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涉及执行。而我们对前两个问题的答案似乎扩大了这一鸿沟。但是仅仅因为我们开始对一个任务有了解,而对另一个任务没有了解,并不意味这两个任务无关。相反,人们很自然地会询问,它们之间的表现会不会有相互联系。
当前说来,编程技能、预测的准确度、完成自身任务的可靠度是正相关的,这与人们通常认为的“即使是好的程序员也不能估算自己的工作量”的认识相反。如果正相关性被证明是真实的,你就可以让你好的程序员估算工作量,并根据实际完成这项工作的程序员的水平来校正预估。相对当前使用的与技能无关的补偿因素来说,这是一个巨大的进步。这里使用一个概念替代另一个概念的方法,是一个有趣的前景。例如,你可以通过提高编程技能来间接提高估算的准确度吗?
第三个问题,如果不能可靠地确定技能,是否应侧重于工具。如果能明白任务和所需的技能,那么我们肯定应该更多地专注于技能。因为大量的研究表明,增加组织机构几个百分点的技能,就能提高它的商业价值。但显然,Glass的观点只有在你知道如何识别程序员的技能时才会起效。当你不了解技能,以及不知道如何发展它时,另一种方法就是依靠环境和发展辅助环境的工具和技术。然后相关技能就变成了对于辅助环境的工具和技术的掌握。可能这是把“定义不明”的任务(比如软件工作
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务本身以及专家程序员意味着什么。我们在建构效度上已经取得了进展(也就是我们的度量方法一直能反映编程技术和任务的难度),而且也正在提高根据Sternberg的理论,智力充分体现在生存能力和适应能力上。适应行为包括解决实际问题的能力,口头表达能力和社会竞争力。后者包括接受他人的本质,承认错误以及显示对广义世界的兴趣等。这些对协作来说都是无价的东西。
适应性行为也是Gerd Gigerenzer和“适应性行为和认知研究小组”的信条。当面对复杂的任务时,西方科学和工程学科通常教我们如何分析并获得所有相关因素,之后采取适当的行动。然而,许多任务,尤其对于没有明确定义的任务,如软件工作量估算,我们无法得到所有相关因素然后进行全面彻底的分析。凭借我们投入的努力,我们可能认为得到了很多相关因素,但我们也很可能错失了更多的因素。因此,有观点认为,这种分析方法是必然达不到目的的。人类已经在复杂环境下适应并生存了下来,靠的不是彻底分析,而是剔除无关因素,关注少数的内容效度和效标效度(我们正致力于提高对编程技能和任务难度概念的科学把握,并通过实际编程中的成功来验证建构)。这使得建立和改善程序员的培训计划变得可能。
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