なぜ一流の専門家ほど「自分のノウハウ」を言語化できないのか？ ――失われる70%の暗黙知を掘り起こす「認知的タスク分析」の科学

「あの人は卓越したスキルを持っているのに、教えるのが致命的に下手だ」「自分のノウハウを本にしたいが、いざPCに向かうと表面的なことしか書けない」。そんな悩みの原因は、文章力や言語化能力の不足ではありません。科学哲学者マイケル・ポランニーが「我々は語れる以上のことを知っている」と喝破したように、高度に熟達したスキルは脳内で「手続き記憶」として自動化され、無意識の領域へと沈んでしまうからです。本記事では、専門家が無意識に抜け落としてしまう「70%の重要な判断プロセス」の正体と、その暗黙知を科学的手法（認知的タスク分析）で引き出し、市場における圧倒的な「権威」へと変換するメカニズムを紐解きます。

専門性が抱える認知のパラドックス：「語れる以上のことを知っている」

ビジネスの最前線において極めて高いパフォーマンスを発揮する熟達者（エキスパート）が、自身の思考プロセスや意思決定の基準を他者に説明しようとすると、途端に言葉に詰まったり、表面的な一般論に終始してしまったりする現象は、古くから多くの現場で観察されてきた。この現象の根底にあるメカニズムを哲学および認知科学の視点から紐解く上で、ハンガリー出身の物理化学者であり社会科学者でもあるマイケル・ポランニー（Michael Polanyi）が提唱した「暗黙知（Tacit Knowledge）」の概念は極めて重要な視座を提供する。

ポランニーは1966年の著書『The Tacit Dimension（暗黙知の次元）』において、「私たちは、言葉で表現できる以上のことを知っている（We can know more than we can tell）」という有名な命題を提示した¹。この言葉は、人間の知識の大部分が言語化や定式化が困難な領域に存在していることを端的に表している。自転車の乗り方、熟練した職人の手さばき、戦車ゲームにおける偏差射撃の感覚、あるいは瞬時に人の顔を識別する能力などは、すべて暗黙知の領域に属する¹。私たちは数千人の群衆の中から一瞬で友人の顔を見分けることができるが、「なぜその顔が友人だと分かったのか、その特徴抽出のアルゴリズムを言葉で説明してほしい」と求められても、正確に言語化することは不可能に近い。知識としては確実に脳内に存在し、高度な情報処理を行っているにもかかわらず、本人はその特徴抽出の観点を意識的に保持していないのである²。

この現象は「本人の言語化能力が低いから」起こるのではない。むしろその逆であり、「能力が高すぎて脳内での処理が完全に自動化されているから」起こる副作用である²。認知科学の領域では、人間の記憶システムを大きく「宣言的記憶（Declarative Memory）」と「手続き記憶（Procedural Memory）」の二つに分類して捉える。宣言的記憶とは、事実やエピソードなど、言葉で記述しやすく意識的に思い出すことができる知識である。対して手続き記憶とは、反復練習や経験を通じて身体や脳の神経ネットワークに深く刻み込まれた、運動スキルや高度な認知スキルの記憶を指す¹。

人が新しいスキルを学ぶ初期段階では、作動記憶（ワーキングメモリ）をフルに活用し、宣言的記憶として「手順」を一つひとつ意識しながら実行する。しかし、実践と学習を繰り返すうちに、その一連のプロセスは圧縮（チャンキング）され、無意識下のシステムである手続き記憶へと移行していく。結果として、熟達者は「いちいち考えなくてもできる」という高度な自動化の状態に到達するが、これと引き換えに「自分がどのような認知プロセスを経てその結論に至ったのか」を意識的にトレースするアクセス権を失うのである¹。

組織における知識創造モデルとして世界的に有名な野中郁次郎らの「SECI（セキ）モデル」においても、個人の暗黙知を形式知に変換する「表出化（Externalization）」のプロセスがイノベーションの鍵とされている。しかし、この変換は自然発生的に起きるものではない²。暗黙知は個人の内部に閉じたものではなく、その場の状況、周囲の人間関係、環境の中に複雑に埋め込まれている。そのため、適切な「観点」を持たずに単に言語化を要求しても、表層的な情報しか得られず、暗黙知は霧に包まれたままとなってしまうのである²。

熟達者の罠：失われる「70%」の認知プロセスと専門家の呪縛

熟達者が自身のノウハウを意識的に言語化しようとする際、具体的にどれほどの情報が欠落してしまうのか。この問いに対し、南カリフォルニア大学（USC）のRichard Clark博士が率いる認知技術研究所の研究チームは、教育工学と認知科学の観点から非常に示唆に富む定量的なデータを示している。

Clark博士らの広範な研究によれば、各分野のトップクラスの専門家（SME: Subject Matter Experts）が自分の業務プロセスや意思決定の方法を他者に教える際、実際にタスクを遂行するために必要な知識や判断ステップの約70%を無意識のうちに省略（Omission）していることが明らかになっている⁵。

専門家は、自分が何を行っているかを完全に把握しており、自身の持つ知識を100%提供していると信じている。しかし実際には、その高度な問題解決行動の大部分は自動化された非意識的なプロセスによって制御されているため、意識の表面に上る情報だけを言語化しても、全体のわずか30%程度にしかならないのである⁴。この「意識と実際のギャップ」が、いわゆる「専門家の呪縛（Curse of Expertise）」を生み出す。熟達者にとって当たり前になりすぎた前提知識や、微細な知覚的サイン（感覚的違和感など）、複雑な状況下での条件分岐（AのケースではBだが、Cの要素が絡むとDになる、といった高度な例外処理）は、説明の際に完全に抜け落ちてしまう⁴。

この「70%の欠落」を裏付ける具体的な実証データとして、異なる専門分野で行われた複数の研究結果が存在する。以下の表は、専門家が自身のタスクを説明した際に、どれだけの重要なステップや意思決定ポイントが省略されたかを示したものである。

調査対象となる専門家	分析対象のタスク・業務内容	言語化の際に省略された情報（暗黙知）の割合	出典
K-12（幼稚園〜高校）の熟練校長	教師に対する非公式な授業評価（ウォークスルー）とフィードバックの提供プロセス	アクションおよび意思決定ステップの平均 54.76% を省略	[cite: 8]
大腸内視鏡検査の専門医（外科医A）	大腸内視鏡検査の操作手順と、状況に応じた医学的な意思決定のプロセス	「手順（How-to）」の 50%、「意思決定ポイント」の 57% を省略	[cite: 9]
大腸内視鏡検査の専門医（外科医B）	同上	「手順（How-to）」の 70%、「意思決定ポイント」の 75% を省略	[cite: 9]
大腸内視鏡検査の専門医（外科医C）	同上	「手順（How-to）」の 74%、「意思決定ポイント」の 62% を省略	[cite: 9]

外科医を対象とした研究のデータが示す通り、極めて高度な専門性と人命に関わる責任を持つ医師であっても、自身の行っている複雑な認知プロセスを正確に言語化することは困難である⁹。もし、この「専門家が語ったわずか30%の知識」だけを基にマニュアルを作成したり、研修プログラムを組んだりした場合、それを学ぶ初学者が現場で致命的なミスを犯すことは火を見るより明らかである⁷。同様に、ビジネスの現場においても、トップセールスや優秀な経営陣のノウハウをそのままヒアリングして社内共有したところで、組織全体のパフォーマンスが一向に向上しない理由は、この「70%の暗黙知の欠落」にあると言える。

「書かずに本を出す」ことの科学的妥当性：Authority Publishingの論理構造

ここまでの認知科学的知見を踏まえると、豊富な現場経験とノウハウを持つ経営者や専門家が直面する、「自分の知見を本（あるいはプレゼン資料）にまとめようとすると、途端に陳腐な内容になってしまう」という現象の理由が明確になる。

自らの手でPCに向かい、ノウハウを書き出そうとする行為は、意識の表面に残っている「わずか30%の宣言的記憶」だけを抽出する作業に他ならない。本当に価値があり、市場において圧倒的な差別化要因となるのは、長年の経験によって手続き記憶化された「70%の暗黙知（瞬時の状況判断、微妙なニュアンスの違いの察知、例外処理のルールなど）」であるにもかかわらず、単独での執筆作業ではこの深層領域にアクセスすることが構造的に不可能なのだ⁴。その結果、完成した文章はどこかで聞いたことのある一般論の羅列となり、その人物が本来持っている圧倒的な専門性や情熱の片鱗も伝わらない「ノイズ」と化してしまう¹¹。伸滋Designが提唱する「伝わるを科学する」という哲学においても、相手の脳に届かないメッセージはノイズと同じであると定義されている¹¹。

Shinji Designが提供する出版サービス「Authority Publishing（オーソリティ・パブリッシング）」が、「たった2時間のインタビュー」と「書かずに本を出す」というアプローチを採用しているのは、単なる手軽さや時短を訴求するためではない。これは、専門家の脳内に眠る70%の暗黙知を、専門家自身の不完全な言語化能力に依存することなく強制的に引き出し、市場の権威（Authority）へと変換するための最も科学的かつ合理的な手法だからである¹¹。

「本を出してみたいけれど、自分には無理だ」と諦める必要は一切ない¹¹。なぜなら、専門家本人が自身のノウハウを体系化できないのは認知の仕組みとして当然のことであり、知識の抽出作業は「暗黙知を言語化する専門のインタビュアー（抽出のプロフェッショナル）」に完全に委ねるべきだからだ²。専門家が自ら書くことを放棄し、対話という外部からの刺激を利用することで初めて、無意識下の記憶システムにアクセスする経路が開かれる。では、そのインタビュアーは、どのようにして言語化不可能なはずの暗黙知を掘り起こすのか。その中核となる技術が、「認知的タスク分析（Cognitive Task Analysis: CTA）」である。

熟達者から暗黙知を引き出す技法：「認知的タスク分析（CTA）」

認知的タスク分析（CTA）とは、高度な専門性を必要とする複雑なタスクを遂行する際に、人々が何を知り、どのように思考しているか（判断、問題解決、記憶の呼び出し、注意の配分など）を明らかにし、文書化するための心理学的・認知科学的な研究手法の総称である¹²。従来のタスク分析（階層的タスク分析など）が「目に見える行動（行動様式や手順）」のみを記述することに終始していたのに対し、CTAは行動の背後にある「目に見えない認知プロセス（判断基準、手がかりの知覚、メンタルモデル、戦略など）」を抽出することに特化している¹²。

CTAは単一の手法ではなく、100以上の異なる技法を包含するアンブレラターム（総称）である¹²。その中でも、実務的な知識抽出において最も強力かつ広範に用いられているアプローチとして、「クリティカル・ディシジョン・メソッド（Critical Decision Method: CDM）」や「応用認知的タスク分析（Applied Cognitive Task Analysis: ACTA）」といった構造化インタビュー技法が挙げられる¹²。

クリティカル・ディシジョン・メソッド（CDM）による深層の解剖

Gary Klein博士らによって開発されたクリティカル・ディシジョン・メソッド（CDM）は、専門家が過去に経験した「非日常的で困難なインシデント（重大な意思決定を迫られた場面）」を回顧させることで、その背後にある暗黙知や直感的な意思決定メカニズムを浮かび上がらせる手法である¹²。抽象的な「普段のやり方」を尋ねても一般論しか返ってこないため、CDMでは特定の具体的なエピソード記憶にアクセスさせる。通常、約2時間のインタビューを通じて、以下の4つのフェーズに沿って進行する¹⁸。Authority Publishingの「2時間のインタビュー」という設計も、この認知的抽出に必要十分な時間的要件を満たしていると言える¹¹。

第一のフェーズは「インシデントの特定（Incident Identification）」である。インタビュアーは専門家に対し、過去に直面した中で特に困難だった、あるいは自身の専門性が極限まで発揮された具体的な事例を一つ選んでもらう。専門家はまず、その出来事の全体像をインタビュアーに遮られることなく語り尽くす¹²。

第二のフェーズは「タイムラインの構築（Timeline Construction）」である。事象が起きたプロセスを時系列に沿って細かく分解し、どこで状況が変化したか、どのタイミングで最初の異常に気づいたかなど、重要な意思決定が行われたポイントや認識の転換点を特定し、視覚的なタイムラインとして再構築する¹²。

第三のフェーズが、CTAの核心部とも言える「深掘り・プロービング（Deepening）」である。タイムライン上の重要な意思決定ポイントにおいて、インタビュアーは認知科学に基づいた特殊な「プローブ（探りを入れる質問）」を投げかけ、専門家の認知の深層に切り込んでいく。専門家自身が「ただ何となくそう思ったから」と片付けてしまう直感に対し、以下のような観点から解像度を極限まで上げていく¹²。

• 知覚的キュー（手がかり）： 初学者は見落とす微細なサインを抽出する。「その瞬間、具体的に何を見て、何を聞いていましたか？」「状況の変化をどうやって察知しましたか？」といった問いにより、顧客の声のトーンの微妙な変化や、機械のわずかな振動の違いといった無意識の入力情報を言語化させる¹²。
• 状況認識（メンタルモデル）： 断片的な情報から全体像を構築するパターン認識のアルゴリズムを明らかにする。「その時、状況全体をどのように理解していましたか？」「頭の中でどのようなシナリオを描いていましたか？」と問うことで、専門家特有の情報の構造化プロセスを浮き彫りにする²⁰。
• 目標と優先順位のトレードオフ： 矛盾する制約条件の中で、熟達者がどのように判断を下しているかを探る。「その時点で、最も優先していたことは何ですか？」「何を避けようとしていましたか？」という質問から、現場における真の価値基準を抽出する¹²。
• 期待と異常検知： 熟達者の脳内に構築された予測モデルと、そこからの逸脱を検知するメタ認知能力を引き出す。「その時、次に何が起こると予想していましたか？」「何が起きたら『おかしい』と判断しますか？」と問いかけることで、見えざるリスク管理の手法を形式知化する²⁰。

第四のフェーズは「『もしも』の質問（”What If” Queries）」である。事象の振り返りが終わった後、「もしあの時、〇〇の条件が違っていたら、あなたの行動はどう変わっていましたか？」「もし経験の浅い初心者が同じ状況に置かれたら、どのようなミスを犯すと思いますか？」といった仮定の問いを投げかける。これにより、実際には実行されなかった代替案のネットワークや、専門家と初心者の認知モデルの決定的な差異を浮き彫りにすることができる¹²。

応用認知的タスク分析（ACTA）とクリーン・ランゲージの統合

さらに、実務的な環境でより迅速に暗黙知を抽出するための手法として、「応用認知的タスク分析（ACTA）」が存在する。ACTAは、タスク全体を俯瞰する「タスクダイアグラム」、認知的な困難さを掘り下げる「ナレッジオーディット（知識監査）」、そして具体的なシナリオを用いて認知プロセスを検証する「シミュレーションインタビュー」の3つのステップで構成され、インタビュー結果を直接的にトレーニング資料やシステム設計に変換しやすいという特徴を持つ¹⁷。

また、近年のCTA手法の高度化において注目されているのが「クリーン・ランゲージ・インタビュー（Clean Language Interviewing: CLI）」の導入である²³。知識抽出において最も警戒すべきは、インタビュアー自身の推論や前提（バイアス）が無意識に質問に混入し、抽出される知識が汚染されてしまうことである。CLIは、インタビュアーの独自の解釈を極限まで排除し、専門家が発した「文字通りの言葉」や「メタファー（暗喩）」に焦点を当てる手法である²³。

人間の高度な認知や暗黙知は、しばしばメタファーとして身体化されている²³。専門家が「ここは『波』に乗る感覚で」や「『壁』を感じたので」といった比喩を用いた際、それをインタビュアーの語彙で一般化するのではなく、「その『波』とはどのような波ですか？」「その『壁』の向こう側には何があるのですか？」と、専門家の内的世界（メタファー）の構造をそのまま掘り下げる。これにより、言語の限界を超えた暗黙知の抽出が可能となる²³。

こうした高度なインタビュー技法を駆使することで、専門家本人は「ただの2時間のおしゃべり」を楽しんでいるだけのつもりでも、インタビュアーの側では、その専門家の強さの源泉である「70%の暗黙知」が構造化されたデータとして次々とマッピングされていくのである。

暗黙知の抽出がもたらす圧倒的なROI（投資対効果）

このようにして科学的に抽出された暗黙知は、企業や個人にとってどれほどの価値を持つのだろうか。CTAの有効性を検証した学術的なメタ分析（多数の研究結果を統合して分析する手法）によれば、CTAに基づくアプローチは、従来の手法と比較して極めて高いROI（投資対効果）を示すことが証明されている。

Tofel-GrehlとFeldon（2013）が行ったメタ分析では、CTAベースのトレーニングや情報抽出の効果量は「Hedges’s g = 0.871」という非常に大きな値（一般的に0.8以上は大とされる）を示した²⁴。さらに、CTAを用いることで、従来の手法と比較して、パフォーマンスに関連する重要な情報を12%〜43%も多く文書化・抽出できることが確認されている²⁴。

ビジネスの実務環境や高度な専門職の現場においても、CTAによって暗黙知を形式知化した組織は、劇的な成果を上げている。以下の表は、CTAが実際に適用され、暗黙知の抽出が劇的なパフォーマンス向上をもたらした具体的な事例を示している²²。

適用分野・対象	CTAによって抽出された暗黙知の具体例	抽出がもたらした成果・ROI	出典
救急救命士（パラメディック）	心臓発作が本格化する前に現れる微細なサイン（肌の色合いの変化、皮膚の温度、呼吸の状態、患者の精神状態など）を直感的に察知する知覚的キュー。	経験の浅いスタッフでも初期症状を正確に特定できるようになり、認識スキルが大幅に向上。	[cite: 12]
金融市場の監視部門	市場操作やインサイダー取引（マーケットアブューズ）を検知するための、ベースラインとなる取引活動と電子通信データから異常を嗅ぎ取るパターン認識。	複雑なデータ群からのインテリジェンス収集に関する「認知要求テーブル」が作成され、監視システムの高度化とエラー削減に寄与。	[cite: 22]
児童福祉の調査員	児童虐待やネグレクトの現場において、危険な兆候を見逃さず、かつ安全に調査を進めるための状況評価とリスク管理の意思決定プロセス。	初心者向けのシナリオベースのトレーニングが構築され、採用後の教育期間の短縮と現場での対応力が向上。	[cite: 22]
自動車損害査定員	事故車両の視覚的な損傷具合から、内部の構造的ダメージを推測するベテラン査定員の視覚的評価スキル。	新人査定員向けの画像認識トレーニングに変換され、査定の精度向上と処理時間の劇的な短縮を実現。	[cite: 22]

これらの事例が示す通り、CTAによる暗黙知の抽出は「エラーの削減」「学習・トレーニング時間の劇的な短縮」をもたらすだけでなく、学習者や読者の「自己効力感（Self-efficacy）」を強く向上させる効果がある²⁵。単なる手順（マニュアル）ではなく、困難な状況下での「考え方のプロセス」が明示されるため、人は自信を持って行動に移すことができるようになるのである²⁵。

このデータを「出版」や「プレゼンテーション」の文脈に置き換えてみよう。専門家が自力で書いた「30%の表面的な情報」しか載っていない書籍や資料は、読者に「よくある一般論だな」という感想しか抱かせない。しかし、CTAのアプローチによって「70%の暗黙知」が言語化されたコンテンツは、読者の脳に「この人は私が言語化できなかった課題の根本原因と、その解決のための微細な感覚まで完全に理解している」という強烈なパラダイムシフトを引き起こす。この知的な衝撃こそが、「権威（Authority）」と「信頼」を醸成する最大の源泉となるのである¹¹。

結論：暗黙知を「市場の権威」へ変換する科学的アプローチ

「伝わる」の正体は、個人のセンスや文章力といった曖昧なものではない。人間の認知構造に対する深い理解と、そこから情報を抽出・設計する科学的なアプローチの結晶である¹¹。

経営者やトップリサーチャー、傑出したスタートアップの創業者など、ある領域で並外れた結果を出している人物ほど、そのノウハウは手続き記憶として脳の深層に沈み込んでおり、自身の力だけで言語化することは極めて困難である¹。この「専門家の呪縛」に抗い、無理に自力でアウトプットを行おうとすることは、自身が持つ最も価値あるインサイトの大部分（70%）を切り捨ててしまう重大な機会損失に他ならない⁴。

だからこそ、高度な専門知を言語化し、市場に届けるプロセスは、認知科学の裏付けを持った専門のチームに委ねるべきである。認知的タスク分析（CTA）やクリティカル・ディシジョン・メソッド（CDM）、そしてクリーン・ランゲージ・インタビュー（CLI）といった精緻な手法を用いることで、あなたの脳内に眠る無意識の判断基準や、暗黙知という名の宝石は、一切の欠損なく掘り起こされる¹²。

Shinji Designの「Authority Publishing」は、まさにこの科学的抽出プロセスをコンサルティングサービスとしてパッケージ化したものである¹¹。あなたが用意するのは、たった2時間のインタビューの時間だけだ。そこで語られる一見とりとめのない「おしゃべり」は、インタビュアーの的確なプローブによって解剖され、再構築され、読者の認知に最短距離で突き刺さる「伝わる形」へとデザインされる¹¹。

「書かずに本を出す」——。それは、多忙な経営者の執筆の労力を省くという単なる利便性や時短の話ではない。あなたの専門性を100%の純度で抽出し、伝達を阻害するノイズを削ぎ落とし、市場における絶対的な権威へと変換するための、最も科学的で確実な戦略なのである。自分のなかに眠る「語れる以上の知」を、今こそ世界に解き放つ時だ。

引用文献

1. 1-5. LLMの限界 – 言語だけでは不十分｜フィジカルAIの実践 – ワールドモデルとマルチエージェントで実現する人間行動シミュレーション – Zenn, https://zenn.dev/oggata/books/69bd97b5d0ede1/viewer/d030aa
2. Agentic AIが「暗黙知抽出」を現実の武器に変えるまで｜AIコンサルタント / エンジニア – note, https://note.com/uyuutosa/n/n30ed40e30d5d
3. 最新のOSネットワーク文学論のスキームでマイケル・ポランニーを詳しく分析してください – note, https://note.com/kobachou/n/ne62fab9ed3b8
4. (PDF) Cognitive task analysis – ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/222502995_Cognitive_task_analysis
5. Cognitive Task Analysis | 48 | v3 | Handbook of Research on Educationa, https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9780203880869-48/cognitive-task-analysis-richard-clark-david-feldon-jeroen-van-merri%C3%ABnboer-kenneth-yates-sean-early
6. SME Brains – Learnlets, https://blog.learnlets.com/2015/06/sme-brains/
7. The Impact of Non-Conscious Knowledge on Educational Technology Research and Design – ResearchGate, https://www.researchgate.net/profile/Richard-Clark-27/publication/333579679_Clark_ET_july-aug_2011_Automated_Knowledge/links/5d84ef8c299bf1996f82ab0c/Clark-ET-july-aug-2011-Automated-Knowledge.pdf
8. Assessing the teaching of procedural skills: can cognitive task analysis add to our traditional teaching methods? – PubMed, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18082538/
9. Cognitive Task Analysis: An Overlooked Gem – 3-Star learning experiences, https://3starlearningexperiences.wordpress.com/2020/09/01/cognitive-task-analysis-an-overlooked-gem/
10. 伸滋Design, https://shinji.design/
11. What is Cognitive Task Analysis?, https://www.globalcognition.org/cognitive-task-analysis/
12. What is Cognitive Task Analysis – UX247.com, https://ux247.com/cognitive-task-analysis/
13. (PDF) Cognitive task analysis – ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/294699964_Cognitive_task_analysis
14. The use of cognitive task analysis in clinical and health services research — a systematic review – PMC, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8903544/
15. The use of cognitive task analysis in clinical and health services research – a systematic review – PubMed, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35260195/
16. Applied cognitive task analysis (ACTA): a practitioner’s toolkit for understanding cognitive task demands – PubMed, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9819578/
17. Critical Decision Method (Cdm) | PPT – Slideshare, https://www.slideshare.net/slideshow/critical-decision-method-cdm/80159
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19. Applied cognitive task analysis (ACTA): a practitioner’s toolkit for understanding cognitive task demands, https://assets.super.so/0ace7157-3bf6-491e-a8e0-fe9e6715c2db/files/eb1e3fa9-c697-4632-b91c-ef28a428466c.pdf
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21. CTA in Effect Report – Naturalistic Decision Making, https://naturalisticdecisionmaking.org/cta-in-effect-report/
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23. Cognitive Task Analysis–Based Training: A Meta-Analysis of Studies, https://digitalcommons.usu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1346&context=itls_facpub
24. The Effectiveness of a Cognitive Task Analysis Informed Curriculum to Increase Self-Efficacy and Improve Performance for an Open Cricothyrotomy – DTIC, https://apps.dtic.mil/sti/tr/pdf/ADA575280.pdf