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首先必须明确，是否有可能定义和度量个性。这应该是可能的，但也许对我们这样的技术人员不太明显。我们或许很快就能找到切实方法来识别个性（比如，遗传的或心理生理的）[69]。然而，个性理论近百年来的主要发展一直遵循着另一条路径。科学家们推断，我们所谓的基于人们日常行为和言论的“个性”之间存在差异。基于所述的行为和语言推论的研究路线已经建立了一些令人信服的人格模型。其中的也许是“大五模型（了数据表。终端应为了表征环境，我们首先要建立分析基线。基线由很多变量组成，其中包括工作内容、我们对于封装实验结果的微妙性、重要性与复杂度的理解发展得很缓慢。我们在一开始记录了基线与模型。然的数据并不是一个对照试验甚至良好定义的案例研究的结果。即使我们什么也没有做，它们也许培训和学习影响的东西，因此可以受到人为操纵，比如说是可以改善的。

由固定特征来区分人是一种比较快捷、便宜、简单的方法；评估和发展人的技能却是一个比较漫长的过程。也许人类的天性就是根据一些模式来评价人，这就难怪，招聘行业会有一系列的测试来度量一个人的固定特征。

对于如何评价一个人，我们有着各种各样的意见。基于固定特征的招聘是不是会涉及歧也会发生。第三个问题涉及关注个人能力（例如，技能和个性）与关注辅助环境（例如，使用工具或者结对编程）的区别。雇用好的程序员是不够的，正如航空公司聘请好的飞行员也不足以减少空难发生的风险；还必须在环境中加入许多安全特性，并且需要与人合作的能力。

在人的技能与工具之间谋求佳平衡并非易事。但如果不能定义专家，那么你可能没有机会来平衡任何东西。此外，如果你自认为知道怎样的人是的程序员，但你的直觉却是错误的话，那么你的项目处境可能会很悲惨，除非有环境措施能够发现问题，并能对不可预见的紧急情况进行调整。于是Glass观点的可操作性依赖于能够可靠地从人群中找出聪明因为没有对照组。但我们有不同的看法，我们相信这是学习流程的结果。在我们不知道从何时开始，将要做什么，又会如何发展的情况下，不可能对这项25年的研究进行对照试验。

浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）

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在SEL的。请注意，不断重新评估和完善这种言论已经是我们的一项工作，即使它们可能是基于实证的。知识永远不会是静态的，因此Glass的观点可能需要做一些改进。但是，先把这个问题放一放。我们现在感兴趣的是其所引发的三个问题，它们同时也自成一体。这些问题把软件开发作为一个整体，而不只有编程，因此更具有普遍意义。25年中，我们对软件改进有了深刻的了解。我们的学习流程也和软件开发改进本身一样，不断改进。我们把所学到的应用到流程，产品以及组织构架中。演变流程依赖于研究与实践的共生关系。这种关系需要双方面的耐心和理解，但是一旦成熟，就会带来收益。

我们在应用中学习，并适当地配合了各种预先实验设计，准实验，对照试验和案例研究，并得出了丰富的实践及理论结果，这样的结果是无法从单纯的正式试验中得到的。此外，这种大规模学习流程还促成了诸如GQM、QIP和经验工厂等多种技术和方法的评估和发后，我们认识并让人认识到从组织内部汲取的经验和获得的知识需要和项目开发组织拆分开来。典型的项目组织活动把一个问题分成简单的几份，解决方法的实施，设计与实现，验证与确认。目标是在成本之内按时完成项目。经验工厂的活动包括统一不同的解决方案，重新定义问题，一般化、形式化和整合经验。通过综合分析观察结果，用实验测试各种意见来完成。其目标是获取经验并为项目提供推荐意见。它的主要责任是评估、修改、封装经验以备重用。

经验工厂不能单纯基于小型的、已验证的实验。人们需要观察实际应用中的意见、概念、流程等，从中得到启发，加之理性的判断，以此为基础建立经验工厂。