- เมื่อ Personalized Learning หรือ การเรียนรู้ตามความถนัดของแต่ละคน กลายเป็นโมเดลจัดการการเรียนรู้ที่ได้รับการผลักดันมากขึ้นเรื่อยๆ คำถามจึงมีอยู่ว่า ระหว่าง AI กับ พหุปัญญา แบบไหนดีกว่ากัน
- AI หริอ ปัญญาประดิษฐ์ อาจดูแห้งแล้งเพราะไม่มีการสื่อสาร แต่คือการจัดการเรียนรู้แบบ tailor made จริงๆ สำหรับเด็กทุกคน
- ส่วนพหุปัญญา ศูนย์กลางการเรียนรู้อยู่ที่ผู้เรียน ซ้ำยังเชื่อมโยงตัวเองกับชุมชน ทั้งหมดเกิดขึ้นอย่างธรรมชาติ
ในช่วงนี้ที่นักปฏิรูปการศึกษาพากันเดินหน้าผลักดันให้ Personalized Learning หรือ การเรียนรู้ตามความถนัดของบุคคล เป็นโมเดลที่โรงเรียนควรหันมาใช้จัดการการเรียนรู้ของนักเรียนบนพื้นฐานสำคัญว่า เด็กแต่ละคนมีความแตกต่างหลากหลายในความถนัดและความชอบ
เป็นจังหวะเดียวกันกับที่เทคโนโลยีก้าวเข้ามาสร้างความเปลี่ยนแปลงให้แนวทางนี้แตกออกเป็น 2 ฝ่าย คือฝ่ายหัวก้าวหน้าที่นำ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence-AI) เข้ามาช่วยในการจัดการเรียนการสอน เก็บข้อมูลและประมวลผลพัฒนาการของเด็กด้วยคอมพิวเตอร์แบบรอบด้าน กับอีกฝ่ายที่เน้นให้เด็กเรียนรู้ผ่านการลงมือทำเพื่อพัฒนาพหุปัญญา (Multiple Intelligences-MI) อันได้แก่ ทักษะทางสังคม อารมณ์ ภาษา คณิตศาสตร์ ดนตรี การเคลื่อนไหวร่างกาย ความเข้าใจและใส่ใจธรรมชาติ ไปจนถึงความสามารถทางทัศนศิลป์
จุดต่างระหว่างโมเดลทั้งสองที่เห็นได้ชัด คือ โรงเรียนที่เน้นพหุปัญญา (M.I.) จะมีพื้นที่ให้เด็กร้องเล่นเต้นระบำ วาดรูป อ่านหนังสือ เล่นสนุก ทำกิจกรรมกลุ่มร่วมแรงร่วมใจกัน (group learning) ได้แก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน สร้างสัมพันธภาพกับผู้อื่นและมีการพาไปใกล้ชิดธรรมชาติ ในขณะที่โรงเรียนที่นำ AI เข้ามาใช้จำเป็นต้องให้การเรียนรู้ของเด็กเกิดขึ้นบนหน้าจอคอมพิวเตอร์เป็นส่วนใหญ่ ครูผู้สอนไม่จำเป็นต้องคอยประกบนักเรียนตลอดเวลาเหมือนฝั่ง M.I. ตลอดการเรียนผู้เรียนจะไม่มีปฏิสัมพันธ์หรือได้สื่อสารกับคนอื่นนอกจากหน้าจอ และยังห่างไกลจากกิจกรรมด้านศิลปะและการทำงานกลุ่ม
อาจฟังดูแห้งแล้งเสียเหลือเกิน แต่เหตุผลสำคัญที่ AI ถูกมองว่าเป็นตัวช่วยที่มา ‘อัพเกรด’ การศึกษาแนวทางนี้ ทั้งที่ต้องใช้ทุนมหาศาลเป็นเพราะประสิทธิภาพในการฉุดเกรดเฉลี่ยของนักเรียนให้ดีขึ้นแบบเห็นๆ ซึ่งไม่ต้องสงสัยว่าทำไมผลลัพธ์จาก AI จึงออกมาดีเลิศจนน่าตกใจ เพราะโปรแกรมการสอนด้วย AI ถูกคิดค้นโดยวิศวกรจากซิลิคอนวัลเลย์ให้อุดช่องโหว่ของเด็กแต่ละคนโดยการเก็บข้อมูลส่วนตัวทุกกระเบียดนิ้วมาวิเคราะห์ประมวลผลร่วมกับพฤติกรรมของเด็กที่ตามเก็บภาพไว้ด้วยกล้องตามจุดต่างๆ
ที่ว้าวยิ่งกว่านั้นคือเป้าหมายสูงสุดของการนำ AI เข้ามาจัดการการเรียนรู้ไม่ได้อยู่แค่ผลสำเร็จด้านเกรดเฉลี่ยเพียงเท่านั้น แต่ทุกโรงเรียนที่ใช้แพลตฟอร์มการสอนด้วย AI จะสามารถสร้างเครือข่ายซึ่งแชร์ ‘big data’ หรือข้อมูลทั้งหมดจากเด็กทุกคนที่เข้าใช้งาน แน่นอนว่ายิ่งเครือข่ายมากขึ้น อัลกอริธึมก็จะยิ่งเก่งกาจขึ้นเรื่อยๆ จนวันหนึ่งระบบจะสามารถสร้างโปรแกรมที่จัดสรรบทเรียนเฉพาะบุคคลให้นักเรียนนับล้านทั่วโลกพร้อมกันได้ในคราวเดียว
แต่ยังคงมีข้อกังขาในประเด็นที่ว่า การเรียนรู้ผ่านกระบวนการนี้ นักเรียนจะไม่ได้ปฏิสัมพันธ์กับคนจริงๆ เลย ผู้สอนหลักที่นักเรียนโต้ตอบด้วยก็เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ทั้งที่ตามจริงแล้ว เด็กมีความจำเป็นต้องเรียนรู้ที่จะสร้างความสัมพันธ์กับคนรอบตัวด้วย
ตัวอย่างโรงเรียนสมัยใหม่ที่ริเริ่มนำต้นแบบ AI มาใช้สอนได้แก่ Alt School ในซานฟรานซิสโก ก่อตั้งและบริหารโดย แมกซ์ เวนทิลลา (Max Ventilla) อดีตนักพัฒนาซอฟต์แวร์หัวกะทิจากกูเกิล เวนทิลลาเชื่อมั่นว่าการสอนเด็กแบบตัวต่อตัวเป็นวิธีที่ดีที่สุด (แต่ก็แพงที่สุดด้วยเช่นกัน) เขาจึงต่อยอดไอเดียการเรียนตัวต่อตัวให้เป็นจริงได้ด้วยการเปิดช่องให้นักลงทุนเข้ามาสนับสนุนโครงการสร้างเครือข่ายโรงเรียนที่ใช้ระบบการสอนด้วย AI ชั้นเรียนจะเป็นเหมือนห้องแล็บที่ให้เด็กเรียนสิ่งต่างๆ ผ่านคอมพิวเตอร์แบบ ‘Hyper-Personalized Learning’ คือ ข้อมูลและรายละเอียดการเรียนรู้ทุกเม็ดของแต่ละคนจะถูกเก็บต่อเนื่องไปทุกวันแล้วนำมาประมวลผล วิเคราะห์จุดอ่อนจุดแข็งเพื่อคัดสรรกิจกรรม เนื้อหาแบบฝึกหัด บทเรียนเฉพาะบุคคลให้เข้ากับความรู้ ความสนใจและความสามารถเฉพาะบุคคลได้อย่างแม่นยำ
ยกตัวอย่างเช่น เด็กเกรด 5 ที่มีทักษะการอ่านก้าวหน้าไปหนึ่งขั้นแต่การเขียนไม่ดีนัก นอกจากโปรแกรมจะจัดแบบฝึกหัดการอ่านให้ท้าทายเข้ากับระดับความสามารถที่รุดหน้า โปรแกรมจะรวบรวมจุดบกพร่องทางการเขียนทั้งหมดมาประมวลผลแล้วสรุปแจกแจงให้ครู ผู้ปกครอง และผู้เรียนได้ทราบโดยละเอียดว่าควรแก้ไขปรับปรุงเพิ่มลดจุดไหนเป็นพิเศษ
คราวนี้มาดูการเรียนแบบ M.I. บ้าง ฝ่ายนี้ให้ ‘ผู้เรียนเป็นศูนย์กลางการเรียนรู้’ เช่นเดียวกัน แต่กระบวนการจะสะท้อนไปถึงการเรียนรู้แบบฝึกฝนเคี่ยวกรำ (Apprentice Learning) คือ ผู้เรียนต้องฝึกฝนทักษะต่างๆ จากการลงมือทำซ้ำแล้วซ้ำเล่าจนชำนาญ แนวทางนี้สอดคล้องกับโรงเรียนแนวมอนเตสซอรีที่หลายคนอาจคุ้นหูกันดี บุกเบิกโดยแพทย์หญิงชาวอิตาเลียน มาเรีย มอนเตสซอรี (Maria Montessori) ไว้กว่าศตวรรษมาแล้ว โดยเฉพาะที่ฟินแลนด์ประสบความสำเร็จกับโมเดลนี้อย่างงดงาม
โรงเรียนแนว M.I. เน้นให้เด็กสื่อสารและฝึกทักษะอื่นๆ ร่วมกับผู้ใหญ่และเพื่อนฝูง ได้เชื่อมโยงตัวตนเข้ากับชุมชนผ่านกิจกรรมต่างๆ ซึ่งไม่ใช่แค่เรียนให้รู้ แต่ยังครอบคลุมการสร้างสัมพันธภาพกับครูและผู้อื่น สำคัญอีกอย่างคือการได้ลงมือค้นคว้าลองผิดลองถูกด้วยตนเองในสถานการณ์จริง กระบวนการเรียนรู้จะเกิดขึ้นตามธรรมชาติจากการคิดสร้างสรรค์ทำงานกลุ่มและช่วยเหลือเกื้อกูลกันในกิจกรรมโดยแทบไม่ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีไฮเทคเลย
โรงเรียน Mission Hill ที่บอสตัน เป็นตัวอย่างหนึ่งของโรงเรียนแนวมอนเตสซอรี ที่นี่ไม่ได้พึ่งเทคโนโลยีไฮเทคในการสอนแต่อย่างใด ใช้เพียงวิธีบ้านๆ คือ คณะครูอาจารย์ดูแลเอาใจใส่เด็กๆ อย่างใกล้ชิด หารือและแบ่งปันแนวการสอนร่วมกัน
ครูผู้สอนคนหนึ่งเล่าว่าสิ่งสำคัญที่สุดในการเรียนรู้ของเด็กคือบรรยากาศในชั้นเรียนที่มีความไว้เนื้อเชื่อใจระหว่างครูกับศิษย์ และครูแต่ละคนควรต้องมีอิสระในสไตล์การสอนรวมถึงการตัดสินใจในห้องเรียนเต็มที่ โดยนักเรียนเองก็มีเสรีภาพที่จะเรียนรู้และทำในสิ่งที่ตนชอบด้วยเช่นกัน อย่างการวาดรูป อบขนม หรือลองตีเหล็ก เป็นต้น
ไม่แน่ว่าไม่ช้านี้ โรงเรียนทั่วโลกอาจหันมาพิจารณาให้แนวทางทั้งสองเป็นระบบการศึกษาหลัก เพราะถึงจะต่างกันที่กระบวนการ แต่สิ่งที่สองโมเดลเห็นพ้องต้องกันคือภารกิจที่จะนำพาเด็กๆ ให้หลุดพ้นจากระบบการสอบวัดผลด้วยคะแนนที่มีส่วนทำให้เด็กส่วนใหญ่กลายเป็นคนมีความรู้ท่วมหัวแต่เอาตัวไม่รอด
ทางฝั่งการเรียนแบบ ‘Hyper-Personalized Learning’ ด้วย AI นักเรียนจะไม่ถูกเปรียบเทียบกับคนอื่นและไม่ต้องเครียดกับการสอบอีกต่อไป เพราะพัฒนาการของแต่ละคนจะเห็นได้จากข้อมูลที่ถูกเก็บร่วมกับการทดสอบผ่านคอมพิวเตอร์ต่อเนื่องทุกวัน อีกทั้งแบบเรียนที่ถูกปรับให้ท้าทายกับระดับความสามารถจะช่วยให้เมื่อถึงเวลาพวกเขาก็พร้อมสอบระดับมาตรฐานสากลอย่างไร้ปัญหา
ส่วนการเรียนแนว MI ก็ไม่ได้ให้น้ำหนักกับการสอบวัดผลที่ห้ำหั่นด้วยคะแนน เพราะมุ่งเน้นให้เด็กแสดงความสามารถด้านความคิดสร้างสรรค์และความถนัดเฉพาะตัวเป็นหลัก
เช่น โรงเรียน Boston Arts Academy ซึ่งชั้นเรียนมีความหลากหลายและผสมผสานกันระหว่างวิชาการกับศิลป์ มีทั้งร้องเพลง เล่นดนตรี เต้นบัลเลต์ งานช่าง วิศวกรรม ออกแบบ ไม่น่าเชื่อว่าผลคะแนนของเด็กๆ ส่วนใหญ่ออกมาในเกณฑ์ดีเมื่อได้แสดงความสามารถ ติดอยู่เพียงอย่างเดียวตรงที่ทักษะบางอย่างไม่อาจวัดประเมินออกมาเป็นรูปธรรมชัดเจนได้ แต่โดยภาพรวมแล้ว แนวทางนี้ถือว่ามีประสิทธิภาพมาก ดูจากสถิติกว่า 94 เปอร์เซ็นต์ของเด็กที่จบจากที่นี่ได้รับการตอบรับเข้าศึกษาในระดับอุดมศึกษาและร่วมงานกับองค์กรชั้นนำอีกด้วย
ในห้วงเวลาที่โลกกำลังมุ่งมั่นกับการพัฒนาเทคโนโลยีและสร้างให้เด็กๆ ‘เรียนเก่ง’ ตลอดสองทศวรรษที่ผ่านมา คงถึงเวลาแล้วที่เราต้องทบทวนถึงคุณค่าของความคิดสร้างสรรค์ การเป็นส่วนหนึ่งของชุมชนที่ตนอยู่อาศัย และความมืดบอดในการมองเห็นสิ่งพิเศษในเด็กแต่ละคนตามแบบฉบับของเขาเองอย่างที่ผ่านมา อย่าให้ความรับผิดชอบที่เรามีหล่นหายไปจากวลีที่เอ่ยกันจนชินปากว่า “เด็กในวันนี้คือผู้ใหญ่ในวันหน้า” เพราะภาระหน้าที่ในการสร้างเด็กๆ เหล่านั้นให้เติบโตเต็มศักยภาพและเก่งกล้าสามารถที่จะออกไปไขว่คว้าหาโอกาสในโลกกว้างใหญ่ในวันข้างหน้า อยู่ในมือผู้ใหญ่อย่างเรานี่เอง
