เทคนิคการใช้ AI: Chat GPT ช่วยทำงานวิจัยให้สำเร็จ
วันที่เขียน 18/7/2567 10:41:10     แก้ไขล่าสุดเมื่อ 18/7/2569 8:42:33
เปิดอ่าน: 11897 ครั้ง

การใช้งาน ChatGPT ในงานวิจัยเพื่อให้ผู้วิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลได้รวดเร็วขึ้น โดยเฉพาะการโต้ตอบกับ ChatGPT เป็นภาษาอังกฤษ ที่สามารถรวบรวมข้อมูลมาจากหลายแหล่งทั่วโลก ขณะที่การโต้ตอบด้วยภาษาไทยยังมีข้อจำกัด ChatGPT ที่หน้าที่ในการรวบรวมข้อมูล ประมวลผลให้แก่ผู้วิจัย เมื่อผู้วิจัยได้รับข้อมูลมาแล้วควรทำการตรวจสอบ แหล่งที่มา ความถูกต้องด้วยตนเอง

          การใช้งาน Chat GPT-3.5 ซึ่งสามารถใช้งานได้ฟรี  แต่มีข้อจำกัดเรื่องเวลาการใช้งาน  หากต้องการใช้งานแบบไม่ถูกจำกัดด้วยเวลา ควรใช้ Chat GPT-4  รูปแบบการใช้งาน Chat GPT-3.5 ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดโปรแกรมเพื่อใช้งานได้ที่เว็บไซต์ https://swiftlet.co.th/chat-gpt/  ในที่นี้จะใช้งาน Chat GPT-3.5 ซึ่งเป็นลักษณะการโต้ตอบ  โดยผู้ใช้ต้องเขียนคำสั่งลงในช่องรับคำสั่งซึ่งเรียกว่า Prompt เพื่อสั่ง ChatGPTทำงาน  เมื่อ ChatGPT ได้รับคำสั่งแล้วจะแปลความคำสั่งเพื่อทำการสร้างเนื้อหาใหม่ จากข้อมูลที่ได้ถูกฝึกมาแล้ว ยิ่งไปกว่านั้น ChatGPT ยังเอาข้อมูลที่เกิดจากการคุยแต่ละครั้งไปฝึกต่อให้เก่งขึ้นเรื่อย ๆ  จึงเป็นที่มาของชื่อ ChatGPT โดย GPT ย่อมาจาก Generative Pre-trained Transformer  ข้อควรระวังในการใช้งาน ChatGPT คือเมื่อผู้ใช้ได้ข้อมูลจาก ChatGPT แล้วต้องคัดกรอง ตรวจสอบความถูกต้องด้วยตัวเอง  เนื่องจาก ChatGPT ทำหน้าที่เพียงรวบรวมข้อมูล สร้างเนื้อหาให้จากความเป็นไปได้หรือใกล้เคียงเท่านั้น

          การเขียนคำสั่งที่ Prompt ต้องชัดเจน  ตรงประเด็นเพื่อให้ ChatGPT เข้าใจง่าย  อาจจะมีการขยายความเพื่อให้ ChatGPT เข้าใจสถานการณ์ได้ดียิ่งขึ้น และมีข้อมูลเพียงพอที่จะตอบกลับได้อย่างตรงประเด็น คำสั่งใน Prompt สามารถเขียนได้ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ  แต่เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลของ ChatGPT บนอินเตอร์เน็ตทั่วโลก  ข้อมูลที่เป็นภาษาอังกฤษจึงมีมากกว่าข้อมูลภาษาไทย  รวมไปถึง ChatGPT ยังจำกัดจำนวน Token ในการตอบกลับ  ซึ่งการตอบกลับด้วยภาษาไทยใช้ Token มากกว่าภาษาอังกฤษ  ทำให้สามารถตอบกลับด้วยภาษาไทยได้น้อยกว่าภาษาอังกฤษ

          ในที่นี้จะแสดงตัวอย่างคำสั่งที่สื่อสารกับ ChatGPT ทางด้านการวิจัย  ด้วยภาษาอังกฤษ

I want to ask you about the data and research methodology that would be appropriate for this research topic.

It would help if you can add some secondary data that related to the statement of the problem.

How many sample size that I need to collect for this purpose?

How to check our quality from AI?

คำสำคัญ :
กลุ่มบทความ :
หมวดหมู่ :
แชร์ :
https://erp.mju.ac.th/acticleDetail.aspx?qid=1467
ความคิดเห็นทั้งหมด (0)
ไม่มีข้อมูลตามเงื่อนไขที่ท่านกำหนด
รายการบทความการแลกเปลี่ยนเรียนรู้หมวดหมู่ : กลุ่มงานสายวิชาการ
การจัดการองค์ความรู้ที่ได้จากการเข้าร่วมประชุม อบรม สัมมนา » AUN-QA Implementation and Gap Analysis Version ๔ (รุ่นที่ ๒๘)
หลักสูตรอบรมเชิงวิชาการที่มุ่งเสริมสร้างความเข้าใจอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับ การนำเกณฑ์ AUN-QA Programme Level Version 4 ไปประยุกต์ใช้ในการประกันคุณภาพการศึกษาระดับหลักสูตร โดยเน้นการตีความเจตนารมณ์ของ...
AUNQA  GapAnalysis  Version4  การประกันคุณภาพการศึกษา     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน ศิรศักดิ์ ศศิวรรณพงศ์  วันที่เขียน 16/7/2569 11:56:25  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 18/7/2569 7:43:06   เปิดอ่าน 13  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
หลักเกณฑ์และแนวปฏิบัติในการเขียนผลงานทางวิชาการ » NotebookLM: เครื่องมือ AI สำหรับการจัดการองค์ความรู้และการสร้างสื่อการเรียนรู้ในยุคดิจิทัล
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายแนวทางการใช้งาน NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของ Google ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยอ่าน วิเคราะห์ สรุป และจัดการองค์ความรู้จากข้อมูลของผู้ใช้ ...
NotebookLM, ปัญญาประดิษฐ์, การจัดการความรู้, การสรุปเอกสาร, การเรียนรู้ดิจิทัล, Google AI     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน กัญญ์พัสวี กล่อมธงเจริญ  วันที่เขียน 15/7/2569 15:48:04  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 18/7/2569 7:53:27   เปิดอ่าน 19  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง