ในอนาคตอันใกล้ นักศึกษาทุกสาขาอาจต้องทำ AI Project ก่อนจบการศึกษา ไม่ว่าจะเรียนบัญชี พยาบาล มนุษยศาสตร์ สังคมศาสตร์ ศิลปศาสตร์ หรือวิทยาศาสตร์สุขภาพก็ตาม เพราะปัญญาประดิษฐ์กำลังถูกผลักให้กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักศึกษามหาวิทยาลัยไทย ไม่ใช่เฉพาะนักศึกษาสายวิศวกรรมศาสตร์หรือเทคโนโลยีสารสนเทศเท่านั้น
นี่คือทิศทางสำคัญของโครงการขับเคลื่อนการเรียนการสอนด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในระดับอุดมศึกษา ประจำปี 2569 หรือ AI-Driven Higher Education Platform ซึ่งกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม หรือ อว. โดยสำนักงานปลัดกระทรวง อว. ร่วมกับศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ หรือ เนคเทค สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ หรือ สวทช. เปิดตัวแพลตฟอร์ม ABDUL Uni เพื่อเป็นเครื่องมือกลางในการยกระดับการเรียนการสอนระดับอุดมศึกษา
โครงการนี้มีเป้าหมายต่อยอดจากการสร้างความตระหนักรู้เรื่องการประยุกต์ใช้ AI ในการเรียนการสอน ไปสู่การขับเคลื่อนการใช้งานจริงทั่วประเทศ โดยเริ่มจาก 20 มหาวิทยาลัยนำร่อง ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นแกนหลักในการสร้างต้นแบบ ก่อนขยายผลสู่สถาบันอุดมศึกษาทั่วประเทศในระยะต่อไป
การขับเคลื่อนครั้งนี้ไม่ได้เป็นเพียงการนำเครื่องมือ AI เข้าไปใช้ในห้องเรียน แต่เป็นความพยายามสร้างระบบนิเวศการเรียนรู้แบบใหม่ ที่เปลี่ยนบทบาทของผู้เรียนและผู้สอนจากการเข้าถึงข้อมูล ไปสู่การสร้างองค์ความรู้ การคิดวิเคราะห์ การตั้งคำถาม และการเรียนรู้เฉพาะบุคคล โดยให้ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยคิด ไม่ใช่เครื่องมือที่คิดแทนผู้เรียน
ABDUL Uni แพลตฟอร์ม AI ผู้ช่วยครูและผู้เรียน
ศาสตราจารย์ ดร.ชูกิจ ลิมปิจำนงค์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) กล่าวว่า Generative AI กำลังเปลี่ยนบทบาทของภาคการศึกษาอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่เน้นการเข้าถึงข้อมูล ไปสู่การเรียนรู้เฉพาะบุคคล หรือ Personalized Learning เนคเทค สวทช. โดยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ จึงพัฒนา ABDUL Uni Platform ขึ้น เพื่อเป็นแพลตฟอร์มกลางด้านการศึกษาและเป็นเครื่องมือให้กับมหาวิทยาลัยไทย
ABDUL Uni เป็นแพลตฟอร์มสัญชาติไทยที่พัฒนาโดยทีมวิจัยเนคเทค สวทช. เพื่อช่วยให้อาจารย์ผู้สอนสามารถออกแบบ AI Tutor ที่จำเพาะเจาะจงตามรายวิชา ดูแลและติดตามความก้าวหน้าของผู้เรียนเป็นรายบุคคล รวมถึงจัดการห้องเรียนแบบครบวงจร ตั้งแต่การมอบหมายงานไปจนถึงการตรวจประเมินผล
บทบาทของแพลตฟอร์มจึงไม่ได้อยู่เพียงการลดภาระงานของอาจารย์ แต่ยังสร้างประสบการณ์การเรียนรู้แบบมีปฏิสัมพันธ์ หรือ Active Learning โดยให้ AI เข้ามาเป็นผู้ช่วยคิด ช่วยตั้งคำถาม และช่วยสนับสนุนกระบวนการเรียนรู้ โดยไม่แทนที่บทบาทของผู้สอนหรือคิดแทนผู้เรียน
ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการ ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) อธิบายเพิ่มเติมว่า สิ่งที่ครูต้องการไม่ใช่ Generative AI ทั่วไป แต่เป็นระบบ Classroom Platform ที่ผสาน Generative AI เข้ากับการบริหารจัดการชั้นเรียน เพื่อให้อาจารย์สามารถออกแบบกิจกรรมการเรียนรู้ วางโจทย์ แบ่งกลุ่มนักศึกษา สร้างบทบาทสมมติ และจัดกิจกรรม Active Learning ได้อย่างเป็นระบบ
ตัวอย่างการใช้งานที่เห็นภาพชัดคือการให้อาจารย์สร้างสถานการณ์จำลอง โดยให้ AI รับบทเป็นผู้ป่วย แล้วให้นักศึกษาพยาบาลแต่ละกลุ่มฝึกซักประวัติผู้ป่วย ระบบลักษณะนี้ไม่ได้เป็นเพียงการถามตอบกับ AI แต่เป็นการจัดการเรียนรู้ทั้งห้องเรียน ตั้งแต่การกำหนดโจทย์ การแบ่งทีม การสร้างสถานการณ์ ไปจนถึงการนำ AI เข้ามาประกอบการปฏิบัติ
จุดเริ่มต้นต้องอยู่ที่อาจารย์ ไม่ใช่นักศึกษา
ศาสตราจารย์ ดร.ศุภชัย ปทุมนากุล ปลัดกระทรวงการอุดมศึกษาวิทยาศาสตร์วิจัยและนวัตกรรม (อว.) ระบุว่า หากต้องการพัฒนานักศึกษาให้ใช้ AI ได้อย่างถูกต้องและเกิดประโยชน์ จำเป็นต้องเริ่มจากการพัฒนาอาจารย์ก่อน เพราะอาจารย์คือผู้ที่จะออกแบบการเรียนการสอน โจทย์ โครงงาน และวิธีใช้ AI ให้เหมาะกับบริบทของแต่ละสาขาวิชา
กระทรวง อว. ให้ความสำคัญกับการพัฒนาศักยภาพด้าน AI ทั้งในการผลิตกำลังคน การวิจัย และการประยุกต์ใช้อย่างมีจริยธรรม โดยมีแนวปฏิบัติกับการจัดการเรียนการสอนด้านปัญญาประดิษฐ์ พ.ศ. 2568 เป็นกรอบสำคัญ เป้าหมายจึงไม่ใช่เพียงทำให้ผู้เรียนใช้ AI เป็น แต่ต้องใช้ AI อย่างรู้เท่าทัน มีความรับผิดชอบ คิดวิเคราะห์ และสร้างสรรค์คุณค่าใหม่ให้ประเทศ
ในปี 2569 กระทรวง อว. คาดหวังให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเชิงระบบ ตั้งแต่การจัดการเรียนการสอน การพัฒนาหลักสูตร ไปจนถึงการบริหารข้อมูล โดยมี 20 มหาวิทยาลัยนำร่องเป็นแกนหลักในการขับเคลื่อนและสร้างต้นแบบระดับประเทศ
AI จึงไม่ได้ถูกมองเป็นวิชาของสายเทคโนโลยีเท่านั้น แต่เป็นทักษะที่ทุกหลักสูตรต้องใช้ได้ เพราะแต่ละสาขาต่างมีโจทย์ของตัวเอง และ AI จะมีความหมายก็ต่อเมื่อถูกนำไปใช้แก้ปัญหาในบริบทของวิชาชีพนั้นจริง
ไม่ใช่แค่สอนวิธีใช้ AI แต่ต้องทำ AI Project
ศาสตราจารย์ ดร.ศุภชัย ย้ำว่า การเปิดวิชาสอน AI หรือสอนว่า AI มีเครื่องมืออะไรบ้าง ยังไม่เพียงพอที่จะทำให้นักศึกษาเข้าใจการใช้ AI ในสาขาของตัวเอง สิ่งที่สำคัญกว่าคือการลงมือทำผ่านโครงงาน หรือ Project-Based และ Problem-Based Learning
แนวคิดนี้มาจากประสบการณ์ที่ ศาสตราจารย์ ดร.ศุภชัย ได้พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จาก MIT Sloan School of Management ซึ่งให้มุมมองว่า การเปิดคลาสสอน AI เชิงทฤษฎีอย่างเดียวไม่ได้ผลเท่าที่ต้องการ แต่สิ่งที่จะทำให้นักศึกษาใช้ AI เป็น คือการทำ AI Project ในทุกหลักสูตร
ด้วยเหตุนี้ อว. จึงมีแนวทางให้ทุกหลักสูตรต้องมี AI อย่างน้อย 6 หน่วยกิต แต่ความหมายไม่ใช่การเปิดวิชา AI สองวิชา วิชาละ 3 หน่วยกิต หากแต่ต้องมีการเรียนการสอนเรื่องการใช้ AI และที่สำคัญคือต้องมี AI Project ที่เชื่อมโยงกับรายวิชาและวิชาชีพของผู้เรียน
ตัวอย่างเช่น หลักสูตรบัญชีไม่ควรสอนเพียงว่า AI คืออะไร แต่ต้องทำให้นักศึกษาเห็นว่า AI จะช่วยทำงานบัญชี วิเคราะห์ข้อมูล หรือพัฒนากระบวนการทำงานในวิชาชีพได้อย่างไร เช่นเดียวกับสายศิลปศาสตร์หรือมนุษยศาสตร์ ที่ต้องออกแบบโจทย์ให้ผู้เรียนใช้ AI สนับสนุนการคิด การค้นคว้า การเขียน หรือการอ้างอิงข้อมูลในบริบทของตนเอง
ศาสตราจารย์ ดร.ศุภชัย เปรียบเทียบว่า ในยุคก่อน การเรียนคอมพิวเตอร์ไม่ควรจบเพียงการสอนว่า Microsoft Word หรือ Excel ใช้อย่างไร แต่หลักสูตรบัญชีต้องรู้ว่าจะใช้ Excel ทำงานบัญชีแทนการทดบนกระดาษอย่างไร และหลักสูตรศิลปศาสตร์ต้องรู้ว่าจะใช้เครื่องมือดิจิทัลช่วยเขียนหรือจัดการบรรณานุกรมอย่างไร เช่นเดียวกับยุค AI ที่แต่ละหลักสูตรต้องรู้ว่า AI จะถูกใช้ในวิชาชีพของตัวเองอย่างไร
Personalized Learning ที่เข้าใจผู้เรียนรายบุคคล
หนึ่งในความสามารถสำคัญของ ABDUL Uni คือการสนับสนุนการเรียนรู้เฉพาะบุคคล โดยระบบสามารถช่วยให้อาจารย์ติดตามความก้าวหน้าของผู้เรียนเป็นรายบุคคล วิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้ จุดแข็ง จุดอ่อน และผลการประเมินของนักศึกษาแต่ละคน เพื่อให้อาจารย์เห็นภาพการเรียนรู้ของผู้เรียนในระดับที่ละเอียดขึ้น
ดร.ชัย อธิบายเรื่องนี้ผ่านตัวอย่างของ Netflix ว่า แพลตฟอร์มดูหนังสามารถใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ชมจากสิ่งที่แต่ละคนดู แล้วแนะนำคอนเทนต์ที่น่าจะตรงกับความสนใจของผู้ใช้แต่ละราย ในทำนองเดียวกัน ABDUL Uni สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนของนักศึกษาแต่ละคนได้ แต่ข้อมูลด้านการเรียนอาจมีความชัดเจนกว่าการเดาความชอบของผู้ชม เพราะนักศึกษามีการทำแบบฝึกหัด ทำข้อสอบ และแสดงให้เห็นว่าเข้าใจหรือไม่เข้าใจเนื้อหาส่วนใด
ระบบจึงสามารถช่วยให้อาจารย์เห็นว่านักศึกษาแต่ละคนมีความเข้าใจต่างกันอย่างไร และควรได้รับการสนับสนุนในจุดใด โดยทั้งหมดอยู่ภายใต้การจัดการของอาจารย์ ซึ่งเป็นผู้ถือบัญชีผู้ใช้และเป็นผู้แจกจ่ายการใช้งานในห้องเรียน
ปทุมมา LLM และโจทย์ความมั่นคงทางเทคโนโลยี
ในด้านเทคโนโลยีเบื้องหลัง ดร.ชัย ระบุว่า แพลตฟอร์มสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลหลายประเภท ทั้ง OpenAI และปทุมมา LLM ของเนคเทค ขึ้นอยู่กับบริบทการใช้งานและระดับการเปิดเผยข้อมูลที่อาจารย์ต้องการ
หากเป็นกรณีที่ไม่ต้องการเปิดเผยข้อมูล อาจารย์สามารถเลือกใช้ปทุมมา LLM ซึ่งอยู่บน Private Cloud ได้ แนวทางนี้สะท้อนความพยายามลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ โดยเฉพาะในบริบทที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลไทย ภาษาไทย และความเข้าใจเชิงบริบทของสังคมไทย
ดร.ชัย อธิบายเพิ่มเติมว่า AI แต่ละระบบมีพื้นฐานการเรียนรู้ต่างกัน คล้ายกับคนที่เติบโตจากบริบทต่างกัน AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลต่างประเทศย่อมมีบริบทแบบต่างประเทศ ขณะที่ AI ไทยต้องพัฒนาจากข้อมูลและประสบการณ์ที่เชื่อมโยงกับประเทศไทย แม้ยังต้องอาศัยความรู้สากล แต่ประเทศจำเป็นต้องพัฒนาความสามารถของตนเอง เพื่อไม่ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศทั้งหมด
–‘สืบค้นข้อมูล-สร้างเอกสารราชการ-ถอดเทปภาษาไทย’ 3 เทคโนโลยีเด่นบน Pathumma LLM
จากความตระหนักรู้ สู่การใช้งานจริงทั่วประเทศ
ศาสตราจารย์ ดร.ชูกิจ กล่าวว่า โครงการในปี 2569 เป็นการต่อยอดแบบก้าวกระโดดจากโครงการสร้างความตระหนักรู้ในปี 2568 ซึ่งผลลัพธ์เดิมพิสูจน์แล้วว่า อาจารย์ในหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นสังคมศาสตร์ มนุษยศาสตร์ บริหารธุรกิจ วิทยาศาสตร์สุขภาพ หรือครุศาสตร์ ต่างสามารถประยุกต์ใช้ AI ในการสอนได้จริง ไม่จำกัดเฉพาะด้านคอมพิวเตอร์เท่านั้น
ก่อนหน้านี้ โครงการดังกล่าวได้รับการตอบรับจากคณาจารย์ผู้สอนที่ผ่านการอบรมกว่า 552 คน ใน 40 สาขาวิชา จากสถาบันอุดมศึกษา สะท้อนว่าอาจารย์จากหลายศาสตร์สามารถเรียนรู้และนำ AI ไปใช้ในการจัดการเรียนการสอนได้จริง
ในปี 2569 โครงการจึงถูกยกระดับจากการทดลองใช้ AI ไปสู่การทำให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนการสอนอย่างเป็นรูปธรรม ผ่านการสนับสนุนโควต้าการใช้งาน AI จากสำนักงานปลัดกระทรวง อว. การสร้างทีมเทคนิคประจำสถาบัน และความร่วมมืออย่างใกล้ชิดจากผู้บริหารของทั้ง 20 มหาวิทยาลัยนำร่อง
ระยะนำร่องเริ่มจากมหาวิทยาลัย 20 แห่ง ใช้งบประมาณประมาณ 20 ล้านบาท โดยเป็นการต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานและการลงทุนที่ สวทช. พัฒนามาอย่างต่อเนื่องก่อนหน้านี้ ไม่ใช่การเริ่มต้นใหม่จากศูนย์
ด้านศาสตราจารย์ ดร.ศุภชัย ระบุว่า ระยะต่อไปหลังจากโครงการนำร่อง มีแผนขยายสู่มหาวิทยาลัยประมาณ 150 แห่ง ครอบคลุมนักศึกษาประมาณ 1-2 ล้านคน และในระยะยาวมีเป้าหมายเชื่อมโยงไปสู่ระดับการศึกษาขั้นพื้นฐาน โดยอาจเริ่มจากกลุ่มโรงเรียนสาธิต ก่อนขยายสู่การผลิตและพัฒนาครูในวงกว้างมากขึ้น
ผลลัพธ์จาก 20 มหาวิทยาลัย นำร่องจะเป็นพิมพ์เขียว
โครงการนี้คาดหวังให้เกิดการปฏิรูประบบนิเวศการศึกษาไทยที่มีความยืดหยุ่น ปลอดภัย และมีธรรมาภิบาล โดยผลลัพธ์จาก 20 มหาวิทยาลัยนำร่องจะถูกนำมาใช้เป็นพิมพ์เขียวและโมเดลต้นแบบในการกระจายองค์ความรู้ รวมถึงขยายผลการใช้งาน ABDUL Uni Platform ไปสู่สถาบันอุดมศึกษาทั่วประเทศ
ผลลัพธ์จาก 20 มหาวิทยาลัยนำร่องจึงมีความสำคัญมากกว่าการทดลองใช้แพลตฟอร์มในระดับสถาบัน เพราะจะถูกนำมาใช้เป็นต้นแบบสำหรับการขยายผลในระดับประเทศ ทั้งในด้านการพัฒนาหลักสูตร การประยุกต์ใช้ AI ในการเรียนการสอน และการสร้างแนวปฏิบัติที่เหมาะสมในการใช้งาน AI ภายใต้กรอบความปลอดภัยและธรรมาภิบาล ก่อนขยายไปสู่สถาบันอุดมศึกษาอื่น ๆ ในระยะต่อไป
KPI ต้องวัดจากการใช้จริงไม่ใช่แค่จำนวนคนอบรม
สำหรับการวัดผล ศาสตราจารย์ ดร.ศุภชัย ระบุว่า โครงการไม่ได้มองเพียงจำนวนผู้เข้ารับการอบรม แต่เน้นว่าหลังการอบรมแล้ว อาจารย์ต้องสามารถนำ AI เข้าไปอยู่ในหลักสูตรและการเรียนการสอนได้จริง
ตัวชี้วัดสำคัญประกอบด้วย ความสามารถของอาจารย์ในการบูรณาการ AI เข้าสู่รายวิชา การจัดการเรียนการสอนจริง จำนวนนักศึกษาที่เข้ามาใช้เครื่องมืออย่างต่อเนื่อง และการเกิด AI Project จากการเรียนการสอน
ในรอบนี้ โครงการตั้งเป้าพัฒนาอาจารย์ 1,500 คน โดยคาดหวังว่าอาจารย์เหล่านี้จะสามารถออกแบบ Project Study หรือโครงงานที่ให้นักศึกษาใช้ AI ในบริบทของรายวิชาได้จริง ส่วนจำนวน AI Project ของนักศึกษาไม่ได้กำหนดตายตัว เพราะขึ้นอยู่กับลักษณะของแต่ละวิชา บางกรณีอาจเป็นโครงงานเดี่ยว บางกรณีอาจเป็นโครงงานกลุ่ม
สาระสำคัญจึงอยู่ที่การทำให้ AI เข้าไปอยู่ในการเรียนการสอนจริง มากกว่าการสอนแบบ How to Use เครื่องมือเพียงอย่างเดียว
มหาวิทยาลัยต้องเปลี่ยนจากพื้นที่ถ่ายทอดความรู้ สู่พื้นที่ฝึกใช้ AI แก้ปัญหา
โครงการ AI-Driven Higher Education Platform จึงไม่ได้มีความหมายเพียงการนำแพลตฟอร์มใหม่เข้าสู่มหาวิทยาลัย แต่เป็นการเปลี่ยนวิธีคิดของระบบอุดมศึกษาไทย จากการสอนความรู้ ไปสู่การออกแบบการเรียนรู้ที่ทำให้นักศึกษาใช้ AI เพื่อคิด วิเคราะห์ ทดลอง และแก้ปัญหาในบริบทวิชาชีพของตัวเอง
หัวใจของการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่อาจารย์ หลักสูตร และธรรมาภิบาลในการใช้ AI หากอาจารย์สามารถออกแบบโจทย์ที่ดี เชื่อมโยง AI เข้ากับรายวิชา และทำให้นักศึกษาได้ลงมือทำจริง AI ก็จะไม่ใช่เพียงเครื่องมือช่วยตอบคำถาม แต่จะกลายเป็นเครื่องมือพัฒนาวิธีคิด วิธีเรียน และวิธีทำงานของคนรุ่นใหม่
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
หมดยุคแข่งฟังก์ชัน LG ส่ง AI ลุยคอนเซ็ปต์ ‘Zero Labor Home’ คืนเวลาให้ชีวิต
AI Ready for SME ภารกิจลดช่องว่าง AI ของธุรกิจไทย
