ਕਿਤਾਬ ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
ਸਪਾਂਸਰਾਂ

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.


ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸਭਿਅਤਾ ਦਾ ਅੰਤ

ਦੇਸ਼
ਭਾਸ਼ਾ
-
Mail
ਮੁੜ ਗਣਨਾ
ਨਾਲ਼ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ
ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0727
ਵਿਲੀਅਮ ਸੇਲਾਲੀ ਗੋਸੈੱਟ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਣ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿ .ਸ਼ਨ (ਵਿਦਿਆਰਥੀ) r = 0.0727
ਬਰਬਾਦੀ ਦੁਆਰਾ ਗੈਰ ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ r = 0.003
ਵੰਡਗੈਰ
ਸਰਕਾਰੀ
ਆਮਗੈਰ
ਸਰਕਾਰੀ
ਆਮਆਮਆਮਆਮਆਮ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ
1) ਸੁਰੱਖਿਆ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
2) ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
1) ਸੁਰੱਖਿਆ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
Answer 1-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0682
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0206
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0941
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.1169
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0095
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0471
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0198
Answer 2-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0190
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0033
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0434
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0239
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0392
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0076
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0554
Answer 3-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0211
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0261
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0046
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0553
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0241
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0108
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0075
Answer 4-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0347
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0051
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0149
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0412
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0349
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0076
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0450
Answer 5-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0083
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0264
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0230
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0463
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0341
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0299
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0519
Answer 6-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0218
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0508
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0736
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0705
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0112
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0486
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0122
Answer 7-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0631
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0931
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0592
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0012
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0085
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0037
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0235
2) ਨਿਯੰਤਰਣ (ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋ?)
Answer 8-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0170
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0053
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0831
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0595
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0336
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0794
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0462
Answer 9-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0253
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0244
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0378
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0297
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0802
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0117
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0565
Answer 10-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0050
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0381
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0535
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0207
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0068
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0608
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0303
Answer 11-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0240
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0019
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0128
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0592
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0172
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0139
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0554
Answer 12-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0078
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0331
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0523
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0403
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0665
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0086
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0435
Answer 13-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0941
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0349
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0132
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0111
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0173
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0730
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0037
Answer 14-
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0003
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0835
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0344
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0762
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0242
ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ
-0.0104
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
0.0768


MS Excel ਦਾ ਨਿਰਯਾਤ
ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ VUCA ਪੋਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗੀ
ਠੀਕ ਹੈ



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


2023.11.27
ਵਲੇਰੀ ਆਈਸੋਜ਼ਨਕੋ
ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮਾਲਕ SaaS SDTEST®

ਵੈਲੇਰੀ 1993 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਸਿੱਖਿਆ-ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਵਜੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਵੈਲੇਰੀ ਨੇ 2013 ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮੈਨੇਜਰ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਆਪਣੇ ਮਾਸਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੋਡਮੈਪ (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) ਅਤੇ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਗਿਆ।
ਵੈਲੇਰੀ ਵੀ.ਯੂ.ਸੀ.ਏ. ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਲੇਖਕ ਹੈ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਕਲਪ, ਅਤੇ 38 ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੋਲ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਹੈ 0 ਟਿੱਪਣੀਆਂ
ਦਾ ਜਵਾਬ
ਜਵਾਬ ਰੱਦ ਕਰੋ
ਆਪਣੀ ਟਿੱਪਣੀ ਛੱਡੋ
×
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਲੱਭੀ
ਤੁਹਾਡੇ ਸਹੀ ਵਰਜਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ
ਲੋੜੀਦਾ ਦੇ ਤੌਰ ਆਪਣੇ ਈ-ਮੇਲ ਦਿਓ
ਭੇਜੋ
ਰੱਦ ਕਰੋ
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
ਸਤ ਸ੍ਰੀ ਅਕਾਲ! ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਪੁੱਛਣ ਦਿਓ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਪਿਰਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ?