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
0.0666
სუსტი პოზიტიური
0.0209
სუსტი პოზიტიური
0.0941
სუსტი უარყოფითი
-0.1169
სუსტი უარყოფითი
-0.0089
სუსტი უარყოფითი
-0.0469
სუსტი პოზიტიური
0.0197
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0169
სუსტი უარყოფითი
-0.0027
სუსტი პოზიტიური
0.0434
სუსტი უარყოფითი
-0.0239
სუსტი პოზიტიური
0.0400
სუსტი უარყოფითი
-0.0073
სუსტი უარყოფითი
-0.0555
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0228
სუსტი უარყოფითი
-0.0256
სუსტი პოზიტიური
0.0045
სუსტი პოზიტიური
0.0553
სუსტი უარყოფითი
-0.0232
სუსტი უარყოფითი
-0.0105
სუსტი პოზიტიური
0.0074
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0329
სუსტი უარყოფითი
-0.0047
სუსტი პოზიტიური
0.0149
სუსტი უარყოფითი
-0.0412
სუსტი უარყოფითი
-0.0342
სუსტი უარყოფითი
-0.0074
სუსტი პოზიტიური
0.0449
Answer 5-
სუსტი უარყოფითი
-0.0094
სუსტი უარყოფითი
-0.0261
სუსტი უარყოფითი
-0.0230
სუსტი პოზიტიური
0.0463
სუსტი პოზიტიური
0.0346
სუსტი პოზიტიური
0.0300
სუსტი უარყოფითი
-0.0519
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0118
სუსტი უარყოფითი
-0.0530
სუსტი უარყოფითი
-0.0733
სუსტი პოზიტიური
0.0702
სუსტი უარყოფითი
-0.0155
სუსტი პოზიტიური
0.0470
სუსტი პოზიტიური
0.0129
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0643
სუსტი პოზიტიური
0.0935
სუსტი უარყოფითი
-0.0592
სუსტი უარყოფითი
-0.0012
სუსტი პოზიტიური
0.0092
სუსტი უარყოფითი
-0.0034
სუსტი პოზიტიური
0.0233
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0149
სუსტი პოზიტიური
0.0058
სუსტი პოზიტიური
0.0830
სუსტი პოზიტიური
0.0595
სუსტი უარყოფითი
-0.0326
სუსტი უარყოფითი
-0.0791
სუსტი უარყოფითი
-0.0463
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0229
სუსტი უარყოფითი
-0.0238
სუსტი უარყოფითი
-0.0378
სუსტი პოზიტიური
0.0297
სუსტი პოზიტიური
0.0811
სუსტი უარყოფითი
-0.0113
სუსტი უარყოფითი
-0.0566
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0132
სუსტი უარყოფითი
-0.0401
სუსტი უარყოფითი
-0.0533
სუსტი უარყოფითი
-0.0207
სუსტი პოზიტიური
0.0031
სუსტი პოზიტიური
0.0593
სუსტი პოზიტიური
0.0308
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0224
სუსტი პოზიტიური
0.0023
სუსტი პოზიტიური
0.0128
სუსტი უარყოფითი
-0.0592
სუსტი უარყოფითი
-0.0166
სუსტი უარყოფითი
-0.0136
სუსტი პოზიტიური
0.0552
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0087
სუსტი პოზიტიური
0.0333
სუსტი პოზიტიური
0.0523
სუსტი პოზიტიური
0.0403
სუსტი უარყოფითი
-0.0660
სუსტი პოზიტიური
0.0087
სუსტი უარყოფითი
-0.0436
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.0947
სუსტი უარყოფითი
-0.0346
სუსტი უარყოფითი
-0.0132
სუსტი პოზიტიური
0.0111
სუსტი პოზიტიური
0.0178
სუსტი პოზიტიური
0.0731
სუსტი პოზიტიური
0.0036
Answer 14-
სუსტი უარყოფითი
-0.0009
სუსტი პოზიტიური
0.0838
სუსტი უარყოფითი
-0.0344
სუსტი უარყოფითი
-0.0762
სუსტი უარყოფითი
-0.0236
სუსტი უარყოფითი
-0.0102
სუსტი პოზიტიური
0.0767


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
Bot
sdtest
1
Გამარჯობა! ნება მიბოძეთ გკითხოთ, უკვე იცნობთ სპირალურ დინამიკას?