จุลสารนวัตกรรม ฉบับที่ 73 – สาระน่ารู้ เรื่อง สรุปใจความจากบทความ Generative AI, Teacher Knowledge and Educational Research: Bridging Short- and Long-Term Perspective

Generative AI (GenAI) เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ AI ในการสร้างสรรค์ผลลัพธ์จากคำสั่งหรือข้อความป้อนเข้าจากผู้ใช้งานที่เรียกว่าพร้อมท์ (prompt) ผลลัพธ์จาก GenAI อยู่ในรูปของข้อความ (text) รูปภาพ (image) วีดีโอ หรือสื่อมัลติมีเดียต่าง ๆ ยกตัวอย่าง GPT เป็นหนึ่งใน GenAI โมเดลที่สร้างผลลัพธ์เป็นข้อความ Stable Diffusion เป็นหนึ่งใน GenAI โมเดลที่สร้างผลลัพธ์เป็นภาพ Sora เป็นหนึ่งใน GenAI โมเดลที่สร้างผลลัพธ์เป็นวีดีโอ Genie เป็น GenAI โมเดลที่สร้างผลลัพธ์เป็นวีดีโอเกมเป็นต้น

        ผู้เขียนดึงใจความสำคัญจากบทความ “Generative AI, Teacher Knowledge and Educational Research: Bridging Short- and Long-Term Perspective” ซึ่งเขียนโดย Punya Mishra, Nicole Oster, Danah Henriksen จาก Arizona State University (ASU) บทความนี้ตีพิมพ์ในวารสาร TechTrends ฉบับเดือนกุมภาพันธ์ 2567 โดยมีเนื้อหาเกี่ยวกับ Generative AI และมุมมองด้านการศึกษาและการวิจัยด้านการศึกษา

        บทความเริ่มด้วยอธิบาย AI และ GenAI tool เบื้องต้น เครื่องมือ AI ที่ช่วยครูในการวางแผนและประเมินผล เช่น MagicSchool และ Eduaide ซึ่งใช้เทคโนโลยีจาก OpenAI แอพพลิเคชัน Khanmigo จาก Khan Academy ที่ได้ทดลองใช้ในโรงเรียนมากกว่า 30 แห่งในสหรัฐอเมริกา แชทบอทด้านการศึกษาชื่อ AI Tutor Pro และ AI Teaching Assistant Pro ซึ่งเป็นแชทบอทฟรีจากหน่วยงานของประเทศแคนาดา Contact North/Contact Nord ผู้เขียนตั้งคำถามถึงครูที่จะต้องมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรในยุค AI ในด้านความรู้ ทักษะ ทัศนคติและค่านิยม และเราจะสร้างวิจัยใหม่ที่นำเอา AI เข้ามาเกี่ยวข้องได้อย่างไร การที่จะตอบสองคำถามนี้ได้เราต้องเข้าใจเชิงลึกว่า GenAI คืออะไรและเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีดิจิทัลอื่น

        ผู้เขียนกล่าวว่าเทคโนโลยีดิจิทัลทั่วไปมีคุณสมบัติสามประการได้แก่ เปลี่ยนแปลงง่ายและต่อเนื่อง (protean) ยากที่จะเข้าใจเนื่องจากไม่เห็นกลไกข้างใน (opaque) และไม่เสถียร (unstable) เทคโนโลยีดิจิทัลมีความเป็น protean เพราะเป็นสื่อกลางที่สามารถสร้างรูปภาพ เสียง ข้อความ ตัวเลขและสิ่งต่างๆที่ไม่ได้เป็นรูปธรรมได้ ทำให้สามารถตีความและสื่อความหมายได้หลากหลายไม่จำกัด   เทคโนโลยีดิจิทัลมีความเป็น opaque เนื่องจากโดยส่วนใหญ่ผู้ใช้งานไม่ได้มีเห็นกลไกเบื้องหลัง เห็นแต่ผลลัพธ์ที่ตอบสนองกลับมาจากการใช้เทคโนโลยี  เทคโนโลยีดิจิทัลมีความเป็น unstable เนื่องจากสามารถเกิดความผิดพลาดได้ทั้งจากซอฟท์แวร์หรือบุคคลผู้สร้างสิ่งนั้น (human and software error)

         ผู้เขียนระบุว่า GenAI มีลักษณะนอกเหนือไปจากเทคโนโลยีดิจิทัลทั่วไป ได้แก่ มีความสามารถในการสร้างสรรค์ (generative) และความสามารถลักษณะเป็นสังคม (social) GenAI มีลักษณะ  generative เพราะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างหลากหลาย ถึงแม้ว่าจะได้รับคำสั่งป้อนเข้าคำสั่งเดียวกัน อีกทั้งสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ผู้ออกแบบ GenAI เองก็ไม่สามารถคาดเดาได้ล่วงหน้าว่าผลลัพธ์จะเป็นอย่างไร นอกจากนี้ GenAI พัฒนาตัวเองได้จากประสบการณ์การถามตอบกับผู้ใช้งาน การปรับปรุงแก้ไขโมเดลจากผู้พัฒนา และอาจจะสร้างข้อมูลที่ผิดพลาดได้ (hallucination)

        ในขณะเดียวกัน GenAI มีลักษณะ social เนื่องจากสามารถทำให้ผู้ใช้งานรู้สึกว่ากำลังพูดคุยกับมนุษย์จริง ๆ ทั้งนี้ไม่ได้หมายความว่า GenAI มีสถานะในด้านสังคมหรือด้านจิตวิทยา (social or psychological state) แต่เป็นผู้ใช้งาน GenAI เองที่เข้าใจไปอย่างนั้น ซึ่งเรียกว่า anthropomorphize (การปฏิบัติต่อวัตถุสิ่งของ สัตว์ หรือสิ่งอื่น ๆ ที่ไม่ใช่มนุษย์ ในลักษณะให้ความเป็นมนุษย์ เช่น การปฏิบัติต่อสัตว์เลี้ยงในบ้านเหมือนคนในครอบครัว การปฏิบัติต่อตุ๊กตาตัวละครการ์ตูนญี่ปุ่นเสมือนเป็นคู่รัก เป็นต้น)

        ผู้เขียนได้กล่าวถึงอันตรายที่มนุษย์จะมอบบุคคลิกภาพให้กับ GenAI รวมถึงผลกระทบด้านสังคมในแง่ของปฏิสัมพันธ์ที่ GenAI จะเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของสังคม คุณภาพด้านจิตใจ ความเชื่อมั่นและบรรทัดฐานในสังคม ดังนั้นเป็นเรื่องที่สำคัญที่บุคลากรด้านการศึกษาจะเข้าใจธรรมชาติของปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และGenAI ส่งเสริมการวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นจาก GenAI รวมถึงปฏิสัมพันธ์ในการเรียนรู้เมื่อมี GenAI เข้ามาอยู่ร่วมกับผู้สอนและผู้เรียน ทั้งนี้ AI สามารถอยู่ในบทบาทของ ผู้นำ (AI-directed) ผู้สนับสนุน (AI-supported) หรือผู้สร้างความสามารถเพิ่มเติม (AI-empowered)

        ผู้เขียนได้ให้มุมมองระยะสั้นของ GenAI ในเรื่องของความรู้ของครูโดยใช้ TPACK framework ในด้านของ Technical Knowledge ครูต้องเข้าใจว่า GenAI ทำงานอย่างไร ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้ของ GenAI ที่มาจากข้อมูลจำนวนมาก การสร้างผลลัพธ์ที่ดูเสมือนจริงและตรงตามบริบท ต้องเข้าใจว่าผลลัพธ์จาก GenAI ไม่สามารถทำนายได้ล่วงหน้าและไม่สามารถอธิบายที่มาได้โดยง่าย

         ครูสามารถใช้จุดแข็งของ GenAI ในการสร้างการเรียนรู้ ลักษณะการสอน การให้ข้อมูลป้อนกลับ เฉพาะบุคคล (personalized learning/instruction/feedback) ครูควรจะส่งเสริมการใช้ responsible AI มากกว่าการใช้โปรแกรมเพื่อตรวจสอบด้าน plagiarism (เช่น ส่งเสริมให้นักเรียนใช้ AI ปรับปรุงการเขียน แทนที่จะลอกมาทั้งหมด แล้วคุณครูใช้โปรแกรมในการตรวจสอบทีหลังว่าลอกมาหรือไม่) ครูควรส่งเสริมให้นักเรียนประเมินความถูกต้องจาก GenAI ไม่ให้เกิด hallucinationและให้ตระหนักถึงความลำเอียง (AI biases) ที่อาจเกิดขึ้นจากผลลัพธ์ในแง่มุมต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น เพศ เชื้อชาติ

        โดยสรุปในระยะสั้น ครูจำเป็นต้องมีกรอบความคิด (mindset) ใหม่และความรู้ในบริบทที่จะนำ GenAI มาผนวกในด้านการศึกษา ทั้งนี้การนำ GenAI มาใช้ในห้องเรียนอาจจะมีข้อจำกัดในด้านต่าง ๆ เช่น นโยบาย ระบบ หรือวัฒนธรรมการเรียนรู้

        ผู้เขียนได้ให้มุมมองระยะยาวของ GenAI ในเรื่องของความรู้ของครู ในขณะที่บุคลากรด้านการศึกษาเริ่มยอมรับความสามารถของ GenAI ก็จะมีคำถามตามมาว่า จะเกิดอะไรขึ้นถ้า AI มีความสามารถเหนือมนุษย์ในการเล่าเรื่อง ในการสร้างดนตรี ในการวาดรูป ในการเขียนข้อกฎหมายหรือคัมภีร์ ผู้เขียนได้ยกตัวอย่างของการยอมรับเทคโนโลยี Social Network ว่ามีผลกระทบในด้านลบอย่างไร และหน่วยงานต่าง ๆ รับมือกับเทคโนโลยีนี้อย่างไร ในทำนองเดียวกัน เราคงต้องรับมือผลกระทบของ GenAI ในระยะยาว ควรจะมีการตั้งคำถามว่ารูปแบบของความรู้จากเทคโนโลยี AI สร้างขึ้นมาควรเป็นอย่างไร ควรมีการศึกษาผลกระทบทั้งด้านสังคมและวัฒนธรรมจากเทคโนโลยี AI เทคโนโลยีนั้นมีอิทธิพลต่อความคิด ปฏิสัมพันธ์ และการปฏิบัติ กระบวนการและโครงสร้างเชิงสังคม สามารถสร้างกฎระเบียบในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล และส่งผลต่อความคิด การปฏิบัติของผู้ใช้เทคโนโลยี โดยไม่รู้ตัว

        ผู้เขียนตั้งห้าคำถามซึ่งมาจากบทความอ้างอิงของ Postman, N. (1998) “Five things we need to know about technological change” ในการประเมินผลกระทบของ GenAI

1. การใช้เทคโนโลยีนั้น ใครเป็นผู้ได้รับผลกระทบเชิงลบ (Who pay the price for a technology?)
         เทคโนโลยี AI มีการได้อย่างเสียอย่าง (trade-off) ในเรื่องต่าง ๆ เช่น การจัดการเฉพาะบุคคลกับปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ (personalization vs human interaction) ความน่าเชื่อถือของข้อมูลกับความเชี่ยวชาญของผู้สอน (data reliance vs teacher expertise) คุณค่าของความพยายามในการเรียนรู้กับความง่ายในการเข้าถึงความรู้ (learning struggle vs easy knowledge acquisition) ครูจำเป็นต้องหาจุดสมดุลในเรื่องเหล่านี้ รวมถึงประสิทธิภาพของ AI กับรูปแบบการสอนที่มีมุมทางสังคม อารมณ์และมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

2. การใช้เทคโนโลยีนั้น ใครเป็นผู้ชนะหรือผู้แพ้ (Who are the winners and losers?)
        เทคโนโลยีสามารถสร้างความเหลื่อมล้ำที่เพิ่มขึ้นในแง่ของการเข้าถึงและคุณภาพด้านการศึกษา GenAI อาจจะเพิ่มความเหลื่อมล้ำนี้ให้มากขึ้นไปอีก บางวิชาอาจจะได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น บางวิชาอาจจะได้รับความนิยมน้อยลง ดังนั้นมีความจำเป็นที่ประเมินความลำเอียงจาก AI เพื่อที่จะสร้างอนาคตให้เท่าเทียมกันมากขึ้น

3. อะไรเป็นคุณลักษณะที่แข็งแกร่ง(หรือความลำเอียง)ในเทคโนโลยีนั้น (What are the powerful ideas (and biases) embedded in the technology?)
        ระบบ AI ถูกสร้างขึ้นมาจากข้อมูลที่ป้อนเข้าซึ่งอาจจะมีความลำเอียงในตัว ความรู้อันมหาศาลใน GenAI อาจจะสร้างความสับสนหรือลดความน่าเชื่อถือของสถาบันที่มีองค์ความรู้ เราควรตระหนักถึงผลกระทบของความลำเอียงจาก AI และส่งเสริมเรื่องความคิดเชิงวิเคราะห์

4. เทคโนโลยีได้เปลี่ยนแปลงระบบนิเวศอย่างไร (How does the technology change the very ecosystem in which it exists?)
        AI สามารถสร้างความลำเอียงในความคิด ปล่อยข้อมูลที่ผิดพลาดหรือทำให้ความน่าเชื่อถือน้อยลง ครูจำเป็นต้องเตรียมนักเรียนให้มีความคิดวิเคราะห์และสามารถอยู่ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่ถูกสังเคราะห์ขึ้นมาได้โดยง่าย

5. เราจะรักษาการควบคุมผลกระทบหลังจากที่มีเทคโนโลยีได้อย่างไร (How can we reclaim agency with technology?)
        โดยมากเรายอมรับเทคโนโลยีใหม่โดยอัตโนมัติและไม่ได้ผ่านความคิดวิเคราะห์ การใช้ GenAI อย่างมีความรับผิดชอบนั้น ตั้งอยู่บนพื้นฐานของจริยธรรมในจิตใจของผู้ใช้ ครูจะต้องอบรมและให้แนวทางแก่นักเรียนในการใช้ GenAI อย่างถูกต้องและเหมาะสม

         โดยสรุป ผู้เขียนระบุว่า GenAI เหมือนเป็นดาบสองคมที่มีทั้งโอกาสและความท้าทาย GenAI มีความสามารถในการปฏิวัติการศึกษา และมีผลกระทบนอกเหนือจากห้องเรียนและโรงเรียน มีอิทธิพลต่อการปฏิบัติในสังคมและการพัฒนาเยาวชน ดังนั้นผู้เขียนเรียกร้องให้มีการปรับปรุงการเรียนการสอน และให้มอง AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นองค์ประกอบทางสังคมที่จะสร้างความสัมพันธ์และการรับรู้ของผู้เรียน ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยวิสัยทัศน์ ในการบูรณาการ GenAI เข้ากันกับด้านการศึกษา