รวบรวมงานทั้งหหหมด 27

รวบรวมงาน E-book Final ว 33285 คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี 3 เสนอ จัดทำโดย อาจารย์ สุกัญญา ทิพย์รักษ์ นางสาว ธนพร รักซ้อน เลขที่ 27 ม.6/3





องค์ประกอบข

ของแชทบอท

แชทบอทค แชทบอท คือโปรแกรมทีพฒั นาขนึ มาเพอื จาํ ลองการสนทนาของมนษุ ย์

คืออะไร ประโยชนข์ องแชทบอท คือ สามารถตอบคําถามและทํา หนา้ ทีแทนแอดมนิ ในการใหค้ ํา แนะนาํ ต่างๆไดอ้ ยา่ งอัตโนมตั ิ

คณุ ค่าหรอื คณุ ประโ แชทบอท สรา้ งขนึ มาเพอื เปนเหมอื นผชู้ ว่ ยสว่ นตัวของเรา เปนผชู้ ว่ ยในการสบื ค้น หาขอ้ มูล เพอื เปนเพอื นคยุ หรอื เปนทีปรกึ ษาในการทํางานหรอื การเรยี นของเรา ตัวอยา่ งเชน่ การสรา้ งแชทบอทเพอื ให้ความรูเ้ กียวกับสคั ว์ exotic พฤติกรรมหรอื อาหารของส exotic แต่ละชนดิ

โยชนข์ องแชทบอท ลของเรา สตั ว์

บุคลิกของผใู้ ช้ ผคู้ นทีจะเขา้ มาใชแ้ ชท เพอื ใหเ้ รากําหนดขอบ มอี งค์ประกอบอะไรเพ ในความจรงิ ผทู้ ีใชง้ านส จะเปนกล่มุ วยั รนุ่ หรอื กล ไวเ้ พอื เปนเพอื นหรอื เปน

ทบอทสามารถกําหนดบุคลิกลักษณะของผทู้ ีเขา้ มาใชข้ นึ มาก่อน บเขตไดว้ า่ แชทบอททีเรากําลังจะสรา้ งขนึ มาควรใชภ้ าษาอยา่ งไร พอื ตอบสนองความต้องการของผใู้ ชใ้ นกรปุ๊ นนั ตัวอยา่ งเชน่ สามารถมไี ดท้ กุ เพศทกุ วนั แต่ในคความเปนจรงิ แล้วผทู้ ีสนใจในสตั วe์ xotic ล่มุ คนวยั ทํางาน เนอื งจากผคู้ นในวยั นจี ะเลียงสตั วe์ xotic นของขวญั พเิ ศษใหค้ นสาํ คัญ

บุคลิกของแชทบอ บุคลิกของแชทบอทคือ เราต้องออกแบบแชทบอทใหม้ ี บุคลิกลักษณะทีสอดคล้องกับผใู้ ชง้ าน ตัวอยา่ งเชน่ เนอื งจากแชทบอทนเี ปนการใหค้ วามรกู้ ับผอู้ ืน จงึ ควรใชภ้ าษาที สนั และเขา้ ใจง่าย แต่ยงั คงความสภุ าพไวเ้ สมอ

อท

เจตนาหรอื เปาหมายใ ขอ้ มูลเหล่านนั จะเปนหวั ขอ้ และเปาหมายทีกําหนดใหช้ ดั เจน ไวแ้ ละแชทบอททีเรากําลังจะคยุ เรอื งอะไรบา้ งและวตั ถปุ ระส เพราะอะไร ตัวอยา่ งเชน่ หากมคี นติดต่อมาขอความรเู้ กัียวกับพฤติกรรมของสตั ว.์ . อาหารการกินของสตั ว.์ ........ ความรทู้ ัวไปเกียวกับสตั ว.์ .......... หากมกี รณตี ้องการติดต่อโรงพยายาลสตั ว์ ...... สามารถติดต่อไดท้ ีเบอร.์ ...

ในการสนทนาของผใู้ ช้ นวา่ ผใู้ ชท้ ีเรากําหนด สงค์ทีเขา้ มาคยุ ....

Thank นางสาว ธน ม.6/3 เล

k you! นพร รกั ซอ้ น ลขที 27

DATA MINING Data Mining คือ การวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก (big data) เพื่อหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซ่อนอยู่ โดย ทำการจำแนกประเภท รูปแบบ เชื่อมโยงข้อมูลที่มี ความสัมพันธ์กัน และหาความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น เพื่อ ให้ได้องค์ความรู้ใหม่ ที่สามารถนำไปใช้ประกอบการ ตัดสินใจในด้านต่างๆ เช่น ตลาดหลักทรัพย์,ทางธุรกิจ, ทางด้านการแพทย์, ยุทธศาสตร์ทหาร เป็นต้น 1.Association Algorithm เป็นอัลกอริทึมการค้นหาความสัมพันธ์ของข้อมูลจากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อ นำไปใช้ในการวิเคราะห์ หรือทำนายปรากฏการณ์ต่าง ๆ หรือมาจากการวิเคราะห์การซื้อ สินค้าของลูกค้าที่เรียกว่า “Market Basket Analysis” โดยนำ transaction การซื้อ สินค้ามาทำการค้นหาวิเคราะห์ ว่าลูกค้าใช้อะไรคู่กับสินค้าอะไรบ่อยๆ ทำให้สามารถออกโปร โมชั่นแคมเปญคู่กัน ทำให้มีราคาถูกลง เพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับสินค้า ผลการวิเคราะห์ที่ได้จะ เป็นคำตอบของปัญหา ซึ่งการวิเคราะห์แบบนี้เป็นการใช้ “กฎความสัมพันธ์ ”(Association Rule) เพื่อหาความสัมพันธ์ของข้อมู 2.Clustering Algorithm 2.Clustering Algorithm เป็นเทคนิคที่ใช้ในการจำแนกกลุ่มข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายกันไว้ในกลุ่มเดียวกัน ขั้นตอนวิธีที่ใช้ในการแบ่งกลุ่ม จะอาศัยความเหมือน (similarity) หรือ ความใกล้ชิด (proximity) โดยคำนวณจากการวัดระยะระหว่างเวกเตอร์ของข้อมูลเข้า ตัวอย่างเช่น บริษัทจำหน่ายรถยนต์ได้แยกกลุ่มลูกค้าออกเป็น 3 กลุ่ม คือ กลุ่มผู้มีรายได้สูง (>80,000 บาท) , กลุ่มผู้มีรายได้ปานกลาง (25,000 ถึง 80,000 บาท), กลุ่มผู้มีรายได้ต่ำ (less than 25,000 บาท) หรือจำแนกกลุ่มลูกค้าช่วงตามช่วงอายุ,เพศ วิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงที่มีโอกาศเกิด โรคต่างๆ เพื่อจัดแคมเปญเสนอขายประกันคุ้มครองชีวิตได้ตรงกลุ่มเป้าหมาย 3.Time Series Algorithm เป็นวิธีการพยากรณ์แบบข้อมูลอนุกรมเวลา ซึ่งถ้าจะเริ่มศึกษา algorithm นี้ก็จะเน้นไปในเรื่องการ พยากรณ์การขาย (Sales forecasting) ก็คือ การประมาณ หรือ การคาดคะเนว่าอะไรจะเกิดขึ้นใน อนาคต เช่น การพยากรณ์ยอดขายของ 3 ปีข้างหน้า การพยากรณ์มีบทบาทสำคัญกับทุกด้าน ทั้ง หน่วยงานของรัฐบาล และเอกชน รัฐบาลต้องประมาณ หรือ พยากรณ์รายได้ รายจ่ายในปีหน้า เพื่อ นำมาวางแผน เอกชนต้องพยากรณ์ยอดขาย เพื่อนำมาวางแผนการผลิต สินค้าคงคลัง แรงงาน เป็นต้น 4.Decision Trees Algorithm เป็นการแยกข้อมูล (Classification)ออกเป็นกลุ่มโดยใช้คุณสมบัติของข้อมูล (Attribute) เป็นตัว กำหนด ซึ่งประกอบไปด้วย โหนดภายใน (Internal node), กิ่ง (Link), โหนดใบ (Leaf node) วิธีการ วิเคราะห์แบบต้นไม้ตัดสินใจเป็นการค้นหาจากบนลงล่าง(Top-down)โดยเริ่มจากการเลือกคุณสมบัติที่ดี ที่สุดมาเป็นโหนดราก (Root node)และวนสร้างโหนดลูกและเส้นเชื่อมไปเรื่อยๆจนกว่าข้อมูลที่ได้จะถูกจัดไว้ เป็นกลุ่มเดียวกันเราถึงจะหยุดสร้างต้นไม้ แนะนำอัลกอริทึมที่ใช้สร้าง decision tree ได้แก่ ID3, C4.5, C5.0, CART algorithm 5.Neural Network Algorithm เป็นแนวคิดที่ได้มาจากการจำลองการทำงานของเซลล์สมองของมนุษย์ ซึ่งมีโครงสร้างประกอบ ด้วย Input layer, Hidden layer,Output layer มีหน่วยย่อยเรียกว่า Perceptron ซึ่งเทียบเท่า ได้กับเซลล์สมองของมนุษย์หนึ่ง Neuronโดยหลักการของ neural network จะมีการกำหนด ค่าน้ำหนัก weight และ threshold ให้แก่ input แต่ละตัวโดยใช้ back-propagation algorithm ในการคำนวณ และในการสร้างโมเดล Neural network สามารถทำได้ทั้ง 2 วิธีคือ Supervised Learning และ Unsupervised Learning ซึ่งเราสามารถนำมาประยุกต์ใช้กับงาน ด้านต่างๆ อาทิเช่น การพยากรณ์ การจดจำใบหน้า เรียนรู้จำลายมือ ลายเซนต์ ใช้ในทางการ แพทย์ นางสาว ธนพร รักซ้อน ม.6/3 เลขที่ 27

BIG DATA คือBIG DATA ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เร็ว หรือซับซ้อนจนยากหรือเป็น ไปไม่ได้ที่จะประมวลผลโดยใช้วิธีการแบบเดิม การเข้า ถึงและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำการวิเคราะห์มี มานานแล้ว แต่แนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่เป็นที่ แพร่หลายในช่วงต้นปีค.ศ. 2000 เมื่อดั๊ก ลานีย์ นัก วิเคราะห์อุตสาหกรรมได้ให้คำจำกัดความที่เป็นที่เข้าใจ กันในขณะนี้ว่า ข้อมูลขนาดใหญ่ BIG DATA มี 4 V 1. ปริมาณ (Volume) คือ ปริมาณข้อมูลที่สามารถผลิตและ จัดเก็บไว้ได้จะต้องขนาดที่ ใหญ่มากเพียงพอ ซึ่งซึ่ปริมาณ ของข้อมูลจะเป็นข้อบ่งบอกได้ถึงคุณภาพ และประสิทธิภธิ ภาพของข้อมูลภายในนั้นและสามารถนำ ไปพิจารณาต่อได้ว่า ข้อมูลที่มีอยู่เหล่านั้นถือเป็น Big Data หรือไม่ 2.ความหลาก หลาย คือ ความหลากหลายของประเภทของข้อมูล โดยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพใน การนำ ข้อมูลไปวิเวิคราะห์ต่ห์ ต่อยอดได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นตัวหนังสือ, รูปภาพ, ข้อมูล เสียง ที่ถูกบันทึกไว้,วีดีวี ดีโอหรือ ไฟล์ประเภทอื่นจากหลากหลายแหล่งที่มา ก็สามารถเป็น ส่วน หนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำ งานของ Big Data ได้ ซึ่งซึ่จะเป็นข้อมูลจากทุกฝ่าย ไม่ว่าว่ จะเป็นการเงิน ฝ่ายขาย การตลาด ลูกค้าสัมพันธ์ บัญชี รวมถึงตัวหนังสือที่อาจเป็น บทสนทนาระหว่าว่ งแผนก หรือรืระหว่าว่ งบริษัริ ษัท ซึ่งซึ่อาจเป็น ข้อความจาก Social Media รวมถึง URLs ที่มีข้อมูลเข้ามาอยู่ในทุกวัน 3. ความเร็ว(VELOC )ITY คือ ความเร็วร็ในการประมวลผลและผลิตข้อมูลขึ้นมาเพื่อให้ทัห้ ทัน กับความต้องการของผู้ใช้งาน ซึ่งBig Data คือข้อมูลที่ได้มาแบบ Real-Time และประมวลผลอยู่ตลอดเวลา แตกต่างจาก Small Data ที่ไม่สามารถทำ ได้ Big Data จะมีความถี่ในการประมวลผล ที่มากกว่า การบันทึกข้อมูลที่มากกว่า และเผยแพร่ข้อมูลที่มากกว่า ข้อมูลของ Big Data ที่มีอัตราการเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่มีการเพิ่ม ขึ้นได้ อย่างรวดเร็ว ซึ่งหากมานั่งดูแล้วจะถือว่าเป็นข้อมูลที่มีอยู่มาก และมีการอัปเดทเคลื่อนไหวอยู่ตลอดเวลา 4.คุณภาพของข้อมูล ( )VERACITY คือ คุณภาพของข้อมูลที่สามารถนำ ไปวิเวิคราะห์ ข้อมูลต่อไปได้อีก เป็นข้อมูล ที่ยังไม่ผ่าน การประมวลผลอยู่ในรูปแบบของข้อมูลดิบซึ่งซึ่สามารถนำ ไป ประมวลผลต่อไปได้ และเป็นข้อมูล ที่มาจากหลากหลายแหล่งไม่ว่าจะเป็น Facebook, Youtube, Twitter ซึ่งข้อมูลจาก แหล่งเหล่านี้ยากที่จะ สามารถควบคุมคุณภาพรวมถึงการคัดกรองข้อมูล และความน่าเชื่อถือ ของ ข้อมูล จึงต้องนำ ข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่กระบวนการทำ Data Cleansingนอกจาก 4V ที่ เป็นลักษณะสำ คัญของ Big Data นี้แล้วก็ยังมี ลักษณะข้ออื่นๆ ที่สามารถบ่งบอกได้ว่าว่ เป็น Big Data เช่นเดียวกัน DATA MINING และ BIG DATAต่างกันอย่างไร? Data Mining คือกระบวนการการวิเคราะห์ข้ห์ ข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมาก (BIG DATA)เพื่อหาความสัมพันธ์ ของข้อมูลที่ซ่อนอยู่ส่วนBig Data คือ การ เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งทั้ สองอย่างต่างกันตรงที่data mining คือ กระบวนการ ส่วนBig Data คือการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ นางสาว ธนพร รักซ้อน ม.6/3 เลขที่ 27

การพฒั นาระบบแชทบอทเพือ่ บริการผ้ใู ชง้ านดา้ นเครือข่าย ผา่ นโปรแกรมสนทนาไลน์ LINE chat bot for network service system บุญหลง ขาบางโพธ์ิ1 Boonlong Khumbangpho1 บทคดั ย่อ การวิจัยนี้ มีวตั ถุประสงคเ์ พ่ือ 1) สรา้ งชอ่ งทางการบริการเกี่ยวกับระบบเครือขา่ ย ใหแ้ กผ่ ้ใู ช้งาน 2) ออกแบบและพฒั นาระบบแชทบอทสาหรับผใู้ ชบ้ ริการ และ 3) เพ่อื ศกึ ษา ความคดิ เห็นของผู้ใชง้ านทม่ี ีต่อการนาแชทบอทมาใช้ในการบริการด้านเครือขา่ ย งานวิจัย ฉบับนี้ เลือกกล่มุ ตัวอยา่ ง จากผใู้ ช้งาน จานวน 30 คน เพื่อศึกษาความคดิ เหน็ ของผูใ้ ช้งาน ท่ีมตี ่อการนาแชทบอทมาใชง้ านในการบริการดา้ นเครือขา่ ยของวทิ ยาลยั อาชวี ศึกษา พิษณุโลก โดยใช้เครื่องมือ Dialog Flow, Webhooks ร่วมกับ LINE API ผลจากการศึกษา กลุ่มตัวอยา่ งมีความคิดเห็นเกี่ยวกับ การแจง้ ปัญหาการใชง้ าน การประยุกตใ์ ชง้ านแชทบอท กบั งานบรกิ ารดา้ นเครือข่าย และ การลงทะเบียนใชง้ าน โดยมคี า่ เฉลยี่ 4.47, 4.40 และ 4.33 ตามลาดบั เมื่อพิจารณาความคิดเห็นรวมท้ังหมดแลว้ พบวา่ การนาแชทบอทมาใชใ้ น การบรกิ ารดา้ นเครอื ข่าย อยู่ในระดบั มาก (x̅=4.27) คาสาคัญ: โปรแกรมสนทนาอัตโนมัติ, ไลนแ์ อพลเิ คชัน่ , ระบบบริการดา้ นเครือข่าย

Abstract The purpose of this research was to 1) Create network service channels for users 2) Design and development of chatbots for users and 3) To study the opinions of users regarding the use of chatbots in network services system. This research Selects a sample of 30 users. To study user opinions That have led to the use of chatbots in network services system of Phitsanulok Vocational College. The development tools using Dialog Flow, Webhooks with LINE API. Results from the samples have opinions is Notification of use problems, Application of chatbots with networking services and Registration for use with an average of 4.47, 4.40, and 4.33 respectively. Considering all the opinions the use of chatbots for network services level is High (x̅=4.27) Keywords: LINE chat bot, dialogflow, network service system 1วิทยาลยั อาชวี ศกึ ษาพษิ ณโุ ลก 2มหาวทิ ยาลยั นเรศวร 1Phitsanulok Vocational College 2Naresuan University University *Corresponding Author, E-mail: [email protected]

บทนา เทคโนโลยี มคี วามสาคญั กบั การดารงชวี ิตปัจจุบันของมนุษย์ ซึ่งเทคโนโลยีสว่ นใหญ่ ท่ีได้รับการพัฒนาข้ึน เป็นส่ิงที่ช่วยเพิ่มความสะดวกสบาย ความปลอดภัยของชีวิต เทคโนโลยีการสื่อสาร เป็นเทคโนโลยีหน่ึง ท่ีได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อใช้ในการ ติดต่อสื่อสาร ตลอดจนการเข้าสังคม ทาให้ทุกวันน้ี สมาร์ตโฟน เป็นอุปกรณ์ส่ือสารที่ได้รับ การพฒั นาและไดร้ บั ความนิยมใชง้ าน ในกล่มุ นกั เรยี นนกั ศกึ ษา และวยั ทางาน จากรายงานผลการสารวจพฤติกรรมผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในประเทศไทย ปี 2562 โดย สานักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (2020) มีสถิติน่าสนใจเก่ียวกับจานวนชั่วโมง การใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยเฉล่ียต่อวัน จาแนกตามสถานภาพการทางาน พบว่า กลุ่ม นักเรียนนักศึกษา มีจานวนชั่วโมงการใช้งานอินเทอร์เน็ตเฉล่ียต่อวันมากที่สุดคือ 10 ช่ัวโมง 54 นาที และ ผลจากการสารวจเก่ียวกับช่องทางท่ีใช้ในการติดต่อส่ือสารออนไลน์คือ Line คิดเป็น 98.6% และ Facebook 89.9% ตามลาดับ ทาให้เห็นได้ว่า ผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ต ส่วนใหญ่ มีการติดต้ังโปรแกรม Line เพ่ือใช้ในการติดต่อส่ือสารอยู่แล้ว จึงเป็นการง่ายท่ีจะ สรา้ งระบบเพื่อใชง้ านกับโปรแกรมท่ีผู้ใชง้ านได้ติดตง้ั ไวอ้ ย่แู ล้ว ในปัจจุบันน้ี อินเทอร์เน็ตเป็นส่ิงจาเป็นในการศึกษา การปฏิบัติงาน และ การ ติดต่อสอื่ สาร วทิ ยาลัยอาชีวศึกษาพิษณุโลก เป็นหน่วยงานดา้ นการศึกษาของรัฐบาล มีกลุ่ม ผใู้ ช้งานส่วนใหญ่จะเป็นนักเรียนนักศึกษาระดับช้ันประกาศนียบัตรวิชาชีพ ประกาศนียบัตร วิชาชีพช้ันสูง ปริญญาตรี ตลอดจน ครู และ บุคลากรทางการศึกษา มีความต้องการใช้งาน อินเทอร์เน็ต ในการศึกษาและการปฏิบัติงาน ในทุกวัน ซึ่งปัจจุบัน มีอินเทอร์เน็ตให้บริการ แก่ผู้ใช้งานดังกล่าว โดยงานศูนย์ข้อมูลสารสนเทศ ส่วนศูนย์พัฒนาระบบเครือข่าย คอมพิวเตอร์ (Internet) ซ่ึงมีบุคลากรที่ให้บริการตามคาสั่งมอบหมายงานของหน่วยงาน จานวน 4 คน โดยท้ังหมดเป็นบุคลากรที่ปฏิบัติหน้าท่ีด้านการสอนเป็นหลัก และไม่มี เจ้าหน้าท่ีประจาศูนย์พัฒนาระบบเครือข่ายคอมพิวเตอร์เพ่ือให้บริการ ทาให้การบริการแก่ ผู้ใช้งานมีความล่าช้า ไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้ทันความต้องการของผู้ใช้งาน ผู้วิจัยจึงได้มี แนวคิดท่ีจะพัฒนา Chat bot เพ่ือใช้ให้บริการแก่ผู้ใช้งาน ในส่วนงานที่สามารถทาได้ โดยที่ ผู้ใช้งานไมจ่ าเปน็ ต้องติดตัง้ โปรแกรมใดๆ เพ่มิ เติม

วตั ถุประสงค์การวจิ ัย 1. เพอื่ สรา้ งชอ่ งทางการบริการเกีย่ วกับระบบเครือข่ายใหแ้ ก่ผใู้ ช้งาน 2. เพ่ือออกแบบและพฒั นาระบบแชทบอทสาหรบั ผใู้ ช้บริการ 3. เพ่ือศึกษาความคิดเห็นของผู้ใช้งานที่มีต่อการนาแชทบอทมาใช้ในการบริการ ด้านเครอื ข่าย แนวคิด ทฤษฎี และงานวจิ ยั ท่ีเกย่ี วข้อง Chatbot หรือ แชทบอท เดิมทีเป็นโปรแกรมอัตโนมัติท่ีคอยโต้ตอบกับผใู้ ช้งานตาม เง่ือนไขที่กาหนดและแชทบอทได้มีการพัฒนาอย่างต่อเน่ือง โดยในปัจจุบัน แชทบอทได้ ผสานความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ หรือ เทคโนโลยีเชื่อมโยงปัญญาประดิษฐ์กับมนุษย์ ด้วยภาษา เพอื่ ทาให้แชทบอทเข้าใจภาษาธรรมชาติ สามารถรับคาสัง่ หรือโต้ตอบการสนทนา กับผู้ใช้งานได้ ซึ่งในระยะแรกของการพัฒนา เป็นการสร้างโปรแกรมสาหรับโต้ตอบกับ ผู้ใชง้ าน ผา่ นหน้าเวบ็ เพื่อใชต้ อบคาถามเก่ียวกับอัญมณี (ณรงค์ โคตรสกิจ, 2552) ซ่ึงพัฒนา ด้วยภาษา ASP ต่อมา มีการใช้งานในสื่อสังคมออนไลน์ เช่น Facebook, LINE ทาให้ แชทบอท ได้ถูกปรับเปลี่ยนรูปแบบเพ่ือให้สามารถใช้งานร่วมกับส่ือสังคมออนไลน์ดังกล่าว และยงั มีการพัฒนาเพือ่ ประยกุ ต์ใชง้ านด้านตา่ งๆ เช่น การพฒั นาตน้ แบบแชทบอทสาหรับให้ คาแนะนาระบบขอทุนอุดหนุนการวิจัย งบประมาณแผ่นดิน มหาวิทยาลัยราชภัฎนครปฐม (จิรันดร บู๊ฮวดใช้, 2017) ซึ่งเป็นการพัฒนาแชทบอทเพื่อให้คาแนะนาแก่ผู้ขอทุนอุดหนุน การวิจัย พฒั นาโดยใช้ LINE API รว่ มกบั ภาษา PHP จากเดิมท่ีการพัฒนาแชทบอทเพ่ือใช้งาน ผู้พัฒนาจาเป็นต้องมีความรู้ในการเขียน โปรแกรม ได้เปลี่ยนเป็นการใช้โปรแกรมสาเร็จรูป โดยที่ผู้พัฒนาไม่จาเป็นต้องมีความรู้ด้าน การเขียนโปรแกรมมากนัก ทาให้การพัฒนาแชทบอทมีความง่ายข้ึน Chatfuel เป็น โปรแกรมสาเร็จรูปท่ีนิยมใช้งาน เช่น การใช้งานด้านการตลาดออนไลน์เพ่ือพดู คุยโต้ตอบกับ ลูกค้า (จักรินทร์ สันติรัตนภักดี, 2018) และประยุกต์ใช้กับงานประชาสัมพันธ์ของศูนย์ บรรสารและส่อื การศกึ ษามหาวิทยาลยั พะเยา (วไิ ล จนั ทร์แก้ว, 2018) ซ่ึงโปรแกรมสาเร็จรูป เหล่านี้ สามารถเช่ือมต่อกับ Facebook และโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ทันที และ มินตร์ธาฎา พรมสุทธิพันธ์ (2018) ได้เพ่ิมความสามารถ ในการตอบคาถามเกี่ยวกับส่วนผสมให้กับ ผู้ใช้งานโดยผู้ใช้งานสามารถใช้รูปหรือพิมพ์ช่ือขนมไทย ซ่ึงเป็นการประยุกต์ใช้งาน TensorFlow, GoogLeNet รว่ มกบั LINE API

วิธดี าเนินการวิจยั 1. ศึกษาความตอ้ งการของผใู้ ชง้ าน เอกสาร งานวจิ ยั ความเป็นไปได้ และแนวทาง ในการพัฒนา เพ่ือเป็นข้อมูลในการจัดทาระบบ 2. วิเคราะห์และออกแบบระบบ ประกอบดว้ ย 2.1 ออกแบบโครงสรา้ งการจัดเก็บข้อมลู เนื่องจากหน่วยงานมีระบบเดิมที่ใช้ในการตรวจสอบข้อมูลผู้ใช้งานคือ FreeRADIUS ผู้วิจัยจึงได้ออกแบบฐานข้อมูลท่ีใช้ในการจัดเก็บข้อมูลด้วย MariaDB เพื่อให้ สามารถทางานร่วมกับ FreeRADIUS เดิมได้ ดงั น้ี รปู ท่ี 1 แผนภาพแสดงความสมั พนั ธข์ องโครงสรา้ งการจดั เกบ็ ข้อมลู 2.2 วิเคราะห์ลักษณะงานและโครงสรา้ งการสนทนาของแชทบอทเพอ่ื โต้ตอบกับ ผูใ้ ช้งาน และ วิเคราะห์และออกแบบเว็บแอพลิเคช่ันสาหรับผู้ดูแลระบบ ได้แบ่งเป็น 2 ส่วน คอื ส่วนแชทบอทสาหรับติดต่อส่ือสารกับผู้ใช้งาน และเวบ็ แอพลิเคช่ัน สาหรับจัดการข้อมูล ของผดู้ ูแลระบบได้ดงั ต่อไปนี้

รปู ที่ 2 แผนภาพแสดงการทางานของระบบ จากแผนภาพแสดงการทางานของระบบ เม่ือผู้ใช้งาน (User) ทาการทักทายกับแช ทบอท จะมีรายการเมนูให้ผู้ใช้งานเลือก โดยผู้ใช้งานต้องลงทะเบียน เพื่อจับคู่บัญชี LINE และ บญั ชผี ู้ใชง้ านระบบเครือข่าย หรือทาการลงทะเบียนผู้ใช้งานใหม่ใหม่กรณีท่ยี ังไม่มีบัญชี ผู้ใช้งานระบบ ด้วย LINE API และ LINE LIFF เพ่ือจัดเก็บข้อมูลและแจ้งเตือนไปยังผู้ดูแล ระบบผ่าน LINE Notify ให้ดาเนินการตรวจสอบและอนุมัติการใช้งาน กรณีลืมรหัสผ่าน หรือต้องการเปล่ียนแปลงข้อมูลรหัสผ่าน ผู้ใช้งานสามารถทารายการผ่าน แชทบอทเพื่อ เปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือขอดูข้อมูลผู้ใช้งาน ข้อความที่ผู้ใช้โต้ตอบ จะถูกประมวลผลโดย Dialog Flow ตามโครงสร้างของการสนทนา เมื่อมีการสอบถามข้อมูล หรือปรับปรุงข้อมูล จากการสนทนา Dialog Flow จะทาการติดต่อ Webhooks ส่งผ่านข้อมูลท่ีจาเป็นให้กับ Webhooks โดยมีการเชื่อมต่อระบบฐานข้อมูลเพ่ือจัดการข้อมูลและการส่งข้อความแจ้ง เตือนผู้ใช้งานหรอื ผู้ดูแลระบบท่ีเก่ียวข้องผ่าน Line Notify และผู้ดแู ลระบบ สามารถจัดการ ขอ้ มูลผ้ใู ชง้ าน อนุมตั ิการลงทะเบียนใชง้ า ผ่านเวบ็ แอพลเิ คชนั่ โดยจะมีการแจ้งเตือนผ่านแช ทบอทไปยังผู้ใชง้ าน

3. การพัฒนาระบบ ในข้นั ตอนการพัฒนาระบบ จะเป็นการออกแบบโครงสรา้ งการ โต้ตอบของแชทบอทโดยใช้ Dialog flow และจาเป็นต้องสร้างระบบ Webhooks เพ่ือใช้ งานร่วมกับ Dialog flow ส่วนการลงทะเบียนใช้งานของผู้ใช้ เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถ ลงทะเบียนได้ง่าย ผู้วิจัยจึงได้นาเคร่ืองมือ LINE LIFF เป็นส่วนติดต่อผู้ใช้งานบนแอพลเิ คชั่น LINE และการสร้างเว็บแอพลเิ คชัน่ สาหรบั จัดการข้อมูล ผู้วจิ ัยเลือกใช้ NodeJS Express ใน การพัฒนาเว็บ เนอ่ื งจากมีเทคโนโลยีในการพัฒนาเว็บภาษาเดียวกบั Webhooks และ LINE LIFF ทาใหส้ ามารถติดตงั้ และทางานในเครอ่ื งแมข่ ่ายเดยี วกนั ได้ 4. ทดสอบและปรับปรุงระบบ ผู้วิจัยได้เปิดการทางานของระบบใช้งาน และ ดาเนินการเพ่ิมจุดเช่ือมโยงสาหรับเชื่อมต่อกับแชทบอทและสมัครสมาชิกหรือผูกบัญชี ผ้ใู ชง้ านไว้ท่ีหนา้ Login เพอื่ ใช้งานระบบเครือขา่ ย 5. ศึกษาความคิดเห็นจากผู้ใช้งาน หลังจากการใช้งาน ผู้วิจัยได้สุ่มเลือกกลุ่ม ตวั อยา่ งผู้ใชง้ านเพ่ือตอบแบบสอบถามความคดิ เห็นและข้อเสนอแนะ โดยวิเคราะหแ์ ละแปล ความหมายของคา่ เฉล่ยี (บุญชม ศรสี ะอาด, 1999) 6. สรุปผลและขอ้ เสนอแนะ ผลการวจิ ัย จากการศึกษาความคิดเห็นของกลุ่มตัวอย่างผู้ใช้งานจานวน 30 คน เพศชาย จานวน 14 คน คิดเป็นร้อยละ 46.7 และหญิงจานวน 16 คน คิดเป็นร้อยละ 53.3 ช่วงอายุ 16-20 ปี จานวน 21 คน คิดเป็นร้อยละ 70 อายุ 21-25 จานวน 4 คน คิดเป็นร้อยละ 13.3 อายุ 26-30 จานวน 2 คน คิดเปน็ ร้อยละ 6.7 และอายุมากกว่า 30 ปี จานวน 3 คน คิดเป็น ร้อยละ 10 โดยกล่มุ ตัวอยา่ ง พบผลความคดิ ของกลุม่ ตัวอยา่ งผู้ใชง้ านดังน้ี ตารางที่ 1 คา่ เฉล่ียและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานความคดิ เห็นของผใู้ ชง้ าน รายการ x̅ s.d. ระดับ การลงทะเบยี นใชง้ าน 4.33 0.48 มาก การปรบั ปรงุ แก้ไขข้อมูล 4.20 0.66 มาก รายงานการใชง้ าน 3.93 0.64 มาก การแจง้ ปัญหาการใชง้ าน 4.47 0.51 มาก การประยุกตใ์ ชง้ านแชทบอทกับงานบรกิ ารด้านเครือข่าย 4.40 0.50 มาก รวม 4.27 0.59 มาก

จากตารางค่าเฉลี่ยและค่าเบ่ียงเบนมาตรฐานความคิดเห็นของผู้ใช้งาน ผู้ใช้งานมี ความคดิ เห็น การแจ้งปัญหาการใช้งาน มากทสี่ ุดโดยมีคา่ เฉลีย่ 4.47 ± 0.51 การประยกุ ตใ์ ช้ งานแชทบอทกับงานบริการด้านเครอื ขา่ ย ค่าเฉลีย่ 4.40 ± 0.50 และ การลงทะเบียนใช้งาน ค่าเฉล่ีย 4.33 ± 0.48 ตามลาดับ โดยท่ีผู้ใช้งานมีความคิดเห็นเก่ียวกับ รายงานการใช้งาน น้อยที่สุด มีค่าเฉล่ีย 3.93 ± 0.64 ซง่ึ โดยรวม กลุม่ ตัวอย่างมีความคิดเห็นเฉลีย่ ทุกรายการที่ 4.27 ± 0.59 อยู่ในระดบั มาก การอภปิ รายผลการวิจยั ผลการศึกษาจากกลุ่มตวั อยา่ งผใู้ ชง้ านสว่ นใหญเ่ ป็นนกั ศกึ ษา มีระดบั ความคดิ เหน็ โดยรวมอยใู่ นระดบั มาก หากมกี ารพัฒนาใหส้ ามารถใช้งานได้งา่ ย เราสามารถนาแชทบอท มาประยุกต์ใชใ้ นการบริการด้านเครือขา่ ยและระบบงานอ่นื ๆทีม่ ีลักษณะใกลเ้ คยี งกันได้ ข้อเสนอแนะจากการวจิ ัย จากการศึกษาวิจัยในครั้งนี้ ผู้วิจัย ได้เลือกใช้กระบวนการในการโต้ตอบกับผู้ใช้งาน ในรูปแบบข้อความ ซึ่งจากการศึกษา Dialog flow ยังสามารถใช้วิธีการโต้ตอบแบบเสียงได้ ผู้วิจยั จงึ เสนอใหน้ าระบบโต้ตอบแบบเสยี งมรใช้ในการศึกษาวจิ ยั ครง้ั ตอ่ ไป เอกสารอ้างอิง จกั รินทร์ สนั ตริ ัตนภักดี. (2018). การตลาดออนไลนแ์ ละบริการลูกค้าด้วยแชทบอท กรณศี ึกษา: การใช้ Chatfuel ปฏิสมั พันธ์กับลกู ค้าผา่ นเมสเซนเจอร์. Sripatum Review of Science and Technology, 10(1), 71–87. จริ ันดร บ๊ฮู วดใช.้ (2017). แนวทางการพัฒนาต้นแบบแชทบอทสาหรบั ใหค้ าแนะนา ระบบ ขอทุนอุดหนนุ การวิจัย งบประมาณแผน่ ดนิ มหาวทิ ยาลยั ราชภฏั นครปฐม The development of Chatbot prototype for guidance on a research Government budget system. https://publication.npru.ac.th/jspui/handle/123456789/479 ณรงค์ โคตรสกจิ . (2552). การพฒั นาต้นแบบแซตโรบอทภาษาไทย กรณีศึกษา เรือ่ งอัญมณี = Development of Thai Language chat robot prototype: A case study

on gem stone / ณรงค์ โคตรสกจิ . http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/14718 บุญชม ศรีสะอาด, บ. (1999). การแปลผลเม่ือใช้เคร่อื งมอื รวบรวมขอ้ มูลแบบมาตราส่วน ประมาณคา่ . Journal of Educational Measurement Mahasarakham University, 2(1), 64–70. มินตรธ์ าฎา พรมสทุ ธิพันธ์. (2018). แชทบอทขนมไทย. http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/64146 วไิ ล จนั ทร์แก้ว. (2018). การประยุกต์ใชโ้ ปรแกรม Chat fuel กับงานประชาสัมพนั ธ์ ของ ศูนย์บรรณสารและส่ือการศกึ ษา มหาวิทยาลยั พะเยา | An Application of Chat Fuel for Public Relation, A Case Study of the Library Resources and Educational Media Center, University of Phayao. PULINET Journal, 5(2), Article 2. https://pulinet.oas.psu.ac.th/index.php/journal/article/view/322 สานักงานพัฒนาธรุ กรรมทางอิเลก็ ทรอนกิ ส์ (สพธอ.). (2020). รายงานผลการสารวจ พฤติกรรมผใู้ ช้อินเทอร์เน็ตในประเทศไทย ปี 2562. https://www.etda.or.th/publishing-detail/thailand-internet-user- behavior-2019.html