Роберт Дилтс - НЛП: управление креативностью
- Название:НЛП: управление креативностью
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Издательство «Питер»046ebc0b-b024-102a-94d5-07de47c81719
- Год:2003
- Город:СПб.
- ISBN:5-318-00382-6
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Роберт Дилтс - НЛП: управление креативностью краткое содержание
Основная цель данной книги – представить когнитивные и поведенченские подходы нейролингвистического программирования, применяемые для развития персонала в рамках организационного обучения. Последнее предполагает овладение навыками лидерства, необходимыми для управления креативными и инновационными процессами. Книга адресована руководящим работникам, специалистам в области развития и обучения персонала, психологам и всем, кто интересуется практикой нейролингвистического программирования.
НЛП: управление креативностью - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
К примеру, в шахматах проблемное пространство определено игровой доской, различными фигурами и ролями «оппонентов». Исходное состояние определяется положением фигур на доске. Целевое состояние – загнать короля противника в угол, поставив ему мат. Действиями являются разрешенные правилами ходы каждой из сторон. Компьютер продвигается к желаемому состоянию путем оценки и запоминания «контрольной» информации в форме приоритетов, которыми наделяются различные возможные ходы, основанные на текущем положении фигур. Приоритеты распределяются согласно вероятности успеха, соответствующей текущему положению на доске, а также количеству дозволенных ходов и уровню ценности, приписанному каждой конкретной фигуре.
Способность ставить себе широкий спектр целей и достигать их является одним из основных признаков интеллекта. Модель SOAR — это программная модель искусственного интеллекта ( Artificial Intelligence, AI ), предназначенная для общего решения проблем. SOAR была разработана Алленом Ньюэллом Гербертом Саймоном и Клиффордом Шоу (Allen, Newell, Herbert Simon, Clifford Shaw) в 1950-х гг. и использовалась для создания компьютерных программ игры в шахматы; модель предполагала, что компьютер обучается самостоятельно в ходе игры, на опыте уже решенных проблем. Подобные программы и по сей день являются наиболее успешным применением искусственного интеллекта.
Согласно данной модели, вся психическая деятельность, посвященная полученному заданию, происходит на когнитивной арене под названием «проблемное пространство». Проблемное пространство, в свою очередь, складывается из набора состояний, которые описывают ситуацию в каждый конкретный момент, и набора операторов, которые описывают методы, которыми решающий проблему может менять ситуацию, переходя из одного состояния в другое. К примеру, в шахматах проблемное пространство будет представлять собой [ряд параметров, которые определяют] «шахматную партию» [такие параметры, как два игрока, доска и т. п.], состояние будет включать в себя конкретную расстановку фигур на шахматной доске, а операторами будут служить разрешенные ходы, такие как «пешка е2-е4)». Задача решающего проблему – найти такую последовательность операторов, которая выведет его из заданного исходного состояния (к примеру, фигуры выстроены в ряд в самом начале партии) и приведет к заданному состоянию решения (король противника в положении мата) (Waldrop, 1988).

Рис. 7.1.Проблемное пространство
После того как все эти параметры определены, решающий проблему должен сформулировать стратегию управления, чтобы найти последовательность операторов, позволяющих пройти путь от стартового состояния к целевому. Для этого служит ряд наделенных приоритетами правил «условие-действие», имеющих форму «ЕСЛИ вы воспринимаете определенное состояние, ТОГДА применяйте определенную последовательность операторов».
Если процесс заходит в тупик, инициализируются субцели и субдействия (т. е. суб-TOTE ), которые запоминаются как новые правила «условие-действие». Следуя этому курсу, решающий проблему двигается от стратегии «проб и ошибок» (метод новичков) через стратегию «поиск экстремума» (делать то, что кажется наилучшим в данный момент) к стратегии, включающей анализ целей и средств (эксперт).

Ключевые положения
Модель SOAR – общая структура для решения проблем, разработанная специалистами по искусственному интеллекту. Ее задачей первоначально было обучение компьютера тому, как обучаться эвристически, на опыте уже решенных проблем.
Экспертная система, в терминах модели SOAR, – это система, которая постоянно обучается, модернизируется и расширяет собственную карту проблемного пространства.
Практикум
Приведите примеры навыков, которые вы приобрели на собственном опыте (в отличие от навыков, полученных в результате специального обучения).
Воспользовавшись интуицией, определите виды учебных и креативных процессов, которые необходимы для обучения посредством опыта.
Как вы думаете, для приобретения каких навыков наиболее подходит именно опытный путь?
Подумайте о какой-либо области, в которой вы уже обладаете достаточной квалификацией.
Каким образом вы постоянно модернизируете и обогащаете способности, необходимые для поддержания этой квалификации?

Ключевые положения
Согласно модели SOAR, процесс целеориентированного изменения в организации или системе подразумевает движение от текущего состояния к желаемому через ряд переходных состояний, которые охватывают различные области проблемного пространства.
SOAR расшифровывается как Состояние-Оператор-И-Результат и определяет основную петлю обратной связи, служащую для движения сквозь проблемное пространство.
В модели SOAR маршрут по сути является набором правил «условие-действие», который состоит из а) доказательств для определения ключевых состояний внутри проблемного пространства и б) кластеров операторов, которые позволяют изменять эти состояния по направлению к желаемому состоянию.
В любой организации «состояние» можно определить применительно к а) релевантным людям, точкам зрения и ролям, б) релевантному временному фрейму и в) релевантным уровням взаимодействия и изменения (окружение, поведение, способности, убеждения и ценности, идентификация).
Практикум
Вспомните случай, когда бы вам довелось участвовать в решении организационной проблемы. Воспроизведите стартовое состояние, целевое состояние, маршрут, состоящий из переходных состояний, и операторы, которые участвовали в идентификации и решении проблемы.
Подумайте о текущем проблемном состоянии в вашей организации. Какие личности/ роли, временные фреймы и уровни процесса задействованы в создании проблемного состояния?
Раздел 7.5. Заключение: определяем маршрут
Хорошим примером применения модели SOAR в индивидуальном решении проблем является процесс переноса TOTE. Стартовое состояние определяется ситуацией, в которой вы хотели бы проявить большую креативность. Целевое состояние определяется с помощью позитивного референтного опыта. Процесс переноса включает применение операторов в форме физиологических проявлений, изменения стиля мышления, методов внутреннего мышления, дополнений к действиям и доказательствам и т. п. с целью продвижения к целевому состоянию внутри проблемного состояния, связанного со сложной ситуацией.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: