ต้องรู้ศัพท์กี่คำ
ถึงจะพูดภาษาหนึ่งได้?
ราว 2,000–3,000 ตระกูลคำ ครอบคลุมบทสนทนาในชีวิตประจำวันได้ประมาณ 95% ซึ่งเพียงพอที่จะประคองบทสนทนาให้เดินต่อไปได้ แต่การเข้าใจแบบไม่ต้องออกแรงนั้นแพงกว่า คือ 6,000–7,000 ตระกูลคำสำหรับภาษาพูด และ 8,000–9,000 สำหรับนวนิยายกับหนังสือพิมพ์ (Nation, 2006) เจ้าของภาษารู้มากกว่านั้นหลายเท่า และด้วยเหตุนี้เองคำถามที่มีประโยชน์จึงไม่ใช่ "มีคำอยู่กี่คำ" แต่คือหลักพันแรกนั้นเป็นคำไหน และเราจะเพิ่มมันได้เร็วแค่ไหนจริง ๆ
แหล่งอ้างอิงทั้งหมดอยู่ท้ายหน้า
ตัวเลขที่สำคัญคือความครอบคลุม ไม่ใช่ขนาดคลังคำศัพท์
งานวิจัยไม่ได้ถามว่าคุณรู้กี่คำในเชิงนามธรรม แต่ถามว่าในข้อความหรือบทสนทนาหนึ่ง ๆ คุณรู้จักคำอยู่แล้วกี่เปอร์เซ็นต์ นั่นคือ ความครอบคลุมทางศัพท์ มุมมองนี้เองที่ทำให้ตัวเลขใช้งานได้จริง เพราะความถี่ของคำกระจายตัวไม่เท่ากันอย่างสุดขั้ว คำที่พบบ่อยมากกลุ่มเล็ก ๆ ทำงานเกือบทั้งหมด
Nation (2006) ประเมินว่า 1,000 ตระกูลคำที่พบบ่อยที่สุดคิดเป็นราว 80% ของภาษาพูด ทุก ๆ หนึ่งพันถัดไปให้ผลตอบแทนน้อยลงเรื่อย ๆ นี่คือข่าวดีและข่าวร้ายพร้อมกัน คือ 2,000 ตระกูลแรกเป็นสิ่งที่คุ้มค่าที่สุดที่คุณจะได้เรียนรู้ ขณะที่การไต่จาก 95% ไปถึง 98% ต้องใช้อีกหลายพันคำ
| ตระกูลคำที่รู้ | ความครอบคลุม ~ | รู้สึกอย่างไร |
|---|---|---|
| 1,000 | ~80% ของภาษาพูด | จับใจความบทสนทนาง่าย ๆ ได้ ทุกห้าคำจะมีหนึ่งคำที่ไม่รู้ |
| 2,000–3,000 | ~95% ของภาษาพูด | สนทนาต่อเนื่องได้ ช่องว่างเดาจากบริบทได้ |
| 6,000–7,000 | ~98% ของภาษาพูด | หนัง พอดแคสต์ และคนพูดเร็ว โดยไม่ต้องเพ่งตลอดเวลา |
| 8,000–9,000 | ~98% ของภาษาเขียน | นวนิยายและหนังสือพิมพ์โดยไม่ใช้พจนานุกรม |
| ราว 17,000 คำพื้นฐาน | ระดับเจ้าของภาษา | ผู้ใหญ่ที่มีการศึกษา (Goulden, Nation & Read, 1990) |
ตัวเลขความครอบคลุมจาก Nation (2006) และ Adolphs & Schmitt (2003) ส่วนค่าประมาณของเจ้าของภาษาจาก Goulden, Nation & Read (1990) วัดจากภาษาอังกฤษ รูปทรงของเส้นโค้งพบซ้ำในภาษาอื่นเช่นกัน แต่ตัวเลขที่แน่นอนไม่เหมือนกัน
อะไรนับเป็น "หนึ่งคำ"?
ตัวเลขทั้งหมดข้างต้นอยู่ในหน่วย ตระกูลคำ ไม่ใช่รูปคำ ตระกูลคำคือคำพื้นฐานพร้อมรูปผันและคำที่แผลงอย่างมีกฎเกณฑ์ เช่นในภาษาอังกฤษ help, helps, helped, helping, helper, helpful, unhelpful นับเป็นหนึ่งตระกูล ไม่ใช่เจ็ดคำ ที่นับแบบนี้เพราะเมื่อรู้รากศัพท์และหน่วยเติมแล้ว ส่วนที่เหลือส่วนใหญ่คาดเดาได้
- 3,000 ตระกูลคำมากกว่า 3,000 คำมาก ขึ้นกับภาษา อาจเป็นรูปคำที่ต่างกันสองถึงสี่เท่า คำโฆษณา "เรียน 5,000 คำ" กับวิธีนับในงานวิจัยแทบไม่เคยเป็นหน่วยเดียวกัน
- ภาษาที่ผันมากจะทำให้ตัวเลขดิบพองขึ้น รัสเซีย โปแลนด์ ฟินแลนด์ และเกาหลีกระจายหนึ่งตระกูลออกเป็นรูปคำจำนวนมาก จำนวนตระกูลที่ต้องใช้เพื่อความครอบคลุมเท่าเดิมยังเทียบกันได้ แต่รูปคำที่คุณเจอไม่ใช่
- คำศัพท์เชิงรับกับเชิงผลิตไม่เหมือนกัน ตัวเลข CEFR และความครอบคลุมวัดสิ่งที่คุณจำได้เมื่อเห็น ส่วนคำที่คุณผลิตออกมาตอนพูดจะน้อยกว่าเสมอ
เกี่ยวข้อง: ต้นทุนของการเพิ่มหนึ่งตระกูลคำ ดูได้ที่ ต้องเห็นคำหนึ่งกี่ครั้งถึงจะจำได้ (ภาษาอังกฤษ)
แต่ละระดับ CEFR ต้องใช้กี่คำ?
CEFR อธิบายว่าคุณทำอะไรได้ ไม่ใช่ว่าคุณรู้กี่คำ จึงไม่มีจำนวนคำอย่างเป็นทางการต่อระดับ แต่มีผลการวัด Milton (2010) ทดสอบผู้เรียนภาษาอังกฤษในทุกระดับและเผยแพร่ขนาดคลังคำศัพท์ที่มาคู่กัน ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าเฉลี่ยที่สังเกตได้ซึ่งกระจายตัวกว้าง ไม่ใช่เกณฑ์เข้าเรียน
| ระดับ CEFR | ตระกูลคำ (วัดได้) | โดยทั่วไปทำอะไรได้ |
|---|---|---|
| A1 | ต่ำกว่าราว 1,500 | วลีสำเร็จรูป แนะนำตัว ความจำเป็นเฉพาะหน้า |
| A2 | ราว 1,500–2,500 | เรื่องประจำวัน: ร้านค้า ถามทาง คุยสั้น ๆ |
| B1 | ราว 2,750–3,250 | สนทนาหัวข้อที่คุ้นเคย เดินทางได้เองโดยไม่ต้องมีคนช่วย |
| B2 | ราว 3,250–3,750 | ถกเถียงและให้เหตุผล สื่อส่วนใหญ่ได้แต่ต้องออกแรง |
| C1 | ราว 3,750–4,500 | ใช้ในเชิงวิชาการและวิชาชีพ เข้าใจความหมายแฝง |
| C2 | ราว 4,500–5,000+ | เข้าใจเกือบทั้งหมด จับความละเอียดและระดับภาษาได้ |
Milton (2010) คำศัพท์เชิงรับของผู้เรียนภาษาอังกฤษเป็นภาษาต่างประเทศ เครื่องมือวัดครอบคลุมถึงช่วง 5,000 คำเท่านั้น C1 และ C2 จึงถูกบีบ คลังคำศัพท์จริงของผู้ใช้ระดับ C2 มากกว่าที่ตารางแสดงได้
ทำไมเกณฑ์ของ "เข้าใจ" คือ 98% ไม่ใช่ 95%
95% ฟังดูเกือบครบ แต่ไม่ใช่ เพราะหมายถึงมีคำที่ไม่รู้หนึ่งคำในทุกยี่สิบคำ หรือราวหนึ่งคำต่อบรรทัดในนวนิยาย Hu และ Nation (2000) ทดสอบเรื่องนี้โดยตรงด้วยการปรับความหนาแน่นของคำที่ไม่รู้ในข้อความวรรณกรรม ที่ความครอบคลุม 80% แทบไม่มีใครเข้าใจได้เพียงพอโดยไม่มีตัวช่วย ที่ 95% มีเพียงส่วนน้อย และ 98% คือจุดที่คนส่วนใหญ่ทำได้ด้วยตัวเอง
ต่อมา Schmitt, Jiang และ Grabe (2011) ทดสอบผู้เรียน 661 คนด้วยข้อความวิชาการ และพบว่าความสัมพันธ์ระหว่างความครอบคลุมกับความเข้าใจเป็นเส้นตรงโดยพื้นฐาน ไม่มีหน้าผา ไม่มีเกณฑ์วิเศษ ทุกหนึ่งจุดเปอร์เซ็นต์ของความครอบคลุมซื้อความเข้าใจได้ตามสัดส่วน ดังนั้น 98% จึงเป็นตัวเลขเชิงวางแผนที่ใช้ได้จริง ไม่ใช่สวิตช์เปิดปิด
อ่านแบบใช้งานจริงได้ว่า ที่ 2,000–3,000 ตระกูลคำคุณสนทนาได้แล้ว และทุก ๆ หนึ่งพันถัดไปทำให้ภาษานั้นเงียบลง คือช่องว่างน้อยลง เดาน้อยลง เหนื่อยน้อยลง
3,000 คำใช้เวลานานแค่ไหน?
เมื่อกำหนดเป้าหมายแล้ว ระยะเวลาก็เป็นแค่การหาร และตัวที่ชี้ขาดคืออัตราเร็ว ซึ่งเป็นตัวแปรที่แผนการเรียนส่วนใหญ่ประเมินผิดพอดี คำที่พบระหว่างการอ่านต้องเจอราว 8–12 ครั้งกว่าจะติด และการเจอเหล่านั้นต้องกระจายข้ามวันจึงจะอยู่รอด
ดังนั้น "กี่คำต่อวัน" จึงไม่ใช่จำนวนที่คุณเห็น แต่คือจำนวนที่เดินครบรอบการทบทวนของมัน คำนวณด้วยอัตราเร็วที่ซื่อสัตย์สี่แบบ:
| คำใหม่ต่อวัน | ต่อปี | ถึง +1,250 (A2→B1) | ถึง 3,000 จากศูนย์ |
|---|---|---|---|
| 1 | 365 | ราว 3 ปี 5 เดือน | ราว 8 ปี 3 เดือน |
| 2 | 730 | ราว 1 ปี 8 เดือน | ราว 4 ปี 1 เดือน |
| 3 | 1,095 | ราว 1 ปี 2 เดือน | ราว 2 ปี 9 เดือน |
| 5 | 1,825 | ราว 8 เดือน | ราว 1 ปี 8 เดือน |
เป็นการหารล้วน ๆ บนสมมติฐานว่าไม่มีวันหยุดและไม่มีการถอยหลัง ซึ่งสมมติฐานนี้เองที่พังก่อน วันละสามคำเป็นเวลาสามปีไม่ใช่วันที่หนัก แต่คือ 1,095 วันติดต่อกันที่คุณนึกได้ว่าต้องทำ
วันละไม่กี่คำ
มาจากไหนได้จริง
ข้อจำกัดไม่เคยเป็นเป้าหมาย แต่เป็นความสม่ำเสมอ และความสม่ำเสมอซื้อจากนิสัยที่มีอยู่แล้วถูกกว่าซื้อจากกำลังใจ ผลสำรวจ Reviews.org ปี 2026 (ผู้ใหญ่ในสหรัฐฯ ราว 1,000 คน) พบว่าคนหยิบโทรศัพท์ขึ้นมาดู วันละ 186 ครั้ง นี่คือคลังของ "ช่วงเวลาที่เกิดซ้ำ" ที่ใหญ่ที่สุดที่คนส่วนใหญ่มี
ผูกการทบทวนไว้กับนิสัย
LearnScreen บล็อกแอปที่คุณเลือก — Instagram, TikTok, X, เกม — ผ่าน Screen Time API ของ Apple การบล็อกทำงานที่ระดับระบบปฏิบัติการ จึงไม่มีลูกเล่น VPN หรือ DNS ใดเลี่ยงได้
ทุกครั้งที่เปิดคือการลองนึกออกมา
สิ่งที่ขึ้นมาแทนแอปคือการ์ดคำศัพท์ ตอบแล้วแอปจะปลดล็อกให้ช่วงหนึ่ง นี่คือการดึงความจำแบบตั้งใจ ซึ่งเป็นการพบเจอชนิดที่อยู่รอดข้ามเวลา ไม่ใช่รายการคำที่กวาดตาผ่าน
ให้ตารางเป็นคนเลือกคำ
ตารางทบทวนแบบเว้นระยะสไตล์ไลต์เนอร์เป็นตัวตัดสินว่าคุณจะเห็นคำไหน คำที่ตอบผิดกลับมาเร็ว คำที่แม่นแล้วถอยห่างออกไป การเว้นระยะที่งานวิจัยเรียกร้องเกิดขึ้นโดยคุณไม่ต้องจดบันทึกเอง
- คำที่คัดสรรกว่า 1,080 คำใน 18 หมวด — พื้นฐาน ชีวิตประจำวัน การเดินทาง อาหาร การทำงาน ตัวเลข และอื่น ๆ ซึ่งตรงกับช่วงความถี่ที่แบกงานหนักที่สุดในตารางความครอบคลุมข้างต้น
- ภาษาที่เรียนได้ 11 ภาษา — อังกฤษ เยอรมัน สเปน ฝรั่งเศส อิตาลี ญี่ปุ่น เกาหลี โปแลนด์ โปรตุเกสบราซิล รัสเซีย และจีนกลาง
- เพิ่มคำของคุณเองได้ — ใส่คำใดก็ได้พร้อมคำแปล คำอ่าน และประโยคตัวอย่าง แล้วมันจะเข้าสู่รอบเดียวกัน
- ออฟไลน์ ไม่ต้องมีบัญชี หลังติดตั้งแล้ว การ์ดและการบล็อกทำงานได้โดยไม่ต้องต่อเน็ต ไม่ต้องสมัคร ไม่ต้องใช้อีเมลหรือรหัสผ่าน ส่วนสำรองข้อมูล iCloud ใช้ฐานข้อมูลส่วนตัวของคุณเอง
อ่านต่อ
- ต้องเห็นคำหนึ่งกี่ครั้ง — ต้นทุนการทบทวนของแต่ละคำในผลรวมข้างต้น (ภาษาอังกฤษ)
- การเรียนรู้แบบพาสซีฟ — การฝึกคำศัพท์เดินหน้าได้อย่างไรโดยไม่ต้องตัดสินใจว่าจะนั่งเรียน (ภาษาอังกฤษ)
- ไมโครเลิร์นนิง — ทำไมช่วงสั้นระดับวินาทีถึงชนะการนั่งยาวครั้งเดียว (ภาษาอังกฤษ)
- ทางเลือกแทน Anki — การทบทวนแบบเว้นระยะโดยไม่ต้องสร้างหรือเปิดเด็ค (ภาษาอังกฤษ)
- เรียนบนหน้าจอล็อก — การทบทวนปรากฏขึ้นตรงไหนจริง ๆ บน iPhone (ภาษาอังกฤษ)
- เวลาหน้าจอที่ได้ผลลัพธ์ — เปลี่ยนการปลดล็อกวันละ 186 ครั้งให้เป็นสิ่งที่สะสมได้ (ภาษาอังกฤษ)
คำถามที่พบบ่อย
แหล่งอ้างอิง
- Nation, I. S. P. (2006). How large a vocabulary is needed for reading and listening? Canadian Modern Language Review, 63(1), 59–82.
- Adolphs, S., & Schmitt, N. (2003). Lexical coverage of spoken discourse. Applied Linguistics, 24(4), 425–438.
- Hu, M., & Nation, P. (2000). Unknown vocabulary density and reading comprehension. Reading in a Foreign Language, 13(1), 403–430.
- Schmitt, N., Jiang, X., & Grabe, W. (2011). The percentage of words known in a text and reading comprehension. Modern Language Journal, 95(1), 26–43.
- Goulden, R., Nation, P., & Read, J. (1990). How large can a receptive vocabulary be? Applied Linguistics, 11(4), 341–363.
- Milton, J. (2010). The development of vocabulary breadth across the CEFR levels. EuroSLA Monographs 1, 211–232.
- Reviews.org (2026). Cell Phone Usage Stats. Survey of ~1,000 US adults, fielded Q4 2025. Report
ตรวจทานล่าสุด: 28 กรกฎาคม 2026
เริ่มจากสองพันคำแรก
ไม่ต้องมีบัญชี ใช้งานออฟไลน์ได้ ครั้งต่อไปที่คุณเปิดแอปที่ถูกบล็อก นั่นคือเข้าใกล้ไปอีกหนึ่งคำ
ดาวน์โหลดสำหรับ iOS