Главная/Блог/AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

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.

Искусственный интеллект и конец цивилизации

Графики Корреляция

VUCA

Критическое значение коэффициента корреляции

нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.084

не нормальное распределение, по Спирмену r = 0.0036

Показать только результаты > r = 0.084

Распределение	Не нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное
Все вопросы Все вопросы 1) Безопасность (сколько вы согласны или не согласны?) 2) Контроль (сколько вы согласны или не согласны?)
1) Безопасность (сколько вы согласны или не согласны?)
Answer 1	-	Слабая положительная 0.0782	Слабая отрицательная -0.0194	Слабая положительная 0.1068	Слабая отрицательная -0.1237	Слабая положительная 0.0211	Слабая отрицательная -0.0558	Слабая положительная 0.0212
Answer 2	-	Слабая положительная 0.0296	Слабая положительная 0.0231	Слабая положительная 0.0400	Слабая отрицательная -0.0012	Слабая положительная 0.0132	Слабая отрицательная -0.0053	Слабая отрицательная -0.0711
Answer 3	-	Слабая отрицательная -0.0075	Слабая отрицательная -0.0330	Слабая отрицательная -0.0036	Слабая положительная 0.0550	Слабая отрицательная -0.0054	Слабая отрицательная -0.0144	Слабая отрицательная -0.0108
Answer 4	-	Слабая положительная 0.0045	Слабая положительная 0.0259	Слабая положительная 0.0324	Слабая отрицательная -0.0203	Слабая отрицательная -0.0601	Слабая отрицательная -0.0206	Слабая положительная 0.0472
Answer 5	-	Слабая положительная 0.0071	Слабая отрицательная -0.0184	Слабая отрицательная -0.0280	Слабая положительная 0.0166	Слабая положительная 0.0164	Слабая положительная 0.0252	Слабая отрицательная -0.0339
Answer 6	-	Слабая отрицательная -0.0457	Слабая отрицательная -0.0552	Слабая отрицательная -0.1004	Слабая положительная 0.0896	Слабая положительная 0.0092	Слабая положительная 0.0466	Слабая положительная 0.0190
Answer 7	-	Слабая отрицательная -0.0566	Слабая положительная 0.0719	Слабая отрицательная -0.0421	Слабая отрицательная -0.0405	Слабая положительная 0.0116	Слабая положительная 0.0233	Слабая положительная 0.0372
2) Контроль (сколько вы согласны или не согласны?)
Answer 8	-	Слабая положительная 0.0261	Слабая положительная 0.0447	Слабая положительная 0.0766	Слабая положительная 0.0706	Слабая отрицательная -0.0209	Слабая отрицательная -0.1053	Слабая отрицательная -0.0740
Answer 9	-	Слабая положительная 0.0256	Слабая отрицательная -0.0460	Слабая отрицательная -0.0393	Слабая отрицательная -0.0056	Слабая положительная 0.0960	Слабая отрицательная -0.0292	Слабая отрицательная -0.0080
Answer 10	-	Слабая положительная 0.0471	Слабая отрицательная -0.0248	Слабая отрицательная -0.0245	Слабая отрицательная -0.0183	Слабая отрицательная -0.0291	Слабая положительная 0.0256	Слабая положительная 0.0316
Answer 11	-	Слабая положительная 0.0191	Слабая положительная 0.0042	Слабая положительная 0.0053	Слабая отрицательная -0.0398	Слабая положительная 0.0012	Слабая отрицательная -0.0115	Слабая положительная 0.0295
Answer 12	-	Слабая отрицательная -0.0507	Слабая положительная 0.0353	Слабая положительная 0.0299	Слабая положительная 0.0534	Слабая отрицательная -0.0671	Слабая положительная 0.0424	Слабая отрицательная -0.0536
Answer 13	-	Слабая отрицательная -0.1113	Слабая отрицательная -0.0431	Слабая положительная 0.0030	Слабая положительная 0.0204	Слабая отрицательная -0.0120	Слабая положительная 0.0925	Слабая положительная 0.0106
Answer 14	-	Слабая отрицательная -0.0076	Слабая положительная 0.0455	Слабая отрицательная -0.0575	Слабая отрицательная -0.0913	Слабая отрицательная -0.0036	Слабая положительная 0.0486	Слабая положительная 0.0789

Экспорт в MS Excel

Эта функциональность будет доступна в ваших собственных опросах VUCA

Да

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

2023.11.27

Валерий Косенко

Владелец продукта SDTEST®

Валерий получил квалифицию социального педагога-психолога в 1993 году и с тех пор применял свои знания в области управления проектами.
В 2013 году он получил степень магистра и квалификацию менеджера по управлению проектами и программами. Во время своей магистерской программы он познакомился с Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanage e. V.) и Спиральной Динамикой.
Валерий изучил различные тесты по Спиральной Динамике и использовал свои знания и опыт, чтобы адаптировать текущую версию SDTEST.
Валерий является автором идеи изучения неопределенности концепции V.U.C.A. при помощи Спиральной Динамики и математической статистики в психологии, более 20 международных опросов.

Этот пост имеет 0 Комментарии

Ответить на

Отменить ответ

Оставьте свой комментарий