コーチングプラクティス： 「地図は領土ではない」という考え方（親として）
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役立つかもしれないプラクティス
- 地図は現地ではない
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。 - 自分のモデルを明示的に言語化する
今の状況についての自分のモデルを平易な言葉で articulate することで、地図を見えるようにする。
地図は現地ではない - 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 - 言葉とそのものを区別する
ラベルではなく、それが指す現実に反応しているかどうかに気づく。
地図は現地ではない - 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 - 階層の深さを使って概念の重要性を示す
最も重要な概念を第一階層の枝に置き、より深い枝レベルで具体性と詳細を加える。
マインドマップ:学習と創造性のためのビジュアル思考 - 緑が目標であって唯一許容されるゾーンではないと教える
すべてのゾーンは正常であり、目標は状況がどのゾーンを求めているか、そしてそこへどう到達するかを知ることだ。
ゾーンズ・オブ・レギュレーション(リア・カイパーズ) - 4つのゾーンと、それぞれがどう感じられるかを教える
調整を求める前に、内的状態の共有地図を子供に与える。
ゾーンズ・オブ・レギュレーション(リア・カイパーズ) - 自分自身のゾーンを先に名付けることで共調整する
ゾーンの気づきをモデルにする親は、子供をただモニタリングするだけの親よりも効果的な共調整者になる。
ゾーンズ・オブ・レギュレーション(リア・カイパーズ) - 子供一人ひとりに合わせた調整ツールボックスを作る
それぞれの子供には、それぞれのゾーンに合わせた自分専用の道具が必要だ。
ゾーンズ・オブ・レギュレーション(リア・カイパーズ)
関連する悩み
- 「地図は現実そのものではない」という考え方
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
地図は現地ではない
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アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（喪失の後に）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（挫折の後に）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（仕事で）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（寝る前に）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
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