Trang Chủ/Blog/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.

Trí tuệ nhân tạo và sự kết thúc của nền văn minh

bảng xếp hạng Sự tương quan

VUCA

Giá trị tới hạn của hệ số tương quan

Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0841

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0036

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0841

Phân bổ	Không bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường
Tất cả các câu hỏi Tất cả các câu hỏi 1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?) 2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 1	-	Tích cực yếu 0.0780	Tiêu cực yếu -0.0203	Tích cực yếu 0.1076	Tiêu cực yếu -0.1236	Tích cực yếu 0.0201	Tiêu cực yếu -0.0558	Tích cực yếu 0.0219
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0291	Tích cực yếu 0.0217	Tích cực yếu 0.0410	Tiêu cực yếu -0.0004	Tích cực yếu 0.0115	Tiêu cực yếu -0.0052	Tiêu cực yếu -0.0701
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0080	Tiêu cực yếu -0.0342	Tiêu cực yếu -0.0029	Tích cực yếu 0.0559	Tiêu cực yếu -0.0069	Tiêu cực yếu -0.0144	Tiêu cực yếu -0.0098
Answer 4	-	Tích cực yếu 0.0084	Tích cực yếu 0.0286	Tích cực yếu 0.0246	Tiêu cực yếu -0.0160	Tiêu cực yếu -0.0595	Tiêu cực yếu -0.0229	Tích cực yếu 0.0472
Answer 5	-	Tích cực yếu 0.0068	Tiêu cực yếu -0.0191	Tiêu cực yếu -0.0277	Tích cực yếu 0.0170	Tích cực yếu 0.0155	Tích cực yếu 0.0253	Tiêu cực yếu -0.0333
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0479	Tiêu cực yếu -0.0531	Tiêu cực yếu -0.0963	Tích cực yếu 0.0830	Tích cực yếu 0.0147	Tích cực yếu 0.0488	Tích cực yếu 0.0153
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0570	Tích cực yếu 0.0710	Tiêu cực yếu -0.0416	Tiêu cực yếu -0.0400	Tích cực yếu 0.0104	Tích cực yếu 0.0233	Tích cực yếu 0.0381
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0256	Tích cực yếu 0.0433	Tích cực yếu 0.0777	Tích cực yếu 0.0717	Tiêu cực yếu -0.0227	Tiêu cực yếu -0.1053	Tiêu cực yếu -0.0730
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0252	Tiêu cực yếu -0.0475	Tiêu cực yếu -0.0387	Tiêu cực yếu -0.0048	Tích cực yếu 0.0944	Tiêu cực yếu -0.0292	Tiêu cực yếu -0.0068
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0467	Tiêu cực yếu -0.0260	Tiêu cực yếu -0.0239	Tiêu cực yếu -0.0176	Tiêu cực yếu -0.0308	Tích cực yếu 0.0257	Tích cực yếu 0.0326
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0187	Tích cực yếu 0.0033	Tích cực yếu 0.0059	Tiêu cực yếu -0.0393	Tích cực yếu 1.36E-5	Tiêu cực yếu -0.0115	Tích cực yếu 0.0303
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0510	Tích cực yếu 0.0347	Tích cực yếu 0.0304	Tích cực yếu 0.0540	Tiêu cực yếu -0.0681	Tích cực yếu 0.0425	Tiêu cực yếu -0.0531
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1076	Tiêu cực yếu -0.0399	Tiêu cực yếu -0.0071	Tích cực yếu 0.0259	Tiêu cực yếu -0.0102	Tích cực yếu 0.0906	Tích cực yếu 0.0099
Answer 14	-	Tiêu cực yếu -0.0100	Tích cực yếu 0.0500	Tiêu cực yếu -0.0522	Tiêu cực yếu -0.1026	Tích cực yếu 0.0041	Tích cực yếu 0.0517	Tích cực yếu 0.0743

Xuất khẩu sang MS Excel

Chức năng này sẽ có sẵn trong các cuộc thăm dò VUCA của riêng bạn

Được

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

2023.11.27

Valerii Kosenko

Chủ sở hữu sản phẩm SaaS PET Project Sdtest®

Valerii đủ điều kiện là một nhà tâm lý học sư phạm xã hội vào năm 1993 và kể từ đó đã áp dụng kiến thức của mình trong quản lý dự án.
Valerii có bằng thạc sĩ và trình độ quản lý chương trình và dự án vào năm 2013. Trong chương trình thạc sĩ của mình, anh ta đã quen thuộc với Lộ trình dự án (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektman Quản lý e. V.) và động lực xoắn ốc.
Valerii đã thực hiện các bài kiểm tra động lực xoắn ốc khác nhau và sử dụng kiến thức và kinh nghiệm của mình để điều chỉnh phiên bản SDTest hiện tại.
Valerii là tác giả khám phá sự không chắc chắn của V.U.C.A. Khái niệm sử dụng động lực xoắn ốc và thống kê toán học trong tâm lý học, hơn 20 cuộc thăm dò quốc tế.

Bài này có 0 Bình luận

Trả lời

Hủy trả lời

Để lại nhận xét của bạn