SMART 原則告訴我們目標要符合哪些原則
但要如何定目標呢？
當然就是從「需求」切入分析，以下是典型的思考流程：
- 「需求」是什麼？
- 無法滿足需求時，會引發哪些「痛點」？
- 一項一項列出想改善的點，這就是「可能的目標」，有了具體的方向，就比較好挑選目標。
- 一次訂一個目標就好，最多不超過 3 個，這是 OKR 的核心精神，集中力量聚焦在可以突破的點上面。
- 怎樣才算達成目標？就是 OKR 中的關鍵結果 (Key Results)，通常會「用數據來佐證」。
- 有了「具體要達成的數據」，以終為始，就有方向設計出好的改善做法。
當然，設計的目標，一定要符合 SMART 原則！
我們以醫學中心內科的 PGY 教學為例，
試著套用剛才的流程，試著分析如何訂出「改善 PGY 教學」的目標。
先確認：想解決什麼問題 or 痛點
有清楚目標後，希望得到什麼成果
成果展示，當然就是用客觀的「數據」來呈現這些問題有改善嗎？
(設定目標)
需求 / 痛點：
教學負擔大
學習成效不如預期
改善 (對症下藥、數據)：
減輕教學負擔
教的時間變短
回答問題的次數變少
更好的學習成效
如何評估？典型的做法是：測驗 (簡單) + 考核 (較複雜，先不考慮)
(減輕教學負擔)
A. 教的時間變短：
重複教學的內容，變成線上課程
要教什麼內容？PGY 該學的、會問的 (需求)
就將問過的問題，變成「課程 + 測驗」引導
會影響教學品質嗎？用「測驗」評估
實驗組 (看線上課程 + 測驗引導)
對照組 (人教學)這次 AI 可以聚焦在「會問的」
PGY 結束前，設計測驗看成績分布
B. 回答問題的次數變少：
- 問題都 ai 解決了
- 如何證明？
- PGY 問 AI 並獲得滿意的回饋次數、趨勢
- 還沒給 PGY 用，那就用模擬的，將 PGY 的問題，自己丟去問 AI
(更好的學習成效)
- PGY 進來前，透過測驗引導，讓他們了解以前問過哪些問題該怎麼處理
- 實驗組、對照組
- 詢問次數降低
- 透過考試，和只有看 faq，後測的成績比較