สรุปเลกเชอร์

ย่อเลกเชอร์เป็นโน้ตที่อ่านง่าย

ความคืบหน้าเวิร์กช็อป

รู้ใน 30 วิ

เปลี่ยน transcript เลกเชอร์ยาว ๆ ให้เป็นโน้ตที่อ่านง่าย ไม่ว่าจะเป็นแบบ outline หรือ Cornell notes พร้อมคำถามทบทวนและสรุปท้ายบท

Transcript เป็นโน้ตCornell หรือ outlineคำถามทบทวน ท้ายบท

เลือกฟอร์แมตโน้ตให้เหมาะ

สองแบบยอดฮิต เลือกตามสไตล์การอ่านของคุณ

🗂️

Cornell Notes

แบ่งหน้าเป็นคำถามด้านซ้าย เนื้อหาด้านขวา และสรุปด้านล่าง เหมาะกับการทบทวนสอบ

ทบทวนง่าย

📋

Outline

หัวข้อใหญ่ย่อยลงเป็นข้อ ๆ เห็นโครงสร้างไว เหมาะกับเนื้อหาที่เป็นลำดับขั้น

เห็นโครงสร้าง

AI ช่วยย่อได้ดี แต่ อย่าเชื่อ 100% มันอาจสรุปตัวเลขหรือชื่อผิด เปิด transcript เทียบจุดสำคัญทุกครั้งก่อนเอาไปอ่านสอบ

เตรียม transcript ยังไง

ได้ข้อมูลเข้าดี โน้ตที่ออกมาก็ดี

อัดเสียงแล้วถอดเป็นข้อความ

ใช้แอปถอดเสียงอย่าง Notta หรือ Google Recorder ได้ transcript ก่อน แล้วค่อยส่งให้ AI ย่อ

วิดีโอ YouTube

เปิด transcript ของคลิปแล้วก๊อปข้อความมา ไม่ต้องนั่งฟังซ้ำทั้งคลิป

โน้ตที่จดเองเลอะ ๆ

ต่อให้จดมั่ว ๆ ก็โยนให้ AI จัดระเบียบเป็นหัวข้อให้ได้ ขอแค่มีคีย์เวิร์ดพอ

ลองเลยจับมือทำ

เตรียม transcript เลกเชอร์ หรือก๊อป transcript จากคลิป YouTube ที่เรียน
วาง transcript ต่อท้าย Prompt นี้ แล้วส่ง
พิมพ์ Prompt นี้
ช่วยสรุป transcript เลกเชอร์ด้านล่างเป็น Cornell notes รูปแบบ: 1. Cue: คำถามทบทวน 5-7 ข้อ (1 ข้อต่อ 1 ประเด็นหลัก) 2. Notes: สรุปเนื้อหาแต่ละประเด็นแบบ bullet สั้น ๆ 3. Summary: สรุปทั้งบท 3 ประโยค ถ้ามีตัวเลข ชื่อ หรือนิยามสำคัญ ให้ทำตัวหนาไว้ และอย่าเดาข้อมูลที่ไม่มีใน transcript Transcript: [วาง transcript ตรงนี้]
อ่านโน้ตที่ได้ แล้วเปิด transcript เทียบจุดที่เป็นตัวเลขหรือชื่อเฉพาะ
ลองปิดฝั่ง Notes แล้วตอบคำถามฝั่ง Cue ด้วยตัวเองเพื่อทบทวน

ลองใช้ Prompt นี้

ช่วยย่อเลกเชอร์นี้เป็น outline แบบหัวข้อใหญ่-หัวข้อย่อย ไม่เกิน 1 หน้า เน้นเฉพาะประเด็นที่ออกสอบบ่อย และต่อท้ายด้วยคำถามทบทวน 5 ข้อ: [วาง transcript หรือโน้ตของคุณ]

สรุปเวิร์กช็อป

ถอดเสียง/ก๊อป transcript ก่อน แล้วให้ AI ย่อเป็น Cornell notes หรือ outline
ขอคำถามทบทวนท้ายบทเสมอ เพื่อใช้ active recall ตอนอ่านสอบ
เปิด transcript เทียบตัวเลขและชื่อเฉพาะทุกครั้ง เพราะ AI อาจสรุปผิด

← ก่อนหน้าฝึกภาษาอังกฤษกับ AI เวิร์กช็อปถัดไป →ช่วยทำวิจัยอย่างมีจริยธรรม