阿崴閱讀-密涅瓦的思考習慣訓練

閱讀時間約 4 分鐘
學習不是學知識,而在於培養應對未知的智慧。
全球人才搶著學!密涅瓦的思考習慣訓練。
作者:李佳達X劉紹穎X黃禮宏 著
圓神出版事業機構,究竟出版社
先分享近期因為公司需求,需要招募資訊主管及相關工程師,因為環境使然,這些工程師都非常炙手可熱,相對的會接受這樣零售醫療為基底的就相對來的少。不過面試的過程就發現了跟驗證了一些有趣的事情。
在Netflix裡曾經提過,一個頂尖的工程師,產值會是中庸的工程師的十倍以上,這是真的!不僅開發時間短,產品錯誤率低,coding的效能相關都來的好上許多。但說真的,這些相關技術其實推陳出新,有些語言開發架構,可能都是近幾年才堆疊產生。不過優秀的工程師,確實就能夠在之中透過既有的邏輯思考架構,很快速地掌握要點。所以不論哪個職業,都一定會有他的核心能力。
所以,優秀的人才會先有所自覺,對於自己或是這個產業,他所具備的核心能力是什麼。所以在核心能力之前,自覺會是一個要素。那在核心能力之後,看的就會是學習能力。這裡倒不是考試分數,也不是學習新的東西有多快(但有一些關聯)。而是對於新的事物,能有多少主動學習的意願,還有透過學習之後如何透過相關自己的知識網絡串聯這些內容。
在自覺,核心能力,學習能力串聯之後,最後就會是需求理論之中比較高層的自我實現。有沒有工程師不單只是想待在科技產業成為高薪的肝,又或是領著超高薪但非常多不確定的博弈產業,有那一種想要自己開發產品的夢想,這種橫空出世的人才,多半很大比例就會是去創業,做出一個市場驗證的商品。
講回到書裡,所以一套優秀的學習習慣養成是有脈絡可循的,只是在上個世代以製造業思維養成學生的我們這一代有許多的不同。透過作者的解釋,拆解,案例,每一篇都可以讓自己好好反思,有時候為了一些快速決策,可能都不層好好想過,也間接地導致了持續的發生,然後只是追求著快速解決而非找到系統解決方式。
那所以密涅瓦(MINERVA)的思考習慣究竟為何呢?三位共同作者幫我們分類了四大重點:

一、批判思考

有個刷新我想法的關鍵:批判思考的目的是為了更有效的溝通,而不是贏得爭論。
而在問對問題,拆解問題,需要刻意地避免思考偏誤,評估問題是不想(內在意願),不能(外在限制),不會(個人能力)。透過這樣的架構去思考之後,更關鍵之一是改變我們源頭的資訊來源,拓展資訊取得的品質與多元性,將改變我們思維的深度與可塑性。

二、問題解決

傳統以及個人習慣上,很常遇到球來就打的直球對決,雖然隨著經驗增加,大概能擊出好球的比例會提高。不過也還是會有一些搖搖頭知道連打都無法打的球,可能有複雜的政治因素,歷史。這段有個新觀念,在面對複雜問題時,要知道甚麼是障礙,甚麼是限制條件。限制條件是不能碰觸的,障礙才是可以移除的。透過大量拆解,找到問題的最小單位。
作者也提了一個重點,在拆解問題之前,要先問對問題。以育兒的角度提出了:在興沖沖的決定要給孩子什麼之前,我們是不是忘了先理解孩子要的是甚麼?

三、複雜系統

大人學之中很常提到一個看懂局的能力!不過究竟局要多大多遠才能看懂,現在的環境狀態,變數實在太多。作者也提了一段:我們是在找問題點?還是臨界點?
以森林大火災害發生的案例來看(其實套用在疫情之下也行),問題點可能是來自於火災。不過小規模可控制的火災是不影響的,只擔心幾年前無法控制的森林大火。疫情也是這樣,確診是無可避免的,臨界點會不會是醫療能量潰散而影響人民正常就醫。看清楚之後,其實就是要讓系統靠近臨界點的機率降低,也就是書中的系統抗干擾能力。抗干擾能力越高,單次的問題就不會超過臨界值。

四、決策思維

目標,數據,槓桿。現在都說大數據大數據,如果數據沒有經過整理就只會是零散的資訊。不過有賴現在許多科技的進步,數據的紀錄變得容易,相關的視覺化整理呈現也方便許多,不過會不會反而我們被數據所誤導呢?
會不會有反事實的狀況發生,或者是被太多”我覺得”的思考邏輯所偏誤。其實複雜系統之下的因果關係未必成立,可能有許多沒有考慮的變數被納入。這題倒是沒有具體解方,而是自己有所自覺這些要素,一切都只是因,未必是果,抽離自我意識的限制,讓自己彷彿奇異博士一樣從數千萬次的如果,會怎樣去做一個平行時空的思考。
書中最後也密涅瓦大學的思考習慣清單列出跟翻譯。就不再逐一列出,原文網址參考:https://reurl.cc/VDpxqy
下一次遇到問題,練習退個三步想一想,萬一遇到太過緊急的事情,也別忘了事後好好複盤一下。再一次因為楊醫師的書單拓展了我的思維邊界。好書分享給大家!
2022/04
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