สวัสดีครับคุณผู้อ่านทุกท่าน สำหรับวันนี้ผมจะขอพักเนื้อหาเชิงเทคนิคที่เราพูดติดต่อกันมาหลายเดือนเอาไว้ก่อน โดยจะขอเปลี่ยนหัวข้อมาพูดถึงสิ่งที่น่าจะเป็นประโยชน์ต่อใครหลายๆ คน ทั้งกลุ่มสาขาอาชีพด้าน technical หรืองานด้าน data อย่างผม รวมไปถึงผู้ที่กำลังอยู่ในวัยศึกษาก็จะสามารถนำกระบวนการเหล่านี้ไปต่อยอดพัฒนาทักษะการเรียนรู้ของตนได้ต่อไปเช่นกัน เรามาเริ่มกันเลยดีกว่าครับ

 

ส่วนตัวของผมมีความเชื่อว่า “ทุกก้าวของชีวิตคือการเรียนรู้” โดยเฉพาะแวดวงคนทำงานด้าน data science ที่จำเป็นต้องเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ อยู่ตลอดเวลา (lifelong learning) จากสภาพสังคมและวิทยาการต่างๆ ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว อีกทั้งเมื่อการแสวงหาความรู้ไม่ได้ถูกจำกัดอยู่แต่ในห้องเรียน แต่กลับมาพร้อมเทคโนโลยีการสื่อสารข้อมูลทั้งคอร์สเรียนออนไลน์ และเนื้อหาต่างๆ บนอินเทอร์เน็ตที่เปิดโอกาสให้พวกเราเข้าถึงองค์ความรู้ใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นรอบตัวได้อย่างไร้ขอบเขต

 

แต่สิ่งสำคัญในยุคสมัยที่โลกถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมหาศาลเช่นนี้กลับไม่ใช่การชี้วัดความสำเร็จด้วยการที่ใครจะรู้สิ่งต่างๆ ได้มากกว่ากัน แต่กลับเป็นวิธีการที่ว่าเรียนอย่างไร (learning how to learn) เพื่อให้สามารถเก็บเกี่ยวความรู้ต่างๆ และนำไปใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดได้มากกว่ากัน

 

สิ่งสำคัญที่สุดของกระบวนการเรียนรู้มักจะเริ่มต้นมาจากการตั้งคำถาม ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาลักษณะนิสัยที่เอื้อให้เกิดการคิดวิเคราะห์ (critical thinking) ในตัวบุคคล อีกทั้ง ยังเป็นหัวใจสำคัญของการทำงานด้าน data เช่นกัน เพราะหากเราไม่ตั้งคำถาม นั่นก็จะอาจจะหมายความว่าเรายังไม่ได้ขบคิดหรือเข้าถึงแก่นแท้ของสิ่งที่เรากำลังเรียนรู้อยู่เท่าที่ควร สอดคล้องกับระบบการศึกษาแบบ child center ที่สนับสนุนให้เด็กนักเรียนมีโอกาสได้ตั้งคำถามและเกิดการคิดวิเคราะห์ต่อยอดจากวิชาความรู้ที่ตนกำลังเรียนอยู่นั่นเอง

 

Paul Harris นักจิตวิทยาเด็กจากฮาร์วาร์ดได้ประเมินเอาไว้ว่า จริงๆ แล้วตอนที่เราอยู่ในวัยเด็กช่วงอายุ 2-5 ขวบ เรามักจะมีการตั้งคำถามต่อสิ่งต่างๆ รอบตัวรวมกันมากถึง 40,000 คำถามเลยนะครับ แต่ก็แปลกที่พอเราโตขึ้น เรากลับตั้งคำถามต่อสิ่งต่างๆ น้อยลง และคงจะไม่ดีแน่ครับ ถ้าหากว่าเรายิ่งโตขึ้น แต่กระบวนการเรียนรู้ของเรากลับยิ่งน้อยลง

 

Deborah Meier นักปฏิรูปการศึกษาที่เคยได้รับ MacArthur ‘Genius’ Award เธอเป็นผู้ริเริ่มการพัฒนาโรงเรียนในแหล่งเสื่อมโทรมของมหานครนิวยอร์กให้มีสภาพดีขึ้น โดยสิ่งที่น่าสนใจคือปรัชญาการพัฒนาของเธอครับ นั่นก็คือการสร้างโรงเรียนที่เอื้อให้เด็กเกิดการเรียนรู้ด้วยการตั้งคำถามโดยเธอใช้ลักษณะคำถาม 5 ข้อ ในการสร้างลักษณะนิสัยที่ช่วยให้เกิดการเรียนรู้ (5 Habits of Mind) หรือ SPECS ประกอบด้วย

  • Significance (why it is important) ทำไมสิ่งที่เรียนรู้อยู่จึงมีความสำคัญ
  • Perspective (what is the point of view) สิ่งที่เรียนรู้อยู่มีมุมมองที่หลากหลายอย่างไร
  • Evidence (how do you know) สิ่งที่เรียนรู้อยู่มีข้อพิสูจน์หรือหลักฐานที่ยืนยันข้อเท็จจริงอย่างไร
  • Connection (how does it apply) เราจะสามารถนำสิ่งที่เรียนรู้ไปใช้ได้อย่างไร
  • Supposition (what if it were different) จะเกิดอะไรขึ้น หากสิ่งที่เรียนรู้มีความแตกต่างจากที่เป็นอยู่

 

ทั้งนี้ เวลาที่เราอยู่ในขั้นตอนการเรียนรู้ เราก็สามารถใช้คำถามใน SPECS เข้ามาช่วยให้เกิดความเข้าใจในเนื้อหาที่เรากำลังเรียนอยู่ได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ก็ยังมีคำถามแบบอื่นๆ ที่เราสามารถเอาไปใช้ได้ตามลิงก์นี้ เช่นกันครับ อีกทั้ง ยังมีเคล็ดลับต่างๆ ที่ได้จากการศึกษาระบบการทำงานของสมอง เพื่อนำมาช่วยในการเรียนรู้และแก้ปัญหาต่างๆ ซึ่งจะเน้นที่การจัดการเนื้อหา ระยะเวลาที่ใช้เรียนรู้ และการพักผ่อนเพื่อให้สมองสามารถจดจำและนำองค์ความรู้ต่างๆ มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยบางส่วนผมได้รวบรวมมาจาก “Learning how to learn” ของ Coursera โดย Barbara Oakley และ Terrence Sejnowski และอีกส่วนหนึ่งจาก Siraj ที่เป็นการอธิบายการทำงานของ Machine Learning ในแบบที่เข้าใจง่ายมากขึ้น ประกอบด้วย

 

1. Recall – เวลาที่เรากำลังอ่านหนังสือหรือเรียนอยู่นั้น ทักษะการอ่านหรือฟังอย่างเดียวอาจจะไม่ช่วยให้เราจำเนื้อหาต่างๆ ได้มากนัก เราจึงจำเป็นต้องทบทวนและสรุปใจความสำคัญของสิ่งที่เรียนมา รวมถึงการสอนและถ่ายทอดข้อมูลให้ผู้อื่นได้ฟังต่อ ก็จะสามารถช่วยให้เราสามารจดจำสิ่งที่เรียนรู้มาได้ดีมากขึ้น และสามารถนำไปใช้ต่อยอดให้เกิดประโยชน์ได้มากขึ้นเช่นกัน

 

2. Chunking & Alternative – การเพิ่มความชำนาญในการแก้โจทย์ต่างๆ ด้วยการแบ่งข้อมูลเป็น set หรือหรือเป็นส่วนๆ คล้ายการฝึกเล่นดนตรี รวมถึงการเพิ่มวิธีการแก้ปัญหาต่างๆ ให้มีความหลากหลาย เพื่อหาเทคนิคการพลิกแพลงใหม่ๆ สำหรับการแก้โจทย์ในครั้งต่อไป

 

3. Spaced Repetition – การรู้จักแบ่งเวลาและเว้นระยะห่างในการทบทวนและจดจำบทเรียนต่างๆ ยกตัวอย่างเช่น การเรียนรู้คำศัพท์ใหม่ๆ ด้วยการเขียนลงบน flashcard และหมั่นทบทวนวันละครั้ง โดยหากจำผิดหรือจำไม่ได้ ก็ให้เขียนและเพิ่มความถี่ในการทบทวนให้มากยิ่งขึ้น

 

4. Analogy – หากเราเจอข้อมูลใหม่ๆ หรือสิ่งไม่คุ้นเคย ก็อาจจะใช้เทคนิคการเทียบเคียงตัวอย่างเข้ามาช่วยในการทำความเข้าใจสิ่งๆ นั้น ได้มากขึ้น เช่น การเปรียบเทียบการบินของเครื่องบินที่คล้ายกับการบินของนก การมองเห็นของดวงตาที่มีความคล้ายคลึงกับการทำงานของกล้องถ่ายรูป โดยเราอาจจะเรียกเทคนิคลักษณะนี้ว่า transfer learning ซึ่งก็หมายถึงการนำชุดข้อมูลที่เป็นความรู้เดิมเข้ามาใช้กับสิ่งใหม่ที่อาจจะมีคุณสมบัติใกล้เคียงกัน

 

5. Eat your frogs first – การทำโจทย์ยากก่อนในช่วงเริ่มต้นวันใหม่ที่สมองยังปลอดโปร่งอยู่

 

6. Search Scan Speedup Summarize – ข้อนี้เป็นเทคนิคประยุกต์ที่ผมตั้งชื่อจากการเรียนรู้ Siraj

 

ประกอบด้วย

6.1 Search หมายถึง การค้นหาเนื้อหาที่อยู่ในความสนใจ (โดยอาจจะใช้ keyword – tutorial, introduction, … for dummies) ในโลกออนไลน์ เพื่อเปิดรับข้อมูลและศึกษารูปแบบการนำเสนอเนื้อหาในรูปแบบต่างๆ เช่น blog, podcast, video, discussion forum เพื่อให้เกิดความหลากหลายทางความคิดและมุมมองใหม่ๆ ได้มากยิ่งขึ้น

6.2 Scan หมายถึง การเปิดดูเนื้อหาจากหลายๆ แหล่งเพื่อหาชุดข้อมูลที่สามารถอธิบายในแบบที่เราจะทำความเข้าใจได้มากที่สุด โดยอาจจะเพิ่มการอ่านบทสรุปของเนื้อหานั้นๆ เช่น การอ่านบทคัดย่อของงานวิจัย การดูไดอะแกรมจากบทความ และการอ่านพารากราฟสรุปใน blog เพื่อช่วยให้เราจับใจความสำคัญและเข้าถึงภาพรวมของเนื้อหาได้เร็วขึ้นนั่นเอง

6.3 Speed-up viewing หมายถึง การขยายขอบเขตการเปิดรับเนื้อหาให้กว้างและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น โดยหากเป็นการดูวิดีโอก็ให้เริ่มด้วยการดูแบบ fast forward ที่เร็วขึ้น 1.5x 2x หรือ 3x เพื่อฝึกให้ระบบความคิดสามารถประมวลข้อมูลได้กว้างและมีปริมาณมากขึ้นภายใต้ระยะเวลาที่มีจำกัดนั่นเอง

6.4 Summarize หมายถึง การสรุปใจความสำคัญของสิ่งที่เรียนไป เพื่อให้เกิดการจัดระบบความคิดที่นำไปสู่การทำความเข้าใจและจดจำเนื้อหาต่างๆ ได้เร็วขึ้น

7. ELI5 (Explain Like I’m 5) – ข้อมูลเชิงเทคนิคบางอย่างที่มีความซับซ้อนหรือเข้าใจได้ยาก เราก็สามารถเพิ่มคำว่า “eli5” ลงในขั้นตอนการค้นหาบนออนไลน์ เช่น AI eli5 เท่านี้เราก็จะได้คำอธิบายจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น จาก reddit ที่เป็นที่นิยมในหมู่ผู้ที่อยู่ในสายงานเทคโนโลยี

8. Handwritten Note – มีงานวิจัยที่ค้นพบว่าการจดบันทึกด้วยมือจะมีผลต่อการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าการพิมพ์ด้วยคีย์บอร์ด แม้ว่าการเขียนอาจจะช้ากว่าพิมพ์ แต่เราก็จำเป็นต้องประมวลข้อสรุปทุกครั้งก่อนที่จะเริ่มเขียนลงบนกระดาษ รวมถึงการจดบันทึกด้วยเทคนิคต่างๆ ที่จะช่วยให้เราเรียนรู้และจำเนื้อหาได้ง่ายขึ้น ตามลิงก์นี้ครับ Cornell note-taking system

9. Loci method – จากแชมป์นักจำระดับโลกที่ฝึกความจำด้วยการใช้จินตนาการ นำสิ่งที่ตนอยากจะจดจำไปเชื่อมโยงกับสิ่งรอบตัว ยกตัวอย่างเช่น การจำรายการสิ่งของที่จะต้องไปจ่ายตลาดผ่าน shopping list ด้วยการผนวกสิ่งของที่เห็นตามเส้นทางที่ตนเองเดินผ่านเข้ากับสิ่งของที่ต้องการจะซื้อ ไม่ว่าจะเป็นขนมปังก้อนที่เขาจำว่ามันอยู่ในตู้จดหมาย หรือแอปเปิลที่อยู่ตรงสัญญาณไฟจราจร พอถึงเวลาที่จะไปซื้อของเหล่านั้น เขาก็จะเริ่มจินตนาการถึงภาพเส้นทางที่ต้องเดินผ่านตู้จดหมายและสัญญาณไฟจราจรนั่นเอง

10. Learning Opportunities – แหล่งเรียนรู้บนโลกออนไลน์ที่มีอยู่มากมายทั้ง Coursera, EdX, Khan Academy, FutureLearn, Udacity และ PlusAcumen เหล่านี้คือคอร์สออนไลน์ที่เน้นเนื้อหาเพื่อสังคมหรือ social enterprise และ Brilliant site ที่สอนเนื้อหาประเภท math และ technical ให้เข้าใจง่ายมากยิ่งขึ้น โดยเราสามารถเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ รวมถึงสร้างอาชีพ (reskill) เพื่อนำทักษะไปประกอบอาชีพใหม่ๆ ได้ในอนาคต

11. Rest – การรู้จักพักผ่อนและเว้นระยะห่างจากการเรียนรู้อย่างเหมาะสม โดยสมองของคนเรามีระบบจัดการความคิด (thinking mode) 2 แบบ คือแบบ focused mode และ diffuse mode ที่เมื่อเราอยู่ระหว่างการแก้ปัญหาขณะทำงาน สมองของเราจะทำงานแบบ focused mode แต่หากเป็นตอนที่เราผ่อนคลาย ทั้งอาบน้ำ เดินเล่น นอน หรือไม่คิดอะไรเลย สมองของเราจะทำงานแบบ diffuse mode ที่คล้ายกับการ rewire สมอง เช่นเดียวกับคำพูดที่ว่า ‘sleep on it’ ที่จริงๆ แล้วเป็นเทคนิคที่ Albert Einstein หรือ Thomas Edison ต่างก็เคยใช้ ซึ่งการพักผ่อนหรือทิ้งระยะห่างจะสามารถช่วยให้สมองสามารถแก้ปัญหานั้นๆ ได้เอง เช่น เวลาที่เราพยายามจะแก้ปัญหาหรือเรียนบทเรียนที่ยากและซับซ้อน และเราได้ใช้เวลาทบทวนโจทย์เหล่านั้นก่อนนอน พอเราตื่นขึ้นมาก็จะสามารถคิดทางแก้ปัญหาหรือคิดไอเดียใหม่ๆ ออกมาได้ กระบวนการเช่นนี้คือสมองของเราจะทำงานสลับกันไปมาระหว่าง 2 โหมดนี้นั่นเองครับ

 

ท้ายที่สุดนี้ ผมก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่าการที่เรากำลังก้าวเข้าสู่รูปแบบสังคมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้น เราทุกคนจะต้องเริ่มต้นจากการสนับสนุนให้ผู้ที่อยู่ในวัยศึกษาสามารถตั้งคำถามเป็น คิดเป็น และเรียนรู้เป็นก่อน ซึ่งหากพวกเราทำสำเร็จ เราอาจจะสร้างบุคลากรที่มีคุณภาพในสาขาอาชีพต่างๆ ได้ในระยะเวลาที่รวดเร็วมากยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องรอการบ่มเพาะนานถึง 16-20 ปี ตามกระบวนการของการศึกษาแบบปกติจากระดับอนุบาลไปจนถึงมหาวิทยาลัย เพราะเมื่อทุกคนไม่หยุดตั้งคำถาม ไม่หยุดที่จะเรียนรู้ และการเรียนรู้ก็สามารถเกิดขึ้นได้ตลอดเวลา แน่นอนครับว่าการฝึกความคิดให้มีประสิทธิภาพเพื่อการสร้างสรรค์และแก้ปัญหาต่างๆ ก็จะสามารถสร้างประโยชน์ทั้งในแง่การพัฒนาตนเอง สังคม และประเทศชาติได้ต่อไปในอนาคตนั่นเองครับ