0
0
มูลนิธิเอสซีจี ชุแนวคิด “Learn to Earn” ส่งเสริมการเรียนรู้ตลอดชีวิต ปั้นเด็ก Gen Beta ให้พร้อมสู้อนาคต เพิ่มคุณภาพการดำรงชีวิต ให้เติบโตอย่างมั่นคงในยุค AI
โลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทสำคัญในทุกมิติของชีวิต ซึ่งถือเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับคุณพ่อคุณแม่ยุคใหม่ โดยเฉพาะผู้ที่กำลังจะมีลูกในเจเนอเรชัน Beta (เกิดระหว่างปี 2568-2582) หรือมีลูกในช่วงปลายของ Gen Alpha การเลี้ยงดูเด็กในยุคนี้ ต้องอาศัยแนวทางที่ช่วยให้พวกเขาเติบโตอย่างมั่นใจ มีคุณภาพชีวิตที่ดี และพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว
แนวคิด “Learn to Earn”: เรียนรู้เพื่ออยู่รอดมูลนิธิเอสซีจี ได้ส่งเสริมแนวคิดการเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) ภายใต้แนวคิด “Learn to Earn” มาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นหลักสำคัญสำหรับเด็กในอนาคต เพราะโลกยุคใหม่จะให้โอกาสกับผู้ที่พัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง มากกว่าผู้ที่หยุดเรียนรู้หลังจบการศึกษา การปลูกฝังนิสัยการเรียนรู้ให้กับเด็ก Gen Beta ตั้งแต่เนิ่น ๆ จะช่วยให้พวกเขามีความคุ้นชินกับการปรับตัวและสามารถอยู่รอดได้ในโลกอนาคต
4 เทคนิคสำคัญในการเตรียมความพร้อมให้ลูก
1. สร้างวินัยการเรียนรู้ตลอดชีวิต จากการสำรวจแนวโน้มตลาดแรงงานของ World Economic Forum (WEF) พบว่า Gen Beta จะต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงทางอาชีพที่รวดเร็ว ดังนั้น คุณพ่อคุณแม่ควรสร้างบรรยากาศแห่งการเรียนรู้ภายในบ้าน เช่น การอ่านหนังสือ เล่นเกมเสริมทักษะ หรือทดลองสิ่งใหม่ ๆ พร้อมทั้งสอนให้ลูกรู้จักการรับมือกับความสำเร็จและความล้มเหลว ปัจจุบันมีแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่เปิดโอกาสให้เด็ก ๆ พัฒนาทักษะผ่านหลักสูตรทั้งแบบ reskill, upskill และ new skill ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ทั้งหลักสูตรฟรีและหลักสูตรที่ได้รับประกาศนียบัตร
2. ปลูกฝังทักษะแห่งอนาคต (Future Skills)องค์กรชั้นนำต่างมองหาผู้ที่มีทักษะรอบด้าน โดยเฉพาะ Soft Skills เช่น ทักษะการสื่อสาร (Communication), การทำงานร่วมกัน (Collaboration) และการคิดสร้างสรรค์ (Creative Thinking) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการประสบความสำเร็จในที่ทำงาน นอกจากนี้ เด็ก Gen Beta ยังต้องมีทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ เช่น ทักษะการคิดเชิงวิเคราะห์ (Critical Thinking), ทักษะด้านความปลอดภัยไซเบอร์ (Cybersecurity), ความสามารถในการปรับตัว (Adaptability) และภาวะผู้นำ (Leadership)
3. พัฒนาทักษะการใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม Hard Skills เนื่องจาก AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำงานในอนาคต การทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยี เช่น Big Data, Fintech และ Machine Learning ตั้งแต่เด็ก จะช่วยให้พวกเขาใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริมศักยภาพ ไม่ใช่เป็นสิ่งที่เข้ามาแทนที่ นอกจากนี้ การพัฒนาทักษะวิชาชีพ (Hard Skills) ควบคู่ไปกับ Soft Skills ยังช่วยเพิ่มโอกาสในการทำงานและความก้าวหน้าในอาชีพได้เป็นอย่างดี
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ได้ร่วมกับ World Economic Forum จัดทำรายงาน The Future of Jobs 2025 เพื่อให้เห็นถึงความต้องการแรงงานในตลาดและความต้องการทักษะจากบุคลากรที่จะนำไปสู่การสร้างมนุษย์แห่งอนาคต ที่ต้องการทักษะด้านเทคโนโลยีไม่ว่าจะเป็นเรื่อง AI, Big Data, Fintech, Machine Learning ผสานกับทักษะชีวิตด้านการคิดเชิงวิเคราะห์ การคิดอย่างสร้างสรรค์ ทักษะด้านเครือข่ายและความปลอดภัยทางข้อมูล และทักษะการเป็นผู้นำและสร้างอิทธิพลต่อสังคม ส่งผลให้ตลาดแรงงานในประเทศไทยต้องปรับโครงสร้างและรูปแบบการทำงานใหม่ โดยงานที่ไม่ต้องใช้ทักษะสูงหรืองานที่ทำเป็นประจำซ้ำๆ ทุกวัน จะใช้ระบบ Automation เข้ามาทดแทน
ส่วนบุคลากรจะมีการ upskills ชุดใหญ่ เพื่อให้มีความรู้ความสามารถและทักษะวิชาชีพเพิ่มมากขึ้น เพื่อที่จะเอื้อต่อการหมุนเวียนหน้าที่ความรับผิดชอบในองค์กรได้ เป็นการเสริมสร้างทักษะการพัฒนาบทบาทการทำงานของบุคลากรที่ปรับเปลี่ยนได้ (Enhancing Dynamic Work Role) ซึ่งจะส่งผลต่อองค์กรนั้น ให้เป็น Future-Ready Organization หรือองค์กรที่มีการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต
4. ปรับตัวไปพร้อมกับลูกในยุคที่ทุกอย่างเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว วิธีการเลี้ยงดูแบบเดิมอาจไม่เพียงพออีกต่อไป คุณพ่อคุณแม่ควรเปิดใจรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ และเรียนรู้ไปพร้อมกับลูก การเป็นทั้งผู้แนะนำและเพื่อนร่วมทางในการเรียนรู้ จะช่วยให้เด็ก ๆ เติบโตขึ้นมาอย่างมั่นใจ สามารถรับมือกับโลกยุคใหม่ที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การสร้างอนาคตที่มั่นคงให้ Gen Beta การเลี้ยงลูกให้พร้อมสำหรับโลกยุค AI ไม่ใช่เรื่องยาก หากพ่อแม่มีบทบาทเป็นโค้ชในการเรียนรู้ ปลูกฝังทักษะที่จำเป็น และสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้ตลอดชีวิต เพราะอนาคตไม่ได้ต้องการคนที่รู้ทุกอย่าง แต่ต้องการคนที่รู้วิธีเรียนรู้ ซึ่งเป็นหัวใจของแนวคิด “Learn to Earn” ที่จะช่วยให้เด็ก Gen Beta เติบโตขึ้นมาอย่างแข็งแกร่งและประสบความสำเร็จได้อย่างยั่งยืน
