コーチングプラクティス： 学習の判断：なぜ誤って評価するか（対立のとき）
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役立つかもしれないプラクティス
- 学習の判断：なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか
学習の判断（JOL）は、情報が後でどれほどよく記憶されるかについての、その瞬間の予測です。トーマス・ネルソンの研究は、JOLがしばしば不正確であり——現在の処理の流暢さによって上方に偏り——学習者が項目を早まって「学んだ」と宣言し、後で忘れてしまう教材を勉強不足にしてしまうことを示しました。遅延JOLと想起に基づくチェックは、より正確な予測とより良い勉強時間の配分を生み出します。 - 決断の質を結果の質から切り分けて採点する
過去の決断を見直すとき、それがうまくいったかどうかではなく、使ったプロセスを判断する。
決断ジャーナリング：時間をかけてより良く決めることを学ぶ - 結果ではなくプロセスによって決定を評価する
何が起きたかではなく、当時の推論の質によって決定を判断する。
後知恵バイアス：なぜすべてが振り返ると当たり前に見えるのか - フィードバックの前のコミットメントの強制
正しいフィードバックを見る前に、確定した答えと自信の評価を書く——決して逆にしない。
学習の判断：なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか - JOLにおける平均への回帰の認識
最も自信のあるJOLを最も割り引く——それらは膨らんでいる可能性が最も高い。
学習の判断：なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか - 決定の質を結果から切り分ける
良い決定が悪い結果を生むこともあれば、悪い決定が良い結果を生むこともある──それらを混同しない。
ベットする思考 - セルフ1を介さずにパフォーマンス・フィードバックのループを使う
すべてのアウトカムを判定ではなく情報として扱う——判断せずに調整する。
インナーゲーム：セルフ1を静める - グローバルJOLとローカルJOLの分離
個々の項目を「セッションがどうだったか」という一般的な感覚から切り離して評価する——両者はしばしば乖離する。
学習の判断：なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか - 実際のフィードバックから地図を更新する
現実が自分のモデルと矛盾したら、モデルを修正する――現実の記述の方を修正するのではない。
地図は現地ではない - 再勉強の決定プロトコル
感覚ではなく、明確に定義された決定ルールを使って、どの項目が追加の勉強を必要とするかを決める。
学習の判断：なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか
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