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 = 0.0761

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0031

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0761

Phân bổ	Không bình thường	Bình thường	Không 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 0.0714	Tiêu cực yếu -0.0023	Tích cực yếu 0.1104	Tiêu cực yếu -0.1000	Tiêu cực yếu -0.0078	Tiêu cực yếu -0.0586	Tích cực yếu 0.0107
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0258	Tiêu cực yếu -0.0001	Tích cực yếu 0.0372	Tiêu cực yếu -0.0281	Tích cực yếu 0.0464	Tiêu cực yếu -0.0040	Tiêu cực yếu -0.0625
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0138	Tiêu cực yếu -0.0473	Tiêu cực yếu -0.0066	Tích cực yếu 0.0446	Tiêu cực yếu -0.0082	Tiêu cực yếu -0.0051	Tích cực yếu 0.0179
Answer 4	-	Tích cực yếu 0.0174	Tích cực yếu 0.0063	Tích cực yếu 0.0185	Tiêu cực yếu -0.0396	Tiêu cực yếu -0.0314	Tiêu cực yếu -0.0146	Tích cực yếu 0.0477
Answer 5	-	Tích cực yếu 0.0048	Tiêu cực yếu -0.0105	Tiêu cực yếu -0.0187	Tích cực yếu 0.0497	Tiêu cực yếu -0.0002	Tích cực yếu 0.0358	Tiêu cực yếu -0.0522
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0372	Tiêu cực yếu -0.0554	Tiêu cực yếu -0.0796	Tích cực yếu 0.0789	Tiêu cực yếu -0.0094	Tích cực yếu 0.0563	Tích cực yếu 0.0144
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0585	Tích cực yếu 0.1110	Tiêu cực yếu -0.0537	Tiêu cực yếu -0.0090	Tích cực yếu 0.0021	Tiêu cực yếu -0.0089	Tích cực yếu 0.0217
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0304	Tích cực yếu 0.0196	Tích cực yếu 0.0652	Tích cực yếu 0.0547	Tiêu cực yếu -0.0247	Tiêu cực yếu -0.0731	Tiêu cực yếu -0.0557
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0084	Tiêu cực yếu -0.0265	Tiêu cực yếu -0.0412	Tích cực yếu 0.0308	Tích cực yếu 0.0861	Tiêu cực yếu -0.0167	Tiêu cực yếu -0.0456
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0185	Tiêu cực yếu -0.0312	Tiêu cực yếu -0.0396	Tiêu cực yếu -0.0035	Tiêu cực yếu -0.0125	Tích cực yếu 0.0487	Tích cực yếu 0.0165
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0288	Tích cực yếu 0.0077	Tích cực yếu 0.0098	Tiêu cực yếu -0.0583	Tiêu cực yếu -0.0077	Tiêu cực yếu -0.0158	Tích cực yếu 0.0439
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0127	Tích cực yếu 0.0329	Tích cực yếu 0.0611	Tích cực yếu 0.0343	Tiêu cực yếu -0.0691	Tích cực yếu 0.0059	Tiêu cực yếu -0.0384
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1117	Tiêu cực yếu -0.0453	Tiêu cực yếu -0.0095	Tích cực yếu 0.0022	Tích cực yếu 0.0114	Tích cực yếu 0.0787	Tích cực yếu 0.0266
Answer 14	-	Tích cực yếu 0.0049	Tích cực yếu 0.0615	Tiêu cực yếu -0.0311	Tiêu cực yếu -0.0813	Tiêu cực yếu -0.0211	Tích cực yếu 0.0014	Tích cực yếu 0.0787

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