Главная/Блог/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.

Искусственный интеллект и конец цивилизации

ГрафикиКорреляция

VUCA

Критическое значение коэффициента корреляции

нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0718

не нормальное распределение, по Спирмену r = 0.0029

Показать только результаты > r = 0.0718

Распределение	Не нормальное	Нормальное	Не нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное
Все вопросы Все вопросы 1) Безопасность (сколько вы согласны или не согласны?) 2) Контроль (сколько вы согласны или не согласны?)
1) Безопасность (сколько вы согласны или не согласны?)
Answer 1	-	Слабая положительная 0.0708	Слабая положительная 0.0197	Слабая положительная 0.0942	Слабая отрицательная -0.1158	Слабая положительная 0.0007	Слабая отрицательная -0.0461	Слабая положительная 0.0163
Answer 2	-	Слабая положительная 0.0170	Слабая отрицательная -0.0075	Слабая положительная 0.0441	Слабая отрицательная -0.0223	Слабая положительная 0.0348	Слабая положительная 0.0017	Слабая отрицательная -0.0533
Answer 3	-	Слабая отрицательная -0.0306	Слабая отрицательная -0.0288	Слабая положительная 0.0092	Слабая положительная 0.0596	Слабая отрицательная -0.0264	Слабая отрицательная -0.0113	Слабая положительная 0.0030
Answer 4	-	Слабая положительная 0.0348	Слабая отрицательная -0.0106	Слабая положительная 0.0164	Слабая отрицательная -0.0570	Слабая отрицательная -0.0332	Слабая положительная 0.0046	Слабая положительная 0.0562
Answer 5	-	Слабая отрицательная -0.0137	Слабая отрицательная -0.0241	Слабая отрицательная -0.0239	Слабая положительная 0.0438	Слабая положительная 0.0320	Слабая положительная 0.0227	Слабая отрицательная -0.0554
Answer 6	-	Слабая отрицательная -0.0138	Слабая отрицательная -0.0526	Слабая отрицательная -0.0740	Слабая положительная 0.0650	Слабая отрицательная -0.0071	Слабая положительная 0.0438	Слабая положительная 0.0148
Answer 7	-	Слабая отрицательная -0.0554	Слабая положительная 0.1068	Слабая отрицательная -0.0652	Слабая положительная 0.0149	Слабая положительная 0.0042	Слабая отрицательная -0.0171	Слабая положительная 0.0168
2) Контроль (сколько вы согласны или не согласны?)
Answer 8	-	Слабая положительная 0.0123	Слабая положительная 0.0023	Слабая положительная 0.0772	Слабая положительная 0.0566	Слабая отрицательная -0.0241	Слабая отрицательная -0.0754	Слабая отрицательная -0.0436
Answer 9	-	Слабая положительная 0.0168	Слабая отрицательная -0.0315	Слабая отрицательная -0.0355	Слабая положительная 0.0207	Слабая положительная 0.0870	Слабая отрицательная -0.0030	Слабая отрицательная -0.0551
Answer 10	-	Слабая положительная 0.0171	Слабая отрицательная -0.0270	Слабая отрицательная -0.0694	Слабая отрицательная -0.0079	Слабая отрицательная -0.0035	Слабая положительная 0.0573	Слабая положительная 0.0309
Answer 11	-	Слабая положительная 0.0181	Слабая положительная 0.0007	Слабая положительная 0.0309	Слабая отрицательная -0.0588	Слабая отрицательная -0.0310	Слабая отрицательная -0.0125	Слабая положительная 0.0558
Answer 12	-	Слабая отрицательная -0.0034	Слабая положительная 0.0263	Слабая положительная 0.0655	Слабая положительная 0.0322	Слабая отрицательная -0.0684	Слабая отрицательная -0.0152	Слабая отрицательная -0.0352
Answer 13	-	Слабая отрицательная -0.0909	Слабая отрицательная -0.0336	Слабая отрицательная -0.0184	Слабая положительная 0.0087	Слабая положительная 0.0272	Слабая положительная 0.0750	Слабая отрицательная -0.0014
Answer 14	-	Слабая положительная 0.0041	Слабая положительная 0.0892	Слабая отрицательная -0.0341	Слабая отрицательная -0.0676	Слабая отрицательная -0.0262	Слабая отрицательная -0.0098	Слабая положительная 0.0683

Экспорт в MS Excel

Эта функциональность будет доступна в ваших собственных опросах VUCA

Да

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

2023.11.27

FearpersonqualitiesprojectorganizationalstructureRACIresponsibilitymatrixCritical ChainProject Managementfocus factorJiraempathyleadersbossGermanyChinaPolicyUkraineRussiawarvolatilityuncertaintycomplexityambiguityVUCArelocatejobproblemcountryreasongive upobjectivekeyresultmathematicalpsychologyMBTIHR metricsstandardDEIcorrelationriskscoringmodelGame TheoryPrisoner's Dilemma

Валерий Косенко

Владелец продукта SaaS SDTEST®

Валерий получил квалификацию социального педагога-психолога в 1993 году и с тех пор применяет свои знания в управлении проектами.
В 2013 году Валерий получил степень магистра и квалификацию менеджера проектов и программ. В ходе магистерской программы он познакомился с «Дорожной картой проекта» (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V.) и «Спиральной динамикой».
Валерий — автор исследования неопределенности V.U.C.A. концепция с использованием спиральной динамики и математической статистики в психологии, а также 38 международных опросов.

Этот пост имеет 0 Комментарии

Ответить на

Отменить ответ

Оставьте свой комментарий