source: http://www.infoq.com/cn/articles/better-best-practices 作者 Dan North譯者 鄭柯 發佈於 2008年3月26日 上午2時49分
各個組織經常會引入最佳實踐，以作爲變革計劃或質量改善行動的一部分。它們可以有多種不同的形式，包括從“實用祕籍”類的書籍、備忘單到由諮詢師帶領的、完全成熟的方法論等，並通過必須的審覈與認證機制來完成。
本文介紹的“Dreyfus學習模型”，是對草率應用最佳實踐策略的挑戰，同時指出草率的使用不但不能起到幫助作用，反而會對頂尖的團隊成員起到嚴重的負面影響。
應用最佳實踐的動機
推行業務變革計劃的人們，總是能夠爲在組織中推行最佳實踐給出種種理由。
- 應用最佳實踐可以確保一致性。我們正在引入［此處插入最佳實踐名稱］，而且希望確保每個人都能與我們保持方向一致。我們要給人們提供方向指引，以避免他們被落下；否則只能造成混亂。
- 應用最佳實踐可以支持學習過程。我們要讓大家在儘量不產生焦躁情緒的狀況下，彼此保持步調一致；而且我們擁有一個標準化的、結構齊備的運作材料，這就是說人們可以明確瞭解自己該做什麼，以及在理想化狀況下他們能夠做到多麼好的程度。
- 應用最佳實踐可以限制（潛在的）衝擊或破壞。（現在讓我們看看它們到底是怎麼一回事吧。）在任何組織中，人們能力總是會構成一條鐘形曲線［注1］，我們知道有少數非常傑出的人會被錯誤對待，導致他們處於鐘形曲線錯誤的一端。錯誤地推進變革計劃，會讓我們面臨重大的財政或法律風險；爲了保護我們自己，要將實踐的流程和方式定義得非常清晰。它們之所以被成爲最佳實踐，是因爲人們曾經嘗試過它們並且證明它們是有效的，所以我可以明確保證它們一定能夠起到成效。
- 應用最佳實踐可以幫助建立更加便捷、靈活的勞動力環境。在目前高速發展的時代中，項目的實現或是取消都是一夜之間的事情。人們在項目團隊之間轉換，項目在不同辦公室、國家或時區之間變動。讓所有的成員都能接受針對同樣最佳實踐的訓練，我們——和他們——就能在工作的靈活性上擁有更多選擇。我們稱之爲“資源商品化”。
- 應用最佳實踐可以幫助我們加強控制。在一個大型的、等級森嚴的組織中，“加強控制”是問題的關鍵。一個部門經理或者副總可能要負責幾千人的管理。在這種規模下，擁有一個清晰定義並能得到強有力實施的最佳實踐是進行有效管理的唯一途徑。
換句話說，最佳實踐被用作管理風險的手段。
風險的本質
風險是一種有趣的現象。在商業用語中，“風險”通常意味着事情發生問題的概率。我們將一種可能性（高、中或低；百分比；統計數量）分配給我們所關心的事件之上。
可風險不就是恐懼的一種形式化方式嗎？我們將畏懼之物視爲風險，類似地，對於不害怕的東西，我們就不太關心（也就是風險較小）。換個方式來說，篡改下喬治•盧卡斯的話［注2］（向他表示歉意）：
- 恐懼導致風險
- 風險導致流程
- 流程導致憎惡（還有會議，還有甘特圖）
現在，恐懼變成了兩種：理性的恐懼和非理性的恐懼。理性的恐懼是健康而且有益的。獅子是不好的動物。火很熱。卡車可以造成傷害。這些是基於有益信息的恐懼，要麼是通過進化而來，或者通過文化學習而來，或者是來自個人發展的經驗。
非理性的恐懼是偏見和恐懼症的根源，膝跳反射也是因此而發生。下面這些都是非理性的恐懼。地球是扁平的，你要是走過了它的邊緣就會有生命危險。用老鼠的尾巴把它吊死就可以避免瘟疫。把椰子殼放在耳朵上，就會看到貨運飛機的出現。
可問題在於，從害怕的人的角度來看，這些畏懼都是差不多的。對於一個害怕蜘蛛的人來說，對蜘蛛的恐懼感與獅子帶來的恐懼感程度相當。
從基本層面來看，大部分恐懼都是非理性的，特別是在業務環境之中。如果一個系統延遲交付，在大多數情況下是不會死人的。你也不太可能會有受傷或者捱餓的風險，最多不過是得到一個有點嚴厲的評語而已。
我們日常生活中用到的大部分軟件——工作時使用的辦公套件、家裏用到的遊戲控制器、閱讀這篇文章時使用的瀏覽器——都會遇到延遲交付的問題。而且它們可能出問題。而且在幾天或者幾周之後，就會有一個漏洞修補程序/Service Pack安裝包/自動更新用來修正某個重要的功能缺失或是安全漏洞。或者還沒有出現問題，因爲廠商並沒有讓幸福的你意識到：你的電話號碼/電腦信息/控制檯信息正在被泄露出去。
理性的恐懼是好的——它可以讓我們避免被傷害。我們應該擁抱它，而且珍視其爲我們安定生活的守護神。非理性的恐懼只不過拖累而已，還好我們有應對之道：
非理性來自於無知，我們可以通過學習來克服它。
Dreyfus模型介紹
上世紀70年代後期，有兄弟倆花費了一些時間來研究學習的本質。他們對剛剛出現的人工智能發生了興趣，並希望讓電腦可以學習諸如下棋這樣複雜的技能。當時對於圍繞着學習過程所建立起來的知識還很少，也就沒有什麼可以讓他們用來參考去編寫計算機程序了，所以他們決定自己研究學習的過程。
他們的研究成果就是Dreyfus技能獲取模型（Dreyfus Model of Skills Acquisition），描述了人們如何從對某物一無所知，到無需思考即可熟練運用的過程。
雖然現存有許多種學習和技能獲取模型，但Dreyfus模型獨具的特色讓其脫穎而出。首先，它基於真實的證據和經驗，而且被證明是可以實際運用的。（在1980年美國公共醫療衛生服務面臨護士危機時，它發揮了巨大作用——http://tinyurl.com/32afwt）其次，它不僅僅是對發展過程的消極觀察，它同時描述了人們在不同階段應該如何應對，以及因此而爲他們帶來的成長。
當你開始學習新技能時，你對於上下文沒有任何瞭解，所以需要一些特定的方向指引。也就是說，你不知道面對着什麼，必須有人告訴你應該做什麼。隨着對上下文和背景知識的深入瞭解，就不再需要對方向的指引了。實際上，你應該考慮如何更進一步加深瞭解，以作爲獲取技能的基礎。
Dreyfus模型將學習的過程分爲五個不同的階段或水平：
新手（Novice）需要詳細的指導——要手把手地教。新手不知道這些指導是否有效，或者哪些指導更加重要；因爲沒有上下文知識可供他們使用進行評估。因此，新手需要頻繁迅速的成就感和有規律的反饋。一本好的入門指導書籍要提供有足夠多的圖畫和充足的可靠信息。
高級初學者（Advanced Beginner）對基本步驟——單獨的任務——已經熟悉了，而且可以把它們進行有機的組合。高級初學者仍然在很大程度上是面向任務而不是面向目標的，不過他們已經開始有些概念了。這也是一個學習者最危險的階段——他們知道自己學到的已經不少了，但是這還不足以讓他們遠離麻煩！剛學走路的孩子在很多方面都是高級初學者。有了足夠的經驗，高級初學者就能擁有足夠的能力以勝任某些工作。在“勝任（competent）”水平上，他們就走到面向目標階段了。他們可以組合一系列任務以達成某個目標。也許任務的組合順序不是最佳的，但是通常都可以發揮作用。有能力的人希望給定一個目標，然後能夠得到別人的信任來達成這個目標。相反，如果要是試圖詳細告訴他們應該怎麼做，這些有能力的人就會覺得很煩躁，就像是汽車裏被坐在後面座位的乘客指手畫腳的司機一樣。
大部分人在大部分技能上很難超越“勝任（competent）”水平，即使他們在每天的日常工作中使用這些技能。這是人類的基本特性——一旦有所收穫，我們就不想再投入精力了，而且對於大部分活動來說，所謂的收穫只不過是把工作做完而已。
在精通（Proficient）水平上，解決方案開始在人的心目中“慢慢浮現”——而且通常已經完全成型。他們已經具備了在直覺中形成解決方案主要部分細節的能力，之後就可以根據自己先前的經驗積累來對解決方案進行映射。一個精通的人需要對其行動的上下文有更廣闊的瞭解，並且開始享受隱喻和格言（以及相反的類似內容）帶來的樂趣。他們仍然會回頭根據接受的基於規則的訓練，來驗證自己行爲的正確性；但在這個階段他們已經學着相信自己的判斷了。
從“新手”發展到“勝任”階段基本上是線性的過程，而到“精通”階段代表了一個臺階的提升。一個人必須積極選擇才能促成這個轉變的開始。通過對某件事情重複足夠的次數是可以達到“勝任”的，但要變想得“精通”，必須要有明確的心理訴求才行。
正如從“勝任”到“精通”的轉變一樣，轉變爲“專家”也是非線性的過程。要想成爲某個領域的專家，可能要花費數年的努力才能達成。這些人工作時幾乎完全是從直覺自發的狀態，而且很少犯錯誤。
專家生活在模糊的世界之中。她以自己的能力爲傲，而且喜歡通過與其他專家交流來校正和提高自己的技能。有趣的是，處於初級階段的人們傾向於過高估計自己的能力，而在較高階段的人則更加謙遜。
當世界發生碰撞之時
很不幸的是，專家無法解釋他們的決策制定過程。不妨把他們想象爲處於自動導航狀態的飛機：由潛意識產生的、已經成型的解決方案，直接在他們面前顯現。職業網球運動員就是“知道”如何回一個上旋球。職業音樂家將手中的樂器視爲自己身體的一部分，而不是他們操縱的某種設備。
要知道大部分人在自己所做的大部分事情上還處於“高級初學者”或“勝任”階段，這在職場中同樣適用。這就意味着一個專家級的程序員——或者測試人員、分析師——可能有一個處於“勝任”階段，甚至更有可能在“高級初學者”階段的上司。（直到最近，你認識幾個曾是天才程序員的項目經理？Dreyfus模型對他們同樣適用。）
這些人以任務爲核心進行思考，樂觀一點，也是以一系列有明確順序的任務所要達成的目標爲核心。他們的思維無法接受類似“我已經有15年的應用交付經驗了，我就是知道我們不應該使用ESB”這樣的話。（“就是”這個詞又出現了）當然，“精通”或者“專家”級別的人會接受這樣的解釋，實際上他們願意首先主動去尋找專家來提供直覺自發的解決方案，並在以後堅決支持他們的決策。
最佳實踐和Dreyfus模型
對Dreyfus模型有了一點點“新手”的理解之後，不妨再回顧一下“最佳實踐”這個詞彙。它到底是什麼含義？“實踐”就是我們所做的事情。它們是一些特別的行爲和活動，是被規定好了的。“最佳”是一個絕對化了的限定語（與有對照的“更好”或者更爲溫和的“很不錯”相對來說）。它與上下文無關，並且毫不含糊。用“最佳”一詞就表明對於這些實踐來說，不存在更好的實踐。
所以根據這個定義，“最佳實踐”就是一系列與上下文無關的、明確無誤的、規定好的活動。在基於任務的學習中，它們就是任務。那麼不同的技能水平又如何迴應到這樣的模型上呢？
最佳實踐可以幫助初學者
“新手”需要最佳實踐。沒有它們，他們的工作就不能正常進行。實踐爲他們指明瞭前進的方向——越詳細越好。
“高級初學者”使用最佳實踐。他們在邁向“勝任”這個階段的旅程中，會很容易越過正確與錯誤的邊界，而最佳實踐可以幫助他們看清這個邊界在哪裏。
處於“勝任”水平的人可以制定最佳實踐。不過要注意，他們是以目標爲導向的，但仍依賴於具體的執行步驟和順序來達成這些目標。他們記得成爲“高級初學者”的過程，記得犯過的所有錯誤，而且他們希望讓以後的“新手”不要重蹈覆轍。這一點後面再詳細討論。
最佳實踐會限制你最棒的人才
已臻“精通”境界的人有時會回頭複查最佳實踐。他們正學着相信自己的直覺，可直覺不一定總是足夠的。在這個階段，最佳實踐可以起到幫助和阻礙的雙重作用。如果直覺要你做一些超出條條框框的事情，你可能爲了要遵守最佳實踐給定的規則而止步不前，從而無法以最有效的方式達成目標。
到了最終階段，“專家”是不會使用最佳實踐的，因爲他們根本不使用任何實踐。實際上，專家們會爲了達成目標而“顛覆”最佳實踐（或者，顛覆緊密伴隨着最佳實踐的僵化流程）。縱使最佳實踐是必須與之相伴的無可避免之弊，也不能讓它束縛住手腳。
上述後兩級別的相關人士，特別是專家，會很快對基於實踐的做事方式表示厭惡；已經到達“勝任”級別的人，對被給予任務級別的做事細節指導也十分厭惡，而這兩種厭惡完全相同。（“把紅8放在那兒，黑9的下面，然後老A就可以自由移動了”。）當要求專家遵守規則的限制時，就不僅僅是坐在後面座位對司機指手畫腳了，你正在對他們很少出錯的本能和直覺提出質疑。
最佳實踐應由中心驅動
絕大部分基於實踐的流程和主張都來自處於“勝任”級別的人。雖然沒有任何統計學上的證據，但是我堅信這一點。處於在“勝任”級別的人，相信他們在低水平階段所犯的錯誤是源於被分配任務的描述不夠嚴格和完整。如果我們能夠提供足夠好的實踐，就能讓大家從“新手”直接到達“勝任”階段，而不必在“高級初學者”階段浪費努力，徘徊不前。可是在“提供實踐”這個技能上，處於“勝任”級別的人還不知道 “精通”是什麼感覺（要牢記：做任何事情都是從“新手”開始的，包括對“學”的學習，以及對“教”的學習），所以他們沒有充足的理由——或證據——來相信自己的直覺或本能。專家所做的任何事情，總是可以被分解爲一系列可重複的實踐的——這也可被成爲“技能分解（de-skill）”過程，這樣技能水平稍差——直接面對吧，收入也略少——人士們就可以完成同樣的任務了。
我們可以有一組來自“卓越中心（Centre of Excellence）”或“最佳實踐小組（Best Practice Group）”的專家，讓他們制定最佳實踐，並將其在整個企業中推行。
在這個上下文中，“專家”並非意味着Dreyfus模型中的專家，而是某個十分勝任其工作的人。這裏有一個非常重要的區別。像IBM的深藍計算機那樣可以擊敗國際象棋大師的電腦不是專家。它只不過是能夠飛速覆蓋大量的概率搜索空間而已（深藍計算機這個例子非常用在這裏非常恰當，因爲Dreyfus兄弟當初在研究人工智能時就是選定象棋作爲最初的問題，而1997年深藍擊敗加里•卡斯帕羅夫是計算機國際象棋研究中的一個重大里程碑事件）。從這個意義上來看，它確實非常、非常勝任！最近在神經學上的研究顯示，在某個領域的專家處理問題的速度並不比常人快多少。實際上，他們處理的東西更少。在處理同一個問題時，專家的大腦活動要少於非專家。換句話說，他們會本能地削減解決方案空間，而且對於哪一部分更有可能產生結果，他們的感覺更加敏銳。（國際象棋計算機的例子反覆出現，是因爲Dreyfus兄弟當初在研究人工智能時就是選定象棋作爲最初的問題，而且深藍擊敗了加里•卡斯帕羅夫。）
更好的最佳實踐
在Dreyfus模型的上下文中，我們可以開始建立一個更加適宜的模型，在不削減專家權威的同時還可以傳播知識。而專家正是激發組織中下一代知識工作者成長的關鍵人物。
首先，要提供上下文，要將實踐和實踐者的上下文都包括在內。基於受衆的Dreyfus級別，要從不同的角度和不同的抽象水平敘述同一條原則。可以確定的是，你不可能對他們以同樣的定義來闡述同一條實踐。
其次，實踐應該是可表述的而不是規定好的。換句話說，要描述期待的產出，或者展示達成目標的不同方式和途徑。對於新手來說，能夠選擇一種他中意的方式來做事是很有益的。以手把手握着方向盤的方式教人開車，是非常安全的駕駛方式。對於熟練的司機來說，用快速轉彎的方式進行倒退停車，這也許不是最有效的方式，但他們總是可以學會的。對於專家來說，在面臨危機時，他們最需要的是發自本能的智慧，千萬不要在一旁指手畫腳，分散他們的注意力，引起他們情緒上的反彈，從而影響問題的解決。
要列出實踐的利弊之處。我不知道有什麼實踐是完美無缺的。大多數事物都是在權衡和妥協中發展起來的。再次說明：新手很難從中獲益，不過這樣爲達到“精通”水平的人士和專家提供了在“規則”內充分發揮自己能力的空間。
最佳實踐模式
實際上，當一個最佳實踐在Dreyfus模型的範圍內愈加適用，它就愈像一個模式了！
一個“亞歷山大”模式——以建築師克里斯托弗•亞歷山大而命名——描述了一個上下文，它所應對和引入的不同的“外力”（外部因素），以及一些典型的示例。在亞歷山大模型體系中，一個模式只有在與其他模式聯合使用時才能發揮作用，因爲只有這樣才能創建交互作用力的體系，以互相平衡，產生和諧。
將此哲學應用到“最佳實踐”上，可以開發出一整套互相依存、彼此合作的實踐體系。新手可以像使用“烹調指南”一樣用之指導自己的工作；中等級別的人可以用之實踐，而專家則可以對之品評。實際上，首先提供上下文是一種非常有用的練習，對識別某個或某組特定實踐的價值非常有幫助。
結語
人們不願意冒險。一般人認爲是由於畏懼使然，這沒關係。對於我們應該（從理性上）害怕的東西，去評估遇到它們的可能性並努力規避，這是完全正確的。
最佳實踐的目標是爲新手提供指南。人們在學習時會犯錯誤是因爲犯錯誤就是學習的一部分。無論看起來多麼誘人，你也不可能跳過“高級初學者”的階段，從“新手”直接達到“勝任”水平而不犯任何錯誤。人類的學習過程不是這個樣子的。軟件開發是一種技能，無論你從事的是哪一方面——作爲開發人員還是測試人員，作爲分析師還是項目經理——表現最出色的人明顯是從本能出發進行工作的。如果他們不能解釋決策的過程，這就是他們具備高級專業技能的顯著標志（當然，不要把缺乏基本的溝通技能與此混爲一談！）。
要想在一個要求多種技能的組織裏創建某種一致性，相對有明確分割界線的最佳實踐，亞歷山大模式提供了一種更加實用的策略。
實際上，最好的“最佳實踐”既不是最佳的，也不是實踐。
致謝
ThoughtWorks前同事Robin Gibson是第一個向我介紹Dreyfus模型的人。“實用程序員”Dave Thomas在QCon 2007上就其做了一個精彩的演講，也將我引向了Partica Benners的書《從新手到專家》（From Novice to Expert）。這是一本讓人大開眼界、令人爲之一振的書，其中充滿了各種趣聞軼事，而其作者是一位護理學方面的專家。Øredev的組織者Michael Tiberg，好心地允許我在他的會議上進行以“最佳實踐”爲題的演講，這也是本文的緣起。在會上，我與Andy Hunt進行了交流，發現他妻子似乎是將Dreyfus模型引入到軟件社區的第一人！Andy目前在寫一本書，Dreyfus模型是其中的重點，此外還涉及其他一些關於人們優秀的思維方式的內容。當然，還要感謝Niclas Nilsson建議我寫這篇文章，而且爲我提供公開發表的機會。
譯註1：所謂鐘形曲線又稱正態曲線，它是一根兩端低中間高的曲線。它首先被數學家用來描述科學觀察中量度與誤差兩者的分佈。比利時天文學家奎斯勒首先提出大多數人 的特性均趨向於正態曲線的均數或中數，越靠兩極的越少，從而把正態曲線首先應用於社會領域。以後在高爾頓爵士推廣下，正態曲線被借用至心理學，用來描述人 的特質量值的理論分佈。PeopleSoft全球首席顧問韓斯瑞（Row Henson）女士根據鐘形曲線的研究發現，若以工作績效與能力區分，鐘形曲線的中間突起部分，可以視爲企業員工表現的平均值；經統計得知，企業內表現值最高的前10％的業務員，大約可爲企業帶來60％的營收。也就是說，位居企業內前10％的高績效員工所創造的績效，將高達整體員工共創績效的60％。若企業能成功掌握這10％員工的動態，並在必要時刻從另外90％的員工中做出裁員決策，不但無損於績效創造，更有助企業精簡人事成本計劃的執行。
譯註2：原話爲喬治•盧卡斯在《星球大戰》系列影片中爲尤達大師編寫的一句臺詞：“恐懼導致憤怒。憤怒導致憎恨。憎恨導致痛苦。（Fear leads to anger. Anger leads to hate. Hate leads to suffering.）”
查看英文原文：Better Best Practices
