1. การประเมิน
เมื่อการ์ดข้อมูลพร้อมเผยแพร่แล้ว คุณต้องดำเนินการติดตามผลต่อไปนี้เพื่อให้ความพยายามด้านความโปร่งใสประสบผลสำเร็จ
- ใช้วิธีการประเมินเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการ์ดข้อมูลกับผู้อ่าน
- ติดตามการใช้งานและการนำการ์ดข้อมูลไปใช้ของคุณอย่างเป็นระบบเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับความสนใจของผู้อ่าน
โมดูลนี้มีแนวทางบางอย่างในการตรวจสอบการ์ดข้อมูลที่สร้างเสร็จแล้วเพื่อให้ประสบความสำเร็จต่อไปได้หลังจากเผยแพร่
ดังที่ได้กล่าวไว้ในโมดูลก่อนหน้า เป้าหมายหลักของผู้อ่านการ์ดข้อมูลคือการประเมินชุดข้อมูล ดังนั้น การประเมินการ์ดข้อมูลของชุดข้อมูลใดๆ ควรเน้นที่ว่าผู้อ่านสามารถสรุปผลที่ยอมรับได้เกี่ยวกับชุดข้อมูลนั้นๆ ได้หรือไม่
ข้อมูลในการ์ดข้อมูลต้องสอดคล้องกับประสบการณ์ของผู้ใช้ในการใช้ชุดข้อมูล ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อความเชื่อของผู้อ่านเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของชุดข้อมูล และส่งผลต่อชื่อเสียงและความไว้วางใจในผู้เขียนหรือผู้เผยแพร่ชุดข้อมูลในเวลาต่อมา
ในทางกลับกัน ความเชื่อที่มีอยู่ของผู้อ่านเกี่ยวกับชุดข้อมูล องค์กร และชุดข้อมูลอื่นๆ ที่องค์กรของคุณเผยแพร่ก็อาจส่งผลต่อวิธีที่ผู้อ่านมีส่วนร่วมกับการ์ดข้อมูล ไม่ว่าการ์ดข้อมูลจะค้นพบได้ง่าย ใช้งานได้ หรือสร้างมาดีเพียงใดก็ตาม
ตัวอย่างเช่น ผู้อ่านที่มีประสบการณ์ที่ดีกับชุดข้อมูลที่องค์กรเผยแพร่ก่อนหน้านี้อาจเชื่อมั่นในชุดข้อมูลใหม่ที่ผู้เขียนคนเดียวกันเผยแพร่มากขึ้นโดยปริยาย ในกรณีนี้ ผู้อ่านอาจคาดเดาเอาเองและอาจไม่ได้อ่านการ์ดข้อมูลใหม่ให้ละเอียดมากพอที่จะทำความเข้าใจชุดข้อมูลได้ดีที่สุด และโดยเฉพาะอย่างยิ่งความแตกต่างจากชุดข้อมูลที่คล้ายกันแต่เก่ากว่า
ดังนั้น การประเมินการ์ดข้อมูลจึงต้องใช้วิธีการที่สามารถประเมินได้ว่าผู้อ่านจะสรุปชุดข้อมูลที่ยอมรับได้ภายในบริบทของตนเองหรือไม่ ซึ่งแตกต่างจากการประเมินชุดข้อมูลเอง ซึ่งอาจไม่ได้เปิดเผยข้อมูลมากนักเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Data Card ที่มาพร้อมกับชุดข้อมูล แต่คุณต้องประเมินการ์ดข้อมูลผ่านการศึกษาผู้ใช้หรือสิ่งที่คล้ายกัน ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจว่าผู้อ่านที่แตกต่างกันเข้าใจเนื้อหาของคุณหรือไม่ หรือค้นพบว่าผู้อ่านยังคงได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงในขณะที่คุณทำการวนซ้ำในการ์ดข้อมูลหรือไม่ อีกวิธีหนึ่งคือการวัดการใช้งานและประสิทธิภาพของ Data Card ผ่านความพึงพอใจของผู้ใช้ แบบสำรวจ และข้อมูลวิเคราะห์ในการติดตั้งใช้งาน Data Card ในแง่นี้ การ์ดข้อมูลจึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการขับเคลื่อนและประเมินความสำเร็จของชุดข้อมูล รวมถึงช่วยให้เห็นภาพความต้องการของผู้มีส่วนเกี่ยวข้องในระดับล่างที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
ข้อกำหนด
วงจรข้อมูลของชุดข้อมูลมีผู้มีส่วนเกี่ยวข้องหลายกลุ่ม ซึ่งแต่ละกลุ่มมีระดับความเข้าใจด้านข้อมูล ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และข้อกำหนดที่แตกต่างกัน
ข้อกำหนดคือคำสั่งที่ระบุลักษณะการทำงาน การทำงาน ลักษณะการออกแบบ หรือข้อจำกัดของผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการที่ชัดเจน ทดสอบได้ และจำเป็นต่อการยอมรับผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการ เป้าหมายของชุดข้อมูล ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องในวงจรของชุดข้อมูล และการดำเนินการตามความพยายามด้านความโปร่งใสมีบทบาทในการกำหนดข้อกำหนดและเกณฑ์การประเมินของการ์ดข้อมูล เช่น ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ วิศวกร นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักออกแบบ AI และผู้ตรวจสอบ IRB หลายคนอาจใช้คำตอบในการ์ดข้อมูล ในกรณีนี้ กระบวนการประเมินที่ดีจะมีเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับข้อกำหนดด้านการทำงาน การปฏิบัติงาน ความสามารถในการใช้งาน และความปลอดภัยสำหรับแต่ละบทบาท
สรุป
วิธีการประเมินที่แตกต่างกันจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกันเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Data Card คุณควรเลือกวิธีการประเมินที่ใช้ได้ตลอดกระบวนการด้านความโปร่งใสและการจัดทำเอกสาร ตั้งแต่การสร้างไปจนถึงการเปิดตัวและหลังจากนั้น
ข้อกำหนด 4 ข้อที่แนะนำในโมดูลนี้ ได้แก่ ด้านการทำงาน ด้านการปฏิบัติงาน ด้านความสามารถในการใช้งาน และด้านความปลอดภัย รวมถึงมิติข้อมูลที่แนะนำในโมดูลที่ 2 ได้แก่ ความรับผิด ความสามารถในการใช้งาน คุณภาพ ผลที่ตามมาของการใช้งาน และความเสี่ยง/คำแนะนำ เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการประเมินประสิทธิภาพโดยรวมของ Data Card จากมุมมองโดยตรงของผู้อ่าน
2. กำหนดข้อกำหนด
- หากต้องการพิจารณาข้อกำหนด ให้ใช้ตารางต่อไปนี้ ซึ่งรวมถึงข้อกำหนด เกณฑ์การประเมิน และตัวอย่างวิธีพิจารณาว่าการ์ดข้อมูลเป็นไปตามเกณฑ์ดังกล่าวหรือไม่ โดยคำนึงถึงผู้อ่านและบทบาท
ข้อกำหนด | เกณฑ์การประเมิน | ตัวอย่าง |
ฟังก์ชันการทำงาน | การ์ดข้อมูลช่วยให้ผู้อ่านทำงานให้เสร็จสิ้นได้ตามบทบาทของตนหรือไม่ | พิจารณานักวิศวกรข้อมูลที่สนใจผสานรวมชุดข้อมูลของคุณเข้ากับไปป์ไลน์ของตน การ์ดข้อมูลมีข้อมูลที่จำเป็นต่อการติดตั้งใช้งานโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการใช้ชุดข้อมูลสําเร็จหรือไม่ |
ด้านการดำเนินงาน | การ์ดข้อมูลช่วยให้ผู้อ่านระบุความสามารถที่จำเป็น มาตรการด้านประสิทธิภาพ และข้อกำหนดและกระบวนการอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องซึ่งจำเป็นต่อการใช้ชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพได้หรือไม่ | พิจารณาผู้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่ต้องการปรับแต่งระบบแนะนำด้วยชุดข้อมูลของคุณ การ์ดข้อมูลมีข้อมูลเพียงพอที่จะระบุข้อจำกัดและความต้องการด้านประสิทธิภาพที่ต้องปฏิบัติตามหรือไม่ |
ความสามารถในการใช้งาน | ผู้อ่านไปยังส่วนต่างๆ และโต้ตอบกับการ์ดข้อมูลได้ง่ายไหม การติดตั้งใช้งานการ์ดข้อมูลเป็นไปตามฮิวริสติกด้านความสามารถในการใช้งานขั้นพื้นฐานและมาตรฐานการช่วยเหลือพิเศษหรือไม่ | ลองนึกถึงนักเรียนนักวิจัยที่ต้องการใช้ชุดข้อมูลของคุณ แต่มีอินเทอร์เน็ตจำกัด การฝังภาพสํารวจแบบอินเทอร์แอกทีฟของชุดข้อมูลในการ์ดข้อมูลอาจสร้างความท้าทายประเภทใด การละเลย UI ประเภทใดที่อาจทำให้โปรแกรมอ่านหน้าจอแปลการ์ดข้อมูลสำหรับผู้อ่านที่มีสายตาเลือนรางไม่ได้ |
ความปลอดภัย | ข้อมูลที่ระบุในการ์ดข้อมูลมีประโยชน์สำหรับผู้ปฏิบัติงานในการประเมินผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ที่อาจเกิดขึ้นซึ่งเชื่อมโยงกับชุดข้อมูลในโดเมนของตนหรือไม่ | ลองพิจารณาผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่ทำงานในโดเมนที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การดูแลสุขภาพ การ์ดข้อมูลของคุณอธิบายข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว ความแข็งแกร่ง และการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เหมาะสมซึ่งจำเป็นต้องเปิดเผยเพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่ไม่ดีต่อผู้ป่วยหรือไม่ |
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ประเมินด้วยผู้อ่าน
3. กำหนดมิติข้อมูล
- หากต้องการพิจารณามิติข้อมูล ให้เชิญผู้อ่านที่มีศักยภาพมาประเมินการ์ดข้อมูลในมิติข้อมูลทั้ง 5 และใช้แบบฟอร์มต่อไปนี้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของการ์ดข้อมูลในแต่ละมิติข้อมูล
4. การวัดและส่งข้อมูลในวงกว้าง
หากต้องการให้เอกสารประกอบที่มุ่งเน้นความโปร่งใสประสบความสำเร็จ คุณต้องถือว่าเอกสารประกอบเป็นผลิตภัณฑ์ที่มุ่งเน้นผู้ใช้เป็นหลัก การติดตามการใช้งานบัตรข้อมูลอย่างเป็นระบบเป็นสิ่งจำเป็นในการแจ้งกลยุทธ์ด้านความโปร่งใสระยะยาวและโครงการริเริ่มในวงกว้างที่ครอบคลุมขอบเขตข้ามฟังก์ชัน แม้จะไม่มีแนวทางที่ตายตัวในการวัดความสําเร็จของความพยายามด้านความโปร่งใส แต่ก็มีปัจจัยหลายอย่างที่คุณสามารถพิจารณาได้เมื่อตั้งค่าโปรแกรมติดตามผลลัพธ์ เช่น ระดับความพร้อมและเป้าหมายของความพยายามด้านความโปร่งใส ขนาดขององค์กร หรือชุดข้อมูลที่บันทึกไว้
เช่น คุณพบว่าการวัดประสิทธิภาพของการ์ดข้อมูลบางรูปแบบนั้นง่ายต่อการฝังในการใช้งานการ์ดข้อมูลแบบอินเทอร์แอกทีฟมากกว่า PDF ในทางกลับกัน การวัดประสิทธิภาพของ Data Card อาจกำหนดให้คุณต้องตั้งค่ากลไกที่กำหนดเองซึ่งวัด Data Card ที่ไม่สมบูรณ์หรือถูกละทิ้งในองค์กร
การวัดผลกระทบ
โดยทั่วไปแล้ว เมตริกสำหรับเทมเพลตการ์ดข้อมูลและการนำไปใช้สามารถแบ่งออกเป็น 7 หมวดหมู่ ได้แก่ ความถูกต้องของเอกสาร ความยืดหยุ่นและความเสถียร ความเข้าใจง่าย ความสามารถในการรองรับ Conversion การมีส่วนร่วม และการเข้าถึง อย่างไรก็ตาม เมตริกเหล่านี้ไม่เท่ากัน แต่คุณต้องพิจารณาในบริบทของคุณ ตารางต่อไปนี้แสดง กำหนด และอธิบายเวลาและวิธีวัดหมวดหมู่ทั้ง 7 นี้สำหรับการ์ดข้อมูลและเทมเพลตการ์ดข้อมูล
หมวดหมู่ | คำจำกัดความ | กรณีที่ควรวัด | วิธีวัดผล |
การจัดระเบียบเอกสาร | ความพึงพอใจที่ประสบการณ์ของผู้อ่านในการใช้ชุดข้อมูลสอดคล้องกับความคาดหวังที่สร้างขึ้นโดยการ์ดข้อมูลของชุดข้อมูลนั้น ความถูกต้องที่ประสบการณ์ของผู้ผลิตในการอธิบายชุดข้อมูลสอดคล้องกับความคาดหวังที่กำหนดโดยเทมเพลตการ์ดข้อมูล | เทมเพลต: ระหว่างการสร้างหรือทันทีหลังจากผู้ผลิตชุดข้อมูลสร้างการ์ดข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ | เทมเพลต: วัดประสิทธิภาพของเทมเพลตการ์ดข้อมูลในการอธิบายชุดข้อมูลที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น อัตราคำถามที่ไม่มีคำตอบจะประเมินเปอร์เซ็นต์ของคำถามที่ไม่มีคำตอบอย่างสม่ำเสมอสำหรับชุดข้อมูลประเภทหนึ่ง |
ความยืดหยุ่นและความเสถียร | ความสามารถของเทมเพลตการ์ดข้อมูลในการทนต่อการแก้ไขหรือการเพิ่ม โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากใช้ในหลายโดเมนหรือเมื่อผู้อ่านที่หลากหลายอ่านการ์ดข้อมูล | เทมเพลต: ระหว่างการสร้างหรือทันทีหลังจากที่โปรดิวเซอร์สร้างการ์ดข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ โปรดสังเกตการแก้ไขที่เกิดขึ้นหลังการเปิดตัว | เทมเพลต: วัดความหลากหลายของชุดข้อมูลที่เทมเพลตบันทึกไว้โดยไม่มีการแก้ไข การแก้ไขที่พบบ่อยที่สุด และปริมาณคำถามที่ตอบไม่ถูกต้องหรือนำไปใช้ซ้ำ ตัวอย่างเช่น อัตราส่วนการแก้ไขคืออัตราส่วนระหว่างจำนวนการ์ดข้อมูลที่สร้างด้วยเทมเพลตกับจำนวนการแก้ไขที่ทำในเทมเพลต |
ความเข้าใจได้ | ความสามารถของผู้ผลิตในการเริ่มต้นใช้งานและใช้เทมเพลตการ์ดข้อมูล รวมถึงประสิทธิภาพของผู้อ่านการ์ดข้อมูลรายใหม่ในการเริ่มต้นใช้งาน สร้างพฤติกรรม และใช้ข้อมูลในการ์ดข้อมูลที่เสร็จสมบูรณ์ | เทมเพลต: เมื่อให้เทมเพลตแก่ผู้ผลิตชุดข้อมูลเพื่อดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ด้วยการเช็คอินที่เหตุการณ์สำคัญในระหว่างกระบวนการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ | เทมเพลต: วัดความเข้าใจของผู้ผลิตเกี่ยวกับเทมเพลตการ์ดข้อมูลและความยากของส่วนต่างๆ ตัวอย่างเช่น การศึกษาเชิงสร้างสรรค์จะคัดเลือกผู้อ่านอย่างกระตือรือร้นให้เข้าร่วมการสำรวจและแบบจำลองการเดินตามรอยความคิดเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่เฉพาะเจาะจง |
ความสามารถในการรองรับ | ความสามารถในการให้การสนับสนุนเพื่อคงการ์ดข้อมูลและจำนวนการสนับสนุนที่ให้ | เทมเพลต: ทันทีที่คุณตั้งค่าความพยายามในการใช้การ์ดข้อมูลในองค์กร ไม่ว่าจะมีขนาดเท่าใดก็ตาม และหากเป็นการ์ดข้อมูลเฉพาะกิจ | เทมเพลต: วัดเวลาและความเชี่ยวชาญเพิ่มเติมที่จำเป็นในการสร้างและเผยแพร่เทมเพลตการ์ดข้อมูล ตัวอย่างเช่น เวลาทำการจะวัดการเข้าร่วม ประเภทชุดข้อมูล และคำถามที่ได้รับในช่วงเวลาทำการหรือโปรแกรมสนับสนุนสำหรับผู้ผลิตชุดข้อมูลที่สร้างการ์ดข้อมูล |
Conversion | ติดตามเปอร์เซ็นต์ของผู้ผลิตที่สร้างและเผยแพร่การ์ดข้อมูลจากเทมเพลต และเปอร์เซ็นต์ของผู้อ่านที่ตัดสินใจเกี่ยวกับชุดข้อมูลโดยอิงจากการ์ดข้อมูล | เทมเพลต: ทันทีที่คุณตั้งค่าความพยายามในการใช้การ์ดข้อมูลในองค์กร ไม่ว่าจะมีขนาดเท่าใดก็ตาม และหากเป็นแบบเฉพาะกิจ | เทมเพลต: วัดอัตราความสำเร็จของผู้ผลิตในการกรอกเทมเพลตการ์ดข้อมูล เช่น Analytics จะติดตามอัตราการอ่านจนจบและเวลาในการเผยแพร่ รวมถึงเปอร์เซ็นต์ของส่วนที่เกี่ยวข้องในเทมเพลตการ์ดข้อมูล |
การมีส่วนร่วม | ติดตามว่าผู้ชมมีส่วนร่วมกับเนื้อหาของคุณมากน้อยเพียงใด เช่น การ์ดข้อมูล | เทมเพลต: หลังจากสร้างเทมเพลตการ์ดข้อมูลและเผยแพร่ในองค์กร | เทมเพลต: วัดระดับการมีส่วนร่วมและความมุ่งมั่นที่ผู้ผลิตชุดข้อมูลมีต่อโปรแกรมการ์ดข้อมูล เช่น
การ์ดข้อมูล: วัดการใช้การ์ดข้อมูลและการสร้างความรู้จากการ์ด
|
การเข้าถึง | ติดตามจำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันทั้งหมดที่เห็นการ์ดข้อมูล ซึ่งเป็นพื้นฐานที่สำคัญสำหรับเมตริกเพิ่มเติม เช่น การมีส่วนร่วมและ Conversion | เทมเพลต: หลังจากสร้างเทมเพลตการ์ดข้อมูลและเผยแพร่ในองค์กรแล้ว | เทมเพลต: วัดจำนวนการ์ดข้อมูลที่องค์กรสร้างได้เทียบกับจำนวนชุดข้อมูลที่องค์กรมี |
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่การวัดและส่งข้อมูลทางไกลที่ปรับขนาดได้
การนำเมตริกการวัดและส่งข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ในการปฏิบัติงานอาจต้องใช้ทรัพยากรและการสนับสนุนในระดับต่างๆ ตัวอย่างเช่น กลุ่มเป้าหมายที่เจาะลึกว่าการ์ดข้อมูลเป็นมิตรกับโปรดิวเซอร์เพียงใดต้องใช้ชุดทรัพยากรที่แตกต่างกันอย่างมากเมื่อเทียบกับข้อมูลวิเคราะห์ที่บันทึกอัตราการ์ดข้อมูลที่เสร็จสมบูรณ์ ในทำนองเดียวกัน การวัดการเข้าชมการ์ดข้อมูลต้องใช้ทรัพยากรน้อยกว่าการสัมภาษณ์หลังการเปิดตัวหลายครั้งเพื่อวิเคราะห์ระดับการมีส่วนร่วม คุณสามารถตรวจสอบหมวดหมู่ต่างๆ เหล่านี้กับผู้มีอำนาจตัดสินใจแบบข้ามฟังก์ชันในองค์กรเพื่อพิจารณาว่าควรใช้หมวดหมู่ใดในการติดตามผลลัพธ์และติดตามอย่างไร
สรุป
ท้ายที่สุดแล้ว เมตริกที่วัดผลกระทบของการ์ดข้อมูลจะแตกต่างจากเมตริกที่วัดความคืบหน้าในการทำการ์ดข้อมูลให้เสร็จสมบูรณ์ ความสมบูรณ์ของชุดข้อมูลอาจเปลี่ยนวิธีตีความเมตริกในการ์ดข้อมูล พิจารณาความสมบูรณ์และความนิยมของชุดข้อมูล รวมถึงพิจารณาผลกระทบเชิงปริมาณ เชิงคุณภาพ และเชิงอุปมาไปพร้อมๆ กัน
5. เลือกเมตริก
ดังที่กล่าวไว้ บริบทของคุณจะเป็นตัวกำหนดเมตริกที่คุณต้องใช้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านความโปร่งใส
หากต้องการเลือกเมตริก ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้
- กระจายเป้าหมาย กำหนดเป้าหมายของทีมสำหรับความพยายามด้านความโปร่งใส ซึ่งไม่เพียงแต่ประเมินความคืบหน้าในการกรอกข้อมูลใน Data Card ให้เสร็จสมบูรณ์เท่านั้น แต่ยังประเมินผลกระทบต่อผู้อ่านหลังจากที่คุณสร้างและเปิดตัว Data Card ด้วย
- กำหนดเมตริกนำและเมตริกตาม สำหรับเมตริกความล่าช้าแต่ละรายการที่บอกคุณเมื่อบรรลุเป้าหมาย ให้สร้างเมตริกนำเพื่อติดตามกิจกรรมสำคัญที่มีส่วนช่วยให้บรรลุเป้าหมาย
- กำหนดความถี่สำหรับการศึกษาเชิงคุณภาพที่เสริมกัน ขณะตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อวัดการ์ดข้อมูลทั่วทั้งองค์กร ให้สร้างแผนเพื่อทำการศึกษาเชิงคุณภาพเป็นประจำเพื่อยืนยันผลลัพธ์และปรับเทียบเมตริกเชิงปริมาณ
- ฝึกอบรมทีมข้อมูลแต่ละทีม ช่วยให้ทีมที่สร้างชุดข้อมูลและการ์ดข้อมูลสามารถตีความเมตริกเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณร่วมกันภายในบริบทของชุดข้อมูลและการ์ดข้อมูล
6. ขอแสดงความยินดี
ยินดีด้วย คุณมีทุกอย่างที่จำเป็นในการสร้างการ์ดข้อมูลแล้ว ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะทำแบบทดสอบเพื่อทดสอบความรู้แล้ว