กลยุทธ์การใช้ปัญญาประดิษฐ์ ระดับความเข้าใจ และคุณภาพการถอดความภาษาอังกฤษเชิงวิชาการของนักศึกษาระดับปริญญาโท
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์ระดับความเข้าใจและคุณภาพการถอดความภาษาอังกฤษเชิงวิชาการของนักศึกษาระดับปริญญาโทภายใต้บริบทการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) 2) จำแนกกลยุทธ์และลักษณะการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของนักศึกษาตามพฤติกรรมและผลการถอดความ และ 3) อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างกลยุทธ์การใช้ AI ระดับความเข้าใจ และคุณภาพการถอดความภาษาอังกฤษเชิงวิชาการของนักศึกษา การวิจัยใช้ระเบียบวิธีแบบผสมผสาน โดยมีกลุ่มตัวอย่างเป็นนักศึกษาระดับปริญญาโทจำนวน 22 คน เครื่องมือประกอบด้วย แบบฝึกการถอดความภาษาอังกฤษเชิงวิชาการ แบบสอบถามคำถามปลายเปิดเพื่อวัดระดับความเข้าใจ แบบสอบถามสะท้อนคิดเกี่ยวกับการใช้ AI แบบรายงานเวลาและระดับความมั่นใจ และเกณฑ์ประเมินคุณภาพการถอดความ 5 มิติ (คะแนนรวม 0–10) ข้อมูลเชิงปริมาณวิเคราะห์ด้วยสถิติเชิงพรรณนา และข้อมูลเชิงคุณภาพวิเคราะห์ด้วยการวิเคราะห์เนื้อหา
ผลการวิจัยพบว่า 1) คุณภาพการถอดความโดยรวมอยู่ในระดับปานกลางถึงสูง โดยผู้เรียนสามารถรักษาแนวคิดสำคัญและปรับโครงสร้างภาษาได้เหมาะสม แต่ด้านความลื่นไหลและความชัดเจนยังต่ำกว่า 2) สามารถจำแนกผู้เรียนตามกลยุทธ์การใช้ AI ได้ 4 กลุ่มตามระดับการใช้และการกำกับตนเอง และ 3) กลยุทธ์การใช้ AI และระดับความเข้าใจมีความสัมพันธ์กับคุณภาพการถอดความ โดยผู้เรียนที่มีการกำกับตนเองและการตระหนักรู้ทางอภิปัญญาสูงมีผลงานดีกว่า ข้อค้นพบชี้ว่า AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนที่มีศักยภาพ แต่ประสิทธิผลขึ้นอยู่กับการใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์และการสะท้อนคิดของผู้เรียน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความทุกเรื่องได้รับการตรวจความถูกต้องทางวิชาการโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ทรรศนะและข้อคิดเห็นในบทความ Journal of Global of Perspectives in Humanities and Social Sciences (J-GPHSS) มิใช่เป็นทรรศนะและความคิดของผู้จัดทำจึงมิใช่ความรับผิดชอบของบัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ กองบรรณาธิการไม่สงวนสิทธิ์การคัดลอก แต่ให้อ้างอิงแหล่งที่มา
เอกสารอ้างอิง
Arnold, T., Ballier, N., Gaillat, T. & Lissón, P. (2018). Predicting CEFRL levels in learner English on the basis of metrics and full texts. ArXiv, abs/1806.11099.
De Bruin, A., Roelle, J., Carpenter, S. & Baars, M. (2020). Synthesizing Cognitive Load and Self-regulation Theory: A Theoretical Framework and Research Agenda. Educational Psychology Review. 32, 903 - 915. https://doi.org/10.1007/s10648-020-09576-4
Han, C. (2020). Translation quality assessment: a critical methodological review. The Translator. 26, 257 - 273. https://doi.org/10.1080/13556509.2020.1834751
Jee, M. (2017). Examining beliefs about language learning in relation to perceived linguistic self-confidence: learners of Korean as a foreign language in Australia. Linguistic Research. 34, 25-48. https://doi.org/10.17250/KHISLI.34.201709.002
Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., Stadler, M., Weller, J., Kuhn, J. & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Packer, B. & Keates, S. (2023). Designing AI writing workflow UX for reduced cognitive loads. In M. Antona & C. Stephanidis (Eds.), Universal access in human-computer interaction: Applications in education, navigation, and the theater. (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 14021, pp. 330-341). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35897-5_23
Politzer, R. & McGroarty, M. (1985). An Exploratory Study of Learning Behaviors and Their Relationship to Gains in Linguistic and Communicative Competence. TESOL Quarterly. 19, 103-123. https://doi.org/10.2307/3586774
Song, C. & Song, Y. (2023). Enhancing academic writing skills and motivation: assessing the efficacy of ChatGPT in AI-assisted language learning for EFL students. Frontiers in Psychology. 14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1260843
Sharma, M. & Puri, S. (2020). The Importance of Four Basic Skills in Learning English. THE GENESIS. https://doi.org/10.47211/tg.2020.v07i04.007
Sunasuan, P., Pansuppawat, T., Manaratchasak, M. & Nillapun, M. (2020). Guide to the development of the intensive English program for graduate students at the Silpakorn University in Thailand. PUPIL: International Journal of Teaching, Education and Learning. 4(2), 171–192. https://doi.org/10.20319/pijtel.2020.42.171192
Sudirman, W. F. R., Priyatno, A. M., Rizqi, E. R. & Rizki, S. M. (2025). Strategies to improve paraphrasing skills for students in compiling final assignments. Journal of Community Service and Empowerment. 1(2), 46–53. https://doi.org/10.69693/jcse.v1i2.36
Uludag, P. & McDonough, K. (2022). Validating a rubric for assessing integrated writing in an EAP context. Assessing Writing. 52, 100609. https://doi.org/10.1016/j.asw.2022.100609
Wang, T. & Lajoie, S. P. (2023). How does cognitive load interact with self-regulated learning? A dynamic and integrative model. Educational Psychology Review. 35(3), 69. https://doi.org/10.1007/s10648-023-09794-6
Wirth, J., Stebner, F., Trypke, M., Schuster, C. & Leutner, D. (2020). An Interactive Layers Model of Self-Regulated Learning and Cognitive Load. Educational Psychology Review. 32, 1127 - 1149. https://doi.org/10.1007/s10648-020-09568-4
Yusoff, M. S. B. (2019). ABC of content validation and content validity index calculation. Education in Medicine Journal. 11(2), 49–54. https://doi.org/10.21315/EIMJ2019.11.2.6
Zamanzadeh, V., Ghahramanian, A., Rassouli, M., Abbaszadeh, A., Alavi-Majd, H. & Nikanfar, A. (2015). Design and Implementation Content Validity Study: Development of an instrument for measuring Patient-Centered Communication. Journal of Caring Sciences. 4(2), 165–178. https://doi.org/10.15171/jcs.2015.017
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory into Practice. 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2
