Thesis Review Prompt Pack

แนวคิดการตรวจงานวิจัยโดยทั่วไป

คำอธิบายภาษาไทยของ full thesis review prompt สำหรับให้นิสิตเข้าใจว่าควรตรวจงานวิจัยจากอะไรบ้าง ก่อนใช้ AI ช่วยตรวจจริง

ไฟล์นี้ใช้ทำอะไร

หน้านี้ทำไว้ให้อ่านเพื่อเข้าใจแนวคิดของ prompt หลัก ไม่ใช่ prompt สำหรับ copy ไปใช้ตรง ๆ ถ้าจะสั่ง AI ให้ใช้หน้า Workspace หรือไฟล์ prompt หลักใน pack

Read this explanation in English

หลักคิดสำคัญ: การตรวจวิทยานิพนธ์ที่ดีไม่ใช่การตรวจภาษาอย่างเดียว แต่ต้องตรวจว่าเรื่องทั้งเรื่องต่อกันจริงหรือไม่ ตั้งแต่ปัญหา วัตถุประสงค์ วิธีวิจัย หลักฐาน ผลลัพธ์ reference และข้อจำกัดของงาน

หลักคิดของ prompt นี้

ตรวจห่วงโซ่งานวิจัย

ปัญหา วัตถุประสงค์ วิธีวิจัย ผลลัพธ์ และ claim ต้องต่อกันจริง ถ้าขาดช่วงใดช่วงหนึ่ง งานยังไม่พร้อม

ตรวจหลักฐาน

ทุก claim สำคัญต้องมีหลักฐานจากเอกสาร reference ผลทดลอง หรือข้อกำหนดจริง ไม่ใช่คำอธิบายที่ AI แต่งเพิ่ม

คิดแบบ reviewer

ประเมินว่างานมีน้ำหนักพอกับสาขา ระดับปริญญา และ venue ที่คาดหวังหรือไม่

ทดสอบ logic ก่อน polish

ตรวจ 5 ด่านก่อนแก้ภาษา: problem survival, genuine failure, mandatory gates, measurement ceiling และ no-new-problem guardrail

ข้อมูลตั้งต้นที่ต้องรู้

ก่อนประเมิน AI ต้องรู้หรืออ่านจากเอกสารให้ได้อย่างน้อย:

ถ้าข้อมูลเหล่านี้มีอยู่ในเอกสารแล้ว ให้ AI สรุปจากเอกสาร ไม่ต้องถามนิสิตซ้ำ

สิ่งที่ prompt ให้ AI ตรวจ

1

สาขา ระดับงาน และ venue

  • ระบุ field/subfield ให้ชัด ไม่ใช้คำกว้างเกินไป เช่น AI, education, data science โดยไม่บอกบริบทวิจัย
  • ดูว่างานคาดหวัง contribution ระดับใด และเหมาะกับปริญญาตรี โท เอก หรือ manuscript หรือไม่
  • ประเมินว่า target venue หรือ venue category สอดคล้องกับ scope, method, result และ reference หรือไม่
  • ตรวจว่ามี paper จาก target venue ใช้เป็น scope anchor จริง ไม่ใช่อ้างเพื่อให้ดูดีเฉย ๆ
  • ถ้า target สูงเกินไป ให้บอกว่าต้องเพิ่ม baseline, experiment, theory, dataset, validation หรือ writing standard อะไร
2

Title และ abstract

  • ตรวจว่า title กับ abstract พูดเรื่องเดียวกันหรือไม่
  • ดูว่า title เฉพาะเจาะจงพอหรือไม่ และไม่ overclaim เกินสิ่งที่งานทำจริง
  • ตรวจว่า abstract มี problem, gap, method, data, result และ contribution ครบหรือไม่
  • จับ placeholder เช่น ยังไม่มี result, dataset, baseline, metric หรือค่าตัวเลขจริง
  • flag คำแรง เช่น robust, significant, state-of-the-art, solves หากไม่มีหลักฐานรองรับใน manuscript
3

น้ำหนักของปัญหาวิจัย

  • ระบุปัญหาวิจัยจริงให้ได้ ไม่ใช่แค่บอกว่าจะพัฒนาระบบหรือประยุกต์เครื่องมือ
  • ประเมินว่าปัญหามีน้ำหนักทางวิชาการหรือ practical value เพียงพอหรือไม่
  • ดูว่าปัญหาถูก justify ด้วย evidence, literature, gap, limitation ของงานเดิม หรือข้อมูลจริงหรือไม่
  • ตรวจว่าปัญหากว้างเกินไป แคบเกินไป ซ้ำกับงานที่แก้ไปแล้ว หรือเป็นเพียงความสะดวกของผู้ทำวิจัยหรือไม่
  • ตรวจ problem survival: ปัญหายังมีอยู่จริง สำคัญ ยัง unresolved และยังไม่ถูกแก้ได้พอแล้วด้วยวิธีที่ง่ายกว่า ปลอดภัยกว่า หรือเป็นมาตรฐานกว่า
  • บอกว่าควรเพิ่ม evidence แบบใดเพื่อทำให้ปัญหาแข็งแรงขึ้น
4

คุณภาพของ literature review

  • ตรวจว่า literature review สร้าง problem, gap และ positioning ของงานได้จริงหรือไม่
  • แยกว่าข้อความเป็น synthesis หรือเป็นเพียง summary paper ทีละเรื่อง
  • หา reference ที่อยู่ใน bibliography แต่ไม่ได้ cite ในเนื้อหา
  • หา claim, definition, dataset, method หรือ background statement ที่ควร cite แต่ไม่มี citation
  • จับ citation ที่ใช้กว้างเกินไป ใช้ผิด claim หรือใช้แบบ decorative citation
  • ดูว่า Introduction กับ Related Work ทำหน้าที่ต่างกันหรือเล่า literature ซ้ำกัน
5

การจัดกลุ่มและคุณภาพ reference

  • จัดกลุ่ม reference ตามบทบาท ไม่ใช่แค่ keyword เช่น direct prior work, method foundation, dataset/benchmark, evaluation method, theory, target-venue anchor, background, weak citation
  • ประเมินแต่ละกลุ่มว่า coverage, quality, recency และ relevance เพียงพอหรือไม่
  • ดูว่าขาดงานสำคัญ งานล่าสุด งานใน venue เป้าหมาย หรือ baseline ที่ reviewer คาดหวังหรือไม่
  • แยก cross-domain support ว่าสนับสนุน concept ใด และไม่สามารถ support claim ใด
  • ระบุ reference ที่ควร verify, demote, remove หรือหาแหล่งที่เหมาะสมกว่า
6

ความสอดคล้องของวัตถุประสงค์กับปัญหา

  • ระบุ objective หรือ research question ทุกข้อออกมาให้ครบ
  • โยงแต่ละ objective กลับไปยัง problem/gap ที่ตั้งไว้
  • หา objective ที่ไม่เกิดจากปัญหา หรือเป็นเพียงกิจกรรม เช่น ศึกษา พัฒนา ออกแบบ โดยไม่มีคำถามวิจัย
  • หาปัญหาที่เอกสารพูดไว้ แต่ไม่มี objective ใดตั้งใจแก้
  • ตรวจว่า objective วัดผลได้หรือไม่ และมีผลลัพธ์รองรับในภายหลังหรือไม่
7

ผลลัพธ์และ contribution

  • ตรวจว่าผลที่ได้หรือ expected result แสดงว่าปัญหาลดลงหรือถูกแก้จริงหรือไม่
  • ดูว่าผลลัพธ์ตรงกับ objective หรือมี objective ที่ไม่มีผลลัพธ์รองรับ
  • แยก implementation output ออกจาก research evidence เช่น มีระบบแล้วไม่ได้แปลว่าพิสูจน์ contribution แล้ว
  • ตรวจ quantitative result ว่ามี dataset/testbed, baseline, metric definition, raw result และวิธีคำนวณครบหรือไม่
  • หา missing error analysis, failure cases, runtime/cost trade-off หรือ statistical/qualitative evidence ที่ venue คาดหวัง
  • ตรวจ genuine failure: มีผลแบบใดที่จะทำให้ตอบว่า method ไม่ได้แก้ปัญหาหรือ claim ไม่ถูก support หรือไม่
8

ความสัมพันธ์โดยรวมของงาน

  • สร้าง traceability table จาก Problem/gap -> Objective/RQ -> Method -> Data/evidence -> Result -> Claim
  • ดูว่าทุก problem มี objective ทุก objective มี method และทุก method มี evidence หรือไม่
  • หา broken chain เช่น มี claim แต่ไม่มี result หรือมี result แต่ไม่ตอบ problem
  • ระบุ claim ที่เกิน evidence หรืออธิบายเกินสิ่งที่ experiment พิสูจน์ได้
  • ตรวจ measurement ceiling: claim ต้องไม่แรงกว่า construct, proxy/indicator, instrument/ground truth, data procedure และ analysis ที่รองรับจริง
  • สรุปว่าทั้งเรื่อง coherent หรือยังเป็นชิ้นส่วนแยกกัน
9

แนวคิดการแก้ปัญหาและทางเลือกอื่น

  • ประเมินว่าวิธีแก้ปัญหา make sense ในเชิงวิชาการหรือเป็นเพียงวิธีที่ทำสะดวก
  • ระบุทางเลือกมาตรฐานหรือ popular approach ในปัญหาเดียวกันที่เอกสารยังไม่กล่าวถึง
  • ตรวจว่ามี baseline ที่ควรเทียบหรือไม่ เช่น keyword/BM25, embedding, plain LLM, structured prompt หรือ classical method
  • ดูว่าเหตุผลที่เลือก method น่าเชื่อถือหรือไม่
  • ถามว่า novelty ยังเหลืออยู่หรือไม่ ถ้า baseline ที่แข็งแรงทำได้ใกล้เคียงกัน
  • ตรวจ mandatory gates เช่น correctness, safety, security, ethics/legal compliance, capacity หรือ maximum error ก่อนเปรียบเทียบ optimization metrics
  • ตรวจ no-new-problem guardrail ว่า solution ไม่สร้างภาระใหม่ที่ยอมรับไม่ได้ด้าน privacy, security, cost, fairness, accessibility, maintenance, energy หรือ stakeholder burden
10

ข้อมูล ความเป็นไปได้ และเวอร์ชันที่ defend ได้

  • ตรวจว่าข้อมูลที่ต้องใช้มีอยู่จริง เข้าถึงได้ และใช้ได้ตามข้อกำหนดหรือไม่
  • ดูความสะอาดของข้อมูล ground truth labeling missing data และ data cleaning risk
  • ประเมิน privacy, permission, consent, ownership และ confidentiality risk
  • ดูว่า evaluation plan ทำได้ทันเวลาและใช้ทรัพยากรพอหรือไม่
  • เสนอ narrowest defensible version หากแผนเดิมใหญ่เกินไปหรือข้อมูลไม่พร้อม
11

Ethics, IRB และข้อกฎหมาย/ข้อบังคับ

  • ตรวจว่างานเกี่ยวข้องกับ human subjects, students, users, experts, patients หรือ vulnerable groups หรือไม่
  • ดูว่ามี personal data, sensitive data, image, voice, chat log, behavioral log หรือข้อมูลระบุตัวตนได้หรือไม่
  • ตรวจว่าควรมี IRB approval, exemption, consent form, participant information sheet หรือ institutional permission หรือไม่
  • ดูประเด็น scraping, platform Terms of Service, dataset license, copyright, NDA และ data ownership
  • ห้าม AI ฟันธงแทนว่าไม่ต้องขอ IRB ต้องบอกให้ตรวจสอบกับอาจารย์ หน่วย IRB สถาบัน หรือ venue instruction
12

Scope และ limitation

  • แยก scope ซึ่งเป็นขอบเขตที่ตั้งใจจำกัด ออกจาก limitation ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่กระทบการตีความผล
  • ตรวจว่าเอกสารสับสนสองคำนี้หรือใช้แทนกันผิดหรือไม่
  • ดูว่า scope แคบพอให้ทำสำเร็จ แต่ไม่แคบจน contribution หายหรือไม่
  • หา limitation สำคัญที่ควรบอก เช่น dataset bias, generalizability, sample size, evaluation weakness หรือ measurement error
  • ดูว่า limitation เขียนอย่างรับผิดชอบ ไม่ใช่ลดความน่าเชื่อถือของงานเกินจำเป็น
13

การใช้ LLM และความรับผิดชอบทางวิจัย

  • ระบุว่าใช้ LLM เพื่อเขียน แปล สรุป สกัดข้อมูล generate data evaluate หรือเป็น method หลักหรือไม่
  • ถ้า LLM มีผลต่อ evidence ต้องมี prompt, output, model name, date, setting และ verification procedure
  • ตรวจ citation, DOI, venue ranking, dataset และ factual claim ที่อาจมาจาก LLM แต่ยังไม่ได้ verify
  • แยกว่า LLM เป็น tool, baseline, evaluator หรือ contribution จริง
  • จับ generic AI writing ที่อ่านลื่นแต่ไม่เพิ่ม reasoning evidence หรือ concrete claim
14

Acknowledgement และความเสี่ยงของเอกสารอายุยาว

  • ตรวจว่า acknowledgement เหมาะสม เฉพาะเจาะจง และไม่ยาวหรือส่วนตัวเกินไป
  • ระวัง wording เรื่องความสัมพันธ์ ตำแหน่ง affiliation funding หรือ support ที่อาจเปลี่ยนในอนาคต
  • ดูว่ามี conflict, dependency หรือ support ที่ควรกล่าวอย่างเป็นกลางหรือไม่
  • ตรวจว่าไม่ใช้ถ้อยคำที่อาจทำให้เอกสารทางวิชาการดูไม่เป็นทางการเมื่อเวลาผ่านไป
  • เสนอหลักการเขียน acknowledgement ที่ปลอดภัยกว่า หากพบความเสี่ยง
15

ภาษาและ document hygiene

  • ตรวจ typo, spelling, punctuation และความผิดซ้ำที่มากเกินระดับเอกสารปัจจุบัน
  • ดูการปนภาษาไทย/อังกฤษว่าเกินจำเป็นหรือไม่ และใช้คำเทคนิคสม่ำเสมอหรือไม่
  • ตรวจ abbreviation/acronym ว่านิยามก่อนใช้ และใช้สม่ำเสมอหรือไม่
  • จับ forward reference เช่น อ้างถึงสิ่งที่จะอธิบายด้านหลังโดยยังไม่ให้ context เพียงพอ
  • แยกปัญหาภาษาแบบ minor polish ออกจากปัญหาที่ทำให้ scientific meaning เสีย
16

ตารางและรูปภาพ

  • ตรวจว่าตารางและรูปภาพจำเป็นต่อ claim หรือเป็นเพียง decoration
  • ดูความคมชัด ขนาดตัวอักษร label legend หน่วย และคำย่อในภาพ
  • ตรวจ caption ว่าอธิบายว่าผู้อ่านควรเห็นอะไร ไม่ใช่แค่ตั้งชื่อรูป
  • ดูว่ามีการอ้าง table/figure ในเนื้อหาใกล้ตำแหน่งที่เหมาะสมหรือไม่
  • ตรวจว่าภาพหรือตารางรองรับ claim จริง และไม่ชวนตีความเกินหลักฐาน
17

Verdict แบบ reviewer

  • สรุประดับความพร้อม เช่น not ready, early promising, thesis-draft ready, defense-review ready, manuscript-ready หรือ venue-ready
  • ให้ top blocking issues ที่ต้องแก้ก่อน ไม่ใช่รวมทุกเรื่องเป็นรายการยาวเท่ากันหมด
  • แยก high-impact fixes ออกจาก minor issues
  • ระบุคำถามที่ผู้เขียนต้องตอบเองหรือถามอาจารย์ที่ปรึกษา
  • เสนอ next review pass ว่ารอบต่อไปควรตรวจอะไรต่อ หลังแก้ blocking issues แล้ว

ทำไมต้องมี Review State

การตรวจทั้งเล่มมักทำไม่จบในรอบเดียว จึงให้ AI บันทึก 04_review_notes/99_review_state.md ว่ารอบนี้ตรวจอะไรเสร็จแล้ว อะไรยังค้าง ค้างเพราะขาดหลักฐานอะไร และรอบหน้าควรใช้ prompt อะไรทำต่อ

วิธีนี้ช่วยให้นิสิตกลับมาทำต่อได้โดยไม่ต้องเริ่มใหม่ทุกครั้ง และช่วยเลี่ยงการให้ AI ประเมินซ้ำในหัวข้อที่ทำเสร็จแล้ว เว้นแต่ผู้ใช้สั่งว่า "ประเมินใหม่ทั้งหมด"