สาระความรู้

ทฤษฎีความฉลาดทางอารมณ์ EI (Emotional Intelligence) อ.ดร.ต้นรัก ธวัชชัย สุขสีดา EI (Emotional Intelligence) หรือ ความฉลาดทางอารมณ์ คือความสามารถในการรับรู้ เข้าใจ และจัดการกับอารมณ์ของตนเอง รวมถึงการรับรู้อารมณ์และความรู้สึกของผู้อื่น เพื่อใช้ในการสื่อสารและสร้างความสัมพันธ์ที่ดี ทฤษฎีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ Daniel Goleman แบ่งองค์ประกอบของ EI ออกเป็น 5 ด้านหลัก ดังนี้ 1. การรู้จักตนเอง (Self-awareness)คือความสามารถในการรู้เท่าทันอารมณ์ ความคิด และความรู้สึกของตนเองในขณะที่เกิดขึ้น การตระหนักรู้จุดแข็งและจุดอ่อนของตนเองจะช่วยให้เราเข้าใจว่าอารมณ์เหล่านั้นส่งผลต่อพฤติกรรมและการตัดสินใจอย่างไร 2. การควบคุมตนเอง (Self-regulation)คือความสามารถในการจัดการและควบคุมอารมณ์ที่ไม่พึงประสงค์ เช่น ความโกรธ หรือความเครียด ไม่ให้แสดงออกอย่างวู่วาม ผู้ที่มีทักษะนี้จะมีความยืดหยุ่น สามารถปรับตัวตามสถานการณ์ และคิดทบทวนก่อนที่จะลงมือทำ 3. แรงจูงใจ (Motivation)หมายถึงการมีแรงขับเคลื่อนภายในเพื่อบรรลุเป้าหมายมากกว่าเพียงแค่ผลตอบแทนภายนอก (เช่น เงินหรือตำแหน่ง) ซึ่งรวมถึงความกระตือรือร้น การมองโลกในแง่ดี และความมุ่งมั่นแม้ต้องเผชิญกับอุปสรรค 4. ความเห็นอกเห็นใจผู้อื่น (Empathy)คือความสามารถในการเข้าใจความรู้สึกและมุมมองของผู้อื่น การรู้จัก “เอาใจเขามาใส่ใจเรา” ช่วยให้เราสามารถตอบสนองต่อผู้อื่นได้อย่างเหมาะสม และเป็นพื้นฐานสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นในทีมงาน 5. ทักษะทางสังคม (Social … Read more

วันนี้ผมขอมาพูดถึง ความฉลาดทางอารมณ์ (Emotional Intelligence หรือ EI/EQ) คือความสามารถในการรู้เท่าทัน เข้าใจ จัดการอารมณ์ของตนเอง และรับรู้ความรู้สึกผู้อื่น เพื่อแสดงออกอย่างเหมาะสม สื่อสารได้ดี และสร้างความสัมพันธ์เชิงบวก เป็นทักษะที่ฝึกฝนได้ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ลดความขัดแย้ง และทำให้ประสบความสำเร็จมากกว่าการใช้สติปัญญา (IQ) เพียงอย่าง องค์ประกอบสำคัญของ EI (ตามแนวคิดของ Daniel Goleman) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย การตระหนักรู้ในตนเอง (Self-Awareness): เข้าใจอารมณ์ ความต้องการ และผลกระทบของอารมณ์ตนเอง การจัดการอารมณ์ (Self-Regulation): ควบคุมอารมณ์เชิงลบ แสดงออกอย่างเหมาะสม และปรับตัวได้ การจูงใจตนเอง (Motivation): มีแรงผลักดัน มุ่งมั่นสู่เป้าหมาย และมีความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy): เข้าใจความรู้สึกและมุมมองของผู้อื่น ทักษะทางสังคม (Social Skills): บริหารจัดการความสัมพันธ์ สื่อสารได้ดี และทำงานร่วมกับผู้ วิธีพัฒนา EI จดบันทึกอารมณ์: ทบทวนความรู้สึกของตัวเองในแต่ละวัน ฝึกสติและสมาธิ: เพื่อรู้เท่าทันอารมณ์ที่เกิดขึ้น รับฟังอย่างตั้งใจ (Active Listening): เข้าใจมุมมองและอารมณ์ของคู่สนทนา คิดก่อนพูด: จัดการอารมณ์ชั่ววูบและเว้นระยะก่อนโต้ตอบ ยอมรับคำวิจารณ์: นำคำติชมมาปรับปรุงตนเอง ประโยชน์ของ EI ในที่ทำงาน: ลดความเครียด, … Read more

AI ไม่ใช่แค่ ‘เครื่องมือ’ แต่คือ ‘ผู้นำทางความคิด’ มุมมองใหม่ที่นักการศึกษาและคนทำงานยุคดิจิทัลต้องตระหนัก โดย อ.ดร.ต้นรัก ธวัชชัย สุขสีดา ในโลกของการทำงานและสถาบันการศึกษาปัจจุบัน เรามักได้ยินคำกล่าวที่ว่า “Generative AI เป็นเพียงเครื่องมือ (Tool)” หรือ “ผู้ช่วยอัจฉริยะ (Assistant)” คำเหล่านี้ฟังดูเป็นกลางและใช้งานง่าย แต่คุณเคยเฉลียวใจไหมครับว่า… คำอุปมาเหล่านี้อาจกำลัง “พรางตา” ให้เรามองข้ามอิทธิพลที่แท้จริงของมันไป เมื่อเร็วๆ นี้ James Garvey นักคิดด้านการศึกษาได้นำเสนอประเด็นที่น่าสนใจมาก ซึ่งผมมองว่าสอดคล้องกับหลักสูตร Digital & AI Literacy ที่ผมเน้นย้ำมาตลอด นั่นคือ AI ไม่ได้แค่ช่วยเราเรียนรู้ แต่มันกำลัง “หล่อหลอม” วิธีที่เราคิดโดยที่เราไม่รู้ตัว 1. กับดักของคำว่า “เครื่องมือ” เวลาเราพูดว่า AI คือ “ค้อน” หรือ “เครื่องพิมพ์ดีด” เรามักจะโยนความรับผิดชอบไปที่ “ผู้ใช้” 100% ว่าจะใช้ดีหรือไม่ดี แต่ในความเป็นจริง … Read more

Generative AI I ไม่ได้จบแค่ที่การสั่ง (Prompt) แต่คือ “ระบบ” ที่ต้องบริหารจัดการ ความสำเร็จของ Generative AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเขียนคำสั่ง (Prompts) เพียงอย่างเดียว แต่หัวใจสำคัญคือการผสานการเรียนรู้ (Learning), การปรับจูน (Tuning) และการธรรมาภิบาล (Governance) ให้ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ จากเฟรมเวิร์กของ Gartner เราจะเห็นว่า GenAI คือวงจรการทำงานที่ต่อเนื่อง (Continuous Loop) ซึ่งคุณภาพและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์นั้น เกิดจากการทำงานร่วมกันของ: Inputs ➜ Prompt Engineering ➜ Fine-tuning ➜ Reinforcement Learning ➜ Governance มุมมองเชิงกลยุทธ์ (Strategic Reflections): การปรับเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์ (Strategic Shift): คุณค่าของ GenAI ไม่ใช่สิ่งคงที่ แต่คือกระบวนการที่ต้องพัฒนาซ้ำ (Iterative) ความได้เปรียบทางการแข่งขันที่แท้จริง มาจากการปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องผ่าน Feedback, … Read more

สรุปวิวัฒนาการ AI จากการสร้างสรรค์ สู่การลงมือทำด้วยตัวเอง ในยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เราสามารถแบ่งระดับความสามารถของ AI ออกเป็น 3 ลำดับขั้นสำคัญ ดังนี้ ➊ Generative AI ➜ เน้นการ “สร้างสรรค์” (Creates) สิ่งที่ทำ: ผลิตเนื้อหาใหม่ๆ ไม่ว่าจะเป็น ข้อความ (Text), รูปภาพ (Images), โค้ดโปรแกรม (Code) และเสียง (Audio) เทคโนโลยีเบื้องหลัง: ใช้โมเดลอย่าง LLMs, GANs, Diffusion Models และ Transformers ประโยชน์: ขับเคลื่อนการผลิตคอนเทนต์ (Content Generation), การปรับจูนโมเดลเฉพาะทาง (Fine-tuning) และการสร้างข้อมูลจำลอง (Synthetic Data) ➋ AI Agents ➜ เน้นการ “ลงมือทำ” (Execute) สิ่งที่ทำ: เข้าใจความต้องการของผู้ใช้และสามารถวางแผนขั้นตอนการทำงานได้ … Read more

เมื่อ AI คิดในสิ่งที่มนุษย์ ไม่มีวันเข้าใจ เรากำลังเข้าใกล้จุดเปลี่ยนที่สำคัญที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ ไม่ใช่แค่จุดที่ AI ฉลาดกว่าเรา แต่เป็นจุดที่ AI เริ่มมี “กระบวนการคิด” ที่มนุษย์พื้นฐานอย่างเราไม่สามารถทำความเข้าใจได้อีกต่อไป ในฐานะที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยี ผมอยากชวนทุกท่านมาสำรวจแนวคิดเรื่อง “ขอบฟ้าทางปัญญา” (Cognitive Event Horizon) ผ่าน 4 ประเด็นสำคัญที่จะเปลี่ยนนิยามความฉลาดไปตลอดกาลครับ 1. บรรทัดฐานที่ผิด: เรากำลังวัด AI ด้วยไม้บรรทัดของมนุษย์ ที่ผ่านมาเรามักถามว่า AI ฉลาดแค่ไหน? โดยวัดจากคะแนนสอบ IQ หรือข้อสอบกฎหมาย แต่เมื่อ AI เริ่มทำคะแนนได้สูงสุดจนทะลุเพดาน เราจึงเริ่มตระหนักว่า AI ไม่ได้แค่คิด “เร็วขึ้น” แต่กำลังคิด “ต่างออกไป” AI ไม่ได้ถูกจำกัดด้วยวิวัฒนาการแบบมนุษย์ที่ต้องเอาตัวรอดในทุ่งหญ้าสะวันนา ซึ่งทำให้เราเข้าใจได้แค่โลก 3 มิติ หรือเหตุและผลแบบเส้นตรงเท่านั้น 2. พลังของ “Cognitive Primitives” (พื้นฐานทางปัญญาที่เหนือกว่า) มนุษย์มีข้อจำกัดทางชีวภาพ เราใช้คณิตศาสตร์เป็น … Read more

AI กับ มนุษย์ ต่างกันอย่างไร เจาะลึกความต่างและจุดแข็งที่ไม่อาจทดแทนกันได้ ในยุคที่เราพูดถึงความฉลาด (Intelligence) ของเครื่องจักรอย่างกว้างขวาง หลายคนอาจกังวลว่า AI จะมาแทนที่มนุษย์ได้ทั้งหมดหรือไม่? บทความนี้จะพาไปสำรวจนิยามความฉลาดทั้งสองรูปแบบ และทำไมการ “ผสานพลัง” ถึงเป็นทางออกที่ดีที่สุดสำหรับอนาคต 1. ใครเก่งด้านไหน? มนุษย์ (จุดเด่นคือ “ความรู้สึก”): มนุษย์เราพัฒนามาอย่างยาวนานในฐานะสัตว์สังคม เราจึงโดดเด่นในเรื่อง ความเห็นอกเห็นใจ (Empathy), การใช้อรรถประโยชน์จากสัญชาตญาณ (Intuition), และการจินตนาการ สิ่งเหล่านี้ทำให้มนุษย์ทำได้ดีกว่าในงานที่ต้องใช้การตัดสินใจที่ซับซ้อนและการสื่อสารที่ละเอียดอ่อน AI (จุดเด่นคือ “ประสิทธิภาพ”): ระบบ AI โดยเฉพาะ Machine Learning มีความสามารถในการ ประมวลผลข้อมูลมหาศาล ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์หลายเท่าตัว AI ไม่รู้จักเหนื่อย ไม่เสียสมาธิ และเก่งมากในการ “ตรวจจับรูปแบบ” (Pattern Recognition) เช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์หรือการตรวจจับทุจริตดิจิทัล 2. 3 ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI กับ มนุษย์ หัวข้อเปรียบเทียบ … Read more

อย่าเป็นแค่คนใช้ AI แต่จงเป็นคนคุม AI กับ 9 ทักษะ AI ที่คนต้องมีในปี 2026 ในปี 2026 ขณะที่คนส่วนใหญ่ยังคงวนเวียนอยู่กับการ “เรียนรู้ว่า AI คืออะไร” แต่คนกลุ่มเล็กๆ ที่เป็นตัวจริงจะก้าวไปไกลกว่านั้น พวกเขาจะใช้ AI ในการส่งมอบงาน (Shipping) สร้างระบบอัตโนมัติ (Automating) และทดแทนขั้นตอนการทำงานเดิมๆ (Replacing Workflows) ได้อย่างสมบูรณ์แบบ คำถามคือ… คุณอยู่ฝั่งไหน? หากคุณต้องการก้าวข้ามขีดจำกัดจากการแค่ “คุยกับแช็ตบอต” ไปสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญ นี่คือ 9 ทักษะสำคัญ ที่จะเป็นตัวตัดสินความสำเร็จของคุณในยุค Agentic AI ครับ 1. Prompt Engineering (ระดับสูง) ไม่ใช่แค่การถามตอบทั่วไป แต่คือการเข้าใจโครงสร้างคำสั่งเพื่อรีดศักยภาพสูงสุดจาก LLMs ระดับโลกอย่าง ChatGPT, Claude และ Gemini 2. AI Workflow … Read more

ขุมทรัพย์ความรู้ รวม 11 หนังสือ AI & Machine Learning จาก MIT เรียนฟรี ไม่มีค่าใช้จ่าย ในฐานะที่ผมให้คำปรึกษาด้านนวัตกรรมและเทคโนโลยี หัวใจสำคัญของการก้าวให้ทันโลกดิจิทัลคือการมี “รากฐาน” ที่แข็งแกร่ง วันนี้ผมจึงได้รวบรวมลิสต์ หนังสือระดับตำนานจาก MIT และสถาบันชั้นนำ จำนวน 11 เล่ม ที่เปิดให้ดาวน์โหลดและอ่านได้ฟรีแบบ Open Access ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงขั้นสูง เหมาะสำหรับนักเรียน นักศึกษา และผู้ที่สนใจพัฒนาทักษะ AI ในระดับลึกครับ กลุ่มที่ 1: พื้นฐาน Machine Learning (Foundations) 1. Foundations of Machine Learning หนังสือที่ปูพื้นฐานทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่องอย่างเป็นระบบ ครอบคลุมอัลกอริทึมที่สำคัญและแนวคิดทางคณิตศาสตร์ 🔗 อ่านที่นี่ 2. Introduction to Machine Learning Systems เน้นการสร้างและออกแบบ “ระบบ” … Read more

เจาะลึกโครงสร้าง Agentic AI ไม่ใช่แค่กระแส แต่คือ ‘Full Stack’ แห่งอนาคต เจาะลึกโครงสร้าง Agentic AI: ไม่ใช่แค่กระแส แต่คือ ‘Full Stack’ แห่งอนาคต หลายคนอาจมองว่า Agentic AI เป็นเพียงคำศัพท์ใหม่ทางการตลาด (Buzzword) ที่ผ่านเข้ามาแล้วก็ไป แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันคือวิวัฒนาการขั้นสูงสุดที่มีโครงสร้างซับซ้อนและต้องอาศัยการวางรากฐานอย่างเป็นระบบ หากจะทำความเข้าใจ Agentic AI เราต้องมองภาพให้ออกว่ามันประกอบไปด้วย 5 เลเยอร์สำคัญ (The Complete Framework) ที่ต่อยอดกันขึ้นไป ดังนี้ครับ: Layer 1: AI & ML (รากฐานแห่งการตัดสินใจ) หัวใจสำคัญเริ่มต้นที่การเปลี่ยนข้อมูล (Data) ให้กลายเป็น “การตัดสินใจ” ผ่านกระบวนการของ Machine Learning ไม่ว่าจะเป็น: Supervised Learning: เรียนรู้จากข้อมูลที่มีการระบุคำตอบ Unsupervised Learning: ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล … Read more