ภาพรวมกระบวนการทำงานของ Englishx 

           Englishx คือแพลตฟอร์มการเรียนรู้เสริมสร้างทักษะด้านภาษาอังกฤษ แบบ EFL , ESP  ที่ถอดแนวคิดจากงานวิจัยด้านการศึกษา ทฤษฎีการเรียนรู้ของมนุษย์ ผนวกเข้ากับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างที่มีมันสมองขนาดใหญ่มหาศาลด้วยโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ LLM ที่ผ่านการอบรม, กระบวนการวิศวกรรมพร้อมพ์ ให้มีความฉลาดเฉพาะทาง และด้วยชุดข้อมูลมากกว่า พันล้าน โทเคนที่ทะลายกำแพงภาษา คลังคำศัพท์ รูปประโยค บริบท ,..ทั้งยังผ่านการปรับแต่ง พัฒนาอัลกอริทึมเฉพาะด้านการสอนภาษาอังกฤษเพื่อทำให้ระบบเข้าใจ วิธีคิดของมนุษย์และการสื่อสาร จิตวิทยาในการเรียนรู้ของมนุษย์อย่างเป็นธรรมชาติ   โดยมีองค์ประกอบคร่าวๆ 10 ด้าน ดังนี้

1. การวางแผนและกำหนดบทบาทการเรียนรู้ (Planning and Role Assignment)

• EnglishXGenerativeAI-Based Agent จะเริ่มต้นด้วยการประเมินข้อมูลพื้นฐานของผู้เรียน เช่น ระดับทักษะ CEFR, เป้าหมายการเรียนรู้, และความต้องการเฉพาะด้าน
• ระบบจะกำหนดแผนการเรียนรู้และบทบาทที่ชัดเจนให้กับผู้เรียน โดยจะสร้างเส้นทางการเรียนรู้ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละคน และกำหนดแบบฝึกหัดและบทเรียนที่ตรงกับระดับความสามารถปัจจุบันของผู้เรียน

2. การวิเคราะห์ความต้องการและออกแบบบทเรียน (Requirement Analysis and Lesson Design)

             EnglishxGenerativeAI Based Agent จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลการเรียนรู้จากผู้เรียนอย่างละเอียด โดยเริ่มจากการประเมินผ่าน แบบทดสอบ (Assessment Tests) เพื่อระบุ จุดแข็งและจุดอ่อน ของผู้เรียน รวมถึงการตรวจสอบข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นตามแนวคิด Error Correction ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถระบุข้อบกพร่องที่ต้องแก้ไขได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ การออกเสียง คำศัพท์ หรือการใช้โครงสร้างประโยค

การออกแบบเส้นทางการเรียนรู้เฉพาะบุคคล: EnglishX จะใช้ข้อมูลที่ได้จากการประเมินผล รวมถึง ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น นำมาร่วมวิเคราะห์กับ เป้าหมายการเรียนรู้เฉพาะบุคคล (Personalized Learning Goal) และ เป้าหมายขององค์กร (Organization Goal) เพื่อสร้างเส้นทางการเรียนรู้ที่ตรงกับระดับทักษะและความต้องการของผู้เรียน นอกจากนี้ ระบบยังจะนำข้อมูลจาก Corpus (Lexical, Grammatical, Sentence, Contextual) มาปรับเนื้อหาและแบบฝึกหัดให้มีความสอดคล้องกับบริบทการใช้งานจริงของผู้เรียน

การสร้างบทเรียนและกิจกรรมที่ตอบโจทย์การพัฒนาทักษะ: EnglishxGenerativeAI Based Agent จะสร้างบทเรียนและกิจกรรมที่ตรงกับทักษะที่ผู้เรียนต้องพัฒนา ไม่ว่าจะเป็นทักษะการฟัง พูด อ่าน หรือเขียน โดยจะออกแบบเนื้อหาให้ท้าทายและเหมาะสมกับระดับความสามารถ พร้อมปรับเนื้อหาให้สอดคล้องกับความสนใจและสถานการณ์การใช้งานจริง เช่น เนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับงานหรือเป้าหมายขององค์กรที่ผู้เรียนสังกัดอยู่

สรุป: ด้วยกระบวนการวิเคราะห์ที่ละเอียดและใช้ข้อมูลจากการประเมินผลแบบ Real-Time รวมถึงการวิเคราะห์ข้อผิดพลาด EnglishX สามารถออกแบบเส้นทางการเรียนรู้ที่มีความหมายและตอบโจทย์การพัฒนาทักษะของผู้เรียนได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ ทำให้การเรียนรู้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับความต้องการในการใช้งานจริง

3. การสร้างโมเดลผู้เรียน (Personalized Learner Model)

• EnglishXGenerativeAI-Based Agent จะสร้าง โมเดลผู้เรียน (Personalized Learner Model) สำหรับผู้เรียนแต่ละคนโดยการรวบรวมข้อมูลจาก

การประเมินเบื้องต้น รวมถึงข้อมูลจากประสบการณ์การเรียนรู้ก่อนหน้า ความสนใจส่วนบุคคล ระดับทักษะ และความถนัดในแต่ละทักษะภาษาอังกฤษ

• องค์ประกอบของโมเดลผู้เรียน: ประกอบด้วยระดับทักษะ (เช่น A1, A2, B1 ตามมาตรฐาน CEFR),
   สไตล์การเรียนรู้ (Visual, Auditory, Kinesthetic), จุดแข็งและจุดอ่อนในทักษะต่าง ๆ (ฟัง, พูด, อ่าน, เขียน), ความสนใจเฉพาะด้าน และเป้าหมายการเรียนรู้

• กระบวนการสร้างโมเดล: LLM-Based Agent จะปรับปรุงและอัปเดตโมเดลผู้เรียนแบบ Real-Time ตามข้อมูลที่ได้รับจากการทำกิจกรรมการเรียนรู้ เพื่อให้ระบบมีความเข้าใจผู้เรียนได้อย่างถูกต้องและนำไปใช้ในการปรับปรุงเส้นทางการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. การสร้างเส้นทางการเรียนรู้และโครงสร้างบทเรียน (Instructional Paced & Self-Paced Learning Path)

•  Instructional Paced Learning: LLM-Based Agent จะสร้าง เส้นทางการเรียนรู้แบบมีโครงสร้าง (Instructional Paced) โดยจัดทำแผนการเรียนรู้ที่แบ่งเป็นบทเรียนและโมดูลตามลำดับความยากง่ายที่เหมาะสมตามระดับทักษะของผู้เรียน โดยอิงตามมาตรฐาน CEFR
• Self-Paced Learning: นอกจากนี้ ระบบยังออกแบบการเรียนรู้แบบ Self-Paced ที่ให้ผู้เรียนสามารถเลือกศึกษาเนื้อหาหรือกิจกรรมที่สนใจได้อย่างอิสระ
• ตัวอย่าง: ผู้เรียนที่อยู่ในระดับ A2 จะเริ่มด้วยบทเรียนเกี่ยวกับการสนทนาขั้นพื้นฐานและการแนะนำตัวเอง ในขณะที่ผู้เรียนระดับ B2 จะมีเส้นทางการเรียนรู้ที่เน้นการฝึกทักษะการเขียนอีเมลทางธุรกิจและการเข้าร่วมการประชุมภาษาอังกฤษ

5. การเลือกกิจกรรมการเรียนรู้และองค์ประกอบ Interactive ที่เหมาะสม (Selection of Learning Activities & Interactive Elements)

                       ในระบบ EnglishX ที่ขับเคลื่อนโดย EnglishxGenerativeAI Based Agent จะทำการเลือก กิจกรรมการเรียนรู้ที่เหมาะสมเฉพาะบุคคล ตามโมเดลผู้เรียนที่ได้สร้างขึ้น โดยกิจกรรมเหล่านี้ถูกออกแบบให้สอดคล้องกับ Bloom’s Taxonomy ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดในการพัฒนาทักษะการเรียนรู้ที่ครอบคลุมทุกระดับ ตั้งแต่ระดับพื้นฐานไปจนถึงขั้นที่ซับซ้อน

การปรับใช้กิจกรรมการเรียนรู้ตาม Bloom’s Taxonomy

• ระดับ 1: ความรู้ (Knowledge): EnglishxGenerativeAI Based Agent จะสร้างแบบฝึกหัดที่ช่วยให้ผู้เรียนจดจำและทบทวนคำศัพท์ ไวยากรณ์ และโครงสร้างประโยคเบื้องต้น ผ่านกิจกรรม เช่น Fill in the Blank ที่ผู้เรียนต้องเลือกคำศัพท์หรือโครงสร้างประโยคที่ถูกต้องเพื่อเติมลงในช่องว่าง

• ระดับ 2: ความเข้าใจ (Comprehension): ผู้เรียนจะได้รับกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการอ่านและการทำความเข้าใจข้อความสั้นๆ ที่สร้างโดย EnglishxGenerativeAI Based Agent เช่น การตอบคำถามแบบสั้น (Short Answer Questions) เพื่อให้ผู้เรียนสามารถสรุปหรืออธิบายความหมายของข้อความได้

• ระดับ 3: การนำไปใช้ (Application): ระบบจะสร้างสถานการณ์จำลอง (Role-Play) ที่เกี่ยวข้องกับบริบทการใช้งานจริง โดยผู้เรียนต้องฝึกการสื่อสารในสถานการณ์ที่เหมาะสม เช่น การสนทนาในที่ทำงาน หรือการเจรจาทางธุรกิจ ผ่านการฝึกปฏิบัติแบบ Text-to-Voice (TTV) หรือ Voice-to-Text (VTT) ซึ่งช่วยให้ผู้เรียนสามารถฝึกทักษะการพูดและการฟังได้อย่างเต็มที่

• ระดับ 4: การวิเคราะห์ (Analysis): ผู้เรียนจะได้รับแบบฝึกหัดที่ต้องการการวิเคราะห์ เช่น การเปรียบเทียบข้อความหรือวิเคราะห์โครงสร้างไวยากรณ์ที่ซับซ้อน ผ่านกิจกรรม Fill in the Short Form ที่เน้นการระบุข้อมูลที่ถูกต้องจากข้อความหรือข้อมูลที่กำหนด

• ระดับ 5: การประเมินผล (Evaluation): EnglishxGenerativeAI Based Agent จะให้ผู้เรียนฝึกการประเมินผลด้วยกิจกรรม Fill in the Long Form โดยให้ผู้เรียนแสดงความคิดเห็นหรือวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การเขียนอีเมลหรือรายงานการประเมินผล ซึ่งจะช่วยให้ผู้เรียนได้ฝึกทักษะการคิดวิเคราะห์และการให้เหตุผล

• ระดับ 6: การสร้างสรรค์ (Creation): ในขั้นตอนที่ซับซ้อนที่สุด ผู้เรียนจะได้ฝึกสร้างบทความหรือสถานการณ์การสนทนาของตนเอง โดยระบบจะให้คำแนะนำและผลตอบรับผ่านการทำงานแบบ Text-to-Text (TTT) และให้ผู้เรียนฝึกทักษะการสร้างสรรค์เนื้อหาได้อย่างเป็นธรรมชาติ

การเลือกใช้ Interactive Web Elements ที่เหมาะสม

• • Practice: ระบบจะสร้างกิจกรรมการฝึกฝนที่เกี่ยวข้องกับ Fill in the Blank, Role-Play, Fill in the Short Form, และ Fill in the Long Form ให้สอดคล้องกับระดับความสามารถของผู้เรียนและระดับ Bloom’s Taxonomy เพื่อให้ผู้เรียนได้ฝึกทักษะที่จำเป็นอย่างครอบคลุมและมีประสิทธิภาพ

  • การจำลองสถานการณ์ (Simulations): EnglishxGenerativeAI Based Agent จะสร้างสถานการณ์จำลองที่ให้ผู้เรียนได้ฝึกทักษะการสื่อสารในบริบทต่างๆ โดยมีการสนับสนุนจากระบบ Text-to-Voice และ Voice-to-Text ทำให้การฝึกฝนมีความสมจริงและช่วยให้ผู้เรียนมีความมั่นใจในการใช้ภาษาอังกฤษ

 

6. การพัฒนาและทดสอบทักษะ (Development & Testing)

• ในกระบวนการนี้ ผู้เรียนจะได้ฝึกฝนทักษะต่าง ๆ ผ่านแบบฝึกหัดและกิจกรรมที่ถูกสร้างขึ้นโดย EnglishXGenerativeAI-Based Agent ซึ่งครอบคลุมการฟัง การพูด การอ่าน และการเขียน
• EnglishXGenerativeAI-Based Agent จะประเมินทักษะของผู้เรียนแบบ Real-Time และให้ผลตอบรับที่ละเอียดและเจาะจง พร้อมกับคำแนะนำในการปรับปรุง เช่น การปรับปรุงการออกเสียงหรือการใช้คำศัพท์ที่เหมาะสม

7. การให้ฟีดแบ็กและปรับปรุงบทเรียนแบบ Real-Time (Real-Time Feedback and Refinement)

• • เมื่อผู้เรียนทำกิจกรรมหรือแบบฝึกหัด EnglishXGenerativeAI-Based Agent จะทำการประเมินและให้ฟีดแบ็กทันที ทำให้ผู้เรียนสามารถปรับปรุงและพัฒนาทักษะได้อย่างรวดเร็ว
  • ระบบจะนำข้อมูลที่ได้จากการประเมินมาใช้ในการปรับปรุงบทเรียนและแบบฝึกหัดในครั้งถัดไป เพื่อให้ตรงกับระดับทักษะของผู้เรียนและช่วยแก้ไขปัญหาที่พบได้อย่างแม่นยำ

8. การติดตามความก้าวหน้าและปรับเนื้อหาอย่างต่อเนื่อง (Progress Tracking & Continuous Adjustment)

• EnglishXGenerativeAI-Based Agent จะติดตามความก้าวหน้าของผู้เรียนอย่างต่อเนื่อง โดยใช้ระบบ ABC (Automated Booster for Competency) ซึ่งจะช่วยวิเคราะห์ว่าผู้เรียนมีความก้าวหน้าอย่างไร และยังคงต้องพัฒนาทักษะใดบ้าง
• ระบบจะปรับเนื้อหาและกิจกรรมการเรียนรู้ให้สอดคล้องกับระดับทักษะที่เพิ่มขึ้นของผู้เรียน และจัดทำรายงานแสดงความก้าวหน้าที่ช่วยให้ผู้เรียนเห็นจุดแข็งและจุดที่ยังต้องปรับปรุง

9. การบูรณาการข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (Data Driven Learning & Retrieval-Augmented Generation)

• EnglishXGenerativeAI-Based Agent  จะดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อสร้างเนื้อหาและแบบฝึกหัดที่ตรงกับบริบทของผู้เรียน ทำให้เนื้อหามีความเกี่ยวข้องและใช้งานได้จริง
• ระบบสามารถปรับใช้ข้อมูลจากการทำงานจริงของผู้เรียน เช่น การทำงานในสายธุรกิจ, การสื่อสารในอุตสาหกรรม, หรือการเรียนการสอนที่ต้องการการเน้นภาษาเฉพาะด้าน

10. การประเมินผลการเรียนรู้และการปรับปรุงระบบ (Evaluation and System Refinement)

• ระบบจะทำการประเมินผลการเรียนรู้ของผู้เรียนในแต่ละขั้นตอน และนำข้อมูลดังกล่าวไปปรับปรุงระบบการสอนอย่างต่อเนื่อง
• EnglishXGenerativeAI-Based Agent จะเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้จากการทำงานและการโต้ตอบกับผู้เรียน ทำให้แพลตฟอร์มสามารถปรับตัวให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น และตอบสนองต่อความต้องการของผู้เรียนได้ดียิ่งขึ้น