การวางแผนการศึกษาเชิงปฏิบัติและการเรียนรู้

การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้ เพราะผู้เรียนจะได้เรียนรู้และฝึกฝนทักษะไปพร้อมกัน ทำให้มีความจำได้ดีขึ้น และสามารถนำไปใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวัน

ตัวอย่างของการเรียนรู้เชิงปฏิบัติ ได้แก่ การฝึกฝนทักษะการเขียนโปรแกรม โดยไม่ใช้เฉพาะการอ่านหรือฟังเท่านั้น แต่จะต้องทำและประยุกต์ใช้งานจริง เช่น สร้างโปรแกรมขึ้นมาเอง หรือแก้ไขโปรแกรมที่มีอยู่แล้ว ด้วยวิธีการทำแบบนี้จะช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจและจดจำวิธีการเขียนโปรแกรมได้ดีขึ้น และสามารถนำไปใช้งานได้จริงในสถานการณ์ต่างๆ

สำหรับการเรียนรู้โดยการทำ เป็นการเรียนรู้ผ่านการทำกิจกรรมต่างๆ เช่น การสอบถาม การสังเกต การทดลอง และการแก้ไขปัญหา การเรียนรู้แบบนี้เหมาะสำหรับการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับภูมิคุ้มกัน เช่น การเรียนรู้วิทยาศาสตร์ การทดลองเพื่อหาวิธีการแก้ไขปัญหา เป็นต้น ผู้เรียนจะได้เรียนรู้และฝึกฝนทักษะโดยการทำและสังเกตผลการทำในขณะเดียวกัน ยกตัวอย่างเช่น การเรียนรู้ด้านการออกกำลังกาย ผู้เรียนจะเรียนรู้และฝึกฝนโดยการทำกิจกรรมต่างๆ เช่น การวิ่ง การเดิน การปั่นจักรยาน การเล่นกีฬา ฯลฯ โดยการทำและปฏิบัติกิจกรรมดังกล่าวจะช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจและฝึกฝนทักษะได้ดีขึ้น และสามารถนำไปใช้ในชีวิตประจำวันได้อย่างเหมาะสม

การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ในชีวิตประจำวันได้จริง ดังนั้น การให้ผู้เรียนได้มีโอกาสเรียนรู้แบบนี้ควรจะเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการเรียนการสอนในทุกระดับการศึกษา โดยใช้วิธีการสอนแบบผสมผสานระหว่างการเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำ ซึ่งจะช่วยให้ผู้เรียนมีการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ในชีวิตจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า

การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำยังมีความสำคัญในการพัฒนาทักษะทางวิชาชีพ ไม่ว่าจะเป็นในงานวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม การแพทย์ การเครื่องกล ฯลฯ โดยผู้เรียนจะได้เรียนรู้และฝึกฝนโดยการทำงานจริง สามารถนำไปใช้ในการประกอบอาชีพหรือการพัฒนาองค์กรได้โดยตรงอีกทั้งยังสามารถเพิ่มความคิดสร้างสรรค์และสมอารมณ์ในการเรียนรู้ได้ด้วย เนื่องจากผู้เรียนจะได้เรียนรู้และฝึกฝนทักษะโดยการสร้างสิ่งใหม่ หรือแก้ไขปัญหาที่มีอยู่ ซึ่งต่อไปอาจเป็นพื้นฐานสำคัญในการพัฒนาสิ่งประดิษฐ์หรือบริการใหม่ๆในอนาคต

ดังนั้น การสร้างสภาพแวดล้อมที่ส่งเสริมการเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำในระบบการศึกษาที่เป็นอย่างดีจึงเป็นสิ่งสำคัญ โดยจะต้องมีการสนับสนุนและส่งเสริมการเรียนรู้แบบนี้ให้กับผู้เรียน ไม่ว่าจะเป็นผ่านการอบรม โค้ช หรือการสนับสนุนทางการเงิน โดยให้ผู้เรียนได้เรียนรู้และฝึกฝนโดยการทำและปฏิบัติ ซึ่งจะช่วยให้ผู้เรียนมีพัฒนาการ

นอกจากนี้ การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำยังสามารถสร้างสมรรถนะและทักษะการทำงานร่วมกับผู้อื่นได้อีกด้วย การเรียนรู้แบบนี้สามารถส่งเสริมทักษะการทำงานเป็นทีม การเรียนรู้เรียนรู้การแก้ไขปัญหา การเรียนรู้การทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีความซับซ้อน การเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างทฤษฎีกับการปฏิบัติ เป็นต้น ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการทำงานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีคุณภาพ

นอกจากนี้ การเรียนรู้แบบนี้ยังสามารถเป็นเครื่องมือสำหรับพัฒนาทักษะการเรียนรู้ตลอดชีวิต ผู้เรียนจะได้เรียนรู้และฝึกฝนทักษะการเรียนรู้แบบนี้ในชีวิตประจำวัน และสามารถนำไปใช้เพื่อพัฒนาตนเองและช่วยเหลือผู้อื่นได้ ซึ่งจะช่วยให้ผู้เรียนมีการเรียนรู้แบบอย่างยั่งยืนและสามารถเติบโตและพัฒนาตนเองได้ตลอดชีวิต

สรุป การเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ในชีวิตประจำวันได้จริง ซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้ที่ส่งเสริมการเรียนรู้อย่างเต็มที่และมีประสิทธิภาพมากขึ้น การสร้างสภาพแวดล้อมที่ส่งเสริมการเรียนรู้แบบนี้เป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาความรู้และทักษะของผู้เรียน ซึ่งต้องมีการเข้าใจและรองรับจากบุคลากรทางการศึกษา และผู้ปกครอง เพื่อให้ผู้เรียนสามารถเรียนรู้และฝึกฝนทักษะได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ในชีวิตประจำวันได้โดยตรง

ดังนั้น การสร้างการเรียนรู้แบบนี้ควรเป็นส่วนสำคัญในการออกแบบและวางแผนการเรียนการสอน โดยใช้วิธีการสอนที่ผสมผสานระหว่างการเรียนรู้เชิงปฏิบัติและการเรียนรู้โดยการทำ เพื่อให้ผู้เรียนมีการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปใช้ได้ในสถานการณ์จริงได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า

Reference

1.”Deep Residual Learning for Image Recognition” by Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun (2016): https://arxiv.org/abs/1512.03385

2.”Attention Is All You Need” by Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, and Illia Polosukhin (2017): https://arxiv.org/abs/1706.03762

3.”Generative Adversarial Networks” by Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio (2014): https://arxiv.org/abs/1406.2661

4.”BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” by Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova (2019): https://arxiv.org/abs/1810.04805

5.”Unsupervised Learning of Visual Representations using Videos” by Carl Doersch, Andrew Zisserman, and William T. Freeman (2015): https://arxiv.org/abs/1505.00687

6.”Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate” by Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio (2015): https://arxiv.org/abs/1409.0473

7.”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning” by Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, and Demis Hassabis (2013): https://arxiv.org/abs/1312.5602

8.”Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning” by Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, and Alexander A. Alemi (2017): https://arxiv.org/abs/1602.07261

“9.Neural Style Transfer: A Review” by Agustinus Kristiadi, David A. Clifton, and Nicholas D. Lane (2020): https://arxiv.org/abs/1705.04058

10.”Mask R-CNN” by Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, and Ross Girshick (2018): https://arxiv.org/abs/1703.06870