ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
This study evaluates the performance of six generative artificial intelligence (AI) systems in solving Thai-language multiple-choice examinations in the subject of Programmable Logic Controllers (PLC), a core component of Industrial Electrical Engineering education. Six large language models (LLMs), including ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Copilot, and Grok, were tested using fifteen sets of PLC examination questions. Statistical analysis was conducted using one-way ANOVA and two-sample t-Tests with Bonferroni correction to examine performance differences. In addition, effect size measures, including Eta-squared (η²) and Cohen‟s d, were calculated to assess the magnitude of the observed differences. The results show that ChatGPT achieved the highest mean score (77.27%), while DeepSeek followed closely (76.73%) and demonstrated the lowest standard deviation (±1.83%), indicating the most consistent performance across test sets. Claude also performed strongly (74.80%), whereas Gemini, Copilot, and Grok achieved similar mid-tier scores ranging from 72.40% to 72.73%. Although all LLMs achieved scores within the passing grade range, ANOVA confirmed statistically significant differences among systems (p-value is 0.0002). However, after applying the Bonferroni correction, only a subset of pairwise differences remained statistically significant, particularly between DeepSeek and several mid-tier LLMs, while the differences among ChatGPT, Claude, and DeepSeek were not statistically significant under the adjusted threshold. Effect size analysis further indicates that some of these differences represent meaningful practical variation in LLM performance. These findings indicate that contemporary LLMs demonstrate baseline comprehension of PLC concepts and can achieve passing-level performance in technical examinations conducted in a non-English language. The study contributes empirical evidence on AI performance in Thai-language technical assessments and highlights the potential role of generative AI as a complementary learning support tool in vocational and engineering education.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 81/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Artificial Intelligence in Healthcare and Education · AI in Service Interactions · Digital Transformation in Industry
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Amnaj Prajong · Therdpong Daengsi · Nakhon Sawan Rajabhat University · Rajamangala University of Technology Phra Nakhon
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง