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    70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
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70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
長度: 01:39, 瀏覽: 895, 最近修訂: 2026-09-21
主題索引
1. 需求
2. 痛點分析
3. 突破
根據麥肯錫顧問和 Harvard Business Review 的報告，高效率的教育訓練真的很重要！

87％ 的受訪企業預計在未來 5 年內就會出現技能缺口 [1]
全球企業打算 2023 年在學習和發展計畫上投入超過 3,800 億美元 [2]



你知道嗎？
我們辛苦投入大量資源做的教育訓練，佔經驗來源的比例只有 10%！
大部分的經驗，有 70% 來自工作經驗中的累積，20% 來自和他人的互動 (回饋與指導)。

這就是知名的 70-20-10 學習法則，
被廣泛應用在企業培訓與人才發展中，包括台積電 110 年度永續報告書中提及的人才培育執行項目。


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資料來源：台積電 110 年度永續報告書 (網路公開資料)



需求
為什麼教育訓練只有佔 10% 呢？ 這就回到一個根本的問題 ~

新人，要教他什麼？

以終為始，當然是職務處理工作的技能
  1. 要做什麼？
  2. 怎麼做？ (SOP)
  3. 會遇到什麼問題、如何解決？ (FAQ，也就是看到什麼、想到什麼的「經驗」)

痛點分析
因為沒有落實「職務工作盤點」，記錄平常在做哪些事情，
要做什麼？只能憑印象，就不能「有系統地」教會新人。

SOP 可能也是同樣的問題
即使有記錄，可能早已過時、不完整、甚至重複、不一致 ...
要教的內容就不夠具體與明確。

最有價值的經驗 ~ 會遇到什麼問題、該如何解決
幾乎就都沒有記錄了，當然就無從教起，就只能經一事長一智，在碰到、做錯的時候慢慢累積，這就是為什麼 70% 的經驗來自工作中的原因了。

70-20-10 模型提醒我們一件事，
大多數真正有效的學習，不是在教室，而是在現場發生的。

沒有實戰就不會內化
沒有回饋就不會進步


突破
當然就是把「碰到、做錯」的經驗記錄下來！
這樣至少在教育訓練的時候，就有好的教材來源，還可以透過「測驗」引導學習重點，打破教育訓練只有 10% 效果的魔咒。

記錄的方法也很簡單，就是採取「需求驅動」的策略

  1. 什麼都問 AI (碰到、做錯時)
  2. 整理 FAQ (記錄經驗)

更完整的內容，



參考資料：
  1. McKinsey：Mind the [skills] gap
  2. Harvard Business Review：Help Your Employees Develop the Skills They Really Need

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    位置
    1. 知識庫
    2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    資料夾名稱
    AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    建立
    2026-04-21 07:02:12
    最近修訂
    2026-09-21 08:53:15
    長度
    01:39
    引用
    1
    1. 知識庫
    2. AI 人工智慧之道 ~ 每天 10 分鐘，打造沒有幻覺的 AI 知識庫
    1. 1.
      序
    2. 2.
      快速入門
      1. 2.1
        每天 10 分鐘，打造專屬的 AI 超級顧問
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        60 分鐘就上手 ~ 從 AI 知識庫到 10 倍速傳承
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        問&答，是打造企業 AI 知識庫唯一實務可行的方法！
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      打造沒有 AI 幻覺的知識庫
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        30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      2. 5.2
        每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      3. 5.3
        有記錄到的這麼少，甚至還寫錯，真的值得做嗎？
      4. 5.4
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      5. 5.5
        AI 知識社群，執行流程 ~ 寫了，就不要浪費
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        輔導方案 ~ 導入 xms+ AI 知識庫
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        教育訓練指引 (以圖書館服務為例)
    6. 6.
      應用 (1) ~ 用 AI 提升業績 20%
      1. 6.1
        用 AI 帶動團隊業績提升 20%
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        提升業績案例 (1) ~ 連鎖超商的水餃促銷
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        提升業績案例 (2) ~ 連鎖超商泡麵促銷
    7. 7.
      應用 (2) ~ AI 驅動的學習革命
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        70-20-10 學習法則，要很久才能累積經驗
      2. 7.2
        記錄經驗，可以很簡單、有效率！
      3. 7.3
        設計測驗，確保學習效果最有效的方法！
      4. 7.4
        用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      5. 7.5
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        冰山在融化 ~ 組織成功變革的 8 個步驟
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        做，就對了
      4. 8.4
        導入企劃書 (1) ~ 分階段策略
      5. 8.5
        導入企劃書 (2) ~ 深耕人才發展，邁向頂尖 (成為台灣領頭羊、全球典範)
      6. 8.6
        導入企劃書 (3) ~ AI 驅動的學習革命，翻轉教室 3.0 (邁向頂尖大學)
      7. 8.7
        為什麼傳統的激勵方法，效果不好？
    9. 9.
      知識管理 (1) ~ 記錄經驗
      1. 9.1
        寫文件，很難！
      2. 9.2
        已經有文件了，為什麼還要寫 FAQ？
      3. 9.3
        文件看不到重點 vs. FAQ 對症下藥
      4. 9.4
        不同的經驗，適合的紀錄方式也不同 (因地制宜)
      5. 9.5
        完美的結合 ~ 文件 + FAQ
      6. 9.6
        收集經驗，讓 AI 來幫你快速整理
    10. 10.
      知識管理 (2) ~ 維護資料
      1. 10.1
        維護資料，很困難！
      2. 10.2
        ISO 的文件規範，很理想，但是 ...
      3. 10.3
        AI 驅動的維護資料 ~ 什麼都問 AI 就對了！
      4. 10.4
        依據 AI 統計資料，持續維護與優化知識庫
      5. 10.5
        維護案例 (1) ~ 改善「過時」的流程
      6. 10.6
        維護案例 (2) ~ 改善「不完整」的流程
    11. 11.
      知識管理 (3) ~ 寫 FAQ
      1. 11.1
        FAQ 怎麼寫？
      2. 11.2
        QBS ~ 寫成一個 QA 還是分拆多個？
      3. 11.3
        降低寫 FAQ 的門檻：AI 輔助與 PREP 結構應用
      4. 11.4
        寫 1 個 QA 要花多少時間？ (含寫作技巧)
      5. 11.5
        寫 FAQ (1) ~ 快速、高品質的標準化流程
      6. 11.6
        寫 FAQ (2) ~ 問題，要怎麼描述？ (原則與步驟)
      7. 11.7
        寫 FAQ (3) ~ 內容，先講重點就對了 (PREP)
      8. 11.8
        寫 FAQ (4) ~ 分領域 or 補前提
      9. 11.9
        寫 FAQ (5) ~ 排版，可以畫龍點睛！ (凸顯重點、增加可讀性)
      10. 11.10
        寫 FAQ (6) ~ 案例練習 (下標題、排版)
    12. 12.
      知識管理 (4) ~ 寫文件
      1. 12.1
        文件：用「重點」來整理就會簡單很多
      2. 12.2
        寫操作手冊
      3. 12.3
        案例分析：從「經驗」提升到「能力」層次
      4. 12.4
        從案例分析到行為變革
    13. 13.
      操作教學
      1. 13.1
        [操作] 建立 AI 小幫手
      2. 13.2
        [操作] 30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      3. 13.3
        [操作] 每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      4. 13.4
        [操作] AI 知識社群
      5. 13.5
        [操作] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      6. 13.6
        [操作] 翻轉教室 3.0 ~ 線上錄影、AI 重點整理、設計測驗
      7. 13.7
        [操作] 依據 AI 統計資料，持續優化知識庫
      8. 13.8
        [操作] AI 會議管理
      9. 13.9
        [操作] 案例分析 (1) ~ 問題處理
      10. 13.10
        [操作] 案例分析 (2) ~ 重點整理
    14. 14.
      補充 (1) ~ 數位轉型
      1. 14.1
        AI 代理，如何交辦 AI 做事 (含範例)
      2. 14.2
        AI 會議管理
      3. 14.3
        專案 / 工作管理
      4. 14.4
        職能知識庫
      5. 14.5
        工作日誌 ~ 結合職能 + 專案管理的超強便利貼
    15. 15.
      補充 (2) ~ 其他應用
      1. 15.1
        打造「學習型組織」的指南
      2. 15.2
        護理臨床經驗，可以 10 倍速傳承
    16. 16.
      補充 (3) ~ 作業練習
      1. 16.1
        [輔導作業] 30 分鐘，建立基礎的 AI 知識庫
      2. 16.2
        [輔導作業] 每天 10 分鐘，打造一個沒幻覺的 AI 知識庫
      3. 16.3
        [輔導作業] 用 AI 實踐 10 倍速經驗傳承
      4. 16.4
        [輔導作業] AI 知識社群
      5. 16.5
        [輔導作業] 成果展示
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