コーチングプラクティス： ある仕組みを別分野に応用する
取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「ある仕組みを別分野に応用する」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。
役立つかもしれないプラクティス
- 隣接領域への転移テスト
メカニズムを新しい領域に適用することで理解を試す——本物の理解は転移するが、IOEDはしない。
説明深度の錯覚：あなたが思うより知らないという事実 - 強制アナロジーを使って予期しない解決策を生み出す
自分の問題を無関係な領域とランダムに組み合わせ、そのアナロジーからアイデアを掘り出す。
組み合わせ的創造性を実践に活かす - 新しい領域を、慣れ親しんだ身体的な領域にマッピングする
馴染みのない主題に取り組むときは、すでによく知っている物理的領域を見つけ、その構造をマッピングする。
身体化された認知:身体がどのように思考を形作るか - 初心者段階では即興を交えず、明示的なルールと手順に従う
ある領域に新しく入ったときは、与えられたルールに正確に従うこと——理解は従うことの後に来るのであって、前ではない。
ドレイファスモデル：初心者から熟達者までの5段階 - 2番目の依頼を最初の依頼と関連づけておく
フット・イン・ザ・ドア効果は、小さな依頼と大きな依頼が同じカテゴリーに属するときに最も強くなる。
フット・イン・ザ・ドア・テクニックを、実践的に使う - 類推を使って既知から未知へ構造を転移させる
馴染みのない概念を、同じ関係構造を共有する馴染みのあるものにマッピングする。
具体例:抽象的なアイデアを定着させる方法 - 表面的な特徴ではなく、関係構造を写し取る
対象がどう似ているかではなく、領域間でどんな関係が共有されているかを問う。
類推的推論 - 選んだ領域をコミット行動に変える
領域の洞察を、具体的で時間指定された価値観に結びついた行動に変換する——曖昧な意図ではなく。
価値観のブルズアイ、実践編 - 意図的に幅広い入力の食生活を築く
組み合わせエンジンに蓄えるため、自分の専門分野から遠く離れた領域に身をさらす。
組み合わせ的創造性を実践に活かす - 問題の構造を写し取ることで解決策を領域を越えて転移させる
行き詰まったとき、同じ関係構造を持つ他の領域の問題を探す。
類推的推論
関連する悩み
- 異分野をつなぐ推論の力
行き詰まったとき、同じ関係構造を持つ他の領域の問題を探す。
問題の構造を写し取ることで解決策を領域を越えて転移させる
- 類推的推論（ティーンのために）
新しい問題について少なくとも2つの異なる類推を引き出し、それらが一致する点と分岐する点を見る。
同じ問題に複数の類推を使う
- 類推的推論（新しい仕事で）
類推的推論——Dedre Gentnerが構造マッピング理論を通して広範に研究したもの——は、新しい領域についての結論を、より理解している領域にその関係構造を写し取ることによって導き出すプロセスです。それは学習と問題解決のための最も強力なツールの一つですが、その正確さは、関係性の構造が本当に共有されているかどうかにかかっており、単に表面的な特徴が共有されているかどうかではありません。それを信頼できるものにする実践は、認知科学の研究においてよく裏付けられています。
類推的推論
- 類推的推論（始めるとき）
類推的推論——Dedre Gentnerが構造マッピング理論を通して広範に研究したもの——は、新しい領域についての結論を、より理解している領域にその関係構造を写し取ることによって導き出すプロセスです。それは学習と問題解決のための最も強力なツールの一つですが、その正確さは、関係性の構造が本当に共有されているかどうかにかかっており、単に表面的な特徴が共有されているかどうかではありません。それを信頼できるものにする実践は、認知科学の研究においてよく裏付けられています。
- 類推的推論（パートナーと）
類推的推論——Dedre Gentnerが構造マッピング理論を通して広範に研究したもの——は、新しい領域についての結論を、より理解している領域にその関係構造を写し取ることによって導き出すプロセスです。それは学習と問題解決のための最も強力なツールの一つですが、その正確さは、関係性の構造が本当に共有されているかどうかにかかっており、単に表面的な特徴が共有されているかどうかではありません。それを信頼できるものにする実践は、認知科学の研究においてよく裏付けられています。
- 類推的思考の鍛え方
類推的推論——Dedre Gentnerが構造マッピング理論を通して広範に研究したもの——は、新しい領域についての結論を、より理解している領域にその関係構造を写し取ることによって導き出すプロセスです。それは学習と問題解決のための最も強力なツールの一つですが、その正確さは、関係性の構造が本当に共有されているかどうかにかかっており、単に表面的な特徴が共有されているかどうかではありません。それを信頼できるものにする実践は、認知科学の研究においてよく裏付けられています。
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