عقلية التعلم

شريط التقدم

عقلية التعلم

لتحقيق النجاح في الابتكار ، يجب أن تتبنى عقلية النمو وتعد نفسك للتعلم. لمساعدتك على بناء العقلية الصحيحة ، سوف تستكشف بعض العوائق التي تحول دون التعلم وكيف يمكنك العمل للتغلب عليها

شارك هذا على

FacebookTwitterLinkedInRedditEmail this page

في هذا التدريب ، سوف تفعل

  • تعلم أهمية التعلم المستمر
  • تعلم أن التعلم هو سباق الماراثون وليس العدو السريع
  • تعلم أن المعرفة التي تكتسبها من التعلم هي أساس أي نجاح تأمل في تحقيقه
  • ابحث في كيف أن التعلم المستمر هو أساس نجاح Big Tech
  • راجع الحواجز التي تمنعنا من التعلم 
  • استكشف بعض النماذج العقلية التي يمكنك استخدامها للتغلب على حواجز التعلم
  • استكشف الأنشطة التي يمكنك المشاركة فيها لتحسين تعلمك

الخلفية

ربما تكون الطرق غير المتكافئة للشركات التقليدية عندما يتعلق الأمر باستخدام البيانات نتيجة للتعليم الغربي. منذ سن مبكرة ، يُقال لنا ما يجب أن نتعلمه ، وكيف نتعلم ، وكيف نظهر ما تعلمناه. يتطلب التعلم المؤسسي - في مرحلة ما قبل المدرسة ، والمدارس العامة ، والكلية ، والجامعة ، والعمل بعد التخرج ، والتدريب أثناء العمل - إلى حد كبير منا أن نبدي المعرفة أو نطبقها. 

نتعلم كيف نحل المشاكل التي حددناها ونفهمها ، لكن نادرًا ما نتعلم أن نتساءل عما تعلمناه. حتى لو تساءلنا عما نتعلمه ، فمن المحتمل أن نتساءل عنه بطريقة يتم تعلمها. بعبارة أخرى ، حتى معارضتنا هي سلوك مكتسب. قلة قليلة منا يتم تعليمها لتحليل البيانات المقدمة لنا وإنشاء قصتنا الخاصة.

نحن ، كبشر ، لدينا تفضيل مشفر للهيكل المألوف. القصص التي اعتدنا قراءتها لها بداية ووسط ونهاية. في النهاية ، تم الانتهاء من الحبكة بدقة بحيث يترك القارئ أو المشاهد إما يريد المزيد أو يكون راضيًا. وهكذا ، فإن القصة من صنع الإنسان للبشر. لا تهتم البيانات بمشاعرك أو حالتك العاطفية أو حتى جذب انتباهك. البيانات خاملة. البيانات هي الحقائق. في مجال الأعمال ، يجب علينا إنشاء القصة بناءً على البيانات ، وكلما كانت البيانات أفضل ، زادت مصداقية القصة.

في مأدبة عشاء لرواد الأعمال في Graylock ، كان الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft Satya Nadella و Greylock Partner Reid Hoffman يتحادثان. قال ساتيا ناديلا: "(أنا) إذا كان لديك طفلان في المدرسة: أحدهما لديه الكثير من القدرات الفطرية ولكنه يعرف كل شيء ، والآخر لديه قدرة فطرية أقل كمتعلم ، فأنت تعلم كيف أن تنتهي القصة. تعلم كل شيء يفعل أفضل من الذين يعرفون كل شيء. هذا صحيح بالنسبة للطلاب في المدرسة. هذا صحيح لرواد الأعمال ".

لذلك يحتاج رواد الأعمال إلى عقل جاهز ومستنير. يأتي هذا من ملء رؤوسهم أولاً بالبيانات الأكثر صلة. بعد ذلك ، يجب على رواد الأعمال التغلب على تصوراتهم المسبقة بحيث تكون القصة التي ينشئونها حقيقية وخالية من التحيز. مسلحًا بالحقائق ، يتم التخلص من القرارات ، وهناك احتمالية أكبر للنجاح. 

ما هي البيانات التي نتحدث عنها؟

تساعدنا البيانات على تجاهل تفسيرنا الذاتي للواقع حتى نتمكن من رؤية الطبيعة الحقيقية للعالم. من هذه النقطة ، من الممكن قياس الأداء والنمو. باستخدام البيانات كأساس للتعلم ، يمكننا بناء كيانات تطورية والانتقال من المؤسسات التشغيلية إلى المؤسسات التعليمية. 

البيانات تتضمن أشياء كثيرة. غالبًا ما تستحضر الكلمة رؤى جداول البيانات وقواعد البيانات والحسابات المعقدة ، فما هي البيانات التي يجب أن نهتم بها؟ هذه الإجابة هي: كل ذلك - وليس فقط البيانات الواردة من قسم التحليلات. توفر جداول البيانات وقواعد البيانات بيانات قابلة للقياس الكمي فقط ، ولكن البيانات النوعية مهمة أيضًا. على سبيل المثال ، تستخدم صناعة الضيافة مقاييس مثل الإيرادات لكل غرفة متاحة (REVPAR) ومتوسط معدلات الإشغال. ولكنه يستخدم أيضًا البيانات النوعية مثل تعليقات العملاء المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي ، والاشتراكات في العضوية والاستخدام ، ودرجات رضا النزلاء (GSS).

ال مغالطة مكنمارا هو مفهوم سمي بعد روبرت مكنمارا، ال وزير الدفاع الأمريكي من عام 1961 إلى عام 1968 ، وهو انعكاس لتجربته في إدارة حرب فيتنام. تصف المغالطة كيف أن اتخاذ قرار يعتمد فقط على الملاحظات الكمية هو خطأ.

 

تتمثل الخطوة الأولى في قياس كل ما يمكن قياسه بسهولة. هذا جيد بقدر ما يذهب. الخطوة الثانية هي تجاهل ما لا يمكن قياسه بسهولة أو إعطائه قيمة كمية عشوائية. هذا مصطنع ومضلل. الخطوة الثالثة هي افتراض أن ما لا يمكن قياسه بسهولة ليس مهمًا حقًا. هذا عمى. الخطوة الرابعة هي أن نقول إن ما لا يمكن قياسه بسهولة غير موجود حقًا. هذا انتحار ".

-دانيال يانكيلوفيتش، "أولويات الشركة: دراسة مستمرة للمتطلبات الجديدة على الأعمال" 

يمكن أن تأتي البيانات من أي مكان ، بما في ذلك الرأي الشخصي والاستدلال والمعرفة. لكن يجب على رواد الأعمال أيضًا النظر في إمكانية أن ما لا يعرفونه غالبًا ما يكون أكثر أهمية مما يعرفونه عندما يتعلق الأمر باتخاذ القرارات.

مصفوفة المعرفة

مصفوفة المعرفة هي أداة تصنف المادة والبيانات. تُظهر المصفوفة ما يعرفه رائد الأعمال أو الفرد ولا يعرفه عندما يتعلق الأمر بقرار أو استراتيجية عمل. ما هو غير معروف يمكن اعتباره مادة مظلمة [رابط].

لأغراض الكيفية ، يتم تقسيم المعرفة أو البيانات إلى أربع فئات: المعروف والمجهول والمعروف والمجهول والمجهول (المادة المظلمة). أنا أعلم أنها مليئة بالفم ، لكن ابق معي. في الواقع ، يبدو الأمر منطقيًا بعض الشيء.

  • ال معروف هي الأشياء التي ندركها والأشياء التي نفهمها. هو معرفتنا.
  • ال معروف غير معروف هي أشياء ندركها ، لكننا لا نفهمها: فجوات المعرفة المعروفة.
  • غير المعروفين هم أشياء نفهمها ولكننا لسنا على علم بها. هذا هو حدسنا.
  • مجهول مجهول هي الأشياء التي لا نعرف عنها شيئًا - الجهل في التعريف الحرفي للكلمة.

توفر هذه المصفوفة منظورًا لأن الحقيقة هي أن معظم الشركات لا تعرف الكثير ، ولا بأس بذلك. تكون الإستراتيجية في أفضل حالاتها عندما يكون الاستراتيجيون مدركين تمامًا لما لا يعرفونه. مع وضع ذلك في الاعتبار ، يمكنهم التعرف على القرارات التي يمكنهم اتخاذها بثقة ، وتلك التي تتطلب الاختبار ، وتلك التي تتطلب اكتشافًا ، وتلك التي تخرج عن نطاق سيطرتهم. 

تعتبر مصفوفة المعرفة أداة حاسمة في تحديد المخاطر. تعتمد المخاطر على ما هو معروف ، وكلما زاد المجهول ، زادت المخاطر. إذا كنت تعرف شيئًا ما ، فإنك تفهمه ، ويمكنك تقييم المخاطر المرتبطة به. إذا كنت لا تعرف ذلك ، فلا يمكنك تقييم المخاطر. إذا كان الأمر مجهولًا ، ولم يكن لديك سوى حدسك ، فهذا أمر محفوف بالمخاطر. وإذا كان الأمر مجهولاً وغير معروف ... حسنًا ، فهذا مخيف تمامًا. 

يجب أن تحدد العملية أولاً العناصر المعروفة. من هناك ، يمكنك التنقل عبر مصفوفة المعرفة وتعيين المجهول المعروف ، والذي يمكن استكشافه من خلال البحث. تُظهر الأشياء المجهولة المعروفة نفسها من خلال الحدس ، لذا فهي تتطلب الاستماع إلى حدسك ثم البحث عن البيانات لدعم هذه التأكيدات. توجد دائمًا المجهول المجهولة ولا يمكن قياسها ، ولكن مع وجود بيانات كافية في بقية المصفوفة ، يمكن فهم مخاطرها بشكل أفضل.

بمجرد أن يتم التوصل إلى اتفاق بشأن المعروف (الحقيقة) ، من الممكن تحقيق التزام طويل الأجل لمبادرة. سمح لي هذا السرد القائم على البيانات بالحصول على دعم أصحاب المصلحة في Fortune 100s والشركات الناشئة على حد سواء. يوفر HowDo إرشادات حول جمع البيانات التي تحتاجها لبناء عمل تطوري. تتضمن هذه الأدلة تحليلًا خارجيًا للعميل والمنافسة والسياق وقدرات الشركة. هذه هي البيانات التي يجب وضعها من خلال مصفوفة المعرفة.

يجب أن تهدف الشركات إلى تعظيم المعرفة التنظيمية الملموسة: "المعروفين". يجب وزن كل قطعة من البيانات بناءً على مدى احتمالية قياسها للواقع. ما مدى مصداقية المصدر؟ ما هي حداثة البيانات؟ هل هذه أرقام مباشرة أو توقعات الملعب؟ يمكن أن تقودك هذه الأسئلة إلى درجة ثقة عامة عبر جميع بياناتك مما يوفر الأساس لتحليل الجودة والمناقشة. 

ولكن الآن يأتي الجزء الصعب. تحدد البيانات الارتباط بين نقطتي بيانات ، ولكن يجب تفسير هذا الارتباط من حيث معناه الحقيقي. للقيام بذلك ، يجب على رواد الأعمال فهم مخاوفهم [أضف رابطًا] ، وتحيزاتهم ، ودوافعهم ، وعواطفهم. 

 

عقل المبتدئين

 

عندما لا تولد الشركات الجديدة ، يتراجع نظام المشاريع الحرة والوظائف. وبدون نظام مؤسسة حرة متنامٍ ، "في "في عقل المبتدئين هناك العديد من الاحتمالات. في ذهن الخبير هناك القليل. " 

- Zen Master Shunryu Suzuki ، Zen Mind ، عقل المبتدئين

لاستخدام البيانات على النحو الأمثل ، يجب على رائد الأعمال أولاً التحكم في ردود أفعاله تجاه البيانات. لا يمكنك السماح لحوافزك أو أفكارك المسبقة بتلويث أو إفساد تفسير البيانات. نعتقد جميعًا أن العالم يسير بطريقة معينة ، وأدمغتنا ، للأسف ، مجبرة حرفيًا على رفض المعلومات الجديدة. 

قد تؤكد البيانات فهمك لعملك والسياق الذي تعمل فيه ؛ أو ، قد تتحدى البيانات أو تبطل ما تعتقد أنه صحيح. في كلتا الحالتين ، يجب أن تكون منفتحًا على ما تكشفه البيانات. 

لقد عرضت استراتيجيات النمو على العشرات من شركات Fortune 500. المرات الوحيدة التي فشلت فيها عروضي كانت عندما يرفض التنفيذيون الأقوياء قبول البيانات. قد يكون لدى هؤلاء المديرين التنفيذيين عذر جيد للتشكيك في البيانات الجديدة: قد تتحدى البيانات العقيدة السائدة ، أو تتعارض بشكل مباشر مع فهمهم لكيفية عمل العالم ، أو تتحدى بشكل مباشر حوافزهم. ومع ذلك ، فإن ردود الفعل هذه تستند إلى الخوف وانعدام الأمن الشخصي ، وليس على المدى الطويل رفاهية الشركة أو عملائها أو مستثمريها. 

لا يعرف العديد من الشركات ورجال الأعمال كيفية استخدام البيانات التي ينشئونها. لم يقم معظمهم بتجهيز أعمالهم بما يكفي لفهم ما تخبرهم به البيانات. البعض الآخر مؤهل لدرجة أنهم يغرقون فيما يسمى بـ "بحيرات البيانات". 

مهما كان مستوى إتقان البيانات ، فإن مقدارها المتاح للشركات آخذ في الازدياد. اعتبارًا من يونيو 2018 ، قُدر أنه يتم إنشاء 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم. بحلول عام 2020 ، سيتم إنشاء ما يقدر بـ 1.7 ميغابايت من البيانات كل ثانية لكل شخص على وجه الأرض. لا تكمن المشكلة الآن في العثور على البيانات بقدر كبير ، إنها تعلم كيفية التمييز بين الإشارة (المعلومات المفيدة) والضوضاء (المعلومات المشتتة للانتباه). 

مصفوفة المعرفة

في مقالتي عن البيانات ، أشرح مصفوفة المعرفة. مصفوفة المعرفة هي أداة تكشف المجهول الذي قد يحيط بالقرار. في استراتيجية العمل ، غالبًا ما يكون ما لا نعرفه أكثر أهمية مما نعرفه. أقول ذلك لأنه إذا كان القرار يعتمد على البيانات ، وعلى تحليل تلك البيانات نجد أننا لا نعرف سوى القليل جدًا عن المسار الذي نفكر في اتخاذه ، فسيكون هذا المسار محفوفًا بالمخاطر بقدر ما يحصل. من ناحية أخرى ، إذا كانت لدينا بيانات موثوقة تخبرنا بكمية هائلة ، فهناك مخاطر أقل ، وهذا مسار يمكن أن يؤدي إلى اختراق.

  • ال معروف هي الأشياء التي ندركها والأشياء التي نفهمها. هو معرفتنا.
  • ال معروف غير معروف هي أشياء ندركها ، لكننا لا نفهمها: فجوات المعرفة المعروفة.
  • غير المعروفين هم أشياء نفهمها ولكننا لسنا على علم بها. هذا هو حدسنا.
  • مجهول مجهول هي الأشياء التي لا نعرف عنها شيئًا - الجهل في التعريف الحرفي للكلمة.

تكمن قيمة مصفوفة المعرفة في أنها تتيح تصنيف البيانات وفقًا لما هو معروف وما هو غير معروف. وبالتالي ، توفر المصفوفة عملية يمكن من خلالها تقييم مخاطر قرار العمل بشكل واقعي. 

المنظمة التطورية

 

تتناغم الشركات المتطورة مع العملاء بطرق جديدة. هذه الطرق غير ملموسة وسريعة الزوال لأنها تتضمن بناء عقلية مبتدئة ، وتنحية التحيزات جانباً ، وتفسير البيانات. حتى أن هناك عنصرًا عاطفيًا لضبط العميل.

يتحدث الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft ، ساتيا ناديلا ، عن التعاطف كعامل رئيسي في قدرة شركته على التطور فيما يتعلق بخدمة العملاء. وفقًا لناديلا ، يعد التعاطف مصدرًا رئيسيًا للابتكار لأن الابتكار هو القدرة على ذلك "فهم احتياجات العملاء التي لم تتم تلبيتها وغير المفصلة."

نتيجة هذه الأساليب الجديدة للعمل هو أن المنظمة التشغيلية ، من خلال العملية التطورية ، تتغير إلى منظمة تتعلم وتنمو باستمرار.