ในยุคที่ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) กลายเป็นส่วนหนึ่งของการเรียน การทำงาน และการเตรียมตัวเข้าสู่ตลาดแรงงาน ความสามารถในการเข้าใจและใช้ AI หรือที่เรียกว่า AI Literacy กำลังกลายเป็นทักษะสำคัญของนักศึกษามหาวิทยาลัย
แต่คำถามสำคัญคือ นักศึกษาทุกคนในเอเชียมีโอกาสเรียนรู้และใช้ AI อย่างเท่าเทียมกันหรือไม่?
งานวิจัยจากหลายประเทศในเอเชียชี้ให้เห็นว่า นักศึกษาในมหาวิทยาลัยเขตเมืองมักมีระดับ AI Literacy สูงกว่านักศึกษาในพื้นที่ชนบท โดยเฉพาะด้านการเข้าถึงเทคโนโลยี ความถี่ในการใช้ AI การใช้เครื่องมือ AI ขั้นสูง และความมั่นใจในการนำ AI ไปประยุกต์ใช้กับการเรียนและการทำงาน
อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างนี้ไม่ได้หมายความว่านักศึกษาชนบท “ไม่สนใจ AI” แต่ส่วนใหญ่เกิดจาก โอกาสในการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน อุปกรณ์ อินเทอร์เน็ต การฝึกอบรม และผู้สอนที่มีความรู้ด้าน AI ที่ยังไม่เท่าเทียมกัน
1. ช่องว่างระหว่างเมืองกับชนบทมีมากแค่ไหน?
งานวิจัยในหลายประเทศสะท้อนรูปแบบที่คล้ายคลึงกัน
🇮🇳 อินเดีย: นักศึกษาเมืองใช้ AI ได้หลากหลายกว่า
การศึกษาในรัฐ Tripura ประเทศอินเดีย ในปี 2026 ซึ่งสำรวจนักศึกษาระดับปริญญาตรี 276 คน พบว่า นักศึกษาในเขตเมืองมีความสามารถในการใช้ AI ขั้นสูงมากกว่านักศึกษาในชนบท
ทั้งสองกลุ่มใช้ AI สำหรับงานพื้นฐาน เช่น
- ค้นหาข้อมูล
- ช่วยทำงานที่ได้รับมอบหมาย
- ช่วยค้นคว้า
แต่กลุ่มนักศึกษาในเมืองมีแนวโน้มใช้ AI ในงานที่ซับซ้อนกว่า เช่น
- สรุปเอกสาร
- แปลภาษา
- ระดมความคิดสำหรับโครงงาน
- วางแผนและพัฒนาโครงการ
ขณะที่นักศึกษาชนบทรายงานปัญหามากกว่า ทั้งด้านความรู้เกี่ยวกับ AI ความรู้ทางเทคนิค และความไม่เสถียรของอินเทอร์เน็ต
🇮🇩 อินโดนีเซีย: โครงสร้างพื้นฐานเป็นตัวแปรสำคัญ
ข้อมูลจากอินโดนีเซียแสดงให้เห็นว่า โรงเรียนจำนวนมากยังไม่มีอินเทอร์เน็ตที่มีเสถียรภาพ โดยการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงในพื้นที่ชนบทอยู่ที่ประมาณ 30% เทียบกับประมาณ 80% ในเขตเมือง
ช่องว่างด้าน AI Literacy ยังปรากฏในระดับการศึกษา โดยกลุ่มประชากรที่มีการศึกษาระดับประถมศึกษามีช่องว่างระหว่างเมืองกับชนบทประมาณ 31.7 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ในระดับอุดมศึกษายังคงมีช่องว่างประมาณ 12.4 จุดเปอร์เซ็นต์
ปัญหาสำคัญไม่ได้อยู่ที่ตัวนักศึกษาเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึง
อินเทอร์เน็ต → อุปกรณ์ → ห้องปฏิบัติการ → ครู/อาจารย์ → หลักสูตร → โอกาสในการฝึกใช้ AI
หากองค์ประกอบเหล่านี้ไม่พร้อม การพัฒนา AI Literacy ก็ทำได้ยาก
🇳🇵 เนปาล: รู้จัก AI แต่ไม่ได้หมายความว่าใช้ AI ได้
งานวิจัยในปี 2025 พบว่านักศึกษาประมาณ 90.7% รู้จัก AI แต่เมื่อพิจารณาถึง “ประสบการณ์ในการใช้ AI จริง” กลับพบความแตกต่างระหว่างเมืองและชนบทอย่างชัดเจน
ในกลุ่มนักศึกษาเมือง 135 คน มี 124 คนรายงานว่ามีประสบการณ์เกี่ยวกับ AI ในระดับหนึ่ง ขณะที่ในกลุ่มนักศึกษาชนบท 15 คน มีเพียง 12 คนที่รายงานว่ามีประสบการณ์ดังกล่าว [3]
ประเด็นนี้ทำให้เห็นความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง
“รู้ว่า AI คืออะไร” กับ “สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
2. ช่องว่างด้าน AI Literacy เกิดขึ้นตรงไหนมากที่สุด?
2.1 การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์
นี่คือปัจจัยพื้นฐานที่สุด
นักศึกษาที่มีอินเทอร์เน็ตความเร็วสูงและมีคอมพิวเตอร์ส่วนตัวสามารถทดลองใช้ AI ได้อย่างต่อเนื่อง เช่น
- Chatbot
- AI สำหรับการเขียน
- AI Coding
- AI วิเคราะห์ข้อมูล
- AI สร้างภาพ
- AI ช่วยค้นคว้า
ในทางกลับกัน นักศึกษาชนบทบางส่วนต้องพึ่งพา สมาร์ตโฟนเพียงเครื่องเดียว แพ็กเกจอินเทอร์เน็ตที่จำกัด หรืออุปกรณ์ที่ใช้ร่วมกับสมาชิกในครอบครัว
ดังนั้น แม้นักศึกษาจะมีความสนใจเท่ากัน แต่โอกาสในการทดลองใช้ AI อาจแตกต่างกันอย่างมาก
2.2 ความถี่และความซับซ้อนในการใช้ AI
นักศึกษาเมืองมีแนวโน้มใช้ AI บ่อยกว่าและใช้กับงานที่ซับซ้อนกว่า
ตัวอย่างเช่น
ระดับพื้นฐาน
“ช่วยหาข้อมูลเรื่องนี้ให้หน่อย”
ระดับกลาง
“ช่วยสรุปบทความวิจัยนี้และเปรียบเทียบประเด็นสำคัญ”
ระดับสูง
“ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล สร้างสมมติฐาน และเสนอแนวทางสำหรับโครงงานวิจัย”
ความแตกต่างจึงไม่ได้อยู่ที่ว่า “ใครใช้ AI หรือไม่ใช้ AI” เท่านั้น แต่คือ
“ใครสามารถใช้ AI ได้ลึกและมีวิจารณญาณมากกว่ากัน?”
3. AI Literacy ไม่ได้มีเพียงการรู้จัก AI
งานวิจัยเกี่ยวกับ AI Literacy เสนอให้มองความสามารถด้าน AI เป็นหลายระดับ [7][8]
ระดับที่ 1: AI Awareness
รู้ว่า AI คืออะไร รู้จัก ChatGPT หรือ Generative AI และเข้าใจแนวคิดพื้นฐาน
ระดับที่ 2: Applied AI Skills
สามารถนำ AI ไปใช้กับงานจริง เช่น การเรียน การเขียน การแปลภาษา การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการเขียนโปรแกรม
ระดับที่ 3: Critical AI Literacy
สามารถตรวจสอบคำตอบของ AI รู้จักปัญหาเรื่อง Bias, Hallucination, Privacy และความน่าเชื่อถือของข้อมูล
ระดับที่ 4: AI Innovation & Governance
สามารถออกแบบกระบวนการทำงานที่ใช้ AI อย่างเหมาะสม เข้าใจจริยธรรม และคิดว่าจะใช้ AI อย่างรับผิดชอบในวิชาชีพได้อย่างไร
ช่องว่างระหว่างเมืองกับชนบทมักเห็นได้ชัดขึ้นเมื่อก้าวจากระดับ 1 ไปสู่ระดับ 2–4
4. อาจารย์และหลักสูตรมีบทบาทสำคัญ
อีกปัจจัยหนึ่งคือ ความพร้อมของมหาวิทยาลัยและอาจารย์
มหาวิทยาลัยในเมืองมักมีโอกาสมากกว่าในการจัด
- วิชา AI และ Data Science
- Workshop ด้าน Generative AI
- AI Bootcamp
- การอบรมอาจารย์
- ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์
- ความร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยี
ในขณะที่มหาวิทยาลัยหรือสถาบันการศึกษาในพื้นที่ชนบทอาจเผชิญข้อจำกัดด้านบุคลากร งบประมาณ และโครงสร้างพื้นฐาน
กรณีอินโดนีเซียยังพบว่า 81% ของสถาบันการศึกษาประสบปัญหาด้านการฝึกอบรมครู/อาจารย์ ซึ่งส่งผลต่อความสามารถในการนำ AI เข้าไปใช้ในการเรียนการสอน
ดังนั้น การสอนนักศึกษาให้ใช้ AI จึงไม่ควรเริ่มจากคำถามว่า
“นักศึกษารู้จัก ChatGPT หรือยัง?”
แต่ควรถามว่า
“มหาวิทยาลัยมีระบบที่ช่วยให้นักศึกษาทุกคนเรียนรู้ AI อย่างมีคุณภาพหรือยัง?”
5. นักศึกษาชนบทไม่ได้มีทัศนคติต่อ AI แย่กว่าเสมอไป
สิ่งที่น่าสนใจคือ ช่องว่างนี้ ไม่ได้เกิดจากทัศนคติหรือความสนใจเพียงอย่างเดียว
งานวิจัยใน Tripura พบว่านักศึกษาเมืองและชนบทไม่ได้แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในเรื่องการรับรู้ประโยชน์ของ AI เช่น การช่วยพัฒนาทักษะการเขียนหรือช่วยให้เรียนรู้ได้เร็วขึ้น [1]
กล่าวอีกอย่างคือ
นักศึกษาชนบทอาจอยากใช้ AI แต่ไม่ได้มีโอกาสใช้มากพอ
นี่เป็นประเด็นสำคัญสำหรับการออกแบบนโยบายการศึกษา
ปัญหาอาจไม่ใช่ “ความต้องการเรียนรู้” แต่คือ “โอกาสในการเรียนรู้”
6. หากไม่แก้ปัญหา ช่องว่างอาจกว้างขึ้น
หาก AI กลายเป็นทักษะพื้นฐานของตลาดแรงงาน แต่โอกาสในการเรียนรู้ AI ยังคงกระจุกตัวอยู่ในมหาวิทยาลัยเมือง อาจเกิด AI Digital Divide หรือ “ความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัลด้าน AI”
นักศึกษาเมืองอาจได้เปรียบในการ
- ฝึกงานกับบริษัทเทคโนโลยี
- ใช้ AI ทำโครงงาน
- ทำวิจัย
- สร้าง Portfolio
- สมัครงานที่ต้องการ AI Skills
ในขณะที่นักศึกษาชนบทอาจเข้าสู่ตลาดแรงงานด้วยประสบการณ์ด้าน AI ที่จำกัดกว่า
ดังนั้น AI อาจกลายเป็นเครื่องมือที่ ช่วยลดความเหลื่อมล้ำ หรือในทางกลับกัน อาจขยายความเหลื่อมล้ำเดิมให้มากขึ้น ก็ได้ [2][4][6]
7. แล้วมหาวิทยาลัยควรทำอย่างไร?
งานวิจัยเสนอแนวทางสำคัญหลายประการ
① ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน
เพิ่ม
- อินเทอร์เน็ตความเร็วสูง
- ห้องคอมพิวเตอร์
- อุปกรณ์สำหรับนักศึกษา
- ระบบไฟฟ้าที่เสถียร
- Cloud และ Computing Resources
โดยให้ความสำคัญกับมหาวิทยาลัยชนบทก่อน
② พัฒนา AI Literacy ของอาจารย์
อาจารย์ควรได้รับการอบรมเกี่ยวกับ
Generative AI + AI Ethics + Prompting + Assessment + AI Pedagogy
เพราะอาจารย์ที่มี AI Literacy สูงจะสามารถช่วยให้นักศึกษาพัฒนา AI Literacy ได้อย่างมีคุณภาพ
③ ออกแบบหลักสูตรที่เหมาะกับบริบท
ไม่ควรนำหลักสูตรจากมหาวิทยาลัยชั้นนำในเมืองมาใช้เหมือนกันทั้งหมด แต่ควรออกแบบให้เหมาะกับทรัพยากรของแต่ละพื้นที่
เริ่มจาก
Digital Skills → AI Awareness → AI Application → Critical AI Literacy → AI Innovation
④ พัฒนาเครื่องมือที่ใช้ Bandwidth ต่ำ
สำหรับพื้นที่ที่อินเทอร์เน็ตจำกัด ควรสนับสนุนเครื่องมือแบบ
- Mobile-first
- Lightweight
- Low-bandwidth
- Offline-capable
เพื่อให้นักศึกษาสามารถเรียนรู้ AI ได้แม้มีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อ
⑤ จัดสรรงบประมาณอย่างมีเป้าหมาย
ควรใช้ข้อมูลจริงเพื่อระบุว่ามหาวิทยาลัยใดหรือกลุ่มนักศึกษาใดมีช่องว่างด้าน AI Literacy สูง แล้วจัดสรร
ทุน + อุปกรณ์ + Training + Mentorship + Partnership
ให้ตรงกับปัญหา
บทสรุปสำหรับนักศึกษา
งานวิจัยจากอินเดีย อินโดนีเซีย เนปาล ปากีสถาน และการวิเคราะห์ในเอเชียใต้ชี้ไปในทิศทางเดียวกันว่า AI Literacy ระหว่างนักศึกษาในเมืองและชนบทยังมีช่องว่างอยู่
แต่สิ่งสำคัญคือ เราไม่ควรมองว่า
“นักศึกษาชนบทไม่เก่ง AI”
เพราะสาเหตุสำคัญจำนวนมากไม่ได้อยู่ที่ความสามารถหรือความสนใจของนักศึกษา แต่อยู่ที่ โอกาสในการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต อุปกรณ์ หลักสูตร อาจารย์ และพื้นที่สำหรับทดลองใช้ AI
สำหรับนักศึกษายุคใหม่ AI Literacy จึงไม่ใช่เพียงการรู้จัก ChatGPT หรือใช้ AI ทำการบ้าน แต่หมายถึงความสามารถในการ เข้าใจ → ใช้ → ตรวจสอบ → ตั้งคำถาม → ประเมิน → และสร้างสรรค์ด้วย AI อย่างมีจริยธรรม
ในอนาคต มหาวิทยาลัยที่สามารถทำให้ นักศึกษาทั้งเมืองและชนบทมีโอกาสพัฒนา AI Literacy อย่างเท่าเทียมกัน จะมีบทบาทสำคัญในการลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษาและเตรียมคนรุ่นใหม่ให้พร้อมสำหรับตลาดแรงงานยุค AI
เพราะในยุค AI ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่ว่า “ใครมี AI” แต่อยู่ที่ว่า “ใครมีโอกาสเรียนรู้วิธีใช้ AI อย่างมีคุณภาพ”
source : Journal
