Xử lý các đặc điểm của con người với DX

Bài Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin là cách tốt nhất để xử lý " Đặc điểm liên quan đến Năng lực " và " đặc điểm tính Đặc điểm liên quan đến hành vi và tính cách " của một người với DX (chuyển đổi kỹ thuật số).

Định nghĩa DX

Chuyển đổi kỹ thuật số là khái niệm cho rằng "sự thâm nhập của CNTT sẽ thay đổi cuộc sống của con người trở nên tốt đẹp hơn về mọi mặt ", và nó được đề xuất bởi Giáo sư Eric Stortermann của Đại học Umeå ở Thụy Điển vào năm 2004 và thường được cho là như vậy. Viết tắt là DX.

Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp Nhật Bản định nghĩa DX như sau trong "Hướng dẫn xúc tiến DX".

Các công ty phản ứng với những thay đổi mạnh mẽ trong môi trường kinh doanh, sử dụng dữ liệu và công nghệ kỹ thuật số để chuyển đổi sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh dựa trên nhu cầu của khách hàng và xã hội, cũng như bản thân doanh nghiệp, Tổ chức, quy trình và văn hóa doanh nghiệp. ・ Để thay đổi khí hậu và thiết lập lợi thế cạnh tranh.

Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin và DX

Thoạt nhìn, Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin, được thực hiện bằng giấy và bút chì, dường như không liên quan gì đến kỹ thuật số.
Tuy nhiên, trên thực tế, phương pháp kiểm tra duy nhất chỉ xử lý "công việc" cộng số và "dữ liệu" về lượng công việc mỗi phút và số câu trả lời sai là bản chất kỹ thuật số.
Các biểu đồ và câu hiển thị trên bảng Kết quả đánh giá chỉ là hình ảnh trực quan của dữ liệu số để con người có thể dễ dàng nhìn thấy.

Uchida Có hai loại dữ liệu chính có thể được lấy từ Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin Kraepelin.

1. Dữ liệu thử nghiệm thô như số lượng bài làm mỗi phút, số câu trả lời sai, độ tuổi, v.v.
2. Dữ liệu Kết quả đánh giá phán đoán thu được bằng cách chuyển dữ liệu thô qua mô hình phán đoán

Mô hình phán đoán là một chức năng thu được bằng cách so sánh dữ liệu thô với dữ liệu lâm sàng (phong cách phong cách làm việc chỉ có ở người thực hiện bài kiểm tra Bình thường, phong cách học tập, khả năng tương thích với các công việc cụ thể, tai nạn, sức khỏe, v.v.) và phù hợp nhất cho mục đích thay đổi theo thời gian. Nó được nâng cấp liên tục để cải thiện độ sắc nét.

Nếu bạn sử dụng đánh giá đám mây của Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin, một tệp CSV sẽ được cung cấp, là dữ liệu Kết quả đánh giá được tạo ra khi dữ liệu thô được đánh giá bằng một mô hình cụ thể.

Nếu có mô hình phán đoán phù hợp với mục đích, dữ liệu Kết quả đánh giá có thể được sử dụng và nếu không có mô hình phù hợp, mối quan hệ giữa dữ liệu thô hoặc dữ liệu Kết quả đánh giá hiện có và dữ liệu lâm sàng được phân tích bởi AI. Cũng có thể phát triển một mô hình mới.

Vui lòng sử dụng Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin để nhận ra DX.

Ví dụ đề xuất DX) Sử dụng Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin để giảm tai nạn giao thông

Mục tiêu 3 của SDGs (Mục tiêu Phát triển Bền vững) “Sức khỏe và Phúc lợi cho Tất cả” bao gồm Mục tiêu 6 “Giảm một nửa số tử vong và thương tích do tai nạn giao thông đường bộ”.
Có nhiều cách để giảm thiểu tai nạn giao thông, nhưng ở đây chúng ta sẽ xem xét một phương pháp sử dụng Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin.

Để xác định xem Bài kiểm tra tâm lý Uchida-Kraepelin có thể được sử dụng, nó là cần thiết để điều tra xem liệu Đặc điểm liên quan đến Năng lực con người, Đặc điểm liên quan đến hành vi và tính cách tương quan với tai nạn giao thông. So sánh Kết quả đánh giá của nhóm đã gây ra tai nạn và nhóm mà chưa bao giờ gây ra một tai nạn giao thông, người ta biết rằng sự phân bố các đặc điểm của Đặc điểm liên quan đến Năng lực và Đặc điểm liên quan đến hành vi và tính cách là khác nhau rõ ràng.

Chúng tôi dự kiến đưa ra các tiêu chí để phân biệt giữa an toàn và nguy hiểm, và sử dụng dữ liệu thực tế, chúng tôi chia nhóm tai nạn và nhóm không tai nạn thành hai nhóm A và B tương ứng và kết quả như sau ...

	Nhóm tai nạn	Nhóm không tai nạn
Nhóm A	38%	76%
Nhóm B	62%	hai mươi bốn%
toàn bộ	100%	100%

Nhìn vào điều này, không thể tách biệt hoàn toàn những người bị tai nạn với những người không bị tai nạn, nhưng ít nhất có thể nói nhóm A là nhóm an toàn hơn nhóm B.

Vì vậy, nếu nhóm B không lái xe ô tô, hãy xem xét liệu tỷ lệ tai nạn có giảm xuống hay không.
Người ta nói rằng xác suất người Nhật bị tai nạn xe hơi trong những năm gần đây là khoảng 1% mỗi năm, vì vậy chúng ta hãy áp dụng bảng trên cho một nhóm có tổng số 10.000 người.

	Nhóm tai nạn	Nhóm không tai nạn
Nhóm A	38 người	7524 người
Nhóm B	62 người	2376 người
toàn bộ	100 người (1%)	9900 người (99%)

Tỷ lệ tai nạn nhóm A: 38 ÷ 7524 ≒ 0,5%
Tỷ lệ tai nạn nhóm B: 62 ÷ 2376 ≒ 2,6%
Như vậy nhóm B nguy hiểm hơn nhóm A năm lần, vì vậy nếu nhóm B quyết định không lái xe, tỷ lệ tai nạn sẽ giảm từ 1% xuống còn 0,5%.
Nói cách khác, có thể “giảm một nửa số vụ tai nạn giao thông”.
Tuy nhiên, việc không cho lái xe nhóm B (không đưa bằng) là không thực tế vì ngay cả 2.376 người không gặp tai nạn cũng sẽ không được lái xe.
Đó là nơi CNTT xuất hiện.
Ví dụ, có thể đạt được hiệu quả tương tự bằng cách ưu tiên chuyển từ Nhóm B sang ASV (phương tiện an toàn tiên tiến) và xe tự lái.

Ở Nhật Bản hiện nay, trên thế giới có rất ít tai nạn giao thông, nhưng rõ ràng là ngay tại Nhật Bản, việc giảm thiểu sẽ còn hiệu quả hơn ở những quốc gia không có hệ thống giấy phép và luật lệ giao thông.
Sức khỏe và phúc lợi cho tất cả mọi người.

Vui lòng liên hệ với chúng tôi bằng cách sử dụng biểu mẫu nếu bạn không thể tìm thấy Nơi bản gần nhất hoặc nếu bạn muốn triển khai ở nhiều khu vực.