절차가 필수적이기 때문에 사람들이 따라야하는 절차에 대한 많은 교육 센터가 있으며, 이는 작업을 잘 수행하기위한 검증 된 방법입니다. 그리고 절차에 의존함으로써 강사는 연수생이 진전을 보이고 있는지를 결정하고 그 일을하는 방법을 배울 수 있습니다.
그러나 절차는 필요에 따라 종종 불충분합니다. 때로는 복잡한 작업을위한 절차가 없으며 일련의 절차를 수립 할 수있는 경우에도 까다로운 경우를 처리하기 위해 암묵적 지식 (지각 기술, 패턴 레퍼토리, 풍부한 정신 모델)을 습득해야합니다. 지침은 절차를 넘어서야합니다. 더 나은 의사 결정,보다 정확한 감각 검사,보다 신속한 문제 감지, 불확실성과 모호성 처리 능력, 위험 관리 능력을 포함하는인지 기술이 포함되어야합니다.
강사는 어떻게 교육 프로그램에인지 능력을 주입시킬 수 있습니까?
유용한 "인지 적 감사"라고 부르는 도구를 개발했습니다. 강사가 어떤인지 훈련 요구 사항을 해결하기를 원할 수 있는지 평가하는 방법입니다. 암묵 지식 (Polanyi, 1958; Klein 2005), 거시 인식 (Klein et al., 2003)의 기술, Klein et al.이 기술 한인지 훈련 결과 세트와 같은 중요한 이전의 개념들에 분명히 기초하고있다. (NDM paper), 지식 감사 (Militello & Hutton, 1998, Klein and Militello, 2004)를 참조하십시오.
그러나인지 감사는 ShadowBox 프로젝트의 동료들과 내가인지 능력 훈련에 대해 배운 것을 통합하여 이러한 선구자를 뛰어 넘습니다.
인지 적 감사를 전임자와 차별화하는 것은 그것이 훈련 가능한인지 기술을 포함한다는 것입니다. 다른 프레임 워크는 전문 지식의 측면을 식별하고 매우 중요하지만 이러한 측면 중 많은 부분이 직접 조정할 수있는 것이 아닙니다. 예를 들어,인지 감사에는 의사 결정이 포함되지 않으며, 이는 훈련 할 수 없습니다. 그것은 훈련 될 수있는 일반적인 기술이 아닌 감각 검사를 포함하지 않습니다. 이것이인지 적 감사가 거시 인식의 구성 요소와 다른 점입니다. 또한,인지 감사는 전형성 (누군가가 이상을 감지 할 수있게 함)을 얻는 것을 포함하지 않습니다. 이것은 암묵적 지식의 일부이지만 쉽게 훈련 할 수는 없습니다. 마지막으로,인지 감사는 과거 / 미래, 큰 그림 또는 이상과 같은 지식 감사의 요소를 포함하지 않습니다. 이러한 프로브는인지 적 과제 분석에 유용하지만, 그들은 훈련 가능한인지 기술이 아닙니다.
물론, ShadowBox 또는 다른 기술을 사용하는인지 교육은 의사 결정과 감각을 향상시키는 데 도움을 주어야합니다. 그 이유는 연수생이 더 풍부한 정신 모델, 더 나은 사고 방식 및 전문 기술을 습득 할 것이기 때문입니다. 이러한 결과가 기술로 직접 훈련 될 수 없다는 것입니다.
남은 건 뭐야? 다음은 훈련 프로그램과 관련있을 수있는 10 가지인지 훈련 요구 사항입니다. 그것들은인지 감사의 구성 요소입니다. 교육 프로그램을인지하고 싶다면, 이들 중 어느 것이 전문성을 얻는데 특히 중요한지부터 결정할 수 있습니다. 이러한 구성 요소는 훈련 가능한 것처럼 보입니다.
인지 감사 : 도메인의인지 교육 요구 사항
마음가짐. 이것은 종종 사람이 상황을 이해하고 관리하는 방식에 영향을 미치는 단일 신념입니다. 예를 들어, 훈련 프로그램은 사람이 절차 적 사고 방식에서 문제 해결 사고 방식으로 전환하는 것을 도울 수 있습니다. 법 집행 기관에서는 사람들이 각 민간인과의 만남에서 신뢰를 구축하려는 사고 방식으로 전환하는 데 도움이되는 교육 시나리오를 설계 할 수 있습니다.
절차의 경계 조건. 앞에서 언급했듯이,이 에세이의 초반부에 절차가 일반적으로 필요하지만 인식 교육을 위해서는 다음 절차의 경계 조건 (누군가가 절차를 포기하거나 수정할 수있는 조건)을 설명하고자 할 수 있습니다 .
목표는 상쇄됩니다. 직업의 관련 목표를 설명하는 것은 좋지만, 어려운 점은 대개 저글링을위한 몇 가지 목표가 있기 때문에 목표 교환을 관리해야한다는 점입니다. 이는 서로 충돌 할 수 있습니다. 이러한 상반 관계를 만드는 데 연습이 필요합니다.
직업 영리함. 이 구성 요소는 지식 감사 (Knowledge Audit)에서 직접 얻어집니다. 사람들이 업무를 효율적으로 수행하기 위해 배우는 트릭입니다.
해결 방법. 즉흥적 인 능력은 경험과 수완에 달려 있으며 직접 훈련 할 수있는 것은 아니지만 훈련 가능한 것은 절차에 집착하는 것에 비해 적응할 수있는 사고 방식이라고 생각합니다. 이 요구 사항은 최초 지식 감사의 일부입니다. 해병대 관보에 게시 된 전술 결정 게임 중 상당수는 예상치 못한 장벽을 극복하기 위해 계획을 변경하거나 적용해야한다는 요구 사항이 있습니다.
불확실성과 모호성 관리. 이 구성 요소는 사고 방식 전환에 대한 교육입니다. 나는 불확실성을 관리하기위한 일반적인 기술이 없다고 생각한다. 훈련은 불확실성에도 불구하고 결정을 내리는 것과 더 명확하게하기 위해 지연과 반대되는 것이다. 불확실성 관리의 문제는 자연주의 의사 결정 (Klein et al., 1993)의 가장 초기의 공식에서 나타났다.
문제 탐지 및 진단. 의사 결정자는 약한 신호를 찾아 내고 초기 단계에서 문제를 발견함으로써 많은 이점을 얻을 수 있습니다 (Klein et al. (2005b)). 문제 탐지가 일반적인 기술이라고 믿을만한 이유가 없으며 기술은 사고 방식에 있습니다. 약한 신호를 감지하고 그 중요성을 상상해보십시오. 문제 탐지의 또 다른 부분은 의사 결정자가 약한 신호가 암시 할 수있는 것을 예상하는 경험을 얻는 것입니다. 문제 탐지의 주제는 거시 인식의 개념에 포함되었습니다.
주의 관리. 주의 할 점, 무시할 대상은 무엇입니까? 경험을 통해 사람들은 자신의 관심을 배분하는 데 더 익숙해지기 때문에 훈련이 가능한 기술로 보이며 지식 감사 및 매크로 인식 다이어그램에서 언급되었습니다. ShadowBox의 변형 중 하나는주의 집중 관리 기술을 직접 습득합니다.
지각 차별. 전문가들은 Klein & Hoffman (1993)의 논문에서 보이지 않음 (seeing the Invisible)과 클라인 (Klein) (1998)의 권력의 원천에서 논의 된 바와 같이, 초보자들이 받아들이지 않는 미묘한 단서를 구별하는 것을 배웠다.
공통 접지 및 조정 / 예측 가능성. 팀원들은 서로의 반응을 예측하는 방법을 배우고 또한 팀원들이 공통적으로보다 많은 공통점을 갖기 때문에 더 많은 공동 작업 경험을 얻을 수있게 됨으로써 팀의 조정력을 향상시킵니다 (Klein et al., 2005a). 그러므로 예측 가능성과 공통점은 거시 인식 접근법에 설명 된대로 중요한 교육 요구 사항이됩니다.
인지 감사는 거시인지 능력의 이전 설명과 중복됩니다. 그것을 구분하는 것은 그것이인지 능력의 훈련 가능한 측면을 강조한다는 것입니다. 그래서인지 감사는 주어진 활동에 대한 교육 요구 사항을 평가하고 시나리오 개발 및 교육 전략을지도하는 데 유용 할 수 있습니다. 기존 시나리오로 작업 할 때,인지 감사는이 시나리오에서 시나리오를 수정하여이 에세이에 설명 된 구성 요소를 활용할 수있는 방법을 "인식"할 수있는 방법을 제시합니다.
