การเขียนโปรแกรมและการพัฒนาซอฟท์แวร์ในยุค AI ได้ถูกปฏิวัติด้วยวิธีการที่เรียกว่า Vibe coding ซึ่งเป็นการสั่งให้ AI พัฒนาโปรแกรมขึ้นมาโดยที่ผู้พัฒนาระบุถึงความต้องการ เป้าหมายและรูปแบบของผลลัพธ์ ด้วยภาษามนุษย์ คำว่า Vibe Coding ได้ถูกนิยามโดยนักพํฒนาโปรแกรมท่านหนึ่งซึ่งเป็นอินฟลูเอ็นเซอร์ด้วยชื่อว่า Andrej Karpathy ซึ่งเขาได้รับการคัดเลือกอยู่ใน 100 คนที่มีอิทธิพลในด้าน AI จากนิตยสาร Time ในปี 2024 [1]
        ความหมายของ Vibe coding ครอบคลุมทั้งวิธีการพัฒนาโปรแกรมและกระบวนการคิด (mindset) ซึ่งผู้พัฒนาจะต้องมีทักษะใหม่ในการโต้ตอบกับ AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ในกระบวนการดังกล่าวประกอบไปด้วยการเขียน prompt คำสั่ง ตรวจสอบผลลัพธ์ แก้ไขโปรแกรม (debug) ผ่านภาษามนุษย์
        Vibe coding ทำให้การพัฒนาโปรแกรมทำได้อย่างรวดเร็ว โดยผู้พัฒนาอาจไม่จำเป็นต้องมีความรู้ภาษาคอมพิวเตอร์นั้นๆ เพียงแต่มีแนวคิดของโปรแกรม และสามารถเขียน prompt ที่เหมาะสมให้ AI ปรับปรุงโปรแกรมทีละขั้นตอน วิธีการนี้เป็นการเพิ่มจำนวนผู้ที่สามารถพัฒนาโปรแกรมได้ด้วยตนเอง อีกทั้งเพิ่มจำนวนต้นแบบ (prototype) ของซอฟท์แวร์ที่ผู้พัฒนาจะคัดเลือกและต่อยอดให้เป็นแอพพลิเคชันหรือซอฟท์แวร์ที่สมบูรณ์ได้ กระบวนการเบื้องต้นของ vibe coding แสดงได้ในรูปที่ 1

รูปที่ 1 กระบวนการพัฒนาแอพพลิเคชันด้วย vibe coding

        อย่างไรก็ตามเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพ ผู้พัฒนาอาจจะต้องมีความรู้เบื้องต้นในการพัฒนาด้วย เช่น ในการพัฒนาแอพพลิเคชันที่เป็นเว็บ (web application) อย่างน้อยผู้พัฒนาจะต้องมีความรู้ถึงองค์ประกอบ ได้แก่ Front-end ส่วนที่แสดงผลและโต้ตอบกับผู้ใช้ Back-end ส่วนที่ทำหน้าที่คำนวณและประมวลผลข้อมูล Database ส่วนที่เก็บข้อมูลอยู่ในรูปของฐานข้อมูล เป็นต้น
        เครื่องมือในการ vibe coding อาจจะอยู่ในรูปของเว็บไซต์ เช่น Codex จากบริษัท OpenAI Gemini จากบริษัท Google หรือ Cursor และ Replit ที่เป็นเครื่องมือเฉพาะทางในด้านนี้ อีกแบบหนึ่งคือ plug-in หรือ extension ที่สามารถทำงานบน IDE (integrated development environment) เช่น บน Visual Studio Code เป็นต้น
        ในคอร์ส “ฺBuild with Andrew” ของ deeplearning.ai [2] ได้มีการแนะนำ prompt เบื้องต้นที่ใช้สำหรับ vibe coding ซึ่งประกอบไปด้วย 5 ส่วนดังนี้

1. เป้าหมาย (goal) ระบุถึงแอพพลิเคชันที่จะสร้างขึ้น
2. ข้อมูลขาเข้า (input) ระบุถึงสิ่งที่ผู้ใช้จะป้อนข้อมูลเข้ามา
3. การจัดวางรูปแบบ (layout) อธิบายถึงหน้าตา สีสัน องค์ประกอบที่อยู่บนหน้าเว็บ
4. ความสามารถหรือฟังก์ชัน (feature) ระบุถึงการทำงานเฉพาะทางที่อยู่บนแอปพลิชัน
5. ผลลัพธ์ (output) คือสิ่งที่ผู้ใช้จะได้ร้บหลังจากที่ได้ใช้แอพพลิเคชัน

        ยกตัวอย่างการเขียน prompt สำหรับการพัฒนาเว็บสร้างสูตรอาหารโดยให้ผู้ใช้กรอกชื่ออาหาร ดังรูปที่ 2

รูปที่ 2 คำสั่ง (prompt) ในการสร้างแอพพลิเคชันสร้างสูตรอาหาร ด้วย vibe coding

       ในด้านการเรียนการสอน vibe coding สามารถนำมาสร้างสื่อการสอนในรูปแบบของการจำลอง (simulation) เพื่อให้เกิดการเรียนรู้ในหัวข้อนั้น ซึ่งจะอยู่ในรูปแบบการเรียนรู้แบบ Simulation-based learning ซึ่งให้ผู้เรียนมีปฏิสัมพันธ์กับการจำลองผ่านหน้าจอคอมพิวเตอร์ จนเข้าใจเนื้อหาการเรียนรู้ได้ รูปแบบการเรียนรู้นี้เหมาะกับสถานการณ์ที่อาจจะไม่สามารถเรียนรู้จากระบบจริงซึ่งสถานศึกษาอาจจะไม่สามารถเข้าถึงได้ด้วยข้อจำกัดด้านงบประมาณ เช่น ระบบควบคุมบนเครื่องบิน หรือสถานการณ์ที่อาจจะเสี่ยงอันตรายต่อผู้เรียนที่ยังอายุน้อย เช่น ระบบนิเวศทางทะเล หรือปรากฏการณ์ที่อาจจะมองด้วยตาเปล่าไม่เห็น เช่น กระบวนการทางเคมี เป็นต้น
        ผู้เขียนได้ทดลองนำ vibe coding มาสร้างเป็นแอพพลิเคชัน ด้วยเครื่องมือ Gemini ในหัวข้อ อัลกอริทึมการเรียง (sorting algorithm) ในรายวิชา Computer Science Education ของสถาบันฯ พบว่าสามารถแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างและประสิทธิภาพของอัลกอริทึมต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี ดังรูปที่ 3

รูปที่ 3 การจำลองการทำงานของอัลกอริทึมในการจัดเรียงแบบต่าง ๆ

        ทั้งนี้การสร้างแบบจำลองบน Gemini ทำได้โดยไม่ยาก ซึ่งอาจจะไม่จำเป็นต้องอาศัยรูปแบบการเขียน prompt ที่แนะนำมาเบื้องต้น อีกทั้งไม่ต้องมีความรู้ด้านการพัฒนาซอฟท์แวร์เลย ดังนั้นการใช้ vibe coding เพื่อนำมาสร้างแบบจำลองในการศึกษาในชั้นเรียน จึงเป็นสิ่งที่ผู้สอนอาจจะทำได้เลย เพียงต้องมีความรู้ในหัวข้อนั้น ๆ และต้องทำการตรวจสอบผลลัพธ์จากที่ AI ได้สร้างขึ้นมาให้มีความถูกต้อง เหมาะสมกับระดับของผู้เรียน และมีปฏิสัมพันธ์อย่างเหมาะสม เพื่อให้เกิดความรู้ความเข้าใจ
        การสร้างการจำลองในรูปที่ 3 นั้น อาศัย Gemini ด้วยโหมดที่เรียกว่า canvas หมายถึงรูปแบบการแสดงผล ซึ่งหน้าจอด้านซ้ายจะเป็น prompt ที่โต้ตอบกับผู้พัฒนา ด้านขวาจะเป็นผลลัพธ์ การใช้ canvas ทำได้โดยกดปุ่มที่อยู่ในเมนูที่ประกอบกับการเขียน prompt

เอกสารอ้างอิง

• [1] Chow, Andrew R. (5 September 2024). “Andrej Karpathy: The 100 Most Influential People in AI 2024” Time. https://time.com/collections/time100-ai-2024/7012851/andrej-karpathy
• [2] DeepLearning.AI, “Build with Andrew”

     ในโลกยุคปัจจุบันที่ความรู้และเทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การพัฒนาสังคมให้สามารถปรับตัวและเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง แนวคิดเรื่อง “สังคมแห่งการเรียนรู้” (Learning Society) จึงได้รับความสนใจในวงการการศึกษาและการพัฒนาประเทศอย่างกว้างขวาง โดยสังคมแห่งการเรียนรู้หมายถึงสังคมที่ประชาชนสามารถเข้าถึงองค์ความรู้ พัฒนาทักษะ และเรียนรู้ได้ตลอดชีวิต เพื่อให้สามารถดำรงชีวิตและทำงานได้อย่างมีคุณภาพ
        ในบริบทของสถาบันอุดมศึกษา งานวิจัยและบริการวิชาการถือเป็นกลไกสำคัญที่ช่วยสร้างสังคมแห่งการเรียนรู้ เนื่องจากงานวิจัยเป็นแหล่งกำเนิดองค์ความรู้ใหม่ ขณะที่บริการวิชาการเป็นช่องทางในการถ่ายทอดองค์ความรู้ไปสู่สังคม เมื่อทั้งสองภารกิจทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ จะช่วยให้เกิดการพัฒนาองค์ความรู้และการเรียนรู้ที่ยั่งยืน ซึ่งส่งผลต่อการพัฒนาคุณภาพชีวิตของประชาชนและการพัฒนาประเทศในระยะยาว

งานวิจัย: แหล่งกำเนิดองค์ความรู้ของสังคม
        งานวิจัยเป็นกระบวนการศึกษาค้นคว้าอย่างเป็นระบบเพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่ หรือพัฒนาองค์ความรู้เดิมให้มีความทันสมัยและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ งานวิจัยมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี การศึกษา และสังคม โดยช่วยให้เกิดนวัตกรรมและแนวทางใหม่ ๆ ในการแก้ปัญหา
        ในสังคมแห่งการเรียนรู้ งานวิจัยไม่ควรถูกจำกัดอยู่เพียงในห้องทดลองหรือบทความวิชาการเท่านั้น แต่ควรถูกนำไปใช้ในการพัฒนาชุมชนและสังคม เช่น งานวิจัยด้านการศึกษาอาจนำไปใช้ในการพัฒนาหลักสูตรการเรียนการสอน งานวิจัยด้านเทคโนโลยีอาจนำไปใช้ในการพัฒนาเครื่องมือหรือระบบใหม่ ๆ ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการดำเนินชีวิต นอกจากนี้ การวิจัยเป็นกลไกสำคัญในการสร้างองค์ความรู้และนวัตกรรม ซึ่งจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศ และช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน การส่งเสริมงานวิจัยจึงเป็นพื้นฐานสำคัญของการพัฒนาสังคมแห่งการเรียนรู้

บริการวิชาการ: สะพานเชื่อมองค์ความรู้สู่สังคม 
        แม้งานวิจัยจะเป็นแหล่งกำเนิดองค์ความรู้ แต่หากองค์ความรู้ไม่ถูกนำไปใช้ประโยชน์ก็อาจไม่เกิดผลกระทบต่อสังคม บริการวิชาการจึงทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างมหาวิทยาลัยและสังคม โดยการถ่ายทอดองค์ความรู้ เทคโนโลยี และนวัตกรรมไปสู่ชุมชนและหน่วยงานต่าง ๆ บริการวิชาการสามารถดำเนินการได้ในหลายรูปแบบ เช่น การจัดอบรมและสัมมนา การให้คำปรึกษาทางวิชาการ การพัฒนาหลักสูตรหรือสื่อการเรียนรู้ การจัดกิจกรรมพัฒนาชุมชน การถ่ายทอดเทคโนโลยี เป็นต้น การบริการวิชาการช่วยให้ประชาชนสามารถเข้าถึงองค์ความรู้และนำไปใช้ในการพัฒนาตนเองและชุมชนได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของการเรียนรู้ตลอดชีวิต

งานวิจัยด้านการบริการวิชาการของสถาบันอุดมศึกษาชี้ให้เห็นว่าการถ่ายทอดองค์ความรู้สู่ชุมชนช่วยสร้างความเข้มแข็งให้กับสังคม และทำให้มหาวิทยาลัยสามารถมีบทบาทในการพัฒนาประเทศได้อย่างเป็นรูปธรรม

การบูรณาการงานวิจัยและบริการวิชาการ
        การสร้างสังคมแห่งการเรียนรู้จำเป็นต้องอาศัยการบูรณาการงานวิจัยและบริการวิชาการเข้าด้วยกัน โดยการนำผลงานวิจัยไปใช้ในการพัฒนากิจกรรมบริการวิชาการจะช่วยให้เกิดผลลัพธ์ที่ชัดเจนและยั่งยืน ตัวอย่างของการบูรณาการ ได้แก่ นำงานวิจัยด้านการศึกษาไปจัดอบรมครู นำงานวิจัยด้านเทคโนโลยีไปพัฒนาชุมชน นำงานวิจัยด้านสังคมไปแก้ปัญหาท้องถิ่น นำงานวิจัยไปพัฒนาหลักสูตรการเรียนรู้ เป็นต้น
        แนวทางดังกล่าวช่วยให้เกิดการเรียนรู้ร่วมกันระหว่างมหาวิทยาลัยและสังคม และทำให้องค์ความรู้สามารถพัฒนาได้อย่างต่อเนื่อง แนวคิด Service Learning และ University Engagement ชี้ให้เห็นว่าการทำงานร่วมกันระหว่างมหาวิทยาลัยและชุมชนช่วยให้เกิดการเรียนรู้จากประสบการณ์จริง และทำให้ทั้งสองฝ่ายได้รับประโยชน์ร่วมกัน

พลังของงานวิจัยและบริการวิชาการในการสร้างสังคมแห่งการเรียนรู้
        งานวิจัยและบริการวิชาการมีบทบาทสำคัญในการสร้างสังคมแห่งการเรียนรู้ในหลายมิติ โดยงานวิจัยทำหน้าที่เป็นกลไกในการสร้างองค์ความรู้และนวัตกรรมใหม่ที่สามารถนำไปใช้พัฒนาสังคมและแก้ปัญหาต่าง ๆ ได้อย่างเป็นระบบ ขณะที่บริการวิชาการช่วยถ่ายทอดองค์ความรู้สู่ประชาชน ส่งเสริมการเรียนรู้ตลอดชีวิต และเปิดโอกาสให้คนในสังคมสามารถพัฒนาทักษะและศักยภาพของตนเองได้อย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ การดำเนินงานด้านวิจัยและบริการวิชาการยังช่วยสร้างเครือข่ายความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัย ชุมชน และหน่วยงานต่าง ๆ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของการแลกเปลี่ยนเรียนรู้และการพัฒนาร่วมกัน องค์ความรู้และนวัตกรรมที่เกิดขึ้นยังมีส่วนช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชนและแก้ไขปัญหาสังคมได้อย่างเป็นรูปธรรม อีกทั้งยังสนับสนุนการพัฒนาประเทศอย่างยั่งยืนทั้งในด้านเศรษฐกิจ สังคม และการศึกษา ทำให้เกิดสังคมแห่งการเรียนรู้ที่เข้มแข็งและสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แนวทางการพัฒนาสังคมแห่งการเรียนรู้ในอนาคต
        แนวทางการพัฒนาสังคมแห่งการเรียนรู้ในอนาคตจำเป็นต้องดำเนินการอย่างเป็นระบบและต่อเนื่อง โดยเริ่มจากการส่งเสริมงานวิจัยที่ตอบโจทย์ความต้องการของสังคมและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง ควบคู่กับการสนับสนุนการบริการวิชาการอย่างต่อเนื่องเพื่อถ่ายทอดองค์ความรู้ไปสู่ประชาชนและหน่วยงานต่าง ๆ อย่างทั่วถึง นอกจากนี้ การนำเทคโนโลยีมาใช้ในการเผยแพร่และถ่ายทอดองค์ความรู้จะช่วยเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงการเรียนรู้ได้อย่างกว้างขวางและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น พร้อมทั้งการสร้างเครือข่ายความร่วมมือระหว่างสถาบันการศึกษา ภาครัฐ ภาคเอกชน และชุมชน เพื่อร่วมกันพัฒนาองค์ความรู้และนวัตกรรมอย่างยั่งยืน ในขณะเดียวกัน การส่งเสริมการเรียนรู้ตลอดชีวิตของประชาชนถือเป็นหัวใจสำคัญของสังคมแห่งการเรียนรู้ เนื่องจากจะช่วยให้ประชาชนสามารถพัฒนาทักษะ ปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลง และยกระดับคุณภาพชีวิตได้อย่างต่อเนื่อง อันจะนำไปสู่การพัฒนาสังคมและประเทศอย่างมั่นคงและยั่งยืนในอนาคต
        งานวิจัยและบริการวิชาการเป็นพลังสำคัญในการสร้างสังคมแห่งการเรียนรู้ โดยงานวิจัยทำหน้าที่สร้างองค์ความรู้ใหม่ และบริการวิชาการทำหน้าที่ถ่ายทอดองค์ความรู้สู่สังคม เมื่อทั้งสองภารกิจทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ จะช่วยให้เกิดการพัฒนาองค์ความรู้ การเรียนรู้ตลอดชีวิต และการพัฒนาคุณภาพชีวิตของประชาชน ในอนาคต การส่งเสริมงานวิจัยและบริการวิชาการอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้สังคมไทยก้าวสู่การเป็นสังคมแห่งการเรียนรู้ที่เข้มแข็ง และสามารถรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของโลกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อ้างอิง:

• นิจเนตร, ชิรวัฒน์. (2561). การเรียนรู้ด้วยการบริการสังคม: ทางเลือกของการมีส่วนร่วมของมหาวิทยาลัยกับสังคม. วารสารราชภัฏสุราษฎร์ธานี, 5(1), 1–14. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/srj/article/view/124504
• ฟองศรี, ม., และคณะ. (2568). การบริการวิชาการของสถาบันอุดมศึกษา. Rajapark Journal, 19(64), 1–14. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/RJPJ/article/view/279329
• มิงชัย, เฉษฎา. (2564). Socially-engaged scholarship: A systemic approach and academic benefits. Area Based Development Research Journal, 13(5), 296–309. https://so01.tci-thaijo.org/index.php/abcjournal/article/view/253357

       ในโลกยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีได้เข้ามามีบทบาทในแทบทุกมิติของชีวิตมนุษย์ ฉะนั้น ปัญหาที่มนุษย์มักจะเผชิญก็จะผสมโรงกับเทคโนโลยีแน่นอน ดังปัญหาทางด้านสุขภาพจิตในนักเรียนได้กลายเป็นหนึ่งในความท้าทายสำคัญของสังคมร่วมสมัย กล่าวคือชีวิตกลุ่มเด็กและเยาวชนในสมัยนี้มักต้องเผชิญกับความกดดันทางการเรียน การแข่งขันทางสังคม และการใช้สื่อออนไลน์ จึงทำให้เกิดการเข้าใจกันมาเสมอว่าเทคโนโลยีนี้เป็นสาเหตุสำคัญของความเครียดและความโดดเดี่ยวได้ แต่ในทางกลับกัน เทคโนโลยีนี้ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยเหลือและบำบัดจิตใจมนุษย์ได้เหมือนกัน ดังแนวคิดที่มักเรียกกันว่า “จิตบำบัดยุคดิจิทัล” ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเพื่อเป็นการส่งเสริมสุขภาพจิตและลดความทุกข์ทางจิตใจได้อย่างเป็นระบบและสามารถตรวจได้อย่างเป็นวิทยาศาสตร์หรือเป็นเหตุเป็นผล

        จากที่กล่าวมาข้างต้น เทคโนโลยีดิจิทัลจึงสามารถช่วยให้เกิดการเข้าถึงการบริการด้านจิตบำบัดเป็นไปได้ง่ายและสะดวกมากขึ้น โดยเฉพาะเทคโนโลยีในรูปแบบแอปพลิเคชันสุขภาพจิตที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ติดตามอารมณ์ ฝึกการผ่อนคลาย และเรียนรู้วิธีจัดการความเครียดได้ด้วยตนเอง พร้อมกันนี้ ความมีประโยชน์ของเทคโนโลยีในรูปแบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังสามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยเบื้องต้นในการให้คำปรึกษาทางจิตใจ ช่วยคัดกรองความเสี่ยงด้านสุขภาพจิต และให้คำแนะนำในการดูแลตนเองก่อนที่จะเข้ารับการบำบัดกับผู้เชี่ยวชาญได้อีกมากมาย ดังนั้น เทคโนโลยีทั้งหลายเหล่านี้จึงเป็นเครื่องมือช่วยลดข้อจำกัดด้านเวลา ค่าใช้จ่าย และความอายในการขอความช่วยเหลือ ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญในการเข้าถึงบริการจิตบำบัดแบบดั้งเดิมได้อย่างดีมาก

ส่วนอีกบทบาทหนึ่งที่สำคัญของเทคโนโลยีที่เกี่ยวกับเรื่องจิตบำบัดยุคใหม่นี้ก็คือการสร้างเครือข่ายสนับสนุนทางสังคมผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น กลุ่มช่วยเหลือด้านสุขภาพจิต ชุมชนการเรียนรู้ หรือโปรแกรมฝึกสมาธิแบบออนไลน์ ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้ใช้รู้สึกว่าตนเองไม่ได้เผชิญกับปัญหาเพียงลำพัง ในขณะเดียวกัน การมีปฏิสัมพันธ์กับผู้อื่นในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยก็สามารถช่วยลดความรู้สึกโดดเดี่ยวและเสริมสร้างพลังใจได้อย่างเป็นรูปธรรม  แต่อย่างไรก็ตาม แม้เทคโนโลยีจะมีศักยภาพสูงในการสนับสนุนจิตบำบัดตามที่นำเสนอแล้ว การใช้เทคโนโลยีเพื่อการทำงานก็ยังจำเป็นต้องคำนึงถึงความสมดุลและจริยธรรมด้วย เช่น การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ความน่าเชื่อถือของข้อมูล และการใช้งานอย่างเหมาะสม เพราะเทคโนโลยีไม่สามารถทดแทนความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์นั่นเอง ดังนั้น การบำบัดที่มีประสิทธิภาพจึงควรเป็นการผสมผสานกันระหว่างเทคโนโลยีดิจิทัลและการดูแลโดยผู้เชี่ยวชาญด้วย

        กล่าวโดยสรุปแล้ว ในยุคนี้เทคโนโลยีได้ถูกเปลี่ยนบทบาทจากเป็นเครื่องมือสื่อสารให้กลายเป็น “เครื่องมือแห่งการเยียวยา” ที่ช่วยให้มนุษย์สามารถดูแลสุขภาพจิตตนเองได้อย่างง่ายดายและมีต่อเนื่องด้วย ฉะนั้น ในประเด็นเกี่ยวกับจิตบำบัดยุคดิจิทัลนี้จึงเป็นการใช้เทคโนโลยีเพื่อรักษาอาการทางจิตใจและเป็นกระบวนการสร้างสมดุลระหว่างมนุษย์กับโลกเทคโนโลยีได้อย่างเหมาะสม เพื่อให้มนุษย์สามารถใช้ชีวิตในสังคมดิจิทัลได้อย่างมีความสุขและมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นอย่างยั่งยืนนั่นเอง

        การกระแทกคอร์เทกซ์แบบควบคุม (Controlled Cortical Impact: CCI) เป็นแบบจำลองทางกลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับการเหนี่ยวนำให้เกิดการบาดเจ็บที่สมองจากการกระแทก (Traumatic Brain Injury: TBI) ในสมองของสัตว์ฟันแทะ ขั้นตอนการศัลยกรรมประสาทนี้โดยทั่วไปเรียกว่า ศัลยกรรมประสาทแบบสเตอริโอแทคติก ซึ่งต้องกระแทกให้เข้าไปถึงบริเวณสมองที่เจาะจงด้วยตำแหน่งที่แม่นยำที่สุด
        ในการศึกษานี้มีการพัฒนาระบบสเตอริโอแทกติกเวอร์ชันปรับปรุงสำหรับการสร้างการบาดเจ็บที่สมองจากการกระแทก เพื่อประเมินความเป็นไปได้ของงานวิจัยในระดับปรีคลินิกในสัตว์ฟันแทะ โดยประเมินการกระตุ้นประสาทด้วยอิเล็กโทรดแบบฝังในสมอง เพื่อช่วยฟื้นฟูการทำงานของสมองภายหลังการบาดเจ็บที่สมองขั้นรุนแรงจากการกระแทก
        แบบจำลองที่นำเสนอมีวัตถุประสงค์เพื่อลดอัตราการเสียชีวิตของสัตว์ทดลองในระหว่างการผ่าตัด เพิ่มอัตราการรอดชีพของสัตว์ทดลองดังกล่าว และบรรเทาผลข้างเคียงที่อาจเกิดจากการใช้ยาสลบเป็นเวลานาน ก่อนการผ่าตัดแบบสเตอริโอแทคติก จะใช้ Isoflurane เป็นยาสลบ ซึ่งสามารถทำให้สัตว์เกิดภาวะตัวเย็น (Hypothermia) ในระหว่างผ่าตัด และเป็นเหตุของการตายได้
        การศึกษานี้พัฒนา 2 ส่วน ได้แก่ (1) การสร้าง 3D-printed header ที่มี pneumatic duct สำหรับการสอดใส่ขั้วไฟฟ้า (electrode) ที่ติดอยู่กับเครื่องกระแทกคอร์เทกซ์แบบควบคุม (electromagnetic CCI device header) ที่ทำให้ศัลยแพทย์ใช้ระยะเวลาการผ่าตัดลดลง ซึ่งจะลดความเสี่ยงของการใช้ isoflurane ระหว่างกระบวนการผ่าตัดและลดระยะเวลาการฟื้นตัวหลังการผ่าตัดโดยเฉพาะปัญหาการควบคุมอุณหภูมิ (thermoregulation disruption) (ภาพที่ 1), และ (2) สร้าง active warming pad system เพื่อใช้ควบคุมอุณหภูมิของเตียงผ่าตัดและเพื่อคงอุณหภูมิของสัตว์ทดลองให้คงที่ระหว่างการผ่าตัด (ภาพที่ 2)
        ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า การใช้แผ่นอุ่น (Active Warming Pad System) ช่วยป้องกันภาวะตัวเย็น ทำให้อัตราการรอดชีพของสัตว์ฟันแทะสูงขึ้นอย่างชัดเจน เมื่อเปรียบเทียบกับระบบสตเอริโอแทคติกแบบตั้งดิม อุปกรณ์เวอร์ชันปรับปรุงที่ติดตั้งฐานวางหัวสัตว์ที่พิมพ์จากเครื่องพิมพ์สามมิติ (3D-printed Header) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการผ่าตัด ลดเวลาการผ่าตัดลง 21.7 % โดยเฉพาะในขั้นตอนการวัดระยะระหว่าง Bregma-Lambda ที่หัวของสัตว์ทดลอง

ภาพที่ 1 ระบบสเตอริโอแทคติกที่ปรับปรุงแล้ว a) ภาพรวมของการออกแบบ, b) 3D CAD model ของ 3D-printed header, c) 3D CAD model ของ CCI device ที่ติดตั้ง 3D-printed header ลงไป, d) CCI device ที่ติดตั้ง 3D-printed header ในสภาพแวดล้อมจริง

ภาพที่ 2 Active warming pad system สำหรับการผ่าตัด a) ภาพรวมของการออกแบบ, b) ก่อนการให้ความร้อน, c) หลังการให้ความร้อน

        ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่า ระบบสตเอริโอแทคติกที่ปรับปรุงแล้วมีประสิทธิภาพ ทำให้กระบวนการผ่าตัดทำได้รวดเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงของการตายระหว่างการผ่าตัดในสัตว์ทดลองลง

          ผลงานวิจัยนี้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ด้านการศึกษาได้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะในฐานะสื่อการเรียนรู้เชิงนวัตกรรมสำหรับการพัฒนาการเรียนการสอนและการวิจัยในระดับอุดมศึกษาและมัธยมศึกษา การสร้างต้นแบบระบบสเตอริโอแทคติกเวอร์ชันปรับปรุงและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการพิมพ์สามมิติ สามารถใช้เป็นกรณีศึกษาในการเรียนการสอนด้านประสาทวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมชีวการแพทย์ และ STEM Education ตลอดจนสามารถต่อยอดเป็นสื่อการสอนเชิงสาธิตและการเรียนรู้ผ่านการจำลอง (simulation-based learning) เพื่อสร้างประสบการณ์ใกล้เคียงของจริงโดยไม่จำเป็นต้องใช้สัตว์ทดลอง ผลงานนี้จึงมีศักยภาพทั้งในเชิงการบูรณาการความรู้สหวิทยาการ การสร้างแรงบันดาลใจแก่ผู้เรียน และการเผยแพร่เป็นแหล่งความรู้แบบเปิด (Open Education Resources: OER) ซึ่งสอดคล้องกับพันธกิจหลักของสถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ในการพัฒนาการศึกษาและสร้างสังคมแห่งการเรียนรู้อย่างยั่งยืน
        ผลจากงานวิจัยนี้สอดคล้องกับ SDG 3, SDG 9 และ SDG 12 โดยเทคนิคและอุปกรณ์สเตอริโอแทคติกเวอร์ชันปรับปรุงช่วยให้สามารถศึกษาการฟื้นฟูสมองหลังการบาดเจ็บรุนแรงในสัตว์ทดลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งสนับสนุน SDG 3: การส่งเสริมสุขภาพและคุณภาพชีวิตของมนุษย์ โดยเฉพาะเป้าประสงค์ย่อย 3.4 และ 3.8 ที่เกี่ยวข้องกับการลดการเสียชีวิตและการเข้าถึงบริการสุขภาพที่มีคุณภาพ นอกจากนี้ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี 3D-printing สำหรับหัวต่ออุปกรณ์และระบบแผ่นอุ่น (active warming pad system) ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการผ่าตัด ลดระยะเวลาการดำเนินการ และลดความเสี่ยงต่อสัตว์ทดลอง สอดคล้องกับ SDG 9: นวัตกรรมและงานวิจัยทางเทคโนโลยี (เป้าประสงค์ย่อย 9.5) ขณะเดียวกัน การปรับปรุงเทคนิคนี้ยังช่วยลดจำนวนสัตว์ทดลองที่เสียชีวิตและลดของเสียจากการทดลองทางการแพทย์ ทั้งวัสดุสิ้นเปลือง ยาชา และเวชภัณฑ์อื่น ๆ ซึ่งสอดคล้องกับ SDG 12: การบริโภคและการผลิตอย่างมีความรับผิดชอบ (เป้าประสงค์ย่อย 12.2 และ 12.5) ทำให้การใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพและยั่งยืน

ที่มา/ Source:
Wechakarn, P., Lkomchitcharoen, S., Jatupornpoonsub, T., Jirakittayakorn., N., Puttanawarut, C., Likitsuntonwong, W., Chaimongkolnukul, K., and Wongsawat, Y., (2025). Modified Stereotactic Neurosurgery Techniques for Rodent Surgery Enhance Survival and Reduce Surgery Time in a Severe Traumatic Brain Injury Model. Scientific Reports, doi:https://doi.org/10.1038/s41598-025-05328-y

มะเร็งช่องปากในประเทศไทยมีอุบัติการณ์ 5.5 ราย และ 4.3 รายต่อประชากร 100,000 ราย ในเพศชายและเพศหญิงตามลำดับ ส่งผลให้มีจำนวนอุบัติการณ์เฉลี่ยอยู่ที่ 4.9 รายต่อประชากร 100,000 ราย ในปี พ.ศ. 2558 ต่อมาในปี พ.ศ. 2562 ตัวเลขอุบัติการณ์ของมะเร็งช่องปากเพิ่มสูงขึ้นเป็น 7.4 รายต่อประชากร 100,000 รายในเพศชาย ขณะที่อุบัติการณ์ในเพศหญิงลดลงเล็กน้อยเหลือ 3.0 รายต่อประชากร 100,000 ราย ส่งผลให้มีจำนวนอุบัติการณ์เฉลี่ยอยู่ที่ 5.2 รายต่อประชากร 100,000 ราย การแบ่งระยะของรอยโรคมะเร็งช่องปากใช้ระบบ TNM (Tumor, Node, Metastasis staging system) โดยแบ่งออกเป็น 4 ระยะ คือระยะที่ 1 – 4 แต่ละระยะมีอัตราการรอดชีพ 5 ปี ที่แตกต่างกัน โดยระยะที่ 4 มีอัตราการรอดชีพ 5 ปีที่ต่ำกว่าระยะที่ 1 และ 22 ถึง 4 เท่า และยังส่งผลต่อภาระค่าใช้จ่ายที่มหาศาลตามมา ทำให้คุณภาพชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งต่ำลง โดยยิ่งระยะที่มากขึ้นคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยยิ่งต่ำลง ทว่าในประเทศไทยยังไม่มีระบบตรวจคัดกรองรอยโรคมะเร็งช่องปากในระยะแรกอย่างจริงจัง จึงได้พัฒนาการคัดกรองมะเร็งช่องปากรูปแบบใหม่ขึ้น พร้อมทั้งประเมินความคุ้มค่าโดยใช้การวิเคราะห์ต้นทุน-อรรถประโยชน์ ที่มีอัตราส่วนต้นทุนต่อประสิทธิผลส่วนเพิ่ม (Incremental Cost-Effectiveness Ratio: ICER) เป็นตัวชี้วัดความคุ้มค่า

ภาพที่่  1 Oral cancer screening model proposed in the study

         การคัดกรองมะเร็งช่องปากรูปแบบใหม่นี้แบ่งเป็น 3 ขั้นตอน คือ S1, S3, และ S3 (ภาพที่ 1) โดยในระดับ S1 ดำเนินการโดยอาสาสมัครสาธารณสุขหมู่บ้าน (อสม.) เพื่อคัดกรองหาความเสี่ยงของประชากรกลุ่มเป้าหมาย แล้วส่งต่อไปที่ระดับ S2 ซึ่งจะดำเนินการตรวจรอยโรคในช่องปากโดยทันตาภิบาล กลุ่มเป้าหมายที่มีรอยโรคในช่องปากทุกคน รวมถึงกลุ่มเป้าหมายที่ทันตภิบาลไม่แน่ใจว่ามีรอยโรคหรือไม่ จะถูกส่งไปคัดกรองที่ระดับ S3 ในระดับนี้เกิดขึ้นในหน่วยบริการทุติยภูมิที่ถูกเสริมแรง ดำเนินการคัดกรองโดยทันตแพทย์เฉพาะทางสาขาศัลยศาตร์ช่องปากและแม็กซิลโลเฟเชียล, สาขาเวชศาสตร์ช่องปาก, และทันตแพทย์ทั่วไปที่มาร่วมเรียนรู้ รอยโรคที่มีความน่าสงสัยจะถูกตัดชิ้นเนื้อไปตรวจทางห้องปฏิบัติการโดยทันตแพทย์เฉพาะทางสาขาพยาธิวิทยาช่องปากดังนั้นจึงเป็นกระบวนการที่เป็นระบบ และสามารถใช้จุดแข็งของประเทศไทยเป็นพื้นฐานในการดำเนินการคัดกรอง

          หลังจากทดลองใช้การคัดกรองมะเร็งช่องปากรูปแบบใหม่ในพื้นที่เขตสุขภาพที่ 9 (นครราชสีมา, ชัยภูมิ, บุรีรัมย์, และสุรินทร์) แล้ว ครอบคลุมประชากรกลุ่มเป้าหมายถึง 392,823 ราย คิดเป็นร้อยละ 88 ของประชากรกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งนับได้ว่าความครอบคลุมสูงที่สุดเท่าที่เคยปรากฏในการศึกษาของประเทศไทย ในจำนวนดังกล่าวพบผู้ที่มีรอยโรคมะเร็งจำนวน 25 ราย มี 1 รายเป็นระยะท้าย (ระยะที่ 3) ซึ่งเป็นซ้ำจากเดิม อีก 24 รายเป็นระยะต้น (ภาพที่ 2) คิดเป็น 6.4 รายต่อประชากร 100,000 ราย ซึ่งใกล้เคียงกับสถิติอุบัติการณ์ของประเทศไทย ดังนั้น การคัดกรองมะเร็งช่องปากรูปแบบใหม่นี้จึงมีความเป็นไปได้ที่จะช่วยเพิ่มคุณภาพชีวิตให้ประชากรไทย หากสามารถผลักดันให้เกิดการนำไปใช้ในเชิงนโยบาย จึงได้วิเคราะห์ต้นทุน-อรรถประโยชน์ (Cost-utility analysis) เพื่อประเมินความคุ้มค่าของการคัดกรองมะเร็งช่องปากรูปแบบใหม่นี้

ภาพที่ 2 จำนวนประชากรกลุ่มเป้าหมายที่ตรวจ

          ภายหลังจากการวิเคราะห์พบว่า อัตราส่วนต้นทุนต่อประสิทธิผลส่วนเพิ่ม (Incremental Cost-Effectiveness Ratio: ICER) โดยเปรียบเทียบกับสถานการณ์ที่ไม่มีการคัดกรอง มีค่าเท่ากับ 176,312.65 บาทต่อปีสุขภาวะที่ปรับตามคุณภาพ (Quality-Adjusted Lift Year: QALY) (ภาพที่ 3) ซึ่งคิดเป็น 0.80 เท่าของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศต่อหัว (GDP per capita) ในปี พ.ศ. 2565 จึงเพียงพอที่จะสรุปได้ว่าการคัดกรองมะเร็งช่องปากรูปแบบใหม่นี้มีระดับการครองคลุมสูงสุดและเข้าถึงประชากรเป้าหมายจำนวนมากที่สุดในประเทศไทย ซึ่งในที่สุดจะมีความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์เมื่อเปรียบเทียบกับการวินิจฉัยล่าช้า ดังนั้น แบบจำลองนี้สามารถนำไปใช้เป็นนโยบายของรัฐ เพื่อการตรวจพบและรักษามะเร็งช่องปากในระยะแรกอย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า

          นอกจากที่ผลงานวิจัยนี้สามารถผลักดันให้เกิดการขับเคลื่อนการคัดกรองมะเร็งช่องปากในประเทศไทยแล้ว ยังสามารถนำไปใช้ในด้านการศึกษาได้อีกด้วย โดยสามารถนำไปพัฒนาเป็นกรณีศึกษา (Case study) ในรายวิชา/หลักสูตร โดยใช้เป็นตัวอย่างเชิงปฏิบัติของการบูรณาการวิทยาศาสตร์สุขภาพ, วิทยาการจัดการ, และนโยบายสาธารณสุข, นำองค์ความรู้ไปพัฒนาเป็นสื่อการเรียนรู้ เพื่ออธิบายตั้งแต่สาเหตุ ปัจจัยเสี่ยง วิธีการคัดกรอง ของมะเร็งช่องปาก ไปจนถึงการวิเคราะห์ความคุ้มค่า นอกจากนี้อาจนำไปสร้างกระบวนการเรียนรู้เชิงปฏิบัติ โดยให้จำลองสถานการณ์การคัดกรองในแต่ละขั้นตอนตั้งแต่ S1 – S3 เพื่อสร้างความเข้าใจระบบบริการสุขภาพ และอาจให้ผู้เรียนร่วมพัฒนาแนวทางการคัดกรองในโรคอื่น ทั้งยังสามารถขยายผลไปสู่ community-based learning ได้โดยนำไปสร้างหลักสูตรอบรมระยะสั้น สำหรับ อสม., ครู, บุคลากรสุขภาพ และประชาชนทั่วไปในการตรวจสุขภาพช่องปากและการดูแลตนเอง

          ผลการศึกษานี้สอดคล้องกับ SDG 3, SDG 9, SDG 10 และ SDG 11 โดยเน้นการเสริมสร้างสุขภาพและคุณภาพชีวิตของประชาชนไทย ผ่านการตรวจคัดกรองมะเร็งช่องปากและการรักษาในระยะแรก ครอบคลุมบริการสุขภาพในทุกระดับเพื่อลดการเสียชีวิตและภาระค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาล (SDG 3) ขณะเดียวกันยังแสดงให้เห็นการประยุกต์ใช้นวัตกรรมและเทคโนโลยีเชิงวิเคราะห์ เช่น Simulation Model เป็นตัวอย่างของการวิจัยและพัฒนาที่นำเทคโนโลยีมาช่วยแก้ปัญหาสาธารณสุข (SDG 9) อีกทั้งยังช่วยลดความเหลื่อมล้ำ โดยทำให้ทุกกลุ่มประชากรสามารถเข้าถึงบริการคัดกรองได้อย่างเท่าเทียม ไม่ว่าจะเป็นด้านพื้นที่ เศรษฐกิจ หรือสถานะทางสังคม (SDG 10) และยังสร้างรากฐานระบบสุขภาพที่ยั่งยืน ด้วยการอาศัยพลังของอาสาสมัครสาธารณสุขประจำหมู่บ้าน (อสม.) และการมีส่วนร่วมของชุมชนในการเข้าถึงและติดตามดูแลสุขภาพของประชาชนอย่างต่อเนื่อง (SDG 11)

ภาพที่ 3 ตารางแสดงการวิเคราะห์ต้นทุุน-อรรถประโยชน์

       งานนี้เป็นการนำสไลม์มาใช้เป็นสื่อการสอนแบบผู้เรียนลงมือปฏิบัติ (Hands-on) เพื่อช่วยให้นักเรียนเข้าใจปรากฏการณ์น้ำขึ้นน้ำลง (Tidal phenomenon) ในส่วนที่เกิดจากแรงดึงดูดของดวงจันทร์ (Moon’s gravitational pull)  
        แม้ว่านักเรียนรู้ว่าปรากฏการณ์น้ำขึ้นน้ำลงเกิดจากแรงดึงดูดจากดวงจันทร์ (ดูภาพที่ 1) แต่นักเรียนส่วนใหญ่เข้าใจผิดว่าน้ำในมหาสมุทธเฉพาะด้านที่โลกหันเข้าหาดวงจันทร์เท่านั้นที่โป่งออก

          การเปิดโอกาสให้นักเรียนได้เรียนรู้ผลของแรงดึงดูดของดวงจันทร์ที่กระทำต่อน้ำในมหาสมุทธที่ห่อหุ้มโลกผ่านการออกแรงดึงสไลม์ด้วยมือทั้งสองข้างที่ออกแรงขนาดไม่เท่ากัน (ความเร็วของมือทั้งสองข้างไม่เท่ากัน) ดังภาพที่ 2ก ส่งผลให้สไลม์ยืดออกทั้งสองข้าง (ดูภาพที่ 2ข) ช่วยเสริมสร้างความเข้าใจของผู้เรียนเกี่ยวกับการโป่งออกของน้ำในมหาสมุทธที่อยู่ทั้งสองด้านของโลกที่เป็นผลจากแรงดึงดูดของดวงจันทร์ได้อย่างถูกต้อง

          กิจกรรมนี้สอดคล้องกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) ข้อที่ 4 การศึกษาที่มีคุณภาพ (Quality Education) เพราะเปิดโอกาสให้นักเรียนได้เรียนรู้ผ่านการลงมือปฏิบัติจริง (Hands-on learning) ซึ่งช่วยให้นักเรียนเข้าใจแนวคิดที่ซับซ้อนได้ชัดเจนขึ้น ไม่ใช่เพียงการท่องจำเนื้อหาในตำราเรียน
         การใช้สไลม์เป็นสื่อการสอนทำให้การเรียนรู้มีความสนุก น่าสนใจ และเข้าถึงได้ง่าย โดยเฉพาะสำหรับเรื่องที่เป็นนามธรรมสูงอย่าง “แรงไทดัล” นอกจากนี้ยังช่วยส่งเสริมการคิดวิเคราะห์ การตั้งคำถาม และการเชื่อมโยงแนวคิดทางฟิสิกส์กับปรากฏการณ์จริงในธรรมชาติ สามารถเป็นตัวอย่างในการเรียนการสอนวิชา ILSE642 Physics Education และ ILSE 613/659 Innovations ของสถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้
          สิ่งเหล่านี้สอดคล้องกับหลักการของ SDGs 4 ที่เน้นให้ผู้เรียนทุกคนได้รับการศึกษาที่มีคุณภาพ เท่าเทียม และส่งเสริมทักษะที่จำเป็นต่อการดำรงชีวิตและการเรียนรู้ตลอดชีวิต

        การปฏิวัติทางดิจิทัล (Digital Transformation) ในศตวรรษที่ 21 ได้เปลี่ยนแปลงโครงสร้างของสังคมและระบบการศึกษาอย่างลึกซึ้ง โดยเฉพาะการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ซึ่งสามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ข้อมูล และสนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้ AI ถูกนำมาใช้ในการบริหารสถานศึกษา การจัดการเรียนรู้ การวัดและประเมินผล การบริหารทรัพยากร และการพัฒนาผู้เรียนอย่างกว้างขวาง (UNESCO, 2023; OECD, 2023) ขณะเดียวกัน การเกิดขึ้นของ Generative AI เช่น ChatGPT, Gemini, Claude และ Microsoft Copilot ได้เร่งให้สถาบันการศึกษาปรับเปลี่ยนรูปแบบการบริหารและการจัดการเรียนการสอน พร้อมทั้งก่อให้เกิดความท้าทายด้านความถูกต้องของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใสของอัลกอริทึม ความรับผิดชอบ การเลือกปฏิบัติจากอัลกอริทึม (Algorithmic Bias) และจริยธรรมทางวิชาการ จนทำให้องค์กรระหว่างประเทศ เช่น UNESCO, OECD และสหภาพยุโรป เสนอกรอบธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence Governance: AI Governance) เพื่อกำกับดูแลการใช้ AI ให้สอดคล้องกับหลักสิทธิมนุษยชน ความโปร่งใส ความเป็นธรรม และการพัฒนาที่ยั่งยืน (UNESCO, 2021; OECD, 2024) อย่างไรก็ตาม แนวทางที่มีอยู่ส่วนใหญ่ยังมุ่งเน้นระดับนโยบายหรือภาคอุตสาหกรรม ขณะที่การประยุกต์ใช้ในสถาบันการศึกษายังขาดการสังเคราะห์ที่เชื่อมโยงการบริหารการศึกษา การประกันคุณภาพ การพัฒนาบุคลากร และการคุ้มครองสิทธิของผู้เรียนอย่างเป็นระบบ ดังนั้น บทความนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาพัฒนาการของ AI Governance วิเคราะห์หลักการและความท้าทายของการกำกับดูแล AI ในสถาบันการศึกษา พร้อมทั้งสังเคราะห์และนำเสนอกรอบแนวคิด AI Governance Framework for Educational Institutions (AIG-Edu Framework) เพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนาระบบกำกับดูแล AI สำหรับสถาบันการศึกษาไทย อันจะช่วยส่งเสริมการใช้ AI อย่างมีธรรมาภิบาล โปร่งใส รับผิดชอบ และยั่งยืน ควบคู่กับการยกระดับคุณภาพการบริหารและการจัดการศึกษาในยุคดิจิทัล

แนวคิดและพัฒนาการของ Artificial Intelligence Governance  
        ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็วจากเทคโนโลยีที่ใช้สนับสนุนการประมวลผลข้อมูลไปสู่ระบบที่สามารถเรียนรู้ วิเคราะห์ ตัดสินใจ และสร้างองค์ความรู้ใหม่ได้ใกล้เคียงกับมนุษย์ ส่งผลให้ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายภาคส่วน รวมถึงการศึกษา แต่ขณะเดียวกันก็ก่อให้เกิดข้อกังวลด้านสิทธิมนุษยชน ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความโปร่งใส ความปลอดภัย และความรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของระบบอัตโนมัติ จึงเกิดแนวคิด Artificial Intelligence Governance (AI Governance) เพื่อกำกับดูแลการออกแบบ การพัฒนา และการใช้ AI ให้โปร่งใส มีความรับผิดชอบ และสอดคล้องกับคุณค่าของสังคม โดยครอบคลุมหลักการ กฎหมาย นโยบาย มาตรฐาน การบริหารข้อมูล การจัดการความเสี่ยง และกลไกการตรวจสอบ เพื่อสร้าง Trustworthy AI (Floridi et al., 2018; European Commission, 2019; OECD, 2024) แนวคิดดังกล่าวได้รับการพัฒนาอย่างเป็นรูปธรรมผ่าน OECD Principles on Artificial Intelligence (2019), UNESCO Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence (2021) และ AI Act ของสหภาพยุโรป (2024) ซึ่งกำหนดหลักการด้านสิทธิมนุษยชน ความโปร่งใส ความเป็นธรรม และการกำกับดูแลตามระดับความเสี่ยง โดยเฉพาะระบบ AI ที่ใช้ในภาคการศึกษา (OECD, 2019; UNESCO, 2021; European Union, 2024) สำหรับสถาบันการศึกษา AI Governance จึงมิใช่เพียงการควบคุมการใช้เทคโนโลยี แต่เป็นการกำหนดหลักเกณฑ์และกลไกเพื่อสนับสนุนการบริหาร การจัดการเรียนรู้ การวิจัย และการประเมินผล ควบคู่กับการลดความเสี่ยงจากการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล อคติของอัลกอริทึม (Algorithmic Bias) การสร้างข้อมูลเท็จ (Hallucination) และการละเมิดจริยธรรมทางวิชาการ โดยการเกิดขึ้นของ Generative AI เช่น ChatGPT, Gemini, Claude และ Copilot ได้เร่งให้สถาบันการศึกษาปรับเปลี่ยนจากการควบคุมการใช้ AI ไปสู่การกำกับดูแลการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ (Responsible AI Governance) ผ่านการพัฒนานโยบาย วัฒนธรรมองค์กร AI Literacy และ Data Literacy รวมถึงระบบติดตามและประเมินผลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนการเรียนรู้และการบริหาร มากกว่าการทดแทนบทบาทของมนุษย์ อันเป็นรากฐานสำคัญของการพัฒนาระบบการศึกษาอัจฉริยะ (Smart Education) ที่มีคุณภาพ โปร่งใส เป็นธรรม และยั่งยืน (Holmes et al., 2022; UNESCO, 2023; Williamson & Eynon, 2020)

หลักการธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์สำหรับสถาบันการศึกษา
        การกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence Governance: AI Governance) สำหรับสถาบันการศึกษาไม่อาจอาศัยเพียงกฎหมายหรือมาตรการทางเทคนิค แต่ต้องพัฒนากรอบการกำกับดูแลแบบองค์รวม (Holistic Governance) ที่บูรณาการมิติด้านเทคโนโลยี กฎหมาย จริยธรรม การบริหารจัดการ และการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมกับการคุ้มครองสิทธิ ศักดิ์ศรี และผลประโยชน์ของมนุษย์ อันสอดคล้องกับพันธกิจของสถาบันการศึกษาในการพัฒนาความรู้ คุณธรรม และพลเมืองดิจิทัล (Digital Citizenship) จากการสังเคราะห์แนวคิดของ UNESCO (2021, 2023), OECD (2019, 2024), European Commission (2019), NIST (2023) และงานวิจัยร่วมสมัย พบว่าหลักการสำคัญของ AI Governance ประกอบด้วย 8 ประการ ได้แก่ ความโปร่งใส (Transparency) ความรับผิดชอบ (Accountability) ความเป็นธรรมและการไม่เลือกปฏิบัติ (Fairness and Non-discrimination) การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลและความมั่นคงปลอดภัย (Privacy and Security) ความสามารถในการอธิบายผลการตัดสินใจ (Explainability) การกำกับดูแลโดยมนุษย์ (Human Oversight) การพัฒนาสมรรถนะด้าน AI และข้อมูล (AI Literacy and Data Literacy) และการมุ่งสู่การพัฒนาที่ยั่งยืนและการสร้างประโยชน์แก่สังคม (Sustainability and Social Well-being) ซึ่งเป็นหลักการที่เชื่อมโยงกันในการสร้างระบบ AI ที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ เป็นธรรม และคุ้มครองสิทธิของผู้เรียน ควบคู่กับการพัฒนาศักยภาพของผู้บริหาร ครู นักวิจัย และผู้เรียนให้สามารถใช้และกำกับดูแล AI ได้อย่างรับผิดชอบ (Long & Magerko, 2020) รวมทั้งส่งเสริมการใช้ AI เพื่อประโยชน์สาธารณะ (AI for Social Good) ลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา สนับสนุนการเรียนรู้ตลอดชีวิต และพัฒนาระบบการศึกษาอัจฉริยะ (Smart Education) ที่มีคุณภาพ โปร่งใส เป็นธรรม และยั่งยืน (UNESCO, 2021; European Commission, 2019; NIST, 2023)

ความท้าทายและประเด็นเชิงจริยธรรมของ AI Governance ในสถาบันการศึกษา
        แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) จะช่วยยกระดับประสิทธิภาพของการบริหารจัดการ การจัดการเรียนรู้ และการตัดสินใจในสถาบันการศึกษาได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่การประยุกต์ใช้ AI ยังสร้างความท้าทายด้านเทคโนโลยี กฎหมาย จริยธรรม และการบริหารองค์กร ซึ่งเกิดจากความสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยี มนุษย์ ข้อมูล และโครงสร้างการกำกับดูแล (UNESCO, 2023) โดย AI ถูกนำมาใช้ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลผู้เรียน การประเมินผล การคัดเลือกผู้สมัคร การจัดสรรทรัพยากร ไปจนถึงการสนับสนุนการวิจัย หากขาดระบบกำกับดูแลที่เหมาะสม อาจส่งผลกระทบต่อสิทธิ โอกาส และความน่าเชื่อถือของสถาบันการศึกษา (Holmes et al., 2022) ความท้าทายสำคัญจึงครอบคลุมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Data Privacy) ความเป็นธรรมของอัลกอริทึม (Algorithmic Bias) ความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายผลการตัดสินใจ (Explainable AI: XAI) ตลอดจนการป้องกันการใช้ข้อมูลเกินวัตถุประสงค์และการตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม (European Commission, 2019; NIST, 2023; UNESCO, 2021; Williamson & Eynon, 2020) ขณะเดียวกัน การพัฒนาของ Generative AI ยังทำให้เกิดประเด็นด้านความซื่อสัตย์ทางวิชาการ (Academic Integrity) และความจำเป็นในการส่งเสริม AI Literacy ควบคู่กับคุณธรรมทางวิชาการ (UNESCO, 2023) นอกจากนี้ ความสำเร็จของ AI Governance ยังขึ้นอยู่กับความพร้อมของผู้บริหาร ครู และบุคลากรในการใช้และกำกับดูแล AI อย่างเหมาะสม (Long & Magerko, 2020) โดยมหาวิทยาลัยชั้นนำในหลายประเทศได้กำหนดนโยบายการใช้ AI อย่างเป็นทางการ ควบคู่กับการคุ้มครองข้อมูลและการพัฒนาศักยภาพบุคลากร ขณะที่ประเทศไทยยังอยู่ในระยะเริ่มต้นของการพัฒนากรอบ AI Governance ทั้งด้านนโยบาย มาตรฐาน การบริหารความเสี่ยง และจริยธรรม จึงจำเป็นต้องเร่งพัฒนาระบบธรรมาภิบาล AI ที่สอดคล้องกับบริบทของประเทศ เพื่อให้การใช้ AI สามารถยกระดับคุณภาพการศึกษาได้อย่างโปร่งใส เป็นธรรม รับผิดชอบ และยั่งยืน

แนวทางการพัฒนา AI Governance สำหรับสถาบันการศึกษาไทย
        จากการวิเคราะห์แนวคิด หลักการ และความท้าทายของการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ พบว่าการพัฒนา Artificial Intelligence Governance (AI Governance) สำหรับสถาบันการศึกษาไทยไม่ควรมุ่งเน้นเพียงการควบคุมการใช้เทคโนโลยี หากแต่ควรมุ่งสร้าง ระบบนิเวศการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ (AI Governance Ecosystem) ที่ส่งเสริมการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ โปร่งใส และคำนึงถึงคุณค่าของมนุษย์เป็นสำคัญ โดยบูรณาการมิติด้านนโยบาย การบริหารจัดการ เทคโนโลยี กฎหมาย จริยธรรม และการพัฒนาศักยภาพของบุคลากรเข้าด้วยกัน เพื่อให้ AI สามารถสนับสนุนการบริหาร การจัดการเรียนการสอน และการวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ ควบคู่กับการคุ้มครองสิทธิของผู้เรียนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (UNESCO, 2021; OECD, 2024) แม้สถาบันการศึกษาไทยหลายแห่งจะเริ่มนำ AI มาใช้ในด้านต่าง ๆ แล้ว แต่การดำเนินงานยังมีลักษณะกระจัดกระจาย ขาดนโยบาย มาตรฐานกลาง และระบบบริหารความเสี่ยงที่ชัดเจน จึงจำเป็นต้องผลักดันให้ AI Governance เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์การเปลี่ยนผ่านสู่มหาวิทยาลัยดิจิทัล (Digital University Transformation) และการบริหารการศึกษาในยุคดิจิทัลอย่างเป็นระบบ จากการสังเคราะห์องค์ความรู้ของ UNESCO, OECD, NIST, European Commission และงานวิจัยร่วมสมัย ผู้เขียนจึงเสนอกรอบแนวคิด AI Governance Framework for Educational Institutions (AIG-Edu Framework) ซึ่งประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญ 6 ด้าน ได้แก่ (1) การกำหนดนโยบายและภาวะผู้นำด้าน AI (AI Policy and Leadership) (2) ธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) (3) การใช้ AI ตามหลักจริยธรรม (Ethical AI) (4) การพัฒนาสมรรถนะด้าน AI และข้อมูล (AI Literacy and Capacity Building) (5) การบริหารความเสี่ยงและการตรวจสอบระบบ AI (Risk Management and Audit) และ (6) การประเมินผลและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง (Continuous Evaluation and Improvement) ซึ่งมีความเชื่อมโยงกันตั้งแต่การกำหนดนโยบาย การคุ้มครองข้อมูล การกำกับดูแลด้านจริยธรรม การพัฒนาศักยภาพบุคลากร การบริหารความเสี่ยง ไปจนถึงการปรับปรุงระบบตามวงจร PDCA (Plan–Do–Check–Act) เพื่อให้การใช้ AI มีความน่าเชื่อถือ โปร่งใส และสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีและบริบททางการศึกษาได้อย่างยั่งยืน
        กรอบ AIG-Edu Framework สามารถประยุกต์ใช้ได้ทั้งในระดับมหาวิทยาลัย วิทยาลัย และสถานศึกษาขั้นพื้นฐาน โดยผู้บริหารสามารถใช้เป็นกรอบในการกำหนดยุทธศาสตร์และนโยบายด้าน AI คณะกรรมการประกันคุณภาพสามารถใช้กำหนดตัวชี้วัดและประเมินคุณภาพด้าน AI Governance ส่วนอาจารย์และบุคลากรสามารถใช้เป็นแนวทางในการจัดการเรียนการสอน การวิจัย และการบริการวิชาการที่ใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ ทั้งยังสามารถเชื่อมโยงกับระบบประกันคุณภาพและการบริหารคุณภาพ เช่น AUN-QA, EdPEx, IQA และ Outcome-Based Education (OBE) เพื่อสนับสนุนการบริหารจัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Management) และการพัฒนาคุณภาพอย่างต่อเนื่อง (Continuous Quality Improvement: CQI) ในระดับนโยบาย ผู้เขียนเสนอให้ประเทศไทยกำหนดนโยบาย AI ทางการศึกษาแห่งชาติ จัดทำมาตรฐาน AI Governance สำหรับสถาบันการศึกษา จัดตั้งคณะกรรมการกำกับดูแล AI ในระดับองค์กร ส่งเสริมการพัฒนา AI Literacy และ Data Literacy สำหรับผู้บริหาร ครู บุคลากร และผู้เรียน รวมทั้งสนับสนุนการวิจัยและนวัตกรรมด้าน AI Governance เพื่อพัฒนาองค์ความรู้และแนวปฏิบัติที่เหมาะสมกับบริบทของประเทศ อันจะนำไปสู่ระบบการศึกษาที่มีคุณภาพ โปร่งใส เป็นธรรม เท่าเทียม และสามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงของโลกดิจิทัลได้อย่างยั่งยืน

บทสรุป
        การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ได้เปลี่ยนบทบาทของสถาบันการศึกษาจากการใช้เทคโนโลยีเพื่อสนับสนุนการดำเนินงานไปสู่การเป็นกลไกสำคัญในการบริหารจัดการ การตัดสินใจเชิงนโยบาย การจัดการเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล และการยกระดับคุณภาพการศึกษาโดยอาศัยข้อมูลเป็นฐาน (Data-Driven Management) อย่างไรก็ตาม การประยุกต์ใช้ AI ยังมาพร้อมกับความท้าทายด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล ความโปร่งใสของอัลกอริทึม ความเป็นธรรม ความซื่อสัตย์ทางวิชาการ และการคุ้มครองสิทธิมนุษยชน ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการกำกับดูแลอย่างเป็นระบบ บทความนี้จึงได้สังเคราะห์และนำเสนอกรอบแนวคิด AI Governance Framework for Educational Institutions (AIG-Edu Framework) ซึ่งประกอบด้วย 6 องค์ประกอบ ได้แก่ การกำหนดนโยบายและภาวะผู้นำด้าน AI ธรรมาภิบาลข้อมูล การใช้ AI ตามหลักจริยธรรม การพัฒนาสมรรถนะด้าน AI และข้อมูล การบริหารความเสี่ยงและการตรวจสอบระบบ AI และการประเมินผลเพื่อการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อเป็นแนวทางในการกำกับดูแล AI สำหรับสถาบันการศึกษาไทย ทั้งนี้ การผลักดันนโยบาย มาตรฐาน และกลไกการกำกับดูแล AI ควบคู่กับการพัฒนาศักยภาพบุคลากร ธรรมาภิบาลข้อมูล และระบบประกันคุณภาพการศึกษา จะช่วยให้สถาบันการศึกษาสามารถใช้ AI ได้อย่างโปร่งใส รับผิดชอบ เป็นธรรม และเกิดประโยชน์สูงสุดต่อผู้เรียน ครู สถาบัน และสังคม อันจะนำไปสู่การพัฒนาระบบการศึกษาที่มีคุณภาพ เท่าเทียม และยั่งยืนในยุคดิจิทัล

บรรณานุกรม

• European Commission. (2019). Ethics guidelines for trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai.European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (AI Act). https://eur-lex.europa.eu.
• Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5.
• Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/our-work/artificial-intelligence-in-education.
• Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727.
• National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework.
• OECD. (2019). OECD principles on artificial intelligence. https://oecd.ai/en/ai-principles.
• OECD. (2023). OECD digital education outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing. https://www.oecd.org/education/digital-education-outlook.
• OECD. (2024). OECD framework for the governance of artificial intelligence. https://oecd.ai.
• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson. https://aima.cs.berkeley.edu.
• UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137.
• UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693.
• Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995.