Pre & Post · 结构化反思模板
在走进教室之前,把你要解的那个问题先写下来
课堂的价值不是"听到了什么",是"在你自己的业务上能解到几层"。 课前写下你带进来的问题——走出教室时你会知道自己走到了哪一步; 课后把答案写下来,下一个周一你会用它做决策。数据留在本机,不上传。
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课前反思的目的,不是对答案,是让你在听课的时候知道"在听什么"。
把你自己公司的真实问题、你现在的位置、你希望走到的位置先写清楚——
有了这个参照系,一节课下来你会知道自己到底学到了多少,而不是听懂了多少。
1我要把哪一个真实的商业问题带进这堂课?
写你自己公司、你自己负责的业务里现在就头疼的一个问题。不要写抽象命题("AI 怎么落地"),要写具体场景("我的客服中心用不用 AI 替代"、"我的门店要不要装摄像头")。
2这个问题在我现在的认知里,属于哪一类决定?
选一个或多个最贴切的类别。不急——这个答案下课后会变。
技术选型
投资决策
组织变革
战略定位
客户关系
人事
数据治理
合规/监管
3我现在的"第一反应"答案是什么?
写下你还没上课之前的判断。下课后你会回来看——这是最有意义的对比。
4我希望这堂课帮我解答的一个问题是?
如果只能从这堂课带走一个答案,你希望它是什么?越具体越好——"我希望了解 AI 的应用"不算答案,"我希望知道装摄像头应该服务于什么具体业务问题"才算。
5我最担心的一件事是什么?
写下你对自己公司 AI 转型最焦虑的一件事。它可能是"来不及"、"不敢投"、"团队反对"、"不知道从哪儿开始"——承认它,反而能在课上找到答案。