Kasetsart UniversityThe Life Systems University
Archive

ถ้าเกณฑ์ใหม่บีบให้ทุกคนต้องทำงานเดี่ยว งานวิจัยระดับโลกจะเกิดได้อย่างไร

ข้อเขียนนี้วิเคราะห์จากข้อมูลวิชาการจริงว่า งานวิจัยยุคใหม่ต้องพึ่งทีมที่ใหญ่และหลากหลายขึ้นอย่างต่อเนื่อง การใช้เกณฑ์นับผลงานแบบ “ต้อง ≥50%” จึงไม่ได้เป็นเพียงกติกาเทคนิค แต่กำลังกระทบทั้งงานข้ามสาขา งานร่วมหลายสถาบัน นักศึกษา และความสามารถของมหาวิทยาลัยในการดึงคนเก่งไว้ในระบบ
หมวด: วิจัยและนวัตกรรม
วันที่โพสต์: 28 November 2025
ที่มา: Facebook post archive
research collaboration incentives higher-education systems-thinking
Rewritten Post
คำถามไม่ใช่แค่ว่าใครนับผลงานได้หรือไม่ได้ แต่คือเรากำลังออกแบบระบบวิจัยเพื่อสร้าง impact จริง หรือเพื่อบังคับให้ทุกคนแยกกันอยู่
ภาพประกอบบทความเรื่องเรากำลังทำงานวิจัยไปเพื่ออะไร
คลิกรูปเพื่อดูภาพขยายใหญ่

บทความนี้เริ่มจากคำถามเรียบง่ายแต่หนักมากว่า “เรากำลังทำงานวิจัยไปเพื่ออะไร” โดยผู้เขียนหยิบข้อมูลจากงานวิจัยทั้งในภาพรวมวิทยาศาสตร์และในสาขาแพทย์–วิศวกรรม–ข้อมูล มาชี้ให้เห็นตรงกันว่า งานวิจัยสมัยใหม่ไม่สามารถทำคนเดียวได้อีกแล้ว และทีมขนาดใหญ่ให้ impact สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

ภายใต้ข้อเท็จจริงนี้ ผู้เขียนจึงตั้งคำถามต่อเกณฑ์นับผลงานแบบ “ต้อง ≥50%” ว่ามันไม่ใช่แค่ตัวเลข แต่เป็นกติกาที่ขัดกับธรรมชาติของงานวิชาการยุคใหม่ และอาจกำลังทำลายแรงจูงใจในการทำงานร่วมกันแบบที่งานคุณภาพสูงจำเป็นต้องมี

จุดเด่นของบทความนี้คือการไม่โต้แย้งด้วยความรู้สึกล้วน ๆ แต่ใช้ข้อมูลจากบทความวิชาการจริงมาแสดงว่า team size matters ในงานวิทยาศาสตร์ยุคใหม่ ไม่ใช่เพียงเพราะงานซับซ้อนขึ้น แต่เพราะความร่วมมือหลากหลายสถาบันและหลายประเทศช่วยยกระดับคุณภาพและ impact ของงานอย่างแท้จริง

เกณฑ์ ≥50% ทำลายตรรกะของงานทีมทันทีตั้งแต่ระดับโครงสร้าง

ผู้เขียนชี้ผลของเกณฑ์นี้แบบตรงไปตรงมามาก: ถ้าทำ 2 คน อาจยังพอแบ่ง 50/50 ได้ แต่เมื่อทีมมี 3 คนขึ้นไป ระบบจะเริ่มนับได้ยากหรือผลักให้ทุกคนต้องแย่ง “สัดส่วน” กันเองทันที นั่นทำให้ทีมเดียวกันค่อย ๆ กลายเป็น คู่แข่งกันเอง แทนที่จะร่วมกันสร้างงานที่ดีที่สุด

ในจุดนี้ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ใครขยันหรือไม่ขยัน แต่คือกติกากำลังสร้าง incentive ที่ผลักให้คนหนีงานทีม งานข้ามสาขา และงานหลายสถาบัน ทั้งที่สิ่งเหล่านี้คือธรรมชาติของงานคุณภาพสูงในโลกจริง

งานข้ามสาขา AI–แพทย์–เกษตร–วิศวกรรม จะเป็นผู้เสียหายโดยตรง

หนึ่งในประเด็นที่สำคัญที่สุดของบทความคือการชี้ให้เห็นว่างานลักษณะ data, AI, biomedical, hydrology และ engineering ต้องอาศัยหลายบทบาทพร้อมกัน เช่น คนเขียนโค้ด คนวิเคราะห์ คนเขียน discussion และ international collaborator ที่ช่วยตรวจภาษาและยกระดับงาน

ถ้าระบบนับผลงานยอมรับได้เพียงคนเดียว งานทีมที่มีคุณภาพสูงจึงถูกลงโทษโดยตรง และสิ่งที่หายไปก่อนคือ งานบูรณาการ ที่มหาวิทยาลัยเองก็พูดอยู่เสมอว่าอยากผลักดัน

ผลกระทบไม่ได้หยุดที่อาจารย์ แต่มาถึงนักศึกษา ทุนวิจัย และคนเก่งที่จะไม่กลับมา

บทความนี้ขยายผลกระทบออกไปอย่างสำคัญมาก: นิสิต ป.ตรี–โท–เอก ที่ทำงานร่วมกับอาจารย์จะต้องเจอกับความขัดแย้งเรื่อง authorship โดยไม่จำเป็น งานต่อทุนจะแพงและยุ่งยากขึ้นเพราะความร่วมมือไม่คุ้ม และในสาขาที่ต้องทำงานทีมจริง ๆ คนเก่งจะยิ่งมีแรงจูงใจออกไปเอกชนมากขึ้น

นั่นทำให้เกณฑ์นี้ไม่ได้กระทบแค่ตัวชี้วัดของบุคลากร แต่กระทบทั้ง pipeline ของนักวิจัยรุ่นใหม่ และความสามารถของมหาวิทยาลัยในการรักษาคนที่ทำงานในพื้นที่ frontier ไว้ในระบบ

คำถามสุดท้ายจึงไม่ใช่ใครผ่านเกณฑ์ แต่คือระบบนี้ยังสร้างมหาวิทยาลัยที่เข้มแข็งได้หรือไม่

ผู้เขียนทิ้งคำถามปลายทางไว้อย่างชัดเจนว่า หากระบบทำให้ทุกคนต้องทำงานเดี่ยวหรือทำงานเป็นคู่เท่านั้น งานวิจัยระดับโลกจะเกิดได้อย่างไร และสุดท้ายจะยังมีใครอยากอยู่ในระบบนี้อีกกี่คน

มุมนี้ทำให้บทความไปไกลกว่าการวิจารณ์เกณฑ์เฉพาะหน้า เพราะมันชี้ว่าระบบที่ดูเหมือนช่วยจัดการเชิงปริมาณ อาจกำลังพาเรา เดินถอยหลังเชิงคุณภาพ และส่งสัญญาณถึงลูกหลานว่ามหาวิทยาลัยไม่ใช่ที่ที่คนอยากมาสร้างอนาคตอีกต่อไป

Original
ลิงก์อ้างอิง:
f
Original Facebook Post
โพสต์ของ พันธุ์ปิติ เปี่ยมสง่า พันธุ์ปิติ เปี่ยมสง่า เพิ่มรูปภาพลงในอัลบั้ม: แนวคิดด้านการศึกษา — รู้สึกคิดหนักที่ Department of Computer Engineering - Kasetsart University 28 พฤศจิกายน 2025 · กรุงเทพมหานคร ประเทศไทย · “เรากำลังทำงานวิจัยไปเพื่ออะไร?” ช่วงนี้ผมเห็นหลายท่านพูดถึงการนับผลงานวิชาการตามเกณฑ์ใหม่ ผมเองก็ไม่ได้อยากวิจารณ์ใคร แต่ขอชี้ประเด็นจากข้อมูลจริงที่ช่วยให้ทุกคนเห็นภาพว่า ธรรมชาติของงานวิจัยสมัยใหม่เป็นอย่างไร และระบบนับผลงานแบบ ‘ต้อง ≥50%’ สร้างผลกระทบอะไรบ้าง --- 1) งานวิจัยสมัยนี้ทำคนเดียวไม่ได้แล้ว จากงาน “Team Size Matters: Collaboration and Scientific Impact Since 1900” (Larivière et al., 2015) ที่ศึกษาบทความกว่า 20 ล้านชิ้นตั้งแต่ปี 1900–2011 พบว่า - จำนวนผู้เขียนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง 100 ปี - ทีมใหญ่ขึ้นเพราะงานซับซ้อนขึ้น ต้องใช้หลายความเชี่ยวชาญ - และที่สำคัญ: บทความที่มีหลายผู้เขียนให้ impact สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ บทความทีมใหญ่ได้ citation สูงกว่า ไม่ใช่เพราะ self-citation แต่เพราะคุณภาพงานดีขึ้นจากความร่วมมือหลากหลายสถาบันและหลายประเทศ นี่คือธรรมชาติของงานวิทยาศาสตร์ยุคนี้จริง ๆ *** และผมเคยจำได้ว่า เราต้องบูรณาการ และ หา new s-curve --- 2) งานในแพทย์–วิศวกรรม–ข้อมูล ต้องการทีมใหญ่ บทความ “Authorship Inflation and Multicenter Collaboration Trends” (Chau et al., 2024) วิเคราะห์บทความกว่า 73,000 ชิ้น (1960–2019) ใน NEJM, Annals of Surgery และ JBJS พบว่า - งาน multicenter เพิ่มขึ้นมาก - บทความที่มีผู้เขียน >10 คนเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง - งานที่มีหลายสถาบันมีคุณภาพสูงกว่าและเป็นมาตรฐานใหม่ของวงการ นั่นคือ งานระดับสูงไม่สามารถ “เขียนกัน 1–2 คน” ได้อีกต่อไปแล้ว *** ผมเคยฝันว่า จะทำงานคอมพิวเตอร์ เพื่อการแพทย์ หรือการเกษตร ผมไปหาอาจารย์หมอ อาจารย์คณะเกษตร หรืออาจารย์คณะประมงมาแล้ว ก็แบ่งกันได้แค่ 2 คน เอาชื่อนิสิต ป.โท ป.เอก มาใส่ไม่ได้ที่เต็ม แล้วหวังจะให้คนทางเอไอไปช่วยสาขาอื่นในมุมไหนได้หละ ต้องจ่ายค่าช่วยงานตามวิชาชีพแล้วแหละ --- 3) เมื่อเกณฑ์บังคับว่า “ต้อง ≥50%” ผลที่ตามมาง่ายมากแต่รุนแรง: - ทำ 2 คน → ใช้ได้ทั้งคู่ ถ้า 50/50 - ทำ 3 คนขึ้นไป → ใช้ได้แค่ 1 คนเท่านั้น (เพราะทุกคนต้องมีส่วน ≥1%) - งานรวมคนจะหายไปทันที - ทีมเดียวกันกลายเป็นคู่แข่งกันเอง เพราะทุกคนต้องแย่ง ≥50 และผลกระทบตามมาเป็นลูกโซ่: ● งานข้ามสาขาเกิดไม่ได้เลย : เพราะต้องอาศัยหลายบทบาทในเวลาเดียวกัน แต่เกณฑ์บังคับให้ต้อง “แยกกันทำ แยกกันเขียน” ● PI จะทำงานใหญ่ ๆ ไม่ได้จริง: งานด้าน data, AI, biomedical, hydrology, engineering ต้องมี - คนเขียนโค้ด - คนวิเคราะห์ - คนเขียน discussion - international collaborator ตรวจภาษา ทีม 4–6 คนเป็นเรื่องปกติในงานคุณภาพสูง แต่ระบบใหม่จะนับได้แค่ 1 คน ● นักศึกษาจะได้รับผลกระทบโดยตรง นิสิต ป.ตรี–โท–เอก ที่ทำงานร่วมกับอาจารย์ ต้องการแค่ 1 ชิ้นเพื่อจบการศึกษา แต่เกณฑ์ 50% ทำให้ต้อง “แบ่งคะแนน authorship” กัน จนกลายเป็นความขัดแย้งโดยไม่จำเป็น ● งานต่อทุนจะแพงและยุ่งยากขึ้น เพราะอาจารย์ร่วมเขียนไม่คุ้ม → จะเหลือเป็น subcontract + hired assistant ต้นทุนสูงขึ้น และยิ่งลดคุณภาพงานทีมไปอีก ● คนเก่งจะไม่กลับเข้ามหาวิทยาลัย ในสาขาที่ต้องทำงานทีม (AI, data science, engineering, biomedical) ไม่มีใครสามารถทำงาน ≥50% ทุกชิ้นได้ ระบบนี้จึงผลักนักวิจัยคุณภาพสูงออกไปเอกชนอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ● แล้วเราจะทำงานวิชาการไปทำไม? ในเมื่อ - ทีมใหญ่ไม่ได้ - งานหลายสถาบันนับไม่ได้ - งานที่มีคุณภาพสูงสุดในโลกนับไม่ได้ - และอนาคตงานร่วมจะทำไม่ได้เลย คำถามที่ผมอยากชวนคิด ไม่ได้เพื่อโจมตีใคร แต่เพื่อให้มองภาพใหญ่ร่วมกันคือ: --- 4) แล้วอนาคตจะเป็นอย่างไร “หากระบบทำให้ทุกคนทำงานเดี่ยว ๆ เท่านั้น งานวิจัยระดับโลกจะเกิดได้อย่างไร?” “และสุดท้าย เราจะมีใครมาอยู่ในระบบนี้ได้อีกกี่คน?” ในเชิงปริมาณ เราคงมีคนที่ทำงานเดี่ยวหรือคู่ เต็มๆทุกมหาวิทยาลัย แต่ทำงานเป็นทีมแบบมี impact ไม่ได้ แต่สุดท้ายก็ไม่ได้ทำให้ชีวิตใครดีขึ้น เพราะเมื่อไหร่ที่อาจารย์ทุกคนทำตามเกณฑ์ได้หมด เกณฑ์ก็จะถูกปรับให้สูงขึ้นอีก อย่างแน่นอน เพราะเด็กก็จะน้อยลง และทรัพยากรก็น้อยลงตามไปด้วย --- ทั้งหมดนี้ไม่ได้มีเจตนาวิพากษ์ใคร แต่เป็นการวิเคราะห์จากข้อมูลจริงและข้อเท็จจริงที่พบในบทความวิชาการ ที่อยากให้ทุกคนพิจารณาว่า ระบบแบบนี้จะสร้างมหาวิทยาลัยเข้มแข็ง หรือทำให้เราเดินถอยหลังกันแน่ และยังบอกลูกหลานเหมือนเดิมว่า อย่ามาเป็นอาจารย์มหาวิทยาลัย
บทความอื่นที่เกี่ยวข้อง