Trang Chủ/Blog/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.

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

bảng xếp hạng Sự tương quan

VUCA

Giá trị tới hạn của hệ số tương quan

Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0763

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0031

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0763

Phân bổ	Không bình thường	Bình thường	Không bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình 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 0.0780	Tiêu cực yếu -0.0013	Tích cực yếu 0.1092	Tiêu cực yếu -0.0965	Tiêu cực yếu -0.0082	Tiêu cực yếu -0.0554	Tích cực yếu 0.0083
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0290	Tiêu cực yếu -0.0016	Tích cực yếu 0.0401	Tiêu cực yếu -0.0312	Tích cực yếu 0.0451	Tích cực yếu 0.0015	Tiêu cực yếu -0.0620
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0142	Tiêu cực yếu -0.0519	Tiêu cực yếu -0.0059	Tích cực yếu 0.0485	Tiêu cực yếu -0.0108	Tiêu cực yếu -0.0076	Tích cực yếu 0.0174
Answer 4	-	Tích cực yếu 0.0204	Tích cực yếu 0.0084	Tích cực yếu 0.0182	Tiêu cực yếu -0.0414	Tiêu cực yếu -0.0314	Tiêu cực yếu -0.0132	Tích cực yếu 0.0495
Answer 5	-	Tiêu cực yếu -0.0036	Tiêu cực yếu -0.0097	Tiêu cực yếu -0.0185	Tích cực yếu 0.0477	Tiêu cực yếu -0.0030	Tích cực yếu 0.0301	Tiêu cực yếu -0.0557
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0414	Tiêu cực yếu -0.0556	Tiêu cực yếu -0.0823	Tích cực yếu 0.0795	Tiêu cực yếu -0.0012	Tích cực yếu 0.0520	Tích cực yếu 0.0146
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0600	Tích cực yếu 0.1144	Tiêu cực yếu -0.0542	Tiêu cực yếu -0.0096	Tích cực yếu 0.0012	Tiêu cực yếu -0.0080	Tích cực yếu 0.0241
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0283	Tích cực yếu 0.0174	Tích cực yếu 0.0583	Tích cực yếu 0.0581	Tiêu cực yếu -0.0182	Tiêu cực yếu -0.0745	Tiêu cực yếu -0.0550
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0097	Tiêu cực yếu -0.0287	Tiêu cực yếu -0.0387	Tích cực yếu 0.0305	Tích cực yếu 0.0863	Tiêu cực yếu -0.0161	Tiêu cực yếu -0.0470
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0190	Tiêu cực yếu -0.0334	Tiêu cực yếu -0.0417	Tiêu cực yếu -0.0013	Tiêu cực yếu -0.0142	Tích cực yếu 0.0502	Tích cực yếu 0.0176
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0358	Tích cực yếu 0.0118	Tích cực yếu 0.0160	Tiêu cực yếu -0.0628	Tiêu cực yếu -0.0127	Tiêu cực yếu -0.0174	Tích cực yếu 0.0434
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0211	Tích cực yếu 0.0354	Tích cực yếu 0.0631	Tích cực yếu 0.0352	Tiêu cực yếu -0.0736	Tích cực yếu 0.0029	Tiêu cực yếu -0.0414
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1112	Tiêu cực yếu -0.0452	Tiêu cực yếu -0.0103	Tích cực yếu 0.0029	Tích cực yếu 0.0144	Tích cực yếu 0.0795	Tích cực yếu 0.0259
Answer 14	-	Tích cực yếu 0.0038	Tích cực yếu 0.0641	Tiêu cực yếu -0.0297	Tiêu cực yếu -0.0850	Tiêu cực yếu -0.0222	Tích cực yếu 0.0037	Tích cực yếu 0.0820

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 PET Project Sdtest®

Valerii đủ điều kiện là một nhà tâm lý học sư phạm xã hội vào năm 1993 và kể từ đó đã áp dụng kiến thức của mình trong quản lý dự án.
Valerii có bằng thạc sĩ và trình độ quản lý chương trình và dự án vào năm 2013. Trong chương trình thạc sĩ của mình, anh ta đã quen thuộc với Lộ trình dự án (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektman Quản lý e. V.) và động lực xoắn ốc.
Valerii đã thực hiện các bài kiểm tra động lực xoắn ốc khác nhau và sử dụng kiến thức và kinh nghiệm của mình để điều chỉnh phiên bản SDTest hiện tại.
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, hơn 20 cuộc thăm dò quốc tế.

Bài này có 0 Bình luận

Trả lời

Hủy trả lời

Để lại nhận xét của bạn