在今后的社会中，我们光靠一个技能可以干一辈子的工作，已经不再存在了，每个人都要经历3~4次的职位变迁，这也就意味着我们光靠复重复自己的知识和经验，很难在以后的社会中生存，因此我们必须具备知识和技能的迁移能力，尤其是在职场上，要同时具备近迁移能力和远迁移能力。以下三点阐述一下这一章的内容。
第1点，如果做不到知识和技能的迁移，很大概率会被社会所淘汰
近两个世纪以来，人类的社会一直在加速发展，相较于动辄上百万年才发生的自然演化，社会变化是以年为单位的速度是自然演化的上百万倍。而计算机对世界的了解也在呈指数级提升，在未来5~10年，大多数传统行业重新洗牌是一个很大概率的事件。因此无论我们现在从事的是哪一个行业，都无法保证未来5~10年内，这个岗位还会存在，在这个成指数级变化的时代，不具备知识和技能迁移能力的人，很大概率会成为被社会所淘汰的人。
第2点 怎样才算具备知识与技能的迁移能力？
知识和技能的迁移能力，就是把一个情境中学到的东西迁移到新情境中的能力，这种可迁移的能力可大致分为近迁移和远迁移两种
近迁移
近迁移是你可以运用已有的知识和技能处理与之前情境类似的任务或问题，具体到职场上，就是你在一个岗位上，可以把处理任务a所积累的知识和技能迁移到类似的任务b，任务c上。这类迁移需要的是整理出既通用又具体的流程框架和工具方法，这样在处理类似任务的时候就可以快速的套用。
对近迁移而言，迁移的知识和技能的量越大，就代表着迁移能力越强，因此知识和技能的组织体系化，越通用，迁移的效果就越好，因为这样的知识和技能可迁移的量就越大。
远迁移
远迁移是指你可以运用已有的知识和技能处理与之前经验发生情境大相径庭的任务或问题。具体到职场上，就是你从一个岗位转到另一个岗位，我从一个行业跨到另一个行业后，已有的知识和技能可以快速迁移，让你快速胜任。远迁移不仅仅是在表征结构类似的任务之间的技能和知识的迁移，更是在各种表征结构大相径庭的任务之间的迁移，要做到这一点就必须抽象出一般规律上的联系。与近迁移更关注迁移的量不同，对远迁移而言，迁移的规律越接近本质，就代表可迁移的能力越强，你所能抽象出的规律越接近本质就越好，因为这意味着这个规律能解决的问题范围就越广，你所能跨越的岗位和行业的幅度就越大。
第3点 三大方法，大大提升知识和技能的可迁移性
方法1，组织好先前知识和先前经验，不再从零开始
学习的本质是原有经验的迁移，没有人事，如同一张白纸般开始学习新知识的，每个人都是带着以知道你相信的知识来理解新知识的。因此，先前知识和先前经验组织得越好，在学习新知识花的时间就越少，理解的就越深刻，知识和技能的迁移就越容易发生。我们要适当的放慢速度，给自己留出整理先前知识，先前经验的时间留出时间做知识整合，短期内看是多花了时间，但从长期来看对知识和技能的迁移效果更好。相较于逼着自己不停的学习新东西，停下来抽出几天时间，用one note整理出自己的先前知识和先前经验，价值更大。
方法2，在多样化的情境中应用，而非单一情境
知识和技能的迁移能力是把在一个情境中学到的知识和技能迁移到新情境中的能力，因此与在单一情境中学到的知识相比，多样化的情境中学到的知识更有利于迁移，因为在多样化的情境中学习：一，能够知道更多可以使用这个知识的情境；二，可以体会到在不同情境中知识运用结果的差异，从而条件化知识。
在学习新知识和新方法的时候，不要只用一个例子，至少要在三个具体例子中使用，最好这三个例子还能有一定的差异性。在学习时，要尝试着改变问题的部分条件后，再给出解决方案。通过修改条件，在应用所学知识就能更好的建立条件法的应用，也更容易在不同情境下做迁移。
方法3，对知识做更高层次的抽象
迁移封为近迁移和远迁移，远迁移的关键就在于能否对知识做更高层次的抽象，从而能在更广泛的范围内使用。以下有两个锻炼出更高层次的抽象能力的做法：
1.将多个具体的案例概括，抽象为问题类型
就像在之前第2章“搭好框架”中学习到的方法，如果能将各种问题概括为不同的问题类型，并且针对每一种问题，类型抽象出一般的问题解决步骤，那就有了更好的可轻易的解决问题能力。
2.从更本质的原理，规律出发去思考问题
将问题概括为不同类型的方法是一种自下而上的方法，还有一种自上往下的方法：从更本质的原理出发去思考问题，这样就更容易抽象出更本质的规律。
总结一下，要具备可迁移能力，就必须做到三点：
1.组织好先前知识和先前经验，不再从零开始
2.在多样化的情境中应用，而非单一情境
3.对知识做更高层次的抽象
如果做到了以上3:00，那么我们的学习就会融会贯通，任何工作都能上手自如。
