว เหตุการณ์ปัจจุบัน หรือการอภิปรายในชั้นเรียนและวิทยากรรับเชิญ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในชุดข้อมูลฝึกฝนของ AI ¹⁹
การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง (Real-World Application): ออกแบบงานที่เกี่ยวข้องกับการเก็บข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง การสัมภาษณ์ หรือการวิเคราะห์ปัญหาเฉพาะถิ่นหรือปัญหาใหม่ๆ ที่ยังไม่มีข้อมูลแพร่หลาย ²¹
รูปแบบมัลติมีเดียและที่ไม่ใช่ข้อความ (Multimedia and Non-Textual Formats): กำหนดให้มีการนำเสนอผลงานในรูปแบบพอดแคสต์ วิดีโอ หรือแผนภาพ ซึ่งต้องการทักษะการแสดงออกในรูปแบบที่แตกต่างจากการเขียนข้อความเพียงอย่างเดียว ²³
กิจกรรมในชั้นเรียน (In-Class Activities): ย้าย “การบ้าน” มาทำในห้องเรียนโดยใช้รูปแบบ “ห้องเรียนกลับด้าน” (flipped classroom) หรือจัดช่วงเวลาการเขียนภายใต้การกำกับดูแล ซึ่งมักจะทำบนคอมพิวเตอร์ที่ใช้เบราว์เซอร์แบบล็อกดาวน์เพื่อจำกัดการเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอก ⁶

กลยุทธ์ที่ 2: การบ้านที่ “ยอมรับ AI” (AI-Inclusive Assignments)

การออกแบบประเภทนี้จะบูรณาการเครื่องมือ AI เข้ากับกระบวนการเรียนรู้อย่างมีกลยุทธ์และโปร่งใส โดยสอนให้นักศึกษาใช้ AI ในฐานะผู้ร่วมงาน (collaborator) แทนที่จะเป็นไม้ค้ำยัน (crutch)

AI ในฐานะคู่โต้วาที (AI as a Debate Partner): ให้นักศึกษาสร้างคำตอบจาก AI ต่อคำถามหนึ่ง แล้วเขียนบทวิจารณ์ข้อโต้แย้งนั้น โดยระบุถึงอคติ ข้อผิดพลาดทางข้อเท็จจริง (“hallucinations”) และข้อบกพร่องทางตรรกะ ²⁵
AI ในฐานะผู้สร้างร่างแรก (AI as a First-Draft Generator): กำหนดให้นักศึกษาใช้ AI สร้างร่างแรกของงานเขียน และให้คะแนนจากกระบวนการแก้ไขปรับปรุง การตรวจสอบข้อเท็จจริง และการเพิ่มการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งของนักศึกษาเอง โดยนักศึกษาต้องส่งทั้งผลลัพธ์จาก AI และฉบับสุดท้ายที่ผ่านการแก้ไขอย่างหนัก ²⁵
AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (AI for Data Analysis): สอนให้นักศึกษาใช้เครื่องมือ AI สำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด การสร้างภาพข้อมูล หรือการสรุปชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แล้วประเมินความสามารถของนักศึกษาในการตีความและวิเคราะห์ผลลัพธ์เหล่านั้นอย่างมีวิจารณญาณ ¹⁸
การบังคับให้บันทึกกระบวนการ (Mandatory Process Documentation): สำหรับงานที่อนุญาตให้ใช้ AI กำหนดให้นักศึกษาส่งภาคผนวกที่ระบุรายละเอียดของคำสั่ง (prompts) ที่ใช้ วิวัฒนาการของการโต้ตอบกับ AI และบทสะท้อนว่าเครื่องมือดังกล่าวมีอิทธิพลต่องานสุดท้ายของพวกเขาอย่างไร ²⁴ วิธีนี้ทำให้กระบวนการทำงานโปร่งใสและสามารถประเมินได้

การปรับตัวทางการสอนที่มีประสิทธิภาพที่สุดไม่ใช่แค่การพยายาม “เอาชนะ” AI แต่เป็นการใช้ความท้าทายจาก AI เป็นตัวเร่งให้เกิดการนำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดทางการสอนมาใช้ ซึ่งเป็นสิ่งที่มีคุณค่ามานานก่อนที่ AI จะถือกำเนิดขึ้นเสียอีก แนวทางเหล่านี้รวมถึงการประเมินผลตามสภาพจริง (authentic assessment) การเรียนรู้โดยเน้นกระบวนการ (process-based learning) และการไตร่ตรองเกี่ยวกับกระบวนการคิดของตนเอง (metacognition) โดยธรรมชาติแล้ว AI มีความสามารถในการสร้างข้อความทั่วไปที่ขาดบริบท ซึ่งเป็นเหมือน “ค่าเฉลี่ย” ของบทสนทนาที่มีอยู่ ²² เพื่อสร้างงานที่ AI ไม่สามารถทำได้ง่ายๆ นักการศึกษาจึงต้องออกแบบภาระงานที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง เป็นส่วนบุคคล และเน้นกระบวนการ ¹⁹ คุณลักษณะเหล่านี้—ความเป็นของจริง ความเป็นส่วนบุคคล การเน้นกระบวนการ และการไตร่ตรอง—คือเครื่องหมายของคุณภาพของการสอนที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งนักวิจัยทางการศึกษาได้สนับสนุนมานานหลายทศวรรษ ดังนั้น AI ไม่ได้สร้างความต้องการวิธีการสอนแบบใหม่ทั้งหมด แต่กำลังสร้างแรงจูงใจที่เร่งด่วนและไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ ที่จะทำให้เราต้องละทิ้งวิธีการประเมินผลที่ล้าสมัยและไม่มีประสิทธิภาพ (เช่น เรียงความทั่วไปที่ทำจากบ้าน) และหันมาใช้วิธีการที่เข้มข้น มีส่วนร่วม และมีประสิทธิภาพมากกว่า ซึ่งจะส่งเสริมการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น “วิกฤต AI” จึงเป็นตัวเร่งที่ทรงพลัง แม้จะเจ็บปวด สำหรับการปรับปรุงการสอนในวงกว้าง

บทที่ 4: การกำกับดูแลโดยสถาบัน: การสร้างนโยบาย AI ที่สอดคล้องและบังคับใช้ได้

บทนี้จะกล่าวถึงความจำเป็นอย่างยิ่งยวดในการกำกับดูแลโดยสถาบันที่ต้องมีความชัดเจน สอดคล้องกัน และตั้งอยู่บนพื้นฐานความเข้าใจทางการสอน โดยจะเปลี่ยนมุมมองจากระดับห้องเรียนไปสู่ระดับการบริหาร เพื่อนำเสนอกรอบการทำงานสำหรับการพัฒนานโยบายการใช้ AI ทั่วทั้งสถาบัน ซึ่งจะช่วยลดความสับสน ส่งเสริมความเป็นธรรม และสนับสนุนทั้งบูรณภาพทางวิชาการและนวัตกรรมทางการศึกษา

ความจำเป็นของความชัดเจนและความสอดคล้อง

นโยบายที่ปล่อยให้เป็นไปตามดุลยพินิจของอาจารย์ผู้สอนแต่ละคนกำลังสร้างปัญหามากกว่าแก้ไข และจำเป็นต้องมีแนวทางที่ประสานกันในระดับสถาบัน

ปัญหา: ภูมิทัศน์ปัจจุบันที่เต็มไปด้วยนโยบายที่หลากหลายและมักจะขัดแย้งกันเองภายในสถาบันเดียวกัน ก่อให้เกิดความสับสนในหมู่นักศึกษา นำไปสู่การกระทำผิดทางวิชาการโดยไม่ได้ตั้งใจ และทำให้การบังคับใช้นโยบายเป็นไปได้ยากและไม่เป็นธรรม ⁶
แนวทางแก้ไข: สถาบันต้องพัฒนาหลักการระดับสูงที่ชัดเจนเพื่อเป็นแนวทางให้กับคณาจารย์ ในขณะที่ยังคงให้ความยืดหยุ่นตามลักษณะของแต่ละสาขาวิชา การสั่งห้ามใช้ AI โดยสิ้นเชิงไม่ใช่นโยบายที่ยั่งยืนในระยะยาว ⁷ มหาวิทยาลัยชั้นนำ เช่น University of California, Berkeley และ Carnegie Mellon University กำลังมุ่งหน้าสู่การให้คำแนะนำโดยละเอียดที่สนับสนุนให้คณาจารย์ระบุข้อความเกี่ยวกับนโยบายการใช้ AI ไว้อย่างชัดเจนในประมวลรายวิชา (syllabus) ⁶

รูปแบบนโยบายที่หลากหลาย

ส่วนนี้จะวิเคราะห์รูปแบบหลักของนโยบาย AI ในระดับสถาบัน พร้อมยกตัวอย่างและสรุปข้อกำหนดที่สำคัญของแต่ละรูปแบบ

รูปแบบที่ 1: ห้ามใช้ (Prohibited Use): การใช้ GenAI ในงานที่มีการให้คะแนนทุกรูปแบบถือเป็นการทุจริตทางวิชาการ นโยบายนี้จำเป็นต้องมีเหตุผลที่ชัดเจนซึ่งเชื่อมโยงกับผลลัพธ์การเรียนรู้ที่เฉพาะเจาะจงของรายวิชา ¹¹
รูปแบบที่ 2: อนุญาตแบบมีเงื่อนไข/ต้องมีการรับทราบ (Conditional/Permissive Use with Acknowledgment): อนุญาตให้ใช้ AI สำหรับงานบางประเภท (เช่น การระดมสมอง การพิสูจน์อักษร) หรือในงานที่ได้รับมอบหมายบางชิ้น แต่ไม่อนุญาตให้ใช้ในการสร้างเนื้อหาหลัก รูปแบบนี้ จำเป็นต้องมี ระบบการอ้างอิงและการรับทราบการใช้งานที่ชัดเจนและแข็งแกร่ง ²⁷
รูปแบบที่ 3: เปิดกว้าง/สนับสนุนให้ใช้ (Open/Encouraged Use): มองว่า AI เป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้และการทำงาน นักศึกษาอาจได้รับการสนับสนุนหรือแม้กระทั่งถูกกำหนดให้ใช้ AI โดยจุดเน้นของการประเมินจะเปลี่ยนไปอยู่ที่ความสามารถของนักศึกษาในการใช้เครื่องมืออย่างมีวิจารณญาณและมีจริยธรรม รูปแบบนี้ยังคงต้องการการอ้างอิงที่เข้มงวดและการ “แสดงขั้นตอนการทำงาน” (เช่น การส่งคำสั่งที่ใช้) ²⁷

องค์ประกอบที่จำเป็นของนโยบาย AI ที่มีประสิทธิภาพ

ส่วนนี้จะกลั่นกรองแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดออกมาเป็นรายการตรวจสอบสำหรับผู้กำหนดนโยบาย

คำจำกัดความที่ชัดเจน: กำหนดความหมายของ “ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด” ให้ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงความคลุมเครือ ²⁷
ข้อความที่ชัดเจนในประมวลรายวิชา: กำหนดให้อาจารย์ผู้สอนทุกคนต้องระบุนโยบายการใช้ AI ที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงไว้ในประมวลรายวิชา ⁷
รูปแบบการอ้างอิง/การรับทราบที่เป็นมาตรฐาน: จัดหารูปแบบการอ้างอิงการใช้ AI ที่ชัดเจนและเป็นที่ยอมรับของมหาวิทยาลัยให้แก่นักศึกษาและคณาจารย์ โดยถือว่า AI เป็นเครื่องมือหรือระเบียบวิธีที่สามารถอ้างอิงได้ ¹¹ ซึ่งอาจรวมถึง “คำชี้แจงการรับทราบการใช้งาน” ที่ระบุรายละเอียดเครื่องมือและกระบวนการที่ใช้
เน้นความรับผิดชอบของนักศึกษา: นโยบายควรเน้นย้ำว่านักศึกษาคือผู้รับผิดชอบสูงสุดต่อความถูกต้องของข้อเท็จจริง ความเป็นต้นฉบับ และความซื่อตรงทางจริยธรรมของงานที่ส่งทั้งหมด ไม่ว่าจะใช้เครื่องมือใดช่วยก็ตาม ²⁷ ประเด็นนี้ครอบคลุมถึงปัญหา “hallucinations” และอคติของ AI
การเชื่อมโยงกับกฎระเบียบด้านบูรณภาพทางวิชาการที่มีอยู่: ตรวจสอบให้แน่ใจว่านโยบาย AI ได้รับการบูรณาการเข้ากับกรอบการทำงานด้านบูรณภาพทางวิชาการที่กว้างขึ้นของมหาวิทยาลัยอย่างชัดเจน ²⁹

นโยบาย AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดไม่ใช่เอกสารทางกฎหมายหรือข้อห้ามเป็นหลัก แต่เป็นแถลงการณ์ทางการสอนที่แสดงออกถึงปรัชญาของสถาบันเกี่ยวกับบทบาทของเทคโนโลยีในการเรียนรู้ นโยบายที่ห้ามใช้เพียงอย่างเดียวกำลังกลายเป็นสิ่งที่บังคับใช้ไม่ได้และไม่เหมาะสมในเชิงการสอน ⁷ ในขณะที่นโยบายที่อนุญาตให้ใช้ต้องการกฎเกณฑ์ที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการอ้างอิงและการรับทราบ ²⁷ การเลือกระหว่างรูปแบบเหล่านี้ไม่ใช่แค่การตัดสินใจด้านกฎระเบียบ แต่เป็นการบังคับให้สถาบันต้องตอบคำถามพื้นฐานที่ว่า “การเรียนรู้ที่จะทำงานร่วมกับ AI เป็นความสามารถหลักที่เราต้องการให้บัณฑิตของเรามีหรือไม่?” นโยบายแบบ “เปิดกว้าง” ²⁹ ตอบว่า “ใช่” โดยเปลี่ยนมุมมองต่อ AI จากภัยคุกคามเป็นทักษะ ในขณะที่นโยบาย “ห้ามใช้” ตอบว่า “ไม่” โดยมองว่าเป็นสิ่งปนเปื้อน ดังนั้น กระบวนการร่างนโยบาย AI จึงเป็นแบบฝึกหัดเชิงกลยุทธ์ที่มีคุณค่าทั่วทั้งสถาบัน มันบังคับให้เกิดการสนทนาเกี่ยวกับเป้าหมายการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21 นโยบายที่เกิดจากการสนทนาทางการสอนนี้จะมีความสอดคล้อง ปกป้องได้ และมีประสิทธิภาพมากกว่านโยบายที่สร้างขึ้นเพื่อการบริหารความเสี่ยงหรือการลงโทษเพียงอย่างเดียว

ตารางที่ 2: กรอบเปรียบเทียบนโยบายการใช้ AI ในระดับสถาบัน

องค์ประกอบ	รูปแบบที่ 1: ห้ามใช้ (Prohibited)	รูปแบบที่ 2: อนุญาตแบบมีเงื่อนไข (Conditional)	รูปแบบที่ 3: เปิดกว้าง/สนับสนุน (Open)
หลักการสำคัญ	การรักษาทักษะพื้นฐานและป้องกันการพึ่งพาเทคโนโลยี	การบูรณาการ AI อย่างมีขอบเขตและมีการควบคุม	การพัฒนาทักษะ AI Literacy และเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคต
ข้อกำหนดสำหรับนักศึกษา	ห้ามใช้ GenAI ในงานที่มีการให้คะแนนทุกขั้นตอน	ใช้ได้เฉพาะในงานหรือขั้นตอนที่ระบุ ต้องมีการอ้างอิงและ/หรือคำชี้แจงการใช้งาน	สามารถใช้ได้ในทุกงาน ต้องมีการอ้างอิงที่เข้มงวดและ “แสดงขั้นตอนการทำงาน” (เช่น ส่งคำสั่งที่ใช้)
ความรับผิดชอบของอาจารย์	ระบุนโยบายห้ามใช้อย่างชัดเจนในประมวลรายวิชาพร้อมเหตุผล	กำหนดเงื่อนไขการใช้งานอย่างละเอียดในคำสั่งงานและประมวลรายวิชา	สอนวิธีการใช้ AI อย่างมีวิจารณญาณและมีจริยธรรม กำหนดรูปแบบการอ้างอิงที่ชัดเจน
นิยามของการกระทำผิด	การใช้งาน GenAI ใดๆ ในงานที่มีการให้คะแนน	การใช้งานนอกเหนือเงื่อนไขที่กำหนด หรือไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดการอ้างอิง	การไม่เปิดเผยการใช้งาน การลอกเลียนผลลัพธ์โดยไม่มีการวิเคราะห์ และการส่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

บทที่ 5: ความจำเป็นที่ต้องมีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง: การเสริมศักยภาพนักการศึกษาและสร้างวัฒนธรรม AI ที่มีจริยธรรม

บทนี้จะชี้ให้เห็นว่าแนวทางแก้ไขทางเทคโนโลยีและเอกสารนโยบายเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ ทางออกที่ยั่งยืนที่สุดอยู่ที่การพัฒนามนุษย์และวัฒนธรรม ซึ่งหมายถึงการลงทุนในการฝึกอบรมคณาจารย์ และที่สำคัญที่สุดคือการเปลี่ยนภารกิจของสถาบันจากการป้องกันการใช้ AI ในทางที่ผิด ไปสู่การสอนความรู้เท่าทัน AI (AI Literacy) อย่างจริงจังในฐานะความสามารถหลักสำหรับพลเมืองและวิชาชีพในยุคสมัยใหม่

การเสริมศักยภาพนักการศึกษา: ความจำเป็นของการพัฒนาทางวิชาชีพ

คณาจารย์กำลังเผชิญกับความท้าทายอย่างมาก และการสนับสนุนจากสถาบันเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งเพื่อให้พวกเขาสามารถนำทางการเปลี่ยนแปลงนี้ได้

ความท้าทาย: อาจารย์จำนวนมากขาดความรู้ทางเทคนิค เวลา และการฝึกอบรมที่จำเป็นในการออกแบบรายวิชาใหม่ จัดการการใช้ AI ของนักศึกษา และบูรณาการเครื่องมือเหล่านี้อย่างมีความรับผิดชอบ ³³ พวกเขาต้องเผชิญกับปัญหาการขาดแรงจูงใจ การเข้าถึงเครื่องมือที่จำกัด และความกังวลด้านจริยธรรม ³³
แนวทางแก้ไข: สถาบันต้องจัดให้มีการพัฒนาทางวิชาชีพที่แข็งแกร่งและต่อเนื่อง ซึ่งต้องไปไกลกว่าแค่การสอนใช้เครื่องมือพื้นฐาน แต่ต้องมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การสอน การออกแบบการบ้านใหม่ และการบูรณาการอย่างมีจริยธรรม ³³ ซึ่งรวมถึงการสร้างชุมชนแห่งการเรียนรู้ของคณาจารย์ (Faculty Learning Communities) และการแบ่งปันแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดจากผู้ที่เริ่มปรับใช้ก่อน ¹⁸

5.2 ความรู้เท่าทัน AI ในฐานะความสามารถพื้นฐาน

บทนี้จะนำเสนอข้อโต้แย้งที่ว่า การสอนให้นักศึกษารู้ วิธี ใช้ AI เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการป้องกันไม่ให้พวกเขา ใช้ในทางที่ผิด

แนวคิด: ความรู้เท่าทัน AI ควรได้รับการปฏิบัติเช่นเดียวกับทักษะพื้นฐานอื่นๆ เช่น การอ่าน การเขียน และการคำนวณ ⁵ เป้าหมายคือการเปลี่ยนกรอบความคิดจากการปฏิบัติตามกฎ (เพื่อหลีกเลี่ยงการลงโทษ) ไปสู่กรอบความคิดของการพัฒนาความสามารถ (เพื่อเชี่ยวชาญเครื่องมือที่ทรงพลัง)
องค์ประกอบของหลักสูตร: โปรแกรมความรู้เท่าทัน AI ที่ครอบคลุมควรประกอบด้วย:

ความเข้าใจทางเทคนิค: หลักการทำงานของโมเดล GenAI ความสามารถ และข้อจำกัดของมัน (เช่น “hallucinations”) ³⁵
การประเมินเชิงวิพากษ์: การสอนให้นักศึกษาตั้งคำถาม ตรวจสอบ และวิจารณ์ผลลัพธ์จาก AI แทนที่จะยอมรับอย่างไม่ไตร่ตรอง ²⁵
การให้เหตุผลเชิงจริยธรรม: การอภิปรายเชิงลึกเกี่ยวกับอคติในอัลกอริทึมของ AI, ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล, ทรัพย์สินทางปัญญา และผลกระทบทางสังคมของเทคโนโลยีเหล่านี้ ³⁷
วิศวกรรมพรอมต์ (Prompt Engineering): ทักษะเชิงปฏิบัติในการสร้างคำสั่งที่มีประสิทธิภาพเพื่อดึงเอาคำตอบที่ละเอียดอ่อน ถูกต้อง และเป็นประโยชน์จากเครื่องมือ AI ¹⁸

การสร้างวัฒนธรรมการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมทั่วทั้งสถาบัน

ส่วนนี้จะขยายขอบเขตไปสู่ระบบนิเวศทั้งหมดของสถาบัน เพื่อสร้างวัฒนธรรมที่ยั่งยืน

ความรับผิดชอบร่วมกัน: บูรณภาพทางวิชาการในยุค AI ไม่สามารถเป็นความรับผิดชอบของสำนักงานจรรยาบรรณเพียงฝ่ายเดียวได้ แต่ต้องอาศัยวัฒนธรรมการสนทนาและความโปร่งใสร่วมกันระหว่างนักศึกษา คณาจารย์ และผู้บริหาร ³⁹
การสนทนาที่เปิดเผย: สถาบันควรส่งเสริมการสนทนาที่เปิดกว้างและไม่ตัดสินเกี่ยวกับการใช้ AI ซึ่งรวมถึงการที่อาจารย์ผู้สอนพูดคุยเกี่ยวกับการใช้ AI ของตนเอง และสร้างพื้นที่ปลอดภัยสำหรับนักศึกษาในการถามคำถามเกี่ยวกับขอบเขตทางจริยธรรม ³⁰
การบูรณาการกรอบจริยธรรม: นำกรอบจริยธรรมที่ครอบคลุมมาปรับใช้ เช่น “หลักการ ETHICAL” (Exploration, Transparency, Human-Centered, Integrity, Continuous Learning, Accessibility, Legal) เพื่อเป็นแนวทางในการบูรณาการ AI ในทุกด้าน ตั้งแต่หลักสูตรไปจนถึงการบริหาร ⁴⁰

การสอนความรู้เท่าทัน AI สร้างวงจรป้อนกลับเชิงบวกที่ทรงพลัง เมื่อนักศึกษากลายเป็นผู้ใช้ AI ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น พวกเขามีแนวโน้มที่จะลดการทุจริตในรูปแบบที่หยาบและตรวจจับได้ง่าย (เช่น การคัดลอกและวางเรียงความทั้งฉบับ) และมีแนวโน้มที่จะใช้มันในรูปแบบที่ละเอียดอ่อนซึ่งยากต่อการแยกแยะจากการเป็นหุ้นส่วนทางปัญญาที่ถูกต้องตามกฎหมาย กระบวนการนี้เริ่มต้นจากปัญหาการทุจริตที่แพร่หลายและไม่ซับซ้อน ⁸ แนวทางแก้ไขที่เสนอคือการสอนความรู้เท่าทัน AI ซึ่งรวมถึงการประเมินเชิงวิพากษ์และการใช้งานอย่างมีจริยธรรม ³⁶ นักศึกษาที่ได้รับการฝึกฝนด้านความรู้เท่าทัน AI จะเข้าใจจุดอ่อนของเครื่องมือ (อคติ, ภาพหลอน) และจุดแข็ง (การระดมสมอง, การแก้ไข) ³⁸ นักศึกษาเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะไม่ไว้วางใจผลลัพธ์ดิบจาก AI สำหรับการส่งงานสุดท้าย แต่จะใช้มันเป็นเครื่องมือหนึ่งในหลายๆ เครื่องมือในกระบวนการทำงานทางปัญญาที่ซับซ้อน การใช้งานที่ซับซ้อนนี้ แม้ว่าอาจยังคงละเมิดนโยบาย “ห้ามใช้ AI” ที่เข้มงวด แต่ก็แตกต่างโดยพื้นฐานจากปัญหาดั้งเดิม มันทำให้เส้นแบ่งระหว่าง “การทุจริต” และ “การทำงาน” พร่ามัวลง ซึ่งบังคับให้สถาบันต้องปรับปรุงคำจำกัดความของบูรณภาพทางวิชาการให้พ้นจากการ “ห้ามใช้เครื่องมือ” ไปสู่ “ความซื่อสัตย์และความโปร่งใสทางปัญญา” ผลลัพธ์สุดท้ายของการสอนความรู้เท่าทัน AI ไม่ใช่แค่การมีนักศึกษาที่มีพฤติกรรมดีขึ้น แต่ยังเป็นการสร้างคำจำกัดความของบูรณภาพทางวิชาการที่ซับซ้อนและมีความเกี่ยวข้องกับยุคสมัยมากขึ้น

บทที่ 6: บทสรุป: วิสัยทัศน์เพื่อการศึกษาที่ยืดหยุ่นในโลกที่เต็มไปด้วย AI

บทสุดท้ายนี้จะสังเคราะห์ข้อค้นพบของรายงานทั้งหมดให้เป็นวิสัยทัศน์ที่มุ่งไปข้างหน้าและสอดคล้องกัน โดยจะสรุปว่าการปฏิวัติของ GenAI แม้จะสร้างความท้าทาย แต่ก็เป็นตัวเร่งที่จำเป็นสำหรับวิวัฒนาการที่ลึกซึ้งและเป็นบวกของการศึกษาระดับอุดมศึกษา บทสรุปนี้จะก้าวข้ามวิกฤตเฉพาะหน้าเพื่อวางตำแหน่ง AI ในฐานะเครื่องมือที่หากได้รับการจัดการด้วยสติปัญญาและวิสัยทัศน์ จะสามารถช่วยให้การศึกษาบรรลุภารกิจหลักได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

จากวิกฤตสู่ตัวเร่ง: การเปลี่ยนกรอบความคิดต่อความท้าทายจาก AI

รายงานฉบับนี้สรุปว่า “วิกฤตความน่าเชื่อถือ” เป็นโอกาสในการละทิ้งรูปแบบการสอนที่ล้าสมัยและหันมาใช้แนวทางที่ยืดหยุ่น มีความเกี่ยวข้อง และมีมนุษย์เป็นศูนย์กลางมากขึ้น ความท้าทายนี้บังคับให้เกิดการประเมินค่าใหม่ที่จำเป็นเกี่ยวกับสิ่งที่เราสอน วิธีที่เราสอน และเหตุผลที่สิ่งเหล่านั้นมีความสำคัญ ¹⁴ แทนที่จะมองว่า AI เป็นเพียงภัยคุกคามต่อสถานะเดิม สถาบันการศึกษาควรมองว่ามันเป็นแรงผลักดันที่ทรงพลังในการปรับปรุงการสอนให้ดีขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นมานานแล้ว

วิสัยทัศน์ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางสำหรับ AI ในการศึกษา

โดยอาศัยแนวทางระดับสูงจากองค์กรต่างๆ เช่น UNESCO รายงานฉบับนี้สนับสนุนอนาคตที่ AI ถูกนำมาใช้เพื่อสนับสนุน ไม่ใช่แทนที่ นักการศึกษาและผู้เรียนที่เป็นมนุษย์ ⁴³

AI เพื่อการเรียนรู้ส่วนบุคคลและความเท่าเทียม: การใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อสร้างเส้นทางการเรียนรู้ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล สนับสนุนนักศึกษาที่มีความสามารถแตกต่างกัน และให้ความช่วยเหลือทางวิชาการตลอด 24 ชั่วโมง ซึ่งจะช่วยเพิ่มการเข้าถึงและความเท่าเทียมทางการศึกษา ³
AI เพื่อประสิทธิภาพ: การใช้ AI เพื่อทำงานธุรการโดยอัตโนมัติ ช่วยปลดปล่อยเวลาของคณาจารย์ให้สามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีผลกระทบสูง เช่น การให้คำปรึกษา การอภิปราย และการให้ข้อเสนอแนะส่วนบุคคล ⁴⁴
การปกป้องความเป็นมนุษย์: เป้าหมายสูงสุดคือการใช้เทคโนโลยีเพื่อเสริมสร้างทักษะที่เป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์: การคิดเชิงวิพากษ์ ความคิดสร้างสรรค์ การให้เหตุผลเชิงจริยธรรม และการทำงานร่วมกัน นโยบายและการสอนต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อปกป้องและบ่มเพาะทักษะเหล่านี้ เพื่อให้แน่ใจว่า AI ยังคงเป็นเครื่องมือที่รับใช้การพัฒนามนุษย์ ⁴³

ข้อเสนอแนะสุดท้าย: แผนที่นำทางสำหรับการดำเนินการของสถาบัน

บทสรุปนี้นำเสนอข้อเสนอแนะระดับสูงที่กระชับและนำไปปฏิบัติได้สำหรับผู้นำมหาวิทยาลัย:

มุ่งมั่นต่อนวัตกรรมทางการสอน: เปลี่ยนผ่านอย่างเด็ดขาดจากการพึ่งพาการประเมินผลแบบดั้งเดิมที่เน้นผลงานสุดท้าย ลงทุนในการพัฒนาคณาจารย์โดยมุ่งเน้นการสร้างประสบการณ์การเรียนรู้ที่แท้จริงและเน้นกระบวนการ
สร้างธรรมาภิบาลที่ชัดเจนและสอดคล้องกัน: พัฒนานโยบาย AI ที่ชัดเจนทั่วทั้งสถาบันซึ่งตั้งอยู่บนปรัชญาทางการสอน แทนที่ความคลุมเครือด้วยแนวทางที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้งาน การอ้างอิง และความรับผิดชอบ
ส่งเสริมความรู้เท่าทัน AI เป็นภารกิจหลัก: บูรณาการการศึกษาด้านความรู้เท่าทันและจริยธรรม AI อย่างครอบคลุมทั่วทั้งหลักสูตร เปลี่ยนจุดเน้นของสถาบันจากการสั่งห้ามไปสู่การเสริมศักยภาพ
ยึดแนวทางที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการบูรณาการทางเทคโนโลยีทั้งหมดให้ความสำคัญกับการตัดสินใจของมนุษย์ ปกป้องสิทธิ์ในการตัดสินใจของนักศึกษาและคณาจารย์ และได้รับชี้นำโดยหลักการของความเท่าเทียม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบทางจริยธรรม

ด้วยการนำกรอบการทำงานเชิงกลยุทธ์นี้ไปใช้ การศึกษาระดับอุดมศึกษาสามารถรับมือกับวิกฤตความน่าเชื่อถือในปัจจุบัน และก้าวไปข้างหน้าอย่างแข็งแกร่ง ยืดหยุ่น และพร้อมที่จะเตรียมความพร้อมให้นักศึกษาสำหรับความซับซ้อนของศตวรรษที่ 21 ได้ดียิ่งขึ้น

ผลงานที่อ้างอิง

70 AI in Education Statistics & Trends (2025) – DemandSage, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.demandsage.com/ai-in-education-statistics/
AI in Higher Education: A Meta Summary of Recent Surveys of Students and Faculty, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://sites.campbell.edu/academictechnology/2025/03/06/ai-in-higher-education-a-summary-of-recent-surveys-of-students-and-faculty/
20 Statistics on AI in Education to Guide Your Learning Strategy in 2025 – Engageli, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.engageli.com/blog/ai-in-education-statistics
Student Generative AI Survey 2025 – HEPI, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2025/
‘It’s going to be a life skill’: educators discuss the impact of AI on university education, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.theguardian.com/education/2025/sep/13/its-going-to-be-a-life-skill-educators-discuss-the-impact-of-ai-on-university-education
AI is changing the rules: Schools are rethinking homework, essays, and what counts as cheating, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://timesofindia.indiatimes.com/education/news/ai-is-changing-the-rules-schools-are-rethinking-homework-essays-and-what-counts-as-cheating/articleshow/123856704.cms
The rise of AI tools forces schools to reconsider what counts as cheating, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://apnews.com/article/ai-cheating-school-chatgpt-4f89a552e9093ce2180471b4d4736675
The Negative Effects of Artificial Intelligence in Education, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://web.stratxsimulations.com/recent-posts/the-negative-effects-of-artificial-intelligence-in-education
Shaping integrity: why generative artificial intelligence does not have to undermine education – PMC, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11540794/
(PDF) The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessments within a higher education context – ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.researchgate.net/publication/390336605_The_impact_of_generative_AI_on_academic_integrity_of_authentic_assessments_within_a_higher_education_context
AI & Academic Integrity – Center for Teaching Innovation – Cornell University, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/ai-academic-integrity
College Professors Turn Back to Blue Books to Combat ChatGPT – Entrepreneur, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.entrepreneur.com/business-news/college-professors-turn-back-to-blue-books-to-combat-chatgpt/492450
Schools turn to handwritten exams as AI cheating surges – Fox News, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.foxnews.com/tech/schools-turn-handwritten-exams-ai-cheating-surges
Why US professors are going back to handwritten tests, blue books …, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.indiatoday.in/education-today/featurephilia/story/why-us-professors-are-going-back-to-handwritten-tests-blue-books-and-oral-exams-2784536-2025-09-09
Blue Books Are Back, Thanks to the Rise of AI Cheating in Schools – Mental Floss, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.mentalfloss.com/schools-revive-blue-books-to-fight-ai
Teachers bring back blue books to curb AI cheating in classrooms | Morning in America, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.youtube.com/watch?v=Zt65oo7XV8Q
Enough With the Blue-books Already! – Steven D. Krause, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://stevendkrause.com/2025/09/07/enough-with-the-blue-books-already/
Teach with Generative AI – Generative AI @ Harvard, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.harvard.edu/ai/teaching-resources/
Creating AI-Resistant Assignments, Activities, and Assessments (Designing Out) | Center for Teaching and Learning – Northern Michigan University, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://nmu.edu/ctl/creating-ai-resistant-assignments-activities-and-assessments-designing-out
Where We Are Now: Designing Assignments in the Age of AI | Center for Teaching, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://teaching.center.uiowa.edu/news/2023/11/where-we-are-now-designing-assignments-age-ai
Assessment and Evaluation in the Age of Artificial Intelligence | CUA, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://centerforteaching.catholic.edu/cte-spotlight/2024/11/assessment-and-evaluation-in-the-age-of-ai.html
A Framework for Designing Assignments in the Age of AI The emergence of AI tools like ChatGPT presents both challenges and oppo – Harvard Writing Project, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://writingproject.fas.harvard.edu/file_url/268
Best Practices for Generative AI updated – AI | University of Florida, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://ai.ufl.edu/media/aiufledu/ai-research/Teaching-AI-Best-Practices.pdf
Paper Assignment: Even Possible in the Age of AI? : r/Professors – Reddit, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.reddit.com/r/Professors/comments/1kyd9qq/paper_assignment_even_possible_in_the_age_of_ai/
4 Simple Ways to Integrate AI into Your Class | Harvard Business Publishing Education, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://hbsp.harvard.edu/inspiring-minds/4-simple-ways-to-integrate-ai-into-your-class
Integrating Generative AI in Teaching and Learning | Barnard Center for Engaged Pedagogy, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://cep.barnard.edu/integrating-generative-ai-teaching-and-learning
AI Course Policy Examples | CELT, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://celt.uky.edu/ai-course-policy-examples
Examples of possible academic integrity policies that address student use of generative AI tools – Eberly Center – Carnegie Mellon University, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.cmu.edu/teaching/technology/aitools/academicintegrity/index.html
ChatGPT and Generative AI Tools: Sample Syllabus Policy Statements | Center for Teaching & Learning – University of Texas at Austin, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://ctl.utexas.edu/chatgpt-and-generative-ai-tools-sample-syllabus-policy-statements
Academic Integrity in the Age of AI | Center for Teaching Excellence – University of Florida, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://teach.ufl.edu/resource-libraryold/academic-integrity-in-the-age-of-ai/
Course Policies & Syllabi Statements | U-M Generative AI, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://genai.umich.edu/resources/faculty/course-policies
Generative AI Policy | Office of the Provost – Columbia University, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://provost.columbia.edu/content/office-senior-vice-provost/ai-policy
Challenges and best practices in training teachers to utilize artificial intelligence: a systematic review – Frontiers, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2024.1470853/full
The opportunities and challenges of AI in higher education – FeedbackFruits, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://feedbackfruits.com/blog/opportunities-and-challenges-of-ai-in-higher-education
Best Practices in Teaching and Learning – Generative AI Solutions Hub, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://genai.illinois.edu/best-practices-teaching-and-learning/
Harnessing AI thoughtfully will be critical to prepare for tomorrow’s workforce, says US Education Secretary Linda McMahon: Here’s what students must learn, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://timesofindia.indiatimes.com/education/news/harnessing-ai-thoughtfully-will-be-critical-to-prepare-for-tomorrows-workforce-says-us-education-secretary-linda-mcmahon-heres-what-students-must-learn/articleshow/123813786.cms
Why AI Literacy is the Key to Ethical AI Use in Higher Education – VisibleAI, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.visibleai.io/blog-post/why-ai-literacy-is-the-key-to-ethical-ai-use-in-higher-education
Ethical AI for Teaching and Learning – Center for Teaching Innovation – Cornell University, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/ethical-ai-teaching-and-learning
Ethical Considerations in Using AI as a Teaching and Learning Tool – University of Northern Colorado, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.unco.edu/center-enhancement-teaching-learning/blog/blog-021325-ethical-considerations-in-using-ai-as-a-teaching-and-learning-tool.aspx
ETHICAL Principles AI Framework for Higher Education, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://fdc.fullerton.edu/_resources/pdfs/teaching/ethical-principles-ai-framework-for-higher-education-february-2025.pdf
When Students Use AI in Ways They Shouldn’t – Edutopia, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.edutopia.org/article/responding-student-ai-use/
Generative AI and future education: a review, theoretical validation, and authors’ perspective on challenges and solutions – PMC, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11622955/
Artificial intelligence in education | UNESCO, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence
The future of learning: AI is revolutionizing education 4.0 – The World Economic Forum, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.weforum.org/stories/2024/04/future-learning-ai-revolutionizing-education-4-0/
Newsletter#8:Report Interpretation | Guidance for generative AI in education and research from UNESCO, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://ctl.wku.edu.cn/newsletter8
UNESCO Proposal for the use of Generative AI in Education: Eight Challenges and Seven Actions – ResearchGate, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.researchgate.net/publication/385105010_UNESCO_Proposal_for_the_use_of_Generative_AI_in_Education_Eight_Challenges_and_Seven_Actions
Guidance for generative AI in education and research, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://cdn.table.media/assets/wp-content/uploads/2023/09/386693eng.pdf
Generative AI in education – Educator and expert views – GOV.UK, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://assets.publishing.service.gov.uk/media/65b8cd41b5cb6e000d8bb74e/DfE_GenAI_in_education_-_Educator_and_expert_views_report.pdf
Generative AI has disrupted education. Here’s how it can be used for good – UNESCO, เข้าถึงเมื่อ กันยายน 15, 2025 https://www.weforum.org/stories/2023/09/generative-ai-education-unesco/

Post Views: 15

Comments

comments

บทที่ 1: การปฏิวัติของ AI เชิงกำเนิดและการสั่นคลอนความไว้วางใจทางวิชาการ

ขนาดและความเร็วของการปรับใช้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

ลักษณะของ “วิกฤตความน่าเชื่อถือ”: มากกว่าแค่การลอกเลียนแบบ

มุมมองของนักศึกษา: ความสับสนและความคลุมเครือ

บทที่ 2: การตอบสนองแบบดั้งเดิม: การตรวจสอบเชิงวิพากษ์ต่อการหวนคืนสู่สมุดคำตอบ (Blue Books)