ความท้าทายด้านการศึกษาจากการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)

การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในการศึกษากำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในระบบการเรียนรู้ทั่วโลก โดยส่วนใหญ่ AI เข้ามามีบทบาทในฐานะผู้ช่วยส่วนตัวของทั้งผู้เรียนและผู้สอน

เมื่อวันที่ 15 พฤษภาคม 2569 มูลนิธิ Asia-Europe Foundation (ASEF) ณ สิงคโปร์ ได้จัดการบรรยายพิเศษในหัวข้อ “Artificial Intelligence, Education and Human Agency: A Critical Studies Perspective” ณ ศูนย์ ASEF เพื่อส่งเสริมการหารือเกี่ยวกับความท้าทายทางการศึกษาจากการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยมี ศาสตราจารย์ Wayne Holmes ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Critical Studies of AI and Education มหาวิทยาลัย University College London1 เป็นผู้บรรยาย สรุปสาระสำคัญ ดังนี้

ความจำเป็นในการหารือเรื่อง AI ในระบบการศึกษา

ศาสตราจารย์ Wayne Holmes กล่าวว่า ปัจจุบันมีการใช้ AI เพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด โดยเฉพาะในระบบการศึกษา จนเกิดการลดบทบาทของผู้สอนบทเรียนเนื้อหาให้กลายเป็นผู้แนะนำ (Guide) หน่วยงานที่เกี่ยวข้องจึงควรให้ความสำคัญต่อผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการใช้ AI โดยเฉพาะในระบบการศึกษา

นอกจากนี้ ศาสตราจารย์ Holmes ยังได้กล่าวถึง AI ว่าเป็นเทคโนโลยีแรกที่จำหน่ายเชิงพาณิชย์ในฐานะสิ่งที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์ ดูเหมือนมนุษย์ และท้าทายอำนาจในการตัดสินใจของมนุษย์ อย่างไรก็ดี ความเห็นเชิงบวกที่กล่าวถึงการใช้ AI ในระบบการศึกษาว่ามีผลดีต่อผู้เรียน และมีความสามารถเทียบเท่าหรือมากกว่าผู้สอนที่เป็นมนุษย์นั้น ส่วนใหญ่มักมาจากบุคคลในบริษัทเทคโนโลยีชื่อดัง ซึ่งอาจยังไม่มีความเข้าใจระบบการศึกษาอย่างลึกซึ้งเพียงพอ

ข้อค้นพบจากงานวิจัยด้านการศึกษา

ศาสตราจารย์ Holmes ได้นำเสนองานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการศึกษา พบว่าข้ออ้างด้านผลสนับสนุนเชิงบวกต่อผู้เรียนและผู้สอนนั้นไม่เป็นความจริงในหลายประเด็น เช่น

  • AI ไม่ได้ช่วยพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน อย่างมากที่สุดคือ เป็นเพียงเครื่องมือช่วยพยุง (crutch) ในการเรียนรู้เท่านั้น2
  • AI ไม่ได้ช่วยพัฒนาทักษะการเขียนของนักเรียน แต่ยิ่งทำให้แย่ลง3
  • AI ไม่ได้ช่วยสนับสนุนนักเรียน ในทางกลับกัน มีนักเรียนหลายคนแจ้งว่า มีความวิตกกังวลมากขึ้นว่าจะถูกกล่าวหาว่าใช้ AI อย่างไม่เหมาะสม4
  • AI ไม่ได้ช่วยให้นักเรียนมีส่วนร่วมในห้องเรียนเพิ่มขึ้นในระยะยาว แม้การมีส่วนร่วมในช่วงแรกจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากความแปลกใหม่ แต่ในระยะยาวทำให้นักเรียนเกิดความเหนื่อยล้าทางดิจิทัล (Digital Fatigue) และความรู้สึกโดดเดี่ยว (Loneliness) เพิ่มขึ้นจากการใช้งาน5
  • AI ไม่ได้ช่วยสนับสนุนความคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) ของนักเรียนเนื่องจาก AI ได้ทำหน้าที่ในการใช้ความคิดวิเคราะห์และทำความเข้าใจแทน (Cognitive Offloading) นักเรียนไปแล้ว6
  • AI ไม่ได้ช่วยส่งเสริมการเรียนรู้เฉพาะบุคคล (Personalized Learning) เนื่องจาก AI ใช้เส้นทางการเรียนรู้ที่กำหนดไว้แล้วซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ทางการเรียนรู้ที่เหมือนกัน การเรียนด้วย AI จึงกลายเป็นเพียงเครื่องมือเพื่อมุ่งสร้างผลลัพธ์สำเร็จมากขึ้นเท่านั้น (making learning more instrumental) ซึ่งไม่ได้ช่วยให้นักเรียนแต่ละคนบรรลุศักยภาพสูงสุดของตนเอง นอกจากนี้ยังบั่นทอนแง่มุมทางสังคมของการศึกษาอีกด้วย7
  • AI ไม่ได้ช่วยลดภาระงานผู้สอน แต่เข้ามาแทนที่งานอันเป็นหัวใจหลักของครูอาจารย์ ทำให้ภาระงานกระจายและเปลี่ยนรูปแบบเป็นภาระงานเบื้องหลังที่ยังต้องใช้เวลา ความคิด ความรับผิดชอบ เช่น การออกแบบและปรับแก้คำสั่ง (prompts) สำหรับ AI การดูแลและบำรุงรักษาระบบ การตีความ เรียบเรียงและตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จาก AI ตลอดจนการติดตามการใช้งาน AI ของนักเรียน8
  • ในการวิจัยกับนักเรียน พบว่ากลุ่มทดลอง ที่ใช้ AI มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น แต่เมื่องดการใช้ AI กลับพบว่านักเรียนกลุ่มนี้มีประสิทธิภาพแย่กว่ากลุ่มที่ไม่ได้ใช้ AI ตั้งแต่แรก9 และในการทดสอบการจำแบบไม่บอกล่วงหน้า กลุ่มที่เรียนด้วย AI มีผลสอบแย่กว่ากลุ่มที่เรียนรู้ตามปกติหลังผ่านการเรียนไป 45 วัน10

ข้อกังวลต่อผลกระทบด้านต่าง ๆ

  • นักเรียนและครู การเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพ (Robust Learning) คือเป้าหมายหลักของการศึกษา แต่จากผลงานวิจัยพบว่า AI มีผลกระทบต่อกระบวนการการเรียนรู้ของผู้เรียน รวมถึงลดคุณค่าและความเชี่ยวชาญของวิชาชีพครู (Deprofessionalize)
  • สิทธิเด็กและเยาวชน เด็กและเยาวชนควรได้รับการปกป้องด้านศักดิ์ศรี ไม่ตกเป็นเหยื่อของการเลือกปฏิบัติ ความเป็นส่วนตัว และการปกป้องจากการแสวงหาผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากการใช้ AI
  • แนวโน้มห้องเรียนอาจมุ่งสู่การเรียนการสอนกับ AI แทนมนุษย์ หากแนวโน้มการใช้ AI ในการศึกษานี้ดำเนินต่อไป การเรียนการสอนด้วยผู้สอนที่เป็นมนุษย์ในอนาคตอาจมีเพียงในโรงเรียนที่มีงบประมาณเพียงพอ และโรงเรียนที่มีงบประมาณจำกัดอาจมุ่งสู่ห้องเรียนดิจิทัลที่ใช้การเรียนรู้ผ่าน AI เท่านั้น
  • ความเข้าใจผิดจากข้อมูลที่คลาดเคลื่อนของ AI เนื่องจาก AI ในปัจจุบันที่คนทั่วไปใช้อย่างแพร่หลายเป็นโมเดล Large Language Models (LLMs) ซึ่งทำงานด้วยการคาดเดาคำถัดไปมาสร้างเป็นข้อความเพื่อตอบสนองผู้ใช้โดยไม่ได้เข้าใจบริบทของคำสั่งจริง ๆ เช่น รูปตัวอย่างผล X-ray ที่สร้างด้วย AI ไม่ตรงกับกายวิภาคจริงของมนุษย์ หรือ AI ผู้ช่วยให้ข้อมูลข่าวที่มีเนื้อหาผิดพลาดสูง
  • สุขภาพจิตและสุขภาวะ การใช้ AI เกินพอดีส่งผลเสียต่อเยาวชนและอาจนำไปสู่ภาวะซึมเศร้าเช่นเดียวกับโซเชียลมีเดีย และการที่ AI มักคอยยืนยันความคิดของผู้ใช้ จึงส่งผลเสียใหญ่หลวงต่อชุดความคิด โดยเฉพาะผู้มีปัญหาสุขภาพจิต เช่น ภาวะหวาดระแวง (Paranoid) ภาวะประสาทหลอน (Hallucinations) เป็นต้น จากงานวิจัยพบว่า AI บางรายมีแนวโน้มตอบสนองที่เป็นอันตรายต่อผู้อยู่ในภาวะวิกฤตทางใจสูงกว่า 43 เท่า ทำให้ผู้ป่วยเหล่านี้ไม่ได้รับการช่วยเหลืออย่างทันท่วงทีและอาจส่งผลต่อชีวิตได้
  • สิ่งแวดล้อม การสั่งงานคำสั่งทั่วไปแก่ AI 1 คำสั่ง ใช้พลังงานมากกว่าการเปิดหลอดไฟ LED ตามบ้านเป็นเวลา 1 นาทีถึง 8 เท่า ขณะที่การสั่งให้ AI ช่วยปรับแก้อีเมล 1 ครั้ง จะต้องใช้น้ำในระบบระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูล (Data Centre) ประมาณ 1 ขวด (350 มิลลิลิตร)
  • ความหลากหลายของความคิดสร้างสรรค์ AI มักหล่อหลอมผู้ใช้ไปในทิศทางเดียวกัน ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ในกรอบเดียวกัน จึงส่งผลต่อความหลากหลายของชุดความคิดและความคิดสร้างสรรค์ในองค์รวม
  • จริยธรรมด้านแรงงาน การคัดกรองเนื้อหาที่จะนำเข้าสู่ระบบ AI มักทำโดยแรงงานในประเทศกำลังพัฒนา ซึ่งแรงงานเหล่านี้มักได้รับค่าจ้างน้อย และหากต้องทำงานกับเนื้อหาที่มีความรุนแรงต่อสภาพจิตใจก็อาจส่งผลทางลบต่อสุขภาพจิตตามมา11
  • การใช้วิจารณญาณลดลง การถ่ายโอนการตัดสินใจ (Agency Off-loading) ให้ AI ทำแทนทุกเรื่องแม้ในเรื่องเล็กน้อยในระยะยาวจะสะสมจนนำไปสู่การพึ่งพา AI เกินจำเป็น และสูญเสียความสามารถในการตัดสินใจหรือใช้วิจารณญาณด้วยตนเอง อีกทั้ง คำตอบที่ได้จาก AI มักเปลี่ยนไปเรื่อย ๆ แม้จะป้อนคำสั่งเดียวกัน ซึ่งต่างจากการสรุปข้อมูลโดยมนุษย์ และอคติใน AI ที่มีการตอบสนองต่อผู้ใช้ต่างกันตามเพศและเชื้อชาติ12

ข้อสังเกตและข้อเสนอแนะ

ในระดับบุคคล ควรมีความฉลาดรู้ใน AI (AI Literacy) ซึ่งไม่ใช่การใช้งานเป็น แต่หมายถึงการตระหนักรู้และเข้าใจผลกระทบที่เกิดจากการใช้ AI อย่างรอบด้านก่อนตัดสินใจใช้ AI สำหรับในระดับรัฐ แม้หลายประเทศจะมีความวิตกกังวลว่าจะไม่สามารถก้าวทันประเทศอื่นที่ใช้ AI ได้ แต่ภาครัฐควรมีทั้ง AI Literacy ที่ครอบคลุมมิติทางเทคโนโลยี การปฏิบัติ และประชาชน และมีมาตรการกำกับดูแลด้านการใช้ AI ในการศึกษาอย่างเหมาะสม เพื่อป้องกันผลกระทบในระยะยาวต่อเยาวชนและประชาชนของชาติ

ปัจจุบัน แม้สิงคโปร์จะส่งเสริมการใช้ AI เป็นวาระระดับชาติ แต่กลับมีแนวทางที่รัดกุมในสถานศึกษา โดยไม่ส่งเสริมการใช้ในกลุ่มเด็กเล็ก และมีการจำกัดการใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในโรงเรียน โดยเฉพาะโทรศัพท์มือถือ เพื่อป้องกันภาวะเหนื่อยล้าทางดิจิทัล และรักษาสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่เน้นปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์

ในระยะยาว การพึ่งพาเทคโนโลยีนี้มากเกินไปแฝงความเสี่ยงด้านสุขภาพจิตและอาจซ้ำเติมความเหลื่อมล้ำ ภาครัฐจึงควรมุ่งสร้างความฉลาดรู้ใน AI เพื่อให้ประชาชนเข้าใจผลกระทบอย่างรอบด้าน ควบคู่ไปกับการวางมาตรการกำกับดูแลเชิงรุกที่จำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีในวัยที่ยังไม่พร้อม เพื่อปกป้องสิทธิ สุขภาวะ และพัฒนาการที่สมวัยของเยาวชนอย่างยั่งยืน

ศูนย์ข้อมูลเพื่อธุรกิจไทย (BIC)
สถานเอกอัครราชทูต ณ สิงคโปร์

แหล่งข้อมูล:

แหล่งอ้างอิง:

  1. นอกเหนือจากนี้ ศาสตราจารย์ Holmes ยังเป็นประธาน UNESCO ด้าน Ethics of Artificial Intelligence and Education รองศาสตราจารย์พิเศษ มหาวิทยาลัย Nova Gorica และ
    ผู้เชียวชาญต่างประเทศ มหาวิทยาลัย. Beijing Normal University Zhuhai ↩︎
  2. e.g., Bastani et al., 2024 ↩︎
  3. e.g., Kosmyna et al., 2024 ↩︎
  4. e.g., Stephenson and Armstrong, 2026 ↩︎
  5. e.g., Klimova & Pikheart, 2025 ↩︎
  6. e.g., Lodge & Loble, 2026 ↩︎
  7. e.g., Laak & Aru, 2024 ↩︎
  8. e.g., Farazouli, 2026; Selwyn et al., 2025 ↩︎
  9. Bastani et al., (2024). “Generative AI Can Harm Learning.” ↩︎
  10. Barcaui (2026). “ChatGPT as a cognitive crutch.” ↩︎
  11. https://www.wsj.com/tech/chatgpt-openai-content-abusive-sexually-explicit-harassment-kenya-workers-on-human-workers-cf191483 ↩︎
  12. https://www.kqed.org/mindshift/66299/feedback-bias-how-ai-adjusts-replies-based-on-race-and-gender-research-finds ↩︎