पुस्तक आधारित परीक्षण «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
प्रायोजक

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.


कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सभ्यता का अंत

देश
भाषा: हिन्दी
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पुनर्गणना
सहसंबंध गुणांक का महत्वपूर्ण मान
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0722
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0722
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0029
वितरणसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्य
सभी प्रश्न
सभी प्रश्न
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0641
कमजोर सकारात्मक
0.0190
कमजोर सकारात्मक
0.0961
कमजोर नकारात्मक
-0.1206
कमजोर नकारात्मक
-0.0002
कमजोर नकारात्मक
-0.0497
कमजोर सकारात्मक
0.0188
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0147
कमजोर नकारात्मक
-0.0046
कमजोर सकारात्मक
0.0452
कमजोर नकारात्मक
-0.0263
कमजोर सकारात्मक
0.0354
कमजोर नकारात्मक
-0.0035
कमजोर नकारात्मक
-0.0509
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0223
कमजोर नकारात्मक
-0.0211
कमजोर सकारात्मक
0.0125
कमजोर सकारात्मक
0.0593
कमजोर नकारात्मक
-0.0281
कमजोर नकारात्मक
-0.0140
कमजोर सकारात्मक
0.0007
Answer 3-
कमजोर सकारात्मक
0.0290
कमजोर नकारात्मक
-0.0078
कमजोर सकारात्मक
0.0110
कमजोर नकारात्मक
-0.0475
कमजोर नकारात्मक
-0.0317
कमजोर सकारात्मक
0.0008
कमजोर सकारात्मक
0.0496
Answer 4-
कमजोर नकारात्मक
-0.0074
कमजोर नकारात्मक
-0.0243
कमजोर नकारात्मक
-0.0233
कमजोर सकारात्मक
0.0471
कमजोर सकारात्मक
0.0337
कमजोर सकारात्मक
0.0285
कमजोर नकारात्मक
-0.0531
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0124
कमजोर नकारात्मक
-0.0533
कमजोर नकारात्मक
-0.0759
कमजोर सकारात्मक
0.0648
कमजोर नकारात्मक
-0.0083
कमजोर सकारात्मक
0.0468
कमजोर सकारात्मक
0.0147
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0573
कमजोर सकारात्मक
0.0937
कमजोर नकारात्मक
-0.0652
कमजोर सकारात्मक
0.0121
कमजोर सकारात्मक
0.0042
कमजोर नकारात्मक
-0.0085
कमजोर सकारात्मक
0.0200
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0128
कमजोर सकारात्मक
0.0040
कमजोर सकारात्मक
0.0812
कमजोर सकारात्मक
0.0532
कमजोर नकारात्मक
-0.0256
कमजोर नकारात्मक
-0.0777
कमजोर नकारात्मक
-0.0445
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0239
कमजोर नकारात्मक
-0.0228
कमजोर नकारात्मक
-0.0407
कमजोर सकारात्मक
0.0268
कमजोर सकारात्मक
0.0827
कमजोर नकारात्मक
-0.0096
कमजोर नकारात्मक
-0.0558
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0178
कमजोर नकारात्मक
-0.0397
कमजोर नकारात्मक
-0.0592
कमजोर नकारात्मक
-0.0132
कमजोर सकारात्मक
0.0004
कमजोर सकारात्मक
0.0552
कमजोर सकारात्मक
0.0316
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0143
कमजोर सकारात्मक
0.0004
कमजोर सकारात्मक
0.0298
कमजोर नकारात्मक
-0.0590
कमजोर नकारात्मक
-0.0293
कमजोर नकारात्मक
-0.0092
कमजोर सकारात्मक
0.0553
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0070
कमजोर सकारात्मक
0.0346
कमजोर सकारात्मक
0.0513
कमजोर सकारात्मक
0.0408
कमजोर नकारात्मक
-0.0657
कमजोर सकारात्मक
0.0076
कमजोर नकारात्मक
-0.0445
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.0957
कमजोर नकारात्मक
-0.0361
कमजोर नकारात्मक
-0.0173
कमजोर सकारात्मक
0.0048
कमजोर सकारात्मक
0.0263
कमजोर सकारात्मक
0.0734
कमजोर सकारात्मक
0.0069
Answer 12-
कमजोर सकारात्मक
0.0032
कमजोर सकारात्मक
0.0870
कमजोर नकारात्मक
-0.0344
कमजोर नकारात्मक
-0.0667
कमजोर नकारात्मक
-0.0262
कमजोर नकारात्मक
-0.0135
कमजोर सकारात्मक
0.0684


एमएस एक्सेल में निर्यात करें
यह कार्यक्षमता आपके अपने VUCA चुनावों में उपलब्ध होगी
ठीक



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


2023.11.27
वेलेरी कोसेंको
उत्पाद स्वामी SaaS SDTEST®

वेलेरी को 1993 में एक सामाजिक शिक्षक-मनोवैज्ञानिक के रूप में योग्यता प्राप्त हुई थी और तब से उन्होंने परियोजना प्रबंधन में अपने ज्ञान को लागू किया है।
वलेरी ने 2013 में मास्टर डिग्री और प्रोजेक्ट और प्रोग्राम मैनेजर योग्यता प्राप्त की। अपने मास्टर कार्यक्रम के दौरान, वह प्रोजेक्ट रोडमैप (जीपीएम डॉयचे गेसेलशाफ्ट फर प्रोजेक्टमैनेजमेंट ई. वी.) और स्पाइरल डायनेमिक्स से परिचित हो गए।
वेलेरी वी.यू.सी.ए. की अनिश्चितता की खोज के लेखक हैं। मनोविज्ञान में स्पाइरल डायनेमिक्स और गणितीय सांख्यिकी का उपयोग करने वाली अवधारणा, और 38 अंतर्राष्ट्रीय सर्वेक्षण।
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