การทบทวนมาตรวัดการประเมินผล AI (The AI Assessment Scale Revisited) และยุทธศาสตร์การบริหารจัดการสถานศึกษาเพื่อความเป็นเลิศทางนวัตกรรม

ดร.อนุศร หงษ์ขุนทด
ศึกษานิเทศก์ วิทยฐานะศึกษานิเทศก์เชี่ยวชาญ สพม.นครราชสีมา
Musicmankob@gmail.com 

__________________________________

บทคัดย่อผู้บริหาร (Executive Summary)

บทความนี้จัดทำขึ้นภายใต้ความร่วมมือทางวิชาการเพื่อตอบสนองต่อพลวัตการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ในภาคการศึกษา โดยมุ่งเน้นการวิเคราะห์และสังเคราะห์องค์ความรู้จากเอกสารวิชาการเรื่อง “The AI Assessment Scale Revisited: A Framework for Educational Assessment” ฉบับตีพิมพ์เผยแพร่ล่วงหน้า (Preprint) เดือนธันวาคม 2024 โดย Mike Perkins, Jasper Roe และ Leon Furze บทความนี้มีความมุ่งหมายหลักในการถอดรหัสกรอบแนวคิดดังกล่าวสู่การปฏิบัติจริงในระดับการบริหารจัดการสถานศึกษา (Educational Administration)

ท่ามกลางวิกฤตความเชื่อมั่นในความซื่อสัตย์ทางวิชาการ (Academic Integrity) และความล้มเหลวของเครื่องมือตรวจจับ AI (AI Detection Tools) แบบดั้งเดิม งานวิจัยนี้เสนอทางออกที่ยั่งยืนผ่านกรอบการประเมิน 5 ระดับ (The 5-Level AI Assessment Scale) ที่ได้รับการปรับปรุงใหม่ กรอบแนวคิดนี้มิใช่เพียงเครื่องมือในการจัดระดับการอนุญาต แต่เป็น “นวัตกรรมทางกระบวนทัศน์” (Paradigm Innovation) ที่เปลี่ยนจากการควบคุมและปราบปราม (Policing) ไปสู่การสร้างความโปร่งใสและการออกแบบร่วม (Transparency and Co-design)

บทความนี้จะเจาะลึกถึงรายละเอียดของแต่ละระดับ โดยเชื่อมโยงกับนโยบายการศึกษาของประเทศไทยประจำปีงบประมาณ 2024-2025 ที่มุ่งเน้นการลดภาระครูและนักเรียน และการสร้างการเรียนรู้ที่มีความสุข (Happy Learning) พร้อมนำเสนอกรณีศึกษาจำลอง (Vignettes) ที่แสดงให้เห็นถึงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของผู้บริหารสถานศึกษาในการนำกรอบแนวคิดนี้ไปประยุกต์ใช้เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมการบริหารจัดการ เพื่อเตรียมความพร้อมผู้เรียนสู่โลกอนาคตที่มนุษย์และ AI ต้องทำงานร่วมกัน

บทที่ 1: บทนำและบริบทแห่งความท้าทาย (Introduction and The Context of Challenge)

ภูมิทัศน์การศึกษาในยุค Post-ChatGPT และความจำเป็นของการทบทวนกรอบคิด

นับตั้งแต่การเปิดตัว ChatGPT ในช่วงปลายปี 2022 และวิวัฒนาการต่อเนื่องมาจนถึงรุ่น GPT-4o และโมเดลต่อเนื่องในปี 2024 สถาบันการศึกษาทั่วโลกต่างเผชิญกับแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ร่วมสมัย เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (GenAI) ได้ทำลายกำแพงกั้นระหว่าง “ความรู้ที่มนุษย์สร้าง” และ “ความรู้ที่เครื่องจักรสังเคราะห์” ลงอย่างสิ้นเชิง ปฏิกิริยาตอบสนองในระยะแรกของสถาบันการศึกษาส่วนใหญ่มักเป็นไปในลักษณะของความตื่นตระหนก (Panic) ซึ่งนำไปสู่การออกกฎระเบียบสั่งห้าม (Bans) อย่างเข้มงวด และการพึ่งพาเทคโนโลยีตรวจจับการคัดลอกผลงาน (AI Detection Software) อย่างหนักหน่วง ¹

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงประจักษ์และการศึกษาวิจัยในช่วงปี 2023-2024 ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่า ยุทธศาสตร์การ “ห้ามและจับผิด” (Ban and Detect) นั้นล้มเหลวในทางปฏิบัติ เนื่องด้วยสาเหตุสำคัญสองประการ:

1. ความไม่แม่นยำของเครื่องมือตรวจสอบ: งานวิจัยระบุชัดเจนว่าเครื่องมือตรวจจับ AI มักให้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด (False Positives) โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับผลงานของนักเรียนที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแม่ (Non-native English Speakers) ซึ่งสร้างความไม่เป็นธรรมและทำลายความสัมพันธ์ระหว่างครูและศิษย์ ¹
2. ความจำเป็นของทักษะในอนาคต: การห้ามใช้ AI เท่ากับการตัดโอกาสในการพัฒนาทักษะความฉลาดทางดิจิทัล (Digital Intelligence) ที่จำเป็นต่อการประกอบอาชีพในอนาคต ซึ่งขัดแย้งกับเป้าหมายของการจัดการศึกษาที่ต้องการเตรียมคนสู่โลกยุคใหม่ ²

กำเนิดใหม่ของ AI Assessment Scale (AIAS Revisited)

จากข้อจำกัดดังกล่าว Mike Perkins, Jasper Roe และ Leon Furze จึงได้พัฒนาและปรับปรุงกรอบแนวคิด “The AI Assessment Scale Revisited” ในเดือนธันวาคม 2024 เพื่อเสนอทางเลือกใหม่ที่เน้น “ความโปร่งใส” (Transparency) และ “ความไว้วางใจ” (Trust) กรอบแนวคิดนี้ไม่ได้มอง AI เป็นศัตรูที่ต้องกำจัด แต่เป็นพันธมิตรที่ต้องบริหารจัดการ งานวิจัยชิ้นนี้ถือเป็นนวัตกรรมทางความคิดที่เปลี่ยนจุดเน้นจากการป้องกันการทุจริต (Academic Misconduct) ไปสู่การออกแบบการประเมิน (Assessment Design) ที่มีความหมายและสอดคล้องกับสภาพความเป็นจริง ⁵

นัยสำคัญของการ “Revisited” หรือการทบทวนใหม่ในปี 2024 คือการยอมรับว่าเส้นแบ่งระหว่างการทำงานของมนุษย์และ AI เริ่มเลือนลางยิ่งขึ้น การบังคับให้นักเรียนส่งหลักฐานประวัติการทำงาน (Version History) ในเวอร์ชันก่อนหน้าเริ่มไม่มีประสิทธิภาพและสร้างภาระงานที่เกินความจำเป็น กรอบแนวคิดใหม่จึงมุ่งเน้นไปที่การสร้าง “วิจารณญาณในการประเมิน” (Evaluative Judgement) และการออกแบบงานที่วัดทักษะกระบวนการคิดมากกว่าผลลัพธ์สุดท้ายเพียงอย่างเดียว ⁵

บทที่ 2: การวิเคราะห์โครงสร้างมาตรวัด AIAS ฉบับปรับปรุง (Deconstructing the AI Assessment Scale Revisited)

เพื่อให้ผู้บริหารสถานศึกษาสามารถนำกรอบแนวคิดนี้ไปประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการหลักสูตรและการวัดผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีความเข้าใจเชิงลึกในรายละเอียดและปรัชญาเบื้องหลังของทั้ง 5 ระดับตามที่ปรากฏในงานวิจัยและภาพประกอบ ดังแสดงในตารางวิเคราะห์เปรียบเทียบต่อไปนี้

ตารางที่ 1: การวิเคราะห์เจาะลึก 5 ระดับของ AI Assessment Scale (AIAS)

ระดับ (Level)	ชื่อระดับ (Designation)	นิยามหลักและการเปลี่ยนแปลงสำคัญ (Core Definition & Key Shifts)	บทบาทของ AI (Role of AI)	บทบาทของผู้เรียน (Role of Student)	นัยต่อการบริหารจัดการ (Administrative Implication)
1	NO AI	การประเมินต้องทำโดยปราศจาก AI โดยสิ้นเชิง ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม (Controlled Environment) เพื่อวัดทักษะพื้นฐานที่แท้จริง	ไม่มีบทบาท (Non-existent) ห้ามใช้งานในทุกขั้นตอน	แสดงความรู้ ทักษะ และความเข้าใจของตนเอง 100%	ต้องจัดสรรงบประมาณสำหรับสถานที่สอบ On-site, กระดาษคำตอบ, หรือซอฟต์แวร์ Lock-down browser เพื่อรับรองความปลอดภัยของการสอบ
2	AI PLANNING	อนุญาตใช้ AI ในขั้น “เตรียมการ” (Pre-task) เช่น การระดมสมอง วางโครงเรื่อง แต่ผลงานสุดท้ายต้องเป็นฝีมือมนุษย์ล้วนๆ	เป็นคู่คิด (Thought Partner) ช่วยจุดประกายไอเดีย จัดระเบียบความคิด	พัฒนาและขัดเกลาไอเดียที่ได้จาก AI ให้เป็นงานเขียนของตนเองอย่างอิสระ	พัฒนาครูให้สามารถตรวจจับ “สำนวน AI” ในงานเขียน และสอนทักษะการแปลงไอเดียเป็นงานเขียน (Drafting skills)
3	AI COLLABORATION	อนุญาตใช้ AI ช่วยร่าง แก้ไข และให้ข้อมูลย้อนกลับ แต่ผู้เรียนต้องตรวจสอบและแก้ไขงานนั้น (Critical Evaluation) (จุดเปลี่ยนสำคัญจาก 2023: ตัดข้อบังคับการส่ง Appendix ประวัติการแก้ไขออก เน้นที่คุณภาพงานสุดท้าย)	เป็นผู้ช่วยร่าง (Drafter) และบรรณาธิการ (Editor)	ประเมินเชิงวิพากษ์ (Critically Evaluate) และปรับแก้ผลลัพธ์จาก AI เพื่อแสดงความเข้าใจ	สร้างวัฒนธรรมการ “ตรวจสอบความถูกต้อง” (Fact-checking) และการระบุแหล่งที่มา (Attribution) ของ AI ในนโยบายโรงเรียน
4	FULL AI	ใช้ AI ได้อย่างอิสระหรือตามคำสั่ง เพื่อให้งานสำเร็จ ผู้เรียนทำหน้าที่เป็นผู้กำกับ (Director)	เป็นเครื่องจักรผลิตงาน (Production Engine) ภายใต้การควบคุม	กำกับ AI (Directing) เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย และแก้ปัญหาที่ซับซ้อน	ปรับปรุง Rubrics การให้คะแนน ให้เน้นที่ “กระบวนการสั่งการ” (Prompt Engineering) และการแก้ปัญหา ไม่ใช่ความสละสลวยของภาษา
5	AI EXPLORATION	ใช้ AI อย่างสร้างสรรค์เพื่อค้นหานวัตกรรมหรือวิธีแก้ปัญหาใหม่ๆ มักเป็นการออกแบบร่วมกัน (Co-design) ระหว่างครูและศิษย์	เป็นผู้ร่วมสร้างนวัตกรรม (Co-innovator)	ใช้ความคิดสร้างสรรค์ขั้นสูง (High Creativity) เพื่อออกแบบกระบวนการใหม่	สนับสนุนทรัพยากรสำหรับ “Sandbox” หรือพื้นที่ทดลองนวัตกรรม และยอมรับความล้มเหลวในกระบวนการเรียนรู้

ที่มา: สังเคราะห์จาก Perkins, Roe, & Furze (2024) ¹ และภาพประกอบในงานวิจัย

บทที่ 3: แนวทางการนำกรอบแนวทางมาใช้ในการบริหารจัดการสถานศึกษา (Strategic Framework for Administrative Implementation)

การนำ AIAS มาใช้ในสถานศึกษาไม่ใช่เพียงการเปลี่ยนแปลงระดับห้องเรียน แต่เป็นการปฏิรูปโครงสร้างการบริหารจัดการทั้งระบบ ผู้บริหารสถานศึกษาควรดำเนินการตามกรอบยุทธศาสตร์ 4 ด้าน ดังนี้:

ยุทธศาสตร์ด้านนโยบายและธรรมาภิบาล (Policy & Governance Strategy)

ผู้บริหารต้องเปลี่ยนนโยบายจาก “Reactive” (ตั้งรับ/ไล่จับผิด) เป็น “Proactive” (เชิงรุก/สร้างความชัดเจน)

• การร่างนโยบายการใช้ AI (AI Acceptable Use Policy – AUP): แทนที่จะเขียนนโยบายกว้างๆ ว่า “ห้ามทุจริต” ให้ระบุชัดเจนว่า “การทุจริตทางวิชาการในบริบทของ AI หมายถึงการใช้ AI ในระดับที่สูงกว่าที่ได้รับอนุญาตในงานนั้นๆ” เช่น หากงานกำหนดไว้ที่ Level 2 (AI Planning) แต่ผู้เรียนใช้ Level 4 (Full AI) ถือว่าผิดระเบียบ ¹⁰
• การสร้างความโปร่งใส (Transparency Protocols): กำหนดให้ทุกรายวิชาและทุกใบงาน (Assignment Brief) ต้องมี “ตราประทับ” หรือสัญลักษณ์ระบุระดับ AIAS (1-5) อย่างชัดเจนที่หัวกระดาษ เพื่อให้นักเรียนทราบทันทีว่าขอบเขตของงานนี้คืออะไร ลดความสับสนและการอ้างว่ารู้เท่าไม่ถึงการณ์ ¹²

ยุทธศาสตร์ด้านการบริหารหลักสูตรและวิชาการ (Curriculum & Academic Management)

หัวใจสำคัญของการนำ AIAS มาใช้คือการ “ออกแบบการประเมินใหม่” (Assessment Redesign) ผู้บริหารฝ่ายวิชาการต้องดำเนินการดังนี้:

การทำแผนที่การประเมินระดับองค์กร (Institutional Assessment Mapping): ตรวจสอบภาพรวมของหลักสูตรว่าในแต่ละเทอม นักเรียนต้องเจอกับการประเมินระดับใดบ้าง

• ปัญหาที่พบบ่อย: หากทุกวิชาปรับไปใช้ Level 4-5 หมด นักเรียนจะขาดทักษะพื้นฐาน (Foundational Skills)
• แนวทางแก้ไข: ผู้บริหารต้องเกลี่ยสัดส่วนให้สมดุล (Balance) เช่น วิชาแกนหลักอาจต้องคง Level 1 ไว้ 30-40% เพื่อประกันคุณภาพความรู้ ในขณะที่วิชาเลือกเสรีอาจเน้น Level 4-5 เพื่อส่งเสริมนวัตกรรม ⁹

การปรับเกณฑ์การให้คะแนน (Rubric Revamp): สั่งการให้มีการปรับปรุง Rubrics การให้คะแนน ในระดับ Level 3-5 ให้ลดน้ำหนักคะแนนด้าน “ความถูกต้องของไวยากรณ์” (เพราะ AI ทำได้สมบูรณ์แบบอยู่แล้ว) และไปเพิ่มน้ำหนักที่ “ร่องรอยการคิด” (Trace of Cognition), “การตรวจสอบความถูกต้อง” (Fact-checking), และ “ความคิดสร้างสรรค์” แทน ¹⁵

ยุทธศาสตร์ด้านการบริหารทรัพยากรและงบประมาณ (Resource & Budget Management)

การเปลี่ยนผ่านสู่โรงเรียนที่ใช้ AIAS อย่างมีประสิทธิภาพ ต้องมีการจัดสรรงบประมาณที่ชาญฉลาด:

• เลิกจ้างเครื่องมือตรวจจับ (Divest from Detection): งานวิจัยยืนยันว่าเครื่องมือเหล่านี้ไม่คุ้มค่าการลงทุน ผู้บริหารควรโยกงบประมาณส่วนนี้ไปใช้ในการจัดอบรมครู (Professional Development) หรือจัดหาเครื่องมือ AI ที่มีคุณภาพ (Paid AI Subscriptions) ให้ครูและนักเรียนได้ใช้ ¹
• ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Level 1: หากโรงเรียนต้องการความเข้มข้นทางวิชาการใน Level 1 (No AI) ผู้บริหารต้องลงทุนในสถานที่สอบที่ปลอดภัย หรือซอฟต์แวร์ที่ล็อกหน้าจอขณะสอบ เพื่อสร้างความยุติธรรมให้เกิดขึ้นจริง

ยุทธศาสตร์ด้านการพัฒนาบุคลากร (Human Resource Development)

ครูคือกลไกสำคัญที่สุดในการขับเคลื่อน AIAS ผู้บริหารต้องพัฒนาสมรรถนะครูในมิติใหม่

• AI Literacy ไม่ใช่แค่การใช้เครื่องมือ: การอบรมไม่ควรเน้นแค่วิธีสมัคร ChatGPT แต่ต้องเน้น “AI Pedagogical Content Knowledge” คือความรู้ว่าจะใช้ AI สอนเนื้อหานั้นๆ อย่างไร และจะเลือก Level ไหนใน AIAS ให้เหมาะกับวัตถุประสงค์การเรียนรู้ ²
• ชุมชนแห่งการเรียนรู้ (PLC): ส่งเสริมให้ครูแลกเปลี่ยนแผนการสอนและการกำหนดระดับ AIAS ข้ามสาระวิชา เพื่อให้เห็นมุมมองที่หลากหลายและสร้างมาตรฐานเดียวกันทั้งโรงเรียน

บทที่ 4: การบูรณาการบริบทนโยบายการศึกษาไทย (Integration with Thai Educational Context)

ในการนำกรอบ AIAS มาใช้ในประเทศไทย ผู้บริหารสถานศึกษาจำเป็นต้องคำนึงถึงบริบทและนโยบายของกระทรวงศึกษาธิการ (ศธ.) ประจำปีงบประมาณ 2024-2025 โดยเฉพาะนโยบาย “เรียนดี มีความสุข” และการลดภาระงาน

การตอบสนองต่อนโยบายลดภาระครูและนักเรียน

นโยบาย ศธ. มุ่งเน้นการลดภาระที่ไม่จำเป็น AIAS สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในเรื่องนี้:

• ลดภาระการตรวจงานซ้ำซ้อน: ผู้บริหารสามารถส่งเสริมให้ครูใช้ Level 3 (AI Collaboration) โดยให้นักเรียนใช้ AI ตรวจทานคำผิดและไวยากรณ์เบื้องต้นมาก่อนส่งครู ทำให้ครูไม่ต้องเสียเวลาแก้คำผิดจุกจิก และสามารถใช้เวลาไปกับการให้ Feedback เรื่องเนื้อหาและกระบวนการคิด ซึ่งเป็นการลดภาระงานตรวจของครูในเชิงคุณภาพ ¹⁸
• ลดความเครียดในการสอบ: การมีความชัดเจนเรื่องระดับการใช้ AI ช่วยลดความกังวลของนักเรียน (Student Anxiety) เรื่องการถูกกล่าวหาว่าทุจริต ซึ่งสอดคล้องกับนโยบาย “Happy Learning” หรือการเรียนรู้อย่างมีความสุข ¹⁸

การส่งเสริมการเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) และทักษะอาชีพ

นโยบาย “Learn to Earn” ของไทยเน้นการมีงานทำ การนำ Level 4 (Full AI) และ Level 5 (AI Exploration) มาใช้ในหลักสูตรอาชีวศึกษาหรือมัธยมปลาย จะช่วยให้นักเรียนมีทักษะในการ “ทำงานร่วมกับ AI” (Human-AI Teaming) ซึ่งเป็นที่ต้องการของตลาดแรงงานจริง สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ Thailand 4.0 ¹⁹

บทที่ 5: ตัวอย่างประกอบของการนำมาใช้ในการบริหารจัดการสถานศึกษา (Vignettes for School Administrators)

เพื่อให้เห็นภาพการนำทฤษฎีสู่การปฏิบัติที่ชัดเจน ขอนำเสนอสถานการณ์จำลอง (Scenarios) ที่ผู้บริหารสถานศึกษามักพบเจอ และแนวทางการใช้ AIAS ในการแก้ไขปัญหาและพัฒนานวัตกรรม

กรณีศึกษาที่ 1: การจัดการวิกฤตความเชื่อมั่นด้านการวัดผล (The Crisis of Validity)

สถานการณ์: ในโรงเรียนมัธยมขนาดใหญ่แห่งหนึ่ง ครูวิชาภาษาไทยรายงานว่านักเรียนชั้น ม.5 ส่งบทวิจารณ์วรรณกรรมที่สำนวนภาษาดีเยี่ยมจนผิดสังเกต แต่เนื้อหาขาดความลึกซึ้งทางอารมณ์ ผู้ปกครองบางส่วนร้องเรียนว่าครูให้คะแนนลำเอียงและกล่าวหาเด็กว่าลอก AI โดยไม่มีหลักฐาน

การตัดสินใจของผู้บริหาร (Administrative Intervention):

1. การวินิจฉัยด้วย AIAS: ผู้อำนวยการพบว่าใบงานเดิมไม่ได้ระบุระดับการใช้ AI ไว้ชัดเจน ทำให้นักเรียนเข้าใจว่าสามารถใช้ตัวช่วยได้
2. มาตรการแก้ไข:

• ออกประกาศใช้นโยบาย “AI Assessment Scale Policy” ทันที
• สำหรับงานชิ้นที่มีปัญหา ให้เปลี่ยนรูปแบบการประเมินเป็น Level 1 (No AI) ย้อนหลัง โดยจัดให้มีการสอบเขียนวิจารณ์ในห้องเรียน (In-class Essay) ภายในเวลา 60 นาที โดยอนุญาตให้นำหนังสือเข้าได้ (Open book) แต่ห้ามใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
• เพื่อความเป็นธรรม ให้ถือว่างานชิ้นแรกเป็น “แบบฝึกหัด” (Formative) และงานชิ้นที่สอบใหม่เป็น “คะแนนเก็บจริง” (Summative)

3. ผลลัพธ์: โรงเรียนได้คะแนนที่เป็นความสามารถที่แท้จริงของนักเรียน ลดข้อครหาเรื่องความลำเอียง และสร้างมาตรฐานใหม่ที่ยอมรับได้ทั้งสองฝ่าย ¹⁵

กรณีศึกษาที่ 2: การพัฒนานวัตกรรมบริหารวิชาการในโรงเรียนวิทยาศาสตร์ (Innovation in STEM Curriculum)

สถานการณ์: โรงเรียนต้องการยกระดับโครงงานวิทยาศาสตร์ให้ทันสมัย แต่ครูที่ปรึกษาโครงงานมีภาระงานล้นมือ ไม่สามารถให้คำปรึกษานักเรียนรายบุคคลได้ทั่วถึง

การตัดสินใจของผู้บริหาร (Administrative Intervention):

การวางแผนด้วย AIAS: ผู้อำนวยการฝ่ายวิชาการกำหนดให้วิชาโครงงานใช้โมเดล Level 2 (AI Planning) และ Level 3 (AI Collaboration) อย่างเป็นระบบ

การนำไปใช้:

• Phase 1 (Level 2): อนุญาตให้นักเรียนใช้ AI ช่วยระดมสมองหัวข้อโครงงานและหา Literature Review เบื้องต้น เพื่อให้นักเรียนมาพบครูพร้อมไอเดียที่ตกผลึกแล้ว (ลดเวลา Brainstorming ของครู)
• Phase 2 (Level 3): ให้นักเรียนใช้ AI เป็น “Socratic Tutor” เพื่อวิพากษ์สมมติฐานการทดลองของตนเองก่อนลงมือทำจริง
• Phase 3 (Level 1): การนำเสนอผลงานปากเปล่า (Oral Presentation) ต้องทำโดยไม่มีสคริปต์ AI เพื่อวัดความเข้าใจที่แท้จริง

ผลลัพธ์: ครูสามารถดูแลโครงงานได้จำนวนมากขึ้นด้วยคุณภาพที่ดีขึ้น นักเรียนได้เรียนรู้ทักษะการวิจัยสมัยใหม่ และภาระงานของครูลดลงในขั้นตอนที่ไม่จำเป็น ²²

กรณีศึกษาที่ 3: การสื่อสารกับผู้ปกครองเพื่อลดช่องว่างทางดิจิทัล (Bridging the Gap with Parents)

สถานการณ์: โรงเรียนประกาศใช้นโยบาย Digital Learning แต่กลุ่มผู้ปกครองมีความกังวลว่าการอนุญาตให้ใช้ AI จะทำให้บุตรหลาน “โง่ลง” และขี้เกียจ

การตัดสินใจของผู้บริหาร (Administrative Intervention):

การสื่อสารด้วย AIAS: ผู้บริหารจัดประชุมผู้ปกครอง (Town Hall Meeting) โดยใช้แผนภาพ AIAS (5 สี) เป็นสื่อกลาง

การนำเสนอ:

• อธิบายว่าโรงเรียนไม่ได้ใช้ Level 4-5 ตลอดเวลา
• โชว์แผนผังหลักสูตรว่า วิชาคณิตศาสตร์พื้นฐานยังคงใช้ Level 1 (No AI) เพื่อฝึกคิดคำนวณ
• แต่ในวิชา “นวัตกรรมธุรกิจ” จำเป็นต้องใช้ Level 4 (Full AI) เพื่อให้เด็กสร้างแผนธุรกิจได้ทันกับโลกธุรกิจจริง

ผลลัพธ์: ผู้ปกครองเกิดความเข้าใจและมั่นใจว่าโรงเรียนมี “ความสมดุล” (Balance) ในการจัดการเรียนการสอน ไม่ได้หลงระเริงไปกับเทคโนโลยีจนลืมพื้นฐาน ⁷

บทที่ 6: บทสรุปและทิศทางสู่อนาคต (Conclusion and Future Outlook)

การทบทวนมาตรวัดการประเมินผล AI (The AI Assessment Scale Revisited) ในปี 2024 ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการศึกษาโลกและการศึกษาไทย กรอบแนวคิดนี้ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นมากกว่าเครื่องมือวัดผล แต่เป็น “เข็มทิศ” (Compass) สำหรับผู้บริหารสถานศึกษาในการนำพานาวาการศึกษาฝ่าคลื่นลมมรสุมแห่งเทคโนโลยี

บทความนี้ขอสรุปข้อเสนอแนะเชิงนโยบายสำหรับผู้บริหารสถานศึกษาไทยไว้ 3 ประการสำคัญ:

1. ความชัดเจนคือกุญแจ (Clarity is Key): ความคลุมเครือคือบ่อเกิดของปัญหา ผู้บริหารต้องผลักดันให้มีการระบุระดับ AIAS ในทุกกิจกรรมการเรียนรู้ เพื่อสร้างความเข้าใจที่ตรงกัน
2. ความยืดหยุ่นคือทางรอด (Flexibility is Survival): อย่ายึดติดกับระดับใดระดับหนึ่ง การบริหารจัดการที่ดีคือการผสมผสาน (Mix and Match) ระดับต่างๆ ให้เหมาะสมกับบริบทของรายวิชาและผู้เรียน
3. มนุษย์ยังคงเป็นหัวใจ (Human-Centricity): ไม่ว่า AI จะก้าวหน้าไปถึงระดับ Full AI หรือ AI Exploration บทบาทของครูในฐานะผู้ออกแบบการเรียนรู้ และบทบาทของผู้บริหารในฐานะผู้อำนวยการความเปลี่ยนแปลง ยังคงเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทดแทนได้

การนำกรอบแนวคิดนี้ไปปฏิบัติอย่างจริงจัง จะช่วยให้สถานศึกษาไทยสามารถก้าวข้ามกับดักของการ “วิ่งไล่จับผู้กระทำผิด” ไปสู่การเป็น “ผู้สร้างนวัตกร” ที่สามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นฐานในการยกระดับปัญญาของมนุษย์ได้อย่างยั่งยืน สอดรับกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนและการสร้างพลเมืองโลกในศตวรรษที่ 21

---

เอกสารอ้างอิงและแหล่งข้อมูล:

ข้อมูลในบทความนี้สังเคราะห์จากงานวิจัยต้นฉบับและเอกสารประกอบที่เกี่ยวข้อง 1

Works cited

1. the-ai-assessment-scale-revisited-a-framework-for-educational-assessment – University of Warwick, accessed December 17, 2025, https://warwick.ac.uk/fac/cross_fac/eduport/edufund/projects/yang/projects/the-ai-assessment-scale-revisited-a-framework-for-educational-assessment/
2. The AI Assessment Scale: A Practical Framework for TESOL Educators in the Age of ChatGPT, accessed December 17, 2025, https://www.tesol.org/the-ai-assessment-scale-a-practical-framework-for-tesol-educators-in-the-age-of-chatgpt/
3. The AI Assessment Scale (AIAS) in action: A pilot implementation of GenAI-supported assessment – Australasian Journal of Educational Technology, accessed December 17, 2025, https://ajet.org.au/index.php/AJET/article/download/9434/2122/32533
4. THE AI ASSESSMENT SCALE REVISITED: A FRAMEWORK FOR EDUCATIONAL ASSESSMENT – arXiv, accessed December 17, 2025, https://arxiv.org/pdf/2412.09029?
5. (PDF) The AI Assessment Scale Revisited: A Framework for Educational Assessment, accessed December 17, 2025, https://www.researchgate.net/publication/387053426_The_AI_Assessment_Scale_Revisited_A_Framework_for_Educational_Assessment
6. THE AI ASSESSMENT SCALE REVISITED: A FRAMEWORK … – arXiv, accessed December 17, 2025, https://arxiv.org/abs/2412.09029
7. How I use the AI Assessment Scale: Part 1 – Leon Furze, accessed December 17, 2025, https://leonfurze.com/2025/06/11/how-i-use-the-ai-assessment-scale-part-1/
8. The AI Assessment Scale – Resources and information for the AI Assessment Scale (AIAS), accessed December 17, 2025, https://aiassessmentscale.com/
9. Applying the AI Assessment Scale (AIAS): A Step-by-Step Guide for auditing and updating assessment tasks – Craig Bellamy, accessed December 17, 2025, https://www.craigbellamy.net/2025/10/27/applying-the-ai-assessment-scale-aias-a-step-by-step-guide-for-auditing-and-updating-assessment-tasks/
10. Generative Artificial Intelligence (AI) Acceptable Use Plan – East Newark School, accessed December 17, 2025, https://www.eastnewarkschool.org/ParentStudents/generative_artificial_intelligence___a_i__acceptable_use_plan
11. Generative Artificial Intelligence (AI) Tools and Sample Syllabus Policy Statements – Academics – Office of the Provost | University of Missouri-Kansas City, accessed December 17, 2025, https://www.umkc.edu/provost/academics/ai-tools-sample-syllabus-policy-statements.html
12. AI Assessment Scale – Learning and Teaching Enhancement – University of Stirling, accessed December 17, 2025, https://learnteach.stir.ac.uk/how-to/ai-assessment-scale/
13. AI Assessment Scale Instruction Template examples – Flinders University Staff, accessed December 17, 2025, https://staff.flinders.edu.au/learning-teaching/artificial-intelligence/ai-assessment-scale-instructions
14. Assessment Design | Centre for Teaching and Learning – University of Alberta, accessed December 17, 2025, https://www.ualberta.ca/en/centre-for-teaching-and-learning/resources/generative-ai/assessment-design/index.html
15. AI Assessment Scale | Center for Teaching & Learning – University of Colorado Boulder, accessed December 17, 2025, https://www.colorado.edu/center/teaching-learning/teaching-technology-ai/teaching-ai/ai-assessment/ai-assessment-scale
16. The AI Assessment Scale: Reflecting on AI in Assignment Design | Center for Teaching, accessed December 17, 2025, https://teaching.center.uiowa.edu/ai-assessment-scale-reflecting-ai-assignment-design
17. Thailand to host national workshop on AI competencies in education – UNESCO, accessed December 17, 2025, https://www.unesco.org/en/articles/thailand-host-national-workshop-ai-competencies-education
18. Thai government gazette (on 13 November, 2024), notifications of Ministry of Education Re : Education Policy of the fiscal year 2025-2026, accessed December 17, 2025, https://moe360.blog/2024/12/12/moe-policy-2025-2026/
19. Thai government gazette (on 13 November, 2024), notifications of Ministry of Education Re : Education Policy of the fiscal year 2025-2026 – กระทรวงศึกษาธิการ, accessed December 17, 2025, https://www.moe.go.th/moe-policy-2025-2026/
20. Can AI close the learning gap in Thailand’s schools? – UNESCO, accessed December 17, 2025, https://www.unesco.org/en/articles/can-ai-close-learning-gap-thailands-schools
21. The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration of Generative AI in Educational Assessm – NWU Services, accessed December 17, 2025, https://services.nwu.ac.za/sites/services.nwu.ac.za/files/files/ai/resources/JUTLP_AI_Assessment_Scale.pdf
22. Student AI Use Scale – CELT – University of Kentucky, accessed December 17, 2025, https://celt.uky.edu/student-ai-use-scale
23. FROM ASSESSMENT TO PRACTICE: IMPLEMENTING THE AIAS FRAMEWORK IN EFL TEACHING AND LEARNING – arXiv, accessed December 17, 2025, https://arxiv.org/pdf/2501.00964
24. AI and Assessments – The Pingry School, accessed December 17, 2025, https://www.pingry.org/learn/pingrys-values-for-ai-use/ai-and-assessments
25. (PDF) Reimagining the Artificial Intelligence Assessment Scale: A refined framework for educational assessment – ResearchGate, accessed December 17, 2025, https://www.researchgate.net/publication/395919621_Reimagining_the_Artificial_Intelligence_Assessment_Scale_A_refined_framework_for_educational_assessment
26. คู่มือการใช้AI, accessed December 17, 2025, https://nitedcr1.go.th/wp-content/uploads/2025/03/OBEC-AI-Guidance_.pdf

Comments

comments

Powered by Facebook Comments