ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI หลายท่านกล่าวว่าปีนี้ (2568) จะเป็นปีแห่ง Agentic AI เราในฐานะผู้ใช้งานอาจจะยังไม่รู้จัก หรือคุ้นเคยกับคำนี้มากนัก อย่างไรก็ตาม เราก็อาจจะได้ความสามารถของ Agentic AI ในแง่หนึ่งมาแล้ว นั่นคือการใช้ Deep Research บน ChatGPT ซึ่งบางท่านอาจจะใช้ เพื่อที่จะทำการเขียนบทความในหัวข้อที่ระบุ Deep Research จะต้องทำการค้นหาแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทำการอ่านบทความ แล้วตัดสินใจเลือกกลุ่มข้อมูลที่จะนำมาสรุปและเขียนบทความใหม่
        Agentic มาจากคำว่า Agent แปลเป็นภาษาไทยคือตัวแทน หรือทับศัพท์ เอเย่นต์ คือเป็นผู้กระทำการแทนผู้ือื่น สมมติว่า เราอยากไปเที่ยวญี่ปุ่น แต่ขี้เกียจหรือไม่มีเวลาในการวางแผนการเดินทางหรือไม่มีความรู้ในสถานที่นั้นๆ เราก็ไปติดต่อ เอเย่นต์ท่องเที่ยว ที่เป็นบริษัท์ทัวร์ ซึ่งจะทำการจัดการต่างๆตั้งแต่วางแผน จองตั๋วเครื่องบิน จองโรงแรมและการเดินทาง ตลอดจนกิจกรรมที่น่าสนใจต่างๆ ซึ่งจะลดภาระของเรา Agentic AI ก็ทำหน้าที่เช่นเดียวกัน
        Agentic AI เป็น AI ที่สามารถทำการคิดและดำเนินการได้ด้วยตัวของมันเอง โดยที่ผู้ใช้เพียงระบุเป้าหมายและบริบทที่จำเป็น Agentic AI มีความสามารถในการคิดเชิงเหตุผล สามารถตัดสินใจว่าขั้นตอนถัดไปควรจะทำอะไรต่อ มีการตรวจสอบผลลัพธ์ย้อนกลับว่ามีความถูกต้อง เชื่อถือได้แค่ไหน และทำการค้นคว้าหาแหล่งข้อมูลอ้างอิงเพิ่มเติมจากผลลัพธ์ก่อนหน้า เพื่อให้คำตอบที่ส่งไปยังผู้ใช้งานมีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น
        Agentic AI มีความสามารถในการติดต่อกับระบบคอมพิวเตอร์ผ่านอินเทอร์เน็ตแทนผู้ใช้งานได้ เช่น หากผู้ใช้งานสั่ง AI ให้จองตั๋วเครื่องบินราคาถูก จากกรุงเทพไปยังเชียงใหม่ ในช่วงเดือนมกราคม 2569 Agentic AI จะทำการค้นหาเที่ยวบินที่เป็นไปตามผู้ใช้ต้องการ รวมถึงยังเปิดหน้าเว็บไซต์ เลื่อนเม้าส์ไปเลือกวันเวลา กรอกข้อมูลผู้โดยสาร และชำระเงิน ได้โดยอัตโนมัติ (ในกรณีที่ผู้ใช้ให้ข้อมูลที่จำเป็นเช่น ชื่อ นามสกุล รหัสบัตรเครดิต ฯลฯ) Agentic AI ในลักษณะนี้ทำหน้าที่เหมือนเป็นผู้ช่วยในการใช้คอมพิวเตอร์โดยที่มีความรู้ และความฉลาดของ AI ในการปฏิบัติการ
        อันที่จริง แนวคิดลักษณะนี้มีมาก่อนหน้านี้แล้ว ซึ่งอยู่ในเทคโนโลยีที่เรียกว่า Robotic Process Automation (RPA) ซึ่งผู้ใช้งานสามารถสร้างบ็อท (bot) ให้ดำเนินการแทนโดยอัตโนมัติ อย่างเช่น ผู้ใช้สร้างบ็อท ให้เปิดไฟล์ Excel ในเครื่อง เปิดหน้าเว็บไซต์ แล้วดึงข้อมูลจากไฟล์ Excel ไปกรอกบนหน้าเว็บไซต์ทีละแถว เป็นต้น อย่างไรก็ตาม RPA จำเป็นต้องอาศัยผู้ที่เป็นผู้พัฒนา (developer) ในการสร้างขั้นตอนการทำงานทีละขั้น และสั่งให้โปรแกรมที่ควบคุมคอมพิวเตอร์ให้ปฏิบัติตามในแต่ละขั้นตอน ซึ่งเป็นขึ้นตอนที่ตายตัว Agentic AI มีความแตกต่างจาก RPA โดยที่รับคำสั่งเป็นภาษามนุษย์ สร้างขั้นตอนที่จำเป็นได้ด้วยตัวของมันเอง และหากพบปัญหาก่อนที่จะไปถึงเป้าหมาย ก็จะค้นหาเส้นทางวิธีการอื่น เพื่อทำภารกิจให้สำเร็จ
        ในช่วงแรกๆของ Agentic AI มีบริษัท Anthropic ซึ่งสร้างโมเดล claude ได้ทำการสร้างเครื่องมือที่เรียกว่า computer use สามารถถ่ายภาพหน้าจอ และควบคุมเม้าส์และคีย์บอรด์ ให้ดำเนินการต่างๆบนคอมพิวเตอร์ได้ [1] หลังจากนั้นความสนใจเรื่อง Agentic AI ก็ได้เพิ่มขึ้นในวงการ AI
        องค์ประกอบของ Agentic AI มีอยู่ด้วยกันสามส่วน ได้แก่ ผู้ควบคุม (orchestrator) โมเดล (model) และ เครื่องมือ (tool) [2] ดังรูปที่ 1

        ผู้ควบคุมรับคำสั่งมาจากผู้ใช้งาน ซึ่งจะทำการติดต่อไปยังโมเดล แล้วอาศัยความรู้จากโมเดลในการปฏิบัติการ โดยส่วนใหญ่โมเดลจะเป็นโมเดลภาษา แต่อาจจะมี GenAI โมเดลอื่นประกอบด้วยเช่น โมเดลสร้างรูปภาพ ในระหว่างที่ Agentic AI  ทำงานจะมีการใช้เครื่องมือ ในการทำงาน task ต่างๆ เช่น ค้นหาค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตหรือฐานข้อมูลเฉพาะทาง เช่น Wikipedia ติดต่อไปยังแอพพลิเคชันบนเว็บ เพื่อให้ทำภารกิจเฉพาะบางอย่าง เช่น อาจจะมีการรู้จำภาษาจากภาพ หรือตกแต่งภาพ ในกรณีที่ปฏิบัติการเกี่ยวกับรูปภาพ ติดต่อเว็บไซต์ชำระเงินออนไลน์ ในกรณีที่ต้องมีการชำระเงิน เป็นต้น ซึ่งการตัดสินใจและควบคุมการทำงานนี้ถูกส่งผ่านมาจากผู้ควบคุม จนกระทั่งได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ การสั่งการจากผู้ควบคุมไปยังเคริ่องมือ ส่วนใหญ่จะเรียกใช้ Application Programming Interface (API) ซึ่งเป็นทางเชื่อมต่อระหว่างเซอร์เวอร์ (server) ที่เปิดให้บริการกับโปรแกรมที่เรียกใช้งาน
        ในกรณีตัวอย่างของคอร์สออนไลน์ที่สอนอยู่บน deeplearning.ai [3] ได้ยกตัวอย่างการเขียน essay ด้วย Agentic AI  ดังรูปที่ 2

        เริ่มต้นจากผู้ใช้งานระบุหัวข้อที่จะให้ AI เขียน ซึ่ง AI จะอาศัยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการทำความเข้าใจคำสั่งในขั้นแรก ถัดไปคือการตั้งคำถามกลับมายังผู้ใช้งานว่าต้องการให้ค้นหาข้อมูลจากเว็บหรือไม่ ถ้าใช่ก็จะไปใช้เครื่องมือ web search ที่เป็นกล่องสีเขียวในรูป ถัดไป LLM  จะทำการเขียนฉบับร่างครั้งแรก ส่งต่อให้ผู้ใช้งานในการประเมินการเขียนว่าต้องปรับปรุงส่วนใด ซึ่งการเรียกร้องให้ผู้ใช้งานอ่าน อาศัยเครื่องมืออีกกล่องหนึ่ง หลังจากได้ข้อมูลป้อนกลับจากผู้ใช้งาน AI จะทำการปรับปรุงการเขียนต่อไป ในกระบวนการที่กล่าวมา อาจจะมีการย้อนกลับขึ้นไปทำขั้นข้างบนอีกหลายรอบได้
        ผู้เขียนขอยกตัวอย่างอีกตัวอย่างหนึ่ง คือการสร้างเนื้อหาเตรียมการเรียนการสอนในวิชาใดวิชาหนึ่ง ให้เหมาะกับผู้เรียน (personalized learning) สมมติว่าเรามีนักศึกษาอยู่กลุ่มหนึ่งลงวิชาเรียนที่เราจะสอนในเทอมหน้า เราจะใช้ Agentic AI  ในมาช่วยได้อย่างไร เพื่อปรับเนื้อหา เนื่องจากมีนักศึกษาหลายคน เราไม่อาจจะสร้างเนื้อหาที่เหมาะกับนักศึกษาเพียงคนเดียวได้ แต่ก็น่าจะสร้างเนื้อหาที่โดยเฉลี่ยแล้วเหมาะกับชั้นเรียนทั้งชั้นเรียนได้
        ในกรณีนี้ เราจำเป็นต้องมีข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับนักศึกษา อย่างเช่น นักศึกษาแต่ละคน ได้เกรดอะไร เรียนวิชาอะไรมาบ้าง แล้วส่งข้อมูลเหล่านี้ให้ Agentic AI  ในการวิเคราะห์ การที่ AI จะวิเคราะห์ได้จะต้องไปค้นหารายละเอียดของแต่ละวิชา ที่นักศึกษาแต่ละคนเรียนมา แล้วทำการวิเคราะห์ช่องว่างทางความรู้ที่จำเป็นต้องเสริมขึ้นมา จะเห็นว่าเป็นกระบวนการที่ผู้สอนที่เป็นมนุษย์ ไม่สามารถที่จะทำเองได้เนี่องจากจะใช้เวลานานมาก
        ในกระบวนการข้างต้น อาจจะต้องใช้ Agent หลายตัว (multi-agent) แต่ละตัวเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และอาจทำหน้าที่หลายอย่างไปพร้อมๆกัน เช่น Agent ตัวแรกดึงข้อมูลผลการเรียนนักศึกษา Agent ตัวที่สองทำการดึงเนื้อหารายวิชาแต่ละวิชา Agent ตัวที่สามทำการประเมินช่องว่างทางความรู้ และสุดท้าย LLM จะนำผลลัพธ์ต่างๆมาสร้างเป็นบทเรียน

        ตัวอย่างข้างบนมิได้มีการใช้งานจริง แต่เป็นเพียงแนวคิดที่ผู้เขียนคิดว่าอาจจะนำไปสร้างเป็นแอพพลิเคชันโดยเฉพาะได้

เอกสารอ้างอิง

1. Anthropic (2024). Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku. Oct 22, 2024. https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use
2. Wiesinger, J. et al. (2024). Agents. Google. September 2024.
3. Ng, A. (2025). Agentic AI . DeepLearning.AI.

        การบริหารจัดการโครงการวิจัย (Research Project Management) เป็นขั้นตอนสำคัญที่กำหนดความสำเร็จของโครงการ ตั้งแต่การกำหนดวัตถุประสงค์ การวางแผน การจัดการทรัพยากร ไปจนถึงการติดตามผลและการเผยแพร่ผลงาน หากการจัดการเป็นไปอย่างมีระบบและมีมาตรฐาน โครงการวิจัยจะไม่เพียงแต่ดำเนินการได้เสร็จสิ้นตามกรอบเวลาและงบประมาณ แต่ยังสามารถสร้างคุณค่าทางวิชาการและนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง

1. การวางแผนที่ชัดเจน (Clear Planning): การวางแผนที่เป็นระบบช่วยลดความไม่แน่นอนและสร้างแนวทางที่ชัดเจนในการดำเนินงาน

• • การกำหนดวัตถุประสงค์และคำถามวิจัยต้องสอดคล้องกับปัญหาที่แท้จริงและสภาพสังคม เศรษฐกิจ หรือชุมชน
  • การจัดทำแผนงานและ Timeline โดยใช้เครื่องมือ เช่น Gantt Chart (เป็นแผนผังที่ใช้แสดงกิจกรรม และ กำหนดเวลาในการดำเนินการเพื่อให้ทุกกิจกรรมสำเร็จตามแผน) หรือ Critical Path Method (CPM) คือ เทคนิคการบริหารโครงการที่ใช้วิเคราะห์และวางแผนกำหนดตารางเวลาโครงการ โดยระบุ “เส้นทางวิกฤต” (Critical Path) ซึ่งเป็นชุดของกิจกรรมที่กำหนดระยะเวลาโดยรวมของโครงการหากกิจกรรมใดบนเส้นทางนี้ล่าช้าก็จะส่งผลให้โครงการล่าช้าไปด้วย
  • การวางแผนงบประมาณต้องคำนึงถึงค่าใช้จ่ายตรงและค่าใช้จ่ายแฝง พร้อมเผื่อสำรองเพื่อรับมือสถานการณ์ไม่คาดคิด

ข้อปฏิบัติที่ดี: มีการกำหนด Milestone ทุกไตรมาส เพื่อวัดความก้าวหน้าและลดความเสี่ยงจากการล่าช้า

2. การจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ (Effective Resource Management) ซึ่งทรัพยากรที่สำคัญในงานวิจัย ได้แก่ บุคลากร งบประมาณ เวลา และเครื่องมือวิจัย

• • บุคลากร – กำหนดบทบาทหน้าที่ที่ชัดเจน (เช่น Principal Investigator, Co-Investigator, Research Assistant)
  • งบประมาณ – มีการกระจายงบประมาณตามกิจกรรมและมีระบบอนุมัติที่โปร่งใส
  • เครื่องมือและวัสดุ – จัดเตรียมให้เพียงพอต่อการดำเนินงาน โดยมีการบำรุงรักษาและตรวจสอบคุณภาพ

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำคู่มือปฏิบัติการโครงการ (Project Handbook) สำหรับทีมงาน เพื่อให้ทุกคนเข้าใจขั้นตอนเดียวกัน

3. การติดตามและประเมินผล (Monitoring & Evaluation) การติดตามช่วยให้ผู้บริหารโครงการสามารถควบคุมคุณภาพและแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที

• • รายงานความก้าวหน้า – กำหนดรอบรายงาน เช่น ทุก 3 หรือ 6 เดือน
  • การประเมินเทียบกับเป้าหมาย – ใช้ตัวชี้วัด (KPI) เช่น จำนวนบทความที่ตีพิมพ์ ผลงานนำไปใช้จริง หรือการสร้างเครือข่ายวิจัย
  • การประกันคุณภาพ – ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การอ้างอิง และการปฏิบัติตามหลักจริยธรรมวิจัย

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดประชุมคณะผู้วิจัยเป็นประจำ เพื่อทบทวนผลลัพธ์และแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น

4. การบริหารความเสี่ยง (Risk Management) เช่น ความล่าช้า งบประมาณไม่เพียงพอ หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบาย

• • การวิเคราะห์ความเสี่ยง – ระบุปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
  • การจัดทำแผนสำรอง (Contingency Plan) – เตรียมแนวทางแก้ไข เช่น ปรับตารางเวลา หรือหาทุนสนับสนุนเพิ่มเติม
  • การติดตามและทบทวนความเสี่ยง – ปรับปรุงแผนการจัดการความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำ Risk Register เพื่อบันทึก ปรับปรุง และจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยง

5. การจัดการเอกสารและการสื่อสาร (Documentation & Communication) ที่มีประสิทธิภาพเป็นรากฐานของความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ

• • การจัดเก็บเอกสาร เช่น ข้อเสนอโครงการ รายงานการประชุม เอกสารเบิกจ่าย
  • การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ – จัดเก็บในระบบดิจิทัล เช่น Research Information Management System (RIMS) หรือ Institutional Repository
  • การสื่อสารทั้งภายในทีมและกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างสม่ำเสมอ

ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำรายงานสรุปสำหรับผู้บริหาร (Executive Summary) เพื่อให้เข้าใจสาระสำคัญอย่างรวดเร็ว

6. การเผยแพร่และการนำไปใช้ประโยชน์ (Dissemination & Utilization) ซึ่งความสำเร็จของโครงการวิจัยวัดได้จากการนำผลงานไปใช้จริง

• • การเผยแพร่เชิงวิชาการ – ตีพิมพ์บทความในวารสารวิชาการหรือเสนอผลงานในการประชุมวิชาการ
  • การเผยแพร่สู่สาธารณะ – ผ่านเว็บไซต์ รายงานสรุป หรือ Workshop
  • การนำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ในเชิงนโยบาย การพัฒนาชุมชน หรือเชิงพาณิชย์

        ข้อปฏิบัติที่ดี: จัดทำ Policy Brief สำหรับผู้กำหนดนโยบาย เพื่อเชื่อมโยงผลงานวิจัยกับการตัดสินใจเชิงนโยบาย

        การบริหารจัดการโครงการวิจัยที่มีประสิทธิภาพไม่เพียงแต่ช่วยให้โครงการเสร็จสิ้นตามแผน แต่ยังช่วยยกระดับคุณภาพงานวิจัย เพิ่มความน่าเชื่อถือ และสร้างผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง ข้อปฏิบัติที่ดีทั้ง 6 ด้าน คือ การวางแผน การจัดการทรัพยากร การติดตามและประเมินผล การจัดการความเสี่ยง การจัดทำเอกสารและสื่อสาร และการเผยแพร่ผลงาน ล้วนเป็นรากฐานที่ทำให้โครงการวิจัยบรรลุวัตถุประสงค์อย่างยั่งยืน

เอกสารอ้างอิง

1. ศุภมาส ชุมแก้ว (2564). การปฏิบัติที่ดีในการบริหารโครงการและหน่วยการวิจัย. วารสาร  การวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์, 2(1), 1-16. แหล่งที่มา https://sotci-thaijo.org/index.php/mesr/article/download/253442/169720 สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
2. Gantt Chart ทำง่าย ได้ประโยชน์. (2568). แหล่งที่มา https://www.si.mahidol.ac.th/th/division/um/admin/download_files/42_48_1pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
3. เทคนิค CPM : Critical Path Method กับการเพิ่มผลิตภาพกระบวนการ. (2568). แหล่งที่มา https://www.ftpi.or.th/download/seminar-file/CPM.pdf สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568
4. Research Management in Health & Health Systems Research. (2560). แหล่งที่มา https://kb.hsri.or.th/dspace/bitstream/handle/11228/4658/ResearchManager-watchara2.pdf?sequence=1&isAllowed=y สืบค้น ณ วันที่ 26 สิงหาคม 2568

 
         สถานการณ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ของเด็กและเยาวชนทั่วโลกกำลังกลายเป็นประเด็นที่น่ากังวลเป็นอย่างยิ่ง ซึ่งจะพิจารณาได้จากข้อมูลล่าสุดที่ระบุว่าเด็กและเยาวชนกว่า 70% ต้องเผชิญกับความเสี่ยงทางไซเบอร์อย่างน้อยปีละหนึ่งครั้ง โดยจะเป็นการกลั่นแกล้งทางออนไลน์ (cyberbullying) การหลอกลวง (scam) หรือการเข้าถึงเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เพราะข้อมูลเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงโลกดิจิทัลที่แม้จะเปิดโอกาสใหม่เกี่ยวกับการเรียนรู้และการสื่อสาร แต่ก็เต็มไปด้วยความเสี่ยงที่ส่งผลต่อสุขภาวะของเด็กโดยตรง กล่าวเฉพาะในบริบทของประเทศไทย ปัญหานี้มีความรุนแรงมาก โดยตัวเลขล่าสุดระบุว่า 41% ของเด็กไทย เคยถูกกลั่นแกล้งทางออนไลน์ ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศอื่น ๆ (39%) และจัดอยู่ในกลุ่มประเทศที่มีความเสี่ยงสูงด้านความปลอดภัยทางออนไลน์สำหรับเด็ก ทั้งนี้ ปัญหานี้ไม่ได้ส่งผลเฉพาะต่อสุขภาพจิต เช่น ภาวะเครียด วิตกกังวล หรือซึมเศร้า แต่ยังส่งผลต่อความสัมพันธ์กับครอบครัวและเพื่อน ตลอดจนผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน จึงทำให้ประเด็นนี้ควรถูกหยิบยกเป็นวาระสำคัญในเชิงนโยบายการศึกษาและการพัฒนาเยาวชน ฉะนั้น เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ องค์กรต่าง ๆ ในประเทศไทย เช่น สำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ (สสส.) สมาคมวิทยุและสื่อเพื่อเด็กและเยาวชน (สสดย.) และสำนักงานคณะกรรมการสุขภาพแห่งชาติ (สช.) จึงได้จัดประชุมและได้ชี้ชัดว่า หากเยาวชนขาด ทักษะรู้เท่าทันสื่อ (Media and Information Literacy – MIL) ก็จะไม่สามารถแยกแยะข้อมูลจริงออกจากข้อมูลเท็จหรือข้อมูลที่ถูกปรุงแต่งเพื่อหวังผลทางการค้าและการหลอกลวงได้ พร้อมกันนี้ ผลลัพธ์ที่จะตามมาคือการตกเป็นเป้าหมายของภัยทางออนไลน์ เช่น การถูกชักจูงไปสู่การพนันออนไลน์ การติดเกม หรือการบริโภคสินค้าที่ไม่ปลอดภัย เช่น บุหรี่ไฟฟ้าที่โฆษณาแฝงในสื่อออนไลน์ โดยปัญหาเหล่านี้ไม่เพียงแต่บั่นทอนสุขภาพกายและจิต แต่ยังส่งผลกระทบเชิงสังคม เช่น ความขัดแย้งและพฤติกรรมก้าวร้าวในครอบครัว
        สรุปแล้ว เพื่อจะให้เกิดความปลอดภัยทางไซเบอร์ต่อเด็กและเยาวชนไทย ที่ประชุมจึงได้นำเสนอถึงแนวทางเพื่อการรับมือกับวิกฤตดังกล่าวดังนี้ 1. การสร้างความรอบรู้ด้านดิจิทัล (Digital Literacy) และทักษะรู้เท่าทันสื่อในทุกระดับของการศึกษา 2. การบูรณาการภาคีเครือข่าย ทั้งภาครัฐ เอกชน และภาคประชาสังคม ในการออกแบบนโยบายและระบบคุ้มครองเด็ก 3. การพัฒนานโยบายสาธารณะแบบมีส่วนร่วม ผ่านเวทีสมัชชาสุขภาพแห่งชาติ เพื่อให้เสียงของประชาชนถูกนำไปสู่การกำหนดนโยบาย และ 4. การบังคับใช้กฎหมายที่มีประสิทธิภาพ ควบคู่ไปกับความร่วมมือจากแพลตฟอร์มออนไลน์ เพื่อจัดการกับภัยคุกคามอย่างทันท่วงที ดังนั้น ความปลอดภัยทางไซเบอร์นี้จึงไม่ใช่เป็นเพียงประเด็นเสริม แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการศึกษา สุขภาวะ และความเป็นอยู่ที่ดีของเด็กไทย จึงจำเป็นที่สุดที่จะต้องมีการสร้างความร่วมมือกันอย่างจริงจังจากทุกภาคส่วนเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่ปลอดภัยและยั่งยืนสำหรับอนาคตของชาติต่อไป

บรรณานุกรม
– DQ Institute. (2023). Child Online Safety Index (COSI) Report 2023. https://www.dqinstitute.org.
– Thailandplus. (2025, July 17). น่าห่วง! เด็ก-เยาวชนทั่วโลก 70% เผชิญความเสี่ยงทางไซเบอร์อย่างน้อยปีละ 1 ครั้ง เด็กไทยหนักสุด 41% ถูกกลั่นแกล้งทางออนไลน์สูงกว่าชาติอื่น. https://www.thailandplus.com.
– The Nation Thailand. (2025, April 5). Millions of Thais fall victim to online scams. https://www.nationthailand.com/news/general/40046127.

        งานวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาประสิทธิภาพของกระบวนการหล่อทรายด้วยแรงโน้มถ่วง ซึ่งเป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมและถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมการผลิตชิ้นส่วนท่อประปา เนื่องจากสามารถผลิตชิ้นงานโลหะได้ในปริมาณมากและมีต้นทุนที่คุ้มค่า อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่พบบ่อยคือการเกิดข้อบกพร่องทั้งภายในและบนพื้นผิวชิ้นงาน เช่น การเกิดโพรงอากาศ รอยแตกร้าว และการแข็งตัวที่ไม่สม่ำเสมอ ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพและความแข็งแรงของผลิตภัณฑ์

        เพื่อตอบโจทย์ปัญหาดังกล่าว งานวิจัยนี้ได้นำวิธีการคำนวณพลศาสตร์ของไหล (Computational Fluid Dynamics: CFD) มาประยุกต์ใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ FLOW-3D CAST โดยใช้วิธี Volume of Fluid (VOF) ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการไหลของโลหะหลอมตั้งแต่ขั้นตอนการเท การกระจายตัวในแม่พิมพ์ ไปจนถึงการแข็งตัวและการเย็นตัวของชิ้นงาน ผลการจำลองพบว่าการออกแบบและการกำหนดตำแหน่งของรันเนอร์ และสปรู ที่เหมาะสมมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งต่อการลดความสูญเสีย ป้องกันการเกิดข้อบกพร่อง และเพิ่มคุณภาพของการหล่อโลหะ
        การควบคุมอุณหภูมิการตกผลึก รวมถึงการบริหารจัดการช่วงเวลาการแข็งตัวที่สำคัญระหว่าง 100–600 วินาที ถูกระบุว่าเป็นปัจจัยหลักที่มีผลต่อคุณภาพชิ้นงานและประสิทธิภาพของกระบวนการ โดยการเทที่อุณหภูมิ 1550 °C ภายในเวลาเพียง 20 วินาที ส่งผลต่อกระบวนการแข็งตัวที่ใช้เวลารวมประมาณ 740 วินาที ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้กำหนดเงื่อนไขการผลิตที่เหมาะสมได้

คำอธิบายรายละเอียดของรูปที่ 2 ( a – d)

(a) เวลา 5 วินาที: แสดงการเริ่มต้นของการไหล โลหะหลอมที่มีอุณหภูมิสูงสุด ~1550 °C ไหลเข้าจากทางสปรู (Sprue)

(b) เวลา 10 วินาที: โลหะหลอมเริ่มกระจายไปตามทางวิ่ง (runner) และเข้าสู่โพรงแบบหล่อ แต่ยังคงมีความแตกต่างของอุณหภูมิในบางจุด

(c) เวลา 15 วินาที: พบความแตกต่างของอุณหภูมิสูง (~200 °C) ระหว่างจุดร้อนและจุดเย็นในแม่พิมพ์ ทำให้เกิดความเสี่ยงของการแข็งตัวไม่สม่ำเสมอ

(d) เวลา 20 วินาที: บริเวณปลายสุดของโพรงแม่พิมพ์มีอุณหภูมิต่ำสุด (1350–1380 °C) ซึ่งอาจเป็นจุดเสี่ยงต่อการเกิดข้อบกพร่อง เช่น การเกิดโพรงอากาศ (porosity) หรือ cold shut

        งานวิจัยนี้ยังมีคุณค่าอย่างยิ่งต่อการเรียนการสอนในรายวิชาต่าง ๆ ของ สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ (IL) เนื่องจากเป็นตัวอย่างของการบูรณาการองค์ความรู้ด้านวิศวกรรม การคำนวณเชิงตัวเลข และการใช้ซอฟต์แวร์จำลองขั้นสูง เข้ากับการออกแบบและการแก้ปัญหาในสถานการณ์จริง จากวิชา ILSE 617 Emerging Technology for Learning สามารถเรียนรู้การใช้ซอฟต์แวร์จำลองเพื่อวิเคราะห์การไหลของของไหลและการถ่ายเทความร้อน ฝึกการคิดวิเคราะห์เชิงระบบ และพัฒนาทักษะด้านการออกแบบเชิงวิศวกรรม (Engineering Design) ซึ่งสอดคล้องกับการจัดการเรียนการสอนเชิงนวัตกรรมที่ IL ให้ความสำคัญ

        ในมิติของการเชื่อมโยงกับ เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) งานวิจัยนี้ตอบสนองต่อหลายประเด็นสำคัญ ได้แก่

• SDG 4 การศึกษาที่มีคุณภาพ โดยนำผลวิจัยมาใช้เป็นสื่อการเรียนการสอนเชิงปฏิบัติการในรายวิชาด้านวิศวกรรมและนวัตกรรมการเรียนรู้
• SDG 9 อุตสาหกรรม นวัตกรรม และโครงสร้างพื้นฐาน ผ่านการพัฒนากระบวนการผลิตที่มีคุณภาพ ลดข้อบกพร่อง และสร้างมูลค่าเพิ่ม
• SDG 12 การผลิตและการบริโภคที่ยั่งยืน โดยลดการสูญเสียและการใช้ทรัพยากรเกินจำเป็นผ่านการนำชิ้นงานที่มีตำหนิกลับมาใช้ใหม่และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต
• SDG 13 การรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ด้วยการปรับปรุงกระบวนการผลิตให้ลดพลังงานสิ้นเปลืองและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

        ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงไม่เพียงแต่มีคุณค่าทางวิชาการและอุตสาหกรรมเท่านั้น แต่ยังเป็นตัวอย่างเชิงรูปธรรมของการบูรณาการงานวิจัยเข้ากับการเรียนการสอน และการสนับสนุนเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนในระดับโลก ซึ่งเหมาะสมอย่างยิ่งต่อการนำไปใช้ประโยชน์โดยตรงในรายวิชาของสถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ และเป็นฐานต่อยอดสำหรับการวิจัยและการพัฒนาเชิงบูรณาการต่อไปในอนาคต

อ้างอิง
Namchanthra, S., Phirommark, P., Phengpom, T., Priyadumkol, J., Wijitdamkerng, W., Chookaew, W., Suvanjumrat, C., & Promtong, M. (2025). Numerical analysis of molten iron flow and heat transfer in plumbing casting defect detection using split tracking approach. Case Studies in Thermal Engineering, 72, 106287. https://doi.org/10.1016/j.csite.2025.106287

        ในปี ค.ศ. 1986 Lee Shulman แห่ง Stanford University ได้นำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับการพัฒนาวิชาชีพครู โดยระบุว่า ความรู้ที่สำคัญมากสำหรับครูที่จะก้าวสู่การเป็นครูมืออาชีพ คือ ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอน (Pedagogical Content Knowledge: PCK) ซึ่งเกิดจากการบูรณาการองค์ความรู้ 2 อย่างเข้าด้วยกัน คือ ความรู้ในเนื้อหา (Content Knowledge: CK) กับความรู้เกี่ยวกับวิธีสอน (Pedagogical Knowledge: PK) เข้าด้วยกันจนเกิดเป็นองค์ความรู้ใหม่ที่เรียกว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอน (PCK) แนวคิดเกี่ยวกับ PCK ได้รับการยอมรับในวงการศึกษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งครุศึกษา (teacher education) ในการผลิตครูก่อนประจำการ (pre-service teachers) และครุพัฒนา (teacher professional development) ในการพัฒนาครูประจำการ (in-service teachers) ในโรงเรียนและสถานกศึกษาในระดับการศึกษาต่าง ๆ นอกจากนั้น แนวคิดเกี่ยวกับ PCK ยังทำให้เกิดงานวิจัยเกี่ยวกับ PCK ขึ้นจำนวนมากในหลากหลายสาขาวิชาและระดับการศึกษา
        ต่อมาในปี ค.ศ. 2006 Punya Mishra และ Matthew Koehler แห่ง Michigan State University ได้นำเสนอแนวคิดเพิ่มเติมว่า ในยุคศตวรรษที่ 21 ที่มีความเจริญก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ครูจำเป็นต้องมีองค์ความรู้อีกอย่างหนึ่งที่สำคัญก็คือ ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี (Technological Knowledge: TK) ซึ่งเมื่อผนวกความรู้ TK นี้เข้ากับ PCK แล้วจะเกิดเป็นองค์ความรู้ใหม่ที่เรียกว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (Technological, Pedagogical and Content Knowledge: TPACK) แสดงได้ดังแผนภาพ 1

        จากแผนภาพ 1 จะเห็นได้ว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (TPACK) เกิดจากความรู้องค์ประกอบที่สำคัญ 3 อย่างที่มีความสัมพันธ์กัน และก่อให้เกิดความสัมพันธ์ 6 รูปแบบด้วยกัน ได้แก่
        1. ความรู้ด้านเทคโนโลยี (Technological Knowledge : TK) คือ ผู้สอนสามารถค้นหาเทคโนโลยีที่เหมาะสมกับสไตล์การสอนของตนเอง ผู้สอนสามารถใช้เครื่องมือในการกระตุ้นผู้เรียนให้เกิดความกระตือรือร้นและสนุกกับการเรียนในระยะแรก หลังจากนั้นให้ผู้สอนเปลี่ยนแอปพลิเคชันอยู่เสมอ เพื่อไม่ให้เกิดความเบื่อหน่าย เนื่องด้วยแต่ละแอปพลิเคชันจะมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกัน
        2. ความรู้ด้านเนื้อหา (Content Knowledge : CK) คือ สาระ ความรู้เนื้อหาองค์ประกอบสำคัญทั้งหมดที่จะทำให้ผู้เรียนบรรลุได้ตามผลการเรียนรู้ ซึ่งต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านเนื้อหาของผู้สอนเป็นอย่างมาก
        3. ความรู้ด้านวิธีการสอน (Pedagogical Knowledge : PK) คือ ความรู้ด้านกระบวนการ วิธีสอน กลยุทธ์ในการถ่ายทอดความรู้ไปสู่ผู้เรียนและวิธีการจัดการเรียนรู้ที่หลากหลาย
        4. ความรู้ด้านเทคโนโลยีเพื่อวิธีสอน (Technological Pedagogical Knowledge : TPK) ตัวอย่างเช่น การใช้ YouTube โดยผู้สอนจะต้องมีความรู้ด้านเทคนิควิธีสอนและการเรียนรู้ที่มีการเปลี่ยนแปลงไปตามเทคโนโลยี
        5. ความรู้ด้านเทคโนโลยีเพื่อเนื้อหา (Technological Content Knowledge : TCK) ตัวอย่างเช่น การใช้ Google โดยผู้สอนจำเป็นต้องมีความรู้ ความเข้าใจการใช้เทคโนโลยีที่หลากหลายและเหมาะสมกับเนื้อหา
        6. ความรู้ด้านเนื้อหาผสานวิธีสอน (Pedagogical Content Knowledge : PCK) คือ ความรู้เกี่ยวกับการบูรณาการระหว่างความรู้ด้านเนื้อหากับความรู้ด้านการสอนในการสอนเนื้อหาเฉพาะเรื่องเพื่อช่วยให้ผู้เรียนเกิดการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (ขจรศักดิ์ บัวระพันธ์ และจิรัฐิติกาล พิมพ์วิชัย, 2564)
        จากกรอบแนวคิด TPACK จะเห็นว่า เมื่อพิจารณาในบริบทของการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์ ครูผู้สอนคณิตศาสตร์ควรพิจารณาประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีมาเป็นกรอบแนวคิดในการจัดการเรียนรู้ โดยควรมีความรู้ความเข้าใจและตระหนักถึงความสำคัญในการเลือกใช้เทคโนโลยีช่วยการเรียนรู้ (TK) ที่เหมาะสมกับวิธีสอน/กิจกรรมการเรียนรู้ (PK) และเนื้อหาที่ต้องการสอน (CK) โดยคำนึงถึงความเหมาะสมกับบริบทของผู้เรียนและธรรมชาติของวิชาด้วย อนึ่ง วิชาคณิตศาสตร์นั้นมีธรรมชาติของวิชาที่เน้นกระบวนการแก้ปัญหาโดยใช้ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งตรงส่วนนี้ครูผู้สอนคณิตศาสตร์สามารถทำได้เป็นอย่างดีแล้ว อย่างไรก็ตาม ครูผู้สอนคณิตศาสตร์อาจยังไม่ได้นำสถานการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของผู้เรียนมาใช้ในการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์เท่าที่ควรเนื่องจากเนื้อหาของวิชาคณิตศาสตร์ค่อนข้างเป็นนามธรรมและครูผู้สอนคณิตศาสตร์ยังไม่สามารถเชื่อมโยงเนื้อหาเข้ากับสถานการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นอย่างเป็นรูปธรรมได้ 
        บทความนี้ ผู้เขียนขอนำเสนอขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เชิงปัญหาเป็นฐานเพื่อให้ครูผู้สอนคณิตศาสตร์หรือในสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องนำไปประยุกต์ใช้ในการจัดการเรียนรู้ได้อย่างเหมาะสม การจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เชิงปัญหาเป็นฐานประกอบด้วย 7 ขั้นตอน (Sorntachoti & Buaraphan, 2024) โดยมีคำอธิบายแต่ละขั้นตอนดังนี้ 
        ขั้นตอนที่ 1 การแนะนำสถานการณ์ในบริบทเป้าหมาย 
        ผู้สอนสำรวจความรู้เดิมของนักเรียนเพื่อให้เกิดความมั่นใจว่า นักเรียนจะมีความรู้พื้นฐานเพียงพอต่อการเรียนเนื้อหาใหม่ จากนั้นผู้สอนนำเข้าสู่บทเรียนโดยนำเสนอสถานการณ์ในบริบทรอบตัวนักเรียนที่อยู่ในชีวิตจริง ทันสมัย มีความน่าสนใจ เชื่อมโยงกับความรู้เดิมที่นักเรียนและเนื้อหาของบทเรียน
        ขั้นตอนที่ 2 การระบุปัญหาในสถานการณ์ 
         นักเรียนแบ่งกลุ่ม กลุ่มละ 4-6 คน แล้วร่วมกันระดมสมองเพื่อระบุปัญหาในสถานการณ์ที่ผู้สอนนำเสนอ โดยเป็นปัญหาที่นักเรียนสนใจหาคำตอบ การระบุปัญหาอาจทำได้มากกว่าหนึ่งปัญหา  ก็ได้ แต่สุดท้ายนักเรียนควรเลือกปัญหาที่กลุ่มได้ตกลงร่วมกันเป็นปัญหาของกลุ่ม ผู้สอนควรชี้แนะให้นักเรียนระบุปัญหาที่มีความสร้างสรรค์แปลกใหม่ น่าสนใจ ก่อให้เกิดความรู้ใหม่ โดยเชื่อมโยงกับเนื้อหาของบทเรียน
        ขั้นตอนที่ 3 การวางแผนเพื่อแก้ปัญหา 
        นักเรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันศึกษาค้นคว้าเพื่อทำความเข้าใจปัญหาในสถานการณ์ที่กำหนดให้ เช่น การสำรวจข้อมูลจากแหล่งการเรียนรู้ต่าง ๆ การศึกษาใบความรู้ เป็นต้น จากนั้นนำความรู้ที่ได้มาออกแบบการแก้ปัญหาโดยอาศัยความรู้ทางคณิตศาสตร์ในเนื้อหาของบทเรียน
        ขั้นตอนที่ 4 การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ 
        นักเรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันดำเนินการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ตามแผนที่ได้ออกแบบไว้ โดยผู้สอนอาจให้นักเรียนแก้ปัญหาจากใบกิจกรรม ใบงาน โดยให้นักเรียนนำข้อมูล มาวิเคราะห์ แปลผล สรุปผล และนำเสนอผลที่ได้เป็นสารสนเทศรูปแบบต่าง ๆ เช่น บรรยายสรุป สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ พิสูจน์กฎ ทฤษฎี หลักเกณฑ์ ฯลฯ 
        ขั้นตอนที่ 5 การสร้างความรู้และนำเสนอ 
        นักเรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันสังเคราะห์ความรู้ที่ได้จากการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์โดยเชื่อมโยงกับความรู้เดิม โดยอาจนำเสนอเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หรือข้อสรุปทางคณิตศาสตร์ แล้วนำเสนอความรู้ต่อเพื่อนร่วมชั้นและครูผู้สอน
        ขั้นตอนที่ 6 การประยุกต์ใช้ความรู้ 
        นักเรียนนำความรู้ที่ได้ประยุกต์ใช้ในบริบทใหม่ที่ใกล้เคียงกับบริบทเดิมเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อตนเองและสังคม อันจะเป็นการขยายความรู้ให้กว้างขวางมากยิ่งขึ้น และทำให้การเรียนรู้เป็นไปอย่างมีความหมาย เนื่องจากนักเรียนได้เรียนสิ่งที่เชื่อมโยงกับบริบทของตนเอง
        ขั้นตอนที่ 7 การสรุปและประเมินผล 
        นักเรียนและผู้สอนร่วมกันสรุปความรู้และประสบการณ์สำคัญที่ควรได้จากบทเรียน รวมทั้งประเมินผลการเรียนรู้ด้วยวิธีการต่าง ๆ เช่น การทดสอบหลังเรียน การตรวจผลงาน การสังเกตพฤติกรรม เพื่อให้เกิดความมั่นใจว่า นักเรียนบรรลุจุดประสงค์การเรียนรู้ที่กำหนดไว้
        ซึ่งในทุกขั้นตอน ครูผู้สอนควรพิจารณาเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมมาเป็นส่วนหนึ่งของกิจกรรมการเรียนรู้หรือช่วยในการจัดการเรียนรู้ของครูผู้สอน หรือในการเรียนรู้ของผู้เรียน เช่น การทดสอบความรู้เดิมก่อนเรียน (prior knowledge) โดยใช้แอปพลิเคชัน Kahoot หรือ Quizizz การนำเสนอสถานการณ์โดยใช้คลิปวิดีทัศน์ YouTube หรือ Animation การเรียนรู้ผ่าน simulation เช่น PhET การเรียนรู้ผ่าน AR (Augmented Reality) หรือ VR (Virtual Reality) การระดมความคิดโดยใช้กระดาน Padlet การส่งงานโดยใช้ Google Forms, Line, Facebook การนำเสนอโดยใช้ Keynote หรือ Canva การซักถามก่อนออกจากห้องเรียนโดยใช้ Slido เป็นต้น

        ผู้เขียนเชื่อเป็นอย่างยิ่งว่า หากครูผู้สอนคณิตศาสตร์ได้ศึกษาและทำความเข้าใจกรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี อีกทั้งการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เชิงปัญหาเป็นฐาน 7 ขั้นตอนดังที่ได้นำเสนอไปแล้วข้างต้นนั้น ท่านจะมองเห็นแนวทางการพัฒนาการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาตร์ให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งจะก่อให้เกิดประโยชน์ต่อการพัฒนาคุณภาพการจัดการเรียนรู้ที่นำไปสู่การพัฒนาคุณภาพการเรียนรู้ของผู้เรียนในวิชาคณิตศาสตร์ที่สูงขึ้นต่อไปเพื่อมุ่งสู่ประโยชน์สูงสุดของประเทศชาติ คือ การพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ของประเทศที่มีคุณภาพเพียงพอต่อการดำรงชีวิตและการประกอบอาชีพ นอกจากนั้นยังสามารถแข่งขันกับประเทศอื่น ๆ ในโลกยุคศตวรรษที่ 21 นี้ได้เป็นอย่างดี

การสืบค้นงานวิจัยฉบับเต็ม:
Sorntachoti, K. & Buaraphan, K. (2024). The development of situational problem-based learning model integrated with technological pedagogical and content knowledge in teaching mathematics for grade 10 students. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050045-1–050045-9

เอกสารอ้างอิง
Mishra, P. & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Shulman, L. S. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4–14 https://www.jstor.org/stable/1175860

 Sorntachoti, K. & Buaraphan, K. (2024). The development of situational problem-based learning model integrated with technological pedagogical and content knowledge in teaching mathematics for grade 10 students. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050045-1–050045-9.

ขจรศักดิ์ บัวระพันธ์ และจิรัฐิติกาล พิมพ์วิชัย. (2564). เอกสารประกอบการอบรม Designing TPACK-OBE based course for the 21st Century. เรียบเรียงโดยทีม CELT สถาบันการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี.

        การจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐาน (Phenomenon-based Learning: PhenoBL) เป็นแนวคิดเกี่ยวกับการจัดการเรียนรู้ภายใต้แนวคิดการสร้างองค์ความรู้ด้วยในตนเอง (Constructivism) ที่ริเริ่มในประเทศฟินแลนด์ตั้งแต่ปี ค.ศ. 2016 ซึ่งผ่านการคิดค้น พัฒนา และทดลองใช้ในบริบทการศึกษาของประเทศฟินแลนด์เพื่อยกระดับคุณภาพของการเรียนการสอนในระดับปฐมวัย ประถมศึกษา และมัธยมศึกษา โดยมุ่งเน้นให้ผู้เรียนสร้างองค์ความรู้ด้วยตนเองผ่านกระบวนการคิด (thinking processes) กระบวนการทางปัญญา (cognitive processes) และการลงมือปฏิบัติ รวมทั้งการสร้างสรรค์ชิ้นงานตามความสนใจของผู้เรียนเพื่อพัฒนาทักษะหลักและทักษะทางสังคม โดยผู้เรียนมีบทบาทหลักในการเรียนรู้ร่วมกับผู้อื่น ได้สร้างแรงบันดาลใจในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้ความรู้สาระวิชาต่าง ๆ มาบูรณาการผ่านกระบวนการคิดและกระบวนการสืบเสาะหาความรู้จนนำไปสู่ความเข้าใจในปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นจริงจนเกิดองค์ความรู้ที่มีความหมายและยั่งยืนสำหรับผู้เรียน (Mattila & Silander, 2015)

ภาพที่ 1 การเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานของนักเรียนในภาคสนาม
ที่มา: https://www.eealliance.org/phenomenon-based-learning.html

        การจัดการเรียนรู้ภายใต้แนวคิดการสร้างองค์ความรู้ด้วยในตนเองอีกเทคนิคหนึ่งที่มีความน่าสนใจก็คือ การจัดการเรียนรู้แบบวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี และสังคม (Science, Technology and Society: STS) (Yager, 1995) เป็นแนวคิดในการจัดการเรียนรู้ที่เน้นกระบวนการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในชีวิตของผู้เรียน โดยพยายามเชื่อมโยงความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นเป้าหมายของบทเรียนกับมิติทางเทคโนโลยีและสังคมที่ปรากฏในชีวิตจริงของผู้เรียน ซึ่งผู้เรียนต้องใช้แนวคิดและกระบวนการต่าง ๆ มากมายเป็นพื้นฐานในการแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อนนั้น ๆ การจัดการเรียนรู้แบบวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี และสังคม เริ่มต้นด้วยสถานการณ์ปัญหาในชีวิตจริงของผู้เรียน แล้วให้ผู้เรียนฝึกระบุปัญหา ตั้งคำถาม/ประเด็น แล้วลงมือปฏิบัติเพื่อพัฒนาความรู้ความเข้าใจและทักษะกระบวนการพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ที่จำเป็นในการแก้ปัญหานั้น ๆ ผู้สอนต้องส่งเสริมให้ผู้เรียนฝึกฝนการวิเคราะห์และประยุกต์ใช้แนวคิดและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ในสถานการณ์จริง ซึ่งส่งผลให้ผู้เรียนสามารถเชื่อมโยงกระบวนการเรียนรู้ในห้องเรียนกับสถานการณ์จริงในท้องถิ่นของผู้เรียนได้ จนทำให้นักเรียนตระหนักว่า แนวคิดและกระบวนการทางวิทยาศาสตร์นั้นมีประโยชน์นำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในชีวิตจริงได้  โดยครูแสดงบทบาทเป็นผู้อำนวยความสะดวกในการเรียนรู้  (learning facilitator) มากกว่าจะเป็นแหล่งความรู้สำหรับผู้เรียน การจัดการเรียนรู้แบบวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี และสังคม ทำให้ผู้เรียนมีทั้งความรอบรู้ในเนื้อหาวิชา  และเพิ่มพูนความสามารถในการใช้ทักษะ  กระบวนการ  ผู้เรียนจะพัฒนาทั้งความคิดสร้างสรรค์  เจตคติต่อวิทยาศาสตร์  ได้ใช้แนวคิดทางวิทยาศาสตร์และกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ในชีวิตประจำวัน  และกล้าตัดสินใจด้วยตนเอง  (NSTA, 1993)

ในบทความนี้ ผู้เขียนนำเสนอองค์ความรู้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงการจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม (STS-PhenoBL) เพื่อส่งเสริมทักษะการแก้ปัญหา เรื่อง ธรณีพิบัติภัย ของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 โดยจากทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง ผู้เขียนได้สังเคราะห์ขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม 7 ขั้นตอน โดยมีคำอธิบายดังนี้ 

ขั้นที่ 1 กระตุ้นด้วยปรากฏการณ์
        ผู้สอนทดสอบความรู้เดิม (prior knowledge) ของผู้เรียนเพื่อให้มั่นใจว่าผู้เรียนมีความรู้เดิมที่เพียงพอต่อการเรียนเนื้อหาใหม่  โดยการทดสอบก่อนเรียน (pre-test) หรือซักถามด้วยชุดคำถามที่เหมาะสม  จากนั้นผู้สอนกระตุ้นความสนใจและนำผู้เรียนเข้าสู่บทเรียนโดยการใช้ปรากฏการณ์ที่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์  เทคโนโลยี  และสังคม (STS related phenomena) เป็นที่ถกเถียงหาข้อยุติไม่ได้หรือก่อให้เกิดปัญหาในสังคมในวงกว้าง  เป็นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจค้นหาคำตอบและเกี่ยวข้องกับชีวิตของผู้เรียน  ทั้งนี้เพื่อกระตุ้นให้ผู้เรียนเกิดความสงสัยอันจะนำไปสู่การตั้งคำถามที่สนใจจะค้นหาคำตอบต่อไป

ภาพที่ 2 เริ่มต้นด้วยปรากฏการณ์ใกล้ตัวนักเรียนเพื่อเชื่อมโยงกับความรู้ทางวิทยาศาสตร์
ที่มา: https://sos.noaa.gov/education/phenomenon-based-learning/

ขั้นที่ 2 ระบุประเด็นปัญหาในปรากฏการณ์   
        ผู้สอนแบ่งกลุ่มผู้เรียนแบบคละความสามารถ เก่ง ปานกลาง อ่อน  โดยใช้ผลการเรียนในภาคเรียนที่ผ่านมาเป็นเกณฑ์  จากนั้นให้ผู้เรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันระดมสมองเพื่อระบุประเด็นปัญหาในปรากฏการณ์ที่ยกขึ้นมา  โดยเป็นปัญหาทางสังคมที่เกิดจากวิทยาศาสตร์หรือเทคโนโลยี  ผู้สอนชี้แนะการระบุปัญหาให้น่าสนใจ  น่าค้นหาคำตอบอยู่ในขอบเขตปรากฏการณ์และสามารถค้นหาคำตอบได้ภายในเงื่อนไขเวลาที่กำหนด

ขั้นที่ 3 ค้นหาคำตอบ
        ผู้เรียนร่วมกันวางแผนศึกษาค้นคว้าหรือสืบเสาะหาความรู้เพื่อค้นหาคำตอบของปัญหาที่ได้ระบุไว้  ผู้สอนอาจเสนอแนะกิจกรรม  สื่อเทคโนโลยี  แหล่งข้อมูลต่าง ๆ หรืออาจจัดกิจกรรมเพิ่มเติมเพื่อช่วยในการค้นหาคำตอบของปัญหาด้วย  เช่น  การทดลอง  การสาธิต  เป็นต้น 

ขั้นที่ 4 สร้างองค์ความรู้ 
        ผู้เรียนร่วมกันวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการศึกษาหรือการสืบเสาะหาความรู้ด้วยวิธีการเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ  เช่น  การวิเคราะห์โดยใช้สถิติต่าง ๆ การจัดกระทำข้อมูล  จากนั้นผู้เรียนร่วมกันสังเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างองค์ความรู้แล้วสรุปองค์ความรู้เพื่อการสื่อสารโดยใช้รูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายที่สุด เช่น การนำเสนอด้วยตาราง  แผนภาพ  แผนภูมิ  เป็นต้น 

ขั้นตอนที่ 5 สะท้อนคิด
        ผู้เรียนร่วมกันทบทวนและสะท้อนความคิดเกี่ยวกับองค์ความรู้และประสบการณ์ที่ได้รับจากการจัดกิจกรรมการเรียนรู้ทั้งหมด  โดยพยายามเชื่อมโยงความรู้ใหม่กับความรู้เดิมที่ผู้เรียนมีอยู่

ขั้นที่ 6 แลกเปลี่ยนเรียนรู้
        ผู้เรียนแต่ละกลุ่มแลกเปลี่ยนเรียนรู้ด้วยการนำเสนอองค์ความรู้และประสบการณ์ที่ได้รับจากกิจกรรมการเรียนรู้โดยใช้วิธีการ  สื่อเทคโนโลยีที่น่าสนใจและทำให้เข้าใจได้ง่าย  เช่น  การนำเสนอด้วย PowerPoint  Infographic  Poster  Popup  เป็นต้น  จากนั้นเพื่อนร่วมชั้นและผู้สอนร่วมกันวิพากษ์  วิจารณ์  อภิปราย  ซักถาม  และให้ข้อเสนอแนะเพื่อนำไปสู่องค์ความรู้ที่สมบูรณ์มากขึ้น  และกระบวนการค้นหาคำตอบที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ขั้นที่ 7 ประยุกต์ใช้
        ผู้สอนให้ผู้เรียนฝึกขยายผลองค์ความรู้ที่ได้ด้วยการนำองค์ความรู้ไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ต่าง ๆ ที่คล้ายคลึงกับบทเรียน  ผู้สอนอาจให้ผู้เรียนทำแบบฝึกหัดเพิ่มเติมเพื่อส่งเสริมทักษะการประยุกต์ใช้  ในตอนท้ายผู้สอนให้ผู้เรียนทดสอบหลังเรียน (post-test) หรือตอบคำถาม  เพื่อตรวจสอบว่าผู้เรียนทุกคนได้เกิดการเรียนรู้ตามจุดประสงค์การเรียนรู้ที่ได้ตั้งไว้

        ทั้งนี้จากการวิจัยพบว่า การจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม (STS-PhenoBL) เป็นนวัตกรรมการจัดการเรียนรู้โดยใช้ปรากฏการณ์ต่าง ๆ เป็นจุดเริ่มต้นในการกระตุ้นให้นักเรียนเกิดการเรียนรู้โดยอาศัยแนวคิดพื้นฐานของนักเรียนสามารถสร้างองค์ความรู้เองได้  เน้นให้นักเรียนมีส่วนร่วมในกระบวนการเรียนรู้จากการตั้งคำถามที่สนใจในประเด็นทางสังคมที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์  และเทคโนโลยี  รวมทั้งใช้ประสบการณ์ของนักเรียนเป็นตัวนำเข้าสู่บทเรียนและดำเนินกิจกรรมการเรียนรู้  ซึ่งผู้วิจัยได้ออกแบบและพัฒนาขึ้นตามระเบียบวิธีวิจัยแบบวิจัยและพัฒนา (Research and Development : R&D)  เรื่อง ธรณีพิบัติภัย สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่  6 มีประสิทธิภาพ E1/E2 เป็นไปตามเกณฑ์ 80/80 ที่กำหนดไว้ นอกจากนั้น ในการนำการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL ไปใช้ในห้องเรียนวิทยาศาสตร์ พบว่า นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่  6 มีทักษะการแก้ปัญหาหลังเรียนสูงกว่าก่อนเรียนด้วยการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL เรื่อง ธรณีพิบัติภัย อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (Pookduang & Buaraphan, 2024) ซึ่งผลลัพธ์ที่ดีนี้ อาจกิดจากความสนใจและแรงบันดาลใจอย่างแท้จริงของนักเรียนในการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์ที่ตั้งเป้าหมายไว้ ซึ่งความสนใจและแรงบันดาลใจระดับสูงในปรากฏการณ์ที่เป็นเป้าหมายของการเรียนรู้จะส่งเสริมให้นักเรียนเกิดการเรียนรู้วิทยาศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการพัฒนาทักษะการแก้ปัญหา ทั้งนี้ครูผู้สอนควรช่วยส่งเสริมการเรียนรู้ของนักเรียนโดยการจัดหาสื่อการเรียนรู้ ทรัพยากร เครื่องมือ และเทคโนโลยีที่จำเป็นและเกี่ยวข้อง ทำให้นักเรียนสามารถเรียนรู้ด้วยการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสบความสำเร็จ

        บทความนี้แสดงให้เห็นว่า การจัดการเรียนรู้แบบปรากฏการณ์เป็นฐานที่เชื่อมโยงกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสังคม (STS-PhenoBL) เป็นแนวทางหนึ่งในการจัดการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ตามแนวทางการปฏิรูปการศึกษาที่สำคัญต่อการพัฒนาครูให้เป็นครูมืออาชีพ และพัฒนานักเรียนให้เป็นผู้เรียนที่กระตือรือร้น โดยผู้เขียนได้นำเสนอขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL ไว้ 7 ขั้นตอน เพื่อเป็นแนวทางในการจัดการเรียนรู้วิทยาศาสตร์แบบสร้างองค์ความรู้ด้วยตนเองของผู้เรียนที่เชื่อมโยงกับมิติทางเทคโนโลยีและสังคมในลักษณะของการบูรณาการศาสตร์ การจัดการเรียนรู้แบบ STS-PhenoBL สามารถใช้เป็นแนวทางหนึ่งในการส่งเสริมและพัฒนานักเรียนให้เป็นไปตามเป้าหมายของการจัดการศึกษาตามหลักสูตรที่เน้นทั้งความรู้  กระบวนการ  เจตคติต่อวิทยาศาสตร์  สามารถนำองค์ความรู้ไปประยุกต์ใช้และแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน  เพื่อพัฒนานักเรียนให้มีทักษะการดำรงชีวิตในศตวรรษที่ 21 และเป็นกำลังสำคัญในการขับเคลื่อนพัฒนาประเทศชาติต่อไป

การสืบค้นงานวิจัยฉบับเต็ม:

Pookduang, P. & Buaraphan, K. (2024). The development of a science, technology and society phenomenon-based learning model for promoting grade 12 students’ problem-solving in geohazard. Asian Journal of Education and Training, 10(3), 141-145. https://doi.org/10.20448/edu.v10i3.5859.

เอกสารอ้างอิง
Mattila, P. & Silander, P. (Ed.). (2015). How to Create the School of the Future–Revolutionary thinking and design from Finland. Finland: Unpublished manuscript.

NSTA, 1993.  Science / Technology / Society: a new effort for providing appropriate science for all.  In R.E. Yager (Ed.).  The Science, Technology, Society movement.  Washing ton, DC: The National Science Teacher Association.

Pookduang, P. & Buaraphan, K. (2024). The development of a science, technology and society phenomenon-based learning model for promoting grade 12 students’ problem-solving in geohazard. Asian Journal of Education and Training, 10(3), 141-145. https://doi.org/10.20448/edu.v10i3.5859.

Yager, R. E. (1995). Science/Technology/Society: A reform arising from learning theory and constructivist research. Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association. San Francisco, California. (ERIC Reproduction Service No. ED 382481)

        ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ การพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก่อให้เกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในตลาดแรงงานทั่วโลก ไม่ว่าจะเป็นการที่หุ่นยนต์สามารถตอบคำถามแทนพนักงาน call center และระบบ AI ช่วยตรวจโรคได้อย่างแม่นยำใกล้เคียงแพทย์ หรือแม้แต่การที่เครื่องมือสร้างภาพและเขียนบทความอัตโนมัติ ฉะนั้น ศักยภาพของ AI ที่สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และไม่เหนื่อยล้า ทำให้หลายคนเริ่มตั้งคำถามว่า “งานของฉันที่ทำอยู่จะยังปลอดภัยอยู่ไหม?” นักเรียนหรือนักศึกษาก็หวั่นใจว่าเรียนไปแล้วจะมีงานรองรับหรือไม่ พร้อมกันนี้ แรงงานในตลาดก็กังวลว่าเทคโนโลยีจะเข้ามาแทนที่ตนเองได้ในไม่ช้านี้

        จากที่กล่าวมาข้างต้น ได้ทำให้เกิดมุมมองว่า AI คือภัยคุกคามของตลาดแรงงานแน่นอน แต่ก็มีอีกด้านที่เชื่อว่า AI ไม่ได้มาเพื่อ “แย่งงาน” หากแต่มาเพื่อ “ช่วยงาน” และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับมนุษย์ได้อย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ดังนั้น จึงมีคำถามว่า AI จะเป็นผู้ร้ายที่มาแย่งงานเราจริงหรือ? หรือแท้จริงแล้ว มันกำลังกลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เราทำงานได้ดีขึ้นกว่าเดิม? ดังข้อมูลจาก World Economic Forum  (2020, The future of jobs report 2020, https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2020/) ที่ระบุว่า แม้ AI และระบบอัตโนมัติอาจทำให้บางตำแหน่งงานหายไป แต่ในขณะเดียวกันก็จะก่อให้เกิดงานใหม่ขึ้นมาอีกหลายล้านตำแหน่งเช่นเดียวกัน โดยเฉพาะงานที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์ การวิเคราะห์เชิงลึก และการสื่อสารทางอารมณ์ ซึ่งเป็นทักษะเฉพาะของมนุษย์ ตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยสรุปรายงานการเงินอย่างรวดเร็ว คัดกรองใบสมัครงาน หรือให้คำแนะนำการตลาดแบบเรียลไทม์ แต่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ การสร้างสัมพันธ์กับลูกค้าหรือการให้คำปรึกษาเชิงจิตวิทยายังคงต้องอาศัยมนุษย์เป็นหลัก ดังนั้น หลายองค์กรจึงเริ่มมอง AI เป็น “ผู้ช่วย” มากกว่าจะมองเป็น “ศัตรู” คือใช้ AI ในการตอบอีเมลเบื้องต้น จึงทำให้พนักงานมีเวลาจัดการงานสำคัญมากขึ้น หรือการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อให้ทีมขายสามารถปรับกลยุทธ์ได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพ ดังผลการศึกษาของ McKinsey & Company (2022, The state of AI in 2022—and a half decade in review, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review) ที่ชี้ว่า องค์กรที่ผสาน AI เข้ากับการทำงานของพนักงานอย่างมีแผนและมีเป้าหมายที่ชัดเจน มักจะมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 20-30% ภายในเวลาไม่ถึงสองปี

        สรุปแล้ว AI จึงไม่ใช่ผู้ร้ายที่จะมาแย่งงานของมนุษย์ได้ แต่มันจะเป็นพลังใหม่ที่สามารถเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง หากเราใช้ AI อย่างเข้าใจและชาญฉลาด มันก็จะกลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เสริมศักยภาพ และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในโลกของการทำงานได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดังนั้น “AI จะไม่เข้ามาแทนที่มนุษย์ได้อย่างที่มนุษย์เป็น แต่มนุษย์ที่ใช้ AI เป็นต่างหากที่จะมาเข้ามาแทนที่มนุษย์ที่ไม่ใช้ AI”

        ในปี 2025 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในภูมิทัศน์ของการวิจัยในหลายสาขาวิชา โดย AI ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการค้นพบสิ่งใหม่ๆ จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ยังช่วยนักวิจัยในการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่และการสร้างโมเดลที่แม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ AI ยังมีบทบาทสำคัญในการอัตโนมัติหลายกระบวนการที่เคยใช้เวลานาน ลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซ้อน และช่วยเพิ่มความเร็วในการวิจัยได้อย่างมาก บทความนี้จะสำรวจบทบาทสำคัญของ AI ในการวิจัยสมัยใหม่ รวมถึงแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในปี 2025 ที่จะเห็นการประยุกต์ใช้ AI อย่างลึกซึ้งและกว้างขวางในกระบวนการวิจัยทั่วโลก
1. การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วย AI
        ในยุคที่ข้อมูลมีการผลิตและเก็บรวบรวมในปริมาณมหาศาล การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กลายเป็นหนึ่งในความท้าทายหลักของการวิจัยในหลายสาขา อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วขึ้น โดยเฉพาะในกรณีที่ข้อมูลมีความซับซ้อนสูง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมที่ประกอบด้วยจุดข้อมูลหลายล้านจุด ซึ่งในอดีตอาจต้องใช้เวลาหลายเดือนหรือแม้แต่หลายปีในการประมวลผลให้เสร็จสิ้น
        AI สามารถช่วยลดระยะเวลาในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างมหาศาล โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน หรือการทำนายผลลัพธ์ที่มีความไม่แน่นอนสูง นอกจากนี้ AI ยังมีความสามารถในการเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่อย่างต่อเนื่อง และสามารถปรับปรุงโมเดลการทำนายให้ดีขึ้นได้ตามสภาวะแวดล้อมหรือพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในโลกจริง
        อีกหนึ่งข้อดีของ AI ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่คือการค้นหาความสัมพันธ์หรือรูปแบบที่มนุษย์อาจมองข้าม ซึ่งสามารถนำไปสู่การค้นพบสิ่งใหม่ ๆ หรือวิธีการแก้ไขปัญหาที่ไม่เคยคิดถึงมาก่อน ตัวอย่างเช่น การใช้ AI ในการทำนายโรคที่อาจเกิดขึ้นจากปัจจัยทางพันธุกรรมหรือสิ่งแวดล้อม ซึ่งในหลายกรณี AI สามารถระบุแนวโน้มการเกิดโรคหรือการตอบสนองต่อการรักษาที่แตกต่างกันไปในแต่ละบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยในด้านการวิเคราะห์ทางการแพทย์โดยเฉพาะในการวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ เช่น การตรวจจับมะเร็งจากภาพเอกซเรย์หรือ MRI ที่สามารถทำได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าแพทย์มนุษย์ในบางกรณี
        การประยุกต์ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิจัย แต่ยังเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการค้นพบข้อมูลหรือแนวทางการรักษาใหม่ ๆ ที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการดูแลสุขภาพและการแก้ไขปัญหาทางวิทยาศาสตร์ต่าง ๆ ได้
2. AI ในการค้นพบยาและวัคซีน
        AI ได้พลิกโฉมวงการวิจัยทางการแพทย์ โดยเฉพาะในกระบวนการค้นพบยาและวัคซีนใหม่ เทคโนโลยีนี้ช่วยจำลองปฏิกิริยาของสารเคมีในร่างกายมนุษย์ และคาดการณ์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือการพัฒนาวัคซีน COVID-19 ซึ่งใช้ AI ในการออกแบบโครงสร้างโมเลกุลที่มีประสิทธิภาพ และการคัดเลือกวัคซีนที่เหมาะสมจากหลายๆ ตัวเลือกภายในเวลาอันสั้น โดยใช้การวิเคราะห์ทางชีววิทยาและคณิตศาสตร์ช่วยในการทำนายปฏิกิริยาของวัคซีนต่อระบบภูมิคุ้มกัน นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยในกระบวนการค้นหายาใหม่ๆ ที่สามารถรักษาโรคเรื้อรัง หรือโรคที่ยังไม่มีวิธีรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมและประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย
3. AI และการวิจัยข้ามสาขาวิชา
        การประยุกต์ใช้ AI ในการวิจัยข้ามสาขาวิชา เช่น การรวมข้อมูลจากวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมและสังคมศาสตร์เพื่อแก้ปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ กำลังเป็นที่นิยม AI สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้ได้ภาพรวมที่ชัดเจนและการคาดการณ์ที่แม่นยำขึ้น เช่น การทำนายผลกระทบจากนโยบายหรือกิจกรรมของมนุษย์ต่อสภาพแวดล้อมและสังคม รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งที่อาจมีความซับซ้อนหรือขัดแย้งกัน เช่น ข้อมูลทางสังคมเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ และผลกระทบจากกิจกรรมทางอุตสาหกรรม ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจในระดับนโยบายมีความรอบคอบและข้อมูลมากยิ่งขึ้น
4. การปรับปรุงการวิจัยเชิงทดลองด้วย AI
        AI ยังช่วยให้งานวิจัยเชิงทดลองเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การใช้หุ่นยนต์ที่ควบคุมด้วย AI ในการทดลองซ้ำซาก หรืองานที่ต้องการความละเอียดสูง นอกจากนี้ AI ยังช่วยวิเคราะห์ผลการทดลองแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถปรับเปลี่ยนการทดลองได้ทันที เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและตรงกับวัตถุประสงค์ของการศึกษา ตัวอย่างเช่น ในการทดลองทางเภสัชวิทยา AI สามารถติดตามและปรับปรุงพารามิเตอร์ต่างๆ ในการทดลองยาใหม่ เพื่อให้แน่ใจว่ายานั้นมีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด
5. ความท้าทายด้านจริยธรรม
        แม้ AI จะมีข้อดีมากมาย แต่ก็มีความท้าทายด้านจริยธรรมที่ต้องพิจารณา เช่น การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลในงานวิจัย หรือการป้องกันการใช้ AI ในทางที่ผิด การกำหนดกรอบจริยธรรมและแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมจะเป็นหัวใจสำคัญของการวิจัยในอนาคต โดยเฉพาะในการใช้งาน AI ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลทางสุขภาพ หรือข้อมูลทางพันธุกรรม เพื่อป้องกันการละเมิดสิทธิของบุคคลหรือการใช้ข้อมูลในทางที่ไม่เป็นธรรม นอกจากนี้ ยังต้องมีการตั้งกฎเกณฑ์ในการใช้ AI เพื่อให้การตัดสินใจที่ได้จากการประมวลผลของ AI สามารถตรวจสอบได้และโปร่งใส
6. แนวโน้มในอนาคต
        ในปี 2025 เราคาดว่า AI จะมีบทบาทมากขึ้นในทุกขั้นตอนของกระบวนการวิจัย ตั้งแต่การตั้งสมมติฐาน การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการนำเสนอผลลัพธ์ นักวิจัยจะใช้ AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความเร็ว ความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือของงานวิจัย อีกทั้งยังเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการสำรวจคำถามที่ยังไม่เคยมีคำตอบมาก่อน โดย AI จะช่วยให้นักวิจัยสามารถดำเนินการทดลองและวิเคราะห์ผลในรูปแบบที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะส่งผลต่อการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ การแก้ไขปัญหาทางสังคม และการพัฒนาความรู้ในหลาย ๆ ด้านให้เจริญรุ่งเรืองยิ่งขึ้น
        ท้ายที่สุดแล้วการประยุกต์ใช้ AI ในการวิจัยไม่เพียงแต่จะเป็นเครื่องมือในการเร่งการค้นพบใหม่ ๆ แต่ยังต้องมุ่งไปที่การสร้างความสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความรับผิดชอบ การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและคำนึงถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อมนุษยชาติและสิ่งแวดล้อม จะเป็นแนวทางที่สำคัญในการสร้างสรรค์ความก้าวหน้าในวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่สามารถยืนยาวและเป็นประโยชน์ต่อทุกคนในระยะยาว เมื่อเราสามารถใช้ AI อย่างฉลาดและมีวิจารณญาณ ก็จะเป็นการเปิดประตูสู่โอกาสใหม่ ๆ ในการแก้ไขปัญหาทางโลกที่ท้าทายและสร้างอนาคตที่ดีขึ้นสำหรับทุกคน

เอกสารอ้างอิง

1. Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision, 115(3), 211-252. Retrieve from https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-015-0816-y
2. Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589. Retrieve from https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
3. Zhang, Y., Zheng, Y., Chen, Y., et al. (2020). Cross-disciplinary AI applications in climate science. Nature Climate Change, 10(8), 610-616. Retrieve from https://www.nature.com/articles/s41558-020-0815-2
4. Sanchez-Lengeling, B., & Aspuru-Guzik, A. (2018). Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering. Science, 361(6400), 360-365. Retrieve from https://www.science.org/doi/10.1126/science.aat2663
5. Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2). Retrieve from https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951716679679
6. แนวโน้ม AI ในปี 2025: เจาะลึกอนาคตของเทคโนโลยี. (2568). แหล่งที่มา https://simplico.net/2025/01/02/top-ai-trends-of-2025-a-deep-dive-into-the-future-of-technology-th/ สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568
7. แนวโน้มปัญญาประดิษฐ์ในปี 2568: อะไรต่อไปใน AI. (ม.ป.ป.). แหล่งที่มา https://codelabsacademy.com/th/blog/artificial-intelligence-trends-in-2025-whats-next-in-ai สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568

        คณิตศาสตร์มีบทบาทสำคัญยิ่งต่อความสำเร็จในการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21 เนื่องจากคณิตศาสตร์ช่วยให้มนุษย์มีความคิดริเริ่มสร้างสรรค์ คิดอย่างมีเหตุผล เป็นระบบ มีแบบแผน สามารถวิเคราะห์ปัญหาหรือสถานการณ์ได้อย่างรอบคอบและถี่ถ้วน ช่วยให้คาดการณ์ วางแผน ตัดสินใจ แก้ปัญหาได้อย่างถูกต้องเหมาะสมและสามารถนำไปใช้ในชีวิตจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้คณิตศาสตร์ยังเป็นเครื่องมือในการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและศาสตร์อื่น ๆ อันเป็นรากฐานในการพัฒนาทรัพยากรบุคคลของชาติให้มีคุณภาพและพัฒนาเศรษฐกิจของประเทศให้ทัดเทียมกับนานาชาติ การศึกษาคณิตศาสตร์จึงจำเป็นต้องมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ทันสมัยและสอดคล้องกับสภาพเศรษฐกิจ สังคม และความรู้ทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่เจริญก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในยุคโลกาภิวัฒน์ (สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน, 2560: 8)
การออกแบบการจัดการเรียนรู้รายวิชาคณิตศาสตร์และเลือกใช้รูปแบบการสอนให้เหมาะสมกับสาระการเรียนรู้เพื่อให้บรรลุตามมาตรฐานตัวชี้วัดของหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551 จึงเป็นเรื่องที่สำคัญอย่างยิ่ง หากครูคณิตศาสตร์นำความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีซึ่งเป็นความรู้ที่จำเป็นสำหรับผู้สอนในศตวรรษที่ 21 เพราะความรู้ดังกล่าวจะช่วยเพิ่มความสามารถและประสิทธิภาพในการใช้เทคโนโลยีเพื่อจัดการเรียนรู้ของผู้สอนแต่ละคนได้ อนึ่งความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีเป็นความรู้ที่เกิดจากการบูรณาการความรู้หลัก 3 องค์ประกอบเข้าด้วยกันอย่างซับซ้อน คือความรู้ในเนื้อหา (Content Knowledge: CK) ความรู้เกี่ยวกับวิธีสอน (Pedagogical Knowledge : PK) และความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี (Technological Knowledge: TK) จะเห็นได้ว่าความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี หรือ TK เพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอต่อการจัดการเรียนรู้ในยุคศตวรรษที่ 21 อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ผู้สอนต้องมีความรู้ในเนื้อหา หรือ CK และความรู้เกี่ยวกับวิธีสอน หรือ PK ด้วย (อัจฉรา สีสุกอง และขจรศักดิ์ บัวระพันธ์, 2564) ทั้งนี้ Punya Mishra และ Matthew Koehler (2006) แห่ง Michigan State University ได้นำเสนอแนวคิดเพิ่มเติมว่า ในยุคศตวรรษที่ 21 ที่มีความเจริญก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ครูจำเป็นต้องมีองค์ความรู้อีกอย่างหนึ่งที่สำคัญก็คือ ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี (Technological Knowledge: TK) ซึ่งเมื่อผนวกความรู้ TK นี้เข้ากับ PCK แล้วจะเกิดเป็นองค์ความรู้ใหม่ที่เรียกว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (Technological, Pedagogical and Content Knowledge: TPACK) แสดงได้ดังแผนภาพ 1

        จากแผนภาพ 1 จะเห็นได้ว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (TPACK) เกิดจากความรู้องค์ประกอบที่สำคัญ 3 อย่าง คือ CK, PK และ TK ที่มีความสัมพันธ์กัน นอกจากนั้นแล้ว การเชื่อมสัมพันธ์ระหว่างความรู้องค์ประกอบอย่างน้อย 2 อย่างเข้าด้วยกัน (ขจรศักดิ์ บัวระพันธ์ และจิรัฐิติกาล พิมพ์วิชัย, 2564) ยังก่อให้เกิดความรู้ที่เรียกว่า TPK, TCK และ PCK กล่าวคือ 1) ความรู้ด้านเทคโนโลยีเพื่อวิธีสอน (Technological Pedagogical Knowledge : TPK) ตัวอย่างเช่น การใช้ YouTube โดยผู้สอนจะต้องมีความรู้ด้านเทคนิควิธีสอนและการเรียนรู้ที่มีการเปลี่ยนแปลงไปตามเทคโนโลยี 2) ความรู้ด้านเทคโนโลยีเพื่อเนื้อหา (Technological Content Knowledge : TCK) ตัวอย่างเช่น การใช้ Google โดยผู้สอนจำเป็นต้องมีความรู้ ความเข้าใจการใช้เทคโนโลยีที่หลากหลายและเหมาะสมกับเนื้อหา และ 3) ความรู้ด้านเนื้อหาผสานวิธีสอน (Pedagogical Content Knowledge : PCK) คือ ความรู้เกี่ยวกับการบูรณาการระหว่างความรู้ด้านเนื้อหากับความรู้ด้านการสอนในการสอนเนื้อหาเฉพาะเรื่องเพื่อช่วยให้ผู้เรียนเกิดการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
        จากกรอบแนวคิด TPACK จะเห็นว่า เมื่อพิจารณาในบริบทของการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์ ครูผู้สอนคณิตศาสตร์ควรพิจารณาประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีมาเป็นกรอบแนวคิดในการจัดการเรียนรู้ โดยควรมีความรู้ความเข้าใจและตระหนักถึงความสำคัญในการเลือกใช้เทคโนโลยีช่วยการเรียนรู้ (TK) ที่เหมาะสมกับวิธีสอน/กิจกรรมการเรียนรู้ (PK) และเนื้อหาที่ต้องการสอน (CK) โดยคำนึงถึงความเหมาะสมกับบริบทของผู้เรียนและธรรมชาติของวิชาด้วย อนึ่ง วิชาคณิตศาสตร์นั้นมีธรรมชาติของวิชาที่เน้นกระบวนการแก้ปัญหาโดยใช้ความรู้ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งตรงส่วนนี้ครูผู้สอนคณิตศาสตร์สามารถทำได้เป็นอย่างดีแล้ว อย่างไรก็ตาม ครูผู้สอนคณิตศาสตร์อาจยังไม่ได้เน้นการสร้างกระบวนการหรือผลผลิตใหม่เพื่อใช้ประโยชน์ในชีวิตจริง และบูรณาการศิลปะในการสร้างสสรค์ผลผลิตใหม่นั้น ๆ ด้วย ซึ่งเป็นแนวคิดสำคัญของการจัดการเรียนรู้แบบสะตีม (STEAM)

        การศึกษาเป็นเครื่องมือสำคัญในการสร้างคน สร้างสังคม สร้างชาติ และเป็นกลไกหลักในการพัฒนากําลังคนขอประเทศให้มีคุณภาพสามารถดำรงชีวิตกับบุคคลอื่นในสังคมได้อย่างเป็นสุข โดยเฉพาะอย่างยิ่งการดำรงชีวิตในกระแสการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของโลก แต่จากสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคไวรัสโคโรนา 2019 (COVID–19) ทำให้ส่งผลกระทบให้เกิดการปรับตัวในการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการเรียนการสอนเป็นรูปแบบออนไลน์อย่างกะทันหันถือเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง ผู้สอนต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบการเรียนการสอนไม่สามารถดำเนินกิจกรรมการเรียนการสอนได้อย่างเต็มที่เช่นเคย การจัดการเรียนรู้จึงต้องผสมผสานในหลายลักษณะตามแนวคิดและประสบการณ์ของผู้สอนและผู้เรียน และควรมุ่งเน้นที่การส่งเสริมการพัฒนาแนวคิดใหม่ (Design Thinking) การพัฒนาทักษะชีวิต (Life Skill) ในภาวะวิกฤติที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ในด้านความรู้ (Knowledge) ทักษะ (Skill) และกระบวนการทางความคิด (Mindset) (เทื้อน ทองแก้ว, 2563) ซึ่งแนวทางการจัดการศึกษาอันหนึ่งที่สามารถตอบสนองต่อเป้าหมายดังที่กล่าวมาแล้วก็คือการจัดการศึกษาแบบอิงประสบการณ์ (Experiential Learning)
        การจัดการศึกษาแบบอิงประสบการณ์ (Experiential Learning) เป็นวิธีการสอนที่จะทำให้ผู้เรียนได้รับประสบการณ์ (Experience) ที่จำเป็นต่อการเรียนรู้ในเรื่องที่เรียนรู้ก่อน และให้ผู้เรียนสังเกต ทบทวนสิ่งที่เกิดขึ้นและนำสิ่งที่เกิดขึ้นมาคิดพิจารณาไตร่ตรองร่วมกัน จนกระทั้งผู้เรียนสามารถสร้างความคิดรวบยอดหรือสมมติฐานต่าง ๆ ในเรื่องที่เรียนรู้ แล้วจึงนำความคิดหรือสมมติฐานต่าง ๆ เหล่านั้นไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ใหม่ ๆ ต่อไป (ทิศนา แขมมณี, 2556) และยังสามารถพัฒนาในด้านความรู้ การคิด และความสามารถในการปฏิบัติ ของผู้เรียนได้เป็นอย่างดี ทั้งนี้การจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์เป็นวิธีการสอนที่เหมาะสมในการใช้สื่อสังคมมาร่วมในการเผชิญประสบการณ์ของผู้เรียน โดยผู้สอนสามารถเลือกใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมกับวิธีการจัดการเรียนรู้ในเนื้อหาเฉพาะหนึ่ง ๆ ซึ่งเป็นแนวคิดสำคัญของความรู้ที่เรียกว่า ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยี (Technological, Pedagogical and Content Knowledge; TPACK) (Koehler & Mishra, 2008) ซึ่ง Punya Mishra และ Matthew Koehler แห่ง Michigan State University ได้นำเสนอกรอบแนวคิด TPACK ไว้ในปี ค.ศ. 2006 แสดงได้ดังแผนภาพ 1

        ความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการสอนคณิตศาสตร์ในสถานการณ์แพร่ระบาดของโควิด-๑๙ (COVID-19) ที่สถานการณ์บังคับให้ครูผู้สอนต้องจัดการเรียนรู้แบบออนไลน์ (online) ให้แก่ผู้เรียนเพื่อหลีกเลี่ยงการแพร่ระบาดของเชื้อโควิด-๑๙ ซึ่งเมื่อพิจารณาจากจากกรอบแนวคิด TPACK จะเห็นว่า ครูผู้สอนคณิตศาสตร์ควรมีความรู้ความสามารถในการเลือกใช้เทคโนโลยีช่วยการเรียนรู้ (TK) ที่เหมาะสมกับวิธีสอน/กิจกรรมการเรียนรู้ (PK) และเนื้อหาที่ต้องการสอน (CK) โดยคำนึงถึงความเหมาะสมกับบริบทของผู้เรียนและธรรมชาติของวิชาด้วย

ผู้เขียนได้ทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องและสังเคราะห์ขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์ขึ้นมาจำนวน 6 ขั้น (Thongkum & Buaraphan, 2024) ดังนี้
ขั้นที่ 1 สำรวจประสบการณ์เดิมก่อนเผชิญประสบการณ์ใหม่ (Survey) คือ สำรวจประสบการณ์เดิมก่อนเผชิญประสบการณ์ใหม่ โดยใช้แบบทดสอบก่อนเรียน
ขั้นที่ 2 ปฐมนิเทศการเผชิญประสบการณ์ (Orientation) คือ ปฐมนิเทศเกี่ยวกับการเผชิญประสบการณ์ใหม่ อธิบายรายละเอียดวัตถุประสงค์การเรียนรู้ เนื้อหา กิจกรรมการเรียนรู้ ประสบการณ์ที่จะได้รับ
ขั้นที่ 3 เผชิญประสบการณ์ภายใต้ปฏิสัมพันธ์กลุ่มแบบร่วมมือ (Experiencing) คือ เผชิญประสบการณ์ใหม่ที่เน้นการลงมือปฏิบัติในสภาพจริงภายใต้ปฏิสัมพันธ์กับเพื่อนร่วมกลุ่มและผู้สอน
ขั้นที่ 4 ทบทวน สะท้อน อภิปราย และประเมินผลจากประสบการณ์ (Reflection) คือ การนำเสนอผลการเผชิญประสบการณ์โดยใช้สื่อและเทคโนโลยีที่น่าสนใจและสอดคล้องกับเนื้อหาที่จะนำเสนอ 
ขั้นที่ 5 สรุปผลจากประสบการณ์ (Summary) คือ การร่วมกันสรุปผลการเรียนรู้จากการเผชิญประสบการณ์
ขั้นที่ 6 ประยุกต์ใช้องค์ความรู้จากการเผชิญประสบการณ์ (Application) คือ ประยุกต์ใช้องค์ความรู้จากการเผชิญประสบการณ์ใหม่ในสถานการณ์ต่าง ๆ ที่หลากหลายภายใต้รูปแบบที่เหมาะสม
        โดยทุกขั้นตอน ครูผู้สอนคณิตศาสตร์ควรสามารถประยุกต์ใช้กรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีเพื่อช่วยในการจัดการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผู้วิจัยขอยกตัวอย่างความสัมพันธ์ระหว่างขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์และเทคโนโลยีช่วยการจัดการเรียนรู้ เรื่อง เลขยกกำลังที่มีเลขชี้กำลังเป็นจำนวนเต็ม สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5 ดังตาราง 1

ตาราง 1 ขั้นตอนการจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์และเทคโนโลยีช่วยการจัดการเรียนรู้

       การเลือก application ควรมีความเหมาะสมกับเป้าหมายของกิจกรรมการเรียนรู้ เช่น การทดสอบ การระดมสมอง การนำเสนอ ก็ควรใช้ application ที่แตกต่างกันไป เนื่องจาก application แต่ละอันจะมีจุดเด่นที่แตกต่างกันไป
       บทความนี้แสดงให้เห็นว่า กรอบแนวคิดความรู้ในเนื้อหาผนวกวิธีสอนและเทคโนโลยีสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์ได้เป็นอย่างดีเพื่อนำไปสู่การจัดการเรียนรู้วิชาคณิตสาสตร์ที่มีคุณภาพและเป็นประโยชน์ต่อทั้งผู้สอนและผู้เรียน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่มีการแพร่ระบาดของเชื้อ COVID-19 ที่ต้องอาศัยการจัดการเรียนรู้แบบออนไลน์ การจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์จะช่วยให้ผู้เรียนสามารถเชื่อมโยงความรู้กับกระบวนการ มีทักษะกระบวนการทางคณิตศาสตร์ และสร้างองค์ความรู้ด้วยตนเอง อีกทั้งผู้เรียนมีส่วนร่วมในการเรียนรู้ทุกขั้นตอนจากการลงมือปฏิบัติจริง นอกจากนั้นผู้เรียนยังได้พัฒนาทักษะการทำงานกับผู้อื่นเป็นทีมได้เป็นอย่างดี ประสบการณ์ที่นักเรียนจะได้รับจากการจัดการเรียนรู้แบบอิงประสบการณ์แบบออนไลน์นับเป็นโจทย์ใหญ่ที่ครูผู้สอนคณิตศาสตร์ต้องนำไปขบคิดและหาคำตอบที่เหมาะสมให้ได้ เพื่อให้สามารถผ่านพ้นวิกฤตการแพร่ระบาดของเชื้อโรคที่สามารถแพร่ระบาดได้นอกเหนือจากเชื้อ COVID-19 ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตอันใกล้นี้

การสืบค้นงานวิจัยฉบับเต็ม:
Thongkum, S. & Buaraphan, K. (2024). Integrating technological pedagogical and content knowledge (TPACK) with experiential learning: A challenge in teaching mathematics in COVID-19 pandemic situation. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050043-1–050043-9.

เอกสารอ้างอิง

Mishra, P. & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Shulman, L. S. (1986). Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4–14 https://www.jstor.org/stable/1175860  

Thongkum, S. & Buaraphan, K. (2024). Integrating technological pedagogical and content knowledge (TPACK) with experiential learning: A challenges in teaching mathematics in COVID-19 pandemic situation. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050043-1–050043-9.

ทิศนา แขมมณี. (2556). ศาสตร์การสอน: องค์ความรู้เพื่อการจักระบวนการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ (พิมพ์ครั้งที่ 17).
กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

เทื้อน ทองแก้ว. (2563). การออกแบบการศึกษาในชีวิตวิถีใหม่: ผลกระทบจากการแพร่ระบาด COVID-19. คุรุสภาวิทยาจารย์, 1(2), 1-10.