ตั้งรับ ปรับตัว AI เปลี่ยนโหมดการศึกษา ท้าทายระบบเด็กจบใหม่อาจหางานยากขึ้น

หันกลับมามองในภาคการศึกษาไทย วันนี้ตั้งรับและพร้อมที่จะผนวกAI ในระบบการศึกษาหรือยัง จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ขยับตัวเรื่องAI มาตั้งแต่ปี2567

จุฬาฯสนับสนุนนศ.อาจารย์ใช้ AI

รศ.ดร.โปรดปราน บุณยพุกกณะ อาจารย์ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในฐานะผู้รับผิดชอบร่างแผนยุทธศาสตร์เอไอ เปิดเผยว่า ในช่วงที่ Generative AI เริ่มเข้ามามีบทบาทใหม่ ๆ ช่วงที่ตัวเองดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการศูนย์นวัตกรรมการเรียนรู้ (Learning Innovation Center หรือ LIC) ท่านอธิการบดีได้มอบหมายให้ไปศึกษาแนวทางการรับมือกับ Generative AI ในด้านการเรียนการสอน ในเบื้องต้นได้ไปศึกษาโมเดลของมหาวิทยาลัยชั้นนำระดับโลกเพื่อนำมาปรับใช้ จนนำไปสู่การประกาศนโยบาย “สนับสนุนให้อาจารย์และบุคลากรใช้ AI ได้ แต่ต้องอยู่ภายใต้หลักเกณฑ์ 2 ข้อ คือ

1. ต้องใช้ AI ด้วยความเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไรเพื่อป้องกันความผิดพลาด และ

2. ต้องใช้ AI ด้วยความรับผิดชอบ ซึ่งครอบคลุมทั้งเรื่องจริยธรรม ศีลธรรม และวัฒนธรรมที่ถูกต้อง เพื่อสร้างความเข้าใจที่ถูกต้อง

หลังจากมหาวิทยาลัยประกาศนโยบายให้ใช้ AI จึงจัดกิจกรรม “Chula Lunch Talk” ขึ้นในช่วงพักเที่ยง เป็นการพูดคุยแบบสบาย ๆ 1 ชั่วโมง โดยได้รับเกียรติจากอาจารย์ ผศ.ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ระดับโลกมาเป็นผู้เปิดประเด็นครั้งแรก ซึ่งได้รับความสนใจอย่างมหาศาล มีคนฟังหลักหลายพันคน และเพิ่มขึ้นเป็นหลักหมื่นในครั้งต่อ ๆ มา จนมียอดการรับชมย้อนหลังสูงถึง 50,000 ครั้ง จึงเปลี่ยนรูปแบบจากการใช้ Zoom มาเป็น Facebook Live เพื่อให้สาธารณชนเข้าถึงได้มากขึ้น

เปิดคอร์สออนไลน์ AI วางสถานะมหาวิทยาลัย AI

นอกจากนี้ ยังนำเนื้อหาเหล่านั้นมาผลิตเป็นคอร์สออนไลน์ในรูปแบบ “Chula MOOC Snap” ซึ่งผู้เรียนสามารถเรียนย้อนหลังและได้รับวุฒิบัตร โดยเนื้อหาจะเปลี่ยนหัวข้อไปเรื่อย ๆ เช่น การใช้ Generative AI ในงานวิจัย, การเขียนโปรแกรม, วิชาเศรษฐศาสตร์ ไปจนถึงการเตรียมตัวสอบ จัดกิจกรรมแบบนี้มาแล้วกว่า 60 ครั้ง ตั้งแต่ช่วงกลางปี 2567 พร้อมกับการแจกทุนการใช้ Chat GPT Plus จำนวน 200 ทุนให้อาจารย์ เพื่อศึกษาวิจัยว่าอาจารย์นำไปใช้งานจริงอย่างไร ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้ก็น่าสนใจมาก มีทั้งเรื่องที่คาดไม่ถึงและเรื่องที่เป็นไปตามคาด

ต่อมาในเดือนมิถุนายน ปี 2024 ได้มีการร่างแผน “Chula AI” โดยมีหลักการสำคัญคือ จุฬาฯ จะไม่เพียงแค่สอนเรื่อง AI แต่เราจะเป็น “AI University” ที่แท้จริงด้วยการนำ AI มาใช้งานจริงในมหาวิทยาลัย เช่น การใช้ AI ถอดความในการประชุม การใช้โดรน ตรวจความปลอดภัย และการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ขณะเดียวกันได้เสนอโครงการไปยังกระทรวง อว. เพื่อสร้างความร่วมมือระดับประเทศให้มหาวิทยาลัยอื่น ๆ สามารถมาใช้งานร่วมกันได้ รวมถึงการทำ “AI for Industry” เพื่อแนะนำภาคธุรกิจให้ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีโปรเจกต์สำคัญคือแพลตฟอร์มด้านสุขภาพจิต (Mental Health) และมีเรื่องจริยธรรม (AI Governance) เป็นแกนกลาง โดยมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญจาก 9 คณะ รวม 19 ท่านมาร่วมขับเคลื่อนเพื่อไม่ให้ทำงานซ้ำซ้อนกัน

รศ.ดร.โปรดปราน กล่าวว่าในฐานะที่ได้ดูแล “AI Education” มีเป้าหมายให้ นศ.และและคณาจารย์ ใช้ AI อย่างเข้าใจ ไม่คาดหวังเกินจริง จากการเก็บข้อมูลพบว่าคนส่วนใหญ่มักเข้าใจผิดว่า AI คือคอมพิวเตอร์ที่ฉลาดหลักแหลมเหนือมนุษย์ แต่ แท้จริงแล้วมันคือการทายคำถัดไปตามสถิติเท่านั้น ดังนั้นจึงสร้างคอร์สออนไลน์ต่อเนื่องเป็นซีรีส์ ตั้งแต่ความรู้พื้นฐานMachine Learning ไปจนถึงการสร้างแอปพลิเคชัน เพื่อปูพรมความรู้ให้คนทั้งประเทศ

กำหนดกรอบสมรรถนะด้าน AI

มหาวิทยาลัยยังมี “กรอบสมรรถนะด้าน AI” (AI Competency Framework) 10 ข้อ เพื่อวัดความ
สามารถนศ.ก่อนจบการศึกษา ซึ่งทาง LIC เป็นผู้รับผิดชอบการสร้างวิธีวัดผลที่ใช้ AI เข้ามาช่วยทดสอบจริง ๆ เช่น การจำลองสถานการณ์ให้คุยกับ AI เพื่อดูว่านศ.จะเผลอใส่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ลงไปหรือไม่ โดยแต่ละหลักสูตรสามารถเลือกหยิบสมรรถนะ ที่เหมาะสมกับศาสตร์ของตนไปใช้ได้ เป้าหมายคือเพื่อให้มั่นใจว่าบัณฑิตจุฬาฯ ทุกคนมีความตระหนักและใช้ AI ในศาสตร์ของตนได้อย่างถูกต้อง เช่น นักจิตวิทยาต้องรู้ว่าเมื่อไรควรหรือไม่ควรใช้ AI กับคนไข้ แม้พวกเขาจะไม่ได้เป็นคนสร้าง AI เองก็ตาม

“ในยุคนี้เราไม่สามารถเรียนรู้แบบเดิมได้อีกต่อไป ทุกคณะและทุกวิชาต้องปรับตัว โดยเฉพาะ “วิธีการวัดผล” ที่ต้องเปลี่ยนจากเดิมที่เน้นผลลัพธ์ เพราะเด็กอาจให้ AI ทำแทนได้ มาเป็นการวัดที่กระบวนการและความเข้าใจ เช่น การสอบสัมภาษณ์ ในขณะเดียวกัน เรายังต้องเน้น “ความรู้พื้นฐาน” ให้แน่นที่สุด เพราะหากรากฐานไม่แข็งแรง เมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วเราจะปรับตัวตามไม่ทัน ทั้งนี้ตรวจสอบได้ว่า AI เขียนออกมามีช่องโหว่หรือปลอดภัยหรือไม่”

AI เรียนรู้ข้อมูลมหาศาลเพื่อทายคำตอบ

เช่นเดียวกับการใช้ AI ในเด็กระดับประถมหรือมัธยม โดยส่วนตัวมองว่าสามารถเริ่มได้เลยเพราะ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตเหมือนอินเทอร์เน็ต แต่ต้องมีผู้ปกครองหรือครูคอยชี้แนะอย่างใกล้ชิดเพื่อป้องกันโทษ ที่อาจเกิดขึ้นจากการหลงเชื่อ AI มากเกินไป ส่วนในมหาวิทยาลัยนั้น ปัจจุบันนิสิตใช้ AI กันเป็นเรื่องธรรมชาติอยู่แล้ว แต่ความกังวลมักอยู่ที่ตัวอาจารย์มากกว่า ว่าจะออกแบบการสอนและวัดผลอย่างไรให้เท่าทันเทคโนโลยีที่เก่งขึ้นทุกวัน

“อยากให้เข้าใจว่า Generative AI หรือ Large Language Model (LLM) ทำงานจากการเรียนรู้ข้อมูลมหาศาลเพื่อทายคำตอบที่ “น่าจะใช่” ที่สุด ไม่ได้หมายความว่าเป็นสิ่งที่ “ถูกต้อง” เสมอไป มันมีโอกาสหลอก หรือสร้างคำตอบที่ดูน่าเชื่อถือแต่เป็นเรื่องโกหก
ได้ หากข้อมูลในระบบมีไม่เพียงพอ หรือมีความลำเอียง ตามข้อมูลที่มันได้รับมา ดังนั้น “ความเข้าใจในกลไก” จึงเป็นอาวุธที่สำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับ AI”

ครูผู้สอนต้องหาวิธีวัด ผลแบบใหม่

บทบาทของอาจารย์เมื่อ นศ.ได้รับการอนุญาตให้ใช้เอไอ ต้องปรับเปลี่ยนวิธีการสอนอย่างไร ผศ.ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช รองผู้อำนวยการศูนย์ปัญญาประดิษฐ์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ถ่ายทอดให้ฟังว่า ปัจจุบันเด็กนักเรียนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ได้ง่ายมากผ่านมือถือ เมื่อมีการบ้านพวกเขาก็มักจะโยนโจทย์เข้า AI เพื่อให้ได้คำตอบออกมาทันที

ประเด็นที่น่าสนใจคือเราต้องกลับมาตั้งคำถามถึง “จุดประสงค์ของการบ้าน” ว่าจริง ๆ แล้วครูต้องการอะไรกันแน่ เช่น การสั่งให้ทำรายงานเรื่องการท่องเที่ยวจังหวัดเพชรบุรี ครูไม่ได้ต้องการแค่ตัวรูปเล่มรายงาน แต่รายงานเป็นเพียงเครื่องมือที่ทำให้เกิดการเรียนรู้ ในยุคก่อนChatGPT วิธีนี้อาจจะได้ผล แต่ในยุคนี้ครูต้องเริ่มแตกย่อยทักษะ ที่ต้องการให้ชัดเจนว่าอยากให้เด็กได้อะไรจากการทำรายงานนั้น เช่น ทักษะการอ่าน การสรุปความ หรือการออกความคิดเห็นส่วนตัว

ดังนั้นการสื่อสารให้เด็กเข้าใจถึงคุณค่าของกระบวนการเรียนรู้จึงสำคัญมาก ครูควรตั้งคำถามกับเด็กตรง ๆ ว่าถ้าใช้วิธี Copy-Paste จาก AI แล้ว ทักษะที่คุณควรจะได้รับมันหายไปหรือไม่ เพื่อให้เด็กเริ่มตระหนักถึงความสำคัญของทักษะที่ตนเองจะได้รับ

ขณะเดียวกัน อาจารย์ต้องหาวิธีวัดผลแบบใหม่ จากเดิมที่ตรวจแค่ผลลัพธ์สุดท้าย อาจต้องปรับมาเป็นการตรวจตามกระบวนการย่อย ให้เด็กส่งหลักฐานในแต่ละขั้นตอนว่าไป อ่านอะไรมาบ้าง วิเคราะห์อย่างไร เพื่อให้เห็นถึงทักษะที่เกิดขึ้นจริง

นอกจากนี้ยังต้องแยกแยะด้วยว่าทักษะไหนที่ AI สามารถทดแทนได้ เหมือนกับการที่เด็กประถมต้องบวกเลขด้วยมือ แต่พอถึงระดับมหาวิทยาลัยเราอนุญาตให้ใช้เครื่องคิดเลขได้ เพราะเราไม่แคร์กระบวนการตรงนั้นแล้ว แต่ทักษะบางอย่างที่เป็น “ความเป็นคน”
เช่น การคุยกับลูกค้าเพื่อตีโจทย์ความต้องการของสถาปนิกหรือวิศวกร สิ่งเหล่านี้ AI ทดแทนไม่ได้ และเป็นคุณค่าที่หลักสูตรต้องเคี่ยวเข็ญให้เกิดขึ้น

AI ช่วยลดภาระงานผู้สอนบางวิชามีความยุติธรรม

ผศ.ดร.เอกพล กล่าวว่า สำหรับประสบการณ์ตรงในการสอนวิชาเขียนโปรแกรมปี 1 ที่คณะวิศวกรรม ศาสตร์ อาจารย์พบข้อดีที่เด่นชัดคือ AI สามารถทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วยสอน” หรือ “ติวเตอร์” ที่ คอยตอบคำถามนศ. ได้ตลอด24 ชั่วโมง ช่วยให้นิสิตที่เคยเรียนซ้ำหลายรอบเพราะไม่เข้าใจ สามารถผ่านวิชาบังคับไปได้จากการฝึกฝนและ มี AI คอยชี้แนะจุดผิดพลาดในโค้ดแบบ Real-time แต่อาจารย์ก็ต้องปรับวิธีการให้การบ้านใหม่ เช่น การ ตั้งโจทย์ให้เด็กไปลองใช้AI แล้วหาจุดที่AI ตอบผิด เพื่อให้เด็กเห็นเองว่าAI ไม่ได้ถูกต้อง100%

นอกจากนี้ยังมีกิจกรรม “Two-week Miracle” ที่ให้นิสิตสร้างแอปพลิเคชันภายใน 2 สัปดาห์ ซึ่งหากเป็นสมัยก่อนคงทำไม่เสร็จ แต่ด้วย AI นิสิตสามารถย่นระยะเวลาทำงานลงได้มาก อย่างไรก็ตาม กระบวนการเรียนรู้ที่แท้จริงเกิดจากการที่นิสิตต้อง“ตรวจสอบ” สิ่งที่AI สร้างมาให้ บางกลุ่มสะท้อนว่าการตรวจงานAI เสียเวลามาก แต่นั่นแหละคือขั้นตอนที่ นศ.ได้เรียนรู้ว่าทำไมมันถึงผิด และจะแก้ไขอย่างไร ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญที่อาจารย์ออกแบบไว้ในการวัดผล

“มองว่า AI ไม่เพียงแต่ช่วยเหลือนิสิต แต่ยังช่วยลดภาระงานของอาจารย์ได้ด้วย เช่น การใช้ AI ช่วยตรวจการบ้านหรือ เรียงความภาษาอังกฤษ ซึ่งจากการวิจัยพบว่าAI มีมาตรฐานใกล้เคียงกับอาจารย์ถึง90% ช่วยลดเวลาตรวจงานลงไปได้ครึ่งหนึ่ง และยังสามารถให้คำแนะนำ หรือฟีดแบ็ก รายบุคคลที่ละเอียดได้มากกว่าที่คนทำไม่ไหว อีกทั้งยังช่วยให้เกิดความยุติธรรม เพราะ AI ไม่มีปัญหาเรื่องความเหนื่อยล้าจนทำให้มาตรฐานการตรวจเปลี่ยนไปเหมือนมนุษย์

เทรนด์น่ากังวล AI อาจปิดกั้นบริษัทรับเด็กจบใหม่

ในระดับหลักสูตร โจทย์ใหญ่คือการตอบให้ได้ว่า “คุณค่าของบัณฑิตในยุค AI” อยู่ตรงไหน รูปแบบการทำงานร่วมกับ AI จะเป็นอย่างไร สถาบันการศึกษาต้องปรับตัวขนานใหญ่ เพราะทักษะบางอย่างกำลังจะหายไป หรือเปลี่ยนรูปแบบไปโดยสิ้นเชิง ที่สำคัญ AI เปลี่ยนแปลงเร็วมาก จนแม้แต่ผู้เชี่ยวชาญก็คาดเดาอนาคตได้ยาก หลักสูตรจึงต้องมีความยืดหยุ่นสูง และลดการกำกับดูแลที่ยึดติดกับกฎเกณฑ์เดิม ๆ เพื่อให้ปรับตัวได้ทันท่วงที

“ตัวอย่างการปรับตัวที่น่าสนใจจากต่างประเทศ เช่น นักกฎหมายในญี่ปุ่นเริ่มมองว่ากฎหมายไม่ควรอยู่ยงคงกระพันเป็นสิบปีเหมือนเมื่อก่อน แต่ควรมีคณะทำงานมารีวิวการตีความหรือปรับปรุงกฎหมายทุก3-6 เดือน เพื่อให้ทันกับเทคโนโลยี เช่น กรณีของOpenAI ที่ปล่อยSora (AI สร้างวิดีโอ) ซึ่งกระทบต่อกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญาทันที ส่วนในไทยนั้นกำลังอยู่ในช่วงตัดสินใจว่าจะเป็นแนวทางไหน ระหว่างฝั่งยุโรป(EU) ที่เน้นการควบคุมป้องกันก่อนเกิดเหตุ หรือฝั่งจีนและอเมริกาที่เน้นการพัฒนาเป็นยุทธศาสตร์ชาติแล้วค่อยตามแก้ปัญหาทีหลัง”

“เทรนด์ที่น่ากังวลในระยะสั้นคือ ความต้องการเด็กจบใหม่ในทุกคณะ อาจจะลดลง เนื่องจากคนทำงานเดิมที่มีAI ช่วยสามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น จนบริษัทไม่ต้องรับคนเพิ่ม นี่จึงเป็นหน้าที่เร่งด่วนของสถาบันการศึกษาที่ต้องรีบปรับตัวเพื่อเตรียมความพร้อมให้บัณฑิตสามารถอยู่รอดและมีคุณค่าที่โดดเด่นในโลกที่AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนทุกอย่างไปตั้งแต่วันแรกของการทำงาน” ผศ.ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช รองผู้อำนวยการศูนย์ปัญญาประดิษฐ์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย กล่าวทิ้งท้ายในวันที่ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตผู้คน และกำลังยื้อแย่งตำแหน่งงานของผู้คนในอนาคต.