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

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 र सभ्यताको अन्त्य

चार्टCorrelation
?
यहाँ सर्वेक्षणको प्रतिक्रियाहरू र सर्पाल्टर डायनामिक्स परीक्षण रंगहरू बीचको सम्बन्ध छ
VUCA
?
यहाँ सर्पिल गतिशील गतिशीलता को स्तरहरु, अनिश्चितता, जटिलता र अस्पष्टता बीचको स्तरमा सहकार्यको नयाँ ईन्टरफेसन दृष्टिकोण छ (V.U.C.A.) सकारात्मक र नकारात्मक र नकारात्मक निर्भरताहरू देखाईन्छ
देश
भाषा
-
Mail
पुन: स्थापना
सहसंबंध गुणांकको आलोचनात्मक मूल्य
सामान्य वितरण, विलियम समुद्री पाउडसेट द्वारा (विद्यार्थी) r = 0.0718
सामान्य वितरण, विलियम समुद्री पाउडसेट द्वारा (विद्यार्थी) r = 0.0718
भायरम्यान द्वारा गैर सामान्य वितरण r = 0.0029
वितरणगैर
सामान्य
साधारणगैर
सामान्य
साधारणसाधारणसाधारणसाधारणसाधारण
सबै प्रश्नहरू
सबै प्रश्नहरू
1) सुरक्षा (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
2) नियन्त्रण (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
1) सुरक्षा (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0708
कमजोर सकारात्मक
0.0197
कमजोर सकारात्मक
0.0942
कमजोर नकरात्मक
-0.1158
कमजोर सकारात्मक
0.0007
कमजोर नकरात्मक
-0.0461
कमजोर सकारात्मक
0.0163
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0170
कमजोर नकरात्मक
-0.0075
कमजोर सकारात्मक
0.0441
कमजोर नकरात्मक
-0.0223
कमजोर सकारात्मक
0.0348
कमजोर सकारात्मक
0.0017
कमजोर नकरात्मक
-0.0533
Answer 3-
कमजोर नकरात्मक
-0.0306
कमजोर नकरात्मक
-0.0288
कमजोर सकारात्मक
0.0092
कमजोर सकारात्मक
0.0596
कमजोर नकरात्मक
-0.0264
कमजोर नकरात्मक
-0.0113
कमजोर सकारात्मक
0.0030
Answer 4-
कमजोर सकारात्मक
0.0348
कमजोर नकरात्मक
-0.0106
कमजोर सकारात्मक
0.0164
कमजोर नकरात्मक
-0.0570
कमजोर नकरात्मक
-0.0332
कमजोर सकारात्मक
0.0046
कमजोर सकारात्मक
0.0562
Answer 5-
कमजोर नकरात्मक
-0.0137
कमजोर नकरात्मक
-0.0241
कमजोर नकरात्मक
-0.0239
कमजोर सकारात्मक
0.0438
कमजोर सकारात्मक
0.0320
कमजोर सकारात्मक
0.0227
कमजोर नकरात्मक
-0.0554
Answer 6-
कमजोर नकरात्मक
-0.0138
कमजोर नकरात्मक
-0.0526
कमजोर नकरात्मक
-0.0740
कमजोर सकारात्मक
0.0650
कमजोर नकरात्मक
-0.0071
कमजोर सकारात्मक
0.0438
कमजोर सकारात्मक
0.0148
Answer 7-
कमजोर नकरात्मक
-0.0554
कमजोर सकारात्मक
0.1068
कमजोर नकरात्मक
-0.0652
कमजोर सकारात्मक
0.0149
कमजोर सकारात्मक
0.0042
कमजोर नकरात्मक
-0.0171
कमजोर सकारात्मक
0.0168
2) नियन्त्रण (कति तपाईं सहमत वा असहमत हुनुहुन्छ?)
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0123
कमजोर सकारात्मक
0.0023
कमजोर सकारात्मक
0.0772
कमजोर सकारात्मक
0.0566
कमजोर नकरात्मक
-0.0241
कमजोर नकरात्मक
-0.0754
कमजोर नकरात्मक
-0.0436
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0168
कमजोर नकरात्मक
-0.0315
कमजोर नकरात्मक
-0.0355
कमजोर सकारात्मक
0.0207
कमजोर सकारात्मक
0.0870
कमजोर नकरात्मक
-0.0030
कमजोर नकरात्मक
-0.0551
Answer 10-
कमजोर सकारात्मक
0.0171
कमजोर नकरात्मक
-0.0270
कमजोर नकरात्मक
-0.0694
कमजोर नकरात्मक
-0.0079
कमजोर नकरात्मक
-0.0035
कमजोर सकारात्मक
0.0573
कमजोर सकारात्मक
0.0309
Answer 11-
कमजोर सकारात्मक
0.0181
कमजोर सकारात्मक
0.0007
कमजोर सकारात्मक
0.0309
कमजोर नकरात्मक
-0.0588
कमजोर नकरात्मक
-0.0310
कमजोर नकरात्मक
-0.0125
कमजोर सकारात्मक
0.0558
Answer 12-
कमजोर नकरात्मक
-0.0034
कमजोर सकारात्मक
0.0263
कमजोर सकारात्मक
0.0655
कमजोर सकारात्मक
0.0322
कमजोर नकरात्मक
-0.0684
कमजोर नकरात्मक
-0.0152
कमजोर नकरात्मक
-0.0352
Answer 13-
कमजोर नकरात्मक
-0.0909
कमजोर नकरात्मक
-0.0336
कमजोर नकरात्मक
-0.0184
कमजोर सकारात्मक
0.0087
कमजोर सकारात्मक
0.0272
कमजोर सकारात्मक
0.0750
कमजोर नकरात्मक
-0.0014
Answer 14-
कमजोर सकारात्मक
0.0041
कमजोर सकारात्मक
0.0892
कमजोर नकरात्मक
-0.0341
कमजोर नकरात्मक
-0.0676
कमजोर नकरात्मक
-0.0262
कमजोर नकरात्मक
-0.0098
कमजोर सकारात्मक
0.0683


एमएस एक्सेल मा निर्यात
यो कार्यक्षमता तपाईंको आफ्नै VUCA पोलहरूमा उपलब्ध हुनेछ
ठिक छ



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


2023.11.27
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भ्यालेरी नानिको
उत्पादन मालिक SaaS SDTEST®

भ्यालेरी 1993 मा एक सामाजिक पेडागोग-मनोवैज्ञानिकको रूपमा योग्य थिए र त्यसपछि परियोजना व्यवस्थापनमा आफ्नो ज्ञान लागू गरे।
भलेरीले 2013 मा मास्टर डिग्री र परियोजना र कार्यक्रम प्रबन्धक योग्यता प्राप्त गरे। आफ्नो मास्टर कार्यक्रमको दौडान, उनी प्रोजेक्ट रोडम्याप (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) र स्पाइरल डाइनामिक्ससँग परिचित भए।
भ्यालेरी V.U.C.A को अनिश्चितता अन्वेषण गर्ने लेखक हुन्। मनोविज्ञानमा सर्पिल गतिशीलता र गणितीय तथ्याङ्कहरू प्रयोग गर्ने अवधारणा, र 38 अन्तर्राष्ट्रिय सर्वेक्षणहरू।
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नमस्कार! मलाई सोध्नुहोस्, के तपाईं पहिले नै सर्पिल गतिशीलतासँग परिचित हुनुभयो?