コーチングプラクティス: 友人との問題解決療法
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役立つかもしれないプラクティス
- 問題解決療法 実践ガイド
問題解決療法(PST)は、ネズとドズリラが開発したもので、構造化された段階的な問題解決スキルを構築することでうつと不安に対処します。効果的な対処の枠組みを持たないままストレスの多い生活上の問題に直面したときに生じる学習性無力感と回避を標的とします。複数のランダム化試験がうつに対するPSTを裏付けており、特に現実の問題の負荷と結びついている場合に効果的です。 - 親しい友人に助言するかのように自分自身に助言する
問題をまるで親しい友人が持ちかけてきたかのように描写し、それから自分がその人に与える助言を書く。
セルフ・ディスタンシング・ジャーナリング - 解決志向ブリーフセラピー——うまくいっていることの上に築く
スティーブ・ド・シェイザーとインスー・キム・バーグが開発した解決志向ブリーフセラピー(SFBT)は、問題を分析するのではなく、既にうまくいっていること——クライアントの強み、過去の成功、望む未来——に注意を向ける。メタ分析では、幅広い問題領域で小から中程度の肯定的な効果が報告されており、成人集団における行動上の問題とうつ病に対して特に強みがある。 - 協働で問題を解決してZPDに到達する
仲間やコーチとの共同での問題解決は、一人では到達できない能力を明らかにする。
発達の最近接領域:自分の本当の限界で学ぶ - 解決策を持続性で評価する:現実的、双方が満足、安全
現実的、双方が満足、安全という3つのテストのうち一つでも失敗する協働的な解決策は持続しない。
協働的問題解決(ロス・グリーン) - 結果を評価し、調整する
実行後、何がうまくいき、何がうまくいかなかったか、次に何をすべきかを正直に評価する。
問題解決療法 実践ガイド - 早すぎる評価をせずに解決策を生み出す
評価する前に、できるだけ多くの潜在的な解決策を列挙する。
問題解決療法 実践ガイド - コスト、利益、適合性に対して解決策を評価する
それぞれの解決策を、成功の見込み、個人的なコスト、自分の価値観との適合性で評価する。
問題解決療法 実践ガイド - 例外を見つける——問題が既に軽い時はいつか?
問題がなかった、あるいはより軽かった時を特定する——これらは解決策が既に存在するという証拠である。
解決志向ブリーフセラピー——うまくいっていることの上に築く - 肯定的な問題志向を築く
問題を個人的な失敗の兆候としてではなく、正常で解決可能な課題として扱う。
問題解決療法 実践ガイド
関連する悩み
- 社会的問題解決療法とは
問題解決療法(PST)は、ネズとドズリラが開発したもので、構造化された段階的な問題解決スキルを構築することでうつと不安に対処します。効果的な対処の枠組みを持たないままストレスの多い生活上の問題に直面したときに生じる学習性無力感と回避を標的とします。複数のランダム化試験がうつに対するPSTを裏付けており、特に現実の問題の負荷と結びついている場合に効果的です。
問題解決療法 実践ガイド
- セラピーにおける問題の定式化
スティーブ・ド・シェイザーとインスー・キム・バーグが開発した解決志向ブリーフセラピー(SFBT)は、問題を分析するのではなく、既にうまくいっていること——クライアントの強み、過去の成功、望む未来——に注意を向ける。メタ分析では、幅広い問題領域で小から中程度の肯定的な効果が報告されており、成人集団における行動上の問題とうつ病に対して特に強みがある。
解決志向ブリーフセラピー——うまくいっていることの上に築く
- 職場で使う問題解決療法
問題解決療法(PST)は、ネズとドズリラが開発したもので、構造化された段階的な問題解決スキルを構築することでうつと不安に対処します。効果的な対処の枠組みを持たないままストレスの多い生活上の問題に直面したときに生じる学習性無力感と回避を標的とします。複数のランダム化試験がうつに対するPSTを裏付けており、特に現実の問題の負荷と結びついている場合に効果的です。
- 問題 解決 療法 における 予算
それぞれの解決策を、成功の見込み、個人的なコスト、自分の価値観との適合性で評価する。
コスト、利益、適合性に対して解決策を評価する
- 始めたばかりのときの問題解決療法
実行後、何がうまくいき、何がうまくいかなかったか、次に何をすべきかを正直に評価する。
結果を評価し、調整する
- 問題 解決 療法 としての 介護者
問題解決療法(PST)は、ネズとドズリラが開発したもので、構造化された段階的な問題解決スキルを構築することでうつと不安に対処します。効果的な対処の枠組みを持たないままストレスの多い生活上の問題に直面したときに生じる学習性無力感と回避を標的とします。複数のランダム化試験がうつに対するPSTを裏付けており、特に現実の問題の負荷と結びついている場合に効果的です。
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