Հյուրատետր հիմնված փորձարկում «Spiral
Dynamics: Mastering Values, Leadership,
and Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
Հովանավորներ

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.


Արհեստական ​​բանականություն եւ քաղաքակրթության ավարտ

երկիր
Լեզու
-
Mail
Վերահաշվարկել
Կրիտիկական արժեքը հարաբերակցության գործակիցը
Նորմալ բաշխում, Ուիլյամ ծովի բամբասանք (ուսանող) r = 0.0722
Նորմալ բաշխում, Ուիլյամ ծովի բամբասանք (ուսանող) r = 0.0722
Ոչ նորմալ բաշխում, Spearman- ի կողմից r = 0.0029
ԲաշխումՈչ
նորմալ
ՆորմալՈչ
նորմալ
ՆորմալՆորմալՆորմալՆորմալՆորմալ
Բոլոր հարցերը
Բոլոր հարցերը
1) Անվտանգություն (որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
2) Վերահսկողություն (Որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
1) Անվտանգություն (որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
Answer 1-
թույլ է դրական
0.0641
թույլ է դրական
0.0190
թույլ է դրական
0.0961
թույլ է բացասական
-0.1206
թույլ է բացասական
-0.0002
թույլ է բացասական
-0.0497
թույլ է դրական
0.0188
Answer 2-
թույլ է դրական
0.0147
թույլ է բացասական
-0.0046
թույլ է դրական
0.0452
թույլ է բացասական
-0.0263
թույլ է դրական
0.0354
թույլ է բացասական
-0.0035
թույլ է բացասական
-0.0509
Answer 3-
թույլ է բացասական
-0.0223
թույլ է բացասական
-0.0211
թույլ է դրական
0.0125
թույլ է դրական
0.0593
թույլ է բացասական
-0.0281
թույլ է բացասական
-0.0140
թույլ է դրական
0.0007
Answer 4-
թույլ է դրական
0.0290
թույլ է բացասական
-0.0078
թույլ է դրական
0.0110
թույլ է բացասական
-0.0475
թույլ է բացասական
-0.0317
թույլ է դրական
0.0008
թույլ է դրական
0.0496
Answer 5-
թույլ է բացասական
-0.0074
թույլ է բացասական
-0.0243
թույլ է բացասական
-0.0233
թույլ է դրական
0.0471
թույլ է դրական
0.0337
թույլ է դրական
0.0285
թույլ է բացասական
-0.0531
Answer 6-
թույլ է բացասական
-0.0124
թույլ է բացասական
-0.0533
թույլ է բացասական
-0.0759
թույլ է դրական
0.0648
թույլ է բացասական
-0.0083
թույլ է դրական
0.0468
թույլ է դրական
0.0147
Answer 7-
թույլ է բացասական
-0.0573
թույլ է դրական
0.0937
թույլ է բացասական
-0.0652
թույլ է դրական
0.0121
թույլ է դրական
0.0042
թույլ է բացասական
-0.0085
թույլ է դրական
0.0200
2) Վերահսկողություն (Որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
Answer 8-
թույլ է դրական
0.0128
թույլ է դրական
0.0040
թույլ է դրական
0.0812
թույլ է դրական
0.0532
թույլ է բացասական
-0.0256
թույլ է բացասական
-0.0777
թույլ է բացասական
-0.0445
Answer 9-
թույլ է դրական
0.0239
թույլ է բացասական
-0.0228
թույլ է բացասական
-0.0407
թույլ է դրական
0.0268
թույլ է դրական
0.0827
թույլ է բացասական
-0.0096
թույլ է բացասական
-0.0558
Answer 10-
թույլ է դրական
0.0178
թույլ է բացասական
-0.0397
թույլ է բացասական
-0.0592
թույլ է բացասական
-0.0132
թույլ է դրական
0.0004
թույլ է դրական
0.0552
թույլ է դրական
0.0316
Answer 11-
թույլ է դրական
0.0143
թույլ է դրական
0.0004
թույլ է դրական
0.0298
թույլ է բացասական
-0.0590
թույլ է բացասական
-0.0293
թույլ է բացասական
-0.0092
թույլ է դրական
0.0553
Answer 12-
թույլ է բացասական
-0.0070
թույլ է դրական
0.0346
թույլ է դրական
0.0513
թույլ է դրական
0.0408
թույլ է բացասական
-0.0657
թույլ է դրական
0.0076
թույլ է բացասական
-0.0445
Answer 13-
թույլ է բացասական
-0.0957
թույլ է բացասական
-0.0361
թույլ է բացասական
-0.0173
թույլ է դրական
0.0048
թույլ է դրական
0.0263
թույլ է դրական
0.0734
թույլ է դրական
0.0069
Answer 14-
թույլ է դրական
0.0032
թույլ է դրական
0.0870
թույլ է բացասական
-0.0344
թույլ է բացասական
-0.0667
թույլ է բացասական
-0.0262
թույլ է բացասական
-0.0135
թույլ է դրական
0.0684


Արտահանման, MS Excel
Այս ֆունկցիոնալությունը հասանելի կլինի ձեր VUCA- ի հարցումներում
Լավ



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


2023.11.27
Վալերիին Կենթեկո
Ապրանքի սեփականատեր SaaS SDTEST®

Վալերին ստացել է սոցիալական մանկավարժ-հոգեբանի որակավորում 1993 թվականին և այդ ժամանակվանից իր գիտելիքները կիրառել է նախագծերի կառավարման ոլորտում:
Վալերին ստացել է մագիստրոսի կոչում և ծրագրի և ծրագրի ղեկավարի որակավորում 2013 թվականին: Մագիստրոսական ծրագրի ընթացքում նա ծանոթացավ Project Roadmap-ին (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) և Spiral Dynamics-ին:
Վալերին V.U.C.A-ի անորոշության ուսումնասիրության հեղինակն է: Հայեցակարգ, օգտագործելով Spiral Dynamics-ը և մաթեմատիկական վիճակագրությունը հոգեբանության մեջ, և 38 միջազգային հարցումներ:
Այս գրառումը ունի 0 Մեկնաբանություններ
Պատասխանել
Չեղարկել պատասխանը
Թողեք ձեր մեկնաբանությունը
×
Դուք գտնել որեւէ սխալ
ԱՌԱՋԱՐԿՈՒՄ ՁԵՐ ճիշտ տարբերակը
Մուտքագրեք Ձեր էլեկտրոնային փոստի հասցեն, ինչպես նաեւ ցանկալի
ուղարկել
վերացնել
Bot
sdtest
1
Ողջույն! Թույլ տվեք հարցնել ձեզ, արդյոք դուք արդեն ծանոթ եք պարուրաձեւ դինամիկայի հետ: