獎勵小孩的禮物 思考的盲點：為何真相就在眼前 我們卻視而不見
思考的盲點：為何真相就在眼前 我們卻視而不見
思考的盲點：為何真相就在眼前 我們卻視而不見 評價
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常常會看到父母在討論究竟該不該獎勵?
我自己覺得獎勵是對孩子的一種鼓勵驅使他們前進甚至超越自己
但我覺得父母一定不能忽略鼓勵，沒有鼓勵只有獎勵會讓孩子只朝著物慾邁進
而忘了真正的努力的目的!
我是這麼想的但也不一定是對的!
我還是會常常爬文看看別人的看法，父母有一輩子做不完的功課
分享一篇我覺得分析不錯的觀點
以下文章擷取自媽媽育兒百科
1.獎勵的目的要明確
事先對孩子講明應該做到哪些條件才可以得到獎勵，使孩子有一個明確的目標。
當然，目標不能定得太高，否則孩子會因難以實現而放棄爭取。
2.不用金錢獎勵孩子父母不要用金錢來獎勵孩子。因為父母用錢來獎勵孩子，可能會使孩子產生金錢萬能的思想，
而且會產生對金錢的盲目崇拜，是弊大於利的。在孩子成長的過程中，父母的鼓勵和認同是不可或缺的。
但要注意的是，這種獎勵必須是純潔的，著力於精神的，有益於心靈的，而不是沾滿銅臭味的。
3.犯錯就要處罰如果孩子生氣時把一片玻璃打碎，雖然他可能不是故意的，但是父母也要教育他這是他的過錯。
他雖然沒有料想到自己行為的後果，但他仍要負賠償之責。父母對孩子懲罰時要實事求是，偏離事實的指責，孩子是不會服氣的，也達不到懲罰的效果。
同時，懲罰要注意場合，當眾指責孩子，會極大損害孩子的自尊心。
4.懲罰要及時當孩子出現了不良行為時，父母應立即進行懲罰，
使孩子建立不良行為與懲罰之間的條件聯繫，否則懲罰的作用會減弱，而失去了效果。懲罰前，一定要向孩子解釋一遍懲罰的原因，否則孩子不懂他們為什麼受罰。
5.要教而罰父母要把要求對孩子講清楚。假如你要求孩子做完家庭作業才准看電視
你就要對他講得清清楚楚，讓他記在心上。
如果你發現孩子不做功課而先看電視，你就罰他幾天之內不准看電視。
你先要定下你的要求，他犯了再懲罰，不可不教而罰。
6.懲罰要言出必行當孩子犯某一種過錯時要懲罰他，如果父母警告過他，那麼在他犯錯後，就一定要實行懲罰的諾言。
假如不處罰，你以後便難以下達命令，你的懲罰也就失去了作用。
獎勵的策略和原則：
7.少獎為佳適當時候、適當次數的獎勵，就相當於給發動機加油，可以起到很好的作用，但切不可太濫。
8.獎態度不獎分數大多數家長是以分數或者名次來設定獎項和決定是否獎勵，其實最好的方法是根據孩子的學習態度進行獎勵。
因為從長遠看，態度和努力的程度比一兩次的分數更重要。
9.一諾千金如果和孩子有了約定，比如有的家長是定考多少分，有的家長是定考到第幾名，就一定要兌現。
如果孩子達到了約定的要求，就要堅決獎勵，做父母的不兌現自己的承諾，就會嚴重挫傷孩子的學習熱情。
10.獎品適當，價值適中10.獎品適當，價值適中獎勵的價值不要太高，其價值和獎品要與孩子的年齡、取得的成績等等相適應。
有些家庭由於形成了獎勵並不斷加碼的習慣，常常給孩子價值過高和不適當的獎勵，那樣反而會害了孩子。
比如有的家長因為孩子某次考試滿分，就給孩子買電腦買遊戲機，結果孩子玩物喪志。
看完真的又學了一課了!
因為最近暑假快結束了!孩子們都有順利完成功課，在阿公阿榪家也有乖乖聽話
所以我決定要買小禮物送給我家兩個寶貝
我們家兩個差蠻多的一個孩明年要讀幼稚園
另一個上了國小
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突破盲點，找回正確思維，問題自然迎刃而解！
看得見的錯誤容易解決，看不見的盲點，才是各種問題的關鍵；
當所有人都期待專家給我們答案，卻不知道其實專家也會犯錯。
扭轉人為失誤，找到解決問題的契機！
邏輯謬誤、人為失誤充斥各領域，有些失誤無傷大雅，有些卻可能奪取人命，如果連專家都會犯錯，究竟我們該相信誰？
本書作者戈登．魯格博士以多年研究經驗為後盾，分析人類如何獲得、儲存與使用知識，藉此「打開」專家的腦袋，從中取得有用的知識，運用於生活與工作上；並釐清為何人類必然會犯某些錯誤，如果錯誤產生，又該如何解決。
書中充滿犀利而嶄新的觀點，魯格提出一套研究多年的理論--檢核法（Verifier Method），從核心基礎「形式邏輯」出發，帶領我們找到解決問題的策略，拼湊出謎團的樣貌，在滿布失誤的人生途徑中，找到一條最正確的道路。
【各界讚譽】
◎Denis M. Donovan（教育心理學家）
◎Jerald L. Feinstein（美國洲際大學教育中心主任）
◎Robert Matthews（伯明罕艾斯頓大學數學系教授）
◎Wesley Vernon（史丹福郡大學資訊中心副主任）
「不容錯過的精采之作......作者魯格成功地做到了幾乎不可能的任務，那就是以大家都能了解的方式，解釋非常複雜的主題。其實，這正是此書的目的：以新的方式來看待複雜的領域，讓其中的『隱藏訊息』變得清晰瞭然。」
--Wesley Vernon（領受有英國官佐勛章OBE，雪菲爾大學喬登索博健康中心的教授Jordanthorpe Health Centre, Sheffield）
「《思考的盲點》一書提供了範本，證明我們可以讓失敗變得有意義，從中找出成功的策略。鼓舞人心的獨特之作，資料豐富，深具說服力，又趣味橫溢。」
--David J. Parkes（史丹福郡大學Staffordshire University資訊中心副主任）
「魯格以先鋒之軀研究了當代最大的問題：專家的話，何時可信？從這本書，我們可以見到魯格將其創新方法應用在諸多議題上，並偶有令人讚嘆的成果出現。」
--Robert Matthews（伯明罕艾斯頓大學Aston University數學系教授，並著有《二十五個大點子：改變世界的科學》25 Big Ideas: The Science That's Changing Our World）
「《思考的盲點》揭示邏輯錯誤、謬誤結論，以及選擇性知覺。魯格的重要貢獻不僅在於解密，更對整體批判性思維提出洞見。」
--Klaus Schmeh，伏尼契手稿的專家暨部落格主。
「魯格讓我們看見，一本讓諸多密碼專家和解密高手困惑了將近百年的神祕手稿，其實透過簡單的正確思維，就能構思出功效強大的技術和專業能力來解決任何難解之謎。」
--Denis M. Donovan，教育心理學家，創辦EOCT，致力於機會均等。
「宛如情節緊湊的智識偵探故事，透過故事，對於人類的思考方式，以及大錯鑄成的過程，有了前所未有的全新觀點。《思考的盲點》帶領我們經歷一段引人入勝的旅程，經驗到魯格這套檢測法是如何有效地檢視藏寶圖、神奇密碼，以及隱晦難解的語言。非讀不可的一本書。」
--Jerald L. Feinstein，美國洲際大學教育中心主任（American InterContinental University）。
目錄
前言 Introduction
解開任何神祕事物的線索，絕對跟我們對問題的看法，以及在腦中形成的圖像有關。專家之所以無法解決問題，經常是因為盲點......
第一章 專家的心智 The Expert Mind
專家很厲害，能做出常人所做不到的事，令人驚嘆佩服，然而，這不代表他們不會犯錯。如果我們能了解專家的思考過程，就可以幫助他們不犯錯。
第二章內部知識 The Knowledge Within
我們的心智會以某些方式來隱藏我們的專業技能--即使這樣一來，會讓我們喪命，也照樣隱藏不誤......
第三章 不完美的專家 The Imperfect Expert
人類有偏見，每個人都是從自己的觀點來看事情，以至於出現嚴重的溝通問題，讓所有的溝通都像一場惡夢。
第四章 從文字到圖像 From Words to Images
六種適合解決難題的非語言工具，不僅提供企業絕佳的幫助，讓企業了解地球上被研究最多次但也最難捉摸的一群人：消費者。
第五章 心智裡的伏兵 Ambush in Your Mind
表述的方式愈好，定義就會愈好。定義愈好，問題和答案就會愈好。答案愈好，就愈有機會解決你的問題，獲得你想要的名聲或財富等東西。
第六章《伏尼契手稿》 The Voynich Manuscript
當今連最先進、最複雜的密碼，也可以在數個月，最多數年內被破解出來，但從發現迄今九十年，伏尼契手稿依舊是無解之謎......
第七章 拆解檢核法 Dissecting Verifier
檢核法是從各個領域所擷取的工具，早已受到認可，並且它把這些工具整理到概念抽屜中，每個抽屜裡都有一組準則，說明了哪種工具適用於哪種情況。
第八章 欲望的數學式 The Mathematics of Desire
很多時候，我們之所以較能接受某種解釋，或者偏好某些問題和解決方式，正是內建的偏好所驅使。
第九章 模糊不明 Fuzzing into Mush
檢核法的部分作用就是讓你能以井然有序的角度，來看看某事物是否有需要加以考慮的宏觀面貌。
第十章 抽絲剝繭 Joining the Strands
要是專家不知道自己犯錯呢？要是他們沒察覺自己困在他們所製造出來的邏輯迷宮，那該怎麼辦？萬一這些情況發生，那就是人人皆輸。
謝詞 AcKnowledgments
附錄 Notes
◎關於專家，你應該知道......
LESSON 1專家可以做出其他人所做不到的事。
LESSON 2專家的技能經常不能符合現實狀況。
LESSON 3同一個領域中，高手並沒有比表現普通者更聰明。
LESSON 4專家擁有其專業領域中的大量資訊。
LESSON 5人類認為困難的事，不見得真的很難。
LESSON 6專家經常不知道自己知道些什麼。
LESSON 7專家犯的錯誤比新手更多。
內文試閱
前言
二○○二年，我開始研究《伏尼契手稿》，沒想到才幾個星期，就靠著一枝筆、墨水和複製的牛皮紙稿，得出驚人的發現-我找到如山的鐵證，證明手稿裡的字體既不是什麼罕見語言，也不是密碼，而是荒謬的騙局。這本看似煞有介事的古籍，裡頭的內容毫無意義，非常有可能只是一個騙子為了跟修道院騙錢而弄出來的垃圾。我找到的證據扎實有力，足以投稿至得先經同儕審查才能登出的學術期刊-而我這篇投稿是將近半世紀以來，相關研究中，第一篇交由學術社群審核的解密報告。
到現在，全世界的《伏尼契手稿》迷仍會慷慨激昂地爭辯，我這套簡單到令人難以置信的論點。大家都想不通，各領域的專家人才濟濟-包括數學、解密學、語言學與其他領域-怎麼可能會沒人看出我這個外行人所見到的重點呢？很簡單，專家會犯錯。
雖然，我不是解密專家，但在人為失誤（human error），尤其是專家失誤等領域，我可是內行人。在我這一行，我們專門研究專業技能的取得過程，所以很清楚專家犯錯時，多半是摔在哪些地方。如果你知道怎麼找出那些盲點，一眼就可以看出專家在哪些地方犯了錯。九十年來，研究《伏尼契手稿》的專家，就是用盲點在研究這部手稿，他們只聚焦在他們認為重要的地方，忽略了從頭到尾一直在眼前的其他可能性。
《伏尼契手稿》這個謎，儘管解得很漂亮，卻不是我的最終目的。我和同事想追求的，是一個更大的目標。具體地說，我想測試一個我研究多年的理論，而《伏尼契手稿》只是第一個被拿來測試的對象。我和同事把這一整套概念、理論和策略稱為「檢核法」（Verifier Method）。我們認為，這套嶄新的檢核法能給科學界帶來極具震撼的貢獻，因為它可以用來檢核任何領域的專家。如果以刑警辦案來比喻，這套方法可解開最棘手的懸案，因為它特別能處理這種狀況：相關資訊不缺，但始終無法破解的問題。
本書的前三分之二在談如何打開專家的腦袋，取得裡面的知識。像我這樣的科學家試圖解開專家的腦袋，是因為我們想設計出可以幫助專家的軟體。在這部分，你會看到一些很有意思的人物，如賭場高手、密碼破解者、西洋棋大師、劍術大師、釀酒師。此外，還有莎士比亞時代某個容易受騙的君王，以及獨來獨往的騙徒；甚至，我們會看到伊莉莎白一世竟聽信某個與巫師無異的占星家之言。這些人，每一個都是另類領域中的高手，就連詐騙分子也是！我們要藉由他們去了解專家。從這部分的討論，我們得出的具體結論是：專業知識有其限制，就算你懂某些東西，不代表你可以將它們形諸文字，去教導別人，或是告訴他人你對某個問題的看法。
如果科學家夠聰明，他就會懂得使用各種方法-口頭技巧、視覺技巧或工具-去汲取相關專家的知識。人類是非常視覺化的動物，所以我們可以看到，科學家會使用人類最古老的小技巧去汲取並轉移知識：透過畫圖，善用人類一眼就能掂量事物輕重的天賦。
本書第二部分會談到知識的視覺化和表述法，在這部分，我會說明我是如何使用視覺工具，來揭開《伏尼契手稿》的真相（起碼我自認為這是真相）。
解開任何神祕事物的線索，絕對跟我們對問題的看法，以及在腦中形成的圖像有關。專家之所以無法解決問題，經常是因為盲點：真相就在眼前，但他們視而不見。他們腦中的圖像，不符合他們的眼睛（或者他們認為自己眼睛）所見到的真實狀況。我們要怎麼幫助他們打破這種盲點呢？你可以利用檢測法之類的系統，去檢測或者檢視他們的作法，然後教導他們如何更有效地解決問題。
利用檢測法來處理問題，成效卓著。我們發現讓人類去做人類擅長的事，最能真正解決問題。人類所擅長的，就是一眼掃描大量的資料，然後利用他們對某問題的累積知識來找出解決之道。為了讓視覺化更發揮作用，我們需要工具來輔助，因此我們決定研發軟體來支援人類視覺化的過程。我們所開發的「搜尋視覺化軟體（Search Visualizer）」，可以讓你即使因語言隔閡而看不懂眼前的資料，也能迅速瀏覽網路的搜尋結果。
本書後三分之一會詳細解釋上述這些概念的意思-視覺化工具、腦中的圖象，以及盲點核心的衝突-不過，在此我要先迅速跟各位分享胃潰瘍的故事，藉此讓大家對這些概念有宏觀的了解，這個故事充分說明了專家的盲點有可能致人於死地。胃潰瘍會讓人生不如死，幾世紀以來，甚至到了二十世紀，醫生對於胃潰瘍幾乎束手無策，只能開些制酸劑，並建議病人注意飲食，減輕生活壓力。後來，有兩位澳洲醫生挑戰了這個正統的胃潰瘍觀點。他們認為，胃潰瘍並不是壓力對人體造成的反應，而是胃裡的一種細菌在作怪。這種觀點不受好評，理由可想而知，因為人類的胃是極酸環境，幾乎沒有一種細菌可以存活得了。
然而，數年後，這兩位澳洲醫生真的把胃裡的這種細菌找出來了，而且證明有很大比例的胃潰瘍是因此造成，所以，這一類的胃潰瘍，只要施以標準的抗生素治療就能痊癒。
會引起我注意的，正是這類問題。遇到這類問題時，你沒辦法指著某人，說錯誤就是從他的決定開始；要找出這類問題的錯誤源頭，並不容易。這類問題之所以一直沒有答案，並非沒有足夠的技術或資料去解答-真實狀況絕對比沒有足夠的資訊或技術更加複雜-有時，是因為沒能正確地去審視問題，有時則是因為答案雖然沒錯，但就是不完全正確。
有時候，謎團的每一塊拼圖已經在我們手上，但就是沒人搞懂該怎麼把這些拼圖拼起來，還原它本來的面貌。這樣的謎團，正是我的興趣所在。顯見的錯誤一看就知道，橋梁斷裂、飛機墜毀、企業倒閉，這些都是一連串誤判所引起的。對於這類可見的錯誤，有很多科學方法可以解決，但有些錯誤是隱晦難見的。而本書，本質上就是要探討看不見的錯誤-尤其是有良知的專業人員，因個人盲點而無意間犯下的隱形錯誤。
Lesson 3同一個領域中，高手並沒有比表現普通者更聰明。
德葛魯特和同事出乎意料地發現，西洋棋大師竟然沒比一般的棋手更聰明，而且對於棋盤上的棋子位置，也沒記得更清楚。原來，這些大師的專業技能，來自於他們對棋賽的記憶力。
西洋棋大師之所以能脫穎而出，是因為他們能從各個管道記住大量的開局棋、策略、戰術、布局、前例等，這些管道包括他們親自參與的棋賽、在旁觀看的棋局，或者研究過的著名棋賽。雖然，他們不擅長牢記眼前棋盤上的棋子位置，卻非常擅於記住非隨機的布局安排，比如國王和其他輔助棋子的配置法。他們在這方面的記憶很驚人，能記住好幾萬種布局和配置。後來，有心理學家研究其他領域的高手，也得出類似結論：所謂的專家，只不過是能記住上萬則資訊的人，而這樣的資訊量，通常要花七到十年才能記得住。
Lesson 5 人類認為困難的事，不見得真的很難。
實務領域的研究者和相關產業，也不乏這種針對專家思維所進行的研究。而這類研究，不可避免地會走到下一步：藉由針對專家所做出的研究成果，來設計出更能幫助人類的電腦，讓它更有效地與人類合作，或者執行某些對人類來說，過於繁瑣乏味或複雜的任務。這一章，我會說明像我這樣的科學家們，利用這些研究成果，做了些什麼事情。從其中幾個例子，可以看出專家研究的貢獻非常大。換句話說，看到這種貢獻，我們不免懷疑，關於專家的思考方式，我們再多的研究也不為過。
一九七○年代，心理學家丹尼爾．康納曼（Daniel Kahneman）、保羅．斯洛維克（Paul Slovic）和艾默斯．特維斯基（Amos Tversky）進行過一系列類似的專業技能研究。他們發現，有時候，簡單的數學線性方程式比專家更能解決某些問題。據此可以推論，在某些狀況下，幾行電腦程式會比資深的銀行經理更能準確可靠地預測，某個客戶會不會放著貸款不還，而且這種預測法的成本更低。這個研究結果導致，許多中階銀行經理的職務功能被電腦軟體取代，失去飯碗。今天如果你想申請貸款，申請是否核准幾乎都是由電腦軟體來決定。信用卡也有類似的情況，電腦軟體會偵測你的信用卡消費模式是否異常，如果有，就會由人工來查證你的卡片或號碼是否遭盜取。
此外，這項研究成果也應用在其他領域，比如醫學。曾有研究者想研發一種能像醫生般診斷疾病的軟體，但他們也納悶，這種軟體除了模仿醫生的診斷邏輯，是否也可以提升致命疾病的正確診斷率。從初期的應用成果來看，這樣的軟體大有可為。一九七○年代初期，史丹福大學（Stanford University）的科學家研發出一套名為MYCIN的軟體，這套軟體可以比專業的醫療人員更精準、更可靠地診斷出某些感染性疾病。研發這類軟體時，必須找個醫生來，請他回答一連串關於某種疾病的簡單問題，讓系統可以藉此進行診斷。這類電腦軟體所向披靡，到了一九八○年代，幾乎在各個領域都勝過專家，乍看之下，軟體輔助的醫療時代儼然成形，然而，當後續問題一一浮現，我們就不得不面對現實。
一九八六年秋天，我搬到諾丁罕（Nottingham），在那裡的大學進行「知識取得瓶頸（knowledge acquisition bottleneck）」的研究。「知識取得瓶頸」這個問題對專家系統造成許多麻煩，而且在我日後的研究過程中，它反覆出現多次。
所謂「知識取得」，是指擷取人類的知識應用到專家系統上，比如機器人的程式就是建立在真實世界的扎實知識上。然而，我們沒想到的是，這些扎實知識的取得，竟比我們預期的困難得多。
以前，軟體研發遵循的是所謂的瀑布式開發流程（waterfall model），也就是研發人員跟客戶談過後，以書面方式詳細記錄下系統需要的規格，雙方簽訂合約後，軟體研發者就據此約定，埋首開發程式。在開發的過程中，客戶不涉入。客戶簽訂合約後，就等於確認該軟體的研發，無法回頭撤銷，這過程就像漂向瀑布的原木，沒有回頭路。
程式開發者藉由詢問該領域的專家，來取得開發程式需要的相關資訊，這種方式多數開發者認為還算管用。如果在訪談（interview）的過程中，客戶忘了提到某些重要的要求，那就是客戶的問題，到時若要修改軟體，研發人員可以收取額外費用。不過，有時交件後，軟體會持續出問題，或者每個版本都有新問題，或是該軟體就是無法符合客戶的需要，這些狀況，就明顯地暴露了瀑布式開發流程的侷限性。
一開始，專家系統是建立在兩種作法上。第一種，傳統軟體研發人員進入該領域，透過訪談來獲得研發所需的資訊，因為訪談是他們唯一知道的方法。第二種是由該領域的專家自己來進行研發；這些人已經是相關領域的專家，並且懂得怎麼建立專家系統，所以他們寫軟體時，可以直接應用自己原本的知識，不需要詢問任何人。不管採取哪種作法，在專業能被嚴謹定義的領域中，初期時的專家系統經常比人類專家有更好的表現。然而，當專家系統的研發者試圖將系統升級，以應付更大的問題時，就會發現上述兩種作法明顯都不管用。問題出在很簡單的現實面。的確，有人願意且有能力學習新技能，來建立專家系統，可是在多數領域中，這樣的人數仍不足以構成一種可行作法。想大規模推廣專家系統，就必須將專家系統的開發，委任給專業的專家系統研發人員，他們會從人類專家和任何來源獲得所需的資訊，然後進行研發。
透過「訪談」來獲取資訊會有一個問題，那就是訪談時經常遺漏很多東西。訪談看似簡單，也適用於某些個案，多數人會認為，在所有蒐集資訊的方法當中，讓人第一時間想到的就是訪談法，而且這種方法也很合理。不過，事實上，「訪談」這個字有多種意義，每一種意義都有其侷限，最典型的區別就是結構式訪談和非結構式訪談。進行結構式訪談時，訪談者會準備一系列問題，此外還有流程圖，針對受訪者的某種回答進行後續追問。
這套方法似乎很符合科學精神，但訪談的成效端賴題目是否正確，措辭是否得當，後續問題是否提供適當的選項而定。從本質上來看，當你為了開發新的專家系統而去蒐集資訊時，你不可能知道什麼樣的題目才正確，怎樣的措辭才得當，或者該如何提供適當的選項。如果你對該領域的知識，多到足以設計出這樣一份結構式訪談綱要，或許你就可以直接設計該套專家系統了。換言之，這是很典型的左右兩難。
利用卡片分類，了解女性的穿著方式
我的同僚舒．傑瑞爾德（Sue Gerrard）唸碩士時，論文研究的主題之一，就是女性的上班穿著。具體來說，她想知道「女性穿著某類服裝時，自認為是在傳遞什麼樣的訊息？還有，旁人從她那套服裝，接收到的又是什麼樣的訊息？」其實，在她之前，這個主題已經有很多人研究過，那些研究者通常發現，衣著打扮所傳遞出來的變項，最常見的就是性別和權力。舒想知道，如果使用跟之前迥異的方法來探討這個主題，會不會有新的發現。
之前，針對女性職場穿著所做的研究，多半採用訪談或問卷（questionnaire）。舒想知道，如果採用我在諾丁罕大學做研究時用過的卡片分類法，會有什麼新發現。她準備了一疊卡片，每一張都是不同的女性穿著，然後要求受訪者將這些卡片依照自己的方式進行分類。受訪者可以依照自己的分類標準去進行，想分類幾次就幾次，每一次所分成的組別可多也可少。結果，舒的這份研究成了經典論文。
她的第一個主要研究結果，跟一個老掉牙的主題有關-性別，然而她卻從中看出新面貌。她的受訪者當中，有一半的男性主動將卡片分成已婚和未婚兩類，女性受訪者卻沒有人這麼做。在訪問之前，舒已經把照片編輯過，讓受訪者只能看到照片上的女性穿著，所以受訪者並不會被照片人物的長相所影響，不過，其中有一張，影中人的左手橫越過身體，手指上的婚戒清晰可見。如果你以為，被男性受訪者歸類為已婚的照片只有這一張，那你就錯了。有好幾張照片，即使看不出影中人的長相或手指，也被男性受訪者欣然地歸類在「已婚」類別，至於這張明顯有婚戒的照片，就更不用提了。由此可知，男受訪者是以影中人的穿著來推論其婚姻狀態。很可惜，舒的研究只做到卡片分類，如果她有時間，應該使用其他研究方法來探查這種分類的背後因素。不過，或許我們可以這麼猜測：穿著
較暴露的，就會被男性受訪者歸類於單身；穿著較保守的，則被歸類為已婚。舒的這項研究結果，對於服裝設計師可說啟發甚多。
除此之外，這項研究還有另一個更深層細微的發現。每一次測試時，舒都會告訴受訪者，可以隨心所欲進行分組，想分成幾組都行，結果女性受訪者通常會將卡片分成兩組以上，比如三、四組或更多，而男性受訪者則傾向只分成兩組。
這項研究結果具有深遠意義。看到男性傾向將卡片分成兩組，不免讓人懷疑，當他們將卡片進行分類，並不是根據影中人的穿著細節，而是出於習慣，以簡化的非黑即白二分法來看待世界。如果真是這樣，那就令人憂心，畢竟政府高層和大企業的重要決策者幾乎都是男性，然而，這個世界的多數問題並沒有黑白∕對錯這種截然二分的答案。所以，舒的這項研究，很可能無意間揭開跟決策者有關的可怕面貌：一些攸關生死的決策，竟然是根據二分簡化的思考所制定出來的。這個洞見讓舒的論文在卡片分類法的研究當中，奠定了重要地位。
舒的這份研究所具有的意義，比她自己所了解的更加複雜。事實上，受訪者對卡片的分類方式，跟我們一直在談的主題有關：專業技能。在一些狀況下進行分類時，專家通常會比新手區分出更多類別，然而在某些狀況下，專家的分類類別卻比新手少，因為他們把焦點放在少數的關鍵點上，而新手則會被數量較多的表面差異所吸引。
舒的研究不過是一篇碩士論文，就能有這樣的成果，實在難得。這篇論文之所以能成功，一方面是因為她問的問題夠深刻，另一方面，是因為她使用的工具讓這個問題變得容易回答。問問題很簡單，但要問出好問題可不容易；問了好問題，並讓問題容易回答，更是難上加難。
乏味無趣的吸引力
有一次，我教的一群優秀學生所寫出來的作業非常差，遠不如我的預期。他們明明已經很了解我傳授的技術概念，但寫出來的作業並沒傳達出這一點，因此大家的分數都很低。為了找出原因，我們搬出我們的老朋友﹁階梯法﹂，這個蒐集資訊的方法是有系統地去拆解概念，直到挖掘出最底層的核心問題。
於是，我開始問學生：「你們怎麼看出某篇東西寫得很好？」
每個學生交回的答案多半會提到好文章常有的各種特色，包括整體看起來有模有樣。
接著我問：「你怎麼看出它有模有樣？」
這次，回來的答案同樣頗一致：隆鼻台南有模有樣的文章包含一些特色，比如沒有錯字、格式整齊、頁面清爽、讀起來有趣。
接著進入第三層。「你怎麼看出那東西讀起來有趣？」
大家的答案反覆出現這類文字：流暢易讀。
「你怎麼感覺它流暢易讀？」答案：文章裡沒有塞滿一堆參考資訊和專業術語。
現在，恐怖的真相終於大白了-我們終於搞懂為什麼每次學生接受評量時，會把該得的分數丟掉。如果把同樣的問題拿去問資深的學者專家，比如「怎樣是有模有樣」，他們的答案也會差不多，但之後的回答就會跟我的學生完全不同。學者專家會非常在意文本是否傳遞出作者充分熟練地掌握該主題......而判定的方式就是文章裡有沒有大量的參考資訊和專業術語。
跟學生的看法截然相反。
也就是說，其實我的學生在寫評量作業時，並沒忘記他們在課堂上學到的，但他們會刻意把學到的重點過濾掉，因為他們誤以為流暢的陳述會讓他們得高分。結果聰明反被聰明誤，將真正能讓他們拿高分的東西給剔除。
之後我們立刻以演講和工作坊的形式提出這些問題：為什麼我們認為術語和參考資訊很重要？為什麼寫評量作業時，它們會比陳述的流暢和趣味更重要？在其他狀況下，比如替大眾性的雜誌寫類似主題的文章，或者撰寫類似主題的書時，流暢和趣味就比術語和參考資訊更重要，理由可想而知，但是在寫評量作業時，重點是要傳達出你確實具備該份作業所要評量的知識。
但深入研究後，你會發現這套模式不盡然放諸四海皆準。在某些學科領域，每一層的詞彙術語都有精準嚴謹的定義，而且每一層的所有專家都使用相同的詞彙術語。一層一層檢視到最後，所有的詞彙術語都有清楚定義，讓你可以鉅細靡遺地測量或觀察它們。
但在某些領域，檢視沒多久，你就會發現答案開始﹁模糊不明﹂。想知道你所面對的是術語嚴謹的學科，或者術語模糊不明的領域，毋須透過階梯法從該領域的專家取得資訊，只要翻閱相關的著作文獻，查看專業辭典或教科書裡的專業術語，然後檢視這些術語的解釋，以及對這些解釋的進一步解釋，一層一層檢視下去，最後抵達核心。在化學、地質學或神經生理學這類嚴謹的學科，從期刊到教科書，所有的詞彙術語都有非常明確嚴謹的定義，可以量化，必要時可以在實驗室裡加以驗證。如果你看到的詞彙術語不是這樣，那麼它們所屬的學科就是模糊不明的領域。
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