Page 5 - Guide to Applying AI Technology in Teaching and Learning
P. 5

2



                          แนวคิด AI

                  (Four Approaches to AI)      เป้าหมายที่เน้น             คำอธิบายโดยสังเขป
                                                               เป้าหมายได้ดีที่สุด (Maximum Utility) ซึ่งเป็น

                                                               แนวทางที่ใช้มากที่สุดใน AI สมัยใหม่


                       จึงทำให้วิวัฒนาการของAI สามารถแบ่งออกเป็นสามระดับตามความสามารถในการทำงาน

                       1. ปัญญาประดิษฐ์แบบแคบ (Narrow AI / Weak AI) AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะด้านใด

               ด้านหนึ่งเท่านั้น เช่น ระบบการจดจำใบหน้า, ระบบแนะนำสินค้า, หรือระบบเล่นหมากรุก AI ที่ใช้งานอยู่ใน
               ปัจจุบันเกือบทั้งหมดจัดอยู่ในประเภทนี้

                       2. ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI / Strong AI) AI ที่มีความสามารถทางปัญญาในระดับเดียวกับ
               มนุษย์ สามารถเรียนรู้ แก้ปัญหา และทำงานที่หลากหลายได้ (เป็นเป้าหมายในอนาคต)

                       3. ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง (Superintelligence AI) AI ที่มีความสามารถทางปัญญาที่เหนือกว่ามนุษย์

               ในทุกด้าน (เป็นแนวคิดเชิงทฤษฎีในอนาคต)


               2. ประเภทของ AI ที่ใช้ในการศึกษา
                       1.1.1 ระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert Systems) ระบบที่บรรจุความรู้เฉพาะด้านเพื่อช่วยใน

               การตัดสินใจ เช่น การวินิจฉัยจุดบกพร่องในการเรียนรู้ของนักเรียน

                       1.1.2 การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning ML) อัลกอริทึมที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้
               จากข้อมูลได้โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ใช้ในการทำนายผลการเรียนรู้ การจำแนกประเภทคำตอบ

               หรือการตรวจจับพฤติกรรมการเรียนรู้ที่ผิดปกติ เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) สำหรับ

               การจำแนกคำตอบ, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) สำหรับการจัดกลุ่มผู้เรียน.
                       1.1.3 การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing NLP) เทคโนโลยีที่ช่วย

               ให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ ใช้ในการให้คะแนนเรียงความอัตโนมัติ (Automated

               Essay Scoring), การสร้างแชตบอท (Chatbots) เพื่อตอบคำถาม หรือการสรุปเนื้อหาจากตำราเรียน


               3. แนวโน้มและศักยภาพของ AI ในการพลิกโฉมการเรียนการสอน (ดังตารางที่ 2)


               ตารางที่ 2 ศักยภาพของ AI ในการศึกษาแบ่งออกเป็น 3 มิติหลัก

                            มิติ                                 คำอธิบายและศักยภาพ
                 1. การเรียนรู้ที่ปรับตามบุคคล  AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบการเรียนรู้ จุดแข็ง จุดอ่อน และความสนใจ

                 (Personalization)           ของผู้เรียนแต่ละคน เพื่อนำเสนอเนื้อหา กิจกรรม และเส้นทางการเรียนรู้
                                             ที่เหมาะสมที่สุด (Optimal Learning Path) ซึ่งช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วม

                                             และประสิทธิภาพการเรียนรู้
   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10