LinkedIn敏捷讨论组热议如何成为一名优秀的敏捷教练

最近,LinkedIn一个敏捷讨论群组进行了一场有趣的讨论。讨论开始于Brett Maytom的一个问题:如何才能成为一名优秀的敏捷教练?

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Leading Global Airline的企业敏捷转型教练Adrian Lander认为,好的敏捷教练不会给出固定的答案。此外,有两点特质是需要拥有的:幽默,以及持续的自我检查(near-continuous self-inspection, NCSI)。进一步地,Adrian指出:

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  1. 不同的公司(甚至行业)需要的教练是不一样的,有的公司需要的是技术很强的教练,而另外一些公司则需要转型教练,因此“优秀”教练的定义从来不是固定的;\
  2. 想要知道如何从A走到B,你需要知道三件事情:路径、B和A。因此如果你想帮助一个公司从瀑布式开发转型到敏捷开发,你需要知道敏捷、组织转型,以及瀑布式开发。\

Avalon Consulting的Joseph Hilger罗列了一些个人特质:倾听、适应性、敏捷知识、销售技巧、激情。

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First Degree Solution的Don Griffing基于Joseph的观点进一步进行补充:“……要能够读懂别人……这个人说的话与他的动作是一致的吗?有没有迹象表明在团队或组织当中有不和谐的气氛在酝酿?”。此外,Don认为来自于过往项目的伤疤很重要:失败的项目、死亡行军、又或是取得了巨大成功的项目。

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John Deere的Henry Miller分享了一个很有趣的经历:”我曾经遇到一个很强大的教练,教我们如何做TDD,但是最终我们损失了很多价值,因为他不知道如何指导管理层学习到他们需要知道的。“这个故事将讨论的焦点放在了如何区分这几种角色上:培训师(Trainer)、导师(Mentor)、教练(Coach) 、引导者(Facilitator)。Brett对这几种角色做了详细的定义:

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  • 引导者:在群组讨论中,引导者把握话题的方向,使讨论趋向于达成共识,尤其是在有不同意见存在的讨论中。引导者需要保持讨论不跑题,以及保持讨论的专业性。\
  • 导师:导师用其所拥有的知识、智慧和经验来指引、并将技能传授给别人。导师拥有很好的领域知识,并给出明确的建议。\
  • 培训师:培训师将新的思想呈现给别人。这更多的是关于教育和知识的传递。好的培训师需要用到引导者、导师和教练的技巧。\
  • 教练:教练不会像导师那样直接介入问题的解决。教练通过”强力的问题(Powerful question)“以引起人们从不同的角度看待挑战。实际上教练不会直接解决问题,或是给出解决问题的建议。(Adrian对于教练的说法则是,教练通过其他人交付价值。)\

基于对这几种角色的定义,Adrian认为对于一个新的Scrum团队,首先应该提供充分的培训,接下来通过教练的指导不断自我改进,最终才是在特定工程实践上由导师传授技能。Brett则认为在团队得到充分的培训之后,应该先由导师传授敏捷技巧——并不仅仅是技术技能(Technical skills),也包括诸如”检查/改进“(Inspect/ Adapt)、”不冒业务风险“等技巧,而在团队相对成熟之后,更多地需要教练指导团队持续改进。

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针对教练与其他角色的区别,Don进而补充:团队需要一个安全的环境,可以放心地在其中学习并且不担心失败,而教练就是为团队创造这个安全环境的人。

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有人在讨论中提到,根据平均法则(Laws of Averages),糟糕的教练至少和优秀的教练数量一样多。Alchemy Thinking的Karin Dames分享了她见识过的糟糕的敏捷教练:

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  1. 过多地将精力用于让最高管理层开心,而不是帮助一线团队。针对这种现象,需要教练有更多的幽默感、实践能力、换位思考、以及倾听的技巧。\
  2. 强迫,而非激励人们做敏捷转型。好的教练需要有引导、分析、同理心、以及领导力。\
  3. 对敏捷理念缺乏理解及相关技能。\

Don也补充了一个关于糟糕的敏捷教练的故事:来自于程序员背景的ScrumMaster总是将他的观点强加给团队,而自己并不承担任何开发工作。Don觉得很难讲究竟软件开发背景对于敏捷教练/ScrumMaster而言是优势还是损害。Brett赞同Don的想法,因为他见过很多很优秀的敏捷教练是来自于业务分析师、测试工程师、业务线经理、产品经理甚至于会计师背景的。

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感谢杨赛对本文的审校。

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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