อาจารย์มหาวิทยาลัยหันมาใช้เครื่องพิมพ์ดีดเพื่อลดงานที่เขียนโดย AI
(sentinelcolorado.com)- นำงานแบบ เครื่องพิมพ์ดีดแบบแมนนวล มาใช้ เพื่อให้นักศึกษาเขียนโดยไม่มีหน้าจอ พจนานุกรมออนไลน์ ตัวตรวจสะกด หรือปุ่มลบ และต้องเผชิญหน้าตรง ๆ ว่าจะสามารถสร้างประโยคได้ด้วยตัวเองโดยไม่พึ่งคอมพิวเตอร์หรือไม่
- จุดเริ่มต้นมาจากความจริงที่ว่างานที่มีความสมบูรณ์ทางไวยากรณ์เพิ่มขึ้นจากการใช้ generative AI และ แพลตฟอร์มแปลภาษาออนไลน์ จึงจัดหาเครื่องพิมพ์ดีดแบบแมนนวลรุ่นเก่ามาเพื่อให้นักศึกษาได้สัมผัสประสบการณ์การเขียน การคิด และบรรยากาศในห้องเรียนก่อนยุคดิจิทัล
- ในห้องเรียนมีทั้งเครื่องพิมพ์ดีดคีย์บอร์ดแบบ German และแบบ QWERTY วางอยู่ และต้องอาศัยการจัดกระดาษ การควบคุมแรงกดคีย์ และการคืนแคร่พิมพ์แบบกายภาพ ทำให้ทุกอย่างช้าลง
- นักศึกษาชื่นชอบการที่ สิ่งรบกวนลดลง และเมื่อไม่มีหน้าจอหรือการแจ้งเตือน พวกเขาก็ขอความช่วยเหลือจากเพื่อนร่วมชั้นและพูดคุยกันมากขึ้น อีกทั้งการไม่มีปุ่มลบยังทำให้ต้องคิดอย่างตั้งใจก่อนเขียนมากขึ้น
- ข้อจำกัดทางกายภาพ อย่างการพิมพ์ผิด ระยะห่างไม่สม่ำเสมอ และการพิมพ์ที่ช้าล้วนถูกยอมรับว่าเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเรียนรู้ และสอดคล้องกับแนวโน้มการหันกลับไปใช้การสอบด้วยปากกาและกระดาษ รวมถึงการสอบปากเปล่าในห้องเรียน
การนำงานแบบแอนะล็อกเข้ามาใช้ในชั้นเรียน
- Grit Matthias Phelps อาจารย์สอนภาษาเยอรมันของ Cornell University เปิดโอกาสให้นักศึกษาทำงานเขียนด้วย เครื่องพิมพ์ดีดแบบแมนนวล ภาคการศึกษาละหนึ่งครั้ง
- เป็นการให้สัมผัสประสบการณ์การพิมพ์โดยไม่มีหน้าจอ พจนานุกรมออนไลน์ ตัวตรวจสะกด หรือปุ่มลบ
- ในแผนการสอนระบุไว้เป็นงานแบบ analog
- งานนี้เริ่มขึ้นใน ฤดูใบไม้ผลิปี 2023 โดยมีจุดเริ่มจากความรู้สึกท้อแท้ต่อสถานการณ์ที่นักศึกษาสร้างงานที่สมบูรณ์ทางไวยากรณ์ด้วย generative AI และแพลตฟอร์มแปลภาษาออนไลน์
- มีคำพูดว่า “What’s the point of me reading it if it’s already correct anyway, and you didn’t write it yourself? Could you produce it without your computer?”
- เพื่อให้นักศึกษาเข้าใจ ประสบการณ์การเขียน การคิด และการเรียนในห้องเรียน ก่อนยุคดิจิทัล เธอจึงหาเครื่องพิมพ์ดีดแบบแมนนวลเก่าหลายสิบเครื่องจากร้านของมือสองและมาร์เก็ตเพลสออนไลน์
- แม้เธอจะบอกว่ายังเร็วเกินไปที่จะสรุปว่าเครื่องพิมพ์ดีดกำลังกลับมาได้รับความนิยมอีกครั้งนอก Cornell แต่แนวคิดนี้ก็สอดคล้องกับการหันกลับไปใช้วิธีประเมินแบบเก่า เช่น การสอบด้วยปากกาและกระดาษในห้องเรียน และ การสอบปากเปล่า เพื่อป้องกันการใช้ AI ในงานที่ทำบนแล็ปท็อป
บรรยากาศในห้องเรียนวันทำกิจกรรมแบบแอนะล็อก
- ในวันเรียนแบบแอนะล็อกครั้งล่าสุด นักศึกษาเดินเข้ามาเจอเครื่องพิมพ์ดีดที่วางอยู่บนโต๊ะ โดยบางเครื่องเป็นคีย์บอร์ดแบบ German และบางเครื่องเป็นแบบ QWERTY
- Catherine Mong นักศึกษาปีหนึ่งวัย 19 ปี บอกว่าไม่รู้เลยว่าจะเกิดอะไรขึ้น และเคยเห็นเครื่องพิมพ์ดีดแค่ในภาพยนตร์เท่านั้น พร้อมบอกว่าการใช้เครื่องพิมพ์ดีดมี “a whole science” อยู่ในนั้น
- สำหรับคนรุ่นสมาร์ตโฟน เครื่องพิมพ์ดีดแบบแมนนวลไม่ได้ใช้งานได้อย่างเป็นธรรมชาติอย่างที่เห็นภายนอก โดย Phelps สาธิตวิธีใส่กระดาษด้วยมือ และวิธีกดแป้นให้แรงพอโดยไม่ทำให้ตัวอักษรเลอะ
- เธอยังอธิบายด้วยว่าเสียงกระดิ่งที่ดังขึ้นเมื่อถึงปลายบรรทัดหมายถึงจบบรรทัดนั้นแล้ว และต้องดันแคร่กลับด้วยมือเพื่อเริ่มบรรทัดถัดไป
- มีนักศึกษาคนหนึ่งตอบว่า “that’s why it’s called ‘return.’”
- Phelps บอกว่า “ทุกอย่างช้าลง” และพูดถึงความรู้สึกแบบในอดีตที่ทำ ทีละอย่าง พร้อมความเพลิดเพลินที่อยู่ในนั้น
- เธอพาลูกวัย 7 ขวบและ 9 ขวบมาทำหน้าที่เป็น “tech support” เพื่อคอยดูว่านักศึกษาจะไม่หยิบโทรศัพท์ขึ้นมา
สิ่งรบกวนที่ลดลงและการเปลี่ยนแปลงของปฏิสัมพันธ์
- นักศึกษายินดีกับการที่ สิ่งรบกวนลดลง และแก่นของงานนี้ก็ไม่ได้อยู่แค่การเรียนรู้วิธีใช้เครื่องพิมพ์ดีดเท่านั้น
- Ratchaphon Lertdamrongwong นักศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์ปีสอง บอกว่าเขาได้ตระหนักว่าความแตกต่างของการพิมพ์ด้วยเครื่องพิมพ์ดีดไม่ได้อยู่แค่การโต้ตอบกับเครื่อง แต่รวมถึง วิธีโต้ตอบกับโลกข้างรอบ ด้วย
- ในคาบนั้น นักศึกษาต้องเขียนบทวิจารณ์ ภาพยนตร์เยอรมัน ที่เพิ่งรับชม
- เมื่อไม่มีหน้าจอ การแจ้งเตือนก็ไม่เข้ามารบกวนระหว่างเขียน และเมื่อไม่สามารถหาคำตอบทุกอย่างได้ทันทีจากปลายนิ้ว นักศึกษาก็หันไปขอความช่วยเหลือจากเพื่อนร่วมชั้น ซึ่ง Phelps สนับสนุนอย่างเต็มที่
- Lertdamrongwong บอกว่าระหว่างเขียนเรียงความ เขาต้องพูดคุยและเข้าสังคมมากขึ้น และเปรียบเทียบว่าห้องเรียนสมัยนี้ผู้คนมักจ้องอยู่กับ แล็ปท็อป หรือ โทรศัพท์มือถือ ตลอด
- เพราะไม่มีปุ่มลบและไม่สามารถแก้ความผิดพลาดทุกอย่างได้ทันที เขาจึงต้องคิดอย่างตั้งใจก่อนเขียนมากขึ้น
- มีคำพูดว่า “I was forced to actually think about the problem on my own instead of delegating to AI or Google search”
ข้อจำกัดทางกายภาพของเครื่องพิมพ์ดีดแบบแมนนวลและปฏิกิริยาของนักศึกษา
- นักศึกษาส่วนใหญ่ไม่มีแรงนิ้วก้อยมากพอสำหรับ การพิมพ์สัมผัส จึงต้องใช้นิ้วชี้จิ้มแป้นพิมพ์และพิมพ์ช้าลง
- Catherine Mong นักศึกษาปีหนึ่ง ยังต้องเผชิญความยากเพิ่มขึ้น เพราะเพิ่งข้อมือหักและต้องใช้มือข้างเดียว
- Mong ซึ่งบอกว่าตัวเองเป็นพวกสมบูรณ์แบบ รู้สึกหงุดหงิดในตอนแรกที่หน้ากระดาษดูรกจากระยะห่างแปลก ๆ ระหว่างตัวอักษรและการพิมพ์ผิด
- Phelps แนะนำให้นักศึกษากด backspace กลับไปตรงจุดผิด แล้วพิมพ์ทับด้วย ‘X’
- Mong ส่งงานที่เต็มไปด้วยรอยดินสอ และไม่ได้ดูสะอาดหรือเหมือนงานที่เสร็จสมบูรณ์ แต่เธอยอมรับว่า กระบวนการที่ต้องทำผิดพลาด นั้นเองเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้
- Mong บอกว่างานพิมพ์บทกวีนี้ “fun and challenging” และยอมรับระยะห่างแปลก ๆ เหล่านั้น พร้อมใช้ขอบเขตทางสายตาของหน้ากระดาษเพื่อทำย่อหน้าและจัดวางบรรทัดที่แตกออกเป็นส่วน ๆ ในสไตล์กวี E.E. Cummings
- เธอต้องใช้กระดาษหลายแผ่นและทำผิดพลาดจำนวนมาก และเก็บทุกแผ่นเอาไว้
- เธอบอกว่าอาจเอาไปติดผนัง รู้สึกหลงใหลเครื่องพิมพ์ดีด และเล่าให้เพื่อนฟังว่าได้สอบภาษาเยอรมันด้วยเครื่องพิมพ์ดีด
1 ความคิดเห็น
ความเห็นจาก Hacker News
ตอนที่ผมเรียนปริญญา Computer Science วิชาส่วนใหญ่ให้น้ำหนัก ปลายภาค 50%, กลางภาค 30% และแม้แต่สอบเขียนโปรแกรมก็ต้องเขียนด้วยมือต่อหน้าผู้คุมสอบในห้องเรียนหรือโรงยิม
สัดส่วนของการบ้าน แล็บ และโปรเจ็กต์มีไม่มาก แต่ถ้าไม่ทำพวกนั้นก็แทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะสอบปลายภาคผ่าน
เลยรู้สึกว่าเรามีการศึกษาแบบ ทนทานต่อ AI กันอยู่แล้ว
แต่แล้วก็มีการปฏิรูปมหาวิทยาลัยโดยอ้างว่าจะให้สอดคล้องกับ Bologna process และเลียนแบบระบบแบบอเมริกันกับอังกฤษ จน continuous assessment และการประเมินจากงานกลายเป็นแกนหลัก
ผลคือ นักศึกษาที่ต้องทำงานไปด้วยเสียเปรียบมากจากคะแนนเข้าเรียนและคะแนนมีส่วนร่วมในชั้น และการโกงแบบ จ้างคนทำงานแทน ที่ทำได้อยู่แล้วตั้งแต่ก่อนยุค LLM ก็ยิ่งง่ายขึ้น
เมื่อสิ่งที่เมื่อก่อนมีแค่บางคนที่มีเงินหรือมีญาติเป็นผู้เชี่ยวชาญทำได้ กลายเป็นว่าทุกคนทำได้ด้วย ChatGPT บรรยากาศก็พลันเดือดขึ้นมา แต่การรับมือจริงกลับเป็นแค่ ตัวตรวจจับห่วย ๆ หรือไม่ก็เพิ่มความยากของงาน จนสุดท้ายมีแต่นักเรียนที่ขยันจริงเท่านั้นที่ลำบากกว่าเดิม
ในการอบรมอาจารย์ วิธีสอบแบบเดิมที่เน้นข้อสอบถูกโจมตีว่าเป็น โมเดลแบบนโปเลียน ที่ล้าสมัย แต่การที่มันอยู่มาได้นานก็น่าจะมีเหตุผลของมัน
สิ่งที่ดูเป็นปัญหายิ่งกว่าคือ ตอนนี้ทุกคนเหมือนยอมรับไม่ได้ว่าตัวเองคิดผิดมาตลอด
แต่ความสามารถในการเขียนรายงานหรือการเขียนเชิงวิชาการสำคัญมากจริง ๆ และผมรู้สึกว่านักศึกษาหลายคนก็ยังจบไปทั้งที่ไม่ได้เรียนรู้เรื่องนั้นดีพอ
หลักสูตร Computer Science ในเนเธอร์แลนด์ก็ฝึกเขียนอ่อนเหมือนกัน จนผมเจอนักศึกษาที่ทักษะภาษาอังกฤษหรือดัตช์ยังแทบอยู่แค่ระดับมัธยมอยู่บ่อย ๆ
ตัวผมเองก็เพิ่งมาเขียนเป็นจริงจังก็ตอนเริ่ม Ph.D. แล้วอาจารย์ที่ปรึกษาคุมเข้มมาก
ในระยะยาว ผมคิดว่า AI อาจนำ personalized learning มาสู่การศึกษาในทางที่ดีได้
ก็ยังมีการประเมินแบบที่โกงความรู้ได้ยาก เช่น สอบปากเปล่าหรือข้อสอบเขียนแบบดั้งเดิม และสำหรับครู การทำงานตรวจสอบให้เป็นอัตโนมัติก็ช่วยได้มาก
ส่วน ข้อเขียน อย่างเรื่อง subnet มีนิดเดียว คะแนนส่วนใหญ่ได้จากการ ประกอบเครือข่ายจริง แล้วทดสอบก่อนออกจากห้อง
ก่อนเราเข้า ครูจงใจทำให้เครือข่ายเสียไว้สามจุด แล้วเราต้องหาสาเหตุและแก้ให้ได้ภายในราว 20 นาที
มุกที่จำได้มากคือแกคลายคอนเน็กเตอร์ DIN อันใหญ่ ๆ ไว้นิดเดียว ให้ดูเผิน ๆ เหมือนปกติดี
ตั้งแต่ม.ปลายก็ใช้ บัตรเจาะรู แล้ว บางทีต้องรอ 24 ชั่วโมง กว่าจะได้ผลคอมไพล์ เลยต้องคิดโค้ดให้ลึกมากจริง ๆ
เพราะงั้นเลยติดนิสัย desk check โปรแกรมเป็นพันบรรทัดด้วยมือตัวเอง และได้ฝึกทำโค้ดให้อ่านง่ายกับเรียบง่ายเพื่อจับพวกพิมพ์ผิดและตรรกะผิดพลาดตามธรรมชาติ
บางครั้งทั้งที่รู้ว่าคอมไพล์ไม่ผ่านก็ยังส่งเวอร์ชันแก้ไปก่อน เพื่อจะได้เปิดเผยข้อผิดพลาดแอบซ่อนอื่น ๆ
ในการสอบจะมีโอกาสลองแค่ราว 4~6 ครั้ง และต้องได้ทั้งคอมไพล์ผ่านสะอาดและผลลัพธ์ถูกต้อง
ตอนนี้ผ่านมาเกิน 40 ปีแล้ว มีแค่ embedded code เท่านั้นที่ยังให้ความกดดันคล้าย ๆ กัน และผมรู้สึกว่าทักษะแบบสมัยก่อนเหล่านี้หายไปเยอะมากภายใต้ ภาพลวงตาเรื่อง productivity
สิ่งที่สนุกและคุ้มค่าที่สุดในมหาวิทยาลัยสำหรับผมคือ การบ้านกับโปรเจ็กต์ มาตลอด
แค่น่าเสียดายที่ทุกวันนี้มันเปราะบางต่อการโกงด้วย AI มากกว่าเดิมมาก
ผมจำได้ว่าสมัยก่อนในคาบคณิตศาสตร์มีการถกเถียงเรื่อง อนุญาตเครื่องคิดเลขไหม
ตอนที่โรงเรียนส่วนใหญ่ห้ามเครื่องคิดเลข โรงเรียนผมกลับบังคับให้นักเรียนทุกคนต้องมีเครื่องคิดเลข และปรับการบ้านกับข้อสอบให้เข้ากับสิ่งนั้น
แทนที่จะออกคำตอบเป็นจำนวนเต็มง่าย ๆ ที่คิดในใจได้ ก็ออกโจทย์ซับซ้อนที่รู้ได้ว่า “ถูกไหม” จาก วิธีทำ เท่านั้น และยังอนุญาตให้ใช้โปรแกรม TI-BASIC ในการสอบด้วย
แทนที่จะอ่านหนังสือโค้งสุดท้าย ผมเขียน โปรแกรมแก้โจทย์ สำหรับแต่ละรูปแบบข้อสอบด้วยตัวเอง และในกระบวนการสอนให้เครื่องคิดเลขสอบผ่าน ผมก็เรียนรู้ไปพร้อมกัน
ประสบการณ์นั้นพาผมไปสู่การเรียน Computer Science และอาชีพด้านซอฟต์แวร์ และจนถึงตอนนี้ก็ยังขอบคุณครูที่มองเทคโนโลยีใหม่ไม่ใช่เป็นเครื่องมือโกง แต่เป็น ตัวขยายศักยภาพ
เพราะงั้นผมเลยคิดว่าแทนที่โรงเรียนจะเอาแต่โฟกัสที่การห้ามและจับ AI บางทีควรออกแบบ งานที่ต้องใช้ AI ไปเลยหรือเปล่า
นักเรียนจะต้องใช้ชีวิตและทำงานในโลกที่มี AI อยู่แล้ว จึงควรเรียนรู้การเขียนพรอมป์ต์ที่ไม่ชี้นำไปสู่คำตอบแบบตายตัว วิธีตรวจสอบ hallucination และวิธีสร้างผลงานที่ซับซ้อนกว่าเดิมมาก
การทำการศึกษาแบบเดิมซ้ำให้เหมือนรุ่นก่อนทุกอย่าง ผมรู้สึกว่ากลับทำให้นักเรียนยุคนี้เสียเปรียบมากกว่า
สิ่งที่คุณได้เรียนจากการเขียนโปรแกรมแก้โจทย์บนเครื่องคิดเลข คือคุณ ลงมือสร้างเอง ได้เพราะเข้าใจวิธีนั้นดีพออยู่แล้ว
แต่ถ้าปล่อยให้ AI แก้ปัญหาให้ โดยมากก็ไม่ได้เรียนรู้อะไรเลย และโจทย์สอบก็มักจัดระเบียบมาดีอยู่แล้วจนแทบไม่ต้องอาศัย ทักษะการเขียนพรอมป์ต์ มากนัก
การใช้ AI เพื่อได้ความรู้พื้นฐานทำได้ก็จริง แต่การใช้แบบนั้นในข้อสอบไม่ได้สร้างผลทางการเรียนรู้
ถ้าอยากสอนการใช้ AI จริง ๆ ผมว่าก็เปิดเป็น วิชา AI แยกไปเลยดีกว่า
เครื่องคิดเลขหรือคอมพิวเตอร์มือสองซื้อครั้งเดียวก็จบ แต่ AI มีแนวโน้มว่าต้องจ่ายต่อเนื่องไปเรื่อย ๆ
ถ้าเป็นแบบนั้นสุดท้ายก็มีแต่จะขยาย ช่องว่างระหว่างบ้านที่พร้อมกับบ้านที่ไม่พร้อม ให้กว้างขึ้น เลยค่อนข้างคัดค้าน
เครื่องคิดเลขแค่ทำตามการคำนวณที่ป้อนเข้าไป แต่ LLM จะให้ผลลัพธ์ที่มัน “ตัดสิน” เอง และผู้ใช้ต้องประเมินได้ว่าการตัดสินนั้นถูกไหม
ซึ่งสุดท้ายก็ต้องอาศัย การศึกษาและประสบการณ์ มาก่อนอยู่ดี
เพราะงั้นผมจึงมองว่า LLM ไม่ใช่ของทดแทน แต่ใกล้เคียงกับ ตัวขยายพลังสำหรับผู้เชี่ยวชาญ มากกว่า และควรเรียนหลักสูตรแบบไม่ใช้ LLM ให้แน่นก่อน แล้วค่อยเรียนการใช้ LLM
เครื่องคิดเลขวิทยาศาสตร์มีวงจรภายในและโครงสร้างความเป็นเจ้าของที่ชัดเจน จ่ายเงินแล้วมันก็เป็นของเรา และยังเปิดหนังสือมาเขียนโปรแกรมเองได้
แต่ AI กลับผูกติดกับบริษัท big tech ไม่กี่ราย และผู้ใช้แทบไม่มีอำนาจควบคุม
ถ้ามีโครงสร้างแบบ bait-and-switch คือทำให้คนชินก่อนแล้วค่อยขึ้นราคา ก็อาจปฏิเสธได้ยากมาก
เพราะงั้นการมอง AI เป็นเครื่องมือการศึกษาแบบเดียวกับเครื่องคิดเลขจึงค่อนข้างเป็น apples and oranges และการทำให้นักเรียนคุ้นกับ AI ฟรี ๆ ก็เท่ากับกำลังผลักให้พึ่งพา big tech แบบสมัครสมาชิกมากขึ้น
สำหรับนักเรียน พ่อแม่ดูเหมือนผู้เชี่ยวชาญที่รู้แทบทุกอย่าง แต่บางครั้งก็อาจแต่งขึ้นได้ และนักเรียนเองก็อาจไม่มีความรู้พื้นฐานพอจะแยกออกว่าอันไหนจริงอันไหนไม่จริง LLM ก็คล้ายกัน
เพราะงั้นก็เหมือนกับที่เราไม่ยอมให้พ่อแม่เขียนเรียงความแทน วาดงานศิลปะแทน หรือช่วยตอบข้อสอบภูมิศาสตร์ระหว่างสอบ จึงยากจะยอมให้ใช้ AI แบบไม่จำกัดเหมือนกัน
เมื่อก่อนผมให้คะแนนรายวิชาเป็น โปรเจ็กต์ 60~80%, ควิซออนไลน์ 40~80%
ตอนนี้เปลี่ยนเป็น โปรเจ็กต์ 50%, ควิซแบบเจอหน้า 50% และกำลังขยับไปสู่ข้อสอบดินสอกับกระดาษที่อนุญาตให้พกโน้ตหนึ่งแผ่น
ผมกำลังย้ายไปสู่ workflow แบบใช้กระดาษ มากขึ้นเรื่อย ๆ เช่น พิมพ์งานวิจัยให้อ่านและใส่คำอธิบายประกอบในชั้น
น่าแปลกที่ระบบราชการอืดช้าของมหาวิทยาลัยและโครงสร้างพื้นฐานเดิมกลับช่วยให้การเปลี่ยนแบบนี้ง่ายขึ้น
ผมเริ่มรู้สึกว่าในอนาคต ปริญญามหาวิทยาลัยอาจกลายเป็นสัญญาณของ ความสามารถจริง ไม่ใช่แค่ความเก่งในการเขียนพรอมป์ต์ให้ AI
โดยเฉพาะเมื่อการบ้านทั่วไปไม่ได้ถูกคุมสอบ ผมเห็นบ่อยมากว่าคุณภาพของ งานกลุ่ม ดีขึ้นเยอะเมื่อมีสภาพแวดล้อมที่หลอกกันเรื่องผลงานรายบุคคลไม่ได้
ข่าวดราม่าต่าง ๆ ที่สื่อชอบเล่น ผมรู้สึกว่าส่วนใหญ่สะท้อนปัญหาของ สถาบันที่ขี้เกียจ มากกว่า
การสอบของผมแทบทั้งหมดเป็นแบบ เจอหน้ากัน แม้แต่โปรเจ็กต์ก็ด้วย และถ้านักศึกษานำงานมาส่ง ผมจะให้เขาอธิบายโค้ดทีละบรรทัดด้วยตัวเอง
โรงเรียนผมยังเปลี่ยนระบบสอบครั้งใหญ่ไม่ได้ แต่เพราะผมสอนคลาสเล็กเลยยังตรวจสอบกันต่อหน้าแบบนี้ได้
เลยสงสัยว่าคุณออกข้อสอบยากพอจะทำให้นักศึกษาที่ไม่ได้เรียนรู้อะไรเลยได้ต่ำกว่า 20~40% จริงหรือเปล่า
ถ้าเป็นข้อสอบปรนัย 4 ตัวเลือก อย่างน้อยเดาก็ยังมี ค่าคาดหวัง 25% อยู่แล้ว
วิชาหนึ่งที่ผมเรียนอยู่กลับไปคนละทางเลย คือแม้จะเป็นระดับปริญญาตรีก็ยังคาดหวัง งานระดับ Ph.D พร้อมทั้งคาดหวังให้ใช้ AI ด้วย
อีกวิชาหนึ่งแค่เปิดเผยว่าใช้ AI ก็ถือว่าโอเค ขณะที่อีกหลายวิชามองการใช้ AI เป็น การโกง ทันที
จะบอกว่าแนวทางต่างกันมากก็ยังไม่พอ เพราะมันกระจัดกระจายไปคนละทิศจริง ๆ และไม่มีใครรู้คำตอบที่ถูกต้อง
ส่วนตัวแล้ว ณ ตอนนี้ การใช้ AI ลองทำสิ่งที่เกินระดับของตัวเองกลับทำให้ผมได้เรียนรู้มากที่สุด รู้สึกว่าได้เรียนมากกว่าการนั่งขยันท่องทั้งเทอมเสียอีก
ผมสอนอยู่สองมหาวิทยาลัยในญี่ปุ่นและไปบรรยายเรื่อง AI ให้มหาวิทยาลัยอื่นด้วย บรรยากาศตอนนี้คือทั้งอาจารย์และนักศึกษาต่าง เห็นพ้องกันแค่ว่ายังไม่มีฉันทามติ
วิธีสอนที่ให้สร้าง ผลลัพธ์ซับซ้อน อย่างงานเขียน โค้ด แผนธุรกิจ หรือดนตรี เดิมทีมีประสิทธิภาพทั้งต่อการเรียนรู้และการจดจำ และยังเชื่อมกับชีวิตจริงหลังเรียนจบ
แต่ AI ทำให้กระบวนการสร้างผลลัพธ์เหล่านั้นกลายเป็นทางลัด จนนักศึกษาแทบไม่ต้องเรียนรู้อะไรก็ส่งงานสำเร็จได้
พร้อมกันนั้น มูลค่าโดยตรงของทักษะอย่างการเขียน การเขียนโปรแกรม หรือการวางแผนในอนาคตก็เริ่มไม่แน่นอน
กล่าวคือ สมมติฐานพื้นฐานของการสอนแบบเดิมกำลังพังลง แต่ฝั่งผู้สอน ผู้เรียน และระบบบริหารยังถูกผูกไว้กับวิธีเก่า
AI เป็นของใหม่และพัฒนาเร็วเกินไปจนยากจะพูดอย่างมั่นใจว่าควรไปทางไหน แต่ผมคิดว่าการศึกษาจำเป็นต้อง เปลี่ยนแปลงในระดับรากฐาน และกระบวนการนั้นคงไม่ง่ายเลย
ตอนเรียนเลขพื้นฐาน เครื่องคิดเลขคือการลัดกระบวนการเรียนจึงนับว่าโกง แต่พอเรียนแคลคูลัสกลับจำเป็น
AI ก็เหมือนกัน บางวิชามันอาจทำลายการเรียนรู้ แต่บางวิชากลับช่วยส่งเสริมการเรียนรู้ได้ ดังนั้น นโยบายตามบริบทของแต่ละวิชา จึงสมเหตุสมผลมากพอแล้ว
พื้นความรู้ที่จำเป็นสำหรับงานระดับนั้นน่าจะยังไม่มี และคงยากจะตัดสินด้วยตัวเองด้วยซ้ำว่าสิ่งที่กำลังเรียนอยู่นั้นถูกต้องแค่ไหน
เด็กในโรงเรียนน่าจะสับสนยิ่งกว่า เพราะต้องรับสารที่ขัดกันจากครูแต่ละคน
สิ่งหนึ่งที่ผมว่าน่าสนใจคือ เวลาคนเขียนรายงานใน Google Docs เราสามารถวิเคราะห์ ประวัติชีวิตของเอกสาร ได้ค่อนข้างง่าย
เท่าที่เข้าใจ มันไม่ได้เก็บแค่ตัวเอกสาร แต่แทบจะเหมือน event log ด้วย คือเก็บว่าพิมพ์อะไรอย่างไร เร็วแค่ไหน คัดลอกวางอะไรแล้วลบอะไรบ้าง
เพราะงั้นในทางทฤษฎี เราอาจย้อนดูขั้นตอนการสร้างเอกสารเพื่อเห็นวิธีที่มันถูกเขียนขึ้นมาได้
แต่ในยุค AI ต่อให้เขียนด้วยเครื่องพิมพ์ดีด ก็ยังมีแนวโน้มว่าการให้ AI ร่างก่อน แล้วค่อย พิมพ์ตาม จะมีประสิทธิภาพกว่าอยู่ดี ทำให้เป้าหมายพังลงไปเอง
ถ้าได้ร่างที่สมบูรณ์มาแล้วแล้วแค่พิมพ์ตาม มันก็ดูเป็นกระบวนการที่ธรรมชาติมากเกินจะห้าม
เมื่อก่อนยังเคยมีอินเทอร์เฟซประหลาดที่ต่อ IBM Selectric ให้ทำตัวเหมือนเครื่องพิมพ์ได้เลย เพราะงั้นมุกอย่าง Typing as a Service ก็ไม่ถึงกับเพ้อฝันนัก
ผมว่าไม่ถึงวันก็ต้องมีนักศึกษาสักคนหาวิธีให้ LLM ควบคุมหน้าจอ พิมพ์เอกสารเอง และแม้แต่สร้าง ร่องรอยการแก้ไขปลอม ได้
แล้วเคล็ดลับนั้นก็จะแพร่ไปไวมาก จนสุดท้ายเมตริกพวกนี้จะยิ่งใช้ตัดสินได้ยากขึ้นเรื่อย ๆ
ผมเคยได้ยินกรณีนักศึกษาคนหนึ่งเอางานของรุ่นก่อนมาวางแล้วแก้นิดหน่อยให้ดูเหมือนเอกสารใหม่ แต่ลืมลบประวัติการแก้ไขใน .docx ที่ส่งไป เลยโดนจับได้ทันที
แต่ตอนนี้เริ่มคิดว่าไม่แน่อาจจะซ่อมคืนชีพแล้วเอามาใช้จริงดีกว่า
ถ้าจะมี LLM ที่เรียนรู้จาก keylogger แล้วปลอมตัวเป็นคีย์บอร์ด USB พร้อมเลียนแบบแม้แต่อัตราพิมพ์ผิดเฉพาะบุคคล ผมก็ไม่คิดว่าจะน่าแปลกใจเลย
ผมไม่ค่อยเข้าใจว่าทำไมคนเดี๋ยวนี้ถึงพูดเหมือนว่าไม่มีการสอบแบบเจอหน้าและเขียนด้วยมือแล้ว
ผมเพิ่งเรียนจบมาไม่นานนัก ตลอดหลักสูตรมี take-home exam แค่ครั้งเดียว ที่เหลือทั้งหมดเป็น ข้อสอบเขียนแบบคุมสอบต่อหน้า
และแม้แต่ take-home ครั้งนั้นก็ยากกว่าข้อสอบปกติมากจนไม่ได้รู้สึกว่าง่ายกว่าเลย
หลังจากนั้นอาจารย์ก็มีทางเลือกแค่ว่าจะปล่อยการโกงผ่านไป หรือไม่ก็ต้องคอยคิดรูปแบบโจทย์ใหม่ไม่รู้จบ และพอ AI มา ทางเลือกหลังนี้ก็แทบตายสนิทไปด้วย
หลายโรงเรียนและมหาวิทยาลัยย้ายไปใช้ระบบออนไลน์ และแม้จะกลับมาเรียนในสถานที่แล้ว ก็ไม่ได้ทิ้งระบบที่สร้างไว้ตอนนั้น
ผมจบในปี 2020 เลยไม่ได้เจอทั้งหมดด้วยตัวเอง แต่จากที่เห็นผ่านเพื่อนที่เป็นครูและน้องที่จบหลังจากนั้นไม่กี่ปี การเปลี่ยนแปลงมันใหญ่มากจริง ๆ
มันทำให้เตรียมตัวล่วงหน้าได้ โดยไม่มีความกดดันสุดขีดและการยัดเยียดความรู้แบบห้องสอบ ถึงแม้จะยาวและยากกว่า แต่เพราะมีเวลา ผมจึงเข้าใจแนวคิดที่พลาดไปได้ดีขึ้น และรู้สึกว่าได้เรียนมากกว่าเดิมด้วย
ก็น่าเสียดายที่มนุษย์มักเป็นแบบนี้ คือเอาสิ่งที่เป็นประโยชน์ต่อเราไปพังเองด้วย การทำ optimization ผิดเป้า
ผมรู้สึกว่าเครื่องพิมพ์ดีดมันสุดโต่งเกินไป
ตอนเรียนผมลายมือแย่มากเลยใช้ AlphaSmart และผมคิดว่าแค่มีโน้ตบุ๊กที่ต่ออินเทอร์เน็ตไม่ได้ก็น่าจะพอแล้ว
อ่านคอมเมนต์พวกนี้แล้วผมถึงขั้นเริ่มรู้สึกว่ามหาวิทยาลัยอเมริกันดู น่าขำ นิด ๆ
ผมสอบทุกอย่างแบบเจอหน้า และคะแนนก็ถูกตัดสินจาก ข้อสอบ 100%
มีคนเรียนจบแบบนี้เป็นล้าน ๆ คนและทุกคนก็ใช้ชีวิตกันได้ดี ผมจึงไม่คิดว่านักศึกษาจะได้รับผลเสียอะไรเป็นพิเศษ
ปฏิกิริยาแบบ “ไม่มีแล็บเหรอ?” ในคำตอบต่าง ๆ กลับทำให้ผมรู้สึกแปลกมากกว่า
จะมีแล็บและการบ้านเหมือนเดิมก็ได้ แค่ไม่ต้องใส่ในคะแนนสุดท้ายโดยตรง แต่ใช้เป็น เงื่อนไขขั้นต่ำ สำหรับสิทธิ์เข้าสอบก็พอ
ไม่ใช่ว่าระบบอเมริกันมีอะไรพิเศษหรอก แค่หมายความว่ามีวิธีที่ดีกว่า และมีสิ่งให้เรียนรู้จากที่อื่น
ถ้าปล่อยคนที่มีแค่ชุดทักษะแคบ ๆ แบบนั้นออกสู่เศรษฐกิจ ก็น่าจะน่าเสียดายอยู่
ถ้าไม่ใช่มหาวิทยาลัยออนไลน์แบบโรงงานผลิตปริญญา ผมแทบไม่เคยเห็นมหาวิทยาลัยที่ไม่มีอะไรพวกนี้เลย
เพราะมีคนสมัครเป็นล้าน และนักศึกษาต่างชาติจำนวนมากก็ยังมาเรียนที่มหาวิทยาลัยอเมริกันกันอยู่
สำหรับผม เครื่องพิมพ์ดีดไม่เหมาะกับการ คิดไปเขียนไป แบบเวิร์ดโปรเซสเซอร์
คงต้องเขียนร่างด้วยมือก่อน และถ้าการพิมพ์กลายเป็นแค่การคัดลอก แบบนั้นก็ไม่ต่างอะไรจากการลอกพิมพ์เอกสารที่ AI เขียน
ในเมื่อยังไงก็ต้องเขียนในห้องเรียนและอุปกรณ์ก็เป็นของโรงเรียนอยู่แล้ว ผมว่าใช้ Chromebook ที่ล็อกไว้ น่าจะทั้งถูกกว่าและเหมาะกับการเขียนมากกว่า
ถ้าวัฒนธรรมแบบนั้นหายไปแล้ว ผมก็รู้สึกว่ามันกลับมาก็ไม่เสียหาย
ตอนผมเรียนมหาวิทยาลัย คะแนนถูกตัดสินทั้งหมดจาก การสอบปากเปล่า/การสนทนากับอาจารย์
อย่างอื่นทั้งหมดเป็นเพียงตั๋วผ่านเข้าห้องสอบเท่านั้น
ในโครงสร้างแบบนั้น ผมแทบจินตนาการไม่ออกเลยว่าจะโกงกันยังไง และถึงมันจะเครียดมากสำหรับนักศึกษาสายอ่านโค้งสุดท้าย แต่ตัวบทสนทนาเองมักยอดเยี่ยมมาก
แต่รายวิชาระดับต้นในมหาวิทยาลัยส่วนใหญ่มีนักศึกษาหลายร้อยคน จึงน่าจะทำได้ยากในทางปฏิบัติ
แต่ถ้าเป็นวิชาช่วงปลายของหลักสูตรก็น่าลองมาก และผมเองก็รู้สึกว่าอยากให้มีอะไรแบบนั้นเหมือนกัน