提問總是得不到滿意答案？我用 AI 思考教練，找出自己的盲點

前陣子，我在社群上提問，卻得不到想要的答案。

那種無力感讓我一度想放棄。

直到這幾天上了雷蒙的「超級個體工作術」課程，我試著用剛學到的 AI 工具來複盤這次經驗，才驚覺：原來問題不在別人，而在於我「問錯了問題」。

這篇文章，我想分享我是如何透過 AI 重新認識自己，並找到具體行動方案的完整過程。

這不僅是一次工具的應用，更是一趟豁然開朗的思考旅程。

靈感降臨：當「喬哈里窗」遇上 GPTs

▋ 隨身攜帶的專業顧問

在課程中，雷蒙分享了他製作的「AI 思考教練」。

這款 GPTs 結合了心理學的 「喬哈里窗 (Johari Window)」 概念。它最棒的地方在於，透過既有的思考框架，讓我們隨時隨地都能有一個像專業顧問一樣的對象，陪伴自己腦力激盪。

這讓我聯想到比利陳分享的思維模型。只要學會自製 GPTs，我們就能把這些經典模型（如 SWOT、PDCA）變成自己的數位大腦，在不同場景下輔助思考。

社群提問的挫敗：為何我都得不到想要的答案？

▋ 一次失敗的提問經驗

前陣子，我在 Threads 上請教「講師如何有效收集課程滿意度」。

雖然收到了回應，但我心裡卻很納悶：「為什麼這些建議都不太適用？是不是我哪裡沒說清楚？」

這成了我測試「AI 思考教練」的絕佳機會。

AI 實戰：釐清癥結的頓悟時刻

▋ 找出盲點的過程

我把當時的貼文內容，完整貼給 AI 思考教練。

神奇的是，在它向我提問引導的過程中，我馬上發現了問題的癥結：

🔴 我的舊思維：
被「滿意度調查」的形式綁架，腦中想的都是回收一份份統整好的檔案。
🟢 我的真需求：
我真正想要的，其實是即時、真實的學員回饋，特別是 「學習痕跡」 與 「主觀感受」。

因為我問的問題方向錯了，網友給的答案自然無法打中我的痛點。

▋ 新的行動方案

在與 GPTs 來回討論後，我重新設計了下一次的課後回饋：

1. 簡化題目： 只問 2 題，不降低填寫意願。
2. 專注感受：
   • 「今天課程的氛圍與體驗，對我來說是？（1-5分）」
   • 「哪一個部分讓你開始想調整自己的服務過程？」

原來問題不在別人？AI 教會我的 3 件事

操作完後，我真心覺得該檢討的是我自己。

回頭看，並非網友的回應不好，而是我的問題情境太複雜，三言兩語說不清。在資訊不對稱的情況下，社群給的回應自然很難精準。

這次經驗讓我體會到 AI 工具的三大優勢：

1. 讓提問更完整： 不用被迫濃縮問題，可以把所有背景資訊都丟給它。
2. 讓反思更即時： 凌晨三點也能展開深度對話，不受時空限制。
3. 讓對話更純粹： 不必擔心對方怎麼看我，可以展現最真實的困惑。

結語：AI 是鏡子，真人是火花

不過，這不代表我會放棄向真人請益。

AI 雖然能幫我釐清邏輯（已知），但真人往往能提供意料之外的靈感（未知）。那種「哇！原來還有這種切入點」的驚喜，是單靠 AI 無法給予的。

AI 工具最強大的地方，或許不是給我們答案，而是像一面鏡子，幫助我們看見思考的盲區。

善用這位強大的思考夥伴，同時也不忘真人互動的溫度，這才是 AI 時代最聰明的學習方式。