องค์ประกอบของระบบนิเวศการเรียนรู้อัจฉริยะในยุคปัญญาประดิษฐ์: COMPONENTS OF AN INTELLIGENT LEARNING ECOSYSTEM IN THE ERA OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE.

มนตา  ชินนาทศิริกุล

ผู้แต่ง

มนตา ชินนาทศิริกุล หลักสูตรครุศาสตรดุษฎีบัณฑิต สาขาวิชาพุทธบริหารการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาจุฬาลงกรณราชวิทยาลัย

คำสำคัญ:

ระบบนิเวศการเรียนรู้อัจฉริยะ, ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้เฉพาะบุคคล, การเรียนรู้ฐานสมรรถนะ, จริยธรรมปัญญาประดิษฐ์

บทคัดย่อ

บทความวิชาการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และสังเคราะห์องค์ประกอบสำคัญในการสร้างระบบนิเวศการเรียนรู้อัจฉริยะ (Smart Learning Ecosystem) ท่ามกลางกระแสการปฏิวัติดิจิทัลและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เข้ามาเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ทางการศึกษา การศึกษาพบว่าระบบนิเวศดังกล่าวต้องอาศัยรากฐานทางเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง ประกอบด้วยโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล แพลตฟอร์มประสบการณ์การเรียนรู้ และฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่ทำงานประสานกัน กลไกเหล่านี้ช่วยให้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างการเรียนรู้เฉพาะบุคคล (Personalized Learning) และสนับสนุนการเรียนรู้ฐานสมรรถนะได้อย่างเป็นรูปธรรม พร้อมทั้งนำเสนอเนื้อหาอัจฉริยะ (Smart Content) ที่สามารถปรับระดับความยากง่ายให้เหมาะสมกับผู้เรียนได้โดยอัตโนมัติ นอกจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีแล้ว การขับเคลื่อนระบบนิเวศนี้ยังต้องอาศัยการยกระดับบทบาทของผู้สอนจากผู้บรรยายไปสู่การเป็นผู้อำนวยการเรียนรู้และนักออกแบบประสบการณ์การเรียนรู้ ควบคู่ไปกับการบริหารจัดการสถานศึกษาที่ต้องปรับตัวเป็นผู้ขับเคลื่อนเชิงกลยุทธ์ โดยใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจและสนับสนุนผู้เรียนอย่างทันท่วงที อย่างไรก็ตาม การนำระบบนิเวศนี้มาใช้ยังมีความท้าทายด้านจริยธรรมที่ต้องให้ความสำคัญ ทั้งในเรื่องอคติของปัญญาประดิษฐ์ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และปัญหาช่องว่างทางดิจิทัล ท้ายที่สุด ความสำเร็จในการสร้างระบบนิเวศการเรียนรู้อัจฉริยะจึงไม่ได้วัดที่ความล้ำหน้าของเทคโนโลยี แต่วัดที่การบูรณาการเทคโนโลยีเพื่อปลดปล่อยศักยภาพสูงสุดของมนุษย์ทุกคนได้อย่างยั่งยืน

เอกสารอ้างอิง

ไพฑูรย์ สินลารัตน์. (2564). การศึกษาเชิงสร้างสรรค์และนวัตกรรม. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

วิจารณ์ พานิช. (2558). วิถีสร้างการเรียนรู้เพื่อศิษย์ในศตวรรษที่ 21. มูลนิธิสดศรี-สฤษดิ์วงศ์.

สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2562). ข้อเสนอเชิงนโยบายการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อการศึกษา

ไทย. พริกหวานกราฟฟิค.

กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2565). แผนปฏิบัติการด้านดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ระยะที่ 2 (พ.ศ. 2566-2570). สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ.

ยืนยง เดชะปริญญา. (2563). แพลตฟอร์มและนวัตกรรมการเรียนรู้ดิจิทัล. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์ มหาวิทยาลัย.

สถาบันวิจัยและพัฒนาการเรียนรู้. (2564). รายงานการศึกษาแนวทางการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อ ยกระดับคุณภาพการศึกษาไทย. สถาบันวิจัยและพัฒนาการเรียนรู้.

สำนักงานเลขาธิการสภาการศึกษา. (2562). ข้อเสนอเชิงนโยบายการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อการศึกษา ไทย. พริกหวานกราฟฟิค.

คุรุสภา. (2566). กรอบมาตรฐานวิชาชีพครูในยุคดิจิทัล. สำนักงานเลขาธิการคุรุสภา.

ชัยยงค์ พรหมวงศ์. (2564). นวัตกรรมและเทคโนโลยีการศึกษา: จากอีเลิร์นนิงสู่ระบบการสอนอัจฉริยะ. วารสาร ครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 49(2), 1-18.

ศิริชัย กาญจนวาสี. (2563). ทฤษฎีการประเมินสมัยใหม่. สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

สมเกียรติ ตั้งกิจวานิชย์. (2565). AI กับอนาคตการศึกษาไทย. สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI).

สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2565). แนวทางการนำหลักสูตรฐานสมรรถนะไปสู่การปฏิบัติใน สถานศึกษา. กระทรวงศึกษาธิการ.

Baker, R. S., & Hawn, A. (2021). Algorithmic bias in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(4), 1052–1092. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00285-1

Ifenthaler, D., & Gibson, D. C. (2020). The promise of learning analytics: A need to rethink human and automated decision-making. In M. D. Spector, B. B. Lockee, & M. D. Childress (Eds.), Learning, design, and technology: An international compendium of theory, research, and practice. Springer.

O'Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

Prinsloo, P., & Slade, S. (2017). An elephant in the learning analytics room: The obligation to act. Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference (LAK '17), 46–55.

Selwyn, N. (2016). Is technology good for education Polity Press.

Siemens, G., & Baker, R. S. (2012). Learning analytics and educational data mining: Towards communication and collaboration. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK '12), 252–254.

van Dijk, J. A. G. M. (2020). The digital divide. Polity Press.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39.