สำนักงาน Office for Students เรียกร้องให้ใช้การประเมินที่ปราศจาก AI เพื่อปกป้องคุณค่าของปริญญา

สำนักงานกำกับดูแลนักศึกษาของอังกฤษ Office for Students ระบุเมื่อวันที่ 11 พฤศจิกายน 2026 ว่า มหาวิทยาลัยต้องทำให้มั่นใจว่าการประเมินผลสามารถวัดได้ว่านักศึกษารู้อะไรและทำอะไรได้บ้าง ซึ่งมักทำได้ด้วยการใช้รูปแบบการประเมินที่มีการควบคุมและไม่ใช้ AI สำนักงานเตือนว่า งานมอบหมายจำนวนมากที่ไม่มีผู้กำกับดูแลสามารถทำให้ได้มาตรฐานสูงด้วย AI โดยนักศึกษาแทบไม่ต้องมีส่วนร่วม

นอกจาก รายงานวิจัยร่วมกับ Advance HE แล้ว OfS ยังเผยแพร่ แนวทางสำหรับมหาวิทยาลัยและวิทยาลัย ในการนำเงื่อนไขด้านคุณภาพที่มีอยู่มาใช้กับ AI แทนการกำหนดเงื่อนไขการขึ้นทะเบียนใหม่ที่มุ่งเน้นเรื่อง AI โดยเฉพาะ เงื่อนไขเหล่านี้ครอบคลุมข้อกำหนดเกี่ยวกับหลักสูตรที่ทันสมัยและทักษะที่เกี่ยวข้อง การสนับสนุนนักศึกษาอย่างเพียงพอ และคุณวุฒิที่น่าเชื่อถือซึ่งอิงจากการประเมินที่มีความเที่ยงตรงและเชื่อถือได้ สถาบันที่ไม่ผ่านเกณฑ์อาจเผชิญกับเงื่อนไขการขึ้นทะเบียนเฉพาะ การลงโทษทางการเงิน หรือการระงับสิทธิ์เข้าถึงเงินทุนสนับสนุนนักศึกษาหรือเงินทุนสนับสนุนจาก OfS

Josh Fleming ผู้อำนวยการฝ่ายกลยุทธ์และการดำเนินงานของ OfS กล่าวถึง AI ว่าเป็นทั้งโอกาสและ “ความเสี่ยงระดับรุ่นต่อระบบในรูปแบบปัจจุบัน ซึ่งคุกคามที่จะบั่นทอนการเรียนรู้ของนักศึกษาและความสามารถของสถาบันในการประเมินนักศึกษา” เขาเรียกร้องให้ใช้การประเมินที่ปราศจาก AI มากขึ้นอย่างมาก

หลักฐานจากนักศึกษาและบุคลากร

รายงานฉบับเต็มอ้างอิงงานวิจัยที่ดำเนินการระหว่างเดือนมิถุนายนถึงกันยายน 2026 โดยมีบุคลากรในแวดวงอุดมศึกษา 244 คน และนักศึกษาหรือตัวแทนนักศึกษา 91 คน จากสถาบันอย่างน้อย 127 แห่ง หลักฐานได้มาจากกิจกรรมที่จัดขึ้นจริง คำตอบ 64 รายการต่อคำถามออนไลน์ และการสัมภาษณ์ 22 ครั้ง ผู้เข้าร่วมเลือกเข้าร่วมด้วยตนเอง จึงอาจไม่เป็นตัวแทนของประชากรนักศึกษาและบุคลากรในวงกว้าง

นักศึกษาเล่าให้นักวิจัยฟังว่า บางครั้งเพื่อนร่วมชั้นใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ทำงานประเมินเสร็จภายในเวลาเพียงไม่กี่นาที และได้คะแนนใกล้เคียงกับคะแนนที่ได้จากการทำงานด้วยตนเอง บางคนกล่าวว่าเพื่อนเหล่านั้นจำรายละเอียดพื้นฐานในงานที่ส่งไม่ได้ บุคลากรรายงานว่ามีงานส่งจำนวนมากที่ใช้รูปแบบการเขียนและแหล่งอ้างอิงเหมือนกัน ขณะที่พบว่างานเรียงความที่ส่งจากระยะไกลมีความเสี่ยงเป็นพิเศษ

รายงานสรุปว่า ผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถระบุข้อความที่ AI สร้างขึ้นได้อย่างน่าเชื่อถือ และเครื่องมือตรวจจับก็ไม่สามารถระบุการใช้ AI ได้อย่างสม่ำเสมอ ดังนั้น การประกาศนโยบายและกระบวนการพิจารณาความผิดย้อนหลังจึงใช้แทนการออกแบบการประเมินที่มีโครงสร้างเหมาะสมไม่ได้ ผลจากเครื่องมือตรวจจับควรเป็นหลักฐานเพียงชิ้นหนึ่งในกระบวนการที่เป็นธรรมได้อย่างมากที่สุด และความสงสัยที่ไม่มีหลักฐานหนักแน่นไม่ควรใช้เป็นเหตุผลในการให้คะแนนต่ำลง

การประเมินที่มีมาตรการรักษาความปลอดภัยในทางปฏิบัติ

แนวทางนี้นิยามการประเมินผลที่มีการควบคุมว่าเป็นรูปแบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการใช้ AI ซึ่งรวมถึงการสอบในสถานที่จริง การนำเสนอ การสอบปากเปล่า การแสดง และงานภาคปฏิบัติหรืองานประยุกต์ใช้ ในกรณีที่อนุญาตให้ใช้ AI นักศึกษายังคงต้องแสดงให้เห็นว่าบรรลุผลลัพธ์การเรียนรู้ตามที่กำหนด ซึ่งอาจรวมถึงการใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ควรเปลี่ยนรูปแบบการประเมิน หากสามารถทำงานนั้นให้เสร็จได้ด้วย AI โดยไม่ต้องใช้ความรู้หรือทักษะที่การประเมินนั้นมีจุดประสงค์เพื่อวัด

กรณีศึกษาหนึ่งแสดงให้เห็นทางเลือกในการออกแบบ University of Bath ใช้รูปแบบสองช่องทางในเดือนกันยายน 2026 หลังพบว่าไม่สามารถกำกับดูแลหมวดหมู่ตรงกลางในระบบสัญญาณไฟจราจรแบบเดิมได้อย่างน่าเชื่อถือและเป็นธรรม โดยหมวดหมู่นี้อนุญาตให้ใช้ AI ตามที่ระบุ การประเมินในช่องทางปิดไม่อนุญาตให้เข้าถึง AI ส่วนการประเมินในช่องทางเปิดอนุญาตให้ใช้ AI และต้องออกแบบโดยตั้งอยู่บนสมมติฐานดังกล่าว ทั้งสองช่องทางยังต้องวัดผลลัพธ์การเรียนรู้ที่กำหนดไว้

การประเมินที่มีมาตรการรักษาความปลอดภัยยังมีต้นทุน ผู้เข้าร่วมกล่าวถึงทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการสอบและการทดสอบปากเปล่า ความกังวลว่าการสอบแบบปิดตำราอาจไม่สะท้อนการทำงานในวิชาชีพ และความเป็นไปได้ที่รูปแบบการประเมินบางประเภทอาจทำให้นักศึกษาพิการเสียเปรียบ สถาบันยังคงมีหน้าที่ตามกฎหมายที่จะไม่เลือกปฏิบัติ และอาจต้องจัดการปรับเปลี่ยนตามสมควร รวมถึงปรับวิธีการประเมิน โดยต้องมั่นใจว่าการปรับเปลี่ยนดังกล่าวไม่ทำให้เกิดความได้เปรียบอย่างไม่เป็นธรรม

ทักษะด้าน AI และการเข้าถึงอย่างเท่าเทียม

รายงานไม่ได้เสนอให้ตัด AI ออกจากการศึกษา นักศึกษาใช้ AI เพื่ออธิบายแนวคิดที่เข้าใจยาก สรุปเอกสาร สร้างคำถามสำหรับฝึกฝน และทบทวนบทเรียน ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อนักศึกษาพิการและนักศึกษาที่มีความหลากหลายทางระบบประสาท รวมถึงผู้ที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแรก รายงานแยกกิจกรรมเหล่านี้ออกจากการถ่ายโอนภาระทางปัญญา ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ AI เข้ามาแทนที่การอ่าน การค้นคว้า การแก้ปัญหา หรือการทำงานที่ต้องใช้ความพยายามสูงด้านอื่น ๆ และอาจทำให้นักศึกษาข้ามการฝ่าฟันความยากลำบากที่ช่วยพัฒนาความรู้และทักษะ

นักศึกษาจำนวนมากมองว่าความรู้ความเข้าใจด้าน AI มีความสำคัญต่อการทำงาน และต้องการการฝึกอบรมที่เจาะจงตามสาขาวิชามากขึ้น แต่การจัดการเรียนการสอนยังไม่ทั่วถึง ขณะที่การฝึกอบรมบุคลากรมักเป็นไปโดยสมัครใจและมีผู้เข้าร่วมน้อย แนวทางของ OfS เรียกร้องให้กำหนดกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ AI ที่อนุญาต กำกับดูแลสื่อการสอนและข้อเสนอแนะที่ AI สร้างขึ้น และดำเนินมาตรการเพื่อลดความเหลื่อมล้ำที่เกิดจากการเข้าถึงเครื่องมือแบบชำระเงินและการฝึกอบรมที่ไม่เท่าเทียมกัน สถาบันที่เข้าร่วมมีเพียงส่วนน้อยที่บูรณาการกลยุทธ์ด้าน AI ทั่วทั้งสถาบันแล้ว

OfS มีแผนทำการวิจัยอย่างเป็นระบบเพิ่มเติมเพื่อศึกษาขนาดและลักษณะของการเปลี่ยนแปลง ขณะที่ Advance HE จะเปิด Change Academy ที่มุ่งเน้นด้านปัญญาประดิษฐ์ให้แก่สถาบันสมาชิกในช่วงต้นปี 2027 สำหรับสถาบันต่าง ๆ ประเด็นเร่งด่วนด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดคือ วุฒิการศึกษายังคงรับรองได้หรือไม่ว่านักศึกษารู้อะไรและทำอะไรได้บ้าง ในกรณีที่อาจตรวจไม่พบการใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเหลือ การตอบสนองด้านกฎระเบียบดังกล่าวยังเรียกร้องให้มีทักษะด้านปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องและการออกแบบที่ทุกคนเข้าถึงได้ ทำให้การรักษาความน่าเชื่อถือของการประเมินผลเป็นส่วนหนึ่งของการปกป้องคุณค่าของปริญญา ควบคู่ไปกับการเรียนการสอนและการสนับสนุนนักศึกษา