წიგნი ეფუძნება ტესტი «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
სპონსორები

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.


ხელოვნური ინტელექტი და ცივილიზაციის დასასრული

ქვეყანა
Ენა
-
Mail
ხელახალი მნიშვნელობა
კრიტიკული ღირებულების კორელაციის კოეფიციენტი
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0727
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0727
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.003
გავრცელებაარა
ნორმალური
ნორმალურიარა
ნორმალური
ნორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალური
ყველა კითხვა
ყველა კითხვა
1) უსაფრთხოება (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
1) უსაფრთხოება (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 1-
სუსტი პოზიტიური
0.0734
სუსტი პოზიტიური
0.0222
სუსტი პოზიტიური
0.0930
სუსტი უარყოფითი
-0.1129
სუსტი უარყოფითი
-0.0082
სუსტი უარყოფითი
-0.0441
სუსტი პოზიტიური
0.0172
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0176
სუსტი უარყოფითი
-0.0064
სუსტი პოზიტიური
0.0439
სუსტი უარყოფითი
-0.0235
სუსტი პოზიტიური
0.0411
სუსტი უარყოფითი
-0.0037
სუსტი უარყოფითი
-0.0536
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0237
სუსტი უარყოფითი
-0.0293
სუსტი პოზიტიური
0.0041
სუსტი პოზიტიური
0.0580
სუსტი უარყოფითი
-0.0254
სუსტი უარყოფითი
-0.0131
სუსტი პოზიტიური
0.0056
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0353
სუსტი უარყოფითი
-0.0020
სუსტი პოზიტიური
0.0147
სუსტი უარყოფითი
-0.0434
სუსტი უარყოფითი
-0.0329
სუსტი უარყოფითი
-0.0045
სუსტი პოზიტიური
0.0461
Answer 5-
სუსტი უარყოფითი
-0.0159
სუსტი უარყოფითი
-0.0257
სუსტი უარყოფითი
-0.0233
სუსტი პოზიტიური
0.0425
სუსტი პოზიტიური
0.0329
სუსტი პოზიტიური
0.0241
სუსტი უარყოფითი
-0.0546
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0137
სუსტი უარყოფითი
-0.0525
სუსტი უარყოფითი
-0.0709
სუსტი პოზიტიური
0.0701
სუსტი უარყოფითი
-0.0147
სუსტი პოზიტიური
0.0443
სუსტი პოზიტიური
0.0137
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0651
სუსტი პოზიტიური
0.0972
სუსტი უარყოფითი
-0.0603
სუსტი უარყოფითი
-0.0026
სუსტი პოზიტიური
0.0092
სუსტი უარყოფითი
-0.0026
სუსტი პოზიტიური
0.0252
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0139
სუსტი პოზიტიური
0.0048
სუსტი პოზიტიური
0.0805
სუსტი პოზიტიური
0.0622
სუსტი უარყოფითი
-0.0317
სუსტი უარყოფითი
-0.0783
სუსტი უარყოფითი
-0.0456
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0230
სუსტი უარყოფითი
-0.0258
სუსტი უარყოფითი
-0.0352
სუსტი პოზიტიური
0.0274
სუსტი პოზიტიური
0.0832
სუსტი უარყოფითი
-0.0126
სუსტი უარყოფითი
-0.0582
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0143
სუსტი უარყოფითი
-0.0423
სუსტი უარყოფითი
-0.0553
სუსტი უარყოფითი
-0.0195
სუსტი პოზიტიური
0.0021
სუსტი პოზიტიური
0.0614
სუსტი პოზიტიური
0.0320
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0256
სუსტი პოზიტიური
0.0035
სუსტი პოზიტიური
0.0149
სუსტი უარყოფითი
-0.0597
სუსტი უარყოფითი
-0.0187
სუსტი უარყოფითი
-0.0176
სუსტი პოზიტიური
0.0573
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0173
სუსტი პოზიტიური
0.0347
სუსტი პოზიტიური
0.0531
სუსტი პოზიტიური
0.0412
სუსტი უარყოფითი
-0.0701
სუსტი პოზიტიური
0.0068
სუსტი უარყოფითი
-0.0464
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.0930
სუსტი უარყოფითი
-0.0342
სუსტი უარყოფითი
-0.0141
სუსტი პოზიტიური
0.0112
სუსტი პოზიტიური
0.0211
სუსტი პოზიტიური
0.0739
სუსტი პოზიტიური
0.0020
Answer 14-
სუსტი პოზიტიური
0.0002
სუსტი პოზიტიური
0.0882
სუსტი უარყოფითი
-0.0341
სუსტი უარყოფითი
-0.0785
სუსტი უარყოფითი
-0.0241
სუსტი უარყოფითი
-0.0070
სუსტი პოზიტიური
0.0777


ექსპორტი MS Excel
ეს ფუნქცია ხელმისაწვდომი იქნება თქვენი VUCA გამოკითხვაში
Კარგი



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


2023.11.27
ვალერი კოზენკო
პროდუქტის მფლობელი SaaS SDTEST®

ვალერიმ 1993 წელს მიიღო სოციალური პედაგოგი-ფსიქოლოგის კვალიფიკაცია და მას შემდეგ გამოიყენა თავისი ცოდნა პროექტების მენეჯმენტში.
ვალერიიმ მიიღო მაგისტრის ხარისხი და პროექტისა და პროგრამის მენეჯერის კვალიფიკაცია 2013 წელს. სამაგისტრო პროგრამის განმავლობაში მან გაეცნო Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) და Spiral Dynamics.
ვალერი არის V.U.C.A-ს გაურკვევლობის გამოკვლევის ავტორი. კონცეფცია სპირალური დინამიკის და მათემატიკური სტატისტიკის გამოყენებით ფსიქოლოგიაში და 38 საერთაშორისო გამოკითხვა.
ამ პოსტს აქვს 0 კომენტარები
Გამოეხმაუროთ
გააუქმეთ პასუხი
დატოვე შენი კომენტარი
×
თქვენთვის შეცდომა
შესთავაზოს თქვენი სწორი ვერსია
შეიყვანეთ თქვენი e-mail, როგორც სასურველი
Send
გაუქმება
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
Გამარჯობა! ნება მიბოძეთ გკითხოთ, უკვე იცნობთ სპირალურ დინამიკას?