AI จะพัฒนาการเรียนรู้ของนักศึกษาอย่างไร? AI เป็นเพียงเครื่องมือช่วยโกงข้อสอบ หรือเป็นครูสอนพิเศษที่เก่งที่สุด?

1. บทนำ: ท่ามกลางกระแส AI

ประมาณสองปีครึ่งหลังจากการเปิดตัว AI สร้างสรรค์ ตั้งแต่การเขียนรายงานไปจนถึงการเตรียมตัวสำหรับการสมัครงาน AI ได้เริ่มทำหน้าที่เป็น "สมองที่สอง" ในทุกด้านของชีวิตนักศึกษา ในขณะนี้ ผลการสำรวจที่ตอบคำถามว่า "การใช้ AI ทำให้เราฉลาดขึ้นจริงหรือเพียงแค่เร็วขึ้น?" ได้ถูกเปิดเผยออกมา

2. สรุปการวิจัย

ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยเซาท์ออสเตรเลียและอื่น ๆ ได้ทำการสำรวจนักศึกษา 435 คน

• ความรู้สึกว่าตนเองสามารถทำได้

• แรงจูงใจ

• การจัดการความพยายาม (เช่น การจัดการกำหนดเวลา)
  และวัตถุประสงค์ในการใช้ AI ผลการสำรวจพบว่านักศึกษาที่ใช้ AI เพื่อ "การเรียนรู้" มีคะแนนที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและความแตกต่างระหว่างกลุ่มนี้กับกลุ่มที่ใช้ AI เพียงเพื่อประหยัดเวลานั้นชัดเจน โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีความรู้สึกว่าตนเองสามารถทำได้สูง
  
  
  

3. ปฏิกิริยาบนโซเชียลมีเดีย: การวิเคราะห์ความแตกต่างผ่านแฮชแท็ก

3‑1 การวิเคราะห์ทั้งหมดบน Twitter(X)

จากการวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์อารมณ์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องกับทวีต 33,000 รายการระหว่างปี 2020 ถึง 2023พบว่า 40.6% เป็นบวก และ 3.3% เป็นลบ อารมณ์หลักคือความคาดหวัง ความไว้วางใจ และความยินดี แต่ยังมีความโกรธและความกลัวเกี่ยวกับ "การพึ่งพา AI ที่อาจทำให้ความคิดวิพากษ์วิจารณ์ลดลง"SpringerOpen

3‑2 คำฮิตบน TikTok

บน TikTok แฮชแท็ก "#AIเพื่อหน่วยกิต" และ "#StudyHack" มียอดเข้าชมเกิน 400 ล้านครั้ง วิดีโอที่แนะนำ "สูตรมหัศจรรย์" เช่น "สรุปบทความใน 3 นาที" หรือ "สร้างแฟลชการ์ดอัตโนมัติ" ใน 15 วินาทีได้รับความนิยม แต่ในช่องแสดงความคิดเห็นยังมีเสียงเย็นชาว่า "สุดท้ายก็แค่คัดลอกและวางใช่ไหม?"TikTok

3‑3 เสียงจากผู้เชี่ยวชาญและสื่อ

• Financial Times เตือนว่า "คะแนนสอบระยะสั้นอาจเพิ่มขึ้น แต่ความสามารถในการคิดระยะยาวอาจลดลง"ฟินานเชียลไทมส์

• Guardian รายงานสถานการณ์ในมหาวิทยาลัยอังกฤษที่การทุจริตโดยใช้ AI เพิ่มขึ้นสามเท่าจากปีที่แล้วการ์เดียน

• นิตยสารการศึกษา EdSurge นำเสนอกรณีศึกษาของวิทยาลัยชุมชนในสหรัฐฯ ที่รวมการสมัครสมาชิก ChatGPT ในการเรียนการสอนและบังคับให้มีการตรวจสอบอย่างวิพากษ์EdSurge

4. โปรไฟล์นักศึกษาแยกตามประเภทการใช้ AI

5. สี่การกระทำที่มหาวิทยาลัยและอาจารย์ควรทำ

1. การออกแบบการประเมินที่ตั้งอยู่บนพื้นฐานการใช้ AI
   ตัวอย่าง: บังคับให้เปิดเผยคำสั่งการสร้างและแนบแผ่นประเมินตนเอง

2. การบังคับเรียนรู้ AI Literacy
   รวมการฝึกตรวจสอบข้อมูลผิดแบบ Wikipedia และการอภิปรายทางจริยธรรมวิกิพีเดีย

3. การฝึกอบรมเมตาค็อกนิชัน
   พัฒนาความคิดวิพากษ์ด้วยการให้ผู้เรียนอธิบายเหตุผลที่ AI ตอบผิดในชั้นเรียนกลับด้าน

4. การมองเห็นแดชบอร์ดบันทึกการเรียนรู้
   บันทึกประวัติการสร้างและแก้ไขเป็นพอร์ตโฟลิโอการเรียนรู้เพื่อสนับสนุนการปรับตัวเอง

6. การเคลื่อนไหวของบริษัทและมุมมองอาชีพของนักศึกษา

OpenAI และ Anthropic ได้เปิดตัวโมเดลเฉพาะสำหรับการศึกษา และมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐฯ เช่น ฮาร์วาร์ด กำลังเร่งนำมาใช้ ในขณะเดียวกัน มีความกังวลว่า AI อาจแทนที่งานของพนักงานปกขาวในระดับเริ่มต้นนักศึกษาประมาณครึ่งหนึ่งตอบว่ามูลค่าของปริญญาลดลงตามผลการสำรวจฟินานเชียลไทมส์

7. บทสรุป: สามหลักการเรียนรู้ในยุค AI

• Question First—ปรับปรุงคำถามให้ชัดเจนก่อนถาม AI

• Cross‑Check Always—ตรวจสอบคำตอบของ AI ด้วยข้อมูลรองเสมอ

• Reflect & Iterate—วิเคราะห์ข้อผิดพลาดของ AI และปรับปรุงตนเอง

AI มอบ "พลังชั่วคราว" แต่ "ความทนทาน" ยังคงขึ้นอยู่กับการปรับตัวเองของมนุษย์ การฝึกฝน AI Literacy อย่างวิพากษ์และเมตาค็อกนิชันควบคู่กันการเดินทางเพื่อค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดระหว่าง "ฉลาด" และ "เร็ว"เพิ่งเริ่มต้นเท่านั้น

คำศัพท์

• การเรียนรู้ด้วยตนเอง (SRL): การตั้งเป้าหมาย→การวางแผน→การดำเนินการ→การทบทวนในวงจร

• AI Literacy: ความสามารถในการเข้าใจกลไก ข้อจำกัด และจริยธรรมของ AI และการใช้งานและการตรวจสอบอย่างเหมาะสม

Powered by Froala Editor