การพัฒนาแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยเพื่อสนับสนุน การให้คำปรึกษาวิชาการสำหรับนักศึกษาระดับอุดมศึกษา

ผู้แต่ง

  • ฐิณาภัณฑ์ นิธิยุวิทย์ มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์
  • ทัสนันทน์ ตรีนันทรัตน์ สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์

คำสำคัญ:

แช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทย, การให้คำปรึกษาวิชาการ, นักศึกษาระดับอุดมศึกษา

บทคัดย่อ

การคงไว้ของจำนวนนักศึกษาในมหาวิทยาลัยรัฐและเอกชนในยุควิกฤติที่จำนวนนักศึกษาลดลงอย่างต่อเนื่อง ประกอบด้วยสิ่งสำคัญคือการมีระบบการให้คำปรึกษาที่ดีและมีความต่อเนื่อง ซึ่งเป็นโจทย์สำคัญในการวิจัยครั้งนี้ โดยมีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาชุดข้อมูลและฐานความรู้ของแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยเพื่อสนับสนุนการให้คำปรึกษาวิชาการสำหรับนักศึกษาระดับอุดมศึกษา 2) เพื่อพัฒนาแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยเพื่อสนับสนุนการให้คำปรึกษาวิชาการสำหรับนักศึกษาระดับอุดมศึกษา และ 3) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยเพื่อสนับสนุนการให้คำปรึกษาวิชาการสำหรับนักศึกษาระดับอุดมศึกษา ขั้นตอนการดำเนินงานวิจัยแบ่งได้ 3 ขั้นตอน คือ 1) เก็บรวบรวมข้อมูลจากอาจารย์ที่ปรึกษา นักศึกษา และผู้อำนวยการฝ่ายวิชาการและงานทะเบียน มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ และมหาวิทยาลัยพิษณุโลก จำนวน 54 คน เพื่อนำมาพัฒนาชุดข้อมูลและฐานความรู้ของแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ 2) พัฒนาแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทย ประกอบด้วย ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์  ฐานความรู้เชิงความหมายออนโทโลยี การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเว็บอินเทอร์เฟสในการติดต่อกับแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ และ 3) ประเมินประสิทธิภาพแช็ตบอท พบว่า แช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์มีประสิทธิภาพในการทำนายคำตอบการสนทนาด้วย K-NN ที่ K=3 และ K=5 ได้ถูกต้อง 100% สืบค้นความรู้จากออนโทโลยีได้ถูกต้อง 93.6% และผู้ใช้มีความพึงพอใจต่อแช็ตบอทในภาพรวมอยู่ในระดับมาก

เอกสารอ้างอิง

Altinok D. An Ontology-Based Dialogue Management System for Banking and Finance Dialogue Systems. Proceedings of 1st Financial Narrative Processing Workshop at The LREC; 2018 May

-12; Miyazaki, Japan. 2018: 1-9.

Bhalotia S, Bisen S. Implementation of a Chat Bot System using AI and NLP. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology, 2018; 6(3): 26-30.

Fosler-Lussier E. Markov Models and Hidden Markov Models: A Brief Tutorial. International Computer Science Institute, Berkeley, California, 1998.

Goutte C, Gaussier E. A Probabilistic Interpretation of Precision, Recall and F-Score, With Implication For Evaluation. Proceeding of 27th European Conference on IR Research (ECIR 2005); 2005 March 21-23; Santiago de Compostela, Spain; 2005: 345-359.

Hussain H, Aswani K, Gupta M. et al. Implementation of Disease Prediction Chatbot and Report Analyzer using the Concepts of NLP, Machine Learning and OCR. International Research Journal of Engineering and Technology, 2020; 7(4): 1814-1819.

Kerschberg L, Chowdhury M, Damiano A. et al. Knowledge Sifter: Ontology-Driven Search over Heterogeneous Databases. Proceedings of 16th International Conference on Scientific and Statistical Database Management; 2004 May 7-12; Virginia, USA. 2004: 431-432.

Manning C, Raghavan P, Schütze H. Measuring Information Retrieval. 2009. Available at: https://nlp. stanford.edu/IR-book/pdf/08eval.pdf. Accessed December 20, 2019.

Ministry of Information and Communication. Technology policy framework Information and communication period 2011-2020. Bangkok: Ministry of Information and Communication; 2011.

Mitpitak A, Nanthajirapong N. Voice Command System for Software Testing and Quality Improvement. Proceedings of the 7th Academic Science and Technology Conference 2019; 2019 June 7; Bangkok, Thailand. 2019: 1675-1683.

Netsuwan T. Online Classified English News on Crime with Text Mining Techniques. Proceedings of National academic conference 11th Computer and Information Technology; 2015 July; Thailand. 2015: 61-66.

Nookhong J, Kaewrattanapat N. The automatic consulting system in higher education institution. International Journal of Information and Education Technology. 2017; 7(10): 712-715.

Setthachotsombut N. Using the advisor system and study plan management system for services efficiency. Graduated Studies Journal. 2018; 15(69): 9-17.

Sun B, Du J, Gao T. Study on the Improvement of K-Nearest-Neighbor Algorithm. Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence; Shanghai, China; 2009: 390-393.

The Office of Academic Promotion. A Guide for Bachelor's Degree Advisor, Revised Version 2017.

The Office of Academic Promotion, Phetchabun Rajabhat University. 2017.

Tupmongkol S, Pilabutr S. Thailand's tourism semantic web with ontology (RDF and SPARQL). APHEIT Journal Science & Technology. 2016; 5(2): 5-11.

Villegas-CH W, Arias-Navarrete A, Palacios-Pacheco X. Proposal of an architecture for the integration of a chatbot with artificial intelligence in a smart campus for the improvement of Learning. Sustainability. 2020; 12(4): 1-20.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2020-09-14

รูปแบบการอ้างอิง

นิธิยุวิทย์ ฐ., & ตรีนันทรัตน์ ท. (2020). การพัฒนาแช็ตบอทปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยเพื่อสนับสนุน การให้คำปรึกษาวิชาการสำหรับนักศึกษาระดับอุดมศึกษา . Life Sciences and Environment Journal, 21(2), 453–467. สืบค้น จาก https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/psru/article/view/242312

ฉบับ

ประเภทบทความ

Research Articles