पुस्तक आधारित परीक्षण «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
प्रायोजक

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.


कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सभ्यता का अंत

देश
भाषा: हिन्दी
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पुनर्गणना
सहसंबंध गुणांक का महत्वपूर्ण मान
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0763
विलियम सीली गॉसेट (छात्र) द्वारा सामान्य वितरण, r = 0.0763
गैर -सामान्य वितरण, स्पीयरमैन द्वारा r = 0.0031
वितरणसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्यसामान्य
सभी प्रश्न
सभी प्रश्न
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
1) सुरक्षा (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 1-
कमजोर सकारात्मक
0.0713
कमजोर नकारात्मक
-0.0025
कमजोर सकारात्मक
0.1106
कमजोर नकारात्मक
-0.0997
कमजोर नकारात्मक
-0.0087
कमजोर नकारात्मक
-0.0586
कमजोर सकारात्मक
0.0113
Answer 2-
कमजोर सकारात्मक
0.0287
कमजोर सकारात्मक
0.0022
कमजोर सकारात्मक
0.0402
कमजोर नकारात्मक
-0.0306
कमजोर सकारात्मक
0.0441
कमजोर नकारात्मक
-0.0024
कमजोर नकारात्मक
-0.0654
Answer 2-
कमजोर नकारात्मक
-0.0141
कमजोर नकारात्मक
-0.0475
कमजोर नकारात्मक
-0.0065
कमजोर सकारात्मक
0.0452
कमजोर नकारात्मक
-0.0095
कमजोर नकारात्मक
-0.0050
कमजोर सकारात्मक
0.0188
Answer 3-
कमजोर सकारात्मक
0.0171
कमजोर सकारात्मक
0.0062
कमजोर सकारात्मक
0.0186
कमजोर नकारात्मक
-0.0391
कमजोर नकारात्मक
-0.0327
कमजोर नकारात्मक
-0.0145
कमजोर सकारात्मक
0.0485
Answer 4-
कमजोर सकारात्मक
0.0046
कमजोर नकारात्मक
-0.0106
कमजोर नकारात्मक
-0.0187
कमजोर सकारात्मक
0.0501
कमजोर नकारात्मक
-0.0010
कमजोर सकारात्मक
0.0358
कमजोर नकारात्मक
-0.0517
Answer 5-
कमजोर नकारात्मक
-0.0396
कमजोर नकारात्मक
-0.0579
कमजोर नकारात्मक
-0.0839
कमजोर सकारात्मक
0.0797
कमजोर नकारात्मक
-0.0012
कमजोर सकारात्मक
0.0544
कमजोर सकारात्मक
0.0142
Answer 6-
कमजोर नकारात्मक
-0.0588
कमजोर सकारात्मक
0.1109
कमजोर नकारात्मक
-0.0537
कमजोर नकारात्मक
-0.0085
कमजोर सकारात्मक
0.0010
कमजोर नकारात्मक
-0.0088
कमजोर सकारात्मक
0.0224
2) नियंत्रण (आप कितना सहमत हैं या असहमत हैं?)
Answer 7-
कमजोर सकारात्मक
0.0286
कमजोर सकारात्मक
0.0178
कमजोर सकारात्मक
0.0623
कमजोर सकारात्मक
0.0555
कमजोर नकारात्मक
-0.0186
कमजोर नकारात्मक
-0.0752
कमजोर नकारात्मक
-0.0557
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0081
कमजोर नकारात्मक
-0.0268
कमजोर नकारात्मक
-0.0412
कमजोर सकारात्मक
0.0315
कमजोर सकारात्मक
0.0850
कमजोर नकारात्मक
-0.0166
कमजोर नकारात्मक
-0.0447
Answer 8-
कमजोर सकारात्मक
0.0182
कमजोर नकारात्मक
-0.0315
कमजोर नकारात्मक
-0.0396
कमजोर नकारात्मक
-0.0029
कमजोर नकारात्मक
-0.0138
कमजोर सकारात्मक
0.0488
कमजोर सकारात्मक
0.0174
Answer 9-
कमजोर सकारात्मक
0.0325
कमजोर सकारात्मक
0.0109
कमजोर सकारात्मक
0.0134
कमजोर नकारात्मक
-0.0619
कमजोर नकारात्मक
-0.0103
कमजोर नकारात्मक
-0.0140
कमजोर सकारात्मक
0.0404
Answer 10-
कमजोर नकारात्मक
-0.0129
कमजोर सकारात्मक
0.0328
कमजोर सकारात्मक
0.0613
कमजोर सकारात्मक
0.0346
कमजोर नकारात्मक
-0.0700
कमजोर सकारात्मक
0.0059
कमजोर नकारात्मक
-0.0380
Answer 11-
कमजोर नकारात्मक
-0.1120
कमजोर नकारात्मक
-0.0454
कमजोर नकारात्मक
-0.0095
कमजोर सकारात्मक
0.0026
कमजोर सकारात्मक
0.0106
कमजोर सकारात्मक
0.0788
कमजोर सकारात्मक
0.0272
Answer 12-
कमजोर सकारात्मक
0.0047
कमजोर सकारात्मक
0.0614
कमजोर नकारात्मक
-0.0311
कमजोर नकारात्मक
-0.0810
कमजोर नकारात्मक
-0.0221
कमजोर सकारात्मक
0.0015
कमजोर सकारात्मक
0.0793


एमएस एक्सेल में निर्यात करें
यह कार्यक्षमता आपके अपने VUCA चुनावों में उपलब्ध होगी
ठीक



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


2023.11.27
वेलेरी कोसेंको
उत्पाद स्वामी सास पेट प्रोजेक्ट SDTEST®

वैलेरी 1993 में एक सामाजिक शिक्षाशास्त्र-मनोवैज्ञानिक के रूप में योग्य थे और तब से उन्होंने परियोजना प्रबंधन में अपने ज्ञान को लागू किया है।
VALERII ने 2013 में मास्टर डिग्री और प्रोजेक्ट और प्रोग्राम मैनेजर योग्यता प्राप्त की। अपने मास्टर कार्यक्रम के दौरान, वह प्रोजेक्ट रोडमैप (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projectmanagement E. V.) और सर्पिल डायनामिक्स से परिचित हो गए।
Valerii ने विभिन्न सर्पिल डायनेमिक्स परीक्षण किए और SDTest के वर्तमान संस्करण को अनुकूलित करने के लिए अपने ज्ञान और अनुभव का उपयोग किया।
VALERII V.U.C.A की अनिश्चितता की खोज के लेखक हैं। मनोविज्ञान में सर्पिल गतिशीलता और गणितीय आंकड़ों का उपयोग करते हुए अवधारणा, 20 से अधिक अंतर्राष्ट्रीय चुनाव।
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