วันพุธที่ 11 มีนาคม พ.ศ. 2569

Stanine

 In educational assessment, a stanine (short for STAndard NINE) is a method of scaling test scores on a nine-point standard scale with a mean of 5 and a standard deviation of 2.

It is designed to simplify the interpretation of test results by grouping scores into broad categories rather than looking at precise raw scores or percentiles.

How Stanines Work

The scale converts a normal distribution of scores into nine units. Because it follows a bell curve, most students fall into the middle stanines (4, 5, and 6), while very few fall into the extreme ends (1 or 9).

StaninePercentage of CasesPerformance Level
94%Highest (Top)
87%Well Above Average
712%Above Average
617%High Average
520%Average
417%Low Average
312%Below Average
27%Well Below Average
14%Lowest (Bottom)

Key Characteristics

  • Coarseness: Because it only has nine points, it "smooths out" small, insignificant differences between students. For example, two students with slightly different raw scores might both be a "Stanine 6," preventing over-interpretation of minor score gaps.

  • Comparison: It allows educators to compare a student’s performance across different subjects (e.g., comparing a Stanine 7 in Math to a Stanine 5 in Reading) using a single, unified metric.

  • Simplicity: It is often easier for parents and students to understand than complex z-scores or T-scores.

Mathematical Context

If you are working with standard normal distributions, the stanine (S) can be calculated from a z-score (z) using the following linear transformation:

S = 2z + 5

The result is then rounded to the nearest whole number between 1 and 9.

Use in Pedagogy

In the context of Outcome-Based Education (OBE) or curriculum design, stanines are frequently used to identify groups of students who may need additional support or advanced enrichment, as they provide a clear snapshot of where a student sits relative to a peer group.

Would you like me to help you create a grading rubric or a distribution chart based on this scale?

--Gemini

วันจันทร์ที่ 9 มีนาคม พ.ศ. 2569

wireframe

A low-accuracy, black-and-white, two-dimensional outline (or blueprint) of a webpage or app interface.

วันอาทิตย์ที่ 8 มีนาคม พ.ศ. 2569

วิจัยบริการ vs วิจัยวิชาการ

  • วิจัยบริการ (industry research): ปัญหาวิจัยปรากฏในภาคอุตสาหกรรมและยืนยันโดย literature review ผลการวิจัยมุ่งเป้าแก้ปัญหาหน้างานในภาคอุตสาหกรรม ผลการวิจัยบริการมักเป็นเพียงสิ่งประดิษฐ์ไปไม่ถึงระดับงานวิจัยเนื่องจากไม่มีการตรวจสอบอย่างเข้มงวดโดยกรรมการวิชาการตามระเบียบวิธีวิจัยที่รัดกุมและขาดปริทัศน์วรรณกรรมที่รอบด้าน วิจัยบริการคือกลางน้ำของสายการผลิตเทคโนโลยีที่นักวิจัยมาพบกับนักอุตสาหกรรมคนละครึ่งทาง
  • วิจัยวิชาการ (academic research): ปัญหาวิจัย&research gaps ถูกค้นพบจาก digital libraries เป็นการทำวิจัยเพื่อเสนอองค์ความรู้ใหม่เพื่อแก้ปัญหาในโลกวิชาการและมุ่งเป้าการตีพิมพ์เผยแพร่องค์ความรู้ มีกรรมการวิชาการตรวจสอบผลการวิจัยอย่างเข้มงวด วิจัยวิชาการคือต้นน้ำของสายการผลิตเทคโนโลยีโดยแท้จริง นักวิจัยสามารถเลือกทำวิจัยในเรื่องที่ตนสนใจได้อย่างมีอิสระ

วันอังคารที่ 24 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569

NLP library for python

spaCy is an open-source software library for advanced natural language processing, written in the programming languages Python

https://spacy.io/

Streamlit

Streamlit is an open-source Python framework for data scientists and AI/ML engineers to deliver interactive data apps (more flexible than dashboards created by Google Looker). 

Streamlit is for developers who want to turn complex Python scripts, data analyses, and machine learning models into shareable web apps with minimal front-end effort.

https://streamlit.io/

MongoDB stack

 MERN stack: MongoDB, Express, Angular, Node

https://www.mongodb.com/resources/languages/mern-stack

Supabase

Supabase is the Postgres development platform. Start your project with a Postgres database, Authentication, instant APIs, Edge Functions, Realtime subscriptions, Storage, and Vector embeddings.

When to use Unstructured/Semi-structured Data?

Unstructured/Semi-structured Data is well-suited for data that doesn't fit neatly into the rows and columns of a traditional table, such as chat logs, various-structured notification messages, product catalogs with varied attributes, or IoT data.

Pyvis

 A framework for Interactive network visualization

LLM temperature

LLM temperature is a hyperparameter (typically 0 to 2) that controls the randomness and creativity of an AI's output by adjusting the probability distribution of predicted tokens. Lower temperatures (0-0.3) produce deterministic, focused, and factual results, while higher temperatures (>0.8) create more diverse, random, or "creative" text.


https://dagshub.com/glossary/llm-temperature/


The following article shows how to use Bash script to interact with Ollama

https://www.inferable.ai/blog/posts/model-temperature-first-principles


Zero Temperature (0.0): Makes the model completely deterministic. It will always choose the token (word or syllable) with the absolute highest probability at that exact step.

While setting the temperature to $0$ forces the model to choose its "best guess" every single time, the model's best guess can still be completely wrong.

How Hallucinations Are Actually Mitigated

Because temperature is just a decoding hyperparameter, engineers and researchers use structural architectural patterns to combat hallucinations:

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Grounding the model by supplying it with verified, external documents to reference before it generates an answer.

  • Fine-Tuning & Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Training the model specifically to say "I don't know" when it lacks data, rather than guessing.

    RLHF: Human evaluators rank llm answers from best to worst based on quality, accuracy, and safety.

  • System Prompt Constraints: Explicitly instructing the model (e.g., "If you do not find the answer in the provided context, state that you do not know.").

If you are working on a system where factual accuracy is paramount, keeping the temperature low (around 0.0 to 0.2) is a great baseline practice—just don't mistake determinism for truth.

Tech stack

A tech stack (technology stack) is the combination of programming languages, frameworks, libraries, databases, front-end tools, back-end tools, and APIs used to build and run a software application. It acts as the "solution stack" or, foundation, organizing tools into layers—client-side (front-end) and server-side (back-end)—that work together to create a functional, scalable application.

Key Components of a Tech Stack:
  • Front-End (Client-Side): What users interact with, including HTML, CSS, JavaScript, and frameworks like React (for building web app with JavaScript), React Native (for building Mobile app) or Angular.
  • Back-End (Server-Side):
     The "under the hood" logic, including programming languages like Python, Java, or Node.js, Docker, and frameworks like 
    Django
     or 
    Express
    .
  • Database: Where data is stored, such as MySQL, PostgreSQL, or MongoDB.
Popular Examples: LAMP: Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl.

IDE: Android Studio, Xcode, VScode

UX/UI Design: Figma

วันศุกร์ที่ 20 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569

Backtracking

Backtracking is a class of algorithms for finding solutions to some computational problems, notably constraint satisfaction or enumeration problems, that incrementally builds candidates to the solutions, and abandons a candidate ("backtracks") as soon as it determines that the candidate cannot possibly be completed to a valid solution.

Example is Maze Solving (เขาวงกต): Moving through a maze and turning back when you hit a wall to try the other fork in the road.

Backtracking is implemented by means of recursion.

Poisson distribution (& Binomial distribution & Gaussian distribution)

Poisson distribution expresses the probability of a given number of events of the same type (e.g., counting the number of emails received between 9:00 AM and 10:00 AM. (one event type: emails)) occurring in a fixed interval of time if these events occur with a known constant mean rate and independently of the time since the last event.
































Poisson distribution vs Binomial distribution

















Gaussian distribution is aka Normal distribution often used to examine students' scores















--Gemini & Wikipedia

วันพุธที่ 18 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569

วันศุกร์ที่ 6 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569

Literature review

 ที่ม สุรนารี ใช้คำภาษาไทยว่า ปริทัศน์วรรณกรรม

วันพฤหัสบดีที่ 5 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569

วันอังคารที่ 3 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569

AI for creating VR world

https://labs.google/projectgenie

https://www.youtube.com/watch?v=YxkGdX4WIBE