ผลงาน UBU KM FAIR 2026 | ประเภทผลงาน: สายวิชาการ | ด้านนวัตกรรมการเรียนการสอน

 

ชื่อผลงาน: ACTEA “Automated ChatGPT Thai–English Translation Assessor” : Active AI Assessment for Translation Performance แอคที : ระบบอัจฉริยะเชิงรุกเพื่อประเมินสมรรถนะการแปลไทย–อังกฤษแบบแอกทิฟ

 

เจ้าของผลงาน: ผู้ช่วยศาสตราจารย์สุทธิพงศ์ เพิ่มพูล คณะศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี

 

1. ที่มาและความสำคัญขององค์ความรู้

     การเรียนรู้และฝึกแปลภาษาไทย–อังกฤษ จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบและข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่อง แต่การประเมินโดยผู้สอนเพียงอย่างเดียวอาจทำให้ผู้เรียนต้องรอผลการตรวจ และไม่สามารถฝึกพัฒนาทักษะด้วยตนเองได้อย่างเต็มที่ จึงเกิดการพัฒนา ACTEA ซึ่งเป็นระบบที่ใช้ ChatGPT และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยประเมินคุณภาพบทแปล วิเคราะห์ข้อผิดพลาดทางภาษา พร้อมแสดงคะแนนและคำอธิบายเพื่อให้ผู้เรียนเห็นจุดที่ควรปรับปรุงได้ชัดเจนยิ่งขึ้น โดยผู้สอนและผู้เรียนมีส่วนร่วมในการกำหนดเกณฑ์ ตรวจสอบผล และพัฒนาระบบร่วมกัน

แนวคิดสำคัญ คือ เปลี่ยนจากการประเมินบทแปลโดยผู้สอนเพียงฝ่ายเดียว เป็นการเรียนรู้ร่วมกันระหว่าง ผู้เรียน + ผู้สอน + AI เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้เชิงรุกและการพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง

 

2. วัตถุประสงค์

 1. พัฒนาระบบประเมินสมรรถนะการแปลไทย–อังกฤษให้สอดคล้องกับหลักวิชาการด้านการแปลและภาษาศาสตร์

 2. ส่งเสริมให้ผู้เรียนใช้ AI ตรวจสอบและปรับปรุงบทแปลของตนเองได้อย่างต่อเนื่อง

 3. เปิดโอกาสให้ผู้เรียนและผู้สอนร่วมกันตรวจสอบความเหมาะสมของคะแนนและปรับปรุงระบบ

 4. พัฒนาต้นแบบนวัตกรรมที่สามารถนำไปต่อยอดใช้ในการเรียนการสอนหรือการประเมินในสาขาอื่นได้

 

3. ขั้นตอนการดำเนินงานและกระบวนการพัฒนา ACTEA

    ขั้นตอนที่ 1: รวบรวมและจัดเตรียมข้อมูล รวบรวมต้นฉบับภาษาไทยและบทแปลภาษาอังกฤษของผู้เรียน จัดเก็บเป็นข้อมูลคู่ภาษา (Parallel Corpus) เพื่อใช้เป็นฐานข้อมูลสำหรับการประเมินและวิเคราะห์ข้อผิดพลาดทางภาษา

    ขั้นตอนที่ 2: กำหนดเกณฑ์และพัฒนาระบบ ผู้สอนและผู้เรียนร่วมกันกำหนดเกณฑ์การให้คะแนน น้ำหนักความเหมาะสมทางภาษา และรูปแบบการรายงานผล โดยใช้หลักวิชาการด้านภาษาและการแปลเป็นแนวทาง

    ขั้นตอนที่ 3: ทดลอง ตรวจสอบ และปรับปรุง ทดลองใช้ข้อมูลบทแปล ตรวจสอบความเหมาะสมของคะแนนและคำอธิบาย หากคะแนนสูงหรือต่ำเกินไป หรือผลแสดงซับซ้อน จะร่วมกันปรับเกณฑ์และระบบให้เหมาะสมยิ่งขึ้น

    ขั้นตอนที่ 4: ทดลองใช้จริงและเปรียบเทียบผล ผู้สอนตรวจและให้คะแนนบทแปลตามวิธีปกติ จากนั้นนำบทแปลเดียวกันเข้าสู่ ACTEA เพื่อเปรียบเทียบผลการประเมินระหว่างผู้สอนกับ AI หากคะแนนต่างกันเกิน 0.25 คะแนน จะร่วมกันตรวจสอบสาเหตุและปรับปรุงเกณฑ์

    ขั้นตอนที่ 5: แลกเปลี่ยนเรียนรู้และขยายผล รับฟังประสบการณ์จากผู้ใช้ แลกเปลี่ยนข้อเสนอแนะกับผู้สอนและผู้เกี่ยวข้อง เผยแพร่นวัตกรรม และนำผลการใช้งานไปใช้พัฒนาระบบในอนาคต

 

 

4. องค์ความรู้สำคัญที่ได้รับ (Key Knowledge)

 

ประเด็น	องค์ความรู้ที่สกัดได้
การประยุกต์ใช้ AI	ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อผิดพลาด ประเมินคะแนน และเสนอแนวทางปรับปรุงบทแปล
การสร้างฐานความรู้	การรวบรวมตัวอย่างบทแปลและข้อมูลคู่ภาษาช่วยให้มีข้อมูลสำหรับการประเมินอย่างเป็นระบบ
การมีส่วนร่วม	การให้ผู้เรียนและผู้สอนร่วมกำหนดเกณฑ์ ช่วยให้เกิดความเข้าใจในมาตรฐานการประเมิน
การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ	ต้องเปรียบเทียบคะแนนจาก AI กับผู้สอน และทบทวนกรณีที่ผลแตกต่างกัน
การเรียนรู้ด้วยตนเอง	ผู้เรียนสามารถนำผลประเมินไปแก้ไขงานและฝึกฝนทักษะของตนเองได้ต่อเนื่อง
การพัฒนานวัตกรรม	การทดลองใช้ รับฟังความคิดเห็น และปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอช่วยให้เครื่องมือเหมาะสมกับผู้ใช้มากขึ้น

 

 

5. ผลสำเร็จและประโยชน์ที่ได้รับ

จากผลการดำเนินงานในเอกสาร พบประโยชน์สำคัญดังนี้

     - ต่อผู้เรียน: เห็นข้อผิดพลาดของตนเองชัดเจนขึ้น สามารถตรวจสอบและปรับปรุงบทแปล รวมทั้งติดตามพัฒนาการทางภาษาได้

     - ต่อผู้สอน: มีเครื่องมือสนับสนุนการประเมิน และสามารถนำข้อมูลข้อผิดพลาดของผู้เรียนไปพัฒนาการจัดการเรียนการสอน

     - ต่อการจัดการเรียนรู้: ส่งเสริม Active Learning การคิดวิเคราะห์ การแลกเปลี่ยนความคิดเห็น และการเรียนรู้ด้วยตนเอง

     - ต่อองค์กร: เป็นนวัตกรรมต้นแบบที่สามารถเผยแพร่และนำไปพัฒนาต่อยอดในสาขาวิชาอื่นได้

ผลงานมีการนำไปใช้ในการเรียนการสอนวิชาแปลในภาคการศึกษาที่ 2/2568 และ 1/2569 และมีการเผยแพร่นวัตกรรมต่อกลุ่มผู้สอนภาษาและองค์กรการศึกษาภายนอกแล้ว ทั้งนี้ เอกสารไม่ได้ระบุตัวเลขผลสัมฤทธิ์เชิงปริมาณที่ใช้ยืนยันระดับการพัฒนาทักษะของผู้เรียนอย่างชัดเจน

 

6. ปัจจัยแห่งความสำเร็จ (Key Success Factors)

    1. มีฐานข้อมูลที่เหมาะสม — รวบรวมตัวอย่างบทแปลและข้อผิดพลาดเพื่อใช้พัฒนาการประเมิน

    2. มีเกณฑ์การประเมินที่ชัดเจน — อาศัยหลักวิชาการและการมีส่วนร่วมของผู้สอนและผู้เรียน

    3. ตรวจสอบผลจากหลายมุมมอง — ไม่พึ่งพาคะแนนจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่เปรียบเทียบกับผลประเมินของผู้สอน

    4. ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง — นำปัญหาและข้อเสนอแนะจากการทดลองใช้มาพัฒนาระบบ

    5. เน้นผู้เรียนเป็นสำคัญ — ออกแบบผลลัพธ์ให้เข้าใจง่ายและนำไปปรับปรุงผลงานได้จริง

 

7. แนวทางการนำไปประยุกต์ใช้กับงานอื่น

องค์ความรู้จาก ACTEA สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการทำงานในมหาวิทยาลัยได้ โดยปรับให้เหมาะสมกับลักษณะงาน เช่น

    1. การเรียนการสอน พัฒนาระบบ AI ช่วยตรวจงานเขียน รายงาน หรือแบบฝึกหัด โดยกำหนดเกณฑ์การประเมินและให้ผู้สอนตรวจสอบผล

    2. งานสนับสนุนและงานสำนักงาน ประยุกต์แนวคิดการประเมินอย่างเป็นระบบเพื่อช่วยตรวจสอบความครบถ้วนของเอกสาร รายงานผลการดำเนินงาน หรือการจัดทำเอกสารตามรูปแบบที่กำหนด โดยให้ผู้รับผิดชอบเป็นผู้ยืนยันผล

    3. งานประกันคุณภาพและการจัดการความรู้ สร้างฐานตัวอย่างผลงานที่ดี เกณฑ์ตรวจสอบ และข้อเสนอแนะ เพื่อช่วยให้บุคลากรเรียนรู้จากข้อผิดพลาดและพัฒนาผลงานให้มีมาตรฐานร่วมกัน

 

         *ข้อเสนอการประยุกต์ใช้ในส่วนนี้เป็นการต่อยอดจากแนวคิดของผลงาน ไม่ใช่ผลการทดลองที่ระบุไว้ในเอกสารต้นฉบับ

 

8. บทเรียนที่ได้รับและข้อควรระวัง

    1.  AI เป็นเครื่องมือช่วยประเมิน ไม่ใช่ผู้ตัดสินที่ถูกต้องเสมอไป จึงควรมีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ

    2. การให้คะแนนต้องมีเกณฑ์ที่ชัดเจนและสอดคล้องกัน เพื่อลดความคลาดเคลื่อน

    3. การนำข้อมูลมาใช้ต้องคำนึงถึงความถูกต้อง ความเหมาะสม และการคุ้มครองข้อมูลของผู้เรียน

    4. ควรเก็บผลการทดลองใช้และข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่อง เพื่อประเมินว่าระบบช่วยพัฒนาผู้เรียนได้จริงเพียงใด

 

9. สรุปองค์ความรู้ที่สามารถนำไปใช้ได้ทันที

หัวใจสำคัญของ ACTEA คือ การใช้ AI ร่วมกับความรู้ของผู้เชี่ยวชาญและการมีส่วนร่วมของผู้เรียน เพื่อให้การประเมินมีข้อมูลรองรับ ตรวจสอบได้ และนำไปพัฒนางานได้จริง

 

กระบวนการที่สามารถนำไปปรับใช้กับงานอื่นได้ คือ

 

รวบรวมข้อมูลและตัวอย่างผลงาน

กำหนดเกณฑ์มาตรฐานร่วมกัน

ใช้ AI ช่วยประเมินและให้ข้อเสนอแนะ

ตรวจสอบผลและปรับปรุง

จัดเก็บความรู้ แลกเปลี่ยนเรียนรู้ และต่อยอด