讲师发现很多学员参加完系统思考工作坊后，并没有继续学习的意愿。所以讲师们做了一些“思考”。
四层模型
- 事件
参加完系统思考的工作坊之后，学员的表现有：
- 上完课以为会了
- 不做作业
- 只买书不看
- 趋势
- 意愿
- 结果 （需要跟Ned再check一下）
- 工作坊期间 (需要跟晓芸再check一下)
- 结构
- 参见CLD
- 心智模式
- 等到问题来了再说
- 作业压力 -> 烦 -> 抵触
- 没打算花那么多时间
- 跟本职工作无关的不想学
CLD
思考
我们给平衡回路起的名字叫做“解决实际问题平衡回路”。这个回路揭示的是当学员的学习目的是解决实际问题的时候，实际能力与所需能力的差距越大，持续学习的意愿就越强。
但是，也有人说，这个链路搞反了。不是S，而是O。应该是实际能力与所需能力的差距越大，持续学习的意愿就越弱，因为差距越大，就越解决不了问题，越解决不了问题，就越怀疑学习系统思考的必要性。
言之有理，如果对于系统思考是不是解决问题切实所需的能力还心存怀疑，那么面对解决不了实际问题的挫折，心生退意也是自然。
那么系统思考是不是解决问题切实所需的能力呢？我们知道系统思考最适合“动态复杂”的问题场景的。所谓的“动态复杂”就是系统变量会随着时间的改变而变化，这种复杂度很难通过析构来获得洞察。我们在课程设计中通常也有系统思考适用场景的介绍，我们可以做一些强调。
现在我把变量“参加课程获得的能力”分为“鉴别动态复杂问题的能力”及“分析、解决动态复杂问题的能力”。其中“鉴别动态复杂问题的能力”帮助学员鉴别出动态复杂问题，坚定使用系统思考解决动态复杂问题的信心。这样，当发现能力上有差距的时候，差距越大，持续学习系统思考的意愿也会越强。
这样，就引入了一个新的增强回路。我把它命名为“鉴别动态复杂问题能力增强回路”。
前面的R1是“通过课程获得能力增强回路”。其实通过参加课程或者工作坊只是学习的方法之一，所以把这个回路做一些简化，再引入“学员通过不同学习途径进行学习的力度”和“通过系统思考解决实际问题的个数”两个变量。就形成了下面的CLD。
- R1：通过学习系统思考解决实际问题增强回路
- R2：鉴别动态复杂问题能力增强回路
- B：解决实际问题能力平衡回路
为了激发继续学习的意愿，我想至少可以做两点：
- 帮助学员认识动态复杂，以及系统思考是如何可以帮助应对动态复杂的；
- 在课程中（或者课程之后）帮助学员分析实际问题，并试图找到解决问题的办法。
最后，重新审视一下平衡回路。在这篇文章里，学习的目标是解决实际问题。如果学习的目标不是为了解决实际问题的？怎么激发持续学习的意愿？
以后再思考。