コーチングプラクティス: 経験学習サイクルで学びを実際に試す方法
取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「経験学習サイクルで学びを実際に試す方法」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。
役立つかもしれないプラクティス
- 自分の更新されたモデルを新しい状況で検証する
たった今導き出した原則を確認または反証するような小さな実験を設計する。
コルブの経験学習サイクル:行動と振り返りによって学ぶ - 行動する前に結論を検証する
自分の結論を仮説として扱い、それを確認または反証する証拠を一つ見つける。
推論のはしご - 同じ問題に複数の類推を使う
新しい問題について少なくとも2つの異なる類推を引き出し、それらが一致する点と分岐する点を見る。
類推的推論 - 過度の一般化
ひとつ、あるいは少数の否定的な出来事から広範な結論を導く。
認知の歪み:不安とうつの背後にある思考の誤り - 行動する前にテスト可能な予測を立てる
何が起きると予想するかを事前に述べ、結果が雑音ではなく証拠になるようにする。
計画・実行・検討・改善:個人的な向上のためのデミングのループ - 意図的にブラックスワンを探す
自分の一般化を覆す、たった一つの例を探す。
反証思考を実践する - ソクラテス式問答で各信念を検証する
確固たる基盤だけが残るまで、あらゆる主張を「これが真実だとどうして分かるのか?」で追及する。
第一原理思考を、使える形に - ケースのライブラリを築き、そこから推論する
既知の結果を持つ多様なケースの集合を蓄積し、新しい問題に直面したときに構造的に似たケースを取り出す。
類推的推論 - 信念を全面的にではなく段階的に更新する
新しい情報を、すべてを変える証明としてではなく、確率をシフトさせる証拠として扱う。
基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか - 参照クラスを使って個人的な見積もりを基準率に根づかせる
自分の状況がどう展開するかを見積もる前に、似たような過去の状況を見つけて何が起きたかを確認する。
ベイズ的思考:信念を合理的に更新する方法
関連する悩み
- 日常に活かす仮説検証の考え方
実験が始まる前に、それが何を明らかにすると予想するかを述べる。
行動する前に仮説を書く
- 経験から意味を見出す
たった今導き出した原則を確認または反証するような小さな実験を設計する。
自分の更新されたモデルを新しい状況で検証する
- 仮説検証の実践方法
実験が始まる前に、それが何を明らかにすると予想するかを述べる。
- 類推の構造的な対応関係を整理する
対象がどう似ているかではなく、領域間でどんな関係が共有されているかを問う。
表面的な特徴ではなく、関係構造を写し取る
- ベイズ推定で確率の見積もりを更新する
新しい情報を、すべてを変える証明としてではなく、確率をシフトさせる証拠として扱う。
信念を全面的にではなく段階的に更新する
- 反証思考で想定外の事例を探す方法
自分の一般化を覆す、たった一つの例を探す。
意図的にブラックスワンを探す
自分の言葉で状況を説明する でプラクティスライブラリ全体を検索できます。