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经验萃取（DeepSeek赋能版）

在现代企业管理中，经验的有效管理与传承被视为提升组织竞争力的重要因素。吴军的课程《DeepSeek赋能——基于AI的经验萃取》正是以此为背景，旨在通过系统化的经验萃取方法，帮助企业将员工的个人智慧转化为组织的知识资产，从而有效避免经验的浪费。

课程背景及重要性

企业的最大浪费是经验的浪费。员工在离职或调岗时，往往会带走他们在岗位上积累的宝贵经验。经验萃取的实施能够确保这些经验的留存，从而保障岗位工作的顺利过渡。此外，管理者和高绩效员工的经验转化为集体智慧，可以显著提升团队的整体能力。

经验萃取还可以将零散的经验系统化、偶然的经验标准化，避免个人经验主义和重复错误的发生。通过将隐性经验显性化，企业能够形成最佳实践成果，进一步优化工作中的执行标准。同时，外部知识的转化也为企业建立了符合内部DNA的自主知识体系。

课程特色

• 经典前沿的理论支撑：课程内容基于最新的知识管理理论与实践，结合了多种行业案例，提供了理论与实践的有效结合。
• 科学系统的内容编排：课程内容分为多个模块，系统性强，逻辑清晰，便于学员逐步掌握经验萃取的精髓。
• 生动有趣的教学设计：通过多样化的教学方法，如案例分析、角色扮演与小组讨论等，激发学员的学习兴趣和积极性。
• 最前沿的AI工具：课程将融入多种市场上性价比高的AI软件，例如DeepSeek、即梦、秘塔等，极大提高经验萃取的效率。

课程价值

通过实施经验萃取，企业可以实现以下多重价值：

• 提升参与者的能力：在学习和实践中不断提升个人能力，促进自我成长。
• 避免知识资产流失：通过系统化管理，确保员工的经验与智慧能够留存于组织中。
• 降低组织试错成本：通过经验梳理，避免重复犯错，降低试错成本。
• 优化工作执行标准：从基层员工的经验中提炼标准，推动管理改善。
• 梳理培训内容：将经验转化为可用的培训手册、课程与案例集，增强培训的针对性和实用性。
• 构建内部学习文化：推动企业文化的转变，让每个人都能成为学习的主体。

课程适用对象

该课程适合企业内部的经验型人才，主要包括各级管理者、技术岗位的核心人才、业务岗位的绩优员工以及老员工等。通过针对性的培训，帮助他们掌握经验萃取的方法与技巧，提高个人及团队的整体素质。

课程模块详解

模块一：识矿 - 概念认知篇

本模块旨在帮助学员建立对经验萃取的基本认知，包括以下几个部分：

• 学习之本：探讨信息量、有效率及转化率对学习的重要性。
• 经验之义：深入分析经验的定义、意义及其潜在风险。
• 萃取之道：阐明经验萃取的概念与分类，明确其在组织、业务及个人层面的要求。

模块二：选矿 - 选题定位

在此模块中，学员将学习如何确定萃取主题和目标：

• 确定萃取主题：通过任务分析与问题描述，找出萃取的切入点。
• 明确萃取目标：设定组织、业务及受众的目标，确保萃取的方向性。
• 规划预期收益：分析收益对象，制定合理的预期收益规划。

模块三：找矿 - 场景还原

本模块是课程的重点，聚焦于萃取的思维与方法：

• 萃取的思维：通过横向思维、结构思考与纵向关联，促进学员的思维拓展。
• 内萃型经验：还原经历、评估结果、分析原因、推演规律，形成系统的经验。
• 案例型萃取：运用SPORT模型分析背景、问题、选择、结果与思考。
• 访谈型萃取：通过事实、感受、诠释与行动四类问题进行深度访谈。
• 团队共创法：通过团队合作，进行头脑风暴与行动模型的提炼。
• 外取型经验：包括书籍、课程、文献等多种外部资源的整合。

模块四：炼矿 - 经验提炼

在此模块中，学员将学习如何提炼与加工经验：

• 资料与数据：收集视频、音频、案例等多种资料。
• 信息与观点：对收集的信息进行融合、区分和重构。
• 方法与工具：学习不同的流程、量表、口诀与模板。
• 模型与公式：探讨层级、结构与递进等多种模型。
• 理论与系统：理解不同的理论体系与原理。

模块五：加工 - 运用转换

该模块专注于将萃取的经验转化为实际应用：

• 手册：编写岗位操作手册或带教手册。
• 课程：进行微课、短课或版权课的需求调查与结构搭建。
• 案例：制作最佳实践案例集与百问百答宝典。
• 资料：撰写书籍、论文或申报材料。

模块六：展览 - 经验集市

最后一个模块致力于成果的展示与评价：

• 集市筹备：为经验成果的分享与交流做好准备。
• 成果广告：宣传与推广经验萃取的成果。
• 成果展示：通过集市形式展示各类经验成果。
• 成果评价：对展示的成果进行评价与反馈。
• 奖励兑现：对表现优秀的成果给予奖励。

总结与展望

经验萃取作为一种现代企业管理的有效工具，不仅帮助企业实现知识的有效管理与传承，还能促进员工的成长与团队的协作。通过DeepSeek赋能版的课程，企业能够在激烈的市场竞争中，保持知识的持续积累与创新，形成独特的竞争优势。未来，随着AI技术的不断发展，经验萃取将迎来更为广阔的应用前景。

本课程的深入实施，不仅需要学员的积极参与，还需要企业管理层的支持与配合。通过共同努力，企业才能真正实现知识的价值转化，推动组织的可持续发展。