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 = 0.0874

Phân phối không bình thường, bởi Spearman r = 0.0039

Chỉ hiển thị kết quả > r = 0.0874

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 0.0647	Tiêu cực yếu -0.0402	Tích cực yếu 0.1238	Tiêu cực yếu -0.1305	Tích cực yếu 0.0097	Tiêu cực yếu -0.0535	Tích cực yếu 0.0344
Answer 2	-	Tích cực yếu 0.0497	Tích cực yếu 0.0373	Tích cực yếu 0.0295	Tiêu cực yếu -0.0054	Tiêu cực yếu -0.0046	Tiêu cực yếu -0.0176	Tiêu cực yếu -0.0596
Answer 3	-	Tiêu cực yếu -0.0307	Tiêu cực yếu -0.0330	Tích cực yếu 0.0063	Tích cực yếu 0.0822	Tiêu cực yếu -0.0127	Tiêu cực yếu -0.0159	Tiêu cực yếu -0.0149
Answer 4	-	Tiêu cực yếu -0.0069	Tích cực yếu 0.0432	Tích cực yếu 0.0293	Tiêu cực yếu -0.0238	Tiêu cực yếu -0.0470	Tiêu cực yếu -0.0193	Tích cực yếu 0.0315
Answer 5	-	Tích cực yếu 0.0069	Tiêu cực yếu -0.0237	Tiêu cực yếu -0.0152	Tích cực yếu 0.0131	Tiêu cực yếu -0.0018	Tích cực yếu 0.0608	Tiêu cực yếu -0.0308
Answer 6	-	Tiêu cực yếu -0.0388	Tiêu cực yếu -0.0576	Tiêu cực yếu -0.1067	Tích cực yếu 0.0816	Tích cực yếu 0.0191	Tích cực yếu 0.0491	Tích cực yếu 0.0162
Answer 7	-	Tiêu cực yếu -0.0360	Tích cực yếu 0.0619	Tiêu cực yếu -0.0510	Tiêu cực yếu -0.0486	Tích cực yếu 0.0403	Tích cực yếu 0.0061	Tích cực yếu 0.0322
2) Kiểm soát (bạn đồng ý hoặc không đồng ý bao nhiêu?)
Answer 8	-	Tích cực yếu 0.0254	Tích cực yếu 0.0424	Tích cực yếu 0.1084	Tích cực yếu 0.0601	Tiêu cực yếu -0.0356	Tiêu cực yếu -0.1149	Tiêu cực yếu -0.0695
Answer 9	-	Tích cực yếu 0.0118	Tiêu cực yếu -0.0446	Tiêu cực yếu -0.0559	Tích cực yếu 0.0325	Tích cực yếu 0.0961	Tiêu cực yếu -0.0228	Tiêu cực yếu -0.0252
Answer 10	-	Tích cực yếu 0.0535	Tiêu cực yếu -0.0376	Tiêu cực yếu -0.0089	Tiêu cực yếu -0.0281	Tiêu cực yếu -0.0308	Tích cực yếu 0.0262	Tích cực yếu 0.0309
Answer 11	-	Tích cực yếu 0.0157	Tích cực yếu 0.0103	Tiêu cực yếu -0.0089	Tiêu cực yếu -0.0482	Tích cực yếu 0.0039	Tích cực yếu 0.0010	Tích cực yếu 0.0318
Answer 12	-	Tiêu cực yếu -0.0377	Tích cực yếu 0.0444	Tích cực yếu 0.0304	Tích cực yếu 0.0435	Tiêu cực yếu -0.0755	Tích cực yếu 0.0475	Tiêu cực yếu -0.0432
Answer 13	-	Tiêu cực yếu -0.1232	Tiêu cực yếu -0.0353	Tiêu cực yếu -0.0230	Tích cực yếu 0.0330	Tiêu cực yếu -0.0105	Tích cực yếu 0.0883	Tích cực yếu 0.0191
Answer 14	-	Tích cực yếu 0.0124	Tích cực yếu 0.0425	Tiêu cực yếu -0.0572	Tiêu cực yếu -0.1125	Tích cực yếu 0.0256	Tích cực yếu 0.0326	Tích cực yếu 0.0763

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