ThoughtWorks Buddy Training 总结

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BE_A_BUDDY

为什么要成为 Buddy

  • 教学相长
  • 锻炼自己的胜任力(ThoughtWorks胜任力模型中的 Develop others)
  • ThoughtWorks需求(公司的成功,文化的传承)

对于新加入团队的员工,Buddy机制是ThoughtWorks的一种“福利”,在你新入职试用期期间会为你安排一个专人来“带”你,让你可以快速习惯公司文化,学习项目相关技术,基本上你可以向你的Buddy问任何问题。

对于Buddy,即老员工来说,可以通过教授别人知识,来增强自己对知识的了解程度,做到能够“知其然”,并且能够“知其所以然”,同时在这个过程中,你能够做到查漏补缺,补充自己。同时它也是公司胜任力模型中的一部分即Develop Others,发展他人。另外很重要的一点就是我们需要传承公司的文化,没有文化的公司是难以存活的,ThoughtWorks正是因为其独有的文化而脱颖而出,Buddy机制可以帮助公司让新成员快速习惯公司文化,并将文化传承下去。

那又是为什么会有这次Buddy培训呢?

这些年Buddy虽然帮助一批又一批的新员工成功度过了试用期,但是我们也看到了有些Buddy缺乏经验,或对新成员关注不足,导致最终新员工没有通过试用期,所以这次Buddy培训不仅仅是让我们的Buddy团队融入新鲜的血液,同时也是向“新鲜血液”输出一套由ThoughtWorks,思沃学院构想创建的新Buddy计划。

我们希望培养出来的人才

终身学习的数字化人才

终身学习

终身学习,即持续学习,自愿学习,并且保持自我激励以推动自己的持续的进步。

其中我想重点在于自己,不论是持续学习,自愿学习,自我激励,最终都离不开自己认识到学习的重要性,作为一个Buddy,我认为与其给予一个学生大量的任务去“赶鸭子上架”,不如我们让其认识到学习为他带来的好处,同时也要让他明白“被动就要落后,落后就要挨打”。这样他才能够去自主自愿的去学习,并驱动自己进步。

数字化人才

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Engineering_Business_Design

数字化人才就是集设计思维工程实践商业视角三方面为一体的人才,我们认为,同时具备这三种能力的人才是我们追求的数字化人才,所以对于Buddy的培养,我们也可以从这三个方面入手,但是相对持续自愿的学习,培养这样的能力更为困难。这些能力并非我们给予足够的努力就能够获得的,设计思维,商业视角,有些人穷其一生也难以真正学会,再加上出生人与人的不平等,决定我们对于这三个方面的教授很难形成体系,我认为一方面看人视野,一方面看个人悟性,我们只需要提供环境,教授技能,给予其宽广的视野以及必要的练习,之后新人能够走到哪里,我们只能祝福他们了。

如何培养? - 创建以学习者为中心的可视化培养环境

以学习者为中心代表,我们不是学习的主导者,我们不是任务的分配者,我们是一个引路人,我们需要的是指明方向,然后能走多远取决于个人的态度与能力。(当然我丝毫不怀疑有些人完全不按照我们指引的方向也能取得成绩,甚至更大的成绩,但是这样的人通常是一些不按常规出牌的怪才,你觉得自己是一个怪才,或者有非常明确的信念吗?没有的话还是跟着我们来吧)

其中,作为指导者,我们应该少教多辅导多测多反馈

少教:即我们不需要经常将学生拉到我们面前,长篇大论的讲课。
多辅导:多给予学生帮助,给予足够的关注。
多测:经常通过一些测试来定位学生现在的能力水平,快速识别并指出风险与漏洞,并制定学习方向弥补漏洞。
多反馈:经常将我们所见的学生做的好的或者不好的地方反馈给学生,在我看来,反馈好的方面有时候比不好的方面更重要,否则打消了积极性弥补起来很难,而且不利于自信心的培养。

少教

  • 给予学生更多的选择权
  • 让学习者更多的分享自己的学习成果
  • 给予学习者学习的理由强于布置任务

具体来说:

  • 首先要对学生自己的人生规划有个了解,例如他是想做技术,还是将来转型技术管理,是想学习前端,后端,移动端还是全栈(如果他说没有怎么办呢?)
  • 由我们根据其人生规划来为其指定学习方向,之后便由其自学。
  • 我们需要经常的给学习者机会能够展示分享他们最近的学习成果。
  • 给学习者机会教其他人,并让他们自己评价教人的成果。

多辅导

对于多辅导,我们有一套模型叫做PDCA模型:

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PDCA

从图中可见,我们将辅导过程分为四个阶段,计划 --> --> 检查 --> 制定下次行动 --> 再计划,其中,学习者与老师应该共同完成除了做以外的阶段,而做应该留给学生,这也符合我们少教的原则,我们在计划时按照学生的人生规划帮其指定方向及计划,甚至在其掌握了学习方法,并能够自主学习后,我们连详细的计划都不再指定,而只是指定方向,之后就由学习者自己来学习了。然后是我们应该定期检查一个学习者的成果,快速反馈,制定行动(也有防止学习者松懈的原因在其中),之后再次制定下次计划,或者修改上次的计划来响应学习者在做的过程中的变化(例如学习快的我们可能需要增加计划中的量,学习速度慢的人可以适当放缓,并提出进步策略)。

多测试

测试需要采用可视化手段,可以从以下几个维度通过对应的手段测试

测试点 手段
知识储备 读书打卡
概念掌握 概念图
业务理解 业务蓝图
任务拆分 Tasking
技能掌握 限时编程
持续改进 总结/述职

可以看到,我们主要针对知识储备,概念掌握,业务理解,任务拆分,技能掌握,持续改进六个方面进行测试(不限于,但过多会导致难以测试或测试难度大,耗费时间久)

  • 知识储备:主要扩展视野,丰富知识,为进步储备知识,读书是一个拓展视野,储备知识的好方法。
  • 概念掌握:概念的掌握决定了你是否透彻的了解了一样事物,概念图可以将你学习的知识都关联起来,形成体系,让你找出你自己不熟练或一知半解的地方。
  • 业务理解:业务蓝图,其实如果学习者是毕业生,我个人认为这个为时尚早,可以优先其他任务。
  • 任务拆分:能否快速合理地拆分任务决定你是否能够快速,有条理的完成任务,Tasking是一个任务拆分的好方法,其具体就是用管道的思维,将每个任务比作管道,管道有输入与输出,我们决定好拆成怎样的管道,并规定好每个管道的输入与输出,之后我们就只需要考虑每个管道内部需要做什么处理了。
  • 技能掌握:我们如何检查一个人的技能掌握的如何,限时编程是一个好方法,熟能生巧,肌肉记忆其实比大脑记忆可靠,举个例子一个人失忆了也不会忘记自己如何行走。而限时能够激发的潜力。
  • 持续改进:让学习者输出总结可以便于老师检查其成果与进度,也能够让其自己梳理知识,并形成完整的体系。

多反馈

反馈与倾听,我们可以将这部分分为两部分,一部分是我们给予学习者反馈的技巧,一部分我们倾听学习者给予我们的反馈的能力。

反馈

好的Feedback
  • 及时
  • 对事不对人
  • 帮助
  • 具体
  • 有改进空间
反馈套路(SBI模型)
  • 在什么情况下(Situation)
  • 观察到的行为(Behavior)
  • 造成的影响(Influence)
  • 反思(Reflection),Optional
反馈禁地

no 信仰, no 态度, 只针对行为

要点

给Feedback:

  • 1vs1
  • 对方同意
  • 表达方式
  • 建设型意见
  • 感谢

接受Feedback:

  • 开放
  • 不要防御,反驳
  • 感谢
  • 配合

倾听

我们在倾听说着倾诉的时候需要关注这四个方向

  • 观察
    • 我做了什么事实,行为
    • 我听到了什么事实,行为
  • 感受
    • 根据事实,我觉得。。。
    • 从我听到的事实,我觉得你觉得。。。
    • 需要
    • 我需要。。。
    • 我觉得你需要。。。
    • 请求
    • 我希望,你能不能。。。
    • 我觉得你可以试着。。。

难以培养的能力

根据德雷福斯模型:

新手(考指令工作)->高级新手(不需要考虑全局)->胜任者(解决问题)->精通者(自我纠正)->专家(靠直觉)

我认为,我们不论如何培养,都最多培养到高级新手阶段,不论后面有怎样的培训,都难以跨越,而想成为胜任者与精通者以为着你要有足够的知识与经验,这已经不是能够培养出来的了,这需要你自己做够努力,有自我学习意识,且你需要做够的视野广度,从第二项中我们有时候便剔除了一部分人,因为人从出生即不平等的,没有足够的资源(知识,学习方法,甚至营养导致的大脑发育不足)便使人再出生便不在一条起跑线上。ThoughtWorks也不能避免在人才的选择上偏向于本来就拥有优势的人,及时TW一直在希望推动社会公正与经济公平。

总结

总结全文,我们可以看到我们选择成为Buddy,因为我们明白教学相长,锻炼自己的胜任力,同时也可以满足公司需求,传承公司文化。然后我们讨论了我们希望什么样的人才--终身学习的数字化人才,最后我们讨论了如何培养一个人成为这样的人才,即少教,多辅导,多测试,多反馈。

当然说了这么多我们如何培养人才,给学习者提出了这么多要求,我们也该反思下自己是否做到了。因为,说到底,我们自己也是学习者。

概念图

概念图是由概念连接线关注点组成。最小的单元是命题,命题由两个概念和一条连接线组成。它可以帮助我们把大脑中思考的事情用图来可视化。在这里可以帮助我们查看新人对事物的理解。如果新人的表达能力描述不清,借此辅助。

我们借助cmap来绘制概念图,下载链接

这里是一个关于JSON的概念图:

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JSON

23/09/2017 ThoughtWorks Buddy Training

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