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 = 0.0846
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0846
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.0037
გავრცელებაარა
ნორმალური
ნორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალური
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
0.0570
სუსტი უარყოფითი
-0.0377
სუსტი პოზიტიური
0.1017
სუსტი უარყოფითი
-0.1119
სუსტი პოზიტიური
0.0292
სუსტი უარყოფითი
-0.0507
სუსტი პოზიტიური
0.0269
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0374
სუსტი პოზიტიური
0.0229
სუსტი პოზიტიური
0.0456
სუსტი უარყოფითი
-0.0045
სუსტი პოზიტიური
0.0068
სუსტი უარყოფითი
-0.0070
სუსტი უარყოფითი
-0.0697
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0192
სუსტი უარყოფითი
-0.0343
სუსტი პოზიტიური
0.0021
სუსტი პოზიტიური
0.0597
სუსტი უარყოფითი
-0.0124
სუსტი უარყოფითი
-0.0068
სუსტი უარყოფითი
-0.0126
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0115
სუსტი პოზიტიური
0.0310
სუსტი პოზიტიური
0.0224
სუსტი უარყოფითი
-0.0166
სუსტი უარყოფითი
-0.0600
სუსტი უარყოფითი
-0.0258
სუსტი პოზიტიური
0.0488
Answer 5-
სუსტი პოზიტიური
0.0209
სუსტი უარყოფითი
-0.0161
სუსტი უარყოფითი
-0.0244
სუსტი პოზიტიური
0.0113
სუსტი პოზიტიური
0.0113
სუსტი პოზიტიური
0.0306
სუსტი უარყოფითი
-0.0414
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0462
სუსტი უარყოფითი
-0.0515
სუსტი უარყოფითი
-0.0994
სუსტი პოზიტიური
0.0833
სუსტი პოზიტიური
0.0152
სუსტი პოზიტიური
0.0467
სუსტი პოზიტიური
0.0169
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0516
სუსტი პოზიტიური
0.0780
სუსტი უარყოფითი
-0.0446
სუსტი უარყოფითი
-0.0453
სუსტი პოზიტიური
0.0181
სუსტი პოზიტიური
0.0138
სუსტი პოზიტიური
0.0386
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0157
სუსტი პოზიტიური
0.0320
სუსტი პოზიტიური
0.0753
სუსტი პოზიტიური
0.0752
სუსტი უარყოფითი
-0.0109
სუსტი უარყოფითი
-0.1067
სუსტი უარყოფითი
-0.0702
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0203
სუსტი უარყოფითი
-0.0441
სუსტი უარყოფითი
-0.0353
სუსტი პოზიტიური
0.0010
სუსტი პოზიტიური
0.0823
სუსტი უარყოფითი
-0.0173
სუსტი უარყოფითი
-0.0131
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0554
სუსტი უარყოფითი
-0.0259
სუსტი უარყოფითი
-0.0192
სუსტი უარყოფითი
-0.0221
სუსტი უარყოფითი
-0.0365
სუსტი პოზიტიური
0.0248
სუსტი პოზიტიური
0.0335
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0219
სუსტი პოზიტიური
0.0052
სუსტი პოზიტიური
0.0038
სუსტი უარყოფითი
-0.0402
სუსტი პოზიტიური
0.0002
სუსტი უარყოფითი
-0.0141
სუსტი პოზიტიური
0.0318
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0506
სუსტი პოზიტიური
0.0363
სუსტი პოზიტიური
0.0292
სუსტი პოზიტიური
0.0542
სუსტი უარყოფითი
-0.0687
სუსტი პოზიტიური
0.0413
სუსტი უარყოფითი
-0.0523
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.1082
სუსტი უარყოფითი
-0.0387
სუსტი უარყოფითი
-0.0090
სუსტი პოზიტიური
0.0258
სუსტი უარყოფითი
-0.0102
სუსტი პოზიტიური
0.0896
სუსტი პოზიტიური
0.0111
Answer 14-
სუსტი უარყოფითი
-0.0027
სუსტი პოზიტიური
0.0573
სუსტი უარყოფითი
-0.0550
სუსტი უარყოფითი
-0.1102
სუსტი პოზიტიური
0.0135
სუსტი პოზიტიური
0.0416
სუსტი პოზიტიური
0.0747


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?