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 = 0.0763
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0763
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.0031
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
0.0709
სუსტი უარყოფითი
-0.0028
სუსტი პოზიტიური
0.1106
სუსტი უარყოფითი
-0.0994
სუსტი უარყოფითი
-0.0085
სუსტი უარყოფითი
-0.0583
სუსტი პოზიტიური
0.0110
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0280
სუსტი პოზიტიური
0.0016
სუსტი პოზიტიური
0.0403
სუსტი უარყოფითი
-0.0300
სუსტი პოზიტიური
0.0444
სუსტი უარყოფითი
-0.0020
სუსტი უარყოფითი
-0.0658
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0147
სუსტი უარყოფითი
-0.0480
სუსტი უარყოფითი
-0.0065
სუსტი პოზიტიური
0.0458
სუსტი უარყოფითი
-0.0093
სუსტი უარყოფითი
-0.0046
სუსტი პოზიტიური
0.0184
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0166
სუსტი პოზიტიური
0.0057
სუსტი პოზიტიური
0.0186
სუსტი უარყოფითი
-0.0386
სუსტი უარყოფითი
-0.0325
სუსტი უარყოფითი
-0.0142
სუსტი პოზიტიური
0.0482
Answer 5-
სუსტი პოზიტიური
0.0043
სუსტი უარყოფითი
-0.0109
სუსტი უარყოფითი
-0.0187
სუსტი პოზიტიური
0.0505
სუსტი უარყოფითი
-0.0008
სუსტი პოზიტიური
0.0361
სუსტი უარყოფითი
-0.0520
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0401
სუსტი უარყოფითი
-0.0583
სუსტი უარყოფითი
-0.0839
სუსტი პოზიტიური
0.0803
სუსტი უარყოფითი
-0.0010
სუსტი პოზიტიური
0.0548
სუსტი პოზიტიური
0.0139
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0560
სუსტი პოზიტიური
0.1141
სუსტი უარყოფითი
-0.0539
სუსტი უარყოფითი
-0.0116
სუსტი უარყოფითი
-0.0001
სუსტი უარყოფითი
-0.0108
სუსტი პოზიტიური
0.0246
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0279
სუსტი პოზიტიური
0.0172
სუსტი პოზიტიური
0.0623
სუსტი პოზიტიური
0.0562
სუსტი უარყოფითი
-0.0184
სუსტი უარყოფითი
-0.0748
სუსტი უარყოფითი
-0.0562
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0074
სუსტი უარყოფითი
-0.0274
სუსტი უარყოფითი
-0.0412
სუსტი პოზიტიური
0.0323
სუსტი პოზიტიური
0.0853
სუსტი უარყოფითი
-0.0162
სუსტი უარყოფითი
-0.0452
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0176
სუსტი უარყოფითი
-0.0320
სუსტი უარყოფითი
-0.0396
სუსტი უარყოფითი
-0.0023
სუსტი უარყოფითი
-0.0136
სუსტი პოზიტიური
0.0492
სუსტი პოზიტიური
0.0170
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0321
სუსტი პოზიტიური
0.0105
სუსტი პოზიტიური
0.0134
სუსტი უარყოფითი
-0.0615
სუსტი უარყოფითი
-0.0101
სუსტი უარყოფითი
-0.0137
სუსტი პოზიტიური
0.0401
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0132
სუსტი პოზიტიური
0.0326
სუსტი პოზიტიური
0.0613
სუსტი პოზიტიური
0.0349
სუსტი უარყოფითი
-0.0699
სუსტი პოზიტიური
0.0061
სუსტი უარყოფითი
-0.0382
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.1088
სუსტი უარყოფითი
-0.0423
სუსტი უარყოფითი
-0.0096
სუსტი უარყოფითი
-0.0013
სუსტი პოზიტიური
0.0092
სუსტი პოზიტიური
0.0769
სუსტი პოზიტიური
0.0302
Answer 14-
სუსტი პოზიტიური
0.0043
სუსტი პოზიტიური
0.0611
სუსტი უარყოფითი
-0.0311
სუსტი უარყოფითი
-0.0806
სუსტი უარყოფითი
-0.0219
სუსტი პოზიტიური
0.0017
სუსტი პოზიტიური
0.0791


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 Pet Project Sdtest®

1993 წელს ვალერი იყო კვალიფიციური, როგორც სოციალური პედაგოგა-ფსიქოლოგი და მას შემდეგ გამოიყენა ცოდნა პროექტის მენეჯმენტში.
ვალერიმ მოიპოვა მაგისტრის ხარისხი და პროექტისა და პროგრამის მენეჯერის კვალიფიკაცია 2013 წელს. მისი სამაგისტრო პროგრამის განმავლობაში იგი გაეცნო პროექტის საგზაო რუქას (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektmanagement E. V.) და Spiral Dynamics.
ვალერიმ ჩაატარა სხვადასხვა სპირალური დინამიკის ტესტები და გამოიყენა თავისი ცოდნა და გამოცდილება SDTest– ის ამჟამინდელი ვერსიის ადაპტაციისთვის.
ვალერი არის ავტორი V.U.C.A.- ს გაურკვევლობის შესწავლით. კონცეფცია სპირალური დინამიკისა და მათემატიკური სტატისტიკის გამოყენებით ფსიქოლოგიაში, 20 -ზე მეტი 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
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
Გამარჯობა! ნება მიბოძეთ გკითხოთ, უკვე იცნობთ სპირალურ დინამიკას?