你好呀。
这里是一只野生月儿。
拥有勇气是提问的第一步。
不要担心自己的问题可能会被认为是愚蠢或不相关的。
如果你有疑问，很可能别人也有相同的疑问。
｜月儿
提问是一种艺术
我曾有幸在一位互联网行业的先驱者所创建的多个群聊中听取他的分享。令人惊讶的是，这位大咖拥有多个群，而且群的费用差异不小，从个位数到百位数，甚至达到千位数和万位数。群里的人都很好奇，于是有人提出了这样一个问题：在这些不同价位的群里，他提供的服务有什么不同吗？他的回答很直接，他说：服务没有任何区别，但群里提出的问题的质量不一样。
这一观点深刻地揭示了一个重要的现象：问题的质量往往比答案更重要。
现在我们人类和 ChatGPT 之间最大的区别就是它现在还不会提问，你先想一下，如果 ChatGPT 会提问的话，会是什么样的走势。
怎样算是一个好问题？
一个好的问题可以引发深入的思考，促进沟通，甚至引导对话方向。那么，什么样的问题算是一个好问题呢？
目标性：好的问题有明确的目的，不是随意或表面的。一个好的问题清晰、具体，避免使用模糊的词汇，使回答者知道你想要什么样的答案。
开放性：开放式问题（而不是只能回答“是”或“否”的封闭式问题）可以促进更广泛的讨论和思考。例如，“你如何看待这个问题？”比“你同意吗？”更具开放性。
中立性：好的问题是中立的，而不是带有偏见或预设的答案。例如，“你为什么选择这个方案？”比“你为什么选择这个错误的方案？”更为中立。
启发性：一个好的问题可以引导人们思考、探索新的观点或见解。好的问题有时需要探索问题背后的根本原因或背景，而不仅仅停留在表面。好的问题可以帮助回答者重新考虑自己的观点，促使其反思自己的思想和观念。
一个好的问题应当结合当前的情境，既有广度，又有深度，能够促进思考和沟通，而不是简单地寻求一个固定的答案。每次在提问前，稍作思考，根据上述特点来构造问题，可以使沟通更为有效和深入。
如何提问呢？
提问是一个看似简单但实则复杂的艺术。有效地提问不仅能帮助你获取更多信息，还能促进沟通和理解。以下是一些关于如何提问的建议：
准备阶段
明确目的：在提问之前，要明确你希望得到什么样的答案。是需要事实性的信息，还是希望引发深入的讨论？
做好研究：如果可能，事先了解一些背景信息。这样你的问题更可能是具体和相关的。
提问时
用清晰、简洁的语言提问：避免使用复杂或模糊的词汇，确保对方能够理解你的问题。
避免引导性问题：尽量不要提出那种含有暗示答案的问题，例如，“你不觉得这个方案很糟糕吗？”。
使用开放式问题：尽量使用能引发讨论的开放式问题，而不是仅能回答“是”或“否”的封闭式问题。
给予时间和空间：提出问题后，给予对方足够的时间和空间来思考和回答。
体现尊重和开放性：用诚恳和尊重的态度提问，表明你是真心希望了解对方的观点。
听取答案
全神贯注地倾听：当对方回答问题时，给予全面的注意力。
避免打断：除非绝对必要，否则不要在对方回答问题时打断他们。
做好笔记：如果情况允许，做些简短的笔记能帮助你之后更好地回顾和理解。
后续提问
深入挖掘：在初步的问题得到回答后，可以提出更具体或深入的问题。
确认和澄清：如果有需要，对对方的回答进行确认或要求澄清。
感谢对方：无论答案是否是你希望得到的，都应礼貌地感谢对方花时间回答你的问题。
通过综合这些方法和技巧，你将更加精通提问的艺术，无论是在日常生活、学术研究或职业环境中，都能更有效地获取信息和促进沟通。
奥卡姆三剑客原则：明确性、反馈性和确认性（MFC）
要想进行有效的职场沟通，我们需要遵循一套易于记忆且实用的原则。我把它称为“奥卡姆三剑客原则”：明确性（Meticulousness）、反馈性（Feedback）和确认性（Certainty），简称MFC。
明确性（Meticulousness）
明确性要求我们在提问时明确情境、行为和预期影响，避免模糊和含糊其词。比如如果会场需要挂一个横幅，如果你问领导，“会场宽度大概有九米，您看横幅做到八米合适吗？”这样你不仅明确了情境（会场宽度九米）和行为（制作八米长的横幅），还预设了一个影响（横幅适合会场），从而提供了一个更全面的问题背景。
反馈性（Feedback）
反馈性是一种双向的信息交换机制。当你提出一个问题并得到答案后，不妨给出一些反馈，例如，“我明白了，您希望横幅设计更注重传统文化元素。”这不仅有助于确认信息，还可以作为后续沟通的基础。
确认性（Certainty）
确认性则要求我们在沟通结束后确认达成的共识，以确保所有方都明确了任务的细节和期望。例如，你可以说，“那么，我们就按照红底黄字，加上'庆祝活动成功’的标语，制作一个八米长的横幅。我会把完成的横幅放在办公室。这样可以吗？”
记住，问对问题比得到所有答案更重要。有效提问不仅是获取信息的手段，更是一种思考、分析和解决问题的有效工具。所以，下次当你面对一个复杂的工作任务或人际关系问题时，不妨运用这些原则和模型，你会发现问题的解决变得前所未有地简单。
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