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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。

软件工作量估算却并非如此。预测一个团队或者一个项目需要多大的工作量来开发系统的一些部分，总的来说还不在我们所理解的范围内，也没有到达可以可靠地度量任务难度和估算技术的程度，这也意味着我们还不知道如何培训人们提高这方面的表现。

但我们知道，改善环境是有帮助的。这里有几个例子：从需求文件中删除无关内容，不让不确定的基础估算影响思考；估算可能的工作量之前先估算理想工作量[48]。这些措施都是为了改变判断（即估算）发生的环境，其目的是为了减少人们在做判断时已知的心理偏见。其他环境措施包括：团体估算，一般比单个估算更准确；使用适当的过程模型，迭代开

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始时的第三个问题。我们现在可以把它表达得更jingque一点了。如果知道了不容易度量软件开发人员的技能的话，你应该专注于工具和技术吗？想象一个政策制定者，她需要负责减少道路碰撞事故的数量和严重程度。道路事故是导致全世界10岁至19岁儿童死亡的主要原因，在美国可预防的死亡原因中排名第六。她应该优先考虑提高司机的驾驶技术和意识，还是应该花更多的钱建立环境保障措施，如改善道路标准，降低车速限制，或者争取在汽车上增加更安全的功能呢？你可能说这两种都需要做，但在有限的预算下呢，每项要做多少呢？

道路交通碰撞事故的研究还算处于一个幸运的位置：全球有巨大的数据可供分析。因此，合理地决定在哪里投入资源是可能的。软件工程还没到可以做出这样明确决定的位置上。我们没有足够的数据，而且我们的任务非常多样。一切证明了，对于获取技能来说，智力是一笔财富。如果你希望找到的程序员，而且必须要测试他们的智力，那就测试吧，别犹豫；但是，可别忘了，重要的是首先一定要测试他们的编程技能。编程任务不同，并不是估算软件开发工作量次数越多，就会做得越好。有证据表明，对估算精度的在职反馈（无论是被动的、历史数据形式的，或是主动的、直接管理评估形式的）并不能改善过于乐观、过于自信或估计不可靠的问题。根据经典学习理论，这表明需要更jingque的反馈和更积极的技能培训（所谓的刻意练习）。换言之，需要有意识、有目的地训练估算技能。

但问题是：这可能吗？针对性的培训要求知道针对的目标是什么。换言之，一个人需要知道什么是估算的技能。但是