ในการประชุมของผู้บริหารการศึกษาจังหวัดหนึ่ง มีหัวข้อค่าเฉลี่ย GPA ของนักเรียนในจังหวัด สไลด์ที่นำเสนอในที่ประชุม หน้าหนึ่งเป็นการนำเสนอค่าเฉลี่ยของนักเรียนในแต่ละโรงเรียนกว่า 300 แห่ง โดยจัดเป็นกลุ่มมีทั้งโรงเรียนขนาดใหญ่และโรงเรียนขนาดเล็ก โรงเรียนขนาดเล็กที่มีนักเรียนน้อยกว่าส่วนใหญ่จะมีค่าเฉลี่ยที่ดีกว่าโรงเรียนขนาดใหญ่ โดยส่วนใหญ่จะอยู่ 3.40 – 3.80 ส่วนโรงเรียนขนาดใหญ่จะมีค่าเฉลี่ยที่ 2.30 – 2.90 และก็มีหน้าสรุปที่ระบุว่า คะแนนเฉลี่ย GPA ของนักเรียนทั้งจังหวัดอยู่ที่ 3.58
ผู้บริหารส่วนใหญ่ในที่ประชุม ก็รู้สึกพึงพอใจกับผลการเรียนของเด็กนักเรียนในจังหวัด และคิดว่าการเรียนการสอนในจังหวัดประสบความสำเร็จอย่างมาก และกำลังสรุปว่าเราทำได้ดีเยี่ยมแล้ว บังเอิญก่อนจะสรุป ผู้บริหารท่านหนึ่งตั้งคำถามว่า ค่าเฉลี่ยโดยรวมหามาได้อย่างไร ผู้นำเสนอตอบมาว่า ก็เอาค่าเฉลี่ย GPA ของแต่ละโรงเรียนมารวมกันแล้วหารด้วยจำนวนโรงเรียนทั้งหมด
ผู้บริหารท่านนั้นเลยถามว่าแล้วถ้าเอาค่า GPA ของนักเรียนแต่ละคนมาแล้วหารด้วยจำนวนนักเรียนทั้งหมดจะได้ค่าเฉลี่ยของจังหวัดเท่าไหร่ ผู้นำเสนอตอบว่าไม่ได้ทำมาครับ เพราะเรามีแค่ข้อมูลค่าเฉลี่ย GPA ของแต่ละโรงเรียนและจำนวนโรงเรียน ขอเวลากลับมานำเสนอใหม่ครับ พอในการประชุมเดือนถัดมา ผู้นำเสนอคนเดิมกลับมานำเสนอว่า ค่าเฉลี่ยของนักเรียนในจังหวัดอยู่ที่ 2.75 ซึ่งแตกต่างจากเดิมมาก
ตัวอย่างนี้กำลังจะบอกว่า ข้อมูลสามารถนำเสนอได้หลากหลาย ตามที่เราต้องการ ขึ้นอยู่กับวิธีสถิติที่เราอยากทำ บางครั้งผู้นำเสนออาจมีวิธีการปรับตัวเลขให้ดูดีๆได้ ผู้ใช้ข้อมูลหรือผู้บริหารจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจที่มาที่ไปของข้อมูล และหลักสถิติ เพราะหากเข้าใจผิดก็จะนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดๆ
บ่อยครั้งที่ผมนั่งประชุมผู้บริหารแล้วมีการนำเสนอ ผลประกอบการ ผลการจัดอันดับต่างๆ เรามักจะเห็นตัวเลขที่สวยงาม ถ้าเราไม่ไปเจาะลึกเข้าใจที่ไปที่มาของข้อมูลดีพอ ไม่ไปศึกษาวิธีการจัดอันดับว่าใช้ข้อมูลอะไรมาตัดสิน ก็อาจทำให้เราตัดสินใจผิดพลาดได้ ดังนั้น Data literacy ข้อหนึ่งที่สำคัญคือ ต้องเข้าใจความน่าเชื่อถือของข้อมูลและต้องมีหลักสถิติพื้นฐาน
ธนชาติ นุ่มนนท์
IMC Institute
thanachart.org 