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.


Արհեստական ​​բանականություն եւ քաղաքակրթության ավարտ

երկիր
Լեզու
-
Mail
Վերահաշվարկել
Կրիտիկական արժեքը հարաբերակցության գործակիցը
Նորմալ բաշխում, Ուիլյամ ծովի բամբասանք (ուսանող) r = 0.0874
Նորմալ բաշխում, Ուիլյամ ծովի բամբասանք (ուսանող) r = 0.0874
Ոչ նորմալ բաշխում, Spearman- ի կողմից r = 0.0039
ԲաշխումՈչ
նորմալ
ՆորմալՆորմալՆորմալՆորմալՆորմալՆորմալՆորմալ
Բոլոր հարցերը
Բոլոր հարցերը
1) Անվտանգություն (որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
2) Վերահսկողություն (Որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
1) Անվտանգություն (որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
Answer 1-
թույլ է դրական
0.0647
թույլ է բացասական
-0.0402
թույլ է դրական
0.1238
թույլ է բացասական
-0.1305
թույլ է դրական
0.0097
թույլ է բացասական
-0.0535
թույլ է դրական
0.0344
Answer 2-
թույլ է դրական
0.0497
թույլ է դրական
0.0373
թույլ է դրական
0.0295
թույլ է բացասական
-0.0054
թույլ է բացասական
-0.0046
թույլ է բացասական
-0.0176
թույլ է բացասական
-0.0596
Answer 3-
թույլ է բացասական
-0.0307
թույլ է բացասական
-0.0330
թույլ է դրական
0.0063
թույլ է դրական
0.0822
թույլ է բացասական
-0.0127
թույլ է բացասական
-0.0159
թույլ է բացասական
-0.0149
Answer 4-
թույլ է բացասական
-0.0069
թույլ է դրական
0.0432
թույլ է դրական
0.0293
թույլ է բացասական
-0.0238
թույլ է բացասական
-0.0470
թույլ է բացասական
-0.0193
թույլ է դրական
0.0315
Answer 5-
թույլ է դրական
0.0069
թույլ է բացասական
-0.0237
թույլ է բացասական
-0.0152
թույլ է դրական
0.0131
թույլ է բացասական
-0.0018
թույլ է դրական
0.0608
թույլ է բացասական
-0.0308
Answer 6-
թույլ է բացասական
-0.0388
թույլ է բացասական
-0.0576
թույլ է բացասական
-0.1067
թույլ է դրական
0.0816
թույլ է դրական
0.0191
թույլ է դրական
0.0491
թույլ է դրական
0.0162
Answer 7-
թույլ է բացասական
-0.0360
թույլ է դրական
0.0619
թույլ է բացասական
-0.0510
թույլ է բացասական
-0.0486
թույլ է դրական
0.0403
թույլ է դրական
0.0061
թույլ է դրական
0.0322
2) Վերահսկողություն (Որքան եք համաձայն կամ համաձայն չեք):
Answer 8-
թույլ է դրական
0.0254
թույլ է դրական
0.0424
թույլ է դրական
0.1084
թույլ է դրական
0.0601
թույլ է բացասական
-0.0356
թույլ է բացասական
-0.1149
թույլ է բացասական
-0.0695
Answer 9-
թույլ է դրական
0.0118
թույլ է բացասական
-0.0446
թույլ է բացասական
-0.0559
թույլ է դրական
0.0325
թույլ է դրական
0.0961
թույլ է բացասական
-0.0228
թույլ է բացասական
-0.0252
Answer 10-
թույլ է դրական
0.0535
թույլ է բացասական
-0.0376
թույլ է բացասական
-0.0089
թույլ է բացասական
-0.0281
թույլ է բացասական
-0.0308
թույլ է դրական
0.0262
թույլ է դրական
0.0309
Answer 11-
թույլ է դրական
0.0157
թույլ է դրական
0.0103
թույլ է բացասական
-0.0089
թույլ է բացասական
-0.0482
թույլ է դրական
0.0039
թույլ է դրական
0.0010
թույլ է դրական
0.0318
Answer 12-
թույլ է բացասական
-0.0377
թույլ է դրական
0.0444
թույլ է դրական
0.0304
թույլ է դրական
0.0435
թույլ է բացասական
-0.0755
թույլ է դրական
0.0475
թույլ է բացասական
-0.0432
Answer 13-
թույլ է բացասական
-0.1232
թույլ է բացասական
-0.0353
թույլ է բացասական
-0.0230
թույլ է դրական
0.0330
թույլ է բացասական
-0.0105
թույլ է դրական
0.0883
թույլ է դրական
0.0191
Answer 14-
թույլ է դրական
0.0124
թույլ է դրական
0.0425
թույլ է բացասական
-0.0572
թույլ է բացասական
-0.1125
թույլ է դրական
0.0256
թույլ է դրական
0.0326
թույլ է դրական
0.0763


Արտահանման, MS Excel
Այս ֆունկցիոնալությունը հասանելի կլինի ձեր VUCA- ի հարցումներում
Լավ



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


2023.11.27
Վալերիին Կենթեկո
Ապրանքի սեփականատեր Saas Pet Project SDTest®

1993-ին Վալերիին որակավորվել է որպես սոցիալական մանկավարժ-հոգեբան եւ այդ ժամանակվանից կիրառել է իր գիտելիքները ծրագրի կառավարման մեջ:
2013-ին Վալերիին ստացավ մագիստրոսի կոչում եւ ծրագրի եւ ծրագրի ղեկավարի որակավորում:
Վալերիին վերցրեց պարուրաձեւ տարբեր դինամիկայի թեստեր եւ օգտագործեց իր գիտելիքներն ու փորձը `հարմարեցնել SDTEST- ի ներկայիս տարբերակը:
Վալերիին V.U.C.A- ի անորոշությունը ուսումնասիրելու հեղինակն է: Հայեցակարգ, օգտագործելով պարուրաձեւ դինամիկա եւ հոգեբանության մաթեմատիկական վիճակագրություն, ավելի քան 20 միջազգային հարցում:
Այս գրառումը ունի 0 Մեկնաբանություններ
Պատասխանել
Չեղարկել պատասխանը
Թողեք ձեր մեկնաբանությունը
×
Դուք գտնել որեւէ սխալ
ԱՌԱՋԱՐԿՈՒՄ ՁԵՐ ճիշտ տարբերակը
Մուտքագրեք Ձեր էլեկտրոնային փոստի հասցեն, ինչպես նաեւ ցանկալի
ուղարկել
վերացնել
Bot
sdtest
1
Ողջույն! Թույլ տվեք հարցնել ձեզ, արդյոք դուք արդեն ծանոթ եք պարուրաձեւ դինամիկայի հետ: