ຄູ່ມືການຮຽນຮູ້ AI ແລະ ການເພີ່ມຜົນຜະລິດທີ່ຄົນເຮັດວຽກໄຕ້ຫວັນຕ້ອງຮູ້: ສ້າງລະບົບການດູດຊຶມຄວາມຮູ້ ແລະ ເວີກໂຟລການເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສະເພາະຕົວ

ໃນຍຸກທີ່ເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດ (AI)ແຜ່ຫຼາຍຢ່າງວ່ອງໄວ, ຜູ້ ປະຕິບັດງານໃນ ບ່ອນເຮັດວຽກ ແລະ ນັກຮຽນຈຳນວນຫຼາຍກຳລັງປະເຊີນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກອັນດຽວກັນຄື: ເຄື່ອງມື AI ໃນທ້ອງຕະຫຼາດມີການປ່ຽນແປງໃໝ່ຕະຫຼອດເວລາ, ມື້ນີ້ຮຽນຮູ້ຟັງຊັນນີ້ ມື້ອື່ນກໍ່ມີການເປີດຕົວການໂຕ້ຕອບທີ່ທັນສະໄໝກວ່າເກົ່າ. ພວກ​ເຮົາ​ເສຍ​ເວລາ​ເປັນ​ຈຳນວນ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ໃນ​ການ​ໄລ່​ຕາມ​ຊອບ​ແວ​ລຸ້ນຫຼ້າ​ສຸດ, ແຕ່​ມັກ​ຈະ​ຮູ້ສຶກ​ເໜັງ​ຫ້າໜ, ແລະ ເຖິງ​ຂັ້ນ​ເກີດ "ຄວາມ​ວິຕົກກັງວົນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຂໍ້ມູນ" ໃນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ ແລະ ການ​ຮຽນ​ຕົວ​ຈິງ. ໃນຖານະທີ່ເປັນບັນນາທິການອາວຸໂສຂອງເວັບໄຊທ໌ເຄື່ອງມື AI "TheAI學院", ພວກ ເຮົາ ເຊື່ອ ມາ ໂດຍ ຕະຫຼອດ ວ່າ: ຫຼັກ ສູດ ຂອງ ການ ຮຽນ ຮູ້ AI ບໍ່ ແມ່ນ ການ ໄລ່ ຕາມ ເຄື່ອງ ມື ໃດ ຫນຶ່ງ ຢ່າງ ມືດ ບອດ, ແຕ່ ເປັນ ການ ສ້າງ "ຊຸດ ເຫດຜົນ ພື້ນຖານ ແລະ ວຽກງານ ຜະລິດ ຕະ ພັນ ທີ່ ບໍ່ ປ່ຽນ ແປງ". ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ຈະ​ນຳພາ​ຜູ້​ອ່ານ​ລົງ​ຈາກ​ຄວາມ​ວິຕົກ​ກັງວົນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ, ຈາກ​ແນວ​ຄິດ​ງ່າຍໆ, ຄ່ອຍໆ​ຄວບ​ຄຸມ​ທັກສະ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້ ແລະ ຜະລິດ​ຕະພາບ​ຂອງ AI ທີ່​ສາມາດ​ນຳ​ໃຊ້​ໄດ້​ຈິງ ແລະ ຍາວ​ນານ.

ຄວາມ​ກະຈ່າງ​ແຈ້ງ​ກ່ຽວ​ກັບ​ລັກສະນະ​ຂອງ AI: ຖື​ປັນຍາ​ປະດິດ​ເປັນ "ພະນັກງານຝຶກງານດິຈິຕອນ" ຂອງ​ທ່ານ

ເພື່ອ​ຍົກ​ສູງ​ປະສິດທິ​ຜົນ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້ ແລະ ການ​ເຮັດ​ວຽກ, ກ່ອນ​ອື່ນ​ໝົດ​ຕ້ອງ​ສ້າງ​ແບບ​ຈຳ​ລອງ​ການ​ຮັບ​ຮູ້ AI ທີ່​ຖືກຕ້ອງ. ຫຼາຍຄົນມັກຕົກຢູ່ໃນສອງຈຸດສຸດຂົ້ວຄື: ອັນທຳອິດແມ່ນການບູຊາ AI ໂດຍຄິດວ່າມັນສາມາດເຮັດໄດ້ທຸກຢ່າງ ແລະ ສາມາດຜະລິດບົດລາຍງານທີ່ສົມບູນແບບໄດ້ໂດຍກົງ; ອັນທີສອງແມ່ນການຢ້ານກົວ AI, ໂດຍກັງວົນວ່າມັນຈະທົດແທນການ ເຮັດວຽກຂອງມະນຸດຢ່າງສົມບູນ. ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ, ທັດສະນະຄະຕິທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຈິງທີ່ສຸດແມ່ນການເບິ່ງຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ເຄື່ອງມືສ້າງສັນໃນປັດຈຸບັນ ເປັນ "ພະນັກງານຝຶກງານດິຈິຕອນທີ່ມີການຕອບສະໜອງໄວ, ມີຄວາມຊົງຈຳທີ່ໜ້າອັດສະຈັນ, ແຕ່ຂາດຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປ ແລະ ປະສົບການໃນອຸດສາຫະກຳ".

ພະນັກງານຝຶກງານດິຈິຕອນນີ້ມີຄຸນລັກສະນະດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້, ການເຂົ້າໃຈຄຸນລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ ພວກ​ເຮົາ​ມອບ​ໝາຍ​ໜ້າ​ທີ່​ໄດ້​ດີ​ຂຶ້ນ:

• ຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍແມ່ນໄວຫຼາຍ: ສາມາດອ່ານບົດລາຍງານຂະໜາດຍາວທີ່ມີຫຼາຍໝື່ນຄຳໄດ້ພາຍໃນສອງສາມວິນາທີ ແລະ ດຶງເອົາຈຸດສຳຄັນອອກມາຈາກບົດລາຍງານເຫຼົ່ານັ້ນ.
• ຂາດການຮັບຮູ້ສະພາບການໃນໂລກຕົວຈິງ: ມັນບໍ່ມີປະສົບການຕົວຈິງໃນການໃຊ້ຊີວິດຢູ່ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ແລະ ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບວັດທະນະທຳທ້ອງຖິ, ກົດລະບຽບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ບໍລິບົດຂອງວິສາຫະກິດໃດໜຶ່ງ.
• ຕ້ອງການຄຳສັ່ງ ແລະ ຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ: ຖ້າບໍ່ໃຫ້ຂອບທີ່ຊັດເຈນ, ມັນງ່າຍທີ່ຈະໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ຢູ່ເທິງຜິວໜິນ ຫຼື ຫວ່າງເປົ່າຈົນເກີນໄປ (ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ ປະກົດການພາບຫຼອນ).

ເມື່ອ​ພວກ​ເຮົາ​ວາງ​ຕຳແໜ່ງ AI ເປັນ​ພະນັກງານ​ຝຶກງານ, ທັດສະນະ​ຄະຕິ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ປ່ຽນ​ຈາກ "ລໍຖ້າ​ໃຫ້ AI ໃຫ້​ສິ່ງ​ມະຫັດສະຈັນ​ແກ່​ຂ້ອຍ" ໄປ​ເປັນ "ວິທີ​ຊີ້ນຳ AI ໃຫ້​ເຮັດ​ວຽກ​ໃຫ້​ສຳເລັດ​ຢ່າງ​ຊັດເຈນ". ນີ້​ແມ່ນ​ຈຸດ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ຂອງ​ວິທີ​ການ​ຜະລິດ​ທີ່​ມີ​ປະສິດທິ​ພາບ​ສູງ​ທັງ​ໝົດ.

ສີ່​ຂັ້ນ​ຕອນ​ໃນ​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ດ້ວຍ AI: ຈາກ​ການ​ອ່ານ​ແບບ​ຮັບ​ຜິດ​ຊອບ​ສູ່​ການ​ຫັນ​ເປັນ​ພາຍ​ໃນ​ແບບ​ຫ້າວ​ຫັນ

ໃນເວລາທີ່ຮຽນຮູ້ຂົງເຂດໃໝ່, ຍ່ອຍສະຫຼາຍເອກະສານທີ່ຍາວນານ ຫຼື ກຽມຕົວສອບເສັງວິຊາຊີບ, ວິທີການແບບດັ້ງເດີມມັກຈະເປັນການອ່ານຕາຍຕົວຈາກຕົ້ນຈົນຈົບ. ແຕ່ໃນຍຸກທີ່ຂໍ້ມູນຂ່າວສານລະເບີດນີ້, ປະສິດທິພາບຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ແບບເສັ້ນນີ້ແມ່ນຢູ່ຕາມຫຼັງຄວາມຕ້ອງການໄກ. ຜ່ານ​ເຄື່ອງ​ມື AI, ພວກ​ເຮົາ​ສາມາດ​ສ້າງ​ຊຸດ​ວຽກ​ງານ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ທີ່​មាន​ປະສິດທິ​ພາບ​ສູງ 4 ໄລຍະ​ຄື: "ການ​ແຍກ​ສ່ວນ, ການ​ສົນທະນາ, ການ​ຖາມ​ໄຖ່, ແລະ ການ​ສົ່ງ​ອອກ".

1. ການແຍກສ່ວນ ແລະ ບົດສະຫຼຸບ: ສ້າງແຜນທີ່ຄວາມຮູ້ຢ່າງວ່ອງໄວ

ເມື່ອປະເຊີນກັບປຶ້ມຕົ້ນສະບັບທີ່ໜາ, ເອກະສານຂາວຂອງອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ບົດວິທະຍາສາດຂະໜາດຍາວ, ຢ່າອ່ານຄຳຕໍ່ຄຳໂດຍກົງ. ທ່ານສາມາດປ້ອນເອກະສານໃຫ້ AI ແລະ ສັ່ງວ່າ: "ກະລຸນາແຍກໂຄງສ້າງຫຼັກຂອງເອກະສານນີ້ອອກເປັນຫ້າຈຸດສຳຄັນ, ແລະ ລະບຸຄຳອະທິບາຍງ່າຍໆກ່ຽວກັບຄຳສັບວິຊາຊີບ." ນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງພາບລວມກ่อนອ່ານ, ເຊິ່ງສະໝອງຈະມີ "ຂໍ້ຕໍ່" ທີ່ສອດຄ້ອງກັນໃນເວລາອ່ານຕໍ່ໄປ, ແລະ ຄວາມໄວໃນການເຂົ້າໃຈຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

2. ການສົນທະນາແບບໂຊກຣາຕິກ (Socratic): ທຳລາຍຈຸດບອດ ແລະ ຊ່ອງຫວ່າງຄວາມຮູ້

ເມື່ອພົບແນວຄິດທີ່ບໍ່ເຂົ້າໃຈໃນລະຫວ່າງການອ່ານ, ຢ່າຮັບເອົາຄຳອະທິບາຍດຽວເທົ່ານັ້ນ. ທ່ານສາມາດໃຊ້ຄຳສັ່ງແນະນຳເພື່ອໃຫ້ AI ຫຼິ້ນບົດບາດສະເພາະ: "ກະລຸນາຮັບບົດບາດເປັນສາດສະດາຈານຟິສິກທີ່ໃຈດີ, ໃຊ້ການປຽບທຽບທີ່ນັກຮຽນມັດທະຍົມສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້, ເພື່ອອະທິບາຍແນວຄິດຫຼັກຂອງທິດສະດີສຳພັດທີ່ກ່າວມາກ່ອນໜ້ານີ້ໃຫ້ຂ້ອຍຟັງ." ຜ່ານການຖາມ-ຕອບແບບໂຕ້ຕອບ, ທ່ານສາມາດປັບຄວາມยากງ່າຍຂອງຄຳອະທິບາຍໄດ້ທຸກເວລາ ຈົນກວ່າຈະເຂົ້າໃຈຢ່າງສົມບູນ.

3. ການຖາມຕົນเอง ແລະ ການສອບເສັງ: ເສີມສ້າງຮອຍປະທັບໃຈຂອງຄວາມຊົງຈຳ

ການຄົ້ນຄວ້າຈິດຕະວິທະຍາການຮຽນຮູ້ໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ "ການສະກັດເອົາແບບຫ້າວຫັນ" ແມ່ນວິທີທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດໃນການສ້າງຄວາມຊົງຈຳໄລຍະຍາວ. ເມື່ອທ່ານຮຽນຈົບບົດໜຶ່ງ, ທ່ານສາມາດຂໍໃຫ້ AI ວ່າ: "ອີງຕາມເນື້ອຫາທີ່ພວກເຮົາຫາກໍ່ສົນທະນາກັນ, ກະລຸນາຕັ້ງຄຳຖາມອະທິບາຍ 3 ຂໍ້ ແລະ ຄຳຖາມເລືອກຕອບ 5 ຂໍ້ເພື່ອສອບເສັງຂ້ອຍ, ແລະ ໃຫ້ຄຳເຫັນພ້ອມທັງແກ້ໄຂຫຼັງຈາກທີ່ຂ້ອຍຕອບແລ້ວ." ວິທີການນີ້ສາມາດກວດສອບຈຸດບອດໃນການດູດຊຶມຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

4. ວິທີການສອນເຊິ່ງກັນແລະກັນ: ການຮຽນຮູ້ແບບສົ່ງອອກ

ວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດແມ່ນການສອນສິ່ງທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ໃຫ້ຄົນອື່ນ. ທ່ານສາມາດຂໍໃຫ້ AI ຊ່ວຍກວດສອບ: "ຕອນນີ້ຂ້ອຍຢາກຂຽນແນວຄິດດ້ານການຕະຫຼາດທີ່ຫາກໍ່ຮຽນມານີ້ ໃຫ້ເປັນບົດຄວາມບ໋ອກສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ກະລຸນາຊ່ວຍຂ້ອຍກວດສອບວ່າເຫດຜົນລື່ນໄຫຼຫຼືບໍ່, ແລະ ໂຕນສຽງເປັນມິດພຽງພໍຫຼືບໍ່." ສິ່ງນີ້ຈະບັງຄັບໃຫ້ສະໝອງຈັດລະບຽບຄວາມຄິດທີ່ສັບສົນໃຫ້ເປັນຜົນຜະລິດທີ່ມີໂຄງສ້າງ.

ການຍົກສູງປະສິດທິພາບການຜະລິດໃນບ່ອນເຮັດວຽກ: ສ້າງວຽກງານມາດຕະຖານ ແລະ ໂຄງສ້າງຄຳສັ່ງ

ໃນສະຖານະການເຮັດວຽກປະຈຳວັນ, ມູນຄ່າຂອງ AI ແມ່ນຢູ່ໃນການຊ່ວຍເຮັດວຽກທີ່ຈຸກຈິກ "ຊ້ຳໄປຊ້ຳມາສູງ, ເສຍພະລັງງານຈິດໃຈ ແຕ່ບໍ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈຫຼັກ", ເຊັ່ນ: ການຮ່າງຈົດໝາຍ, ການຈັດລະບຽບການບັນທຶກການປະຊຸມ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ແລະ ການຄິດຄົ້ນບົດຮ່າງເບື້ອງຕົ້ນ. ເພື່ອຍົກສູງປະສິດທິພາບໃນບ່ອນເຮັດວຽກຢ່າງແທ້ຈິງ, ຫົວໃຈສຳຄັນແມ່ນຢູ່ໃນການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກເປັນມາດຕະຖານ, ແລະ ຄວບຄຸມໂຄງສ້າງຄຳສັ່ງ (Prompt) ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ.

ໂຄງສ້າງຄຳສັ່ງທົ່ວໄປທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ຍາວນານ, ມັກຈະປະກອບມີ 4 ອົງປະກອບຫຼັກຕໍ່ໄປນີ້ (ເອີ້ນວ່າ ຫຼັກການ RTF):

• ບົດບາດ (Role): ບອກ AI ຢ່າງຊັດເຈນວ່າສະຖານະຂອງມັນໃນຕອນນີ້ແມ່ນຫຍັງ. ຕົວຢ່າງ: "ທ່ານເປັນຜູ້ຈັດການฝ่ายຊັບພະຍາກອນມະນຸດອາວຸໂສທີ່ມີປະສົບການສິບປີ."
• ໜ້າວຽກ (Task): ອະທິບາຍຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດໃຫ້ສຳເລັດ. ຕົວຢ່າງ: "ກະລຸນາຊ່ວຍຂ້ອຍຂຽນຈົດໝາຍຮັບເຂົ້າເຮັດວຽກໜຶ່ງສະບັບ, ແລະ ຈົດໝາຍປະຕິເສດໜຶ່ງສະບັບ."
• ບໍລິບົດ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດ (Context & Constraints): ໃຫ້ບໍລິບົດທີ່ຈຳເປັນ ແລະ ເສັ້ນແດງທີ່ບໍ່ຄວນກ້າວຂ້າມ. ຕົວຢ່າງ: "ໂຕນສຽງຕ້ອງເປັນມືອາຊີບ, ອົບອຸ່ນ ແລະ ມີລັກສະນະໃຫ້ກຳລັງໃຈ. ຄວາມຍາວຂອງຈົດໝາຍຄວນຄວບຄຸມພາຍໃນ 250 ຄຳ, ແລະ ຕ້ອງສອດຄ້ອງກັບນິໄສການໃຊ້ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ."
• ຮູບແບບ (Format): กำหนดວິທີການສະແດງຜົນລັບທີ່ສົ່ງອອກ. ຕົວຢ່າງ: "ກະລຸນາສະແດງຜົນເປັນແບບລຳດັບ, ແລະ ໃສ່ຕົວໜາທີ່ຄຳສັບສຳຄັນ."

ຜ່ານຊຸດໂຄງສ້າງນີ້, ຄຸນນະພາບຂອງເນື້ອຫາທີ່ທ່ານຜະລິດອອກມາຈະມີຄວາມສະຖຽນລະພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະ ຈະບໍ່ ຈຳເປັນຕ້ອງແກ້ໄຂຊ້ຳໄປຊ້ຳມາຫຼາຍຄັ້ງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄຳຕອບທີ່ພໍໃຊ້ໄດ້.

ຫຼີກລ່ຽງກັບດັກທົ່ວໄປ: ຄວາມຮູ້ ແລະ ແນວຄິດດ້ານດິຈິຕອນທີ່ຄວນມີໃນຍຸກ AI

ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງມື AI ສามารถຍົກສູງການຮຽນຮູ້ ແລະ ຜະລິດພາບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແຕ່ໃນຂະນະທີ່ເພີດເພີນກັບຄວາມສະດວກສະບາຍ, ພວກ​ເຮົາ​ກໍ່ຕ້ອງຮັກສາຄວາມຮູ້ດ້ານດິຈິຕອນທີ່ແຈ່ມໃສ. ຜູ້ ປະຕິບັດງານໃນ ບ່ອນເຮັດວຽກຄວນເອົາໃຈໃສ່ເປັນິເສດຕໍ່ຫຼັກການຕໍ່ໄປນີ້ເມື່ອນຳໃຊ້ AI:

• ຈິດສຳນຶກດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ເຂັ້ມງວດ: ຢ່າປ້ອນຂໍ້ມູນທາງການເງິນທີ່ບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍຂອງບໍລິສັດ, ແລະ ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ລະອຽດອ່ອນຂອງລູກຄ້າ (ເຊັ່ນ: ເລກບັດປະຈຳຕົວ, ຂໍ້ມູນການຕິດຕໍ່) ເຂົ້າໄປໃນແບບຈຳລອງ AI ສາທາລະນະໂດຍກົງ. ການປົກປ້ອງຄວາມລັບທາງທຸລະກິດ ແລະ ความເປັນສ່ວນຕົວແມ່ນໜ້າວຽກອັນດັບໜຶ່ງໃນບ່ອນເຮັດວຽກສະເໝີ.
• ດ່ານສຸດທ້າຍຂອງການກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງ: AI ບາງຄັ້ງເວົ້າເລື່ອງບໍ່ມີສາລະດ້ວຍຄວາມຈິງຈັງ (ພາບຫຼອນ). ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກົດລະບຽບ, ຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ເທັດຈິງທາງປະຫວັດສາດ ຫຼື ตัวเลขວິຊາຊີບ, ມະນຸດຕ້ອງທຳການປຽບທຽບ ແລະ ກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະ ບໍ່ສາມາດເຊື່ອຖືໄດ້ຢ່າງບໍ່ມີເງື່ອນໄຂ.
• ຮักษາຄວາມອົບອຸ່ນຂອງມະນຸດ ແລະ ມຸມມອງທີ່ເປັນເອກະລັກ: AI สามารถຊ່ວຍພວກເຮົາສ້າງໂຄງສ້າງ ແລະ ບົດຮ່າງເບື້ອງຕົ້ນໄດ້, ແຕ່ສິ່ງທີ່ສາມາດສຳຜັດຫົວໃຈຂອງຄົນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງມັກຈະເປັນປະສົບການສ່ວນຕົວ, ຄວາມຜູກພັນທາງອາລົມ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຄິດຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ. ຢ່າປໃຫ້ AI ມາแทนທີ່ການຄິດຂອງທ່ານ, ແຕ່ໃຫ້ມັນກາຍເປັນຄານງັດທີ່ຊ່ວຍຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງທ່ານ.

ໂດຍສະຫຼຸບແລ້ວ, ການຍົກສູງການຮຽນຮູ້