AI ทำให้เราฉลาดขึ้นหรือแค่ทำให้เราดูฉลาดขึ้นเท่านั้น?

• ไฮเม ซาเวดรา

• เอเซเกล โมลินา

• โฮราซิโอ อัลวาเรซ มาริเนลลี

• คริสโตบัล โคโบ

20 พฤศจิกายน 2568

       AI ไม่ได้ดีหรือไม่ดีโดยเนื้อแท้สำหรับการเรียนรู้ สิ่งที่กำหนดผลลัพธ์คือวิธีการออกแบบเครื่องมือ AI และวิธีที่นักการศึกษาชี้นำการใช้งาน ลิขสิทธิ์: Adobe Stock

      นี่คือความจริงที่น่าอึดอัดใจ: นักเรียนอาจทำทุกงานในชั้นเรียนได้อย่างยอดเยี่ยมแต่แทบไม่ได้เรียนรู้อะไรเลย ในทางกลับกัน พวกเขาอาจต้องทำงานอย่างหนักแต่กลับได้เรียนรู้มากมาย ความขัดแย้งนี้ ซึ่งนักวิจัยจาก UCLA อย่างRobert Bjork และ Nicholas Soderstrom บันทึกไว้ เผยให้เห็นถึงสิ่งสำคัญเกี่ยวกับการเรียนรู้ และสิ่งนี้ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นไปอีกเมื่อเราพูดถึงปัญญาประดิษฐ์

      ความเข้าใจของพวกเขานั้นเรียบง่ายแต่ลึกซึ้ง การดูดีในขณะนั้น (ผลงาน) แตกต่างจากการเปลี่ยนแปลงสิ่งที่เก็บไว้ในสมองในระยะยาว (การเรียนรู้) เมื่อนักเรียนใช้ ChatGPT เขียนเรียงความได้อย่างสมบูรณ์แบบ ผลงานของพวกเขาก็ดูโดดเด่น แต่การเรียนรู้ที่แท้จริงเกิดขึ้นจริงหรือไม่? บ่อยครั้งที่คำตอบคือไม่

      สมองของคุณเรียนรู้ได้อย่างไรจริงๆบาร์บารา โอ๊คลีย์ผู้ซึ่งงานวิจัยของเธอมีอิทธิพลต่อผู้คนหลายล้านคน อธิบายว่าการเรียนรู้ที่แท้จริงคือการเปลี่ยนจากการคิดอย่างมีสติและต้องใช้ความพยายามไปสู่ความเชี่ยวชาญโดยอัตโนมัติ เมื่อคุณเรียนรู้สิ่งใหม่เป็นครั้งแรก คุณจะใช้สิ่งที่นักวิทยาศาสตร์เรียกว่าหน่วยความจำแบบประกาศ (declarative memory ) ซึ่งทุกย่างก้าวต้องใช้สมาธิอย่างเต็มที่ เมื่อฝึกฝนซ้ำๆ เส้นทางสมองเหล่านี้จะกลายเป็นอัตโนมัติ เปลี่ยนเป็นหน่วยความจำเชิงกระบวนการยกตัวอย่างเช่น เมื่อคุณเริ่มหัดขับรถ ทุกการเคลื่อนไหวต้องใช้สมาธิอย่างเต็มที่ ตอนนี้คุณขับรถไปตามการจราจรพร้อมกับพูดคุยไปด้วย

Oakley และเพื่อนร่วมงานได้ประยุกต์ใช้ประสาทวิทยานี้เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของ AI เมื่อ AI คิดแทนเรา การเปลี่ยนแปลงทางสมองที่สำคัญนี้ก็จะไม่มีวันเกิดขึ้น เส้นทางความคิดที่สร้างความเชี่ยวชาญอย่างแท้จริงนั้นไม่ได้เกิดขึ้น

ภาพลวงตาแห่งความเข้าใจ

      นี่คือตัวอย่าง ลองนึกภาพว่าคุณสอนแนวคิดในวันจันทร์และทดสอบนักเรียนในวันเดียวกันนั้น พวกเขาได้คะแนนเฉลี่ย 90% แต่หลังจากนั้นหนึ่งสัปดาห์ ทดสอบนักเรียนกลุ่มเดียวกันนี้โดยไม่ได้ทบทวน คะแนนเฉลี่ยกลับลดลงเหลือ 60% ความรู้เหล่านั้นไม่เคยถูกบันทึกไว้ในความจำระยะยาว นักเรียนทำได้ดีในวันจันทร์ แต่พวกเขาไม่ได้เรียนรู้อย่างแท้จริง

      ช่องว่างระหว่างสัปดาห์บังคับให้สมองต้องดึงข้อมูล และความยากลำบากทางจิตใจในการจดจำคือสิ่งที่ก่อให้เกิดการเรียนรู้ นี่คือสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ด้านความรู้ความเข้าใจเรียกว่า "ความยากลำบากที่สร้างสรรค์" หรือ "ความยากลำบากที่พึงประสงค์" งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า AI สามารถสร้างภาพลวงตาที่คล้ายคลึงกันได้ กล่าวคือ นักเรียนอาจพัฒนาประสิทธิภาพการเรียนรู้ได้ทันทีด้วย AI แต่ผลลัพธ์ระยะสั้นเหล่านี้มักไม่ได้แปลว่าจะจดจำได้ดีขึ้นในระยะยาว

เมื่อคุณมอบความคิดให้กับ AI ไม่ใช่แค่การคำนวณ แต่รวมถึงการทำงานทางจิตใจในการหาคำตอบ สมองของคุณจะไม่สร้างการเชื่อมโยงที่ก่อให้เกิดความเข้าใจอย่างแท้จริง ดังที่Robert Pondiscio กล่าวไว้ว่า "นักเรียนที่พึ่งพา AI ในการเขียนเรียงความอาจส่งผลงานที่ยอดเยี่ยม แต่พวกเขากลับไม่ได้คิดอย่างยอดเยี่ยม"

เทคโนโลยีเดียวกัน แต่ผลลัพธ์ตรงกันข้าม

      เทคโนโลยี AI เดียวกันนี้สามารถเร่งการเรียนรู้หรือทำลายการเรียนรู้ได้ ความแตกต่างไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการออกแบบและการใช้งาน

เมื่อ AI ได้รับการออกแบบมาไม่ดี : งานวิจัยในปี 2024 ในตุรกีเปิดโอกาสให้นักเรียนมัธยมปลายเข้าถึงเครื่องมือ AI ได้อย่างไม่จำกัด โดยไม่ต้องมีคำแนะนำทางการสอน ผลการเรียนของพวกเขาลดลง 17% เมื่อเทียบกับนักเรียนที่ไม่ได้ใช้ AI อีกงานวิจัย หนึ่ง พบว่านักเรียนที่ใช้ ChatGPT สามารถสร้างผลงานที่ดูดีขึ้น แต่กลับลดการวางแผนและการประเมินตนเองซึ่งเป็นปัจจัยขับเคลื่อนการเรียนรู้ลงอย่างมาก

เมื่อ AI ได้รับการออกแบบมาอย่างดีและครูมีความพร้อม :

       การศึกษาของมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดพบว่านักเรียนที่ใช้ติวเตอร์ AI ที่ออกแบบมาอย่างดีสามารถเรียนรู้ได้มากกว่าสองเท่าในเวลาที่สั้นกว่า ระบบนี้ส่งเสริมการคิดเชิงรุกและให้การสนับสนุนแบบมีโครงสร้างนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดพบผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน AI ช่วยเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญของครูแทนที่จะเข้ามาแทนที่การตัดสินใจของครูการวิจัยในไนจีเรียแสดงให้เห็นว่านักเรียนสามารถบรรลุผลสำเร็จภายในหกสัปดาห์ ซึ่งโดยทั่วไปใช้เวลาหนึ่งปีครึ่งถึงสองปี รายละเอียดที่สำคัญคือผลลัพธ์เหล่านี้จำเป็นต้องมีครูที่ผ่านการฝึกอบรมคอยให้คำแนะนำในทุกเซสชั่น ถามคำถาม และท้าทายให้นักเรียนคิดอย่างลึกซึ้ง

เส้นทางข้างหน้า

      AI ไม่ได้ดีหรือไม่ดีต่อการเรียนรู้โดยเนื้อแท้ สิ่งที่กำหนดผลลัพธ์คือวิธีการออกแบบเครื่องมือ AI และวิธีที่นักการศึกษากำหนดการใช้งานกุญแจสำคัญอยู่ที่การรักษาการต่อสู้ทางจิตใจที่ขับเคลื่อนการเรียนรู้ ไม่ว่าจะเป็นผ่านการออกแบบงานหรือการใช้แพลตฟอร์มที่มีอยู่อย่างมีกลยุทธ์ เพื่อให้แน่ใจว่า AI กระตุ้นความคิดแทนที่จะมาแทนที่

เมื่อ AI คิดแทนคุณ คุณจะไม่รู้ด้วยซ้ำว่าคุณไม่รู้อะไร

      งานวิจัยของ Carl Hendrick ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์การเรียนรู้แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้ต้องอาศัยข้อมูลป้อนกลับเกี่ยวกับสิ่งที่คุณทำผิด แต่หาก AI แก้ปัญหาให้คุณได้ ก็จะไม่มีข้อผิดพลาดให้เรียนรู้ คุณไม่เคยดิ้นรน ดังนั้นจึงไม่มีอะไรให้แก้ไข ตามคำกล่าวของ Daniel Willingham นักจิตวิทยาการรู้คิด ความทรงจำคือ"สิ่งตกค้างของความคิด " หาก AI ขจัดความจำเป็นในการคิด มันก็จะขจัดโอกาสในการจดจำไปด้วย นี่คือเหตุผลที่ AI ที่ออกแบบมาอย่างดีและครูที่ผ่านการฝึกอบรมจึงมีความสำคัญ เมื่อนำมารวมกัน สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่านักเรียนจะทำงานด้านการรู้คิด

      แต่การเตรียมความพร้อมของครูเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ ผู้ที่มีหน้าที่ตัดสินใจ ตั้งแต่ผู้อำนวยการโรงเรียนไปจนถึงเจ้าหน้าที่กระทรวง จำเป็นต้องเข้าใจถึงความแตกต่างระหว่างผลการปฏิบัติงานและการเรียนรู้ ซึ่งจำเป็นต้องมีแนวทางการประเมินผลแบบใหม่ที่ประเมินการเรียนรู้ทั้งแบบมีและไม่มี AIเมื่อลงทุนใน AI ผู้นำต้องตั้งคำถามว่า นักเรียนสามารถคิดด้วยตนเองได้ภายหลังหรือไม่ พวกเขาสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในบริบทใหม่ได้หรือไม่

การลงทุนที่แท้จริงคือการสร้างขีดความสามารถในระบบการศึกษาโดย:

• การฝึกอบรมครูทั้งในด้านทักษะทางเทคโนโลยีและความรู้ด้านการสอนเพื่อรักษาความพยายามทางปัญญาในการเรียนรู้

• การเตรียมผู้นำโรงเรียนและเจ้าหน้าที่การศึกษาให้สามารถรับรู้ถึงความแตกต่างระหว่างประสิทธิภาพที่น่าประทับใจและการเรียนรู้ที่แท้จริง

• การทำให้แน่ใจว่าผู้กำหนดนโยบายเข้าใจถึงสิ่งที่การนำ AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิผลต้องการ ได้แก่ เวลาการฝึกอบรมที่เพียงพอ การสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง และทรัพยากรที่เหมาะสม และ

• การสร้างชุมชนแห่งการปฏิบัติที่นักการศึกษาสร้างความเชี่ยวชาญร่วมกัน

     ในประเทศกำลังพัฒนา ความท้าทายเหล่านี้ยิ่งทวีความรุนแรงขึ้น ความตระหนักรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ในหมู่นักการศึกษาและผู้กำหนดนโยบายยังคงมีอยู่อย่างจำกัด ทำให้นักเรียนที่มีทักษะพื้นฐานอ่อนแอที่สุดตกอยู่ในความเสี่ยง พวกเขาขาดความรู้พื้นฐานที่จะรับรู้เมื่อ AI ผิดพลาด แต่พวกเขากลับเป็นผู้ที่ต้องดิ้นรนอย่างสร้างสรรค์เพื่อสร้างความเชี่ยวชาญมากที่สุด แต่หลักฐานจากไนจีเรีย ฮาร์วาร์ด และสแตนฟอร์ด แสดงให้เห็นถึงหนทางข้างหน้า: 

      AI ทำงานได้เมื่อมันขยายความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ไม่ใช่เมื่อมันเข้ามาแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ การลงทุนที่สำคัญของเราต้องอยู่ที่การเตรียมความพร้อมให้กับนักการศึกษาที่เข้าใจว่าการเรียนรู้ที่แท้จริงต้องอาศัยความพยายามทางปัญญา ด้วยการเตรียมความพร้อมที่เหมาะสม AI สามารถสนับสนุนการดิ้นรนอย่างสร้างสรรค์ที่สร้างความเชี่ยวชาญที่ยั่งยืน เพื่อให้นักเรียนไม่เพียงแต่สร้างคำตอบที่ชาญฉลาด แต่ยังกลายเป็นนักคิดที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นอีกด้วย

worldbank.org