教育的價值，不在于記住很多事實，而是訓練大腦會思考——愛因斯坦

2023年火熱chatGPT可能會讓記憶“知識”這種能力變得沒有價值，因為人是不可能在記憶存儲的能力方面超過手機電腦的。普通創(chuàng)新創(chuàng)造力已被AI替代，不斷提升大腦思考力，擁有很強的解決復雜問題的能力，是與AI友好共存的一個競爭優(yōu)勢，落地在工作中踐行并更新迭代解決問題的底層邏輯思維。

一解決正確的問題。解決問題之前，首要定義正確的問題，避免解決錯問題。

其一對海量信息總結提煉、萃取出洞見，用簡單的語言表達清楚，清楚區(qū)分是主觀判斷還是客觀事實（這個觀點有無任何事實數(shù)據(jù)來支持）；

其二養(yǎng)成批判性思維，保持獨立思考，面對壓力和權威，能勇敢表達也能質疑自己的不同觀點；

其三問正確的問題，激發(fā)新的洞見，能夠提出犀利一針見血的問題：以動態(tài)視角預見未來，能夠分析未來的多種可能性，并提供相應的應對方案，且能夠事實推理，以數(shù)字和事實說話，通過嚴謹?shù)倪壿嬐评淼贸鼋Y論?？山柚?W2H（定事、定原因、定人、定時、定位、定方法、定花費）及MECE（歸類分組、互相獨立、完全窮盡、不重復、無遺漏）分析法，幫助有效把握問題核心，找到問題根源。

二動態(tài)的解決方案。確定問題解決根源后，可借助PDCA（計劃、執(zhí)行、檢查、處理）循環(huán)法，從最小行動計劃開始執(zhí)行，循環(huán)嘗試反饋總結，直至問題解決。

解決問題過程中，同步給整個解決過程的知識搭建框架，將過程遇到的新問題，記錄到處理過程中，可參考MECE的原則：綜合橫向（邏輯遞進、順序、時間、分支、重要性等）和縱向（縱向結構分層次，結論先行，以上統(tǒng)下）考慮，以后續(xù)類似問題解決得盡善盡美提供經驗。

三可以復制的結果。解決每個復雜問題背后，都有可遵循的解決邏輯，不斷復盤不斷進步，可借助KISS（可以繼續(xù)的、需要改進的、需要開始做、馬上停止做）或STARE（情景、任務、行動、結果、經驗）復盤法，顯化復盤效果，以結果思維交付可復制的結果：梳理分析數(shù)據(jù)、得出結論或建議、制定標準或流程，以舉一反三解決更多的復雜問題。