【IT168 技术文章】

    各个组织经常会引入非常好的实践，以作为变革计划或质量改善行动的一部分。它们可以有多种不同的形式，包括从“实用秘籍”类的书籍、备忘单到由咨询师带领的、完全成熟的方法论等，并通过必须的审核与认证机制来完成。

    本文介绍的“Dreyfus学习模型”，是对草率应用非常好的实践策略的挑战，同时指出草率的使用不但不能起到帮助作用，反而会对顶尖的团队成员起到严重的负面影响。 

    应用非常好的实践的动机

    推行业务变革计划的人们，总是能够为在组织中推行非常好的实践给出种种理由。

    .应用非常好的实践可以确保一致性。我们正在引入［此处插入非常好的实践名称］，而且希望确保每个人都能与我们保持方向一致。我们要给人们提供方向指引，以避免他们被落下；否则只能造成混乱。
    .应用非常好的实践可以支持学习过程。我们要让大家在尽量不产生焦躁情绪的状况下，彼此保持步调一致；而且我们拥有一个标准化的、结构齐备的运作材料，这就是说人们可以明确了解自己该做什么，以及在理想化状况下他们能够做到多么好的程度。
    .应用非常好的实践可以限制（潜在的）冲击或破坏。（现在让我们看看它们到底是怎么一回事吧。）在任何组织中，人们能力总是会构成一条钟形曲线［注1］，我们知道有少数非常杰出的人会被错误对待，导致他们处于钟形曲线错误的一端。错误地推进变革计划，会让我们面临重大的财政或法律风险；为了保护我们自己，要将实践的流程和方式定义得非常清晰。它们之所以被成为非常好的实践，是因为人们曾经尝试过它们并且证明它们是有效的，所以我可以明确保证它们一定能够起到成效。
    .应用非常好的实践可以帮助建立更加便捷、灵活的劳动力环境。在目前高速发展的时代中，项目的实现或是取消都是一夜之间的事情。人们在项目团队之间转换，项目在不同办公室、国家或时区之间变动。让所有的成员都能接受针对同样非常好的实践的训练，我们——和他们——就能在工作的灵活性上拥有更多选择。我们称之为“资源商品化”。
    .应用非常好的实践可以帮助我们加强控制。在一个大型的、等级森严的组织中，“加强控制”是问题的关键。一个部门经理或者副总可能要负责几千人的管理。在这种规模下，拥有一个清晰定义并能得到强有力实施的非常好的实践是进行有效管理的唯一途径。

    换句话说，非常好的实践被用作管理风险的手段。

    风险的本质

    风险是一种有趣的现象。在商业用语中，“风险”通常意味着事情发生问题的概率。我们将一种可能性（高、中或低；百分比；统计数量）分配给我们所关心的事件之上。

    可风险不就是恐惧的一种形式化方式吗？我们将畏惧之物视为风险，类似地，对于不害怕的东西，我们就不太关心（也就是风险较小）。换个方式来说，篡改下乔治?卢卡斯的话［注2］（向他表示歉意）：

    .恐惧导致风险
    .风险导致流程
    .流程导致憎恶（还有会议，还有甘特图）

    现在，恐惧变成了两种：理性的恐惧和非理性的恐惧。理性的恐惧是健康而且有益的。狮子是不好的动物。火很热。卡车可以造成伤害。这些是基于有益信息的恐惧，要么是通过进化而来，或者通过文化学习而来，或者是来自个人发展的经验。

    非理性的恐惧是偏见和恐惧症的根源，膝跳反射也是因此而发生。下面这些都是非理性的恐惧。地球是扁平的，你要是走过了它的边缘就会有生命危险。用老鼠的尾巴把它吊死就可以避免瘟疫。把椰子壳放在耳朵上，就会看到货运飞机的出现。

    可问题在于，从害怕的人的角度来看，这些畏惧都是差不多的。对于一个害怕蜘蛛的人来说，对蜘蛛的恐惧感与狮子带来的恐惧感程度相当。

    从基本层面来看，大部分恐惧都是非理性的，特别是在业务环境之中。如果一个系统延迟交付，在大多数情况下是不会死人的。你也不太可能会有受伤或者挨饿的风险，最多不过是得到一个有点严厉的评语而已。

    我们日常生活中用到的大部分软件——工作时使用的办公套件、家里用到的游戏控制器、阅读这篇文章时使用的浏览器——都会遇到延迟交付的问题。而且它们可能出问题。而且在几天或者几周之后，就会有一个漏洞修补程序/Service Pack安装包/自动更新用来修正某个重要的功能缺失或是安全漏洞。或者还没有出现问题，因为厂商并没有让幸福的你意识到：你的电话号码/电脑信息/控制台信息正在被泄露出去。

    理性的恐惧是好的——它可以让我们避免被伤害。我们应该拥抱它，而且珍视其为我们安定生活的守护神。非理性的恐惧只不过拖累而已，还好我们有应对之道：

    非理性来自于无知，我们可以通过学习来克服它。

    Dreyfus模型介绍

    上世纪70年代后期，有兄弟俩花费了一些时间来研究学习的本质。他们对刚刚出现的人工智能发生了兴趣，并希望让电脑可以学习诸如下棋这样复杂的技能。当时对于围绕着学习过程所建立起来的知识还很少，也就没有什么可以让他们用来参考去编写计算机程序了，所以他们决定自己研究学习的过程。

    他们的研究成果就是Dreyfus技能获取模型（Dreyfus Model of Skills Acquisition），描述了人们如何从对某物一无所知，到无需思考即可熟练运用的过程。

    虽然现存有许多种学习和技能获取模型，但Dreyfus模型独具的特色让其脱颖而出。首先，它基于真实的证据和经验，而且被证明是可以实际运用的。（在1980年美国公共医疗卫生服务面临护士危机时，它发挥了巨大作用——http://tinyurl.com/32afwt）其次，它不仅仅是对发展过程的消极观察，它同时描述了人们在不同阶段应该如何应对，以及因此而为他们带来的成长。

    当你开始学习新技能时，你对于上下文没有任何了解，所以需要一些特定的方向指引。也就是说，你不知道面对着什么，必须有人告诉你应该做什么。随着对上下文和背景知识的深入了解，就不再需要对方向的指引了。实际上，你应该考虑如何更进一步加深了解，以作为获取技能的基础。

    Dreyfus模型将学习的过程分为五个不同的阶段或水平：

    新手（Novice）需要详细的指导——要手把手地教。新手不知道这些指导是否有效，或者哪些指导更加重要；因为没有上下文知识可供他们使用进行评估。因此，新手需要频繁迅速的成就感和有规律的反馈。一本好的入门指导书籍要提供有足够多的图画和充足的可靠信息。

    高级初学者（Advanced Beginner）对基本步骤——单独的任务——已经熟悉了，而且可以把它们进行有机的组合。高级初学者仍然在很大程度上是面向任务而不是面向目标的，不过他们已经开始有些概念了。这也是一个学习者最危险的阶段——他们知道自己学到的已经不少了，但是这还不足以让他们远离麻烦！刚学走路的孩子在很多方面都是高级初学者。有了足够的经验，高级初学者就能拥有足够的能力以胜任某些工作。在“胜任（competent）”水平上，他们就走到面向目标阶段了。他们可以组合一系列任务以达成某个目标。也许任务的组合顺序不是非常好的的，但是通常都可以发挥作用。有能力的人希望给定一个目标，然后能够得到别人的信任来达成这个目标。相反，如果要是试图详细告诉他们应该怎么做，这些有能力的人就会觉得很烦躁，就像是汽车里被坐在后面座位的乘客指手画脚的司机一样。

    大部分人在大部分技能上很难超越“胜任（competent）”水平，即使他们在每天的日常工作中使用这些技能。这是人类的基本特性——一旦有所收获，我们就不想再投入精力了，而且对于大部分活动来说，所谓的收获只不过是把工作做完而已。

    在精通（Proficient）水平上，解决方案开始在人的心目中“慢慢浮现”——而且通常已经完全成型。他们已经具备了在直觉中形成解决方案主要部分细节的能力，之后就可以根据自己先前的经验积累来对解决方案进行映射。一个精通的人需要对其行动的上下文有更广阔的了解，并且开始享受隐喻和格言（以及相反的类似内容）带来的乐趣。他们仍然会回头根据接受的基于规则的训练，来验证自己行为的正确性；但在这个阶段他们已经学着相信自己的判断了。

    从“新手”发展到“胜任”阶段基本上是线性的过程，而到“精通”阶段代表了一个台阶的提升。一个人必须积极选择才能促成这个转变的开始。通过对某件事情重复足够的次数是可以达到“胜任”的，但要变想得“精通”，必须要有明确的心理诉求才行。

    正如从“胜任”到“精通”的转变一样，转变为“专家”也是非线性的过程。要想成为某个领域的专家，可能要花费数年的努力才能达成。这些人工作时几乎完全是从直觉自发的状态，而且很少犯错误。

    专家生活在模糊的世界之中。她以自己的能力为傲，而且喜欢通过与其他专家交流来校正和提高自己的技能。有趣的是，处于初级阶段的人们倾向于过高估计自己的能力，而在较高阶段的人则更加谦逊。