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.


Künstliche Intelligenz und das Ende der Zivilisation

Land
Sprache
-
Mail
Neu berechnen
Kritischer Wert des Korrelationskoeffizienten
Normalverteilung, von William Sealy Gosset (Student) r = 0.0874
Normalverteilung, von William Sealy Gosset (Student) r = 0.0874
Nicht -Normalverteilung durch Spearman r = 0.0039
VerteilungNon
normal
NormalNormalNormalNormalNormalNormalNormal
Alle Fragen
Alle Fragen
1) Sicherheit (wie viel stimmen Sie zu oder stimmen nicht zu?)
2) Kontrolle (wie viel stimmen Sie zu oder stimmen nicht zu?)
1) Sicherheit (wie viel stimmen Sie zu oder stimmen nicht zu?)
Answer 1-
Schwach positiv
0.0647
Schwach negativ
-0.0402
Schwach positiv
0.1238
Schwach negativ
-0.1305
Schwach positiv
0.0097
Schwach negativ
-0.0535
Schwach positiv
0.0344
Answer 2-
Schwach positiv
0.0497
Schwach positiv
0.0373
Schwach positiv
0.0295
Schwach negativ
-0.0054
Schwach negativ
-0.0046
Schwach negativ
-0.0176
Schwach negativ
-0.0596
Answer 3-
Schwach negativ
-0.0307
Schwach negativ
-0.0330
Schwach positiv
0.0063
Schwach positiv
0.0822
Schwach negativ
-0.0127
Schwach negativ
-0.0159
Schwach negativ
-0.0149
Answer 4-
Schwach negativ
-0.0069
Schwach positiv
0.0432
Schwach positiv
0.0293
Schwach negativ
-0.0238
Schwach negativ
-0.0470
Schwach negativ
-0.0193
Schwach positiv
0.0315
Answer 5-
Schwach positiv
0.0069
Schwach negativ
-0.0237
Schwach negativ
-0.0152
Schwach positiv
0.0131
Schwach negativ
-0.0018
Schwach positiv
0.0608
Schwach negativ
-0.0308
Answer 6-
Schwach negativ
-0.0388
Schwach negativ
-0.0576
Schwach negativ
-0.1067
Schwach positiv
0.0816
Schwach positiv
0.0191
Schwach positiv
0.0491
Schwach positiv
0.0162
Answer 7-
Schwach negativ
-0.0360
Schwach positiv
0.0619
Schwach negativ
-0.0510
Schwach negativ
-0.0486
Schwach positiv
0.0403
Schwach positiv
0.0061
Schwach positiv
0.0322
2) Kontrolle (wie viel stimmen Sie zu oder stimmen nicht zu?)
Answer 8-
Schwach positiv
0.0254
Schwach positiv
0.0424
Schwach positiv
0.1084
Schwach positiv
0.0601
Schwach negativ
-0.0356
Schwach negativ
-0.1149
Schwach negativ
-0.0695
Answer 9-
Schwach positiv
0.0118
Schwach negativ
-0.0446
Schwach negativ
-0.0559
Schwach positiv
0.0325
Schwach positiv
0.0961
Schwach negativ
-0.0228
Schwach negativ
-0.0252
Answer 10-
Schwach positiv
0.0535
Schwach negativ
-0.0376
Schwach negativ
-0.0089
Schwach negativ
-0.0281
Schwach negativ
-0.0308
Schwach positiv
0.0262
Schwach positiv
0.0309
Answer 11-
Schwach positiv
0.0157
Schwach positiv
0.0103
Schwach negativ
-0.0089
Schwach negativ
-0.0482
Schwach positiv
0.0039
Schwach positiv
0.0010
Schwach positiv
0.0318
Answer 12-
Schwach negativ
-0.0377
Schwach positiv
0.0444
Schwach positiv
0.0304
Schwach positiv
0.0435
Schwach negativ
-0.0755
Schwach positiv
0.0475
Schwach negativ
-0.0432
Answer 13-
Schwach negativ
-0.1232
Schwach negativ
-0.0353
Schwach negativ
-0.0230
Schwach positiv
0.0330
Schwach negativ
-0.0105
Schwach positiv
0.0883
Schwach positiv
0.0191
Answer 14-
Schwach positiv
0.0124
Schwach positiv
0.0425
Schwach negativ
-0.0572
Schwach negativ
-0.1125
Schwach positiv
0.0256
Schwach positiv
0.0326
Schwach positiv
0.0763


Export nach MS Excel
Diese Funktionalität ist in Ihren eigenen VUCA-Umfragen verfügbar
OK



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


2023.11.27
Valerii Kosenko
Produktbesitzer SaaS Pet Project SDest®

Valerii war 1993 als Sozialpädagoge-Psychologe qualifiziert und hat seitdem sein Wissen im Projektmanagement angewendet.
Valerii erhielt 2013 einen Master -Abschluss und die Qualifikation für Projekt- und Programmmanager. Während seines Master -Programms wurde er mit Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) und Spiraldynamik vertraut.
Valerii absolvierte verschiedene Spiraldynamik -Tests und nutzte sein Wissen und seine Erfahrung, um die aktuelle Version von Sdest anzupassen.
Valerii ist der Autor der Untersuchung der Unsicherheit des V.U.C.A. Konzept unter Verwendung der Spiraldynamik und mathematischen Statistiken in der Psychologie, mehr als 20 internationale Umfragen.
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