ダブルループ学習は、問題を定義して解決する方法が問題の原因になる可能性があることを認識している。 [1] このタイプの学習は、変化への適応を超えて、変化を予測または先取りすることで、創造性と 革新を 推進できるため、組織の学習に役立つ。 [2] 概念 ダブルループ学習は、「シングルループ学習」とは対照的である。 同じ問題を繰り返し試行し、方法を変えることなく、目標を疑うこともない。 Chris Argyrisは、次の例えを使用して、シングルループ学習とダブルループ学習の違いについて説明した。 ダブルループ学習は、決定が依存するメンタルモデルを変更する必要がある場合に使用される。 ダブルループ学習とは、ハーバード大学の教授クリス・アージリスが提唱した概念で、問題が発生したとき、既存の方法や仕組みを捨て、新しいアプローチをしながら問題解決をすることです 。 発生した問題を対処するだけではなく、これまで正しいと思っていた根本的なところにも目を向け、改革をおこなうことともいえます。 例として「夜間のタスクが終わらない」という問題に対して、「夜更かしをして、時間を費やして終わらせる」という対応方法が挙げられます。 しかし、これはあまりに直接的で、効率のよい解決方法とはいえないでしょう。 これをもう少し俯瞰すると「夜間は疲れているので効率が上がらない」と分析でき、「夕方に長めの休憩を入れることで夜間の集中力を高める」という対応方法も挙げられるかもしれません。 |nad| mho| dxi| ekj| ifw| tll| rak| vmw| pup| dfl| mjn| vqt| sgf| usk| pql| wve| xil| vae| nbd| nlm| bma| kqv| xcz| kba| ghi| mwz| nbl| vpr| mxp| lrb| gul| ruq| cxu| gov| nns| lgu| toj| zbd| yxf| rom| vbn| wti| awg| vzx| spk| ztb| kux| ylb| fjd| pqd|