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Anthony Delanoix via StockSnap

快速學習新東西的 3 步驟:體驗、搜尋、才開口問

esor huang(異塵行者)
2017-04-03
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我常常在電腦玩物介紹很多軟體,有時有些工具看起來特別難,但我通常可以在較短的試用期中很快掌握住他的使用方法,例如 AnkiAirTableOnenoteOutlook 。或是其他許多剛剛推出的新工具,都能迅速撰寫出對讀者有幫助的介紹。

我現在也常常在電腦玩物分享新鮮具體的工作技巧,例如子彈筆記法自動聚焦時間管理法KPT法則等等,我也常常可以用較短的學習時間,很快掌握住可以跟讀者分享的心得。

當然其中偶有失誤,但我相信大多數我學習一個新東西後分享的心得文章,都是到位的,甚至是深入的。

我是如何很快地掌握一個新工具、學習一種新方法呢?甚至常常可以據此發展出自己的技巧呢?(例如我的三層筆記法),今天這篇文章,就讓我來分享自己「加速學習一個新東西的三個步驟」(重點,就在於這些步驟的前後次序!)。

當然,要先聲明的是,我並非是要鼓勵「只用」快速學習的方法,因為確實有時候更長久的學習來累積經驗會轉化出不一樣的東西。

我只是要說,有時候我們「也確實需要」加速學習,來幫助我們掌握住現在瞬息萬變的許多新技巧、新技術,或是敲開未來長久學習的入門磚。

而我的加速學習方法有三個步驟與順序:「先體驗、再搜尋、最後才開口問。」

1. 先體驗:不需要先搞懂

當我碰到一個新工具、新方法,甚至可能是我之前完全沒有接觸過的軟體或方法類型,例如很久之前我第一次接觸「心智圖法」的時候,這時候我習慣使用的方法就是:先直接用用看再說

如果是一個新工具,我喜歡直接下載這個軟體,然後簡單看一下軟體首頁的官方介紹(通常軟體首頁會用一些關鍵字、簡單文句介紹這個工具的重要特色),接著我就立刻開始使用它。

使用時會有一些功能不知道要幹嘛,但不管,都打開來試試看,看看會出現什麼效果,然後思考這個效果會是什麼用途。

如果是想要學習一種新方法,或是遇到一個真的有點難度且一點頭緒都沒有的工具,那我就會找一篇介紹這個方法或工具看起來最好的文章(一篇就好,例如電腦玩物裡的許多文章^^),或是這個工具的說明書,然後直接跟著做做看。

這個過程中對「功能或技巧還不理解」沒關係,對文章或說明書裡的「某些解釋還搞不懂」也沒關係,總之就是照著教學步驟去做做看,一樣是試試看會有什麼效果,然後思考這個效果會是什麼用途。

「先體驗」,是快速學習一個新工具與新方法的重要技巧,關鍵就是「不要先完全搞懂」,而是「直接去體驗看看」,先動手摸索,先試錯。

(延伸閱讀:[筆記術-3] 如何正確且高效率的犯錯?我做錯時這樣做筆記)。

多摸索就會「開始看到」這個工具或方法的效果。多試錯,就會「開始理解」這個工具或方法為什麼要這樣設計的意義。於是,回頭去看那些文章與說明書上的解釋時,就開始知道那是什麼意思了。

2. 再搜尋:體驗後,才能加快學習與研究

一邊體驗一個新工具或新方法,我會一邊把自己的真實體驗筆記下來,筆記的重點在於看到哪些有效的步驟?還有哪些搞不清楚的步驟?以及還有哪些有問題想找更好解決之道的步驟?(也就是我之前所說的「 大人的學習筆記法」)

例如我之前的「做料理學習筆記」就是這樣的概念,我先找一篇大概看起來中規中矩的食譜,雖然裡面有些步驟還不懂,有沒有更好的步驟還不知道,但總之先直接開始體驗做做看,一邊做菜,我一邊筆記下需要再研究的步驟。

然後,我才根據體驗後的筆記去展開「搜尋」,這裡的「搜尋」同時指 Google 搜尋、找書研究、找更多人的心得來閱讀。

也就是先體驗完了,才開始「認真去找答案」,才去「搜尋更多其他前人經驗與可能性」,才進行「我們一般所說的學習」。

因為只有先體驗完了,知道這個東西大概是什麼樣子,這時候我對「其他人的經驗、說明、更深入的解釋」才會「看得懂」,也能更快吸收,或是可以做更快速的思辨。

這時候透過搜尋,才能真正「加快」學習速度。

如果不先體驗、不先動手試錯,一開始就想先透過研究更多再更多的知識來搞懂工具與方法,反而可能會繞很多路,花很多時間,還是不得要領,而且學習會變得很慢。

3. 最後才開口問:搞懂後,才開始詢問他人

透過自己動手體驗,自己搜尋研究後,掌握了工具與方法的基本規則,這時候如果想要更深入學會,還是需要「直接求教他人」,透過真實的問答來解決問題,因為工具或方法裡面真正的關鍵點,只有透過問答傳授,或是現場帶領,才能被挖掘出來。

但是我會把「開口問」放在自己先體驗之後,因為如果我不先體驗,就算我開口問他人,也一樣不會理解,因為我根本沒摸過,根本還不知道那是什麼東西,就算別人說得天花亂墜,我一樣如墮五里霧中,而且還浪費彼此時間。

我也會把「開口問」放在自己搜尋研究之後。「搜尋」(泛指網路搜尋或書籍閱讀)是快速累積自己經驗值的方法,我雖然只是初學者,但透過快速掌握其他人經驗,我也可以「趨近於有經驗的人」。

這時候,我用一個接近有經驗的人的角度去求教專家,才能從專家口中套出「真正有價值的解答」。因為,先體驗與搜尋過的我,腦袋中才能誕生「真正的問題」,把真正的問題去問對的人,就可以汲取專家最有用的經驗。

小結:

許多電腦玩物的讀者知道我的正職工作是出版社主編(參考:如何開始一場寫作風暴?編輯給任何人寫不出東西時的建議),身為編輯,就是常常要去跟專家(作者)討論他的書籍內容,而編輯要做的書很多,要怎麼有辦法去跟每一個不同領域的專家,討論不同主題的書呢?

這時候編輯不需要真正成為專家,而是透過前述的三個「快速學習」方法,我先動手簡單體驗看看,然後去搜尋研究一下前人經驗,於是可以短時間成為一個「有經驗者」,於是就可以跟專家們討論得頭頭是道,去一起把書籍的主題討論出來了。

下一次,當你需要快速搞懂一件事,快速學習一個東西,或是快速掌握某種經驗,不妨試試看上述三個步驟,但關鍵是,前後次序很重要!

延伸閱讀:
- [筆記術-4] 四個幫助你快速成長與建立觀點的寫作練習
- 如何有效收集資料?給知識工作與學習者的建議流程
- 19 個新學期準備考試、做報告、寫筆記的數位學習與研究技能

(本文出自「電腦玩物」,原文請點此

管理 Management > 人力資源
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經理人

海外布局加速、AI 重塑職能,企業如何降低人才風險?精英文化與 Pearson 談數據驅動的人才決策

2026-07-27 經理人 x 精英文化
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當 AI 重新定價職場能力,昨天評估人才的方法,還能辨識明天需要的戰力嗎?來自 Pearson 與精英文化的專家指出,從即戰力轉向重視敏捷力、溝通等無形能力,人才管理正走向持續評估與賦能的新結構。

對台灣企業而言,與國際市場的深度連結從來不是選擇題。無論是半導體、精密製造,到積極拓展海外據點的金融業,企業急需確認人才是否具備「在變化的環境中快速適應、有效溝通協作」等能力。過去企業多透過經歷、年資或單次能力測驗判斷人才是否適任,但當工作環境逐漸國際化、職能快速變動,傳統評估方式已難以反映同仁在真實工作情境中的表現。尤其當團隊需要跨國協作或外派人才時,未充分掌握其適應力、溝通力等特質,對企業來說已經是不可忽視的風險。

對此,熟悉東京市場多年的 Pearson(培生集團)亞太區人才解決方案負責人 Stuart Connor,與深耕台灣企業外文培訓與評測多年的精英文化產品經理 Johnny 都指出:AI 時代,企業的人才佈局能否跟上職場的變動,取決於是否掌握人才多面向的能力數據。

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Stuart Connor 認為,應用 AI 提前讀懂全球人力市場職能需求的變化,對於輔助企業決策非常重要。
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AI 正在壓縮職能的生命週期,企業如何提前應對?

Stuart 長期為跨國企業解讀勞動市場數據。他建議,台灣企業可以運用不斷更新的 AI 勞動力預測系統,追蹤全球領先市場的職務變化,讓企業及早規劃人才轉型方向,而非等到職能缺口浮現才被動應對。他指出,AI 帶來的衝擊並非均勻分布:對於文書、會計等流程明確、可重複的白領作業,較容易被自動化承接,職缺數量在數年前已顯著收斂。

以軟體開發為例,企業對程式撰寫能力的需求正在改變,轉向重視能運用 AI 工具解決問題、理解商業需求的人才。單一技能的價值週期正在縮短, 世界經濟論壇《Future of Jobs Report 2025》指出,企業最重視的人才特質正快速轉變——韌性與敏捷力、持續學習意願等特質的重要性顯著攀升。 唯有鼓勵人才將能力持續提升與重塑(Upskill & Reskill),才能因應未來職務需求的演進。

AI 是衝擊的源頭,卻也是新世代學習的最好工具

Stuart 認為,儘管職能的生命週期因 AI 而加速壓縮,AI 卻是新世代學習的最好工具。 過去「暫停工作、特地看三十分鐘課程影片、做完測驗就算完成學習」的傳統模式,實證顯示難以形成長期能力;真正有效的學習,需要結合實際工作情境與持續回饋。

Stuart 主張,有效提升職能的方式,應該要將學習進度,鑲嵌在真實工作流程中:AI 可以在員工執行任務的當下衡量溝通表現,或在結束任務後,即時給予教練式的回饋,並依其職務屬性與程度,生成量身訂製的口說練習情境。

學習不再需要放棄生產力,而是可以在工作中自然發生的成長機制,這是過去所做不到的:透過 AI 科技賦能(empower)人才。但在規劃培訓路徑之前,更根本的問題是:現行用以評估同仁外文溝通力的工具,看得見同仁的能力全貌嗎?

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Johnny 認為, AI 已能有效評估員工在全英文情境下的口語應對,反映更真實的溝通能力。
經理人

為什麼評估國際人才時,口說能力比聽讀更關鍵?

評估國際人才時,口說是最容易被忽略、卻風險最高的一環。根據 Pearson 的調查,超過七成非母語受測者的口說能力,會比聽與讀的成績低了至少一個 CEFR 等級。

精英文化產品經理 Johnny 指出,過去企業把評測視為「篩選」工具——達標就過關、未達標就淘汰。但評測的價值如今已不在篩選,更多在於幫助企業理解每位同仁的能力全貌,作為後續培育與讓每個人適才適所的依據。

許多企業目前仍以聽力與閱讀測驗作為主要英語能力判斷依據,但這類評估往往無法反映員工在真實商務環境中的溝通表現;忽略評測外派人員口說能力,極可能導致跨國團隊在日常協作中產生溝通誤解、資訊漏接,進而造成專案延宕與決策效率下降,讓企業付出不必要的成本。

他進一步剖析,跨國會議與管理考驗的是即時多工的綜合能力:與會者須同時聽懂對方、思考答案、組織回應、還要顧及組織交付的溝通任務是否有達成,認知負荷上遠超聽讀測驗的強度。如今 AI 評測在技術上已經相當穩定,可以模擬商務情境強度,並全面性地評估受測者的溝通能力。Stuart 也提醒,口語建立的信任與關係仍是商業往來的根基;在真實溝通強度下得到的能力數據,對企業才有實際的參考價值。

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透過比對培生龐大的全球各產業資料庫,可以得知同仁在全球相似職位的能力水準。
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讓無形能力成為可管理的資產:資料的深度決定 AI 的競爭力

關於 AI 科技在人才管理扮演的角色,Johnny 的見解是:數據為基礎,AI 則是加速器;評測機構是否累積數十年、成千上萬筆真實口說語音數據與對應的評分標準、以及背後專業研究團隊的持續研究,才是 AI 能系統化用於人才評鑑的關鍵。

Pearson 已累積近二十五年的語言評測資料庫,可以提供個人或人資部門,對比到 1,400 種職務角色所需的語言能力門檻;人才決策自此告別經驗直覺,走向以證據為基礎的策略配置。而這套以數據驅動評估的邏輯,正在延伸到語言以外的領域,像是適應力、持續學習意願、問題解決、跨文化彈性、人際敏銳度與韌性,這些過去僅能靠主管直覺判斷的無形特質,如今都能透過行為科學與 AI 轉化為可比較的量化指標。

對於企業來說,評測與培訓是同一流程的前後段:前段多面向了解人才,後段則鼓勵同仁持續學習,對多變的職場更有適應力。如今 AI 已經能一步步引導員工,形成持續精進的學習模式。Stuart 補充,好的系統應具備標準化能力量尺,並切分為循序漸進的學習任務,讓學習者在每次評測、甚至每場視訊會議後,都能清楚掌握自己的位置與精進方向;市場資料也必須動態更新,過時的資料只會導向過時的決策。

人才策略的高度,決定國際化的成敗

回到企業國際化的本質:人才的成長速度就是組織的競爭力;率先建立新一代人才框架的企業,將取得難以複製的先行優勢。精英文化代表的不是某項測驗,而是一套協助企業用數據理解人才的方法,未來將持續引進更完整的評估與發展工具,協助企業建立適應新時代的人才評估框架,讓敏捷力、溝通力與跨文化適應力,成為台灣企業能衡量並重視的人才特質,讓人才決策從經驗直覺走向數據驅動,降低企業在國際化過程中的人才風險。

Pearson 對於人才管理的前瞻思維,透過精英文化在台灣的深耕與轉譯,將更精準地落地實踐。人才管理的典範轉移已然展開:以評測重新理解人才,以數據支持組織決策,以學習驅動長期成長。看懂這場轉變的領導者,將為組織贏得下一個十年的人才紅利。

常見問題 FAQ

Q:想了解各種人才評測,企業可以從哪裡開始?

初步釐清評測目的後,選擇有顧問能力的合作夥伴。好的夥伴能將評測數據轉譯為清晰的報告解讀與培訓方向建議 。目前在台灣,精英文化深耕外文人才評測與培訓逾二十五年,累積超過六百家上市櫃企業客戶實績。

Q:企業要外派員工至全英文工作環境,該用什麼方式評估英文能力?

應優先評估口說。根據 Pearson 調查,超過七成受測者口說能力比聽讀低至少一個 CEFR 等級,僅看聽讀成績會高估外派人才的實際溝通能力,增加跨國協作的風險。

Q:AI 如何幫人資盤點員工的適應力、韌性等語言之外的無形能力?

結合行為科學與 AI 所開發的人才評測,將韌性、學習意願、問題解決、跨文化適應力等無形特質轉化為量化指標。企業可在招募時施測以了解求職者,亦宜用於盤點重點部門,依任務快速組建最適團隊。精英文化與 Pearson 合作引進的人才評測,即涵蓋上述維度。

Q:導入 AI 學習工具,為什麼比看課程影片更有效?

傳統看影片、做測驗的模式,記憶留存率兩天後僅剩三成、一週後降至一成。AI 能將學習鑲嵌在真實工作流程中,於任務當下衡量表現並即時回饋,讓成長在工作中自然發生。

延伸連結:

口說評測,數據為本:探索 Versant AI 英文口說測驗 適應韌性,科學量測:探索人才敏捷力評測 即刻健檢,對標全球:企業英文口說能力健檢工具

[本文由經理人整合行銷部與精英文化共同製作]

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