પુસ્તક આધારિત પરીક્ષણ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
પ્રકોપ

AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

There once was an AI named Chat who was really good at repeating back information it already knew. One day, Chat was given to some office workers [1] to help them with their jobs. Some of the workers were experts at their jobs, while others were still learning.  


At first, Chat helped all the workers get more work done faster - even the experts! But soon, the experts noticed something funny. The workers who were still learning got way MORE help from Chat. The new workers improved a lot using Chat, doing their work faster and better than ever before!   


The experts wondered why Chat didn't help them as much. That's when they realized - that Chat is an expert at repeating back facts but can't come up with brand new ideas. So, for workers who already knew those facts, Chat didn't offer them that much new help. But for newer workers still learning those basics, Chat was able to teach them so much more!


This shows a correlation - as in, two things that relate to each other and change together. The more expert a worker already was, the less helpful Chat was for them. But for newer workers, Chat could help them almost as much as the experts! It's because of their different starting points. Chat has a limit to how expert it can be. So, the closer a worker already was to Chat's expertise, the less new stuff Chat offered them.


The experts and newbies improved at different rates thanks to Chat. Their own expertise compared to Chat's matters for how much more they can learn. That connection in how much they improve is the correlation!


The SDTEST® gives clues to someone's motivational values. However, additional polls can provide more pieces of the puzzle.


Imagine also giving an "A.I. and the end of civilization" poll. It asks people to rate at the agree or disagree level. 


Now imagine 100 people who took both tests. You could match up each person's SDTEST® colors with their rated answers about the danger of AI.


Comparing tests gives an expanded picture of values in action. More puzzle pieces make the whole image more apparent!


Multiple tests can work together, like colors blending on a palette. Other polls reveal what engages your values, like what is the perception of the danger of AI. Combined, they paint a richer picture of what motivates our thoughts and deeds.


Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “A.I. and the end of civilization“. The full results of the poll are available for free in the FAQ section after login or registration.


કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને સંસ્કૃતિનો અંત

દેશ
ભાષાની
-
Mail
નોંધણી કરવી
સહસંબંધ ગુણાંક આ વખતે પણ વિવેચકોએ કિંમત
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0722
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0722
નોન સામાન્ય વિતરણ, ભાલા દ્વારા r = 0.0029
વિતરણસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્ય
બધા પ્રશ્નો
બધા પ્રશ્નો
1) સલામતી (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
1) સલામતી (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 1-
નબળા હકારાત્મક
0.0641
નબળા હકારાત્મક
0.0190
નબળા હકારાત્મક
0.0961
નબળા નકારાત્મક
-0.1206
નબળા નકારાત્મક
-0.0002
નબળા નકારાત્મક
-0.0497
નબળા હકારાત્મક
0.0188
Answer 2-
નબળા હકારાત્મક
0.0147
નબળા નકારાત્મક
-0.0046
નબળા હકારાત્મક
0.0452
નબળા નકારાત્મક
-0.0263
નબળા હકારાત્મક
0.0354
નબળા નકારાત્મક
-0.0035
નબળા નકારાત્મક
-0.0509
Answer 3-
નબળા નકારાત્મક
-0.0223
નબળા નકારાત્મક
-0.0211
નબળા હકારાત્મક
0.0125
નબળા હકારાત્મક
0.0593
નબળા નકારાત્મક
-0.0281
નબળા નકારાત્મક
-0.0140
નબળા હકારાત્મક
0.0007
Answer 4-
નબળા હકારાત્મક
0.0290
નબળા નકારાત્મક
-0.0078
નબળા હકારાત્મક
0.0110
નબળા નકારાત્મક
-0.0475
નબળા નકારાત્મક
-0.0317
નબળા હકારાત્મક
0.0008
નબળા હકારાત્મક
0.0496
Answer 5-
નબળા નકારાત્મક
-0.0074
નબળા નકારાત્મક
-0.0243
નબળા નકારાત્મક
-0.0233
નબળા હકારાત્મક
0.0471
નબળા હકારાત્મક
0.0337
નબળા હકારાત્મક
0.0285
નબળા નકારાત્મક
-0.0531
Answer 6-
નબળા નકારાત્મક
-0.0124
નબળા નકારાત્મક
-0.0533
નબળા નકારાત્મક
-0.0759
નબળા હકારાત્મક
0.0648
નબળા નકારાત્મક
-0.0083
નબળા હકારાત્મક
0.0468
નબળા હકારાત્મક
0.0147
Answer 7-
નબળા નકારાત્મક
-0.0573
નબળા હકારાત્મક
0.0937
નબળા નકારાત્મક
-0.0652
નબળા હકારાત્મક
0.0121
નબળા હકારાત્મક
0.0042
નબળા નકારાત્મક
-0.0085
નબળા હકારાત્મક
0.0200
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 8-
નબળા હકારાત્મક
0.0128
નબળા હકારાત્મક
0.0040
નબળા હકારાત્મક
0.0812
નબળા હકારાત્મક
0.0532
નબળા નકારાત્મક
-0.0256
નબળા નકારાત્મક
-0.0777
નબળા નકારાત્મક
-0.0445
Answer 9-
નબળા હકારાત્મક
0.0239
નબળા નકારાત્મક
-0.0228
નબળા નકારાત્મક
-0.0407
નબળા હકારાત્મક
0.0268
નબળા હકારાત્મક
0.0827
નબળા નકારાત્મક
-0.0096
નબળા નકારાત્મક
-0.0558
Answer 10-
નબળા હકારાત્મક
0.0178
નબળા નકારાત્મક
-0.0397
નબળા નકારાત્મક
-0.0592
નબળા નકારાત્મક
-0.0132
નબળા હકારાત્મક
0.0004
નબળા હકારાત્મક
0.0552
નબળા હકારાત્મક
0.0316
Answer 11-
નબળા હકારાત્મક
0.0143
નબળા હકારાત્મક
0.0004
નબળા હકારાત્મક
0.0298
નબળા નકારાત્મક
-0.0590
નબળા નકારાત્મક
-0.0293
નબળા નકારાત્મક
-0.0092
નબળા હકારાત્મક
0.0553
Answer 12-
નબળા નકારાત્મક
-0.0070
નબળા હકારાત્મક
0.0346
નબળા હકારાત્મક
0.0513
નબળા હકારાત્મક
0.0408
નબળા નકારાત્મક
-0.0657
નબળા હકારાત્મક
0.0076
નબળા નકારાત્મક
-0.0445
Answer 13-
નબળા નકારાત્મક
-0.0957
નબળા નકારાત્મક
-0.0361
નબળા નકારાત્મક
-0.0173
નબળા હકારાત્મક
0.0048
નબળા હકારાત્મક
0.0263
નબળા હકારાત્મક
0.0734
નબળા હકારાત્મક
0.0069
Answer 14-
નબળા હકારાત્મક
0.0032
નબળા હકારાત્મક
0.0870
નબળા નકારાત્મક
-0.0344
નબળા નકારાત્મક
-0.0667
નબળા નકારાત્મક
-0.0262
નબળા નકારાત્મક
-0.0135
નબળા હકારાત્મક
0.0684


એમએસ એક્સેલ પર નિકાસ
આ કાર્યક્ષમતા તમારા પોતાના VUCA મતદાનમાં ઉપલબ્ધ હશે
બરાબર



[1] https://www.ft.com/content/b2928076-5c52-43e9-8872-08fda2aa2fcf


2023.11.27
વાલેરી કોસેન્કો
ઉત્પાદન માલિક SaaS SDTEST®

વેલેરી 1993 માં સામાજિક શિક્ષણશાસ્ત્રી-મનોવિજ્ઞાની તરીકે લાયક બન્યા હતા અને ત્યારથી પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટમાં તેમના જ્ઞાનનો ઉપયોગ કર્યો છે.
વેલેરીએ 2013 માં માસ્ટર ડિગ્રી અને પ્રોજેક્ટ અને પ્રોગ્રામ મેનેજરની લાયકાત મેળવી. તેમના માસ્ટર પ્રોગ્રામ દરમિયાન, તેઓ પ્રોજેક્ટ રોડમેપ (GPM ડ્યુશ ગેસેલશાફ્ટ ફ્યુર પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ e. V.) અને સર્પાકાર ડાયનેમિક્સથી પરિચિત થયા.
વેલેરી V.U.C.A.ની અનિશ્ચિતતાની શોધ કરનાર લેખક છે. મનોવિજ્ઞાનમાં સર્પાકાર ડાયનેમિક્સ અને ગાણિતિક આંકડાઓનો ઉપયોગ કરીને ખ્યાલ અને 38 આંતરરાષ્ટ્રીય મતદાન.
આ પોસ્ટ છે 0 ટિપ્પણી
ના માટે જવાબ
જવાબ રદ કરો
તમારી ટિપ્પણી મૂકો
×
તમે એક ભૂલ શોધવા
તમારા સાચા સંસ્કરણ પ્રસ્તાવ
કારણ કે ઇચ્છિત તમારા ઈ-મેલ દાખલ કરો
મોકલો
રદ કરો
Bot
sdtest
1
હાય ત્યાં! મને તમને પૂછવા દો, શું તમે સર્પાકાર ગતિશીલતાથી પહેલાથી પરિચિત છો?