コーチングプラクティス： 大きな変化の中での熟練者の内的地図(心的表象)
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役立つかもしれないプラクティス
- メンタル表象：専門家の内的な地図
アンダース・エリクソンが『PEAK』で描写したメンタル表象とは、専門家がリアルタイムで自分のパフォーマンスを計画し、モニターし、自己修正するために使う内的な認知構造です。一般的な知識を持つ初心者とは異なり、専門家は豊かで詳細な領域特化型のモデルを持っており、それが彼らのパフォーマンスをより速く、より正確に、より自己修正的にします。これらの表象は意図的な練習を通じて築かれ、それが今度はさらなる練習をより効率的にします。 - 実行の前に、自分のメンタル表象を使ってパフォーマンスを計画する
始める前に、詳細にパフォーマンスを頭の中で通してみる——自分の表象を使って予期し、あらかじめ修正する。
メンタル表象：専門家の内的な地図 - 自分のメンタル表象を使って、リアルタイムで自分のパフォーマンスをモニターする
自分がしていることを、するべきことの表象と比較することに、注意の一部を保つ。
メンタル表象：専門家の内的な地図 - 誤りや失敗を使って、技術だけでなくメンタル表象を洗練させる
何かがうまくいかないとき、問う：「自分の実行の何が間違っていたか」だけでなく「自分のモデルの何が間違っていたか」と。
メンタル表象：専門家の内的な地図 - 多様な曝露を通じて領域特化型のパターン認識を築く
個々の要素ではなく意味のあるまとまりとして知覚するようになるまで、領域パターンの多くの例を処理する。
メンタル表象：専門家の内的な地図 - パーツが変化するにつれて地図を更新する
重要な内的作業の後に地図を見直し改訂する——システムは変化し、地図もそうあるべきである。
IFSパーツ・マッピングを実践的に - 熟達したパフォーマンスの精神的表象を構築し洗練する
優れた実行がどのように見え、感じられ、聞こえるかについての内的なイメージを発展させる。
グロース・エッジ・トレーニング:能力の限界で練習する - 達人段階では意図的な振り返りを使って成長を続ける
達人のパフォーマンスは直感的だが、達人としての発達には意図的に一歩引いてその直感を見つめ直すことが必要だ。
ドレイファスモデル：初心者から熟達者までの5段階 - 重要な決定の前に「自分は何を見落としているか?」と問う
利害の高い決定の前の自信の感覚を、自分の能力地図が何を省いているかを確認する合図として扱う。
能力の輪(サークル・オブ・コンピテンス) - 自分の地図が省いているものを探す
あらゆるモデルは何かを取りこぼしている――意図的に自分の死角を探す。
地図は現地ではない
関連する悩み
- 介護者のための熟練者の内的地図(心的表象)
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メンタル表象：専門家の内的な地図
- 熟練者のパフォーマンスを支える心的表象
アンダース・エリクソンが『PEAK』で描写したメンタル表象とは、専門家がリアルタイムで自分のパフォーマンスを計画し、モニターし、自己修正するために使う内的な認知構造です。一般的な知識を持つ初心者とは異なり、専門家は豊かで詳細な領域特化型のモデルを持っており、それが彼らのパフォーマンスをより速く、より正確に、より自己修正的にします。これらの表象は意図的な練習を通じて築かれ、それが今度はさらなる練習をより効率的にします。
- 喪失後に見直す熟練者の内的地図(心的表象)
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- 仕事で活かす熟練者の内的地図(心的表象)
アンダース・エリクソンが『PEAK』で描写したメンタル表象とは、専門家がリアルタイムで自分のパフォーマンスを計画し、モニターし、自己修正するために使う内的な認知構造です。一般的な知識を持つ初心者とは異なり、専門家は豊かで詳細な領域特化型のモデルを持っており、それが彼らのパフォーマンスをより速く、より正確に、より自己修正的にします。これらの表象は意図的な練習を通じて築かれ、それが今度はさらなる練習をより効率的にします。
- 対立の最中の熟練者の内的地図(心的表象)
アンダース・エリクソンが『PEAK』で描写したメンタル表象とは、専門家がリアルタイムで自分のパフォーマンスを計画し、モニターし、自己修正するために使う内的な認知構造です。一般的な知識を持つ初心者とは異なり、専門家は豊かで詳細な領域特化型のモデルを持っており、それが彼らのパフォーマンスをより速く、より正確に、より自己修正的にします。これらの表象は意図的な練習を通じて築かれ、それが今度はさらなる練習をより効率的にします。
- 限られた予算での熟練者の内的地図(心的表象)
アンダース・エリクソンが『PEAK』で描写したメンタル表象とは、専門家がリアルタイムで自分のパフォーマンスを計画し、モニターし、自己修正するために使う内的な認知構造です。一般的な知識を持つ初心者とは異なり、専門家は豊かで詳細な領域特化型のモデルを持っており、それが彼らのパフォーマンスをより速く、より正確に、より自己修正的にします。これらの表象は意図的な練習を通じて築かれ、それが今度はさらなる練習をより効率的にします。
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