წიგნი ეფუძნება ტესტი «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
სპონსორები

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.


ხელოვნური ინტელექტი და ცივილიზაციის დასასრული

ქვეყანა
Ენა
-
Mail
ხელახალი მნიშვნელობა
კრიტიკული ღირებულების კორელაციის კოეფიციენტი
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0849
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0849
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.0037
გავრცელებაარა
ნორმალური
ნორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალური
ყველა კითხვა
ყველა კითხვა
1) უსაფრთხოება (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
1) უსაფრთხოება (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 1-
სუსტი პოზიტიური
0.0479
სუსტი უარყოფითი
-0.0487
სუსტი პოზიტიური
0.1036
სუსტი უარყოფითი
-0.1091
სუსტი პოზიტიური
0.0228
სუსტი უარყოფითი
-0.0373
სუსტი პოზიტიური
0.0298
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0411
სუსტი პოზიტიური
0.0298
სუსტი პოზიტიური
0.0395
სუსტი უარყოფითი
-0.0029
სუსტი პოზიტიური
0.0082
სუსტი უარყოფითი
-0.0157
სუსტი უარყოფითი
-0.0668
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0183
სუსტი უარყოფითი
-0.0342
სუსტი პოზიტიური
0.0037
სუსტი პოზიტიური
0.0586
სუსტი უარყოფითი
-0.0114
სუსტი უარყოფითი
-0.0072
სუსტი უარყოფითი
-0.0141
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0124
სუსტი პოზიტიური
0.0313
სუსტი პოზიტიური
0.0239
სუსტი უარყოფითი
-0.0178
სუსტი უარყოფითი
-0.0593
სუსტი უარყოფითი
-0.0263
სუსტი პოზიტიური
0.0476
Answer 5-
სუსტი პოზიტიური
0.0216
სუსტი უარყოფითი
-0.0160
სუსტი უარყოფითი
-0.0235
სუსტი პოზიტიური
0.0106
სუსტი პოზიტიური
0.0119
სუსტი პოზიტიური
0.0306
სუსტი უარყოფითი
-0.0424
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0455
სუსტი უარყოფითი
-0.0515
სუსტი უარყოფითი
-0.0981
სუსტი პოზიტიური
0.0823
სუსტი პოზიტიური
0.0161
სუსტი პოზიტიური
0.0466
სუსტი პოზიტიური
0.0156
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0510
სუსტი პოზიტიური
0.0785
სუსტი უარყოფითი
-0.0433
სუსტი უარყოფითი
-0.0464
სუსტი პოზიტიური
0.0190
სუსტი პოზიტიური
0.0135
სუსტი პოზიტიური
0.0374
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0097
სუსტი პოზიტიური
0.0251
სუსტი პოზიტიური
0.0774
სუსტი პოზიტიური
0.0775
სუსტი უარყოფითი
-0.0150
სუსტი უარყოფითი
-0.0982
სუსტი უარყოფითი
-0.0697
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0252
სუსტი უარყოფითი
-0.0411
სუსტი უარყოფითი
-0.0377
სუსტი უარყოფითი
-0.0006
სუსტი პოზიტიური
0.0860
სუსტი უარყოფითი
-0.0241
სუსტი უარყოფითი
-0.0123
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0566
სუსტი უარყოფითი
-0.0258
სუსტი უარყოფითი
-0.0175
სუსტი უარყოფითი
-0.0234
სუსტი უარყოფითი
-0.0356
სუსტი პოზიტიური
0.0246
სუსტი პოზიტიური
0.0320
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0212
სუსტი პოზიტიური
0.0094
სუსტი პოზიტიური
0.0001
სუსტი უარყოფითი
-0.0374
სუსტი უარყოფითი
-0.0012
სუსტი უარყოფითი
-0.0169
სუსტი პოზიტიური
0.0340
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0502
სუსტი პოზიტიური
0.0366
სუსტი პოზიტიური
0.0301
სუსტი პოზიტიური
0.0536
სუსტი უარყოფითი
-0.0683
სუსტი პოზიტიური
0.0413
სუსტი უარყოფითი
-0.0532
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.1079
სუსტი უარყოფითი
-0.0387
სუსტი უარყოფითი
-0.0079
სუსტი პოზიტიური
0.0250
სუსტი უარყოფითი
-0.0095
სუსტი პოზიტიური
0.0899
სუსტი პოზიტიური
0.0101
Answer 14-
სუსტი უარყოფითი
-0.0020
სუსტი პოზიტიური
0.0576
სუსტი უარყოფითი
-0.0541
სუსტი უარყოფითი
-0.1112
სუსტი პოზიტიური
0.0142
სუსტი პოზიტიური
0.0416
სუსტი პოზიტიური
0.0739


ექსპორტი MS Excel
ეს ფუნქცია ხელმისაწვდომი იქნება თქვენი VUCA გამოკითხვაში
Კარგი



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


2023.11.27
ვალერი კოზენკო
პროდუქტის მფლობელი Saas Pet Project Sdtest®

1993 წელს ვალერი იყო კვალიფიციური, როგორც სოციალური პედაგოგა-ფსიქოლოგი და მას შემდეგ გამოიყენა ცოდნა პროექტის მენეჯმენტში.
ვალერიმ მოიპოვა მაგისტრის ხარისხი და პროექტისა და პროგრამის მენეჯერის კვალიფიკაცია 2013 წელს. მისი სამაგისტრო პროგრამის განმავლობაში იგი გაეცნო პროექტის საგზაო რუქას (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektmanagement E. V.) და Spiral Dynamics.
ვალერიმ ჩაატარა სხვადასხვა სპირალური დინამიკის ტესტები და გამოიყენა თავისი ცოდნა და გამოცდილება SDTest– ის ამჟამინდელი ვერსიის ადაპტაციისთვის.
ვალერი არის ავტორი V.U.C.A.- ს გაურკვევლობის შესწავლით. კონცეფცია სპირალური დინამიკისა და მათემატიკური სტატისტიკის გამოყენებით ფსიქოლოგიაში, 20 -ზე მეტი საერთაშორისო გამოკითხვა.
ამ პოსტს აქვს 0 კომენტარები
Გამოეხმაუროთ
გააუქმეთ პასუხი
დატოვე შენი კომენტარი
×
თქვენთვის შეცდომა
შესთავაზოს თქვენი სწორი ვერსია
შეიყვანეთ თქვენი e-mail, როგორც სასურველი
Send
გაუქმება
Bot
sdtest
1
Გამარჯობა! ნება მიბოძეთ გკითხოთ, უკვე იცნობთ სპირალურ დინამიკას?