પુસ્તક આધારિત પરીક્ષણ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
પ્રકોપ

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.


કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને સંસ્કૃતિનો અંત

દેશ
ભાષાની
-
Mail
નોંધણી કરવી
સહસંબંધ ગુણાંક આ વખતે પણ વિવેચકોએ કિંમત
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0747
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0747
નોન સામાન્ય વિતરણ, ભાલા દ્વારા r = 0.003
વિતરણસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્યસામાન્ય
બધા પ્રશ્નો
બધા પ્રશ્નો
1) સલામતી (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
1) સલામતી (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 1-
નબળા હકારાત્મક
0.0675
નબળા હકારાત્મક
0.0181
નબળા હકારાત્મક
0.0989
નબળા નકારાત્મક
-0.1158
નબળા નકારાત્મક
-0.0091
નબળા નકારાત્મક
-0.0490
નબળા હકારાત્મક
0.0172
Answer 2-
નબળા હકારાત્મક
0.0207
નબળા નકારાત્મક
-0.0056
નબળા હકારાત્મક
0.0450
નબળા નકારાત્મક
-0.0219
નબળા હકારાત્મક
0.0496
નબળા નકારાત્મક
-0.0065
નબળા નકારાત્મક
-0.0686
Answer 3-
નબળા નકારાત્મક
-0.0215
નબળા નકારાત્મક
-0.0329
નબળા નકારાત્મક
-0.0003
નબળા હકારાત્મક
0.0408
નબળા નકારાત્મક
-0.0146
નબળા નકારાત્મક
-0.0026
નબળા હકારાત્મક
0.0151
Answer 4-
નબળા હકારાત્મક
0.0267
નબળા નકારાત્મક
-0.0073
નબળા હકારાત્મક
0.0136
નબળા નકારાત્મક
-0.0398
નબળા નકારાત્મક
-0.0356
નબળા નકારાત્મક
-0.0156
નબળા હકારાત્મક
0.0590
Answer 5-
નબળા હકારાત્મક
0.0004
નબળા નકારાત્મક
-0.0165
નબળા નકારાત્મક
-0.0158
નબળા હકારાત્મક
0.0596
નબળા હકારાત્મક
0.0158
નબળા હકારાત્મક
0.0266
નબળા નકારાત્મક
-0.0642
Answer 6-
નબળા નકારાત્મક
-0.0255
નબળા નકારાત્મક
-0.0521
નબળા નકારાત્મક
-0.0780
નબળા હકારાત્મક
0.0776
નબળા નકારાત્મક
-0.0114
નબળા હકારાત્મક
0.0501
નબળા હકારાત્મક
0.0121
Answer 7-
નબળા નકારાત્મક
-0.0598
નબળા હકારાત્મક
0.1003
નબળા નકારાત્મક
-0.0605
નબળા નકારાત્મક
-0.0041
નબળા હકારાત્મક
0.0011
નબળા નકારાત્મક
-0.0022
નબળા હકારાત્મક
0.0264
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 8-
નબળા હકારાત્મક
0.0194
નબળા હકારાત્મક
0.0168
નબળા હકારાત્મક
0.0719
નબળા હકારાત્મક
0.0532
નબળા નકારાત્મક
-0.0229
નબળા નકારાત્મક
-0.0698
નબળા નકારાત્મક
-0.0553
Answer 9-
નબળા હકારાત્મક
0.0184
નબળા નકારાત્મક
-0.0296
નબળા નકારાત્મક
-0.0485
નબળા હકારાત્મક
0.0299
નબળા હકારાત્મક
0.0924
નબળા નકારાત્મક
-0.0143
નબળા નકારાત્મક
-0.0492
Answer 10-
નબળા હકારાત્મક
0.0110
નબળા નકારાત્મક
-0.0411
નબળા નકારાત્મક
-0.0446
નબળા હકારાત્મક
0.0008
નબળા નકારાત્મક
-0.0030
નબળા હકારાત્મક
0.0508
નબળા હકારાત્મક
0.0170
Answer 11-
નબળા હકારાત્મક
0.0257
નબળા હકારાત્મક
0.0017
નબળા હકારાત્મક
0.0191
નબળા નકારાત્મક
-0.0619
નબળા નકારાત્મક
-0.0116
નબળા નકારાત્મક
-0.0178
નબળા હકારાત્મક
0.0495
Answer 12-
નબળા નકારાત્મક
-0.0074
નબળા હકારાત્મક
0.0264
નબળા હકારાત્મક
0.0500
નબળા હકારાત્મક
0.0321
નબળા નકારાત્મક
-0.0736
નબળા હકારાત્મક
0.0134
નબળા નકારાત્મક
-0.0280
Answer 13-
નબળા નકારાત્મક
-0.0909
નબળા નકારાત્મક
-0.0429
નબળા નકારાત્મક
-0.0079
નબળા હકારાત્મક
0.0048
નબળા હકારાત્મક
0.0107
નબળા હકારાત્મક
0.0737
નબળા હકારાત્મક
0.0136
Answer 14-
નબળા નકારાત્મક
-0.0053
નબળા હકારાત્મક
0.0904
નબળા નકારાત્મક
-0.0263
નબળા નકારાત્મક
-0.0780
નબળા નકારાત્મક
-0.0356
નબળા નકારાત્મક
-0.0078
નબળા હકારાત્મક
0.0784


એમએસ એક્સેલ પર નિકાસ
આ કાર્યક્ષમતા તમારા પોતાના VUCA મતદાનમાં ઉપલબ્ધ હશે
બરાબર



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


2023.11.27
વાલેરી કોસેન્કો
ઉત્પાદન માલિક SaaS SDTEST®

વેલેરી 1993 માં સામાજિક શિક્ષણશાસ્ત્રી-મનોવિજ્ઞાની તરીકે લાયક બન્યા હતા અને ત્યારથી પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટમાં તેમના જ્ઞાનનો ઉપયોગ કર્યો છે.
વેલેરીએ 2013 માં માસ્ટર ડિગ્રી અને પ્રોજેક્ટ અને પ્રોગ્રામ મેનેજરની લાયકાત મેળવી. તેમના માસ્ટર પ્રોગ્રામ દરમિયાન, તેઓ પ્રોજેક્ટ રોડમેપ (GPM ડ્યુશ ગેસેલશાફ્ટ ફ્યુર પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ e. V.) અને સર્પાકાર ડાયનેમિક્સથી પરિચિત થયા.
વેલેરી V.U.C.A.ની અનિશ્ચિતતાની શોધ કરનાર લેખક છે. મનોવિજ્ઞાનમાં સર્પાકાર ડાયનેમિક્સ અને ગાણિતિક આંકડાઓનો ઉપયોગ કરીને ખ્યાલ અને 38 આંતરરાષ્ટ્રીય મતદાન.
આ પોસ્ટ છે 0 ટિપ્પણી
ના માટે જવાબ
જવાબ રદ કરો
તમારી ટિપ્પણી મૂકો
×
તમે એક ભૂલ શોધવા
તમારા સાચા સંસ્કરણ પ્રસ્તાવ
કારણ કે ઇચ્છિત તમારા ઈ-મેલ દાખલ કરો
મોકલો
રદ કરો
Bot
sdtest
1
હાય ત્યાં! મને તમને પૂછવા દો, શું તમે સર્પાકાર ગતિશીલતાથી પહેલાથી પરિચિત છો?