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第二，在可以反复练习积累经验的、相对独立的、相对狭小的领域，以上机制可以带来明显的改进。在这样的领域，通过反复练习获得的经验，往往会改进绩效，不过一般不会带来最优解，易犯尝试不足的错误，可推广性也有限。
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第三，在因果关系复杂、练习机会较少的领域，经验不是好的老师，因为不能可靠地为绩效改进提供清晰的依据。然而，与公认故事或模型提供的神话主题相结合后，经验诠释可以促成共识、营造理解感、肯定人类智慧的重要性，有时还会提供少量审美情趣。
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第四，一方面，从经验中学习，要想发挥长期效果，就要进行大量尝试；另一方面，从经验中学习，倾向于灭绝尝试。新事物容易受到有效学习的打击。然而，组织中确实不断有新事物出现，组织能够对新事物的出现和成长进行程度有限的策划。
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经验的疆界 经验作为有用的老师
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如果说从经验中学习就是根据经验调整行为和理解的话，那么毫无疑问，个人和组织经常从经验中学习。不那么毫无疑问的是，从经验中如此容易就挖出来的启示能否可靠地改进绩效或加大生存可能性。
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在可以反复练习形成专门能力的、相对独立的、相对狭小的领域，经验是重要的智慧源泉。很多常见的重复性情境涉及具体的特殊知识，提供相对清晰的信号、相对低的噪声和相对大的样本——为有效的推断和明显的学习提供充分的信息。园丁学习了解植物的生长情况，如果不辅以来自系统实验的知识，直接经验知识就有可能充满迷信思想和半真半假的陈述，尽管如此，有经验的园丁知道的东西一般比没有经验的园丁多。
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类似的，组织学习如何在自身所处的特殊背景下成功地运营。那种知识的应用范围和推广范围可能有限，但是代表了在狭小领域试误、模仿和天择的有用成果。几乎对所有专门化的人类活动而言，经验的效应都是正面的。然而，经验并非完美的老师。复制成功往往会带来改进，但并不是一个特别好的从众多选项中发现最佳选项的方法。
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也许，证明体验式学习之价值的最有名的证据，来自所谓的学习曲线研究（Argote and Epple 1990；Argote 1999；Argote and Todorova 2007）。很多证据充分的研究表明，生产某种产品，单位成本随着累积生产量的增加（即随着经验的积累）而降低。小饰品工厂过去生产的小饰品越多，生产下个小饰品耗费的成本就越低。一个经典例子是，装配一架飞机所需的时间随着经验的积累而减少。同样，手术耗费时间的长短、手术带来并发症的数目都随着经验的累积而减速降低（Pisano，Bohmer，and Edmondson 2001；Reagans，Argote，and Brooks 2005）。
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产品/手术不同、组织不同，改进速度就有很大的不同。组织有时也会随着时间的推移展现出与经验无关的改进，但是那些改进（也许可以归因于环境中的技术改进）往往较小。一般而言，单位成本随着经验的积累而降低（或者说，生产率随着经验的积累而提高）的现象相对比较容易观察到，但是，这个现象涉及什么参数相对不太容易提前预测到，具体是什么可观察到的适应过程造成了这一现象也相对不太容易指出来，尽管如此，单位成本随着累积生产量的增加而降低的现象在很多行业的生产运营中都可以看到。
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类似的，但证据没那么充分的是，建立和维护长期关系（例如，合作伙伴、上司/下属、供应商、竞争者），培养技术技能（例如，疏通水道、修理钟表）或者艺术技能（例如，弹琴、绘画），都涉及在熟能生巧的独立狭小领域反复练习。信号清晰，噪声低，样本大。合作伙伴通过长时间真诚合作积累相对可靠的声誉。练习往往改进技能绩效；一般而言，可以期待爱人、艺术家、水管工的表现随着经验的增长而改进。据传，伟大的钢琴家伊格纳斯·帕德里维斯基（Ignace Paderewski）（1919 年做过很短一段时间的波兰首相，期间签署《凡尔赛条约》）在维多利亚女王（Queen Victoria）称赞他为天才时回答说：“也许，不过在那以前，我是个苦工。”
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经验的疆界 经验作为不完美的老师
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从经验中学习，尽管非常普遍，也屡屡成功，但是有很多限制其效果的问题。这些问题，主要是由经验的三个显著特征造成的。第一个是经验的鲜活性，第二个是启示的模糊性，第三个是诠释的灵活性。
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经验的鲜活性
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在个人和组织看来，直接经验特别鲜活（Fischhoff，1975）。直接经验的鲜活性导致学习者把来自直接经验的信息看得比来自其他渠道的信息重。个人和组织把直接经验看得比别人的经验重，理由是很充分的。例如，直接经验不需推广，就能与个人和组织扯上关系。然而，一方面，经验是那么鲜活；另一方面，经验又是那么不好诠释，所以从经验中学习特别容易出错。正如马克·吐温（Mark Twain）观察到的那样，一只偶然被热炉子烫过的猫绝不会再从任何炉子（不管是热的还是冷的）上方跳过，进而永远不会发现从冷炉子上方跳过是多么好玩。
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意识到这一问题，并不一定就会怀疑体验式学习。把注意力局限在直接经验之上，有可能得到较好的判断；直接经验的表面启示，往往对人造成很大的震撼；后面这个震撼会降低前面那个可能性。例如，看看一位医生是如何形成对手术风险的估计的。他或她可以从别人发表的论文中、做出的报告中获得有关信息，也可以从自身的经验获得有关信息。既然一项手术的风险不仅和这项手术本身有关，还和实施这项手术的医生的技术水平有关，那么医生把自己的经验看得比其他人的经验重就是比较明智的做法。但是，直接经验的鲜活性往往会导致个体把直接经验看得过度重于很多个体的聚合经验。风险极小的情况下，只有经验非常丰富的医生才能积累足够大的经验样本以对聚合经验统计值进行修订。特别是小概率事件的出现次数分布是严重倾斜的，这会导致自身经验好于聚合经验平均值的医生大大多于自身经验差于聚合经验平均值的医生。
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直接经验在人事决策中也有类似的误导性（Dawes，Faust，and Meehl 1989）。很多组织在招聘选拔中经常使用个人陈述或者个人面谈等技术。系统而言，这样的直接经验给人的震撼超过了提供的信息应该有的样子，因此往往被赋予过高的权重。结果，个人陈述，例如介绍自己的工作（job talk），更有可能降低而非提高人事决策的有效性。不稳定的但比较震撼的直接印象压倒了用比较系统的、比较有效的但较不震撼的方式收集而来的信息（Dawes，Faust，and Meehl 1989）。
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启示的模糊性
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经验必须转化成启示，这个转化既困难又没有止境。正如西蒙·波伏娃（Simon de Beauvoir）观察到的那样：“宣称存在是荒谬的，就是否认可以对存在赋予意义；说存在是模糊的，就是宣称存在的意义永远无法确定、人类必须一直为存在争取意义”（［1948］1980，129）。发生了什么，往往是很难知道的，但有时是可以知道的。知道一个事件为什么发生，进而能够从经验中挖掘启示，涉及在容易引发争论和错误的情境下形成或明或暗的因果推断。
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经验的模糊性，原因有很多，表现形式也有很多。不过，经验的模糊性大体上可以总结为以下五点：
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第一，经验的因果结构是复杂的（complex）。很多变量是不可控的，变量之间可能存在多重交互作用或者多重共线关系，有的变量两两互为因果，有的变量存在时滞变异，变量关系的函数形式有很多是未知的。因此，因果结构很难厘清，行动效应很难确认。例如，人们在根据组织经验做推断时，非常容易把结果（特别是有利结果）归因于组织的行动，而实际上，大的经济或政治环境、其他组织的行动以及很多其他的不可控因素也许对结果有巨大的影响。此外，很多似乎非常重要的变量是不好观察、不好测量的。因此，从体验式学习获得的启示，有很多未经证明的结论、迷信的联想、误导人的相关性、同义反复的概括和系统的偏差。
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第二，经验是嘈杂的（noisy）。因为观察误差，或者因为诠释误差，或者因为因果结构真的就是随机的，所以历史事件是取自可能历史事件分布的一个值。某次变现历史的代表性有可能很差，代表不了可能历史。因此，从经验中学习涉及两方面，即不仅要努力从观察到的实际事件中学习，还要努力从实际上没有发生但原本应该发生的事件中学习。我们也应看到，上述的“假设历史”用想象替代了证据，这种替代也容易犯下许多错误。
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