წიგნი ეფუძნება ტესტი «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
სპონსორები

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.


ხელოვნური ინტელექტი და ცივილიზაციის დასასრული

ქვეყანა
Ენა
-
Mail
ხელახალი მნიშვნელობა
კრიტიკული ღირებულების კორელაციის კოეფიციენტი
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0722
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0722
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.0029
გავრცელებაარა
ნორმალური
ნორმალურიარა
ნორმალური
ნორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალური
ყველა კითხვა
ყველა კითხვა
1) უსაფრთხოება (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
1) უსაფრთხოება (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 1-
სუსტი პოზიტიური
0.0641
სუსტი პოზიტიური
0.0190
სუსტი პოზიტიური
0.0961
სუსტი უარყოფითი
-0.1206
სუსტი უარყოფითი
-0.0002
სუსტი უარყოფითი
-0.0497
სუსტი პოზიტიური
0.0188
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0147
სუსტი უარყოფითი
-0.0046
სუსტი პოზიტიური
0.0452
სუსტი უარყოფითი
-0.0263
სუსტი პოზიტიური
0.0354
სუსტი უარყოფითი
-0.0035
სუსტი უარყოფითი
-0.0509
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0223
სუსტი უარყოფითი
-0.0211
სუსტი პოზიტიური
0.0125
სუსტი პოზიტიური
0.0593
სუსტი უარყოფითი
-0.0281
სუსტი უარყოფითი
-0.0140
სუსტი პოზიტიური
0.0007
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0290
სუსტი უარყოფითი
-0.0078
სუსტი პოზიტიური
0.0110
სუსტი უარყოფითი
-0.0475
სუსტი უარყოფითი
-0.0317
სუსტი პოზიტიური
0.0008
სუსტი პოზიტიური
0.0496
Answer 5-
სუსტი უარყოფითი
-0.0074
სუსტი უარყოფითი
-0.0243
სუსტი უარყოფითი
-0.0233
სუსტი პოზიტიური
0.0471
სუსტი პოზიტიური
0.0337
სუსტი პოზიტიური
0.0285
სუსტი უარყოფითი
-0.0531
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0124
სუსტი უარყოფითი
-0.0533
სუსტი უარყოფითი
-0.0759
სუსტი პოზიტიური
0.0648
სუსტი უარყოფითი
-0.0083
სუსტი პოზიტიური
0.0468
სუსტი პოზიტიური
0.0147
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0573
სუსტი პოზიტიური
0.0937
სუსტი უარყოფითი
-0.0652
სუსტი პოზიტიური
0.0121
სუსტი პოზიტიური
0.0042
სუსტი უარყოფითი
-0.0085
სუსტი პოზიტიური
0.0200
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0128
სუსტი პოზიტიური
0.0040
სუსტი პოზიტიური
0.0812
სუსტი პოზიტიური
0.0532
სუსტი უარყოფითი
-0.0256
სუსტი უარყოფითი
-0.0777
სუსტი უარყოფითი
-0.0445
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0239
სუსტი უარყოფითი
-0.0228
სუსტი უარყოფითი
-0.0407
სუსტი პოზიტიური
0.0268
სუსტი პოზიტიური
0.0827
სუსტი უარყოფითი
-0.0096
სუსტი უარყოფითი
-0.0558
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0178
სუსტი უარყოფითი
-0.0397
სუსტი უარყოფითი
-0.0592
სუსტი უარყოფითი
-0.0132
სუსტი პოზიტიური
0.0004
სუსტი პოზიტიური
0.0552
სუსტი პოზიტიური
0.0316
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0143
სუსტი პოზიტიური
0.0004
სუსტი პოზიტიური
0.0298
სუსტი უარყოფითი
-0.0590
სუსტი უარყოფითი
-0.0293
სუსტი უარყოფითი
-0.0092
სუსტი პოზიტიური
0.0553
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0070
სუსტი პოზიტიური
0.0346
სუსტი პოზიტიური
0.0513
სუსტი პოზიტიური
0.0408
სუსტი უარყოფითი
-0.0657
სუსტი პოზიტიური
0.0076
სუსტი უარყოფითი
-0.0445
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.0957
სუსტი უარყოფითი
-0.0361
სუსტი უარყოფითი
-0.0173
სუსტი პოზიტიური
0.0048
სუსტი პოზიტიური
0.0263
სუსტი პოზიტიური
0.0734
სუსტი პოზიტიური
0.0069
Answer 14-
სუსტი პოზიტიური
0.0032
სუსტი პოზიტიური
0.0870
სუსტი უარყოფითი
-0.0344
სუსტი უარყოფითი
-0.0667
სუსტი უარყოფითი
-0.0262
სუსტი უარყოფითი
-0.0135
სუსტი პოზიტიური
0.0684


ექსპორტი MS Excel
ეს ფუნქცია ხელმისაწვდომი იქნება თქვენი VUCA გამოკითხვაში
Კარგი



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


2023.11.27
ვალერი კოზენკო
პროდუქტის მფლობელი SaaS SDTEST®

ვალერიმ 1993 წელს მიიღო სოციალური პედაგოგი-ფსიქოლოგის კვალიფიკაცია და მას შემდეგ გამოიყენა თავისი ცოდნა პროექტების მენეჯმენტში.
ვალერიიმ მიიღო მაგისტრის ხარისხი და პროექტისა და პროგრამის მენეჯერის კვალიფიკაცია 2013 წელს. სამაგისტრო პროგრამის განმავლობაში მან გაეცნო Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) და Spiral Dynamics.
ვალერი არის V.U.C.A-ს გაურკვევლობის გამოკვლევის ავტორი. კონცეფცია სპირალური დინამიკის და მათემატიკური სტატისტიკის გამოყენებით ფსიქოლოგიაში და 38 საერთაშორისო გამოკითხვა.
ამ პოსტს აქვს 0 კომენტარები
Გამოეხმაუროთ
გააუქმეთ პასუხი
დატოვე შენი კომენტარი
×
თქვენთვის შეცდომა
შესთავაზოს თქვენი სწორი ვერსია
შეიყვანეთ თქვენი e-mail, როგორც სასურველი
Send
გაუქმება
Bot
sdtest
1
Გამარჯობა! ნება მიბოძეთ გკითხოთ, უკვე იცნობთ სპირალურ დინამიკას?