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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Product Kata |  Knowledge Modeling Feynman Technique |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | Wenn Lernen in kurzen Iterationen verankert werden soll, richtet sie den Blick auf Richtung, Ist-Zustand und nächstes Ziel. Sie übersetzt Produktarbeit in einen wiederholbaren Denk- und Messrhythmus. | Die Feynman Technique prüft Verständnis, indem ein Thema so erklärt wird, dass es für andere leicht verständlich bleibt. Sie macht Wissenslücken sichtbar, bevor sie im Alltag teuer werden. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-2 Wochen je Loop | 20-60 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 3-10 | 1 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Direction, Current Metric, Target Metric, Experiment-Notiz, Lernreport | Plain-language Explanation, Knowledge Gaps, Study Notes | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | OutcomesDiscoveryLernenIterationCoaching | LernenWissenVerständnis | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity |