ก่อนสอนให้ใช้ AI ต้องสอนให้ตรวจสอบเป็น

อาจารย์มิ้นท์ (ตัวละครสมมติ) สอนวิชาพื้นฐานให้นิสิตปีหนึ่ง เทอมนี้รายงานที่ส่งมาดูดีขึ้นมาก ภาษาเรียบร้อย มีคำพูดของนักคิดพร้อมชื่อหนังสือและปีที่พิมพ์ครบ แต่พอเธอลองเปิดหนังสือที่อ้างถึง กลับหาคำพูดเหล่านั้นไม่เจอเลย

เรื่องแบบนี้เกิดขึ้นจริงในหลายห้องเรียน งานวิจัยห้าชิ้นในบทความนี้ช่วยอธิบายว่าทำไม และบอกเป็นนัยว่าสิ่งที่ต้องสอนเพิ่มอาจไม่ใช่วิธีใช้เครื่องมือ

คำตอบที่ดูน่าเชื่อ อาจไม่มีอยู่จริง

งานของ รศ.ดร. Pavel Slutskiy (ตีพิมพ์ปี 2568) ให้นิสิตจุฬาฯ 240 คนทำงานชิ้นเดียวกัน คือไปหาว่านักปรัชญาคนหนึ่งคิดอย่างไรกับเรื่องหนึ่ง แล้วยกคำพูดจากงานของเขามาประกอบ จะค้นจากแหล่งออนไลน์ไหนก็ได้ ปรากฏว่านิสิตราวหนึ่งในห้าเลือกถามแชตบอตเป็นหลัก

งาน 37 ชิ้นมีคำพูดที่บอกว่าเป็นของนักปรัชญาคนนั้น พร้อมชื่อผลงานและปีที่พิมพ์ครบเหมือนอ้างอิงจริง แต่ไม่มีคำพูดไหนอยู่ในงานที่อ้างถึงเลยสักประโยค และนิสิตทั้ง 37 คนก็มั่นใจว่ายกมาจากต้นฉบับจริง ปัญหาจึงไม่ได้อยู่แค่ว่าเครื่องมือตอบผิด แต่อยู่ที่คำตอบหน้าตาเหมือนผ่านการตรวจสอบมาแล้ว

สิ่งที่ทำให้เครียดคือปริมาณ ไม่ใช่ความยาก

งานของ ผศ.ดร.ธีรดา จงกลรัตนาภรณ์ (ตีพิมพ์ปี 2566) สำรวจนิสิตปีหนึ่ง 803 คนในช่วงที่ต้องเรียนออนไลน์ทั้งหมด พบว่าสิ่งที่ทำให้เครียดชัดกว่าเรื่องอื่น คือเครื่องมือและงานที่ถาโถมเข้ามาพร้อมกัน ส่วนเรื่องเทคโนโลยีใช้ยาก นิสิตกลับไม่ค่อยเครียด

นิสิตสายวิทยาศาสตร์ก็เป็นแบบเดียวกัน เรื่องงานล้นมือได้ 3.52 จาก 5 สูงกว่าทุกด้าน ทางแก้จึงไม่ใช่อบรมให้ใช้เครื่องมือเก่งขึ้น แต่คือลดจำนวนระบบที่ใช้ในหลักสูตร และจัดกำหนดส่งงานของแต่ละวิชาไม่ให้ชนกัน

แบบทดสอบช่วยให้จำ แต่จะใช้เป็นต้องได้คุยกัน

งานของ รศ.ดร.สมิทธิ์ บุญชุติมา ผศ.ดร.ธีรดา จงกลรัตนาภรณ์ และ ดร.วรรษยุต คงจันทร์ (ตีพิมพ์ปี 2566) ทดลองใช้สื่อโต้ตอบในวิชาออนไลน์ระดับปริญญาโทกับนิสิต 23 คน คะแนนเฉลี่ยขยับจาก 6.77 เป็น 8.20 แต่พอให้ทำแบบทดสอบเดิมซ้ำ คะแนนก็ไม่เพิ่ม และคนทำหายไปราวครึ่งหนึ่ง นิสิตเล่าเองว่าแบบทดสอบช่วยให้จำได้ในระยะสั้น แต่ที่ทำให้เอาไปใช้กับงานจริงได้ คือการได้คุยกับอาจารย์และเพื่อน และได้คำแนะนำตรงๆ นิสิตยังขอสไลด์เป็นไฟล์ PDF ธรรมดาไว้จดโน้ต ทั้งที่มีเว็บนำเสนอพร้อมวิดีโอให้อยู่แล้ว

ใช้คล่อง ไม่ได้แปลว่าแยกแยะเป็น

งานของ ดร.มุฮัมมัด อิบเตซาม มาซาฮีร์ และ Yaseen (ตีพิมพ์ปี 2568) สำรวจผู้ใหญ่ในปากีสถาน 500 คนที่ใช้สื่ออย่างน้อยวันละชั่วโมง พบว่ามีเพียง 41% ที่ดูออกว่าข่าวไหนลำเอียงหรือชวนให้เข้าใจผิด คนอายุน้อยใช้เครื่องมือดิจิทัลคล่องกว่า แต่จากการสัมภาษณ์ หลายคนยังแยกไม่ออกว่าเนื้อหาไหนเชื่อถือได้

งานของ Giray และคณะ (ตีพิมพ์ปี 2567) ซึ่ง ดร.ร็อบบี้ แจน วินเซนต์ ที. บูเอโล ร่วมเขียน รวบรวมบันทึกของอาจารย์และผู้บริหารมหาวิทยาลัยในฟิลิปปินส์แปดคน ช่วงที่ ChatGPT เพิ่งเปิดตัว ทุกคนใช้ AI ช่วยงานจริง แต่ก็เจอทั้งอ้างอิงที่ AI แต่งขึ้นเอง และนักศึกษาที่เอางานที่ AI เขียนมาส่งเป็นของตัวเอง ตอนนั้นทั้งสี่สถาบันยังไม่มีนโยบาย AI ที่ครบถ้วน ผู้เขียนเห็นตรงกันว่าห้ามใช้ไปก็ไม่ได้ผล และเสนอให้แยกการใช้ AI ช่วยเกลาภาษาหรือจัดการอ้างอิง ออกจากการให้ AI ตอบแทน

สี่ข้อสำหรับผู้สอนและผู้จัดอบรม

1. 1

   สอนให้ตามกลับไปหาต้นฉบับ

   ให้ผู้เรียนเปิดต้นฉบับตรวจทุกคำพูดและตัวเลขที่ได้จาก AI และให้คะแนนกับการตรวจสอบด้วย เพราะมีชื่อหนังสือกับปีที่พิมพ์ ไม่ได้แปลว่าคำพูดนั้นมีอยู่จริง

2. 2

   บอกให้ชัดว่าใช้ AI แบบไหนได้

   แยกให้ชัดระหว่างใช้ AI ช่วยเกลาภาษาหรือจัดรูปแบบอ้างอิง กับให้ AI เขียนคำตอบแทน แล้วให้ผู้เรียนบอกว่าใช้อะไรไปบ้าง ดีกว่าห้ามทั้งหมด

3. 3

   ลดจำนวนเครื่องมือก่อนเพิ่มการอบรม

   ถ้าผู้เรียนเครียดเพราะงานล้นมือ สอนเครื่องมือเพิ่มก็ไม่ช่วย ควรใช้ระบบให้น้อยลง และจัดกำหนดส่งงานของแต่ละวิชาไม่ให้ชนกัน

4. 4

   ใช้แบบทดสอบให้พอดี แล้วเพิ่มเวลาคุย

   แบบทดสอบช่วยให้จำ แต่ยิ่งทำซ้ำยิ่งได้ผลน้อยลง ควรเว้นช่วงให้คุยกันสดเป็นระยะ เพราะคนจะเอาความรู้ไปใช้เป็นได้ก็จากการถกกันและคำแนะนำของผู้สอน

ข้อควรระวังในการอ่านข้อมูล

งานแชตบอตใช้โจทย์เดียวในมหาวิทยาลัยเดียว และเก็บข้อมูลตอนที่นิสิตใช้ ChatGPT รุ่น 3.5 เครื่องมือรุ่นใหม่ที่ค้นเว็บและแนบลิงก์ได้อาจให้ผลต่างไป ตัวเลขแหล่งข้อมูลจึงเป็นภาพของช่วงนั้นเท่านั้น งานความเครียดเก็บข้อมูลช่วงที่ต้องเรียนออนไลน์ล้วน ซึ่งไม่ใช่สภาพปกติ งานสื่อโต้ตอบมีนิสิตกลุ่มเดียว 23 คน ไม่มีกลุ่มเปรียบเทียบ และผู้วิจัยหลักเป็นผู้สอนวิชานั้นเอง งานในฟิลิปปินส์เป็นบันทึกของผู้เขียนแปดคน ไม่ใช่แบบสำรวจ ส่วนงานในปากีสถานศึกษาเฉพาะคนที่ใช้สื่ออย่างน้อยวันละชั่วโมง และไม่มีค่าสถิติกำกับตัวเลขความต่างระหว่างเมืองกับชนบท

เครื่องมือเปลี่ยนเร็ว ทักษะตรวจสอบอยู่ได้นานกว่า

AI และเครื่องมือออนไลน์ยังจะเปลี่ยนไปอีกหลายรอบ สิ่งที่ผู้สอนลงแรงแล้วคุ้มกว่า คือสอนให้ผู้เรียนตามกลับไปหาต้นฉบับ บอกกันตรงๆ ว่าใช้เครื่องมืออะไร และจัดการเรียนไม่ให้งานท่วมจนผู้เรียนไม่มีเวลาคิด

หากสถาบันหรือองค์กรของคุณกำลังวางแนวทางการใช้ AI ในการเรียนรู้ ศูนย์ความเป็นเลิศด้านนวัตกรรมการสื่อสาร คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ยินดีพูดคุยและแลกเปลี่ยนประสบการณ์กับคุณ