知识萃取一直是企业培训领域的热门话题，很多企业寄希望于萃取企业成功经验，通过复制和推广以实现企业效能的整体提升，但结果却不尽人意。

要么质量太差，无法使用；

要么知识的使用范围有限，难以落地。

如何评价萃取结果的好坏？

因为“知识”本质上具有抽象和模糊的特性，所以在萃取项目中，如何评价萃取结果的好坏，成了企业和培训管理者必须思考的问题。

关于"好知识"是什么，仁者见仁智者见智。

有些人认为知识萃取项目能提炼出的方法或策略，就是好知识；

有些人又认为萃取出的知识点越细化越好......

如果把知识比作“黄金”，那么判断萃取的结果到底是“包金”还是“足金”，一定是有标准的。

在我的课堂上，通常会引入知识萃取的5.0标准来帮助学员评价知识的质量。

这套标准旨在使知识更为具体化，它定义了一套明确的评价准则，即“两度三化”：新知度、颗粒度、模型化、工具化和体系化。

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- 新知度 -

在这个5.0标准中，排在第一位的是“新知度”，就是一门课程里面新的知识点所占的比重，它是评价知识萃取项目成功与否的关键。

因为人的成长往往来自于获取新的知识和技能。

如果我们萃取出的知识，对其他人而言是“已知”的，那么他们在学习过程中就不会有所成长。

所以，一个好的知识萃取项目必须要考虑知识的“新知度”，“新知度”越高越好。

以银行审查岗位为例

该岗位的主要职责是评估潜在客户的资质，以判断贷款风险。

在评估过程中，审查员通常会利用如企查查、天眼查等工具，结合搜索引擎来获取企业的信息。

而一位经验丰富的内训师在介绍这些常规方法的同时，分享了他的一项独特经验，那就是利用“今日头条”的推荐功能。

他建议审查员在今日头条中连续多次搜索客户信息，这样今日头条会主动推送大量相关信息，包括企业的基本情况、创始人的背景、高管的最新动态、财务状况、员工信息，甚至企业的上下游以及供应链相关的纠纷或法律问题等。

这样一来，审查员可以获得更全面的信息，进一步提高评估的准确性。

从这个例子中可以看出，对于大部分学员来说，企查查等基础方法是熟悉的旧知识。而内训师分享的“今日头条”信息搜集策略则属于新知，可以为学员提供新的视角和方法。

但由于学员基础的差异性，他们对知识是否为“新知”的判断是不一样的。

所以我们在提高萃取的“新知度”的同时，也需要包含经典和核心的知识点。

难点如果萃取的知识点不是“新知”，怎么办？

当知识点不是“新知”，我们也以通过其他办法将其转化为“新知”。

01.借助外脑

知识萃取的来源并不局限于我们自身过往的经验，这里我们称之为“内脑”经验，也可以是通过周围人或物获得的“外脑”经验。

通过“人”的外脑经验

“术业有专攻”，当我们自己无法用新办法解决某个问题时，可以寻找身边擅长该版块的人请教，从他人的经验中学习，并在此基础上提炼出新的方法。

通过“物”的外脑经验

人工智能作为最具智慧的“物”，无疑可以为我们提供莫大帮助，但是大多数人还只停留在让Ai撰写大纲的层面上，没有充分发挥它的能效。在知识萃取时，我们应该让Ai扮演一位业务专家、绩优骨干的角色，通过与它对话，向它提问，获取有价值的信息。

他人和Ai给我们的“外脑经验”通常可以和我们原有的“内脑经验”进行叠加、优化，从而转化出不一样的“新知”。

02.细化大方法

如果我们的萃取出来的知识、方法相对宏观，像是“正确的废话”，那么可以通过细化这些大方法，在其内部找到一些学员不知道的“新知”。

假设我们在“如何营销好客户”的命题下，萃取出“持之以恒”这一原则，但是它人尽皆知。那么我们可以对“持之以恒”这一知识点进行细分，探讨如何才能更好得实践它。

以服务疑难客户为例，我们可以将“持之以恒”细化成3点具体的方法：

至少通过6种不同的方式邀约客户；每周一次，连续拜访客户；每次拜访后撰写笔记，以便在下次拜访之前通过回顾笔记来增强自信心；

这3个方法为学员带来了新的见解，相当于为他们引入“新知”。

关于如何将大方法细化成更小的部分，我为大家提供了以下5W2H工具表，有需要的朋友可以自行参考。

03.旧瓶装新酒

我们还可以将课程旧的知识点进行重新组合、提炼包装命名，从而使学员印象更深刻。

给大家举个例子，得到脱不花的管理者沟通课中，在“如何赞美一个人”这一节里提到了两个方法，分别是“嗯度”、“举机率”。

嗯度

对方在发表观点时，你边听边点头嗯、嗯、嗯的程度；

举机率

在对方做工作分享时你拿手机拍照的频率。

这两个知识点对大多数人来说，都算不上新知识。

但是“嗯度”、“举机率”这两个词的提炼，却能让我们对这两个方法有了新的思考，因此在大脑中印象更加深刻，这当然也可以理解为新知。

02

- 颗粒度 -

我们都知道，萃取出的知识一定不能过于宽泛，过于宽泛的知识难以具体应用

知识是不是越细越好呢？

当然不是。

当知识点过度细化，可能会失去普适性，减弱其对目标受众的价值，从而不再是优质的知识。

所以，关键在于拿捏好知识的“颗粒度”。

合适的“颗粒度”至少满足以下两个条件之一：

让学员“有所启发”

供学员“依葫芦画瓢”

想象你正在为管理者们萃取如何提高团队合作和沟通的知识，其中一个关键部分是如何建立同理心。

如果你仅仅告诉他们：“你们应该建立同理心”，这就太过宽泛。

他们可能会思考：“同理心具体是什么？如何建立？”

但如果萃取的知识过于具体，比如说：“当管理者与员工交谈时，确保声音在70分贝，确保微笑角度为15度”，这样则过于机械，可能会使得真实的沟通变得刻板。

合适的“颗粒度”是：

为学员提供一个“建立同理心”的公式。

这个公式包括三个步骤：描述心情 + 描述动作 + 行动计划。

你可以适当解释公式中每个要素的含义，让学员可以理解并应用即可。

颗粒度越合适的知识点，对学员应用知识时的帮助越大。

因此，我们需要将它作为衡量知识含金量的重要标准之一。

有了“新知度”和“颗粒度”的知识，已经非常干货了，接下来就是如何将它们更好地呈现给学员，其中，第一个标准就是“模型化”。

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- 模型化 -

所谓模型化，其实是分两个阶段。

基础阶段

提炼方法论，也就是以要点、原则、维度、流程等形式展示你的知识点。

优化阶段

传播形象化，对知识点进行更形象、易于理解记忆的呈现，比如将零散的知识串联起来，从而增加知识点的传播效果。

知乎上曾有这么一个关于“如何回答女生：你喜欢我什么？”的话题。