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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