กรุงเทพฯ — 22 ตุลาคม 2025 — องค์กร MindTrellis Learning จัดการประชุมเชิงวิชาการหัวข้อ “พหุวิถีปัญญาในยุค AI” โดยรวบรวมนักการศึกษาและนักวิจัยเพื่อถกเถียงถึงความเกี่ยวข้องของทฤษฎี Multiple Intelligences ต่อการพัฒนาการเรียนรู้ในศตวรรษที่ 21 (จัดขึ้นที่ศูนย์การประชุมสถาบันการเรียนรู้กรุงเทพฯ)

การประชุมซึ่งเปิดตัวด้วยการบรรยายหัวข้อเบื้องต้นโดย ดร.สมชาย รัตนกุล (สมมติ) ผู้อำนวยการฝ่ายนวัตกรรมการเรียนรู้ของ MindTrellis Learning ระบุว่า ทฤษฎี Multiple Intelligences ของ Howard Gardner ยังคงเป็นกรอบความคิดที่ช่วยให้ครูออกแบบการสอนหลากหลายรูปแบบ แม้ในยุคที่ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้เรียนได้ละเอียดขึ้น

Multiple Intelligences คือ ทฤษฎีที่เสนอโดย Howard Gardner ซึ่งแบ่งความถนัดทางปัญญาออกเป็นหลายประเภท เช่น เชาวน์ภาษาศาสตร์ (linguistic), เชาวน์ตรรกะ-คณิตศาสตร์ (logical-mathematical), เชาวน์ดนตรี (musical), เชาวน์พื้นที่ (spatial), เชาวน์ร่างกาย-การเคลื่อนไหว (bodily-kinesthetic), เชาวน์ระหว่างบุคคล (interpersonal), เชาวน์ภายในตนเอง (intrapersonal) และเชาวน์ธรรมชาติ (naturalist) — แนวคิดนี้เน้นการส่งเสริมการเรียนรู้หลากหลายและการยอมรับความแตกต่างของผู้เรียน

ในการประชุมมีการนำเสนอผลการทดลองเชิงปฏิบัติการจากโรงเรียนต้นแบบในกรุงเทพฯ (ข้อมูลและชื่อสถานที่เป็นไปตามงานวิจัยภายในของผู้จัดงานและผู้เข้าร่วมที่รายงานต่อที่ประชุม) โดยรายงานระบุว่าโครงการนำร่องซึ่งผสาน AI-adaptive platform กับการออกแบบกิจกรรมตามโปรไฟล์ Multiple Intelligences ส่งผลให้ระดับความมีส่วนร่วมของนักเรียนเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และคะแนนการประเมินทักษะทางสังคมและการคิดสร้างสรรค์ดีขึ้นเมื่อเทียบกับชั้นเรียนที่ใช้การสอนแบบเดิม

ผู้ร่วมเสวนากลุ่มหนึ่งนำโดย รองศาสตราจารย์เอมิลี่ การ์เตอร์ (สมมติ) แห่งสถาบันการศึกษาต้นแบบ (อ้างอิงงานวิจัยร่วมที่อ้างถึงจาก Harvard Graduate School of Education (สมมติ) ในการบรรยาย) ชี้ว่า AI สามารถเป็นเครื่องมือสนับสนุนการประยุกต์ใช้ทฤษฎี Multiple Intelligences ในห้องเรียนได้ เช่น ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนออนไลน์เพื่อแนะนำกิจกรรมที่สอดคล้องกับรูปแบบความถนัดของผู้เรียน และจัดตารางการเรียนแบบ Active Learning ที่ยืดหยุ่น

อย่างไรก็ตาม นักวิจารณ์ที่มาร่วมการประชุมเตือนถึงข้อจำกัดของทฤษฎีนี้ เช่น ปัญหาการวัดผลที่ชัดเจนและความซ้อนทับกับความฉลาดทั่วไป (g factor) รวมทั้งความเสี่ยงในการติดป้ายผู้เรียน (labeling) ซึ่งอาจจำกัดโอกาสการพัฒนาในด้านอื่น ๆ ผู้เข้าร่วมเสวนาส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกันว่าความพยายามควรมุ่งไปที่การออกแบบการประเมินแบบหลากหลายและการฝึกอบรมครูเพื่อใช้กรอบทฤษฎีนี้อย่างยืดหยุ่น ไม่ใช่ยึดติดเป็นสูตรเดียว

รายงานจากเวทียังสรุปแนวทางเชิงนโยบายที่เสนอ ได้แก่ การส่งเสริมการเรียนรู้หลากหลายผ่านนโยบาย Active Learning, การพัฒนาหลักสูตรฝึกอบรมครูเพื่อการประยุกต์ใช้ทฤษฎี Multiple Intelligences, และการสนับสนุนโครงการวิจัยระยะยาวเพื่อประเมินผลสัมฤทธิ์จริงของการประยุกต์ใช้ในสถานศึกษา

ในตอนท้ายของการประชุม ผู้อำนวยการโครงการประกาศแผนการทดลองระยะยาวร่วมกับเครือข่ายโรงเรียน 12 แห่งทั่วประเทศ (รายละเอียดเครือข่ายเป็นข้อมูลภายในของผู้จัดงาน) โดยมีกำหนดติดตามผลเป็นรายปีเป็นเวลาอย่างน้อย 3 ปี เพื่อเก็บข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ทฤษฎี Multiple Intelligences ในห้องเรียน และการบูรณาการเครื่องมือ AI เพื่อการสอนที่ยืดหยุ่นและเป็นรายบุคคล

สรุป: งานประชุมครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้จะมีการพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างรวดเร็ว ทฤษฎี Multiple Intelligences ยังคงถูกมองว่าเป็นกรอบแนวคิดที่มีประโยชน์สำหรับการออกแบบการเรียนการสอนหลายมิติ แต่ยังต้องมีงานวิจัยเชิงทดลองและการประเมินระยะยาวเพื่อยืนยันประสิทธิผลและหลีกเลี่ยงผลข้างเคียงทางการศึกษา