在成功的山峰面前，有些登山者容易气馁、望而却步，从而准备开始打退堂鼓。其实，在这个时候，最需要拒绝因各种借口而产生的气馁！

1、好好规划自己的路，不要跟着感觉走！根据个人的理想决策安排，绝大部分人并不指望成为什么院士或教授，而是希望活得滋润一些，爽一些。那么，就需要慎重安排自己的轨迹。从哪个行业入手，逐渐对该行业深入了解，不要频繁跳槽，特别是不要为了一点工资而转移阵地，从长远看，这点钱根本不算什么，当你对一个行业有那么几年的体会，以后钱根本不是问题。频繁地动荡不是上策，最后你对哪个行业都没有摸透，永远是新手！2、可以做技术，切不可沉湎于技术。千万不可一门心思钻研技术！给自己很大压力，如果你的心思全部放在这上面，那么注...

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发表时间：2006年3月3日 原文链接：How to be an expert 原文作者：Kathy Sierra 翻 译：孙小小 审 校：Danny Yu 你作为业余者和你成为专家的唯一区别是：投入。这些谈论的是神童们么？只要花时间且专注，我们每个人都可以成为（或者接近）神童。至少那是有头脑的家伙们说的。还好，任何时候这都不算晚。 严肃说来，有多少人认为他们错过了成为音乐家、高尔夫球手，甚至是国际象棋大师的机会？因为他们没有在很年轻的时候着手去做？或是因为他们缺...

原文：7 Common Reasons People Fail To Achieve New Year Resolutions 人们习惯在新年的时候，对过去一年的生活和工作做总结回顾，同时对下一年开始的生活做一些计划。人们似乎获得了一个在新年里重新开始生活的机会。然而，有很多人不愿意做新年的计划，因为他们觉得这对他们并没有实际的效果。还有一些人制定了目标，但是到最后要么忘记了，或者是根本不起作用。 下面是在设定新年计划和目标时，导致失败的一些常见原因： 太多的“大计划”你是否设置了很多的计划和...

AAR最早是美国陆军所进行的一项任务后的检视方法。美国陆军把AAR定义为：「对一事件的专业性讨论，着重于表现标准，使参加者自行发现发生了什么、为何发生、及如何维持优点，并改进缺点。」对美国陆军来说，使用这种方法的好处是当新的理解被产生时，可以马上响应到行动上，他们使用AAR解决了许多问题。美国陆军使用AAR的成功因素包括：结构化、有目地的对谈；打破层级的藩篱；能迅速反映至行动中；将学习的成果记录下来等。在美国陆军的成功使用经验之后， Analog Devices 公司T&IPD (Transportation & Industrial Products Division)部门产品线经理 Curtis Davis为了触发各部门团队内与团队间的学习及及沟通，使用了AAR这个可以反映在他们所执行工作上、并从中获得学习的方法(Baird, Deacon & Holland, 2000)。Peter Senge等学者于1999年所合着之The Dance of Change一书，即反复地提及AAR这个机制达九次之多 (Senge et al., 1999, P.19, 23, 44, 119, 309, 364, 425, 443, 470-77)。
        Baird, etc.(2000)指出，AAR是一种个体或群体在行动中能够反映及学习的方法与机制，目标是让人们在行动过程中就能学习：了解行动意图是什么、为何此意图、意图是否达成、过程中发生了什么、可从中得到什么教训、可如何将此教训带入下次行动中等。

        Baird, etc.亦对AAR「不是什么」进行澄清：首先，AAR之目的不是在评定对错、成败与奖惩，而是在于学习，人们需要相信他们的谈话是导向于学习，而非作为惩罚之用，AAR与检讨会是不可彼此替代，因为二者各有不同的功能。其次，AAR并非品质管理PDCA循环的替代品。最后，AAR并非进行幕僚分析或群体问题诊断，AAR是将朝向于尽快地缩短行动与学习间的差距与速度，是要人们变得更行动导向，而非做更多的分析。

        具体而言，开展AAR这样的活动，其层面有二：(1)设定层面：谁、在何时、何地、讨论什么、进行多久。(2)历程层面：讨论如何进行的程序、促进者(facilitator)如何辅助AAR讨论的进行.

        Baird, etc.对设定层面的建议为：(1)谁(Who)：包含所有与这个行动相关、不分层级的人员，以得到各种学习及行动所需的观点。(2)讨论什么(What)：不必每个事件或行动都进行AAR，选择可从中得到最多学习或最有价值的部份进行之。(3)何时(When)：趁着记忆犹新，尽可能在行动之后马上进行。(4)何地(Where)：在任何有助于开放及学习的地方，但别因为选择地点而耽误了时间，选择离行动越近的时间及地点越好。(5)多久(How long)：不能过长，少于一小时较佳，15分钟亦是适当的，但应该提供足够的时间进行完整的讨论，让群体能走到下一个步骤。总之，AAR的形式可以很正式也可以不正式，但尽量让行动与学习间的循环时间越短越好。此外，AAR不一定都是问题导向，并非都是为了改善什么或改变什么，而是为了抽取有用的知识，也就是为了学习而进行的。 

        在历程层面上，Baird, etc.依据美国陆军的经验而强烈建议，AAR的讨论历程（前四步骤）最好是根据结构化步骤来进行，包括：

        步骤一：当初行动的意图是什么(What was the intent)

        当初行动的意图或目的为何？当初行动时尝试要达成什么？是怎样达成的？
 

        步骤二：发生了什么(What happened)

        实际上发生了什么事？为什么？怎么发生的？真实地重现过去所发生的事，并不是容易的，人类的知觉与推论历程是有很多偏误的，而且不同人所看到的常是不同的。有两个方法是常被使用的︰(1)依时间顺序重组事件，(2)成员回忆他们所认为的关键事件，并优先进行分析。
 

        步骤三：从中学到什么(What have we learned)

        我们从过程中学到了什么新东西？如果有人要进行同样的行动，我会给他什么建议？

        步骤四：可如何将学习转化为行动 (What do we do now)

        接下来我们该做些什么？哪些是我们可直接行动的？哪些是其它层级才能处理的？是否要向上呈报？另外，可采三种时间长度来辅助思考︰(1)短期行动-可以被快速采行、并可立即产生效益的行动，(2)中期行动-影响系统、政策、以及组织的行动，(3)长期行动-与基本策略、目标、及价值观有关的行动

        步骤五：采取行动(Take action)

        知识是存在于行动中的，知识必须透过应用才会发挥效用，必须产生某些改变才是所谓的学习。
 

        步骤六：分享给别人(Tell someone else)

        谁需要知道我们生产的这些知识？他们需要知道什么？杠杆性地把「有用知识」有效地传递给组织其它「有用的人」。

        在AAR的讨论历程中，带领AAR的领导者其任务乃是营造与维护一个聚焦、开放、安全、客观的对话环境，亦即，领导者的角色是扮演一个促进者(leader as facilitator)，而非答案的提供者。Baird, etc.建议促进者的带领原则包括 ：(1)依循客观原则：重现现场所发生的「真实」，是AAR讨论中非常重要、也费时良多的部分，促进者应当致力于让「客观真实」得以浮现，而非依已判断而下断语。(2)平衡主张与探询(balance inquiry and advocacy)：如第五项修练的主张(Senge, 1990)，有效的对话是要能平衡主张与探询，促进者应当致力于此。(3)协助检视推论阶梯(ladder of inference)：如Argris & schön( )及Senge(1990)所言，促进者可致力于协助对话者检视推论中的跳跃，进行确认、厘清，鼓励成员说出自己所根据的信息以及所推论的历程。(4)协助不断地对焦与行动：AAR并不是目标管理的协商历程，目标并不是固定不变的，讨论中的焦点、目的、意图或框架等，常需要不断地往前修正与重新对焦，而行动则常是修正与对焦的必要过程，因此，促进者要能意识到这样的行动-学习-框架-目标等是处于循环历程中，而非线性历程(Argris, Putman, )。

注：本文修改自：「郑琇蓉，民92，行动后学习(AARs)之介入模式、因果模式及应用：企业个案的行动研究，东吴企管系硕士论文」之附录一）
进一步之介绍，则可参考：

Baird, L, Deacon, S. & Holland, P., 2000, From Action Learning to Learning from Action: Implementing the After Action Review, in Cross, R. & S. Israelit (ed), Strategic Learning in Knowledge Economy: Individual, Collective and Organizational Learning Process, pp.185-202, Boston: Butterworth-Heinemann.

上帝最公平的一件事，就是给每个人每天二十四小时，没有贫富、种族、年龄差异，科技进步神速，制造了排山倒海的信息，却无法每天多给人类一分钟。十五世纪中的人，一生所接受的信息，也没有当今一份纽约时报周日版的份量多，1472年，英国剑桥皇后学院拥有世界上最好图书馆，馆内也只有199册藏书，如今世界各地每年出版的新书就超过三十万册，因特网上的网页数目超过二十亿，再加上各类广播、电视节目，社会上发生的每件事，都在争取我们的注意力，也带给我们莫大的信息焦虑。

注意力是我们最宝贵的能量，但却常被我们不经意的浪费掉了，譬如现在很多人都对政治、娱乐八卦或社会新闻有兴趣，有线电视的报导，也大都偏重于社会负面新闻，像丑闻、火灾、车祸、凶杀案等，但这些讯息对我们有何用处呢？更有心灵学家认为灾难画面会引发负面能量，劝人尽量少看，所以我们看报纸或电视新闻时要提高警觉，审思自己花下的时间是否值得？其中的讯息到底对我们有何助益？我们是否能把注意力投注到更有价值的事情上？是否有其它更值得看的新闻节目？

我的朋友是国内通讯界的名教授，偏于独派，无意中透露他都看大陆中央电视台的新闻，让我觉得很惊讶，他说是因为想了解对岸的动态与发展，我也学着偶尔收看，因而对大陆科技发展有较完整的了解，而公视新闻里对国际事务的解析，也非常值得收看。

有一阵子，我常看有线电视台晚间的谈话性节目，起先是新鲜，后来却发现遥控器转来转去，屏幕上出现的来宾都是同样的某些人，这些人白天要上班、开会，晚上要在电视节目间转台，还穿插着应酬，哪有时间阅读、进修？哪有时间沉淀、静下心来思考问题？又哪有时间上网求知呢？在这知识快速折旧的时代，他们会不会落伍了呢？我真的能从节目中得到养分吗？还是只得到情绪宣泄的管道罢了？他们赚到了主持费、车马费，我却赔出了精力和时间，值得吗？

另一个影响注意力管理的重要因素是情绪，记得我以前上成长课程时，带领的老师要大家反思"我最常把生命能量用在甚么地方？它值得吗？我可以做些改变吗？"有的人发现自己把最大的能量用在抱怨配偶上，有些人用在与他人比较上，有些人用在抗拒权威上，有些人把能量耗在担忧或恐惧上，有些人用在批判外在的人或事上，他们都把注意力放在自己不喜欢的外在环境、人与事务上，结果常常是浪费了许多生命力，却徒然无功。

注意力要用在对的地方，那就是把焦点放回到自己身上，跟自己对话，仔细想想自己真正想要的是甚么？想成为甚么样的人？是否真的想改变？这世界上我们唯一能改变的就是自己，当我们不再把注意力放在外在环境中的人、事、物或信息时，我们就会多出许多时间来！

当我们想清楚自己要成为甚么样的人时，我们就能找出该学的课程是甚么？也才能判断出哪些信息真的对我有用？也比较不会被五花八门的信息浓雾所蒙蔽了！现在国内谈e-Learning，都偏重在学习这一端，而我认为学习、反思、演练、应用、创新都是e-Learning中不可少的环节，反思是学习者离开计算机后，对自己学习心态、流程、方法与内容的反省，注意力管理则是站在更高点的反思，苏格拉底曾说"没有反省的生活，是不值得活的"，而今我也套用一下，那就是"没有反思的电子化学习，是不值得学的"。 (在线教育资讯)

土豆泥炖土豆在留言中提到："永远不要以为，自己的需求，就是用户的需求。"

对此结论深表同意。因此，想接着这个结论继续讨论下去，如何获取用户的需求？

这个问题首先必须先明确对象：使用某个产品的普通用户。
因此，某些知名的blog评论家不在此范围内；喜欢吃螃蟹的新产品试用者不在此范围内；以研究课题的心态来使用产品的人不在此范围内……

● 数据分析

通过一些客观数据，例如，流量、检索量等，能很好的说明问题；
数据分析依赖人员，同样的数据被不同的人解读结果完全不同；
以数据说话，是产品管理人员的基本素质之一；
数据分析的结论，往往是最可信、最可靠的结论。

● 邀请用户进行访谈，观察或者让用户说出自己的需求与偏好。

这样的方法能够与用户面对面的交流，也能够在旁边静静地观察用户的使用习惯；
但是，由于用户是明确知道了此次访谈的目的，因此，用户在思考问题和使用方面会受到心里影响的偏差，导致结果的不可信；
其次，有很多产品，无法准确的获取用户的信息，导致，被邀请的用户，往往不是产品的核心用户，或者说，用户并不是经常使用这个产品；
不经意之间与朋友之间的聊天会比邀请用户来访谈效果好很多。

● 用户反馈

1）在网站上提供让明显的让用户给网站提意见的链接或者邮箱地址；
2）认真对待每一个用户的反馈，因为大部分情况来说，有时间填写用户反馈的用户（也就是会抱怨的用户），今后往往可能成为忠诚的用户；
3）从用户反馈中发现产品的不足、发现用户的需求；
4）不是每一个用户反馈的需求都需要满足，根据反馈的程度制定优先级。

● 搜索

这是产品管理人员一种主动收集信息的方式，通过各种搜索引擎，如博客搜索 、网页搜索 、博客空间 等渠道获得用户的评论；
要能够自主的区分何为"普通用户"的反馈、何为"评测人员"的试用报告；
搜索出来的原始内容相对于数据分析来说，更加依赖于人的分析与理解；
这种方法依赖于长期的观察与收集，短期的内容没有足够的说服力。

作者：东宝
来源：东宝旅程

原文/来源链接：http://hi.baidu.com/dongbao/blog/item/80faaf51eeeab58e8c543051.html

(1). 摩尔定律Moore＇s Law
这一定律是以英特尔公司创始人之一的戈登·摩尔命名的。1965年，摩尔预测到硅芯片的运算处理能力，每18个月就会翻一番，而与此同时成本则减半。实践证明，30多年来，这一预测一直比较准确，预计在未来仍有较长时间的适用期。

(2). 吉尔德定律Gilder＇s Law
美国技术理论家乔治·吉尔德预测在可预见的未来，通讯系统的光纤传输总带宽将以每年3倍的速度增
长。随着通讯能力的不断提高，每比特传输价格朝着免费的方向下降，费用的走势呈现出“L”的规律，随着消费量的增长，成本无限接近于零。

(3). 梅特卡夫法则Metcalf Law
按照此法则，网络的经济价值与网络节点数的平方成正比，这说明网络产生的社会效益将随着网络用户的增加而快速增长。从目前的趋势来看，互联网的通信量每隔100天就会翻一番。这种大爆炸性的持续增长必然会带来网络使用价值的飞涨。