ยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI: Artificial Intelligence) กำลังมาแทนที่ครู: ใครจะอยู่ใครจะไป
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิชาการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจะศึกษาบทบาทและอิทธิพลของปัญญาประดิษฐ์ (AI: Artificial Intelligence) ที่กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกการศึกษาอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะการทำหน้าที่แทนครูในบางกระบวนการ เช่น การออกแบบบทเรียน การประเมินผล การให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล ตลอดจนการใช้ระบบติวเตอร์อัจฉริยะและผู้ช่วยสอนอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม แม้ว่า AI จะมีประสิทธิภาพสูงและสามารถสร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลเดิมได้ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดทั้งในด้านจริยธรรม ความโปร่งใส และความเสี่ยงต่อการแทนที่แรงงานมนุษย์ อีกทั้งยังไม่สามารถทดแทนบทบาทของครูในฐานะผู้อบรมจิตใจ ถ่ายทอดคุณธรรม สร้างแรงบันดาลใจ และเสริมสร้างปฏิสัมพันธ์ที่มีชีวิตชีวาระหว่างครูกับผู้เรียนได้อย่างแท้จริง บทความเสนอว่า AI ควรถูกมองเป็น “เครื่องมือ” ที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพการเรียนการสอน ไม่ใช่สิ่งที่เข้ามาแทนที่มนุษย์อย่างสมบูรณ์ พร้อมชี้ให้เห็นว่าความอยู่รอดของครูในยุค AI ขึ้นอยู่กับการปรับตัว การเรียนรู้ และการใช้เทคโนโลยีอย่างมีวิจารณญาณ โดยมีเป้าหมายเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตและความเป็นมนุษย์ของผู้เรียนในระยะยาว
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
นำชัย ชีววิวรรธน์. (2023). การประยุกต์ใช้ AI กับ Big Data ในชีวิตประจำวัน [Applying AI with Big Data in daily life]. กรุงเทพมหานคร : สำนักพิมพ์วิทยาศาสตร์แห่งประเทศไทย.
สมาคมพระคริสตธรรมไทย. (2011). ปฐมกาล 2:7, 1:28-30 [Genesis 2:7, 1:28-30] ฉบับมาตรฐาน 2011. กรุงเทพมหานคร : สมาคมพระคริสตธรรมไทย.
Ahuja, S. P., & Kankane, Y. (2019). Artificial intelligence and its role in education. International Journal of Computer Applications. 182(11). 7–11.
Bostrom, N. (2017). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford, England : Oxford University Press.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The business of artificial intelligence. Retrieved 15 February 2025. From https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence
Chen, L., Wang, Y., & Zhang, X. (2025). Randomized controlled study on the impact of LLM-assisted problem-based learning on critical thinking in nursing students. Nurse Educator. 50(2). 88–94.
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change. 114(2017). 254-280.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. Cambridge, MA : MIT Press.
Gordon, M., & Daniel, M. (2025). Impact of artificial intelligence on educational outcomes in health professions education: Quality and evidence gaps. Medical Education. 59(3). 278–294.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston, MA : Center for Curriculum Redesign.
Johnson, M. (2022). Artificial intelligence in education: AI teaching assistants and the future of learning. Boston: Academic Press.
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons. 62(1). 15-25.
Klangjai, S. (2024). บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการศึกษา: ผู้ช่วยครูยุคดิจิทัล [The role of artificial intelligence in education: The digital era teacher assistant]. Bangkok : Thai Education Publishing.
Lipton, Z. C. (2018). The mythos of model interpretability. Communications of the ACM. 61(10). 36-43.
Lo, C. K. (2024). Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis. Computers & Education. 211. Article 104976.
Lukin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. London : UCL Institute of Education Press.
Mandala AI. (2023). Machine learning and predictive modeling: The power of data analysis. Retrieved 15 February 2025. From https://www.mandala.ai
Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence. 267(2019). 1-38.
Ng, A. (2020). AI transforms education: Adaptive learning and the future of personalized teaching. New York : EdTech Publishing.
Nhamchai, C. (2023). Applying AI with Big Data in daily life. Bangkok : Science Publishing of Thailand.
Rodman, A., Vaid, A., & Jariwala, D. (2024). Large language model influence on diagnostic reasoning: A randomized clinical trial. JAMA Network Open. 7(10). e2441021.
Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence. 1(5). 206–215.
Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist. 57(10). 1380–1400.
Thai Bible Society. (2011). Genesis 2:7, 1:28-30 (Standard Version 2011). Bangkok : Thai Bible Society.
UNESCO. (2021). AI in education: Automation in assessment and grading systems. Paris : United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
Wikipedia. (2025, January 15). Intelligent tutoring system. Retrieved 15 February 2025. From https://th.wikipedia.org/wiki/Intelligent_Tutoring_System
Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Burlington, MA : Morgan Kaufmann.
