790. Appreciative Inquiry สำหรับ "หมี"

ตอนนนี้เป็นตอนสุดท้ายจากตอนก่อนๆ ที่ผมไปสัมภาษณ์ลูกศิษย์ที่มีบุคลิกโดดเด่น จำแนกตามระบบของสัตว์สี่ทิศ โดยทั้งหมดนี้ได้สร้างผลงานโดดเด่น โดยผมนำ Bloom Taxonomy ซึ่งเป็นทฤษฎีการเรียนรู้ของมนุษย์ มาจับ จากนั้นไปสัมภาษณ์ว่าแต่ละคนก้าวขึ้นมาถึงขั้นสร้าง Model ใหม่ๆ ได้อย่างไร เพื่อนำบทเรียนที่ได้ไปพัฒนาระบบการโค้ช การสอนของผมต่อไป ในขณะเดียวกันก็น่าจะมีประโยชน์สำหรับท่านที่สนใจเรื่องการพัฒนาคน ไม่ว่าจะเป็นครู โค้ช หรือ OD Consultant

คนเป็นสี่บุคลิกคือกระทิง (ขาลุย) อินทรี (คิดต่าง) หมี (มีระบบ) หนู (เน้นความสัมพันธ์)

ผมเลือกลูกศิษย์แต่ละทิศมาสัมภาษณ์ วันนี้เจาะ “หมี”ที่ก้าวล้ำนำคนอื่น

มาที่ Bloom Taxonomy เมื่อเทียบกับ Appreciative Inquiry ผมเชื่อว่าแต่ละลำดับขั้นของ Bloom เป็นดังนี้

Remeber (จำเนื้อหา แนวคิดคร่าวๆ จำได้ว่า AI คืออะไร วงจร 4D คืออะไร)

Understand (มองออกว่าจะทำ AI อย่างไรให้สำเร็จ มันต้องถามอย่างไร ขยายผลอย่างไรในบริบทของตนเอง)

Apply (ประยุกต์ใช้ AI ในบริบทของตนเอง)

Evaluate (รู้ว่างาน AI แบบไหนดีไม่ดี สอนคนอื่นต่อได้)

Create (สามารถออกแบบ Model ใหม่ได้ เป็น Model ที่นำมาขยายผลใช้ได้ดีกว่า Model เดิมๆ)

ผมโทรไปหาลูกศิษย์ที่ถือว่าสร้างผลงานได้โดดเด่นมากๆ ท่านนี้เป็น “หมี” อาชีพเป็นเภสัชกร ..

ผมเล่าเรื่อง Bloom ให้ฟังและผมก็สัมภาษณ์เธอตามแนวทาง Appreciative Inquiry ซึ่งคือการตั้งคำถามเชิงบวก เพื่อดึงสิ่งดีๆ ที่ได้มาขยายผล สร้างการเปลี่ยนแปลง มาดูคำตอบนะครับ

Remeber (จำเนื้อหา แนวคิดคร่าวๆ จำได้ว่า AI คืออะไร วงจร 4D คืออะไร)

“แต่เดิมไม่รู้ พอดีมีกลุ่มเพื่อนแนะนำว่ามาหาอาจารย์โย ไปสืบมารู้ว่าสอน AI อาจารย์ก็สอน Young แล้วทำไมไม่เคยมาเรียนกับอาจารย์ อาจารย์มีดีอย่างไร แล้วทำไมไม่ได้สอน”

เมื่อมาเจอ จำได้เลยว่าอาจารย์เลยถามว่า

“ AI คืออะไร อาจารย์ถาม หนูก็บอกว่า หนูก็ไม่รู้ ไม่เคยเรียน หนูก็อยากรู้อาจารย์ ได้ยินมา ก็อยากรู้ อาจารย์ว่าอาจารย์ทำให้ Success ได้ไหม. อาจารย์บอกว่าทำได้ ...แล้วอาจารย์ก็บอกให้หยิบเล่มนี้ 1,2,3,4,5 มาอ่าน หนูก็ได้ตำราระดับบรมครูเช่น Whitney มาอ่าน อ่านไปนี่แทบร้องให้เลย ด้วยเหตุว่าไปดูภาษาไทยของรุ่นพี่ ที่ทบทวนวรรณกรรมนี่ไมไม่เข้าใจ ไอ้ห้าภาษาอังกฤษเล่มนี่ทำให้เข้าใจ หนูเอามายำมาเป็นวรรณกรรมของหนู มาเขียนเป็นบทที่ 2 เริ่ม เลยเริ่มเข้าใจ”

“อาจารย์บอกว่า AI เป็นการค้นพบสิ่งดีงาม ...เป็นศาสตร์ปั้นน้ำเป็นตัวได้ทุกศาสตร์ ลำพัง AI อยู่ด้วยตัวเองไม่ได้ ...เอาไปทำอะไรได้”

“ในใจหนูตอนนั้น หนูต้องการรู้ว่าอาจารย์นี่รู้จริงไหม จะแก้ไขปัญหาให้หนูได้ไหม”

Understand (มองออกว่าจะทำ AI อย่างไรให้สำเร็จ มันต้องถามอย่างไร ขยายผลอย่างไรในบริบทของตนเอง)

“หนูอ่านจากบทความ บทสัมภาษณ์ของรุ่นพี่ที่ผ่านมา พบว่าศิลปะตั้งคำถามต้องเป็นคำถามปลายเปิด ถามยังไงก็ได้ไม่แป๊ก ต้องไปต่อ เราต้องรู้ Keyword ให้ได้ ไปลองทำจริงจะเห็นภาพทั้งหมด สักสามสี่รายก็จะเห็นภาพรวม”

Apply (ประยุกต์ใช้ AI ในบริบทของตนเอง)

“ไปถามได้สามสี่ case ก็ fail เลยโทรหาอาจารย์ ...อาจารย์เลยพูดว่าเราอย่าปิดความคิด ถามเฉพาะคนในองค์กรประเภทเดียวกัน ลองไปดูหน่วยงานระเภทคือ Crosssfunctional..คือที่ต่างออกไป..หนูไปศึกษาดูก็พบว่า Crossfunctional คืออะไร เลยเกิด ideaไปดูที่อะไรมันข้ามสายงาน เลยลองไป Interview ที่ร้านขนมและร้านอาหารดังๆ (Project นี้ทำเกี่ยวกับการผสมยารักษาโรคมะเร็ง)

“พอไปทำอย่างนี้เราเห็นมุมมอง ได้คำตอบที่มากขึ้น คือพอออกนอก Field เราสามารถเปรียบต่างได้ เลยได้ ไอเดียมาลองพัฒนา โดยเฉพาะตัวยาขวดละ 50,000 การผสมยากมาก คนทำแล้วตื่นเต้นมาก ต่อให้เคยทำมานานก็กลัวเสียหาย เลยคิดสถานการณ์หาสารคล้ายกัน จนเจอสารทดแทน”

Analyse (วิเคราะห์ผล เชื่อมโยงทฤษฎีได้)

“ลอง 4D Model ในเดือนแรก ปรากฏว่าลดต้นทุน ลด Defect ก็เห็น Trend อย่างแตกต่าง..เมื่อเอาตัวเลขมาดู (เก็บข้อมูลทุกวัน) ก็เลยคิดว่าเฮ๊ยมัน works นี่นา...”

Evaluate (รู้ว่างาน AI แบบไหนดีไม่ดี สอนคนอื่นต่อได้)

“ประมาณครึ่งปี ...ใช้เวลานาน หลังลองผิดลองถูก ตอนรัน 4D ไปสามสี่ Loop ไปสามสี่เดือน ... ตัวเลขมันวัดผลชัดเจน พอ Run ไปสักสี่ Loop ก็มองเห็นว่าเราได้ทำเราเข้าใจ กรรมการคนไหนมาเลย อยากจะตอบ กล้าท้าเลย ถ้าคนทำจริง เราตอบได้หมด “

Create (สามารถออกแบบ Model ใหม่ได้ เป็น Model ที่นำมาขยายผลใช้ได้ดีกว่า Model เดิมๆ)

“เหมือนแค่คิดฉีกกรอบ อยากจะลอง Crossfuncitonal เลยลองหาบทความ ที่ไม่ได้เกี่ยกวับ QM หนูไปเจอ Crossfunctional ไม่ใช่ยา เลยเกิด idea มาลองดู “

เมื่อจบแล้ว ผมลองถามคำถามเรื่องระยะเวลาตั้งแต่เริ่มจำได้จนถึงขั้น Create

Remember -Create ประมาณ 6 เดือน

จากนั้นเลยถามเพิ่มเติมเรื่องการสอนของผมได้ความดังนี้

ใน AI Workshop ของผม คุณชอบเนื้อหาอะไรมากที่สุด

“The Tipping Point ขนาดว่า KM ที่หนูต้องใช้ KM เป็นรอง ... เรื่องนี้เอาไปใช้จริงในการทำธุรกิจ”

คุณชอบ Style การสอนของผมตรงไหนมากที่สุด

“อาจารย์ยก case มาเยอะๆ แต่ไม่ทิ้งทฤษฎี ยก case มาแล้วตบทฤษฎี แม้จะบอกให้ลุยไปเลย บางทีทำแล้ว้งซ่าน เอาทฤษฎีมาตบๆ ถ้าฟุ้งก็จดคำถาม ก็โทรมาปัญหาคืออะไร อาจารย์ก็ตบๆๆ พอประมาณที่ควรจะเป็น ไม่จำกัดเรามาก”

ชอบบรรยากาศการทำงานกลุ่ม AI Research ตรงไหนมากที่สุด

“หนูว่ากลุ่ม AI เมื่อเทียบกลับกลุ่มอื่น กลุ่มนี้คุยกันง่าย เพราะว่ามันอยู่บนพื้นฐานทางคุณภาพมันไม่ใช่เชิงปริมาณ มันไปสัมภาษณ์จริง ทดลองจริง พอมาคุยกัน คนนี้ทำเรื่องนี้ คนนั้นทำเรื่องนั้น เวลาคุยกันสามารถแลกเปลี่ยนกันได้ ฟังแต่ะคนเล่ามันสนุก หนูไม่สนใจตัวเลข ไม่ต้องเจอตัวเลขมันชี้วัด ตัวเลขต้องมีแต่ไม่ใช่ตัวหลัก”

Case study ของใครที่จุดประกายคุณมากที่สุด

"ของ IS ไม่ค่อยได้ ไม่มีประโยชน์ มันมั่วมาก หนูต้องมาอ่านของ Whiteney ของต่างประเทศ ตอนนั้น Case ไม่เยอะ"

พอสัมภาษณ์หมีท่านนี้ก็ทำให้ผมเห็น Insight หลายเรื่อง ...เมื่อมองจากที่ผมไปสัมภาษณ์ใน AI Workshop โดยแบ่งผู้เข้าอบรมเป็นกลุ่มๆ ตัวนี้ผมทำมาน่าจะเป็นพันแล้ว ไปเจอรูปแบบการเรียนรู้ของคนแต่ละทิศเป็นดังนี้

เมื่อสัมภาษณ์มาเห็นชัดว่าการเรียนรู้ของ “หมี” ท่านนี้สอดดคล้องกับที่ผมทำมาในกลุ่มใหญ่

ดูเหมือนว่าช่วง Rember เขาจะค้นหาข้อมูล ความรู้จากผู้รู้ ซึ่งตรงนี้เขาจะ Check นิดว่าผู้รู้ รู้จริงหรือไม่...ตรงนี้เป้น Key ครับ ถ้าหมีไม่ฟังคุณเลย นี่ก็ต้องดูที่ตัวครูแล้ว ว่าสั่งสมองค์ความรู้พอให้เขาศัทธา ดูเหมือนเขาจะไม่สุ่มสี่สุ่มห้ามาเรียนกับคุณ เพราะฉะนั้นถ้าคุณจะชนะใจหมีได้ คุณต้องพัฒนาตัวเองไปให้ไกล มีความรู้

ส่วนการอ่านเขาจะอ่านจากอะไรที่ดูมีมาตรฐาน เช่นท่านนี้ดูจากตำราระดับโลกโดยตรง เพราะรุ่นพี่ยังทำไม่ดีนัก. เพราะชฯะครูต้องเรียมทรัพยากรการเรียนรู้ที่มาตรฐานให้เขาดูไม่ว่าจะในหรือต่างประเทศ

Understand จนถึง Create ดูเหมือนว่าเมื่อเขามั่นใจช่วง Remember ได้ เขาจะจุดติด ...คราวนี้ทำอย่างจริงจัง เขาจะวางระบบ เขาจะสังเกต ลงลึกด้วยตนเอง.. ตัวคณุเองก็ต้องสนับสนุนเขา ด้วยทฤษฎีที่จะทำให้เขาเห็นทิศทาง เห็นกรอบได้ชัดมากขึ้น เขามีวินัยของเขาเอง

สรุปที่ผมจะทำนะครับ

1. พัฒนาตนเอง อย่างต่อเนื่อง (ตอนนี้เรียนอะไรใหม่ๆ ทุกสัปดาห์ ตั้งเป้าเดือนหนึ่งเรียนไม่ต่ำกว่า 2 หลักสูตร)
2. เตรียมทรัพยากรการเรียนรู้ทั้งในระดับโลก และไทย ของไทยเองต้องเป็น Case ที่มีมาตรฐานการเขียนดี มีตรรกะชัด ( Case ของหมีท่านนี้จะเป็นตัวอย่างของหมีที่จะตามมาครับ ตอนนี้เอาขึ้น web และเขียน Guideline ให้คนมาดูตรงนี้แล้ว)
3. คอยสนับสนุนเขา เขากังวลใจเมื่อไหร่ ก็คอยตอบคำถาม เพราะฉะนั้นคุณต้องแม่นทฤษฎี
4. ทฤษฎีนี่ผมว่าคุณไม่ต้องมาก แต่ควรเป็นทฤษฎีที่เอาไปใช้ได้ ที่ผมเจอมาในวง AI ก็ Tipping Point บางครั้งก็จะเรียกว่า “สามคนไม่ธรรมดา”
5. เขาเน้นอะไรที่วัดได้ เพราะฉะนั้นเอาโครงการที่ทำงาน ที่มีการวัดผลชัดเจน ยิ่งีระบบการเก็บข้อมูลที่ดีอยู่แล้วมาทำ น่าจะเป้นจุดเริ่มต้นที่ดี
6. คุณเป็นต้องเป็น Professional ยกระดับมาตรฐานในอาชีพคุณให้สูง หมีจึงจะศรัทธาครับ
7. อ้อบรรยากาศในทีมที่มีการแลกเปลี่ยนเรียนรู้กันนี่สำคัญมากๆ เป็นตัวช่วย
8. การสอนยก Case กับทฤษฎีตีกรอบไปด้วยกัน เดี๋ยวทะลุเอง

นี่เป็นหมีที่ผมสัมภาษณ์มา แค่หนึ้งท่าน ผมคงต้อง Investgiate เพิ่ม..แต่ที่ฟังมา ก็ประมาณนี้ครับ เพราะเคยทำกระบวนการกลุ่มเก็บข้อมูลในกลุ่มใหญ่มากแล้ว ก็ไกล้เคียงกัน

หมีเป็นคนสำคัญคนหนึ่ง..เขาอาจสงสัย เจาะลึกมากๆ เนื่องจากไม่วางใจใครง่ายๆ แต่ถ้าเขาทำแล้วนี่ คุณจะได้งานที่จะกลายเป็นมาตรฐานให้คนทิศอื่นๆ ทำตามได้เลย.. สุดยอดมากครับ

ที่สำคัญที่สุด ก่อนจะไปพัฒนาหมี คุณต้องพัฒนาตัวเองให้ชนิดล้ำรู้ลึก รู้จริงก่อน .. เพราะฉะนั้นเมื่อไปพัฒนาหมี หมีก็จะพัฒนาคุณไปด้วย ดีมากๆครับ

วันนี้พอเท่านี้ เพียงเล่าให้ฟัง ลองเอาไปพิจารณาดูนะครับ

Note:

1. ผลงานของหมีท่านนี้ สุดยอดมาก..แนะนำดูเลย https://sites.google.com/a/kku.ac.th/thailand-appr...
2. ตำราระดับโลกที่หมีพูดถึง ผมรวบรวมไว้ที่นี่ http://www.slideshare.net/rpinyo/appreciative-inqu...

3. ทฤษฎีที่หมีชอบ The Tipping Point ..https://www.gotoknow.org/posts/539174

4. Credit ภาพ: https://www.pinterest.com/explore/bear-drawing/