長輩總要我學一技之長 到底「 專業 」是什麼?

上大學問你 專業 、找工作問你 專業,我覺得自己沒什麼 專業 啊!其實你不一定要獲得別人定義的 專業,也可以自己定義!

想當個人人聽你說的專家,首先要先有「 專業 」,可以由別人定義或你自己定義

你讀完 12 年義務教育準備升大學,是否覺得沒「 專業 」?正常,義務教育目的是生產一代代 identical 的人,如果你每科都不錯,放學後書包一丟就上網,那麼恭喜你是「合格品」,好成績是你平凡的證明!跟別人一樣好,同時也表示你沒有「 專業 」。

你跟別人不同之處,決戰在放學後到上床前那幾個小時做了什麼不一樣的事。

從前如果讀書不太好或家裡經濟狀況差的孩子,長輩通常會在畢業時要你選擇技職學校,那時他們會說「這樣你至少有個『一技之長』啊!」。

記得「一萬小時定律」嗎?如果打算高中畢業可以選到喜歡的系,大學還能練 4 年,那從大四倒推回 10 年,你應該從小六暑假時開始累積你的一萬小時,而不是高中畢業才開始想啊!

不過現在工作消失得快,新工作也增長得快,在小六時你不可能知道大學畢業要從事什麼工作,可能你未來從事的工作還沒出現呢!所以你那一萬小時要培養的不是「技能」,而是「 專長 」。

什麼是 專業 ?

深究「專業」這個詞有很多有趣思考。

「軟體工程師」、「會計師」、「醫師」這不就是專業嗎?

這裡的「專業」,就是把一組技能組合在一起,幫它定義一個「專業代稱」。例如我們把一位學過「資料結構與演算法、計算機結構、作業系統、C 語言… 」的人叫做「軟體工程師」。

如果沒有這個代稱,你就要這麼介紹自己「我在軟體公司上班,學過資料結構與演算法、計算機結構、作業系統、C 語言,還會 Web 及其他 5 種程式語言」,如果介紹給 10 個人,也太辛苦了。

為免溝通困難,就有人定義了某個職業專業代稱需要擁有的基本學能,例如大學資工系。

感謝定義專業代稱的人,現在有人告訴你「我是律師」,你就知道他的專業了對吧!太方便了!但你真的知道嗎?

其實,我們對某個「專業代稱」只有模糊的印象。這就是為什麼常有人找律師事務所協助申請專利,其實這是專利事務所的專業。

我們當然不承認分不清律師和專利工程師,但我們真的沒這麼內行,只有「定義代稱的人」和「擁有代稱的人」很清楚他的範圍(Scope)是什麼。

先定義問題

前面談到的這些「師」都是別人定義的專業,既然專業就是把某範圍的知識組合起來,那我不是就可以自己定義一種專業了嗎?

比如,我擁有「辨識不同寶特瓶瓶蓋的專業」… 呃

定義某專業的範圍時,通常目的是要能解決問題,比如我想解決感冒的問題,我會去找醫師而不是會計師,寶特瓶瓶蓋辨識或許很困難,這是個專業也沒錯,但它似乎無法解決什麼問題。

比如「數據科學家」就是最近才被定義出來的新專業,它解決了「網路搜集太多數據無法解讀,讓數據變垃圾」的問題。

常常有人用畢業收入來評估要去什麼系所,如果距離大學還有一段時間,或許你的職業還沒出現,先別管系所,先想你要培養的專業要解決什麼問題吧!

跟「產品開發」和「創業」一樣,先去發現社會上有什麼問題,你能想出解決問題的方法,你就能開發一種產品或服務,而產品服務賣得不錯就有個生意興隆的公司。

專長 的市場有多大

長輩要你有一技之長是因為經濟考量。但也不是什麼一技之長都能賺錢,有很多一技之長消失了,比如從前有推車在路上吆喝補鍋碗瓢盆的,用銅釘把破掉的碗盤組合成可以用的,這非常專業,只是時過境遷,大量生產的碗更便宜,它就消失了。

如果你培養專業的目的跟收入有關,那你要看市場需求的趨勢是升或降,能夠看出這個趨勢就跟你觀察社會的能力息息相關。

對補破碗的人來說,機器生產的碗盤對他衝擊很大,如果你看到 Facebook 的用戶數節節上升,那說不定你會預測到數億人的大量數據如何分析的問題。

如果你有在觀察趨勢,而且是個好奇會問問題的人,你就會找出待解決的問題。

當然不是所有專業都要跟收入掛勾,當你不在意收入時,你也可以培養「盲測啤酒能辨識出廠牌」的專業,我是想不出這個專業的市場在哪裡,但感覺日本這個國家真的什麼都有人研究,別說盲測啤酒,我相信也有聞一下就知道溫泉水產地的達人。

開始一萬小時吧!且慢!

暢銷書作家麥爾坎·葛拉威爾 (Malcom Gladwell) 在《異數:超凡與平凡的界線在哪裡?》這本著作中提到「一萬小時定律」,現在已經很知名了,就是說天才其實是要用一萬小時,就是大概十年來培養的,這充分解釋了「你必須很努力,才能看起來毫不費力」這句話。

你觀察趨勢、發現問題、提出假說、定義問題,趕快,現在就開始進行一萬小時的自我訓練了!

且慢!你可以先讀這篇文章

作家大衛.艾波斯坦(David Epstein)補充了一萬小時理論,他認為如果這個專業是相對「友善」的,就是這領域規則明確,像體育、棋類、音樂都有相對簡單規則,這領域甚至可用規則計分,這種運行在受控環境中的專業,是可以立刻開始一萬小時的。

反之,「不友善」世界的專業,就是沒人定義明確比賽規則,像政治、投資,甚至在公司上班,很難有「分數」,比如每個「專業」基金經理人判斷經濟趨勢都是用不同辦法,不容易同場競技,雖然可以用績效來評估,但影響成敗往往不是看得見的簡單因素。這種領域深究前先嘗試各種其他的訓練,有助於對複雜知識的判斷和學習,這些經歷讓你靈活,未來就算假說沒有發生,也很容易轉換方向,減少被淘汰的風險。

徬徨的不只學生

很多人到了中年都還搞不清楚自己的專業,這時就有中年危機了「我難道就要做這個沒興趣又餓不死的工作一輩子嗎?」

你沒有這麼多個十年來培養專業了,但你知道嗎?這麼多年的人生你已經練了許多技能了,這個階段如果要從零開始,還不如把這些你已經練成的技能、知識組合成一個新的專業。

你還是要觀察趨勢、建立假說、發現問題,不過你現有的技能可能只需要補充一點點就可以提出解決方案(專業)了。

這個專業滿足前面說的專長各種條件:由你定義,只有你符合,清楚有市場,恭喜你有專業了!

誰能看到問題?

大多數人知道有個問題,就能立刻去滿足,可是,只有很少人能提早看到問題,那麼要怎麼訓練提早看到問題的能力呢?

如果你寫過論文,就知道要先觀察,然後建立假說,先去簡單驗證假說。

如何驗證?要去找到各種資料協助判斷,大量資料怎麼協助你思考而不是讓你選擇障礙?你需要建立自己判斷萬物的知識庫。參考這篇文章,知識庫早就有人提出方法及工具。

常有人說「學校學的都沒用」,不同意這句話,為了寫論文,研究所會教「研究方法」,這跟最近常流行的「敏捷專案管理」(Agile Project Management)、精益創業(Lean Startup),和本文所提到的「培養專長」過程差不多,可說「一理通,百理同」。

研究方法可以用在你的一生(如果是知識工作者),那麼原本設計給研究人員的知識庫當然對你一生都有幫助了!

先別覺得「知識」兩字聽來很沈重,看 YouTube 不也在學習嗎?知識無所不在啊!

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