xdovd4kkkwmpithesis-ir.su.ac.th/dspace/bitstream/123456789/1096... ·...

Xdovd4kKkwmp

การสรางค าถามและค าตอบอตโนมตส าหรบภาษา SQL

โดย นางสาวจตตมา จนทรพฒน

วทยานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรปรญญาวทยาศาสตรมหาบณฑต สาขาวชาเทคโนโลยสารสนเทศ

ภาควชาคอมพวเตอร บณฑตวทยาลย มหาวทยาลยศลปากร

ปการศกษา 2559 ลขสทธของบณฑตวทยาลย มหาวทยาลยศลปากร

การสรางค าถามและค าตอบอตโนมตส าหรบภาษา SQL

โดย นางสาวจตตมา จนทรพฒน

วทยานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรปรญญาวทยาศาสตรมหาบณฑต สาขาวชาเทคโนโลยสารสนเทศ

ภาควชาคอมพวเตอร บณฑตวทยาลย มหาวทยาลยศลปากร

ปการศกษา 2559 ลขสทธของบณฑตวทยาลย มหาวทยาลยศลปากร

TEMPLATE-BASED QUESTION AND ANSWER GENERATION OF SQL

By Miss Jittima Janphat

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree Master of Science Program in Information Technology

Department of Computing Graduate School, Silpakorn University

Academic Year 2016 Copyright of Graduate School, Silpakorn University

บณฑตวทยาลย มหาวทยาลยศลปากร อนมตใหวทยานพนธเรอง “ การสรางค าถามและค าตอบอตโนมตส าหรบภาษา SQL ” เสนอโดย นางสาวจตตมา จนทรพฒน เปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรปรญญาวทยาศาสตรมหาบณฑต สาขาวชาเทคโนโลยสารสนเทศ

……........................................................... (รองศาสตราจารย ดร.ปานใจ ธารทศนวงศ)

คณบดบณฑตวทยาลย วนท..........เดอน.................... พ.ศ...........

อาจารยทปรกษาวทยานพนธ อาจารย ดร.อรวรรณ เชาวลต

คณะกรรมการตรวจสอบวทยานพนธ .................................................... ประธานกรรมการ (อาจารย ดร.ทศนวรรณ ศนยกลาง) ............/......................../.............. .................................................... กรรมการ (ดร. เทพชย ทรพยนธ ) ............/......................../.............. .................................................... กรรมการ .................................................... กรรมการ (อาจารย ดร.สนย พงษพนจภญโญ) (อาจารย ดร.อรวรรณ เชาวลต) ............/......................../.............. ............/......................../..............

ง

58309202 : สาขาวชาเทคโนโลยสารสนเทศ ค าส าคญ : การสรางค าถาม/รายละเอยดฐานขอมล/เทมเพลตของค าถาม/ค าสง SQL จตตมา จนทรพฒน : การสรางค าถามและค าตอบอตโนมตส าหรบภาษา SQL. อาจารยทปรกษาวทยานพนธ : อ.ดร.อรวรรณ เชาวลต. 107 หนา.

งานวจยนมจดประสงคเพอชวยในการสรางค าถาม และค าตอบแบบอตโนมตซงเปนค าถามเกยวกบภาษา SQL ทชวยในการฝกทกษะการแกปญหาหรอเปนเครองมอทมประโยชนส าหรบการประเมนผลการเรยนของผเรยน ทงนยงชวยลดภาระงานทผสอนตองใชเวลานานในการจดท า โดยการสรางค าถามแบบอตโนมตทสกดจาก เมตาดาตา และขอมลตางๆในฐานขอมลทสรางโดยอาจารยผสอน มาสรางรปแบบค าถามจาก Template ทสอดคลองกบเนอหา ซงรปแบบของ Template สรางไดจากการรวบรวมตวอยางแบบฝกหดจากหนงสอวชาฐานขอมล หลงจากนนระบบจะชวยสรางค าถามและค าตอบของภาษา SQL ทสอดคลองกบเนอหา โดยผสอนสามารถเปลยนฐานขอมลไดตลอดเวลาและชวยประหยดเวลาในการสรางค าถามใหม เพอชวยอ านวยความสะดวกใหกบผสอน ประเมนโดยผเชยวชาญทางดานวชาฐานขอมลของมหาวทยาลยศลปากร 3 ทาน ซงการประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy แสดงใหเหนวาระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบอยในเกณฑทดซงมคะแนนอยระหวาง 66.77% - 72.10% ในสวนของการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ แสดงใหเหนวาระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบอยในเกณฑทดเชนกนซงมคะแนนอยระหวาง 70.00% - 83.33%

ภาควชาคอมพวเตอร บณฑตวทยาลย มหาวทยาลยศลปากร ลายมอชอนกศกษา........................................ ปการศกษา 2559 ลายมอชออาจารยทปรกษาวทยานพนธ ........................................

จ

58309202 : MAJOR : INFORMATION TECHNOLOGY KEY WORD : QUESTION GENERATION/METADATA/QUESTION TEMPLATE/SQL JITTIMA JANPHAT : TEMPLATE-BASED QUESTION AND ANSWER GENERATION OF SQL. THESIS ADVISOR : ORAWAN CHAOWALIT, Ph.D. 107 pp. The objective of this research is to generate database questions automatically. Students do more practice questions that can increase theirs problem-solving skill as well as improving study performance. Creating questions for learners to write SQL statement either to practice or to assess their knowledge level is time consuming for instructors. The system can reduce this workload by automatically generates questions for instructors. Template formats were created from sample exercises from database textbooks, and then the templates were filled with data from metadata about databases and data in database, which is to be put in the database management system by the instructor. After that, the system generates SQL question corresponding to the database. The instructor can change the database at any time and saves time to create new questions to facilitate the instructor The evaluators were 3 experts from Silpakorn University who are familiar with database subject. Evaluate the level of learning of the questions and answers using learning of Bloom’s Taxonomy. Shows all of the level of learning for the questions and answers are good score at between 66.77% and 72.10%. For the level of learning of questions and answers, the evaluator ranked the level of learning expert opinion. Shows tendency of good as well questions and answers score at between 70.00% and 83.33%.

Department of Computing Graduate School, Silpakorn University

Student's signature ........................................ Academic Year 2016 Thesis Advisor's signature ........................................

ฉ

กตตกรรมประกาศ

วทยานพนธนส าเรจลลวงไดดวยความอนเคราะหจาก อาจารย ดร. อรวรรณ เชาวลต อาจารยทปรกษางานวทยานพนธ อาจารย ดร. สนย พงษพนจภญโญ, อาจารย ดร. ทศนวรรณ ศนยกลาง และดร. เทพชย ทรพยนธ ทานไดใหความร ค าปรกษาแนะน า ชวยเหลอใหก าลงใจชแนะแนวทาง แกไขสวนทบกพรอง ดวยดตลอดมา ขอกราบขอบพระคณอยางสง ผวจยขอกราบขอบพระคณบพการ และคณะวทยาศาสตร สาขาเทคโนโลยสารสนเทศ ทมอบโอกาสในการศกษาจนประสบความส าเรจ รวมถงผชวยศาสตราจารย สจตรา อดลยเกษม, นายศภนนท ไกรตะนะ และนางสาวกรรณกา บญเกษม ทเปนสวนชวยใหค าปรกษาในงานวทยานพนธนดวย ขอขอบพระคณเจาของหนงสอ วารสาร เอกสาร และวทยานพนธทกเลม ทชวยใหวทยานพนธมความสมบรณ ขอขอบคณพ ๆ เพอน ๆ และนอง ๆ ทกคนทใหค าแนะน า และก าลงใจตลอดมา ทายสดผวจยหวงเปนอยางยงวางานวทยานพนธนจะเปนประโยชนสงสดตอผทสนใจ และสามารถน าไปใชตอยอดการเรยน การสอน การท างาน ไดอยางมประสทธภาพ และเกดประสทธผลมากทสด หากมขอผดพลาดประการใด ผวจยขออภยมา ณ. ทนดวย

http://reg4.su.ac.th/registrar/teach_time.asp?backto=teach_time&officerid=12574&f_cmd=2&officercode=51706&officername=%CD%D2%A8%D2%C3%C2%EC+%B4%C3%2E+%CD%C3%C7%C3%C3%B3+%E0%AA%D2%C7%C5%D4%B5&remark=&officeremail=ochaowalit%40hotmail%2Ecom

http://reg2.su.ac.th/registrar/teach_time.asp?backto=teach_time&officerid=11414&f_cmd=2&officercode=11414&officername=%CD%D2%A8%D2%C3%C2%EC+%B4%C3%2E+%CA%D8%B9%D5%C2%EC+%BE%A7%C9%EC%BE%D4%B9%D4%A8%C0%D4%AD%E2%AD&remark=&officeremail=sunee%40cp%2Esu%2Eac%2Eth

http://reg2.su.ac.th/registrar/teach_time.asp?backto=teach_time&officerid=3224&f_cmd=2&officercode=51138&officername=%CD%D2%A8%D2%C3%C2%EC+%B4%C3%2E+%B7%D1%C8%B9%C7%C3%C3%B3+%C8%D9%B9%C2%EC%A1%C5%D2%A7&remark=511&officeremail=soonklang%5Ft%40su%2Eac%2Eth

http://reg2.su.ac.th/registrar/teach_time.asp?backto=teach_time&officerid=3224&f_cmd=2&officercode=51138&officername=%CD%D2%A8%D2%C3%C2%EC+%B4%C3%2E+%B7%D1%C8%B9%C7%C3%C3%B3+%C8%D9%B9%C2%EC%A1%C5%D2%A7&remark=511&officeremail=soonklang%5Ft%40su%2Eac%2Eth

http://reg2.su.ac.th/registrar/teach_time.asp?backto=teach_time&officerid=3219&f_cmd=2&officercode=51133&officername=%BC%D9%E9%AA%E8%C7%C2%C8%D2%CA%B5%C3%D2%A8%D2%C3%C2%EC+%CA%D8%A8%D4%B5%C3%D2+%CD%B4%D8%C5%C2%EC%E0%A1%C9%C1&remark=511&officeremail=suchitra%40su%2Eac%2Eth

ช

สารบญ

หนา บทคดยอภาษาไทย ........................................................................................................................ ง บทคดยอภาษาองกฤษ ................................................................................................................... จ กตตกรรมประกาศ......................................................................................................................... ฉ สารบญตาราง ................................................................................................................................ ฌ สารบญภาพ .................................................................................................................................. ฎ บทท 1 บทน า ................................................................................................................................. 1 ความเปนมาและความส าคญของปญหา ..................................................................... 1 วตถประสงคการวจย .................................................................................................. 2 ขอบเขตการศกษา ...................................................................................................... 2 ขนตอนการศกษา ....................................................................................................... 3 เครองมอและอปกรณ ................................................................................................. 3 ประโยชนทคาดวาจะไดรบ.......................................................................................... 3 2 วรรณกรรมทเกยวของ ........................................................................................................ 4 Ontology-Based Multiple Choice Question Generation ................................. 5 Question Generation Using WordNet ................................................................. 10 Automatic Question Generation from Sentences ........................................... 13 Automatic English Question Generation System Based on Template Driven Scheme .................................................................................................................... 16 Automatic Diagrammatic Multiple Choice Question Generation from Knowledge Bases ................................................................................................... 20 A Domain-Specific Question Answering System Based on Ontology and Question Templates .............................................................................................. 22 Automatic Generation of SQL Queries .............................................................. 25 Automatic Gap-fill Question Generation from Text Books ............................ 26 A tutorial approach for teaching database concepts ..................................... 30 3 ทฤษฎทเกยวของ ................................................................................................................ 37 ภาษา SQL ................................................................................................................. 35

ซ

บทท หนา

ทฤษฎการเรยนร......................................................................................................... 37 ทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ..................................................... 37 4 วธด าเนนการวจย ............................................................................................................... 40 ขอมลทใชในงานวจย .................................................................................................. 40 วธการด าเนนการ ........................................................................................................ 41 การสรางรปแบบของ Template ....................................................................... 41 การสรางค าถามและค าตอบ ............................................................................... 62 5 การทดสอบระบบ และผลการด าเนนงานวจย ..................................................................... 67 การทดสอบระบบ ....................................................................................................... 67 การวดประสทธภาพความเหมาะสมของค าถาม .................................................. 69 การประเมนผลทางดานการศกษาตามระดบการเรยนร ...................................... 70 ผลการด าเนนงานวจย ................................................................................................. 72 6 สรปผลการทดลอง และขอเสนอแนะ .................................................................................. 80 สรปผลการทดลอง ...................................................................................................... 80 ขอเสนอแนะและงานทจะศกษาตอ ............................................................................. 81 รายการอางอง ............................................................................................................................... 85 ภาคผนวก...................................................................................................................................... 88 ภาคผนวก ก โครงสรางฐานขอมล ................................................................................. 89 ภาคผนวก ข ค าถามและค าตอบทใชในการประเมนระบบ ............................................ 93 ภาคผนวก ค คมอการใชงานโปรแกรม (User’s Document) ..................................... 99 ประวตผวจย .................................................................................................................................. 107

ฌ

สารบญตาราง

ตารางท หนา 1 ผลการประเมนการสรางค าถามจากผประเมนทง 2 คน ................................................. 13 2 รายละเอยดจากทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบ ค าถามประเภท Select ......................................................................................... 31 3 รายละเอยดจากทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบเงอนไข GROUP BY, ORDER BY ...................................................................................... 32 4 รายละเอยดจากทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบโอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER......................................................................................... 33 5 Data Manipulation Language .................................................................................. 35 6 ค าทน ามาใชในการสรางค าถามของ Bloom’s Taxonomy.......................................... 39 7 Customer (ลกคา) ....................................................................................................... 68 8 ตวอยางขอมลของตาราง Customer (ลกคา) ................................................................ 68 9 Orders (ใบสงซอ) ......................................................................................................... 68 10 ตวอยางขอมลของตาราง Orders (ใบสงซอ) ................................................................. 68 11 Product (สนคา) .......................................................................................................... 69 12 ตวอยางขอมลของตาราง Product (สนคา) ................................................................... 69 13 Orders_details (รายละเอยดสนคาในใบสงซอ) ........................................................... 69 14 ตวอยางขอมลของตาราง Orders_details (รายละเอยดสนคาในใบสงซอ) ................... 69 15 ค าทน ามาใชในการสรางค าถาม ..................................................................................... 71 16 ระดบการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ .......................................................... 72 17 แทนการประเมนของ Relevance ................................................................................ 73 18 แทนการประเมนของ Unambiguous .......................................................................... 74 19 การทายของผประเมนโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ................... 76 20 การทายของผประเมนโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ....................... 77 21 ผลประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบ ....................................................... 77 22 การทายของผประเมนโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ................... 78 23 การทายของผประเมนโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ....................... 79 24 ผลประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบ ....................................................... 79

ญ

ตารางท หนา 25 การประเมนระดบการเรยนรในแตละระดบทผประเมนทายถกตอง ............................... 81 26 ระดบการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ .......................................................... 82 27 ชวงจากการทายระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy ................... 83 28 ชวงจากการทายระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของผเชยวชาญ ....................................... 84

ฎ

สารบญภาพ

ภาพท หนา 1 Template ของค าถาม ................................................................................................. 5 2 รปแบบของภาษา RDF .................................................................................................. 6 3 การควรขอมลโดยใชภาษา SPARQL ............................................................................. 7 4 กฎการประเมนประสทธภาพของค าถามทระบบสรางได................................................ 8 5 คาเฉลยของค าถามทระบบสรางไดจากการเทยบกบกฎทง 10 ขอ ................................. 8 6 การปรบปรงค าถามทระบบสรางไดในแตละระดบของออนโทโลย SemQ และ HistOnto...................................................................................................... 9 7 คณภาพของค าถามหลงจากท าการปรบปรง .................................................................. 10 8 ตวอยางการระบหนาทของค าในแตละประโยค.............................................................. 10 9 ตวอยาง Template ของค าถาม ................................................................................... 11 10 การหา hyponym ของค า ............................................................................................ 11 11 กฎทใชสรางค าถาม ....................................................................................................... 12 12 จ านวนค าถามทสรางไดทงหมด ..................................................................................... 13 13 ตวอยางการสรางตนไมแจกแจงประโยค ........................................................................ 14 14 กฎทใชในการสรางค าถาม ............................................................................................. 15 15 Precision ของระบบในการสรางค าถาม ....................................................................... 16 16 Recall ของระบบในการสรางค าถาม ............................................................................ 16 17 กฎโครงสรางของประโยค .............................................................................................. 17 18 การท างานของ Training ............................................................................................... 18 19 ขนตอนการสรางขอสอบ ............................................................................................... 19 20 แผนภาพล าดบชนของ IFKB .......................................................................................... 20 21 รปแบบของ Template ................................................................................................ 21 22 ตวอยางค าตอบประเภทท 1 .......................................................................................... 21 23 ค านยาม Template ของค าถาม .................................................................................. 23 24 อลกอรทมในการกรอง Template ของค าถาม ............................................................. 24 25 การสราง SQL Queries แบบอตโนมต ......................................................................... 25 26 โครงสรางไวยากรณของค าสง SQL Queries ................................................................ 26

ฏ

ภาพท หนา 27 การท างานของระบบ ..................................................................................................... 26 28 คณลกษณะในการเลอกประโยค .................................................................................... 27 29 การตดแทก (POS) ........................................................................................................ 27 30 ตวอยางค าทส าคญของแตละประโยค ............................................................................ 28 31 คณสมบตเพอเลอกสามตวเลอกลวง .............................................................................. 28 32 ตวเลอกลวง ................................................................................................................... 28 33 ความเหมาะสมของประโยคทระบบเลอก ...................................................................... 29 34 ค าส าคญทระบบเลอก ................................................................................................... 29 35 ประเมนตวเลอกลวงทด ................................................................................................. 29 36 ระดบของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบค าถามประเภท Select ................................ 31 37 ระดบของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบเงอนไข GROUP BY, ORDER BY ................ 32 38 ระดบของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบโอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER ......... 33 39 ทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ................................................................ 38 40 วธการทใชในงานวจย .................................................................................................... 40 41 การควรขอมลแทนทใน Template............................................................................... 62 42 การควรชอตารางแทนทใน Template ......................................................................... 63 43 ตวอยางค าถามทระบบสรางได ...................................................................................... 63 44 การแสดงค าถามและค าตอบ ......................................................................................... 64 45 การควรค าตอบ Delete ................................................................................................ 65 46 การควรค าถามประเภท Join ........................................................................................ 66 47 รายละเอยดฐานขอมล ................................................................................................... 67 48 ความเหมาะสมของค าถามทระบบสรางได ..................................................................... 75 49 การสรางฐานขอมล ....................................................................................................... 99 50 ปอนชอฐานขอมลทตองการ .......................................................................................... 99 51 สรางตารางทตองการ .................................................................................................... 100 52 ปอนชอตารางทตองการ ................................................................................................ 100 53 สรางฟลดทตองการ ....................................................................................................... 101 54 ปอนชอฟลดทตองการพรอมทงรายละเอยด .................................................................. 101 55 สราง Primary key ....................................................................................................... 102 56 เลอกชอฟลดทตองการใชเปน Primary key ................................................................. 102

ฐ

ภาพท หนา 57 ขอมลฟลดทงหมดในตาราง ........................................................................................... 103 58 สราง Foreign key ....................................................................................................... 103 59 เลอกชอฟลดทตองการใชเปน Foreign key .................................................................. 104 60 ขอมลการอางของแตละตาราง ...................................................................................... 104 61 หนาแรกของระบบ ........................................................................................................ 105 62 เลอกฐานขอมลทผใชตองการ ........................................................................................ 105 63 กรอกขอมลทตองการสรางค าถาม ................................................................................. 106 64 ระบบแสดงค าถามและค าตอบ ...................................................................................... 106

1

บทท 1

บทน า

1.1 ความเปนมาและความส าคญของปญหา ปจจบนนในสถาบนการศกษาตางๆมการเรยนการสอนหลากหลายวชา ซงในแตละวชาม

เนอหาประกอบการเรยนการสอนเปนจ านวนมาก สงผลใหการออกขอสอบเพอวดระดบความรของผเรยนโดยทผสอนเปนผรวบรวมเนอหาทงหมดน ามาสรางเปนค าถามพรอมทงแสดงค าตอบทถกตองจงเปนภาระงานทผสอนตองใชเวลานานในการจดท า (Sarah Gibson et al., 2015) รวมทงการใหผเรยนมตวอยางขอสอบเพมมากขนเพอชวยในการฝกทกษะการแกปญหาใหมประสทธภาพ และการเพมสมรรถนะของผเรยน ผวจยจงเหนถงความส าคญและน ามาใชเพอเพมประสทธภาพการเรยนการสอนตอตวผเรยน และตวผสอน ใหสามารถเรยนร และท างานใหมประสทธภาพมากยงขน (John Dunlosky et al., 2013: 4-58) โดยทวไปในการสรางค าถามผสรางค าถามตองมความรเชงลกในเรองนนๆดวย (Ming Liu et al., 2012: 251-263) ดงนนภาระงานเหลานจงเปนการใชเวลามากในการสรางค าถามใหคลอบคลมกบเนอหาทงหมด ในงานวจยทผานมาการสรางค าสง SQL เปนการระบขอมลตามค าสงของผสอน คอ ผใชเลอกฐานขอมล, ระบจ านวนคอลมนทเกยวของ, ระบชอคอลมน, ระบแนวคดทตองการควร จากนนระบบจะท าการสรางค าสง SQL Queries แบบอตโนมต ใชเพอตรวจสอบความถกตองของค าสง SQL ซงไมมการแสดงโจทยเพอใหผเรยนทดสอบความสามารถการฝกทกษะ และการแกปญหา (Quan Do et al., 2014: 151-156) ในปจจบนไดมการน าคอมพวเตอรมาใชในงานตางๆอยางกวางขวางไมวาจะเปนงานดานการค านวณ ดานการจดเกบขอมล รวมไปถงการน าไปใชในงานดานการประมวลผลภาษาธรรมชาต (Natural Language Processing) ตวอยางเชน การแปลภาษาดวยเครองคอมพวเตอร (Machine Translation) การสบคนขอมล (Information Retrieval) การยอความ (Text Summarization) เปนตน จากปญหาดงกลาวไดน าระบบคอมพวเตอรมาสรางระบบทชวยสรางค าถาม และค าตอบ

แบบอตโนมตของวชาระบบฐานขอมล (Database System) ซงเปนค าถามในรปแบบค าตอบของ

ภาษา SQL ทสกดจากเมตาดาตา (metadata) ซงถกจดเกบไวในฐานขอมลประกอบดวย ชอฐานขอมล, ชอตาราง, แอตทรบวต, และรายละเอยดตางๆ โดยใชค าสงของภาษา SQL ในการดงขอมลมาสรางค าถามจากรปแบบของ Template ทสอดคลองกบเนอหา เพอชวยอ านวยความสะดวก

2

ใหกบผสอน โดยผทตองการสรางค าถามไมตองคดค าถามดวยตนเองซงโปรแกรมจะท าการสรางค าถามและค าตอบเองทงหมดทสกดจากเมตาดาตา (metadata) ซงถกจดเกบไวในฐานขอมล โดยระบบจะชวยสรางค าถามทมความหลากหลายใหกบผเรยนและเปนเครองมอทมประโยชนส าหรบการประเมนผลการเรยนของผเรยนอกดวย ซงการเรยนการสอนทจะประสบผลส าเรจ และมประสทธภาพนน ผสอนจะตองก าหนดจดมงหมายในการสอนทชดเจน เพอสนบสนนการสรางค าถามและการเรยนรของผเรยน ดงนนผวจยจงใชการเรยนรตามทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy (Susbi Sharma. 2012) มาชวยในการประเมนผลดานการเรยนรของการสรางค าถามทอยในระดบแรกถงระดบส คอ ความรทเกดจากความจ า (Remembering) ความเขาใจ (Understanding) การประยกต (Applying) การวเคราะห (Analyzing) ทสามารถสรางค าถามในเชงการจดจ าประสบการณและเรองราวตางๆทเคยเรยนออกมาเพอน าประสบการณไปใชในการคดแกปญหาตางๆไดอยางถกตองแมนย า

1.2 วตถประสงคการวจย 1. เพอสรางโปรแกรมส าหรบชวยสรางค าถาม และค าตอบของวชาระบบฐานขอมล (Database System) ซงเปนค าถามในรปแบบค าตอบเกยวกบภาษา SQL ขนพนฐาน 2. เพอทดลองสรางค าถามแบบอตโนมตโดยใช Template-Based 3. เพออ านวยความสะดวกใหกบผทตองการสรางค าถามและค าตอบแบบอตโนมต โดยทผสรางค าถามสรางฐานขอมลลงในฐานขอมล จากนนระบบท าการดงเมตาดาตา (metadata) และขอมลในฐานขอมลมาสรางค าถาม และค าตอบ 1.3 ขอบเขตการศกษา 1. การสรางค าถามและค าตอบจะสรางเกยวกบวชาระบบฐานขอมล (Database System) ซงเปนค าถามในรปแบบค าตอบเกยวกบภาษา SQL ส าหรบ MySQL และตองเลอกประเภทของตารางเปน InnoDB เทานน เพราะสามารถสรางความสมพนธในรปแบบของ Constraints ได 2. สรางโดยใชค าสงพนฐานของภาษา SQL ประเภท Data Manipulation Language (DML) เปนค าสงจดการขอมล คอ INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT และมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ คอ ค าสง WHERE โดยใช Attribute 1 ตว, GROUP BY, ORDER BY, เครองหมายด าเนนการเปรยบเทยบ (>, <, =), โอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER, โอเปอเรเตอร BETWEEN, การแสดงขอมลซงเชอมอยสองและสามตารางทมความสมพนธกนแบบ Primary key และ Foreign key, ค าสงการรวม (Aggregate Function) คอ AVG, MAX, MIN, SUM, COUNT, STD, เงอนไข

3

ของ GROUP BY คอ HAVING โดยสวนของค าถาม และค าตอบ สามารถควรขอมลไดจาก 4 สวน คอ ชอตาราง, ชอฟลด, ขอมลของแตละตาราง, รายละเอยดของแตละฟลด (description) 3. งานวจยมการประเมน 2 ดาน คอ (1) ดานความถกตองเหมาะสมของค าถามและค าตอบทระบบสรางได และการประเมนผลทางดานการศกษาตามระดบการเรยนรของค าถาม ใชวธการประเมนโดยผเชยวชาญทางดานวชาฐานขอมลของมหาวทยาลยศลปากร 3 ทาน (2) ดานการประเมนผลทางการศกษาใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy มาประเมนค าถามทระบบสรางไดใหครอบคลมในระดบแรกถงระดบสของ Bloom’s คอ ความรทเกดจากความจ า (Remembering) ความเขาใจ (Understanding) การประยกต (Applying) การวเคราะห (Analyzing) และการเรยนรจากการแบงทงสระดบตามความคดเหนของผเชยวชาญ 1.4 ขนตอนการศกษา 1. ศกษาทฤษฏของงานวจยกอนหนาเพอน าขอมลมาใชในงานวจย 2. ศกษา ส ารวจเครองมอทจะน ามาใชในงานวจย 3. ออกแบบ และพฒนาระบบการสรางค าถามและค าตอบ 4. ทดสอบและประเมนผลระบบ 5. สรปผลการวจยและขอเสนอแนะ 1.5 เครองมอและอปกรณ 1. หนวยประมวลผลขอมล Intel Core i3 – 23 10M.2.1 GHz หนวยความจ า (RAM) 2 GB 2. ภาษาทใชในการพฒนาโปรแกรม: PHP Script Language Version 6.0.0-dev

3. ฐานขอมล MySQL Database Version 6.0.4-alpha เลอกประเภท InnoDB 4. Apache Web Server Version 2.2.8 5. phpMyAdmin Database Manager Version 2.10.3

1.6 ประโยชนทคาดวาจะไดรบ 1. ไดระบบสรางค าถาม และค าตอบแบบอตโนมตทมประสทธภาพ 2. ชวยอ านวยความสะดวกใหกบผทตองการสรางแบบฝกหด โดยทไมตองคดโจทยดวยตนเอง ใหออกแบบฝกหดไดครอบคลม โดยสรางเฉพาะเมตาดาตา (metadata) และขอมลตางๆในฐานขอมลเทานน 3. ชวยสรางค าถามทมความหลากหลายใหกบผเรยนมากขน

http://www.php.net/

http://www.php.net/

http://www.mysql.com/

http://www.mysql.com/

http://www.apache.org/

http://www.apache.org/

http://www.phpmyadmin.net/

http://www.phpmyadmin.net/

4

บทท 2

วรรณกรรมทเกยวของ

งานวจยทางดานระบบการสรางค าถาม และค าตอบแบบอตโนมต เปนเครองมอส าคญทชวยลดภาระงานของผสอนได ซงงานวจยดานนมวธการสรางค าถามอย 3 วธ คอ template-based, syntax-based และ semantic-based ซงขอมลทท ามาใชสรางค าถามมวธการและขอมลทตางกน งานวจยการสรางค าถามโดยใชออนโทโลย (Maha AI-Yahya, 2014) เปนการควรขอมลจากออนโทโลย จ านวน 2 โดเมน คอ HistOnto และ SemQ โดยใชภาษา SPARQL ในการควรขอมลเพอน ามาเตมใน Template ของค าถาม (Shiyan Ou, 2008: 183-188) สวนของการประเมนประสทธภาพใชวธการน าค าถามเทยบกบกฎทก าหนดไวลวงหนาเพอน ามาประเมนผลทางดานการศกษาตามทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy งานวจยการสรางค าถามโดยใชความสมพนธของค าใน wordnet (Nguyen-Thin Le et al., 2016; r.mitkov et al., 2005: 1-17) ซงขอมลทน ามาสรางค าถามเปนขอความทางวทยาศาสตร ใชวธการหาความสมพนธของค าและประโยคจาก wordnet น ามาแทนตามรปแบบของ Template เพอสรางเปนค าถาม การประเมนประสทธภาพใชวธการท านายวาค าถามขอใดสรางโดยระบบและค าถามขอใดสรางโดยมนษย งานวจยการสรางค าถามจากประโยค (Husam Ali Yllias et al., 2010) ซงเปนประโยคบอกเลาใชวธการน าประโยคมาเทยบกบกฎทตงไว เพอคนหาประเภทของค าถามและสรางเปนประโยคค าถามตาม syntax-based ของประโยค การประเมนประสทธภาพใชวธการประเมนระบบโดยค านวณจาก recall และ precision ในการสรางค าถาม งานวจยการสรางค าถามภาษาองกฤษจากเนอหาของบทเรยนภาษาองกฤษ (Hafedh Hussein et al., 2014: 45-53) เปนการสกดประโยคจากเนอหาของบทเรยนภาษาองกฤษ ซงใชกฎโครงสรางของประโยคน ามาสรางเปนค าถาม โดยระบบมขนตอนการ Training เพอท าการสรางกฎ จากนนโหลดขอมลเอกสารเขาสระบบในการสรางค าถาม การประเมนประสทธภาพใชวธการวดความถกตองของระบบในการสรางค าถาม งานวจยการสรางค าถามแบบ Diagrammatic Multiple Choice (DMCQ) (Husam N. Yasin, 2015: 172-175) จากฐานความรในการท าสญญาทางการเงนของอสลาม (IFKB) ซงค าทน ามาเตมใน Template เปนขอมลเกยวกบเปาหมายและแนวคดหลกจาก IFKB ในสวนของการสรางตวเลอกลวงพจารณาจากโหนดของแผนภาพและโครงสรางกฎในการสรางตวลวง การประเมนประสทธภาพใชวธการตรวจสอบความยากของค าถามและการสรางตวลวงโดยน า DMCQ ทระบบสรางไดมาเทยบกบกฎทก าหนดไว งานวจย

5

การสรางระบบตอบค าถามอตโนมต ขนอยกบออนโทโลย และเทมเพลท (D.S. Wang, 2010: 151-156) ขอมลทน ามาสรางค าถามเปนขอมลการใหค าปรกษาเกยวกบการบรการโทรศพท ซงระบบจะจบคค าถามกบเทมเพลททก าหนดไวลวงหนา และแสดงค าตอบทสอดคลองกบเทมเพลท โดยอธบายเทมเพลทตามค านยามของ BNF การประเมนประสทธภาพใชวธการตรวจสอบประสทธภาพของระบบในการตอบค าถามแบบอตโนมต งานวจยการสราง SQL Queries แบบอตโนมต (Quan Do et al., 2014: 151-156) ใชเพอตรวจสอบความถกตองของค าสง SQL สามารถดงขอมลเมตาดาตา (metadata) มาใชโดยใชค าสงของภาษา SQL ทถกจดเกบไวในฐานขอมลซงมหลายฐานขอมล โดยแสดงวธการอยางละเอยดดงตอไปน 2.1 Ontology-Based Multiple Choice Question Generation

งานวจยของ Maha AI-Yahya (2014) ไดใหแนวคดเกยวกบการสรางค าถามแบบ Multiple Choice ทมออนโทโลยจ านวน 2 โดเมน เปนขอมลเขา คอ HistOnto เปนออนโทโลยเกยวกบขอเทจจรงทางประวตศาสตร และ SemQ เปนออนโทโลยเกยวกบค าศพทเฉพาะของภาษาอาหรบ ซงการสรางค าถามประกอบไปดวย 4 สวนหลก คอ ค าถาม ชดค าตอบ ตวเลอกทถกตอง และตวเลอกทไมถกตอง โดยการสรางค าถามจะม Template ของค าถาม ดงรปท 1

รปท 1 Template ของค าถาม

จากนนจะใชภาษา RDF (Result Description Framework) ในการอธบายลกษณะและความสมพนธของขอมลออนโทโลย โดยภาษา RDF เปนภาษามาตรฐานซงเปนสวนหนงของภาษาOWL แบงเปน 3 สวน คอ class property และrange ดงรปท 2

What is the name of the <class> which has the <xxx> [<xxx>_value]?

6

รปท 2 รปแบบของภาษา RDF

<owl:Class rdf:ID="Book"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="#Entry" /> <rdfs:label xml:lang="en">Book</rdfs:label> <rdfs:comment xml:lang="en">A book with an explicit publisher.</rdfs:comment> <rdfs:subClassOf>

<owl:Restriction> <owl:onProperty rdf:resource="#humanCreator" /> <owl:minCardinality

rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">1</owl:minCardinality> </owl:Restriction>

</rdfs:subClassOf> <rdfs:subClassOf> <owl:Restriction> <owl:onProperty rdf:resource="#hasTitle" />

<owl:minCardinality rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">1</owl:minCardinality>

</owl:Restriction> </rdfs:subClassOf> <rdfs:subClassOf> <owl:Restriction>

<owl:onProperty rdf:resource="#hasPublisher" /> <owl:minCardinality

rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">1</owl:minCardinality> </owl:Restriction> </rdfs:subClassOf> <rdfs:subClassOf> <owl:Restriction> <owl:onProperty rdf:resource="#hasYear" /> <owl:minCardinality rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger">1</owl:minCardinality> </owl:Restriction> </rdfs:subClassOf> </owl:Class>

7

ในการดงขอมลเพอน ามาเตมใน Template ของค าถาม (Shiyan Ou, 2008: 183-188) ท าโดยการควรขอมลซงใชภาษา SPARQL ในการดงขอมลทใชสรางสวนของค าถามและค าตอบตอบจากภาษา RDF ทสรางไดจากออนโทโลย ดงรปท 3

รปท 3 การควรขอมลโดยใชภาษา SPARQL

การประเมนประสทธภาพจากการสรางค าถามเทยบกบกฎทไดก าหนดไวลวงหนา ดงรปท 4 ซงมทงหมด 10 กฎ ทมคะแนนมาตรฐาน 10 คะแนน โดยกฎทง 10 ขอ สรางเพอประเมนการสรางค าถาม จากนนใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy เพอประเมนคณภาพทางดานการศกษา กลาวคอการจ าแนกการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ซงแบงเปน 3 ดาน คอ ดานพทธพสย (Cognitive Domain), ดานจตพสย (Affective Domain) และดานทกษะพสย

(Psychomotor Domain) เปนการออกแบบรายละเอยดและโครงสรางในการระบเปาหมายของการศกษา โดยค านงถงวตถประสงคของการเรยนร การเรยนการสอนทจะประสบความส าเรจและมประสทธภาพนน ผสอนตองก าหนดจดมงหมายทชดเจนในการสอนรวมทงประเมนผลการเรยนของผเรยนไดถกตอง ซงงานวจยนไดน าดานพทธพสยมาใชโดยเปนพฤตกรรมเกยวกบสตปญญา ความคด ความสามารถในการคดเรองราวตางๆ อยางมประสทธภาพซงพฤตกรรมทางพทธพสยม 6 ระดบ ไดแก

ความรทเกดจากความจ า (Remembering) หมายถง การระลกความจ า ประสบการณ

ขนตอน วธการ แนวคดตางๆทไดศกษามา

ความเขาใจ (Understanding) หมายถง การมความเขาใจเกยวกบความหมาย ขอเทจจรง

และแนวคดตางๆ

การประยกตใช (Applying) หมายถง การแกปญหาและแกไขในสถานการณใหมๆ

การวเคราะห (Analyzing) หมายถง ความสามารถในการเปรยบเทยบ อธบายลกษณะการ

จดการ การออกแบบค าถามใหผเรยนวเคราะหค าถาม

T1-1: What is the name of the movie which has the genre [genre_value]? SELECT ?movieName

WHERE { ?Movie prefix:name ?movieName. ?Movie prefix:genre “[genre_value]”^^<xsd:string>. }

8

การประเมนคา (Evaluating) หมายถง การตดสนไดวาอะไรถกหรอผด ประกอบการ

ตดสนใจบนพนฐานของเหตผลและเกณฑทแนชด

ความคดสรางสรรค (Creating) หมายถง ความสามารถในการออกแบบ (Design) วางแผน

ผลต ตวอยางเชน การผสมผสานสวนยอยๆเขาดวยกนโดยการปรบปรงของเกาใหดขน

Rule Description

General (G) (R1) has a plausible distracter (R2) avoids excessive verbiage (R3) contains no negative or other counterintuitive wordings without underlining or special emphasis

Stem (S) (R4) deals with a central problem (R5) has the to-be-completed phrase at the end

Responses (R) (R6) are grammatically consistent with the stem (R7) do not necessarily repeat language from the stem (R8) are all of approximately the same length (R9) avoid the use of “all of the above” or “none of the above.” (R10) contain one correct answer

รปท 4 กฎการประเมนประสทธภาพของค าถามทระบบสรางได

Metric SemQ ontology HistOnto ontology Total number of worthy

items 49 (82%) 36 (60%)

Average quality measure per MCQ item

8.8 8.8

Modification measure Mode = 3 Mode = 0

รปท 5 คาเฉลยของค าถามทระบบสรางไดจากการเทยบกบกฎทง 10 ขอ

9

จากการประเมนค าถามทระบบสรางไดครอบคลมตามทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ในขอแรก คอ ความรทเกดจากความจ า จากรปท 5 แสดงใหเหนถงคาเฉลยทไดจากการเทยบกบกฎทง 10 ขอดงรปท 4 ทงสองออนโทโลยไดคะแนนทงหมด 8.8 คะแนน จากคะแนนมาตรฐาน 10 คะแนน แสดงใหเหนวา ค าถามทสรางไดสามารถน ามาเทยบกบกฎไดอยางมประสทธภาพ จากนนน าค าถามทตองการปรบปรงหลงจากเทยบกบกฎทง 10 ขอ สามารถน ามาปรบปรงได 3 วธ คอ Major, Fair, Minor โดย Major คอ เกยวของกบการเขยนประโยคใหมใหเขาใจงาย Fair คอ ค าถามมการแกไข เชน เพม, ลบ, จดเรยงล าดบของค าใหม Minor คอ การตรวจสอบแตละค าถามวาเขยนไดถกตองหรอไม

รปท 6 การปรบปรงค าถามทระบบสรางไดในแตละระดบของออนโทโลย SemQ และ HistOnto

ดงรปท 6 แสดงใหเหนวาออนโทโลย SemQ ตองการปรบปรงมากกวาออนโทโลย

HistOnto หลงจากทไดรบการปรบปรงจะเหนไดวา ออนโทโลย SemQ มคณภาพทางดานการศกษามากกวาออนโทโลย HistOnto ดงรปท 7

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Major (3) Fair (2) Minor (1) No (0)

Nu

mb

er

of

MC

Q it

em

s

Modification level

SemQ

HistOnto

10

รปท 7 คณภาพของค าถามหลงจากท าการปรบปรง

2.2 Question Generation Using WordNet งานวจยของ Nguyen-Thin Le et al. (2016) ไดใหแนวคดเกยวกบการสรางค าถามโดยใช

wordnet ทมการก าหนด Template ไวลวงหนา มวธการสรางค าถามทงหมด 4 ขนตอน และการประเมนผลเปนการประเมนเปรยบเทยบระหวางค าถามทระบบสรางกบค าถามทมนษยสรางขน 1. การวเคราะหโครงสรางของขอความและการระบแนวคดหลก เปนการวเคราะหโครงสรางไวยากรณของประโยคเพอน ามาสรางเปนตนไมความสมพนธโดยจะมการระบหนาทของค าในแตละประโยค ดงรปท 8 จากนนท าการตด tag ของค าในแตละประโยค

S

NP VP

NP

ART NVNART

The cat ate the mouse

รปท 8 ตวอยางการระบหนาทของค าในแตละประโยค

2. การสรางค าถามโดยใชแนวคดหลกในการพจารณาจากหวขอ เปนการน าค าทตด tag ดวย NN (Noun) และNP (Proper noun) มาแทนทในสวนของ <X> ตาม Template เพอสรางเปน

0

10

20

30

40

50

60

SemQ HistOnto

Nu

mb

er

of

MC

Q it

em

s

Ontology

Worthy

Unworthy

11

ค าถาม ดงรปท 9 ซง Template แบงออกเปน 16 ประเภท คอ verification, disjunctive, concept completion, example, feature specification, quantification, definition, comparison, interpretation, causal antecedent, causal consequence, goal orientation, instrumental/procedural, enablement, expectation, judgmental

Type Question

Definition What is <X>? What do you have in mind when you think about <X>? What does <X> remind you of?

Feature/Property What are the properties of <X>? What are the (opposite)-problems of <X>?

รปท 9 ตวอยาง Template ของค าถาม

3. การสรางค าถามโดยใชความสมพนธใน wordnet โดยน าค าทตด tag ดวย NN และ NP มาหา hyponym ของค าโดยใช wordnet ทมความสมพนธกนแบบ super class และ sub class ของค านนๆ ดงรปท 10 จากนนน าค าไดมาแทนทใน Template เพอสรางเปนค าถาม

รปท 10 การหา hyponym ของค า

4. การสรางค าถามจากตวอยางประโยคโดยใช WordNet เปนการน า hyponym ของค าไปคนหาตวอยางประโยคโดยใช WordNet จากนนน าประโยคทไดไปสขนตอนของ ARK (r.mitkov et al., 2005: 1-17) โดยม 2 ขนตอน คอ

การสกดค า เปนการสกดค าทตด tag ดวย NN และNP การน าประโยคทไดจาก WordNet มาเทยบกบกฎ 3 ขอ คอ subject-rule, which-kind-

of-rule, object-rule เพอสรางเปนค าถาม ดงรปท 11

“activation energy” “energy” hyponym “alternative energy”

“atomic energy” “binding energy”

12

Rule Source clause Stem Answer

Subject-rule The verb serves as the most central element in a clause.

Which part of speech serves as the most central element in a clause?

the verb

Which-kind-of-rule Transitive verbs require objects.

Which kind of verbs require objects?

Transitive verbs

Object-rule A prepositional phrase at the beginning of a sentence constitutes an introductory modifier.

What does a prepositional phrase at the beginning of a sentence constitute?

An introductory modifier

รปท 11 กฎทใชสรางค าถาม

ในสวนของการประเมนท าการรวมค าถามทระบบสรางขน และค าถามทสรางโดยคนจากทง 3 หวขอ เขาดวยกนดงรปท 12 แสดงจ านวนค าถามทสรางไดทงหมดเพอใหคน 2 ทาน ท านายวาค าถามขอใดสรางจากระบบ จากนนท าการประเมนผลโดยใชคา F-score จากสตรท 1 ซงสามารถค านวณไดจาก recall และ precision ดงสตรท 2 และ 3

หวขอท 1 : The catastrophe at the Fukushima power plant in Japan has shocked the world. After this accident, the Japanese and German governments announced that they are going to stop producing nuclear energy. Should we stop producing nuclear energy and develop renewable energy instead?

หวขอท 2: Recently, although the International Monetary Fund announced that growth in most advanced and emerging economies was accelerating as expected. Nevertheless, deflation fears occur and increase in Europe and the US. Should we have fear of deflation?

หวขอท 3: “In recent years, the European Central Bank (ECB) responded to Europe's debt crisis by flooding banks with cheap money…ECB President has reduced the main interest rate to its lowest level in history, taking it from 0.5 to 0.25 percent” . How should we invest our money?

13

Topic 1: No. of questions

Topic2: No. of questions

Topic 3: No. of questions

Human generated 54 47 40

System generated 16 15 13 Total 70 62 53

รปท 12 จ านวนค าถามทสรางไดทงหมด

(1)

(2)

(3)

โดยผลการประเมนอยในชวง 0.329 - 0.517 แสดงดงตารางท 1 ซงแสดงใหเหนวาค าถาม

ทระบบสรางขนมประสทธภาพเมอเทยบกบค าถามทสรางจากมนษย

ตารางท 1 ผลการประเมนการสรางค าถามจากผประเมนทง 2 คน

recall precision F - score

Topic 1 0.211 0.75 0.329 Rater 1

0.371 0.813 0.51 Rater 2

Topic 2 0.351 0.867 0.5 Rater 1 0.349 1 0.517 Rater 2

Topic 3 0.27 0.769 0.4 Rater 1 0.286 0.923 0.436 Rater 2

2.3 Automatic Question Generation from Sentences จากงานวจยของ Husam Ali Yllias et al. (2010) ไดใหแนวคดเกยวกบการสรางค าถาม

จากประโยค โดยมการท างาน 3 ขนตอน คอ

14

1. การเตรยมขอมล เปนการตดประโยค (tokenize) จากชดขอมล และ Parts of Speech (POS) tagger เปนการระบหนาทของค า และ Named Entity (NE) tagger เปนการระบเกยวกบชอเฉพาะ เชน การเมอง คน องคกร โรงเรยน เปนตน โดยกการกระท าดงกลาวจะใชระบบ oak มาชวย ซงระบบ oak เปนการวเคราะหภาษาองกฤษ ทประกอบดวย tokenizer, Pos tagger, Spliter และNe tagger เปนตน

2. การสรางประโยค เปนการสกดประโยคจากประโยคทมโครงสรางไวยากรณทซบซอน โดยใช Charniak parser ในการสรางตนไมแจกแจงประโยค เพอใหไดประโยคในการสรางค าถามทถกตอง ดงรปท 13

S

NP VP

V NPNDET

The cat plays N

piano

S -> NP VP

NP -> (Det) N

VP -> V NP

Det -> The

N -> cat, piano

V -> plays

รปท 13 ตวอยางการสรางตนไมแจกแจงประโยค

3. การสรางค าถาม เปนการน าประโยคทท าการตด tag มาจดกลมค า ซงแบงเปน 4 กลม ดงน Subject, Object, Preposition และVerb หลงจากนนจะน าประโยคมาเทยบกบกฎทตงไว 90 กฎ เพอน าประโยคมาสรางเปนประโยคค าถาม ทมทงหมด 8 ประเภท คอ what, who, whom, which, How many, How much และ when ดงรปท 14

15

รปท 14 กฎทใชในการสรางค าถาม

การประเมนประสทธภาพใชวธการวดความถกตองของระบบในการสรางค าถาม โดยค านวณจาก recall และ precision ดงสตรท 1 และ 2

(1)

(2)

= จ านวนค าถามทสรางจากระบบ

= จ านวนค าถามทมอยในชดขอมล TREC

= จ านวนค าถามทเกยวของทสรางโดยระบบไมรวมค าถามทผดพลาดทางไวยากรณ จากผลการประเมนผลได Precision = 0.587 แสดงดงรปท 15 , Recall = 0.276 แสดง

ดงรปท 16

Core classes: H = Human E= Entity L= Location T=Time C=Count

Relations Question type

Example Questions Subject Object Preposition

H H - Who Whom What

Who teach Tom? Whom Sam teaching? What did Sam do to Tom?

H H L Who Whom What Where

Who teach Tom? Whom Sam teaching? What did Sam do to Tom? Where did Sam teach Tom?

H L T Who Who study at U of L? L H Where

When Where does Sam study? When did Sam study at U of L?

C C - How many How many

How many farmers plant 10 trees? How many trees did the 10 farmers plant?

E E L Who What Where

Who bought IBM? What the rabbit eat? Where did the rabbit eat the carrot?

16

Type Qg Qa Precision Type Qg Qr Precision

What Who/Whom

Where

105 144 117

43 106 89

0.410 0.736 0.761

Which How many/much

When

57 43 71

23 17 37

0.404 0.395 0.521

Over all 537 315 0.587

รปท 15 Precision ของระบบในการสรางค าถาม

Type Qg Qa Recall Type Qg Qr Recall

What Who/Whom

Where

7 11 4

52 20 8

0.135 0.550 0.500

Which How many/much

When

3 3 1

10 13 2

0.300 0.231 0.500

Over all 29 105 0.276

รปท 16 Recall ของระบบในการสรางค าถาม 2.4 Automatic English Question Generation System Based on Template Driven

Scheme จากงานวจยของ Hafedh Hussein et al. (2014: 45-53) ไดใหแนวคดเกยวกบการสราง

ค าถามภาษาองกฤษจากเนอหาของบทเรยนภาษาองกฤษ โดยใช Template โดยท าการสกดประโยคจากเนอหาของบทเรยนภาษาองกฤษ ซงใชกฎโครงสรางของประโยคน ามาสรางเปนค าถาม ดงรปท 17 โดยมการท างาน 3 ขนตอน คอ

17

Grammar Lexicon

S → NP VB 0 .80

S → Aux NP 0 .15

S → VP 0 .05

S → Pronoun 0 .35

NP → Proper-Noun 0 .30

NP → Det Nominal 0 .20

NP → Nominal 0 .15

Nominal → Noun 0 .75

Nominal→ Nominal Noun 0.20

Nominal→ Nominal PP 0.05

VP → Verb 0 .35

VP → Verb NP 0 .20

VP → Verb NP PP 0 .10

VP → Verb PP 0 .15

VP → Verb NP NP 0 .05

VP → VP PP 0 .15

PP → Prepositional NP 1 .0

Det → that [.10]│a [.30]│the [.60]

Noun → book [.10]│flight [.30]

│meal [.15]│money [.05]

│flights [.30]│dinner [.10]

Verb → book [.30]│include [.30]

│prefer;[.40]

Pronoun → I [.40]│she [.05]

│me[.15]│you[.40]

Proper-Noun → Houston [.60]

│NWA [.40]

Aux → does [.60]│can [.40]

Preposition → from [.30]│to [.30]

│on [.20]│near [.15]

│through [.05]

รปท 17 กฎโครงสรางของประโยค

1. ขนตอนการ Training เปนการใชประโยคทแตกตางกนในการ Train จากนนท าการการวเคราะหโครงสรางไวยากรณของประโยคโดยจะมการระบหนาทของค าและท าการตด tag ค าในแตละประโยค ตอมาน าประโยคมาเทยบกบกฎของ Template ทมความคลายคลงกนเพอท าการจบคน ามาสรางเปนค าถาม ถาไมมความคลายคลงกบกฎทมอยระบบจะท าการสรางกฎขนมาใหม ดงรปท 18

18

รปท 18 การท างานของ Training 2. การสรางค าถาม เมอระบบท าการ Training แลว จากนนเรมตนจาการโหลดขอมล

เอกสารเขาสระบบ และท าขนตอนเชนเดยวกบขนตอนการ Training แตระบบจะไมมการเพมกฎของ Template ในการสรางค าถาม โดยระบบมการสรางค าถามอตโนมตของ 2 ประเภทค าถาม คอ

ค าถามแบบ WH เชน Who, When, Where, What หรอ How much ค าถามแบบสมบรณ จะขนอยกบแทกทก าหนดไวลวงหนา เชน สถานท เวลา คน เปนตน หลงจากนนระบบท าการแปลงประโยคเปนค าถามไดอตโนมต เมอระบบผานกระบวนการ

สรางค าถามแลวระบบจะแสดงค าถามใหผใช นอกจากนผใชสามารถเปลยนค าในค าถามได

End

Template Roles Store

Match Case

Preview Generated Possible Question

Un-Match Case

Ask for Train system about sentence Rule

Sentence Detection Split Sentence based on different marks such as. /?/!

…etc. Tokenize Phase Recognize individual phrases for each

sentence Part Of Speech Detect and

Recognize Different POS for Tokens

Parser and Tree Construction

Load Text from Rich Text Format Document

Start

19

3. การสรางขอสอบ ระบบน าค าถามทระบบสรางไดน ามาสรางเปนขอสอบ โดยขอสอบทสรางไดขนอยกบน าหนกความสมพนธทกรอกโดยผใชงานระบบ และไดขอสอบตามบทเรยนทผใชตองการ ดงรปท 19

รปท 19 ขนตอนการสรางขอสอบ

การประเมนประสทธภาพใชวธการวดความถกตองของระบบในการสรางค าถามโดยวดจากคา Precision, Recall และ F-measure ดงสตรดานลาง

Review Generated questions

Rank Hardness of each question

Remove incorrect questions

Generated questions Bank of the Chapter

Save the Questions for Later use

Create New Course

Categorize New Chapter of the Course

Load Chapter Document

Generate Possible Question

20

2.5 Automatic Diagrammatic Multiple Choice Question Generation from Knowledge Bases

จากงานวจยของ Husam N. Yasin (2015: 172-175) ไดใหแนวคดเกยวกบ การสรางค าถามแบบ Diagrammatic Multiple Choice (DMCQ) โดย DMCQ คอ การสรางค าถามในรปแบบค าตอบแบบหลายตวเลอกทแสดงอยในรปของแผนภาพ ซงขอมลทน ามาใช คอ ฐานความรในการท าสญญาทางการเงนของอสลาม (IFKB) ประกอบดวย 2,281 RDF triples มสามสวนหลก คอ subject, predicate, object โดยแตละโหนดมความสมพนธกนตามแผนภาพล าดบชน เชน มความสมพนธแบบ is-a ดงรปท 20 การสราง DMCQ มการท างาน 3 ขนตอน คอ 1. การสรางค าถาม สรางจาก Template ทก าหนดไวลวงหนาโดยมทงหมด 4 ประเภท ซงแบงตามประเภทของการสรางค าตอบ ประเภทท 1 ค าตอบทถกตองไดจากโหนดของแผนภาพ, ประเภทท 2 ขนอยกบค าทเตมลงในชองวางของค าถาม, ประเภทท 3 เปนแผนภาพความรทมอยเดม, ประเภทท 4 จากบางสวนของแผนภาพความรทมอยเดม โดยค าทน ามาเตมใน Template เปนขอมลเกยวกบเปาหมายและแนวคดหลกจาก IFKB ดงรปท 21

รปท 20 แผนภาพล าดบชนของ IFKB

21

Types Question Templates DMCQ Type 1 Which of the following group items belong to <Concept X>?

For the below choices, which one can be considered as part of < Concept X>?

Select the group items that belong to <Concept X> DMCQ Type 2 Fill in the blank for below diagram representing <Concept X>.

For the diagram below representing <Concept X>, please fill in the blank.

Fill in the blank with the correct answer for the diagram below representing <Concept X>.

DMCQ Type 3 Select the diagram that represents <Concept X>.

Which of the following diagrams represent <Concept X>?

Please select the diagram that represents <Concept X>.

DMCQ Type 4 Which of the below process is part of <Concept X> process?

Select the diagram which is part of<Concept X> process

Please select the diagram which is part of<Concept X> process.

รปท 21 รปแบบของ Template

2. การสรางตวเลอกทถกตอง ประเภทท 1 เลอกจากโหนดตางๆของแผนภาพตนฉบบดงรปท 22, ประเภทท 2 และประเภทท 3 ดจากแผนภาพตนฉบบ โดยการท าแผนภาพตนฉบบใหสมบรณ, ประเภทท 4 ดจากแผนภาพตนฉบบจากสวนทขาดหาย

รปท 22 ตวอยางค าตอบประเภทท 1

22

3. การสรางตวลวง ตองพจารณาจากแตละโหนดของแผนภาพ และโครงสรางของกฎในการพจารณาการสรางตวลวง คอ การเปลยนชอของโหนด, การเพมโหนดใหม, แกไขการวางต าแหนงของโหนด เปนตน

การประเมนประสทธภาพใชวธการตรวจสอบความยากของค าถามและการสรางตวลวงโดยน า DMCQ ทระบบสรางไดมาเทยบกบกฎทก าหนดไว

2.6 A Domain-Specific Question Answering System Based on Ontology and

Question Templates จากงานวจยของ D.S. Wang (2010: 151-156) ไดใหแนวคดเกยวกบ การสรางระบบตอบค าถามอตโนมตขนอยกบออนโทโลย และเทมเพลท ซงขอมลทน ามาใช คอ ขอมลการใหค าปรกษาเกยวกบการบรการโทรศพท โดยน าออนโทโลยมาสรางแบบจ าลองทหนาสนใจสองโดเมน คอ ออนโทโลยทใชในการใหค าปรกษาดานบรการโทรศพทมอถอ (MSC) และออนโทโลยแสดงปญหาของผใชบรการโทรศพทมอถอ ซงระบบจะจบคค าถามกบเทมเพลททก าหนดไวลวงหนา และแสดงค าตอบทสอดคลองกบเทมเพลท โดยมสมมตฐานในการจบคระหวางค าถามกบเทมเพลท (QTM) คอ 1. รปแบบทควรไมใหญเกนไป 2. ในบรบทค าในประโยคแบงเปน 3 ประเภทคอ ค าหลก, ค ารอง และค าทไมเกยวของ 3. ประโยคในบรบทตองประกอบดวย ค าหลก และค ารอง เทมเพลทของค าถามประกอบดวย 3 สวน อธบายตามค านยามของ BNF ดงรปท 23 คอ โครงสรางของเทมเพลท (QTBody), ตวควบคมในการจบคค าถาม (QTControl) และความหมายการกระท าของเทมเพลท (QTAction) โดย QTBody จะประกอบดวยหนงหรอมากกวาหนงชอง ในสวนของรายชอค าแบงเปน 3 ประเภท คอ ค าทตองการ, ตวเลอก, ค าทหามใส ซงท าการควรขอมลโดยใชค าสง SQL การออกแบบเทมเพลทมความสมพนธกบออนโทโลย คอ เชอมระหวาง เอนทต คณสมบตของค าถาม กบชองวางของเทมเพลทขนตอนการจบคเทมเพลท

23

รปท 23 ค านยาม Template ของค าถาม

การจบคเทมเพลทกลมของค า QWs เปนขอมลเขา จากนนใช QTM ซงเปนอลกอรทมในการกรองเทมเพลทของค าถามทไมตองการทงดงรปท 24 จะท าการจบคระหวางคะแนนของเทมเพลทกบคะแนนของค าถาม โดยพจารณาจากสตรทง 4 สตร ดงน 1. การกระจายค าของเทมเพลทค าถาม ถาค าถามมค านอยจะมความคลมเครอในการจบคนอย จากสตรท 1

∑ ( )

(1)

2. ความถกตองในการจบคเทมเพลท ถามประสทธภาพสงแสดงวามความก ากวมนอย จากสตรท 2

( )

( ) (2)

3. การจบคคะแนนสามารถค านวณไดจากคะแนนของเทมเพลทกบคะแนนของค าถาม จากสตรท 3

<QT>::=<QTBody>''@''<QTControl>''#''<QTAction> <QTBody>::=<Required section>"*"<slot>|<Required section>

"*"{<Required section>}"*"<slot>"*" {<Optional section>}"*"{<Fobbiden section>}

<Slot>::="?C ("<Slot type>")" <Slot type>::="mobile service"|... <QTAction>::=<QTAction name>"("<list of parameters>")" <QTAction name>::="GenAnswer"|... <list of parameters>::="?C,"<QTFocus>",..." <QTFocus>::="opening method"|"cancelling method"|... <Required section>::="<"<section>">" <Optional section>::="[<"<section>">]" <Fobbiden section>::="[~<"<section>">]" <section>::="!"<word class>|<list of words> <list of words>::=<word>|<word>"|"<list of words> <word>::="open"|"cancel"|... <word class>::="open word class"|"cancel word class"|... <WPControl>::="1"|"2"

24

∑ (

) | |

(3)

4. ล าดบของการจบคค านวณไดจากสตรท 4

∑ (

) | |

(4)

Algorithm 1 Question Template Matching (QTM) algorithm

Require: Orderly word sequence of question: QWs; topn query focuses; Ensure: topn query focuses in the problem ontology: ListFocus; 1: Remove redundant words from QWs based on redundancy dictionary, the result is CQWs; 2: for i = 1 to length(CQWs) do 3: Use words or word classes in CQWs[i] to select templates from template collection indexed by words and word classes, temporary template collection is: WPsCQWs[i]; 4: for j = 1 to length(WPsCQWs[i]) do 5: Call QTM Filter(CQWs,WPsCQWs[i][j]); 6: if true is returned,then Add WPsCQWs[i][j] to candidate template collectionWPCands; else continue; 7: end for 8: end for 9: for k = 1 to length(WPCands) do 10: CallMatchScore(WPCands[k], CQWs),insert query focus corresponding to WPCands[k] into ListFocus orderly according to match score value; 11: end for 12: If length(ListFocus) > topn then return topn query focuses in ListFocus; else return all query focuses in ListFocus;

รปท 24 อลกอรทมในการกรอง Template ของค าถาม จากทง 4 สตร ใชในการจบคความสมพนธของเทมเพลทค าถาม โดยสตรท 5 เปนคะแนนของการจบคระหวาง WPi และ CWQs

(5)

25

การประเมนประสทธภาพใชวธการตรวจสอบประสทธภาพของระบบในการตอบค าถามแบบอตโนมตทน าไปใชในในเรองการใหค าปรกษาดานบรการโทรศพทมอถอ โดยจากการทดลองกบ 160,000 ค าถามจากผใชงานจรง ระบบมความถกตอง 97.81%

2.7 Automatic Generation of SQL Queries

จากงานวจยของ Quan Do et al. (2014: 151-156) ไดใหแนวคดเกยวกบการสราง SQL Queries แบบอตโนมต ซงขอมลทน ามาใชเปนขอมลทมโครงสราง 2 ขอมล คอ SQL ออนโทโลยแสดงขอมลเปน RDF และเเมตาดาตา (metadata) ของขอมล ในงานวจยนSQL ออนโทโลย เปนพนฐานในการเลอกแนวคดของการสรางค าถาม และเมตาดาตา (metadata) ประกอบดวย ชอฐานขอมล, ชอตาราง, แอตทรบวต, ขอจ ากดตางๆ เปนตน โดยเมตาดาตา (metadata) ถกจดเกบไวในฐานขอมลซงมหลายฐานขอมล สามารถดงขอมลมาใชโดยใชค าสงของภาษา SQL

การสราง SQL Queries แบบอตโนมตแสดงดงรปท 25 ขนตอนแรกผใชเลอกฐานขอมล, ระบจ านวนคอลมนทเกยวของ, ระบชอคอลมน, ระบแนวคดทตองการควร จากนนระบบจะท าการสรางค าสง SQL Queries แบบอตโนมต คณลกษณะสวนใหญขนอยกบความครอบคลมของ SQL ออนโทโลย ผใชจะระบแนวคดในการสรางค าสง SQL เพอท าการควรเทมเพลทของภาษา SQL ไปไวในไฟล XML การสรางเทมเพลทตองค านงถงโครงสรางไวยากรณของค าสง SQL Queries ดงรปท 26 จากรปพนฐานของ SQL Queries สามารถสรางไดโดยใช 2 บรรทดแรกทเหลออก 4 ค าสงไมจ าเปนตองใชทง 4 ค าสง ใชเฉพาะกรณทตองการเทานน

รปท 25 การสราง SQL Queries แบบอตโนมต

26

รปท 26 โครงสรางไวยากรณของค าสง SQL Queries

2.8 Automatic Gap-fill Question Generation from Text Books

จากงานวจยของ Manish Agarwal and Prashanth Mannem (2011: 56-64) ไดใหแนวคดเกยวกบระบบการสรางค าถามอตโนมตโดยรปแบบค าถามมลกษณะเปนการเตมค าลงในชองวาง ซงค าตอบเปนแบบหลายตวเลอกของวชาชววทยา 2 บทเรยน มวธการสรางค าถามทงหมด 3 ขนตอน คอ การเลอกประโยค, การสรางค าตอบทถกตอง และการสรางตวเลอกลวง ดงรปท 27 แสดงการท างานของระบบ

รปท 27 การท างานของระบบ

1. การเลอกประโยค ตองเปนประโยคทแสดงความรในแตละบทเรยน ดงรปท 28 แสดงคณลกษณะในการเลอกประโยค

SELECT <column names> FROM <table names> and <join conditions> WHERE <row restrictions> GROUP BY <column names for grouping> HAVING <condition specifying which groups to keep> ORDER BY <sorting specification for displaying data>;

27

Feature Symbol Description Criterion

f(si) Is si the first sentence of the document? I sim(si) No. of tokens common in si and title / length(si) I, G abb(si) Does si contain any abbreviation? I

super(si) Does si contain a word in its superlative degree? I pos(si) si’s position in the document (= i) G

discon(si) Is si beginning with a discourse connective? G l(si) Number of words in si G

nouns(si) No. of nouns in si / length(si) G pronouns(si) No. of pronouns in si / length(si) G

รปท 28 คณลกษณะในการเลอกประโยค

2. การเลอกค าตอบทถกตอง ม 2 ขนตอนดงน การสรางรายการค าทส าคญ สรางโดยการตดแทก (POS) ของค า และกลมค าของประโยค จากนนท าการเลอกค า และกลมค าทตดแทกดวยค านามเปนรายการค าส าคญและค าทไมใชค านามจะถกลบออกไปดงรปท 29

รปท 29 การตดแทก (POS) การเลอกค าทดทสด เลอกไดจาก 3 คณสมบต คอ ความถของค าในเอกสาร, ชอเรอง,

ความสงของโครงสรางประโยค ดงรปท 30 แสดงตวอยางค าทส าคญของแตละประโยค

(A) [The strongest kind] of [chemical bonds] are [covalent bond and ionic bond]. DT JJS NNS IN NN NNS VBP JJ NNS CC JJ NNS

potential keys selection

(B) [The strongest kind] of [ chemical bonds] are [ covalent bond and ionic bond] .

28

No. Selected keys (red colored) 1 An electron having a certain discrete amount of energy is something like a ball on a

staircase. (The Energy Levels of Electrons)

2 Lipids are the class of large biological molecules that does not include polymer. (Lipids–Diverse Hydrophobic Molecules)

3 A DNA molecule is very long and usually consists of hundreds or thousands of genes. (Nucleic acids store and transmit hereditary information)

4 The fatty acid will have a kink in its tail wherever a double bond occurs. (Fats store large amounts of energy)

รปท 30 ตวอยางค าทส าคญของแตละประโยค

3. การสรางตวเลอกลวง ค าทน ามาเปนตวเลอกลวงตองมความหมายใกลเคยงกบค าของตวเลอกทถกตอง งานวจยนใชคณสมบตทแสดงดงรปท 31 เพอเลอกสามตวเลอกลวง โดยตวเลอกลวงเปนการน าค าทส าคญกบค าอยในบรบทเดยวกนจากรายการของค ามาหาความคลายคลงกน ดงรปท 32 แสดงตวเลอกลวงทได

Feature Symbol Description

context(distractorp , keys) measure of contextual similarity of distractorp and the keys in which they are present

sim(distractorp , keys) Dice coefficient score between GFS and the sentence containing the distractorp

diff(distractorp , keys) difference in term frequencies of distractorp and keys in the chapter

รปท 31 คณสมบตเพอเลอกสามตวเลอกลวง

key Distractors

energy charge, mass, water polymer acid, glucose, know

DNA RNA, branch, specific kink available, start, method

รปท 32 ตวเลอกลวง

29

การประเมนประสทธภาพประเมนโดยนกศกษา 2 คน ขนแรกประเมนความเหมาะสมของประโยคทระบบเลอกดงรปท 33 ซงผประเมนคนท 1 ประเมนวาประโยคทระบบเลอกมความเหมาะสม 91.66% และผประเมนคนท 2 ประเมนวาประโยคทระบบเลอกมความเหมาะสม 91.66%

Chapter-5 Chapter-6 Total

No. of Sentences 390 423 813 No. of Selected Sentences 55 65 120

No. of Good GFSs (Eval-1) 51 59 110 No. of Good GFSs (Eval-2) 44 51 95

รปท 33 ความเหมาะสมของประโยคทระบบเลอก

ขนทสองประเมนค าส าคญทระบบเลอกวาดหรอไมดดงรปท 34 โดย G แทน ด และ B แทน ไมด ซงผประเมนคนท 1 ประเมนวาส าคญทระบบเลอกวาด 94.16% และผประเมนคนท 2 ประเมนวาส าคญทระบบเลอกวาด 84.16%

Chap-5 Chap-6 Total G B G B G B

Eval-1 50 5 63 2 113 7 Eval-2 50 5 51 14 101 19

รปท 34 ค าส าคญทระบบเลอก

ขนสดทายประเมนตวเลอกลวงทไดวาดหรอไมดโดยแบงเปน 4 ระดบทขนอยกบตวลวงทดทระบบสรางไดในแตละประโยค คอ 0, 1, 2, 3 แสดงดงรปท 35 ซงผประเมนคนท 1 ประเมนวาตวเลอกลวงทระบบเลอกวาด 60.05% และผประเมนคนท 2 ประเมนวาตวเลอกลวงทระบบเลอกวาด 67.72%

Chap-5 Chap-6 Total

Class 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 Eval-1 21 19 12 3 8 31 21 5 29 50 33 8 Eval-2 20 19 13 3 9 25 28 3 29 44 41 6

รปท 35 ประเมนตวเลอกลวงทด

30

2.9 A tutorial approach for teaching database concepts

จากวทยานพนธของ Susbi Sharma (2012: 1-69) ไดท าการคนหาวธทจะพฒนาระดบการเรยนร โดยมงเนนทางดานกระบวนการทางความคดรวมถงสงทคาดวานกเรยนจะไดเรยนรภายในโรงเรยนซงมงเนนในเรองของการออกแบบและพฒนาระบบฐานขอมลของการเรยนการสอนในการแบงระดบของค าถามของค าสงภาษา SQL โดยเลอกใชทฤษฏของ Bloom’s Taxonomy 6 ระดบทแตกตางกน คอ












โดยการแบงระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy แสดงตวอยางดงน

1. ค าถามประเภท Select Write a Select Statement from the Course Table to show the entire courses

available (Course id, Course name) at the university. Write a Select Statement to show all student Course grades from the

Student Details table for students who are registered in Course id = “UV 10.”

31

รปท 36 ระดบของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบค าถามประเภท Select

โดยรปท 36 แสดงใหเหนถงระดบของ Bloom’s Taxonomy จากตวอยางค าถามขางตน โดยแสดงค าอธบายดงตารางท 2

ตารางท 2 รายละเอยดจากทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบค าถามประเภท Select

ระดบของ Bloom’s Taxonomy

รายละเอยด

ความจ า (Remembering) การจดจ ารปแบบ และการใหค าแนะน าในการเขยนค าสงของภาษา SQL ทจะใชได

ความเขาใจ (Understanding) ผ ใช เขาใจค าส ง SQL และน าไปปฏบต ใช ได ซ งสามารถยกตวอยางเพอทดสอบความเขาใจของตวเอง

ประยกต (Applying) เปนการเรยนรโดยการลงมอท า และสามารถสรางค าสง SQL ใหมๆได

2. ค าถามประเภท Select โดยมการระบเงอนไข คอ GROUP BY, ORDER BY

Write a Select Statement to print the Student id and Course id from the Student Details table, where Course id = “UV404” Group By Student id and Course id.

32

Write a Select Statement to print all details from the Instructor table Order By “Joining year” in ascending order.

รปท 37 ระดบของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบเงอนไข GROUP BY, ORDER BY

โดยรปท 37 แสดงใหเหนถงระดบของ Bloom’s Taxonomy จากตวอยางค าถามขางตน โดยแสดงค าอธบายดงตารางท 3

ตารางท 3 รายละเอยดจากทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบเงอนไข GROUP BY, ORDER BY



ความจ า (Remembering) การจดจ ารปแบบของค าสง Select โดยมการเพมรปแบบเงอนไข คอ GROUP BY, ORDER BY

ความเขาใจ (Understanding) โดยมการเพมรปแบบเงอนไขของค าสง Select ผใชตองมความเขาใจอยางละเอยด

ประยกต (Applying) ผใชสามารถสรางค าสง SQL ใหมๆ จากค าสง Select พนฐานได

3. ค าถามประเภท Select โดยมการระบเงอนไข คอ โอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER

Write a Select Statement to print the Course name in uppercase, From the Course table, using the Upper function query.

33

Write a Select Statement to print the names of all the instructors, From the Instructor table, whose name starts with “T.”

รปท 38 ระดบของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบโอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER โดยรปท 38 แสดงใหเหนถงระดบของ Bloom’s Taxonomy จากตวอยางค าถามขางตน

โดยแสดงค าอธบายดงตารางท 4

ตารางท 4 รายละเอยดจากทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ส าหรบโอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER



ความจ า (Remembering) ผใชตองจดจ ารปแบบของค าสง Select พนฐานเพอน ามาใชในการระบเงอนไขตอไป และตองจดจ ารปแบบค าสง SQL ของแตละเงอนไขได

ความเขาใจ (Understanding) ผใชตองเขาใจทจะเลอกใชค าสง SQL ของเงอนไขทแตกตางกน ประยกต (Applying) ผใชสามารถสรางค าสง SQL ใหมๆ จากค าสง Select พนฐานได

วเคราะห (Analyzing) ผใชสามารถวเคราะหค าสง SQL ใหเหมาะสมกบค าถามแบบตางๆ

34

วทยานพนธนแสดงการอธบายแนวคดพนฐานในการจดค าถามตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ในการออกแบบฐานขอมล เพอพฒนาการเรยนการสอนสนบสนนใหนกเรยนมความสนใจในการเรยนร โดยการตงค าถามสามารถน าไปปรบใชใหตรงกบความรพนฐานของตวผเรยนแตละคนเรมตงแคค าถามระดบพนฐานจนถงค าถามทเกยวกบความรเชงลก

โดยวรรณกรรมทเกยวของจากการศกษาไดน าความรมาประยกตใชในงานวจยนในสวนของรปแบบการสราง Template ของค าถาม และค าตอบ, วธการควรขอมลโดยใชภาษา SQL เพอน าขอมลมาใสตามรปแบบของ Template และทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy เพอใชในการประเมนคณภาพทางดานการศกษา

35

บทท 3

ทฤษฏทเกยวของ ส าหรบทฤษฎทเกยวของงานวจยนไดศกษาคนควาในเรองของภาษา SQL และทฤษฎการ

เรยนรของ Bloom’s Taxonomy ซงน ามาชวยในสวนของการสรางค าถาม และค าตอบ อกทงยงน ามาใชในสวนของการประเมนค าถาม และค าตอบทระบบสรางได แสดงรายละเอยดดงน

3.1 ภาษา SQL

SQL (Structured query language) คอ ภาษาทใชในการเขยนโปรแกรมเพอจดการกบฐานขอมลโดยเฉพาะ เปนภาษามาตรฐานของระบบฐานขอมลเชงสมพนธ (Quan Do et al., 2014: 151-156) และเปนระบบเปด (open system) หมายถง สามารถใชค าสง SQL กบฐานขอมลชนดใดกได ท าใหสามารถเลอกใชฐานขอมลไดโดยไมตดยดกบฐานขอมลใดฐานขอมลหนง นอกจากน SQL ยงเปนภาษาโปรแกรมระดบสงทมโครงสรางของภาษาทเขาใจงาย ไมซบซอน มประสทธภาพการท างานสงสามารถท างานทซบซอนไดโดยใชค าสงเพยงไมกค าสง โดยค าสง SQL สามารถแยกออกเปน 5 ประเภท คอ การก าหนดโครงสรางของฐานขอมล (DDL), การจดการขอมลในฐานขอมล (DML), การควบคมขอมลในฐานขอมล (DCL), ค าชแจงการควบคมการท าธรกรรม (TCS) และการควบคมการท างานในแตละครง (SCS) การวจยครงนมงเนนไปทค าสง DML ดงตารางท 5 แสดงค าสงตาง ๆ ทใชส าหรบจดการฐานขอมล (DML) (C.J. Date, 2004) และ (C.J. Date, 1983)

ตารางท 5 Data Manipulation Language

SQL statement

SQL Functions

Syntax

SELECT SQL WHERE SELECT column_name FROM table_name WHERE some_column = some_value

ORDER BY SELECT column_name, column_name FROM table_name ORDER BY column_name ASC|DESC, column_name ASC|DESC;

AVG() SELECT AVG(column_name) FROM table_name

36

ตารางท 5 Data Manipulation Language (ตอ) SQL

statement SQL Functions

Syntax

SELECT GROUP BY SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name;

COUNT(column_name)

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;

COUNT(*) SELECT COUNT(*) FROM table_name;

MAX() MAX(column_name) FROM table_name;

MIN() MIN(column_name) FROM table_name;

SUM() SUM(column_name) FROM table_name;

LIKE SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern;

BETWEEN SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;

JOIN SELECT column_name(s) FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column_name=table2.column_name;

HAVING SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name HAVING aggregate_function(column_name) operator value;

UPPER UPPER(column_name) FROM table_name;

LOWER LOWER(column_name) FROM table_name;

BETWEEN SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;

INSERT INSERT INTO table_name VALUES (<value1, value2, value3,...>) UPDATE UPDATE table_name SET column_name = value

WHERE some_column = some_value

DELETE UPDATE table_name SET column_name = value WHERE some_column = some_value

37

กฎของ Constraints ในการท า DELETE หรอ UPDATE ตารางในฐานขอมลทมความสมพนธในรปแบบของ CASCADE คอ เมอมการลบหรอแกไข

ใดๆ ในตารางหลก ตารางอางองจะเปลยนตาม Foreign key ทอางองกบตารางหลกอย เชน เมอเปลยนคา Primary key ของตารางหลก ฟลดทเปน Foreign key กบตารางหลกจะเปลยนตามทตารางหลกเปลยน ถาตารางในฐานขอมลทไมมความสมพนธในรปแบบของ CASCADE เมอตองการลบหรอแกไขขอมลในตารางหลก แตตารางหลกมตารางทอางองดวย Foreign key อยกไมสามารถลบขอมลในตารางหลกได ถาตองการลบขอมลในตารางหลกท าไดโดยการลบขอมลทตองการในตารางทอางองดวย Foreign key กอน แตในสวนของการแกไขขอมลนนไมสามารถท าการแกไขไดเลย

3.2 ทฤษฎการเรยนร

การเรยนร คอ กระบวนการทท าใหคนเปลยนแปลงพฤตกรรม ความคด มนษยสามารถเรยนไดจากการไดยน การสมผส การอาน การใชเทคโนโลย แตการเรยนรจะเกดขนจากประสบการณทผสอนน าเสนอ โดยการปฏสมพนธระหวางผสอนและผเรยน ผสอนจะเปนผทสรางบรรยากาศทางจตวทยาทเอออ านวยตอการเรยนร ทจะใหเกดขนเปนรปแบบใดกไดเชน ความเปนกนเอง ความเขมงวดกวดขน หรอความไมมระเบยบวนย สงเหลานผสอนจะเปนผสรางเงอนไข และสถานการณเรยนรใหกบผเรยน ดงนน ผสอนจะตองพจารณาเลอกรปแบบการสอน รวมทงการสรางปฏสมพนธกบผเรยน ซงมทฤษฎการเรยนร (Susbi Sharma, 2012) ดงน

3.2.1 ทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy การเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ซงแบงเปน 3 ดาน คอ ดานพทธพสย ดานจตพสย

และดานทกษะพสย เปนการออกแบบรายละเอยดและโครงสรางในการระบเปาหมายของการศกษา โดยค านงถงวตถประสงคของการเรยนร การเรยนการสอนทจะประสบความส าเรจและมประสทธภาพนน ผสอนตองก าหนดจดมงหมายทชดเจนในการสอนรวมทงประเมนผลการเรยนของผเรยนไดถกตอง ซงดานพทธพสยเปนพฤตกรรมเกยวกบสตปญญา ความคด ความสามารถในการคดเรองราวตางๆอยางมประสทธภาพซงพฤตกรรมทางพทธพสยม 6 ระดบ ไดแก






https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B9%80%E0%B8%97%E0%B8%84%E0%B9%82%E0%B8%99%E0%B9%82%E0%B8%A5%E0%B8%A2%E0%B8%B5

https://th.wikipedia.org/wiki/%E0%B8%88%E0%B8%B4%E0%B8%95%E0%B8%A7%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%A2%E0%B8%B2

38







จากทฤษฎการเรยนรผวจยไดน าทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดานพทธพสยในระดบแรกถงระดบส คอ ความรทเกดจากความจ า (Remembering), ความเขาใจ (Understanding), การประยกต (Applying), การวเคราะห (Analyzing) มาใชในการวดระดบของการสรางค าถามและค าตอบ ซงการเรยนการสอนทจะประสบผลส าเรจ และมประสทธภาพนน ผสอนจะตองก าหนดจดมงหมายในการสอนทชดเจน โดยทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy แสดงดงรปท 39 และค าทน ามาใชในการสรางค าถามแสดงดงตารางท 6

รปท 39 ทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ทมา: Susbi Sharma. “A TUTORIAL APPROACH FOR TEACHING DATABASE CONCEPTS.” (Ph.D. Master of Science, Major Department Computer Science, North Dakota State

University, 2012), 11

39

ตารางท 6 ค าทน ามาใชในการสรางค าถามของ Bloom’s Taxonomy Remembering Understanding Applying Analyzing Evaluating Creating

Cite Describe Adapt Analyze Appraise Assemble Define Discuss Apply Arrange Assess Compile

Find Explain Compute Categorize Choose Compose

Give an example

Interpret Demonstrate Compare Conclude Concoct

Identify Paraphrase Dramatize Contrast Critique Construct Label Report Draw Deconstruct Debate Create

List Restate in own words

IIIustrate Detect Deduce Design

Locate Retell Implement Dissect Defend Develop

Match Review Interview Distinguish Hypothesize Devise Name Summarize Make Examine Judge Formulate

Quote Translate Operate Group Justify Generate

Recall Practice Inspect Prioritize Imagine Recite Role play Integrate Rank Invent

Recognize Sequence Organize Rate Make

Retrieve Solve Probe Reject Originate Show Use Research Validate Prepare

Separate Criticize Produce

Sift Set Up What if ?

โดยทฤษฎทเกยวของจากการศกษาไดน าความรมาประยกตใชในงานวจยนในสวนของการสรางค าถาม และค าตอบตามรปแบบของภาษา SQL ซงทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy น าความรมาประยกตใชทงในสวนของการสรางค าถาม และใชในการประเมนคณภาพทางดานการศกษาจากค าถามทระบบสรางได

40

บทท 4

วธการด าเนนงานวจย

ส าหรบงานวจยนไดใชวธการศกษาคนควาจากเอกสารงานวจยเกยวกบระบบการสรางค าถามแบบอตโนมต นอกจากนผวจยไดใชวธการสรางรปแบบของ Template จากตวอยางแบบฝกหดของหนงสอวชาระบบฐานขอมล (DML) (C.J. Date, 2004) และ (C.J. Date, 1983) จากนนท าการควรขอมลจากเมตาดาตา (metadata) ซงถกจดเกบไวในฐานขอมลมาใสแทนทตามรปแบบของ Template ส าหรบวธการทใชในงานวจยมรายละเอยดดงรปท 40

รปท 40 วธการทใชในงานวจย

4.1 ขอมลทใชในงานวจย งานวจยนศกษาการสรางค าถามแบบอตโนมตของวชาระบบฐานขอมล (Database System) โดยรวบรวมตวอยางแบบฝกหดจากหนงสอวชาฐานขอมล ซงเปนค าถามในรปแบบค าตอบเกยวกบภาษา SQL ประเภท Data Manipulation Language (DML) เปนค าสงจดการขอมล ตวอยางเชน Insert, Update, Delete, Select, Where, Like และJoin 2 หรอ 3 ตาราง ทมความสมพนธแบบ Primary key, Foreign key

41

4.2 วธการด าเนนการ 4.2.1 การสรางรปแบบของ Template

ในสวนนเปนการน าตวอยางแบบฝกหดทรวบรวมมาสรางรปแบบของ Template ซงใชในการสรางค าถามและค าตอบ โดยค าถามและค าตอบม 4 ประเภท คอ Select, Update, Insert, Delete จากรปแบบของ Template ดงกลาว ใชลกษณะของ BNF (Backus-Naur Form) (D.S. Wang, 2010: 151-156; Robert W. Sebesta, 2012) ซงเปนมาตรฐานในการอธบายรปแบบกฎเกณฑของภาษาเพอใชในการก าหนดประโยคตางๆทชวยเพมความสะดวกในการท างาน การเขยนไวยากรณในรปแบบ BNF สามารถเขยนใหอยในรปทสน กะทดรด ถอเปนรปแบบโดยยอของ BNF เรยกวา Extended BNF หรอ EBNF สญลกษณทใช คอ < > แทน ขอมลหนงตวทมแนนอน [ ] แทน ตองการใสขอมลหรอไมใสขอมลกได { } แทน จ านวนการท าซ าของขอมลตงแต 1-n ( ) แทน ขอมลทอยในการท าซ า | แทน ตวด าเนนการหรอ (or)

4.2.1.1 ค าถามและค าตอบประเภท Select รปแบบท 1

เปนการแสดงขอมลทตองการแสดงขอความเปนตวอกษรพมพใหญหรอตว อกษรพมพเลก โดยชนดของขอมลเปน char, varchar การแสดงขอมลทมการระบเงอนไขของโอเปอเรเตอรทางคณตศาสตร โดยชนดของขอมลเปน int และแสดงขอมลทมการจดกลมและเรยงล าดบของขอมลจากมาก – นอย หรอ อกษรตวสดทาย – อกษรตวแรก ซงรปแบบท 1 ครอบคลมระดบ 3 – ระดบ 4 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

Write a select statement to show student Course grades from the Student Details table for students who are registered in Course id = “UV 10.” (Susbi Sharma, 2012: 52)

Write a select statement to show Course name in uppercase, from the Course table. (Susbi Sharma, 2012: 62)

Write a select statement to show the Student id and Course id from the Student Details table, where Course id = “UV404” Group By Student id and Course id. (Susbi Sharma, 2012: 56)

42

Write a select statement to show all details from the Instructor table Order By “Joining year” in ascending order. (Susbi Sharma, 2012: 56) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

‘Write a select statement to show ’ <<field_name | description1> ([and <field_name | description1>]) {1 - n-1} | ‘all details’>

[‘in <uppercase | lowercase’] ‘from the’ <table_name> ‘table’ [<‘for’ <field_name | description2>

‘in’ <field _name | description4> <‘=’ | ‘more than’ | ‘less than’> <data>

| ‘where’ <field_name | description2> ‘=’ <data> ‘group by’ <field_name | description3> ([and <field_name | description3>]) {1 - n-1}

| ‘order by’ <field_name | description2> ‘in ascending order’>] ‘.’

Write a select statement to

show

.

from the table_name table

field_name2

description2

in ascending order

all details

field_name1

description1

and

inuppercase

lowercase

for

wherefield_name2

description2= data group by

field_name3

description3

and

field_name2

description2in

field_name4

description4more than

=

less than

data

order by

43

ค าตอบทไดจากโจทยขางตน SELECT Course grades FROM Student WHERE Course id = “UV 10”; SELECT UPPER(Course name) FROM Course; SELECT Student_id, Course_id FROM Student WHERE Course_id = “UV404”

GROUP BY Student_id, Course_id; SELECT * FROM Instructor ORDER BY Joining_year;

รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Select รปแบบท 6

รปแบบท 2 เปนการแสดงขอมลทงตาราง และการแสดงขอมลแบบระบเงอนไขทชดเจน ซงรปแบบท 2

ครอบคลมระดบ 1 – ระดบ 3 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

Get full details of all suppliers. Get full details of all suppliers in London. Get full details for part supplied by a suppliers in London. (C.J. Date, 2004:

208) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> ‘full details’ <conjunction> <table_name> [

[‘by a’ <field_name | description>] ‘in’ <data>]

‘.’

command full details

conjunction table_namein data

.

by afield_name

description

ค าตอบทไดจากโจทยขางตน

SELECT * FROM suppliers ;

44

SELECT * FROM suppliers WHERE supplied = London; รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Select รปแบบท 6

รปแบบท 3 เปนการแสดงชวงของขอมลตามเงอนไขทมการระบ ซงรปแบบท 3 ครอบคลมระดบ 4 ตาม

ระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง Get all shipments where the quantity is in the range 300 to 750 inclusive. (C.J. Date, 2004: 208) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> ‘all’ <table_name> ‘where the’ <field_name | description> ‘is in the range’ <random_number1> ‘to’ <random_number2>

‘.’

.

command all table_name where the

field_name

description

is in the range

random_number1 to random_number2


SELECT * FROM shipments WHERE quantity BETWEEN 300 AND 750; รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Select รปแบบท 6

รปแบบท 4 เปนการแสดงขอมลตงแต 2 แอตทรบวตขนไปภายในตารางเดยวกน ซงรปแบบท4

ครอบคลมระดบ 2 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง List the name, home town and home states of all students. (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 18) List the names of all course, their department and the number of credits for each. (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 17)

45

ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> ‘the’ <<table_name> | <field_name | description> ([and <field_name | description>])

{1 - n-1}> ‘of all’ <<table_name> | <field_name | description> ([and <field_name | description>])

{1 - n-1}> [‘for each’] ‘.’

.of allfield_name

description

and

command the table_name for each

field_name

description

and

of all table_name


SELECT name, home town FROM students; SELECT course_name, department, num_credits FROM COURSES;

รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Select รปแบบท 6

รปแบบท 5 เปนการแสดงขอมลตามค าขนตนหรอค าลงทายของค าทมการระบตามเงอนไข โดยชนดของ

ขอมลเปน char, varchar ซงรปแบบท 5 ครอบคลมระดบ 4 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

Write a Select Statement to print the names of all the instructors, From the Instructor table, starts with “T.”

Write a Select Statement to print the last name of all the students, From the Student table, its name start with the letter “R” through “Z.” (Susbi Sharma, 2012: 62) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

46

‘Write a select statement to print the’ <field_name | description> ‘from the’ <table_name> ‘table’

<‘starts with’ <start_data> | ‘its name start with the letter’ <start_data> ‘through’ <end_data>

> ‘.’

field_name

description

Write a select statement to

print the

.

from the table_name table

starts with

its name start with the letter

start_data

start_data through end_data


- SELECT names FROM Instructor WHERE names LIKE “T%”; รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Select รปแบบท 6

รปแบบท 6 เปนการแสดงขอมลทมการเรยงล าดบของขอมลจากนอย – มาก หรอ อกษรตวแรก – อกษร

ตวสดทาย ซงรปแบบท 6 ครอบคลมระดบ 3 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

Show the sales for each office sorted in alphabetical order by region. (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 128)

List the office sorted in descending order by sales so that the offices with the largest sales appear first. (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 129) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

47

<command> ‘the’ [<field_name | description1> ([‘and’ <field_name | description1>])

{1 - n-1} ‘for each’] <table_name> ‘sorted in’ <‘alphabetical’ | ‘descending’> ‘order by’

<field_name | description2> [‘so that the’ <table_name> ‘with the largest’ <field_name | description2>

‘appear first’] ‘.’

field_name1

description1

and

command

for each

.

table_name sorted inalphabetical

descending

field_name2

description2

field_name2

description2

appear firstso table_name

with the largest

so

order by


SELECT sales FROM office ORDER BY region; SELECT * FROM office ORDER BY sales DESC;

จากรปแบบท 1 – 6 ของค าตอบจากโจทยขางตนไดรปแบบ Template ดงน

48

‘SELECT’ < ‘*’ | <‘LOWER’ | ‘UPPER’> ‘(’ <field_name> ‘)’ | <field_name> ([‘,’ <field_name>]) {1 - n-1}>

‘FROM’ <table_name> [‘WHERE’ <field_name> <‘=’ | ‘>’ | ‘<’> [‘“’]<data>[‘”’] ([‘AND’

<field_name> <‘=’ | ‘>’ | ‘<’> [‘“’]<data>[‘”’]]) {1 - n-1} [<‘GROUP BY’ | ‘ORDER BY’> <<field_name> | <field_name3>> [‘DESC’]] | ‘WHERE’ <field_name> ‘LIKE’ [‘“’]<start_data>‘%’ [[‘"%’]<end_data>[‘”’] | ‘WHERE’ <field_name> ‘BETWEEN’ [‘“’]<random_number>[‘”’] ‘AND’

[‘“’]<random_number2>[‘”’] ‘;’

SELECT

*

UPPER

LOWER

field_name1

,

)( field_name2 FROM table_name

field_name2 =

LIKE start_data“ ” %

% end_data“ ”

WHERE

BETWEEN

data“ ”

data

GROUP BY

ORDER BYfield_name3

random_number“ ” AND

random_number

random_number“ ”

random_number

;

รปแบบท 7 เปนการแสดงขอมลซงเชอมอยสองตาราง และสามตารางทมความสมพนธกนแบบ Primary

key และ Foreign key ซงรปแบบท 2 ครอบคลมระดบ 4 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

49

List all teacher name along with all the values for teacher number and course number contained in the section table. (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 89)

List all teacher name along with all the values for teacher number and course number contained in the section table by each teacher number.

List girls and boy in the same city. (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 167)

List the names of all teacher, along with the names and numbers of the courses taught by each. ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> <<table_name1> ‘and’ <table_name2> ‘in the same’

<description_same> | [‘the’] <description> ‘along with all the values for’ <field_name1>

‘and’ <field_name2> [‘contained in the’ <table_name2> ‘table’

[‘by each’ [<field_same>] ]

> ‘.’

table_name1

.

description

and table_name2 in the same description_same

thealong with all the values for

field_name1 and field_name2command

contained in the

table_name2 table

by each

field_same

50

ค าตอบทไดจากโจทยขางตน SELECT section.teachernumber, section.coursenumber, teacher.teachername

FROM teacher, section; SELECT section.teachernumber, section.coursenumber, teacher.teachername

FROM teacher, section WHERE section.teachernumber = teacher.teachernumber; SELECT * FROM girls, boy WHERE girls. city = boy.city; SELECT teacher.teachername, section.coursenumber, courses.coursename

FROM teacher, section, courses WHERE section.teachernumber = teacher.teachernumber AND section.coursenumber = courses.coursenumber; ไดรปแบบ Template ค าตอบ ดงน

‘SELECT’ <‘*’ | (<table_name1> ‘.’ <field_name1> ‘,’ <table_name2> ‘.’

<field_name2>) {1 - n-1} | (<random_char1> ‘.’ <field_name1> ‘,’ <random_char2> ‘.’

<field_name2>) {1 - n-1} > ‘FROM’ <table_name1>

[<random_char1>] (<‘,’ | ‘JOIN’ | ‘INNER JOIN’>

<table_name2> [<random_char2>] <‘WHERE’| ‘ON’> <table_name1> ‘.’ <field_same1> ‘=’

<table_name2> ‘.’ <field_same1> | <random_char1> ‘.’ <field_same2> ‘=’

<random_char2> ‘.’ <field_same2>) {1 - n-1}

‘;’

51

table_name1SELECT FROM

*

field_name1

field_name1random_char1

.

.

,

table_name random_char1

table_name1

,

JOIN

INNER JOIN

table_name2 random_char2

table_name2

table_name2 random_char2

table_name2

ON

WHERE

table_name field_same1. = table_name field_same2.

random_char field_same1. = random_char field_same2.

;

,

รปแบบท 8 เปนการแสดงขอมลการค านวณผลทางคณตศาสตร คอ การหาคาเฉลย, การหาผลรวม, การ

หาคามากทสด และนอยทสด, การนบจ านวนขอมลทตองการ ซงรปแบบท 8 ครอบคลมระดบ 3 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

Calculate the average price of product from manufacturer ACJ. (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 191)

What are the smallest and largest assigned quotas? (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 192)

What is the earliest order date in the database? (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 192)

How many customers are there? (James R. Groff and Paul N. Weinberg, 2002: 193)

What is the largest salary paid to teacher? (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 61)

52

What is the lowest grade earned by student? (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 62)

What is the total of all teacher salaries? (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 64)

What is the total salary for all teachers earning over 30,000? (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 65)

What is the average of all teacher salaries? (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 67)

How many teachers earn over 30,000? (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 70) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> [<field_name | description1>

<‘are there’ | ‘earning over’ <random_number>> ]

<‘is’ | ‘are’> ‘the’ <‘average’ | ‘largest’ | ‘lowest’ | ‘total’ | ‘earliest’ | ‘smallest and largest’ | ‘stdev’>

[<‘of all’ | ‘assigned’>] <field_name | description1>

[<‘to’ | ‘in the’ | ‘of’ | ‘by’ | ‘for’> <table_name> [‘from’ <field_name | description2> <data>

| ‘earning over’ <random_number> ]

] ‘?’

53

?

command

field_name1

description1

is

are

table_name

data

the

are there

earning over

random_number

total

lowest

largest

earliest

average

smallest and largest

stdev

of all

assigned field_name1

description1

in the

of

by

to

for from

earning over

field_name2

description2

random_number


SELECT AVG(PRICE) FROM Product WHERE MFR_ID = ‘ACJ’; SELECT MIN(QUOTA), MAX(QUOTA) FROM SALESREPS; SELECT MIN(ORDER_DATE) FROM ORDERS; SELECT COUNT(CUST_NUM) FROM CUSTOMERS; SELECT MAX(salary) FROM TEACHER; SELECT MIN(grade) FROM ENROLLS; SELECT SUM(salary) FROM TEACHER; SELECT SUM(salary) FROM TEACHER WHERE salary > 30,000; SELECT AVG(salary) FROM TEACHER; SELECT COUNT(*) FROM TEACHER WHERE salary > 30,000;

ไดรปแบบ Template ค าตอบ ดงน

54

‘SELECT’ <‘AVG’ | ‘MIN’ | ‘MAX’ | ‘COUNT’ | ‘SUM’ | ‘STDEV’> <‘*’ | ‘(’<field_name>‘)’> ‘FROM’ <table_name> [‘WHERE’ <<field_name1> ‘=’ <data>

| <field_name2> ‘>’ <random_number>> ]

‘;’

SELECTCOUNT

MAX

MIN

SUM

AVG

STDEV

)( field_name

*FROM table_name

WHERE field_name= data“ ”

> random_number

;

รปแบบท 9 เปนการแสดงขอมลทมการจดกลมขอมลทมการค านวณผลทางคณตศาสตร คอ การหา

คาเฉลย, การหาผลรวม ซงรปแบบท 9 ครอบคลมระดบ 4 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

List the average grade and number of courses taken by students with an average grade of more than 2.5. (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989: 84) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

55

<command> ‘the average’ <field_name | description1> ‘and number of’ <field_name | description2> ‘taken by’ <field_name | description3> ‘with an average’ <field_name | description1> ‘of’ <‘more than’ | ‘less than’> <random_number>

‘.’

field_name1

.

the averagecommand

description1

and number of

field_name

description

field_name2

description2

taken by

with an average

of

more than

less than

random_number

field_name1

description1


SELECT student, AVG(grade), courses=COUNT(*) FROM ENROLLS GROUP BY Student HAVING AVG(grade) = 2.50; ไดรปแบบ Template ค าตอบ ดงน

‘SELECT’ <field_name3> ‘,’ ‘AVG’ ‘(’ <field_name> ‘)’ <field_name2> ‘=’ ‘COUNT’ ‘(’ ‘*’ ‘)’> ‘FROM’ <table_name> ‘GROUP BY’ <field_name3> ‘HAVING’ ‘AVG’‘(’<field_name1>‘)’ ‘>’ <random_number>]

‘;’

SELECT field_name3 AVG )( field_name,

table_name GROUP BY field_name3

AVG )( field_name1 > random_number ;

, field_name2 = COUNT )( *

FROM HAVING

56

จากรปแบบของ Template ดงกลาว Command แทน ค าทน ามาใชในการสรางค าถามของ Bloom’s

Taxonomy จากตารางท 15 conjunction แทน of all, for table_name แทน ชอตารางในฐานขอมล field_name แทน ชอฟลดในฐานขอมล description แทน รายละเอยดของแตละฟลดในฐานขอมล random_number แทน ตวเลขทไดจากการสมใชในการหาชวงของขอมล random_char แทน ตวอกษรทไดจากการสมใชในการแทนชอตาราง 4.2.1.2 ค าถามและค าตอบประเภท Update รปแบบท 1 เปนการแกไขขอมลในฐานขอมล ซงรปแบบท 1 ครอบคลมระดบ 1 – ระดบ 3 ตามระดบ

การเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง Change the color of all red parts to orange. (C.J. Date, 2004, pp. 169) Change the name of number is 654 to Kenneth in the suppliers table. (J.

Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989, pp. 196) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> ‘the’ <description> <conjunction> <<field_name> ‘is’ <data> | <table_name>>

‘to’ <change_data> [‘in the’ <table_name> ‘table’] ‘.’

command

field_name

table_name

the description conjunction

is data

to change_data

in table_name table

.

57

ค าตอบทไดจากโจทยขางตน UPDATE order SET color = “orange”; UPDATE suppliers SET name = “Kenneth” WHERE number = “654”;


‘UPDATE’ <table_name> ‘SET’

<field_name> ‘=’ [‘“’]<change_data>[‘”’] [‘,’] ([‘and’ <field_name> ‘=’ [‘“’]<change_data>[‘”’] [‘,’]) {1 - n-1}

[‘WHERE’ <field_name> ‘=’ [‘“’]<data>[‘”’]] ‘;’

UPDATE table_name SET change_data“ ”

change_data

field_name =

;

,

WHERE field_name = data“ ”

data

จากรปแบบของ Template ดงกลาว

command แทน ค าทน ามาใชในการสรางค าถามของ Bloom’s Taxonomy จาก ตารางท 15 conjunction แทน of, of all table_name แทน ชอตารางในฐานขอมล field_name แทน ชอฟลดในฐานขอมล description แทน รายละเอยดของแตละฟลดในฐานขอมล change_data แทน ขอมลทท าการเปลยนแทนทในฐานขอมลทมอยเดม

58

4.2.1.3 ค าถามและค าตอบประเภท Insert รปแบบท 1 เปนการเพมขอมลลงฐานขอมล ซงรปแบบท 1 ครอบคลมระดบ 1 – ระดบ 3 ตามระดบการ

เรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง Insert a new row into the PARC table. (1, 93, creek, king, y, 120) (C.J. Date,

1983, pp. 127) Insert a new record for (name, city, 40, 179) into table P. (C.J. Date, 2004, pp.

94) Add a new record for (patti, 335, PA) to the suppliers table. (J. Harvey Trimble

and Jr. David Chappell, 1989, pp. 194) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> ‘a new’ <conjunction> <‘into the’ <table_name> ‘table.’ <insert_data>

| <insert_data> ‘into table’ <table_name> | ‘for’ <insert_data> ‘to the’ <table_name> ‘table.’

> ‘.’

.into the

command a new conjunction

table_name table insert_data

insert_datainto table

table_name

for insert_data to the table_name table

.


INSERT INTO suppliers VALUES (patti, 335, PA) ;

59


‘INSERT INTO’ <table_name> ‘VALUES’ [‘“’]<insert_data>[‘”’] ‘;’

INSERT INTO table_name VALUES insert_data“ ”

insert_data

; จากรปแบบของ Template ดงกลาว

command แทน ค าทน ามาใชในการสรางค าถามของ Bloom’s Taxonomy จาก ตารางท 15 conjunction แทน record, row table_name แทน ชอตารางในฐานขอมล field_name แทน ชอฟลดในฐานขอมล description แทน รายละเอยดของแตละฟลดในฐานขอมล insert_data แทน ขอมลทตองการเพมลงฐานขอมล

4.2.1.4 ค าถามและค าตอบประเภท Delete รปแบบท 1 เปนการลบขอมลทมการระบเงอนไข และไมระบเงอนไขในสวนของค าตอบ ซงรปแบบท 1

ครอบคลมระดบ 1 – ระดบ 3 ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง

Remove all records from the enrolls table. (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989, pp. 179)

Delete all records in the enrolls table which contain 3 grades. (J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell, 1989, pp. 176) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> ‘all records’ <conjunction> ‘the’ <table_name> ‘table.’ [‘which contain’ <data> <field_name | description> ([‘and’ <data> <field_name | description>) {1 - n-1}] ‘.’

60

command

field_name

description

all records

conjunction

.

the table_name table

which contain data

and


DELETE FROM enrolls; DELETE FROM enrolls WHERE grades = 3;

รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Delete รปแบบท 3

รปแบบท 2 เปนการลบขอมลทมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ ซงรปแบบท 2 ครอบคลมระดบ 3

ตามระดบการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดงตวอยางโจทยดานลาง Delete John from the owner table.

ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน

<command> <data> ‘from the’ <table_name> ‘table’ ‘.’

command data .from the table_name table


DELETE FROM owner WHERE name = “John”; รปแบบ Template ค าตอบแสดงรวมไวในสวนของค าถามประเภท Delete รปแบบท 3

รปแบบท 3 เปนการลบขอมลทงตาราง ซงรปแบบท 3 ครอบคลมระดบ 1 – ระดบ 2 ตามระดบการ

เรยนรของ Bloom’s Taxonomy

61

Delete all blue part. (C.J. Date, 2004, pp. 169) ไดรปแบบ Template ค าถาม ดงน <command> ‘all’ <table_name> ‘.’

command .all table_name table ค าตอบทไดจากโจทยขางตน

DELETE FROM blue; จากรปแบบท 1 – 3 ของค าตอบจากโจทยขางตนไดรปแบบ Template ดงน ‘DELETE FROM’ <table_name> ‘WHERE’ <field_name> ‘=’ [‘“’]<data>[‘”’]

([‘AND’ <field_name> ‘=’ [‘“’]<data>[‘”’]) {1 - n-1} ‘;’

DELETE FROM table_name WHERE

data“ ”

data

;field_name =

AND

จากรปแบบของ Template ดงกลาว command แทน ค าทน ามาใชในการสรางค าถามของ Bloom’s Taxonomy จาก ตารางท 15 conjunction แทน from, in table_name แทน ชอตารางในฐานขอมล field_name แทน ชอฟลดในฐานขอมล description แทน รายละเอยดของแตละฟลดในฐานขอมล data แทน ขอมลในฐานขอมล

62

4.2.2 การสรางค าถามและค าตอบ 1. ท าการควรขอมลโดยใชภาษา SQL ทควรขอมลจากเมตาดาตา (metadata) และขอมล

ตางๆในฐานขอมล ซงสรางโดยผทตองการสรางค าถาม เนองจากการควรขอมลสามารถควรไดจาก 4 สวน คอ ชอตาราง, ชอฟลด, ขอมลของแตละตาราง, รายละเอยดของแตละฟลด โดยรายละเอยดของแตละฟลดตองมการระบค าอธบายฟลด, ระบฟงกชนทสามารถใชงานได และระบแทก คอ Person (ชอคน,สตว), Location (ทอย), Organization (องคกร), Date (วนท), Money (เงน), Time (เวลา), Percent (เปอรเซนต), Sequence (ล าดบ), Number (ตวเลข), Object (สงของ), Phone (เบอรโทรศพท) ตวอยางเชน customer name, Person, [LIKE/UPPER/BETWEEN/LOWER/GROUP BY/ORDER BY]

2. น าขอมลทควรมาใสแทนทใหสอดคลองกบรปแบบของ Template ขางตนทไดออกแบบไวทงในสวนของค าถามและค าตอบแสดงดงรปท 41 ซงเงอนไขของการควรค าตอบ Delete แสดงดงรปท 45 และเงอนไขของการควรค าถามประเภท Join แสดงดงรปท 46 โดยตวอยางการควรชอตารางแทนทใน Template ของค าถามประเภท Select รปแบบท 2 แสดงดงรป 42 และตวอยางค าถามทระบบสรางไดแสดงดงรปท 43 ซงวธการค านวณการแสดงค าถาม และค าตอบแสดงดงรปท 44

Start Template Retrieve table

nameEmpty list

Fill template table name

Random field name and description

Retrieve field name and description

Empty listFill template field name

and descriptionRetrieve data

Empty list Fill template data

Result question

End

True

True

True

False

False

False

รปท 41 การควรขอมลแทนทใน Template

63

รปท 42 การควรชอตารางแทนทใน Template

รปท 43 ตวอยางค าถามทระบบสรางได

64

,

/

/

รปท 44 การแสดงค าถามและค าตอบ

65

Foreign key

1 = Foreign key

Delete 1

Primary key 1

2 = Foreign key

Primary key 2

Foreign key 1 ( 2)

Primary key 1 1 = 1

Delete 2

Foreign key 2 ( 3)

Primary key 2 2 = 2

Delete 3

รปท 45 การควรค าตอบ Delete

66

Foreign key

1 ( 2) 1

2 Foreign key

2

3

( 3) 2

รปท 46 การควรค าถามประเภท Join

67

บทท 5

การทดสอบระบบ และผลการด าเนนงานวจย

5.1 การทดสอบระบบ ส าหรบงานวจยนมการวดประสทธภาพ 2 ดาน คอ ดานความถกตองเหมาะสมของค าถามทระบบสรางได และการประเมนผลทางดานการศกษาตามระดบการเรยนรของค าถาม โดยใชการเรยนรตามทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy (Susbi Sharma, 2012) และตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ เขามาชวยประเมนผลของค าถามทระบบสรางขน ซงการประเมนท าการรวมค าถามทระบบสรางไดทง 4 ประเภทเขาดวยกน คอ INSERT, UPDATE, DELETE และSELECT จากนนจดเปน 3 ชด ชดละ 12 ขอ (ชดละ 12 ขอ เพราะตองการใหแตละชดค าถามม 4 ระดบ ซงแตละระดบม 3 ขอ) ใชวธการประเมนโดยผเชยวชาญทางดานวชาฐานขอมลของมหาวทยาลยศลปากร 3 ทาน โดยรปท 47 แสดงความสมพนธของฐานขอมล และตารางท 7 – ตารางท 14 แสดงรายละเอยดของฐานขอมลทน ามาใชในการทดสอบระบบ

รปท 47 รายละเอยดฐานขอมล

68

ตารางท 7 Customer (ลกคา) Attribute Type Size Description Key

CustomerNo Char 6 customer number PK CName Varchar 50 customer name

CAddress Varchar 50 customer address

CProvince Varchar 50 customer province CPhone Char 10 phone number

ตารางท 8 ตวอยางขอมลของตาราง Customer (ลกคา)

CustomerNo CName CAddress CProvince CPhone

CU-001 Jittima Janphat 214 M.12 Chumphon 0864364549 CU-002 Jutarmas Yodrat 1/2 M.1 Chanthaburi 0479623181

ตารางท 9 Orders (ใบสงซอ)

Attribute Type Size Description Key

OrderNo Char 6 order number PK ODate Date date orders

CustomerNo Char 6 customer number FK

Ototal Int 11 total order ตารางท 10 ตวอยางขอมลของตาราง Orders (ใบสงซอ)

OrderNo ODate CustomerNo Ototal

OR-002 2016-04-08 CU-001 5

OR-004 2016-04-12 CU-002 89

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CustomerNo%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CName%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CAddress%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CProvince%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CPhone%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CustomerNo%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CName%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CAddress%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CProvince%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=customer&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60customer%60++ORDER+BY+%60customer%60.%60CPhone%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60OrderNo%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60ODate%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60CustomerNo%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60Ototal%60+ASC


http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60ODate%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60CustomerNo%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=orders&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60orders%60++ORDER+BY+%60orders%60.%60Ototal%60+ASC

69

ตารางท 11 Product (สนคา) Attribute Type Size Description Key

ProductNo Char 3 product code PK PName Varchar 50 product name

PPrice Int price product

PTotal Int total product ตารางท 12 ตวอยางขอมลของตาราง Product (สนคา)

ProductNo PName PPrice PTotal

001 LUMIA 61 51

002 BARF 33 30 003 SVQTYFDHMO 61 328

ตารางท 13 Orders_details (รายละเอยดสนคาในใบสงซอ)

Attribute Type Size Description Key

ProductNo Char 3 product code PK, FK OrderNo Char 6 order number PK, FK

quantity Int 11 product quantity

ตารางท 14 ตวอยางขอมลของตาราง Orders_details (รายละเอยดสนคาในใบสงซอ)

ProductNo OrderNo quantity 001 OR-002 12

002 OR-002 33

5.1.1 การวดประสทธภาพความเหมาะสมของค าถาม

ผเชยวชาญท าการประเมนประสทธภาพความเหมาะสมของค าถามทระบบสรางขน โดย Relevance และ Unambiguous ประเมนวาค าถามแตละขอมความเหมาะสมตรงตามเกณฑทก าหนดหรอไม ส าหรบ Variety เปนการวดทงชดของค าถาม ถาตรงตามเกณฑจะใหคะแนนเปน 1 และถาไมตรงตามเกณฑจะใหคะแนนเปน 0 โดยใชเกณฑซงมทงหมด 3 ดาน (คอ 1 - 3) ซงมรายละเอยดดงน (Nguyen-Thinh Le et al., 2011)

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=product&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60product%60++ORDER+BY+%60product%60.%60ProductNo%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=product&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60product%60++ORDER+BY+%60product%60.%60PName%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=product&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60product%60++ORDER+BY+%60product%60.%60PPrice%60+ASC

http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=product&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60product%60++ORDER+BY+%60product%60.%60PTotal%60+ASC


http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=product&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60product%60++ORDER+BY+%60product%60.%60PName%60+ASC


http://localhost/phpMyAdmin/sql.php?db=project&table=product&token=d6ccdb29cf42bfe6da1fddc6da2c0559&pos=0&session_max_rows=30&disp_direction=horizontal&repeat_cells=100&dontlimitchars=0&sql_query=SELECT+%2AFROM+%60product%60++ORDER+BY+%60product%60.%60PTotal%60+ASC








70

โดย 1 คอ Relevance (ค าถามและค าตอบสามารถสรางไดถกตอง ?) 2 คอ Unambiguous (ค าถามถกตามหลกไวยากรณ หรอถกตามรปแบบของ Template-Based ?) 3 คอ Variety (เปนค าถามทมความหลากหลายตรงตามทตองการในแตละชด

ขอมล ?)

5.1.2 การประเมนผลทางดานการศกษาตามระดบการเรยนร ผเชยวชาญท าการประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนร

ของ Bloom’s Taxonomy และตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ส าหรบการประเมนค าถามในรปแบบค าตอบภาษา SQL โดยการประเมนเปนการน าชดค าถามทระบบสรางไดมาเทยบกบทฤษฎของ Bloom’s 4 ระดบแรก และเทยบตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ถาผประเมนทายถกจะใหคะแนนเปน 1 และถาไมถกจะใหคะแนนเปน 0 1. การประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy

โดยการตรวจสอบระดบของ Bloom’s Taxonomy ท าการเชคในสวนของค าถาม และค าตอบพรอมกน ถาค าถามและค าตอบอยกนคนละระดบจะองตามระดบของค าตอบเปนหลกในแตละชดค าถาม ซงค าทน ามาใชในการสรางค าถามและน ามาประเมนค าถามตามระดบของ Bloom’s Taxonomy แสดงดงตารางท 15 และในสวนของค าตอบทน ามาประเมนตามระดบของ Bloom’s Taxonomy (Susbi Sharma, 2012) แสดงดงน

1. ความจ า (Remembering) การจดจ ารปแบบค าสงของภาษา SQL ทจะใชได และไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ

2. ความเขาใจ (Understanding) มความเขาใจในการใชค าสงของภาษา SQL และใชไดถกตองเหมาะสมกบงาน โดยไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบแตเปนการแสดงขอมลของแอตทรบวตมากกวาหนงแอตทรบวต

3. ประยกต (Applying) หลงจากเรยนรวธการใชค าสง SQL สามารถสรางค าสง SQL ใหมได แกไขสถานการณใหมๆได มการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ คอ ค าสง WHERE โดยใช Attribute 1 ตว, GROUP BY, ORDER BY, เครองหมายด าเนนการเปรยบเทยบ (>, <, =) และค าสงการรวม (Aggregate Function) คอ AVG, MAX, MIN, SUM, COUNT, STD

4. วเคราะห (Analyzing) วเคราะหรปแบบของค าสง SQL และเขาใจวธการทเหมาะสมของการแกปญหา มการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ คอ โอเปอเรเตอร LIKE, UPPER, LOWER,

71

โอเปอเรเตอร BETWEEN, เงอนไขของ GROUP BY คอ HAVING, การแสดง และลบขอมลซงเชอมอยสอง หรอสามตารางทมความสมพนธกนแบบ Primary key และ Foreign key

ตารางท 15 ค าทน ามาใชในการสรางค าถาม

ประเภทค าสง Remembering Understanding Applying Analyzing SELECT Find

Identify List Retrieve Show Select Write How many What

Select Give Identify Show What

Choose Write Show Find What How many Calculate

List Select Show What Calculate

INSERT Insert

Put in Fill in

Add -

UPDATE Update Define

Change

Adapt Change Modify Increase

-

DELETE Delete Cut Subtract -

2. การประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ

การตรวจสอบระดบการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญในขนตอนแรกท าการ สรางแบบประเมนจดค าถามและค าตอบเปน 3 ชด ชดละ 12 ขอ ใหผเชยวชาญ 3 ทาน ประเมนวาค าถามค าตอบแตละขอในความเขาใจของผเชยวชาญอยในระดบการเรยนรใด (1 - 4) คอ ความจ า, ความเขาใจ, วเคราะห และประยกต จากนนน าค าถามและค าตอบแตละขอเทยบกบค าสงการใชงานซงแสดงดงตารางท 16 วาแตละขอตรงกบค าสงการใชงานแบบใด โดยน าค าตอบของผเชยวชาญทกทานทตอบตรงกนมากทสดใชเปนระดบการเรยนรจากผเชยวชาญของค าสงการใชงานนน ถาระดบการ

72

เรยนรทผเชยวชาญประเมนไมตรงกน จะท าการใหผเชยวชาญอก 1 ทานท าการประเมนวาตรงกบระดบการเรยนรระดบใดซงแสดงดงตารางท 16

ตารางท 16 ระดบการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ค าสง ระดบการเรยนร

การจดจ ารปแบบค าสงของภาษา SQL ทจะใชได และไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ

1

ไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบแตเปนการแสดงขอมลของแอตทรบวตมากกวาหนงแอตทรบวต

2

Group By 3

Order By 3

ค าสงการรวม (Aggregate Function) คอ AVG, MAX, MIN, SUM, COUNT, STD

3

โอเปอเรเตอร LIKE 4

UPPER, LOWER 4 โอเปอเรเตอร BETWEEN 4

เงอนไขของ GROUP BY คอ HAVING 4

ขอมลซงเชอมอยสองและสามตารางทมความสมพนธกนแบบ Primary key และ Foreign key

4

เครองหมายด าเนนการเปรยบเทยบ (>, <, =) 3 INSERT 1

UPDATE ไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 2

UPDATE มการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 2 DELETE ไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 1

DELETE มการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 2

5.2 ผลการด าเนนงานวจย โดยความเหมาะสมของค าถามทระบบสรางไดค านวณไดโดยใหผประเมนทง 3 ทาน ประเมน

วาค าถามแตละขอมความเหมาะสมตรงตามเกณฑใดบาง มทงหมด 3 ดาน (คอ 1 - 3) โดย Relevance แสดงดงตารางท 17 และ Unambiguous แสดงดงตารางท 18 ซงประเมนวาค าถามแต

73

ละขอมความเหมาะสมตรงตามเกณฑทก าหนดหรอไม ส าหรบ Variety เปนการวดทงชดของค าถาม ถาตรงตามเกณฑจะใหคะแนนเปน 1 และถาไมตรงตามเกณฑจะใหคะแนนเปน 0

ตารางท 17 แทนการประเมนของ Relevance

ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3

คน 1 คน 2 คน 3 คน 1 คน 2 คน 3 คน 1 คน 2 คน 3

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 0 1 1 1 1 1 1 1

3 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 1 1 1 1 1 1 1 1 1

5 1 1 1 1 1 1 1 1 1

6 1 1 1 1 1 1 1 1 1

7 1 1 1 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 1 1 1 1

9 1 1 1 1 1 1 1 1 1

10 1 1 1 1 1 1 1 0 1

11 1 1 1 1 1 1 1 1 1

12 1 1 1 1 1 1 1 1 1

รวม 12 11 12 12 12 12 12 11 12

74

ตารางท 18 แทนการประเมนของ Unambiguous ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 1 1 1 1 1 0 1 1 1

4 1 1 1 1 1 1 1 1 1

5 1 1 1 0 0 0 1 1 1

6 0 0 0 1 1 1 1 1 1

7 1 1 1 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 1 1 1 1

9 1 1 1 0 1 1 0 0 1

10 1 1 1 1 1 1 1 1 1

11 1 1 1 0 1 1 1 1 1

12 1 1 1 0 1 1 1 1 1

รวม 11 11 11 8 11 10 11 11 12

จากนนน าผลรวมคะแนนทประเมนมาหารดวย 12 (จ านวนขอของค าถามแตละชด) และรวม

คะแนนของทกชดค าถามในแตละระดบเขาดวยกนแลวน ามาหารดวย 3 (จ านวนชดของค าถาม) ส าหรบ Variety ผประเมนทง 3 ทาน ประเมนวาเปนค าถามทมความหลากหลายตรงตามทตองการในแตละชดขอมล ซงมคะแนนอยระหวาง 83.67% – 100% แสดงดงรปท 48

75

รปท 48 ความเหมาะสมของค าถามทระบบสรางได

5.2.1 การประเมนผลทางดานการศกษาตามระดบการเรยนร การประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s

Taxonomy และตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ในรปแบบค าตอบภาษา SQL สามารถค านวณไดโดยใหผประเมนทายวาค าถามขอใดอยในระดบการเรยนร ใด จากนนน าผลทไดมาเทยบกบผลทระบบสรางได ถาผประเมนทายถกจะใหคะแนนเปน 1 ถาทายผดจะใหเปน 0

โดยการประเมนใชค าถามทงหมดทงทถกและไมถกตามหลกไวยากรณ หรอไมถกตามรปแบบของ Template-Based (Unambiguous) ดงตารางท 19 แทนการทายของผประเมนโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy และตารางท 20 แทนการทายของผประเมนโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ

75

80

85

90

95

100

1 2 3

Raters

Relevance

Unambiguous

Variety

76

ตารางท 19 การทายของผประเมนโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 0 0 1 0 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 0 1 1 0 0 0 0 0 1

4 0 1 1 1 0 0 1 0 0

5 1 0 1 0 1 1 0 1 1

6 1 0 0 1 1 1 0 1 0

7 0 0 1 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 0 0 1 1

9 1 1 0 0 1 1 0 1 0

10 0 1 1 0 1 1 1 1 1

11 0 1 1 1 1 1 0 1 1

12 1 1 1 1 1 1 0 1 1

รวม 7 8 10 7 10 9 5 10 9

77

ตารางท 20 การทายของผประเมนโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 1 1 0 0 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 0 1 1 1 1 1 1 1 0

4 0 1 1 0 1 1 0 1 1

5 0 1 0 0 1 1 0 1 1

6 0 1 1 1 1 1 1 0 1

7 0 1 0 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 0 0 1 1

9 1 1 0 0 1 1 0 1 0

10 0 1 1 0 1 1 1 1 1

11 0 1 1 1 1 1 0 1 1

12 1 1 1 1 1 1 0 1 1

รวม 5 12 8 7 12 11 6 11 10

จากนนน าผลรวมคะแนนของผประเมนแตละคนในแตละชดค าถามมาหารดวย 12 (จ านวนขอของค าถามแตละชด) และน าคะแนนของค าถามแตละชดมาหารดวย 3 (จ านวนผประเมน) ดงตารางท 21 แสดงใหเหนวาระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ซงมคะแนนอยระหวาง 66.77% - 72.10% และการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ ซงมคะแนนอยระหวาง 70.00% - 83.33% ตารางท 21 ผลประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบ

ชดของค าถาม ทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy

การเรยนรโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ

ชดท 1 69.40 % 70.00 %

ชดท 2 72.10 % 83.33 %

ชดท 3 66.77 % 75.00 %

78

การประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy และตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ซงใชเฉพาะค าถามทถกตามหลกไวยากรณ หรอถกตามรปแบบของ Template-Based (Unambiguous) โดยไมนบขอทมเครองหมาย “-” ดงตารางท 22 แทนการทายของผประเมนโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy และตารางท 23 แทนการทายของผประเมนโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ

ตารางท 22 การทายของผประเมนโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 0 0 1 0 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 0 1 1 0 0 - 0 0 1

4 0 1 1 1 0 0 1 0 0

5 1 0 1 - - - 0 1 1

6 - - - 1 1 1 0 1 0

7 0 0 1 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 0 0 1 1

9 1 1 0 - 1 1 - - 0

10 0 1 1 0 1 1 1 1 1

11 1 1 1 - 1 1 0 1 1

12 1 1 1 - 1 1 0 1 1

รวม 6 8 10 5 9 8 5 9 9

79

ตารางท 23 การทายของผประเมนโดยใชการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 1 1 0 0 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 0 1 1 1 1 - 1 1 0

4 0 1 1 0 1 1 0 1 1

5 0 1 0 - - - 0 1 1

6 - - - 1 1 1 1 0 1

7 0 1 0 1 1 1 1 1 1

8 1 1 1 1 1 0 0 1 1

9 1 1 0 - 1 1 - - 0

10 0 1 1 0 1 1 1 1 1

11 0 1 1 - 1 1 0 1 1

12 1 1 1 - 1 1 0 1 1

รวม 5 11 7 5 11 9 6 10 10

จากนนน าผลรวมคะแนนของผประเมนแตละคนในแตละชดค าถามมาหารดวย 12 (จ านวนขอของค าถามแตละชด) และน าคะแนนของค าถามแตละชดมาหารดวย 3 (จ านวนผประเมน) ดงตารางท 24 แสดงใหเหนวาระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ซงมคะแนนอยระหวาง 67.33% - 74.67% และการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ ซงมคะแนนอยระหวาง 70.00% - 84.00%

ตารางท 24 ผลประเมนระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบ

ชดของค าถาม ทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy

การเรยนรโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ

ชดท 1 72.67 % 70.00 %

ชดท 2 74.67 % 84.00 % ชดท 3 67.33 % 76.00 %

80

บทท 6

สรปผลการทดลอง และขอเสนอแนะ

6.1. สรปผลการทดลอง

การประเมนระดบการเรยนรของค าถาม และค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s

Taxonomy ในรปแบบค าตอบภาษา SQL โดยการประเมนใชค าถามทงหมดทงทถกและไมถกตาม

หลกไวยากรณ หรอไมถกตามรปแบบของ Template-Based (Unambiguous) มคะแนนอยระหวาง

66.77% - 72.10% และการประเมนโดยใชค าถามทถกตามหลกไวยากรณ หรอถกตามรปแบบของ

Template-Based (Unambiguous) มคะแนนอยระหวาง 67.33% - 74.67% แสดงใหเหนวาระดบ

การเรยนรของค าถามและค าตอบทใชค าถามแบบถกตามหลกไวยากรณอยในเกณฑทดกวาค าถามท

ไมถกตามหลกไวยากรณ โดยแสดงใหเหนวาระบบสามารถสรางค าถามทมความเหมาะสม และระบบ

สามารถแยกแยะไดตรงตามทผเชยวชาญหรอมนษยเขาใจในการแบงระดบการเรยนรของค าถามและ

ค าตอบ

ในสวนของการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ การประเมน

ใชค าถามทงหมดทงทถกและไมถกตามหลกไวยากรณ หรอไมถกตามรปแบบของ Template-Based

(Unambiguous) มคะแนนอยระหวาง 70.00% - 83.33% และการประเมนโดยใชค าถามทถกตาม

หลกไวยากรณ หรอถกตามรปแบบของ Template-Based (Unambiguous) มคะแนนอยระหวาง

70.00% - 84.00% แสดงใหเหนวาระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบอยในเกณฑทดกวาการ

ประเมนระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy โดยการแบงระดบการ

เรยนรจะขนอยกบตวผเชยวชาญแตละคน และทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ดวย

การแบงระดบการเรยนรของผประเมนจากตารางท 25 แสดงการประเมนระดบการเรยนรใน

แตละระดบทผประเมนทายถกตอง โดยคะแนนรวมในแตละระดบของทกชด คอ 23, 19, 18 และ 15

ซงผประเมนสามารถแบงการเรยนรระดบ 4 ไดดทสดรองลงมา คอ ระดบ 3, ระดบ 1 และระดบ 2

ตามล าดบ เพราะผประเมนสวนใหญสามารถบอกไดวาค าถามทมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ

จะจดอยในระดบ 3 และระดบ 4 และผประเมนไมสามารถบอกไดวาค าถามทไมมการระบ

81

เงอนไขในสวนของค าตอบจะจดอยในระดบใดซงผประเมนสวนใหญทายวาอยในระดบ 1 แตการแบง

ระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy นน สามารถอยไดหลายระดบการเรยนร

ตามความหลากหลายของค าทน ามาใชสรางในสวนของค าถาม

ตารางท 25 การประเมนระดบการเรยนรในแตละระดบทผประเมนทายถกตอง ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3

คน

ท

ระดบ

1

ระดบ

2

ระดบ

3

ระดบ

4

ระดบ

1

ระดบ

2

ระดบ

3

ระดบ

4

ระดบ

1

ระดบ

2

ระดบ

3

ระดบ

4

1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1

2 2 1 2 3 2 2 3 3 2 2 3 3

3 3 2 2 3 2 2 2 3 3 1 2 3

ส าหรบการประเมนประสทธภาพความเหมาะสมของค าถามทระบบสรางขน แสดงใหเหนวา

ระดบการเรยนรของ Relevance และ Unambiguous อยในเกณฑทดซงมคะแนนอยระหวาง 83.67% – 92.00% สวนคะแนนของ Variety ได 100% คะแนน แสดงใหเหนวาค าถามทระบบสรางไดเปนค าถามทตรงตามความตองการของผประเมน คอ ตรงตามประเภทของค าถาม (INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT) และตรงตามระดบของ Bloom’s Taxonomy

6.2. ขอเสนอแนะและงานทจะศกษาตอ

การแบงระดบการเรยนรของค าถามและค าตอบโดยใชทฤษฎการเรยนรของ Bloom’s Taxonomy และตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญดงตารางท 26 โดยระดบการเรยนรของแตละค าสงการใชงานทไมตรงกน คอ INSERT, UPDATE ทไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ, UPDATE ทมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ, DELETE ทไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ และDELETE ทมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ เพราะการแบงระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy นน สามารถอยไดหลายระดบการเรยนรตามความหลากหลายของค าทน ามาใชสรางในสวนของค าถาม ในสวนของการแบงระดบการเรยนรโดยใชความคดเหนของผเชยวชาญ ไมไดค านงถงค าทน ามาใชในการสรางค าถาม ซงผเชยวชาญดเฉพาะลกษณะของค าถามและค าตอบวาเปนค าสงการใชงานในลกษณะใดเทานน

82

ตารางท 26 ระดบการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ ค าสง ระดบการเรยนร

ของผเชยวชาญ ระดบการเรยนรของ Bloom’s

การจดจ ารปแบบค าสงของภาษา SQL ทจะใชได และไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ

1 1

ไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบแตเปนการแสดงขอมลของแอตทรบวตมากกวาหนงแอตทรบวต

2 2

Group By 3 3

Order By 3 3 ค าสงการรวม (Aggregate Function) คอ AVG, MAX, MIN, SUM, COUNT, STD

3 3

โอเปอเรเตอร LIKE 4 4

UPPER, LOWER 4 4

โอเปอเรเตอร BETWEEN 4 4 เงอนไขของ GROUP BY คอ HAVING 4 4

ขอมลซงเชอมอยสองและสามตารางทมความสมพนธกนแบบ Primary key และ Foreign key

4 4

เครองหมายด าเนนการเปรยบเทยบ (>, <, =) 3 3

INSERT 1 1, 2, 3 UPDATE ไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 2 1, 2

UPDATE มการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 2 3 DELETE ไมมการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 1 1, 2

DELETE มการระบเงอนไขในสวนของค าตอบ 2 3, 4

83

การแบงชวงจากการทายระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy และตามการเรยนรจากความคดเหนของผเชยวชาญ โดย 0 แทน ผประเมนทายระดบการเรยนรไดถกตอง

1 แทน ผประเมนทายระดบการเรยนรผดพลาดไป 1 ระดบ 2 แทน ผประเมนทายระดบการเรยนรผดพลาดไป 2 ระดบ 3 แทน ผประเมนทายระดบการเรยนรผดพลาดไป 3 ระดบ จะเหนไดวา ชวงจากการทายระดบการเรยนรทงสองแบบ ผประเมนทายถกโดยไมผดพลาด

สงวาการทายผดพลาด ในสวนททายผดพลาดนนผประเมนสวนใหญทายผดพลาดเพยงระดบเดยวเทานนแสดงดงตารางท 27 และตารางท 28

ตารางท 27 ชวงจากการทายระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของ Bloom’s Taxonomy

ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 1 1 0 1 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 1 0 0 1 1 1 1 1 0

4 1 0 0 0 1 1 0 1 1

5 0 1 0 1 0 0 1 0 0

6 0 1 1 0 0 0 1 0 1

7 2 1 0 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 1 1 0 0

9 0 0 1 1 0 0 2 0 1

10 3 0 0 1 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 0 0 3 0 0

12 0 0 0 0 0 0 1 0 0

84

ตารางท 28 ชวงจากการทายระดบการเรยนรโดยใชทฤษฎของผเชยวชาญ ขอ ชดท 1 ชดท 2 ชดท 3


1 0 0 1 1 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 1 0 0 0 0 0 0 0 1

4 1 0 0 1 0 0 1 0 0

5 1 0 1 1 0 0 1 0 0

6 1 0 0 0 0 0 0 1 0

7 1 0 1 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 1 1 0 0

9 0 0 1 1 0 0 2 0 1

10 3 0 0 1 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 0 0 3 0 0

12 0 0 0 0 0 0 1 0 0

งานนอธบายเกยวกบการสรางค าถามและค าตอบจะสรางเกยวกบวชาระบบฐานขอมล

(Database System) ซงเปนค าถามในรปแบบค าตอบเกยวกบภาษา SQL สรางโดยใชค าสงพนฐาน

ของภาษา SQL ประเภท Data Manipulation Language (DML) เปนค าสงจดการขอมล ส าหรบ

งานทศกษาตอเพมในสวนของค าสงพนฐานของภาษา SQL ประเภท Data Definition Language

(DDL), Transaction control statements และ Session control statements และเพมในสวน

การเรยนรของ Bloom’s Taxonomy ในการสรางค าถาม และค าตอบทระบบสรางไดใหครอบคลม

ในระดบแรกถงระดบหก คอ ความรท เกดจากความจ า (Remembering), ความเขาใจ

(Understanding), การประยกตใช (Applying), การวเคราะห (Analyzing), การประเมนคา

(Evaluating) และความคดสรางสรรค (Creating) โดยมการค านงถงหลกไวยากรณของภาษาองกฤษ

และความหมายของขอมลในแตละฟลดเพมขน

85

รายการอางอง

พรรณย บวโต. (2558). Using Questioning Techniques of Thinking Skills in English. เขาถงเมอ 12 ตลาคม 2559. เขาถงไดจาก http://school.esanpt1.go.th/nites/km/55km/Think.pdf

Bloom’s Taxonomy. Accessed October 12, 2016. Available from http://www.risna.org/Main-Menu-Category/ContinuingEducation/IndividualActivityApplication/BloomsTaxonomy.pdf

C.J. Date. (1983). Database A Primer. Sydney: Addison-Wesley Publishing Company, Inc.

C.J. Date. (2004). An Introduction to Database Systems. Canada: Pearson Education, Inc.

D.S. Wang. (2010). “A Domain-Specific Question Answering System Based on Ontology and Question Templates.” International Conference on Software Engineering 11: 151-156.

Database Programming. Accessed October 12, 2016. Available from http://test.doe.sd.gov/octe/documents/IT_DatabaseProgramming.pdf

Francie Kugelman. (2015). Bloom’s Taxonomy. Accessed October 12, 2016. Available from http://www.bloomstaxonomy.org/Blooms%20Taxonomy%20questions.pdf

Husam N. Yasin. (2015). “Automatic Diagrammatic Multiple Choice Question Generation from Knowledge Bases.” The Seventh International Conference on Information, Process, and Knowledge Management (February): 172-175.

Husam Ali Yllias, Chali Sadid and A. Hasan. (2010). “Automatic Question Generation from Sentences.” TALN 2010, Montréal, 19–23 juillet. Hafedh Hussein, Mohammed Elmogy, Shawkat Guirguis. (2014). “Automatic English

Question Generation System Based on Template Driven Scheme.” IJCSI International Journal of Computer Science Issues 11, 1 (November): 45-53.

86

J. Harvey Trimble and Jr. David Chappell. (1989). A Visual Introduction to SQl. Canada: John Wiley & Sons, Inc.

James R. Groff and Paul N. Weinberg. (2002). The Complete Reference SQL Second Edition. California: Brandon A. Nordin. Jennifer Piggott. (2011). Bloom's Taxonomy. Cambridge: University of Cambridge. John Dunlosky, Katherine A. Rawson, Elizabeth J. Marsh, Mitchell J. Nathan, and Daniel T. Willingham. (2013). “Improving Student’s Learning With Effective

Learning Techniques: Promising Directions From Cognitive and Educational Psychology.” Psychological Science in the Public Interest (January): 4-58.

Kifer, Bernstein and Lewis. (2006). Database Systems. Canada: Pearson International Education, Inc.

Lunds. Bloom's Taxonomy Mathematics Chart. Accessed October 12, 2016. Available from http://montemath.com/bloomstaxonomyformath.pdf

Maha AI-Yahya. (2014). “Ontology-Based Multiple Choice Question Generation.” Hindawi Publishing Corporation The Scientific World Journal.

Manish Agarwal and Prashanth Mannem. (2011). “Automatic Gap-fill Question Generation from Text Books.” Proceedings of the Sixth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (June): 56-64.

Ming Liu, Rafael A. Calvo, Anindito Aditomo, Luiz Augusto Pizzato. (2012). “Using Wikipedia and Conceptual Graph Structures to Generate Questions for

Academic Writing Support.” IEEE Transactions on Learning Technologies. 5, 3 : 251-263.

Nguyen-Thin Le and Niels Pink want. (2016). “Question Generation Using WordNet.” International Conference on Computers in Education.Japan: Asia-Pacific Society for Computers in Education (January).

Nguyen-Thinh Le, Tomoko Kojiri, Niels Pinkwart. (2011). “Automatic Question Generation for Educational Applications – The State of Art.” Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

87

Norman Herr. (2007). The Sourcebook for Teaching Science. Canada: Jossey-Bass, John Wiley & Sons, Inc.

Quan Do, Rajeev Agrawal, Luiz Dhana Rao. (2014). “Automatic Generation of SQL Queries.” American Society for Engineering Education.

r.mitkov, l.a.ha and n.karamanis. (2005). “A computer-aided environment for generating multiple-choice test items.” Printed in the United Kingdom Cambridge University Press (November): 1-17.

READING BOOT CAMP. (2011). Blooms Taxonomy Math Question Stems. Accessed October 12, 2016. Available from http://reading-sage.blogspot.com/2011/10/blooms-taxonomy-math-questions-stems.html

Robert W. Sebesta. (2012). CONCEPTS OF PROGRAMMING LANGUAGES. Canada: Pearson Education, Inc.

Sarah Gibson, Lizzie Oliver, Mary Dennison. (2015). “Workload Challenge Analysis of teacher consultation responses: Sixth form colleges.” Department for

Education. Sedita and Joan. (2010). Bloom’s Taxonomy: Prompts for Generating Questions.

Accessed October 12, 2016. Available from http://www.henryclayschool.com/uploads/1/9/8/2/19820597/bloomtaxonomy_questions_prompts.pdf

Shiyan Ou, Constantin Orasan, Dalila Mekhaldi and Laura Hasler. (2008). “Automatic Question Pattern Generation for Ontology-based Question Answering.” Proceedings of the Twenty-First International FLAIRS Conference: 183-188.

Susbi Sharma. (2012). “A TUTORIAL APPROACH FOR TEACHING DATABASE CONCEPTS.” Ph.D. thesis of Science, Major Department of Computer Science, North Dakota State University.

https://www.csun.edu/science/herr/index.html

ภาคผนวก

89

ภาคผนวก ก โครงสรางฐานขอมล # Host: localhost (Version 6.0.4-alpha-community-log) # Date: 2017-01-18 13:25:59 # Generator: MySQL-Front 5.4 (Build 2.5) # Internet: http://www.mysqlfront.de/ /*!40101 SET NAMES utf8 */; # # Structure for table "customers" # CREATE TABLE `customers` ( `CustomerNo` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'customer number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]', `CName` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'customer name,Person,[LIKE/UPPER/BETWEEN/LOWER/GROUP BY/ORDER BY]', `CAddress` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'customer address,Location,[LIKE/UPPER/BETWEEN/LOWER/GROUP BY/ORDER BY]', `CProvince` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'customer province,Location,[LIKE/UPPER/BETWEEN/LOWER/GROUP BY/ORDER BY]', `CPhone` char(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'phone number,Phone,[COUNT/GROUP BY/ORDER BY]', PRIMARY KEY (`CustomerNo`) COMMENT 'customer number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # # Data for table "customers" # INSERT INTO `customers` VALUES ('CU-001','Jittima Janphat','214 M.12','Chumphon ','0864364549'),('CU-002','Jutarmas Yodrat','1/2 M.1 ','Chanthaburi','0479623181');

90

# # Structure for table "orderss" # CREATE TABLE òrderss` ( ÒrderNo` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'order number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]', ÒDate` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00' COMMENT 'date order,Date,[GROUP BY/ORDER BY/BETWEEN/COUNT]', Òtotal` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'total order,Number,[GROUP BY/ORDER BY/AVG/MAX/MIN/SUM/COUNT/STD/HAVING]', `CustomerNo` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'customer number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]', PRIMARY KEY (ÒrderNo`) COMMENT 'order number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]', KEY `Foreign Key` (`CustomerNo`) COMMENT 'customer number', CONSTRAINT `cus_fk` FOREIGN KEY (`CustomerNo`) REFERENCES `customers` (`CustomerNo`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # # Data for table "orderss" # INSERT INTO òrderss` VALUES ('OR-001','2016-04-08',3,'CU-001'),('OR-002','2016-04-08',5,'CU-001'),('OR-004','2016-04-12',89,'CU-002');

91

# # Structure for table "products" # CREATE TABLE `products` ( `ProductNo` char(3) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'product number,Sequence,[LIKE/GROUP BY/COUNT/BETWEEN/HAVING]', `PName` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'product name,Object,[LIKE/UPPER/BETWEEN/LOWER/GROUP BY/ORDER BY]', `PPrice` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'price product,Money,[BETWEEN/GROUP BY/ORDER BY/AVG/MAX/MIN/SUM/COUNT/STD/HAVING]', `PTotal` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'total product,Number,[BETWEEN/GROUP BY/ORDER BY/AVG/MAX/MIN/SUM/COUNT/STD/HAVING]', PRIMARY KEY (`ProductNo`) COMMENT 'product number,Sequence,[LIKE/GROUP BY/COUNT/BETWEEN/HAVING]' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # # Data for table "products" # INSERT INTO `products` VALUES ('001','LUMIA',61,51),('003','SVQTYFDHMO',62,30),('004','BARF',33,30);

92

# # Structure for table "orders_details" # CREATE TABLE òrders_details` ( `ProductNo` char(3) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'product number,Sequence,[LIKE/GROUP BY/COUNT/BETWEEN/HAVING]', ÒrderNo` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'order number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]', `quantity` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'quantity product,Number,[GROUP BY/ORDER BY/AVG/MAX/MIN/SUM/COUNT/STD/HAVING]', PRIMARY KEY (ÒrderNo`,`ProductNo`), KEY `Foreign Key` (ÒrderNo`) COMMENT 'order number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]', KEY `Foreign Key2` (`ProductNo`) COMMENT 'product number,Sequence,[LIKE/GROUP BY/COUNT/BETWEEN/HAVING]', CONSTRAINT òr_fk` FOREIGN KEY (ÒrderNo`) REFERENCES òrderss` (ÒrderNo`), CONSTRAINT `pro_fk` FOREIGN KEY (`ProductNo`) REFERENCES `products` (`ProductNo`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; # # Data for table "orders_details" # INSERT INTO òrders_details` VALUES ('001','OR-002',12),('003','OR-002',6),('001','OR-004',4),('004','OR-004',736);

93

ภาคผนวก ข ค าถามและค าตอบทใชในการประเมนระบบ

99

ภาคผนวก ค คมอการใชงานโปรแกรม (User’s Document) ภาคผนวกน จะกลาวถงการใชงานโปรแกรมตามล าดบขนตอนอยางละเอยด เพอใหผใช

สามารถใชโปรแกรมไดอยางถกตองและเขาใจการท างานของโปรแกรมมากขน

ค.1 การสรางฐานขอมล ในขนตอนแรกท าการสรางฐานขอมลเพอใชในการสรางค าถามและค าตอบของภาษา SQL

เลอก localhost -> New -> Database

รปท 49 การสรางฐานขอมล

ปอนชอฐานขอมลทตองการสรางในชอง Name

รปท 50 ปอนชอฐานขอมลทตองการ

100

สรางตารางทตองการในฐานขอมลเลอก New -> Table

รปท 51 สรางตารางทตองการ

ปอนชอตารางทตองการลงในชอง Name และเลอก Type เปน InnoDB

รปท 52 ปอนชอตารางทตองการ

101

สรางฟลดทตองการในแตละตารางเลอก ชอตาราง -> New -> Field

รปท 53 สรางฟลดทตองการ

ปอนชอฟลดทตองการพรอมทงรายละเอยดตางๆ ในสวนของรายละเอยดในแตละฟลดใสในชอง Comment โดยปอน รายระเอยดของชอฟล,ประเภทของฟลด,[ฟงกชนทฟลดนนสามารถใชงานได] เชน customer number,Sequence,[LIKE/COUNT/BETWEEN/HAVING]

รปท 54 ปอนชอฟลดทตองการพรอมทงรายละเอยด

102

สราง Primary key ทตองการในแตละตารางเลอก ชอตาราง -> New -> Key

รปท 55 สราง Primary key

เลอกชอฟลดทตองการใชเปน Primary key ของตารางนน

รปท 56 เลอกชอฟลดทตองการใชเปน Primary key

103

แสดงขอมลฟลดทงหมดในตาราง

รปท 57 ขอมลฟลดทงหมดในตาราง

สราง Foreign key ทตองการในแตละตารางเพอเชอมความสมพนธไปยงตารางหลกเลอก ชอตาราง -> New -> Foreign key

รปท 58 สราง Foreign key

104

เลอกชอฟลดทตองการใชเปน Foreign key ของตารางหลกเพอเชอมมาตารางอางอง จากนนเลอกตาราง และฟลดของตารางทตองการอางอง และท าการเลอกวาตองการใหตารางทอางองกนมความสมพนธในรปแบบของ CASCADE หรอไม

รปท 59 เลอกชอฟลดทตองการใชเปน Foreign key

แสดงขอมลการอางของแตละตาราง

รปท 60 ขอมลการอางของแตละตาราง

105

ค.2 การใชงานระบบ แสดงหนาแรกของระบบการสรางค าถามและค าตอบส าหรบภาษา SQL

รปท 61 หนาแรกของระบบ

เลอกฐานขอมลทผใชตองการสรางค าถามและค าตอบส าหรบภาษา SQL

รปท 62 เลอกฐานขอมลทผใชตองการ

106

เลอกประเภทของค าถาม, ระดบของค าถาม, ระบจ านวนขอหรอจ านวนชดทตองการ จากนนกดสรางค าถาม

รปท 63 กรอกขอมลทตองการสรางค าถาม

ระบบแสดงค าถามและค าตอบทผใชตองการ

รปท 64 ระบบแสดงค าถามและค าตอบ

107

ประวตผวจย ชอ – สกล ทอย ประวตการศกษา พ.ศ. 2557 พ.ศ. 2557

จตตมา จนทรพฒน 214 หม 12 ต าบล นาขา อ าเภอ หลงสวน จงหวด ชมพร 86110 ส าเรจการศกษาปรญญาวทยาศาสตรบณฑต สาขาวชาเทคโนโลยสารสนเทศ มหาวทยาลยศลปากร อาจารยทปรกษาวทยานพนธ อาจารย ดร. อรวรรณ เชาวลต GPA : 2.60 ศกษาตอระดบปรญญาวทยาศาสตรมหาบณฑต สาขาวชาเทคโนโลยสารสนเทศ มหาวทยาลยศลปากร อาจารยทปรกษาวทยานพนธ อาจารย ดร. อรวรรณ เชาวลต GPA : 3.50



xdovd4kkkwmpithesis-ir.su.ac.th/dspace/bitstream/123456789/1096... ·...

Documents