敏捷回顾和精益创业中的双循环学习过程

本文探讨了双循环学习的概念及其在敏捷回顾和精益创业框架中的应用。Sanjiv Augustine和Esther Derby强调了双循环学习对于促进团队转型改进的重要性。这种学习模式不仅关注于提高现有流程效率,还涉及对基本假设和战略的质疑与检验。

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Sanjiv AugustineEsther Derby指出:双循环学习是一种很好的模型,它以挑战关键假设和战略的方式,鼓励团队中的转型改进。

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Chris Argyris在自己的网站上澄清了单循环学习和双循环学习的不同:

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当目标、价值观、框架,甚至是战略被看做理所当然的时候,单循环学习就出现了。它强调“技术,以及让技术更高效”。任何反思都是为了让战略更高效。

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与之对比的是,双循环学习会质疑框架和学习系统的作用,因为这些反映了实际的目标和战略。

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Esther Derby进一步在自己的文章中阐述了这个理念:

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单循环学习会问:“我们怎么能把我们正在做的事情做好?”

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双循环学习会问:“我们为什么会认为这是正确的事情呢?”,还会进一步探究价值观、思考和假设。

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要想得到转型改进的好处和发挥显著作用的学习过程,就要让信念、假设和思考变得为人所知,还要测试它们、实践它们。

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(图片来源:www.estherderby.com

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在敏捷回顾中,Esther建议要提出问题,帮助团队把假设展示出来,并测试它们。

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  • 【实践或行动】在____的时候有作用。\
  • 【实践或行动】在____的时候能够完美表现。\
  • 我们知道的哪些是真实的?我们是怎么知道的?\
  • 我们假设哪些是真是的?我们能确认么?\
  • 为什么我们会相信那些东西?\
  • 根据我们的调查,哪些是不真实的?\
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Sanjiv Augustine进一步强调了回顾和双循环学习的重要性:

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回顾是实现深入双循环学习的简单方式,比我们每天为了项目顺利推进的调整要更重要。因此,回顾是持续改进的基础。除非不断评估和改进我们的过程,我们的团队和组织就不能提升。回顾是实施持续改进的绝佳方式。

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Mark的博客中有一篇文章,提到双循环学习如何在精益创业框架中使用:

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精益创业框架中也有双循环学习:它被称为支点。当你开始使用精益创业框架时,你会明确说明你的“信仰之跃”假设,这是用来测试初创企业启动策略的基础假设。

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在某个时刻,你会回过头来,在“支点会议”或“坚持会议”中重新评估这些“信仰之跃”。在这些会议中,你会判断是否要继续优化你目前的策略,还是基于目前的学习和经验,转换支点到新的策略或假设上去。

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我们的读者们,您使用了哪些技术来提升团队中的双循环学习过程吗?

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查看英文原文:Double-loop learning in retrospectives and the Lean Startup

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
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