पुस्तक आधारित परीक्षण «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
प्रायोजक

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.


कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सभ्यता का अंत

चार्टसह - संबंध
?
यहां पोल ​​की प्रतिक्रियाओं और सर्पिल डायनामिक्स टेस्ट रंगों के बीच संबंध है
VUCA
?
यहाँ सर्पिल गतिशीलता के स्तरों द्वारा एक तालिका में सहसंबंध का एक नया इंटरफ़ेस दृश्य है जहां अस्थिरता, अनिश्चितता, जटिलता और अस्पष्टता (V.U.C.A.) को पोल और सर्पिल गतिशीलता की प्रतिक्रियाओं के बीच सकारात्मक और नकारात्मक सहसंबंध निर्भरता के माध्यम से दिखाया गया है
देश
भाषा: हिन्दी
-
Mail
पुनर्गणना
सहसंबंध गुणांक का महत्वपूर्ण मान
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0718
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0718
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0029
वितरणसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्य
सभी प्रश्न
सभी प्रश्न
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0708
कमजोर सकारात्मक
0.0197
कमजोर सकारात्मक
0.0942
कमजोर नकारात्मक
-0.1158
कमजोर सकारात्मक
0.0007
कमजोर नकारात्मक
-0.0461
कमजोर सकारात्मक
0.0163
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0170
कमजोर नकारात्मक
-0.0075
कमजोर सकारात्मक
0.0441
कमजोर नकारात्मक
-0.0223
कमजोर सकारात्मक
0.0348
कमजोर सकारात्मक
0.0017
कमजोर नकारात्मक
-0.0533
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0306
कमजोर नकारात्मक
-0.0288
कमजोर सकारात्मक
0.0092
कमजोर सकारात्मक
0.0596
कमजोर नकारात्मक
-0.0264
कमजोर नकारात्मक
-0.0113
कमजोर सकारात्मक
0.0030
Answer 3-
कमजोर सकारात्मक
0.0348
कमजोर नकारात्मक
-0.0106
कमजोर सकारात्मक
0.0164
कमजोर नकारात्मक
-0.0570
कमजोर नकारात्मक
-0.0332
कमजोर सकारात्मक
0.0046
कमजोर सकारात्मक
0.0562
Answer 4-
कमजोर नकारात्मक
-0.0137
कमजोर नकारात्मक
-0.0241
कमजोर नकारात्मक
-0.0239
कमजोर सकारात्मक
0.0438
कमजोर सकारात्मक
0.0320
कमजोर सकारात्मक
0.0227
कमजोर नकारात्मक
-0.0554
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0138
कमजोर नकारात्मक
-0.0526
कमजोर नकारात्मक
-0.0740
कमजोर सकारात्मक
0.0650
कमजोर नकारात्मक
-0.0071
कमजोर सकारात्मक
0.0438
कमजोर सकारात्मक
0.0148
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0554
कमजोर सकारात्मक
0.1068
कमजोर नकारात्मक
-0.0652
कमजोर सकारात्मक
0.0149
कमजोर सकारात्मक
0.0042
कमजोर नकारात्मक
-0.0171
कमजोर सकारात्मक
0.0168
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0123
कमजोर सकारात्मक
0.0023
कमजोर सकारात्मक
0.0772
कमजोर सकारात्मक
0.0566
कमजोर नकारात्मक
-0.0241
कमजोर नकारात्मक
-0.0754
कमजोर नकारात्मक
-0.0436
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0168
कमजोर नकारात्मक
-0.0315
कमजोर नकारात्मक
-0.0355
कमजोर सकारात्मक
0.0207
कमजोर सकारात्मक
0.0870
कमजोर नकारात्मक
-0.0030
कमजोर नकारात्मक
-0.0551
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0171
कमजोर नकारात्मक
-0.0270
कमजोर नकारात्मक
-0.0694
कमजोर नकारात्मक
-0.0079
कमजोर नकारात्मक
-0.0035
कमजोर सकारात्मक
0.0573
कमजोर सकारात्मक
0.0309
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0181
कमजोर सकारात्मक
0.0007
कमजोर सकारात्मक
0.0309
कमजोर नकारात्मक
-0.0588
कमजोर नकारात्मक
-0.0310
कमजोर नकारात्मक
-0.0125
कमजोर सकारात्मक
0.0558
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0034
कमजोर सकारात्मक
0.0263
कमजोर सकारात्मक
0.0655
कमजोर सकारात्मक
0.0322
कमजोर नकारात्मक
-0.0684
कमजोर नकारात्मक
-0.0152
कमजोर नकारात्मक
-0.0352
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.0909
कमजोर नकारात्मक
-0.0336
कमजोर नकारात्मक
-0.0184
कमजोर सकारात्मक
0.0087
कमजोर सकारात्मक
0.0272
कमजोर सकारात्मक
0.0750
कमजोर नकारात्मक
-0.0014
Answer 12-
कमजोर सकारात्मक
0.0041
कमजोर सकारात्मक
0.0892
कमजोर नकारात्मक
-0.0341
कमजोर नकारात्मक
-0.0676
कमजोर नकारात्मक
-0.0262
कमजोर नकारात्मक
-0.0098
कमजोर सकारात्मक
0.0683


एमएस एक्सेल में निर्यात करें
यह कार्यक्षमता आपके अपने VUCA चुनावों में उपलब्ध होगी
ठीक



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


2023.11.27
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वेलेरी कोसेंको
उत्पाद स्वामी SaaS SDTEST®

वेलेरी को 1993 में एक सामाजिक शिक्षक-मनोवैज्ञानिक के रूप में योग्यता प्राप्त हुई थी और तब से उन्होंने परियोजना प्रबंधन में अपने ज्ञान को लागू किया है।
वलेरी ने 2013 में मास्टर डिग्री और प्रोजेक्ट और प्रोग्राम मैनेजर योग्यता प्राप्त की। अपने मास्टर कार्यक्रम के दौरान, वह प्रोजेक्ट रोडमैप (जीपीएम डॉयचे गेसेलशाफ्ट फर प्रोजेक्टमैनेजमेंट ई. वी.) और स्पाइरल डायनेमिक्स से परिचित हो गए।
वेलेरी वी.यू.सी.ए. की अनिश्चितता की खोज के लेखक हैं। मनोविज्ञान में स्पाइरल डायनेमिक्स और गणितीय सांख्यिकी का उपयोग करने वाली अवधारणा, और 38 अंतर्राष्ट्रीय सर्वेक्षण।
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