コーチングプラクティス: 状況に合った合理的な経験則
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。「状況に合った合理的な経験則」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
- 自分のヒューリスティクスを環境の構造に合わせる
良いルールは、それが適用される環境の統計的な規則性に一致しているから機能する——間違った環境では間違ったルールになる。
シンプル・ヒューリスティクス:ゲルト・ギーゲレンツァーの「速く倹約的な思考」擁護論 - 衡平を実践する:一般規則を特定のケースに合わせて曲げる
どんな規則もあらゆる状況に完璧には当てはまらないことを認識しながら規則を適用する——賢明な人はその適合を修正する。
フロネーシス:アリストテレスの実践知 - 過去の認識の失敗についてプレモーテムを行う
パターン認識があなたを間違った方向に導いたケースを見直し、あなたを欺く共通の構造的特徴を見つける。
認識準備型意思決定(RPD) - ルールを手抜きの言い訳にしない
失敗・実行・失敗・実行を交互に繰り返すことは、技術的にはルールを守っているが、習慣を殺す。
2日ルール:2日連続で休まない - 自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる
確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。
ルーディック・ファラシー:現実をゲームと勘違いするとき - 自分のドメイン特化ルールの個人的な適応的ツールボックスを構築する
目標は一つの普遍的なヒューリスティクスではなく——実際に自分が航行するドメインに合わせて厳選されたコレクションである。
シンプル・ヒューリスティクス:ゲルト・ギーゲレンツァーの「速く倹約的な思考」擁護論 - 代用する
問い:どの部品・材料・人・プロセス・ルールを別のものに置き換えられるか?
SCAMPER法:体系的な創造性テクニック - 失敗した試みを行き止まりではなく制約の在り処として扱う
失敗したアプローチはそれぞれ、動いている制約がどこにあるかを正確に教えてくれる ― 再挑戦する前にその情報を掘り起こす。
制約緩和 ― 自分自身で築いた壁から抜け出す - 分析においてシステムの原因と個人の原因を区別する
ほとんどの失敗にはシステムの原因と個人の原因の両方がある。個人だけを修正しても、システムは同じ結果を再び生み出してしまう。
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 - 誤りの考古学
すべての誤りを検証し、どのチャンクが誤作動したか、欠けていたか、境界が不適切だったかを特定する。
チャンキング:専門家は初心者に見えないものをどう見るか
関連する悩み
- ダニエル・デネットの批判の四つのルール
批判する前に、好意的に言い直し、同意点をリストアップし、学んだことを名指しし、そしてその後にのみ反論する。
批判的コメントのためのデネットの四つのルールを適用する
- ドレイファス習熟モデルで場数を踏んで経験知を蓄積する
ルールを増やすだけでなく、実際の事例のライブラリを構築して状況認識を発達させる。
多様な状況の経験を積み重ね、初心者から有能者へ進む
- 生態学的合理性とは
良いルールは、それが適用される環境の統計的な規則性に一致しているから機能する——間違った環境では間違ったルールになる。
自分のヒューリスティクスを環境の構造に合わせる
- 例・ルール
原則を述べる前にいくつかのケースを提示する。学習者にパターンを推測させる。
ルールに名前をつける前に例に触れる(帰納法優先)
- 柔軟なルールと厳格なルールの違い
硬直したオール・オア・ナッシングのルールは無秩序なパターンを煽ることがある——判断力を持って使う。
ブライトラインが裏目に出るときを知る
- ギーゲレンツァーの再認ヒューリスティック
一方を認識していてもう一方を認識していないなら、認識した方が普通は優れている——正しいドメインでは。
不確実な環境では認識ヒューリスティクスを信頼する
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。