什么是感激式询问?简史和现实生活的例子

感激的调查模型
照片由Christina Morillo在Pexels上拍摄

在一个不可预测的全球商业环境中,在制定战略时脑海中往往会有明确的目标。这些措施往往以问题为重点,旨在减轻威胁。

企业通常关注的是那些不奏效的东西,并采取“根本原因”的心态,最终发现自己会面临一系列不同但相关的问题。

问题“我们怎样才能解决我们缺乏参与的?”“我们对低动力有什么关系?”“或者,为什么人们不同意?

感激的调查模型是发展和集体学习的关键积极组织方法之一。在这里,我们近几十年来看看它如何发展成为积极组织发展最有影响力的运动之一。

在你继续读下去之前,我们觉得你可能会喜欢下载我们的3个积极的心理学练习这些基于科学的练习将探讨积极心理学的基本方面,包括优势,价值观和自我同情,并将为您提供增强客户,学生或员工的福祉的工具。

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什么是感激式询问?

感激探究(AI)是一种协作的、基于优势的方法,用于改变组织和其他人类系统。因此,“欣赏式询问”一词用来指以下两种情况:

  • AI范例- 本身,这涉及基于优势的改变方法背后的原则和理论;和
  • 人工智能方法和举措- 这是用于带来系统的积极变化的具体技术和操作步骤(DavidcooperRider.com,2019)。

或采取自己的定义:

什么是欣赏式探究

AI的主要概念

人工智能背后的基本理念是,随着时间的推移,组织从解决问题的角度来处理变化和增长已经变得越来越普遍。由于企业的目标是提高效率、生存、更好地表现和提高竞争力,人工智能的支持者认为,现在已经出现了一种不健康的过度强调“修复错误”的现象基于赤字的方法

AI因这些根深蒂固的假设而导致挑战,并提出各组织可以从所谓的那样受益优势为基础或者肯定方法(哈蒙德,2013)。反过来,这种肯定的方法假设每个人类系统都有一个积极的核心优势

这种积极的核心与我们在传统管理文献中观看组织优势的方式并不大幅不同。实质上(并从作者松散地释放),它们可以被视为涵盖(Cooperrider&Whitney,2005):

  • 公司处于“最佳状态”时的价值观、信仰和能力;和
  • 关于什么构成了最好的我们的集体理解。

作为积极的组织心理学的概念,可以通过随着时间的推移来看待它的演变,可以最好地理解。

一个简短的历史

了解一些科学管理和“泰勒主义”有助于了解人工智能是如何和为什么出现的。

科学的管理

大多数组织的领导者和管理者都已经了解科学的管理,但对于那些谁不熟悉,这是没想到那上升到突出在19世纪后期的一所学校。科学管理的目的是通过分析他们寻找和消除浪费提高工作流程的效率。

当时,美国工程师的弗雷德里克泰勒的启发是为了施加严格的科学技术来分解和改善人们如何工作。广泛地,这是通过时间,简化和标准化任务。

由此产生的方法受到批评,促进了公司作为机器的观点,而不是人的实体。另一个很好的并行就是它强调强调资源,而不是人类人力资源的一部分。来自男人的直接报价本人举例说明:

“在我们的计划中,我们不要求我们的男人的主动权。我们不想要任何倡议。我们所想要的只是遵守我们给予他们的命令,做我们所说的,并快速做到。“

(泰勒,1919)

固定破碎的机器

其原始形式的科学管理尚未受到近距离的欢迎。然而,AI支持者指出了许多证据,即“以赤字为中心”的思维仍然严重嵌入管理和组织惯例(Cooperrider&Srivastva,1987)。

在这种意义上,改变组织是关于识别,建立和修复没有工作总结的东西,这是宇宙(2013年),AI专家的“探讨”。

经常引用的例子包括组织需求分析、问题定义、根本原因分析等。

朝着基于优势的方法

感激的调查模型
资料来源:davidcooperrider.com(2011)

作为对这种过度强调的回应,人工智能已经成为组织变革和发展的替代方法;一种积极的方法,专注于探究什么是正确的,什么是有效的,以及如何朝着理想的愿景努力(Davidcooperrider.com, 2019)。

如上所述,欣赏的查询模型基于通过集体参与和“肯定,强制和加速预期学习”(Cooperrider等,2008)来达到积极的组织期货的原则。

远远哭泣解剖过去的错误并定义了纠正道路前进。进一步进一步,我将更详细地看看模型和理论。

相关:18鉴赏性探究研讨会、培训和课程

看David Cooperrider

David Cooperrider经常被认为是欣赏询问模型的先驱。然而,范式本身是在80年代的80年代开发的,他的80年代和Suresh Srivastva,他的导师。

问题的力量

伯瑞德描述他“啊,哈!”时刻,已经发生时,他和他的同事正在做的行动研究(见我们的后感激的调查研究)对于组织开发项目(Bushe,2013)。具体来说,该团队在越来越敌对且消极的气氛中发现自己并决定改变他们的方法。

而不是询问没有工作的东西,Coperrider和他的同事决定询问什么是不同的公司工作(Barrett&Cocerrider,1990)。脑袋在这里,询问本身可以动力地塑造我们观察和开发人类系统的方式。这导致了Cooperrider的博士学位。在1986年的AI。

从研究到组织发展的访谈

在这一点上,库伯莱德实际上有一个潜在的变革性的洞察力,关于如何提高定性社会科学研究。

也就是说,组织变革的范式转变并不是立即发生的。Bushe(2013)对人工智能的历史做了更深入的研究细节,描述了如何向员工授权查询方法,以便他们可以与新方法一起采访其他工作人员。它被认为是积极的,因为对思想的好处很快就会变得明显。

David Cooperrider然后开始与他人合作,探讨这种“社会建设主义”的应用程序如何适用于组织变革。到1997年,他为今天所了解的欣赏型号奠定了基础的“4D模型”。

模型与理论

任何组织开发实践者都知道在这个领域中有很多框架。4D模型通常是指一个人工智能计划的四个步骤的视觉表现:

  • 发现;
  • 梦想;
  • 设计;
  • 和命运。

然而,你通常会看到第五个步骤被添加到定义中,这仅仅与David Cooperrider描述的选择一个肯定的主题有关。一个积极的话题,反过来,是你干预的焦点——可能有一个焦点,也可能有多个焦点。例子可能包括更高的客户满意度,更安全的工作环境,或更有效的价值交付(Kessler, 2013)。

下面是一个没有定义的AI模型的例子。

欣赏式探究模型4D
来源:Page等人。(2016)

步骤在4D模型

Define步骤是决定以下步骤如何运行的重要部分。Kessler(2013)强调了使用鼓舞人心的语言来构建干预焦点的重要性。因此,更大的客户满意度可能会变成他所说的“狂热忠诚的客户“。

现在建立的肯定主题是阶段(Ludema等,2006):

1.发现

在此阶段期间的重点正在寻找和识别组织生活的内容。过去的成功可以讨论和探索,并且在每个实例中,目标是磨练启用它们的内容。

这是关于积极查询的全部,内部利益相关者可以互相提出彼此的问题,以发现Ludema和同事称之为“最好的东西”。虽然这一点侧重于揭示优势,但它也是将当前心态和远离赤字思想的词汇方式转移的有用方式。

2.梦想

梦想阶段是关于为组织设想潜在的积极未来。因为理想情况下,广泛的参与者已经参与了人工智能过程,这将代表多种视角、观点和理解。

已开发的无条件正面问题将理想地解锁创造性,建设性的愿景和可能性。通过积极的语言和图像,参与者共同创造期货和积极成果。

3.设计

共同创造继续通过这一阶段,但重点转向辩论和讨论已经产生的可能性。

目标是达成团队或参与者认为具有真实的、积极的潜力的共同愿景或价值。因此,在理想的包容、安全、支持的环境中,每个人都能感受到自己的声音,个人的愿望就会被分享。

4.命运

最后阶段的目标(以前称为交付)是通过创新和行动构建期货(Ludema等,2006:158)。设计的愿景,系统或结构致力于实现它们的可能性进一步通过个人承诺来改进。

值得一提的是,4D模型的命运阶段并没有严格定义它应该如何进行。凯斯勒认为,在这个阶段,个体实践者和理论家在鼓励结构或即兴创作方面会有所不同(凯斯勒,2013)。

欣赏探究的基本原则

由于AI已经更广泛地练习,我们还看到许多对比和相互矛盾的做法,据说是在AI伞下的落下。这是Bushe(2013)初始缺乏正式方法论的东西 - 库尔德里德教授起初犹豫不决。但是,走向上十年早些时候,他和戴安娜·惠特尼博士从陶斯研究所开发了5个原则的AI练习。

1.建筑物原则
这种假定,我们对什么是真正的主观信念,决定我们的行动,思想和行为。我们日常使用的语言是如何,我们共同建设我们的机构至关重要,这包括我们使用的查询语言。

询问本身,是关于产生和鼓励可能导致行动的新想法,愿景和故事(Cooperrider&Whitney,1999)。

2.同时性原则
这表明,我们对人类系统的研究可以导致它们发生变化。我们提出的第一个问题可以塑造人们思考和讨论事物的方式;这反过来又会影响他们学习和发现事物的方式。

在特定方向上的热情和持续查询的意义上没有这样的事情会导致这些指示发生变化(Cooperrider&Whitney,1999; Whitney&Trosten-Bloom,2003)。

3.诗意的原则
第三个原则认为我们可以选择或不研究组织生活来实现差异。人类系统中的生活,例如组织和团队,是共同撰写的,并在故事中讲述。

Our choice of vocabulary can trigger feelings, images, concepts, and understandings, and AI is about using inquiry to create positive, optimistic visions of the future to inspire and awaken ‘the best in people’ (Cooperrider & Whitney, 1999; Kessler, 2013).

4.先行的原则
预期原则表明,我们当前的行动和行为是由我们对未来的愿景所塑造的。

通过AI,我们可以创建我们或组织未来的积极形象和愿景,这将影响我们现在的工作(Goleman,1987; Cooperrider&Whitney,1999)。

5.积极的原则
这是为了鼓励动力,我们必须提出强调组织积极核心的积极问题。持久的变革依赖于人们之间的社会联系和积极影响。积极的情绪,如热情,团结,希望和幸福鼓励创新思想的创意和开放性(Barrett&Fry,2005; Stavros&Torres,2005)。

这5个AI原则是最常被引用和现在已成为公认的。作为赏识调查的做法变得越来越流行,提议然而,我们看到新兴的原则。其中有原则,如整体性,制定,意识,自由选择,叙事,和同步性(惠特尼&Trosten - 布鲁姆,2003;斯特拉顿 - Berkeessel&迈尔斯,2019)。

方法的例子

在本节中,我们将深入了解应用AI的应用程序变更的一个示例,并且您还可以找到一些关于该主题的更多案例研究的进一步有用的链接。

全球救济和发展组织

Ludma及其同事在行动研究手册(2006年)中引入的全球救济和发展组织(GRDO)是美国和Candian Ngo,这些非政府组织与全世界的一百个组织参与其中。

上下文:
GRDO向作者提出了它认为目前组织对其合作伙伴的能力评估体系存在的问题。在向他们的顾问描述情况时,他们提到(内部和外部的)利益相关者没有参与这个系统;人们不支持它,他们认为这是一种乏味的强加。

已经隐含在系统的描述中,是基于赤字的词汇和批评的建议 - 既有利益攸关方组织和GRDO本身。此外,作者说明,GRDO无法将自己视为一个平等的合作伙伴,以至于本质上应该是能力建设过程,并且没有被视为这样。

肯定的主题:
因此,第一步是积极地重新识别感知问题并定义肯定的话题。为此,顾问询问了旨在揭示Grdo'更深入的渴望'的问题。据约翰逊及其同事称,第一个关键问题是:

“你真正想从这个过程中得到什么?”当你探索你最大胆的希望和最高的抱负时,你最终想要的是什么?”

定义步骤因此引出了几个主题;GRDO想要很多积极的东西,这归结为(Ludema等人,2006年):

  • 彼此学习如何构建如何建立充满活力,健康,强大的非政府组织;和
  • 发现与合作伙伴相同的新方法。

发现:
形成了一个全球团队,由来自世界各地的不同地区的利益攸关方组成,组织了大集团的撤退,以便GRDO及其利益相关者可以熟悉AI。他们提出了略微不同的版本的AI访谈协议。

南史面试协议

  1. 想想在你与你的组织的整个体验的时候,你感到最兴奋,最忙碌,最活着。什么是使得它一个很好的经验的力量和因素是什么?那是什么你,其他人,和你的组织,使得它为您的高峰体验?
  2. 什么是你最看重自己,你的工作,你的组织?
  3. 您组织的最佳实践是什么(您管理的方式,方法,传统)?
  4. 您的文化的独特方面是最积极影响您组织的精神,活力和效力及其工作的效果?
  5. “为生命”给您的组织的核心因素是什么?
  6. 您必须提高未来组织的健康和活力的最重要的三个希望?

来源:Ludma等。(2006)

通过他们无条件的积极问题来指导询问,不同的合作伙伴非政府组织回到了他们努力执行“听力之旅”(Ludma等,2006)。这些涉及与非政府组织正在合作的社区成员的参与式询问,以便在发现GRDO及其合作伙伴的积极核心优势时包括尽可能多的声音。

成千上万的参与者参与了这一阶段,这一阶段持续了一年。

梦想:
GRDO及其非政府组织合作伙伴在大集团务虚会再次开会,从他们的查询共享的优势和故事。这有助于他们说出他们的有什么积极的组织未来可能的样子,并开始了一个新的战略方针产生想法愿景。Ludema和他的同事形容这一阶段的重新设计的开始(Ludema等,2006:162):

“积极故事的虚拟爆炸正在被分享,GRDO及其合作伙伴谈论自己、彼此以及他们的共同工作的方式开始从谈论赤字转向谈论可能性。

设计:
在与合作伙伴的合作,GRDO开始系统地探讨什么样的社会结构可能带来的这些设想的生活。这发生在一个全球范围内的地方,有数百进行会议。在这些参与者创建区域响应architectures-”挑衅性的命题”,也就是说可以与理想的可能的未来,还是什么‘可能是’链接发现的优势。

通过进一步的合作,这些发展成为了从以前的做法GRDO及其合作伙伴一直在使用完全不同的新的潜在能力建设体系。概括地说,这些人更多的参与和下放责任,以便当地非政府组织将创建在不同国家的相关解决方案。

作者描述了向更多伙伴关系为中心的心态转变的开始。他们召回所需的平等是开始表现为词汇变为更像合作伙伴的人。

命运:
GRDO和非政府组织的旅程在第三年也是最后一年见证了倡议的共享和能量的增长。在最后一轮撤退后,在不同区域展开了联合活动,例如发起新的地方筹资项目和重新设计组织,使其成为新的、更少层次的结构。

在约翰逊和Ludema(1997)书中可以找到关于这一全球AI倡议的更多细节,合作建立和衡量组织能力:来自世界各地非政府组织的课程

更加欣赏的查询例子

如果您正在寻找更多练习AI示例,请尝试以下操作:

对方法的批判:框架的优点和缺点

那么,整个欣赏的调查模型的优缺点是什么?幸运的是,我们在我们之前审查了文献,所以我们可以得出自己的结论(Drew&Wallis,2014)。让我们先看看专业人士。

ai的潜在专业人士:

  • 首先,人工智能专注于优势,可以说,这为组织提供了积极变革和创新的能量(Ludema等人,2006年;明亮,2009);
  • 利用优势还允许员工提高他们的熟练程度(Linley等,2010);
  • 它鼓励学习的文化通过集体查询和装备的人的技能,发现自己(康克林和哈特曼,2014);
  • 因此,它鼓励创造性的思维,想象力和潜在的创新方法(Cooperrider&Srivastva,1987; Cooperrider等,2008);
  • 这反过来又促进了组织的适应性——在动态的商业环境中这是一个关键的竞争优势(Basadur, 2004);
  • 学习的文化也鼓励可持续的变革(博伊斯,2003年);
  • 通过设计,它旨在鼓励利益相关者参与(Drew&Wallis,2014);
  • 通过参与,它寻求培养承诺而不是阻力(Lines, 2004;Drew & Wallis, 2014);和
  • 通过其结构,4D框架允许人们深入了解行动(明亮,2009)。

通过绝大多数这些潜在的优势存在一致的主题;这是欣赏的调查解决文化层面的变化,而不是提出“定影”特定问题的分析方法。事实上,AI鼓励整体系统方法,它的基本前提是“自上而下”或“自下而上”(DavidCooperRider.com,2019)。

本着这种精神,让我们来看看赏识调查的潜在缺点。

人工智能的潜在缺点:

  • AI需要相当长的时间,这不是一朝一夕的想象力(德鲁 - 沃利斯,2014)的任何延伸;
  • 通过AI的大规模组织变化可以是资源密集型的,特别是如果参与者在地理上分散,如上所述的案例研究;
  • 它严重依赖于可以创建积极,支持和开放环境的程度(Cooperrider&Whitney,1999; Ludema等,2003);
  • 并非所有利益相关者都能切实参与(Schooley, 2012);和
  • 如果所有的利益相关者都不能参与,这就会引发关于制定战略的伦理道德问题,而这些问题本质上并不是民主共识(Schooley, 2012)。

因此,总结弱点,因此,当我们在特定环境中使用AI时,仔细规划暗示仔细规划变得重要。Schooly(2012)将强调,AI的政府和公共部门申请可能特别有问题。

飞翔是什么?

简而言之,SOAR是基于AI原则的战略框架。与更常见的模型的最简单平行将是SWOT。与潜在的外部性和期货有关的基本牢固因素,以允许分析方法策略。

一个飙升的框架

SOAR代表(Stavros et al., 2003):

  • 的优势- 类似于SWOT强度,这些与现有的内部因素有关。它们可以是内部资源,动态,甚至组织结构的概要,可以战略地利用竞争优势;
  • 机会-这些是公司宏观经济、工业或市场环境中存在的外部因素;
  • 愿望- 愿望是公司的积极潜在期货,包括公司如何创造价值。这些理想情况下,与公司的战略愿景有着密切相关,理想情况下,可以在这一愿景周围鼓励集体承诺;和
  • 结果- 这些可以被视为可交付成果,并允许实施和评估公司的进步,因为它对其目标迁移。

下面是Stavros等人(2003)使用SOAR的例子的改编版本。在这里,我们可以看到如何做到这一点内部因素外在因素(从SWOT)被替换为战略规划类的战略咨询欣赏意图在翱翔。

战略
调查
的优势
我们最大的资产是什么?
机会
什么是最好的可能的市场机会?
欣赏意图 愿望
我们的首选未来是什么?
结果
可衡量的结果是什么?

来源:改编自Stavros等人(2003:11;12)

SOAR与SWOT

正如我们期待AI框架所期望的那样,SAR模型始于询问。这是参与者作为群体进行的四个阶段中的第一个(Stavros等,2003):

1.调查:提出积极的问题是为了揭示组织的优势和抱负,这是一个很好的机会,可以就共同(或不)的价值观和愿景进行开放、积极的讨论(Stavros et al., 2003)。我们的目标是什么?是什么力量帮助我们取得了今天的成就?如何,为什么?

想象力:参与者提出潜在的未来。愿景,价值观和使命是共同创造的,迭代可能是澄清或重申坚定的战略方向的有用手段。想象阶段的重点是优选的未来长期目标,而不是主动风险管理,威胁或弱点。

3.创新长期战略目标被分解成短期目标和实现它们的方法。对于一个特定的项目,这可能涉及开发可交付成果和时间框架;在更一般的意义上,它是关于建立系统以促进实施。

4.启示: Stavros和同事介绍激励作为传统上被视为控制系统的替代品(即文化网络,或在完全质量管理中)。在传统的策略中,这些可能是指KPI和激励措施;在飙升中,激励包括鼓励真实识别和奖励的系统。

应用翱翔

当然,理解框架并不等同于将其付诸行动。为此,Stavros和Hinrichs(2009)概述了在他们的研究中应用SOAR框架的几个步骤翱翔的薄书.他们的9个步骤如下:

  1. 识别利益相关者-确定谁将参加演习,并决定你们将如何会面。为了符合人工智能的整体协作目标,参与者应该是代表公司不同领域的内部利益相关者。
  2. 设计你的AI采访-计划你打算使用的问题;当然,这些都是为了更好地洞察组织的积极核心。了解它的优势、成功和抱负是关键的动机,所以你的问题应该反映这些目标。
  3. 参与利益攸关方- 这些将始终涉及内部利益相关者,并且如果被视为合适,也可以包括合作伙伴,客户或供应商等外部利益相关者。使用您的问题来揭示积极的潜在期货和可能性。
  4. 重新制定问题- 讨论,问题总是会出现;SOAR查询是关于积极的重点,因此重塑对话来看待所需的结果,而不是避免或减轻威胁。
  5. 总结-这是关于阐明和肯定组织的优势——积极的核心。
  6. 建立愿望并确定结果- 这是定义或重新定义组织未来愿景的关键部分,理想情况下会利用您集体识别的优势。这些看起来怎么样?他们会是什么样的?
  7. 评估机会-关注已经产生的机会。哪一个是最理想的?哪些是新的、创新的、充满潜力的?
  8. 工艺目标-目标应源于前一阶段确定的机会。这些可与成果联系起来,以便监测和评价进展情况。为了更清晰,使用目标陈述。
  9. 创建行动计划-我们将如何努力实现这些目标?行动计划应该能够实现,每个目标可能都有一个具体的计划。

在利益相关者参与的情况下,适当地实施SOAR框架,理想的目标是鼓励对出现的共同愿景的集体承诺(Stavros & Hinrichs, 2009)。

赞赏调查峰会

你必须从赏识调查例子高于大型会议注意到(或撤退,或类似)被提到相当频繁。所描述的“大规模撤退”是赏识调查首脑会议(AI峰会),通常持续数天,并把所有相关参与者共同为4D主动权。换句话说:

“一大群规划,设计,或实现在一个集中的方式带来的内部和外部利益相关者的整个系统一起工作的战略,特别是创造性的,值任务的会议。”

(Cooperrider,2019)

Ludma和Mohr的(2003)同名的书更详细地涵盖了方法;五个部分分别为:

  1. 理解方法、基本条件和从头到尾的期望;
  2. 赞助、策划和创建人工智能峰会;
  3. 首脑会议期间的4- d会议,以及为调解人提供的信息;
  4. 随访,看看欣赏组织;和
  5. 附录带有备注和示例工作簿。

你可以得到鉴赏咨询峰会:从业者指南亚马逊

75 PowerPoints在欣赏查询(PPT)

以下是一些可下载资源,如果您希望在公司中介绍欣赏的查询模型,这可能很有用。

  1. 欣赏询问-这里来自David L. Cooperrider Center的欣赏PPT是一个欣赏的询问,以获得欣赏的疑虑。它解释了这种方法的进化历史,并提供了与传统问题解决实践有用的比较,然后概述了理论原则和一些案例研究。
  2. 建立我们最理想的未来:在工作场所的欣赏探究- 这个介绍来自威斯康星大学,解释了AI理论及其实际应用,并概述了AI的4D周期。
  3. 2012年世界欣赏查询会议PowerPoints- 这是一个完整的收藏2012年wac的72个演讲,它充满了关于人工智能的案例研究,如何推广它的实践,等等。

Ted Talk和YouTube视频

如果你想看视频形式的总结或讨论,试试这些。

1.纪念询问和Champlain College SD的Cooperrider中心介绍

该中心的学术主任林赛·戈德温博士对人工智能的背景和“为什么”、它的好处以及它与传统的以问题为中心的方法有何不同进行了简短的讨论。

2.如何进行感激询问面试

Godwin博士的另一个视频,看起来如何启动AI对话。

3.俏皮查询 - 试试这个任何地方:罗宾·斯特拉顿 - Berkessel在TEDxNavesink

顾问和扬声器Robyn Stratton-Berkessel谈到AI的创造力和参与福利。

4.欣赏询问

如果您更喜欢良好的解释器视频,这一点简要概述了“为什么我们从已经工作的原因开始”。

5.大卫伯瑞德谈到赏识调查

David Cooperrider讲述了他与已故的Peter Drucker的对话,并简要介绍了人工智能是如何开始的。

6.欣赏调查 - 约翰海耶斯

管理学教授约翰·海耶斯(John Hayes)谈到了人工智能的背景,并举例说明了人工智能如何影响参与度和积极性。

9报价

我们生活在问题创造的世界里。

David Cooperrider.

关于一个好问题的奇妙的事情是它尽可能多地塑造我们的身份,就像回答一样。

David Whyte.

欣赏询价是基于一个欺骗性的简单前提:组织在他们反复提出问题的方向上成长并将其关注他们的注意力。

Gervase Bushe.

我们的世界是由我们提出的问题构成的。

David Cooperrider.

问题谈话会创建问题 - 解决方案谈话创建解决方案。

史蒂夫·德·Shazer

对组织卓越性的研究表明,提出强有力的积极问题的艺术和科学要比寻找系统中的差距、弱点和局限性重要得多。

安妮·雷德福

想象力比知识更重要。

阿尔伯特·爱因斯坦

你可以告诉一个人是否是他的回答聪明。你可以看一个人是否聪明是他的问题。

Naguib Mahfouz.

没问题,可以在创建它的意识同一水平来解决。

阿尔伯特·爱因斯坦

带回家的留言

欣赏的询问几乎可以被视为积极心理学和OD的内容,也可以是从业者的超级刺激和奖励领域。如果您发现自己在每次听到“早餐策略”的每次每次听到窗口点头,那么你都可能喜欢AI的承诺。

在这种情况下,我希望本文中的资源有用。我很想在实践中听到你的AI经历,所以请在评论中与我分享任何一个想法。

如果你有兴趣阅读更多内容,请务必查看我们的其他网站欣赏式询问文章或以下内容欣赏疑虑的书籍

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  • 巴雷特,F.&Fry,R。(2005)。赞赏询问:合作能力建设的积极途径。Chagrin Falls,哦:陶斯研究所出版。
  • Basadur,M。(2004)。领导别人创新地思考:创造性的领导。领导季度,15(1),103-121。
  • 博伊斯,M. E.(2003)。组织学习对于实现和维持高等教育的变革至关重要。创新高等教育,28(2),119-136。
  • 明亮,D。(2009)。欣赏探究与积极的组织奖学金:动荡时期的实践哲学。OD从业者,41(3),2-7。
  • Bushe,G.(2013)。欣赏探究的基础:历史,批评和潜力。AI从业者,14岁(1),8-20。
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  • Stavros,J.&Torres,C.(2005)。动态关系:在日常生活中释放感激探究的力量.Chagrin Falls,哦:陶斯研究所出版。
  • Stratton-Berkeessel,R.&Myers,T.(2019)。同步性:令人兴奋的突出原则在欣赏探究中。从https://appreciativeInquiry检索.Champlain.edu/eDucational-material/synchronicity-exciting-emergent-princifle- agriceCiative-inquiry/
  • 泰勒,F. W.(1919)。科学管理原理.纽约和伦敦:哈珀兄弟出版社。
  • 惠特尼,D&Trosten - 布鲁姆,A.(2003)。欣赏探究的力量.旧金山,加州:Berrett-Koehler。

关于作者

凯瑟琳摩尔来自墨尔本大学的心理学中有一个BSC。她喜欢研究和利用她的人力资源知识来写下积极和组织心理学。当她没有超级“掌精”关于她最喜欢的创造力,动机,参与,学习和幸福的主题时,她喜欢冲浪和旅行。

注释

  1. 律师kaura

    感谢以简明的方式分享这个新的知识前沿“AI”,它真的扩大了我的地平线和各种问题的观点。视频为文章增加了更多的推动力,谢谢。

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  2. Atul中央邦

    精彩的文章。非常有见地,谢谢你,凯瑟琳

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  3. 安娜ibsen Pinheiro克里斯蒂娜

    谢谢你提供的关于人工智能的有用信息。

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    • 妮可·塞莱斯廷

      嗨,安娜,
      很高兴你发现这篇文章有用!
      - Nicole |社区经理

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  4. 克里斯云

    谢谢你编制这个,凯瑟琳。一直是信徒,先见了AI原则的力量。

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  5. 桑德拉诺兰

    写了一篇关于感激问询的文章,做得很好,凯瑟琳。感谢。

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  6. 莱昂欧内斯特Steyn说

    你的这篇文章把我脑子里的一些想法联系起来了,凯瑟琳!一个最详细和深刻的工作-谢谢!

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