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


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
Bot
sdtest
1
ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ! ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਪੁੱਛਣ ਦਿਓ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ?