ਕਿਤਾਬ ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
ਸਪਾਂਸਰਾਂ

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.


ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸਭਿਅਤਾ ਦਾ ਅੰਤ

ਦੇਸ਼
ਭਾਸ਼ਾ
-
Mail
ਮੁੜ ਗਣਨਾ
ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ
ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0723
ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0723
ਬਰਬਾਦੀ ਦੁਆਰਾ ਗੈਰ ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ r = 0.0029
ਵੰਡਗੈਰ
ਸਰਕਾਰੀ
ਆਮਗੈਰ
ਸਰਕਾਰੀ
ਆਮਆਮਆਮਆਮਆਮ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
1) ਸੁਰੱਖਿਆ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
2) ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
1) ਸੁਰੱਖਿਆ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
Answer 1-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0643
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0187
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0956
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.1202
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0005
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0499
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0193
Answer 2-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0151
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0051
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0441
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0253
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0350
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0038
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0503
Answer 3-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0220
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0216
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0115
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0603
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0284
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0143
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0013
Answer 4-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0293
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0083
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0101
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0467
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0320
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0006
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0502
Answer 5-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0072
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0246
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0240
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0477
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0335
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0284
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0527
Answer 6-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0121
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0537
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0769
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0657
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0086
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0466
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0152
Answer 7-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0591
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0965
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0600
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0071
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0060
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0071
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0168
2) ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
Answer 8-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0132
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0035
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0801
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0543
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0260
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0781
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0439
Answer 9-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0242
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0234
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0420
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0280
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0824
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0099
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0551
Answer 10-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0165
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0378
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0547
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0176
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0019
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0566
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0289
Answer 11-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0146
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
3.46E-5
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0290
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0583
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0296
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0094
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0558
Answer 12-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0069
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0343
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0508
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0414
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0658
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0075
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0442
Answer 13-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0955
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0364
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0180
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0054
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0261
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0732
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0073
Answer 14-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0035
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0867
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0352
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0661
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0264
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0137
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0689


MS Excel ਦਾ ਨਿਰਯਾਤ
ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ VUCA ਪੋਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ
ਠੀਕ ਹੈ



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


2023.11.27
ਵਲੇਰੀ ਆਈਸੋਜ਼ਨਕੋ
ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮਾਲਕ SaaS SDTEST®

ਵੈਲੇਰੀ 1993 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਸਿੱਖਿਆ-ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਵੈਲੇਰੀ ਨੇ 2013 ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੈਨੇਜਰ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਆਪਣੇ ਮਾਸਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੋਡਮੈਪ (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) ਅਤੇ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਗਿਆ।
ਵੈਲੇਰੀ ਵੀ.ਯੂ.ਸੀ.ਏ. ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਲੇਖਕ ਹੈ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਕਲਪ, ਅਤੇ 38 ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੋਲ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਹੈ 0 ਟਿੱਪਣੀਆਂ
ਦਾ ਜਵਾਬ
ਜਵਾਬ ਰੱਦ ਕਰੋ
ਆਪਣੀ ਟਿੱਪਣੀ ਛੱਡੋ
×
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਲੱਭੀ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਹੀ ਵਰਜਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ
ਲੋੜੀਦਾ ਦੇ ਤੌਰ ਆਪਣੇ ਈ-ਮੇਲ ਦਿਓ
ਭੇਜੋ
ਰੱਦ ਕਰੋ
Bot
sdtest
1
ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ! ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਪੁੱਛਣ ਦਿਓ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ?