Pratiques de coaching pour quand analogical reasoning utiliser multiple analogies
Décrivez presque n'importe quoi sur lequel vous travaillez et IX Coach trouve les pratiques dont l'adéquation avec la réalité est la plus proche. Pour quand analogical reasoning utiliser multiple analogies, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.
Pratiques qui peuvent aider
- Utiliser plusieurs analogies pour le même problème
Puisez dans au moins deux analogies différentes pour un nouveau problème et voyez où elles s'accordent et divergent.
Le raisonnement analogique - Tenez plusieurs cartes simultanément
Pour les situations complexes, développez deux ou trois modèles concurrents et vérifiez lequel correspond le mieux.
La carte n'est pas le territoire - Décomposez les unités perceptives qui pourraient vous bloquer
Si un objet du problème ressemble à une seule chose, essayez de le percevoir comme des parties distinctes ayant des fonctions distinctes.
La relâche de contrainte : s'évader des murs qu'on a soi-même construits - Inverser le problème pour briser la fixation
Posez la question opposée ("Comment pourrions-nous rendre cela pire ?") pour échapper aux contraintes du cadrage original.
Le recadrage de problème : résoudre le bon problème d'abord - Alternatives systématiques : générer trois explications de plus avant de décider
Forcez-vous à générer au moins trois explications ou interprétations alternatives avant de vous engager sur la première plausible.
La pensée latérale, en pratique - Utiliser plusieurs exemples variés pour cartographier la vraie forme du concept
Trois exemples différents révèlent ce qu'un seul exemple cache — les limites du concept.
Les exemples concrets : comment faire que les idées abstraites collent - Considérer l'opposé
Argumentez activement contre votre première conclusion avant de l'accepter.
Système 1, Système 2, rendus utilisables - Appliquez plusieurs modèles au même problème à la fois
Quand des modèles issus de domaines différents pointent vers la même réponse, la confiance augmente ; quand ils divergent, vous apprenez quelque chose d'important.
Modèles mentaux : l'approche du treillis de Charlie Munger - Mettre au jour et examiner vos hypothèses
Nommez les hypothèses qui comblent l'écart entre les données sélectionnées et l'interprétation à laquelle vous êtes parvenu.
L'échelle d'inférence - Ralentir la boucle réflexive
Vos croyances actuelles façonnent les données que vous sélectionnez, se renforçant elles-mêmes — interrompez délibérément cette boucle.
L'échelle d'inférence
Préoccupations connexes
- analyse de competing hypotheses
Pour les situations complexes, développez deux ou trois modèles concurrents et vérifiez lequel correspond le mieux.
Tenez plusieurs cartes simultanément
- ladder de inference conflit
En conflit, cessez de débattre des conclusions et redescendez ensemble au niveau des données.
Redescendre l'échelle ensemble en cas de désaccord
- quand mental modèle latticework utiliser multiple modèle simultaneously
Quand des modèles issus de domaines différents pointent vers la même réponse, la confiance augmente ; quand ils divergent, vous apprenez quelque chose d'important.
Appliquez plusieurs modèles au même problème à la fois
- un vs nombreux biais
Avant d'adopter une leçon d'une histoire de réussite, construisez le meilleur argument possible pour l'approche opposée.
Défendre au mieux la stratégie opposée à celle qui a réussi
- suspend prior conclusion
Identifiez les hypothèses implicites dont dépend votre raisonnement et testez si elles tiennent.
Faire remonter et tester les hypothèses sous-jacentes
- le ladder de inference quand commencer out
L'échelle d'inférence de Chris Argyris décrit le trajet mental rapide et largement invisible qui va des données observables brutes à une croyance fermement ancrée puis à l'action — sélectionner des données, les interpréter, formuler des hypothèses, tirer des conclusions et agir, souvent en quelques secondes. La pratique consiste à ralentir cette montée et à vérifier chaque échelon, surtout dans les situations à fort enjeu où les conclusions semblent certaines mais reposent parfois sur des sélections et des hypothèses fragiles.
L'échelle d'inférence
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