Trang Chủ/Blog/AI Assistants Boost Beginners More Than Experts, Study Shows Correlation

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.

Trí tuệ nhân tạo và sự kết thúc của nền văn minh

bảng xếp hạng Sự tương quan

VUCA

Giá trị tới hạn của hệ số tương quan

Phân phối bình thường, bởi William Sealy Gosset (sinh viên) r = 0.0841

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0036

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0841

Phân bổ	Không bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường	Bình thường
Tất cả các câu hỏi Tất cả các câu hỏi 1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?) 2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
1) An toàn (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 1	-	Tích cực yếu 0.0784	Tiêu cực yếu -0.0198	Tích cực yếu 0.1064	Tiêu cực yếu -0.1231	Tích cực yếu 0.0204	Tiêu cực yếu -0.0561	Tích cực yếu 0.0218
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0299	Tích cực yếu 0.0224	Tích cực yếu 0.0393	Tích cực yếu 0.0002	Tích cực yếu 0.0119	Tiêu cực yếu -0.0056	Tiêu cực yếu -0.0703
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0073	Tiêu cực yếu -0.0336	Tiêu cực yếu -0.0043	Tích cực yếu 0.0565	Tiêu cực yếu -0.0065	Tiêu cực yếu -0.0148	Tiêu cực yếu -0.0100
Answer 4	-	Tích cực yếu 0.0048	Tích cực yếu 0.0253	Tích cực yếu 0.0318	Tiêu cực yếu -0.0192	Tiêu cực yếu -0.0612	Tiêu cực yếu -0.0208	Tích cực yếu 0.0479
Answer 5	-	Tích cực yếu 0.0072	Tiêu cực yếu -0.0188	Tiêu cực yếu -0.0285	Tích cực yếu 0.0174	Tích cực yếu 0.0158	Tích cực yếu 0.0250	Tiêu cực yếu -0.0335
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0473	Tiêu cực yếu -0.0525	Tiêu cực yếu -0.0973	Tích cực yếu 0.0835	Tích cực yếu 0.0151	Tích cực yếu 0.0485	Tích cực yếu 0.0151
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0564	Tích cực yếu 0.0715	Tiêu cực yếu -0.0427	Tiêu cực yếu -0.0395	Tích cực yếu 0.0107	Tích cực yếu 0.0230	Tích cực yếu 0.0379
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0264	Tích cực yếu 0.0440	Tích cực yếu 0.0758	Tích cực yếu 0.0724	Tiêu cực yếu -0.0222	Tiêu cực yếu -0.1057	Tiêu cực yếu -0.0732
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0259	Tiêu cực yếu -0.0467	Tiêu cực yếu -0.0402	Tiêu cực yếu -0.0041	Tích cực yếu 0.0948	Tiêu cực yếu -0.0296	Tiêu cực yếu -0.0071
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0474	Tiêu cực yếu -0.0254	Tiêu cực yếu -0.0253	Tiêu cực yếu -0.0170	Tiêu cực yếu -0.0303	Tích cực yếu 0.0253	Tích cực yếu 0.0324
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0193	Tích cực yếu 0.0038	Tích cực yếu 0.0047	Tiêu cực yếu -0.0388	Tích cực yếu 0.0003	Tiêu cực yếu -0.0118	Tích cực yếu 0.0302
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0506	Tích cực yếu 0.0350	Tích cực yếu 0.0296	Tích cực yếu 0.0543	Tiêu cực yếu -0.0679	Tích cực yếu 0.0423	Tiêu cực yếu -0.0532
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1112	Tiêu cực yếu -0.0436	Tích cực yếu 0.0025	Tích cực yếu 0.0214	Tiêu cực yếu -0.0128	Tích cực yếu 0.0923	Tích cực yếu 0.0111
Answer 14	-	Tiêu cực yếu -0.0095	Tích cực yếu 0.0503	Tiêu cực yếu -0.0530	Tiêu cực yếu -0.1021	Tích cực yếu 0.0044	Tích cực yếu 0.0514	Tích cực yếu 0.0741

Xuất khẩu sang MS Excel

Chức năng này sẽ có sẵn trong các cuộc thăm dò VUCA của riêng bạn

Được

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

2023.11.27

Valerii Kosenko

Chủ sở hữu sản phẩm SaaS PET Project Sdtest®

Valerii đủ điều kiện là một nhà tâm lý học sư phạm xã hội vào năm 1993 và kể từ đó đã áp dụng kiến thức của mình trong quản lý dự án.
Valerii có bằng thạc sĩ và trình độ quản lý chương trình và dự án vào năm 2013. Trong chương trình thạc sĩ của mình, anh ta đã quen thuộc với Lộ trình dự án (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektman Quản lý e. V.) và động lực xoắn ốc.
Valerii đã thực hiện các bài kiểm tra động lực xoắn ốc khác nhau và sử dụng kiến thức và kinh nghiệm của mình để điều chỉnh phiên bản SDTest hiện tại.
Valerii là tác giả khám phá sự không chắc chắn của V.U.C.A. Khái niệm sử dụng động lực xoắn ốc và thống kê toán học trong tâm lý học, hơn 20 cuộc thăm dò quốc tế.

Bài này có 0 Bình luận

Trả lời

Hủy trả lời

Để lại nhận xét của bạn