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            【觀點】阿法狗再“狗”,也沒有隱性知識,只有人類的“專家”才有


            小微導讀
               

                     

                   “人機大戰”終于落下帷幕,4:1的比分讓人“談‘狗’色變”,以為這個“狗”真的代替了人類。這是“癡人說夢”!我們承認,機器人的記憶、運算速度、機械化邏輯推理是在技術更新的時代中比人腦運算速度要快,這是因為人有“七情六欲”啊(哈哈,好像這是個無厘頭的理由)!但技術人員在設計計算機運行時,只是將所謂的認知領域的“顯性任務”進行了編輯,而人類之所有成為人類,是幾萬年的時光在人腦中沉淀的“隱性經驗”諸如創新、感悟、靈光等是無法模仿的。



            對于企業內的專家經驗萃取(有的叫組織經驗萃取),到底如何萃取?如何萃取?這是個問題。其實,萃取的目的就是將專家過往做過的最佳“任務”重新梳理。那么,今天我們就來聊聊這兩個詞“隱性任務分析”和“顯性任務分析”。


            首先,來看下“隱性任務分析”。


            隱性任務分析植根于認知心理學,它是考慮諸如感知、記憶、思考和問題解決等的心理過程。由于人們對行為心理學沒法解釋復雜心理活動越來越不滿意;與此同時,系統工程和信息理論的快速發展促成了認知心理學在20世紀50年代至70年代誕生。認知心理學將人的大腦看成是信息處理器,并將高級心理過程看作是技能行為的關鍵組成。結果是將人們的工作任務歸納為不同的系列活動,包括感知、模式識別、意圖、記憶儲存、知取、心算、推理、選擇及顯像行動等。這為任務分析提供了新的視角,并誕生了新的一批任務分析技巧來識別任務績效中的認知部分。

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            隱性任務的心理現象學

            隱性任務分析旨在描述或分析產生具體行為的心理現象,其焦點在于心理表征、潛在的知識結構和做出決定及采取行為的信息處理活動。隱性任務分析有助于揭示行為發生所處的情景,這些和工作相關的因素多半是模糊的、困難的或繁亂不清的。隱性任務分析擴展了傳統或顯性任務分析,而獲取了“隱藏在可以觀察到的績效下的知識、思維過程和目標結構等信息”。這可以通過描述專家如何使用他們的知識來構建比較復雜、難以定義的工作以及他們如何有效率、有效果地完成工作,來理解并再現工作情景中的行為,這些工作往往是復雜、難以定義、或比較困難的。

            非常遺憾的是,現實中專家沒法清楚地告訴課程設計師們他們知識些什么知識以及他們的思維。那些專家也確實不知道他們是如何成為專家的,那些專業知識也難以言說。這好比我們向一位大廚索要菜譜一樣,他們可愿意提供幫助,但是他們講述的做菜方法往往并不可信。

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            隱性任務的行為表現

            由于一些原因,內容專家們描述的那些有關專業知識的信息常常是不完整、不準確的。首先存在自動化問題。專家們早年常年不斷的練習和反饋將原來需要大量有意識關注的受制性認知過程轉化成毫不費力的過程,所謂“無它,唯手熟爾”。專家沒法描述他們的行為,因為這是自動發生的,并不需過多有意識的關注或思考。

            其次,專家已經掌握了大量內在知識。唄瑞和迪訥斯(Berry & Dienes)注意到人們能夠“在沒有刻意為之的情況下,掌握那些比較復雜刺激環境的結構,這樣掌握的知識是難以表述的”。這就是所謂的“通過動手來學習”,即熟能生巧。孩子們通過實驗(實踐)學會玩電子游戲。布奧德百特(Broadbent)人們能夠通過試錯法學會比較復雜的數學方程式的解法。另外,在達到專業水準后,他們依舊沒法描述他們是如何做到的。自動化和內在知識學習使得專家無法做出對其專業知識可靠的描述。

            再者,專業知識具有很強的個人物質。每一位專家都是其自身的經驗、問題解決和決策的獨特產物。因此,對于每一位專家,常常還存在另一位相同或與其對立的專家。課程設計師需要從多位專家那兒提煉出能夠用于課程設計、信息系統、在崗工具及其他績效改善方案的共同知識。隱性任務分析可以使課程設計師看到專家的頭腦內部,觀察到他們的思維、知識和沒法言說的技能。這也為教學獲得專家獨有的專業知識提供了方法。

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            隱性任務有助提高個人技能

            克拉克、費爾頓、范·麥里恩博爾、亞特斯和厄雷(Clark,Feldon,Van Merrienboer,Yates & Early)注意到隱性任務分析使用大量訪談和觀察策略展現專家解決復雜問題的知識。奧爾森和奧爾斯(Olson & Biolsi)提供了隱性任務分析選擇的更廣范圍,認為實踐者既可使用直接法也可以使用間接導出方法。直接法包括結構化面試、聚集小組討論、有聲思維、觀察、打斷分析、評論、繪畫、卡片分類、錄像展示和概念導圖。實踐者也可使用涉及數量流程的間接方法,如多維度量表、多層級聚類分析和路徑尋找量表算法。克蘭德爾、克萊因和霍夫曼(Crandall, Klein & Hoffman)也發現隱性任務分析的專業文獻多集中討論知識導出,而非數據分析和再現。

            不考慮具體技術和其他相同的條件,課程設計師可以通過使用隱性任務分析改善教學效果,并產生可測量的結果。維爾瑪斯(Velmahos, 2004)和他團隊報道了運用隱性任務分析培訓住院醫師操作中央靜脈留置導管程序的結果。住院醫師被分為兩組,一組采用傳統的醫生對醫生的“邊看邊做邊教”的方式,另外一組使用基于隱性任務分析結果的外科手術技能實驗室和檢查表。培訓結束時,對兩組學員進行了選擇題的測試,發現兩組的得分差別不大。但在隨后的重復測試中發現,使用隱性任務分析法培訓的醫生的得分會明顯高很多。他們在尋找靜脈時,嘗試的次數和耗費的時間都更少。這個結果并不令人意外。近期,李(Lee)研究發現,基于隱性任務分析的培訓可以提升績效35%。這個大型的整體效應量覆蓋具體隱性任務分析技巧、工作場景以及所有員工經驗的層級。



            來源:韜鈺咨詢


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