ระบบตรวจความซ้ำซ้อนโครงการวิจัย

ช่วยนักวิจัยเช็ก "ความซ้ำซ้อน" ของข้อเสนอโครงการ ก่อนยื่นขอทุน

ระบบใช้ปัญญาประดิษฐ์เปรียบเทียบข้อเสนอโครงการของท่านกับฐานโครงการที่เคยได้รับทุน ปี 2563–2570 เพื่อให้เห็นว่าคล้ายกับงานใดในอดีต จุดไหนควรปรับให้แตกต่างและมีจุดเด่นของตนเอง — ช่วยให้ข้อเสนอคมชัดขึ้นและเพิ่มโอกาสได้รับการสนับสนุน

🎬คลิปแนะนำระบบ

ชมวิธีการทำงานและการใช้งานระบบโดยสรุป

🧠หลักการที่ทำให้ผลตรวจน่าเชื่อถือ

• 1
  เข้าใจ "ความหมาย" ไม่ใช่แค่คำที่สะกดตรงกัน — ใช้ AI ด้านภาษา (NLP) วัดความคล้าย เช่น "เพิ่มผลผลิต" กับ "ยกระดับปริมาณผลิต" ระบบมองว่าใกล้เคียงกัน
• 2
  เทียบกับโครงการที่ได้รับทุนจริง หลายหมื่นโครงการ (ปี 2563–2570) ไม่ใช่การเดา
• 3
  เทียบครบ 7 มิติ — ชื่อโครงการ · วัตถุประสงค์ · บทคัดย่อ · วิธีวิจัย · ผลผลิต · ผลลัพธ์ · พื้นที่/กลุ่มเป้าหมาย
• 4
  แยกแยะ "สิ่งที่ศึกษา" ด้วยคลังศัพท์พืช/สัตว์กว่า 2,000 คำ — เทคนิคคล้ายกันแต่ศึกษาคนละสิ่ง (เช่น อ้อย กับ มันสำปะหลัง) ระบบไม่ถือว่าซ้ำ ทำให้ผลเป็นธรรม
• 5
  ตรวจสอบย้อนได้ — ให้คะแนน 0–10 พร้อมระดับความเสี่ยง และแสดงโครงการที่คล้ายที่สุดให้เปรียบเทียบเองได้ทีละมิติ ไม่ใช่กล่องดำ

📊เกณฑ์การให้คะแนนและระดับความซ้ำซ้อน (RUBRIC)

ระบบให้คะแนน DupScore 0–10 จากการถ่วงน้ำหนักความคล้ายทั้ง 7 มิติ (วัตถุประสงค์และพื้นที่/ผลกระทบมีน้ำหนักสูงสุด อย่างละ 30% · ชื่อโครงการ 15% · บทคัดย่อ/วิธีวิจัย อย่างละ 10% · ผลผลิต 3% · ผลลัพธ์ 2%) แล้วเทียบเข้าเกณฑ์ 5 ระดับ พร้อมข้อเสนอการตัดสินใจ

📝วิธีใช้งานเบื้องต้น