同儕教學手冊 V1.0/協同工作設計
這裡，我們的目標是透過討論協同工作的策略、樂趣和悲傷，來發展同儕教學中富有成效的“paragogical”方面。它補充了共同促進頁面。
這些問題可能適用於我們這裡的工作組，以及幾乎任何存在的工作組
- 你如何傳球？
- 你如何保持能量？
- 你如何診斷小組的發展方向，並使事情“有意”而不是假設？
我們如何以考慮學習的方式完成所有這些？ （擬議的“允許列表”來自 Simon Sinek，透過 Fabrizo Terzi 和 FTG。）
Linus Torvalds 在接受惠普出版物 Steven Vaughan-Nichols 的採訪時，對軟體開發談了以下看法
第一個錯誤是認為你可以把東西扔出去，然後要求人們幫忙。這不是工作方式。你公開它，然後你假設你必須做所有工作，並要求人們提出他們應該做什麼的建議，而不是他們應該做什麼。也許他們最終會開始幫忙，但你應該從一開始就假設你將是維護它的人，並準備好做所有工作。另一件事——它與之相關——人們似乎弄錯了，那就是認為他們編寫的程式碼才是重要的。不，即使你寫了 100% 的程式碼，即使你是世界上最好的程式設計師，並且永遠不需要任何幫助，真正重要的是程式碼的使用者。程式碼本身並不重要；專案只有在人們真正發現它有用時才有用。
理解你的使用者很重要——並且記住，貢獻者是一類特殊的“使用者”，他們對專案的工作方式有即時投資。我們通常不能僅僅因為我們設法協同工作，或者僅僅因為我們找到了有一些共同興趣的人，就把自己“湯姆·索亞”成休閒或輕鬆。
真相可能介於 Torvalds 和 Twain 之間。許多人積極想要貢獻！例如，在“維基百科，任何人都可以編輯的百科全書”（截至 2011 年）高達 80,000 名訪問者每月進行 5 次或更多編輯。這與事實相比很有趣，即（截至 2006 年）“超過 50% 的所有編輯是由僅 0.7% 的使用者完成的……24 人……實際上，最活躍的 2%，即 1400 人，完成了 73.4% 的所有編輯。”類似的數字適用於其他同行製作社群。
在許多自然系統中，事物並非平均分配，例如 20% 的人口控制 80% 的財富（或者，正如我們所見，2% 的使用者完成近 80% 的編輯）並非不典型。許多、許多系統都這樣運作，所以也許有一個很好的理由。
讓我們根據已故的埃莉諾·奧斯特羅姆所設想的“協調”來思考它。她談論了“針對當地問題的當地解決方案”。根據定義，這種基於地理位置的協調需要緊密的空間距離。什麼是“緊密”？如果我們考慮同質空間，它僅僅意味著我們在我們所在的位置周圍畫一個圓圈（或球體），這個圓圈（或球體）的半徑很小。一個有趣的數學事實是，隨著維度的增加，球體的體積會變得“更薄”，因此當d增加時，半徑必須增加以捕獲相同的d維體積！基於此，我們可能會猜想，一個問題具有的維度越多，我們解決它所需的資源就越多。從另一個角度看，影響特定問題的因素越多，在某種程度上，一開始就不太可能存在小型、獨立的“本地問題”。
如果我們考慮網路而不是同質空間，並且注意到網路中的一些節點比其他節點具有更多連線，那麼我們就會看到同樣的問題適用於這些節點：它們在它們直接區域中比其他節點具有更高的複雜性。這可能表明這種“中心節點”（例如熱門電影、熱門詞彙、熱門網站、熱門人物）根據定義，在與誰/什麼配對方面將不太有辨別力。在一定程度上（弱聯絡）這可能是真的。但在另一方面（強聯絡），我認為這不可能是真的——你不能真正兩全其美。
要求組織在強聯絡的“本地”級別工作，而它們“實際上”都是關於許多低頻寬的弱聯絡，這不太可能奏效。谷歌很樂意滿足每個人的網路請求——但他們不能讓任何人從街上走進來，在山景城連線他們的網路。（旁白：上面提到的 2006 年關於維基百科的文章是由亞倫·斯沃茨撰寫的，他因基本上做的事情而獲得了知名度，雖然在他的案例中，是麻省理工學院的網路，而不是谷歌的網路。）我們可能會猜想，某人對機構的投入程度越高，他們就越不可能與任何不是其機構不可或缺部分的人建立深厚的關係。
當然，我們不會“放棄”。我們渴望創造同時擁有這兩個方面的系統，即“敬業的個人可以透過努力奮鬥而崛起”的系統等。這些系統表達得很好，幾乎就像自然語言一樣，它們是如此表達和適應，以至於“大多數句子以前從未說過”。換句話說，一個表達良好的系統確實適合“針對當地問題的當地解決方案”——但僅僅是因為所有詞語並非天生平等。
我的兄弟們讀了一點。像“如果”和“它”這樣的詞。我父親也能讀大詞，像君士坦丁堡和廷巴克圖。
我們可以在本節中討論科斯關於公司的理論，以及本克勒關於“科斯企鵝”的理論。我們可能會繼續引用亞倫·斯沃茨。但我們在這裡不會深入探討：你可以自己探索它！