ด้วยแพลตฟอร์ม DesignCLASS ท่านจะพัฒนาการออกแบบการเรียนรู้ที่ส่งเสริมการเรียนการสอนอนาคต คลิกเลยเพื่อเริ่มต้นประสบการณ์การออกแบบการเรียนการสอน!

เกี่ยวกับเรา

DesignCLASS เป็นผลงานวิจัยที่ได้รับทุนอุดหนุนการวิจัยจากสำนักงานปลัดกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม

พัฒนาโดย

ภาควิชาเทคโนโลยีและสื่อสารการศึกษา
คณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

เนื้อหา
Natural Language Processing (NLP) หรือ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คือสาขาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจ การตีความ และการสร้างภาษามนุษย์ด้วยการใช้คอมพิวเตอร์ NLP ทำให้เครื่องสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อข้อความที่เป็นภาษาเขียนหรือภาษาพูดได้เหมือนกับมนุษย์

ประโยชน์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการเรียนการสอน

  1. การสร้างแบบทดสอบอัตโนมัติ: NLP สามารถช่วยสร้างข้อสอบและแบบฝึกหัดโดยอัตโนมัติ โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ
  2. การวิเคราะห์ความคิดเห็น: NLP สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้เรียนเกี่ยวกับเนื้อหาการสอน ทำให้ผู้สอนสามารถปรับปรุงวิธีการสอนได้
  3. การสร้างสรุปเนื้อหา: NLP สามารถช่วยสรุปเนื้อหาบทเรียนหรือบทความที่ยาว เพื่อให้ผู้เรียนสามารถเข้าใจเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว
  4. การให้คำแนะนำอัตโนมัติ: NLP สามารถวิเคราะห์การตอบข้อสอบและให้คำแนะนำในการปรับปรุงหรือศึกษาเพิ่มเติม
  5. การแปลภาษาอัตโนมัติ: NLP ช่วยในการแปลภาษา ทำให้ผู้เรียนที่ไม่เข้าใจภาษาเดียวกันสามารถเข้าถึงเนื้อหาได้

ตัวอย่างการใช้ NLP ในการเรียนการสอน

  1. Grammarly: โปรแกรมช่วยตรวจสอบไวยากรณ์และคำศัพท์ที่ใช้ NLP เพื่อให้คำแนะนำการเขียนที่ดีขึ้น
  2. Duolingo: แอปพลิเคชันเรียนรู้ภาษาที่ใช้ NLP เพื่อสร้างบทเรียนที่ปรับตามระดับความสามารถของผู้เรียน
  3. Google Translate: เครื่องมือแปลภาษาที่ใช้ NLP เพื่อให้การแปลที่มีความแม่นยำและธรรมชาติ

แหล่งเรียนรู้
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing. Pearson.
Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3