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 = 0.0723
સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0723
નોન સામાન્ય વિતરણ, ભાલા દ્વારા r = 0.0029
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
0.0643
નબળા હકારાત્મક
0.0187
નબળા હકારાત્મક
0.0956
નબળા નકારાત્મક
-0.1202
નબળા નકારાત્મક
-0.0005
નબળા નકારાત્મક
-0.0499
નબળા હકારાત્મક
0.0193
Answer 2-
નબળા હકારાત્મક
0.0151
નબળા નકારાત્મક
-0.0051
નબળા હકારાત્મક
0.0441
નબળા નકારાત્મક
-0.0253
નબળા હકારાત્મક
0.0350
નબળા નકારાત્મક
-0.0038
નબળા નકારાત્મક
-0.0503
Answer 3-
નબળા નકારાત્મક
-0.0220
નબળા નકારાત્મક
-0.0216
નબળા હકારાત્મક
0.0115
નબળા હકારાત્મક
0.0603
નબળા નકારાત્મક
-0.0284
નબળા નકારાત્મક
-0.0143
નબળા હકારાત્મક
0.0013
Answer 4-
નબળા હકારાત્મક
0.0293
નબળા નકારાત્મક
-0.0083
નબળા હકારાત્મક
0.0101
નબળા નકારાત્મક
-0.0467
નબળા નકારાત્મક
-0.0320
નબળા હકારાત્મક
0.0006
નબળા હકારાત્મક
0.0502
Answer 5-
નબળા નકારાત્મક
-0.0072
નબળા નકારાત્મક
-0.0246
નબળા નકારાત્મક
-0.0240
નબળા હકારાત્મક
0.0477
નબળા હકારાત્મક
0.0335
નબળા હકારાત્મક
0.0284
નબળા નકારાત્મક
-0.0527
Answer 6-
નબળા નકારાત્મક
-0.0121
નબળા નકારાત્મક
-0.0537
નબળા નકારાત્મક
-0.0769
નબળા હકારાત્મક
0.0657
નબળા નકારાત્મક
-0.0086
નબળા હકારાત્મક
0.0466
નબળા હકારાત્મક
0.0152
Answer 7-
નબળા નકારાત્મક
-0.0591
નબળા હકારાત્મક
0.0965
નબળા નકારાત્મક
-0.0600
નબળા હકારાત્મક
0.0071
નબળા હકારાત્મક
0.0060
નબળા નકારાત્મક
-0.0071
નબળા હકારાત્મક
0.0168
2) નિયંત્રણ (તમે કેટલું સંમત છો અથવા અસંમત છો?)
Answer 8-
નબળા હકારાત્મક
0.0132
નબળા હકારાત્મક
0.0035
નબળા હકારાત્મક
0.0801
નબળા હકારાત્મક
0.0543
નબળા નકારાત્મક
-0.0260
નબળા નકારાત્મક
-0.0781
નબળા નકારાત્મક
-0.0439
Answer 9-
નબળા હકારાત્મક
0.0242
નબળા નકારાત્મક
-0.0234
નબળા નકારાત્મક
-0.0420
નબળા હકારાત્મક
0.0280
નબળા હકારાત્મક
0.0824
નબળા નકારાત્મક
-0.0099
નબળા નકારાત્મક
-0.0551
Answer 10-
નબળા હકારાત્મક
0.0165
નબળા નકારાત્મક
-0.0378
નબળા નકારાત્મક
-0.0547
નબળા નકારાત્મક
-0.0176
નબળા હકારાત્મક
0.0019
નબળા હકારાત્મક
0.0566
નબળા હકારાત્મક
0.0289
Answer 11-
નબળા હકારાત્મક
0.0146
નબળા હકારાત્મક
3.46E-5
નબળા હકારાત્મક
0.0290
નબળા નકારાત્મક
-0.0583
નબળા નકારાત્મક
-0.0296
નબળા નકારાત્મક
-0.0094
નબળા હકારાત્મક
0.0558
Answer 12-
નબળા નકારાત્મક
-0.0069
નબળા હકારાત્મક
0.0343
નબળા હકારાત્મક
0.0508
નબળા હકારાત્મક
0.0414
નબળા નકારાત્મક
-0.0658
નબળા હકારાત્મક
0.0075
નબળા નકારાત્મક
-0.0442
Answer 13-
નબળા નકારાત્મક
-0.0955
નબળા નકારાત્મક
-0.0364
નબળા નકારાત્મક
-0.0180
નબળા હકારાત્મક
0.0054
નબળા હકારાત્મક
0.0261
નબળા હકારાત્મક
0.0732
નબળા હકારાત્મક
0.0073
Answer 14-
નબળા હકારાત્મક
0.0035
નબળા હકારાત્મક
0.0867
નબળા નકારાત્મક
-0.0352
નબળા નકારાત્મક
-0.0661
નબળા નકારાત્મક
-0.0264
નબળા નકારાત્મક
-0.0137
નબળા હકારાત્મક
0.0689


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?