पुस्तक आधारित परीक्षण «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
प्रायोजक

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.


कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सभ्यता का अंत

देश
भाषा: हिन्दी
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पुनर्गणना
सहसंबंध गुणांक का महत्वपूर्ण मान
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0763
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0763
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0031
वितरणसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्य
सभी प्रश्न
सभी प्रश्न
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0709
कमजोर नकारात्मक
-0.0028
कमजोर सकारात्मक
0.1106
कमजोर नकारात्मक
-0.0994
कमजोर नकारात्मक
-0.0085
कमजोर नकारात्मक
-0.0583
कमजोर सकारात्मक
0.0110
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0280
कमजोर सकारात्मक
0.0016
कमजोर सकारात्मक
0.0403
कमजोर नकारात्मक
-0.0300
कमजोर सकारात्मक
0.0444
कमजोर नकारात्मक
-0.0020
कमजोर नकारात्मक
-0.0658
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0147
कमजोर नकारात्मक
-0.0480
कमजोर नकारात्मक
-0.0065
कमजोर सकारात्मक
0.0458
कमजोर नकारात्मक
-0.0093
कमजोर नकारात्मक
-0.0046
कमजोर सकारात्मक
0.0184
Answer 3-
कमजोर सकारात्मक
0.0166
कमजोर सकारात्मक
0.0057
कमजोर सकारात्मक
0.0186
कमजोर नकारात्मक
-0.0386
कमजोर नकारात्मक
-0.0325
कमजोर नकारात्मक
-0.0142
कमजोर सकारात्मक
0.0482
Answer 4-
कमजोर सकारात्मक
0.0043
कमजोर नकारात्मक
-0.0109
कमजोर नकारात्मक
-0.0187
कमजोर सकारात्मक
0.0505
कमजोर नकारात्मक
-0.0008
कमजोर सकारात्मक
0.0361
कमजोर नकारात्मक
-0.0520
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0401
कमजोर नकारात्मक
-0.0583
कमजोर नकारात्मक
-0.0839
कमजोर सकारात्मक
0.0803
कमजोर नकारात्मक
-0.0010
कमजोर सकारात्मक
0.0548
कमजोर सकारात्मक
0.0139
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0560
कमजोर सकारात्मक
0.1141
कमजोर नकारात्मक
-0.0539
कमजोर नकारात्मक
-0.0116
कमजोर नकारात्मक
-0.0001
कमजोर नकारात्मक
-0.0108
कमजोर सकारात्मक
0.0246
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0279
कमजोर सकारात्मक
0.0172
कमजोर सकारात्मक
0.0623
कमजोर सकारात्मक
0.0562
कमजोर नकारात्मक
-0.0184
कमजोर नकारात्मक
-0.0748
कमजोर नकारात्मक
-0.0562
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0074
कमजोर नकारात्मक
-0.0274
कमजोर नकारात्मक
-0.0412
कमजोर सकारात्मक
0.0323
कमजोर सकारात्मक
0.0853
कमजोर नकारात्मक
-0.0162
कमजोर नकारात्मक
-0.0452
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0176
कमजोर नकारात्मक
-0.0320
कमजोर नकारात्मक
-0.0396
कमजोर नकारात्मक
-0.0023
कमजोर नकारात्मक
-0.0136
कमजोर सकारात्मक
0.0492
कमजोर सकारात्मक
0.0170
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0321
कमजोर सकारात्मक
0.0105
कमजोर सकारात्मक
0.0134
कमजोर नकारात्मक
-0.0615
कमजोर नकारात्मक
-0.0101
कमजोर नकारात्मक
-0.0137
कमजोर सकारात्मक
0.0401
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0132
कमजोर सकारात्मक
0.0326
कमजोर सकारात्मक
0.0613
कमजोर सकारात्मक
0.0349
कमजोर नकारात्मक
-0.0699
कमजोर सकारात्मक
0.0061
कमजोर नकारात्मक
-0.0382
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.1088
कमजोर नकारात्मक
-0.0423
कमजोर नकारात्मक
-0.0096
कमजोर नकारात्मक
-0.0013
कमजोर सकारात्मक
0.0092
कमजोर सकारात्मक
0.0769
कमजोर सकारात्मक
0.0302
Answer 12-
कमजोर सकारात्मक
0.0043
कमजोर सकारात्मक
0.0611
कमजोर नकारात्मक
-0.0311
कमजोर नकारात्मक
-0.0806
कमजोर नकारात्मक
-0.0219
कमजोर सकारात्मक
0.0017
कमजोर सकारात्मक
0.0791


एमएस एक्सेल में निर्यात करें
यह कार्यक्षमता आपके अपने VUCA चुनावों में उपलब्ध होगी
ठीक



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


2023.11.27
वेलेरी कोसेंको
उत्पाद स्वामी सास पेट प्रोजेक्ट SDTEST®

वैलेरी 1993 में एक सामाजिक शिक्षाशास्त्र-मनोवैज्ञानिक के रूप में योग्य थे और तब से उन्होंने परियोजना प्रबंधन में अपने ज्ञान को लागू किया है।
VALERII ने 2013 में मास्टर डिग्री और प्रोजेक्ट और प्रोग्राम मैनेजर योग्यता प्राप्त की। अपने मास्टर कार्यक्रम के दौरान, वह प्रोजेक्ट रोडमैप (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projectmanagement E. V.) और सर्पिल डायनामिक्स से परिचित हो गए।
Valerii ने विभिन्न सर्पिल डायनेमिक्स परीक्षण किए और SDTest के वर्तमान संस्करण को अनुकूलित करने के लिए अपने ज्ञान और अनुभव का उपयोग किया।
VALERII V.U.C.A की अनिश्चितता की खोज के लेखक हैं। मनोविज्ञान में सर्पिल गतिशीलता और गणितीय आंकड़ों का उपयोग करते हुए अवधारणा, 20 से अधिक अंतर्राष्ट्रीय चुनाव।
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