量表、績效數據與標準程序能提供一致的參照，但其意義仍需由熟悉現場的人解讀。數據可能忽略個別差異、時間脈絡與未被測量的因素；另一方面，專家直覺也可能受偏見、過度自信或有限經驗影響。因此，較好的做法是讓指標與專業判斷相互校正，並留下分歧與理由，而不是簡單地讓一方凌駕另一方。
思與行
- 當數據與現場判斷不一致時，啟動可追溯的討論程序，記錄理由與後續結果。
- 定期檢查專家判斷是否有系統性偏差，並持續以結果校準。
量表、績效數據與標準程序能提供一致的參照，但其意義仍需由熟悉現場的人解讀。數據可能忽略個別差異、時間脈絡與未被測量的因素；另一方面，專家直覺也可能受偏見、過度自信或有限經驗影響。因此，較好的做法是讓指標與專業判斷相互校正，並留下分歧與理由，而不是簡單地讓一方凌駕另一方。