"แก้ปัญหา ด้วยความไม่มีปัญหา ของคนไม่มีปัญหา"


ถามตอบ Appreciative Inquiry

ถาม: อาจารย์ลองยกตัวอย่าง AI ที่อาจารย์ทำแล้ว Work ให้ดูหน่อยสิครับ/ค่ะ

ตอบ: ว่ากันให้ครบ 4 D เลย เป็นเรื่อง"แก้ปัญหา คนมีปัญหา ด้วยความไม่มีปัญหา ของคนไม่มีปัญหา"

Discovery เมื่อปี 2550 อาจารย์ทำ AI Projects กับลูกศิษย์หลายคนครับ มีกลุ่มนึงที่ทำได้ Advance มากกว่ากลุ่มอื่น คือก้าวหน้าเร็วมาก เป็นกลุ่ม AI เมืองพลครับ (เป็นกลุ่มที่ผมภาคภูมิใจมากครับ) กลุ่มนี้ภายในเดือนหนึ่งก็แทบจะล้ำหน้าไปกว่ากลุ่มอื่น ตามประสาความเคยชิน ตอนนั้นพึ่งเป็นครั้งแรกที่ผมให้นักศึกษาทำ AI แบบทดลองจริง วัดผลจริง ก็ไม่รู้ว่ามันจะเป็นจริงไปได้แค่ไหน เพราะแต่ก่อนก็แค่อบรม แล้วก็เอ๊าลองไปใช้ดู ไม่ใช่ระดับที่มาทำกันทั้งโรงพยาบาล หรือทำในสายการผลิต หรือการขายที่มีการวัดผล เป็น KPI จริงๆ ผมก็ลองถามเขาบอกว่า "พี่ พี่ทำไปแล้วตอนนี้มีปัญหาอะไร มีอะไรไหม ไหนลองบอกมาสิว่ามีอะไร มาวิเคราะห์ร่วมกัน" แล้วผมก็อึ้งกับคำตอบ "ไม่มีอะไรค่ะ ก็ไม่มีปัญหาอะไรนี่คะ อาจารย์ให้ทำอะไรเราก็ทำ ก็ไม่เห็นมีปัญหาอะไร"

ผมก็ไม่รู้จะทำยังไงครับ เลยตัดสินใจลองเปลี่ยนคำถามดู ตอนที่เขาทำ AI จนขยายผลได้ในระยะแรก "พี่ๆ พี่ทำมาถึงจุดนี้ได้ยังไง ครับ ไปทำอะไรมาถึงประสบความสำเร็จถึงจุดนี้ อะไรเป็นปัจจัยช่วยให้พี่ทำสำเร็จ อะไรเป็นจุดเปลี่ยน"   คราวนี้ได้เรื่องครับ มีพี่คนหนึ่งตอบว่า "ก็ตอนแรกก็ทำไม่ได้หรอกค่ะ ถามไปก็ไม่ได้คำตอบ ก็เลยเขียนมาปรึกษาอาจารย์ อาจารย์ก็ feedback กลับไปเร็วมาก ทำให้ปรับตัวทัน ตั้งต้นใหม่จนทำได้จริงๆค่ะ พี่ชอบที่อาจารย์ตอบข้อซักถามแบบทันควัน และเร็วแบบนี้มาก"

ผมเลยไปศึกษาทฤษฎีมาเลยค้นพบครับว่า สิ่งที่ผมทำไปโดยบังเอิญเนื่องจากผมกับลูกศิษย์ยังใหม่กับ AI ระดับปฏิบัติจริงจังนี้ ทำให้ผมต้องเตรียมรับมือกับคำถาม และต้องให้คำแนะนำทันที ไม่งั้นไปต่อไม่ได้นี้ตรงกับ ทฤษฎีแรงจูงใจระดับ Classic ตัวหนึ่งคือทฤษฎี Goal Setting ครับ ทฤษฎีนี้กล่าว่า คนจะมีแรงจูงใจได้นั้น ต้องมีเป้าหมายชัดเจน และต้องได้รับการ Feedback จากผู้บังคับบัญชาครับ การ Feedback นี้สำคัญมาก เพราะทำให้คนทราบ "ทิศทาง" ครับ เพราะฉะนั้น AI Project เมืองพลประสบความสำเร็จได้ ด้วยสาเหตหนึ่งคือ "มีการกำหนดเป้าหมายชัดเจน และมีการ Feedback แบบทันทีทันควันครับ" ซึ่งทำให้เขามีแรงจูงใจที่จำทำงานให้บรรลุเป้าหมายครับ และเมื่อดูทฤษฎีลึกๆลงไปจะเห็นว่า แรงจูงใจ เป็นสิ่งที่เอื้อให้เกิดการเรียนรู้ครับ (Norton and Kaplan, 1995)

สิ่งที่ผมเรียนรู้จากพี่ AI กลุ่มนี้ ทำให้ผมได้คิดและนำเอาบทเรียนมาสร้างสรรค์ AI Thailand ดังนี้ครับ

.....................................................

Dream

1. เวลาถามคนไทยนะครับ สิ่งที่ไม่ควรถามคือ "คุณมีปัญหาอะไร" ตรงนี้ยากที่จะได้คำตอบครับ ต่อให้สนิทคุ้นเคยกันแค่ไหนก็ตาม ควรดูก่อนว่า เขาสำเร็จอะไร อาจไม่ต้องมาก แล้วค่อยถามว่า "ทำมาถึงตรงนี้ได้อย่างไร ตรงไหนเป็นจุดเปลี่ยน"

2. ต้อง Feedback ทันทีครับ

 

Design

1.กำหนดเป็นนโยบาย เวลาถามต้องถามแบบค้นหาความสำเร็จ และจุดเปลี่ยน

2.จัดระบบให้สามารถ Feedback นักศึกษา และ AI Practitioners ให้มีโอกาสได้ซักถามให้มากที่สุด

Destiny

1. ค้นพบตั้งแต่ปี 2550 แล้วก็ทำต่อมาครับ

2. ปี 2553 ย้ายมานั่งห้องสมุด ค้นพบว่าได้คุยกับนักศึกษา ได้โอกาสในการ Feedback งานมากกว่า

3. ค้นพบว่างาน AI ก้าวหน้าได้เร็วกว่า เลยกำนดให้คนทำ AI Project ต้องผ่านการ Feedback จากอาจารย์ และ Senior AI Practitioners ก่อน

4. พบว่าการทำ AI Project รุ่นหลังมีพัฒนาการที่ก้าวหน้ามากขึ้น สร้าง Impact ได้เยอะกว่าเดิม ด้วยความรู้ จากการถาม และ Feedback ครับ

5. "ค้นพบว่าการเรียนรู้จากคนไม่มีปัญหา กลับได้คำตอบไปช่วยแก้คนมีปัญหาได้ครับ ถ้าคุณเจอคนมีปัญหา ลองเรียนรู้จากคนไม่มีปัญหาดูสิครับ คุณจะได้ทางออกไปแก้ปัญหาให้กับคนมีปัญหาได้"

 

 

 

คำสำคัญ (Tags): #appreciative inquiry
หมายเลขบันทึก: 331152เขียนเมื่อ 26 มกราคม 2010 11:37 น. ()แก้ไขเมื่อ 6 กันยายน 2013 22:18 น. ()สัญญาอนุญาต: ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-อนุญาตแบบเดียวกัน


ความเห็น (12)

การตั้งเป้าหมาย

เพื่อเป็นแรงจูงใจต่อ

ลงมือทำ

สวัสดีค่ะอาจารย์

  • น้องซิลเวียเข้ามาเรียนรู้แนวการปฏิบัติของ Appreciative Inquiry และ Appreciative Coaching ค่ะ
  • ขอบคุณค่ะอาจารย์ที่ถ่ายทอดสิ่งดีๆให้กับคนไทยค่ะ

สำคัญตรงนี้แหละค่ะ อาจารย์

อยากให้พวกเราเป็นกลุ่มแห่งการมี Feedback เยอะๆ

เดี๋ยวนี้ การเรียนไม่เหมือนสมัยก่อนแล้วล่ะ

ต้องถกประเด็นกันเยอะ ๆ เหมือนกับการ conference

ทำให้ทุกคนเกิดไอเดียใหม่ๆ และ เสนออะไรใหม่ๆ ได้

ตรงนี้ เหมือนหรือต่างยังไง กับ Brain storm คะ อาโญ

j

Feedback เป็นกส่วนหนึ่งของการ Coach ครับ คือผมใช้เพราะนักศึกษา หรือ AI Practitioners ไม่รู้จะไปต่อยังไง บางทีไม่รู้ด้วยซ้ำว่าตัวเองมีปัญหาหรือเปล่า จริงๆ แล้วพูดง่ายๆ คือ Feedback ที่ผมทำคือ "การตรวจการบ้าน แต่บอกว่าที่นักศึกษาทำ ผิด ถูก ต้องปรับปรุงตรงไหน พร้อมยกตัวอย่าง บางทีแนะนำไปหาผู้รู้ที่เคยทำมาก่อนครับ"

ส่วนการ Branstrom นั้นคือระดมสมอง คือมาช่วยกันระดมแนวคิดเพื่อหาทางออกกัน ส่วนหใญ่ผมขชอบทำแบบ Dialogue มากกว่า คือ Branstrom นั้นจะตั้งโจทย์ ว่าจะคิด เรื่องอะไร แต่ Dialogue ไม่ใช่ครับคุญกันไปธรรมดานีแหละ แต่ฟังมากๆ จะเจอทางออกเอง ตรับ

สวัสดีน้องซิลเวียและคุณ Berger ขอบใจที่แวะมาครับ

ยังคงติดตามอ่านบันทึกของอาจารย์เสมอครับ...ชอบแนวคิดและกระบวนการเรียนรู้ครับ

การได้รับ Feedback จากอาจารย์หรือผู้ที่เข้ามาอ่านบทความของเรา

ผมมองว่า มันเป็นการให้กำลังใจและเป็นแรงผลักดันให้กับ AI Practitioners

หรือผู้ที่เขียนบทความทุกท่าน ได้หาความรู้ดีๆ ประสบการณ์ดีๆ ที่มีสาระ

มาเล่าสู่กันฟังอยู่เรื่อยๆ ครับ

"ขอบคุณอาจารย์มากครับ"

ขอบคุณค่ะ อ.โย เวลาโทรไปหาอาจารย์จะได้ feedback กลับมาอย่างรวดเร็ว ทำให้เอามาปรับใช้ได้ทันทีเลยค่ะ

สวัสดีค่ะ

  • มาติดตามเรียนรู้จากบันทึกของอาจารย์เสมอค่ะ
  • แต่ไม่ได้ทิ้งร่องรอยอะไรไว้
  • วันนี้มาบอกขอขอบพระคุณอาจารย์
  • ที่กรุณาไปเพิ่มเติมแสดงความคิดเห็นที่บันทึกของครูคิมค่ะ

ส่วนที่กำลังทำเป็นส่วนของ Destiny นี่เอง

ตอนที่ทำปุปก้ได้ feedback กลับมา ณ ที่แห่งนั้นเลย

ขอบพระคุณอาจารย์โยมากค่ะ ^^

พบปัญหาการใช้งานกรุณาแจ้ง LINE ID @gotoknow
ขอแนะนำ ClassStart
ระบบจัดการการเรียนการสอนผ่านอินเทอร์เน็ต
ทั้งเว็บทั้งแอปใช้งานฟรี