知识管理的 IPO 模型

我们之前分享过《人生的 IPO 模型》，今天分享一篇知识管理的IPO模型。底层逻辑是一样的。

从前面知道，要想做到有效的知识管理，其中一个通用的方法就是 “IPO 模型”，其中 IPO 是 Input- Process- Output 的缩写，意即知识管理的“输入-处理-输出”过程。

这个知识管理 IPO 模型是知识管理 3.0 的核心，也是语雀数字花园的根基。

那么，IPO 模型到底是什么，它为什么有效？

什么是“IPO 模型”

知识管理的 IPO 模型，最初是由谁提出的已不可考。可查证的有畅销书作者古典的著作《跃迁》中有提到“知识 IPO”的概念：

• I：输入问题（Input a question），以持续解决问题为目标；
• P：解决问题（Problem solving），以整合多学科知识为手段；
• O：输出产品（Output），通过咨询研发、授课整合和写作，让思想产品化。

他用这套模型来解释一些成功人士如管理大师彼得·德鲁克的成果。彼得·德鲁克有一个爱好，每隔三年就选择一个领域深度学习，觉得学得差不多了，就换一个领域。这些领域在外人看来简直是不务正业，比如东亚历史、小说写作、政治学、社会学……

他一生研究了16个学科之多，正是有这套知识 IPO 系统，才让他在如此多的学科领域中游刃有余。

但现在所说的知识管理的 IPO 模型，比上面的概念还要更简单一些：

• 输入（Input），通过各种方式获取知识，在笔记工具里，则体现为“记录”，将自己从各个渠道获得的知识记录下来；
• 处理（Process），通过各种知识整理的方式，比如制作思维导图、整理卡片笔记等，让新知识和旧知识产生联系，这也叫做“内化”；
• 输出（Output），通过教学、做演讲、写文章等方式，将获得的知识“分享”出来。

但不一样的是，在输出与输入之间有一个逆向的箭头，从而让它们之间形成一个回路。这也正是知识管理的 IPO 模型与众不同的地方。

看了上面的介绍，也许你会说，就这？如果这么简单就能学好知识，那每个人都是领域大师了。

IPO 模型到底为什么有用？这还要从费曼学习法说起。

费曼学习法

If I couldn’t reduce it to the freshman level, That means we really don’t understand it.假如我没有办法把一个知识点让大一新生听懂，说明我也没有真正弄懂它。

——理查德·费曼

理查德·菲利普·费曼是美国著名的物理学家。1965年，费曼凭借量子力学方面的研究成果获得了诺贝尔物理学奖。他被认为是继爱因斯坦之后最睿智的物理学家，也是世界上第一个提出纳米概念的人。

费曼的兴趣广泛，学习了很多跨学科的知识，并且都达到了专家的程度。他的秘诀是他有一套独特的学习方法，用这套方法学习，他不仅可以快速搞懂自己原来不熟悉的知识，而且可以学习得更加全面，更加深刻。

这个方法简单来说，就是以教为学。

费曼很喜欢用普通人能够听明白的话向别人传授物理知识，而且他风趣幽默的授课风格，受到了学生们的欢迎，他的课堂总是座无虚席。

在费曼看来，只用专业术语解释专业领域并不算真正搞懂这个领域。因为每个专业术语本身也有其内在含义，只有真的懂了其内在含义，才算真的搞懂了这个领域。

这种认识来源于他小时候的经历。有一次，他父亲教他认识一种鸟，教他这种鸟的名字，甚至还教了他如何用中文、意大利语、葡萄牙语、日语来说。但他的父亲告诉费曼：“就算你知道了这种鸟的名字，知道了它在不同语言中的叫法，你依然对这种鸟一无所知。知道一种事物的名字，并不代表你真正了解它。”

这种学习又可称为低效学习甚至无效学习。

走上社会后，很多人学习的方式是做笔记，并在 Evernote 这样的笔记工具里整理，或者有人还会画出思维导图。然后就可以打卡，认为自己已经学会了这门知识。但其实可能很快就忘记了。

那么，费曼学习法为什么有效呢？这里我们首先需要知道如何判断学习的效率。

人们判断一种学习方式的效率是否高效，是通过一个知识留存率的指标，知识在脑中的留存率越高，学习效率就越高效。

费曼学习法是一种主动学习方式，和做笔记，做思维导图相比，它们是被动接受作者的想法，而费曼学习法是一种以教为学的方式，通过输出来倒逼输入，查漏补缺。因此，它又被誉为最有效的学习方式。

这里，也许有人会说，自己并不是老师，走上社会后也极少有机会给他人教学，无法使用费曼学习法，怎么办呢？事实上，知识分享的作用和教学同样有效，只要它能起到两个作用：查漏补缺和获得良性反馈。

这一点，在我国历史上，有这样一个故事。

唐代诗人白居易每写出一首诗，都会念给街边的老婆婆听，念完之后问她，能不能听懂？如果那老婆婆说听不懂，他就会进行修改，直到老婆婆都能明白。如果这个老婆婆说懂了，那么他就会觉得这很好，可以使得大家都懂，便将诗抄录出去，供大家传唱。

因为正是这两点，让输出倒逼输入，才让知识管理的 IPO 这个回路运转起来。

让 IPO 模型运转起来

记录、整理、分享，这几个单独分开来，都十分简单，很多人在其中的一项或几项都投入过时间，但收效甚微，就是没有将它们联系起来成为一个整体。

让我们回忆一下 IPO 模型：

这中间的每一个环节，都是靠前一个环节推动的。

学习的目的在于获取知识，而知识的目的在于改变自己，不能改变自己的知识都只能算信息而已。但该如何让知识改变你的生活，思考一下，会发现是输出在改变你的生活。任何知识在学习之后如果不使用的话，那它们的结果就是被忘掉。

那是什么在推动输出呢，答案是知识内化，因为当你想要去输出一个作品，或者完成一个项目，最核心的是你自己要具备相应的知识才行，比如方法论，思维模型，对某些事物的认知等等。

那又是什么在推动知识内化呢，答案是输入，需要保持开放性的心态，接受来自外界的信息，必须先有外界地输入才能进行内化工作，就像需要原材料才能制作产品一样。

那又是什么在推动输入呢？答案是输出，在输出的过程中，遇到不懂的地方需要查漏补缺，遇到读者或听众的提问，也需要你进一步将知识掰开揉碎，去弄明白知识的每一处细节。这也就是用输出来倒逼输入。

在构建了这一 IPO 回路之后，我们还需要去推动它，让它运转起来。

如何推动这一模型，最大限度提升自己的学习效率？需要提升这些核心环节的质量，并保证中间的联系不断裂。这其中每一个环节都有可以提升的地方。

在“输入”环节，需要善用所有的学习渠道，并且问自己学习渠道的质量是不是还能提升，知识来源的重要性，很多时候会比学习方式重要。

同时，需要聚焦学习内容，人的精力有限，同时学很多内容的结果就是一个也没学会。在这方面，有一种“主题式学习”的方式，提倡学习者聚焦在一个主题周围进行学习，学习者需要有意识的去筛选“输入”的内容。

在知识“处理”环节，为了加深理解，我们需要不断的追问事情的本质是什么，有一种方法叫做“5 Why 分析法”，就是鼓励人们在思考问题时打破砂锅问到底，在学习中也是一样。

同时，要想让知识内化，就需要和已有的知识联系，将新的知识加入到自己的知识体系当中。

最后，我们还要把书读薄，把知识点都结晶化为一个个方法论，这样才能便于以后更好的应用。

在“输出”环节，要勇于用更高级的方式去输出，比如，给别人上课，在大众面前做分享等。分享面向的受众越多，需要做的准备也越多，对你所分享的内容的理解也越深刻。

同时，输出需要一个“舞台”，要选择合适的场合输出，比如技术分享，在一些技术会议或沙龙更加适合；关于兴趣的分享，在一些兴趣的社区或小圈子分享，效果会更好。

同时，一个人的学习研究和分享是孤独的，在学习途中很有可能因为种种意外中止，这时如果有一些同好或同伴，可以让你在学习路上更好的坚持，互相学习，享受分享的快乐。

将上面的这些总结一下，我们的图就变成了：

在接下来的章节，我们将会挑选其中的一些重点分享一下。

避开学习的误区

在构建了 IPO 模型并让其成功运转，并不是就大功告成了，在这里还有很多陷阱和误区，让 IPO 模型回路无法顺利进行。

这里的误区就是前面已经分享过的：

而它们其实都对应了 IPO 模型上的关键节点，这些节点出了问题，整个模型当然无法顺利运转。

输入出问题：在输入上最容易出的问题就是随机学习和信息过载。随机学习让我们的输入变得漫无目的，后续的处理也难以将它们整合起来，和旧知识产生联系，也就无法将知识内化；信息过载则是输入过多，导致难以进行整理，如今是信息爆炸的时代，大部分知识我们都可以搜索到很多的相关内容，如果想要将它们一网打尽，很可能陷入消化不良的境地。

处理出问题：在处理这一阶段，我们容易犯的错误是过度整理。很多人醉心于学习各种分类、标签等整理方法，每学到一种都觉得比以往的更好，都要重来一次。

输出出问题：在输出上，我们容易遇到分享焦虑。有些人一心追求完美，希望分享的内容从各种角度都是最好的，但这种追求往往遇到挫折而陷入焦虑；还有的人在一些内容平台上分享自己的内容，但在分享过程中，却被平台的各种数据所影响，陷入追求数据表现的焦虑。

知识 IPO 模型是知识管理 3.0 最核心的理念，它由费曼学习法提炼而来，是一种高效的主动学习方式。

但从理念到行动之间，还缺乏一些具体的行动指导，接下来，就让我们来看一看有哪些可以让我们行动起来的方法。

原文作者：语雀（caicai）