ตอนที่ 1 มหาวิทยาลัยมีไว้ทำไม? เมื่อ ChatGPT และ AI ทำให้เราเรียนจบได้เหมือนกัน
ตอนที่ 2 แนวโน้มการโกงข้อสอบด้วย ChatGPT: แม้ไม่รู้ แต่ทำไมเราต้องกังวล?
ตอนที่ 3 ChatGPT ทำอะไรได้บ้างและมีจุดอ่อนตรงไหน?: สิ่งที่ต้องรู้ก่อนปรับตัวรับมือ
ตอนที่ 4 มหาวิทยาลัยชั้นนำกับยุทธศาสตร์รับมือ ChatGPT ด้วยการกระจายอำนาจ: ตอบโจทย์ แต่ยังไม่พอ
ตอนที่ 5 ‘เครื่องคิดเลข’ – ‘ChatGPT’ และการปรับตัวอย่างสร้างสรรค์
ตอนที่ 6 อ่อนแอก็สูญพันธุ์! มหาวิทยาลัยกับการปรับตัวอย่างสร้างสรรค์ต่อ ChatGPT
ตอนที่ผมทำวิจัยเรื่องมหาวิทยาลัยกับ ChatGPT ผมก็ลองไปหาดูว่าตอนนี้มีใครที่ลองนำ ChatGPT มาใช้สอนในห้องเรียนบ้างหรือยังและนำมาใช้มากน้อยแค่ไหน ทำให้ผมเจอตัวอย่างจำนวนหนึ่งซึ่งยังกระจัดกระจายอยู่ ผมจึงขอเอามาเล่าต่อโดยแบ่งเนื้อหาออกเป็นสามส่วนใหญ่ คือ ตัวอย่างการใช้ ChatGPT ในห้องเรียน แนวทางการประเมินผลการเรียนแบบใหม่เพื่อตอบสนองต่อเทคโนโลยี และแนวปฏิบัติที่จำเป็นในบริบทใหม่นี้
วิชาภาษาคือตัวอย่างแรกที่ผมเห็นคนพูดถึงกันมาก ทั้งหมดเริ่มจากความกังวลเมื่อมีการค้นพบกันว่า ในภาษาหลักที่มีคนใช้กันเยอะในโลกออนไลน์นั้น ChatGPT จะทำงานแปลภาษาได้ดีมาก แถมยังทำหน้าที่เป็นครูสอนภาษาได้อย่างดีเยี่ยมอีก เพราะโมเดลจำได้แม่นว่าผู้เรียนนั้นเรียนถึงไหน รู้คำศัพท์อะไรบ้าง รวมถึงมีตัวอย่างให้เลือกใช้จำนวนมหาศาล เวลาออกแบบบทเรียน แบบฝึกหัด หรือคำอธิบายให้ผู้เรียน โมเดลจึงทำเนื้อหาได้สอดคล้องกับบริบทเฉพาะตัวของผู้เรียนในระดับที่ครูหลายคนทำไม่ได้หรือไม่ไหว
พวกอาจารย์ภาษาหลายคนเลยเริ่มกังวลว่า การฝึกสอนผู้เรียนเพื่อไปทำงานแปลภาษาในฐานะเลขานุการหรือนักแปลนั้นยังจำเป็นอยู่จริงหรือ แล้วถ้าสอนแบบนี้ต่อไปตัวเองจะตกงานไหม ในเมื่อ ChatGPT ทำได้และอาจทำได้ดีกว่าตนด้วย แน่นอนว่าโลกใหม่ยังมีตำแหน่งงานพวกนี้แน่นอน แต่คงน้อยลงเยอะ คิดแล้วก็มีคนสรุปว่ายังมีสองเรื่องที่สำคัญในโลกใหม่ หนึ่งคือการสอนเรื่องการทำงานและสื่อสารระหว่างภาษาพื้นฐานยังจำเป็นอยู่ เพราะงานในอนาคตก็ยังต้องมีคนคอยประสานงาน และหลายอย่างเกิดขึ้นแบบซึ่งหน้าหรือทันด่วนในชีวิตประจำวัน ไม่มีใครกดใช้โมเดลแปลภาษาได้ตลอดเวลา ดังนั้นการสอนเบื้องต้นยังจำเป็น
ส่วนในระดับที่สูงขึ้นก็ให้ผู้เรียนใช้เทคโนโลยีช่วยแปลได้ งานการบ้านแปลภาษาแบบเยอะๆ ในอดีตก็คงต้องยกเลิกไปเพราะไม่จำเป็น ฝึกผู้เรียนใช้แล้วตรวจเช็กความแม่นยำของ ChatGPT ดีกว่า เช่น พอทดลองแล้วเขาพบว่า ChatGPT มักผิดพลาดในเรื่องการใช้คำนำหน้านาม ‘a’ และ ‘the’ เรื่องนี้ก็ต้องฝึกผู้เรียนให้จับผิดให้ได้ รวมถึงเรื่องอาการหลอนและอคติทางสังคมต่างๆ
มากกว่านั้น เขาบอกว่าห้องเรียนภาษาในโลกใหม่ควรใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการพูดคุยแลกเปลี่ยนเพื่อฝึกทักษะการอ่านเชิงวิพากษ์และการเขียนเชิงสร้างสรรค์มากกว่า ซึ่งอย่างที่เคยเล่าไปว่ามหาวิทยาลัย MIT เขาให้นักศึกษาใช้ ChatGPT เขียนงานได้ แต่นักศึกษาต้องผสมความคิดตัวเองลงไปเพื่อให้งานมีความสร้างสรรค์ ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลทำไม่ได้
ฝั่งสังคมศาสตร์ก็มีนะครับ สถาบันวิจัย Civic Online Reasoning (COR) มหาวิทยาลัย Stanford เสนอให้นักศึกษาใช้ ChatGPT ในและนอกห้องเรียนในฐานะเพื่อนคู่คิด (pair thinker) คือนั่งคุยกับมัน ขอคำแนะนำ ตรวจสอบเหตุผล ต่อยอดกันไปมา โดยกิจกรรมในห้องเรียนก็หันไปเน้นการฝึกทักษะการอ่านตรวจทาน (lateral reading) หรือพูดง่ายๆ คือจับผิดและแก้ความเห็นที่มาจากเพื่อน ซึ่งหลายครั้งมันก็โง่บ้างหรืองงบ้างในบางกรณี
นอกจากนี้ก็มีนักวิจัยมหาวิทยาลัย Oxford ที่เขาเสนอให้ประยุกต์ใช้ ChatGPT เพื่อสนับสนุนการถกเถียงและทำงานกลุ่ม โดยให้โมเดลช่วยสรุปประเด็นการสนทนา โยนประเด็น ให้คำแนะนำ โดยคนในกลุ่มก็มาตรวจทานผลลัพธ์จาก ChatGPT อีกที เมื่อก่อนเป็นอาจารย์คนเดียวในห้องที่ทำหน้าที่นี้ แต่ต่อไปก็สามารถแบ่งนักศึกษาเป็นกลุ่มย่อย ให้ ChatGPT ทำหน้าที่คล้ายอาจารย์ในแต่ละกลุ่มก่อนจะมาเถียงกันทั้งห้องอีกที
ในวิชามนุษศาสตร์อย่างปรัชญา มีตัวอย่างผู้สอนรายวิชาจริยศาสตร์จาก NUS และ University of Iowa ที่เอาแนวทางนี้มาใช้เป็นกิจกรรมหลักในห้องเรียนเลยทีเดียว แถมยังอนุญาตให้นักศึกษาใช้โมเดลช่วยเขียนงานภายใต้การกำกับของตัวเองด้วย
นอกฝั่งสังคม-มนุษยศาสตร์ ก็มีอาจารย์คณิตศาสตร์ท่านหนึ่งทดลองสอนแบบใหม่ครับ เริ่มจากการบ่นว่าการสอนแบบที่ผ่านมามีข้อจำกัดอยู่ คือเวลาคนสอนถ่ายทอดคอนเซ็ปต์นามธรรมทางคณิตศาสตร์และการประยุกต์ใช้ในโลกจริง คนสอนจะพยายามยกตัวอย่างประกอบหรือต่อยอดจากความรู้ที่อาจารย์ชำนาญอยู่แล้ว ซึ่งหลายครั้งตัวอย่างในหัวคนสอนมีจำกัด หลายครั้งไม่ตอบสนองกับประสบการณ์ของคนเรียน เขาเลยบอกว่าเอาอย่างนี้ดีกว่า ให้นักศึกษาเรียนผ่าน ChatGPT ในห้องเลย เพราะโมเดลมันหาวิธีถ่ายทอดความรู้แบบเฉพาะบุคคลได้ แล้วเรียนเสร็จก็มาเถียง แลกเปลี่ยน แก้ความรู้ที่ผิดกันไปมา
คนสอนโค้ดดิ้งหลายคนก็เริ่มทำอะไรทำนองเดียวกัน คือเปลี่ยนจากให้ผู้เรียนเขียนโค้ดมาเป็นให้ผู้เรียน ‘กำกับ’ ChatGPT ให้เขียนโค้ดและตรวจสอบความผิดพลาดของโมเดลแทน
ในส่วนการประเมินผล ห้องเรียนในอนาคตก็ต้องปรับให้สอดคล้องกับหลักสูตรแบบใหม่ไปด้วย ผมไปไล่ดูเขาคุยกันแล้วเจอตัวอย่างน่าสนใจเยอะเลย
ตอนนี้ที่พูดถึงกันเยอะก็เช่น เรียงความเชิงทบทวนสะท้อนคิด คือเรียงความที่ไม่ได้ถามความรู้ แต่ให้คนเรียนบันทึกความนึกคิดของตนเกี่ยวกับสิ่งที่ได้เรียนรู้ภายในคาบวิชา เช่น แทนที่จะถามสาเหตุ กระบวนการ และเนื้อหาการปฏิวัติฝรั่งเศส ก็เปลี่ยนไปให้ผู้เรียนสมมติตนเป็นบุคคลสำคัญคนหนึ่งในเหตุการณ์นั้นและต้องตัดสินใจ เช่น หากคุณเป็นชนชั้นกลางปารีสในปี 1789 คุณจะเข้าร่วมการปฏิวัติฝรั่งเศสหรือไม่? (วิชาประวัติศาสตร์) หากคุณเป็น Oppenheimer คุณจะเข้าร่วมโครงการพัฒนาปรมาณูหรือไม่? (วิชาจริยศาสตร์) งานแบบนี้เอไอทำไม่ได้และโลกอนาคตต้องการคนที่ทำอะไรแบบนี้ได้
บางคนก็พูดถึง เรียงความประเมินคุณค่า ที่เน้นให้คนเรียนประเมินและจัดลำดับแนวคิด ทฤษฎี หรืองานเขียนในเรื่องต่างๆ พร้อมให้เหตุผล เช่น ให้นักเรียนประเมินและเปรียบเทียบในลักษณะจัดลำดับความเห็นของตนต่อองค์ความรู้หรือข้อเขียน เช่นว่าทฤษฎีทางฟิสิกส์ใดมีศักยภาพในการอธิบายกลไกจักรวาลได้ดีกว่ากันโดยเรียงจากมากไปหาน้อย การจัดลำดับการประเมินในลักษณะนี้เรียกร้องให้ผู้เรียนฝึกทักษะการสรุปและจัดระเบียบองค์ความรู้ของตนเองด้วยเกณฑ์ปลายเปิดที่ผู้เรียนสร้างขึ้น ซึ่งเป็นเป้าหมายการเรียนรู้สูงสุดหนึ่งทางการศึกษาและเป็นกิจกรรมที่เอไอไม่สามารถทำได้
และการประเมินผลที่ฮิตสุดตอนนี้คือสิ่งที่เรียกว่าเรียงความในลักษณะ Fermin project คือแบ่งซอยคำถามเรียงความหรือกิจกรรมโครงงานเป็นขั้นตอนย่อยแล้วให้คนเรียนเขียน บันทึก และประเมินส่งตามรายทาง คล้ายๆ รายงานประเมินความก้าวหน้า
เช่น ในรายงานหนึ่ง ผู้สอนอาจให้นักเรียนส่งงานชิ้นแรกในรูปแบบการอภิปรายหัวข้อที่ตนคิดว่าน่าสนใจ ตามด้วยงานชิ้นต่อไปในเรื่องแผนและแนวทางการหาคำตอบต่อคำถาม, ร่างงานฉบับแรก, ฉบับที่สอง, ฉบับที่สาม ก่อนประเมินผลงานของตนเองในภาพรวมทั้งหมด (เช่นในรูปแบบเรียงความเชิงสะท้อนคิด) กิจกรรมเช่นนี้สนับสนุนเป้าหมายในการวางแผนพัฒนาการเรียนรู้ หาคำตอบ และอธิบายอย่างเป็นระบบของผู้เรียน ซึ่งเอไอที่ส่งมอบเพียงคำตอบสุดท้ายไม่สามารถทำได้
ทั้งนี้ทั้งนั้น การรับเทคโนโลยีเข้ามาในห้องเรียนก็นำไปสู่ความจำเป็นที่จะต้องกำหนดแนวปฏิบัติมาตรฐานต่างๆ ซึ่งผมสรุปออกมาเป็นสามข้อที่สำคัญ
1. ข้อสำคัญที่สุดคือคนสอนต้องชี้แจงกับผู้เรียนให้ชัดเจนว่าอะไรคือแก่นเป้าหมายการเรียนรู้ในวิชานั้นๆ และนโยบายการใช้ ChatGPT ของรายวิชาเป็นอย่างไร ทำไมนโยบายเช่นนี้จึงสอดคล้องกับเป้าหมาย ถ้าจะให้ดีต้องให้ผู้เรียนแลกเปลี่ยนถกเถียงเพื่อพัฒนาและสร้างฉันทมติไปด้วย
2. คนสอนต้องพูดคุยกับผู้เรียนในเรื่องข้อจำกัดของ ChatGPT เช่น ถ้าเอาตัวอย่างอาการหลอนของโมเดลให้ผู้เรียนดูได้ยิ่งดี หรือเปรียบเทียบงานที่เขียนโดยเอไออย่างเดียวกับงานที่มีคุณภาพดีกว่า เช่น งานเขียนที่เกิดจากมนุษย์ผสมเอไอ เป็นต้น
3. ในรายวิชาควรเน้นย้ำถึงความสำคัญในการอ้างอิงและเปิดเผยในกรณีที่สมาชิกในห้องเรียนใช้ ChatGPT เช่น ผ่านการกำหนดกฎการอ้างอิงที่ชัดเจน แนวทางดังกล่าวช่วยทั้งในเรื่องการรักษามาตรฐานความสุจริตทางวิชาการ รวมถึงสร้างวัฒนธรรมการใช้เทคโนโลยีอย่างมีมาตรฐาน และมากกว่านั้น บางมหาวิทยาลัยชั้นนำคาดการณ์ว่าการพัฒนาอย่างไม่สิ้นสุดของ ChatGPT จะนำไปสู่คำถาม ‘สีเทา’ จำนวนมากในอนาคต เช่น ผู้เรียนอาจไม่แน่ใจว่าการใช้เทคโนโลยีช่วยทำงานในบางลักษณะเหมาะสมหรือไม่ การอ้างอิงบันทึกการใช้เป็นแนวทางหนึ่งที่จะทำให้ผู้สอนได้เห็นประเด็นสีเทาเหล่านี้ในอนาคตและได้ทบทวนยุทธศาสตร์การปรับตัวของตนเองเพื่อสอดรับกับข้อค้นพบใหม่
ทั้งหมดนี้คือตัวอย่างที่อาจทำให้เห็นว่า ChatGPT ไม่จำเป็นต้องเป็นภัย แต่สามารถสนับสนุนและยกระดับการเรียนรู้ได้ด้วยซ้ำ ซึ่งสุดท้าย สิ่งที่จะเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้เกิดขึ้นคือการเตรียมตัวและท่าทีของมหาวิทยาลัยนั่นเอง
บทความนี้เป็นความร่วมมือระหว่าง สถาบันนโยบายวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและนวัตกรรม (STIPI) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี และ The101.world
เรื่อง: ตะวัน มานะกุล
