冰山模型範本

描述一個問題或情境,AI 就會建立冰山模型——頂層是可見的事件,接著是反覆出現的模式、背後的結構,以及驅動系統的隱藏心智模型。

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建立一張分析員工離職率的冰山模型圖

這是一份分析員工離職率的冰山模型,將可見事件與隱藏的系統性模式和心智模型區分開來。

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如何建立冰山分析

不用填範本,也不用畫圖。你說話,畫布跟上。

分析科技公司員工離職率的冰山模型……

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01

描述可見事件

從觀察到的問題開始,加入一段時間內類似事件的任何紀錄。

02

探索更深層次

MyMap 會將素材整理成事件底下的模式、結構與心智模型。

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03

挑戰這些解釋

詢問哪些說法是觀察到的、哪些是推論,以及需要什麼證據來驗證提出的系統變更。

什麼是冰山模型?

冰山模型會從四個層次檢視一個情境:可見的事件、隨時間形成的模式、塑造這些模式的結構,以及可能維持這些結構的信念。較深層的內容是探索問題的提示,不是由圖表證實的事實。

當同樣的症狀不斷重現時使用

這個模型能幫助團隊跳脫單一事件,討論規則、獎勵與假設。在決定另一個局部修正是否能解決反覆出現的模式之前,使用它尤其有幫助。

區分四個層次

  1. 讓事件保持具體。 記錄特定時間發生了什麼事。
  2. 尋找重複出現的觀察。 一個模式需要不只一件令人印象深刻的事件來支持。
  3. 指出實際存在的結構。 考量時程、獎勵、政策、資訊流動與資源限制。
  4. 把信念視為假設。 沒有證據時,不要把未說出口的動機歸因於他人。
  5. 將變化與作用機制連結起來。 說明改變某個結構如何影響觀察到的模式。

分層討論草稿

MyMap 會將你描述的情境整理成四個層次,並在你補充證據後修訂分析。員工離職範例包含示意性的比率、升遷問題與推測出的信念;這些細節並不是對你組織的調查結果。

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常見問題

結構與心智模型有何不同?

結構是指政策或獎勵等安排。心智模型則是可能為這些安排提供合理化依據的信念,例如認為在辦公室待得久就代表工作效率高。

AI 能推論出隱藏的原因嗎?

它可以提出值得深入調查的解釋,但在這些解釋能引導決策之前,仍需要來自你自身情境的證據。

離職率範例有提供基準資料嗎?

不能。當中的數字與敘述都屬於示意範例。請使用自己的紀錄與訪談資料來進行分析。

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