นั่งเรียน Python มา 3 รอบแล้ว ดู Tutorial จนจำ for loop ได้ขึ้นใจ พิมพ์ print(“Hello World”) ได้ไม่ต้องคิด แต่พอได้โจทย์จริง ๆ อย่าง “เขียนโปรแกรมคำนวณค่าจัดส่งตามน้ำหนักพัสดุ” กลับนั่งมองจอเฉย ๆ ไม่รู้จะเริ่มยังไง 🤔
ถ้าเคยเป็นแบบนี้ ไม่ได้แปลว่าโง่หรือไม่มีพรสวรรค์ แต่เป็นเพราะวิธีเรียนที่ผ่านมา “ข้ามขั้นตอนที่สำคัญที่สุด” ไปนั่นเอง
ปัญหาจริง ๆ ไม่ใช่ “จำ Syntax ไม่ได้” แต่คือ “คิดไม่ออกว่าจะเริ่มยังไง”
หลายคนคิดว่าเขียนโปรแกรมเก่ง คือคนที่จำคำสั่งได้เยอะ แต่ในความเป็นจริง นักพัฒนาโปรแกรมมืออาชีพขนาดไหนเขาก็เปิด Google หรือ Documentation กันตลอด ไม่มีใครท่องจำทุก Function ได้หมด (และ ปัจจุบันก็ใช้ AI ช่วยเขียนกันปกติ)
จาก Stack Overflow Developer Survey 2025 ที่สำรวจนักพัฒนาโปรแกรมกว่า 49,000 คนทั่วโลก ปัจจัยที่ทำให้ Developer มีความสุขกับงานมากที่สุดอันดับต้น ๆ คือ “การได้แก้ปัญหาจริง” (Solving Real-World Problems) ไม่ใช่ “จำภาษาโปรแกรมได้มากกว่าคนอื่น”
นี่คือสัญญาณที่ชัดเจนว่า ทักษะที่ตลาดต้องการจริง ๆ คือ “ความสามารถในการคิดแก้ปัญหา” ไม่ใช่การท่องจำ Syntax
แล้ว “Problem Solving” คืออะไร ทำไมต้องมาก่อน Syntax?
Problem Solving ในบริบทของการเขียนโปรแกรม คือ ความสามารถในการ “แตกปัญหาใหญ่ออกเป็นปัญหาย่อย” แล้ววางแผนแก้ไขทีละขั้น ก่อนจะเริ่มเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว
ลองนึกภาพง่าย ๆ แบบนี้ สมมติได้โจทย์ว่า “สร้างโปรแกรมตรวจสอบว่าปีไหนเป็นปีอธิกสุรทิน”
คนที่ “จำโค้ด” จะเริ่มพิมพ์ if-else ทันที แล้วลองผิดลองถูกไปเรื่อย ๆ
แต่คนที่ “คิดเป็น” จะเริ่มจากคำถามก่อน เช่น ปีอธิกสุรทินมีเงื่อนไขอะไรบ้าง? หาร 4 ลงตัว แต่หาร 100 ลงตัวต้องไม่ใช่ ยกเว้นหาร 400 ลงตัว เรียงลำดับเงื่อนไขยังไงดี? Input เป็นอะไร? Output ควรแสดงผลยังไง?
พอคิดเสร็จ การเขียนโค้ดจะกลายเป็นแค่ “แปลความคิดเป็นภาษา Python” ซึ่งง่ายกว่ามาก เพราะรู้อยู่แล้วว่าจะทำอะไร
ในยุค AI เขียนโค้ดได้ ทักษะนี้ยิ่งสำคัญขึ้นไปอีก
บางคนอาจสงสัยว่า “ก็ให้ AI เขียนโค้ดให้สิ จะฝึก Problem Solving ไปทำไม?”
ตอบตรง ๆ เลยว่า AI เก่งขึ้นจริง แต่ก็ยังห่างไกลจากคำว่าสมบูรณ์แบบ
จากผลสำรวจ Stack Overflow Developer Survey 2025 พบว่า แม้ 84% ของนักพัฒนาโปรแกรมจะใช้หรือวางแผนจะใช้ AI Tools ในการทำงานแล้ว แต่มีนักพัฒนาโปรแกรมที่ “ไว้ใจ” ความถูกต้องของ AI เพียง 33% เท่านั้น ขณะที่ 46% ระบุว่า “ไม่ค่อยไว้ใจ” ผลลัพธ์จาก AI เลย
ที่น่าสนใจยิ่งกว่าคือ ปัญหาอันดับ 1 ที่นักพัฒนาโปรแกรมเจอเวลาใช้ AI Tools คือ “โค้ดที่ AI เขียนมาเกือบถูก แต่ไม่ถูกซะทีเดียว” โดย 66% ของนักพัฒนาโปรแกรมรายงานว่าเจอปัญหานี้ และ 45% บอกว่าการ Debug โค้ดที่ AI สร้างมา ใช้เวลามากกว่าเขียนเองด้วยซ้ำ
ยิ่งไปกว่านั้น งานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ที่ตีพิมพ์เมื่อกลางปี 2025 ทดสอบกับนักพัฒนาโปรแกรม Open Source ที่มีประสบการณ์สูง พบผลลัพธ์ที่น่าตกใจ แม้นักพัฒนาโปรแกรมจะ “รู้สึกว่า” ตัวเองทำงานเร็วขึ้น 20% เมื่อใช้ AI แต่เมื่อวัดผลจริง พวกเขากลับ “ช้าลง 19%” เพราะต้องใช้เวลาตรวจสอบและแก้ไขโค้ดที่ AI สร้างมา
สิ่งที่ข้อมูลเหล่านี้บอกเราคือ ต่อให้ AI เขียนโค้ดให้ได้ แต่ถ้าเราไม่มีทักษะ Problem Solving เราจะไม่สามารถ “ตัดสินได้ว่าโค้ดถูกหรือผิด” ไม่สามารถ “บอกได้ว่า AI ตอบพลาดตรงไหน” และไม่สามารถ “แก้ไขหรือปรับปรุงโค้ดที่ AI สร้างมา” ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
พูดง่าย ๆ Problem Solving คือทักษะที่ทำให้เรา “ควบคุม AI ได้” ไม่ใช่ “ถูก AI ควบคุม” นั่นเอง
5 วิธีฝึก Problem Solving ควบคู่กับการเรียน Python
ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วเห็นด้วยว่า Problem Solving สำคัญ คำถามต่อไปคือ “แล้วจะฝึกยังไง?”
นี่คือแนวทางที่ใช้ได้จริง เรียงตามลำดับที่แนะนำได้เลยนะคร้าบบ
1) เริ่มจากโจทย์ ไม่ใช่เริ่มจาก Syntax
แทนที่จะนั่งอ่านว่า for loop ทำงานยังไงแล้วค่อยหาโจทย์มาลอง ให้กลับด้าน เริ่มจากโจทย์ง่าย ๆ เช่น “เขียนโปรแกรมนับจำนวนสระในประโยค” แล้วค่อยไปเรียนรู้ว่าต้องใช้คำสั่งอะไรบ้าง วิธีนี้จะทำให้เราเรียน Syntax อย่างมีบริบท เข้าใจว่า “ทำไมต้องใช้” ไม่ใช่แค่ “มันคืออะไร”
2) ฝึกเขียน Pseudocode ก่อนเขียนโค้ดจริงทุกครั้ง
ก่อนเปิด VS Code หรือ Jupyter Notebook ให้ลองเขียน Pseudocode ด้วยภาษาคน บนกระดาษหรือ Note ธรรมดา เช่น “ถ้าผู้ใช้กรอกตัวเลข เช็กว่าเป็นเลขคู่หรือคี่ แสดงผล” ขั้นตอนนี้ฝึกให้เรา “คิดก่อนทำ” ซึ่งเป็นหัวใจของ Problem Solving
3) แตกโจทย์ให้เล็กที่สุด (Decomposition)
พอเจอโจทย์ที่ดูยาก อย่าพยายามแก้ทั้งหมดในครั้งเดียว ให้ลองแตกออกเป็นส่วนย่อย ๆ เช่น โจทย์ “สร้างโปรแกรมจัดการรายรับ-รายจ่าย” แตกได้เป็น รับ Input จากผู้ใช้ เก็บข้อมูลลง List คำนวณยอดรวม แสดงผลสรุป แล้วค่อยเขียนโค้ดทีละส่วน
4) ลงมือทำ Project เล็ก ๆ ที่แก้ปัญหาจริง
หลายแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ไม่ว่าจะเป็น DataQuest, Real Python หรือ KDnuggets ต่างเห็นตรงกันว่า การทำ Project จริง ๆ แม้จะเป็น Project เล็ก ๆ ก็สอนได้มากกว่าการท่องจำ Syntax เป็นร้อย ๆ บรรทัด ลองเริ่มจาก Project ง่าย ๆ เช่น เครื่องคิดเลข, โปรแกรมทายตัวเลข, To-Do List หรือ Web Scraper เล็ก ๆ เพื่อฝึกกระบวนการคิดตั้งแต่ต้นจนจบ
5) ฝึกโจทย์บนแพลตฟอร์มอย่าง LeetCode หรือ HackerRank สัปดาห์ละ 2-3 ข้อ
จาก Real Python แนะนำว่าควรแบ่งเวลาประมาณ 20-30% ของเวลาเรียนทั้งหมดไปฝึกโจทย์บนแพลตฟอร์มเหล่านี้ โดยให้โฟกัสที่ “การเข้าใจ Pattern ของการแก้ปัญหา” ไม่ใช่การท่องจำคำตอบ เริ่มจากโจทย์ง่ายแล้วค่อย ๆ เพิ่มระดับ สิ่งสำคัญคือให้ลอง Comment อธิบายกระบวนการคิดของตัวเองในโค้ดด้วย จะช่วยให้เห็นจุดบกพร่องและพัฒนาได้เร็วขึ้น
ลำดับที่ถูกต้องในการเรียน Python ให้เข้าใจจริง
จากทุกอย่างที่พูดมา สรุปเป็นลำดับการเรียนที่ต่อยอดได้ คิดก็เป็นออกมาหน้าตาแบบนี้
ขั้นที่ 1: Problem Solving & Computational Thinking ฝึกแตกปัญหา เขียน Pseudocode คิดเป็นขั้นตอน สร้างนิสัย “คิดก่อนเขียน”
ขั้นที่ 2: Python Fundamentals เรียนรู้ Variables, Data Types, Loops, Conditionals, Functions ผ่านการ “แก้โจทย์” ไม่ใช่ “อ่านอย่างเดียว”
ขั้นที่ 3: Project-Based Learning สร้าง Project เล็ก ๆ จริง ๆ ที่แก้ปัญหาที่ตัวเองสนใจ
ขั้นที่ 4: Libraries & Ecosystem เรียนรู้ Libraries เฉพาะทางตามสายงาน เช่น Pandas สำหรับ Data, Django สำหรับ Web หรือ TensorFlow สำหรับ AI/ML
ขั้นที่ 5: AI-Assisted Development เรียนรู้การใช้ AI Tools อย่างมีประสิทธิภาพ “ร่วมกับ” ทักษะที่สะสมมา ไม่ใช่ใช้ “แทน” ทักษะ
สังเกตว่า Problem Solving อยู่อันดับ 1 เสมอ เพราะมันคือ “รากฐาน” ที่ทำให้ทุกขั้นตอนต่อจากนี้ง่ายขึ้น
มาถึงขนาดนี้ ใครยังลังเลว่า Python ยังเป็นภาษาที่ควรเรียนในปี 2026 ไหม?
คำตอบสั้น ๆ คือ “ใช่ อย่างแน่นอน”
Python ยังคงครองอันดับ 1 ใน TIOBE Index มาอย่างต่อเนื่อง โดยล่าสุดในเดือนมกราคม 2026 มี Rating อยู่ที่ 22.61% นำอันดับ 2 อย่าง C ที่ได้ 10.99% อยู่มากกว่า 10 จุด
จาก Stack Overflow Developer Survey 2025 ยืนยันเช่นกันว่า Python มีอัตราการใช้งานเพิ่มขึ้นถึง 7 เปอร์เซ็นต์พอยต์จากปี 2024 ถึง 2025 ซึ่งถือว่าเป็นการเติบโตที่สูงมากสำหรับภาษาที่ได้รับความนิยมอยู่แล้ว โดยเฉพาะในด้าน AI, Data Science และ Back-end Development
ส่วน HackerRank’s Developer Skills Report 2024 ก็ระบุว่า Python, JavaScript และ SQL คือ 3 ภาษาที่นายจ้างต้องการมากที่สุดสำหรับ Junior Developer ซึ่ง Python เป็นทางเลือกที่ดีมากสำหรับคนที่เริ่มต้น เพราะ Syntax อ่านง่ายคล้ายภาษาอังกฤษ ทำให้สามารถ “โฟกัสที่การแก้ปัญหา” ได้เร็วกว่าภาษาอื่นด้วย
จบด้วยการบอกทุกคนว่า เขียนโค้ดเป็น ≠ จำโค้ดได้
สิ่งที่แยก “คนที่เขียน Python เป็น” ออกจาก “คนที่จำ Python ได้” ไม่ใช่ปริมาณ Syntax ที่ท่องจำไว้ในหัว แต่คือ “วิธีคิด” ที่อยู่เบื้องหลังทุกบรรทัดของโค้ด
ในยุคที่ AI เขียนโค้ดได้ ทักษะการจำ Syntax จะยิ่งลดความสำคัญลง แต่ทักษะการคิดวิเคราะห์ แตกปัญหา และแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ จะกลายเป็นสิ่งที่ทำให้คน “มีค่า” ในตลาดงานมากขึ้นเรื่อย ๆ
เริ่มต้นง่าย ๆ ครั้งต่อไปที่ได้โจทย์ Python อย่าเพิ่งพิมพ์โค้ด ให้หยุดคิดก่อนสัก 5 นาที ถามตัวเองว่า: “ปัญหานี้คืออะไร? แตกเป็นส่วนย่อยได้ยังไง? ลำดับขั้นตอนคืออะไร?” แล้วค่อยเขียน
แค่นี้ก็เป็นจุดเริ่มต้นของการเรียน Python อย่าง “เข้าใจจริง” แล้วครับผม
📚 สำหรับคนที่อยากเริ่มเรียน Python อย่างถูกวิธี พร้อมฝึก Problem Solving ตั้งแต่วันแรก สามารถดูคอร์สเรียนของ borntoDev ที่ออกแบบมาเพื่อให้ “เข้าใจก่อนท่องจำ” ได้ที่ borntoDev.com