Trang Chủ/Blog/AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

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.

Trí tuệ nhân tạo và sự kết thúc của nền văn minh

bảng xếp hạng Sự tương quan

VUCA

Giá trị tới hạn của hệ số tương quan

Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0763

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0031

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0763

Phân bổ	Không bình thường	Bình thường	Không bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường
Tất cả các câu hỏi Tất cả các câu hỏi 1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?) 2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 1	-	Tích cực yếu 0.0713	Tiêu cực yếu -0.0025	Tích cực yếu 0.1106	Tiêu cực yếu -0.0997	Tiêu cực yếu -0.0087	Tiêu cực yếu -0.0586	Tích cực yếu 0.0113
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0287	Tích cực yếu 0.0022	Tích cực yếu 0.0402	Tiêu cực yếu -0.0306	Tích cực yếu 0.0441	Tiêu cực yếu -0.0024	Tiêu cực yếu -0.0654
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0141	Tiêu cực yếu -0.0475	Tiêu cực yếu -0.0065	Tích cực yếu 0.0452	Tiêu cực yếu -0.0095	Tiêu cực yếu -0.0050	Tích cực yếu 0.0188
Answer 4	-	Tích cực yếu 0.0171	Tích cực yếu 0.0062	Tích cực yếu 0.0186	Tiêu cực yếu -0.0391	Tiêu cực yếu -0.0327	Tiêu cực yếu -0.0145	Tích cực yếu 0.0485
Answer 5	-	Tích cực yếu 0.0046	Tiêu cực yếu -0.0106	Tiêu cực yếu -0.0187	Tích cực yếu 0.0501	Tiêu cực yếu -0.0010	Tích cực yếu 0.0358	Tiêu cực yếu -0.0517
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0396	Tiêu cực yếu -0.0579	Tiêu cực yếu -0.0839	Tích cực yếu 0.0797	Tiêu cực yếu -0.0012	Tích cực yếu 0.0544	Tích cực yếu 0.0142
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0588	Tích cực yếu 0.1109	Tiêu cực yếu -0.0537	Tiêu cực yếu -0.0085	Tích cực yếu 0.0010	Tiêu cực yếu -0.0088	Tích cực yếu 0.0224
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0286	Tích cực yếu 0.0178	Tích cực yếu 0.0623	Tích cực yếu 0.0555	Tiêu cực yếu -0.0186	Tiêu cực yếu -0.0752	Tiêu cực yếu -0.0557
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0081	Tiêu cực yếu -0.0268	Tiêu cực yếu -0.0412	Tích cực yếu 0.0315	Tích cực yếu 0.0850	Tiêu cực yếu -0.0166	Tiêu cực yếu -0.0447
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0182	Tiêu cực yếu -0.0315	Tiêu cực yếu -0.0396	Tiêu cực yếu -0.0029	Tiêu cực yếu -0.0138	Tích cực yếu 0.0488	Tích cực yếu 0.0174
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0325	Tích cực yếu 0.0109	Tích cực yếu 0.0134	Tiêu cực yếu -0.0619	Tiêu cực yếu -0.0103	Tiêu cực yếu -0.0140	Tích cực yếu 0.0404
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0129	Tích cực yếu 0.0328	Tích cực yếu 0.0613	Tích cực yếu 0.0346	Tiêu cực yếu -0.0700	Tích cực yếu 0.0059	Tiêu cực yếu -0.0380
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1120	Tiêu cực yếu -0.0454	Tiêu cực yếu -0.0095	Tích cực yếu 0.0026	Tích cực yếu 0.0106	Tích cực yếu 0.0788	Tích cực yếu 0.0272
Answer 14	-	Tích cực yếu 0.0047	Tích cực yếu 0.0614	Tiêu cực yếu -0.0311	Tiêu cực yếu -0.0810	Tiêu cực yếu -0.0221	Tích cực yếu 0.0015	Tích cực yếu 0.0793

Xuất khẩu sang MS Excel

Chức năng này sẽ có sẵn trong các cuộc thăm dò VUCA của riêng bạn

Được

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

2023.11.27

Valerii Kosenko

Chủ sở hữu sản phẩm SaaS PET Project Sdtest®

Valerii đủ điều kiện là một nhà tâm lý học sư phạm xã hội vào năm 1993 và kể từ đó đã áp dụng kiến thức của mình trong quản lý dự án.
Valerii có bằng thạc sĩ và trình độ quản lý chương trình và dự án vào năm 2013. Trong chương trình thạc sĩ của mình, anh ta đã quen thuộc với Lộ trình dự án (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektman Quản lý e. V.) và động lực xoắn ốc.
Valerii đã thực hiện các bài kiểm tra động lực xoắn ốc khác nhau và sử dụng kiến thức và kinh nghiệm của mình để điều chỉnh phiên bản SDTest hiện tại.
Valerii là tác giả khám phá sự không chắc chắn của V.U.C.A. Khái niệm sử dụng động lực xoắn ốc và thống kê toán học trong tâm lý học, hơn 20 cuộc thăm dò quốc tế.

Bài này có 0 Bình luận

Trả lời

Hủy trả lời

Để lại nhận xét của bạn