AI ໃນຂະແໜງການສຶກສາ: ລະບົບໃຫ້ຄະແນນບົດຄວາມອັດຕະໂນມັດ

ລອງນຶກພາບເຖິງຊ່ວງການສອບເສັງທ້າຍຊັ້ນຮຽນຢູ່ ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດ (ດົງໂດກ). ອາຈານສອນຕ້ອງຮັບພາລະໜັກໃນການກວດບົດຄວາມ (Essay) ຫຼື ບົດລາຍງານຂອງນັກສຶກສາຫຼາຍກວ່າ 300 ຄົນ. ການອ່ານ ແລະ ໃຫ້ຄະແນນແຕ່ລະບົດຢ່າງລະອຽດ ອາດຈະຕ້ອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດ ຫຼື ເປັນເດືອນ. ແຕ່ຈະດີປານໃດ ຖ້າອາຈານມີຜູ້ຊ່ວຍອັດສະລິຍະ ທີ່ສາມາດອ່ານ, ວິເຄາະ ແລະ ໃຫ້ຄະແນນບົດຄວາມທັງໝົດນັ້ນພາຍໃນເວລາພຽງບໍ່ເທົ່າໃດນາທີ?

ໃນຍຸກທີ່ເຕັກໂນໂລຊີກ້າວໜ້າ, ເລື່ອງນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມຝັນອີກຕໍ່ໄປ ແຕ່ມັນຄືສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ “ລະບົບໃຫ້ຄະແນນບົດຄວາມອັດຕະໂນມັດ” (Automated Essay Scoring) ເຊິ່ງເຮັດວຽກໄດ້ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ຊື່ວ່າ NLP.

NLP ແມ່ນຫຍັງ? ແລະ ມັນເຂົ້າໃຈພາສາຄົນໄດ້ແນວໃດ?

ສຳລັບຄົນທີ່ຫາກໍເລີ່ມສຶກສາເລື່ອງ AI, ໂຕຫຍໍ້ NLP ຫຍໍ້ມາຈາກ Natural Language Processing (ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ). ເວົ້າງ່າຍໆກໍຄື ມັນເປັນສາຂາໜຶ່ງຂອງ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີ ສາມາດ “ອ່ານ”, “ເຂົ້າໃຈ” ແລະ “ຕີຄວາມໝາຍ” ພາສາທີ່ມະນຸດເຮົາໃຊ້ສື່ສານກັນປະຈຳວັນໄດ້.

ລອງປຽບທຽບ AI ໂຕນີ້ຄືກັບນັກສຶກສາຝຶກງານ. ຕອນທຳອິດ ມັນອາດຈະຍັງບໍ່ຮູ້ວິທີກວດບົດ, ແຕ່ເມື່ອເຮົາເອົາບົດຄວາມທີ່ອາຈານເຄີຍກວດແລ້ວ (ພ້ອມຄະແນນ) ຫຼັກພັນ ຫຼື ຫຼັກໝື່ນບົດ ມາໃຫ້ມັນຮຽນຮູ້, AI ຈະເລີ່ມຈັບຈຸດໄດ້ວ່າ ບົດຄວາມທີ່ໄດ້ຄະແນນດີ ຕ້ອງມີໂຄງສ້າງປະໂຫຍກແບບໃດ, ໃຊ້ຄຳສັບລະດັບໃດ ແລະ ມີການຈັດລຽງເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫົວຂໍ້ແນວໃດ.

ມັນຊ່ວຍອຳນວຍຄວາມສະດວກແນວໃດແດ່?

ການນຳໃຊ້ NLP ເຂົ້າໃນການສຶກສາ ມີຂໍ້ດີຫຼາຍຢ່າງທີ່ຊ່ວຍຍົກລະດັບການຮຽນ-ການສອນ:

• ປະຢັດເວລາອັນມີຄ່າ: ແທນທີ່ອາຈານຈະໝົດເວລາໄປກັບການນັ່ງກວດບົດກາງຄືນເດິກໆດື່ນໆ, ອາຈານຈະມີເວລາຫຼາຍຂຶ້ນໃນການກຽມບົດສອນທີ່ໜ້າສົນໃຈ ຫຼື ໃຫ້ຄຳປຶກສານັກສຶກສາເປັນລາຍບຸກຄົນ.
• ໃຫ້ຄະແນນຢ່າງເປັນກາງ: ຄົນເຮົາອາດມີອາການອິດເມື່ອຍ. ບົດຄວາມທີ່ກວດຕອນເຊົ້າ ກັບບົດຄວາມທີ 300 ທີ່ກວດຕອນເດິກ ອາດຈະໄດ້ຮັບມາດຕະຖານການໃຫ້ຄະແນນທີ່ມ່ຽງເບນໄປ. ແຕ່ AI ບໍ່ມີຄວາມເມື່ອຍລ້າ, ມັນສາມາດຮັກສາມາດຕະຖານການໃຫ້ຄະແນນໄດ້ເທົ່າທຽມກັນທຸກບົດ.
• ນັກສຶກສາໄດ້ຮັບຜົນຕອບຮັບໄວຂຶ້ນ: ນັກສຶກສາບໍ່ຕ້ອງລໍຖ້າເປັນເດືອນເພື່ອຈະຮູ້ຜົນຄະແນນຂອງຕົນເອງ, ພວກເຂົາສາມາດຮູ້ຈຸດທີ່ຕ້ອງປັບປຸງໄດ້ທັນທີ ແລະ ພັດທະນາຕົນເອງໄດ້ໄວຂຶ້ນ.

ແລ້ວມັນສາມາດນຳໃຊ້ໃນມະຫາວິທະຍາໄລໃນປະເທດລາວໄດ້ແລ້ວບໍ່?

ນີ້ຄືຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ. ຄຳຕອບຄື ທັງໄດ້ ແລະ ຍັງຕ້ອງພັດທະນາຕໍ່.

ສຳລັບພາກວິຊາທີ່ຮຽນເປັນພາສາອັງກິດ (ເຊັ່ນ: ພາກວິຊາພາສາອັງກິດ ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດ ຫຼື ໂຮງຮຽນນານາຊາດໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ), ການໃຊ້ NLP ກວດບົດຄວາມພາສາອັງກິດ ແມ່ນສາມາດເຮັດໄດ້ເລີຍໃນປັດຈຸບັນ ເພາະ AI ມີຂໍ້ມູນພາສາອັງກິດໃຫ້ຮຽນຮູ້ຢ່າງມະຫາສານ.

ແຕ່ສຳລັບ “ພາສາລາວ”, ມັນຍັງເປັນສິ່ງທ້າທາຍໃຫຍ່ສຳລັບນັກພັດທະນາ AI. ພາສາລາວຂອງພວກເຮົາເປັນພາສາທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນສູງ ເຊັ່ນ:

1. ການຂຽນຕິດກັນ (No Word Spacing): ພາສາລາວບໍ່ມີການຍະຫວ່າງລະຫວ່າງຄຳສັບຄືພາສາອັງກິດ ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີແຍກຄຳສັບໄດ້ຍາກ.
2. ໄວຍາກອນສະເພາະຕົວ: ຮູບແບບການວາງປະໂຫຍກ ແລະ ຄວາມໝາຍແຝງຕ່າງໆ.

ດັ່ງນັ້ນ, ເພື່ອໃຫ້ AI ສາມາດກວດບົດຄວາມພາສາລາວໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການ “ຂໍ້ມູນ” (Data) ທີ່ເປັນພາສາລາວຈຳນວນຫຼາຍ ເພື່ອມາຝຶກ (Train) ໃຫ້ AI ໂຕນີ້ສະຫຼາດຂຶ້ນ ແລະ ເຂົ້າໃຈບໍລິບົດຂອງພາສາລາວຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

ໃຈຄວາມສຳຄັນ (Key Takeaways)

• NLP (Natural Language Processing) ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີເຂົ້າໃຈພາສາຂອງມະນຸດ.
• ລະບົບກວດບົດຄວາມອັດຕະໂນມັດ ຊ່ວຍໃຫ້ອາຈານ ປະຢັດເວລາຕັດຄະແນນ, ມີເວລາສອນຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ໃຫ້ນັກສຶກສາຮູ້ຜົນໄດ້ໄວ.
• ສຳລັບພາສາອັງກິດແມ່ນພ້ອມໃຊ້ງານແລ້ວ, ແຕ່ສຳລັບ ພາສາລາວ ຍັງຕ້ອງການການລວບລວມຂໍ້ມູນ ແລະ ການພັດທະນາໂມເດວ NLP ສະເພາະຂອງຄົນລາວຕື່ມອີກ.

ສະຫຼຸບ

ຈຸດປະສົງຂອງການນຳເອົາ AI ກວດບົດຄວາມມາໃຊ້ໃນການສຶກສາ ບໍ່ແມ່ນເພື່ອ “ມາແທນທີ່” ອາຈານ, ແຕ່ແມ່ນການສ້າງ “ຜູ້ຊ່ວຍ” ທີ່ດີເລີດຕ່າງຫາກ. ເຖິງແມ່ນວ່າເຕັກໂນໂລຊີ NLP ສຳລັບພາສາລາວຍັງຢູ່ໃນຊ່ວງເລີ່ມຕົ້ນ, ແຕ່ອະນາຄົດຂອງ AI ໃນຫ້ອງຮຽນລາວແມ່ນມີທ່າແຮງຫຼາຍ. ຖ້າພວກເຮົາຮ່ວມກັນພັດທະນາຖານຂໍ້ມູນພາສາລາວໃຫ້ແຂງແກ່ນ, ໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້ ອາຈານທົ່ວປະເທດລາວ ອາດຈະບໍ່ຕ້ອງນັ່ງເຈັບຫົວກັບການກວດບົດຄວາມກອງໃຫຍ່ອີກຕໍ່ໄປ ແລະ ສາມາດຫັນມາເນັ້ນໃສ່ການສ້າງແຮງບັນດານໃຈໃຫ້ເດັກນ້ອຍລາວໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່.