ระบบสารสนเทศเพื่อตรวจสอบความซ้ำซ้อนของการเสนอหัวข้องานวิจัย ด้วยปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้เทคนิคเชิงลึกและดาต้าคลีนซิ่ง - กัลปดี ปกรณ์; อัฒจักร ปิยะวัฒน์; เหล่าศิริ อัจฉริยา (วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยการจัดการและเทคโนโลยีอีสเทิร์น, 2026)
การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยและพัฒนาระบบสารสนเทศ โดยประยุกต์ใช้แบบจำลองสำเร็จรูป ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาระบบสารสนเทศสำหรับตรวจสอบความซ้ำซ้อนของการเสนอหัวข้องานวิจัย โดยใช้เทคนิค Data Cleansing, Text Embedding, Cosine Similarity และ 2) ศึกษาประสิทธิภาพของระบบสารสนเทศเพื่อตรวจสอบความซ้ำซ้อนของการเสนอหัวข้องานวิจัย กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการทดสอบเป็นงานวิจัยจำนวน 10 เรื่อง วิเคราะห์ข้อมูลตามเกณฑ์ความคล้ายคลึงเชิงอรรถศาสตร์ที่แสดงเป็นค่าร้อยละและการวิเคราะห์เชิงเนื้อหา ผลการวิจัยพบว่า ระบบสารสนเทศที่พัฒนาขึ้นในรูปแบบเว็บแอปพลิเคชันสามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยกระบวนการเตรียมข้อมูลด้วยเทคนิค Data Cleansing พบว่าช่วยลดข้อมูลรบกวนและเพิ่มความถูกต้องในการประมวลผลอย่างมีนัยสำคัญ อีกทั้งการประยุกต์ใช้เทคนิค Text Embedding และ Cosine Similarity ทำให้ระบบสามารถตรวจจับความซ้ำซ้อนในเชิงบริบทและความหมายเชิงลึกได้แม่นยำกว่าการเปรียบเทียบคำสำคัญแบบเดิม ผลการทดสอบประสิทธิภาพพบว่า ระบบสามารถวิเคราะห์และจัดอันดับความซ้ำซ้อนของหัวข้องานวิจัยได้สอดคล้องตามเกณฑ์ที่กำหนด ดังนั้น ระบบสารสนเทศดังกล่าวจึงมีความเหมาะสมที่จะนำไปประยุกต์ใช้ในระดับองค์กร ทั้งในด้านการวางแผนการดำเนินงาน โดยใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการจัดการข้อมูลงานวิจัยอย่างเป็นระบบ รวมทั้งด้านการสนับสนุนการตัดสินใจ โดยบูรณาการข้อมูลเพื่อเป็นฐานประกอบการตัดสินใจอนุมัติทุนสนับสนุนโครงการวิจัยเรื่องใหม่ ส่งผลให้สามารถบริหารจัดการงบประมาณและทรัพยากรการวิจัยได้อย่างเหมาะสม