47% ของนักศึกษาชั้นปีสุดท้ายของฮาร์วาร์ดยอมรับว่าเคยโกง — และปัญหานี้มีมานานก่อน ChatGPT

เพื่อนร่วมงานและฉันเพิ่งพูดคุยกับกลุ่มนักศึกษาที่มีความสามารถและน่าสนใจที่เพิ่งเรียนจบปีแรกของมหาวิทยาลัยเกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือในการค้นคว้าวิจัย

ฉันถามคำถามที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน: "พวกคุณกี่คนที่เคยโกงในมัธยมปลาย?"

นักศึกษาส่วนใหญ่ยกมือขึ้น บางทีอาจรู้สึกโล่งใจที่รู้ว่ามีคนอื่นทำเหมือนกันมากมาย พวกเขาดูไม่อับอายหรือรู้สึกผิดแต่อย่างใด

นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ฉันถามนักศึกษาคำถามนั้น ทุกครั้งผลลัพธ์ก็ออกมาใกล้เคียงกันมาก

เมื่อถึงเวลาที่นักศึกษาเข้าสู่ห้องเรียนในมหาวิทยาลัย หลายคนได้พบเจอกับการโกงมาแล้วและคิดว่ามันสมเหตุสมผลในบางกรณี เนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น แรงกดดันในการประสบความสำเร็จ

ขอพูดให้ชัดเจน: AI ไม่ได้สร้างปัญหาความไม่ซื่อสัตย์ทางวิชาการในนักศึกษายุคนี้

น่าเสียดาย ปัญหานี้มีมานานก่อน AI และฝังรากลึกกว่ามาก

วงจรการโกง

นักศึกษามหาวิทยาลัยหลายคนซื่อสัตย์และขยันหมั่นเพียร แต่เมื่อถึงเวลาที่นักศึกษาบางคนเข้ามหาวิทยาลัย พวกเขาก็คุ้นชินกับการทุจริตทางวิชาการในโรงเรียนมัธยมปลายของอเมริกาแล้ว

ดังที่ Eric Anderman นักวิชาการด้านจิตวิทยาการศึกษาเขียนไว้ในปี 2018: "การโกงทางวิชาการแพร่หลายในโรงเรียนมัธยมปลายของอเมริกาทุกประเภท ข้อมูลจากการศึกษาระดับชาติขนาดใหญ่หนึ่งชิ้นระบุว่า 51% ของนักเรียนมัธยมปลายยอมรับว่าเคยโกงในการสอบ"

งานวิจัยอื่นเกี่ยวกับการโกงในมัธยมปลายที่พบในปี 2020 ว่า 64% ของนักเรียนมัธยมปลาย 70,000 คนทั่วประเทศยอมรับว่าโกงในการสอบ และ 58% ยอมรับว่าลอกเลียนผลงาน ในขณะเดียวกัน ประมาณ 95% ของนักเรียนมัธยมปลายกล่าวว่าพวกเขา "มีส่วนร่วมในการโกงบางรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการสอบ การลอกเลียนผลงาน หรือการคัดลอกการบ้าน"

และในโรงเรียนมัธยมแห่งหนึ่งในรัฐเพนซิลเวเนีย 90 จาก 100 คนที่ตอบแบบสำรวจของโรงเรียนปี 2018 "ยอมรับว่าโกงงานการเรียนบางรูปแบบอย่างน้อยหนึ่งครั้ง"

ผู้ตอบแบบสำรวจคนหนึ่งพูดตรงๆ ว่า: "ทุกคนโกง"

นักเรียนอาจโกงด้วยเหตุผลที่แตกต่างกัน

พวกเขาอาจรู้สึกไม่พร้อมสำหรับการสอบหรือการเขียนรายงาน แต่ยังต้องการได้เกรดดีและเข้าเรียนในมหาวิทยาลัยที่มีการแข่งขันสูง

พวกเขาอาจรับรู้ว่าการโกงเป็นสิ่งที่ผิด แต่พวกเขาก็หาเหตุผลสนับสนุนด้วยการบอกว่าคนอื่นก็ทำเหมือนกัน หรือว่าพวกเขามีครูที่ไม่ทำงานดี นักเรียนคนอื่นอาจไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าการโกงหมายความว่าอะไรในบริบทต่างๆ หรือคิดว่าสิ่งที่พวกเขาทำอยู่นั้นนับเป็นการโกง

วิธีคิดแบบนี้ทำให้นักเรียนที่บางครั้งโกงไม่คิดว่าตัวเองเป็นคนโกง

นักสังคมวิทยา Gresham Sykes และ David Matza เรียกแนวโน้มนี้ว่า "เทคนิคการทำให้เป็นกลาง" หมายความว่าผู้คนใช้วิธีมองโลกที่ฝังอยู่ภายในเพื่อพิสูจน์การกระทำที่พวกเขารู้ว่าผิด

การมองข้ามปัญหา

การศึกษาในปี 2020 ของนักศึกษาปริญญาตรี 840 คน พบว่า 32% ของพวกเขาโกงในการสอบในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง

อาจารย์มหาวิทยาลัยอย่างฉันอาจถูกชักจูงให้มองข้ามหากสงสัยว่านักศึกษากำลังโกง หรือพยายามแก้ปัญหาการโกงด้วยการเปลี่ยนวิธีประเมินนักศึกษา

ตัวอย่างเช่น The Wall Street Journal รายงานในปี 2025 ว่าคณาจารย์ทั่วประเทศกำลังเลิกใช้งานเขียน ซึ่งนักศึกษาสามารถผลิตด้วย AI และหันกลับมาใช้การสอบในชั้นเรียน

มหาวิทยาลัยและวิทยาลัยทุกแห่งมีกฎเกณฑ์ต่อต้านการลอกเลียนผลงานและรูปแบบอื่นๆ ของความไม่ซื่อสัตย์ทางปัญญา

ยกตัวอย่างหนึ่ง นโยบายของฮาร์วาร์ดระบุว่า "การโกงในการสอบหรือชุดปัญหา การลอกเลียนผลงานหรือการนำเสนอความคิดหรือภาษาของผู้อื่นในทางที่ผิดว่าเป็นของตัวเอง การปลอมแปลงข้อมูล หรือการกระทำใดๆ ที่เป็นความไม่ซื่อสัตย์ทางวิชาการ ถือเป็นการละเมิดมาตรฐานของชุมชนของเรา รวมถึงมาตรฐานของโลกแห่งการเรียนรู้และกิจการที่กว้างขึ้น"

นักศึกษาที่ละเมิดกฎการโกงที่ฮาร์วาร์ดและที่อื่นๆ อาจเผชิญกับผลที่ตามมาตั้งแต่การสอบตกในวิชาไปจนถึงการถูกไล่ออก แต่อาจารย์หลายคนไม่รายงานเหตุการณ์การโกงต่อผู้บริหารที่รับผิดชอบในการบังคับใช้กฎเหล่านั้นและลงโทษ

มีมหาวิทยาลัยและวิทยาลัยเพียงไม่กี่แห่งที่พัฒนาหลักสูตรความซื่อสัตย์ทางปัญญาที่ถือว่าการโกงเป็นนิสัยและพยายามต่อต้านมันตลอดสี่ปีของการศึกษาในระดับมหาวิทยาลัย

ฉันคิดว่า เช่นเดียวกับนิสัยไม่ดีใดๆ นักศึกษาสามารถเลิกโกงได้อย่างช้าๆ เท่านั้น ด้วยโปรแกรมสนับสนุนและผลที่ตามมาที่ชัดเจนและรุนแรงเมื่อถูกจับได้

การโกงในมหาวิทยาลัย

การทำความเข้าใจขนาดของปัญหาการโกงในวิทยาเขตมหาวิทยาลัยไม่ใช่เรื่องยาก

ตัวอย่างเช่น ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 นักศึกษาปริญญาตรีของฮาร์วาร์ดชื่อ Matthew Tobin ได้ตีพิมพ์บทความแสดงความคิดเห็นใน Harvard Crimson ในชื่อ "Plagiarize or Perish"

เขาอ้างการศึกษาของ Harvard Crimson ในปี 2024 ที่แสดงให้เห็นว่า 47% ของนักศึกษาชั้นปีสุดท้าย 850 คนที่สำรวจบอกว่าพวกเขาเคยโกง

Tobin เขียนว่าแม้บางคนบอกว่าการโกงเป็นผลมาจาก "การขาดความสนใจในการเรียนหรือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ของนักศึกษายุคใหม่" แต่ก็มีปัญหาอื่นที่เข้ามาเกี่ยวข้อง การลอกเลียนผลงานและการทุจริตทางวิชาการ "เกิดขึ้นบ่อยเกินไปที่ฮาร์วาร์ดมานานก่อนที่ปัญหาเหล่านี้จะปรากฏขึ้น" เขาเขียน

คดีทุจริตทางวิชาการที่รายงานเพิ่มขึ้นที่ Ohio State University ถึง 57% ระหว่างปี 2014 และ 2018 ตัวเลขนี้น่าจะต่ำกว่าความเป็นจริง เนื่องจากคดีทุจริตทางวิชาการส่วนใหญ่ไม่ได้รับการรายงานหรือสืบสวน

Charlie McLaughlin นักศึกษาของ Oberlin ตีพิมพ์บทความแสดงความคิดเห็นในหนังสือพิมพ์นักศึกษาในเดือนพฤษภาคม 2026 วิจารณ์การตัดสินใจของวิทยาลัยที่จะเปลี่ยนกฎบัตรเกียรติยศเพื่ออนุญาตให้อาจารย์คุมสอบ หมายความว่าควบคุมดูแลนักศึกษาขณะที่พวกเขาสอบ

"การเปลี่ยนนโยบายนี้เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าโรงเรียนนี้ไม่ไว้วางใจให้เราเรียนรู้ที่จะเป็นผู้ใหญ่ที่มีความซื่อสัตย์" McLaughlin เขียน "นั่นน่าเศร้า บางที มันก็สมเหตุสมผลเช่นกัน บางที เราไม่สมควรได้รับความไว้วางใจนั้น นั่นยิ่งน่าเศร้ากว่า"

Princeton ยังเพิ่งยกเลิกข้อห้ามการคุมสอบที่มีอายุ 133 ปี "เพื่อแก้ไขข้อกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการละเมิดความซื่อสัตย์ทางวิชาการ รวมถึงการแพร่กระจายของการใช้ AI"

ความลำบากใจของครู

ฉันไม่คิดว่านักศึกษาของฉันเป็นคนโกง และฉันไม่ต้องการมองพวกเขาด้วยความสงสัยแบบที่เปลี่ยนการสอนให้กลายเป็นกิจกรรมตำรวจ แต่เป็นหน้าที่ของฉันและของมหาวิทยาลัยที่ฉันสอนที่จะยอมรับว่านักศึกษาของเราต้องการความช่วยเหลืออย่างมากในการพัฒนานิสัยทางวิชาการที่ดี

หากมหาวิทยาลัยไม่ยอมรับข้อเท็จจริงเหล่านี้ ฉันเชื่อว่าพวกเขามีโอกาสน้อยมากที่จะยับยั้งการแพร่หลายของการโกง

คณาจารย์สามารถเริ่มต้นด้วยการสอดแทรกการอภิปรายเรื่องความซื่อสัตย์ทางปัญญาตลอดทั้งหลักสูตรของตน และเชิญชวนให้นักศึกษาคิดถึงว่าพวกเขาต้องการเป็นใคร และต้องการใช้ชีวิตด้วยการหาทางลัดและหาประโยชน์จากระบบหรือไม่ เพียงนั้นแหละมหาวิทยาลัยถึงจะหวังได้ว่าจะสร้างสิ่งที่ Tobin เรียกว่า "ความมุ่งมั่นต่อความซื่อสัตย์ทางวิชาการใน (นักศึกษา) ของเรา"

Austin Sarat, William Nelson Cromwell Professor of Jurisprudence and Political Science, Amherst College

บทความนี้เผยแพร่ซ้ำจาก The Conversation ภายใต้ใบอนุญาต Creative Commons อ่านบทความต้นฉบับ

เรื่องนี้ถูกนำเสนอครั้งแรกบน Fortune.com