การเกิดขึ้นของ Generative AI ทำให้โลกการศึกษาเปลี่ยนไปอย่างมาก โดยเฉพาะในระดับมหาวิทยาลัย ทั้งนักศึกษาและอาจารย์จำเป็นต้องมีทักษะใหม่เพื่อทำงานและวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้สรุปแนวคิดสำคัญ 3 ด้าน คือ
1️⃣ ทักษะการเขียนเชิงวิชาการขั้นสูง
2️⃣ การทำงานแบบสหวิทยาการ
3️⃣ การพัฒนาตนเองของผู้ทำวิจัย
1. ทักษะการเขียนเชิงวิชาการขั้นสูงสำหรับงานวิจัยด้าน AI การศึกษา
การเขียนงานวิจัยในประเด็น AI ด้านการศึกษา ต้องมากกว่าแค่เขียนให้ถูกไวยากรณ์ แต่นักศึกษาต้องสามารถ:
✅ 1.1 เข้าใจประเด็นเชิงจริยธรรม เทคโนโลยี และสังคมของ AI
- AI ทำงานอย่างไร
- AI ถูกฝึกจากข้อมูลแบบไหน
- ข้อมูลมีอคติหรือไม่
- ผลกระทบต่อความเท่าเทียมทางการศึกษา
ตัวอย่าง:
งานวิจัยด้าน AI-assisted learning พบว่า AI ช่วยให้นักศึกษาเขียนได้ดีขึ้นทั้งด้านโครงสร้าง เนื้อหา และคำศัพท์
แต่ถ้านักศึกษาพึ่งพา AI มากเกินไป อาจทำให้เกิดปัญหาเรื่องลอกงาน (plagiarism)
✅ 1.2 สังเคราะห์วรรณกรรม (Literature Review) ได้อย่างมีระบบ
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- การศึกษา
- จิตวิทยา
- จริยธรรม AI
แล้วสรุปเป็นบทวิเคราะห์ที่ชัดเจน
AI Tools เช่น Scite, ResearchRabbit, Semantic Scholar สามารถช่วยค้นและจัดกลุ่มงานวิจัยได้
ตัวอย่างการสังเคราะห์:
“งานวิจัย A ชี้ว่า AI ช่วยเพิ่มความเร็วในการเขียน
ส่วนงานวิจัย B เน้นความเสี่ยงเรื่องข้อมูลผิดพลาด
เมื่อนำทั้งสองงานมาพิจารณาร่วมกัน พบว่าควรใช้ AI ในบทร่างแต่ต้องตรวจสอบด้วยมนุษย์เสมอ”
✅ 1.3 การแก้ไขงานเขียนอย่างลึกซึ้ง
- ปรับความชัดเจน
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- เช็กความสอดคล้องของโครงเรื่อง
- ตรวจการอ้างอิง
- ตรวจความเสี่ยงการลอกงาน
2. การใช้แนวคิดสหวิทยาการ (Interdisciplinary Approaches)
AI ในการศึกษามีความซับซ้อน เพราะเกี่ยวข้องหลายสาขา นักศึกษาต้อง:
🌐 เข้าใจคำศัพท์และวิธีคิดของหลายสาขา
ตัวอย่าง
- จากวิทยาการคอมพิวเตอร์ → ความเข้าใจอัลกอริทึม
- จากจิตวิทยาการเรียนรู้ → อธิบายผลต่อผู้เรียน
- จากจริยธรรม → วิเคราะห์ผลกระทบเชิงคุณธรรม
- จากสถิติ → วิเคราะห์ข้อมูล
🔄 ใช้หลายวิธีวิจัยร่วมกัน
- วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณจากระบบ LMS
- สัมภาษณ์ผู้เรียนเพื่อดูประสบการณ์จริง
- ใช้ AI ช่วยจำแนกพฤติกรรมผู้ใช้
ตัวอย่างหัวข้องานวิจัยปริญญาตรี:
- “ผลของการใช้ ChatGPT ต่อคุณภาพงานเขียนเชิงวิชาการของนักศึกษาปี 1”
- “การรับรู้เรื่องอคติของ AI ของนักศึกษาไทย”
- “การใช้ Generative AI เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้เชิงสร้างสรรค์ในรายวิชาการเขียนภาษาอังกฤษ”
3. การพัฒนาวิชาชีพของผู้ทำวิจัยด้าน AI การศึกษา
การเปลี่ยนแปลงของ AI เกิดขึ้นเร็วมาก ผู้ทำวิจัยต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เช่น
📌 เข้าร่วมอบรมหรือ Workshop
หัวข้อที่สำคัญ
- Prompt engineering
- AI literacy
- การตรวจสอบอคติของ AI
- จริยธรรมด้านข้อมูล
📌 เรียนรู้การใช้เครื่องมือวิจัยใหม่ ๆ
- AI วิเคราะห์ข้อมูล
- AI สร้างกราฟ
- ระบบเช็กคุณภาพการอ้างอิง
- AI-based coding tools (Nvivo, Atlas.ti integration)
📌 เข้าร่วมประชุมวิชาการ (Conference)
เพื่อแลกเปลี่ยนแนวคิดกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และการศึกษา
4. คำแนะนำเชิงปฏิบัติ สำหรับนักศึกษาปริญญาตรีที่อยากพัฒนาตนเอง
✔ 1) ใช้ AI ช่วย แต่ต้องตรวจสอบเองเสมอ
- ให้ AI ช่วยสรุปบทความ
- แต่ต้องเช็กอ้างอิงและความถูกต้องด้วยตนเอง
✔ 2) พัฒนาทักษะ Literature Review
- ใช้ AI ช่วยจัดกลุ่มบทความ
- วิเคราะห์ว่าแต่ละงานมีจุดแข็ง–จุดอ่อนอย่างไร
✔ 3) อ่านหลากหลายสาขา
อ่านทั้งด้าน AI, จริยธรรม, การเรียนรู้ และเทคโนโลยีการศึกษา
✔ 4) เข้าร่วมอบรมฟรีออนไลน์ (MOOCs)
- Coursera: AI in Education
- Google: Responsible AI
- FutureLearn: AI Literacy for Students
✔ 5) เขียนงานอย่างโปร่งใส
- ระบุในท้ายงานว่าใช้ AI ในการช่วยส่วนใด
- ตรวจสอบด้วยตนเองก่อนส่งทุกครั้ง
⭐ สรุปใจความสำคัญสำหรับนักศึกษา
- การเขียนงานวิจัย AI ต้องมีความรู้ทั้งด้านเทคนิค จริยธรรม และสังคม
- ต้องสังเคราะห์งานวิจัยจากหลายสาขา
- ต้องพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง เพราะ AI เปลี่ยนเร็วมาก
- ใช้ AI อย่างชาญฉลาดแต่ไม่พึ่งพาเกินไป
- เขียนอย่างมืออาชีพ โปร่งใส และมีความรับผิดชอบ
source : https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2023.1260843/full
http://ethesisarchive.library.tu.ac.th/thesis/2023/TU_2023_6521040516_19230_28528.pdf
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666990024000120
https://journals.uni-lj.si/elope/article/download/21692/18572/79981
https://www.thesify.ai/blog/10-best-ai-tools-for-academic-writing-2025-100-ethical-academia-approved
