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

देश
भाषा: हिन्दी
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पुनर्गणना
सहसंबंध गुणांक का महत्वपूर्ण मान
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0767
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0767
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0031
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
0.0761
कमजोर नकारात्मक
-0.0022
कमजोर सकारात्मक
0.1091
कमजोर नकारात्मक
-0.0965
कमजोर नकारात्मक
-0.0068
कमजोर नकारात्मक
-0.0557
कमजोर सकारात्मक
0.0091
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0274
कमजोर नकारात्मक
-0.0017
कमजोर सकारात्मक
0.0390
कमजोर नकारात्मक
-0.0277
कमजोर सकारात्मक
0.0489
कमजोर सकारात्मक
0.0011
कमजोर नकारात्मक
-0.0658
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0083
कमजोर नकारात्मक
-0.0539
कमजोर नकारात्मक
-0.0041
कमजोर सकारात्मक
0.0463
कमजोर नकारात्मक
-0.0159
कमजोर नकारात्मक
-0.0062
कमजोर सकारात्मक
0.0192
Answer 3-
कमजोर सकारात्मक
0.0212
कमजोर सकारात्मक
0.0103
कमजोर सकारात्मक
0.0211
कमजोर नकारात्मक
-0.0415
कमजोर नकारात्मक
-0.0345
कमजोर नकारात्मक
-0.0119
कमजोर सकारात्मक
0.0469
Answer 4-
कमजोर नकारात्मक
-0.0055
कमजोर नकारात्मक
-0.0105
कमजोर नकारात्मक
-0.0193
कमजोर सकारात्मक
0.0482
कमजोर नकारात्मक
-0.0017
कमजोर सकारात्मक
0.0301
कमजोर नकारात्मक
-0.0553
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0443
कमजोर नकारात्मक
-0.0568
कमजोर नकारात्मक
-0.0837
कमजोर सकारात्मक
0.0804
कमजोर सकारात्मक
0.0005
कमजोर सकारात्मक
0.0519
कमजोर सकारात्मक
0.0156
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0598
कमजोर सकारात्मक
0.1171
कमजोर नकारात्मक
-0.0559
कमजोर नकारात्मक
-0.0125
कमजोर सकारात्मक
0.0015
कमजोर नकारात्मक
-0.0102
कमजोर सकारात्मक
0.0275
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0248
कमजोर सकारात्मक
0.0161
कमजोर सकारात्मक
0.0576
कमजोर सकारात्मक
0.0591
कमजोर नकारात्मक
-0.0158
कमजोर नकारात्मक
-0.0751
कमजोर नकारात्मक
-0.0541
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0118
कमजोर नकारात्मक
-0.0292
कमजोर नकारात्मक
-0.0407
कमजोर सकारात्मक
0.0311
कमजोर सकारात्मक
0.0871
कमजोर नकारात्मक
-0.0196
कमजोर नकारात्मक
-0.0449
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0223
कमजोर नकारात्मक
-0.0336
कमजोर नकारात्मक
-0.0367
कमजोर नकारात्मक
-0.0039
कमजोर नकारात्मक
-0.0208
कमजोर सकारात्मक
0.0571
कमजोर सकारात्मक
0.0141
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0359
कमजोर सकारात्मक
0.0126
कमजोर सकारात्मक
0.0149
कमजोर नकारात्मक
-0.0595
कमजोर नकारात्मक
-0.0100
कमजोर नकारात्मक
-0.0181
कमजोर सकारात्मक
0.0394
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0228
कमजोर सकारात्मक
0.0348
कमजोर सकारात्मक
0.0629
कमजोर सकारात्मक
0.0356
कमजोर नकारात्मक
-0.0728
कमजोर सकारात्मक
0.0028
कमजोर नकारात्मक
-0.0410
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.1103
कमजोर नकारात्मक
-0.0427
कमजोर नकारात्मक
-0.0114
कमजोर नकारात्मक
-0.0006
कमजोर सकारात्मक
0.0141
कमजोर सकारात्मक
0.0778
कमजोर सकारात्मक
0.0297
Answer 12-
कमजोर सकारात्मक
0.0016
कमजोर सकारात्मक
0.0634
कमजोर नकारात्मक
-0.0306
कमजोर नकारात्मक
-0.0849
कमजोर नकारात्मक
-0.0208
कमजोर सकारात्मक
0.0036
कमजोर सकारात्मक
0.0830


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
वेलेरी कोसेंको
उत्पाद स्वामी सास पेट प्रोजेक्ट SDTEST®

वैलेरी 1993 में एक सामाजिक शिक्षाशास्त्र-मनोवैज्ञानिक के रूप में योग्य थे और तब से उन्होंने परियोजना प्रबंधन में अपने ज्ञान को लागू किया है।
VALERII ने 2013 में मास्टर डिग्री और प्रोजेक्ट और प्रोग्राम मैनेजर योग्यता प्राप्त की। अपने मास्टर कार्यक्रम के दौरान, वह प्रोजेक्ट रोडमैप (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projectmanagement E. V.) और सर्पिल डायनामिक्स से परिचित हो गए।
Valerii ने विभिन्न सर्पिल डायनेमिक्स परीक्षण किए और SDTest के वर्तमान संस्करण को अनुकूलित करने के लिए अपने ज्ञान और अनुभव का उपयोग किया।
VALERII V.U.C.A की अनिश्चितता की खोज के लेखक हैं। मनोविज्ञान में सर्पिल गतिशीलता और गणितीय आंकड़ों का उपयोग करते हुए अवधारणा, 20 से अधिक अंतर्राष्ट्रीय चुनाव।
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