"การเขียนคือการคิด" - นักเรียนที่พึ่งพา ChatGPT จะสูญเสียการเรียนรู้หรือไม่?

สารบัญ

1. บทนำ

2. ภาพรวมและพื้นหลังของการวิจัย MIT

3. การตีความผลลัพธ์หลัก

4. ขีดจำกัดของการวิจัยและมุมมองวิจารณ์

5. แนวทางการใช้ AI ในการสร้างและแนวโน้มในสถานศึกษาในญี่ปุ่น

6. เสียงจริงจากครูและนักเรียน

7. การมอง "การเขียน=การคิด" จากวิทยาศาสตร์การเรียนรู้

8. นโยบายต่างประเทศและการตอบสนองของแพลตฟอร์ม

9. การสร้างสรรค์การออกแบบการเรียนรู้ใหม่—โมเดลแบบหมุนเวียน

10. ความซื่อสัตย์ทางวิชาการและการปรับปรุงการประเมิน

11. สรุปและข้อเสนอแนะ

1. บทนำ

ข้อเสนอที่ว่า "การเขียนคือการคิด" แสดงถึงกระบวนการเรียนรู้เฉพาะของมนุษย์ในการจัดระเบียบและทำให้แนวคิดเป็นส่วนหนึ่งของตัวเองผ่านการเขียน อย่างไรก็ตาม หลังจากการเปิดตัว ChatGPT ในปลายปี 2022 สภาพแวดล้อมที่สามารถ **“เขียนโดยไม่ต้องคิด”** ได้แพร่หลายไปยังนักเรียน ทำให้มหาวิทยาลัยต้องเผชิญกับความสับสนเกี่ยวกับการใช้หรือไม่ใช้ AI รองศาสตราจารย์ Leitzinger จากมหาวิทยาลัยอิลลินอยส์ ชิคาโก เปิดเผยว่า "ครึ่งหนึ่งของนักเรียน 180 คนใช้ ChatGPT อย่างไม่เหมาะสม" และเตือนถึงความเป็นไปได้ที่การพึ่งพา AI จะกัดกร่อนการคิดเชิงวิพากษ์ibtimes.com.au

2. ภาพรวมและพื้นหลังของการวิจัย MIT

2.1 การออกแบบการทดลอง

Nataliya Kosmyna และคณะ แบ่งผู้เรียนผู้ใหญ่ 54 คน อายุ 18-39 ปี ออกเป็น ①กลุ่ม ChatGPT ②กลุ่มเครื่องมือค้นหา ③กลุ่มใช้สมองเท่านั้น แต่ละกลุ่มเขียนเรียงความ 3 ครั้งใน 20 นาที และวัดการเชื่อมต่อเครือข่ายด้วยคลื่นสมอง (EEG) โดยมีครู 2 คนประเมินแบบตาบอด นอกจากนี้ยังมีการสลับเงื่อนไขในการเขียนครั้งที่ 4 เพื่อทดสอบผลกระทบระยะสั้นและสะสมของการใช้ AI การวิจัยนี้เผยแพร่ในรูปแบบพรีพริ้นต์ในเดือนมิถุนายน 2025media.mit.edu

2.2 เป้าหมายของการวิจัย

วัตถุประสงค์คือการหาปริมาณว่า "การพึ่งพาเครื่องมือจะลดภาระการคิดมากเกินไปหรือไม่" และ "ขัดขวางการถ่ายโอนการเรียนรู้ (ความจำและความคิดสร้างสรรค์) หรือไม่" ในสามระดับคือประสาท พฤติกรรม และภาษา

3. การตีความผลลัพธ์หลัก

1. การประเมินเรียงความ: กลุ่ม ChatGPT ได้รับคะแนนต่ำสุดในด้านความคิดสร้างสรรค์ การเข้าใจลึกซึ้ง และความเป็นเอกลักษณ์
   
   

2. กิจกรรมของสมอง: การเชื่อมต่อระหว่างส่วนหน้ากับส่วนหลังของกลุ่มนี้อ่อนแอที่สุด และปฏิสัมพันธ์ในพื้นที่ความสนใจและความจำลดลง
   
   

3. ความจำในการทบทวน: มีเพียง 19% ของกลุ่ม ChatGPT ที่สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาที่เขียนได้ทันที ในขณะที่กลุ่มอื่นๆ ประมาณ 90%
   
   

4. การสังเกตพฤติกรรม: ตั้งแต่ครั้งที่ 3 เป็นต้นไป อัตราการคัดลอกและวางเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และเวลาการพิมพ์ลดลงครึ่งหนึ่ง
   
   

5. เซสชันการสลับ: แม้แต่ผู้เข้าร่วมที่ย้ายจากสมองเท่านั้น→ChatGPT ก็แสดงการลดลงของการเชื่อมต่อ ซึ่งบ่งชี้ถึงความเสี่ยงของการพึ่งพาระยะสั้นmedia.mit.edu

4. ขีดจำกัดของการวิจัยและมุมมองวิจารณ์

• ขนาดตัวอย่าง: 54 คนมีพลังในการตรวจจับทางสถิติที่จำกัด

• ความซ้ำซากของงาน: เรียงความ 20 นาทีแตกต่างจากงานที่มอบหมายในภาคการศึกษา

• การควบคุมคำสั่ง: ไม่ได้มาตรฐานคุณภาพของคำสั่ง อาจทำให้ความแม่นยำในการสร้างแตกต่างกัน

• ก่อนการตรวจสอบ: เนื่องจากยังไม่ได้รับการตรวจสอบ การตรวจสอบวิธีการจึงไม่เพียงพอ
  
  
  ดร. Juavinett จากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานดิเอโก ชี้ว่า "ยังเร็วเกินไปที่จะพูดถึงผลกระทบทางประสาท" และวิจารณ์การรายงานข่าวที่น่าตื่นเต้นของสื่อibtimes.com.au

5. แนวทางการใช้ AI ในการสร้างและแนวโน้มในสถานศึกษาในญี่ปุ่น

ในเดือนธันวาคม 2024 กระทรวงศึกษาธิการญี่ปุ่นได้เผยแพร่ **"แนวทางการใช้ AI ในการสร้าง Ver.2.0"**

1. ข้อบังคับในการส่งคำสั่งและผลลัพธ์

2. การระบุส่วนที่สร้างโดย AI

3. การเข้มงวดกฎการอ้างอิง

4. การแนะนำการสอนที่ทำให้กระบวนการคิดมองเห็นได้
   ได้รับการระบุไว้ในเอกสารแนวทาง แนวทางนี้ให้ความสำคัญกับความสอดคล้องกับ "การเรียนรู้ที่มีส่วนร่วมและลึกซึ้ง" และกำลังดำเนินการทดสอบในโรงเรียนต้นแบบmext.go.jp

ในโรงเรียนมัธยมเอกชน มีการนำเสนอการบ้านเป็นขั้นตอนที่ประกอบด้วย "สรุปด้วย ChatGPT→นักเรียนแก้ไขวิจารณ์→ส่งรายงานตรวจสอบแหล่งที่มา" ในมหาวิทยาลัย มีการนำรูบริกใหม่ที่มีช่องสำหรับการใช้ AI มาใช้กันอย่างแพร่หลาย และคำขวัญ **“AI เป็นเครื่องมือเสริม การประเมินคือกระบวนการ”** กำลังเป็นที่นิยม

6. เสียงจริงจากครูและนักเรียน

• ฝ่ายสนับสนุน (นักศึกษาปี 1): "การใช้เป็นแนวทางในการสร้างประโยคภาษาอังกฤษช่วยให้เข้าใจได้เร็วขึ้น"

• ฝ่ายกังวล (ครูมัธยม): "ถ้าเน้นแต่การคัดลอก การเรียนรู้คำศัพท์จะหยุด ต้องมีการสอนที่ร่วมเดินทางตั้งแต่ร่างถึงการปรับปรุง"

• ฝ่ายกลาง (ผู้ดูแล ICT การศึกษา): "มีการตัดสินผิดพลาดของเครื่องตรวจจับ AI ควรให้ความสำคัญกับการพัฒนาเมตาค็อกนิชันมากกว่าการลงโทษ"
  
  
  เสียงเหล่านี้บอกเล่าเรื่องราวของการเปลี่ยนแปลงจากยุคที่การใช้ AI ถูกแบ่งแยกอย่างชัดเจนเป็น "ขาวดำ" ไปสู่ยุคที่การใช้ AI อย่างมีความรู้ความเข้าใจเป็นสิ่งที่แข่งขันกัน

7. การมอง "การเขียน=การคิด" จากวิทยาศาสตร์การเรียนรู้

โมเดลกระบวนการของนักวิจัย Flower & Hayes กำหนดว่า"การสร้างไอเดีย→การแปลงเป็นภาษา→การสร้างใหม่" เป็นแก่นของการเขียน หาก ChatGPT ทำหน้าที่ร่างแรกแทน "เฟสการแปลงเป็นภาษา" จะถูกข้ามไป ทำให้การสร้างความรู้ตื้นขึ้น นี่คือ **“ความเสี่ยงของการคิดภายนอก”**


ในทางกลับกัน หากเพิ่มการตรวจสอบวิจารณ์→การเขียนใหม่ ภาระเมตาค็อกนิชันจะเพิ่มขึ้น และอาจเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้

8. นโยบายต่างประเทศและการตอบสนองของแพลตฟอร์ม

• Ofqual ของสหราชอาณาจักร: จะกำหนดมาตรฐานการใช้ AI ในการสอบและงานที่มอบหมายตั้งแต่ปีการศึกษา 2025

• OECD: เพิ่ม "ความคิดสร้างสรรค์และการใช้ที่มีความรับผิดชอบ" ในกรอบการรู้ AI

• ระบบการจัดการการเรียนรู้ (LMS): Canvas และ Moodle ให้บริการฟังก์ชันขยายที่แสดงบันทึกการตรวจจับ AI แก่ครูและรวมโมดูลการศึกษาเรื่องจริยธรรมสำหรับนักเรียน

9. การสร้างสรรค์การออกแบบการเรียนรู้ใหม่—โมเดลแบบหมุนเวียน

1. การตั้งคำถามเชิงรุก: นักเรียนกำหนดนิยามใหม่ของงานด้วยคำพูดของตนเอง

2. การใช้ AI (ค้นหาและสร้าง): การรวบรวมข้อมูลและการสร้างสมมติฐาน

3. การตรวจสอบวิจารณ์: การตรวจจับจุดขัดแย้งและการวิจัยเพิ่มเติม

4. การสร้างผลลัพธ์: แยกแยะระหว่างผลลัพธ์ของ AI และส่วนที่เขียนเอง และเขียนการสะท้อน
   
   
   

การทำซ้ำ 4 ขั้นตอนนี้ทำให้