ทำไมการเรียนเขียนโปรแกรมถึง “เจ็บปวด” — และเราจะแก้มันอย่างไร
หลายคนที่เริ่มเรียนเขียนโปรแกรมมักได้ยินคำแนะนำเดิม ๆ เช่น
“ต้องเขียนโค้ดเยอะ ๆ” หรือ “เดี๋ยวก็เก่งเอง”
แต่คนที่เคยลองจริงจะรู้ว่า…
ปัญหาไม่ใช่ความขี้เกียจ
แต่คือโครงสร้างการเรียนที่ผิดตั้งแต่ต้น
บทความนี้จะอธิบาย Pain Points ที่แท้จริงในการเรียน Software Development
และแนวทางแก้ที่ช่วยให้เรียนได้ ชัดขึ้น เหนื่อยน้อยลง และไม่ท้อกลางทาง
Pain #1: ดู Tutorial รู้เรื่อง แต่พอให้ทำเอง… ทำไม่ออก
อาการที่เจอบ่อย
- ดูคลิปตามได้ทุกบรรทัด
- เข้าใจโค้ดที่คนอื่นเขียน
- แต่พอเปิดไฟล์เปล่า ๆ ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน
สาเหตุจริง
Tutorial คือ “โลกปิด”
- ทุกอย่างถูกตัดสินใจไว้แล้ว
- ปัญหาถูกเลือกมาให้เหมาะ
- ไม่มีความคลุมเครือ
แต่โลกของงานจริงคือ “โลกเปิด”
- โจทย์ไม่ชัด
- ไม่มีคำตอบเดียว
- ต้องตัดสินใจตลอดเวลา
วิธีแก้
- สร้างโปรเจกต์เล็ก ๆ แบบ จบทั้งระบบ
- ไม่ต้องสวย ไม่ต้องครบ
-
ขอแค่มี:
- input
- logic
- output
โค้ดที่ “จบ” ดีกว่าโค้ดที่ “สวยแต่ไม่เสร็จ”
Pain #2: เครื่องมือเยอะเกินไป เลือกไม่ถูก
อาการที่เจอ
- Python หรือ JavaScript ดี?
- Django หรือ FastAPI?
- React จำเป็นไหม?
- ทุกคนบอกของตัวเองดีที่สุด
สาเหตุจริง
อินเทอร์เน็ตถูกออกแบบมาเพื่อ:
- ยอดวิว
- ความใหม่
- ตัวตนของคนสอน
ไม่ใช่เพื่อความชัดเจนของผู้เรียน
วิธีแก้
- เลือก Stack เดียวที่นิ่ง
- ใช้นานพอให้ “เข้าใจ”
-
วัดผลจาก:
- ปัญหาที่แก้ได้
- ระบบที่สร้างได้
- อธิบายให้คนอื่นเข้าใจได้หรือไม่
เครื่องมือเปลี่ยนได้
แต่ความเข้าใจระบบ เปลี่ยนไม่ได้
Pain #3: โค้ดรันได้ แต่ไม่กล้าแตะ
อาการที่เจอ
- โค้ดทำงาน แต่ไม่รู้ว่าทำงานยังไง
- กลัวแก้แล้วพัง
- Debug ไม่เป็น
สาเหตุจริง
Framework สมัยใหม่ “ซ่อนความซับซ้อนเร็วเกินไป”
- data flow
- lifecycle
- state
- request/response
ทำให้ผู้เรียนข้าม “เหตุผล” ไปเรียนแค่ “วิธีใช้”
วิธีแก้
-
คิดเป็นชั้น:
- ข้อมูลเข้า → ประมวลผล → เก็บ → ส่งออก
- ลองทำระบบง่าย ๆ แบบไม่พึ่ง framework ก่อน
- ฝึกอธิบายโค้ดของตัวเองเป็นคำพูด
ถ้าอธิบายได้ แปลว่าเข้าใจจริง
Pain #4: เรียนมานาน แต่รู้สึกไม่เก่งขึ้น
อาการที่เจอ
- เรียนหลายเดือน แต่ยังรู้สึกเป็นมือใหม่
- เทียบตัวเองกับคนอื่นแล้วท้อ
สาเหตุจริง
ทักษะ Software โตแบบ “ไม่เป็นเส้นตรง”
- ช่วงแรกเหนื่อย แต่ผลลัพธ์น้อย
- พอเข้าใจระบบแล้ว ความเร็วจะพุ่ง
วิธีแก้
เลิกวัดผลจาก “เวลา”
เปลี่ยนมาวัดจาก “ความสามารถ” เช่น:
- Deploy แอปเองได้
- Debug โดยไม่ตื่นตระหนก
- ลบแล้วเขียนใหม่ได้
- รู้ว่าข้อมูลอยู่ตรงไหน
Pain #5: โลกจริงไม่เหมือนในคอร์ส
อาการที่เจอ
- ในคอร์สดูง่าย
- พอทำโปรเจกต์จริง เครียดและมั่ว
สาเหตุจริง
งานจริงคือ:
- ไม่ครบ
- เปลี่ยนตลอด
- มีข้อจำกัด
คอร์สสอน “ทางที่สวย”
แต่โลกจริงต้องการ “การตัดสินใจ”
วิธีแก้
- ทำโปรเจกต์ที่มีผู้ใช้จริง (แม้จะเป็นตัวเอง)
- ตั้งใจเปลี่ยน requirement กลางทาง
- ฝึกคิด trade-off
Pain #6: รู้สึกว่า “เราไม่เหมาะกับสายนี้”
อาการที่เจอ
- Imposter syndrome
- กลัวถาม
- คิดว่าคนอื่นเก่งกว่า
ความจริง
นักพัฒนาทุกคน:
- เจอ error ทุกวัน
- งงเป็นประจำ
- แก้พังบ่อย
ความต่างคือ “ไม่เลิก”
Developer ที่เก่ง ไม่ใช่คนที่ไม่พลาด
แต่คือคนที่พลาดแล้วเดินต่อ
บทสรุปสำคัญ
Software Development ไม่ใช่เรื่องการเขียนโค้ดเร็ว
แต่คือการ:
- เข้าใจระบบ
- จัดการความซับซ้อน
- แก้ปัญหาที่ไม่ชัด
- คิดเป็นขั้นเป็นตอน
ถ้าโครงสร้างการเรียนถูกต้อง
ความมั่นใจและความก้าวหน้าจะตามมาเอง
Get in Touch with us
Related Posts
- องค์กรควรเลือก AI แบบ GPT หรือ AI แบบ Gemini?
- ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ GPT-5.2 เหนือกว่า GPT-5.1 อย่างชัดเจน
- ChatGPT 5.2 vs 5.1 — อธิบายความแตกต่างด้วยอุปมาเข้าใจง่าย
- ทำไมธุรกิจที่กำลังเติบโต มัก “โตเกิน” ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปในที่สุด และบริษัทที่ประสบความสำเร็จเขาจัดการอย่างไร
- Computer Vision บน Edge Device และสภาพแวดล้อมทรัพยากรจำกัด: ความท้าทายและโอกาสสำหรับไทย
- Simplico — โซลูชัน AI Automation และระบบซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับธุรกิจไทย
- AI สำหรับ Predictive Maintenance — จากเซนเซอร์สู่โมเดลพยากรณ์
- ผู้ช่วย AI สำหรับนักบัญชี — ทำอะไรได้ และทำอะไรยังไม่ได้
- ทำไมธุรกิจ SME ถึงจ่ายค่า Custom ERP แพงเกินจริง — และวิธีป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก
- ทำไมเราถึงสร้าง SimpliShop — และแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ธุรกิจไทยเติบโตได้อย่างไร
- Fine-Tuning vs Prompt Engineering แบบเข้าใจง่ายสำหรับผู้นำองค์กรไทย
- บทนำสู่ระบบชลประทานแบบแม่นยำ (Precision Irrigation)
- IoT Sensors ไม่ได้สำคัญที่สุด — “การเชื่อมข้อมูล” ต่างหากคือหัวใจของ Smart Farming
- พัฒนา Mobile Application ด้วย React / React Native
- AI Vertical Integration: เปลี่ยนธุรกิจไทยให้ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- คู่มือองค์กรไทย: วิธีนำ AI มาใช้แบบเป็นขั้นตอน — ฉบับปี 2025
- ทำไม EV Fleet Management SaaS ที่มี AI Optimization คือ “หัวใจสำคัญ” ของธุรกิจยานยนต์ไฟฟ้าในไทย
- 7 Use Cases ของระบบ Machine Learning ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตโรงงานและธุรกิจไทย
- การใช้ LSTM ในการพยากรณ์ระดับน้ำท่วม: ทางออกใหม่ของเมืองไทยเพื่อรับมือฝนตกหนักและน้ำรอระบาย
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย













