cuốn sách thử nghiệm dựa «Spiral
Dynamics: Mastering Values, Leadership,
and Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
Nhà tài trợ

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.


Trí tuệ nhân tạo và sự kết thúc của nền văn minh

Quốc gia
ngôn ngữ
-
Mail
Tái tính
Giá trị tới hạn của hệ số tương quan
Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0727
Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0727
Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.003
Phân bổKhông
bình thường
Bình thườngKhông
bình thường
Bình thườngBình thườngBình thườngBình thườngBình thường
Tất cả các câu hỏi
Tất cả các câu hỏi
1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 1-
Tích cực yếu
0.0734
Tích cực yếu
0.0222
Tích cực yếu
0.0930
Tiêu cực yếu
-0.1129
Tiêu cực yếu
-0.0082
Tiêu cực yếu
-0.0441
Tích cực yếu
0.0172
Answer 2-
Tích cực yếu
0.0176
Tiêu cực yếu
-0.0064
Tích cực yếu
0.0439
Tiêu cực yếu
-0.0235
Tích cực yếu
0.0411
Tiêu cực yếu
-0.0037
Tiêu cực yếu
-0.0536
Answer 3-
Tiêu cực yếu
-0.0237
Tiêu cực yếu
-0.0293
Tích cực yếu
0.0041
Tích cực yếu
0.0580
Tiêu cực yếu
-0.0254
Tiêu cực yếu
-0.0131
Tích cực yếu
0.0056
Answer 4-
Tích cực yếu
0.0353
Tiêu cực yếu
-0.0020
Tích cực yếu
0.0147
Tiêu cực yếu
-0.0434
Tiêu cực yếu
-0.0329
Tiêu cực yếu
-0.0045
Tích cực yếu
0.0461
Answer 5-
Tiêu cực yếu
-0.0159
Tiêu cực yếu
-0.0257
Tiêu cực yếu
-0.0233
Tích cực yếu
0.0425
Tích cực yếu
0.0329
Tích cực yếu
0.0241
Tiêu cực yếu
-0.0546
Answer 6-
Tiêu cực yếu
-0.0137
Tiêu cực yếu
-0.0525
Tiêu cực yếu
-0.0709
Tích cực yếu
0.0701
Tiêu cực yếu
-0.0147
Tích cực yếu
0.0443
Tích cực yếu
0.0137
Answer 7-
Tiêu cực yếu
-0.0651
Tích cực yếu
0.0972
Tiêu cực yếu
-0.0603
Tiêu cực yếu
-0.0026
Tích cực yếu
0.0092
Tiêu cực yếu
-0.0026
Tích cực yếu
0.0252
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8-
Tích cực yếu
0.0139
Tích cực yếu
0.0048
Tích cực yếu
0.0805
Tích cực yếu
0.0622
Tiêu cực yếu
-0.0317
Tiêu cực yếu
-0.0783
Tiêu cực yếu
-0.0456
Answer 9-
Tích cực yếu
0.0230
Tiêu cực yếu
-0.0258
Tiêu cực yếu
-0.0352
Tích cực yếu
0.0274
Tích cực yếu
0.0832
Tiêu cực yếu
-0.0126
Tiêu cực yếu
-0.0582
Answer 10-
Tích cực yếu
0.0143
Tiêu cực yếu
-0.0423
Tiêu cực yếu
-0.0553
Tiêu cực yếu
-0.0195
Tích cực yếu
0.0021
Tích cực yếu
0.0614
Tích cực yếu
0.0320
Answer 11-
Tích cực yếu
0.0256
Tích cực yếu
0.0035
Tích cực yếu
0.0149
Tiêu cực yếu
-0.0597
Tiêu cực yếu
-0.0187
Tiêu cực yếu
-0.0176
Tích cực yếu
0.0573
Answer 12-
Tiêu cực yếu
-0.0173
Tích cực yếu
0.0347
Tích cực yếu
0.0531
Tích cực yếu
0.0412
Tiêu cực yếu
-0.0701
Tích cực yếu
0.0068
Tiêu cực yếu
-0.0464
Answer 13-
Tiêu cực yếu
-0.0930
Tiêu cực yếu
-0.0342
Tiêu cực yếu
-0.0141
Tích cực yếu
0.0112
Tích cực yếu
0.0211
Tích cực yếu
0.0739
Tích cực yếu
0.0020
Answer 14-
Tích cực yếu
0.0002
Tích cực yếu
0.0882
Tiêu cực yếu
-0.0341
Tiêu cực yếu
-0.0785
Tiêu cực yếu
-0.0241
Tiêu cực yếu
-0.0070
Tích cực yếu
0.0777


Xuất khẩu sang MS Excel
Chức năng này sẽ có sẵn trong các cuộc thăm dò VUCA của riêng bạn
Được



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


2023.11.27
Valerii Kosenko
Chủ sở hữu sản phẩm SaaS SDTEST®

Valerii có đủ tiêu chuẩn trở thành nhà tâm lý học sư phạm xã hội vào năm 1993 và từ đó đã áp dụng kiến ​​thức của mình vào quản lý dự án.
Valerii có bằng Thạc sĩ và chứng chỉ quản lý dự án và chương trình vào năm 2013. Trong chương trình Thạc sĩ, anh đã làm quen với Lộ trình Dự án (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) và Spiral Dynamics.
Valerii là tác giả khám phá sự không chắc chắn của V.U.C.A. khái niệm sử dụng Động lực xoắn ốc và thống kê toán học trong tâm lý học và 38 cuộc thăm dò quốc tế.
Bài này có 0 Bình luận
Trả lời
Hủy trả lời
Để lại nhận xét của bạn
×
Bạn thấy lỗi
Kiến nghị VERSION ĐÚNG BẠN
Nhập e-mail của bạn như mong muốn
Gửi
hủy bỏ
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
Chào bạn! Hãy để tôi hỏi bạn, bạn đã quen thuộc với động lực xoắn ốc?