《AI+经验萃取：智能时代的组织智慧沉淀》内训版

课程背景：

在数字化转型和人工智能技术快速发展的背景下，经验萃取作为组织知识管理的重要工具，亟需与AI技术深度融合。传统经验萃取方法存在效率低、隐性经验难以挖掘、经验建模复杂等问题，而AI技术能够通过自然语言处理、机器学习、知识图谱等手段，显著提升经验萃取的效率和质量。本课程将AI技术与经验萃取相结合，帮助学员在更短的时间内掌握高效的经验萃取方法，并将其转化为可复用的知识资产，助力组织能力提升。

课程目标

1. 掌握AI+经验萃取的核心方法论：了解AI在经验萃取中的应用场景和工具，

2.掌握如何利用AI技术提升经验萃取的效率和质量。

3.提升隐性经验挖掘能力：通过AI工具辅助，快速识别和提炼隐性经验，将其转化为显性知识。

4.构建经验模型与知识载体：运用AI技术优化经验建模过程，生成标准化、可复用的知识载体（如案例、手册、微课等）。

课程形式

讲授：40%（AI技术应用讲解+经验萃取方法论）

实操：40%（AI工具操作+经验萃取实战）

     研讨：20%（小组讨论+成果分享）

课程时长：2天

课程大纲

一、AI+经验萃取概述

1.经验萃取的核心价值与挑战

（1）经验萃取的意义与常见问题

（2） AI技术在经验萃取中的应用场景

2.AI+经验萃取的核心方法论

（1）AI辅助经验萃取的流程与工具

（2） AI在隐性经验挖掘中的应用

二、经验萃取主题定位

1. 确定萃取主题

（1）任务分析与问题描述

（2） AI工具辅助主题筛选与价值评估

2. 明确萃取目标与收益对象

（1） 组织目标、业务目标与受众目标

（2） AI工具辅助目标分析与收益规划

（3） 产出：《AI+经验萃取主题定位表》

三：AI辅助素材收集与整理

1.素材收集的AI工具应用

（1） 自然语言处理工具辅助文本分析

（2）知识图谱工具辅助素材关联与分类

2. 素材整理与结构化

（1）AI工具辅助素材清洗与标签化

（2） 产出：《AI+经验萃取素材库》

三、AI辅助隐性经验萃取

1.隐性经验的识别与挖掘

2. AI工具辅助隐性经验识别（如心智模式、问题解决方法）

（1）心智模式

（2）问题解决方法

3，隐性经验提炼的AI辅助方法

（1）如七度法

（2）STOAR模型

产出：《AI+隐性经验萃取表》

四、：AI辅助经验建模与知识加工

1.经验建模的AI工具应用

（1） AI辅助生成概念性知识、流程性知识、人际类知识

（2）AI辅助生成知识模型（如模板、话术、量表、公式）

2. 知识载体的AI生成

（1）岗位技能手册

（2）案例手册

（3）微课

（4）课件PPT

产出：《AI+经验萃取载体》

展示：AI+经验萃取成果分享与优化