การสร้างโมเดลวิวัฒนาการวีดิทัศน์ชั้นเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ ดังนี้ 1. เพื่อวิเคราะห์วีดิทัศน์ชั้นเรียนโดยใช้นวัตกรรมชุมชนการเรียนรู้เชิงวิชาชีพ และ 2. เพื่อสร้างโมเดลวิวัฒนาการวีดิทัศน์ชั้นเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ภายใต้นวัตกรรมชุมชนการเรียนรู้เชิงวิชาชีพ กลุ่มเป้าหมายได้รับการคัดเลือกแบบเจาะจง คือ นักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 1 ภาคเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2563 จำนวน 24 คน โรงเรียนสาธิตมหาวิทยาลัยราชภัฏศรีสะเกษ อำเภอเมือง จังหวัดศรีสะเกษ การวิจัยครั้งนี้ใช้การวิจัยเชิงผสมผสานวิธี : แบบแผนสามเส้า ซึ่งมีรูปแบบการแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพสู่ข้อมูลเชิงปริมาณ การดำเนินการวิจัยเป็น 2 ระยะ ได้แก่ ระยะที่ 1 ใช้วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพด้วยการตรวจสอบสามเส้าและใช้วิธีการวิจัยเชิงปริมาณจำแนกความถี่และเปอร์เซ็นต์ในการวิเคราะห์วีดิทัศน์ชั้นเรียนโดยใช้นวัตกรรมชุมชนการเรียนรู้เชิงวิชาชีพ และระยะที่ 2 ใช้การวิจัยทดลองเกี่ยวกับการป้อนชุดของโค้ด เทคนิค หรืออัลกอริทึมลงในเครื่องจักร ทำให้ระบบขั้นตอนการทำงานของคอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของนักเรียนโดยจำแนกออกตามคุณลักษณะที่กำหนดจากระยะที่ 1 สำหรับให้ตัวแบบโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในการสร้างโมเดลวิวัฒนาการวีดิทัศน์ชั้นเรียนโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ภายใต้นวัตกรรมชุมชนการเรียนรู้เชิงวิชาชีพในการรู้จำพฤติกรรมของนักเรียน ผลการวิจัยระยะที่ 1 จากข้อมูลเชิงคุณภาพตามกรอบแนวคิดของนวัตกรรมชุมชนการเรียนรู้เชิงวิชาชีพมีการทำงานร่วมกันระหว่างผู้วิจัย ผู้ช่วยวิจัย และครูเพื่อส่งเสริมขั้นตอนของนวัตกรรมทั้ง 4 ขั้นตอนในทุกคาบเรียน เมื่อพิจารณาในแต่ละขั้นตอน พบว่า 1) การระบุช่องว่าง : ทีมวิจัยช่วยกันสร้างแผนการสอนและสื่อการสอนเพื่อกระตุ้นให้นักเรียนแสดงพฤติกรรม 2) การระบุยุทธวิธี : ทีมวิจัยร่วมกันคาดการณ์พฤติกรรมการแก้ปัญหาของนักเรียน 3) การนำไปใช้ในชั้นเรียนและการประเมิน : ครูจัดการเรียนการสอนตามแผนการสอนและสื่อการสอน ทีมวิจัยทำการสังเกตชั้นเรียนและบันทึกวีดิทัศน์ชั้นเรียน รวมทั้งประเมินพฤติกรรมของนักเรียน และ 4) การทบทวนผล : ทีมวิจัยร่วมกันสะท้อนผลการเรียนรู้โดยมุ่งเน้นการแสดงพฤติกรรมของนักเรียนเพื่อใช้ในการบันทึกวีดิทัศน์ชั้นเรียนในคาบถัดไป ในส่วนของข้อมูลเชิงปริมาณสามารถจำแนกพฤติกรรมเรียงลำดับจำนวนจากมากไปน้อยได้ดังนี้ 1) การนั่ง จำนวน 3,784 คลิปวิดีโอ คิดเป็น 69.43% 2) การปฏิสัมพันธ์กับเพื่อน จำนวน 939 คลิปวิดีโอ คิดเป็น 17.23% 3) การเขียน จำนวน 457 คลิปวิดีโอ คิดเป็น 8.39% และ 4) การยกมือ จำนวน 270 คลิปวิดีโอ คิดเป็น 4.95% ผลการวิจัยระยะที่ 2 พบว่า จากข้อมูลเชิงปริมาณที่ได้จากเก็บรวบรวมข้อมูลในชั้นเรียน และนำมาแบ่งออกเป็น 4 พฤติกรรมหลัก โดยได้รับค่าความแม่นยำจากตัวแบบทางปัญญาประดิษฐ์ ในสถาปัตยกรรม ResNet50 ผสมผสานโครงสร้างสถาปัตยกรรม GRU ตามผู้เชี่ยวชาญในชั้นเรียนได้ทำการเก็บรวบรวมข้อมูล ประกอบด้วย 1) การยกมือ (HandRaising) โดยที่นักเรียนแสดงความคิดเห็นและสอบถามครู Precision = 1.00, Recall = 1.11, F1-Score = 1.00 2) การปฏิสัมพันธ์ (Interaction) โดยที่นักเรียนร่วมกันการแก้ปัญหาและอภิปรายในกลุ่ม Precision = 1.00, Recall = 0.88, F1-Score = 0.94 3) การนั่ง (Sitting) โดยที่นักเรียนนั่งฟังครูและทำกิจกรรม Precision = 0.88, Recall = 0.82, F1-Score = 0.85 และ4) การเขียน (Writing) โดยที่นักเรียนแก้ปัญหาโดยการเขียนแนวคิดลงในใบกิจกรรม Precision = 0.85, Recall = 1.00, F1-Score = 0.92 ที่ความแม่ยำโดยรวมของตัวแบบ โดยได้ค่าความแม่นยำสูงถึง 92% และค่าความผิดพลาดอยู่ที่ 0.8% และได้รับค่าความถูกต้องเมื่อเปรียบโมเดลทางปัญญาประดิษฐ์และผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์วีดิทัศน์ชั้นเรียนที่มีค่าความคาดเคลื่อนอยู่ที่ R-Squared = 0.11 ซึ่งเป็นค่าที่สูงและยอมรับได้คำสำคัญ: การจำแนกพฤติกรรมนักเรียน; วิวัฒนาการวีดิทัศน์ชั้นเรียน; เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์; นวัตกรรมชุมชนการเรียนรู้เชิงวิชาชีพ

คำสำคัญ