这一周，我有幸参加了由市经信委发起健峰培训城承包的企业管理专精特新培训班。经历了四天半的培训，收获了非常多的知识干货，同时在不断的梳理中意外搭建了自己的学习力模型，我把这些收获分享给你。
整个四天半的培训，共有三位老师教学分享，风格有所不同，其中两位擅讲工具和案例应用，讲课时会同步手绘各种知识模型，并以模型为骨架，以案例为血肉，并串联成一条逻辑线，层层推进。另一位讲师擅讲现象和原理，讲课多以口述分析，少有知识模型或逻辑推理。
在培训安排上，每一天在上课前，会随机请学员上台分享前一天的知识。所以我自己会默默的回忆复盘下课程。然后发现，讲模型和案例的课程知识特别容易回忆起来，并且理解程度更深刻，基本上框架一画，昨天大致讲到的要点就都回想起来了。而口述分析，原理讲解的内容却难有记起，去翻看笔记，发现模型类的知识基本都会记下，而原理讲解类的很少有记录。不过想想也正常，大段的原理或分析内容，更倾向于大脑去理解、认可，不太愿意一字一句去记录。
以上的发现，我把它归纳为一句话就是：
把观点或知识整理成一个图像化的知识模型，可以更容易被理解、记忆和应用
反过来，我也把这句话用在我自己的学习上，梳理出了自己的学习模型：
这个模型并非我的原创，李笑来老师在讲解学习写作的过程时，也是划分为这个三个阶段——“输入”“处理”“输出”，而我是在这个基础上，演化推出了自己的学习模型。
我认为这才是一个完整学习的过程，缺少任何一部分都不能算作是“有质量的学习”。偶尔碰到简单的知识结构我们可能会快速渡过第1、2的阶段，直接“输出”去应用了，但是整个过程依然是完整的。
这个模型可以从两个视角来理解
学习前视角，从右向左，输出倒逼输入；设定学习目标（输出），分析学习路径（处理），搜集学习资源（输入）；
学习后视角，从左向右，总结学习成果；学了什么（输入），有什么用（处理），怎么去用（输出）
建立模型之后，这四天的学习过程就比较清晰了，目前已经是学习结束，所以是“总结学习成果”
2. 搭建“知到”模型，化解学习错位感
参加这个培训内心是有一些错位感的，因为这次的培训主题是企业管理，主要针对企业的管理层，课程内容是围绕企业产品的质量管理，企业人才管理，企业营销三个方面展开，涉及到的知识模型、理念以及管理技能都属于高阶的技能，对于目前我而言，整体内容都超前了。
学而不能直接用，在学习过程中多少会有一些迷失。虽说多听多看对自己的认知拓宽肯定会有所帮助，从高维看低维，还能提升系统性认识，但是不把知识应用起来，随着时间推移还是会渐渐淡忘，而到未来真要用到时，可能还会怪自己当初怎么没有多用功学学。所以在前两天的学习中，除了不断的记笔记，对于培训课为什么要听，还是有些迷失的。
换个视角看问题，也许解决方案会有很多种。在学习的后半段，我重新调整了学习目标和心态，依然是用搭建模型的方式，来化解这种错位感。
如下图，我搭建了一个“知到”模型——“知道——问到——做到”
众所周知，知道容易做到难，尤其是有些知道的道理往往不能直接用，总是在不经间突然要用，期间没有练习的过程，要做到就很难。而且有的时候，光做到一次不够，需要反复的做到，甚至在不同的环境中、不同的事情中长期持续的做到，这个就更是难上加难了。
为了简化从“知道——做到”的难度，我在中间多增加了一个过渡阶段——问到。先从“知道——问到”，然后再从“问到——做到”。
“问到”阶段要干嘛呢？
其实很简单，就是多问问自己。
在“知道”之后，问自己，知道了什么？和自己有什么关系？自己会用到吗？用到什么事情上？什么时候会用到？怎么用到？用到之前要怎么准备？要怎么练习才能更好的用到？
“问到”简单但却很重要，因为不能只问一次，也不能只用一种方式问，换不同的方式、不同的场景、用不同的问法、不同的形式甚至让不同的人反复持续的问自己。为什么要问的这么复杂？
而且这一系列的问题其实还能继续拆分阶段：
从“知道——问到”涉及到的问题，更多是在于“是什么（what）？”和“为什么（why）？”；
而从“问到——做到”涉及的问题，更多是在“怎么办（how）？”和“怎么持续的办（how to keep）”
所以整个“知到”模型背后的基础原理也就是3W原则（what why how）。
借助这个模型，我们在回过头去看学习时“错位感”的问题，就很清晰了，甚至都不需要有解决方法，直接把学习目标从“做到”抽出，放在“知道——问到”里，就能发现，整个学习课程我需要深度学习的知识，待解答的问题还有很多很多。
比如，我是否完整的了解的课程干货？在企业发展中，这属于那一部分？和我的工作有什么关联？又，我的工作怎么做有可能正向的影响到企业发展？等等，有很多的问题，很多的价值等待我去挖掘和思考。
3. 学习成果
整个课程的内容非常丰富，也非常紧凑，不过有部分内容不便于透露，这里只分享一部分笔记
综上3点是整个培训中收获最为丰富的部分，经过自己的整理思考，展现较为精炼的部分，更多的模型应用会在以后的文章中提及。
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