Choix lourds en jugement
Utilisez lorsque plusieurs options sont défendables, mais chacune crée une conséquence opérationnelle différente.
Modèle du Design Lab
Un modèle d'interaction réutilisable qui aide les apprenants à comparer des décisions plausibles en montrant comment chaque choix affecte la vitesse, la clarté, le risque, la confiance et l'effort.
Utilisez lorsque plusieurs options sont défendables, mais chacune crée une conséquence opérationnelle différente.
Les apprenants voient les compromis au lieu de recevoir une simple réponse correcte ou incorrecte.
Fonctionne comme une interaction web autonome, une ressource intégrée, un bloc Rise ou un objet web Storyline.
Pourquoi ce modèle existe
Dans le travail réel, les gens choisissent souvent entre des options qui sont toutes raisonnables. Un choix peut être rapide mais risqué. Un autre peut instaurer la confiance mais nécessiter plus d'efforts. Un autre peut réduire l'incertitude mais ralentir le workflow.
Le Decision Tradeoff Visualizer transforme cette tension en moment d'apprentissage. Au lieu de dire aux apprenants s'ils avaient raison ou tort, il les aide à voir ce que leur décision change.
Aperçu en direct
Scénario : Un partenaire de livraison signale que les instructions de l'application ne sont pas claires avant de commencer un itinéraire sensible au temps. Vous devez décider quel chemin de soutien recommander.
La personne est prête à commencer, mais elle n'est pas sûre de l'instruction de l'application à appliquer. Le chemin est sensible au temps, et deviner pourrait créer de la confusion en aval.
Ce choix ajoute une petite pause, mais il améliore la clarté et réduit le risque de donner un conseil basé sur une mauvaise hypothèse.
Un soutien utile commence souvent par réduire l'ambiguïté. Une question de clarification peut empêcher qu'une réponse rapide devienne coûteuse.
Notes de conception
Utilisez des dimensions qui comptent dans le travail réel, telles que le risque, la confiance, la qualité, la rapidité, l'effort, la confiance ou l'impact sur le client.
Chaque choix n'a pas besoin d'être également valide. Certaines options peuvent être plus faibles, mais le retour d'information devrait expliquer pourquoi.
L'objectif n'est pas de récompenser l'apprenant avec un score. L'objectif est de montrer ce que leur décision change.
Comment le personnaliser
Adaptez ce modèle pour des décisions de leadership, le support client, la sécurité, l'intégration, le dépannage, l'application des politiques, les conversations de coaching ou le triage opérationnel.
Créez un moment où plus d'une option semble plausible.
Sélectionnez 4 à 6 dimensions de compromis qui comptent dans le flux de travail.
Donnez à chaque choix un profil distinct afin que les conséquences deviennent visibles.
Expliquez la logique de décision, pas seulement le résultat.
Bloc de départ
Utilisez ce bloc de départ comme un modèle léger pour votre propre interaction de décision basée sur un scénario.
<div class="tradeoff-widget" data-tradeoff-widget>
<div class="tradeoff-question">
<p>Scenario</p>
<h3>What would you recommend first?</h3>
</div>
<div class="tradeoff-options">
<button type="button" data-choice="quick">Give a quick answer so they can keep moving.</button>
<button type="button" data-choice="verify">Ask one clarifying question first.</button>
<button type="button" data-choice="escalate">Escalate immediately.</button>
</div>
<div class="tradeoff-feedback">
<h4 data-title>Clarify before acting</h4>
<p data-body>This choice adds a small pause, but improves clarity and reduces risk.</p>
<div class="tradeoff-bars">
<div class="bar" data-metric="speed"><span>Speed</span><strong>68</strong><div><i style="width:68%"></i></div></div>
<div class="bar" data-metric="clarity"><span>Clarity</span><strong>92</strong><div><i style="width:92%"></i></div></div>
<div class="bar" data-metric="risk"><span>Risk control</span><strong>86</strong><div><i style="width:86%"></i></div></div>
</div>
</div>
</div>
Design Lab
Utilisez ce modèle lorsque les apprenants doivent comparer des conséquences, pas mémoriser une réponse parfaite.
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