コーチングプラクティス： 過剰正当化効果が起きる条件

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役立つかもしれないプラクティス

1. 過剰正当化効果：報酬がモチベーションを殺す時
   過剰正当化効果とは、人がすでに楽しんでいる活動に対して予期された有形の報酬を提供することが、その報酬が取り除かれた後の、その活動への関心を損ないうるという発見です。レッパー、グリーン、ニスベットは1973年にこれを子どもを対象に実証しました。その後のメタ分析は、特定の報酬タイプについてこの効果が本物であることを確認していますが、「どんな報酬もあらゆる内発的動機づけを損なう」という強い主張は誇張されています。
2. 過剰正当化を生み出す3つの条件を知る
   この効果には次が必要だ。最初からの内発的な関心＋予期された報酬＋タスクを行うことに対する報酬の条件付け。
   過剰正当化効果：報酬がモチベーションを殺す時
3. 自分の自己説明が関心から報酬へと移る時に気づく
   「報酬のためにこれをしている」と考えている自分に気づいたら、過剰正当化の移行が起きているかもしれない。
   過剰正当化効果：報酬がモチベーションを殺す時
4. 過剰正当化に注意する ― 外的報酬は内発的動機づけを損なうことがある
   すでに内発的にやりがいを感じている行動に対しては、外的な報酬を加えると長期的なモチベーションを下げることがある。
   コンティンジェンシー・マネジメントとトークンエコノミー
5. 多くの決断において、直感が長い分析に勝る
   好みの理由を過剰に説明することは、実際に感情的予測の質を低下させることがある。
   感情予測:なぜ自分の気持ちを見誤るのか
6. 長期にわたって内発的な関心をモニタリングする
   過剰正当化はゆっくりとした侵食だ――それを行っているかどうかだけでなく、まだその仕事に興味を感じているかを確認する。
   過剰正当化効果：報酬がモチベーションを殺す時
7. 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
8. 不公平な曖昧さプレミアムを要求していないか確認する
   同等の既知のオッズのリスクなら何を受け入れるかを見積もる——未知のオッズに対する基準がはるかに高いなら、そのギャップがバイアスである。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
9. 極端な結果が平均へ回帰することを予想する
   異常に良い、あるいは悪いパフォーマンスは次回はより平均的なパフォーマンスを予測する——賞賛や非難をする前にこれを考慮する。
   代表性ヒューリスティック——類似性による判断
10. 事前に約束された報酬ではなく予期せぬ報酬を使う
    良いパフォーマンスの後の予期せぬ報酬はほとんど動機を損なわない。期待された報酬はしばしば損なう。
    内発的動機と外発的動機：研究が実際に示していること

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