ਕਿਤਾਬ ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
ਸਪਾਂਸਰਾਂ

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.


ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸਭਿਅਤਾ ਦਾ ਅੰਤ

ਦੇਸ਼
ਭਾਸ਼ਾ
-
Mail
ਮੁੜ ਗਣਨਾ
ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ
ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0727
ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0727
ਬਰਬਾਦੀ ਦੁਆਰਾ ਗੈਰ ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ r = 0.003
ਵੰਡਗੈਰ
ਸਰਕਾਰੀ
ਆਮਗੈਰ
ਸਰਕਾਰੀ
ਆਮਆਮਆਮਆਮਆਮ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
1) ਸੁਰੱਖਿਆ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
2) ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
1) ਸੁਰੱਖਿਆ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
Answer 1-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0734
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0222
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0930
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.1129
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0082
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0441
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0172
Answer 2-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0176
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0064
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0439
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0235
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0411
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0037
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0536
Answer 3-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0237
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0293
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0041
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0580
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0254
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0131
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0056
Answer 4-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0353
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0020
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0147
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0434
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0329
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0045
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0461
Answer 5-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0159
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0257
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0233
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0425
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0329
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0241
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0546
Answer 6-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0137
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0525
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0709
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0701
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0147
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0443
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0137
Answer 7-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0651
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0972
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0603
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0026
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0092
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0026
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0252
2) ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
Answer 8-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0139
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0048
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0805
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0622
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0317
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0783
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0456
Answer 9-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0230
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0258
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0352
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0274
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0832
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0126
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0582
Answer 10-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0143
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0423
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0553
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0195
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0021
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0614
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0320
Answer 11-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0256
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0035
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0149
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0597
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0187
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0176
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0573
Answer 12-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0173
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0347
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0531
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0412
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0701
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0068
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0464
Answer 13-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0930
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0342
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0141
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0112
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0211
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0739
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0020
Answer 14-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0002
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0882
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0341
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0785
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0241
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0070
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0777


MS Excel ਦਾ ਨਿਰਯਾਤ
ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ VUCA ਪੋਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ
ਠੀਕ ਹੈ



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


2023.11.27
ਵਲੇਰੀ ਆਈਸੋਜ਼ਨਕੋ
ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮਾਲਕ SaaS SDTEST®

ਵੈਲੇਰੀ 1993 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਸਿੱਖਿਆ-ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਵੈਲੇਰੀ ਨੇ 2013 ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੈਨੇਜਰ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਆਪਣੇ ਮਾਸਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੋਡਮੈਪ (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) ਅਤੇ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਗਿਆ।
ਵੈਲੇਰੀ ਵੀ.ਯੂ.ਸੀ.ਏ. ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਲੇਖਕ ਹੈ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਕਲਪ, ਅਤੇ 38 ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੋਲ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਹੈ 0 ਟਿੱਪਣੀਆਂ
ਦਾ ਜਵਾਬ
ਜਵਾਬ ਰੱਦ ਕਰੋ
ਆਪਣੀ ਟਿੱਪਣੀ ਛੱਡੋ
×
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਲੱਭੀ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਹੀ ਵਰਜਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ
ਲੋੜੀਦਾ ਦੇ ਤੌਰ ਆਪਣੇ ਈ-ਮੇਲ ਦਿਓ
ਭੇਜੋ
ਰੱਦ ਕਰੋ
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ! ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਪੁੱਛਣ ਦਿਓ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ?