ทรานสิชั่นโมเดล (RTM-STM-STSSM) กับการจำลองสถานะการปฏิสัมพันธ์ของระบบผู้เชี่ยวชาญ

ผู้แต่ง

  • Sineepknan Charoonsaratul สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ, คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี

คำสำคัญ:

การปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์, ระบบผู้เชี่ยวชาญ, ทรานสิชั่นโมเดลแบบรูล์, ทรานสิชั่นโมเดลแบบสเตท, โมเดลระบบสนับสนุนทรานสิชั่นแบบสเตท

บทคัดย่อ

            บทความนี้   เป็นตัวอย่างรูปแบบและแนวทางการใช้ Transition Model  ในการจำลองสถานะการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์  สำหรับเป็นโมเดลระบบกฎเหตุผลของระบบผู้เชี่ยวชาญที่จะกำหนดไว้ในการปฎิสัมพันธ์กับผู้ใช้    ซึ่งอธิบายพฤติกรรมของสถานการณ์จำลอง ดังตัวอย่างกรณีศึกษา  "แบบจำลองภาชนะวัดสาร 6J4U"  อันเป็นโมเดลภาชนะตวงสาร J และ U ที่ไม่มีมาตรวัด ซึ่งมีขนาดความจุ 6 ลิตรและ 4 ลิตร  ตามลำดับ  โดยเป็นโมเดลการปฎิสัมพันธ์ที่สามารถจำลองการวัดสารฯ  ที่มีปริมาณสารเป้าหมายในภาชนะที่แตกต่างกันได้ถึง 35  ปริมาณ  นอกจากนี้ในแต่ละกรณีสถานะปริมาณสารเป้าหมายก็ยังสามารถมีสถานะปริมาณสารเริ่มต้นที่แตกต่างกันด้วย   และจาก 9  กรณีศึกษา "แบบจำลองภาชนะวัดสาร 6J4U"  ด้วยการใช้ Transition Model 3 แบบ (แบบ RTM  แบบ STM  และแบบ STSSM)  จำลองสถานะการปฏิสัมพันธ์ภายใต้ระบบการใช้เหตุผลของผู้เชี่ยวชาญที่ผู้เรียนได้ออกแบบกำหนดไว้ในการแก้ปัญหา พบว่า  ระบบกฎเหตุผลของระบบผู้เชี่ยวชาญที่จะกำหนดไว้ในการปฎิสัมพันธ์กับผู้ใช้  ไม่ว่าจะด้วยการใช้ Transition Model  แบบใด  ในการจำลอง ต่างก็ควรต้องพิจารณาถึงปริมาณสารที่เป้าหมายคำตอบและปริมาณสารที่เริ่มต้น  อีกทั้งแต่ละระดับปริมาณสารเป้าหมายและปริมาณสารเริ่มต้นเดียวกันก็ยังสามารถจำลองโมเดลที่แตกต่างกันได้หลายแบบ โดยขึ้นอยู่กับจำนวนและขั้นตอนในการใช้กฎจากเริ่มต้นให้ไปสู่เป้าหมาย ผลการดำเนินการ  จากความคิดเห็นผู้เรียนจำนวน 94 ราย  พบว่า  ด้านต่างๆที่ผู้เรียนได้รับได้บูรณาการอยู่ในเกณฑ์ผ่าน (ค่าร้อยละเกิน 50)  โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเห็นความแตกต่างของการใช้ RTM จะต้องเดินตามลำดับที่กำหนดไว้ในโมเดลแต่สามารถเดินไปสู่คำตอบเป้าหมายลำดับถัดๆไปได้ (ถ้ามีหลายคำตอบเป้าหมาย)   ส่วนการใช้ STM นอกจากจำนวนการใช้กฎจะเท่ากันกับการใช้ RTM เพื่อเดินไปสู่คำตอบเป้าหมายลำดับแรก   แล้วก็ยังสามารถมีจำนวนที่น้อยกว่าหรือมากกว่าได้  นอกจากนี้การใช้ STSSM จะช่วยวิเคราะห์แบบ Target Seeking เพื่อเลือกทางเดินการใช้กฎโดยให้มีจำนวนการใช้กฎที่ต้องการ  และ/หรือโดยให้มีจำนวนคำตอบที่ผู้ใช้ต้องการ   

Downloads

เผยแพร่แล้ว

2016-08-18

ฉบับ

บท

บทความวิจัย