ダブルループ学習

二重ループ学習は、行動システムを恒常性の分野内で動作させ続ける学習と、システムが達成しようとしているものを変化させる学習との区別を指す。 これは、一次変化と二次変化の区別に関連しています。 変化ではなく学習に重点を置くことは、システムのメンバーがどのように機能するかを改善しようとするプロセスを強調しています。 二重ループ学習は、人やシステムが根本的な変化を起こすために必要なものに焦点を当てているため、アクション研究にとって重要な概念です。

シングルループ学習とダブルループ学習の区別は、サイバネティック理論家W.R.Ashbyから来ています。 Ashbyは設定値の近くで温度を保つために熱をオンまたはオフにするサーモスタットの例を使用しました。 これはシングルループ学習です。 誰かが設定を変更すると、システムは二重ループ学習に従事します。

Chris ArgyrisとDonald Schönは、この区別をリーダーシップと組織学習の領域に導入しました。 彼らは、二重ループ学習を、使用中の理論、行動から推論できる行動理論の支配変数（値、規範、目標）を変更する行動学習として定義しました。 彼らは、単一ループ学習に適した学習プロセスと研究アプローチは、二重ループ学習には不十分であると主張した。 彼らは、二重ループ学習に有用な知識を創造するために、アクション科学としても知られているアクションアプローチの理論を開発しました。

アクションサイエンスでは、二重ループ学習の概念は、Donald SchönによってReflective Practitionerで開発された実践の認識論の観点から再キャストすることができます。 シェーンは、私たちが解決しようとする問題を設定し、状況を理解するフレーミングの活動を強調しました。 二重ループ学習は、状況をどのように定義するか、役割をどのように構築するか、望ましい結果になるために何を取るかを再フレーミングすることと見なす

シングルループ学習とダブルループ学習は、個人、対人関係、グループ、組織など、あらゆるレベルの社会分析で発生する可能性があります。 たとえば、組織が成長するにつれて、いくつかのレベルで二重ループ学習を必要とする可能性のある変更が発生します。 従来の階層構造からマトリックス構造に移行する可能性があり、個人が境界を越えて競合を表面化して管理する方法を学ぶ必要があります。 それは、技術主導の”我々はそれを構築した場合、彼らは購入する”アプローチから、異なる地域の異なるニーズを考慮した顧客重視のアプローチにシフトする必 慣習的な仕事の練習は変わり、変更は構成のメンバーの専門のアイデンティティそして労働関係に統合されるようにならなければならない。

二重ループ学習は、ほとんど定義上、不安です。 個人、グループ、および組織が課題に直面したとき、彼らは通常、単一ループ学習で応答します。 これらの試みが成功しない場合、最も一般的な応答は、より多くのシングルループ学習と他人や環境を非難しています。 少数の個人および少数の組織は二重ループ学習でよい。

道具的、技術的、または政策的な問題について、行動的な二重ループ学習と二重ループ学習を区別することができます。 技術的または政策的な問題に関するダブルループ学習は、個人または小グループが画期的な洞察を持っている場合に発生する可能性があります。 しかし、画期的な洞察を助長する文化を作成するには、しばしば行動の二重ループ学習が必要です。 また、新しいポリシーや戦略を実装するには、行動の二重ループ学習が必要な場合があります。

行動ダブルループ学習は、人々がどのように相互作用するかを支配する価値観やフレームの変化を伴います。 例えば、対立を抑制するか、または避けるよりもむしろ、人々は対立を表面化し、解決することを学ぶかもしれない。 自分やグループの視点が優先され、それを実現するための戦略を立てると仮定するのではなく、他の視点を招待することを学ぶかもしれません。 難しい問題や恥ずかしい問題を暗黙のうちに残すのではなく、それらを育てることを学ぶかもしれません。 この種の二重ループ学習は、組織の学習能力を向上させます。 それは、技術的、器械的、政策的な問題に対処する現在の方法の根底にある仮定が特定され、疑問視される可能性が高くなります。

行動ダブルループ学習は、少なくとも三つの段階を必要とします。 最初は、現在の値とフレームが無効な動作にどのように寄与するかを発見し、より効果的な動作につながる可能性のある代替値とフレームを特定するこ 第二段階は、実際の状況で新しい行動を生成するために必要なスキルを開発しています。 新しい動作を生成しようとする最初の試みは、しばしばArgyrisが古い値とフレームのサービスで使用される一見新しい動作で、”仕掛け”として説明したものを結 他の人は、彼らが何であるかのためにそれらを参照してくださいので、ギミックは、通常は効果がありません。 例えば、意思決定プロセスに他の人を関与させることは、意思決定を実施することへのコミットメントを高めることができることを認識し、人々は実際の影響力を与えない方法で他の人を「関与」しようとするかもしれません。 行動の二重ループ学習の第三段階は、新しい値とフレームによって通知された新しい行動をグループの規範と関係に統合して、新しい正常になるようにす

行動の二重ループ学習をバイパスしながら、組織内のいくつかの二重ループの変更を達成することが可能です。 一つのアプローチは、コンサルタントを持参するか、隠された問題を維持する通常の慣行を回避するために許可されているタスクフォースを招集す このアプローチの制限は、組織が問題を早期に修正することを妨げ、将来的に問題を修正することを妨げる行動ルーチンを所定の位置に残すことです。 第二のアプローチは、例えば、製品の開発、生産、販売、配送、およびサービスのための組織全体の総コストなど、アクションを駆動する目に見える情報を作 これらのシステムを実装することは、多くの場合、手つかずのままにされている行動ルーチンに根ざした障壁に実行されますが、それは組織機能の一部 第三のアプローチは、抜本的な変更を行うための任務を持つ新しい経営陣をもたらすことです。 これらの変更を効果的に実装するには、ユニット間でより相互依存的に作業する必要がある場合のように、組織メンバーの行動ダブルループ学習が必

さらに読む:

Argyris,C.(1976). リーダーシップの有効性を高める。 ニューヨーク: ジョン-ワイリー&

Argyris,C.(1977). “組織における二重ループ学習。^”Harvard Business Review,September-October1977,pp.115-124.

Argyris,C.,Putnam,R.,&Smith,D.M.(1985). アクション科学。 サンフランシスコ:Jossey-Bass.ることができます。

Argyris,C.,And Schön,D.A.(1974). 実際の理論：プロの有効性を高める。 サンフランシスコ:Jossey-Bass.ることができます。

Argyris,C.,Schön,D.A.(1996). 組織学習II.読書,MA:Addison Wesley.