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  • 如何清晰定义问题?好的问题定义能让问题解决工作事半功倍。本文提供1个问题定义工具和三种问题定义思维方式,快速确定要解决问题的关键,并学会通过构建可视化问题框架清晰描述问题。

    在构建策略和设计问题时,我们(通常)会遗漏掉某个环节,无法完成问题陈述。而本文将教你如何尽可能全面地定义问题

    在策划和设计方面——无论是针对一个简洁的新款程序,还是处理类似于气候变化或者大规模移民等的棘手难题——成功的关键就在于我们共同思考、讨论,进行 运营中的问题诊断 ,并找到解决问题的方法。

    而这正是拟定问题框架的目的:站在体验者的角度提出问题,使整个团队就该问题共同研究、讨论,并设法解决。提出好问题是成功的起点,是解决好问题的关键。

    “记者”和“厨师”

    有成千上万的有用信息能用于确定问题。将信息进行归结,有利于我们在拟定问题过程的两个步骤中分别运用不同的思维模式进行思考:

    “记者”型思维:通过询问“何人”、“何事”、“何时”、“何地”和“为何”确定问题所在。使用这种调查方式能够 定义问题 范围和分析问题性质。
    “厨师”思维:利用“原料配方表”(也可说是填词游戏的形式),比如“在遇到(始发情况)时,(用户类型)希望通过(任务),达到(目标),但是发生了(问题),这让他们感到(影响)”,形成问题陈述,向他人说明问题所在。
    虽然这两种思维模式和步骤是问题拟定的成功基础,但并不是你照做了,你的问题陈述就一定使人信服。要得出清晰且有说服力的问题陈述,需要经历一个复杂的 运营中的问题诊断 。

    运营中的问题诊断 —— “厨师”思维

    我们会因为过分伤脑,而在复杂曲折面前仓促逃跑。然后转头处理那些并不需过多专注、与实际问题无关的事情。但往往经过复杂的思考,才有机会以全新的方式思考、重新拟定问题,从而以截然不同的创新方法来解决问题。

    运营中的问题诊断 —— “厨师”思维

    “访客”思维:遗漏的思维模式
    (在我看来)以上两种思维间的复杂之处在于,我们需要培养第三种思维——“访客”思维。访客对团队看待问题的习惯性方式并不熟悉,他们拥有“新鲜的视角”,他们会提出一些“傻”问题,比如“如果…会怎样?”这些提问能折射出真正的问题,非常有利于 运营中的问题诊断 。“访客”有自己的思维框架、观点视角,但需要时间和空间展现。

    运营中的问题诊断——“访客”思维

    为“访客”思维创造空间
    我曾对一些团队进行过拟定(或重新拟定)问题框架的培训,尽管在“记者”和“厨师”思维方面的进展非常顺利,我们的思考仍然受到3个因素的阻碍,以至于无法实现“访者”思维。

    万恶的“蜥蜴脑”:我们本能地选择跳跃式思考方式,直达结论,企图找到固定的模式,仅凭10%的信息就以为了解100%的问题,等等。丹尼尔·卡内曼(心理学与经济学交叉的行为决策领域研究专家)在他的著作《思考,快与慢》中便说明了“蜥蜴脑”对我们的影响,这对那些古老的食人怪物是好事,但对我们现代人解决复杂问题则是个棘手麻烦。
    个人臆断:我们看待世界(以及我们认为他人看待世界)的思维模式都是基于有限的信息、故事和传闻。
    偏见思维:验证性偏见,锚定思想,沉没成本,邓宁-克鲁格效应,巴纳姆效应……人类的偏见无处不在。
    运营中的问题诊断——为“访客”思维创造空间

    哪怕以上的因素都不算最糟糕的,我们与他人沟通问题的方式本身就会排挤“访客”思维。决策过程中借助研究实例、故事报道和引用,或者是定量数据和图表,这本身是明智之举,但我们往往可能被限制在千篇一律的陈词滥调和空泛贫乏的业内行话中,往往延误 定义问题 。

    将问题视觉化、语言化,能更好地解决问题
    到这里,仅仅意识到我们认知局限,其实并没有多大帮助,只会让我们学聪明一点,但不至于真正启发我们实现创新、重新拟定问题框架。我们必须设计出新的工作方法,学会尽可能直面或避开这些局限。通过将“大脑运动”构造和问题进行视觉化的构建,我们可以减少“蜥蜴脑”的影响,直面个人臆断,避开偏见思维,为“访客”思维创造时间和空间。

    换言之,最好的方法便是将问题视觉化,使用视觉或语言的表达(这在整个设计流程中都非常有用)。做到这一点,我们就能真正以全新的方式,以访客的角度看待和思考问题。

    问题框架草图—— 可视化问题框架
    下面是一个简单的草图例子,可以用以参照。你可以使用问题框架草图(Problem Framing Sketch)这样的视觉化方法,探索、组织和理清某个特定的问题,尤其是那些复杂、模糊或者引起误解的问题。以视觉化方法划定问题范围,能发现新联系和新问题,从而以一种截然不同的方式看待问题。大致就像是这样:

    运营中的问题诊断——可视化问题框架

    在草图中间是现有的问题陈述,作为出发点(图中以警告信号代替)。警告信号三条边分别代表探索问题的3个方面:

    5个“谁”(Whos)——观点分析
    5个“为何”(Whys)——原因分析
    5个“然后呢”(So whats)——影响分析
    此处的“5”为虚词,意在鼓励发散思维,而不是仅仅把目光停留在最先想到的1个“何人”、“为何”和“然后呢”。

    如何制作问题框架草图?

    可以自己画在纸上,或者写在白板上,与团队一起讨论。如果你发现没办法刚开始就深入展开,那么在这之前你可能需要先以“记者”思维充分考虑“何人”、“何事”、“何时”、“何地”和“为何”。

    为了说明整个具体过程,下面展示澳大利亚企业软件公司Atlassian(敏捷开发工具Jira和Confluence的母公司)近期一个项目的问题框架草图作为例子。最开始的问题是,Atlassian的产品很难满足客户的需要:

    运营中的问题诊断——可视化问题框架*

    在变得简约清晰之前,混乱和复杂是问题框架草图制作的必经过程。

    如你所见,草图本身只是一个框架,以三角形为中心,根据三个区域的内容分组往上添加便利贴,图案和笔记。

    你可以这样开始:在白板上画出一个大三角形作为中心,在其中填写目前正在考虑的问题……问题可能会改变,但你总得有个出发点!

    5个“谁”(Whos)
    询问自己(如果是团队合作,询问每个成员):有哪5类人会受到这个问题的影响?如果涉及商业痛点或流程管控议题,你还需要对相关问题进行分类。让团队尽可能多地写出所能想到的类型(每张便利贴上写一种),必要时可以进行分组。如果得出的类型超过5种,则考虑:这些人中哪些与该问题最相关,最受影响?

    接下来,对每一类人群,通过描绘同理心地图(Empathy Map)对可能的观点进行拓展。可以使用同理心地图的简单版本,也可以参照Gamestorming网站的示例详尽地描绘。探究每一类客户针对该问题的所思所感,所言所行。

    运营中的问题诊断——可视化问题框架

    但最好还是,与代表该类型的人们进行直接交流,询问他们对于该问题的观点,整理到同理心地图上去。

    为什么要这么做?因为我们需要激发“访客”思维,让每一个人跳出他们原有的思维泡沫,跨出原有的框架,从他人的角度看待问题。

    运营中的问题诊断——可视化问题框架

    5个“为何”(Whys)
    比起简单处理问题的某个表征,解决问题最有效的方法,是从根源上它。“5个‘为何’”活动在设计和产品创新领域非常流行,对于进行原因分析非常有益。

    向每个人询问,为什么是这个问题需要我们去考虑,或者是什么造成了这个问题。让他们将回答写在便利贴上,贴到三角形下方的区域。比如问题是“我们没有完成销售15000台智能机器人的季度目标”,询问他们“为什么没能完成?”

    可能会有好几种不同的答案,都可以写到便利贴上,然后需要将同类型的答案归类整理。然后针对这些答案,继续问“为什么”。比如,如果有人回答“这款机器人的颜色不符合潮流”,就问“为什么我们没有使用当下流行的颜色”,以此类推。

    可以考虑拓展到更广泛的问题领域。用不了多久,你就会发掘出更多更五花八门的原因,指向最初的问题,因而促使你花更多的心思在这个问题上。接下来就跃跃欲试着要去解决这些原因了,但还需要再等等!我们还要先完成剩下的最后一个方面…

    **

    5个“然后呢”(So what)

    **
    影响分析是很有必要的。在考虑了问题的原因和相关人群的类型之后,第三个要考虑的方面便是“然后呢?”这里的“然后呢”并没有轻蔑调侃的意思,而是“问题出现之后,会发生什么?这个问题对每一类人有什么影响?”得到答案后,继续问“然后呢?”

    比如,问题是“我们没有完成销售15000台智能机器人的季度目标”,询问“然后呢?”,得到以下的答案:

    我们没能完成公司的业务增长年度目标
    我不能获得销售奖金
    仓库里会堆积太多智能机器人库存,却又要置入下一个季度的库存
    继续问“然后呢?”,得出下面的答案:

    市场会对公司失去信心,我们的股价会下跌
    我们家去瑞士度假的计划泡汤了
    我们可能要把上一季度滞销的库存丢弃销毁
    你可以像在前两个方面那样,在白板上将这些内容视觉化地展示出来,包括直接写、贴便签纸或是画上简单的图案。

    影响分析有助于观察研究不同类型的人们在这个问题领域中可能产生怎样的联系、应该将问题的哪一部分作为优先考虑,或是优先考虑哪一类人群;也有助于发掘新的潜在问题,(比如上面的例子中如何处理积压的机器人库存,)以此形成一系列的连锁反应。同时,影响分析还可以提供信息,从业务的角度,作为你在向客户或者相关利益者该问题值得投入精力解决(或应该尽快解决)的佐证。

    适时后退,观察新联系
    到这里,是时候后退一步,认真审视你的团队所构建的整个问题框架。这时候你看的问题“地图”会是你前所未见的景象。借此,你就能以新来访者的角度,以全新的方式看待问题。整个框架看上去一定会很混乱,也会有相对来说较为零散的内容,但是好处是你有可能看到对你来说完全新颖、见解深刻的部分,从而激发你提出一些可能从未考虑过的问题。

    在以上的例子中,将智能机器人销售问题中的各个部分视觉化表现出来后,就能显露出其中的潜在问题,比如长期以来销售目标过于乐观,或是生产线无法及时适应快速变化的市场潮流。

    有了全新的视角和全新的问题,现在可以切换回“厨师”思维,拟定全方位充分考虑的问题陈述。希望这一次绘制出的问题框架草图能够帮助你的团队集中精力在真正重要的问题上,制定出的问题陈述能够更有说服力,更有远见。

    本文为作者新书Presto Sketching的节选翻译

    原文链接:https://runwise.co
    翻译者:吴晓君

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  • 终生成长:重新定义成功的思维模式,改变自己的思维模式
  • 大数据定义思维方式及架构模式

    千次阅读 2015-05-21 16:40:25
    如何发挥大数据的价值,议论纷纷,而笔者以为,似乎这有点搞错了原因与结果,就象关联关系,有A的时候,B与之关联,而有B的时候,A却未必关联,笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。 1、大数据的...

    一、大数据何以为大

    数据现在是个热点词汇,关于有了大数据,如何发挥大数据的价值,议论纷纷,而笔者以为,似乎这有点搞错了原因与结果,就象关联关系,有A的时候,B与之关联,而有B的时候,A却未必关联,笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。

    1、大数据的量,数据量足够大,达到了统计性意义,才有价值笔者看过的一个典型的案例就是,例如传统的,收集几千条数据,很难发现血缘关系对遗传病的影响,而一旦达到2万条以上,那么发现这种影响就会非常明显。那么对于我们在收集问题时,是为了发现隐藏的知识去收集数据,还是不管有没有价值地收集,这还是值得商榷的。其实收集数据,对于数据本身,还是可以划分出一些标准,确立出层级,结合需求、目标来收集,当然有人会说,这样的话,将会导致巨大的偏差,例如说丧失了数据的完整性,有一定的主观偏向,但是笔者以为,这样至少可以让收集到的数据的价值相对较高。

    2、大数据的种类,也可以说成数据的维度,对于一个对象,采取标签化的方式,进行标记,针对需求进行种类的扩充,和数据的量一样,笔者认为同样是建议根据需求来确立,但是对于标签,有一个通常采取的策略,那就是推荐标签和自定义标签的问题,分类法其实是人类文明的一大创举,采取推荐标签的方式,可以大幅度降低标签的总量,而减少后期的规约工作,数据收集时扩充量、扩充维度,但是在数据进入应用状态时,我们是希望处理的是小数据、少维度,而通过这种推荐、可选择的方式,可以在标准化基础上的自定义,而不是毫无规则的扩展,甚至用户的自定义标签给予一定的限制,这样可以使维度的价值更为显现。

    3、关于时效性,现在进入了读秒时代,那么在很短的时间进行问题分析、关联推荐、决策等等,需要的数据量和数据种类相比以前,往往更多,换个说法,因为现在时效性要求高了,所以处理数据的方式变了,以前可能多人处理,多次处理,现在必须变得单人处理、单次处理,那么相应的信息系统、工作方式、甚至企业的组织模式,管理绩效都需要改变,例如笔者曾经工作的企业,上了ERP系统,设计师意见很大,说一个典型案例,以往发一张变更单,发出去工作结束,而上了ERP系统以后,就必须为这张变更单设定物料代码,设置需要查询物料的存储,而这些是以前设计师不管的,又没有为设计师为这些增加的工作支付奖励,甚至因为物料的缺少而导致变更单不能发出,以至于设计师工作没有完成,导致被处罚。但是我们从把工作一次就做完,提升企业的工作效率角度,这样的设计变更与物料集成的方式显然是必须的。那么作为一个工作人员,如何让自己的工作更全面,更完整,避免王府,让整个企业工作更具有时间的竞争力,提高数据的数量、种类、处理能力是必须的。

    4、关于大数据价值,一种说法是大数据有大价值,还有一种是相对于以往的结构化数据、少量数据,现在是大数据了,所以大数据的单位价值下降。笔者以为这两种说法都正确,这是一个从总体价值来看,一个从单元数据价值来看的问题。而笔者提出一个新的关于大数据价值的观点,那就是真正发挥大数据的价值的另外一个思路。这个思路就是针对企业的问题,首先要说什么是问题,笔者说的问题不是一般意义上的问题,因为一说问题,大家都以为不好、错误等等,而笔者的问题的定义是指状态与其期望状态的差异,包括三种模式,

    1)通常意义的问题,例如失火了,必须立即扑救,其实这是三种模式中最少的一种;

    2)希望保持状态,

    3)期望的状态,这是比原来的状态高一个层级的。

    我们针对问题,提出一系列解决方案,这些解决方案往往有多种,例如员工的培训,例如设备的改进,例如组织的方式的变化,当然解决方案包括信息化手段、大数据手段,我们一样需要权衡大数据的方法是不是一种相对较优的方法,如果是,那么用这种手段去解决,那么也就是有价值了。例如笔者知道的一个案例,一个企业某产品部件偶尔会出现问题,企业经历数次后决定针对设备上了一套工控系统,记录材料的温度,结果又一次出现问题时,进行分析认为,如果工人正常上班操作,不应该有这样的数据记录,而经过与值班工人的质询,值班工人承认其上晚班时睡觉,没有及时处理。再往后,同样的问题再没有再次发生。

    总结起来,笔者以为大数据思维的核心还是要落实到价值上,面向问题,收集足够量的数据,足够维度的数据,达到具有统计学意义,也可以满足企业生产、客户需求、甚至竞争的时效要求,而不是一味为了大数据而大数据,这样才是一种务实、有效的正确思维方式,是一线大数据的有效的项目推进方式,在这样的思维模式基础上,采取滚雪球方式,把大数据逐步展开,才真正赢来大数据百花齐放的春天。


    二、大数据思维方式

    大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:

    1)人们处理的数据从样本数据变成全部数据;

    2)由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;

    3)人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。

    事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。

    1、总体思维

    社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。

    正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。

    在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。

    2、容错思维

    在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。

    舍恩伯格指出,“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95%的非结构化数据都无法利用,只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说,在大数据时代,思维方式要从精确思维转向容错思维,当拥有海量即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,容许一定程度的错误与混杂,反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

    3、相关思维

    在小数据世界中,人们往往执着于现象背后的因果关系,试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代,人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系,获得更多的认知与洞见,运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来,而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。

    通过关注线性的相关关系,以及复杂的非线性相关关系,可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系,还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态,相关关系甚至可以超越因果关系,成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出,大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求,转而关注相关关系,人们只需知道“是什么”,而不用知道“为什么”。我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因,而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡,这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说,在大数据时代,思维方式要从因果思维转向相关思维,努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见,才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

    4、智能思维

    不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展,“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说,自进入到信息社会以来,人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升,但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展,机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维,智能水平仍不尽如人意。

    但是,大数据时代的到来,可以为提升机器智能带来契机,因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维,这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。众所周知,人脑之所以具有智能、智慧,就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结,获得有关事物或现象的认识与见解。同样,在大数据时代,随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展,大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息,并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见,那么,无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。

    “智能、智慧”是大数据时代的显著特征,大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维,不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平,从而获得具有洞察力和新价值的东西,甚至类似于人类的“智慧”。

    舍恩伯格指出,“大数据开启了一个重大的时代转型。就像望远镜让我们感受宇宙,显微镜让我们能够观测到微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发”。

    大数据时代将带来深刻的思维转变,大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式,改变商业组织和社会组织的运行方式,而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据,彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况,使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

    三、大数据架构和模式简介

    大数据架构和模式(一): 大数据分类和架构简介

    大数据架构和模式(二)如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织

    大数据架构和模式(三)理解大数据解决方案的架构层

    大数据架构和模式(四)大数据解决方案的原子模式和复合模式

    大数据架构和模式(五):利用大数据识别保险行业中的欺诈业务案例

    来自:http://www.36dsj.com/archives/22154

              http://www.36dsj.com/archives/23102

    http://www.36dsj.com/archives/22183    

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  • 周以真于2006年3月首次提出的计算思维有着怎样的定义?下面是学习啦小编整理的计算思维定义相关资料,一起来看看吧!计算思维定义2006年3月,美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真(Jeannette M. Wing)教授...

    什么是计算思维?周以真于2006年3月首次提出的计算思维有着怎样的定义?下面是学习啦小编整理的计算思维的定义相关资料,一起来看看吧!

    计算思维的定义

    2006年3月,美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真(Jeannette M. Wing)教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上给出,并定义的计算思维(Computational Thinking)。周教授认为:计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。

    以上是关于计算思维的一个总定义,周教授为了让人们更易于理解,又将它更进一步地定义为:通过约简、嵌入、转化和仿真等方法,把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的方法;是一种递归思维,是一种并行处理,是一种把代码译成数据又能把数据译成代码,是一种多维分析推广的类型检查方法;是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法,是基于关注分离的方法(SoC方法);是一种选择合适的方式去陈述一个问题,或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法;是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式,并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法;是利用启发式推理寻求解答,也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法;是利用海量数据来加快计算,在时间和空间之间,在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。

    计算思维的特征

    1)概念化,不是程序化

    计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程,还要求能够在抽象的多个层次上思维。

    2)根本的,不是刻板的技能

    根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是,当计算机像人类一样思考之后,思维可就真的变成机械的了。

    3)是人的,不是计算机的思维方式

    计算思维是人类求解问题的一条途径,但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷,人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。配置了计算设备,我们就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题,实现“只有想不到,没有做不到”的境界。

    4)数学和工程思维的互补与融合

    计算机科学在本质上源自数学思维,因为像所有的科学一样,其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维,因为我们建造的是能够与实际世界互动的系统,基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考,不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。

    5)是思想,不是人造物

    不只是我们生产的软件硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活,更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念;而且,面向所有的人,所有地方。  当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再表现为一种显式之哲学的时候,它就将成为一种现实。

    计算思维的优点和内容

    计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法,现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法,以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。

    优点

    计算思维建立在计算过程的能力和限制之上,由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。

    内容

    计算思维中的抽象完全超越物理的时空观,并完全用符号来表示,其中,数字抽象只是一类特例。

    与数学和物理科学相比,计算思维中的抽象显得更为丰富,也更为复杂。数学抽象的最大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性,而仅保留其量的关系和空间的形式,而计算思维中的抽象却不仅仅如此。

    看过“计算思维的定义和特征是什么”的人还看了:

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  • 设计思维定义与一些步骤

    千次阅读 2020-07-21 19:46:14
    顾名思义,设计思维就是用来思考问题和解决问题的方法方式。设计思维是一个理解用户需求,挑战现有假设,再基于新的认识和理解重新定义问题、寻找更多解决方案不断循环的过程。同时,设计思维提供了一种从解决方案...

          什么是设计思维呢?顾名思义,设计思维就是用来思考问题和解决问题的方法方式。设计思维是一个理解用户需求,挑战现有假设,再基于新的认识和理解重新定义问题、寻找更多解决方案不断循环的过程。同时,设计思维提供了一种从解决方案出发的解决问题的方法。它是一种思考和工作的方式,也是一系列的实践方法。它旨在驶入了解我们的目标用户,帮助我们建立同理心。设计思维帮助我们质疑问题,质疑假设,质疑暗示。设计思维善于处理难以定义或未知的问题,以用户为中心重新构建问题,在头脑风暴会议中提出多样想法,并贯穿原型设计和测试的始终。

           设计思维基本上都分为3~7个阶段,虽然它有许多变种,但是这些变种都类似。这里,我们重点介绍五阶段模型(D-School提出的)。这五个阶段分为:1.共情-理解用户;2.定位问题-获取用户的动机、痛点,所有观察到的信息;3.概念-质疑假设,产生创造性的想法;4.原型-将解决方案用快速简单的方式呈现;5.测试-验证解决方案。这些步骤可以分步进行,也可以同时进行,要根据项目随机应变。

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  • 看Bill给我回复的日报,看到了“成长型”思维这个概念,当时没有仔细的思考,就一掠而过,没想到,这次回去再看的时候,看到了思维模式,现在对思维模式比较敏感,所以查了一下,在知乎上找到了答案,原来这个“成长...
  • 软件测试的定义、目的、原则、思维、流程 1.软件测试定义 2.软件测试目的 3.软件测试原则 4.软件测试思维 5.如何进行高效的测试? 80-20原则:80%的缺陷聚集在20%的模块中,经常出错的模块改错后还会出错。 6...
  • 读这本书,感觉和《刻意练习:如何从新手到大师》有类似的地方,《终身成长》更注重的是积极的思维,开放的心态,同时也注重学习的策略,这本书带我给最大的启发就是,关注过程,改进过程,不评判,不给自己贴标签,...
  • 软件开发的思维模式

    千次阅读 2013-05-16 18:12:46
    对于软件开发,有两种思维模式: 命令式说明式 命令式的思维模式是这样:按照每个步骤描述要做的工作和任务,先做什么,后做什么,顺序是不能颠倒的; 说明式的思维模式是,描述一个物体或者概念,它有什么...
  • 很多企业实施了规范的管理,是过程改进人员在推动规范管理,但是公司的中高层人员的思维模式、工作方式与习惯并没有转换到新的管理水平,中高层经理没有起到以身作则带队伍的作用,导致自底而上的过程改进没有没有...
  • 思维导图的方式,从定义、优缺点、适用场景、角色、UML、代码实现等多个角度去理解设计模式。包括对工厂模式、单例模式、适配器模式、装饰模式、命令模式、观察者模式等常用设计模式的讲述。
  • 机械思维直接带来工业大发明的时代。瓦特应用牛顿力学发明了蒸汽机,其实蒸汽机之前就有,所以可以说瓦塔改进了蒸汽机,瓦塔不是靠长期经验的积累,而是靠科学原理,瓦特的合伙人明确指出,他们所做的事情不是简单的...
  • 基于 GoF 设计模式思维导图总结资料: 设计原则、三大类型:创建型、结构性、行为型。 UML 的基础定义描述。
  • 数据分析师的思维方式

    千次阅读 2018-06-06 11:04:45
    结构化思维 金字塔原理 MECE法则:相互独立,完全穷尽 如何使用结构化思维表达观点 重构四核:结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进 结论先行:先明确观点,一次展示,最后总结观点。 以上统下:上下表达...
  • AI时代的思维方式

    千次阅读 2017-05-24 08:50:48
    2017年5月23日,百度联盟大会在重庆召开,李彦宏发表演讲,阐释AI时代的思维方式:①手机还会长期存在, 但移动的机会不多了 ②From think Mobile to think AI ③软硬结合,重新定义"以人为本" ④数据秒杀算法, ...
  • 思维方式与认知框架

    千次阅读 2017-06-13 23:28:35
    做事思维 偶尔为之的事情,需要可行解; 常常要做的事情,需要尽可能最优解/长远性的解 类似的思考方式: 对自己短期可以快速有大收获的事情——马上行动; 对自己长期有大量收获的事情——制定阶段性计划; 对自己...
  • 生活在大数世界里的人,做事方法完全...小数思维vs大数思维新闻业——今日头条(新闻网站的每况愈下和今日头条的兴起,实际上就是两种思维方式的对决)金融业——蚂蚁金服制药业——人类长寿公司、谷歌大数据医疗...
  • 改变你思维模式的书单

    千次阅读 2016-09-02 17:12:15
    阅读推荐】改变你思维模式的书单 《你以为你以为的就是你以为的吗?2》 《你以为你以为的就是你以为的吗?2》是思维大师朱立安 `巴吉尼继畅销书《你以为你以为的就是你以为的吗?》之后的又一部力作...
  • 思维方式的重要性

    千次阅读 2012-02-14 16:29:46
    这个寒假,我辅导一个读...此外,也需要良好的思维习惯。  给我印象最深的是这样一道题:一个定义域在(0, +∞)上的函数f(x),满足性质f(xy)=f(x)+f(y),且f(2)=1。(1)求f(1/2)的值;(2)证明f(x)在其定义域上的
  • NLP理论思维方式-组块式思维

    千次阅读 2017-01-13 14:23:41
    组块式思维虽然属于NLP理论组块式思维虽然属于NLP理论,这个概念最早是由乔治•米勒提出,他发表了一篇题为“神奇的数字七加减二:人类信息处理能力的局限性”的文章,明确提出短时记忆或工作记忆的容量为七加...
  • 计算机思维方式

    千次阅读 2012-12-26 11:33:24
    如果让电脑按照人的思维方式工作,得写多少代码,人工智能都得搬出来。 因此,人脑和电脑的思维方式工作特点非常不同。而作为给电脑发号施令的程序员,能够掌握电脑的思维方式显得尤为重要。 二.胸有成竹 ...
  • 他发现这些给世界带来巨大影响的的工程师们至少有以下5个共同的思维模式: 1.勇于去研究你不懂的代码 一般人都不愿意去研究自己不曾接触过的代码,很多人都没有尝试就放弃了。如果你经常去研究你没有接触过的代码...
  • 敏捷测试与传统测试之间的区别,不仅在于测试的独立性、阶段性、计划性、自动化测试等多个方面有很大的不同,而且更大的区别是在测试原则和测试思维模式(Test Mindset,也可翻译为方式、心态)上。 一个人的心态...
  • 做好软件测试需要具备的思维方式

    千次阅读 2018-11-20 14:53:08
     做好软件测试需要具备的思维方式!     最近部门来了好几位应届毕业生加入团队,我们也大张旗鼓的组织了集中式的培训,其中我需要对关于测试工作进...

空空如也

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思维模式的定义