10:00 - 2025/01/16

3 راه برای اکسل در بهبود خود

[ad_1] منبع: ThisisEngineering/Unsplash آیا تا به حال با کسی برخورد کرده اید که کتابی برای خودسازی بخواند و تا هفته آینده آن را به طور کامل در زندگی خود گنجانده باشد و در حال حاضر مزایای فوق العاده ای از مشاوره به دست آورده باشد؟ در مقابل...

3 راه برای اکسل در بهبود خود

[ad_1]

ThisisEngineering/Unsplash

منبع: ThisisEngineering/Unsplash

آیا تا به حال با کسی برخورد کرده اید که کتابی برای خودسازی بخواند و تا هفته آینده آن را به طور کامل در زندگی خود گنجانده باشد و در حال حاضر مزایای فوق العاده ای از مشاوره به دست آورده باشد؟ در مقابل، شخص دیگری ممکن است همان کتاب را بخواند، چیزی به کار نبرد و دچار ضعف شود.

در اینجا سه ​​نکته وجود دارد که به شما کمک می کند مزایای بیشتری را از بینش خودسازی خود تجربه کنید.

1. مانند یک مهندس نرم افزار به خودسازی نزدیک شوید

شما یک مهندس نرم افزار هستید و کد شما کار نمی کند. سعی می کنی دلیلش را بفهمی اما گیر می کنی. در پاسخ، سیستم را به ساده ترین قسمت آن کاهش می دهید، ثبت خطا را اضافه می کنید، نسخه ساده خود را آزمایش می کنید و در صورت لزوم آن را اشکال زدایی می کنید. هنگامی که مطمئن شدید که آن بخش کار می کند، شروع به اضافه کردن اجزای دیگر به کد خود می کنید و همین روند را تکرار می کنید. شما آنقدر این کار را تکرار می کنید که کد کاملاً کارآمدی داشته باشید که هر کاری را که لازم دارید انجام دهد.

افرادی که در تلاش برای بهره مندی از توصیه های خود-بهبودی هستند، اغلب حوصله یا ذهنیت لازم برای اعمال این رویکرد استراتژیک و سیستماتیک را ندارند. برای مهندسان، این فرآیند ماهیت دوم است. بهبود مکرر، از بین بردن سیستم، کارکردن هر قسمت و ایجاد پشتیبان از آن، مدل‌های ذهنی هستند که مهندسان به طور طبیعی به طور منظم از آنها استفاده می‌کنند.

برای بهره مندی از بهبود خود، ابتدا روی کارکرد بخشی از یک سیستم تمرکز کنید – قبل از اینکه به قسمت بعدی بروید، آن را اصلاح کنید و به آن مسلط شوید. اگر مشکل دارید، بخشی از سیستمی را که می‌خواهید اشکال زدایی کنید را به یک قسمت کوچک کاهش دهید.

2. از خودتان بخواهید الگوهایی را برای انتقال دانش بهتر بشناسید

انتقال دانش بزرگترین چالش در یادگیری است. ما نمی توانیم بینش ها و راه حل های خود را در زمینه های جدید به کار ببریم. تصور می شود که این گرایش مبنایی تکاملی داشته باشد. اگر می دانستیم یک توت بی خطر است، برای ما خطرناک بود که توت کمی متفاوت را بی خطر فرض کنیم. بنابراین، ما تکامل یافته‌ایم تا آنچه را که شیب تعمیم باریک نامیده می‌شود، داشته باشیم.

با این حال، تحقیقات نشان می‌دهد که فقط درخواست از کسی که در نظر بگیرد آیا مشکلی مشابه مشکل دیگری است که قبلاً آن را درک کرده است (و می‌تواند حل کند)، انتقال دانش را بهبود می‌بخشد.

ممکن است این مشکل کلاسیک را شنیده باشید: افراد وظیفه داشتند بفهمند که چگونه تومور را با استفاده از پرتو از بین ببرند. یک پرتو پرتوی با شدت بالا می تواند تومور را از بین ببرد اما به بافت سالم اطراف نیز آسیب می رساند. مشکل تومور با استفاده از پرتوهای کم شدت پرتوهای متعددی که از جهت‌های مختلف هدف گرفته شده‌اند، حل می‌شود که بدون آسیب رساندن به بافت سالم، قدرت خود را روی تومور متمرکز می‌کند.

هنگامی که پاسخ مشکل تومور به مردم گفته می شود، هنوز در انتقال دانش خود به مشکل مشابه مشکل دارند. یک مثال: یک ژنرال می خواهد به یک قلعه حمله کند اما نمی تواند تمام نیروهای خود را از طریق یک جاده به شدت محافظت شده بفرستد بدون اینکه آنها به راحتی کشف شوند. راه حل این است که ارتش را به گروه های کوچکتر تقسیم کنید و آنها را در چندین جاده به سمت پایین بفرستید تا همزمان در قلعه همگرا شوند. تعداد کمی از مردم به طور طبیعی این راه حل را می بینند، اما موفقیت افراد اگر راه حل مشکل تومور را بدانند به طور چشمگیری افزایش می یابد، و شما به صراحت از آنها می پرسید که آیا ارتباطی بین این دو مشکل وجود دارد یا خیر.

نکته اولیه: زمانی که یک اصل خودسازی را از یک کتاب یا پست وبلاگ یاد می گیرید، باید به طور مکرر و مکرر از خود بخواهید که به مشکلات جدیدی که باید حل کنید، تصمیمات بزرگ و کوچک، و زمینه ها و موقعیت های مختلف مرتبط است یا خیر. در زندگی روزمره خود با آن روبرو هستید.

3. از دستورالعمل‌های سفارشی با ربات‌های چت هوش مصنوعی استفاده کنید تا بینش خود را در مورد خودتان در ساختن روزانه‌تان بگنجانید.

برای حمایت از انتقال دانش، تصمیمات و چالش ها را با ابزار چت هوش مصنوعی مورد علاقه خود انجام دهید. دستورالعمل‌های سفارشی را به آن ارائه کنید که به آن می‌گوید الگوهایی را که می‌خواهید تغییر دهید و الگوهای جدیدی را که می‌خواهید تمرین کنید به شما یادآوری کند.

دستورالعمل های سفارشی مانند دستورات فوق العاده هستند. آنها تنظیمات شخصی‌سازی شده‌ای هستند که شما به هوش مصنوعی می‌دهید تا به نحوه تعامل مداوم آن با شما کمک کند. آنها با اعلان‌های معمولی متفاوت هستند، که سوالاتی یکباره هستند که در طول مکالمه از هوش مصنوعی می‌پرسید. دستورالعمل های سفارشی برای تأثیرگذاری بر هر تعامل خاص استفاده می شود.

اگر می‌خواهید یک الگو را تغییر دهید یا توصیه‌های خودیاری را پیاده‌سازی کنید، در دستورالعمل‌های سفارشی‌تان این اهداف را به هوش مصنوعی بگویید. به عنوان مثال، برای اینکه از چشم‌انداز بزرگ خود منحرف نشوید، می‌توانید دستورالعمل‌های سفارشی را مانند این تنظیم کنید: “من می‌توانم با فرصت‌های جدید یا سازش با افراد دیگر از اهداف اصلی خود دور شوم. مطمئن شوید که من از اهداف خود غافل نمی‌شوم. اهداف یا سازش با دیگران به گونه‌ای که اهداف من را تضعیف می‌کند، لطفاً این الگو را به من یادآوری کنید، و مرا تشویق کنید که متمرکز بمانم اهداف هستند (به آن اهداف خود را بگویید، چشم انداز بزرگ).”

در این کلیپ ویدیویی می‌توانید یک مثال کامل از نحوه استفاده از دستورالعمل‌های سفارشی برای انتقال خودشناسی را مشاهده کنید.

افکار نهایی: بکارگیری موثر استراتژی های خود-بهبودی

توصیه های بسیار خوبی برای خودیاری وجود دارد، هم در کتاب ها و هم همین جا در اینجا PT. استفاده مداوم از آن می تواند سخت باشد، به خصوص اگر از قبل احساس می کنید خسته هستید یا دوست دارید در حال مبارزه هستید. با این حال، استفاده از برخی استراتژی های خاص می تواند شما را در آن بسیار موفق تر کند و بار استرس شما را کاهش دهد. تکنیک های به اشتراک گذاشته شده در اینجا را امتحان کنید تا یادگیری خود را بهتر به زندگی خود منتقل کنید.

[ad_2]

مطالب مرتبط

برنجستان