Мета-обучение

Просто замечательная штука из Action Research, которую упустил Далио, и которая реально помогает и работу делать, и учиться по ходу: мета-обучение, то есть самый верхний цикл изменений, целью которого является научиться самому AR. Там мы выполняем все те же шаги, что и на прикладном уровне: диагностика, планирование, исполнение, анализ, рефлексия, но уже для самих себя как учеников.

Далио почему-то этот цикл опустил, посчитав его не важным. На практике же, пользы от него — гораздо больше, чем даже от самой практики. Именно там появляется возможность увидеть то, что мы обычно пропускаем как не особо важные моменты. То самое, что кажется нам очевидным или привычным.

Почему я говорю, что «даже важнее, чем сама практика»? А потому, что чаще всего причины провалов проектов лежат далеко за их пределами. И тут уже не важна даже судьба этого конкретного сиюминутного проекта, если на выходе — изменение подхода к работе на всю оставшуюся жизнь. По факту, даже стоит радоваться провалам, поскольку без них не было бы глубокого анализа на этом уровне.

Допустим, у меня на сегодня был план сделать одну работу, к которой уже несколько раз пытался подступиться в прошлом, но каждый раз все заканчивалось ленью и переключением на другие проекты. И, поскольку «лень» вроде как к проекту не относится, смысл её был разбирать? «Трясти надо», понятное дело.

С этим циклом мета-обучения уже никуда от правды не убежишь: если запланирована была определенная работа, но она не была выполнена, налицо проблема именно у меня как ученика методики, а не конкретного проекта. И, поскольку этот вопрос вынесен в отдельный цикл, волей-неволей пришлось его подробно разбирать.

На выходе, на удивление, сами собой возникли ответы на давно задаваемые мной вопросы вроде «Как искать идеи продуктов в новой нише?» и «С чего именно там стоит начинать?»

Давно уже обратил внимание, что самые большие прорывы происходят отнюдь не там, где я их ожидаю. Часто разбор какого-нибудь банального и очевидного вопроса даёт пачку идей покруче, чем когда в новую тему погружаешься.

Сегодня, допустим, обнаружил, что моя прокрастинация чаще всего связана со страхом получения негативного фидбека от рынка, и даже вспомнил моменты, с которых все это началось. Достаточно было птице обломинго прилететь пару раз сразу после вроде как успешного запуска проекта, как начинаешь бояться даже когда задница прикрыта. Детская травма, ага.

И, понимая непредсказуемость рынка, решение вида «ещё сильнее готовиться» тут не подойдёт, поскольку невозможно подготовиться ко всему. «Не бояться» тоже не подходит, поскольку малореально вытравить тараканов из головы. Остаётся только делегировать получение фидбека тем, у кого не было подобных травм и которые не столь эмоционально к проекту привязаны. И я это даже делал раньше, и вполне успешно, только не совсем этот момент понимал.

Вообще, интересное наблюдение за собой и за другими: чем глубже я погружаюсь в тему, тем больше я занимаюсь мелкими деталями реализации, которые и меня уже меньше восхищают, и все меньшему количеству людей понятны. При этом для самого меня тема выглядит все более простой, а для окружающих — все более сложной.

Парадокс тут — в том, что простые, на первый, взгляд концепции оказываются нереально сложными в реализации, поскольку там банально не хватает деталей, инструкций и примеров. Что-то вроде Киосаки, Rework и прочая популярная бизнес-макулатура оказывается практически бесполезной в реальной жизни, хотя и вызывает искреннее восхищение и одобрение масс. Вот вроде как толпы людей все это барахло читали и обсуждали, а попробуй найти тех, кто это на практике реализовал?

На другом полюсе — академические учебники и кейсы, которые для массового читателя покажутся оверкиллом из-за обилия деталей и данных, да профессиональной терминологии. На практике же, именно оттуда проще всего взять уже разжеванные до состояния детского питания модели и сразу вставить их в решение своих задач.

Реворк я понял с первого прочтения за час, но вот уже лет 5-7 как не мог его применить. Базовые принципы Далио я прочитал за неделю где-то и ещё месяц переваривал, зато на выходе получилось применить хоть что-то с позитивным результатом после того, как слепил из этого фарша свои котлеты. Action Research я читаю и конспектирую по паре страниц в день, больше чисто физически не получится из-за плотности информации и деталей, но зато можно сразу применять и видеть результат на выходе. Тут уже не приходится изобретать, а тупо copy-paste.

Соответственно, в попытке найти «простое решение сложных проблем» можно провести всю жизнь, и так никуда и не прийти. Если по-настоящему хочется проблему решить, лучше все-таки искать «сложные» ответы у профессионалов, а не «простые» у любителей.

К сожалению, я также понимаю, что пересказом сложных концепций простыми словами я помогаю лишь самому себе разобраться в вопросе, но отнюдь не повышаю вероятность успеха читателей.

Или не к сожалению? :)

2 комментариев
старее
новее большинство голосов
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Alexander

«академические учебники и кейсы…»
А где гарантия, что это все будет работать на практике. Эти кейсы может быть когда-то работали, а сейчас уже нет.
Подходы все же имхо более универсальны.

Макс Пастухов

Ну дык гарантий никто никогда и не дает.
Просто в учебниках, как правило, гораздо больше деталей, так что не нужно велосипеды изобретать.
Быстро попробовал на своей практике, зашло — отлично, не зашло — ну да и хрен с ним.

Просто «подходы» же еще требуют разных ненужных экспериментов, высосанных из пальца.
Получается, что на выходе ты выполнишь в итоге ту же работу, что и авторы/исследуемые более серьезных учебников, только в гораздо более ограниченном масштабе, да своими шишками.
Сомнительное удовольствие в обмен на лень читать что-то посерьезнее, как мне кажется.

Очень хорошая аналогия из программирования, если вдруг сам программист, может зайдет.
Вот есть разные ORM-фреймворки разной степени навороченности.
Начинающему может показаться, что что-нибудь вроде NHibernate — оверкилл, и ему проще будет ручками запросы лепить.
Удачи, в общем, и ты сам понимаешь, что получается на выходе с ростом сложности задач.
Один раз же разобравшись с вроде как «сложным» подходом, в дальнейшем уже все подобные задачи щелкаются как семечки.
Фактически, «сложный» NHibernate на практике оказывается гораздо проще и надежнее любых своих велосипедов.