မောင်မောင်လင်း

“ပထမအရွယ်မှာ ပညာရှာ” ဆိုတဲ့ ဆိုရိုးစကားနဲ့ ကျွန်တော်တို့ ကြီးပြင်းခဲ့ကြရပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ “ပညာလို အိုသည်မရှိ” စကားအတိုင်း ပညာရှာဖို့ဆိုတာ အရွယ်နဲ့မဆိုင်ဘူးဆိုတဲ့ သာဓကတစ်ခု ပုဂံခေတ်ကတည်းက ရှိခဲ့ဖူးပါတယ်။ နရသီဟပတေ့မင်းလက်ထက်မှာ အသက် ၆၀ ကျော်မှ ရဟန်းဝတ်ပြီး စာပေကျမ်းဂန်တွေကို အပတ်တကုတ်လေ့လာခဲ့တဲ့ ရဟန်းကြီးတစ်ပါးအကြောင်းပါ။ “ကျည်ပွေ့အတက်ပေါက်ပြီ” ဆိုတဲ့ ဇာတ်လမ်းနဲ့အတူ သူဟာ မကြာခင်မှာပဲ ကျမ်းတတ်တစ်ဆူဖြစ်လာခဲ့တာကို ကျွန်တော်တို့ ငယ်ငယ်ကတည်းက သင်ခဲ့ဖူးကြပါတယ်။

အတိတ်ကာလတွေတုန်းကတော့ ပညာခရီးဆိုတာ တကယ်ကို အလှမ်းဝေးလှပါတယ်။ သင်ယူလိုစိတ် ဘယ်လောက်ရှိရှိ ပညာရေး ဗဟိုချက်/ သင်တန်းကျောင်းရှိတဲ့ အရပ်ဒေသကို အချိန်တွေ၊ ငွေတွေ အရင်းအနှီးပြုပြီး သွားရောက်သင်ယူခဲ့ကြရတာပါ။ အခြေအနေမပေးလို့ ပညာရေးကို ခရီးလမ်းတစ်ဝက်ကနေ လက်လျှော့လိုက်ရသူတွေလည်း ဒုနဲ့ဒေးရှိခဲ့ဖူးပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ၂၁ ရာစုမှာတော့ အဲဒီအခက်အခဲတွေက အသိပညာရယူဖို့အတွက် ကြီးမားတဲ့ အတားအဆီး မဟုတ်တော့ပါဘူး။

အသိပညာရဲ့ ပုံစံပြောင်းလဲမှုနဲ့ အသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (KM) ဆိုရာဝယ်

အင်တာနက်ပေါ်ပေါက်လာခြင်းကြောင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသိပညာ စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (Knowledge Management - KM)ကို လူအများသုံးစွဲခွင့် ရရှိလာပါတယ်။ ဒီနည်းပညာပြောင်းလဲမှုက လူသားတို့ရဲ့ “အသိပညာ” ကို ရှာဖွေပုံ၊ လက်ခံပုံနဲ့ စီမံခန့်ခွဲပုံတွေကို အကြီးအကျယ် ပြောင်းလဲစေခဲ့ပါတယ်။ အရင်ကတော့ ဆရာသင်တာကို ငြိမ်ငြိမ်လေးနားထောင်၊ မှတ်သားတဲ့ အဆင့်ပါပဲ။ အခုခေတ်မှာတော့ အသိပညာဆိုတာ နေရာတိုင်းမှာ ပြန့်ကျဲနေပြီး ကိုယ်တိုင်လိုက်ရှာ၊ ကိုယ်တိုင်ဆန်းစစ်ရတဲ့ခေတ်ကို ရောက်လာပါပြီ။

ယခင်တုန်းကလို အချက်အလက်တွေကို ခေါင်းထဲထည့်ပြီး အလွတ်ကျက်နေရမယ့်ခေတ် မဟုတ်တော့ပါဘူး။ သတင်းအချက် အလက်တွေက စာတမ်းတွေ၊ ဗီဒီယိုတွေအဖြစ် အင်တာနက်ပေါ်မှာ ပေါများလွန်းလှပါတယ်။ အရေးကြီးတာက အဲဒီ “ဒေတာ” (Data) တွေကို “သတင်းအချက်အလက်” (Information) အဖြစ် ပြောင်းလဲ၊ ပြီးတော့မှ “အသိပညာ” (Knowledge) အဖြစ် အသုံးချပြီး အဲဒီကနေမှတစ်ဆင့် အကောင်းအဆိုး ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်တဲ့ “ပညာဉာဏ်” (Wisdom) ဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲနိုင်ဖို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

ဥပမာပြောရရင် ဟင်းချက်စရာကုန်ကြမ်း (Data) တွေ လက်ထဲရောက်လာပြီဆိုရင် ဒါကို ဟင်းတစ်ခွက်ဖြစ်အောင် ချက်ပြုတ်တတ်ဖို့ (Information)၊ အရသာရှိအောင် စီမံတတ်ဖို့(Knowledge)နဲ့ ဘယ်သူနဲ့တော့ တည့်တယ်၊ မတည့်ဘူး ဆုံးဖြတ်နိုင်ဖို့ (Wisdom) ဆိုတဲ့ အဆင့်ထိ ရောက်အောင်သွားရမယ့် ခေတ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာ ၂၁ ရာစု သင်ယူမှုစနစ်ရဲ့ အခြေခံဖြစ်ပြီး ဒီလိုလုပ်နိုင်ဖို့ မရှိမဖြစ် လိုအပ်တဲ့ အရည်အချင်းတွေကတော့-

(က)    ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်ခြင်း (Critical Thinking)၊

(ခ)     ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း (Problem Solving)၊

(ဂ)     ကိုယ်တိုင်ဦးဆောင်ပြီး သင်ယူနိုင်ခြင်း (Self-Directed Learning)။

ဒါကြောင့် အသိပညာကို စနစ်တကျစုဆောင်းခြင်း၊ သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနဲ့ ပြန်လည်အသုံးချနိုင်ဖို့ စီမံခြင်းဆိုတဲ့ အသိပညာ စီမံခန့်ခွဲမှု (KM) ရဲ့ အရေးပါမှုက သိသိသာသာ မြင့်တက်လာပါတယ်။ KM ဟာ စဉ်ဆက်မပြတ်သင်ယူမှုကို တိုးတက်စေဖို့အတွက် အခြေခံ အုတ်မြစ်တစ်ခု ဖြစ်လာပြီး အင်တာနက်က Raw Data ကို အသုံးဝင် တဲ့ Information အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ရဲ့လည်ပတ်နှုန်း (Speed) ကိုပါ သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးလိုက်ခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။

၂၁ ရာစု သင်ယူမှု၊ အသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (KM)နဲ့ AI (ဉာဏ်ရည်တု)နည်းပညာဆက်စပ်မှု

၂၁ ရာစု သင်ယူမှုရဲ့ အဓိကရည်မှန်းချက်က အသိပညာ (Know-ledge-K)၊ ကျွမ်းကျင်မှု (Skill-S) နှင့် စိတ်ထားခံယူမှု (Attitude-A) ဆိုတဲ့ KSA ကို စုစည်းပေါင်းစပ်ကာ လက်တွေ့အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်အဖြစ် ဖော်ဆောင်ပေးခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ AI ဟာ အချက်အလက်အများအပြားကို ချက်ချင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အသိပညာ ဖန်တီးပေးနိုင်ခြင်းနဲ့ အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်း (Retrieval) ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးခြင်းတို့ဖြင့် ထိရောက်မှု (Efficiency)ကို ပိုမိုရရှိစေပါတယ်။

AI ဟာ ၂၁ ရာစု သင်ယူမှု အယူအဆတွေဖြစ်တဲ့ ကိုယ်ပိုင်နှုန်းထားနဲ့ သင်ယူခြင်း (Self-Paced Learning) ၊ ပန်းတိုင်အခြေပြုသင်ယူခြင်း (Goal-Oriented Learning)တို့ကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်ဖို့ အဓိကနည်းလမ်းလေးခုနဲ့ ပံ့ပိုးပေးပါတယ်-

(က)    ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ချိန်ညှိထားတဲ့ တိကျတဲ့သင်ယူမှု (Personalized & Precise Learning)။ AI ရဲ့ အဓိက အားသာချက်ကတော့ သင်ယူမှုကို အောက်ပါအတိုင်း လူတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ လိုအပ်ချက်နဲ့ ထပ်တူကျစေနိုင်ပါတယ်-

          (၁)     ကိုယ်ပိုင် AI နည်းပြ (Personal AI Tutor) အဖြစ် အသုံးချနိုင်ခြင်း။ AI Chatbot သို့မဟုတ် ကိရိယာတွေကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်ယူသူရဲ့ မေးခွန်းတိုင်းကို အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ ဖြေဆိုပေးနိုင်တဲ့ ၂၄ နာရီပတ်လုံး သင်ယူနိုင်တဲ့ ကိုယ်ပိုင်အကူနည်းပြအဖြစ် အသုံးချနိုင်ခြင်း။

          (၂)      တိကျတဲ့ အကြောင်းအရာ ရွေးချယ်ပေးခြင်း။ သုံးစွဲသူရဲ့ စိတ်ဝင်စားမှု၊ လိုအပ်ချက်နဲ့ ပညာရည်အဆင့်ကိုလိုက်ပြီး သင်ခန်းစာတွေကို ညှိပေးခြင်း၊ ဘာကို ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ သင်ယူရမယ်ဆိုတာကို အလိုအလျောက် အကြံပြုပေးနိုင်ခြင်း။

          (၃)     အချက်အလက်မှ အသိပညာထုတ်ပေးခြင်း။ AI က အချက်အလက်(Data)တွေက တိကျတဲ့အသိပညာ (Knowledge) ကို ထုတ်ပေးခြင်းဖြင့် သင်ယူမှု လိုအပ် ချက်နဲ့သင်ယူမှုနည်းလမ်း ထပ်တူကျစေခြင်း။

(ခ)     မိုဘိုင်းနဲ့ အချိန်မရွေး၊ နေရာမရွေး လွယ်ကူစွာသင်ယူနိုင် ခြင်း (Mobile On-the-Go Learning)။ AI နည်းပညာနဲ့ စမတ်ဖုန်းပေါင်းစပ်မှုက သင်ယူမှုဆိုင်ရာ လက်လှမ်းမီနိုင်မှု (Ease of Access) ကို အမြင့်ဆုံးအထိ ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်တဲ့ အချက်တွေကတော့-

          (၁)     စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကွန်ပျူတာ မလိုအပ်ခြင်း။ စမတ် ဖုန်းပိုင်ဆိုင်မှုနှုန်းများပြားတာကြောင့် သုံးစွဲသူအနေနဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကွန်ပျူတာ/လက်ပ်တော့ မလိုအပ်တော့ဘဲ လက်ထဲရှိ ဖုန်းတစ်လုံးတည်းနဲ့ AI ကို အပြည့်အဝ အသုံးပြုကာ လေ့လာသင်ယူမှု မြောက်မြားစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း၊

          (၂)      နေရာမရွေး၊ အချိန်မရွေးသင်ယူနိုင်ခြင်း။ AI က လက်တွဲဖော်အဖြစ် စမတ်ဖုန်းထဲကို ရောက်ရှိလာခြင်းကြောင့် သင်ယူမှုဟာ စာသင်ခန်း သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာထဲမှာသာ ကန့်သတ်မနေတော့ဘဲ ဘယ်နေရာ၊ ဘယ်အချိန်မဆို (On the Go) ဖြစ်လာခြင်း၊

          (၃)     နေ့စဉ်သုံး အက်ပ်များမှာ AI ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှု။ AI Chatbot တွေအပြင် Google Translate ၊ မှတ်စု မှတ်တဲ့အက်ပလီကေးရှင်း (ဥပမာ- Google Keep, OneNote) စတဲ့ နေ့စဉ်သုံးအက်ပ်တွေမှာ AI ပေါင်းစပ်ပါဝင်လာတာကြောင့် သုံးစွဲသူဟာ AI ကို သီးခြားခွဲထုတ်ပြီး သုံးစွဲဖို့မလိုအပ်တော့ဘဲ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေမှာ သဘာဝအတိုင်း ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်ခြင်း။

(ဂ)     AI နဲ့ စဉ်ဆက်မပြတ် Micro-learning ပြုလုပ်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည် မြှင့်တင်ခြင်း (Continuous Competency Development)။ KM ရဲ့ အရေးပါတဲ့ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်တဲ့ စဉ်ဆက်မပြတ်သင်ယူမှု (Continuous Learning) နဲ့ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည် (Applicable Competency) ကို AI က အောက်ပါအတိုင်း ပံ့ပိုးပေးပါတယ်-

          (၁)     ရွေ့လျားအချိန်တိုသင်ယူမှု (Micro-learning on the go)။ ဘတ်စ်ကားစီးရင်း၊ ကော်ဖီသောက်ရင်း စတဲ့ အချိန်တိုလေးတွေအတွင်း အသိပညာအပိုင်း အစလေး (Micro-content)တွေကို ဖုန်းထဲရှိ AI နဲ့ လေ့လာနိုင်ခြင်းဖြင့် အချိန်အားလပ်မှု နည်းပါးသူတွေ အတွက် စဉ်ဆက်မပြတ်သင်ယူမှုကို အထောက်အကူပြုခြင်း၊

          (၂)      ကိုယ်ပိုင်လက်ကိုင်စာကြည့်တိုက် (Personal Knowledge Library)။ AI ဟာ သင်ယူရုံသာမက ကိုယ်သင်ယူလိုက်တဲ့ အသိပညာတွေကို စနစ်တကျ စုစည်း၊ သိမ်းဆည်းပြီး ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်အောင် ကူညီပေးနိုင်တာကြောင့် Personal Knowledge Library on Your Phone ဖြစ်လာခြင်း၊

          (၃)     လက်တွေ့နယ်ပယ်သုံး အသိပညာဖော်ထုတ် သင်ကြားခြင်း။ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို အထောက်အကူပြုတဲ့ အသိပညာ (Decision-Support Knowledge) နဲ့ လက်တွေ့နယ်ပယ်သုံးအသိပညာ (Tacit Knowledge) ကို ဖော်ထုတ်သင်ကြားပေးခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုရဲ့ သဘောထား (Attitude) အထိ ပြောင်းလဲစေနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေ ခြင်း။

(ဃ)    ဘက်စုံသုံး မိုဘိုင်းပညာရေးလက်ထောက် (Versatile Mobile Assistant)။ စမတ်ဖုန်းထဲမှ AI ဟာ သင်ယူသူတွေအတွက် ဘက်စုံသုံးလက်ထောက်အဖြစ် အောက်ပါ အတိုင်း တာဝန်ယူနိုင်ပါတယ်-

          (၁)     သုတေသနလက်ထောက်။ AI ကို မေးခွန်းမေးမြန်းခြင်း၊ အချက်အလက်ရှာဖွေခိုင်းခြင်းတို့ဖြင့် လက်ကိုင်စမတ်ဖုန်းကို ကိုယ်ပိုင် သုတေသနလက်ထောက်တစ်ဦးလို အသုံးပြုနိုင်ခြင်း။

          (၂)      မိုဘိုင်း ဘာသာပြန်/ စကားပြန်။ ဘာသာပြန်ခြင်း၊ အနှစ်ချုပ်ခြင်းဖြင့် နိုင်ငံတကာအရင်းအမြစ်တွေကို လက်လှမ်းမီစေပြီး ဘာသာစကားအတားအဆီးကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ခြင်း။

          (၃)     ကိုယ်ရေးလက်ထောက်၊ ဆွေးနွေးဖက်၊ တိုင်ပင်ဖော်။ မှတ်ဉာဏ်အားဖြည့်ခြင်း၊ အစီအမံပြုလုပ်ခြင်းတွေအတွက် ကိုယ်တိုင်ရေးဒိုင်ယာရီအဖြစ် အသုံးချနိုင် သလို မိမိရဲ့ စဉ်းစားတွေးခေါ်မှု မြှင့်တင်ရာမှာလည်း ဆွေးနွေးဖက်၊ တိုင်ပင်ဖော်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ခြင်း။

AI ရဲ့ စိန်ခေါ်မှုများမှ အခွင့်အလမ်းဖြစ်လာစေခြင်း

၂၁ ရာစု သင်ယူမှု၊ Knowledge Management (KM)နဲ့ AI နည်းပညာ ပေါင်းစပ်အသုံးချမှုဟာ ပညာရေးအတွက် အလွန်အရေး ပါပေမယ့် စိန်ခေါ်မှုတွေကတော့ မရှိမဖြစ်ရှိနေဆဲဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဒီလိုစိန်ခေါ်မှုတွေဟာ မိမိအတွက်တိုးတက်မှုဖြစ်စေမယ့် အခွင့်အလမ်းအဖြစ် ပြန်လည်အသုံးချနိုင်ပါတယ်-

(က)    နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ

          (၁)     AI စိတ်ကူးယဉ်မှု (AI Hallucination) နဲ့ ဘက်လိုက်မှု။ AI က မမှန်ကန်တဲ့ အချက်အလက်တွေ ထုတ်ပေးနိုင်တဲ့အပေါ် ဖြေရှင်းရာကနေ ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုနဲ့ ရင်းမြစ်တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးမှု ကျွမ်းကျင်မှုတွေ တိုးတက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

          (၂)      Citation အားနည်းမှု။ ကိုးကားချက် မပြည့်စုံနိုင်တာကို ဖြေရှင်းရာမှ ပညာရေးသမာဓိနဲ့ အချက်အလက် စစ်ဆေးမှုစွမ်းရည်တိုးတက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

          (၃)     သတင်းအချက်အလက် လုံခြုံရေး။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက် စိုးရိမ်စရာရှိလာတာနဲ့အမျှ ဒစ်ဂျစ်တယ် စာတတ်မြောက်မှုနဲ့ ဒေတာကို ကျင့်ဝတ်နဲ့အညီ ကိုင်တွယ်ထိန်းသိမ်းတတ်မှုအရည်အချင်း တိုးတက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

(ခ)     လူမှုရေးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ

          (၁)     ဒစ်ဂျစ်တယ်ကွာဟမှု။ အင်တာနက်မရှိသူတွေ အခက်အခဲရှိတာကနေ အော့ဖ်လိုင်း (Offline)အသုံးပြုလို့ရတဲ့ လူမှုအသိုင်းအဝိုင်း သင်ယူမှုအက်ပ်တွေ တိုးတက်လာနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

          (၂)      လူအချင်းချင်းဆက်ဆံရေးကျဆင်းမှု။ AI ကို အလွန်အကျွံ မှီခိုနေတာကိုလျှော့ချနိုင်စေဖို့ စုပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနဲ့ စာဖတ်ဝိုင်းတွေ တိုးမြှင့်လုပ်ဆောင်လာကြမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

          (၃)     အလုပ်အကိုင်များ ပြောင်းလဲခြင်း။ AI ကြောင့် အလုပ်အချို့ ပျောက်ကွယ်နိုင်သလိုပဲ အလုပ်အသစ်တွေလည်း ပေါ်ထွက်လာနိုင်ပါတယ်။

(ဂ)     ပညာရေးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများ

          (၁)     စာကူးချမှု ပြဿနာရှိနိုင်ခြင်း။ AI ကို အိမ်စာအတွက် သုံးနေပေမယ့် ကျင့်ဝတ်စည်းမျဉ်းချမှတ်ထားတာနဲ့အညီ လိုက်နာလုပ်ဆောင်စေမှု တိုးတက်နိုင်ပါမယ်။

          (၂)      တွေးခေါ်မှု လျော့ပါးခြင်း။ အဖြေကို AI မှ ထုတ်ယူ တယ်ဆိုပေမယ့်လည်း အမှား/အမှန် ဝေခွဲတတ်မှု အလေ့အထ တိုးတက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

          (၃)     စစ်ထုတ်ခံပူဖောင်းနဲ့ ပဲ့တင်သံခန်းဖြစ်ပေါ်ခြင်း။ AI Algorithm က သုံးစွဲသူရဲ့ စိတ်ဝင်စားမှုကိုသာ အခြေခံပြီး အချက်အလက်စစ်ထုတ်ပေးတာမျိုးကြောင့် သုံးစွဲ သူဟာ မတူညီတဲ့အမြင်တွေကို မတွေ့နိုင်တဲ့ အခက်အခဲရှိနိုင်ပေမယ့်လည်း အမြင်ကျယ်ကျယ်နဲ့ လေ့လာတတ်မှု၊ အရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးချတတ်မှု တိုးတက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ကျော်လွှားနိုင်မယ့် နည်းလမ်းများ

(က)    သံသယစိတ်ထား မွေးမြူခြင်း (Cultivating a Skeptical Mindset)။ AI ထုတ်ပေးတဲ့ အချက်အလက်ကို အမြဲတမ်း စစ်ဆေးပြီး “Why” နဲ့ “How” မေးခွန်းတွေ အသုံးချခြင်းဖြင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှု (Critical Thinking) ကို တိုးတက်စေပါတယ်။

(ခ)     ကျင့်ဝတ်နဲ့ တာဝန်ယူမှုရှိတဲ့ အသုံးပြုခြင်း (Ethical & Responsible Use)။ AI ကို မူကြမ်း (Draft) အတွက်သာ အသုံးချပြီး ကိုယ်ပိုင်အသံ (Personal Voice) နဲ့ မူရင်း ဖန်တီးမှု (Originality) ထည့်သွင်းသင့်ပါတယ်။ Sensitive Data မထည့်ခြင်းက Data Privacy ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေပြီး Digital Citizenship ကို တိုးတက်စေပါတယ်။

(ဂ)     ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များ တည်ဆောက်ခြင်း (Building New Skills)။ AI ကို ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်ဖို့ ကောင်းမွန်တဲ့ မေးခွန်း (Effective Prompts) ရေးသားတတ်ခြင်းဟာ Digital Literacy ရဲ့ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါတယ်။

(ဃ)    ၂၁ ရာစု ကျွမ်းကျင်မှုမူဘောင်နဲ့အညီ အနုစားကျွမ်းကျင်မှု (Soft Skills) မြှင့်တင်ခြင်း။ AI ကို အသုံးချတဲ့အခါ စာနာထောက်ထားတတ်မှု၊ လူအချင်းချင်းဆက်ဆံရေး၊ ပူးပေါင်း ဆောင်ရွက်မှုနဲ့ ခေါင်းဆောင်မှုစွမ်းရည်တွေကို တိုးတက်အောင် လေ့ကျင့်သင့်ပါတယ်။

ခြုံပြီးပြောရရင် AI နည်းပညာဟာ ပညာရေးအတွက် အခွင့်အလမ်း များစွာ ဖန်တီးပေးနိုင်ပေမယ့် စိန်ခေါ်မှုတွေလည်း ရှိနေဆဲဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ စိန်ခေါ်မှုတိုင်းကို အပြုသဘောနဲ့ချဉ်းကပ်ပြီး အခွင့်အလမ်းအဖြစ် ပြန်လည်အသုံးချနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် AI ကို သင်ယူမှု အတွက် အကျိုးရှိအောင်၊ တာဝန်ယူမှုရှိအောင် အသုံးချတဲ့အခါ ၂၁ ရာစုသင်ယူမှုရဲ့ အဓိကရည်မှန်းချက်ဖြစ်တဲ့ သင်ယူမှုမှလက်တွေ့ အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်(Competence)ကို ပြောင်းလဲရာမှာ အောင်မြင်စွာဆောင်ရွက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

၂၁ ရာစု ပညာရေးခရီးဟာ အသိပညာရယူခြင်းထက် စီမံခန့်ခွဲနိုင်မှု၊ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်မှု၊ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မှုအပေါ် ပိုမိုအာရုံစိုက်လာပါတယ်။ ဒီခရီးလမ်းမှာ စမတ်ဖုန်းနဲ့ AI ဟာ အင်အားကြီးမားတဲ့ မိတ်ဖက်များအဖြစ်ပါဝင်နေပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာကြောင့် မြို့ပြ၊ ကျေးလက်မခွဲဘဲ ကမ္ဘာ့အဆင့်မီပညာရပ်တွေကို လွယ်ကူစွာလေ့လာနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အရေးကြီးဆုံးအချက်ကတော့ ဝေဖန်ပိုင်းခြား တွေးခေါ်တတ်မှု(Critical Thinking)နဲ့ ကျင့်ဝတ်နဲ့အညီအသုံးချမှု (Ethical Use) ကို အခြေခံပြီး AI ကို အသုံးချနိုင်ဖို့ ဖြစ်ပါတယ်။ ပညာရေးခရီးမှာ AI ကို အထောက်အကူအဖြစ်သာ အသုံးချသင့်ပြီး ပညာရဲ့တန်ဖိုးကို အမှန်တကယ်ဖန်တီးနိုင်သူကတော့ လူသားပဲဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် သင်ယူလိုစိတ်ရှိသူတိုင်း မိမိလက်ထဲရှိ စမတ်ဖုန်းကို တာဝန်ယူမှုရှိစွာ အသုံးချကြဖို့ တိုက်တွန်းရေးသား လိုက်ရပါတယ်။ ။