有效學習的方法-底層知識學習法

有效學習的方法-底層知識學習法

談到學習方法這件事,我以前有分享過好多次,包含學習七步法,以及底層知識建立法,還有學院以教學為主體談論的學習金字塔,但嚴格來說,我所有學習的核心其實就是學習金字塔+底層知識建立法。學習金字塔的觀念有分享過很多次,但底層知識建立法我過去公開的文章裡面大概就是一篇談碎片學習為何無效的文章,所以我想可以先來聊一下底層知識建立法。

底層知識建立法

底層知識建立法強調的是透過持續累積可遷移知識(transferable knowledge)來加快學習速度。所謂的可遷移知識指的是什麼呢?像是數學,數學觀念好的人,學習很多東西的速度都會快很多,又比如溝通表達能力,溝通表達能力好的人,在需要與人頻繁溝通的職務上,進入狀況的速度也會快很多...

最常見的可遷移技能

這些知識,都是跨越很多專業領域都會需要的。以我自己為例,我身上主要的可遷移知識像是溝通表達、邏輯思考、專案管理、問題解決等等,這些知識都是我累積很久,而且打磨得還不錯的能力,所以當今天我進入一個新工作崗位時,只要該職務所需的核心能力包含這四個,我上手的速度就會快很多。

也是因為這樣,所以當年我轉換到產品經理職務時,需要學習的就是面向市場,以及產品設計跟規劃的部份,而產品經理會需要的專案管理、跨部門溝通、問題解決等,我早就駕輕就熟了。

而當我從產品經理角色開始接手行銷工作時,我需要補強的其實就是偏數位行銷的知識,而不需要重頭開始學習行銷 4P、4C 等概念。

所謂的底層知識,就是那些你累積在身上,而且一直會用到的部分。而這些知識如果你在每個職務角色上都會用到,那你就會愈磨愈精,最終成為你刻進骨子裡的核心能力。

如果你想要跨領域學習,最保險的是找新領域跟自己底層知識重疊度超過 70% 的領域(也就是 30% 以下是新東西),這樣你很快就能上手,但如果新領域所需的能力你過去有很高比例是不具備的,那你的轉換就會比較辛苦一些。

也是因為如此,每次當有人問我轉換跑道的問題時,我先問的不是他現在的職務,而是問他做過什麼,因為有些人雖然掛助理,但是真的有帶過案子,而且表現還不錯,那他缺的只是 title 而非能力,只要他能找到願意面試他能力的公司,那他還是很有機會錄取的。

反之,有些人想從行銷轉商業數據分析,按理來說,如果是數位行銷,而且有在負責看數字下決策,加上有一定的商業 sense,那轉商業數據分析或許不見得門檻很高。但如果他做的只是廣告投放,對商業的理解並不多,也很少從數據提出更高維度的洞察,那需要補上的能力可能就差距很大了。

我常說:「學得快,是累積出來的。」而累積的東西,就是底層知識。加快底層知識累積速度的方法有幾個。

第一,在多個職務角色上持續運用相同的底層知識。例如用產品思維做 PM、行銷、BD、幕僚等等,很快的產品思維就會成為你的底層知識之一。

第二,抽象與萃取,局部通用。有些人很擅長觸類旁通,也就是很擅長將 A 領域的知識應用在 B 領域,即便不是完全通用,但只要有一定比例雷同,他就可以借鑑。而這過程所需的能力就是抽象與萃取。

第三,頻繁的實踐。這就回到學習金字塔那邊了,如果要加快加深對一件事的理解,那實踐還是相對有效的,空想的效果很有限。最近在做這堂高效學習法的短課程,主要協助大家能更有效的學習,也在未來能愈學愈快。

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我與《原力心態》作者交流的收穫

我與《原力心態》作者交流的收穫

在六月初的時候收到來自天下文化的邀請,希望我能與 Frederik G.Pferdt 博士進行線上交流。不過這個交流因為我這邊的一些變故,所以改成我以文字進行提問,而博士則以書面回覆我的提問。 這本書剛出版時,我曾寫過簡短的推薦序,我的原文是:「《Google模式》告訴我們怎麼經營公司,這本書則讓我們知道如何啟發人。當 AI 解放了生產力,企業勝出的關鍵將是創造力,而正確的領導方式,永遠是員工維持創造力最關鍵的因素之一。」 這本書,被稱為《Google模式》的續篇,特別強調如何激發人、影響人,順應人的天賦去發展。因為過去幾年從事的大多是教育相關產業,對這些觀念與想法特別有感。 這本書中有許多觀點都引起我很大的共鳴,例如未來思考,鼓勵人們「準備好面對未來的心態」,不用停在現在,而是勇敢地思考未來,並主動迎向未來。找到並發揮自己的「X 特質」,這個 X 特質(Dimension-X)指的是自身獨一無二之處,你也可以稱之為天賦。 而 Frederik G.Pferdt

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AI 學習的悖論

AI 學習的悖論

「AI 讓你看起來更聰明,實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害,他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時,會發生以下三種情況之一: 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上: 1. 如果使用者已經是專家,AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家,而這項技能需要不斷練習,那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手,而 AI 從一開始就執行任務,那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代,那些工匠等級的人,他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代,但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑,認同的點在於,產線工人熟悉的是機器操作,而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高?通常是工匠。但從商業角度來思考

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

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這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考:https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限,不過我對餐飲業的現況有點興趣,所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理,發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司,因為這名字相信很多人都沒聽過,但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個: * KFC(肯德基) 全球知名的炸雞品牌,在 150 多個國家擁有超過 27,000

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

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到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目: Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales

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