ภาพเหล่านี้ฟังดูเผินๆ อาจดูสมเหตุสมผล จนแทบไม่มีใครหยุดถามว่า ในโลกที่เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วอย่างทุกวันนี้ สมมติฐานเหล่านี้ยังอธิบายชีวิตจริงของเด็กไทยได้ดีเพียงใด

บทความถัดจากนี้ จึงอยากชวนผู้อ่านถอยออกมามองภาพให้กว้างขึ้น ผ่าน 4 ประเด็นสำคัญที่กำลังส่งผลต่อเด็กและครอบครัวไทยในเวลาเดียวกัน ตั้งแต่

–สภาพเศรษฐกิจและตลาดแรงงานที่เด็กยุคปัจจุบันต้องเผชิญ
-บทบาทของ AI ในฐานะปัจจัยที่กำลังเปลี่ยนเงื่อนไขการเรียนรู้และการใช้ชีวิต
–ทักษะแบบไหนที่เด็กไทยจำเป็นต้องมี
-ไปจนถึงคำถามที่ว่า ระบบการศึกษาควรถูกออกแบบใหม่อย่างไร เพื่อไม่ให้เด็กและครอบครัวจำนวนหนึ่งถูกทิ้งไว้ไกลเกินกว่าที่ระบบจะเอื้อมถึง

ด้วยเหตุนี้ กองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.) จึงชวน ดร.แบ๊งค์ งามอรุณโชติ ผู้อำนวยการสถาบันนโยบายวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและนวัตกรรม (STIPI) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี ซึ่งกำลังทำงานวิจัยด้าน AI readiness ในบริบทการศึกษาไทยและประเทศอาเซียน มาร่วมสนทนา

เพื่อสำรวจว่าระบบการศึกษาไทยพร้อมหรือไม่พร้อมแค่ไหนต่อโลกที่กำลังเกิดขึ้นจริง

กรอบคิดแบบใดกันแน่ที่สังคมไทยกำลังใช้มองชีวิตของเด็กในยุคนี้

และหากเรากล้าขยับกรอบคิดนั้นออกไปอีกสักก้าว ฉากทัศน์ของเศรษฐกิจ งาน และโอกาสในชีวิตของเด็กไทย จะถูกเขียนขึ้นใหม่ได้มากเพียงใดต่อจากนี้

เด็กยุค 2000s ต้องโตมาเจอกับเศรษฐกิจแบบไหน?

โลกที่เด็กไทยกำลังเติบโตขึ้นมา ไม่ใช่โลกที่โอกาสค่อยๆ เปิดกว้างขึ้นตามกาลเวลา หากแต่เป็นโลกที่เพดานหลายอย่างกำลังลดระดับลงอย่างเงียบๆ โดยที่พวกเขาไม่ได้เป็นคนเลือก และแทบไม่มีอำนาจต่อรองใดๆ

เมื่อเรามองภาพใหญ่ของเศรษฐกิจไทยในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา สิ่งหนึ่งที่เห็นชัดขึ้นเรื่อยๆ คือ ‘ความเร็วของการเติบโต’ ที่ช้าลงอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่เพียงการสะดุดเป็นช่วงๆ แต่เป็นการชะลอตัวที่ฝังตัวอยู่ในโครงสร้างเศรษฐกิจเอง  และกำลังนิยามอนาคตของประเทศในระยะยาว

เพื่อให้เห็นภาพชัด ดร.แบ๊งค์ งามอรุณโชติ อธิบายภาพอนาคตของเศรษฐกิจไทยผ่านสามฉากทัศน์อย่างตรงไปตรงมา ดังนี้

ฉากแรก คือภาพที่ไทยกำลังอยู่จริงในปัจจุบัน เศรษฐกิจเติบโตต่ำลงเรื่อย ๆ เทคโนโลยีอยู่ในระดับปานกลาง ปรับตัวได้แต่ไม่เร็วพอ ขณะที่แรงงานจำนวนมากติดอยู่ในกับดักทักษะต่ำถึงปานกลาง ส่งผลให้คุณภาพงานและคุณภาพชีวิตขยับขึ้นได้ยาก

ฉากที่สอง คือเศรษฐกิจที่ยังเติบโตได้ แต่เป็นการเติบโตแบบ jobless growth มีการลงทุนและเทคโนโลยีมากขึ้น ทว่าพึ่งพาต่างชาติเป็นหลัก งานใหม่เกิดน้อย และไม่ช่วยยกระดับชีวิตแรงงานในระยะยาว

ส่วนฉากที่สาม คือภาพที่ดีที่สุดแต่ไปถึงยากที่สุด นั่นคือเศรษฐกิจที่เติบโตพร้อมงานที่ดี มีความหมาย และมีความสามารถถือครองเทคโนโลยีสำคัญบางส่วนไว้กับประเทศ

ความจริงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้คือ ประเทศไทยกำลังติดอยู่ในฉากทัศน์แรก …เศรษฐกิจที่โตต่ำ เทคโนโลยีระดับกลาง และแรงงานที่พัฒนาทักษะไม่ทันโลกที่เปลี่ยนเร็วขึ้น

ตัวเลขการเติบโตทางเศรษฐกิจสะท้อนภาพนี้อย่างชัดเจน โดยหากมองย้อนไปก่อนวิกฤตต้มยำกุ้ง เศรษฐกิจไทยเคยเติบโตเฉลี่ยราว 7-8% ต่อปี หลังจากนั้นอัตราการเติบโตลดลงเหลือ 3-4% และก่อนโควิด-19 อยู่เพียงราว 2-3% ขณะที่ในช่วงหลังโควิด เศรษฐกิจไทยขยับอยู่แถว 1-2% เท่านั้น

“การเติบโตของประเทศเราหายไปทีละครึ่งทุกๆ สิบปี และนี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่มันสะท้อนว่ามีเพดานบางอย่างกดทับเศรษฐกิจไทยอยู่จริง” ดร.แบ๊งค์กล่าว

ด้านเครื่องยนต์ขับเคลื่อนเศรษฐกิจหลักๆ แทบทุกตัวก็เริ่มติดเพดาน ไม่ว่าจะการบริโภคภาคครัวเรือน ซึ่งเคยมีสัดส่วนราว 65% ของ GDP ลดลงมาเหลือต่ำกว่า 52-58% ในช่วงห้าปีหลัง และไม่ใช่เพราะคนไทยไม่อยากใช้จ่าย แต่เพราะรายจ่ายโตเร็วกว่ารายได้ติดต่อกันมานาน ผลลัพธ์จึงไม่ใช่เงินออมที่เพิ่มขึ้น แต่เป็นหนี้ครัวเรือนที่พอกพูน

ส่วนในด้านการลงทุน ภาพก็ไม่ต่างกันมากนัก เพราะสัดส่วนการลงทุนรวมของไทยที่เคยสูงถึงราว 40% ของ GDP ก่อนวิกฤตปี 2540 กลับลดลงมาเหลือเพียงราว 20% และไม่เคยฟื้นกลับไปสู่ระดับเดิมอีกเลย ยิ่งไปเทียบกับประเทศเพื่อนบ้านในภูมิภาคก็ยิ่งเห็นชัดว่า  ไทยมีสัดส่วนการลงทุนต่ำกว่าอย่างเห็นได้ชัด สะท้อนความเร็วในการปรับตัวที่ช้ากว่าคู่แข่ง แม้ในช่วงหลังจะเริ่มมีการลงทุนในอุตสาหกรรมใหม่บางประเภท แต่ยังไม่เพียงพอที่จะเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐกิจในระยะยาว

เศรษฐกิจที่โตต่ำนี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่ในตารางตัวเลข เพราะหากแปลออกมาเป็นชีวิตจริงของเด็กและเยาวชนไทย ตั้งแต่ครอบครัวที่มีรายได้ตึงตัว โอกาสการลงทุนกับการเรียนรู้ที่จำกัด งานที่มั่นคงหายาก และรายได้ที่เติบโตช้าลง

เด็กไทยจำนวนมากจึงไม่ได้เริ่มต้นชีวิตในสนามที่เปิดกว้าง แต่เติบโตขึ้นมาพร้อมเพดานที่กดต่ำลงตั้งแต่ยังไม่ทันก้าวเข้าสู่ตลาดแรงงาน

และนี่คือภาพบริบททางเศรษฐกิจที่กำลังหล่อหลอมชีวิต ความหวัง และทางเลือกของเด็กไทยทั้งรุ่นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ตลาดแรงงานที่ ‘ขยันให้ตาย ก็ใช่ว่าจะรอด’

ถ้าภาพเศรษฐกิจมหภาคคือฉากหลัง สิ่งที่กำหนดชีวิตของเด็กไทยอย่างเป็นรูปธรรมที่สุด คือ ‘ตลาดแรงงาน’ ที่พวกเขากำลังก้าวเข้าไปเผชิญ

และภาพที่ ดร.แบ๊งค์ ฉายให้เห็นนั้น ชวนให้ตั้งคำถามกับความเชื่อเดิมๆ อย่างหนักหน่วง ว่าการ ‘ขยันแล้วจะรอด’ ยังใช้ได้จริงแค่ไหนในโลกวันนี้

ดร.แบ๊งค์ ชี้ชัดว่า ปัญหาผลิตภาพแรงงานของไทยไม่ใช่เพราะคนไทยไม่เก่งหรือไม่ขยัน แต่เป็นเพราะคนจำนวนมากถูกดันเข้าไปอยู่ในโครงสร้างงานและโครงสร้างทักษะที่ไม่เอื้อให้ศักยภาพงอกงามได้จริง โดยรายงานของธนาคารโลกปี 2024 ที่สำรวจทักษะพื้นฐานของเด็ก เยาวชน และวัยแรงงานไทย สะท้อนช่องว่างนี้อย่างชัดเจน ดังนี้

เริ่มจากทักษะพื้นฐานที่สุดอย่าง การอ่านเพื่อใช้งานจริง (functional literacy) ไม่ใช่แค่อ่านออกเขียนได้ แต่ต้องอ่านแล้วนำไปตัดสินใจหรือแก้ปัญหาในชีวิตได้ ปรากฏว่า วัยรุ่นและผู้ใหญ่ไทยราว 2 ใน 3 ไม่ผ่านเกณฑ์นี้ และนี่ไม่ใช่เรื่องเล็ก แต่คือฐานรากของแรงงานทุกอาชีพ

ทักษะดิจิทัล (digital literacy) ก็ไม่ต่างกัน ทั้งที่โลกการทำงานกำลังเคลื่อนไปสู่ระบบดิจิทัลมากขึ้น แต่รายงานกลับพบว่า วัยแรงงานไทยราว 3 ใน 4 มีปัญหาในการใช้เครื่องมือดิจิทัลพื้นฐาน ตั้งแต่การกรอกข้อมูล ค้นหาข้อมูล ไปจนถึงการใช้แพลตฟอร์มออนไลน์ในการทำงาน ซึ่งช่องว่างนี้ทำให้คนจำนวนมากตามไม่ทันจังหวะของตลาดแรงงานยุคใหม่

ยังไม่นับทักษะทางอารมณ์และสังคม  (socio-emotional skills) ซึ่งจำเป็นต่อการทำงานร่วมกับผู้อื่น โดยวัยแรงงานไทยราว 30% ยังขาดทักษะนี้ และกลายเป็นเพดานที่มองไม่เห็นต่อการเติบโตในงาน

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่ปัญหาของใครบางคน แต่เป็นต้นทุนของประเทศที่ธนาคารโลกประเมินไว้ว่า วิกฤตทักษะในเด็ก เยาวชน และวัยแรงงานไทย ทำให้ศักยภาพทางเศรษฐกิจสูญหายไปสูงถึงราว 20% ของ GDP เพราะคนจำนวนมากไม่สามารถพัฒนาทักษะให้ทันกับเศรษฐกิจและเทคโนโลยีที่เปลี่ยนไป

แต่แม้จะมีทักษะมากน้อยเพียงใด โครงสร้างตลาดแรงงานก็ยังกดทับเด็กไทยอยู่อีกชั้น นั่นคือสิ่งที่เรียกว่า ‘แรงงานนอกระบบ’

จากข้อมูลพบว่า แรงงานไทยกว่า 50% ทำงานโดยไม่มีสัญญาจ้างที่มั่นคง ไม่มีสวัสดิการ และไม่มีหลักประกันทางสังคม ซึ่งงานลักษณะนี้มีความเปราะบางสูง และแทบไม่เปิดพื้นที่ให้พัฒนาทักษะในระยะยาว

…ปัญหานี้ไม่ได้อยู่ที่ความขยัน เพราะแรงงานนอกระบบจำนวนมากทำงานหนักเกิน 50 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ แต่รายได้กลับไม่ขยับตาม ความพยายามจึงไม่สามารถแปรเป็นชีวิตที่มั่นคงได้จริง

ยิ่งไปกว่านั้น แม้แต่แรงงานที่จบปริญญา ก็ยังมีจำนวนไม่น้อยที่หลุดไปอยู่ในภาคงานนอกระบบ โดยเฉพาะในภาคค้าปลีก ค้าส่ง และโรงแรม ซึ่งมีงานจำนวนมากแต่ไม่มั่นคง รายได้เฉลี่ยต่ำ และต่ำกว่าระดับค่าจ้างเพื่อชีวิต (living wage) นั่นหมายความว่า ต่อให้เรียนสูงขึ้น หากโครงสร้างงานไม่เอื้อ ศักยภาพก็ยังถูกกดทับอยู่ดี

ภาพทั้งหมดนี้ทำให้เห็นว่า ปัญหาตลาดแรงงานไทยไม่ใช่แค่เรื่องการศึกษาไม่สูงพอ แต่คือโครงสร้างงานที่ไม่เปิดทางให้ทักษะงอกงามและแปรเป็นคุณภาพชีวิตได้จริง

เด็กไทยจำนวนมากจึงเติบโตขึ้นมาในตลาดแรงงานที่ทำงานหนัก แต่ไปได้ไม่ไกล ต่อให้พยายามมากขึ้นเพียงใด หากโครงสร้างไม่เปลี่ยน ความฝันก็ยังอยู่ไกลเกินเอื้อม

การศึกษาไทยพร้อมแค่ไหนกับ AI วันนี้

 หากจะประเมินความพร้อมของสังคมต่อ AI โดยเฉพาะในบริบทการศึกษา ดร.แบ๊งค์ เสนอว่า เราจำเป็นต้องพิจารณาอย่างน้อยสามมิติที่เชื่อมโยงกัน ได้แก่ ความพร้อมในระดับปัจเจก ความพร้อมของสถาบัน และความพร้อมด้านธรรมาภิบาล จริยธรรม และความเป็นธรรมทางสังคม

มิติแรกคือ ความพร้อมในระดับปัจเจก (personal readiness) ซึ่งไม่ได้หมายถึงทักษะเพียงอย่างเดียว แต่ครอบคลุมตั้งแต่ทัศนคติ ความเข้าใจ ไปจนถึงความสามารถในการใช้งานจริง หรือ AI competency กล่าวให้สั้นที่สุดคือ ต้อง ‘อยากรู้ รู้จริง และทำเป็น’ ครบทั้งสามระดับจึงจะเรียกว่าพร้อม

แต่เมื่อพูดถึง ‘ระบบการศึกษา’ ด้วย ความซับซ้อนจะเพิ่มขึ้นทันที เพราะระบบนี้ยังมีครูและผู้ปกครองเป็นผู้เล่นสำคัญ กล่าวคือ หากครูไม่พร้อม เด็กอาจต้องไปเรียนรู้ AI นอกห้องเรียน หรือหากผู้ปกครองไม่พร้อม การเรียนรู้ก็อาจไม่ได้รับการสนับสนุนจากที่บ้าน ส่งผลให้เส้นทางการเรียนรู้ของเด็กถูกจำกัดไปโดยปริยาย

มิติที่สองคือ ความพร้อมของสถาบัน (institutional readiness) กล่าวคือ ต่อให้ปัจเจกมีความสามารถ แต่หากโรงเรียนหรือองค์กรไม่มีโครงสร้างรองรับ เช่น อินเทอร์เน็ตไม่เสถียร ไม่มีเครื่องมือ AI ให้ใช้ หรือมีนโยบายที่ปิดกั้นการใช้ AI ศักยภาพก็จะไม่สามารถทำงานได้จริง

ยิ่งไปกว่านั้น วัฒนธรรมองค์กรที่มองการใช้ AI เป็น ‘ทางลัด’ หรือสัญญาณของความไม่เก่ง ยังยิ่งกดทับการเรียนรู้และการทดลอง ความพร้อมเชิงสถาบันจึงไม่ใช่แค่เรื่องงบประมาณ แต่รวมถึงนโยบายและบรรยากาศที่เอื้อให้คนกล้าเรียนรู้และใช้เทคโนโลยีอย่างสร้างสรรค์

มิติที่สามคือ ธรรมาภิบาล จริยธรรม และความเป็นธรรมทางสังคม (governance, ethics, and social justice) ซึ่งมักถูกมองข้ามในช่วงเริ่มต้นของการนำ AI มาใช้ แต่กลับเป็นตัวชี้ขาดในระยะยาว ตั้งแต่ปัญหาการพึ่งพา AI มากเกินไป ไปจนถึงความเสี่ยงด้านสุขภาพจิต ขณะเดียวกัน AI ยังมีแนวโน้มขยายความเหลื่อมล้ำเดิม หากการเข้าถึงเทคโนโลยีแตกต่างกันอย่างมากตามฐานทรัพยากรและสภาพแวดล้อม

ดร.แบ๊งค์ เล่าว่า เขาได้นำกรอบคิดนี้ไปทำการสำรวจความพร้อมด้าน AI ใน 10 ประเทศอาเซียน และโฟกัสมาที่ประเทศไทย ผลลัพธ์กลับท้าทายความเชื่อเดิมหลายประการ โดยข้อค้นพบที่โดดเด่นที่สุดคือ …เด็กไทยมีความพร้อมด้าน AI สูงกว่าทั้งครูและผู้ปกครองในหลายมิติ ยกเว้นเพียงเรื่องการพึ่งพา AI มากเกินไปและข้อจำกัดด้านทรัพยากร

ข้อค้นพบนี้ นำไปสู่คำถามเชิงนโยบายที่สำคัญว่า การส่งเสริมการเรียนรู้ AI จำเป็นต้องผ่านโรงเรียนเพียงช่องทางเดียวหรือไม่ ในเมื่อข้อมูลชี้ว่า เด็กอาจพร้อมกว่าผู้ใหญ่ที่ทำหน้าที่ตัดสินใจแทนพวกเขา

จากจุดนี้ ดร.แบ๊งค์ เสนอว่า นโยบายแบบ demand-side financing หรือการสนับสนุนตรงไปที่ผู้เรียน เช่น คูปองการเรียนรู้ AI ที่เปิดโอกาสให้เด็กเลือกเอง อาจมีประสิทธิผลมากกว่าการอัดงบผ่านโรงเรียนหรือครัวเรือน ซึ่งเสี่ยงต่อการตัดสินใจแทนเด็กโดยผู้ใหญ่ที่อาจมีความพร้อมต่ำกว่า

นอกจากนี้ งานวิจัยของ ดร. แบ๊งค์  ยังให้ผู้เข้าร่วมทำข้อสอบด้าน AI literacy เพื่อวัดความเข้าใจเชิงเนื้อหาและการใช้งานจริง ผลลัพธ์ยิ่งตอกย้ำภาพเดิม คือครูไทยทำคะแนนเฉลี่ยได้ราว 3.5 จาก 7 คะแนน ขณะที่เด็กทำได้สูงกว่า และเด็กไทยยังมีคะแนนสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอาเซียน ในขณะที่ครูไทยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของภูมิภาคเล็กน้อย

นอกจากการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มแล้ว งานศึกษาของ ดร. แบ๊งค์ ยังพบข้อค้นพบที่ชวนให้ต้องตีความใหม่ นั่นคือสิ่งที่เรียกว่า ‘AI as a tool for the disadvantaged’ หรือ AI ในฐานะเครื่องมือของผู้ที่มีข้อจำกัดด้านโอกาส  โดยทั่วไปแล้วเรามักมีสมมติฐานว่า คนในเมืองหรือเมืองหลวงย่อมพร้อมด้าน AI มากกว่า ทั้งในแง่ทรัพยากร การศึกษา และโอกาส

แต่จากข้อมูลการสำรวจชี้ว่า  ‘เด็กนอกเมือง’ กลับทำคะแนน AI literacy ได้สูงกว่าเด็กในเมือง และเมื่อดูความพร้อมด้าน AI โดยรวม คะแนนของเด็กในเมืองและเด็กนอกเมืองกลับใกล้เคียงกันมาก บางมิติเด็กนอกเมืองยังสูงกว่าด้วยซ้ำ ต่างจากในมิติของครู ที่พบว่า ครูในเมืองมีความพร้อมและการสนับสนุนจากสถาบันสูงกว่าครูนอกเมือง

“ข้อมูลนี้อาจตีความใหม่ได้ว่า การที่เด็กนอกเมืองทำคะแนน AI literacy ได้ดีกว่าเด็กในเมือง อย่างน้อยในกรอบการศึกษานี้ เป็นสัญญาณที่ควรถูกตั้งคำถามและศึกษาเพิ่ม เพราะมันชี้ให้เห็นว่า AI อาจไม่ได้ทำหน้าที่ขยายความเหลื่อมล้ำเพียงด้านเดียว หากอยู่ในบริบทและเงื่อนไขที่เหมาะสม AI อาจกลายเป็นเครื่องมือในการลดช่องว่างทางโอกาสได้เช่นกัน”

นอกจากนี้ เมื่อ ดร.แบ๊งค์ นำข้อมูลไปจัดเรียงตามระดับรายได้ ก็พบว่า กลุ่มที่มีคะแนน AI readiness และ AI literacy สูงที่สุด กลับเป็นกลุ่มรายได้ปานกลาง ไม่ใช่กลุ่มรายได้สูงหรือต่ำที่สุด เด็กกลุ่มนี้มีทรัพยากรพอสมควร แต่ยังต้องดิ้นรน จึงใช้ AI เป็นเครื่องมือในการยกระดับตัวเองอย่างจริงจังและมีประสิทธิภาพ

แม้ข้อค้นพบทั้งหมดนี้ยังต้องการการวิจัยเชิงลึกเพิ่มเติม แต่สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ AI ไม่ได้มีบทบาทตายตัวว่าจะขยายหรือแก้ความเหลื่อมล้ำ หากแต่ขึ้นอยู่กับเงื่อนไข โครงสร้าง และนโยบายที่สังคมเลือกใช้ และในกรณีของไทย

ข้อมูลจำนวนไม่น้อยกำลังบอกเราว่า คำถามสำคัญอาจไม่ใช่ว่าเด็กไทยพร้อมหรือยัง แต่คือระบบรอบตัวเด็กพร้อมจะเปิดพื้นที่ให้ศักยภาพนั้นทำงานหรือไม่

ทักษะที่จำเป็นของเด็กไทย ในโลกที่มี AI อยู่ทุกที่

จากผลการศึกษาที่ ดร.แบ๊งค์ นำเสนอ ภาพหนึ่งที่ค่อนข้างชัดคือ เด็กไทยมีความพร้อมด้าน AI อยู่ในระดับหนึ่ง ทั้งในแง่ทัศนคติ ความเข้าใจ และการใช้งาน อย่างน้อยก็สูงกว่าครูและผู้ปกครอง ยิ่งเมื่อเทียบกับประเทศอื่นในอาเซียน เด็กไทยก็ไม่ได้อยู่กลุ่มท้ายของตาราง หากยังอยู่ในครึ่งบนของภูมิภาคอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม ดร.แบ๊งค์ ย้ำว่า ความพร้อมด้าน AI เพียงอย่างเดียว ไม่ได้หมายความว่า เด็กจะพร้อมรับมือกับโลกการทำงานและการใช้ชีวิตในระยะยาว เพราะงานวิจัยและบทสนทนาในช่วงหลังเริ่มชี้ไปในทิศทางเดียวกันมากขึ้นว่า ‘เก่ง AI อย่างเดียวไม่พอ’ และเด็กไทยจำเป็นต้องมีทักษะอื่นมาประกอบ เพื่อทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีคุณค่า

ทักษะแรกคือ การสัมพันธ์กับผู้คนและความรู้สึก (human-touch skills และ socio-emotional skills)

ข้อมูลของ World Bank ชี้ว่า เด็กไทยประมาณ 30% ยังมีปัญหาในด้านทักษะทางสังคมและอารมณ์ ซึ่งเป็นจุดอ่อนสำคัญ เพราะแม้ AI จะเก่งเรื่องเหตุผล การคำนวณ หรือการจัดระเบียบข้อมูล แต่ AI ไม่ได้เข้าใจอารมณ์ ความรู้สึก และบริบทของมนุษย์ได้ทั้งหมด การทำงานที่ได้ผลจริงในโลกจริง ยังต้องอาศัยคนที่อ่านใจผู้อื่นออก สื่อสารเป็น และทำงานร่วมกับคนหลากหลายได้

ทักษะที่สองคือ การประเมินคุณค่าและจริยธรรม หรือ (ethical skills และ normative values)

AI อาจช่วยเสนอทางเลือก A หรือ B ได้อย่างรวดเร็ว แต่การตัดสินใจว่าอะไร ‘ควร’ หรือ ‘ไม่ควร’ ในบริบทของสังคมหนึ่งๆ ยังเป็นหน้าที่ของมนุษย์ เด็กจึงจำเป็นต้องมีทักษะการคิดเชิงคุณค่า การมองผลกระทบในวงกว้าง และการสังเคราะห์ความหมายจากข้อมูล ไม่ใช่แค่เลือกคำตอบที่มีประสิทธิภาพที่สุดในเชิงเทคนิค

ทักษะที่สามคือ ความคิดสร้างสรรค์และการคิดเชิงวิพากษ์ (creative & critical thinking)

นี่คือทักษะของการตั้งคำถาม การ ‘เอ๊ะ’ กับสิ่งที่เห็น และการไม่รับทุกอย่างแบบตรงไปตรงมา เพราะในยุคที่ AI สามารถสร้างคำตอบได้อย่างคล่องแคล่ว ความสามารถในการตั้งคำถามที่ดีและมองเห็นกรอบที่ซ่อนอยู่ กลายเป็นทักษะที่มีมูลค่าสูงขึ้นเรื่อยๆ

ทักษะที่สี่คือ การขับเคลื่อนและทำงานจนสำเร็จ (execution and strategic deployment)

แม้ AI อาจช่วยวางแผน ช่วยจำลองสถานการณ์ หรือช่วยจัดลำดับความสำคัญได้ แต่การลงมือทำจริง การประสานคน การตัดสินใจในสถานการณ์ไปจนถึงการพาแผนไปให้ถึงเส้นชัย ยังเป็นบทบาทของมนุษย์อย่างชัดเจน

และทักษะสุดท้ายคือ ความเพียรพยายามและความอดทนต่ออุปสรรค (grit & patience)

ทักษะนี้อาจไม่หวือหวา แต่เป็นฐานสำคัญของการเติบโตระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อ AI ทำให้จังหวะของโลกหมุนเร็วขึ้นกว่าที่เคย เด็กจึงต้องพร้อมลองผิดลองถูก ล้มแล้วลุก และเรียนรู้ต่อเนื่อง

ทั้งหมดนี้สะท้อนว่า แม้ AI จะเข้ามาเปลี่ยนโลกอย่างลึกซึ้ง แต่ก็ยังมีทักษะอีกจำนวนมากที่ AI ทดแทนมนุษย์ไม่ได้ ซึ่งเด็กที่มีทักษะเหล่านี้และสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้ดี จะมีมูลค่าสูงขึ้นในตลาดแรงงาน และมีพื้นที่ไปทำสิ่งที่มีความหมายมากกว่าในอนาคต

คำถามสำคัญของการศึกษาไทยในวันนี้ จึงอาจไม่ใช่แค่ว่า ‘จะสอนเด็กใช้ AI อย่างไร’
แต่คือ จะออกแบบการเรียนรู้ให้เด็กใช้ AI ควบคู่กับการลับคมทักษะมนุษย์เหล่านี้ได้อย่างไร เพื่อให้การเติบโตในโลกอนาคต ไม่ได้เร็วขึ้นอย่างเดียว แต่ดีขึ้นด้วย

‘โอกาส’ ต้องมาพร้อม ‘ขีดความสามารถในการเลือก’

เมื่อพูดถึงอนาคตการศึกษาไทย หรือแม้กระทั่งในระดับโลก เรามักได้ยินคำว่า ‘การศึกษาที่ยืดหยุ่น’ ซึ่งถูกมองว่า เป็นหนึ่งในรูปแบบการศึกษาที่ตอบโจทย์ชีวิต

แต่เมื่อเอาแนวคิดนี้มาวางทับลงบนชีวิตจริงของเด็กไทยจำนวนมาก ดร.แบ๊งค์ ชวนคิดว่า คำถามสำคัญอาจไม่ใช่แค่ว่า ระบบยืดหยุ่นหรือไม่ หากคือ เด็กและครอบครัวไทยมีขีดความสามารถพอจะใช้ความยืดหยุ่นนั้นหรือเปล่า

ในเชิงโครงสร้าง ดร.แบ๊งค์ ยอมรับว่า หน่วยงานด้านการศึกษาอย่าง กสศ. ได้ทำงานเรื่องการศึกษาที่ยืดหยุ่นมาอย่างต่อเนื่อง มีทั้งองค์ความรู้ งานวิจัย และผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจดีว่าระบบควรถูกออกแบบอย่างไรให้รองรับความหลากหลายของชีวิตเด็ก และปรับเปลี่ยนได้ตามจังหวะชีวิตของแต่ละคน

อย่างไรก็ตาม ดร.แบ๊งค์ มองว่า สิ่งที่มักถูกพูดถึงน้อยกว่า คือเรื่อง ขีดความสามารถ (capability) เพราะต่อให้โครงสร้างการศึกษาถูกออกแบบมาอย่างยืดหยุ่นเพียงใด หากคนที่อยู่ในระบบไม่มีขีดความสามารถพอจะเข้าไปใช้โครงสร้างนั้นได้จริง ความยืดหยุ่นก็อาจไม่ทำงาน

โดยขีดความสามารถในที่นี้ ไม่ได้หมายถึงความเก่งหรือความพยายามส่วนบุคคลอย่างเดียว แต่คือความสามารถในการ ‘เลือกได้จริง’ โดยไม่ถูกแรงบีบจากชีวิตผลักออกจากทางเลือกนั้น ทั้งที่ในเชิงระบบ ทางเลือกดังกล่าวเปิดอยู่แล้ว

ทว่าในความเป็นจริง เด็กจำนวนไม่น้อยกลับเลือกไม่ได้ แม้ระบบจะเปิดอ้าอยู่ก็ตาม

“ในหลายกรณี เด็กบางคนไม่ได้ออกจากระบบการศึกษาเพราะไม่เห็นคุณค่าของมัน แต่เพราะภาระหนี้และรายจ่ายในครอบครัวสูงเกินกว่าจะรอให้การศึกษาค่อยๆ สร้างผลตอบแทนในอนาคตได้ สำหรับเด็กกลุ่มนี้ การออกไปทำงานไม่ใช่ ‘การเลือก’ หากคือสิ่งจำเป็นเพื่อความอยู่รอดของครอบครัว” ดร.แบ๊งค์ ยกตัวอย่าง

กล่าวคือ แม้ภาคการศึกษาจะพยายามออกแบบกลไกต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นโรงเรียนเคลื่อนที่ การเรียนทางเลือก หรือมาตรการป้องกันไม่ให้หลุดจากระบบง่ายๆ ก็ตาม แต่ก็ต้องยอมรับว่า มีบางกรณีที่มัน ‘สุดปลายมือจริง ๆ’  ไม่ใช่เพราะระบบไม่พยายาม แต่เพราะทรัพยากรชีวิตของเด็กและครัวเรือนไม่เพียงพอ

จุดนี้ทำให้เห็นชัดว่า หากจะพูดถึงการศึกษาที่ยืดหยุ่นอย่างจริงจัง จำเป็นต้องคิดควบคู่กันอย่างน้อยสองเรื่อง คือ 

หนึ่ง-โครงสร้างที่ยืดหยุ่น
และสอง-การทำให้คนมีขีดความสามารถพอจะใช้โครงสร้างนั้นได้

ดร.แบ๊งค์ ชี้ว่า สองเรื่องนี้เป็นคนละระดับของปัญหา และต้องใช้เครื่องมือแก้ไขที่ต่างกัน หากนำมาปะปนกัน เราอาจจะสับสนได้ว่า สิ่งที่ติดขัดอยู่ คือ ระบบการศึกษา  หรือ เป็นเงื่อนไขชีวิตของผู้เรียน ทั้งที่ในความเป็นจริง ทั้งสองด้านจำเป็นต้องถูกขยับไปพร้อมกัน

แนวคิดเรื่องขีดความสามารถอาจฟังดูเป็นนามธรรม แต่เมื่อมองลงไปในระดับครัวเรือน ภาพของความไม่เท่ากันจะปรากฏชัดขึ้นทันที ข้อมูลจากสำนักงานสถิติแห่งชาติ ปี 2023 พบว่า เด็กไทยเกือบ 40% เติบโตอยู่ในครัวเรือนภาคเกษตร ซึ่งมีรายได้เฉลี่ยต่ำกว่าครัวเรือนไทยโดยรวมราว 23% และยังต้องเผชิญความผันผวนสูงจากราคาพืชผล

นั่นหมายความว่า เด็กกลุ่มนี้ไม่ได้เพียงเริ่มต้นด้วยทรัพยากรที่น้อยกว่า แต่ยังต้องใช้ชีวิตอยู่กับความไม่แน่นอนเป็นเรื่องปกติ โดยเฉพาะในครัวเรือนที่รายได้ผันผวน การวางแผนการศึกษาในระยะยาวจึงกลายเป็นเรื่องยาก รายได้ในช่วงที่ดีไม่อาจนำไปลงทุนด้านการศึกษาได้อย่างเต็มที่ หากแต่ต้องกันสำรองไว้เพื่อรับมือกับช่วงเวลาที่เลวร้ายซึ่งรู้ว่าจะเกิดขึ้นแน่นอน เงื่อนไขเช่นนี้ค่อยๆ บีบขีดความสามารถของเด็กให้แคบลง แม้ในเชิงโครงสร้าง ระบบการศึกษาจะเปิดทางเลือกไว้แล้วก็ตาม

หรือหากมองในมิติความเหลื่อมล้ำด้านฐานะ ข้อมูลจากรายงาน สถานการณ์เด็กและครอบครัว ปี 2024 ของ 101.Pub ชี้ว่า ครัวเรือนที่มีรายได้สูงที่สุด 10% ของประเทศ ใช้จ่ายด้านค่าเล่าเรียนสูงกว่าครัวเรือนที่ยากจนที่สุดมากกว่า 40 เท่า อีกทั้งยังเข้าถึงอุปกรณ์การเรียนที่มีคุณภาพกว่า และสามารถแบกรับค่าใช้จ่ายเพื่อการเดินทางหรือการเรียนไกลบ้านได้มากกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ครัวเรือนที่มีฐานะดีกว่า สามารถ ‘ขยับโลจิสติกส์ของชีวิต’ เพื่อไล่ตามโอกาสทางการศึกษาที่ดีกว่าได้ ขณะที่ครัวเรือนยากจนจำเป็นต้องอยู่กับตัวเลือกที่ดีที่สุดเท่าที่บริบทพื้นที่ของตนเอื้ออำนวย

ทั้งหมดนี้สะท้อนภาพของ ขีดความสามารถที่ไม่เท่ากัน และอธิบายได้ว่าทำไมการพูดถึงความยืดหยุ่นของระบบการศึกษาเพียงในเชิงโครงสร้าง อาจนำไปสู่สิ่งที่เรียกได้ว่าเป็น ‘ความยืดหยุ่นปลอม’ หากไม่แตะต้องเงื่อนไขชีวิตจริงของเด็กและครัวเรือน

ท้ายที่สุดแล้ว บทสนทนาทั้งหมดนี้ชี้ไปยังข้อสรุปเดียวกันว่า เด็กไทยไม่ได้กำลังเติบโตขึ้นมาในโลกที่โอกาสค่อยๆ เพิ่มพูนตามกาลเวลา หากแต่ต้องเผชิญกับเศรษฐกิจที่เติบโตช้าและซึมยาว การมาถึงของ AI ในฐานะปัจจัยสำคัญ และโครงสร้างตลาดแรงงานที่ไม่เป็นธรรมตั้งแต่ยังไม่ทันเริ่มต้นชีวิตการทำงานด้วยซ้ำ

ภาพนี้อาจฟังดูโหดร้าย แต่คือความจริงที่เกิดขึ้นแล้ว และมีแนวโน้มจะรุนแรงขึ้น

หากการศึกษาไทยยังมองไม่ถึงทักษะมนุษย์ที่จำเป็นต่อการอยู่และทำงานร่วมกับเทคโนโลยีได้อย่างมีคุณค่า

และหากระบบยังหยุดอยู่แค่การ “เปิดทางเลือก” ในเชิงโครงสร้าง แต่ไม่ได้เพิ่มขีดความสามารถให้เด็กได้เลือกได้จริงๆ – เพราะเด็กยังต้องเผชิญ และถูกบีบจากความยากจน ความไม่แน่นอน และความเหลื่อมล้ำอยู่ตลอดเวลา

ความยืดหยุ่นที่ไม่แตะเงื่อนไขชีวิตจริงนี้ ก็อาจไม่ต่างจากการเปิดประตูไว้กว้าง แต่ปล่อยให้หลายคนไม่มีแรงพอจะก้าวเข้าไป

The post การศึกษาต้องยืดหยุ่นแค่ไหน ในยุคที่ AI เปลี่ยนโลกและชีวิตเด็กไทย first appeared on กสศ..

ภายใต้บริบทของไทย เราเผชิญวิกฤตเยาวชนและประชากรวัยแรงงานขาดแคลนสมรรถนะที่เป็นทักษะพื้นฐานชีวิต (Foundational Skills) ได้แก่ 1) การอ่านออกเขียนได้ (literacy) 2) ทักษะด้านดิจิทัล (digital skill) 3) ทักษะทางสังคมและอารมณ์ (sociomotional skill) ต่ำกว่าเกณฑ์ (Threshold Level) ในสัดส่วนที่สูงถึงกว่า 70% โดยปัญหาดังกล่าวคาดว่าได้สร้างความสูญเสียทางเศรษฐกิจสูงถึง 3.3 ล้านล้านบาท หรือคิดเป็น 20.1% ของ GDP เทียบเท่า 1 ใน 5 ของงบประมาณแผ่นดินปี 2565 ภายใต้บริบทเดียวกับประเทศไทย หนึ่งในประเทศที่ปรับตัวได้อย่างน่าสนใจคืออินโดนีเซีย ในปี 2020 นายกรัฐมนตรีโจโก วีโดโด (Joko Widodo) ได้ประกาศปรับทักษะประชาชนด้วยโครงการชื่อ Kartu Prakerja (Pre-employment card) หรือโครงการ Prakerja

แนวคิดหลักของโครงการนี้ค่อนข้างเรียบง่าย รัฐบาลอินโดนีเซียต้องการทำโครงการปรับทักษะแรงงานครั้งใหญ่ โดยรัฐจะอุดหนุนจากฝั่งอุปสงค์ (demand-side financing) เพื่อให้ประชาชนนำเงินอุดหนุนดังกล่าวไปซื้อบริการปรับทักษะตามความสนใจของตนเอง ในขณะที่อีกด้าน รัฐก็ร่วมมือกับแพลตฟอร์มด้านการศึกษา ทำมาตรฐานและคัดสรรหลักสูตรที่มีคุณภาพสูงมาให้ผู้เรียนได้เลือก โดยผู้ผลิตเนื้อหาหลักสูตรเป็นภาคเอกชน

ผลการดำเนินงานน่าประทับใจอย่างยิ่ง Prakerja สามารถบรรลุ 3S ที่โครงการระดับชาติพึงมีได้แก่

Scale – จนถึงปี 2022 โครงการ Prakerja ปรับทักษะของคนไปแล้วมากถึง 17.5 ล้านคนโดยประมาณ ถือเป็นขนาดโครงการที่ใหญ่มาก

Speed – การจะพัฒนาคนหลักสิบล้านนั้นไม่ใช่เรื่องน่าตกใจ แต่สิ่งที่พิเศษคือโครงการ Prakerja ทำสำเร็จในเวลาเพียงสามปีเท่านั้น ทั้งยังเกิดขึ้นท่ามกลางวิกฤติโควิดที่ทุกอย่างติดขัดดำเนินการได้ยาก

Scope – โครงการ Prakerja สร้างทักษะที่ครอบคลุมและเชื่อมโยงกับความต้องการของภาคเอกชน

ผลกระทบของโครงการนี้ที่เกิดขึ้นกับผู้เรียนและเศรษฐกิจ ได้แก่

1. ผู้เรียนมีมีทักษะเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน

2. ผู้เรียนได้รับประโยชน์ด้านการจ้างงาน ประมาณการว่า 27% ของผู้เรียนซึ่งมีสถานะตกงานจะสามารถหางานทำได้สำเร็จหลังเรียนจบ ในกลุ่มนี้ราวครึ่งหนึ่งได้งานทำแบบลูกจ้าง และอีกราวครึ่งหนึ่งเป็นผู้จ้างงานตนเอง (self-employed) ในภาพรวม ไม่ว่าผู้เรียนจะมีสถานะจ้างงานก่อนเรียนเป็นอย่างไร ผู้เรียนมีโอกาสเพิ่มขึ้น 18% ที่จะปรับเปลี่ยนงานใหม่ไปสู่งานที่มีมูลค่าสูงขึ้น

3. ผู้เข้าร่วมโครงการมีรายได้สูงขึ้นโดยเฉลี่ย 10% และหากนับเฉพาะผู้ที่มีสถานะตกงานจะพบว่าหลังเรียนจบมีรายได้เพิ่มขึ้นถึง 32% เลยทีเดียว

โครงการยังส่งผลที่ไม่คาดคิดและเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาเศรษฐกิจ นั่นคือการที่ประชาชนเข้าถึงบริการทางการเงินดิจิทัลได้มากขึ้นอย่างรวดเร็ว เพราะโครงการนี้ใช้ระบบโอนเงินด้วยกระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์ (e-Wallet) ปี 2021 พบว่ามีผู้ร่วมโครงการราว 1.6 ล้านคนที่ไม่เคยมีบัญชีกระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์ แต่ระบบถูกออกแบบมาให้คนกลุ่มนี้ใช้งานได้ง่าย ดังนั้นจึงมีการเปิดบัญชีกระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์เพิ่ม 1.5 ล้านบัญชี มากไปกว่านั้น ผู้เรียนกว่า 70% ยังใช้บริการโอนเงินและ 40% ใช้บริการชำระเงินดิจิทัล แม้จะจบโครงการไปแล้วก็ตาม

ในแง่ความสอดคล้องกับประเทศไทย โครงการ Prakerja มีความน่าสนใจเพราะ ข้อแรก อินโดนีเซียมีการพัฒนาเศรษฐกิจอยู่ในกลุ่มระดับรายได้ปานกลางค่อนบน (upper-middle income) เช่นเดียวกับประเทศไทย และข้อสอง ขนาดของโครงการประมาณปีละห้าล้านคนมีความสอดคล้องกับความต้องการทักษะใหม่ของแรงงานไทย ดังนั้นจึงทำให้ตัวแบบของอินโดนีเซียสามารถประยุกต์ใช้ได้ง่ายว่าตัวแบบประเทศพัฒนาแล้ว หรือตัวแบบของประเทศที่มีขนาดเล็กมากอื่นๆ

ด้วยความสำคัญ ความสำเร็จ และความสอดคล้องที่กล่าวมาทั้งหมด จึงน่าสนใจศึกษาว่าโครงการ Prakerja ดำเนินงานอย่างไร ผู้เขียนได้สำรวจรายงานประจำปีของ Prakerja และได้ไปเยี่ยมศึกษาดูงานในระหว่างวันที่ 23-25 ตุลาคม 2566 ที่อินโดนีเซีย จึงถือโอกาสสรุปสาระสำคัญมาถ่ายทอดว่า อะไรคือสูตรลับความสำเร็จที่เราสามารถนำมาเรียนรู้และออกแบบระบบปรับเพิ่มทักษะของไทย และอะไรคือ ‘สูตรเสริม’ ที่ไทยสามารถคิดและเพิ่มเข้าไปได้จากตัวแบบ

สูตรลับ 1 – รัฐเป็นผู้ประสานและจัดระบบ เอกชนและประชาสังคมทำเนื้อหา

รัฐซึ่งพยายามอบรมทักษะด้วยตนเองมักจะดำเนินการได้ช้า ในช่วงก่อนที่จะมีโครงการ Prakerja อินโดนีเซียมีโครงการปรับทักษะอยู่แล้วในเก้ากระทรวง ทว่าสามารถปรับทักษะแรงงานได้เพียง 890,000 คนต่อปี แต่เมื่อปรับวิธีการทำงาน โดยรัฐเปลี่ยนบทบาทมาเป็นผู้ประสานและจัดระบบ (system integrator) แล้วเปิดโอกาสให้เอกชนมาร่วมจัดการอบรมทุกอย่างก็เปลี่ยนไป โครงการ Prakerja สามารถปรับทักษะแรงงานได้มากถึง 5.9 ล้านคนต่อปี โดยมีองค์ประกอบสำคัญห้าส่วนได้แก่

ส่วนแรก ระบบตลาดความรู้หรือแพลตฟอร์ม (Platform and Marketplace) ในปี 2023 มีผู้ให้บริการแพลตฟอร์มทั้งสิ้นหกรายคือ SIAPkerja, Tokopedia, Bukalapak, Karier.mu, PINTAR, และ Pijar แพลตฟอร์มเหล่านี้จะทำหน้าที่รับแนวปฏิบัติและเกณฑ์คุณภาพจาก Prakerja ไปคัดกรองผู้ให้บริการอบรมที่ดีเข้ามาสู่โครงการ แพลตฟอร์มที่แข็งแรงมักจะมีระบบจัดการเรียนรู้ (Learning Management System: LMS) ซึ่งช่วยทำให้การเรียนการสอนดำเนินได้อย่างราบรื่นและมีประสบการณ์ของผู้เรียนที่คงเส้นคงวาอีกด้วย

ส่วนที่สอง ระบบคัดสรรผู้ให้บริการอบรมทักษะ (Training and Content Providers) ภาคประชาสังคมซึ่งรวมถึงสถาบันการศึกษาและภาคเอกชน สามารถสมัครเข้าร่วมเป็นผู้ให้ให้บริการอบรมทักษะได้ โดยผู้ให้บริการแพลตฟอร์มจะทำการประเมินเบื้องต้น หลังจากนั้นผู้ประเมินภายนอกจะคัดกรองละเอียดโดยใช้เกณฑ์ที่กำหนดโดย Prakerja หลังดำเนินการได้เพียงปีเดียวโครงการ Prakerja มีผู้ผลิตเนื้อหามากถึง 181 หน่วยงาน สร้างสรรค์วิชาทั้งสิ้น 1,957 รายการสำหรับผู้เรียนราว 5.9 ล้านคนต่อปี^[5])

ส่วนที่สาม ระบบคัดสรรและจัดการผู้เรียน ในส่วนนี้มีความละเอียดอ่อนและมีความเปลี่ยนแปลงตามสถานการณ์เศรษฐกิจ ยกตัวอย่างเช่น ในช่วงปี 2020-2022 โครงการ Prakerja ให้ความสำคัญกับผู้ที่เข้าไม่ถึงสวัสดิการสังคมและตกงานเพราะอยู่ในช่วงเศรษฐกิจตกต่ำ แต่เมื่อสถานการณ์ดีมากขึ้นปี 2023 จึงปรับให้มุ่งเน้นการเพิ่มทักษะที่สัมพันธ์กับอุตสาหกรรมเป้าหมายมากขึ้น เป็นต้น รัฐยังจัดให้มีระบบประเมินทักษะทั้งก่อนและหลังเรียนเพื่อให้ทราบถึงความสำเร็จ ระบบยังใช้การเรียนรู้ฐานข้อมูล (machine learning) ในการประเมินทักษะก่อนเรียนและแนะนำวิชาเรียนที่เหมาะสมให้แก่ผู้เรียน แต่ผู้เรียนจะเป็นผู้ตัดสินใจในขั้นสุดท้ายว่าจะเลือกเรียนเพื่อปรับทักษะใด

ส่วนที่สี่ ระบบจ่ายเงินอุดหนุนและบัญชีกระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้เรียน ซึ่งมีหน่วยงานเอกชนด้านฟินเทค (financial tech companies) เป็นภาคีเครือข่าย เช่น BNI, BCA, OVO, Link Aja!, Gopay, DANA เป็นต้น และ

ส่วนที่ห้า ระบบการจับคู่หางาน เช่น Karir, Topkarir, และ JobStreet เป็นต้น

ระบบทั้งห้าส่วนที่กล่าวมานี้ถูกประสานให้ทำงานร่วมกันโดยสำนักงานบริหารจัดการของ Prakerja

สูตรลับ 2 – ออกแบบแรงจูงใจที่เหมาะสม… ให้ผู้เรียนตั้งใจเรียน ผู้สอนตั้งใจสอน และทุกคนอยากให้ข้อมูล

แนวคิดเรื่องการอบรมปรับทักษะโดยไม่มีค่าใช้จ่ายนั้นเป็นประโยชน์ และคงสร้างแรงจูงใจให้มีผู้ไปเรียนรู้มากขึ้น แต่มาตรการดังกล่าวนั้นยังไม่เพียงพอจะจูงใจให้คนที่ยากจนที่สุดตัดสินใจไปเรียนได้เข้าเรียน… ทำไมจึงเป็นเช่นนั้น? เพราะสำหรับกลุ่มคนยากจน คนตกงาน และแรงงานนอกระบบ เขาเหล่านี้มีค่าเสียโอกาสที่แพงมากในการหยุดทำงานเพื่อไปเข้าร่วมการอบรม

ยกตัวอย่างในกรณีประเทศไทย กว่าครึ่งหนึ่งของแรงงานนอกระบบเป็นผู้มีรายได้น้อย พวกเขาไม่ได้ขี้เกียจเพราะสถิติชี้ว่า 80% ของแรงงานกลุ่มนี้ทำงานมากกว่า 50 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ (เท่ากับว่าทำงานหกวันต่อสัปดาห์แล้วและทำงานล่วงเวลาในบางวัน)^[6] แรงงานในกลุ่มนี้จะเผชิญภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออก เพราะด้วยรายได้ที่น้อยทำให้เขาต้องทำงานหนัก และแม้จะทำงานหนักรายได้ก็ยังมีรายได้น้อยอยู่ การหยุดงานเพื่อไปอบรมจะทำให้รายได้น้อยลงไปอีกจนถึงระดับที่ไม่เพียงพอต่อรายจ่าย ดังนั้นแรงงานที่มีเศรษฐานะเช่นนี้จึงยากที่จะเข้าร่วมอบรมปรับทักษะ “แม้จะเป็นการอบรมฟรีก็ตาม”

โครงการ Prakerja ของอินโดนีเซียซึ่งต้องดูแลแรงงานรายได้น้อยจำนวนมากเผชิญความท้าทายลักษณะเดียวกัน^[7] เขาแก้ปัญหานี้ด้วยการแบ่งเงินแรงจูงใจเพื่อการเรียนรู้ออกเป็นสองส่วนได้แก่ ส่วนแรก เครดิตทุนการศึกษาเพื่อปรับทักษะ (training scholarship) คิดเป็นมูลค่า 2,300 บาทต่อคน เงินส่วนนี้มีสถานะคล้ายคูปองการศึกษาเพราะผู้เรียนไม่ได้เก็บไว้เองและแปลงเป็นเงินสดไม่ได้ จะต้องนำไปจ่ายต่อให้แก่การอบรม^[8] และส่วนที่สองคือเงินอุดหนุนหลังเรียนจบ (post-training cash incentives) “ซึ่งรัฐจ่ายให้แก่ผู้เรียน” มีมูลค่าราว 5,500 บาทต่อคน เงินนี้เองที่ช่วยชดเชยค่าเสียโอกาสและจูงใจแรงงานให้สละเวลาที่มีค่าของพวกเขามาอบรมปรับทักษะ

แต่การมีแรงจูงใจเพื่อเข้าร่วมโครงการยังไม่เพียงพอที่จะทำให้โครงการนี้ประสบความสำเร็จ ลำดับถัดมาที่ต้องพิจารณาคือ แรงจูงใจเพื่อกระตุ้นความตั้งใจ เรื่องนี้ทำได้โดยการกำหนดเงื่อนไขการจ่ายเงินอย่างเหมาะสมตัวอย่างเป็นรูปธรรมคือ เมื่อมีการลงทะเบียนเรียน ทาง Prakerja จะจ่ายเงินเครดิตทุนการศึกษาให้แก่ผู้สอนเพียง 30% เท่านั้น การที่ผู้สอนจะได้รับเงินอีก 70% จะต้องผลักดันให้ผู้เรียนสามารถเรียนจนจบหลักสูตรและสอบผ่านได้สำเร็จ ส่วนผู้เรียนจะได้รับเงินอุดหนุนก็ต่อเมื่อเรียนจบเช่นกัน การกำหนดเงื่อนไขเหล่านี้จะทำให้ทั้งผู้เรียนและผู้สอนใส่ใจต่อผลลัพธ์การเรียนรู้อย่างเต็มที่ และมีเป้าหมายที่จะต้องเรียนให้จบหลักสูตร

นอกจากนี้ยังมีแรงจูงใจที่สามคือ แรงจูงใจเพื่อรายงานข้อมูล โครงการ Prakerja จะให้เงินเพิ่มเติมคิดเป็นมูลค่าราว 345 บาทต่อฉบับ แก่ผู้เรียนในการตอบแบบสอบถามเพื่อประเมินความพึงพอใจคุณภาพรายวิชาและระบบการทำงานของแพลตฟอร์ม ข้อมูลเหล่านี้จะทำให้เราทราบคุณภาพของหลักสูตรและผลสัมฤทธิ์ของการอบรม

สูตรลับ 3 – ปรับแรงจูงใจ ตามบริบทและเป้าหมายที่เปลี่ยนไป

เมื่อโครงการ Prakerja ดำเนินงานมาถึงปี 2023 และวิกฤตการณ์โควิด-19 บรรเทาปัญหาลงไปมากแล้ว โครงการ Prakerja จึงปรับเป้าหมายของโครงการ ให้เน้นน้ำหนักมาสู่การปรับทักษะอย่างเข้มข้นมากยิ่งขึ้น และลดเป้าหมายเชิงสวัสดิการสังคมลง โดยมีการเปลี่ยนแปลงรายละเอียดสำคัญดังนี้

ประการแรก ช่องทางอบรมขยายไปสู่การอบรมแบบพบปะลงพื้นที่มากขึ้น

ประการที่สอง มีการเพิ่มเงินเครดิตทุนการศึกษาเพื่อปรับทักษะเป็น 8,000 บาท และลดเงินอุดหนุนหลังเรียนจบเป็น 1,375 บาท ทิศทางอุดหนุนที่เปลี่ยนไปนี้สะท้อนนัยว่า เป้าหมายการปรับทักษะเข้มข้นมากขึ้นและเป้าหมายสวัสดิการสังคมของโครงการลดลง สุดท้ายคือการขยายเงื่อนไขของผู้รับประโยชน์จากโครงการให้ครอบคลุมกว้างขวางขึ้น จากแต่เดิมจะคัดเพียงคนที่เข้าไม่ถึงสวัสดิการภาครัฐใดๆ เลย แต่ในปี 2023 นี้จะเปิดโอกาสให้ผู้ที่เข้าถึงสวัสดิการภาครัฐสามารถสมัครเข้าโครงการได้ด้วย

สูตรลับ 4 – ต้องมีกลไกควบคุมและส่งเสริมคุณภาพหลักสูตร

เนื่องจากรัฐไม่ได้ทำเนื้อหาและอบรมด้วยตนเอง แต่เป็นคนวางหลักเกณฑ์ในการคัดสรรผู้ให้การอบรมและรายวิชาที่จะเข้ามาในแพลตฟอร์ม โครงการ Prakerja จัดให้มีทีมประเมินคุณภาพสองชุดซึ่งเป็นอิสระต่อกันและไม่มีผลประโยชน์ทับซ้อนกันเพื่อทำการประเมินและส่งเสริมคุณภาพ

ชุดหนึ่งประเมินเพื่อรับหน่วยงานเข้ามาเป็นผู้สอนและผู้ผลิตรายวิชา (assessment team) ตัวอย่างเกณฑ์ที่ใช้ในการตัดสินเช่น 1. การตอบสนองต่อความต้องการตลาดแรงงาน 2. ระบบธรรมาภิบาลที่ดี 3. คุณภาพของรายวิชา 4. ประวัติและความน่าเชื่อถือของหน่วยงานและผู้สอน 5. โครงสร้างพื้นฐานและอุปกรณ์ที่เอื้อการเรียนรู้ และ 6. การมีสัดส่วนเวลาและรูปแบบการอบรมตามที่ Prakerja กำหนด เป็นต้น โดยหัวข้อที่ยกมานี้เป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น ในรายละเอียดแล้วมีตัวแปรที่พึงพิจารณาทั้งสิ้นมากถึง 52 รายการด้วยกัน

ทั้งนี้ ในกรณีที่หน่วยงานอบรมสอบตกเกณฑ์ โครงการ Prakerja ยังจัดให้มีกลไกให้คำปรึกษาเพื่อที่จะพัฒนาคุณภาพให้ถึงเกณฑ์ในอนาคตด้วย

ชุดที่สองประเมินเพื่อติดตามให้มั่นใจว่าการดำเนินงานจริงมีคุณภาพตามที่ได้ตกลงกันไว้กับแพลตฟอร์ม (monitoring team) โดยมีเกณฑ์ทั้งสิ้น 85 ข้อ ตัวอย่างได้แก่ 1. การสอดคล้องกันระหว่างชื่อวิชากและเนื้อหาจริงเวลาสอน 2. รายละเอียดที่เพียงพอของเอกสารประกอบการสอน 3. ทักษะผู้สอนจริง 4. ราคาที่เหมาะสม 5. การออกใบรับรองทักษะ นอกจากนี้ยังรวมถึงการติดตามเพื่อป้องกันการฉ้อโกงหรือการโฆษณาเกินจริงจากผู้ให้บริการอบรม เป็นต้น

ทีมงานทั้งสองชุดนี้จะช่วยให้มั่นใจว่า หลักสูตรคัดผู้สอนที่ดีเข้ามาในระบบแพลตฟอร์ม (ลดโอกาส adverse selection) และมั่นใจว่าภายหลังได้รับเลือกผู้สอนจะไม่ลดมาตรฐานลงเวลาดำเนินงานจริง (ลดโอกาส moral hazard)

นอกจากผู้ประเมินสองชุดข้างต้น โครงการ Prakerja ยังมีอีกสองกลไกที่ทำให้มั่นใจว่าแพลตฟอร์มจะมีคุณภาพสูง ได้แก่ 1. การส่งเสริมการแข่งขันเพื่อผลิตหลักสูตรที่ดีที่สุดให้แก่ผู้เรียน (competing in providing the best services) กล่าวคือ โครงการต้องมั่นใจว่าจัดให้มีผู้สอนที่หลากหลายมากเพียงพอในแต่ละทักษะสำคัญ ผู้สอนเหล่านี้ต้องแข่งเพื่อพัฒนาเนื้อหาของตนเองอย่างสม่ำเสมอ และ 2. การสำรวจความพึงพอใจของผู้เรียนโดยตรง และแสดงผลการสำรวจบนแพลตฟอร์มเพื่อเป็นข้อมูลให้แก่ผู้เรียนรุ่นถัดไป เช่นเดียวกับการรีวิวในแพลตฟอร์มส่งอาหารที่แพร่หลายในปัจจุบัน

สูตรลับ 5 – ยิ่งโปร่งใส ยิ่งปรับตัวไว ยิ่งพัฒนา

การประเมินคุณภาพไม่ได้ทำเพียงแค่ระดับ ‘รายวิชา’ หรือ ‘หน่วยอบรม’ เท่านั้น แต่ยังมีกลไกประเมินคุณภาพและผลกระทบของโครงการ Prakerja ในภาพรวมด้วย รัฐบาลเชิญให้หน่วยงานชื่อ Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab (J-PAL) ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการวิจัยของสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ซึ่งร่วมก่อตั้งโดยอภิจิต บาเนอร์จี (Abhijit Banerjee) และเอสเธอร์ ดูฟโล (Esther Duflo) นักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบลปี 2019 เข้ามาเป็นผู้ประเมินภายนอก

การเชิญหน่วยงานประเมินภายนอกที่ได้รับการยอมรับในระดับนานาชาติ ส่งผลให้โครงการนี้เป็นที่รู้จักและถูกจับตามองจากแวดวงวิชาการและนโยบายทั่วโลก เป็นการทำให้โครงการมีภาพลักษณ์ที่ดีและโปร่งใสไปด้วยในตัว

ถึงแม้ว่าโครงการ Prakerja จะพยายามควบคุมคุณภาพอย่างดีเพียงใด แต่การขึ้นระบบในระยะเวลาที่รวดเร็วมาก (ภายในหกเดือน) ทำให้อาจมีจุดบกพร่องไม่สมบูรณ์แบบได้อยู่ดี ดังนั้น โครงการจึงจัดให้มีกลไกรับเรื่องราวร้องเรียนได้ทุกวันระหว่าง 8 โมงเช้าถึง 2 ทุ่ม ในสามช่องทางคือ โทรศัพท์, ไลฟ์แชท และเว็บไซต์ โดยจะมีการรายงานผลกลับให้แก่ผู้ร้องเรียนในทุกกรณี

สถิติที่รวบรวมโดยโครงการชี้ว่า ในปี 2021 มีเรื่องร้องเรียนมากถึง 1.95 ล้านสายและมีการส่งข้อความเพื่อสื่อสารจากผู้ใช้งานมากถึง 9.9 ล้านครั้ง ถึงแม้เรื่องร้องเรียนจะมีจำนวนมากแต่การตอบสนองที่ว่องไวและความโปร่งใส (การแสดงสถานะว่าเรื่องร้องเรียนดำเนินการไปถึงไหนแล้วแบบ real-time) ทำให้ความพึงพอใจของผู้ใช้บริการมากกว่า 80% ของผู้ใช้งานที่ติดต่อเข้ามาทั้งหมด จุดนี้สะท้อนว่า แม้การออกแบบระบบแพลตฟอร์มจะไม่ได้สมบูรณ์แบบ แต่การตอบสนองที่ไวและแม่นยำการปรับปรุงอย่างโปร่งใสและต่อเนื่อง ทำให้ความพึงพอใจยังอยู่ในระดับสูงและคนไม่ถอนตัวจากระบบ

สูตรเสริม การส่งเสริมทักษะแบบมุ่งเป้า

โครงการ Prakerja มีกลุ่มทักษะที่ได้รับความนิยมในการเรียนและการสอนบนแพลตฟอร์ม ได้แก่ การตลาด, เทคโนโลยีสารสนเทศ, การออกแบบกราฟิก, การบริหารทั่วไป, การขาย, การเงิน, ภาษา, ทักษะด้านเทคนิค, ความปลอดภัยทางไซเบอร์, เกษตร, ทักษะทางสังคม เป็นต้น

ทักษะเหล่านี้เราอาจะนิยามได้ว่าเป็น ‘ทักษะฐานกว้าง’ (broad-based skills) ซึ่งจะค่อยๆ ปรับฐานทักษะของแรงงานในระบบเศรษฐกิจไปเป็นลำดับ กลไกเช่นนี้มีความจำเป็นและส่งผลกระทบเชิงบวกในระยะยาว แต่รัฐอาจจะเพิ่มโปรแกรมอบรมทักษะอย่างมุ่งเป้า เพื่อเร่งรัดให้เกิดผลกระทบในด้านใดด้านหนึ่งอย่างเจาะจงในระยะสั้นได้ด้วย ในบทความนี้ขอเสนอสองด้าน ได้แก่ การมุ่งทักษะที่จำเป็นต่อภาคเศรษฐกิจเป้าหมาย และ ทักษะที่มีผลกระทบเชิงบวกต่อสังคม โดยจะได้ขยายความเป็นลำดับ

ด้านแรก การกำหนดโปรแกรมส่งเสริมทักษะเฉพาะสำหรับภาคเศรษฐกิจเป้าหมาย (sector-specific skills) จะช่วยให้มีแรงงานทักษะเฉพาะด้านที่มากเพียงพอสำหรับการขับเคลื่อนอุตสาหกรรมที่สำคัญของประเทศ โดยเฉพาะภาคเศรษฐกิจที่เกิดใหม่ซึ่งขาดแคลนแรงงาน ในกรณีนี้การฝึกอบรมทักษะฐานกว้างจะไม่ตอบโจทย์ รัฐควรมีมาตรการวิเคราะห์ความต้องการแรงงานของภาคเศรษฐกิจเป้าหมายเหล่านั้นโดยเฉพาะ และให้เงินอุดหนุนพิเศษ หรือการการันตีจ้างงานให้แก่ผู้จบหลักสูตรด้วยเกณฑ์ที่กำหนด

ในกรณีที่เป็นบรรษัทขนาดใหญ่มาก ยกตัวอย่าง สมมติบริษัท G อยากเข้ามาลงทุนด้านดิจิทัลในประเทศไทยเป็นหลายหมื่นล้านบาทและต้องการแรงงานที่มีทักษะเฉพาะ อาจมีโปรแกรมการอบรมที่สร้างทักษะเฉพาะบริษัท (firm-specific skills) ได้เช่นกัน โดยในกรณีเหล่านี้ภาคเอกชนอาจเข้าร่วมสมทบให้กับโครงการเพิ่มเติมโดยรัฐไม่ได้เป็นผู้ลงทุนฝ่ายเดียว

ด้านที่สอง การกำหนดโปรแกรมส่งเสริมทักษะที่เกี่ยวข้องกับสวัสดิการสังคม หรือบริการสาธารณะ (welfare-related skills) การพัฒนาทักษะแรงงานเหล่านี้ไม่เพียงช่วยส่งเสริมรายได้แต่อาจจะช่วยสร้างผลกระทบเชิงบวกให้แก่สังคม จึงไม่ควรละเลยหรือมุ่งเป้าเฉพาะงานที่ตอบโจทย์การขยายตัวทางเศรษฐกิจเพียงอย่างเดียว การกำหนดเช่นนี้จะช่วยลดปัญหาความล้มเหลวของกลไกตลาด (market failure) ที่มักจะผลิตแรงงานทักษะเพื่อสังคมน้อยกว่าที่ควรจะเป็นเนื่องจากไม่มีแรงจูงใจทางการเงินนั้นเอง

ด้านที่สาม การปรับทักษะต้องทำควบคู่ไปกับการปรับโครงสร้างเศรษฐกิจด้วยเสมอ ถึงแม้ว่าการปรับทักษะแรงงานนั้นเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งแต่จะทำเพียงลำพังไม่ได้ ต้องดำเนินการควบคู่ไปกับการปรับโครงสร้างการผลิตให้ก้าวหน้าขึ้นจึงจะเกิดผลดีสูงสุดต่อประเทศ ทำไมจึงเป็นเช่นนั้น?

ประการแรก หากภาคการผลิตมุ่งเน้นแต่สินค้าเทคโนโลยีต่ำ ก็อาจจะทำให้ผู้ผลิตต้องการแค่แรงงานทักษะต่ำหรือปานกลาง และไม่มีความต้องการแรงงานทักษะสูง

ประการที่สอง แรงงานที่มีการปรับทักษะไปแล้วอาจได้รับค่าตอบแทนน้อยกว่าที่ควรจะเป็นเพราะนายจ้างไม่เห็นความสำคัญของทักษะเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น หากแรงงานไทยเรียนการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้น แต่บริษัทยังไม่ได้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการผลิตสินค้าหรือบริการ ก็จะทำให้ทักษะเหล่านี้ไม่มีมูลค่าเพิ่มต่อบริษัท ดังนั้นบริษัทจึงไม่ปรับเพิ่มเงินเดือนให้กับทักษะดังกล่าว เป็นต้น ผลลบที่เกิดต่อเนื่องคือ แรงงานจะอยากปรับทักษะน้อยลงเพราะรู้สึกว่าอบรมไปก็ไม่มีรายได้เพิ่มขึ้นจากทักษะใหม่ๆ

เราสามารถรับรู้ถึงความท้าทายเหล่านี้เช่นกันเมื่อมองย้อนกลับมาที่ประเทศไทย การสำรวจความต้องการแรงงานจากโครงการที่ได้รับการส่งเสริมการลงทุน โดยสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) ระหว่างปี 2561-2565 พบว่า ความต้องการแรงงานวุฒิ ป.6 ถึง ม.6 มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ในขณะที่ความต้องการแรงงานวุฒิ ปวช.-ปวส. และปริญญาตรีขึ้นไป มีแนวโน้มลดลงทั้งคู่

เมื่อเจาะจงพิจารณาเฉพาะโครงการในเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ปี 2565 พบว่าอุตสาหกรรมยานยนต์มีความต้องการแรงงานในวุฒิ ป.6 ถึง ม.6 อยู่มากถึง 64% ของความต้องการแรงงานทั้งหมด โดยมีความต้องการวุฒิ ปวช.-ปวส. เพียงราว 22.5% และปริญญาตรีขึ้นไปเพียง 13.5% เท่านั้น และเมื่อสำรวจอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ ปิโตรเคมีและเคมีภัณฑ์ ก็ได้ผลใกล้เคียงกัน

ถึงแม้วุฒิการศึกษาจะไม่ได้สะท้อนถึงทักษะโดยตรง แต่ก็ชี้ได้ว่า แม้แต่เขตส่งเสริมการลงทุนก็ยังคงมีโครงสร้างการผลิตเน้นใช้แรงงานวุฒิการศึกษาสายสามัญและมีระดับต่ำกว่า ม.6 เป็นส่วนใหญ่ (นอกจากนี้ สถานการณ์ยังไม่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับปี 2561) จึงอนุมานได้ว่าโครงสร้างการผลิตของอุตสาหกรรมเหล่านี้ยังปรับตัวได้ช้า และต้องการมาตรการส่งเสริมให้เปลี่ยนผ่านไปใช้แรงงานทักษะให้สูงขึ้นอย่างรวดเร็ว^[10] ข้อสังเกตคืออุตสาหกรรมเหล่านี้ล้วนเป็นเครื่องจักรทางเศรษฐกิจที่สำคัญของไทยในยุคบุกเบิกทั้งสิ้น

สถานการณ์ค่อนข้างแตกต่างออกไป ในกลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมาย ‘ใหม่’ เช่น อุตสาหกรรมระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ และอุตสาหกรรมเทคโนโลยีชีวภาพ เน้นใช้แรงงานวุฒิ ปวช.-ปวส. ในสัดส่วน 69% และ 77% ตามลำดับ ส่วนอุตสาหกรรมดิจิทัลเน้นใช้แรงงานปริญญาตรีขึ้นไปถึง 95% ของความต้องการแรงงานทั้งหมด เป็นต้น อุตสาหกรรมเหล่านี้มีศักยภาพที่จะสร้างงานทักษะสูงในอนาคต และเหมาะสมจะทำมาตรการส่งเสริมทักษะอย่างมุ่งเป้า

ประเด็นนี้เหมือนปัญหาไก่-ไข่ อะไรเกิดก่อนกัน! เพราะภาคการผลิตก็สะท้อนว่า หากไม่มีแรงงานทักษะสูงในจำนวนที่มากพอ นักลงทุนก็ไม่สามารถเสี่ยงลงทุนเพื่อปรับโครงสร้างการผลิตไปใช้เทคโนโลยีและทักษะขั้นสูงเช่นกัน นัยนี้ การทำนโยบายปรับทักษะและนโยบายปรับโครงสร้างการผลิตให้ก้าวหน้า จึงเป็นสองชุดนโยบายที่ต้องขับเคลื่อนไปคู่กันเสมอ

การปรับโครงสร้างทักษะแรงงานและโครงสร้างการผลิต จึงเหมือนการปีนภูเขาสูง… เราคงไม่สามารถไปถึงยอดผาได้ หากปีนด้วยมือข้างเดียวครับ 

The post ถอดรหัสอินโดนิเซีย ปรับทักษะแรงงาน 17.5 ล้านคน ภายใน 3 ปีได้อย่างไร ? first appeared on กสศ..