초라한 목표 설정
마리사는 매우 밝습니다. 그녀는 그것을 알고 있지만 건방진 사람은 아닙니다. 그녀의 어머니, Monica는 그녀가 최고 수준의 대학에 그녀의 방법을 활용하기 위해 그 정보를 사용하기를 바란다. [ "Marissa"와 "Monica"는 실제 사람들이지만, 나는 그들의 정체성을 보호하기 위해이 이야기의 여러 측면을 위장했습니다.]
지난 몇 년 동안 마리사는 이제 14 살이되어 그녀의 지식을 시험하는 다양한 대회에 등록되었습니다. 그녀는 열심히 공부합니다. 그녀는 여분의 개인 교습을 받는다. 그녀는 예비 테스트에서 잘합니다. 그러나 대회 자체에 있어서는 성과가 적절하고 위대하지는 않습니다. 그녀는 자신에 대해 확신 할 수없는 경쟁에 뛰어든다. 문제가 너무 어려워 보이는 경우 가끔은 그녀는 경연 대회를 완주하지도 않습니다.
모니카는 스포츠 심리학과 긍정적 인 자기 이야기와 이미지와 같은 특정 기술이 자신감이없는 운동 선수에게 도움이 될 수있는 방법을 알고 있습니다. 그녀는 저에게 연락을하고 마리사와 일하기 시작합니다.
우리 회의는 생산적입니다. 마리사는 긴장감을 관리하기 위해 횡격막 호흡을 빨리 배우고 사용합니다. 그녀는 다른 경쟁자에 대해 추측하기보다는 자신의 일에 집중합니다. (그들은 항상 더 잘 지식이 있습니다.)
그러나 몇 차례의 세션 후에 나는 마리사가 이러한 기법을 배웠지 만 그녀의 태도는 여전히 거의 동일하다는 것을 깨달았습니다. 그녀는 평균적인 (매우 밝은 아이들 중) 것으로 생각합니다. 그녀는 어머니로부터 스타가되는 압박감을 느낀다. 그녀는 분노와 실망을 느낀다. 그러나 그녀는 다시 "실패한다."사실 나는 딸과 어머니를 만났을 때 두 분이지지와 가치로 느끼는 대신에 두 분이 끝났다는 것을 깨달았다. 모니카의 높은 기대, 마리사는 부담감을 느낍니다. 자신의 감각을 유지하기 위해 그녀의 반응은 자기 자신을 덜 기대합니다. 그것은 일종의 가족 용 톱입니다. 그리고 마리사는 바닥에 있습니다.
모니카 (Monica)와 마리사 (Marissa)는 "SMART"목표 (구체적, 측정 가능, 조정 가능 [또는 활성], 현실적이고 시간 기준)와 "점수"목표를 설정하는 것에 대해 알고 있습니다.
하지만 그들이 필요로하는 것은 이러한 다양한 목표 요소가 실제로 무엇인지에 대한 합의에 이르는 것입니다. 그리고 그들의 기대에 현실적인 방법. 마리사의 성취를 지나치게 예측하거나 과소 평가하지 못하는 이유는 무엇입니까?
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나는 그들이 30 년 전 스포츠 심리학자 인 Frank O'Block과 Frederick Evans에 의해 개발 된 방법을 Interval Goal Setting 또는 IGS라고 부른다는 것을 제안한다. 아마도 계산을 위해 약간의 산술적 작업이 필요하기 때문에, 결코 많은 인기를 얻지 못했던 방법입니다. 이 상황에서이 가족의 어려움을 해결하는 데 도움이 될 것 같습니다.
그런 상황에서 나는 지식 경쟁이 득점되는 여러 가지 방법에 익숙하지 않기 때문에 Marissa와 Monica가 Marissa의 경쟁 공연의 어떤 측면을 측정할지 결정하기 위해 지식 대회에 남겨 둡니다. 나는 구체적이고 동시에 동시에 달성 가능한 범위를 인식하는 도구를 제공하고 있습니다. 그 이름으로, 합리적인 간격의 달성에 중점을두고 있으며, 범위 내에서 하나가 계속해서 개선 될 것으로 기대합니다.
간격 목표 설정 :
[참고 : 마리사는 점수를 올리려고합니다. 점수가 낮을수록 실적이 좋음을 나타내는 실적 상황에 참여하는 경우 몇 가지 주요 명소에서 점수를 뒤집을 수 있습니다.]
1 단계 : 지난 5 번의 공연에 점수를 더한 다음 평균합니다. 이 평균 = A, 현재 성능 중간 점.
2 단계 : B를 B로 나타 내기 위해 이들 중 최고의 실적을 사용하십시오. 이제 성과 결과 범위의 최하위로 간주됩니다.
3 단계 : A [current mid-point]를 B [best current performance]에서 뺍니다. 이 = PD [성능 차이]
4 단계 : B를 PD에 추가합니다. 이는 C [양호한 B] 성능에서 D의 예외적 인 성능까지 예상되는 중간 지점 인 C를 나타냅니다. C의 점수는 B보다 점차적으로 우수하며 아마도 다음 성과를위한 가장 좋은 결과 일 것입니다.
5 단계 : PD를 C에 추가하여 다음 성능에 대한 가능한 상위 결과를 얻습니다. 이거 = D.
다른 모든 것들이 동일하다면, C와 D 사이의 범위에있는 어떤 곳은 이전 공연에 기초하여 정말 좋은 결과가 될 것입니다. 계속 진행하려면이 다음 공연이 끝난 후 첫 번째 공연을 중단하고 가장 최근 5 개의 공연을 합치고 평균을 내며 공연마다이 조정을 계속하십시오.
이 메소드의 그래픽 표현을 참조하십시오.
IGS의 핵심 아이디어는 성능 향상이 점진적으로 발생한다는 것입니다. 한 번 우수한 점수를 획득했기 때문에 다음 순위가 항상 더 나아질 것이라는 의미는 아닙니다. 개선의 궤도는 곧은 선보다 톱니 모양의 상향 선처럼 보일 것입니다.
Marissa와 Monica는 어떻게이 새로운 접근법을 처리합니까? 내가 알려 주마.
내 웹 사이트를 통해 저에게 직접 연락하실 수 있습니다.