การเรียนรู้กับ AI ในปี 2568 : ครูไทยปรับตัวอย่างไรในยุค Generative AI
คำสำคัญ:
การเรียนรู้กับ AI, AI, ครูไทย, การปรับตัวบทคัดย่อ
การเกิดขึ้นของ Generative AI เช่น ChatGPT, Gemini และ Claude ได้เปลี่ยนภูมิทัศน์ของการศึกษาไทยอย่างมีนัยสำคัญ AI ไม่เพียงเป็นเครื่องมือช่วยสอน แต่กำลังก้าวเข้าสู่บทบาท “ผู้ช่วยสอน” และ “ผู้สอนร่วม” ที่สามารถสร้างเนื้อหา ออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ วิเคราะห์ข้อมูลผู้เรียน และให้ข้อเสนอแนะแบบรายบุคคลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ในบริบทนี้ ครูไทยต้องเผชิญทั้งโอกาสและความท้าทาย บทบาทครูจึงจำเป็นต้องเปลี่ยนจากผู้ถ่ายทอดความรู้ ไปสู่ผู้อำนวยความสะดวก กระตุ้นการคิด และดูแลความถูกต้องของข้อมูลจาก AI อย่างใกล้ชิด ทักษะที่จำเป็นในยุค AI ได้แก่ การตั้งคำถาม (prompt engineering) การประเมินผลลัพธ์จาก AI การใช้เทคโนโลยีในการวางแผนการเรียนรู้เฉพาะบุคคล รวมถึงการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดหลายประการ เช่น ความไม่มั่นใจของครู การขาดระบบอบรมต่อเนื่อง และความเหลื่อมล้ำทางเทคโนโลยี บทความนี้เสนอแนวทางส่งเสริมครูไทยให้เท่าทัน AI ผ่านการอบรมแบบ Active Learning การบรรจอหลักสูตรจริยธรรม AI การสร้างเครือข่ายครูต้นแบบ และการสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ เอกชน และมหาวิทยาลัย เพื่อให้ครูไทยสามารถอยู่ร่วมกับ AI อย่างสร้างสรรค์ ยั่งยืน และเป็นธรรม
เอกสารอ้างอิง
สำนักงานปลัดกระทรวงศึกษาธิการ. (2567). รายงานนโยบายการศึกษาแห่งชาติว่าด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการเรียนรู้. สืบค้นจาก https://bps.moe.go.th/
สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2566). รายงานการจัดทำหลักสูตรอบรมครูเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์. กรุงเทพฯ: กระทรวงศึกษาธิการ.
สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2567). ทักษะครูในศตวรรษที่ 21 กับการเรียนรู้ในยุค AI. กรุงเทพฯ: กระทรวงศึกษาธิการ.
Songsiengchai, P., Jongsuwat, S., & Nithimapakorn, A. (2025). The impact of ChatGPT in enhancing motivation and language skills in Thai university students. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/xxx
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? FAccT '21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Brown, P., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2023). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. https://arxiv.org/abs/2005.14165
Calvani, A., Fini, A., & Ranieri, M. (2021). DigCompEdu framework and teacher digital competence: A critical perspective. Journal of E-Learning and Knowledge Society, 17(2), 23–33.
Chai, C. S., Koh, J. H. L., & Tsai, C.-C. (2020). A review of technological pedagogical content knowledge. Journal of Educational Technology & Society, 23(3), 31–51.
Collins, A., Brown, J. S., & Newman, S. E. (1989). Cognitive apprenticeship: Teaching the crafts of reading, writing, and mathematics. In L. Resnick (Ed.), Knowing, learning, and instruction: Essays in honor of Robert Glaser (pp. 453–494). Lawrence Erlbaum Associates.
Dweck, C. S. (2016). Mindset: The new psychology of success. Ballantine Books.
Etzkowitz, H., & Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation: From National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of university–industry–government relations. Research Policy, 29(2), 109–123.
Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2019). Co-designing a real-time classroom orchestration tool to support teacher–AI complementarity. Journal of Learning Analytics, 6(2), 27–52.
Li, X., & Wang, M. (2023). The impact of generative AI on personalized learning in Asia-Pacific classrooms. AI in Education Journal, 11(1), 45–60.
Livingstone, S. (2004). Media literacy and the challenge of new information and communication technologies. The Communication Review, 7(1), 3–14.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2022). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education.
Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Using AI to level the playing field in education. arXiv preprint arXiv:2301.08913. https://arxiv.org/abs/2301.08913
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054.
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2009). Too cool for school? No way! Using the TPACK framework. Learning & Leading with Technology, 36(7), 14–18.
OECD. (2023). Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for policy. OECD Publishing. https://www.oecd.org
Redecker, C. (2017). European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
Sadasivan, M., Jin, L., & Chen, Y. (2024). Generative AI and its role in next-generation educational technologies. Computers & Education: Artificial Intelligence, 5, 100132.
Schuwer, R., & Sjoer, E. (2021). Lifelong learning and digital transformation in education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 18(1), 1–17.
UNESCO. (2024). Guidelines for the ethical use of AI in education. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27.
Zhao, Y. (2024). What works may hurt: Side effects in education and the role of AI. Harvard Education Press.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 ราชสีมาปริทัศน์
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
