ก้าวเข้าสู่ปีที่ 2 สำหรับโครงการ ‘โรงเรียนพัฒนาตนเอง’ ภายใต้การสนับสนุนของกองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.) เพื่อยกระดับคุณภาพการศึกษาทั้งระบบ หนึ่งในกระบวนการที่สำคัญคือ การสร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data เพื่อช่วยให้เครือข่ายการศึกษาเพื่อความเสมอภาคและประชาชนเข้าถึงข้อมูลที่แม่นยำ เที่ยงตรง และครอบคลุม
ระบบสารสนเทศที่เรียกว่า ‘Q-info’ คือหนึ่งในเครื่องมือที่เข้ามาช่วยพัฒนาคุณภาพทางการศึกษา เป็นเครื่องมือที่ได้รับการยอมรับอย่างสูงในเวทีการศึกษานานาชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่บราซิล เครื่องมือนี้ช่วยให้การวัดผล PISA ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมาของบราซิลเพิ่มขึ้นสูงสุดในกลุ่มประเทศกำลังพัฒนา นอกจากนั้นยังถูกใช้ในประเทศพัฒนาแล้ว เช่น สหรัฐอเมริกา ซึ่งใช้ในทุกมลรัฐของประเทศ เพื่อยกระดับการแข่งขันของนักเรียนภายในประเทศ
ในประเทศไทยเอง เครื่องมือนี้ถูกพัฒนาโดย ดร.วรลักษณ์ คงเด่นฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร นักวิจัยด้านเทคโนโลยีที่เคยมีผลงานพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยลดขั้นตอนการทำงานของตำรวจจราจรจนได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง
ดร.วรลักษณ์ นำ Q-info เข้ามาพัฒนาการศึกษาไทย โดยเริ่มต้นจากการเก็บข้อมูลความคาดหวังจากผู้มีส่วนเกี่ยวข้องกับการพัฒนาการศึกษา อาทิ โรงเรียน ผู้ปกครอง ครู ศึกษานิเทศก์ กองการศึกษา เขตพื้นที่การศึกษา และเจ้าหน้าที่กระทรวงศึกษาธิการ ก่อนจะสรุปเป็นตัวบ่งชี้ทางการศึกษา 3 ข้อ ได้แก่ โอกาสทางการศึกษาที่เท่าเทียม คุณภาพ และประสิทธิภาพ
สำหรับ Q-info ของไทย ถูกปรับเข้ากับสภาพการทำงานจริงของครูในโรงเรียน โดยดึงข้อมูลจากการดำเนินงานจริงในโรงเรียน ทั้งแผนพัฒนาคุณภาพในโรงเรียน การตั้งเป้าของโรงเรียน การแจ้งเตือน (eary warning) มาประมวลโดยมุ่งให้มีการติดตามนักเรียนได้อย่างต่อเนื่อง สามารถเห็นข้อมูลเด็กไทยเป็นรายบุคคล ทั้งหมดเพื่อช่วยเหลือเด็กนักเรียนไทยได้ทันท่วงที สามารถป้องกันเด็กหลุดออกจากระบบการศึกษา
จากประสบการณ์การทำวิจัยด้านวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี ดร.วรลักษณ์ มองเห็นว่าเครื่องมือนี้นอกจากจะช่วยให้เห็นภาพใหญ่ของการศึกษาไทย และยังช่วยเจาะลึกลงไปถึงศักยภาพและข้อจำกัดของโรงเรียน ครู และนักเรียนทั่วประเทศได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อยากให้อาจารย์ช่วยเล่าถึงแนวคิดในการใช้ประโยชน์จาก AI จากผลงานวิจัยก่อนหน้านี้ที่สร้างความฮือฮาคือ ‘จ่าเฉย’ เพื่อช่วยลดขั้นตอนการทำงานของตำรวจจราจร
งานวิจัยชิ้นนั้น เป็นการทำงานร่วมกับกองบังคับการตำรวจจราจร เป็นการนำเทคโนโลยีดิจิทัลการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์ (image processing) โดยเริ่มต้นจากการจราจรบนคอสะพาน ถ้ามีรถที่ขับทับเส้นทึบเข้ามาจะมีอุปกรณ์ที่สามารถตรวจจับและออกใบสั่งได้โดยอัตโนมัติ เริ่มต้นเราทดลองใช้ที่แยกดินแดง ก่อนจะขยายผลไปยังที่อื่นๆ อีก 21 จุด
อาจารย์สนใจด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรมมาโดยตลอด อยากทราบว่างานวิจัยล่าสุดของอาจารย์จะเข้ามาช่วยลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษาอย่างไรบ้าง
โจทย์แรกที่ได้รับจาก กสศ. คือ ต้องการได้ข้อมูลที่จะนำมาช่วยปฏิรูปการศึกษาและลดความเหลื่อมล้ำ เราจึงจะต้องกลับมาดูว่า มีข้อมูลตัวไหนหรือตัวบ่งชี้ตัวไหนที่จะเกิดประโยชน์ต่อการลดความเหลื่อมล้ำ ซึ่งจะพบว่ามีอยู่ประมาณ 3 เรื่อง คือ หนึ่ง-โอกาสในการเข้าถึงการศึกษา สอง-ความเหลื่อมล้ำในด้านคุณภาพการเรียนการสอน และสาม-ความเหลื่อมล้ำในด้านประสิทธิภาพของสถานศึกษา
กรณีความเหลื่อมล้ำด้านโอกาสในการเข้าถึงการศึกษา ประเด็นนี้ กสศ. จะมีบทบาทหลัก เช่น การคัดกรองนักเรียนที่ยากจน การจัดกลุ่มเด็กนักเรียนพิเศษ การสำรวจสุขภาวะของเด็กนักเรียน ไปจนถึงการเดินทางไปโรงเรียน
Q-info จะมุ่งไปที่ประเด็นคุณภาพการศึกษา ซึ่งผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนจะต้องมีการพิจารณาใหม่ เมื่อเรามาดูแผนพัฒนาสถานศึกษาโดยรวม เราอยากจะได้แผนพัฒนาโรงเรียนที่มีคุณภาพและประโยชน์ในการใช้งาน แน่นอนโรงเรียนก็จะต้องมีเป้าที่ชัดเจน ว่าในแต่ละปีจะมีการปรับปรุงเรื่องอะไรบ้าง แต่ก่อนที่จะไปถึงเป้าก็ต้องรู้จุดอ่อนจุดแข็งของโรงเรียนตัวเองก่อน สิ่งที่จะเข้ามาช่วยตรงนี้ได้ก็คือ ข้อมูล
การได้มาซึ่งข้อมูลต้องอาศัย template ในการสำรวจผลสัมฤทธิ์ทางการศึกษา ที่ผ่านมาโรงเรียนต้องใช้เวลาและกำลังอย่างมากในการประมวลผล แต่ที่มากกว่านั้นคือไม่มีความต่อเนื่อง เมื่อไม่มีความต่อเนื่องจึงไม่สามารถประมวลข้อมูลที่สำคัญบางอย่าง เช่น การติดตามผลการเรียนของเด็กนักเรียนในแต่ละปี ฉะนั้น Q-info จะเข้ามาช่วยดูความต่อเนื่องของการวัดผล ดูแนวโน้มของการเปลี่ยนแปลง
ถึงที่สุดเราจะมีระบบที่สามารถประมวลผล เพื่อติดตามและช่วยเหลือเด็กได้อย่างทันท่วงที อย่างเช่นหน้าจอการเตือน eary warning หรือเด็กที่มีแนวโน้มว่าจะหลุดออกนอกระบบ โดยสามารถแสดงผลของเด็กเป็นรายบุคคล แบ่งเป็นสีเขียว เหลือง และแดง มองเห็นแต่ละมิติของเด็ก ไม่ว่าจะเป็นการศึกษา สุขภาพ สถานะทางเศรษฐกิจ อัตราการมาเรียน ตัวไหนบ้างที่เด็กอยู่ในกลุ่มเสี่ยง
โดยเฉพาะเรื่องอัตราการมาเรียน เป็นเรื่องที่น่าสนใจ เพราะปัจจุบันผู้คนมักสนใจเรื่องผลสัมฤทธิ์ แต่จริงๆ แล้วการมาโรงเรียนของเด็กมีความสำคัญอันดับต้นๆ เพราะจากการทบทวนวรรณกรรมงานวิจัยในต่างประเทศพบว่า การที่เด็กขาดเรียนบ่อยเป็นสัญญาณสำคัญว่าเด็กกำลังจะหลุดจากระบบ ซึ่งอาจมีสาเหตุจากปัญหาเรียนไม่ไหว ปัญหาสุขภาพ การที่ต้องดูแลคนที่บ้าน ฯลฯ ทำให้ต้องขาดเรียนบ่อย
ผลการทดลองใช้ Q-info เป็นอย่างไร และมีการขยายผลอย่างไร
เราเริ่มพัฒนาเครื่องมือนี้ตั้งแต่ปี 2558 จนกระทั่งปี 2559 เราใช้ในพื้นที่ของเทศบาลนครภูเก็ต และองค์การบริหารส่วนจังหวัดนครราชสีมา โดยมีการขยายผลเป็น 200 โรงเรียน และกำลังจะเพิ่มอีก 773 โรงเรียน
หากมองในภาพกว้าง Q-info มีประโยชน์ในการเข้าถึงข้อมูลความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา แล้วในแง่พื้นที่หรือเจาะจงลงไปในระดับท้องถิ่น ระบบนี้จะช่วยอะไรได้อีกบ้าง
ตอนที่เริ่มทำ Q-info ความตั้งใจแรกคือ การนำมาใช้ในการศึกษาโดยใช้พื้นที่เป็นฐาน (area base education) เพราะฉะนั้นในช่วงแรกๆ เราได้จับมือกับเทศบาลนครภูเก็ต องค์การบริหารส่วนจังหวัดนครราชสีมา ถ้าเราจะพัฒนาคุณภาพสถานศึกษาเชิงพื้นที่ ก็ต้องถามว่าในพื้นที่มีข้อมูลการศึกษาเพียงพอแล้วหรือยัง ซึ่งก็พบว่ายังไม่มี
เราจึงพัฒนาตัวบ่งชี้ 3 ด้าน คือโอกาส คุณภาพ และประสิทธิภาพทางการศึกษา ซึ่งถ้าเราใช้วิธีการเก็บข้อมูลเหมือนสมัยก่อน คุณก็ส่ง template ไป แล้วให้เจ้าหน้าที่โรงเรียนกรอกข้อมูลกลับมา ว่าแต่ละโรงเรียนมีเด็กยากจนเท่าไหร่ ติดศูนย์เท่าไหร่ ติด ร. มส. เท่าไหร่ มีเด็กที่สุขภาพไม่ดีเท่าไหร่ ถามว่าข้อมูลเหล่านั้นเชื่อถือได้แค่ไหน ใช้ช่วยเด็กได้ทันท่วงทีไหม บางทีอาจจะไม่ได้
ฉะนั้นข้อมูลที่จะนำมาใช้งานได้ต้องเกิดจากการทำงานจริงๆ ของโรงเรียน จะเห็นว่าข้อมูลของ Q-info จะมีการแจ้งผลการเรียน ปรินท์จากระบบให้ผู้ปกครอง จะมีตาหลายตาช่วยเช็คข้อมูล
จุดเด่นอย่างหนึ่งของ Q-info คือความต่อเนื่องของข้อมูล ตรงนี้จะเข้ามาแก้ไขปัญหาที่กล่าวมาอย่างไร และจะช่วยลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษาอย่างไร
อย่างแรกเลยคือ ข้อมูลที่เป็นรายบุคคล จากเดิมเรามีข้อมูลของเด็กชั้น ป.1 แต่พอขึ้น ป.2 ข้อมูลเหล่านั้นกลับหายไป ไม่ได้ถูกส่งต่อ และเป็นการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของกระดาษ แต่ถ้าเราเก็บไว้ในระบบสารสนเทศไม่ว่าจะเป็น ป.2 ป.3 ป.4 ป.5 ป.6 ก็สามารถย้อนกลับไปดูข้อมูลในชั้น ป.1 ได้ ข้อมูลจะถูกส่งไปในทุกชั้นปีในรูปแบบสารสนเทศ เพื่อดูจุดอ่อน จุดแข็ง และความต้องการพิเศษของเด็กทุกคน
อย่างที่สอง สามารถติดตามความก้าวหน้าของสถานศึกษาได้ เพราะใช้เปรียบเทียบกับแผนพัฒนาในแต่ละปีของสถานศึกษา มีการตั้งเป้า มีตัวชี้วัด โดยข้อมูลเหล่านี้จะถูกใช้ในปีถัดไป เพื่อเปรียบเทียบได้ว่ามีการพัฒนาจากปีที่แล้วหรือไม่
จากการทำวิจัยที่ผ่านมา อาจารย์พบข้อมูลอะไรบ้างที่น่าเป็นห่วง
มีข้อมูลเด็กคนหนึ่งที่ติดศูนย์เป็น 10 ตัว เพราะสะสมมาหลายชั้นปี และติดศูนย์มาโดยตลอด พอเรียนจบ ม.3 แล้วรอเรียนต่อ ม.4 เพราะเขาได้โควตานักกีฬา ก็มาขอใบจบการศึกษา ครูก็ให้ไม่ได้ เพราะติดศูนย์มาหลายชั้นปี แล้วไม่มีคนมารับผิดชอบตรงนี้ ครูสอนชั้นนี้เสร็จก็จบไป เด็กก็เสียโอกาสไปเลย
อีกเรื่องคือ พอเราเริ่มเก็บข้อมูลอัตราการเข้าเรียน จะพบกรณีที่เด็กคนหนึ่งขาดเรียนบ่อยทุกวันจันทร์ เราเห็นแนวโน้มว่าเด็กประสบปัญหาการขาดเรียน ครูก็เลยเริ่มหาสาเหตุแล้วติดตามก่อนจะพบว่า แม่ของเด็กต้องไปทำงานรับจ้างทุกวันจันทร์ ไม่สามารถมาส่งเด็กไปโรงเรียนได้ เด็กก็เลยต้องขาดเรียนวันจันทร์ แบบแผนของข้อมูลเหล่านี้ทำให้เราเห็นลักษณะปัญหาที่น่าสนใจ และถ้าเรามีข้อมูลในภาพรวมทั้งหมด ก็จะเห็นสภาพปัญหาทั้งหมดและทิศทางการแก้ปัญหา
