Chúng ta trong ngành công nghiệp phần mềm làm việc với một sản phẩm ít nhiều là không nhìn thấy được, nhưng sự vô hình này chỉ làm tăng nhu cầu của chúng ta về các thông tin phản hồi. – Jerry Weinberg trong Project Retropsectives của Norm Kerth. (Tạo các vòng lặp phản hồi – Học nghề)

Bối cảnh – Tạo các vòng lặp phản hồi

Bạn không thể biết được mình đang ở trạng thái “bất tài vô thức”, như Justin Kruger và David Dunning viết trong bài báo cùng tên của họ, bởi những người không có kỹ năng thường không ý thức về điều đó. Hơn nữa, bạn càng thiếu kỹ năng, bạn càng tệ trong việc đánh giá kỹ năng của bản thân và người khác. Thành công hay thất bại có xu hướng trở nên bất ngờ, và những phản hồi nhỏ bạn nhận được là một cú sốc đột ngột cho sự tự đánh giá của bản thân, thay vì một cơ chế hỗ trợ để giúp bạn cải thiện.

Vấn đề – Tạo các vòng lặp phản hồi

Tự đánh giá về bản thân bạn chỉ liên quan đến những khả năng mà bạn đã từng có, và sẽ luôn thiếu tính khách quan. Các nhóm bạn làm việc có thể dễ dàng thay đổi ý thức của bạn về năng lực của chính mình. Ở trong một đội có thành tích trên trung bình có thể làm cho bạn cảm thấy như một siêu sao, trong khi bạn thực sự đúng hơn là một ca sĩ dự bị, hoặc phá hủy sự tự tin của bạn khi mọi người khác dường như có năng lực hơn. Mặt khác, đội dưới mức trung bình lại có thể khiến bạn cảm thấy tự mãn. Ngay cả khi bạn sử dụng mẫu Vừa Làm Vừa Chiêm Nghiệm, nó sẽ chỉ giúp bạn phân tích quá khứ thay vì thông báo cho bạn về hiện tại.

Giải pháp – Tạo các vòng lặp phản hồi

Tạo cơ chế để thu thập thường xuyên các dữ liệu khách quan bên ngoài về kết quả làm việc của bạn. Bằng cách thu thập thông tin phản hồi sớm, thường xuyên và hiệu quả, bạn sẽ tăng khả năng rằng ít nhất bạn sẽ ý thức được về sự thiếu năng lực của mình.

Có rất nhiều cơ chế sẵn có để nhận được phản hồi. Ở một mức độ, chúng bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật như phát triển theo kiểm thử hoặc các ngôn ngữ kiểm tra kiểu động với trình thông dịch tương tác để khiến các chương trình của bạn thất bại. Ở cấp độ khác, bạn có thể nhận được phản hồi thông qua việc mã của bạn được xem xét hoặc bằng cách lập trình cặp. Các kỳ thi và chứng chỉ cũng có thể là các số liệu hữu ích để đánh giá khả năng của bạn so với những người khác, mặc dù các bài kiểm tra này thường chỉ kiểm tra kỹ năng thi cử hơn là kỹ năng của bạn. Một cách khác để thu được thông tin phản hồi là hỏi mọi người nghĩ bạn đang làm việc như thế nào; ví dụ như liên hệ với những người phỏng vấn bạn cho một công việc hoặc vị trí mới, và hỏi ý kiến ​​của họ về bạn. Ngay cả khi bạn không nhận được công việc, bạn có thể đạt được rất nhiều từ việc được nói chính xác tại sao bạn đã bị từ chối. Đôi khi phản hồi này sẽ tiết lộ các khía cạnh (cả tích cực và tiêu cực) về nhân cách của bạn mà bạn không hề hay biết.

Tất cả các cơ chế được mô tả ở trên sẽ vô dụng nếu bạn chưa phát triển khả năng xử lý dữ liệu thô. Ví dụ, nếu chủ của bạn cung cấp đánh giá hàng năm, bạn phải có khả năng phân định được cái tốt cái xấu để có thể nhận được phản hồi hữu ích. Chỉ riêng sự chỉ trích hiếm khi hữu ích bởi vì nó không cho bạn biết những gì người khác mong đợi từ bạn. Các loại phản hồi không hữu ích khác bao gồm những phản hồi về người khác hơn là về bạn (ví dụ: “Hãy làm việc này vì tôi đã làm nó khi tôi bằng tuổi bạn”), đó thực sự là lời khuyên giả tạo, hay như những gì Dave Winergọi “năng lượng ngăn chặn”[1]. Điều này thường tự chứng tỏ là một lời khuyên có ý nghĩa cho bạn, khiến bạn biết tại sao bạn không thể đạt được mục tiêu của mình và nên từ bỏ ngay lập tức thay vì mạo hiểm thất bại.

Vậy phản hồi hữu ích sẽ là như thế nào? Phản hồi hữu ích là dữ liệu có thể được thực hiện và cung cấp cho bạn lựa chọn để thực hiện ít hay nhiều một hành vi nhất định. Nếu bạn không thể làm bất cứ điều gì về nó, thì đó không phải là phản hồi hữu ích. Hoặc ít nhất nó không hữu ích ngày hôm nay. Nếu hoàn cảnh của bạn thay đổi, nó đột nhiên có thể trở thành rất có liên quan. Hãy cố gắng ghi nhớ lời khuyên rằng “nếu bạn nghĩ điều gì đó là thú vị, bạn sẽ học cái gì đó thú vị” (Better, tr. 255). 

Điều quan trọng là phải nhận thức được sự khác biệt mà các nhà tư tưởng hệ thống tạo ra giữa tăng cườn và cân bằng các phản hồi. Tăng cường phản hồi khuyến khích bạn làm nhiều thứ hơn. Cân bằng phản hồi khuyến khích bạn làm ít hơn một điều gì đó. Bằng cách kết hợp hai loại phản hồi này, một hệ thống có thể được giữ tương đối ổn định bằng cách thực hiện nhiều điều chỉnh nhỏ. Những người học việc thành công học cách tạo ra các tình huống mà họ có thể nhận được dữ liệu về việc họ có cần làm nhiều hay ít hơn một hoạt động nào đó nhanh chóng và thường xuyên. Điều này thường có nghĩa là học cách truyền đạt ý tưởng và lắng nghe mà không xen ngang hay làm gián đoạn.

Đạt được đến khả năng tránh việc tự vệ cho mức độ kiến ​​thức hiện tại của bạn bằng cách chú ý đến mọi phản hồi là một trong những điểm trùng lặp với mẫu Đai Trắng. Cả hai mẫu đều nhấn mạnh ý tưởng rằng người thợ học việc nên cố gắng để trở nên dễ dạy bảo hơn, và vì thế số lượng cho các giáo viên tiềm năng sẽ được càng mở rộng.

Patrick tìm hiểu điều gì sẽ xảy ra nếu như bạn không nhận được phản hồi

Khi tôi cuối cùng đã được lập trình ở dự án chính, tôi đã không thực sự hiểu biết về bộ khung Oracle và mọi thứ nên được làm như thế nào. Tôi cuối cùng đã sử dụng mã được viết bởi một người có thâm niên trong một nhóm khác làm cơ sở cho các mô hình mà ở đó mã của tôi đã được viết, vì những người có thâm niên trong nhóm tôi hiếm khi sẽ cho tôi bất kỳ thông tin phản hồi nào. Tôi không biết liệu những gì tôi đang làm là chính xác mặc dù tôi đã liên tục hỏi. Sau một thời gian, tôi phát hiện ra rằng cách tôi đang triển khai mọi thứ không phải là cách được ưa thích để phát triển các ứng dụng, và do đó tôi đã hỏi kỹ sư người mà tôi đã sao chép là tại sao lại như vậy. Tôi đã may mắn bởi chúng tôi vẫn đang trong giai đoạn “nghiên cứu” của quá trình phát triển, và vì vậy mà những mã tôi viết đã có thể được sửa.

Điều khó nhất mà tôi nhận ra là không có nhiều người muốn nói với bạn rằng bạn đang mắc sai lầm, vì vậy một nửa trận chiến là cố gắng kiếm tìm một người sẽ nói với bạn điều đó càng sớm càng tốt. Sau khi suy nghĩ cẩn thận, tôi cho rằng một người học việc có lẽ không nên cố gắng để không mắc sai lầm ngay từ đầu, mà nên được biết làm thế nào để xác định những sai lầm mà họ mắc phải. Một khi người học việc xác định được những sai lầm của họ, thì việc học hỏi từ họ sau đó sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều.

-Patrick Kua, email

Hành động – Tạo các vòng lặp phản hồi

Tìm thứ gì đó trong môi trường làm việc của bạn mà bạn có thể liệu chừng được, và quan trọng hơn là ảnh hưởng đến điều đó. Theo dõi chỉ số đó trong một thời gian. Khi nó thay đổi, hãy tự hỏi mình những gì điều đó nói với bạn về thế giới của bạn. Xem liệu bạn có thể sử dụng nó (và các số liệu khác) để hiểu những ảnh hưởng của những thay đổi bạn đang thực hiện đối với môi trường làm việc của chính mình.

[1] “Stop Energy là gì?” Xem tại: http://radio.weblogs.com/0107584/stories/2002/05/05/ stopEnergyByDaveWiner.html