NAJWAŻNIEJSZE
NOTATKI Z KSIĄŻKI:
Refactor Your Wetware (Pragmatic Programmers)
Autor: Andy Hunt
NAJWAŻNIEJSZE
NOTATKI Z KSIĄŻKI:
Autor: Andy Hunt
Wspaniała kolekcja wybranych faktów na temat tego, jak uczyć się efektywnie i myśleć jasno. Ponieważ napisana została przez programistę, jest w niej wiele komputerowych analogii, które docenią programiści. W „Pragmatycznym myśleniu i uczenie się” ludzie, którzy nie są programistami mogą poczuć się trochę pominięci…
Mamy skłonność do postrzegania relacji nauczyciel – uczący się ze złej strony: to nie tak, że nauczyciel naucza; chodzi o to, że to uczeń się uczy. Uczenie się zawsze zależy od nas.
Tylko śnięte ryby płyną z prądem.
Peter Senge w swojej nowatorskiej książce „Piąta dyscyplina: Materiały dla praktyka. Jak budować organizację uczącą się” spopularyzował termin „myślenie systemowe”, opisujące sposób postrzegania świata. W myśleniu systemowym próbujemy wyobrazić sobie przedmiot raczej jako punkt łączący kilka systemów niż oddzielny przedmiot sam w sobie.
Nowicjusze potrzebują jasnych, niezależnych zasad, za pomocą których mogą działać.
Eksperci są nieefektywni, jeśli są ograniczeni przymusem działania przy użyciu tych samych zasad.
Źle interpretując model Dreyfusa możemy ograbić ekspertów z umiejętności. W rzeczywistości łatwo jest zbić eksperta z tropu i zniszczyć jego wydajność. Jedyne, co musimy zrobić, to zmusić ich do przestrzegania zasad.
W prawdziwym świecie żaden ekspert nie przestrzega zasad co do joty; nieefektywność takiej pracy łatwo udowodnić.
Całkiem sporo zmienia się, gdy z nowicjusza zmieniamy się w eksperta. Nie tylko po prostu „wiemy więcej” czy zdobywamy umiejętności. Oprócz tego doświadczamy fundamentalnych różnic w tym, jak postrzegamy świat, jak podchodzimy do rozwiązywania problemów oraz jakie modele umysłowe formujemy i jakich używamy. Zmienia się to, jak przyswajamy nowe umiejętności. Zmieniają się też czynniki zewnętrzne, które wspomagają naszą wydajność i te, które ją utrudniają.
Karol Darwin: „Ignorancja częściej niż wiedza jest przyczyną pewności siebie”.
W przypadku większości umiejętności większość ludzi przez większość swojego życia nigdy nie osiąga wyższego poziomu niż drugi – zaawansowany początkujący: wykonując zadania i ucząc się nowych w miarę jak pojawia się potrzeba, jednak nigdy nie przyswajając szerszego, konceptualnego pojmowania środowiska danego zadania.
Ludzie na niższych poziomach umiejętności mają skłonność do przeceniania swoich możliwości – o aż 50 procent.
Jedyną drogą do bardziej poprawnej samooceny jest ulepszenie poziomu umiejętności danej osoby, które w zamian zwiększa możliwości metakognitywne.
Cechą charakterystyczną ekspertów jest to, że wykorzystują swoją intuicję i zdolności do rozpoznawania wzorów w kontekście.
Według wybitnego kognitywisty, dr K. Andersa Ericssona rozważna praktyka potrzebuje czterech warunków:
1 – Niezbędne jest dobrze określone zadanie.
2 – Zadanie musi mieć odpowiedni stopień trudności – musi być wyzywające, ale możliwe do wykonania.
3 – Środowisko musi dostarczać informacji zwrotnych, na podstawie których można działać.
4 – Powinno również zapewniać możliwości powtórzeń i poprawy błędów.
Przez większą część tej książki naszym celem jest sprawdzenie, jak można lepiej okiełznać intuicję i ulepszyć umiejętność rozpoznawania i stosowania wzorów.
W zespole pracującym nad oprogramowaniem kluczowe jest zapewnienie właściwego środowiska wykwalifikowanym programistom.
Należy ćwiczyć, żeby pozostać ekspertem.
Potrzebni są nam myślący, odpowiedzialni pracownicy. Poleganie w zbyt dużym stopniu na modelach formalnych często będzie nagradzać zachowanie stadne i zmniejszać wartość indywidualnej kreatywności.
Kierując metodologię do nowicjuszy, stworzymy słabo działające środowisko dla doświadczonych członków.
Za każdym razem, gdy ktoś rozpoczyna zdanie od: „Jedyne, co musisz zrobić, to…” albo „Po prostu zrób to…” istnieje duża szansa, że ta osoba jest w błędzie.
Weźmy przykład włamywania; „Chcę otworzyć te zamknięte drzwi” tak naprawdę nie wystarczy. Jaki jest kontekst? Dlaczego drzwi muszą zostać otwarte? Czy na miejscu jest wykorzystanie siekiery, piły łańcuchowej, wytrycha, czy może damy radę iść na tyły domu i skorzystać z drugich drzwi? W myśleniu systemowym, tak jak w programowaniu obiektowym to właśnie relacje między rzeczami są interesujące, a nie same rzeczy. Te relacje pomagają sformułować kontekst, który stanowi o różnicy.
Nowicjusze potrzebują szybkich sukcesów i bezkontekstowych zasad. Nie możemy oczekiwać od nich, że będą w stanie samodzielnie poradzić sobie z nowymi sytuacjami. W przestrzeni problemów będą się zatrzymywać, by wszystko analizować, czy ma to znaczenie, czy nie. Nie należy mylić takiego zachowania z przyjmowaniem szerokiej perspektywy.
Eksperci muszą mieć dostęp do szerszej perspektywy; nie można ich okaleczać biurokratycznymi zasadami, które mają na celu zastąpić ocenę. Chcemy korzystać z eksperckiej oceny.
Oceńmy samych siebie.
W którym miejscu widzimy się w modelu Dreyfusa, jeśli chodzi o podstawowe umiejętności wykorzystywane w pracy?
Zróbmy listę sposobów, na które poziom umiejętności na nas wpływa.
Rozpoznajmy inne umiejętności, w których jesteśmy nowicjuszami, zaawansowanymi początkującymi i tak dalej.
Bądźmy świadomi, że gdy szacujemy, mogą pojawić się drugorzędne niekompetencje. W przypadku każdej z tych umiejętności, zdecydujmy, czego potrzebujemy, by awansować na wyższy poziom.
O tych przykładach należy pamiętać w trakcie czytania dalszego ciągu tej książki.
Przypomnijmy sobie problemy, których doświadczyliśmy w zespole projektowym. Czy któregoś z nich można by uniknąć, jeśli zespół byłby świadomy modelu Dreyfusa?
Co możemy zrobić inaczej idąc naprzód?
Pozytywne emocje są niezbędne do nauki i kreatywnego myślenia. Bycie „szczęśliwymi” poszerza nasze procesy myślowe i przenosi on-line większość mózgowego hardware.
Starajmy się stworzyć jak najlepszy projekt; one naprawdę działają lepiej.
Neuroplastyczność (plastyczne właściwości mózgu) oznacza również, że maksymalna ilość tego, czego możemy się nauczyć czy ilość umiejętności, które możemy sobie przyswoić nie jest stała. Nie ma górnego limitu – dopóki w to wierzymy.
Według psychologa-badacza z Uniwersytetu Stanforda Carol Dweck, autorki książki „Mindset: The New Psychology of Success”, studenci, którzy wierzyli, że nie mogą zwiększyć swojej inteligencji rzeczywiście nie mogli tego zrobić. Ci, którzy wierzyli w plastyczność mózgu łatwo, zwiększali swoje umiejętności. Powodem tego jest myślenie. W obu przypadkach to, co myślimy o zdolnościach mózgu ma fizyczny wpływ na „okablowanie” samego mózgu. To dość głęboka obserwacja. Samo myślenie, że nasz mózg ma większe zdolności do nauki powoduje, że jest tak naprawdę.
Pisz po pijanemu, przeglądaj na trzeźwo.
Każdy system oprogramowania powinno dać się opisać odpowiednią metaforą. Na przykład system płac może być uważany za analogiczny do urzędu pocztowego, z osobnymi skrzynkami pocztowymi, harmonogramem dostawczym itd. Wszystkie metafory kiedyś przestają pasować, jednak z założenia odpowiednio bogata metafora może pomóc w zaprojektowaniu systemu i pomóc odpowiedzieć na pytania, które pojawiają się w trakcie jego tworzenia.
Dlaczego wrzucamy coś do pojemnika zamiast dodawać coś do niego? Programiści są niedbali, gdy używają metafor, tak jak w przypadku table [ang. stół, ale też tabela].
Humor często jest oparty na rozpoznawaniu relacji i zaburzaniu ich.
Budowanie muru z polnych kamieni: nie planujemy wcześniej gromadzenia konkretnych kamieni do tamtego muru. Po prostu spacerujemy i zbieramy na przyszłość kilka ładnych kamieni i układamy je w stos. Gdy później zabieramy się za budowanie muru, szukamy w stosie kamieni, które będą ładnie pasować do fragmentu, nad którym właśnie pracujemy. Zacznijmy gromadzić mentalne polne kamienie. Gdy już uzbieramy stos, proces budowania muru staje się łatwy. To dobry nawyk.
Merlin zmienia Artura w różne zwierzęta i ptaki, tak by mógł doświadczać świata na różne sposoby. Gdy jest gęsią, patrzącą z góry na krajobraz poniżej, Artura uderza spostrzeżenie, że granice to sztuczny wymysł: na ziemi nie ma namalowanych linii, oddzielających królestwa i kraje. Zaczyna sobie zdawać sprawę, że Anglia mogłaby być zjednoczona pod panowaniem jednego króla.
Ale nie musimy faktycznie zmieniać się w ptaka, tak jak Artur; samo wyobrażenie sobie siebie jako ptaka (na przykład) miałoby taki sam efekt. Z innego punktu widzenia wyszukiwarka naszego mózgu będzie zmuszona do zgromadzenia innych pomysłów.
Tylko dzieci z mokrą pieluchą lubią zmiany.
Przez co najmniej dwa tygodnie piszmy tzw. morning pages [poranne strony].
Wyostrzajmy cięty umysł. Szukajmy powiązań lub analogii pomiędzy niezwiązanymi ze sobą rzeczami.
Czytajmy coś innego niż naszą zwykłą lekturę, na przykład fiction zamiast science-fiction itd.
4 szerokie kategorie problemów:
Błędy poznawcze: Jak nasze myślenie może być wyprowadzone w pole.
Przynależność generacyjna: Jaki wpływ mają na nas rówieśnicy.
Skłonności osobowościowe: Jak nasza osobowość wpływa na nasze myśli.
Błędy hardware: Jak starsze części mózgu mogą przejąć kontrolę nad mądrzejszymi częściami.
Świadomość tych błędów to pierwszy krok do ich załagodzenia.
Anglojęzyczna Wikipedia podaje listę dziewięćdziesięciu częstych błędów poznawczych.
Efekt Hawthorne’a: Badacze zauważyli, że ludzie mają skłonność do zmiany swojego zachowania, gdy wiedzą, że są badani.
Zbyt wczesne ustalenie decyzji zmniejsza ilość możliwości, być może nawet eliminując możliwość podjęcia prawidłowego wyboru.
Codziennie będziemy uczyć się czegoś nowego. Będziemy wiedzieć więcej na temat użytkowników, samego projektu, zespołu, technologii. To oznacza, że pod koniec pracy nad projektem będziemy najmądrzejsi; na samym początku będziemy wiedzieć najmniej. Czy chcemy więc podejmować decyzje wcześnie? Nie; chcemy opóźniać ostateczną decyzję tak długo, jak to możliwe, żeby później podjąć lepszą decyzję. Jednak to oznacza, że najważniejsze problemy pozostaną nierozwiązane przez długi czas, co dla wielu ludzi jest ogromnie niekomfortowe. Spróbujmy oprzeć się presji. Miejmy świadomość, że w końcu podejmiemy decyzję, a problem zostanie rozwiązany, tylko po prostu nie stanie się to dzisiaj.
Programowanie zwinne radzi sobie z koncepcją pracy w niepewności. Na początku nie wiemy, jaki będzie faktyczny termin końcowy projektu. Nie jesteśmy pewni w 100 procentach, jakie opcje będą dostępne w kolejnym powtórzeniu. Nie wiemy, jak wiele będzie powtórzeń. Jednak to zupełnie w porządku: to właśnie rodzaj niepewności, do której chcemy się przyzwyczaić.
Chińskie przysłowie: najbardziej wyblakły atrament jest lepszy niż najlepsza pamięć.
„Wszystko, co jest na świecie wtedy, gdy się rodzimy wydaje się normalne i zwyczajne, i jest po prostu naturalną częścią tego, jak działa świat. Wszystko, co zostaje wynalezione, gdy jesteśmy pomiędzy 15. a 35. rokiem życia jest nowe, ekscytujące i rewolucyjne, i prawdopodobnie możemy w tej dziedzinie zrobić karierę. Wszystko wynalezione po tym, jak skończymy 35 lat jest sprzeczne z naturalnym porządkiem rzeczy.” – Douglas Adams, „Łosoś zwątpienia”.
Ekstrawertycy czerpią energię z przebywania z ludźmi i kontaktów z nimi. Introwertycy tak nie maja; introwertycy bronią swojego terytorium i mają potrzebę prywatnej przestrzeni, mentalnej i środowiskowej. Introwertyk czerpie siłę z samotnych działań i uważa, że sytuacje społeczne są męczące. 75 procent populacji skłania się ku ekstrawertycznej części skali. Pozostałe 25 procent z nas chciałoby, by tamci zostawili nas w spokoju.
Ludzie z intuicją mają dużą wyobraźnię i doceniają metafory, są bardzo pomysłowi i widzą wiele możliwości – życie zawsze znajduje się gdzieś za rogiem. Ludzie z intuicją mogą przeskakiwać od jednej czynności do drugiej, nie kończąc żadnej z nich.
Myślenie/Odczuwanie: Surowe postrzeganie zasad przez ludzi myślących może się ludziom odczuwającym wydawać zimnokrwiste. Ludzie myślący uważają, że ludzie odczuwający to „krwawiące serca”.
Musimy pozwolić różnym ludziom na różne wady.
Udajmy, że pod każdym względem jesteśmy zupełną odwrotnością siebie. Jak taka osoba postrzegałaby świat? Jak nawiązalibyśmy kontakt z taką osobą?
Niedawny raport w czasopiśmie „Nature” na temat bardzo współczesnego problemu – wściekłości na drodze. W tym badaniu, głównym czynnikiem prognozującym skłonność do wściekłości na drodze był stopień personalizacji pojazdu: indywidualnie dopasowany lakier, kalkomanie, naklejki na zderzakach i tak dalej. Jeszcze bardziej niesamowite było to, że znaczenia nie miała treść naklejek, a jedynie ich ilość. Na przykład pięć naklejek „Ratujmy wieloryby” mogło w rzeczywistości okazać się bardziej niebezpiecznych niż jedna „Prawo do posiadania broni”. Dlaczego? Zaznaczamy swoje terytorium.
„Bumper Stickers Reveal Link to Road Rage” [Naklejki na zderzaki wykazują związek z wściekłością na drodze], dostępne on-line pod adresem: http://www.nature.com/news/2008/080613/full/news.2008.889.html
W dawnych czasach, gdy pisano jeszcze listy, zarówno czas, który zajmowało jego odręczne napisanie, jak i nieodłączne opóźnienie przed wysłaniem (czekanie na listonosza) pozwalało na interwencję spokojniejszej kory nowej, która przypominała, że być może nie był to taki wspaniały pomysł. Jednak w czasach Internetu kora nowa jest pomijana, a eksponowane są nasze gadzie reakcje. Pozwala to w pełni wyładować początkowe, instynktowne reakcje.
Być może to nasza intuicja ekspercka albo po prostu błąd poznawczy lub inny bug. Musimy uzyskać informacje zwrotne: stworzyć prototyp, przeprowadzić test jednostkowy i testowanie wzorcowe. Zróbmy to, co musimy zrobić, by udowodnić, że nasz pomysł jest dobry, ponieważ nasza intuicja może się mylić.
Potrzebujemy także testu jednostkowego dla siebie.
By łatwiej uzyskać szerszą perspektywę i przetestować zrozumienie i model umysłowy, powinniśmy zadać sobie pytania podobne do następujących:
Skąd wiesz?
Kto tak mówi?
Jak dokładnie?
W jaki sposób to, co robię sprawia, że Ty…?
W porównaniu do czego lub kogo?
Czy to się zawsze zdarza?
Czy możemy wymyślić jakiś wyjątek?
Co by się stało gdybyśmy to zrobili (lub nie)?
Co nas powstrzymuje przed…?
Czy jest coś, co moglibyśmy faktycznie zmierzyć?
Zebrać pewne dane?
Jakieś statystyki?
Te pytania pochodzą z badania na temat metamodeli programowania neurolingwistycznego. Zobacz też: „Tools of Critical Thinking: Metathoughts for Psychology” [narzędzia myślenia krytycznego: metamyśli psychologii].
Jeśli wydaje nam się, że coś zdefiniowaliśmy, spróbujmy zdefiniować również jego przeciwieństwo.
Opanowanie samej wiedzy, bez doświadczenia, nie jest skuteczne.
„Musisz być ostrożny, jeśli nie wiesz dokąd zmierzasz, ponieważ możesz tam nie dotrzeć” – Yogi Berra
SMART [dosł. sprytny] to akronim od Specific, Measurable, Achievable, Relevant, i Time-boxed, czyli konkretny, możliwy do zmierzenia, osiągalny, istotny i określony w czasie. W przypadku każdego celu, jaki sobie obierzemy (stracenie na wadze, usunięcie szefa ze stanowiska, podbój świata i tak dalej), musimy mieć plan: serię pomniejszych celów, które pomogą nam dojść do tego właściwego. Każdy z pomniejszych celów powinien mieć cechy SMART.
Możliwość zmierzenia idzie w parze z konkretnością. Trudno jest zmierzyć coś ogólnego i abstrakcyjnego, jednak znacznie łatwiej jest zmierzyć coś konkretnego i określonego – wykorzystując faktyczne dane. Jeśli wydaje nam się, że nie możemy zmierzyć naszego celu, prawdopodobnie nie jest wystarczająco konkretny.
“Znaleźć czas” to trochę nieprawidłowe określenie; czasu nie można stworzyć ani zniszczyć. Czas można jedynie przeznaczyć na coś.
Częścią dywersyfikacji jest analizowanie wskaźnika ryzyka i wskaźnika zwrotu. Dziedzina, w którą decydujemy się zainwestować, może charakteryzować się wysokim lub niskim ryzykiem, lub niskim zwrotem z inwestycji. Na przykład, poznanie popularnej technologii jaką jest .NET to dość niskie ryzyko – ogromna liczba programistów to robi, dlatego dostępnych jest wiele materiałów pomocniczych, opublikowanych książek, kursów, dostępnych stanowisk pracy i tak dalej. Jednak oznacza to również, że charakteryzuje się to niskim zwrotem z inwestycji – ogromna liczba programistów to robi, więc istnieje duża konkurencja na te stanowiska pracy. Fakt, że my to robimy, nie jest niczym szczególnym. W dzisiejszych czasach każda technologia na horyzoncie wiąże się wysokim ryzykiem i potencjalnie wysoką nagrodą. Jednak może ona nie przynieść żadnych efektów – to właśnie jest ryzyko. Erlang i Haskell mogą być nowymi przełomowymi językami programowania. Albo i nie.
Główną różnicą pomiędzy inwestycjami w wiedzę i inwestycjami finansowymi jest to, że wszystkie inwestycje w wiedzę mają jakąś wartość.
Ta technika studiowania książek czy innych wydruków jest znana jako SQ3R; skrót ten odpowiada krokom, które należy podjąć.
Survey (przegląd): skanowanie spisu treści i podsumowań rozdziałów, by uzyskać ogólne rozeznanie.
Question (pytanie): zapisujemy wszystkie pytania, jakie mamy.
Read (czytanie): czytamy całość.
Recite (recytacja): podsumowujemy, robimy notatki, formułujemy je własnymi słowami.
Review (przegląd): Ponownie czytamy, rozszerzamy notatki i dyskutujemy z kolegami.
Uczenie się na podstawie testów. Testując samych siebie możemy czerpać korzyści z efektu przerwy.
Mało szczegółowa dokumentacja projektu niemal natychmiast staje się przestarzała.
Prepared Mind: Neural Activity Prior to Problem Presentation Predicts Subsequent Solution by Sudden Insight [Przygotowany umysł: neutralna aktywność występująca przed prezentacją problemu przewiduje rozwiązanie dzięki nagłemu pojmowaniu].
Mentalne przygotowanie, zawierające wewnętrzne skupienie uwagi, może promować rozbłyski pojmowania, nawet jeśli przygotowanie następuje na długo przed tym, jak spotykamy się z konkretnym problemem. Kierowanie uwagi do wewnątrz tak, jakbyśmy to zrobili pracując z mapą myśli, ustanawia w mózgu te same warunki, które później, w trakcie projektu, umożliwiają wesołe rozbłyski pojmowania. Więc może być tak, że samo dokumentowanie jest ważniejsze niż dokumentacja.
Spróbujmy wyjaśnić materiał dziecku lub komuś spoza naszej specjalizacji. Sztuczka polega na tym, by zrobić to tak, by zrozumieli.
To prawdziwa korzyść z uczenia; wyjaśnia to, jak rozumiemy temat i ujawnia wiele z naszych ukrytych założeń.
Weźmy nowy temat i spróbujmy go kogoś nauczyć.
„Powinniśmy być uważni, by czerpać z doświadczenia jedynie jego mądrość i tam się zatrzymać; inaczej będziemy jak kot, który siada na gorącym piecu: nigdy więcej nie usiądzie on na gorącym piecu, ale nigdy nie usiądzie też na zimnym piecu.” – Mark Twain
Wyobraźmy sobie, że zapisujemy się na kurs tańca i dowiadujemy się, że zanim faktycznie zaczniemy tańczyć musimy zdać test dotyczący „faktów o tańcu”.
Tak naprawdę nie jesteśmy zaprojektowani, by po prostu odbierać informacje, ale raczej badać i budować własne modele mentalne. Musimy być w stanie nakłuć problem, zbadać go lub „przyzwyczaić się do niego”.
By rozwiązać problem, musimy zadać sobie następujące pytania:
Jakie są nieznane aspekty?
Co wiemy?
Jakie mamy dane?
Jakie ograniczenia i jakie zasady mają zastosowanie?
Następnie tworzymy plan, wykonujemy go i robimy przegląd wyników. Spróbujmy pomyśleć o znajomym problemie, który ma takie same lub podobne niewiadome. Narysujmy obrazek. Rozwiążmy powiązany lub prostszy problem; pozbądźmy się niektórych ograniczeń lub wykorzystajmy podzbiór danych. Czy wszystkie dane i ograniczenia zostały wykorzystane? Jeśli nie, to dlaczego? Spróbujmy przeformułować problem. Spróbujmy pracować wstecz, od niewiadomej do danych.
W pełni opanujmy nową umiejętność. Musimy oduczyć się równie dużo, co się nauczyć. Przykładem może być zamiana powozu konnego na automobil, maszyny do pisania na komputer, programowania proceduralnego na obiektowe i z pojedynczych programów na pracę w chmurze.
W przypadku każdej z tych zmian nowy sposób był całkowicie inny od starego. A przez to, że był inny, trzeba było zrezygnować ze starych sposobów.
W przypadku języków programowania funkcyjnego, takich jak Erlang lub Haskell, wiele z tego, czego nauczyliśmy się wcześniej na temat programowania będzie tylko przeszkadzać . Nie są one w żaden pomocny sposób podobne do tradycyjnych języków programowania proceduralnego.
Mamy skłonność do myślenia o porażce lub niewiedzy w negatywnym świetle, jak o czymś, czego trzeba uniknąć za wszelką cenę. Jednak trafienie za pierwszym razem jest nieważne; ważne, by trafić za ostatnim razem.
Najlepiej uczymy się poprzez odkrywanie, a nie nauczanie.
Pozwolenie sobie na porażkę prowadzi do sukcesu.
Pat Metheny: „Zawsze bądź najgorszym członkiem swojego zespołu. Jeśli jesteś najlepszy, musisz być w innym zespole. Wydaje mi się, że ta metoda działa także w prawie każdym innym przypadku.”
Udawajmy, że jesteśmy ekspertami.
Doświadczenie przy użyciu rusztowania. Pływacy wykorzystują tę technikę podczepiając się do liny i dając się ciągnąć z dużą prędkością w wodzie. Zanim pływak sam będzie w stanie osiągnąć tego rodzaju szybkość, będzie mógł doświadczyć tego uczucia.
Nadmiar informacji skutkuje niewielką ilością wiedzy i uwagi.
Informacje to surowe dane w danym kontekście. Na przykład fakt, że Microsoft kupił jakąś firmę za miliard dolarów to tylko informacja, a w dzisiejszych czasach nie ma niedoboru informacji. Wiedza dodaje znaczenia tej informacji. Odnosimy do informacji czas, uwagę i umiejętności, by wytworzyć wiedzę. Patrzenie na ten zakup Microsoftu i wiedza, jak może on zmienić rynek, dostarczyć nowych możliwości i zniszczyć inne, składa się na wiedzę.
Spróbujmy tworzyć codziennie przez dwadzieścia minut lub więcej, najlepiej o tej samej porze dnia.
Czy „gotujemy”, gdy zostawiamy coś do zamarynowania przez dwanaście godzin? Czy „pracujemy”, gdy siedzimy i myślimy nad problemem? Tak.
Jeśli zadanie jest czymś, czego po prostu naprawdę nie chcemy robić, to prawdopodobne jest, że wszystkie przerwy, które sobie robimy, to po prostu prokrastynacja. Jeśli jesteśmy wciąż zainteresowani, ale „utknęliśmy”, to pomysły wciąż się gotują i wszystko jest w porządku.
Jeśli nie potrafimy wymyślić trzech rzeczy, które mogą pójść źle w danym planie albo wymyśleć trzech różnych rozwiązań problemu, to znaczy, że nie przemyśleliśmy ich wystarczająco dogłębnie.
„The Secrets of Consulting” [sekrety doradztwa] Jerry’ego Weinberga
Możemy wykorzystać Wiki wbudowaną w ulubiony edytor tekstu – tryb edycji Wiki. To daje nam hiperłącza WikiWord i kolory składni lub podświetlenie w środowisku edytora tekstu.