การประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการเรียนเศรษฐศาสตร์ โอกาสใหม่ของการเรียนรู้ในยุคดิจิทัล

Student blog — 15/12/2025

AI UTCC

การประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการเรียนเศรษฐศาสตร์ โอกาสใหม่ของการเรียนรู้ในยุคดิจิทัล

ปัจจุบันนี้ทุกคนต่างยอมรับว่า การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้มีความจำเป็นต่อทุกภาคส่วน โดยเฉพาะในยุคที่เศรษฐกิจโลกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Economy) “ปัญญาประดิษฐ์” หรือ AI ได้ก้าวขึ้นเป็นเครื่องมือสำคัญทั้งในภาคธุรกิจ รัฐบาล และการศึกษา โดยเฉพาะในสาขาเศรษฐศาสตร์ ซึ่งเป็นศาสตร์ที่ต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูล การทำความเข้าใจพฤติกรรมมนุษย์ และการคาดการณ์แนวโน้มทางเศรษฐกิจอย่างเป็นระบบ การบูรณาการ AI เข้ากับการเรียนเศรษฐศาสตร์จึงถือเป็นการเปิดประตูสู่รูปแบบการเรียนรู้ใหม่ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แม่นยำ และเชื่อมโยงทฤษฎีเข้ากับการปฏิบัติจริงได้ดียิ่งขึ้น

1. AI กับบทบาทในการเรียนเศรษฐศาสตร์

1.1 การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics)
เศรษฐศาสตร์ยุคใหม่ต้องอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ตั้งแต่ราคาสินค้า ตลาดแรงงาน พฤติกรรมผู้บริโภค ไปจนถึงนโยบายเศรษฐกิจมหภาค

AI สามารถช่วยนักศึกษา:

ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในเวลาอันรวดเร็ว
ทำ Data Cleaning อัตโนมัติ
สร้างแบบจำลองเศรษฐมิติเบื้องต้นได้อย่างถูกต้อง
ค้นหารูปแบบที่มนุษย์มองไม่เห็น (Hidden Patterns)

สิ่งนี้สัมพันธ์กับ ทฤษฎีเศรษฐมิติ (Econometrics Theory) ที่อาศัยการใช้เครื่องมือทางสถิติในการอธิบายความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจ แต่ AI โดยเฉพาะ Machine Learning สามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้การประมาณค่าสมการเศรษฐมิติมีความแม่นยำยิ่งขึ้น

1.2 AI ช่วยให้เข้าใจทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ได้ลึกขึ้น

AI สามารถจำลองเหตุการณ์ตามทฤษฎีต่าง ๆ เช่น

อุปสงค์–อุปทานและดุลยภาพตลาด (Demand–Supply & Market Equilibrium)
ทฤษฎีเกม (Game Theory)
การบริโภคและการผลิต (Consumption & Production Theory)
พฤติกรรมภายใต้ความเสี่ยง (Expected Utility Theory & Prospect Theory)

นักศึกษาสามารถทดลอง “ปรับตัวแปร” และเห็นผลลัพธ์ทันที เช่น เพิ่มภาษี → ราคาเพิ่ม → ปริมาณซื้อขายลดลง ซึ่งช่วยเสริมการเรียนแบบ Learning by Doing และทำให้ทฤษฎีเข้าใจง่ายขึ้น

1.3 การใช้ AI เป็นผู้ช่วยวิชาการส่วนตัว (AI as Personal Tutor)

Generative AI เช่น ChatGPT สามารถ:

อธิบายทฤษฎีด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย
สร้าง Mindmap บทเรียน
สรุปงานวิจัยเศรษฐศาสตร์
สร้างโจทย์วิเคราะห์และเฉลย
ช่วยเขียนรายงาน พร้อมคำแนะนำเชิงวิชาการ
ให้ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ทฤษฎีในสถานการณ์จริง

สิ่งนี้เชื่อมโยงกับ Constructivist Learning Theory ที่เน้นการสร้างองค์ความรู้ด้วยตนเองผ่านการโต้ตอบ ซึ่ง AI ช่วยเร่งกระบวนการเรียนรู้ได้ดีมาก

2. การนำ AI ใช้ในงานเศรษฐศาสตร์เชิงประยุกต์

2.1 การวิเคราะห์นโยบายเศรษฐกิจ (Policy Analysis)

AI ช่วยจำลองผลกระทบของนโยบาย เช่น

การขึ้นค่าแรงขั้นต่ำ
มาตรการลดดอกเบี้ย
การเปลี่ยนแปลงภาษี
นโยบายสวัสดิการรัฐ

โดยใช้แบบจำลอง Machine Learning เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ เช่น การจ้างงาน การเติบโตทางเศรษฐกิจ หรือระดับเงินเฟ้อ เชื่อมกับ ทฤษฎีดุลยภาพทั่วไป (General Equilibrium Theory) และ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์มหภาค (Macroeconomic Theory)

2.2 การคาดการณ์เศรษฐกิจ (Economic Forecasting)

AI ถูกใช้ใน:

พยากรณ์ GDP
พยากรณ์อัตราเงินเฟ้อ
แนวโน้มตลาดหุ้น
การคาดการณ์ค่าเงินบาท
Demand Forecasting ในธุรกิจ

ข้อดีคือความแม่นยำสูงและปรับตัวได้ดีเมื่อข้อมูลเปลี่ยน ซึ่งสัมพันธ์กับ Time Series Analysis (ARIMA, VAR ฯลฯ) ที่ AI สามารถเสริมความแม่นยำด้วย Neural Networks เช่น LSTM หรือ Transformer Models

2.3 การวิจัยทางเศรษฐศาสตร์

AI ช่วยงานวิจัยด้านเศรษฐศาสตร์อย่างมาก เช่น:

วิเคราะห์บทความจำนวนมากด้วย NLP
จัดกลุ่มข้อมูล (Clustering)
ลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction)
สร้างแบบจำลอง Counterfactual Analysis
ตรวจสอบ Robustness Test

ประโยชน์คือช่วยให้นักศึกษาและนักวิจัยสามารถทำงานที่เคยใช้เวลานานหลายเดือนให้เสร็จในเวลาเพียงไม่กี่วัน

3. ประโยชน์ของ AI ต่อการเรียนเศรษฐศาสตร์

3.1 เพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้

ผู้เรียนเข้าถึงข้อมูล ทฤษฎี และตัวอย่างได้รวดเร็ว
ลดภาระงานซ้ำซ้อน เช่น พิมพ์รายงาน ทำสไลด์
สร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคล (Personalized Learning)
ทำให้การเรียนไม่น่าเบื่อ และมี Simulation ให้ทดลอง

3.2 เพิ่มความเข้าใจเชิงลึกมากขึ้น

AI ทำให้ผู้เรียนเข้าใจว่า “ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ใช้ในโลกจริงอย่างไร” เช่น:

การใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค → เชื่อมกับ Consumer Theory
การคาดการณ์ราคาสินค้า → เชื่อมกับ Demand–Supply Theory
การสร้างแบบจำลองการแข่งขันตลาด → เชื่อมกับ Game Theory และ Market Structure
วิเคราะห์ต้นทุน–ผลตอบแทนการลงทุน → เชื่อมกับ Financial Economics

3.3 เตรียมความพร้อมสู่ตลาดแรงงานยุคใหม่

ตลาดงานเศรษฐศาสตร์ในอนาคตต้องการทักษะ:

Data Analytics
Machine Learning เบื้องต้น
การตีความข้อมูลเชิงเศรษฐศาสตร์
การสื่อสารผลการวิเคราะห์

การใช้ AI ในห้องเรียนช่วยให้นักศึกษามีความพร้อมในการทำงานทั้งสาย Analyst, Consultant, Data Scientist และงานด้านนโยบายภาครัฐ

4. ข้อควรระวังในการใช้ AI

แม้ AI จะมีประโยชน์มาก แต่ก็ต้องใช้อย่างระมัดระวัง เช่น:

ต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเสมอ (AI Hallucination)
ไม่ควรคัดลอกผลงาน AI โดยไม่คิดวิจารณญาณ
ปกป้องข้อมูลส่วนตัว (Privacy & Security)

สรุป

การนำ AI มาใช้ในการเรียนเศรษฐศาสตรุถือเป็นการเปลี่ยนแปลงสำคัญของระบบการเรียนการสอนในยุคดิจิทัล ที่ช่วยให้ผู้เรียนสามารถเข้าใจทฤษฎีได้ลึกขึ้น มีกรณีศึกษาเข้ามาใช้ในการวิเคราะห์ได้มากขึ้น เพิ่มทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล และประยุกต์ใช้เศรษฐศาสตร์ในสถานการณ์จริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ห้องเรียนเศรษฐศาสตร์ก้าวไปสู่การเรียนรู้แบบใหม่ที่ยืดหยุ่น สร้างสรรค์ และเตรียมพร้อมนักศึกษาสู่ตลาดแรงงานแห่งอนาคต

ผู้เขียน : คณะทำงานคณะเศรษฐศาสตร์ ม.หอการค้าไทย