హోమ్/బ్లాగ్/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.

కృత్రిమ మేధస్సు మరియు నాగరికత ముగింపు

చార్ట్లుసహసంబంధం

VUCA

సహసంబంధ రకం	లీనియర్ (పియర్సన్) లీనియర్ (పియర్సన్) నాన్-లీనియర్ (స్పియర్‌మ్యాన్)
సహసంబంధ గుణకం యొక్క క్లిష్టమైన విలువను	సాధారణ పంపిణీ, విలియం సీలీ గోసెట్ (విద్యార్థి) సాధారణ పంపిణీ, విలియం సీలీ గోసెట్ (విద్యార్థి) సాధారణ పంపిణీ, స్పియర్మాన్ చేత	ఫలితాలను మాత్రమే చూపించు > r = 0.0671

పంపిణీ	సాధారణం కాదు	సాధారణ	సాధారణం కాదు	సాధారణ	సాధారణ	సాధారణ	సాధారణ	సాధారణ
అన్ని ప్రశ్నలు అన్ని ప్రశ్నలు 1) భద్రత (మీరు ఎంత అంగీకరిస్తారు లేదా అంగీకరించరు?) 2) నియంత్రణ (మీరు ఎంత అంగీకరిస్తారు లేదా అంగీకరించరు?)
1) భద్రత (మీరు ఎంత అంగీకరిస్తారు లేదా అంగీకరించరు?)
Answer 1	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0771	బలహీనమైన సానుకూల 0.0276	బలహీనమైన సానుకూల 0.0839	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1222	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0128	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0428	బలహీనమైన సానుకూల 0.0245
Answer 2	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0215	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0262	బలహీనమైన సానుకూల 0.0704	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0404	బలహీనమైన సానుకూల 0.0280	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0018	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0420
Answer 3	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0320	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0060	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0094	బలహీనమైన సానుకూల 0.0601	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0079	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0262	బలహీనమైన సానుకూల 0.0050
Answer 4	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0273	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0227	బలహీనమైన సానుకూల 0.0161	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0538	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0264	బలహీనమైన సానుకూల 0.0036	బలహీనమైన సానుకూల 0.0569
Answer 5	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0043	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0101	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0377	బలహీనమైన సానుకూల 0.0377	బలహీనమైన సానుకూల 0.0312	బలహీనమైన సానుకూల 0.0169	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0339
Answer 6	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0057	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0599	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0707	బలహీనమైన సానుకూల 0.0711	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0165	బలహీనమైన సానుకూల 0.0670	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0047
Answer 7	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0717	బలహీనమైన సానుకూల 0.1053	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0619	బలహీనమైన సానుకూల 0.0368	బలహీనమైన సానుకూల 0.0047	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0143	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0018
2) నియంత్రణ (మీరు ఎంత అంగీకరిస్తారు లేదా అంగీకరించరు?)
Answer 8	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0189	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0068	బలహీనమైన సానుకూల 0.0836	బలహీనమైన సానుకూల 0.0573	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0349	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0836	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0320
Answer 9	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0239	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0186	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0265	బలహీనమైన సానుకూల 0.0116	బలహీనమైన సానుకూల 0.0676	బలహీనమైన సానుకూల 0.0068	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0589
Answer 10	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0030	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0301	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0699	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0067	బలహీనమైన సానుకూల 0.0087	బలహీనమైన సానుకూల 0.0575	బలహీనమైన సానుకూల 0.0277
Answer 11	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0105	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0051	బలహీనమైన సానుకూల 0.0296	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0648	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0179	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0080	బలహీనమైన సానుకూల 0.0570
Answer 12	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0047	బలహీనమైన సానుకూల 0.0278	బలహీనమైన సానుకూల 0.0563	బలహీనమైన సానుకూల 0.0317	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0421	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0152	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0393
Answer 13	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0772	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0316	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0310	బలహీనమైన సానుకూల 0.0136	బలహీనమైన సానుకూల 0.0169	బలహీనమైన సానుకూల 0.0793	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0005
Answer 14	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0017	బలహీనమైన సానుకూల 0.0933	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0357	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0593	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0257	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0220	బలహీనమైన సానుకూల 0.0680

MS Excel కు ఎగుమతి

ఈ కార్యాచరణ మీ స్వంత VUCA పోల్స్లో అందుబాటులో ఉంటుంది

అలాగే

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

2023.11.27

FearpersonqualitiesprojectorganizationalstructureRACIresponsibilitymatrixCritical ChainProject Managementfocus factorJiraempathyleadersbossGermanyChinaPolicyUkraineRussiawarvolatilityuncertaintycomplexityambiguityVUCArelocatejobproblemcountryreasongive upobjectivekeyresultmathematicalpsychologyMBTIHR metricsstandardDEIcorrelationriskscoringmodelGame TheoryPrisoner's Dilemma

వాలెరి కోసెంకో

ఉత్పత్తి యజమాని SaaS SDTEST®

వాలెరీ 1993లో సోషల్ పెడగోగ్-సైకాలజిస్ట్‌గా అర్హత పొందారు మరియు అప్పటి నుండి ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్‌మెంట్‌లో తన పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించారు.
వాలెరీ 2013లో మాస్టర్స్ డిగ్రీని మరియు ప్రాజెక్ట్ మరియు ప్రోగ్రామ్ మేనేజర్ అర్హతను పొందారు. అతని మాస్టర్స్ ప్రోగ్రామ్ సమయంలో, అతను ప్రాజెక్ట్ రోడ్‌మ్యాప్ (GPM డ్యుయిష్ గెసెల్స్‌చాఫ్ట్ ఫర్ ప్రోజెక్ట్‌మేనేజ్‌మెంట్ ఇ. వి.) మరియు స్పైరల్ డైనమిక్స్‌తో సుపరిచితుడయ్యాడు.
V.U.C.A యొక్క అనిశ్చితిని అన్వేషించిన రచయిత వాలెరీ. సైకాలజీలో స్పైరల్ డైనమిక్స్ మరియు మ్యాథమెటికల్ స్టాటిస్టిక్స్ ఉపయోగించి కాన్సెప్ట్, మరియు 38 అంతర్జాతీయ పోల్స్.

ఈ పోస్ట్ ఉంది 0 వ్యాఖ్యలు

దీనికి ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వండి

ప్రత్యుత్తరాన్ని రద్దు చేయండి

మీ వ్యాఖ్యను వదిలివేయండి