แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Thinking skills level classification of scientific questions using bidirectional LSTM

Organization : Kasetsart University. Faculty of Science
Email : nanthawan.ya@ku.th

Organization : Kasetsart University. Faculty of Science
LCSH: Science -- Study and teaching.
LCSH: Science -- Questions and answers.
LCSH: Parts of speech.
LCSH: Deep Learning.
LCSH: Text data mining.
LCSH: Algorithms.
LCSH: Critical thinking.
Abstract: Science education with a suitable learning activity can help students enhance their thinking skills. Examination is one of the assessment tools to evaluate the student learning outcome in the domain of thinking skills. The Revised Bloom's Taxonomy, a well-known theory used to describe cognitive domains, divides thinking skills into two categories: basic and advanced thinking skills. Classifying questions according to their level of thinking abilities is an important task for teachers to design effective assessment tools. The objective of this study is to propose a model for classifying Thai language questions in science subjects. Initially, we used three algorithms: Bidirectional LSTM (BiLSTM), Naive Bayes (NB), and Support Vector Machine (SVM) for selecting Thai word tokenization algorithms. Then, we compare the model's performance using different feature sets. The combination of the question, training choice, and length of choice features with BiLSTM obtained an accuracy of 70 percent. Moreover, we employed part-of-speech (POS) tagging for feature selection. According to the findings, using nouns, verbs, adjectives, and adverbs enhances accuracy by 80.24 percent. This study shows the ability to use a model to categorize science questions to assist teachers in choosing questions that are appropriate to encourage higher-order thinking skills in students."
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2567
Modified: 2567-11-13
Issued: 2024-11-13
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ. ปีที่ 20, ฉบับที่ 2 (ก.ค.-ธ.ค. 67), หน้า 25-40.
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ch40_03.pdf 957.7 KB2 2025-10-06 14:32:19
ใช้เวลา
0.021466 วินาที

Nanthawan Yaemsawat.
Title Contributor Type
Thinking skills level classification of scientific questions using bidirectional LSTM
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nanthawan Yaemsawat.;Nuanwan Soonthornphisaj.

บทความ/Article
Nuanwan Soonthornphisaj.
Title Contributor Type
Thinking skills level classification of scientific questions using bidirectional LSTM
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nanthawan Yaemsawat.;Nuanwan Soonthornphisaj.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 88
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 11,252
รวม 11,340 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 568,906 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 4,062 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 161 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 48 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 45 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 6 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 573,235 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.172