Archive

ห้องเรียนกำลังจะเปลี่ยน แล้ววิธีเรียนของเราล่ะ

เมื่อ AI ไม่ได้เปลี่ยนแค่เครื่องมือ แต่เปลี่ยนต้นทุนของความรู้และวิธีทำงาน การเพิ่มวิชา AI อีกสองวิชาอาจไม่พอ—เราต้องกลับมาถามว่าอยากสร้างคนแบบใด
หมวด: การเรียนรู้และมหาวิทยาลัยในยุค AI
วันที่โพสต์: 09 August 2026
ที่มา: Facebook post archive
ai-in-education future-of-classroom assessment student-persona higher-education self-directed-learning
Rewritten Post
เครื่องมือเปลี่ยนแล้ว แต่สิ่งสำคัญกว่าคือคนและวิธีเรียนต้องเปลี่ยนอย่างไร
ห้องเรียนภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ที่อยู่ในแผนปรับปรุง
ห้องเรียนของภาควิชาที่อยู่ในแผนปรับปรุง—แต่การเปลี่ยนพื้นที่เพียงอย่างเดียวไม่พอ หากวิธีเรียนยังเหมือนเดิม

หลายองค์กรกำลังจัดทำแผน AI ปรับหลักสูตร พัฒนาระบบงาน และยกระดับทักษะคน ทิศทางนี้ดูสมเหตุสมผล แต่สิ่งที่น่ากังวลคือบางคนยังเชื่อว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้คงไม่กระทบอะไรมาก เพราะเคยได้ยินคำเตือนเรื่องคอมพิวเตอร์ อินเทอร์เน็ต digital transformation และ big data มาแล้วหลายรอบ

สำหรับมหาวิทยาลัย การเติมวิชา AI สองวิชา หรือแจกเครื่องมือหลายโมเดล อาจทำให้เห็นการเคลื่อนไหว แต่ยังไม่ตอบว่า การเรียนรู้และความสามารถของคนต้องเปลี่ยนอย่างไร

คำว่า “เก่ง” กำลังเปลี่ยนความหมาย

สาขาอย่างวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และงานที่เกี่ยวกับความรู้มีแนวโน้มเผชิญการเปลี่ยนแปลงสูง คนที่มีความสามารถโดดเด่นหรือปรับตัวเร็วจะยังมีโอกาส แต่คนที่ยังไม่มีจุดยืนหรือคุณค่าที่ชัดเจนอาจลำบากขึ้น

การอยู่ในกลุ่ม “top” ไม่จำเป็นต้องหมายถึงคะแนนสูงที่สุดหรือเก่งที่สุดในห้อง แต่หมายถึงการเป็นหนึ่งในคนแรก ๆ ที่ผู้อื่นนึกถึงเมื่อมีปัญหาสำคัญให้ช่วยแก้ ความลึกเฉพาะทางยังจำเป็น เพียงแต่ความลึกนั้นต้องเชื่อมกับการคิด การสร้าง และความรับผิดชอบในสถานการณ์จริง

อย่าเริ่มจาก “ใช้ AI” ให้เริ่มจาก “เข้าใจวิธีคิด”

ถ้าหลักสูตรกำหนดเพียงว่าปีหนึ่งใช้เครื่องมืออะไร ปีสองเพิ่มเครื่องมือใด และปีสามเข้าถึงโมเดลอะไร ผู้เรียนอาจมีเครื่องมือจำนวนมาก แต่ไม่มีความรู้พอจะตรวจคำตอบ ไม่มีหลักในการตั้งคำถาม และไม่รู้ว่าการตัดสินใจใดไม่ควรยกให้เครื่อง

คนที่เราต้องการยังต้องคิดอย่างมีหลัก ตั้งคำถามได้ดี มีความรู้พอจะวินิจฉัยว่า AI ผิดหรือถูก และรับผิดชอบต่อผลของการตัดสินใจ Persona หรือภาพของคนที่ต้องการสร้างจึงควรมาก่อนรายการเทคโนโลยี

กรอบภาพผู้เรียนจากเอเชียชี้ไปที่ความเป็นมนุษย์

จากการทบทวนแนวทางหลักสูตรของหลายประเทศในเอเชีย ผมสรุปภาพผู้เรียนระดับประถมอย่างง่ายเพื่อใช้คิดต่อ โดยไม่ใช่ชื่อ Persona ทางการเพียงคำเดียวของแต่ละประเทศ:

จีน — Young Innovator: กล้าสร้าง กล้าทดลอง แก้ปัญหา และมองเทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาประเทศ

ญี่ปุ่น — Human-centered Problem Solver: สังเกตปัญหารอบตัว คิดเป็นระบบ คำนึงถึงผู้อื่น และมองหาวิธีทำให้สังคมดีขึ้น

เกาหลี — Adaptive Lifelong Learner: เรียนรู้ด้วยตนเอง ปรับตัว พัฒนาต่อเนื่อง และอยู่กับการเปลี่ยนแปลงได้

สิงคโปร์ — Responsible Critical Thinker: คิดและตรวจสอบได้ ตัดสินใจด้วยเหตุผล รับผิดชอบต่อสิ่งที่ทำ และพร้อมเรียนรู้ตลอดชีวิต

ถ้อยคำเหล่านี้แทบไม่ต้องมีคำว่า AI เพราะเป้าหมายที่แท้จริงไม่ใช่การสร้างผู้ใช้เครื่องมือ แต่คือการสร้างคนที่ดำรงความสามารถและความรับผิดชอบได้ในโลกที่มี AI แล้วประเทศไทยอยากให้เด็กของเราเติบโตเป็นคนแบบใด?

เมื่อความรู้หาได้ง่าย การเรียนรู้ต้องจริงกว่าเดิม

ความรู้จำนวนมากเข้าถึงได้ง่าย และเครื่องมือซื้อหรือสมัครใช้ได้ แต่ความสามารถในการคิดไม่ได้เกิดขึ้นเพียงเพราะมีสิทธิใช้ AI การเรียนรู้ด้วยตนเองต้องเกิดขึ้นจริง การวัดผลสัมฤทธิ์ต้องบอกได้ว่าผู้เรียนทำอะไรได้ การสนทนากับคนเก่งยังจำเป็นต่อการสร้างวิธีคิด และโจทย์จริงต้องเข้ามาเป็นพื้นที่ฝึกใช้ความรู้ภายใต้ข้อจำกัด

บทบาทของครูและอาจารย์จึงไม่ควรหยุดที่การถ่ายทอดเนื้อหา แต่ต้องออกแบบประสบการณ์ ตั้งโจทย์ ให้ข้อเสนอแนะ ท้าทายเหตุผล และช่วยให้ผู้เรียนเห็นมาตรฐานของงานที่ดี

ห้องบรรยายอาจไม่ใช่แกนหลักอีกต่อไป

เนื้อหาที่เคยต้องรับฟังในห้องใหญ่สามารถเรียนออนไลน์ได้มากขึ้น เวลาที่คนมาอยู่ร่วมกันจึงควรถูกใช้กับสิ่งที่ทำคนเดียวได้ยากกว่า เช่น การอภิปราย การวิจารณ์งาน การทดลอง การทำโครงการ การแก้ปัญหาร่วมกัน และการรับคำแนะนำเฉพาะบุคคล

การปรับปรุงห้องเรียนมีความหมายเมื่อสัมพันธ์กับกิจกรรมการเรียนรู้ หากเพียงเปลี่ยนสถานที่แต่ยังคงบรรยายทางเดียวตลอดชั่วโมง เราอาจได้ห้องใหม่โดยไม่เกิดวิธีเรียนใหม่

การสอบต้องวัดความสามารถในโลกจริง

ถ้าการประเมินเหลือเพียงการปิดคอมพิวเตอร์ ห้ามใช้ AI และวัดว่าผู้เรียนทำข้อสอบเดิมได้หรือไม่ เราอาจกำลังวัดความสามารถในการอยู่รอดจากข้อสอบ มากกว่าความสามารถในการทำงานในโลกที่ผู้คนเข้าถึง AI ได้

การประเมินใหม่ไม่จำเป็นต้องอนุญาต AI ทุกครั้ง แต่ควรแยกให้ชัดว่าเมื่อใดต้องวัดพื้นฐานโดยไม่ใช้เครื่องมือ เมื่อใดต้องวัดการใช้เครื่องมืออย่างมีวิจารณญาณ และเมื่อใดต้องวัดผลลัพธ์ กระบวนการ หลักฐาน และความรับผิดชอบจากงานจริง

มหาวิทยาลัยต้องออกแบบใหม่ทั้งระบบ

AI กำลังทำให้คำถามเรื่องหลักสูตร ห้องเรียน บทบาทอาจารย์ และการสอบเชื่อมกันมากขึ้น การแก้เพียงส่วนเดียวไม่พอ เพราะหากเป้าหมายบอกให้คิด แต่การสอนยังให้จำ และการสอบยังให้ทำซ้ำ ระบบก็จะดึงทุกคนกลับไปสู่วิธีเดิม

คำถามที่อาจารย์และผู้บริหารต้องช่วยกันตอบจึงไม่ใช่เพียง “จะสอน AI อะไร” แต่คือมหาวิทยาลัยต่อจากนี้จะมีหน้าตาอย่างไร และจะสร้างคนที่ยังคิดเป็น เรียนรู้เป็น และรับผิดชอบเป็น ในโลกที่เครื่องมือเก่งขึ้นทุกวันได้อย่างไร

Original
ลิงก์อ้างอิง:
f
หมายเหตุเกี่ยวกับกรอบเปรียบเทียบ
คำเรียก Persona ของจีน ญี่ปุ่น เกาหลี และสิงคโปร์ในบทความเป็นกรอบสรุปเชิงตีความจากการทบทวนหลักสูตร เพื่อใช้ตั้งคำถามต่อ ไม่ใช่ชื่อทางการคำเดียวที่แต่ละประเทศประกาศใช้
Original Facebook Post
พันธุ์ปิติ เปี่ยมสง่า อยู่ที่ Department of Computer Engineering - Kasetsart University 9 สิงหาคม 2569 · กรุงเทพมหานคร ประเทศไทย · แชร์กับ สาธารณะ ห้องเรียนกำลังจะเปลี่ยน แล้ววิธีเรียนของเราล่ะ ___ ช่วงนี้ ผมได้มีโอกาสทำงานด้าน AI ในหลายรูปแบบครับ ทั้งแผนแม่บท AI หลักสูตร การพัฒนาระบบงาน การพัฒนาศักยภาพคน รวมทั้งการรู้เท่าทัน AI ให้กับหลายองค์กร ใครๆ ก็ go AI กันนะครับ ดูเหมือนจะถูกทาง สิ่งหนึ่งที่ผมเห็นและกังวลมาก ไม่ใช่แค่ disruption จาก AI แล้วแหละครับพักนี้ แต่สิ่งที่น่ากังวลกว่านั้น คือ หลายคนยังไม่คิดว่ามันจะมีผลอะไรมาก อาจเพราะเราเคยได้ยินเรื่องแบบนี้มาหลายรอบแล้ว • เมื่อ 30 ปีก่อน มีคนพูดว่าคอมพิวเตอร์จะแย่งงาน • 20 ปีก่อน อินเทอร์เน็ตจะเปลี่ยนโลก • 10 ปีก่อน digital transformation จะเปลี่ยนรูปแบบองค์กร • 5 ปีก่อน big data จะเปลี่ยนวิธีคิดของโลก แล้วสุดท้าย หลายคนก็สรุปว่า “มันก็คงไม่เปลี่ยนอะไรมากมายหรอก” ━━━━━━━━━━━━ ในมหาวิทยาลัย บางทีก็คิดว่า เติมวิชา AI เข้าไปสักสองวิชา ก็คงรอดแล้ว ในองค์กร ก็คงซื้อ AI มาแจกให้ใช้ หรือหรูกว่านั้น ก็คือมี AI ทุกโมเดลให้เลือกใช้ แต่มันไม่น่าจะพอครับ เอาเป็นว่า สาขาอย่างวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์และความรู้ ซึ่งเป็นหลักสูตรของที่ภาควิชา และงานที่เกี่ยวกับความรู้ มีแนวโน้มจะเปลี่ยนแรงมากแน่ ๆ วันนี้ คนที่เก่งมากยังอยู่ได้ คนที่ปรับตัวเร็วมากยังได้เปรียบ แต่คนที่ยังไม่มีจุดยืนชัด ๆ จะเริ่มลำบากขึ้นเรื่อย ๆ ส่วนอีกสิบปีจะเป็นอย่างไร ผมยังไม่กล้าฟันธง ไม่ใช่ว่าจะบอกให้เลิกเรียนวิศวคอมพ์นะครับ จะบอกว่ามันยังดีอยู่แหละ ถ้าคุณอยู่ในตำแหน่ง top โดยคำว่า top ในที่นี้ ไม่ได้แปลว่าคะแนนดีที่สุด หรือเก่งที่สุดในห้องเสมอไป แต่คือ เป็นคนแรก ๆ ที่คนคิดถึง เมื่อเขามีปัญหาที่ต้องการให้เราช่วย เพียงแต่ว่า วิธีคิดแบบเรียนให้ลึกเฉพาะทางอย่างเดียว อาจจะไม่ลึกพอสำหรับทุกคนอีกต่อไปแล้ว ━━━━━━━━━━━━ สำหรับคนที่ยังไม่ได้ใช้ AI จริงจัง อาจจะยังไม่รู้สึกอะไรมาก ผมเข้าใจ แต่คนที่ใช้แล้ว คงเริ่มรู้ฤทธิ์มันแล้วว่า มันไปไกลกว่าที่เราคิดเยอะ ในงานหนึ่ง มีองค์กรสนใจว่า AI ควรจะถูกนำมาใช้ในองค์กรอย่างไร สิ่งหนึ่งที่ผู้คนชอบคิดคือ “จะใช้ AI อย่างไร” ผมขอบอกเลยนะครับว่า ถ้าเริ่มจากคำว่า “ใช้” เราจะเป็นทาสความคิดของชาวโลกไปอีกนานแสนนาน อย่าเริ่มจาก “ใช้” ครับ ต้องเริ่มจาก “เข้าใจ” วิธีคิดแบบ AI อย่างในมหาวิทยาลัย ถ้าบอกว่า ปีหนึ่งใช้เครื่องมืออะไรได้ ปีสองใช้เครื่องมืออะไรเพิ่ม ปีสามใช้โมเดลอะไรได้ ไม่ว่าหลักสูตรไหนนะครับ สุดท้ายอาจจะลงเอยด้วยการที่เด็กมีเครื่องมือ แต่ไม่มีความรู้ ไม่มีวิธีคิด และคุณค่าความเป็นคนก็จะค่อย ๆ หายไป สิ่งที่ต้องมีคือ คนเรายังต้องคิดได้ • คิดอย่างมีหลัก • ตั้งคำถามให้เก่ง • มีความรู้มากพอที่จะบอกได้ว่า AI ผิดหรือถูก • มีความรับผิดชอบพอที่จะไม่โยนการตัดสินใจทั้งหมดให้เครื่อง อันนี้แหละครับ persona หรือลักษณะของคนที่เราอยากให้เขาเป็น เราต้องคิดอันนี้เป็นตัวตั้ง ━━━━━━━━━━━━ ในหลักสูตรของประเทศในเอเชียหลายแห่งที่ผมเอามาดู สิ่งที่น่าสนใจคือ เขาไม่ได้เริ่มจากว่าเด็กควรรู้เครื่องมืออะไร แต่เขามองก่อนว่า ในโลกที่มี AI เขาอยากให้เด็กโตขึ้นเป็นพลเมืองแบบไหน ถ้ามองแบบง่าย ๆ สำหรับเด็กประถม จีน มองผู้เรียนเป็น Young Innovator คือคนที่กล้าสร้าง กล้าทดลอง แก้ปัญหาเป็น และมองเทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาประเทศ ญี่ปุ่น มองผู้เรียนเป็น Human-centered Problem Solver คือคนที่สังเกตปัญหารอบตัว คิดเป็นระบบ คำนึงถึงผู้อื่น และหาทางทำให้สังคมดีขึ้น เกาหลี มองผู้เรียนเป็น Adaptive Lifelong Learner คือคนที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง ปรับตัวเร็ว รู้จักพัฒนาตัวเองต่อเนื่อง และอยู่กับการเปลี่ยนแปลงได้ สิงคโปร์ มองผู้เรียนเป็น Responsible Critical Thinker คือคนที่คิดเป็น ตรวจสอบเป็น ตัดสินใจด้วยเหตุผล รับผิดชอบต่อสิ่งที่ตัวเองทำ และพร้อมเรียนรู้ตลอดชีวิต แล้วไทยล่ะครับ เราอยากให้เด็กของเราโตขึ้นเป็นคนแบบไหน ━━━━━━━━━━━━ สังเกตไหมครับ ประโยคก่อนหน้าแทบไม่มีคำว่า “AI” เลย แต่ทั้งหมดนั้นคือสิ่งที่เราต้องการจากผู้คนในระบบสถานศึกษา และจากคนรุ่นต่อไป • ความรู้หาไม่ยาก • เครื่องมือมีเงินก็ซื้อได้ • แต่คนที่คิดได้ต่างหาก ที่เราต้องพัฒนาให้ได้ แล้วจะพัฒนาอย่างไรล่ะ ผมก็มองเห็นแต่ว่า • การเรียนรู้ด้วยตัวเองต้องมีจริง • การวัดผลสัมฤทธิ์ต้องจริงจัง • การคุยกับคนเก่งยังจำเป็นมากในการสร้างวิธีคิด • โจทย์จริงจะเป็นสิ่งที่ทำให้คนเรียนรู้จริง • และครูหรืออาจารย์ต้องไม่ใช่แค่คนถ่ายทอดเนื้อหา แต่ต้องเป็นคนสร้างวิธีคิด เราคงพอมองเห็นนะครับว่า มหาวิทยาลัยคงไม่สามารถอยู่กับภาพเดิม ๆ ได้นานนัก ห้องเรียนใหญ่ที่มีคนบรรยายอยู่หน้าเวที แล้วคนฟังนั่งเงียบทั้งชั่วโมง อาจจะไม่ใช่แกนหลักอีกต่อไป เพราะเนื้อหาพวกนั้นไปเรียนออนไลน์ได้หมด การสอบก็จะเปลี่ยนไปมาก ถ้ายังเหลือแค่การสอบในห้อง ปิดคอมพ์ ห้ามใช้ AI เพื่อกันไม่ให้นิสิตเอา AI มาตอบ เราก็อาจจะกำลังวัดเพียงความสามารถในการอยู่รอดจากข้อสอบ มากกว่าความสามารถในการคิดในโลกจริง รูปแบบมันจะเปลี่ยนไปเยอะครับ ━━━━━━━━━━━━ ส่วนอาจารย์มหาวิทยาลัย ก็คงต้องฝากคนที่ยังอยู่แหละครับ ที่จะช่วยกันตอบให้ได้ว่า มหาวิทยาลัยต่อจากนี้จะมีหน้าตาอย่างไร สำหรับผมตอนนี้ บอกได้คำเดียวว่า สยองขวัญครับ ปล. รูปห้องเรียนที่ภาควิชาที่อยู่ในแผนปรับปรุง
บทความอื่นที่เกี่ยวข้อง