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 = 0.0763
ნორმალური განაწილება, უილიამ სეილი გოსეტის მიერ (სტუდენტი) r = 0.0763
არა ნორმალური განაწილება, Spearman- ის მიერ r = 0.0031
გავრცელებაარა
ნორმალური
ნორმალურიარა
ნორმალური
ნორმალურინორმალურინორმალურინორმალურინორმალური
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
0.0713
სუსტი უარყოფითი
-0.0025
სუსტი პოზიტიური
0.1106
სუსტი უარყოფითი
-0.0997
სუსტი უარყოფითი
-0.0087
სუსტი უარყოფითი
-0.0586
სუსტი პოზიტიური
0.0113
Answer 2-
სუსტი პოზიტიური
0.0287
სუსტი პოზიტიური
0.0022
სუსტი პოზიტიური
0.0402
სუსტი უარყოფითი
-0.0306
სუსტი პოზიტიური
0.0441
სუსტი უარყოფითი
-0.0024
სუსტი უარყოფითი
-0.0654
Answer 3-
სუსტი უარყოფითი
-0.0141
სუსტი უარყოფითი
-0.0475
სუსტი უარყოფითი
-0.0065
სუსტი პოზიტიური
0.0452
სუსტი უარყოფითი
-0.0095
სუსტი უარყოფითი
-0.0050
სუსტი პოზიტიური
0.0188
Answer 4-
სუსტი პოზიტიური
0.0171
სუსტი პოზიტიური
0.0062
სუსტი პოზიტიური
0.0186
სუსტი უარყოფითი
-0.0391
სუსტი უარყოფითი
-0.0327
სუსტი უარყოფითი
-0.0145
სუსტი პოზიტიური
0.0485
Answer 5-
სუსტი პოზიტიური
0.0046
სუსტი უარყოფითი
-0.0106
სუსტი უარყოფითი
-0.0187
სუსტი პოზიტიური
0.0501
სუსტი უარყოფითი
-0.0010
სუსტი პოზიტიური
0.0358
სუსტი უარყოფითი
-0.0517
Answer 6-
სუსტი უარყოფითი
-0.0396
სუსტი უარყოფითი
-0.0579
სუსტი უარყოფითი
-0.0839
სუსტი პოზიტიური
0.0797
სუსტი უარყოფითი
-0.0012
სუსტი პოზიტიური
0.0544
სუსტი პოზიტიური
0.0142
Answer 7-
სუსტი უარყოფითი
-0.0588
სუსტი პოზიტიური
0.1109
სუსტი უარყოფითი
-0.0537
სუსტი უარყოფითი
-0.0085
სუსტი პოზიტიური
0.0010
სუსტი უარყოფითი
-0.0088
სუსტი პოზიტიური
0.0224
2) კონტროლი (რამდენად ეთანხმებით ან არ ეთანხმებით?)
Answer 8-
სუსტი პოზიტიური
0.0286
სუსტი პოზიტიური
0.0178
სუსტი პოზიტიური
0.0623
სუსტი პოზიტიური
0.0555
სუსტი უარყოფითი
-0.0186
სუსტი უარყოფითი
-0.0752
სუსტი უარყოფითი
-0.0557
Answer 9-
სუსტი პოზიტიური
0.0081
სუსტი უარყოფითი
-0.0268
სუსტი უარყოფითი
-0.0412
სუსტი პოზიტიური
0.0315
სუსტი პოზიტიური
0.0850
სუსტი უარყოფითი
-0.0166
სუსტი უარყოფითი
-0.0447
Answer 10-
სუსტი პოზიტიური
0.0182
სუსტი უარყოფითი
-0.0315
სუსტი უარყოფითი
-0.0396
სუსტი უარყოფითი
-0.0029
სუსტი უარყოფითი
-0.0138
სუსტი პოზიტიური
0.0488
სუსტი პოზიტიური
0.0174
Answer 11-
სუსტი პოზიტიური
0.0325
სუსტი პოზიტიური
0.0109
სუსტი პოზიტიური
0.0134
სუსტი უარყოფითი
-0.0619
სუსტი უარყოფითი
-0.0103
სუსტი უარყოფითი
-0.0140
სუსტი პოზიტიური
0.0404
Answer 12-
სუსტი უარყოფითი
-0.0129
სუსტი პოზიტიური
0.0328
სუსტი პოზიტიური
0.0613
სუსტი პოზიტიური
0.0346
სუსტი უარყოფითი
-0.0700
სუსტი პოზიტიური
0.0059
სუსტი უარყოფითი
-0.0380
Answer 13-
სუსტი უარყოფითი
-0.1120
სუსტი უარყოფითი
-0.0454
სუსტი უარყოფითი
-0.0095
სუსტი პოზიტიური
0.0026
სუსტი პოზიტიური
0.0106
სუსტი პოზიტიური
0.0788
სუსტი პოზიტიური
0.0272
Answer 14-
სუსტი პოზიტიური
0.0047
სუსტი პოზიტიური
0.0614
სუსტი უარყოფითი
-0.0311
სუსტი უარყოფითი
-0.0810
სუსტი უარყოფითი
-0.0221
სუსტი პოზიტიური
0.0015
სუსტი პოზიტიური
0.0793


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?