પુસ્તક આધારિત પરીક્ષણ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
પ્રકોપ

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.


કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને સંસ્કૃતિનો અંત

ચાર્ટ્સસંબંધ
?
અહીં મતદાનના જવાબો અને સર્પાકાર ગતિશીલતા પરીક્ષણ રંગો વચ્ચેનો સંબંધ છે
VUCA
?
અહીં સર્પાકાર ગતિશીલતાના સ્તરો દ્વારા કોષ્ટકમાં સહસંબંધનો એક નવો ઇન્ટરફેસ દૃશ્ય છે જ્યાં મતદાનના જવાબો અને સર્પાકાર ગતિશીલતા રંગના જવાબો વચ્ચે અસ્થિરતા, અનિશ્ચિતતા, જટિલતા અને અસ્પષ્ટતા (V.U.C.A.) બતાવવામાં આવે છે.
દેશ
ભાષાની
-
Mail
નોંધણી કરવી
સહસંબંધ ગુણાંક આ વખતે પણ વિવેચકોએ કિંમત
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0718
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0718
નોન સામાન્ય વિતરણ, ભાલા દ્વારા r = 0.0029
વિતરણસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્ય
બધા પ્રશ્નો
બધા પ્રશ્નો
1) સલામતી (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
1) સલામતી (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 1-
નબળા હકારાત્મક
0.0708
નબળા હકારાત્મક
0.0197
નબળા હકારાત્મક
0.0942
નબળા નકારાત્મક
-0.1158
નબળા હકારાત્મક
0.0007
નબળા નકારાત્મક
-0.0461
નબળા હકારાત્મક
0.0163
Answer 2-
નબળા હકારાત્મક
0.0170
નબળા નકારાત્મક
-0.0075
નબળા હકારાત્મક
0.0441
નબળા નકારાત્મક
-0.0223
નબળા હકારાત્મક
0.0348
નબળા હકારાત્મક
0.0017
નબળા નકારાત્મક
-0.0533
Answer 3-
નબળા નકારાત્મક
-0.0306
નબળા નકારાત્મક
-0.0288
નબળા હકારાત્મક
0.0092
નબળા હકારાત્મક
0.0596
નબળા નકારાત્મક
-0.0264
નબળા નકારાત્મક
-0.0113
નબળા હકારાત્મક
0.0030
Answer 4-
નબળા હકારાત્મક
0.0348
નબળા નકારાત્મક
-0.0106
નબળા હકારાત્મક
0.0164
નબળા નકારાત્મક
-0.0570
નબળા નકારાત્મક
-0.0332
નબળા હકારાત્મક
0.0046
નબળા હકારાત્મક
0.0562
Answer 5-
નબળા નકારાત્મક
-0.0137
નબળા નકારાત્મક
-0.0241
નબળા નકારાત્મક
-0.0239
નબળા હકારાત્મક
0.0438
નબળા હકારાત્મક
0.0320
નબળા હકારાત્મક
0.0227
નબળા નકારાત્મક
-0.0554
Answer 6-
નબળા નકારાત્મક
-0.0138
નબળા નકારાત્મક
-0.0526
નબળા નકારાત્મક
-0.0740
નબળા હકારાત્મક
0.0650
નબળા નકારાત્મક
-0.0071
નબળા હકારાત્મક
0.0438
નબળા હકારાત્મક
0.0148
Answer 7-
નબળા નકારાત્મક
-0.0554
નબળા હકારાત્મક
0.1068
નબળા નકારાત્મક
-0.0652
નબળા હકારાત્મક
0.0149
નબળા હકારાત્મક
0.0042
નબળા નકારાત્મક
-0.0171
નબળા હકારાત્મક
0.0168
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 8-
નબળા હકારાત્મક
0.0123
નબળા હકારાત્મક
0.0023
નબળા હકારાત્મક
0.0772
નબળા હકારાત્મક
0.0566
નબળા નકારાત્મક
-0.0241
નબળા નકારાત્મક
-0.0754
નબળા નકારાત્મક
-0.0436
Answer 9-
નબળા હકારાત્મક
0.0168
નબળા નકારાત્મક
-0.0315
નબળા નકારાત્મક
-0.0355
નબળા હકારાત્મક
0.0207
નબળા હકારાત્મક
0.0870
નબળા નકારાત્મક
-0.0030
નબળા નકારાત્મક
-0.0551
Answer 10-
નબળા હકારાત્મક
0.0171
નબળા નકારાત્મક
-0.0270
નબળા નકારાત્મક
-0.0694
નબળા નકારાત્મક
-0.0079
નબળા નકારાત્મક
-0.0035
નબળા હકારાત્મક
0.0573
નબળા હકારાત્મક
0.0309
Answer 11-
નબળા હકારાત્મક
0.0181
નબળા હકારાત્મક
0.0007
નબળા હકારાત્મક
0.0309
નબળા નકારાત્મક
-0.0588
નબળા નકારાત્મક
-0.0310
નબળા નકારાત્મક
-0.0125
નબળા હકારાત્મક
0.0558
Answer 12-
નબળા નકારાત્મક
-0.0034
નબળા હકારાત્મક
0.0263
નબળા હકારાત્મક
0.0655
નબળા હકારાત્મક
0.0322
નબળા નકારાત્મક
-0.0684
નબળા નકારાત્મક
-0.0152
નબળા નકારાત્મક
-0.0352
Answer 13-
નબળા નકારાત્મક
-0.0909
નબળા નકારાત્મક
-0.0336
નબળા નકારાત્મક
-0.0184
નબળા હકારાત્મક
0.0087
નબળા હકારાત્મક
0.0272
નબળા હકારાત્મક
0.0750
નબળા નકારાત્મક
-0.0014
Answer 14-
નબળા હકારાત્મક
0.0041
નબળા હકારાત્મક
0.0892
નબળા નકારાત્મક
-0.0341
નબળા નકારાત્મક
-0.0676
નબળા નકારાત્મક
-0.0262
નબળા નકારાત્મક
-0.0098
નબળા હકારાત્મક
0.0683


એમએસ એક્સેલ પર નિકાસ
આ કાર્યક્ષમતા તમારા પોતાના VUCA મતદાનમાં ઉપલબ્ધ હશે
બરાબર



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


2023.11.27
FearpersonqualitiesprojectorganizationalstructureRACIresponsibilitymatrixCritical ChainProject Managementfocus factorJiraempathyleadersbossGermanyChinaPolicyUkraineRussiawarvolatilityuncertaintycomplexityambiguityVUCArelocatejobproblemcountryreasongive upobjectivekeyresultmathematicalpsychologyMBTIHR metricsstandardDEIcorrelationriskscoringmodelGame TheoryPrisoner's Dilemma
વાલેરી કોસેન્કો
ઉત્પાદન માલિક SaaS SDTEST®

વેલેરી 1993 માં સામાજિક શિક્ષણશાસ્ત્રી-મનોવિજ્ઞાની તરીકે લાયક બન્યા હતા અને ત્યારથી પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટમાં તેમના જ્ઞાનનો ઉપયોગ કર્યો છે.
વેલેરીએ 2013 માં માસ્ટર ડિગ્રી અને પ્રોજેક્ટ અને પ્રોગ્રામ મેનેજરની લાયકાત મેળવી. તેમના માસ્ટર પ્રોગ્રામ દરમિયાન, તેઓ પ્રોજેક્ટ રોડમેપ (GPM ડ્યુશ ગેસેલશાફ્ટ ફ્યુર પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ e. V.) અને સર્પાકાર ડાયનેમિક્સથી પરિચિત થયા.
વેલેરી V.U.C.A.ની અનિશ્ચિતતાની શોધ કરનાર લેખક છે. મનોવિજ્ઞાનમાં સર્પાકાર ડાયનેમિક્સ અને ગાણિતિક આંકડાઓનો ઉપયોગ કરીને ખ્યાલ અને 38 આંતરરાષ્ટ્રીય મતદાન.
આ પોસ્ટ છે 0 ટિપ્પણી
ના માટે જવાબ
જવાબ રદ કરો
તમારી ટિપ્પણી મૂકો
×
તમે એક ભૂલ શોધવા
તમારા સાચા સંસ્કરણ પ્રસ્તાવ
કારણ કે ઇચ્છિત તમારા ઈ-મેલ દાખલ કરો
મોકલો
રદ કરો
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
હાય ત્યાં! મને તમને પૂછવા દો, શું તમે સર્પાકાર ગતિશીલતાથી પહેલાથી પરિચિત છો?