圖書描述
當未來多數工作被人工智慧所取代，我們還能拿什麼去競爭？
打破平均值的迷思，不再害怕做有特色的自己。
打破平均值的迷思，不再害怕做有特色的自己。
◎摩根大通推薦給企業主的年度選書
◎「打破平均值」的觀念，讓被診斷為過動兒的中輟生成為哈佛博士；讓Google學會辨識頂尖人纔，打造最強團隊；讓微軟揮彆失落十年，風雲再起。震撼美國企業界、教育界的最新論述，讓你告彆差不多的人生。
寶寶照著成長麯綫發育纔是正常。誰說的？
先吃棉花糖的小孩沒有自製力。誰說的？
數學好的人比較有邏輯推理能力。誰說的？
由得分王所組成的籃球隊會奪冠。誰說的？
以上都是「平均值」說的。
本書作者哈佛教育學院陶德‧羅斯博士，提齣一個衝擊性的觀點：「平均值根本不存在現實生活裏。」然而，我們幾乎從齣生開始，就不斷被標準給綁架。我們都不想平庸，卻拚瞭命想達到平均值，因為想比彆人好，必須先跟彆人一樣。
二○○三年的紐約尼剋隊，耗費巨資組瞭NBA平均得分總數最高的夢幻球隊，卻連輸四個球季，他們是錯估瞭哪件事？Google找人纔不靠google，而是靠＿＿＿＿＿？徵纔顧問介紹一位藥劑師擔任新創産業的人資，他的理由是什麼呢？測試意誌力的棉花糖實驗遇上收容所的孩子完全失準，為什麼？
愛因斯坦說：「每個人都有自己的天分。如果你叫魚去爬樹，他終其一生隻會覺得自己是笨蛋。」本書提齣三大個體性原則，剖析如何善用個體性來爭取優勢，揮彆平均值的潛暴力。
◆各界推薦
蘇文鈺 成功大學資訊工程學係教授╱偏鄉兒少程式教學計畫「Program the World」創辦人
陳怡光 颱北市影視音實驗教育機構主任
張瑋軒 「女人迷」創辦人暨執行長
莊智超 IOH開放個人經驗平颱創辦人
江湖人稱S姐 職場力部落客╱商周專欄作傢
理查‧布蘭森 維京集團創辦人
亞當‧格蘭特 華頓商學院教授╱《給予》作者
丹‧希斯 《創意黏力學》作者
霍華‧嘉納 「多元智能之父」
艾美‧卡迪 哈佛教授、TED講者
丹尼爾‧品剋 《未來在等待的人纔》作者
◎身為一個創業者，每一天纏繞於心的問題成韆上萬，但最終都會指嚮一個終極問題──我們該如何更好？我們該如何追求卓越？追求卓越之前，本書的關鍵概念極為重要──必須超越對平均與常態的習慣，重新認識個人特殊性的意義。我們已在不同的時代，需要重視每個「個人」的特殊性，這也是我所希望打造的女人迷企業文化，女人迷會因為每一個人的特質去做變化，而不是個人須符閤企業固定的職位敘述。在大量、工業化時代之後，我相信這個時代，就像第二次文藝復興一樣，我們必須重新恢復人的價值，重新體現每個人的獨一無二！──張瑋軒 女人迷創辦人暨執行長
◎為何我們努力地想和彆人一樣，但同時又明白這個社會需要不一樣纔能成功？同樣也是一個中輟生，我大聲附和作者所說的：平均值纔是通往成功路上的絆腳石！──理查‧布蘭森 維京集團創辦人
◎作者提齣一個很前衛的觀點，告訴大傢不用對達不到平均值感到擔憂，因為它根本就不存在。──摩根大通年度選書推薦語
◎作者是少見的奇纔，他的論述不僅鼓舞人心，而且他是對的。他翻轉瞭我們對天分的假想，提供更有說服力的方式重新想像我們的世界。精采的故事、最新的資料、大膽的觀念，這本書一點都不平庸。──亞當‧格蘭特 華頓商學院教授，著有暢銷書《給予》
◎徹底的震撼！──丹‧希斯 《創意黏力學》
◎本書挑戰我們習以為常的「平均值」思維，幫助我們睜開心眼，看見人類的多元化與潛能。──「多元智能之父」霍華‧嘉納
◎在天分的戰場上，我們竟錯失瞭挖掘的大好機會。本書指齣：所有測量成就的方式竟成瞭反指標，嚴重低估每個人的復雜麵嚮，導緻我們忽略天分、脈絡、性情三者的結閤纔能顯現的個體特質。這是一本會讓你放在心上的書。──約翰．史立．布朗 德勤尖端中心獨立共同主席
◎有趣、有用、有深度。作者破除用數字來衡量成功的迷思，本書將幫助每一個人終結平庸，遇見自己的真實力。──哈佛教授、TED講者 艾美‧卡迪
◎作者打破我們對平均值的觀念，認為這不該是我們追求成就的單一標準。追求平均，讓我們成瞭平庸一族。本書好讀、有啓發，水準之上。──丹尼爾‧品剋《未來在等待的人纔》
著者信息
作者簡介
陶德‧羅斯（Todd Rose）
從小被診斷為過動兒，在師長眼中，他是個唯恐天下不亂的問題學童。留校察看是傢常便飯，十八歲被高中退學之後，為瞭養傢，身兼數職。
十六年後，他卻成為哈佛博士。「打破平均值」這個衝擊性的觀點，獲選哈佛教育學院最重要的八個概念，陸續受邀到TED、Google與各大企業演講，備受推崇。
現為哈佛大學教育學院「心智、大腦與教育」計畫主任，帶領團隊研究個體性差異。同時他也是非營利組織「個體機會中心」的共同創辦人，緻力推廣個體性在社會、職場、學校的應用。
個人網站：www.toddrose.com
譯者簡介
聞若婷
師大國文係畢業，曾任職齣版社編輯，現為自由譯者。嗜讀小說。譯作包括《換一雙眼睛散步去》（圓神齣版）《沒有名字的人》《虎丘情濃》《跑過裂榖》等。
陶德‧羅斯（Todd Rose）
從小被診斷為過動兒，在師長眼中，他是個唯恐天下不亂的問題學童。留校察看是傢常便飯，十八歲被高中退學之後，為瞭養傢，身兼數職。
十六年後，他卻成為哈佛博士。「打破平均值」這個衝擊性的觀點，獲選哈佛教育學院最重要的八個概念，陸續受邀到TED、Google與各大企業演講，備受推崇。
現為哈佛大學教育學院「心智、大腦與教育」計畫主任，帶領團隊研究個體性差異。同時他也是非營利組織「個體機會中心」的共同創辦人，緻力推廣個體性在社會、職場、學校的應用。
個人網站：www.toddrose.com
譯者簡介
聞若婷
師大國文係畢業，曾任職齣版社編輯，現為自由譯者。嗜讀小說。譯作包括《換一雙眼睛散步去》（圓神齣版）《沒有名字的人》《虎丘情濃》《跑過裂榖》等。
圖書目錄
推薦序 一到十分，你給這個人打幾分？ 江湖人稱S姐
推薦序 盡管會製造麻煩，我們都需要「奇點」 蘇文鈺
前言 平均值是個假議題？
為何我們明知分數並不會反映真實的自己，卻仍接受它代錶一種客觀事實？
第一篇 平均觀時代
第一章 平均觀問世
十九世紀初，第一波「大數據」浪潮席捲而來，而且以偏概全：如果你數學不好，你的容貌和品行大概也不好。
第二章 我們的世界如何走嚮標準化
你有沒有發現自己早就是「人類單位」，隻是個統計數字，一個平均勞工，一個平均學生？這一切要從講求效率的泰勒主義說起……
第三章 推翻平均觀
為何盡管有諸多研究證明平均觀不適用評估個體，卻依舊無法推翻？隻因為平均主義是最好用的工具？難道沒有其他的取代方案瞭嗎？
第二篇 個體性原則
第四章 各自精采的纔能
二○○三年的紐約尼剋隊，耗費巨資組瞭NBA平均得分總數最高的夢幻球隊，卻連輸四個球季，他們是錯估瞭哪件事？ Google、IGN又是如何找到人纔的呢？
第五章 特質是一種迷思
有位徵纔顧問大膽地介紹一位藥劑師擔任新創産業的人資，他的理由是什麼呢？
第六章 我們都是開路先鋒
學習隻能如階梯般，一直嚮上發展嗎？如果像是一張網，開枝散葉地嚮外延伸呢？
第三篇 個人的時代
第七章 當企業寄望於個體性
企業往往把員工視為可替換的勞力，導緻員工失去任何使命感。但有三間公司不這麼認為，他們做瞭哪些讓他們超越業界的事情？
第八章 取代高等教育中的平均觀
教育最殘酷的事實是：如果想比彆人好，就必須先和大傢一樣。但文憑究竟能證明什麼？
第九章 重新定義「機會」
齊頭式的平等真的就公平嗎？為何羅斯博士說教科書應該設計成給「邊緣人」會比較好？
推薦序 盡管會製造麻煩，我們都需要「奇點」 蘇文鈺
前言 平均值是個假議題？
為何我們明知分數並不會反映真實的自己，卻仍接受它代錶一種客觀事實？
第一篇 平均觀時代
第一章 平均觀問世
十九世紀初，第一波「大數據」浪潮席捲而來，而且以偏概全：如果你數學不好，你的容貌和品行大概也不好。
第二章 我們的世界如何走嚮標準化
你有沒有發現自己早就是「人類單位」，隻是個統計數字，一個平均勞工，一個平均學生？這一切要從講求效率的泰勒主義說起……
第三章 推翻平均觀
為何盡管有諸多研究證明平均觀不適用評估個體，卻依舊無法推翻？隻因為平均主義是最好用的工具？難道沒有其他的取代方案瞭嗎？
第二篇 個體性原則
第四章 各自精采的纔能
二○○三年的紐約尼剋隊，耗費巨資組瞭NBA平均得分總數最高的夢幻球隊，卻連輸四個球季，他們是錯估瞭哪件事？ Google、IGN又是如何找到人纔的呢？
第五章 特質是一種迷思
有位徵纔顧問大膽地介紹一位藥劑師擔任新創産業的人資，他的理由是什麼呢？
第六章 我們都是開路先鋒
學習隻能如階梯般，一直嚮上發展嗎？如果像是一張網，開枝散葉地嚮外延伸呢？
第三篇 個人的時代
第七章 當企業寄望於個體性
企業往往把員工視為可替換的勞力，導緻員工失去任何使命感。但有三間公司不這麼認為，他們做瞭哪些讓他們超越業界的事情？
第八章 取代高等教育中的平均觀
教育最殘酷的事實是：如果想比彆人好，就必須先和大傢一樣。但文憑究竟能證明什麼？
第九章 重新定義「機會」
齊頭式的平等真的就公平嗎？為何羅斯博士說教科書應該設計成給「邊緣人」會比較好？
圖書序言
推薦序
一到十分，你給這個人打幾分？
江湖人稱S姐
在過去社會裏，多數人在詢問他人判斷事物或績效的標準就是及格╱不及格，判斷條件從單一執行╱效率層麵到多維度層麵至全方位三百六十度績效評估法則的演進，如果在平均值以上似乎較能被接受，平均值以下就必須進入觀察，這在企業、學校教育、個人感情，甚至傢庭教育都有可能發生，似乎永遠有辦法標準化評估並分類。從獵人頭顧問的角度來看，若要替企業解決適纔適所的議題，部門中就不能都是A咖，必須有不同等級或專業的人組閤起來纔可能和諧。而這本書定義瞭不同的評估標準，讓我對於企業用人與求職者之間的矛盾關係有瞭新的想法。
在企業端，公司高層總把人頭數字化，玩組織遊戲與分析遊戲。這個部門需要多少人，這個單位創造齣多少價值或是替公司節省多少成本為考量，越標準化的流程越能保證品質。如果此産品不賺錢就裁員或將此單位流放邊疆等著被收購拿一筆，如果組織因為員工滿意度不高有流動率，就隻是補人數或乾脆遇缺不補，說到底就是數字遊戲。在過去工業化社會裏也許可行，績效決定薪資或奬金漲幅，所以工作者也樂得藉由工作錶現爭取更高的薪水，導緻長久下來組織為瞭利益而不惜産生衝突或鬥爭。
反觀，數字化管理和個體員工的成長是上下矛盾的，員工需要被認同、需要被知道他是誰、能貢獻什麼。隨著資訊取得普遍，個人意識成長，更多人開始認知人生不是隻有工作，還有很多值得追尋的事物與興趣，渴望改變，甚至積極參與教育改革，認為知識及資本不再是由上位者控製，而是個體力量的結閤，並對於既有體製提齣反動。
所以近十年各種新創公司崛起並快速擴張是有脈絡可循的，因為他們將員工視為資産，以人為核心而非産品為核心，從個體中發現璞玉，並予以彈性空間任其發揮，甚至免費訓練員工，這讓不少大型企業在近五年受到極大衝擊而必須迴過頭來重新檢視員工價值。這些力量並非單一事件，而是大量個體意識集閤。
然而，拋棄舊有思維比接受新思維難多瞭，科技的進步及個人意識崛起，依照個人職能來執行最閤適的事務並有各種新興職位是下一步人纔發展關鍵。未來的教育路徑會和現在的上下課、午休、課後進修等的模式有所差彆，學習沒有年齡差距，十五歲的小孩和四十歲的學生進修同一門專業；工作也許會和現在的週一到週五打卡上下班、在一個辦公室共事方式有所差距—同事將來自世界各地而且虛擬實境，甚至可能彈性選擇工時。相信在企業與個體專注於各自強項並協同閤作後，這是有可能發生的。
個體都應該跳脫係統及體製思維，因為一旦適應瞭，就會接受一切的不閤理。個體在未來被定義擁有多種角色及特質，而不是過去的一張名片或單一行為定義價值。可能白天是行銷主管，其他時間是個好媽媽，是個鋼琴老師，是個到處旅行的背包客。
《終結平庸》透過大量案例及分析研究重新定義過去所謂的「平均值」，帶你瞭解過去以平均值為基準的武斷篩選方法早已不存在，透過瞭解個體各種層麵的參差性找齣個人潛能，拒絕盲目追求大眾要求的平均值之上，學校應該教育倫理而非知識，社會應該教育生存及挖掘潛能。個體創造機會的時代已經來臨，本書值得仔細閱讀，瞭解曆史脈絡及演進，進而找齣個人方嚮與目標。
（本文作者為職場力部落客╲商周專欄作傢）
推薦序
盡管會製造麻煩，我們都需要「奇點」
蘇文鈺
在大學裏，我教過機率、統計與隨機過程，也常常是各類考試題目的齣題者，這幾門課都很不容易，我曾經自承這是數學領域裏我比較弱的科目，不好懂，也不好教，學生要能聽懂後再來應用，必須花上好幾年的時間。時下機器學習正夯，若要把機器學習學得全麵，學好機率統計是首要之務。
因為難懂難教，所以機率之中會有幾個數值是常用的，例如平均值（mean），變異數（Variance），相關係數（Correlation Coefficient），歪麯（Skewness）……等，這些是經過統計之後所産生的一個機率事件的代錶數值。而且在大數法則下，許多的機率事件最後統計時可以用高斯分布（Gaussian），Chi Square與學生分布（Student's T）來逼近。
也就是說，因為很難一下子把概念解釋得清清楚楚，所以最後乾脆教幾個標準作法，然後查錶得齣幾個標準參考數值，讓大傢在多數的情況下可以一用。
但是在工程領域，我們也很注重所謂的奇點（Singularity），因為奇點通常不是麻煩製造者，就是突破研究的關鍵。想在研究上有突齣貢獻，非得有不同於一般的想法，這就是奇點。現下那種炒冷飯大雜燴式的論文是不太有可能會産齣讓人類真正進步的技術的。偏偏前者很少見，後者滿天飛。
* * *
在所有的機率統計學所産生齣來的代錶值之中，又以Mean為最普遍，講簡單一點就是取平均值（Averaging）。
所以，「平均」每年論文多的教授相對會做研究、考試成績高的代錶腦袋好、研究計畫多的代錶會實作……諸如此類的看法充斥整個颱灣。
平均值有沒有用？我相信是有的。例如，我也覺得填鴨式教育對「很多」學生有用，而用考試的方式來評量學生的學習也「可能」適用「多數」人。但是因為隻是「可能」，所以這些「多數」也可能是統計下的結果，事實上沒有你想像的這麼多。這樣子的數字，其實容易造假，所以大傢拚命寫論文。
即使不造假，統計也是會騙人的。往往兩個研究對象一看就知是截然不同的，但是因為量測數值平均的結果（average）很接近，人類的簡化思考就相信兩者之間沒有差異，這就是濛著眼睛說話瞭。之所以會這樣，若不是統計模型沒做好，就是忽略瞭奇點。
* * *
過去的環境因素，我們希望趕快産齣不要問太多、會做事就好的「人纔」，因此，均等式的教學、反覆的練習、生産綫式的學校、公平的入學方式……等，以「平均值」為依歸的教育與經營思維主導瞭整個從小學一直到教授升等的運作。
但是我們往往忽略瞭隨意濫用「平均值」是一件可怕的事，同時忘記該努力去找齣「奇點」，以緻社會的進步也大幅延滯瞭。
找齣這些看似來惹麻煩的奇點，幫助這些奇點，讓他們可以對社會産生巨大的貢獻，將是颱灣往上提升的很重要的一件事。
但是，我也想提醒大傢，事實上，適閤填鴨與考試的學生也「可能」「不少」，彆隻是把光芒放在一些奇點厲害人物身上，而忽視瞭更廣大的人們的需要，後者也許對於推動大幅進步時貢獻不大，卻是整個社會安定緩步前進的力量。
這也是Program the World（愛自造者學習）協會會持續努力的方嚮。也是很多像是均一教育平颱等前輩組織努力在前麵引導我們的。
（本文作者為成功大學資訊工程學係教授，偏鄉兒少程式教學計畫「Program the World」中華民國愛自造者學習協會理事長）
一到十分，你給這個人打幾分？
江湖人稱S姐
在過去社會裏，多數人在詢問他人判斷事物或績效的標準就是及格╱不及格，判斷條件從單一執行╱效率層麵到多維度層麵至全方位三百六十度績效評估法則的演進，如果在平均值以上似乎較能被接受，平均值以下就必須進入觀察，這在企業、學校教育、個人感情，甚至傢庭教育都有可能發生，似乎永遠有辦法標準化評估並分類。從獵人頭顧問的角度來看，若要替企業解決適纔適所的議題，部門中就不能都是A咖，必須有不同等級或專業的人組閤起來纔可能和諧。而這本書定義瞭不同的評估標準，讓我對於企業用人與求職者之間的矛盾關係有瞭新的想法。
在企業端，公司高層總把人頭數字化，玩組織遊戲與分析遊戲。這個部門需要多少人，這個單位創造齣多少價值或是替公司節省多少成本為考量，越標準化的流程越能保證品質。如果此産品不賺錢就裁員或將此單位流放邊疆等著被收購拿一筆，如果組織因為員工滿意度不高有流動率，就隻是補人數或乾脆遇缺不補，說到底就是數字遊戲。在過去工業化社會裏也許可行，績效決定薪資或奬金漲幅，所以工作者也樂得藉由工作錶現爭取更高的薪水，導緻長久下來組織為瞭利益而不惜産生衝突或鬥爭。
反觀，數字化管理和個體員工的成長是上下矛盾的，員工需要被認同、需要被知道他是誰、能貢獻什麼。隨著資訊取得普遍，個人意識成長，更多人開始認知人生不是隻有工作，還有很多值得追尋的事物與興趣，渴望改變，甚至積極參與教育改革，認為知識及資本不再是由上位者控製，而是個體力量的結閤，並對於既有體製提齣反動。
所以近十年各種新創公司崛起並快速擴張是有脈絡可循的，因為他們將員工視為資産，以人為核心而非産品為核心，從個體中發現璞玉，並予以彈性空間任其發揮，甚至免費訓練員工，這讓不少大型企業在近五年受到極大衝擊而必須迴過頭來重新檢視員工價值。這些力量並非單一事件，而是大量個體意識集閤。
然而，拋棄舊有思維比接受新思維難多瞭，科技的進步及個人意識崛起，依照個人職能來執行最閤適的事務並有各種新興職位是下一步人纔發展關鍵。未來的教育路徑會和現在的上下課、午休、課後進修等的模式有所差彆，學習沒有年齡差距，十五歲的小孩和四十歲的學生進修同一門專業；工作也許會和現在的週一到週五打卡上下班、在一個辦公室共事方式有所差距—同事將來自世界各地而且虛擬實境，甚至可能彈性選擇工時。相信在企業與個體專注於各自強項並協同閤作後，這是有可能發生的。
個體都應該跳脫係統及體製思維，因為一旦適應瞭，就會接受一切的不閤理。個體在未來被定義擁有多種角色及特質，而不是過去的一張名片或單一行為定義價值。可能白天是行銷主管，其他時間是個好媽媽，是個鋼琴老師，是個到處旅行的背包客。
《終結平庸》透過大量案例及分析研究重新定義過去所謂的「平均值」，帶你瞭解過去以平均值為基準的武斷篩選方法早已不存在，透過瞭解個體各種層麵的參差性找齣個人潛能，拒絕盲目追求大眾要求的平均值之上，學校應該教育倫理而非知識，社會應該教育生存及挖掘潛能。個體創造機會的時代已經來臨，本書值得仔細閱讀，瞭解曆史脈絡及演進，進而找齣個人方嚮與目標。
（本文作者為職場力部落客╲商周專欄作傢）
推薦序
盡管會製造麻煩，我們都需要「奇點」
蘇文鈺
在大學裏，我教過機率、統計與隨機過程，也常常是各類考試題目的齣題者，這幾門課都很不容易，我曾經自承這是數學領域裏我比較弱的科目，不好懂，也不好教，學生要能聽懂後再來應用，必須花上好幾年的時間。時下機器學習正夯，若要把機器學習學得全麵，學好機率統計是首要之務。
因為難懂難教，所以機率之中會有幾個數值是常用的，例如平均值（mean），變異數（Variance），相關係數（Correlation Coefficient），歪麯（Skewness）……等，這些是經過統計之後所産生的一個機率事件的代錶數值。而且在大數法則下，許多的機率事件最後統計時可以用高斯分布（Gaussian），Chi Square與學生分布（Student's T）來逼近。
也就是說，因為很難一下子把概念解釋得清清楚楚，所以最後乾脆教幾個標準作法，然後查錶得齣幾個標準參考數值，讓大傢在多數的情況下可以一用。
但是在工程領域，我們也很注重所謂的奇點（Singularity），因為奇點通常不是麻煩製造者，就是突破研究的關鍵。想在研究上有突齣貢獻，非得有不同於一般的想法，這就是奇點。現下那種炒冷飯大雜燴式的論文是不太有可能會産齣讓人類真正進步的技術的。偏偏前者很少見，後者滿天飛。
* * *
在所有的機率統計學所産生齣來的代錶值之中，又以Mean為最普遍，講簡單一點就是取平均值（Averaging）。
所以，「平均」每年論文多的教授相對會做研究、考試成績高的代錶腦袋好、研究計畫多的代錶會實作……諸如此類的看法充斥整個颱灣。
平均值有沒有用？我相信是有的。例如，我也覺得填鴨式教育對「很多」學生有用，而用考試的方式來評量學生的學習也「可能」適用「多數」人。但是因為隻是「可能」，所以這些「多數」也可能是統計下的結果，事實上沒有你想像的這麼多。這樣子的數字，其實容易造假，所以大傢拚命寫論文。
即使不造假，統計也是會騙人的。往往兩個研究對象一看就知是截然不同的，但是因為量測數值平均的結果（average）很接近，人類的簡化思考就相信兩者之間沒有差異，這就是濛著眼睛說話瞭。之所以會這樣，若不是統計模型沒做好，就是忽略瞭奇點。
* * *
過去的環境因素，我們希望趕快産齣不要問太多、會做事就好的「人纔」，因此，均等式的教學、反覆的練習、生産綫式的學校、公平的入學方式……等，以「平均值」為依歸的教育與經營思維主導瞭整個從小學一直到教授升等的運作。
但是我們往往忽略瞭隨意濫用「平均值」是一件可怕的事，同時忘記該努力去找齣「奇點」，以緻社會的進步也大幅延滯瞭。
找齣這些看似來惹麻煩的奇點，幫助這些奇點，讓他們可以對社會産生巨大的貢獻，將是颱灣往上提升的很重要的一件事。
但是，我也想提醒大傢，事實上，適閤填鴨與考試的學生也「可能」「不少」，彆隻是把光芒放在一些奇點厲害人物身上，而忽視瞭更廣大的人們的需要，後者也許對於推動大幅進步時貢獻不大，卻是整個社會安定緩步前進的力量。
這也是Program the World（愛自造者學習）協會會持續努力的方嚮。也是很多像是均一教育平颱等前輩組織努力在前麵引導我們的。
（本文作者為成功大學資訊工程學係教授，偏鄉兒少程式教學計畫「Program the World」中華民國愛自造者學習協會理事長）
圖書試讀
第二章 我們的世界如何走嚮標準化
我被高中退學以後，曾在一間大型鋁沖壓工廠短暫工作，那是我進入職場的初體驗。上工第一天，有人遞給我一張小卡片，上頭钜細靡遺地說明我該怎麼做我的工作，甚至規定我的手臂和腳部的動作。我從堆積如山的純鋁塊中拿起一塊，搬運到熾熱的沖壓機具旁。接著，把鋁塊送入機器，再擠齣來時則變成L形或S形的柱狀體，就像在玩黏土一樣。我把柱狀體堆到棧闆上，再按下一個按鈕，記錄我已經完成一個單位瞭（我的工資有部分是根據我沖壓的單位數量而定的），然後再衝迴鋁塊堆那裏重頭來過。
我對這個工作印象最深刻的兩件事，一個是沒完沒瞭地重復著沖壓和奔跑、沖壓和奔跑、沖壓和奔跑⋯⋯另一個就是工廠裏的鈴聲，刺耳地提醒我的輪班時間。這是個缺乏人性的體驗。作為一名鋁工廠員工，我的個體性完全不重要。非但如此，正如同英國詩人賽波斯曾警告過的，我隻不過是個「人類單位」—隻是個統計數字，一個平均勞工。這不是偶然：整個工作場所都是依照平均主義的原則而設計的，他們假定可以藉由比較個人與平均值來評估、分派、管理他們。
橫掃全球的泰勒主義
第二次工業革命的最初幾十年，最大的特徵包括一飛沖天的通貨膨脹、一蹶不振的薪資，以及一再爆發的金融恐慌。泰勒初進入米德威時，整個美國正處於他那一代最嚴重的經濟蕭條之中。勞工幾乎不會待在同一個崗位，工廠一年之內的員工流動率由一○○∼一五○○％都有。沒有人能理解工廠時代為何冒齣這麼多新的經濟問題，可是泰勒坐上總工程師位子的時候，他深信自己掌握瞭真正的問題根源：效率低落。
泰勒主張新式電氣化工廠所浪費的人力實在太誇張，完全肇因於工廠組織勞工的方式。在泰勒眼裏，那種方式既笨拙又無用，最重要的是—很不科學。七十年前，工業革命剛開始，第一波大規模的紡織業、鋼鐵業和蒸汽動力業創造瞭社會劇變，促使凱特勒試圖藉由社會科學來解決新的社會問題。凱特勒成為社會物理學領域的牛頓。現在時間來到一八九○年代，擺在泰勒眼前的是新一代的經濟劇變，他宣稱唯有藉由工作的科學纔能解決工廠時代的問題。換言之，泰勒打算成為工業組織領域的凱特勒。
我被高中退學以後，曾在一間大型鋁沖壓工廠短暫工作，那是我進入職場的初體驗。上工第一天，有人遞給我一張小卡片，上頭钜細靡遺地說明我該怎麼做我的工作，甚至規定我的手臂和腳部的動作。我從堆積如山的純鋁塊中拿起一塊，搬運到熾熱的沖壓機具旁。接著，把鋁塊送入機器，再擠齣來時則變成L形或S形的柱狀體，就像在玩黏土一樣。我把柱狀體堆到棧闆上，再按下一個按鈕，記錄我已經完成一個單位瞭（我的工資有部分是根據我沖壓的單位數量而定的），然後再衝迴鋁塊堆那裏重頭來過。
我對這個工作印象最深刻的兩件事，一個是沒完沒瞭地重復著沖壓和奔跑、沖壓和奔跑、沖壓和奔跑⋯⋯另一個就是工廠裏的鈴聲，刺耳地提醒我的輪班時間。這是個缺乏人性的體驗。作為一名鋁工廠員工，我的個體性完全不重要。非但如此，正如同英國詩人賽波斯曾警告過的，我隻不過是個「人類單位」—隻是個統計數字，一個平均勞工。這不是偶然：整個工作場所都是依照平均主義的原則而設計的，他們假定可以藉由比較個人與平均值來評估、分派、管理他們。
橫掃全球的泰勒主義
第二次工業革命的最初幾十年，最大的特徵包括一飛沖天的通貨膨脹、一蹶不振的薪資，以及一再爆發的金融恐慌。泰勒初進入米德威時，整個美國正處於他那一代最嚴重的經濟蕭條之中。勞工幾乎不會待在同一個崗位，工廠一年之內的員工流動率由一○○∼一五○○％都有。沒有人能理解工廠時代為何冒齣這麼多新的經濟問題，可是泰勒坐上總工程師位子的時候，他深信自己掌握瞭真正的問題根源：效率低落。
泰勒主張新式電氣化工廠所浪費的人力實在太誇張，完全肇因於工廠組織勞工的方式。在泰勒眼裏，那種方式既笨拙又無用，最重要的是—很不科學。七十年前，工業革命剛開始，第一波大規模的紡織業、鋼鐵業和蒸汽動力業創造瞭社會劇變，促使凱特勒試圖藉由社會科學來解決新的社會問題。凱特勒成為社會物理學領域的牛頓。現在時間來到一八九○年代，擺在泰勒眼前的是新一代的經濟劇變，他宣稱唯有藉由工作的科學纔能解決工廠時代的問題。換言之，泰勒打算成為工業組織領域的凱特勒。
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