การส่งเสริมพัฒนาการเด็กกลุ่มเสี่ยงด้วย Line chatbot และ Machine Learning

บทคัดย่อ

การส่งเสริมพัฒนาการเด็กแรกเกิดจนถึง 5 ปี จำเป็นอย่างยิ่งเนื่องจากสมองของเด็กจะพัฒนาอย่างรวดเร็วที่สุด โดยสมองจะสร้างเครือข่ายเซลล์ประสาท (Neural Connections) หลายพันล้านจุดในแต่ละวินาที การกระตุ้นอย่างเหมาะสม เช่น การสัมผัส การพูดคุย และการเล่น ช่วยส่งเสริมการเชื่อมโยงของเซลล์สมอง ทำให้เด็กมีพื้นฐานการเรียนรู้ที่แข็งแรง แต่ด้วยปัญหาความแออัดในการไปโรงพยาบาลและโรคไวรัสโควิด 19 ทำให้เป็นเรื่องยากในการเข้าถึงบริการด้านการส่งเสริมพัฒนาการของเด็ก โดยใช้คู่มือประเมินและส่งเสริมพัฒนาการเด็กปฐมวัยสำหรับประเมินพัฒนาการเด็กปฐมวัย ใน 5 ด้าน ได้แก่ Gross Motor (GM) หมายถึง พัฒนาการด้านการเคลื่อนไหว, Fine Motor (FM) หมายถึง พัฒนาการด้านกล้ามเนื้อมัดเล็กและสติปัญญา, Receptive Language (RL) หมายถึง พัฒนาการด้านการเข้าใจภาษา, Expressive Language (EL) หมายถึง พัฒนาการด้านการใช้ภาษา และ Personal and Social (PS) หมายถึง พัฒนาการด้านการช่วยเหลือตนเองและสังคม งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการพัฒนาแชทบอทส่งเสริมพัฒนาการเด็กเพื่อลดปัญหาดังกล่าวด้วย Line chatbot  การสร้างแบบจำลองป่าแบบสุ่ม (Random Forest) และแบบจำลองตัวแบบเชิงเส้นวางนัยทั่วไป (Generalized Linear Models : GLMs) จากข้อมูลพัฒนาการเด็กตั้งแต่ พ.ศ.2557 ถึง พ.ศ. 2562  ด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio Educational Ver.9.5.001 และเปรียบเทียบประสิทธิภาพการพยากรณ์ของแบบจำลองด้วยค่าความแม่นยำ (Accuracy) และ Area under the Curve (AUC) โดยผลการวิจัยพบว่า การพัฒนาแชทบอทสำหรับส่งเสริมพัฒนาการของกลุ่มเด็ก ทำให้การประเมินพัฒนาการเด็กของผู้ปกครองทำได้ง่ายขึ้นมีความสะดวกและรวดเร็ว สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ และ แบบจำลองตัวแบบเชิงเส้นวางนัยทั่วไปมีประสิทธิภาพที่ดีกว่าแบบจำลองป่าแบบสุ่ม