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     教育的价值，不在于记住很多事实，而是训练大脑会思考——爱因斯坦

2023年火热chatGPT可能会让记忆“知识”这种能力变得没有价值，因为人是不可能在记忆存储的能力方面超过手机电脑的。普通创新创造力已被AI替代，不断提升大脑思考力，拥有很强的解决复杂问题的能力，是与AI友好共存的一个竞争优势，落地在工作中践行并更新迭代解决问题的底层逻辑思维。

一解决正确的问题。解决问题之前，首要定义正确的问题，避免解决错问题。

其一对海量信息总结提炼、萃取出洞见，用简单的语言表达清楚，清楚区分是主观判断还是客观事实（这个观点有无任何事实数据来支持）；

其二养成批判性思维，保持独立思考，面对压力和权威，能勇敢表达也能质疑自己的不同观点；

其三问正确的问题，激发新的洞见，能够提出犀利一针见血的问题：以动态视角预见未来，能够分析未来的多种可能性，并提供相应的应对方案，且能够事实推理，以数字和事实说话，通过严谨的逻辑推理得出结论。可借助5W2H（定事、定原因、定人、定时、定位、定方法、定花费）及MECE（归类分组、互相独立、完全穷尽、不重复、无遗漏）分析法，帮助有效把握问题核心，找到问题根源。

二动态的解决方案。确定问题解决根源后，可借助PDCA（计划、执行、检查、处理）循环法，从最小行动计划开始执行，循环尝试反馈总结，直至问题解决。

解决问题过程中，同步给整个解决过程的知识搭建框架，将过程遇到的新问题，记录到处理过程中，可参考MECE的原则：综合横向（逻辑递进、顺序、时间、分支、重要性等）和纵向（纵向结构分层次，结论先行，以上统下）考虑，以后续类似问题解决得尽善尽美提供经验。

三可以复制的结果。解决每个复杂问题背后，都有可遵循的解决逻辑，不断复盘不断进步，可借助KISS（可以继续的、需要改进的、需要开始做、马上停止做）或STARE（情景、任务、行动、结果、经验）复盘法，显化复盘效果，以结果思维交付可复制的结果：梳理分析数据、得出结论或建议、制定标准或流程，以举一反三解决更多的复杂问题。