การจัดการความรู้
 
การใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในการเรียนการสอน : กรณีศึกษาการสร้างข้อตกลงในการใช้เครื่องมือในวิชาแปล
post: 2024-11-21 15:56:49     by: ปิยะนุช สิงห์แก้ว     views: 233
กลุ่ม: LA Mini Forum


       
องค์คาวมรู้ที่เกิดจาก กิจกรรม KM
"การใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในการเรียนการสอน : กรณีศึกษาการสร้างข้อตกลงในการใช้เครื่องมือในวิชาแปล"
เรียบเรียงโดย ผู้ช่วยศาสตราจารย์สุทธิพงศ์ เพิ่มพูล หลักสูตรภาษาอังกฤษและการสื่อสาร
 
ปัจจุบัน การใช้เครื่องมือ AI ในการเรียนการสอนเป็นที่นิยมและได้รับการยอมรับกว้างขวางว่าสามารถช่วยพัฒนาทักษะผู้เรียนได้อย่างแท้จริงหลายประการ อย่างไรก็ตาม ผู้สอนจำนวนมากมีข้อกังวลถึงขอบเขตการใช้และการวัดผลประเมินผลผู้เรียน บทความนี้จึงขอนำเสนอกรณีศึกษาการสร้างข้อตกลงการใช้ AI ในชั้นเรียน ซึ่งอาจประยุกต์ใช้ในการสอนวิชาที่เกี่ยวข้องกับภาษาต่าง ๆ ได้ หรืออาจจุดประกายแนวคิดในการใช้เครื่องมือ AI ในชั้นเรียนต่าง ๆ ได้มากขึ้น
ในการสอนหรือทำกิจกรรมพัฒนาทักษะผู้เรียนแต่ละครั้ง ผู้สอนต้องบอกขอบเขตการใช้เครื่องมือช่วยต่าง ๆ ในชั้นเรียน และหากมีการเก็บคะแนน ควรระบุสัดส่วน และคาดการณ์ว่าผู้เรียนจะสามารถใช้เครื่องมือช่วยได้หรือไม่ ในขอบเขตเช่นไร
ผู้สอนวิชาการแปลอังกฤษและไทยในระดับขั้นกลาง (แปลงานเขียนหลากประเภท การแปลสื่อสมัยใหม่) และขั้นสูง (การแปลตัวบทเฉพาะประเภท) ประยุกต์ใช้กระบวนการดังต่อไปนี้ในการเตรียมตัวนักศึกษาเพื่อทำแบบฝึกหัดและสอบแปลในแต่ละครั้ง
1 ขั้น pre-learning/ setting the scope อธิบายเรื่องการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแปล จรรยาบรรณ ขอบเขต และเนื้อหาของสิ่งที่จะให้แปล เพื่อให้ผู้แปลเตรียมพร้อมรับมือสิ่งที่จะเกิดขึ้น ทั้งในระดับอนุภาค เช่น ตามที่กำหนดในประมวลรายวิชา และระดับมหภาค เช่น แนวโน้มทิศทางการแปลงานแต่ละประเภทในอดีต ปัจจุบัน และอนาคต
2 ขั้น deep reading ให้ผู้เรียนพินิจสารและอ่านพิจารณาต้นฉบับอย่างละเอียดถี่ถ้วน
3 ขั้น revising (จะทำขึ้นตอนนี้หรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับความเหมาะสม) ให้ผู้เรียนพิจารณาปรับภาษาต้นฉบับ
4 ขั้น translating ให้ผู้เรียนลองฝึกแปลเอง
5 ขั้น analyzing ให้ผู้เรียนวิเคราะห์ พิจารณาสิ่งที่ตนเองแปล
6 ขั้น predicting ให้ผู้เรียนวิเคราะห์ คาดการณ์ หรือจินตนาการว่าหากใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ช่วย เครื่องมือเหล่านั้นจะนำเสนอบทแปลว่าอย่างไร
7 ขั้น exploring AI tools ให้ผู้เรียนทดลองใช้เครื่องมือทั้ง 3 เครื่องมือที่ผู้สอนแนะนำ
8 ขั้น comparing ให้ผู้เรียนเปรียบเทียบบทแปลทั้ง 3 บทแปลที่เครื่องมือนำเสนอให้
9 ขั้น evaluating ให้ผู้เรียนประเมินว่าบทแปลใดที่ที่สุด หรือบทแปลใดควรปรับเปลี่ยนอย่างไร
10 ขั้น developing (จะทำขึ้นตอนนี้หรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับความเหมาะสม) ให้ผู้เรียนปรับปรุงบทแปล
11 ขั้น relearning ให้ผู้เรียนฝึกใช้อย่างสม่ำเสมอให้คล่องแคล่วและเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของภาษาแปลหรือบทแปลที่เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์รจนา
12 ขั้น feedbacking (จะทำขึ้นตอนนี้หรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับความเหมาะสม) ให้ผู้เรียนเสนอความคิดเห็น หรือส่งผลประเมินต่อเครื่องมือว่าสามารถประมวลผลหรือนำเสนอบทแปลได้ดีหรือไม่ อย่างไร
13 ขั้น innovating (จะทำขึ้นตอนนี้หรือไม่ก็ได้ ขึ้นอยู่กับความสามารถผู้เรียน) ให้ผู้เรียนลองศึกษาหาแนวทางพัฒนานวตกรรมช่วยแปลหรือใช้ความรู้ความสามารถในการมีส่วนร่วมพัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์
กระบวนการทั้งหมดข้างต้น ดำเนินไปด้วยบรรยากาศอันเป็นมิตร ปลอดภัยและไม่เร่งรีบ อาจใช้เวลาในการเตรียมตัวและปฏิบัติทั้งหมด 20-90 นาทีต่อแบบฝึกหัดแปล 1 ชุด (ส่วนใหญ่เป็นข้อความต่อเนื่องจำนวน 3-10 ประโยค) รวมเวลาสอนและอธิบายเนื้อหาในชั้นเรียนตามที่ระบุในประมวลรายวิชา แนวทางการใช้เทคนิคการแปลด้วยเครื่องมือช่วยแปลปัญญาประดิษฐ์ดังกล่าวนี้ ได้รับการเผยแพร่ต่อผู้สอนร่วม เพื่อสร้างความเข้าใจอันหนึ่งอันเดียวกัน เป็นดังคู่มือการสอนและกำหนดทิศทางการจัดการเรียนรู้ในวิชาแปลขั้นกลางและขั้นสูงในหลักสูตรของผู้เขียน
 
 
 
 
 
 
 
 



ปิยะนุช สิงห์แก้ว
เจ้าหน้าที่วิจัยปฏิบัติการ   คณะศิลปศาสตร์

สนับสนุน ส่งเสริมการดำเนินงานวิจัย งานบริการวิชาการฯ งานทำนุบำรุงฯ งานจัดการการเรียนรู้ และงานวารสารฯ ในระดับคณะ


Login
Username
Password

สำหรับผู้เข้าใช้งานครั้งแรก



(เฉพาะบุคลากรมหาวิทยาลัยเท่านั้น)
 
กลุ่มชุมชนนักปฏิบัติ
IT UBU (79 บทความ)
Tech & Innovation in New Normal (38 บทความ)
UBU Library Services (35 บทความ)
Go Green (องค์กรสีเขียว) (34 บทความ)
OCN KM Bank (30 บทความ)
ทำอย่างไรให้สะดวกและความปลอดภัยในการทำงาน (30 บทความ)
กลุ่มทั้งหมด
บทความใหม่
เทคนิคการช่วยให้เพื่อนร่วมงานจดจำคำศัพท์ภาษาอังกฤษในสำนักงานได้ง่ายขึ้น (2026-04-14 20:53)
ทำไม mac os ถึงเลือกใช้ zsh เป็น shell หลัก (2026-04-04 07:04)
ถอดรหัส EdPEx สู่การปฏิบัติจริง: พลังสายสนับสนุนขับเคลื่อนองค์กรสู่ความเป็นเลิศ (EdPEx for Supporting Staff) (2026-04-02 23:53)
ถอดบทเรียนงานบุคคลยุคดิจิทัล: พลิกโฉมการตรวจสอบเอกสาร ก.พ.อ. 03 ด้วย AI และ Visual Design แบบ Zero Error (2026-03-31 15:54)
คลีนิคให้คำปรึกษาด้านวิชาการคณะรัฐศาสตร์ (2026-03-27 14:29)
คู่มือการลงลายมือชื่อหนังสืออิเล็กทรอนิกส์ (2026-03-27 08:45)
 
บทความยอดนิยม
PESTEL Analysis : เครื่องมือในการวิเคราะห์ปัจจัยภายนอก (7479 view)
เกณฑ์ AUN-QA Overview (Versions 4) (3543 view)
การจัดการศึกษาแบบ Outcome-Based Education : Backward Curriculum Design (3493 view)
Mesh / Access Point คืออะไร ? ทำไมคนถึงชอบเข้าใจผิด (2571 view)
ภาพรวมเกณฑ์ AUN-QA Version 4.0 (2215 view)
แนะนำ Google AppSheet ช่วยพัฒนา Mobile Applications เป็นเรื่องง่าย และฟรี (1919 view)