Entrepreneurship Classification and Evaluation using User Experience Insight (UXI) Sensors

Abstract

The classification and evaluation of entrepreneurial potential play a crucial role in supporting economic development, as entrepreneurs are key drivers of new businesses and job creation. Currently, the process of evaluating entrepreneurs heavily relies on experts with significant experience through interviews or evaluations that may involve subjectivity and limitations due to the limited number of available experts. This can result in delays and inaccuracies in the evaluation process. This research aims to study, design, and develop a User Experience Insight (UXI) sensor system that can effectively classify and evaluate entrepreneurial potential.

The developed system utilizes UXI sensors that collect data on physiological activities and user experiences through a smartwatch. The smartwatch measures heart rate, blood oxygen levels, sleep tracking, and exercise data. This data is then used to assess an entrepreneur’s abilities in decision-making, management, and risk evaluation in various situations. Additionally, the research incorporates simulation games designed to stimulate important entrepreneurial skills such as decision-making, creativity, risk assessment, and management. These games are designed to improve these skills through simulated scenarios.

The experimental results using UXI sensors for entrepreneurial evaluation show that the developed system can classify and assess entrepreneurial potential accurately and efficiently compared to traditional evaluation methods relying on experts. The system also reduces risks and errors from evaluations that depend on the expertise of the evaluator. Furthermore, the time required for evaluations using the developed system is more efficient than expert interviews or traditional evaluations.

This research demonstrates the potential of UXI sensor technology in advancing the classification and evaluation of entrepreneurs. The system provides a more accurate and faster alternative to traditional evaluation processes, reduces reliance on a limited number of experts, and minimizes the risks associated with subjective assessments.

การจำแนกและประเมินความเป็นผู้ประกอบการเป็นกระบวนการที่สำคัญในการสนับสนุนการพัฒนาเศรษฐกิจ โดยผู้ประกอบการมีบทบาทสำคัญในการสร้างธุรกิจใหม่ ๆ และสร้างโอกาสในการจ้างงาน การประเมินศักยภาพของผู้ประกอบการในปัจจุบันมักพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์สูงในการสัมภาษณ์หรือการประเมินที่อาจเกิดความอัตวิสัยและข้อจำกัดในด้านจำนวนผู้เชี่ยวชาญที่มีอยู่อย่างจำกัด ซึ่งอาจส่งผลให้การประเมินมีความล่าช้าและมีความคลาดเคลื่อนจากความเป็นจริง งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา ออกแบบ และพัฒนาระบบเซ็นเซอร์ประสบการณ์ (User Experience Insight – UXI) ที่สามารถใช้ในการจำแนกและประเมินความเป็นผู้ประกอบการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ระบบที่พัฒนาในงานวิจัยนี้ใช้เซ็นเซอร์ UXI ที่รวบรวมข้อมูลจากกิจกรรมทางสรีรวิทยาและประสบการณ์ของผู้ใช้ผ่านการใช้สมาร์ทวอทช์ที่สามารถวัดอัตราการเต้นของหัวใจ ระดับออกซิเจนในเลือด การติดตามการนอนหลับ และการออกกำลังกาย ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในการประเมินความสามารถของผู้ประกอบการในด้านการตัดสินใจ การบริหารจัดการและการประเมินความเสี่ยงในสถานการณ์ต่าง ๆ นอกจากนี้ งานวิจัยยังได้นำเกมจำลองมาใช้เพื่อกระตุ้นทักษะสำคัญสำหรับผู้ประกอบการ เช่น การตัดสินใจ การสร้างสรรค์ การประเมินความเสี่ยงและการบริหารจัดการ โดยเกมเหล่านี้ได้รับการออกแบบเพื่อฝึกฝนทักษะเหล่านี้ในสถานการณ์จำลอง

ผลการทดลองที่ใช้เซ็นเซอร์ UXI ในการประเมินผู้ประกอบการพบว่า ระบบนี้สามารถจำแนกและประเมินศักยภาพของผู้ประกอบการได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการประเมินแบบเดิมที่ต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ รวมทั้งลดความเสี่ยงและความผิดพลาดจากการประเมินที่ขึ้นกับความชำนาญของผู้เชี่ยวชาญ การใช้เวลาในการประเมินจากระบบที่พัฒนาขึ้นนี้ยังมีประสิทธิภาพสูงกว่าการสัมภาษณ์หรือการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญทั่วไป

งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ UXI ในการพัฒนาและประเมินความเป็นผู้ประกอบการ ซึ่งมีศักยภาพในการยกระดับกระบวนการคัดเลือกและการประเมินผู้ประกอบการให้มีความแม่นยำ รวดเร็ว และลดข้อจำกัดจากการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญจำนวนจำกัด นอกจากนี้ยังช่วยลดความเสี่ยงจากการประเมินที่มีอัตวิสัยจากผู้ประเมิน