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 = 0.0727
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0727
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.003
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
0.0682
სუსტი პოზიტიური
0.0206
სუსტი პოზიტიური
0.0941
სუსტი უარყოფითი
-0.1169
სუსტი უარყოფითი
-0.0095
სუსტი უარყოფითი
-0.0471
სუსტი პოზიტიური
0.0198
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0190
სუსტი უარყოფითი
-0.0033
სუსტი პოზიტიური
0.0434
სუსტი უარყოფითი
-0.0239
სუსტი პოზიტიური
0.0392
სუსტი უარყოფითი
-0.0076
სუსტი უარყოფითი
-0.0554
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0211
სუსტი უარყოფითი
-0.0261
სუსტი პოზიტიური
0.0046
სუსტი პოზიტიური
0.0553
სუსტი უარყოფითი
-0.0241
სუსტი უარყოფითი
-0.0108
სუსტი პოზიტიური
0.0075
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0347
სუსტი უარყოფითი
-0.0051
სუსტი პოზიტიური
0.0149
სუსტი უარყოფითი
-0.0412
სუსტი უარყოფითი
-0.0349
სუსტი უარყოფითი
-0.0076
სუსტი პოზიტიური
0.0450
Answer 5-
სუსტი უარყოფითი
-0.0083
სუსტი უარყოფითი
-0.0264
სუსტი უარყოფითი
-0.0230
სუსტი პოზიტიური
0.0463
სუსტი პოზიტიური
0.0341
სუსტი პოზიტიური
0.0299
სუსტი უარყოფითი
-0.0519
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0218
სუსტი უარყოფითი
-0.0508
სუსტი უარყოფითი
-0.0736
სუსტი პოზიტიური
0.0705
სუსტი უარყოფითი
-0.0112
სუსტი პოზიტიური
0.0486
სუსტი პოზიტიური
0.0122
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0631
სუსტი პოზიტიური
0.0931
სუსტი უარყოფითი
-0.0592
სუსტი უარყოფითი
-0.0012
სუსტი პოზიტიური
0.0085
სუსტი უარყოფითი
-0.0037
სუსტი პოზიტიური
0.0235
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0170
სუსტი პოზიტიური
0.0053
სუსტი პოზიტიური
0.0831
სუსტი პოზიტიური
0.0595
სუსტი უარყოფითი
-0.0336
სუსტი უარყოფითი
-0.0794
სუსტი უარყოფითი
-0.0462
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0253
სუსტი უარყოფითი
-0.0244
სუსტი უარყოფითი
-0.0378
სუსტი პოზიტიური
0.0297
სუსტი პოზიტიური
0.0802
სუსტი უარყოფითი
-0.0117
სუსტი უარყოფითი
-0.0565
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0050
სუსტი უარყოფითი
-0.0381
სუსტი უარყოფითი
-0.0535
სუსტი უარყოფითი
-0.0207
სუსტი პოზიტიური
0.0068
სუსტი პოზიტიური
0.0608
სუსტი პოზიტიური
0.0303
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0240
სუსტი პოზიტიური
0.0019
სუსტი პოზიტიური
0.0128
სუსტი უარყოფითი
-0.0592
სუსტი უარყოფითი
-0.0172
სუსტი უარყოფითი
-0.0139
სუსტი პოზიტიური
0.0554
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0078
სუსტი პოზიტიური
0.0331
სუსტი პოზიტიური
0.0523
სუსტი პოზიტიური
0.0403
სუსტი უარყოფითი
-0.0665
სუსტი პოზიტიური
0.0086
სუსტი უარყოფითი
-0.0435
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.0941
სუსტი უარყოფითი
-0.0349
სუსტი უარყოფითი
-0.0132
სუსტი პოზიტიური
0.0111
სუსტი პოზიტიური
0.0173
სუსტი პოზიტიური
0.0730
სუსტი პოზიტიური
0.0037
Answer 14-
სუსტი პოზიტიური
0.0003
სუსტი პოზიტიური
0.0835
სუსტი უარყოფითი
-0.0344
სუსტი უარყოფითი
-0.0762
სუსტი უარყოფითი
-0.0242
სუსტი უარყოფითი
-0.0104
სუსტი პოზიტიური
0.0768


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 SDTEST®

ვალერიმ 1993 წელს მიიღო სოციალური პედაგოგი-ფსიქოლოგის კვალიფიკაცია და მას შემდეგ გამოიყენა თავისი ცოდნა პროექტების მენეჯმენტში.
ვალერიიმ მიიღო მაგისტრის ხარისხი და პროექტისა და პროგრამის მენეჯერის კვალიფიკაცია 2013 წელს. სამაგისტრო პროგრამის განმავლობაში მან გაეცნო Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) და Spiral Dynamics.
ვალერი არის V.U.C.A-ს გაურკვევლობის გამოკვლევის ავტორი. კონცეფცია სპირალური დინამიკის და მათემატიკური სტატისტიკის გამოყენებით ფსიქოლოგიაში და 38 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?