コーチングプラクティス： 経験学習サイクルを最後までやり切る方法

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。「経験学習サイクルを最後までやり切る方法」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

1. サイクルを完全に回す――段階を飛ばさない
   自分が習慣的に飛ばしている段階を特定し、意図的に修復する。
   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
2. 自分のコルブサイクルがどこで途切れるかを特定する
   4つの段階のうちどれを一貫して飛ばしているかを知る——そこがあなたの学習が止まる場所だ。
   構造化された振り返り:コルブの学習サイクルを実践する
3. 経験を教訓に変えるために振り返る
   課題の後、ただ先に進むのではなく、保持すべきことと変えるべきことを抽出する。
   メタ認知:自分が本当に知っていることを知る
4. 拡散的な繋がりのためにワーキングメモリを解放するようチャンクを構築する
   基礎を自動化されるまで訓練し、より高次の統合のための認知リソースを解放する。
   集中思考と拡散思考
5. 危機に触発されたレビューだけでなく、定期的なAARのリズムを築く
   問題によってのみ引き起こされるレビューは否定的な出来事のデータベースを作る。定期的なリズムは複利で積み重なる普通の学びを捉える。
   アフター・アクション・レビュー：米陸軍の継続的学習ツール
6. 計画・監視・評価のループを回す
   課題の前、途中、後で、何をするか、どう進んでいるか、何を変えるべきかを問う。
   メタ認知:自分が本当に知っていることを知る
7. 熟考よりも行動を優先する
   問題が実際に何であるかを学ぶために、無期限に理論化するのではなく、粗いバージョンを素早く出荷する。
   創造的自信を、実践的に築く
8. 多段階の選択を構造化して途中離脱を防ぐ
   複雑な行動を、見える進捗とともに順序立てられたステップに分けると完了率が上がる。
   選択アーキテクチャを実践する
9. サブスキルの分離と配列
   複雑なスキルのコンポーネントを、組み合わせる前に一つずつ自動化する。
   自動性——スキルが自ら動き出すとき
10. 新しい原則を試すための具体的な実験を計画する
    抽出した教訓を次回どう適用するかを具体的に決めることでループを閉じる。
    構造化された振り返り:コルブの学習サイクルを実践する

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