เมื่อ AI ก้าวขึ้นมาเป็นผู้ร่วมสร้างการเรียนรู้ : การเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างนักศึกษาและอาจารย์

การเกิดขึ้นของ Large Language Models (LLMs) หรือ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ เช่น ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสนทนา สร้างเนื้อหา และช่วยคิดวิเคราะห์ กำลังเปลี่ยนรูปแบบการเรียนรู้ของนักศึกษาอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในสาขาที่ต้องอาศัยความคิดสร้างสรรค์และการออกแบบ

เดิมทีการเรียนการสอนมักให้ความสำคัญกับความสามารถของผู้เรียนในการคิดและลงมือทำด้วยตนเอง แต่เมื่อ LLMs สามารถเข้ามาช่วยคิด เสนอแนวทาง และรับช่วงงานบางส่วนได้ จึงเกิดคำถามสำคัญว่า ความสัมพันธ์ระหว่างนักศึกษา อาจารย์ และ AI ควรเป็นอย่างไร และ AI กำลังเปลี่ยนความหมายของ “ความสามารถในการเรียนรู้” ของนักศึกษาหรือไม่

บทความงานวิจัยเรื่อง “New Protagonists : the impact of non-human cognition on student-instructor relations” ของ Assoc.Prof. Peter Nigel Power Mr. Alvaro Conti กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์: การเปลี่ยนแปลงด้วยเทคโนโลยีดิจิตอล (Creative and Learning Society), สังคมแห่งการเรียนรู้และสร้างสรรค์ (Digital Transformation) คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์และการออกแบบ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี งานวิจัยนี้จึงมุ่งศึกษาความเป็นไปได้ของรูปแบบการเรียนการสอนรูปแบบใหม่ที่เกิดจากการทำงานร่วมกันระหว่าง มนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ (human/non-human synergies)

วัตถุประสงค์ของงานวิจัยมุ่งศึกษาว่า การนำ LLMs เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเรียนรู้และการออกแบบส่งผลต่อมุมมองและพฤติกรรมของนักศึกษาอย่างไร โดยเฉพาะในประเด็นสำคัญ ได้แก่

1. นักศึกษามองบทบาทและศักยภาพของ LLMs ในการเรียนรู้อย่างไร

2. การทำงานร่วมกันระหว่างนักศึกษากับ LLMs ส่งผลต่อกระบวนการคิดสร้างสรรค์และการออกแบบอย่างไร

3. นักศึกษามีแนวโน้มมอบหมายงานหรืออำนาจในการตัดสินใจบางส่วนให้ AI มากน้อยเพียงใด

4. บทบาทของอาจารย์ควรเปลี่ยนแปลงอย่างไร เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในกระบวนการเรียนรู้มากขึ้น

picture 1 : Nunes et al., (2019) show data triangulation allowing findings to be cross-verified and corroborated across different sources, with any inconsistency in one data source offset by strengths in another, increasing the trustworthiness of final results. This approach was well-suited to address the aforementioned challenges, enhancing the reliability and coherence of all findings to offer a deeper understanding of participants’ attitudes and perceptions.

Picture 2 : Table1 : Data-Collection Methods

งานวิจัยนี้จึงชี้ให้เห็นว่า การเข้ามาของ Large Language Models กำลังทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างนักศึกษา อาจารย์ และเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงไปอย่างมีนัยสำคัญ นักศึกษาไม่ได้มอง AI เป็นเพียงเครื่องมือช่วยค้นหาข้อมูลหรือทำงานอีกต่อไป แต่เริ่มยอมรับ AI ในฐานะ ผู้มีส่วนร่วมในกระบวนการคิดและการเรียนรู้

สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้นักศึกษาจะตระหนักถึงความเสี่ยงจากการพึ่งพา AI มากเกินไป แต่ความสามารถในการช่วยสร้างแนวคิดและลดภาระงานบางส่วนกลับทำให้พวกเขามีแนวโน้มมอบหมายบทบาทให้ AI เพิ่มขึ้น ดังนั้น ประเด็นสำคัญของการศึกษาในอนาคตอาจไม่ใช่การเลือกว่าจะ “ใช้ AI หรือไม่ใช้ AI” แต่เป็นการเรียนรู้ว่า “จะทำงานร่วมกับ AI อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุดโดยไม่สูญเสียความสามารถในการคิดของมนุษย์”

ด้วยบริบทดังกล่าว บทบาทของอาจารย์จึงไม่ได้ลดความสำคัญลง แต่กลับมีความสำคัญในระดับที่สูงขึ้น เพราะอาจารย์จะเป็นผู้ช่วยให้นักศึกษาพัฒนาความสามารถในการใช้ AI อย่างมีวิจารณญาณ และเปลี่ยน AI จากเพียง “เครื่องมือช่วยทำงาน” ให้กลายเป็น “ส่วนขยายของกระบวนการคิด” ที่นำไปสู่รูปแบบใหม่ของการเรียนรู้และการแสวงหาความรู้ร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี

สามารถติดตามผลงานการวิจัยของ Assoc.Prof. Peter Nigel Power ได้ที่ Link นี้

https://kirim.kmutt.ac.th/converis/portal/detail/Person/54116406?lang=de_DE

เอกสารอ้างอิง

Conti, A. & Power, P.N. (2025). New Protagonists: the impact of non-human cognition on student-instructor relations. TPM, 32(S7), 2705-2719. https://tpmap.org/submission/index.php/tpm/article/view/3828/2848