เป็นที่ประจักษ์ว่า ChatGPT และเครี่องมือ Generative AI ต่างๆได้ช่วยให้การทำงานของผู้คนในหลากหลายสาขาอาชีพ ที่ใช้ทักษะความรู้และความคิด เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งนี้ ทีมจากหน่วยงานวิจัยด้านเศรษฐศาสตร์ของบริษัท OpenAI ร่วมกับศาสตราจารย์ David Deming จากมหาวิทยาลัย Harvard ประเทศสหรัฐอเมริกา ทำการวิเคราะห์ตัวอย่างบทสนทนาบน ChatGPT จำนวน 1.5 ล้านบทสนทนา ตั้งแต่การเปิดตัวของ ChatGPT เมื่อสามปีที่แล้ว ซึ่งล่าสุดมีจำนวนผู้ใช้งานเป็นประจำอยู่ที่ประมาณ 700 ล้านคนต่อสัปดาห์ [1] จากการศึกษาพบว่า

• ช่องว่างระหว่างเพศของผู้ใช้งาน เมื่อเดือนมกราคม 2024 ผู้ใช้งานเพศหญิงมีจำนวน 37% พอมาถึงเดือนกรกฎาคม 2025 ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นเป็น 52% ซึ่งใกล้เคียงกับตัวเลขจากเปอร์เซ็นต์ของประชากรโลกที่เป็นผู้ใหญ่
• ประเทศที่มีรายได้ต่ำถึงปานกลางมีการยอมรับการใช้งานสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยประเทศที่มีรายได้ต่ำสุดมีการเติบโตการใช้งานเป็น 4 เท่า เมื่อเทียบกับประเทศที่มีรายได้สูงสุด
• สามในสี่ของบทสนทนาเป็นเรื่องของ การขอคำแนะนำในเชิงปฏิบัติ การค้นหาข้อมูลข่าวสาร และการเขียน โดยที่เรื่องการเขียนเป็นหัวข้อหลักที่อยู่บนบทสนทนา ในขณะที่การเขียนโปรแกรม และการแสดงออกเรื่องอื่นๆ เช่น เรื่องที่เกี่ยวข้องกับอารมณ์ ความรู้สึก ยังเป็นหัวข้อรองลงมา
• ChatGPT สามารถสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจทั้งทางตรงและทางอ้อม ช่วยในเรื่องการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ความรู้ขั้นสูง

อย่างไรก็ตาม ในแง่ของการเรียนรู้ มีผลการศึกษาจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (Massachusetts Institute of Technology) ประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งในที่นี้จะยกมากล่าวถึงสองเรื่องที่แสดงถึงผลกระทบในเชิงลบและวิธีการจัดการกับปัญหาการเรียนรู้

        1. การทดลองให้นักศึกษาสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) ระดับปริญญาตรี เขียนโปรแกรมภาษา Fortran ซึ่งเป็นภาษาที่นักศึกษาไม่รู้จักมาก่อน [2] (Fortran เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ที่เกิดขึ้นมากว่า 60 ปีที่แล้ว ใช้ในการคำนวณด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม) โดยศาสตราจารย์ Eric Klopfer แบ่งกลุ่มนักศึกษาออกเป็นสามกลุ่ม โดยให้โจทย์ที่ต้องใช้การเขียนโปรแกรมในการแก้ปัญหา นักศึกษากลุ่มแรกอนุญาตให้ใช้ ChatGPT นักศึกษากลุ่มที่สองอนุญาตให้ใช้ LLaMA (LLaMA เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของค่าย Meta ซึ่งเขียนโปรแกรมได้ แต่จะมี bug เยอะกว่า ChatGPT ซึ่งต้องอาศัยผู้ใช้งานในการแก้ไขปรับปรุง) นักศึกษากลุ่มที่สามให้ใช้ Google search ได้อย่างเดียว การทดลองครั้งแรกนี้ต้องการทราบว่า กลุ่มไหนสามารถแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วที่สุด พบว่ากลุ่มแรกทำได้เร็วที่สุด ตามมาด้วยกลุ่มที่สองและกลุ่มที่สาม (รูปที่ 1) การที่กลุ่มที่สามทำได้ช้าที่สุดพบว่า นักศึกษาต้องทำการวิเคราะห์ปัญหาด้วยตัวเองและแยกปัญหาออกมาเป็นส่วนย่อยๆเพื่อแก้แต่ละส่วน

        การทดลองดำเนินต่อไปในครั้งที่สอง โดยให้นักศึกษาทั้งสามกลุ่มแก้โจทย์เดิมที่ได้ให้ไว้ในครั้งแรก แต่คราวนี้ให้ทุกกลุ่มแก้ปัญหาจากสิ่งที่ได้เรียนรู้มาและจำได้ด้วยตัวเอง ผลปรากฏว่ากลุ่มที่หนึ่งไม่มีใครผ่านการทดสอบ (นักศึกษาจำอะไรไม่ได้เลย) กลุ่มที่สองผ่านประมาณครึ่งหนึ่ง และกลุ่มที่สามผ่านการทดสอบทุกคน (รูปที่ 2)

        ศาสตราจารย์ Eric Klopfer ได้ให้ข้อสรุปว่า การที่นักศึกษาทำงานหนักและต่อสู้กับปัญหาที่พบระหว่างทาง เป็นสิ่งที่สำคัญที่ทำให้เกิดการเรียนรู้ อีกทั้งทักษะในการวิเคราะห์และแตกปัญหาเป็นส่วนย่อยๆเป็นสิ่งจำเป็นยิ่งยวดในการเรียนรู้

        2. การทดลองให้กลุ่มทดลองอายุ 18-39 ปีจากพื้นที่เขตเมือง Boston ให้มาเขียน essay ที่อยู่ในการสอบ SAT (SAT เป็นมาตรฐานข้อสอบสำหรับเข้ามหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกา essay เป็นส่วนหนึ่งแต่ไม่ได้คิดรวมอยู่ในคะแนนสอบ) [3] โดยทีมของ Nataliya Kosmyna ซึ่งเป็นนักวิจัยที่ Media Lab ได้แบ่งกลุ่มทดลองเป็นสามกลุ่ม โดยกลุ่มแรกให้ใช้ ChatGPT กลุ่มที่สองใช้ Google search และกลุ่มที่สามไม่ให้ใช้เครื่องมือช่วยใดๆ ในการทดลองมีการใช้เครี่องวัดสัญญาณไฟฟ้าในเซลล์สมอง (EEG) ในระหว่างที่กลุ่มทดลองทำการทดสอบ โดยการศึกษาใช้ระยะเวลาหลายเดือน และให้กลุ่มทดลองเขียนหลาย essay ผลการวัดสัญญาณ EEG พบว่ากลุ่มที่ใช้ ChatGPT มีกิจกรรมไฟฟ้าในสมองต่ำที่สุด (รูปที่ 3) และถ้าเปรียบเทียบกับกลุ่มอื่นพบว่าในกลุ่มนี้ สมองทำงานน้อยกว่า คุณภาพการเขียนต่ำกว่า และพฤติกรรมของกลุ่มมีแนวโน้มในเชิงลบ ซึ่งหลังจากเวลาผ่านไปกลุ่มนี้จะขี้เกียจและส่วนใหญ่ก็จะคัดลอก essay จาก ChatGPT มาตอบ ในกลุ่มที่ใช้ Google search สมองมีการทำงานและตื่นตัว มีความพึงพอใจต่อผลงานของตน ในกลุ่มที่เขียน essay ด้วยตัวเอง พบการเชื่อมต่อของระบบประสาทสมองมากที่สุด โดยเฉพาะในย่านของ alpha, theta และ delta ซึ่งเป็นย่านที่มีความเกี่ยวเนื่องกับความคิดสร้างสรรค์ ความจำและการประมวลผลในเรื่องความหมาย นอกจากนี้ยังพบว่ากลุ่มทดลองนี้ มีความอยากรู้อยากเห็น และแสดงความพึงพอใจในผลงานของตนเอง

        การทดลองดำเนินต่อไปในขั้นที่สอง โดยให้กลุ่มทดลองทำการเลือกเขียน essay ใหม่จากที่เขียนไว้ในครั้งแรก โดยในครั้งนี้กลุ่มที่เคยใช้ ChatGPT จะต้องเขียนด้วยตนเอง ในขณะนี้กลุ่มที่เคยเขียนด้วยตนเองจะอนุญาตให้ใช้ ChatGPT ผลการทดลองพบว่ากลุ่มที่เคยใช้ ChatGPT มีสัญญาณไฟฟ้าในสมองย่าน alpha และ delta ต่ำ ซึ่งแสดงไม่เห็นว่าสมองไม่ได้บันทึกประสบการณ์หรือการเรียนรู้ในระหว่างที่ใช้ ChatGPT ในกลุ่มที่เคยเขียนด้วยตนเองและมาใช้ ChatGPT พบว่ามีการตื่นตัวของสัญญาณไฟฟ้าในสมองทุกย่าน และสามารถเขียน essay ได้ดี (รูปที่ 4)

        คณะผู้วิจัยจึงได้ข้อสรุปว่า หากมีการใช้ ChatGPT อย่างถูกวิธีจะส่งผลดีต่อการเรียนรู้ มิฉะนั้นอาจจะเป็นโทษต่อนักเรียน โดยเฉพาะในกลุ่มเด็กที่สมองกำลังพัฒนา

        ในทัศนะของผู้เขียนหลังจากที่ได้อ่านทั้งสองบทความ และจากประสบการณ์ของตนเองที่ใช้ ChatGPT ที่ผ่านมา จึงขอเสนอให้ใช้ ChatGPT ในลักษณะของการเป็นผู้ช่วย AI (AI-Assistant) หลังจากที่เราได้ทำงานด้วยตนเองก่อน และใช้ AI ปรับปรุงงานที่เราทำขึ้น จะทำให้ผลงานดีขึ้นในขณะที่จะเกิดการเรียนรู้พัฒนาตนเองไปด้วยในระยะยาว รวมถึงงานที่ต้องอาศัยความคิดสร้างสรรค์ เช่น ค้นหาไอเดียใหม่ๆ หรือวิธีการใหม่ๆ เราน่าจะต้องคิดเองก่อน แล้วค่อยไปตรวจสอบและเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จาก AI

เอกสารอ้างอิง

[1]        OpenAI. (2025, September 15). How people are using ChatGPT. OpenAI. https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/
[2]        Shein, E. (2023, March 6). The impact of AI on computer science education. Communications of the ACM. https://cacm.acm.org/news/the-impact-of-ai-on-computer-science-education/
[3]        Chow, A. R. (2023, February 23). ChatGPT may be eroding critical thinking skills, according to a new MIT study. TIME. https://time.com/7295195/ai-chatgpt-google-learning-school/

        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

        โลกกำลังเปลี่ยน… และเปลี่ยนเร็วกว่าที่เคย จากยุคที่ความรู้หาได้จากหนังสือและครูในห้องเรียน… สู่ยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทนคนได้ในไม่กี่วินาที เด็ก ๆ ที่เติบโตในยุคนี้ก็คือ “Gen Alpha” รุ่นแรกที่ต้องอยู่ร่วมกับ AI เป็นเรื่องปกติในชีวิตประจำวัน ทำไมพ่อแม่ยุคใหม่ต้องใส่ใจเรื่องนี้? เพราะเด็ก Gen Alpha ไม่ใช่แค่ผู้บริโภคเทคโนโลยี แต่เขาจะต้อง “อยู่กับ AI อย่างฉลาด” การเรียนรู้เพียงในห้องเรียน หรือการใช้ชีวิตแบบเดิม ๆ อาจไม่พออีกต่อไป พ่อแม่ยุคใหม่จึงต้องช่วย “ออกแบบโอกาสการเรียนรู้” ให้ลูก ผ่านกิจกรรมที่พัฒนาทักษะสำคัญที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้

6 กิจกรรมที่เด็กยุค AI ควรได้สัมผัส

• กิจกรรมที่ฝึกการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา (Critical Thinking & Problem Solving) เช่น เกมวางแผน บอร์ดเกมแนววิเคราะห์ โครงการ STEM Challenge หรือกิจกรรมจำลองสถานการณ์แก้ไขปัญหา

• กิจกรรม Coding หรือ Computational Thinking ไม่ใช่แค่ให้ลูกเรียนเขียนโค้ด แต่ฝึกให้เข้าใจ “วิธีคิดเป็นขั้นตอน” เริ่มจาก Scratch, Blockly หรือ Robotics Workshop

• กิจกรรมสร้างสรรค์ (Creativity & Design Thinking) ให้เด็กลองออกแบบสิ่งใหม่ เช่น วาดภาพ ประดิษฐ์สิ่งของ หรือคิดโครงงานเล็ก ๆ กระตุ้นจินตนาการในแบบที่ AI ทำไม่ได้

• กิจกรรมที่เน้น Emotional Intelligence (EQ) และ Soft Skills เช่น กิจกรรมกลุ่มที่ต้องสื่อสาร ประสานงาน งานอาสา หรือ Social Emotional Learning (SEL) Workshop ฝึกความเห็นใจผู้อื่น การจัดการอารมณ์ตัวเอง

• กิจกรรมที่ส่งเสริม Digital Literacy และ Cyber Safety สอนให้รู้จักการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างปลอดภัย เรียนรู้เรื่อง Fake News Digital Footprint การตั้งค่าความเป็นส่วนตัว ฝึกคิดก่อนแชร์

• กิจกรรม Lifelong Learning : สอนให้เด็กอยากรู้อยากเรียนตลอดชีวิต ปลูกนิสัยการตั้งคำถาม ชวนค้นคว้าหาข้อมูลเองผ่านช่องทางออนไลน์ ฝึกเรียนรู้ด้วยตัวเองผ่านหนังสือ บทความ วิดีโอ ฯลฯ

        ในยุคปัจจุบันที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในสังคมเพิ่มมากขึ้น วิธีสร้างองค์ความรู้หรือวิธีการรับมือในอนาคตในการใช้ AI และอยู่กับ AI ได้อย่างฉลาดและรู้เท่าทัน จึงเป็นหน้าที่ของพ่อแม่ที่ต้องเป็น “Coach” ไม่ใช่แค่ “Observer” ไม่ใช่แค่ปล่อยให้ลูกเล่นมือถือหรือเรียนตามหลักสูตรโรงเรียนเท่านั้นแต่ต้องช่วยเลือกกิจกรรมที่ “เติมเต็มทักษะที่ AI ไม่มี” และสร้างนิสัย “นักเรียนรู้ตลอดชีวิต” ให้ลูกตั้งแต่วันนี้ อีกสิ่งสำคัญที่พ่อแม่ต้องให้ความสำคัญ คือ ฝึกให้เด็ก ๆ ปรับตัวและสร้างปฏิสัมพันธ์กับคนหลากหลาย เด็กจะได้เรียนรู้การเปิดใจ ยอมรับความคิดเห็นจากเพื่อนที่ไม่คุ้นเคย พัฒนาทักษะการสื่อสารและการทำงานร่วมกับเพื่อนใหม่ ๆ สร้างมิตรภาพใหม่ ๆ ได้เรียนรู้และฝึกความเป็นผู้นำและผู้ตามในสถานการณ์ปัจจุบันที่ต้องเจอ ฝึกความเข้มแข็งทางใจ (Resilience) ลดความกังวลเมื่อต้องเจอสิ่งใหม่ ซึ่งพ่อแม่ต้องช่วยผลักดันและเสริมแรงใจให้เด็กกล้าที่จะเผชิญสิ่งเหล่านี้ด้วยตัวเอง ซึ่งเป็นทักษะที่จำเป็นต่อการทำงานกับคนหลากหลายชาติพันธุ์/วัฒนธรรมในอนาคตเพราะในอนาคต… “คนที่อยู่รอด” ไม่ใช่คนที่รู้มากที่สุด แต่คือ “คนที่เรียนรู้เร็ว และปรับตัวได้ดีที่สุด”

อ้างอิง
https://www.coraline.co.th/single-post/ทักษะที่จำเป็นในยุค-ai
https://www.linkedin.com/business/talent/blog/learning-and-development/human-skills-age-of-ai
https://www.benchachinda.co.th/th/news-detail/145

        ผู้เขียนได้มีโอกาสไปบรรยายผลงานทางวิชาการในหัวข้อ “Utilizing ChatGPT as an Assistant in Excel Tasks: An Experimental Study” ซึ่งมาจากผลงานวิจัยและเขียนบทความร่วมกับ อ.ดร. ศุภวรรต ทิพยรัตน์ งานประชุมนี้จัดขึ้นโดยการสนับสนุนจากหลายมหาวิทยาลัย ได้แก่ University Malaya, University of Nottingham, Chongqing University, Universiti Sains Malaysia และ Australian Catholic University ผลงานที่นำเสนอในงานประชุมนี้จะได้รับการตีพิมพ์ในรวมบทความ Conference Proceedings ของสำนักพิมพ์ Springer และรวมอยู่ในดัชนีอ้างอิงของ EI-Compendex, SCOPUS เป็นต้น [1]

        ในปีนี้ งานประชุมจัดขึ้นที่กรุงเทพฯ ณ โรงแรมแมนดาริน ระหว่างวันที่ 19-21 พฤษภาคม 2568 ซึ่งได้ความสนใจในการส่งผลงานจากคณาจารย์ และนักศึกษาจากที่ต่างๆ จำนวน 35 ผลงาน ซึ่งผ่านการประเมินจากผู้อ่านให้ได้รับการนำเสนอจำนวน 24 ผลงาน จำแนกเป็นผลงานที่ให้นำเสนอปากเปล่า On-line จำนวน 10 ผลงาน และผลงานที่ให้นำเสนอปากเปล่าแบบ On-site 13 ผลงาน และผลงานที่ให้นำเสนอในรูปของโปสเตอร์ 1 ผลงาน ผลงานที่ได้รับการนำเสนอมาจากหลากหลายประเทศได้แก่ เม็กซิโก จีน สิงคโปร์ มาเลเซีย อิรัก ออสเตรเลีย กานา ไทย อินโดนีเซีย อิหร่าน โดยการนำเสนอแบบปากเปล่าใช้เวลา 15 นาที รวมการตอบคำถาม

        ในงานประชุมมีการเชิญ Keynote Speaker จากที่ต่างๆจำนวน 6 ท่าน ซึ่งหนึ่งในนั้นได้แก่ ผศ.ดร. พัชรินทร์ ปัญจบุรี มหาวิทยาลัยขอนแก่น ซึ่งท่านได้เคยเป็นอาจารย์อยู่ที่สถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ หัวข้อที่บรรยายมีชื่อว่า “Artificial Intelligence in Self-Regulated Learning: Empowering the Future of Education” ส่วนท่านอื่นๆมาจากประเทศจีน อังกฤษ มาเลเซีย และออสเตรเลีย

        หัวข้อต่างๆที่ครอบคลุมในการประชุม เป็นเรื่องเกี่ยวกับ AI ประมาณ 30% นอกจากนั้นเป็นเรื่องของ AR/VR, Digital tool เช่น canva, Google site เรื่อง Digital Learning media และอื่นๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการวิจัยเรื่องการใช้เทคโนโลยีในแวดวงการศึกษา

        การจัดรูปแบบการบรรยายมีลักษณะแตกต่างจากการประชุมที่อื่นๆ ซึ่งมีโต๊ะหรือเก้าอี้วางเป็นแถวๆหันหน้าไปทางเวที แต่ในงานนี้มีการจัดโต๊ะให้ผู้เข้าร่วมประชุมหันหน้าเข้าหากัน และหันข้างให้กับผู้บรรยายยกเว้นสองที่นั่งที่อยู่ด้านหลังห้อง จึงดูเหมือนเป็นการประชุมธุรกิจมากกว่า อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีผู้เข้าร่วมประชุมจำนวนไม่มาก จึงมีบรรยากาศที่เป็นกันเอง และการถามตอบและการใช้เวลาในแต่ละหัวข้อ เป็นไปอย่างยืดหยุ่น หากไม่มีการเริ่มถามคำถามจากผู้ฟัง ประธานจะเป็นผู้เริ่มถามคำถามก่อน เรื่องของอาหารว่างมีปริมาณเท่าๆกับผู้เข้าร่วมประชุม และอาหารกลางวันเป็นบุฟเฟต์อาหารไทยของโรงแรม

        ผู้เขียนได้รับความรู้จากการบรรยายมาพอสมควรในหัวข้อวิจัยต่างๆ แต่เท่าที่ฟังบรรยายจากแต่ละหัวข้อ ตั้งข้อสังเกตว่าผู้บรรยายหลายท่านมิได้เสนอชิ้นงานสิ่งที่คณะผู้วิจัยได้ผลิตขึ้นมา ส่วนใหญ่จะนำเสนอในรูปของที่มา ผลการวิจัยและข้อสรุป ต้องมีประธานหรือผู้เข้าร่วมประชุมตั้งคำถามถึงชิ้นงาน ผู้บรรยายจึงจะนำเสนอขึ้นมาให้เห็น โดยรวมการจัดงานเป็นไปด้วยความเรียบร้อย จะมีข้อติเรื่องของการใช้ไมโครโฟน ซึ่งไม่ได้มีไมโครโฟนแบบตั้งที่แท่นสำหรับผู้บรรยาย จึงทำให้ผู้บรรยายต้องถือไมโครโฟนตลอด

        โดยภาพรวมงานประชุมนี้เหมาะกับอาจารย์ นักวิจัยและนักศึกษาที่อยู่ใน field จากการประกาศจากผู้จัดงาน งานประชุมจะมีการจัดขึ้นในปีหน้าอีก ซึ่งถ้าดูจากแนวโน้มงานวิจัยแล้ว น่าจะเป็นเวทีหนึ่งสำหรับการนำเสนอผลงานได้สะดวก และเดินทางอยู่ในภูมิภาค

เมื่อเราฟังเสียงของเด็กอย่างแท้จริง เราจะค้นพบทิศทางใหม่ของการศึกษา

จุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลง
        การบรรลุเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) โดยเฉพาะเป้าหมายที่ 4: “การศึกษาที่เท่าเทียม ครอบคลุม และมีคุณภาพ” จำเป็นต้องอาศัยกลไกที่ลงลึกถึงพื้นที่จริง โครงการพัฒนาการศึกษาจังหวัดสมุทรสาครโดยสถาบันนวัตกรรมการเรียนรู้ มหาวิทยาลัยมหิดล เป็นตัวอย่างหนึ่งของการนำนวัตกรรมเชิงระบบมาประยุกต์ใช้ในการพัฒนาเด็กและเยาวชน ผ่านข้อมูลที่ได้จากตัวนักเรียนเอง
        โครงการนี้ได้รับทุนสนับสนุนจากหน่วยบริหารจัดการทุนด้านการพัฒนาระดับพื้นที่ (บพท.) ภายใต้กรอบวิจัย “พื้นที่นวัตกรรมการศึกษา” (Education Sandbox) และใช้แนวทางวิจัยและพัฒนา (Research and Development) โดยร่วมมือกับโรงเรียนนำร่อง 16 แห่ง ภาคีเครือข่ายทั้งภาครัฐ เอกชน และภาคประชาสังคม เพื่อขับเคลื่อนการศึกษาในพื้นที่อย่างเป็นระบบ

เปลี่ยน “คาบโฮมรูม” ให้เป็นพื้นที่สะท้อนเสียงของนักเรียน
        หัวข้อของนวัตกรรมอยู่ที่ระบบ “Homeroom Online” ซึ่งเปิดพื้นที่ให้นักเรียนสะท้อนตนเองผ่านภารกิจรายเดือนในคาบโฮมรูม โดยครูจะส่งกิจกรรมให้นักเรียนตอบ เช่น แบบประเมินตนเองด้านพหุปัญญา ความคิดเชิงบวก หรือเป้าหมายชีวิต คำตอบของนักเรียนจะถูกประมวลผลด้วย AI และจัดเก็บในฐานข้อมูล เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรม ความคิด และบริบทส่วนบุคคล
        ข้อมูลนี้ช่วยให้ครู โรงเรียน และหน่วยงานระดับจังหวัดเข้าใจนักเรียนลึกซึ้งยิ่งขึ้น ไม่ใช่แค่ในมิติของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน แต่รวมถึงทักษะชีวิต ภูมิหลังครอบครัว และความพร้อมด้านจิตใจ

ข้อมูลชุดเดียว สร้างการเปลี่ยนแปลงได้ทั้งระบบ
        เมื่อเข้าใจนักเรียนได้ลึกขึ้น โรงเรียนก็สามารถออกแบบการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับแต่ละคนได้มากขึ้น ในขณะเดียวกัน “สมุดพกนักเรียนรายบุคคล” ก็กลายเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการพูดคุยระหว่างครู นักเรียน และผู้ปกครองอย่างเป็นระบบ ข้อมูลจาก Homeroom Online ยังถูกใช้เป็นฐานในการพัฒนาหลักสูตรสำหรับครู และใช้ในวงประชุมเพื่อพัฒนานโยบายในระดับจังหวัด โดยสรุปจากการนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ พบว่าส่งผลต่อการพัฒนาการศึกษาในหลายระดับ ได้แก่

• นักเรียน ได้รับสมุดพกรายบุคคลที่สรุปข้อมูลจากการทำภารกิจ ซึ่งช่วยให้ครูสามารถพูดคุยและให้คำแนะนำเชิงลึกอย่างเหมาะสม (มีนักเรียนได้รับประโยชน์จำนวน 4,634 คน)
• ครู ได้รับการอบรมด้วยหลักสูตรที่ออกแบบตาม “ลักษณะของนักเรียนที่มุ่งหวัง” ทำให้การพัฒนาครูไม่ใช่การฝึกอบรมแบบสำเร็จรูป แต่เป็นการสร้างกระบวนกรทางการเรียนรู้ (มีครูผ่านาการอบรมจำนวน 342 คน)
• ผู้ปกครอง ได้รับการส่งเสริมบทบาทผ่านหลักสูตร “คุยกับลูกแบบผูกใจ” ซึ่งนำข้อมูลจาก Homeroom Online มาใช้ในการออกแบบ ทำให้ผู้ปกครองสามารถเข้าใจลูกหลานของตนเองอย่างลึกซึ้ง และสามารถสื่อสารกับลูกอย่างเปิดใจ (มีผู้ปกครองผ่านหลักสูตรจำนวน 102 คน)
• ผู้บริหารโรงเรียน ได้มีโอกาสเข้าร่วมกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลนักเรียนร่วมกับครู และมีส่วนร่วมในการปรับนโยบายในระดับโรงเรียน โดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกเป็นพื้นฐาน ตลอดจนการจัดวงสนทนาเพื่อสะท้อนคิดร่วมกันในระดับผู้บริหาร ส่งผลให้การบริหารจัดการโรงเรียนมีทิศทางที่เชื่อมโยงกับความต้องการที่แท้จริงของนักเรียนและชุมชน (มีผู้บริหารโรงเรียนได้รับประโยชน์จำนวน 16 คน)
• ชุมชน ได้เห็นข้อมูลเชิงลึกจากเด็กในพื้นที่ ทำให้ภาคประชาสังคมตื่นตัว เช่น มีการร่วมมือระหว่างภาคเอกชนและเครือข่ายท้องถิ่นเพื่อมอบทุนเรียนอาชีวะให้เด็กที่ขาดโอกาส รวมถึงการวางแผนสนับสนุนกิจกรรมเชิงพัฒนาในระดับท้องถิ่นอย่างตรงจุด
• นโยบาย ข้อค้นพบจากโครงการถูกเสนอผ่านกระบวนการ “ห้องปฏิบัติการทางสังคม” (Social Lab) ให้แก่ผู้มีอำนาจระดับจังหวัด เพื่อผลักดันนโยบายที่สะท้อนความจริงจากห้องเรียน

ครูคือหัวใจของการเปลี่ยนแปลง: พัฒนาอย่างเป็นองค์รวมมีเป้าหมายเพื่อผู้เรียน

โครงการนี้ พัฒนาครูด้วยรูปแบบใหม่ที่เรียกว่า “4P Model” ที่ส่งเสริมศักยภาพแบบองค์รวม ซึ่งประกอบด้วย

1. Passionate Heart – ฟื้นฟูหัวใจครู ผ่านกระบวนการจิตตปัญญาศึกษา
2. Pragmatic Mind – พัฒนาการคิดเชิงเหตุผลและความสามารถในการตั้งคำถามอย่างมีคุณภาพ
3. Practical Skills – ฝึกใช้กิจกรรมที่ออกแบบจากข้อมูลนักเรียนจริงในห้องเรียน
4. Proactive Reflection – เปิดพื้นที่ให้ครูสะท้อนผลร่วมกันในวง PLC อย่างต่อเนื่อง

        การพัฒนาครู จึงไม่ใช่แค่การเพิ่มความรู้ แต่เป็นการสร้าง “ความมั่นใจ” และ “พลังใจ” ให้ครูกลับมาเป็นนักออกแบบการเรียนรู้เพื่อผู้เรียนอย่างแท้จริง

จังหวัดขับเคลื่อนร่วมกัน: จากโรงเรียน สู่ชุมชน และนโยบาย 
         การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในห้องเรียน แต่ยังขยายออกไปสู่การสร้างความร่วมมือระหว่างภาคส่วนต่าง ๆ ในจังหวัด เช่น “โรงเรียนพ่อแม่” ที่เปิดให้พื้นที่ให้ผู้ปกครองเข้ามาเรียนรู้ร่วมกับโรงเรียน และแนวคิด “วิชาชีพจีบวิชาชอบ” ที่จะเปิดโอกาสให้นักเรียนได้รู้จักอาชีพหลากหลายตั้งแต่ยังเรียนอยู่ ที่สำคัญที่สุดคือ จังหวัดสมุทรสาครได้สร้างกลไกการทำงานร่วมกันระหว่างโรงเรียน หน่วยงานภาครัฐ มหาวิทยาลัย ภาคเอกชน และชุมชน เพื่อให้ทุกฝ่ายร่วมกันวางแผนและตัดสินใจโดยมีข้อมูลจริงเป็นฐาน
        ทั้งหมดนี้สะท้อน SDG เป้าหมายที่ 17 ว่าด้วย “ความร่วมมือเพื่อการพัฒนาอย่างยั่งยืน”

บทสรุป: เมื่อข้อมูลเปลี่ยนอนาคตของเด็ก ๆ
        โครงการนี้แสดงให้เห็นว่า หากระบบการศึกษาฟังเสียงของผู้เรียนอย่างแท้จริง การเปลี่ยนแปลงก็สามารถเริ่มต้นได้จากห้องเรียน ข้อมูลจากนักเรียนคือพลังที่สามารถนำไปสู่การออกแบบการเรียนรู้ใหม่ ๆ การพัฒนาครูเชิงคุณภาพ และการขับเคลื่อนนโยบายในระดับจังหวัด สิ่งที่เกิดขึ้นในจังหวัดสมุทรสาครไม่ได้เป็นเพียงโครงการนำร่อง แต่คือการเปลี่ยนแปลงระบบการศึกษาที่เริ่มจากการฟังเสียงของนักเรียนอย่างแท้จริง แล้วใช้ข้อมูลนั้นสร้างพื้นที่เรียนรู้ที่เหมาะสมกับทุกคนอย่างเท่าเทียม เป็นแบบอย่างของการพัฒนาอย่างยั่งยืนที่จับต้องได้จริง และขยายผลได้ในทุกพื้นที่ของประเทศไทย
        การฟังเสียงของเด็กไม่ควรเกิดขึ้นเฉพาะในโครงการนี้เท่านั้น แต่ควรเป็นกลไกถาวรในระบบการศึกษาไทย หากเราต้องการให้เด็กเติบโตอย่างเข้าใจตนเอง พัฒนาตนเองได้ และพร้อมรับมือกับโลกที่เปลี่ยนแปลง การพัฒนาระบบ “ข้อมูลจากนักเรียน” และการสร้างพื้นที่ร่วมคิดของทุกภาคส่วน คือคำตอบของการศึกษาที่มีชีวิต มีหัวใจ และมีอนาคต

เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs) ที่เชื่อมโยงกับโครงการ
        การดำเนินโครงการนวัตกรรมการศึกษาในจังหวัดสมุทรสาครครั้งนี้ มีความเชื่อมโยงอย่างชัดเจนกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน หรือ Sustainable Development Goals (SDGs) โดยเฉพาะใน 3 ด้านสำคัญ ดังนี้:

• SDG 4: การศึกษาที่เท่าเทียม ครอบคลุม และมีคุณภาพ – โครงการมุ่งเน้นการพัฒนาระบบการเรียนรู้ที่ยึดผู้เรียนเป็นศูนย์กลาง ผ่านการฟังเสียงของนักเรียนและการใช้ข้อมูลจริงเป็นฐานในการออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล นอกจากนี้ยังให้ความสำคัญกับการเปิดโอกาสทางการศึกษาอย่างเท่าเทียมแก่ผู้เรียนทุกกลุ่ม ทั้งในระดับขั้นพื้นฐาน อาชีวศึกษา และการศึกษาตลอดชีวิต รวมถึงการพัฒนาครูด้วยหลักสูตรที่ตอบสนองต่อความต้องการของผู้เรียนอย่างแท้จริง อันสะท้อนถึงการบรรลุเป้าหมายย่อย เช่น 1, 4.3, 4.5 และ 4.c
• SDG 10: ลดความเหลื่อมล้ำ – หนึ่งในจุดแข็งของโครงการ คือการใช้ข้อมูลจากระบบ Homeroom Online เพื่อเปิดเผยความแตกต่างและความเหลื่อมล้ำที่มักซ่อนอยู่ภายในห้องเรียน ไม่ว่าจะเป็นข้อจำกัดด้านเศรษฐกิจ สภาพครอบครัว หรือพฤติกรรมเสี่ยงต่าง ๆ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้โรงเรียนสามารถตอบสนองต่อความต้องการเฉพาะของเด็กแต่ละกลุ่มได้อย่างเหมาะสมและเป็นธรรม โดยเฉพาะกลุ่มนักเรียนเปราะบาง เช่น เด็กยากจน เด็กไร้สัญชาติ หรือเด็กที่มีความเสี่ยงต่อการหลุดจากระบบการศึกษา
• SDG 17: หุ้นส่วนเพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืน – การเปลี่ยนแปลงทางการศึกษาที่เกิดขึ้นในจังหวัดสมุทรสาคร ไม่ได้มาจากพลังของหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่ง หากแต่เกิดจากความร่วมมือของภาคีเครือข่ายทุกภาคส่วน ทั้งมหาวิทยาลัย โรงเรียน สำนักงานเขตพื้นที่การศึกษา หน่วยงานภาครัฐระดับจังหวัด องค์กรภาคเอกชน และภาคประชาสังคม ที่ต่างร่วมมือกันออกแบบนโยบาย พัฒนากิจกรรม และแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างเป็นระบบ กลไกการทำงานร่วมกันเช่นนี้คือภาพสะท้อนของหุ้นส่วนเพื่อความยั่งยืนอย่างแท้จริง

        ในโลกของการวิจัยและพัฒนา ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และความรู้ใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นไม่ได้มีเพียงแค่ผลลัพธ์ที่สร้างคุณค่า แต่ยังอาจมีผลกระทบที่ซับซ้อนทั้งต่อมนุษย์ สังคม และสิ่งแวดล้อม ดังนั้น “จริยธรรมการวิจัย” จึงมีบทบาทสำคัญในการชี้แนวทางให้การวิจัยดำเนินไปอย่างรับผิดชอบ มีคุณธรรม และเป็นไปเพื่อประโยชน์สูงสุดของมนุษยชาติ

จริยธรรมการวิจัยคืออะไร?    
        จริยธรรมการวิจัย หมายถึง หลักเกณฑ์ แนวทาง และมาตรฐานที่นักวิจัยต้องปฏิบัติตาม เพื่อให้การวิจัยเป็นไปอย่างโปร่งใส ซื่อสัตย์ และไม่สร้างผลกระทบที่เป็นอันตรายต่อผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ไม่ว่าจะเป็นมนุษย์ สัตว์ หรือธรรมชาติ หลักการสำคัญของจริยธรรมการวิจัย ได้แก่:

1. การเคารพสิทธิและศักดิ์ศรีของมนุษย์ – นักวิจัยต้องเคารพความเป็นส่วนตัวและสิทธิของผู้เข้าร่วมการวิจัย เช่น การขอความยินยอมโดยสมัครใจ (Informed Consent)
2. ความซื่อสัตย์และความโปร่งใส – ข้อมูลและผลการวิจัยต้องรายงานอย่างถูกต้อง ไม่มีการบิดเบือนหรือปลอมแปลง
3. การลดผลกระทบที่เป็นอันตราย – การวิจัยต้องพิจารณาและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นต่อผู้เข้าร่วมการวิจัยหรือสิ่งแวดล้อม
4. ความยุติธรรม – การวิจัยต้องไม่เลือกปฏิบัติ และผลลัพธ์ต้องถูกนำไปใช้เพื่อประโยชน์ของสังคมในวงกว้าง

ความสำคัญของจริยธรรมการวิจัย

1. การสร้างความไว้วางใจ – การปฏิบัติตามจริยธรรมช่วยให้นักวิจัยได้รับความไว้วางใจจากสังคม ผู้สนับสนุน และผู้เข้าร่วมการวิจัย ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของความร่วมมือในการศึกษาวิจัย
2. การป้องกันปัญหาทางกฎหมายและจริยธรรม – หากการวิจัยละเมิดจริยธรรม อาจนำไปสู่ผลกระทบด้านกฎหมายหรือความเสียหายต่อชื่อเสียงของนักวิจัยและองค์กร
3. การส่งเสริมความก้าวหน้าที่ยั่งยืน – ผลการวิจัยที่มาจากกระบวนการที่มีจริยธรรมมักเป็นข้อมูลที่น่าเชื่อถือ และสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาสังคมและสิ่งแวดล้อมได้อย่างยั่งยืน
4. การปกป้องผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง – จริยธรรมการวิจัยช่วยลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับผู้เข้าร่วมการวิจัยและกลุ่มเป้าหมาย

กรณีศึกษา: ผลกระทบจากการละเมิดจริยธรรม
        ประวัติศาสตร์การวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่ร้ายแรงจากการละเมิดจริยธรรม ตัวอย่างเช่น การทดลองทัสคีจี (Tuskegee Syphilis Study) ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นการทดลองทางการแพทย์ที่ละเมิดสิทธิของกลุ่มประชากรชาวแอฟริกันอเมริกันโดยไม่ให้ข้อมูลที่เพียงพอและไม่ได้รับการรักษาโรค ส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อชีวิตและชื่อเสียงของวงการวิจัยเป็นอย่างมาก

แนวทางการส่งเสริมจริยธรรมการวิจัย

1. การศึกษาและอบรม – นักวิจัยควรได้รับการอบรมเกี่ยวกับจริยธรรมการวิจัยตั้งแต่เริ่มต้นอาชีพ
2. การจัดตั้งคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัย – องค์กรวิจัยควรมีคณะกรรมการที่รับผิดชอบตรวจสอบและให้คำแนะนำด้านจริยธรรม
3. การสร้างมาตรฐานและกฎระเบียบ – การกำหนดแนวทางที่ชัดเจนช่วยให้นักวิจัยสามารถปฏิบัติตามจริยธรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

        จริยธรรมการวิจัยเป็นรากฐานที่สำคัญของการพัฒนาความรู้และนวัตกรรมที่มีคุณภาพและความยั่งยืน การปฏิบัติตามจริยธรรมไม่เพียงแค่ช่วยป้องกันความเสี่ยงและผลกระทบเชิงลบ แต่ยังช่วยส่งเสริมให้วงการวิจัยเป็นที่น่าเชื่อถือและเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยรวม ดังนั้น นักวิจัยและผู้เกี่ยวข้องทุกคนจึงควรให้ความสำคัญกับจริยธรรมการวิจัยในทุกขั้นตอนของการทำงาน

เอกสารอ้างอิง

1. สัญญา สุขพณิชนันท์. (2560). เหตุการณ์ที่นำไปสู่หลักการของจริยธรรมการวิจัยในคน.Siriraj Medical Bulletin, 1(2), 67–70. Retrieved from https://he02.tci-thaijo.org/index.php/simedbull/article/view/82089
2. อัศวิน แสงพิกุล.(ม.ป.ป.). จริยธรรมการวิจัย. แหล่งที่มา https://irb-ipsr.mahidol.ac.th/download_article/research%20ethics%20-%20Aswin%20pdf สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568
3. หลักจริยธรรมการทำวิจัยในคน. (ม.ป.ป.). แหล่งที่มา https://www.nur.psu.ac.th/irb_psu/download/080664173714.PDF สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568
4. สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ (วช.). (2558). คู่มือการประเมินผลข้อเสนอการวิจัยของหน่วยงานภาครัฐที่เสนอของบประมาณ ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2558 ตามมติคณะรัฐมนตรี. แหล่งที่มา https://www.ubu.ac.th/web/files_up/08f2014073113352086.pdf   สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568
5. World Medical Association. (2013). Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA, 310(20), 2191–2194. https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053 สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568
6. Belmont Report. (1979). Ethical principles and guidelines for the protection of human subjects of research.S. Department of Health, Education, and Welfare. Retrieved from https://www.videocast.nih.gov/pdf/ohrp_belmont_report.pdf สืบค้น ณ วันที่ 11 มกราคม 2568

        เมื่อพูดถึงคำว่า “คาสิโน” หลายคนมักนึกถึงภาพของแสงไฟระยิบระยับ เครื่องเล่นหลากหลาย เสียงเชียร์และเสียงเหรียญรางวัลที่ไหลลงมาเป็นกอง ๆ มันชวนให้รู้สึกตื่นเต้นและเชื่อว่า นี่อาจเป็นทางลัดสู่ความร่ำรวย แต่ในความเป็นจริงแล้ว เราควรตั้งคำถามว่า “คาสิโนทำให้คนรวยได้จริงหรือ?” หรือแท้จริงแล้ว “คาสิโนคือเส้นทางที่ทำให้คนจำนวนมากยิ่งจนลง?”

        แน่นอนว่า มีบางคนที่โชคดี ได้รับเงินจำนวนมากจากการเล่นคาสิโน แต่สิ่งที่คนไม่ค่อยพูดถึงคือมีคนที่เสียเงินไปอย่างเงียบ ๆ จำนวนมหาศาล ซึ่งคนกลุ่มนี้มีมากกว่าผู้ชนะหลายเท่า ดังนั้น คาสิโนจึงเป็นธุรกิจและไม่ใช่เป็นการกุศล กล่าวคือคาสิโนต้องการกำไร และการที่จะได้กำไรนั้น ก็หมายความว่า “ลูกค้า” ต้องเป็นฝ่ายเสียเงินเป็นส่วนใหญ่ ซึ่งไม่ใช่ได้เงินกลับไปนั่นเอง เพราะหากคนเล่นได้เงินมากกว่าคาสิโนจ่ายออก คาสิโนก็คงเจ๊งไปนานแล้ว

        อนึ่ง เกมในคาสิโนแทบทุกเกม เช่น สล็อต บาคาร่า รูเล็ต หรือไฮโล ล้วนถูกออกแบบโดยใช้หลักสถิติและคณิตศาสตร์ เพื่อให้ “เจ้ามือ” มีโอกาสชนะมากกว่าเสมอ ถึงแม้ผู้เล่นจะมีทักษะหรือประสบการณ์มากแค่ไหนก็ตาม กล่าวคืออาจมีบางคนเถียงว่า “ถ้าเล่นอย่างมีเทคนิคก็น่าจะชนะได้” แต่เทคนิคที่ว่านั้น มักจะได้ผลเฉพาะในระยะสั้นเท่านั้น ยิ่งเล่นนาน ยิ่งเพิ่มโอกาสแพ้ เพราะทุกเกมมี “อัตราได้เปรียบของเจ้ามือ” ซ่อนอยู่ ยิ่งเล่นนานเท่าไหร่ เจ้ามือยิ่งมีโอกาสเอาชนะผู้เล่นมากเท่านั้น ดังนั้น การพนันจึงไม่ได้อันตรายแค่เพราะระบบเกมที่เอาเปรียบเท่านั้น แต่อันตรายอย่างยิ่งคือ “จิตใจของผู้เล่น” ที่มักไม่รู้จักพอ เมื่อได้เงินเล็กน้อยก็อยากได้อีก พอเสียก็อยากเอาคืน กลายเป็นวงจรอุบาทว์ที่ไม่มีวันจบ จนบางคนหมดเนื้อหมดตัว ครอบครัวพัง งานหาย หนี้สินรุมเร้า เช่นเดียวกัน ได้มีหลายคนเริ่มต้นด้วยเงินน้อย ๆ เพียงร้อยหรือพันบาท แต่สุดท้ายกลายเป็นหนี้หลายหมื่นหรือแสนบาท เพียงเพราะคิดว่า “อีกตาเดียวก็ได้คืน” แต่การพนันไม่ใช่เกมที่มีคำว่า “พอ” สำหรับคนที่ตกอยู่ในความหวังแบบลวง ๆ

        หากมีคำถามว่า “ใครรวยจากคาสิโน?” คำตอบที่ชัดเจนที่สุดคือ “เจ้าของคาสิโน” และผู้ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจเหล่านี้ หมายความว่าพวกเขาสามารถสร้างตึกหรู โรงแรมระดับห้าดาว แจกโปรโมชั่นมากมาย เพื่อดึงดูดให้คนเข้ามาเล่น เพราะพวกเขารู้ดีว่า สุดท้ายคนส่วนใหญ่จะแพ้ และทิ้งเงินไว้ในคาสิโน ดังจะเห็นได้จากประเทศที่เปิดคาสิโนเสรี เช่น สิงคโปร์ หรือมาเก๊า ยังต้องออกกฎหมายควบคุมอย่างเข้มงวด เพื่อไม่ให้ประชาชนของตนเองตกเป็นเหยื่อของการพนัน ไม่ใช่เพราะเขาไม่เก่งหรือไม่ฉลาด แต่เพราะ “ระบบของคาสิโนถูกออกแบบมาให้คุณแพ้” ตั้งแต่ก้าวแรกที่เดินเข้าไป สรุปแล้ว คาสิโนไม่ใช่หนทางสู่ความร่ำรวยได้อย่างแน่นอน ถึงแม้จะมีภาพลวงตาแห่งความหวังอยู่มากมายในคาสิโน แต่เมื่อมองไปในระยะยาว ๆ แล้ว เราจะเห็นว่าคาสิโนไม่ใช่เส้นทางที่นำพาไปสู่ความร่ำรวยที่แท้จริงได้เลย กล่าวคือคนที่รวยจากการพนันนั้นมีน้อยมาก และมักอยู่ในข่าวเท่านั้น ขณะที่คนที่จนลงเพราะการพนันมีอยู่จริงจำนวนมาก และมักเงียบงันอยู่ในชีวิตประจำวันของเรา เพราะสุดท้ายแล้ว

คาสิโนอาจทำให้รวยได้เพียงชั่วคราว แต่ทำให้จนได้อย่างถาวร

        คณิตศาสตร์เป็นวิชาที่สำคัญต่อการพัฒนาสังคมและประเทศชาติ พัฒนาความคิดมนุษย์สามารถทำให้มนุษย์มีความคิดสร้างสรรค์ช่วยพัฒนาการคิดวิเคราะห์ มีเหตุมีผลสามารถแยกแยะเหตุการณ์ต่าง ๆ ตัดสินใจแก้ปัญหาหรือสถานการณ์ได้อย่างถี่ถ้วน ถูกต้อง และเหมาะสม มีประโยชน์ต่อการดำรงชีวิตประจำวันเป็นเครื่องมือพื้นฐานสำคัญในการพัฒนาคุณภาพของมนุษย์ ทั้งด้านร่างกาย จิตใจ อารมณ์ สามารถอยู่ร่วมกับผู้อื่นได้อย่างมีความสุข ยกระดับคุณภาพชีวิตให้ดีขึ้นตลอดถึงพัฒนาประเทศชาติได้ และเป็นเครื่องมือพื้นฐานในการสร้างองค์ความรู้และนวัตกรรมในสาขาวิชาต่าง ๆ เพื่ออำนวยความสะดวกและแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นในสังคมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในแง่ของการพัฒนามนุษย์นั้นคณิตศาสตร์จะถูกใช้เป็นองค์ความรู้ที่ช่วยในการพัฒนาความสามารถในการคิดวิเคราะห์ คิดสังเคราะห์ และการคิดอย่างมีวิจารณญาณ ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางการพัฒนานักเรียนตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551 ที่มุ่งพัฒนาให้นักเรียนเกิดสมรรถนะสำคัญ  ซึ่งประกอบด้วย ความสามารถในการคิด ความสามารถในการแก้ปัญหา ความสามารถในการสื่อสาร ความสามารถในการใช้ทักษะชีวิต และความสามารถในการใช้เทคโนโลยี (Ministry of Education, 2008)  

          แม้ว่าคณิตศาสตร์จะเป็นวิชาที่มีความสำคัญ การจัดการเรียนการสอนวิชาคณิตศาสตร์ในปัจจุบันยังไม่ประสบความสำเร็จเท่าที่ควร ผู้เรียนส่วนใหญ่ไม่ตระหนักถึงความสำคัญของวิชานี้ ซึ่งอาจจะเป็นเพราะคณิตศาสตร์เป็นวิชาที่มีความเป็นนามธรรมสูง และครูส่วนใหญ่เน้นวิธีการสอนแบบบรรยาย  สอนเฉพาะขั้นตอนการคำนวณเพื่อให้สามารถหาคำตอบได้ หรือสอนให้ท่องจำมากกว่าสอนให้นักเรียนเข้าใจทำให้นักเรียนไม่สามารถคิดเองได้เพราะไม่เข้าใจในเนื้อหา ทั้งยังไม่เอื้อให้เด็กได้พัฒนาอย่างเต็มความสามารถเป็นสาเหตุให้ผู้เรียนไม่มีโอกาสร่วมกันคิดและร่วมกันแก้ปัญหาในสิ่งที่กำลังเรียนรู้มากนัก และยังทำให้นักเรียนขาดทักษะกระบวนการทั้งการแก้ปัญหา การให้เหตุผล การสื่อสารและนำเสนอแนวคิด การเชื่อมโยงเนื้อหา และความคิดสร้างสรรค์ ส่งผลให้นักเรียนไม่สามารถนำความรู้คณิตศาสตร์ไปใช้ในชีวิตประจำวันได้อย่างมีประสิทธิภาพ (Institute for the Promotion of Teaching Science and Technology (IPST), 2012) ผลดังกล่าวทำให้ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนกลุ่มสาระการเรียนรู้คณิตศาสตร์ของนักเรียนอยู่ในเกณฑ์ต่ำ ดังจะเห็นได้จากผลการทดสอบการศึกษาระดับชาติขั้นพื้นฐาน (O-NET) ปีการศึกษา 2560 และปีการศึกษา 2561  พบว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาคณิตศาสตร์ ระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 ระดับประเทศ มีค่าคะแนนเฉลี่ยร้อยละ 24.53 และร้อยละ 30.72 ตามลำดับ ซึ่งอยู่ในระดับที่ยังไม่น่าพึงพอใจนัก (National Institute of Educational Testing Service (Public Organization), 2018)

          แนวทางหนึ่งในการพัฒนาการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์ก็คือ การประยุกต์ใช้สถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นซึ่งเป็นสิ่งใกล้ตัวของผู้เรียนเพื่อช่วยให้ผู้เรียนมองเห็นความเชื่อมโยงระหว่างเนื้อหาวิชาคณิตศาสตร์ที่มีความเป็นนามธรรมสูงให้เกิดความเป็นรูปธรรมมากขึ้นผ่านสถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นที่ใกล้ตัวผู้เรียนมากขึ้น ซึ่งเรียกว่า การจัดการเรียนรู้โดยใช้สถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐาน (Contextual Situation-based Learning: CSBL) (Nansha & Buaraphan, 2024) การจัดการเรียนรู้โดยใช้สถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐานมีรากฐานมาจากการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์เป็นฐาน (Situation-based Learning, SBL) ที่เปิดโอกาสให้นักเรียนเผชิญสถานการณ์และฝึกประยุกต์ใช้ความรู้ทางคณิตศาสตร์ในการแก้ปัญหาในสถานการณ์จริงโดยใช้ความรู้ของตนเอง ซึ่งจะทำให้นักเรียนมีส่วนร่วมในกระบวนการเรียนรู้ด้วยตนเองเหมือนกับการอยู่ในสถานการณ์จริงทำให้นักเรียนมีความตั้งใจเรียนสูงขึ้น อีกทั้งสามารถสรุปและถ่ายโอนความรู้ไปใช้ในสถานการณ์ใหม่ สะท้อนความคิดที่ได้ รวมทั้งการฝึกทักษะกระบวนการต่าง ๆ เช่น การสร้างความสัมพันธ์กับผู้อื่น กระบวนการสื่อสาร กระบวนการตัดสินใจ กระบวนการแก้ปัญหา กระบวนการคิดต่าง ๆ เป็นต้น สอดคล้องกับพระราชบัญญัติการศึกษาแห่งชาติ พ.ศ. 2542 ที่ระบุว่า นักเรียนควรสามารถเรียนรู้ด้วยตนเองจากประสบการณ์ในชีวิตจริง (Ministry of Education, 1999)

ผู้เขียนได้ทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องและสังเคราะห์ขั้นตอนการจัดการเรียนรู้สถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐานซึ่งประกอบด้วย 7 ขั้นตอนที่มีคำอธิบายแต่ละขั้นดังภาพที่ 1 ซึ่งแสดงรายละเอียดการเชื่อมโยงกับการใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมในทุกขั้นตอนของการจัดการเรียนรู้ (ขั้นที่ 1-7) ดังนี้

ขั้นที่ 1 นำเข้าสู่บทเรียนสถานการณ์ในบริบทที่น่าสนใจ (Introduce with interesting situation in the context)
        ผู้สอนตรวจสอบความรู้เดิม (prior knowledge) ของผู้เรียน ด้วยการทดสอบก่อนเรียน (pre-test) หรือการซักถามเพื่อให้เกิดความมั่นใจว่า ผู้เรียนมีความรู้เดิมที่เพียงพอต่อการเรียนเนื้อหาใหม่ จากนั้นนำเข้าสู่บทเรียนโดยใช้สถานการณ์ที่น่าสนใจที่เกี่ยวข้องกับชีวิตจริงหรือบริบทของท้องถิ่นผ่านสื่อเทคโนโลยีที่ทันสมัยและน่าสนใจ เช่น คลิปวิดีทัศน์ สารคดี ภาพยนตร์สั้น อนิเมชัน Virtual Reality (VR) หรือ Augmented Reality (AR) เป็นต้น เพื่อให้ผู้เรียนเกิดความสนใจและดึงประสบการณ์เดิมของตัวเองมาใช้ในการเรียนรู้ พร้อมทั้งกระตุ้นให้ผู้เรียนเห็นถึงสิ่งสำคัญที่ต้องเรียนรู้

 ขั้นที่ 2 วิเคราะห์และกำหนดประเด็นศึกษาค้นคว้า (Analyze and identify topic of study)
        ผู้สอนแบ่งกลุ่มผู้เรียน กลุ่มละ 4-6 คนแบบคละความสามารถ (mixed abilities) เก่ง ปานกลาง และอ่อนจากนั้นให้ผู้เรียนแต่ละกลุ่มร่วมกันระดมสมองเพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ที่น่าสนใจที่เกี่ยวข้องกับชีวิตจริงหรือบริบทของท้องถิ่นประเด็นปัญหาที่ถูกยกขึ้นมา แล้วร่วมกันกำหนดประเด็นเพื่อศึกษาค้นคว้า วิเคราะห์ หาข้อมูล และร่วมกันแสดงความคิดเห็นเพื่อสื่อสารถึงความรู้ หาแนวทางวางแผนในการแก้ปัญหา พร้อมให้เหตุผลประกอบได้ ผู้สอนต้องกระตุ้นให้ผู้เรียนทำงานและเรียนรู้ร่วมกัน

ขั้นที่ 3 สร้างประสบการณ์ผ่านการลงมือปฏิบัติ (Practice to get experience)
        ผู้เรียนแต่ละกลุ่มวางแผนการศึกษาค้นคว้าและลงมือปฏิบัติตามแผนที่วางไว้เพื่อสร้างประสบการณ์และองค์ความรู้ด้วยตนเองเกี่ยวกับประเด็นที่กำหนดไว้ในขั้นตอนก่อนหน้านี้ ครูอาจจัดกิจกรรมเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มเติมความรู้ที่สำคัญให้แก่ผู้เรียน ผู้สอนมีหน้าที่อำนวยความสะดวก ชี้แนะ กระตุ้น และสร้างแรงจูงใจให้ผู้เรียนลงมือปฏิบัติจนสำเร็จตามเป้าหมายที่ได้วางไว้

ขั้นที่ 4 สรุปองค์ความรู้ที่ได้จากประสบการณ์ (Summarize knowledge from practice)
        ผู้เรียนร่วมกันสรุปองค์ความรู้ ผลที่ได้รับจากการลงมือปฏิบัติภายในกลุ่ม

ขั้นที่ 5 แลกเปลี่ยนเรียนรู้และสะท้อนคิด (Exchange and reflect)
        ผู้เรียนแต่ละกลุ่มแลกเปลี่ยนเรียนรู้โดยการนำเสนอผลการเรียนรู้และประสบกาณณ์ที่ได้รับตามประเด็นที่กลุ่มได้กำหนดไว้ ผู้สอนกระตุ้นให้เพื่อนร่วมชั้นร่วมกันอภิปราย ซักถาม วิพากษ์วิจารณ์ และให้ข้อเสนอแนะ จากนั้นผู้สอนให้ผู้เรียนร่วมกันสะท้อนคิดเกี่ยวกับองค์ความรู้ใหม่และประสบกาณ์สำคัญที่ได้รับจากบทเรียน

ขั้นที่ 6 ประยุกต์ใช้ความรู้ในสถานการณ์ใหม่ (Apply knowledge in new situation)
        ผู้สอนกระตุ้นให้ผู้เรียนทำนำความรู้ที่ได้จากบทเรียนไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ใหม่ที่คล้ายกับสถานการณ์ในบทเรียนผ่านกิจกรรมต่า งๆ เช่น การทำแบบฝึกหัด แบบฝึกทักษะ โจทย์ปัญหา หรือการนำเสนอตัวอย่างการประยุกต์ใช้ เป็นต้น

ขั้นที่ 7 ประเมินผลการเรียนรู้ (Evaluate learning) 
        ผู้สอนประเมินผลการเรียนรู้ของผู้เรียนโดยใช้วิธีการและแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อตรวจสอบสามเส้า (triangulation) ข้อมูลการประเมิน อาจใช้วิธีการที่หลากหลาย เช่น แบบทดสอบ แบบฝึกหัด แบบฝึกทักษะ การตรวจชิ้นงาน โดยใช้เกณฑ์การให้คะแนนที่ได้ตกลงร่วมกันกับผู้เรียน เป็นต้น และใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ผู้เรียนประเมินตนเอง (self-evaluation) เพื่อนประเมินเพื่อน (peer evaluation) ผู้สอนประเมินผู้เรียน (classroom evaluation)

        จากการวิจัยพบว่า นักเรียนที่เรียนด้วยขั้นตอนการจัดการเรียนรู้สถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐานมีผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนก่อนสูงกว่าหลังเรียน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 และมีทักษะการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์สูงกว่าเกณฑ์ร้อยละ 70 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05

        บทความนี้นำเสนอแนวทางใหม่ในการจัดการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์ ที่เรียกว่า การจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐาน (Contextual, Situation-based Learning: CSBL) 6 ขั้นตอน ที่มุ่งเน้นการใช้สถานการณ์ที่น่าสนใจซึ่งเกิดขึ้นในบริบทท้องถิ่นของนักเรียนที่มีความเกี่ยวข้องกับเนื้อหาและวัตถุประสงค์การเรียนรู้เป็นกลไกขับเคลื่อนการจัดการเรียนรู้ การจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐานเริ่มจากการเลือกสถานการณ์ที่เหมาะสมในบริบทท้องถิ่นเพื่อกระตุ้นให้นักเรียนสนใจเนื้อหา จากนั้นจัดกิจกรรมให้นักเรียนมีส่วนร่วมและลงมือปฏิบัติเพื่อให้ได้รับประสบการณ์จริง นักเรียนได้รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ จนเกิดความรู้ความเข้าใจและสามารถสรุปแนวคิดสำคัญของบทเรียนเพื่อแลกเปลี่ยนเรียนรู้กับเพื่อนร่วมชั้น และฝึกการประยุกต์และถ่ายทอดความรู้และประสบการณ์ที่เรียนรู้ในบริบทใหม่ในชีวิตประจำวัน ตลอดระยะเวลาในการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐานนักเรียนจะรับรู้ถึงคุณค่าและความสำคัญของภูมิปัญญาท้องถิ่น เกิดความรักและความศรัทธา รวมถึงความสำคัญของการอนุรักษ์ภูมิปัญญาท้องถิ่น จากงานวิจัยพบว่า การจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐานสามารถพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนและทักษะการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนได้ ดังนั้นผู้เขียนจึงเชิญชวนครูผู้สอนวิชาคณิตศาสตร์หรือครูผู้สอนวิชาอื่น ๆ ได้นำการจัดการเรียนรู้แบบสถานการณ์ในบริบทท้องถิ่นเป็นฐาน (CSBL) ไปใช้ในบริบทห้องเรียนของตนเองเพื่อพัฒนาคุณภาพการเรียนรู้วิชาคณิตศาสตร์หรือวิชาอื่น ๆ ต่อไป

การสืบค้นงานวิจัยฉบับเต็ม:
Nansha, S. & Buaraphan, K. (2024). The development of contextual situation-based learning for developing grade 10 students’ learning achievement and problem-solving skills in the set topic in mathematics. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050044-1–050044-8.

เอกสารอ้างอิง

• Institute for the Promotion of Teaching Science and Technology (IPST). (2012). Mathematical Skills and Processes. Bangkok: IPST. [In Thai]
• Ministry of Education (2008). The Basic Education Core Curriculum B.E. 2551 (A.D. 2008). Bangkok: The Printing House of the Teachers’ Council. [In Thai]
• Ministry of Education (1999). National Education Act B.E. 2542 (A.D. 1999). Bangkok: The Printing House of the Teachers’ Council. [In Thai]
• Nansha, S. & Buaraphan, K. (2024). The development of contextual situation-based learning for developing grade 10 students’ learning achievement and problem-solving skills in the set topic in mathematics. AIP Conference Proceedings, 3024(1), 050044-1–050044-8.
• National Institute of Educational Testing Service (Public Organization). (2021). Retrieved from: https://www.niets.or.th/en/catalog/view/2211

จุดประสงค์ของงานวิจัย
        งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาการเกิดสารแปลกปลอมที่เป็นสารประกอบคีโตโปรเฟนเมทิลเอสเทอร์ (KME) ที่เกิดขึ้นระหว่างกระบวนการสกัดสารตัวอย่างโดยใช้วิธี liquid-liquid extraction ในสภาวะที่เป็นด่าง (LLE) ซึ่งเป็นขั้นตอนการวิเคราะห์ยาพื้นฐานในตัวอย่างปัสสาวะม้าด้วยการวิเคราะห์แบบวิธี gas chromatography mass spectrometry (GC–MS)

ข้อค้นพบจากงานวิจัย
        จากการศึกษาพบว่ามีสัญญาณที่ไม่รู้ชนิดของสารประกอบในโครมาโทแกรมของ GC–MS ในตัวอย่างปัสสาวะม้าบางตัว ซึ่งจากการวิเคราะห์เพิ่มเติมโดยการเทียบ mass spectral กับสารมาตรฐาน KME ที่สังเคราะห์ขึ้นพบว่าเป็นสารชนิดเดียวกัน แต่เนื่องจากสารประกอบ KME ไม่ใช่สารเมแทบอไลต์ของคีโตโปรเฟน (ketoprofen) ในปัสสาวะของม้า จึงสันนิษฐานว่าการเกิดขึ้นของสารประกอบ KME อาจเกิดขึ้นระหว่างกระบวนการสกัดสารตัวอย่างโดยวิธี liquid-liquid extraction ในสภาวะที่เป็นด่าง อันเป็นผลจากปฏิกิริยาระหว่างคีโตโปรเฟนในปัสสาวะม้ากับเมทานอลที่ใช้เป็นตัวทำละลายของสารมาตรฐานภายใน (internal standard) ที่เติมเข้าไป อย่างไรก็ตามจากการศึกษาไม่พบสารแปลกปลอมในตัวอย่างปัสสาวะม้าที่เป็นการทดลองควบคุมคือการทดลองในตัวอย่างที่ไม่มีคีโตโปรเฟน ถึงแม้ว่าจะเติมคีโตโปรเฟนและเมทานอลเข้าไปก็ตาม การศึกษาเพิ่มเติมพบว่าเอนไซม์ไลเปสจากแบคทีเรียในตัวอย่างปัสสาวะม้าเป็นปัจจัยสำคัญในการเกิดขึ้นของสารประกอบ KME สมมติฐานนี้ได้รับการยืนยันเมื่อเติมสารประกอบคีโตโปรเฟน เมทานอล และเอนไซม์ไลเปส ลงไปในตัวอย่างปัสสาวะม้าที่เป็นการทดลองควบคุม พบสารแปลกปลอมที่เป็นสารประกอบ KME เกิดขึ้น เพราะเอนไซม์ไลเปสสามารถเร่งปฏิกิริยา esterification ระหว่างสารประกอบคีโตโปรเฟนกับเมทานอลเกิดเป็นสารประกอบ KME ได้ ตามปฏิกิริยาในรูปที่ 1 นอกจากนี้จากการศึกษายังพบการเกิดสารแปลกปลอมที่เป็นสารประกอบเมทิลเอสเทอร์ของกลุ่มยา NSAID ที่หมู่คาร์บอกซิลิกอย่างฟลูนิซิน (flunixin) โดยเมื่อเติมยาฟลูนิซิน เมทานอล และเอนไซม์ไลเปสลงไปในปัสสาวะม้าที่เป็นการทดลองควบคุมพบการเกิดของสารประกอบเมทิลเอสเทอร์ของฟลูนิซิน ผลการศึกษานี้จะเป็นประโยชน์ต่อนักวิทยาศาสตร์ในการวิจัยต่อยอดและการวิเคราะห์ยาในปัสสาวะของม้า

เอกสารอ้างอิง:

• Sangawitayakorn, C., Chenprakhon, P., Wilairat, P., & Chantiwas, R. (2024). Formation of ketoprofen methyl ester artifact in GC–MS analysis of basic drugs in horse urine using alkaline liquid-liquid extraction. Arabian Journal of Chemistry, 17(5), 105727.