思維的重量訓練
上週五【系統思考的四堂課・DevOps 特別版】，表定 7 小時，延長賽到 7.5 小時，感謝首梯公開班同學的熱情參與，共度燒腦的一天。
課後仍持續收到提問，我挑選幾則統一回覆。
有學員問道：「為什麼課前作業會挑選這麼難的題目？」
我承認，這兩份課前作業，有難度；但這難度是必要的。要有這樣的挑戰強度，才能反襯系統思考的威力。否則，簡簡單單就能破解的作業，為什麼還要花金錢花時間前來上課呢？
好吧，說正經的。要有這樣的挑戰強度，才能先將各位的思維肌肉稍微鍛鍊一下，負重訓練到能夠跟得上課程現場的思辨強度。
這門課，原本在我公司裡面是分成四個禮拜，每次 1.5 小時；個案研討素材，得以在四個禮拜的自發性小組討論活動去分散腦力負荷。現在，變成公開班，一整天 7 小時，腦力挑戰嚴峻。所以，把個案研討素材提前到正式上課前就讓大家咀嚼思考，課堂進行才會有效率。
（儘管如此，份量仍然沈重到哀鴻遍野。所以，第二梯公開班，我可能會拆成兩個半天舉行，一週 4 小時，隔週上。）
這種鍛鍊思維肌肉的方法，不是我發明的。大師在《司徒賢達談個案教學》p.191 如此解釋「長個案」與「短個案」的選擇標準：
缺乏工作經驗的人，應該用心研讀長個案，然後在複雜的情況下練習整合與重組資料、發掘問題，並依據資料分析的結果採取行動。此一程序對「練功」效果極好。
短個案的使用者，必須從有限的文字中進行許多邏輯推演，因此對個案中管理議題或產業相關的「互補知識」必須相當豐富，比較適合有經驗的中高階經理人。使用短個案的前提是：學員本來功力就有一定水準，而且由於必要的推論多，可以利用討論把他們的寶貴經驗萃取出來，尤其對忙碌的在職學員更是如此。
感謝大師背書。
有學員問道：「為什麼你的系統思考方法，要分因果關係圖與 CLD 兩部曲？」
其實這是限制理論暨豐田方法的專家稲垣公夫在《深思快想》這本奇書當中首先提出的，突破了我過去的盲點（詳見這篇文章），便將這實施觀點納入我的系統思考 SLR·CPI 方法論中。
如同我在講義上提到的，如果你骨骼精奇，天生就是練武奇才，或許可以一開始就直接從 CLD 切入。可惜，我發現，很多人基本功不太扎實，容易犯下過度簡化、倒果為因等邏輯謬誤。
CLD 是很犀利的工具，但也容易誤用，淪為替既有結論背書的橡皮圖章。
「有不得機得勢處，其病必於腰腿求之。」要提高系統思考的品質，還是得講究理則的起手式才是。否則，畫出的 CLD 再犀利，一堆就倒，有什麼用？
有學員問道：「該怎樣從因果關係圖當中抽取 CLD 的變數／變項？」
對初學者，我建議：大量觀摩精選範例。
鋪陳一次因果陳述，自己畫一次 CLD，對照範例，看圖說故事，檢討。休息一兩天，再覆盤。如此刻意練習一陣子，你會抓到 CLD 變數／變項的感覺。
當然啦，《第五項修練 Ⅱ・實踐篇》及《深思快想》也各有建議的手法，不妨一試。
有學員問道：「這方法似乎只能用來分析問題現況與原因，但似乎不能用來尋找解法？」
某方面來說，的確如此。但進一步來說，精準找到客觀局勢與根本原因，是否有助於激發你尋找槓桿解的專注力及創意呢？
再度借用大師的論點吧。《司徒賢達談個案教學》p.23 將狹義知識分成三大類：
- 結構性知識：各種變項間的「因果關係」，以及這些因果關係背後的理由、影響因果的因素等。
- 行動的程序性知能：採取行動、制定決策原則、研判下一步的知識與能力。
- 診斷的程序性知能：針對現象找出原因的知能。
套用這種分類，系統思考主要隸屬於「結構性知識」與「診斷的程序性知能」這兩大類。
《司徒賢達談個案教學》p.293 進一步說：
決策過程中的重要作法「找出前提、驗證前提」。
知識庫中「資訊」和「解決方案」的存量，通常遠多於「結構性知識」。然而當面對特定問題時，有時雖然想得到的可能解決方案很多，但未必知道應該如何選取；所掌握的資訊也很豐富，但未必知道哪些資訊才對解決此一問題最具有關鍵性。這時，在決策過程中常用到的「找出各方案的前提，再來驗證前提」的思考過程，就可以幫助方案的選擇。
在此一決策分析過程中，方案的提出相當仰賴知識庫中所擁有的「解決方案」；而「找出前提」則要靠知識庫中「因果關係」或結構性知識去了解分別在哪些情況下，哪個方案更能達到預期的目標。因此，想得出來的方案要夠多、夠合理，才有得比較；而強大的「結構性知識」則可以推斷這些方案的可行性分別建立在哪些前提上。
套用這種觀點，系統思考可協助你建構扎實的「結構性知識」，並在「驗證前提」方面替你提出的解決方案把關。
以上是針對【系統思考的四堂課・DevOps 特別版】首梯公開班同學的提問，予以統一回覆。更多學員的心得分享，請見 1, 2, 3, 4, 5, 6。
