Главная/Блог/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.

Искусственный интеллект и конец цивилизации

Графики Корреляция

VUCA

Критическое значение коэффициента корреляции

нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0874

не нормальное распределение, по Спирмену r = 0.0039

Показать только результаты > r = 0.0874

Распределение	Не нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное	Нормальное
Все вопросы Все вопросы 1) Безопасность (сколько вы согласны или не согласны?) 2) Контроль (сколько вы согласны или не согласны?)
1) Безопасность (сколько вы согласны или не согласны?)
Answer 1	-	Слабая положительная 0.0647	Слабая отрицательная -0.0402	Слабая положительная 0.1238	Слабая отрицательная -0.1305	Слабая положительная 0.0097	Слабая отрицательная -0.0535	Слабая положительная 0.0344
Answer 2	-	Слабая положительная 0.0497	Слабая положительная 0.0373	Слабая положительная 0.0295	Слабая отрицательная -0.0054	Слабая отрицательная -0.0046	Слабая отрицательная -0.0176	Слабая отрицательная -0.0596
Answer 3	-	Слабая отрицательная -0.0307	Слабая отрицательная -0.0330	Слабая положительная 0.0063	Слабая положительная 0.0822	Слабая отрицательная -0.0127	Слабая отрицательная -0.0159	Слабая отрицательная -0.0149
Answer 4	-	Слабая отрицательная -0.0069	Слабая положительная 0.0432	Слабая положительная 0.0293	Слабая отрицательная -0.0238	Слабая отрицательная -0.0470	Слабая отрицательная -0.0193	Слабая положительная 0.0315
Answer 5	-	Слабая положительная 0.0069	Слабая отрицательная -0.0237	Слабая отрицательная -0.0152	Слабая положительная 0.0131	Слабая отрицательная -0.0018	Слабая положительная 0.0608	Слабая отрицательная -0.0308
Answer 6	-	Слабая отрицательная -0.0388	Слабая отрицательная -0.0576	Слабая отрицательная -0.1067	Слабая положительная 0.0816	Слабая положительная 0.0191	Слабая положительная 0.0491	Слабая положительная 0.0162
Answer 7	-	Слабая отрицательная -0.0360	Слабая положительная 0.0619	Слабая отрицательная -0.0510	Слабая отрицательная -0.0486	Слабая положительная 0.0403	Слабая положительная 0.0061	Слабая положительная 0.0322
2) Контроль (сколько вы согласны или не согласны?)
Answer 8	-	Слабая положительная 0.0254	Слабая положительная 0.0424	Слабая положительная 0.1084	Слабая положительная 0.0601	Слабая отрицательная -0.0356	Слабая отрицательная -0.1149	Слабая отрицательная -0.0695
Answer 9	-	Слабая положительная 0.0118	Слабая отрицательная -0.0446	Слабая отрицательная -0.0559	Слабая положительная 0.0325	Слабая положительная 0.0961	Слабая отрицательная -0.0228	Слабая отрицательная -0.0252
Answer 10	-	Слабая положительная 0.0535	Слабая отрицательная -0.0376	Слабая отрицательная -0.0089	Слабая отрицательная -0.0281	Слабая отрицательная -0.0308	Слабая положительная 0.0262	Слабая положительная 0.0309
Answer 11	-	Слабая положительная 0.0157	Слабая положительная 0.0103	Слабая отрицательная -0.0089	Слабая отрицательная -0.0482	Слабая положительная 0.0039	Слабая положительная 0.0010	Слабая положительная 0.0318
Answer 12	-	Слабая отрицательная -0.0377	Слабая положительная 0.0444	Слабая положительная 0.0304	Слабая положительная 0.0435	Слабая отрицательная -0.0755	Слабая положительная 0.0475	Слабая отрицательная -0.0432
Answer 13	-	Слабая отрицательная -0.1232	Слабая отрицательная -0.0353	Слабая отрицательная -0.0230	Слабая положительная 0.0330	Слабая отрицательная -0.0105	Слабая положительная 0.0883	Слабая положительная 0.0191
Answer 14	-	Слабая положительная 0.0124	Слабая положительная 0.0425	Слабая отрицательная -0.0572	Слабая отрицательная -0.1125	Слабая положительная 0.0256	Слабая положительная 0.0326	Слабая положительная 0.0763

Экспорт в MS Excel

Эта функциональность будет доступна в ваших собственных опросах VUCA

Да

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

2023.11.27

Валерий Косенко

Владелец продукта SDTEST®

Валерий получил квалифицию социального педагога-психолога в 1993 году и с тех пор применял свои знания в области управления проектами.
В 2013 году он получил степень магистра и квалификацию менеджера по управлению проектами и программами. Во время своей магистерской программы он познакомился с Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanage e. V.) и Спиральной Динамикой.
Валерий изучил различные тесты по Спиральной Динамике и использовал свои знания и опыт, чтобы адаптировать текущую версию SDTEST.
Валерий является автором идеи изучения неопределенности концепции V.U.C.A. при помощи Спиральной Динамики и математической статистики в психологии, более 20 международных опросов.

Этот пост имеет 0 Комментарии

Ответить на

Отменить ответ

Оставьте свой комментарий