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 = 0.0828
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0828
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0035
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
0.0762
कमजोर नकारात्मक
-0.0046
कमजोर सकारात्मक
0.1086
कमजोर नकारात्मक
-0.1228
कमजोर सकारात्मक
0.0184
कमजोर नकारात्मक
-0.0551
कमजोर सकारात्मक
0.0148
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0302
कमजोर सकारात्मक
0.0072
कमजोर सकारात्मक
0.0367
कमजोर नकारात्मक
-0.0046
कमजोर सकारात्मक
0.0238
कमजोर नकारात्मक
-0.0124
कमजोर नकारात्मक
-0.0587
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0182
कमजोर नकारात्मक
-0.0500
कमजोर नकारात्मक
-0.0009
कमजोर सकारात्मक
0.0531
कमजोर नकारात्मक
-0.0099
कमजोर सकारात्मक
0.0009
कमजोर नकारात्मक
-0.0011
Answer 3-
कमजोर सकारात्मक
0.0057
कमजोर सकारात्मक
0.0166
कमजोर सकारात्मक
0.0297
कमजोर नकारात्मक
-0.0251
कमजोर नकारात्मक
-0.0543
कमजोर नकारात्मक
-0.0202
कमजोर सकारात्मक
0.0538
Answer 4-
कमजोर सकारात्मक
0.0128
कमजोर नकारात्मक
-0.0180
कमजोर नकारात्मक
-0.0228
कमजोर सकारात्मक
0.0229
कमजोर सकारात्मक
0.0196
कमजोर सकारात्मक
0.0167
कमजोर नकारात्मक
-0.0444
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0435
कमजोर नकारात्मक
-0.0554
कमजोर नकारात्मक
-0.1053
कमजोर सकारात्मक
0.0937
कमजोर सकारात्मक
0.0049
कमजोर सकारात्मक
0.0536
कमजोर सकारात्मक
0.0151
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0509
कमजोर सकारात्मक
0.1070
कमजोर नकारात्मक
-0.0386
कमजोर नकारात्मक
-0.0397
कमजोर सकारात्मक
0.0022
कमजोर सकारात्मक
0.0126
कमजोर सकारात्मक
0.0224
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0236
कमजोर सकारात्मक
0.0396
कमजोर सकारात्मक
0.0723
कमजोर सकारात्मक
0.0688
कमजोर नकारात्मक
-0.0290
कमजोर नकारात्मक
-0.0910
कमजोर नकारात्मक
-0.0671
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0314
कमजोर नकारात्मक
-0.0439
कमजोर नकारात्मक
-0.0372
कमजोर सकारात्मक
0.0109
कमजोर सकारात्मक
0.0894
कमजोर नकारात्मक
-0.0354
कमजोर नकारात्मक
-0.0199
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0449
कमजोर नकारात्मक
-0.0301
कमजोर नकारात्मक
-0.0304
कमजोर नकारात्मक
-0.0111
कमजोर नकारात्मक
-0.0279
कमजोर सकारात्मक
0.0391
कमजोर सकारात्मक
0.0218
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0152
कमजोर नकारात्मक
-0.0074
कमजोर सकारात्मक
0.0081
कमजोर नकारात्मक
-0.0440
कमजोर सकारात्मक
0.0039
कमजोर नकारात्मक
-0.0051
कमजोर सकारात्मक
0.0334
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0524
कमजोर सकारात्मक
0.0334
कमजोर सकारात्मक
0.0347
कमजोर सकारात्मक
0.0537
कमजोर नकारात्मक
-0.0655
कमजोर सकारात्मक
0.0322
कमजोर नकारात्मक
-0.0480
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.1113
कमजोर नकारात्मक
-0.0423
कमजोर नकारात्मक
-0.0035
कमजोर सकारात्मक
0.0030
कमजोर सकारात्मक
0.0101
कमजोर सकारात्मक
0.0817
कमजोर सकारात्मक
0.0204
Answer 12-
कमजोर नकारात्मक
-0.0015
कमजोर सकारात्मक
0.0730
कमजोर नकारात्मक
-0.0472
कमजोर नकारात्मक
-0.1012
कमजोर नकारात्मक
-0.0108
कमजोर सकारात्मक
0.0289
कमजोर सकारात्मक
0.0804


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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