產業大神不會告訴你的學習秘技：最小必要知識架構術／Mr. Sophie
要找出學習內容不難，難就難如何在有限時間內，如何找出對自己工作任務最具含金量的學習訊息？今天筆者就跟你分享秘技「最小必要知識架構術」。
今天老闆跟小盛說：「我們品牌臉書專頁都已上線了一陣子，但粉絲反應好像都不太活躍，所以我想替我們公司的臉書做些廣告，提昇一下品牌知名度，顺便吸引一些新粉絲到我們的網站消費，增加網站的營業收入；你這幾天就先做一份臉書廣告企劃給我，看看公司怎樣下廣告效果最好！」
在這個時候，一向只主力負責社群小編的小盛，對臉書廣告操作實在不太熟悉，於是他決定第一時間先請教 Google ，可是當他輸入「Facebook Ads Tutorial」，卻竟然發現有 400 多萬個結果，那一刻他呆了，一時無從入手。
於是他不死心，立即又再登入國外著名學習平台 Udemy 看看，卻發現平台上至少有 500 多個課程是關於臉書廣告教學，這一刻他更苦惱了，他只有幾天的時間去完成這件老闆交託給他的任務，那到底他到底怎樣應對才好？
小盛所面對難題也是今天很多數位產業者面對的難題，面對網路上的海量資訊，要找出學習內容不難，難就難如何在有限時間內，如何找出對自己工作任務最具含金量的學習訊息？今天筆者就跟你分享，那些產業大神絕少公開的快速學習秘技：「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure）。
什麼是「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure）？
在精實創業（Lean Start Up）的門派中，有一個稱為「最小可行性產品」（Minimum Viable Product，MVP）的概念。它是指以「用最低的成本，快速完成一個既能回應客戶需求、又能獲利的產品」；而整個概念的精粹，在於「低成本的製作」、「顧客回饋」、以及「產品內容快速修正」；而這個概念也同樣適用於我們在工作時，需要對某個新領域快速入門的學習情景上。
為了方便你進一步了解如何應用，我先把「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure）化為三個簡單的操作步驟：
步驟一：以終為始，翻譯你的「學習目標」成為具體「學習任務」
目標是一種面向「結果」的語言，用來交待人「做什麼」，任務是一種面向「過程」的語言，用來交待人「怎麼做」。
當你學習一個新領域時，你心裏要先有一個「結果」，在心智上要先想出你希望透過這次學習能達到什麼目標？能解決什麼問題？當你能清楚明確地說出這個「學習目標」後，你就可以開始逆推你的學習過程要怎樣進行。
一般人在學習上最容易犯的毛病就是因著「焦頭爛額想解決問題」，而直覺地被「我要立即勤勞起來」、「現在做比坐著等一定更好！」及「別人都動起來了，我不能再等了！」這類思緒困擾著自己。
而他們為了安撫自己的情緒壓力，大都會選擇把精力用在「能即時操作的學習任務」，而漠視了「需要花時間拆解及定位的學習目標」的重要性，而前者這種「焦頭爛額」式的學習，充其量也不過是一種「低水平的勤奮」。
就好像上述例子中，小盛的老闆表面上是要求小盛做一份「廣告企劃」，但他真正想達到的目標其實是：一、利用臉書提昇品牌的知名度，二、想提昇網站營業收入；如果小盛一開始只心急如焚地把學習焦點都放在「臉書廣告的基本操作」，那他做的事很大可能會和老闆的真正目標根本毫無關係。
那我們在開始學習一個新領域時，可以怎樣更好地拆解及定位我們的「學習目標」呢？「工作分解結構法」（Work Breakdown Structure，WBS）是其中一種有效的方法。
WBS 最大的特點在於「維度分解」，而當中最常被用到的維度是「空間」及「時間」。所謂的「空間維度」是指他的學習任務總和，應該是等於老闆的真正目標，即是：
利用臉書提昇品牌的知名度＋提昇今個月的營業收入 ＝ 全部學習任務
而在目標分解時，要儘量達到「相互獨立，完全窮盡」；而「時間維度」則是指把大目標分解成若干階段性的小目標，過程中透過不斷調正學習方法，例如把任務折解成更小的學習元素，並按照各個學習目標的緩急輕重及自身的學習背景，逆推你的學習過程，好像這樣：
有了 WBS 協分解你的「學習目標」，你將會更效地把目標翻譯成自己可以有能力操作到的學習任務；在學習的過程中，你將會產生更宏觀的學習路徑，在過程中就更不容易迷失在「焦急的資訊海」當中。
站在巨人的肩膊上會你使你飛得更高更遠，想知道創新大亨鋼鐵人 Elon Musk 是如何分解自己的創意目標嗎？歡迎你參考我早前寫過的文章〈引發驚人的爆炸力！Elon Musk 知識軍火庫中最強殺傷力的武器：「第一性原理」（First Principle）〉。
步驟二：找出你的「最小可行知識」（Minimum Viable Knowledge）
在精實創業界（Lean Start Up）裏，有一個概念叫「最小可行產品」（Minimum Viable Product，MVP），這個概念強調在初創期間，由於創業者難以即時完全掌握客戶的需求，因此「產品會出錯」幾乎是必然會出現的事實，因此既然必然會犯錯，那創業者更應該用最低的成本儘量「試錯」，再從用戶的產品試用反饋中，修正錯誤，建立出真正受歡迎的產品。
而把 MVP 的概念應用在快速入門學習中，亦有類似的概念，我稱這個概念為「最小可行知識」（Minimum Viable Knowledge，MVK）。
註：「MVK」的概念並不是我首創，只是在中文世界中我暫時還沒有找到一個正式普及的譯名，因此我就暫且稱它為「最小可行知識」（Minimum Viable Knowledge，MVK）；如果有讀者知道相關的中文譯名，歡迎再留言和我分享。
而在國外早已有很多提倡學習效率的意見領袖，例如著名學習效率大神，超級暢銷書作家 《一週工作 4 小時》（The Four Hour Work Week）的 Tim Ferriss 就有提出過類似觀念。在 MVK 的學習概念中，它強調「選擇」（Selection）的實踐，那怎樣選擇？）
例如在小盛的例子中，經過小盛和老闆溝通後，他得知原來老闆最重視的目標是「增加營業收入」，其次才是「增加品牌知名度」；因此基於這個認知，小盛先用 WBS 的方法把學習目標拆解，然後在有限的學習時間內，根據老闆期望分配自己的學習次序及權重，然後整合成：
有了上述這個 Mind Map，小盛的學習目標就會變得非常明確，也可以正式進入Google 新知識的流程。同時除了臉書廣告學習外，「MVK」也可以應用在「如何選擇適合自己開發產品的語言」的初學者學習情景中。
如果你去問問身邊資深的工程師，當他們開發一個產品時，對於自己要不要選用一種新語言（Language）去協助自己開發 ，他們大多數會考慮以下三點：
新語言使用者社群（Community）品質：品質又分有「社群大小」及「互動程度」；產品開發的過程往往是動態的，因此一個規模大、活躍度又高的語言使用者社群，不單可以令這種語言的表現不斷提昇，如在開發上遇到任何難題，工程師也可以快速在不同的開發論壇上，找到相關的專家提問解決；
個人的學習週期 （Learning Curve）：回顧自己的技術背景，這種新語言的學習門檻高不高？在有限開發時間內，自己是否有能力可以掌握這種語言，令這種語言的表現（Performance）達到一般水準以上？
使用案例（Use Case）：新語言過去是否獲得權威性的公司採用？市面上有沒有與新產品相似的應用開發 （Application）案例存在？
上述三點的原則，對一位資深工程師來說，只是一種專業知識上的基本功（Common Sense）；但如果你是一個新手，要一下子便獲得全面的了解，會有一定的難度。而這個時候，你除了向資深的工程師請教外，使用「MVK」＋「課程大綱」（Syllabus）的概念，也可以幫助你迅速學習到這些「基本功」。
那麼，Syllabus 到底又是什麼東西？
找課程大綱由 Google 開始。在國外大學進行第一堂課前，學校老師大多會先請同學到大學課程的官網，看看他們將會就讀的課程大綱（Syllabus），在「Syllabus」中，你會找到這門課程的基本內容、適合哪個程度的學生、上課前要先準備或學習的素材或參考書籍等等，而當你去研究這些「Syllabus」時，你很容易就會看出這門課程的知識架構。
你看，在大學要開一門課程是很不容易的；教授在組織授課內容時，必須要遵照嚴謹的學術框架，課程的脈絡也必須引經據典才可以獲得學院的開課許可。因此當你學習一門新知識時，如果用大學入門課程「Syllabus」的好處，是你可以用更短的時間，把基本功都建立在巨人的肩膀上。
那面對這些「Syllabus」的內容，我們可以怎樣活用 Google 技巧把它們統統都挖出來？我會建議你用：
[filetype]+[:]+[pdf]+[空格]+[學習關鍵字]
例如在上述工程師要決定到底是否選用一種新語言的例子中，你可以在Google 搜尋器中輸入：
filetype:pdf Program Language Selection Criteria
我會建議你選用「PDF」作為搜尋格式，是因為「 PDF」不單排版整潔、讀起來賞心悅目，也是大學官網中常用的文件格式；因此用「 PDF」格式作為搜尋導向，將可以更方便你發掘出那些隱藏在學校官網「深處」的課程大綱文件。
當你運用以上的搜尋語法，你很快就可以在 Google 上找出國外不同大學有關「開發語言的選擇標準」的課程Syllabus；譬如以下就是美國愛達荷州立大學（Idaho State University）的「Criteria for the selection of a programming language for introductory courses」（入門課程所使用程式語言的選擇條件）的課程大綱：
你看，上面這門課的內容是不是似曾相識？沒錯，它正正是上述資深工程師決策是否採用新語言時的「三大原則」內容；而它在課程大綱格式中的內容更仔細、也更有系統。
而當你進一步把這些搜尋回來的課程大綱與不同大學的版本對照，很容易就會發現這些專為初學者入門而設的大綱裡，會有一些重疊或不斷出現的題目內容；這些內容，基本上可以說就是這門領域中最為核心的「MVK」。
也許你會問，那如果有一些新領域的知識或技術是非常嶄新，可能連大學也還沒有相關的課程，那該怎樣找出「MVK」？在這種情況下，我會建議你可以在「慕課」（MOOC）的平台上去發掘這門新領域的課程大綱。
所謂的「MOOC」，是指大規模網路免費公開課程（Massive Open Online Course）；這是 2011 年末從美國矽谷發端起來的在線學習浪潮。 一些美國著名的大學，例如史丹褔（Stanford）、哈佛 （Harvard）、麻省理工學院（MIT）、以及其他開放教育資源平台，也響應了這個浪潮，紛紛把他們的課程影片上傳到特定的學習平台，如 Academic Room 、Coursera、edX、Khan Academy、Udacity及Reddit University等等，供全世界的人們免費學習。
在這些平台中，你不單可以找出適合你的課程大綱，更可以免費參加他們的課程，和你的同學互相學習交流心得。
步驟三：以教為學，把你新學到的知識找方法分享給別人聽
諾貝爾物理獎得主理查．費曼（Richard Feynman）是一個著名的物理學家，也是一個教育家。過去他現衷於把自己新學到的物理學知識，以簡單的語言去教授給不懂物理學的人聽。
而他為了令這些人可以更容易理解他的教學，他決定為自己立下一個標準：所有的教學內容，必須要達到一個 8 歲小童也可以完全聽得懂的程度，因此當他分享知識時，他會儘可能摒除所有專業術語，化繁為簡。
而在這個複述傳授的過程中，費曼發現自己新學到的知識不單獲得鞏固，同時他也更理解到自己那些「無法簡單地向人解釋清楚」的部份，通常也是自己學習不夠透徹的部份，有了這個認知，他便更有方向自己要怎樣重新釐清、填補及複習新知識。
而這個費曼的學習技巧，後來慢慢演進成一個稱為「費曼技巧」（The Feynman Technique）的學習模型，如果你想更了解「費曼技巧」，歡迎你參考以下的影片：
https://youtu.be/tkm0TNFzIeg
把「費曼技巧」應用在我們的快速入門學習上，我們也可以嘗試按以下四個小步驟進行：
找出及學習你在新學習領域中的「最小可行知識」（Minimum Viable Knowledge）
不用任何專業術語，以最簡單顯淺的詞彙把自己新學到的「MVK」教授給對這個領域完全不認識的人，教授的形式可以是面對面，寫 Blog文或製作視頻等等
找出別人的反饋，了解自己到底有什麼地方使別人聽不懂，然後把這些地方重新學習
重覆再次教授，看看今次情況有沒有改善，並從中再次獲得回饋及修正，直至你能把你的「MVK」向人簡單解釋清楚為止
小結 ：突破低水平的「勤奮學習」， 由「最小必要知識架構術」開始
我們華人由小到大，總是聽著年長一輩告誡我們要「勤有功」；可是在資訊爆炸的年代，如果你只為了舒緩自己對工作的壓力和焦慮，而罔顧「學習目標」，焦頭爛額地「勤奮學習」，那你的學習很大機會只會停留在「零價值創造」的平庸程度。
再說白一些，這也不過是在浪費你和別人的時間而矣。
上述提出的學習框架及例子，不一定是最好或最適合你，但筆者最希望達到的，是引爆你的本身累積已久的學習潛力，並鼓勵你透過實際操作應用，建立你專屬的學習模型，建立你的競爭優勢。
最後，如果你沒時間，請至少記住這些重點
「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure，MVKS）的定義 ：把精實創業中的 MVP 精神「用最低成本試錯」、「顧客回饋」及「快速修正產品」融入在快速入門學習的一個概念
MVKS 的操作步驟：
以終為始，翻譯你的「學習目標」成為具體「學習任務」；
找出哪些知識是你的「最小可行知識」（Minimum Viable Knowledge ；MVK）；
以教為學，把你新學到的知識找方法分享給別人聽。
知識需要配搭行動力，讓我們一起刻意練習：
可否把 MVKS 模型應用你最近學習的新領域中？完成後把你的 MVK 分享到你的社交媒體，或相關的領域的學習社群，使更多更多人從中獲得啟發？
可以和我分享一下，除了MVKS 的學習方法外，你還有沒有想到其他醠好的學習方法，可以幫助你在學習一個新領域時，令你學得更快更好？
預告
數位產業的工作及創業路中，我們每天都忙著解決各式各樣的複雜問題，面對有限的資源，千絲萬縷的問題，我們可以怎樣更好應對？在下一篇文章中，筆者將會跟你一起探討「如何成為一個數位產業界的解難高手」！