หมวดหมู่: การพัฒนาตนเอง

NLP Eye Accessing Cues มีอะไรบ้าง?

ใน NLP การเข้าถึงข้อมูลด้วยตาจะให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับความคิดของบุคคลที่คุณกำลังทำงานด้วย ข้อมูลด้านล่างนี้ไม่ได้ระบุว่าเป็นเช่นนี้ "เสมอ" แต่ระบุว่าคุณควรตรวจสอบว่ามีการให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้หรือไม่ ดังนั้นจึงมีกรณีที่ทราบกันดีว่าผู้คนตอบสนองต่อการเข้าถึงข้อมูลแตกต่างกัน (จำและสร้างกลับกัน)

NLP ตรงข้ามกับโมเดล Meta

ส่วนแรกของโมเดลมิลตันเรียกว่าส่วนกลับของโมเดลเมตา โมเดลเมตาคือชุดของรูปแบบภาษาที่สามารถใช้เพื่ออธิบายประสบการณ์ได้ครบถ้วนยิ่งขึ้น โมเดลมิลตันเป็นตรงกันข้ามกับโมเดลนี้ มันช่วยให้คุณ "คลุมเครืออย่างมีศิลปะ" ได้ ในขอบเขตของการคลุมเครืออย่างมีศิลปะ มันช่วยให้คุณฟังดูเฉพาะเจาะจงมาก และในเวลาเดียวกัน ข้อเสนอแนะที่ให้มาก็ทั่วไปเพียงพอที่จะเหมาะสมกับประสบการณ์ของผู้ฟัง ในขณะที่โมเดลเมตาช่วยให้คุณกู้คืนข้อมูลเฉพาะที่ถูกลบไปในประโยคใดๆ ก็ตาม โมเดลมิลตันกลับตรงกันข้าม โมเดลมิลตันช่วยให้คุณให้ข้อมูลที่ลบข้อมูลเฉพาะทั้งหมดได้ ซึ่งผู้ฟังต้องกรอกข้อมูลที่ถูกลบไปซึ่งโมเดลมิลตันให้มา ชีวิตคุณจะง่ายได้แค่ไหน?

การลบเปรียบเทียบ NLP

ใน NLP การเปรียบเทียบเป็นข้อความใดๆ ก็ตามที่บอกเป็นนัยหรือให้ไว้ แต่มีการละเว้นด้านหนึ่งของการเปรียบเทียบ เมื่อคุณยอมรับข้อความโดยไม่เข้าใจสิ่งที่อยู่เบื้องหลัง คุณก็จะติดขัด ปัญหาเรื่อง "ความนับถือตนเอง" จำนวนมากเกิดจากการตัดสินใจว่าใครดีกว่าหรือมีค่ามากกว่าในระดับทั่วไป แทนที่จะตั้งคำถามถึงมาตรฐาน "ดีกว่าในด้านใดโดยเฉพาะ" หากคุณไม่ทราบว่ามาตรฐานคืออะไร คุณจะปรับปรุงหรือละเลยมันได้อย่างไร

การลบแบบง่ายของ NLP

NLP Simple Deletion คืออะไร?
ข้อความใดๆ ก็ตามที่มีข้อมูลที่ขาดหายไปนั้นก็เป็นเพียงการลบทิ้งอย่างง่ายๆ ใน NLP การลบทิ้งอย่างง่ายๆ คือการลบบางส่วนของความหมายออกไปหรือทำให้ความหมายหายไป คุณสามารถสังเกตเห็นได้ในประโยคที่มีคำว่า it และ that นอกจากนี้ เมื่ออ้างถึงคำอธิบายที่ขาดหายไป (คำคุณศัพท์) เช่น "กรุณาส่งรายงานมาให้ฉันด้วย" อาจใช้คำถามท้าทายว่า "คุณต้องการรายงานฉบับใดโดยเฉพาะ" การที่คุณรู้ว่าบุคคลนั้นหมายถึงหมวดหมู่หรือสิ่งใดอาจทำให้คุณเดือดร้อนได้ คุณคิดว่าคุณรู้ว่าเจ้านายต้องการรายงานฉบับใดเมื่อเธอพูดว่า "ส่งรายงานมาให้ฉันทันที" การเติมเต็มคำขอของเธอโดยไม่คิดและส่งรายงานนั้นออกไปจะส่งผลให้เกิดการอ่านใจ เพราะคุณต้องกรอกข้อมูลสำหรับ "รายงานนั้น" การอ่านใจช่วยเติมเต็มช่องว่างในการลบทิ้ง 

การเรียนรู้โมเดลเมตา

การเชี่ยวชาญ Meta Model จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อคุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบหลักทั้งหมดและเริ่มจดจำรูปแบบเหล่านั้นในภาษาที่ผู้คนใช้ในการสนทนา อาจดูเหมือนหรือเคยคิดว่ายากที่จะเข้าถึงระดับนี้ แต่ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้น ขอแนะนำให้พยายามอย่างมีสติในระหว่างการสนทนาทางสังคมกับเพื่อนและครอบครัว เพื่อจดจำรูปแบบ Meta-Model ให้ได้มากที่สุด ไม่ควรท้าทายรูปแบบเหล่านี้ เริ่มต้นด้วยการตั้งใจจดจำรูปแบบเพียงหนึ่งหรือสองรูปแบบอย่างมีสติในแต่ละการสนทนา บางคนชอบทำแฟลชการ์ดสำหรับแต่ละรูปแบบ ซึ่งระบุว่า "วันนี้ฉันจะฟัง Lost Performatives" ในที่สุด แม้ว่าคุณจะพยายามให้ความสนใจกับรูปแบบเพียงหนึ่งหรือสองรูปแบบ คุณก็จะได้ยินมากขึ้นเรื่อยๆ

การรวบรวมข้อมูล (การลบ)

การรวบรวมข้อมูลเป็นส่วนแรกของส่วนกลับของเมตาโมเดล โปรดจำไว้ว่าเมตาโมเดลใช้เพื่อกู้คืนข้อมูลที่ถูกลบไป ในที่นี้ เราจะมาค้นพบส่วนประกอบทั้งสี่ของเมตาโมเดล ตอนนี้ในเมตาโมเดล เราได้เรียนรู้ที่จะถามคำถามเพื่อค้นหาว่าไคลเอนต์ลบอะไรไปบ้าง ในมิลตันโมเดล เราในฐานะผู้ปฏิบัติ NLP จะใช้ข้อมูลเพื่อลบข้อมูลโดยเจตนาและให้คำแนะนำ ส่วนนี้ ซึ่งก็คือการรวบรวมข้อมูล เป็นส่วนที่มีประโยชน์และทรงพลังที่สุดจากข้อมูลทั้งสามส่วน ดังนั้น ควรศึกษาข้อมูลนี้ให้ละเอียดถี่ถ้วน ในที่สุดแล้ว จะทำให้การใช้มิลตันโมเดลง่ายขึ้น

การอ่านใจ

ฉันรู้ คุณรู้ว่าคุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับการอ่านใจตามแบบจำลองมิลตันมามากแล้ว การอ่านใจเป็นปรากฏการณ์ที่คุณทำราวกับว่าคุณรู้จริงๆ ว่าเกิดอะไรขึ้นในหัวของผู้ฟัง การอ่านใจทำให้บุคคลที่คุณกำลังสื่อสารด้วยเกิดความสับสนเล็กน้อยในระดับจิตสำนึก พวกเขาจะถามตัวเองว่า "ตอนนี้พวกเขารู้แล้วหรือยัง" ซึ่งทำให้เกิดความสับสนเล็กน้อย และเป็นผลให้จิตสำนึกได้รับสิ่งที่ต้องคิด นั่นคือสิ่งที่คุณต้องการทำให้สำเร็จ ทำให้จิตสำนึกยุ่งอยู่กับการซึมซับคำแนะนำไปยังจิตใต้สำนึก ตอนนี้คุณกำลังอ่านสิ่งนี้และคิดว่า "มันง่ายขนาดนั้นเลยเหรอ" ใช่แล้ว!

NLP กริยาที่ไม่ระบุ

NLP Unspecified Verb คืออะไร?
กริยาที่ลบข้อมูลเฉพาะออกไปในทุกกรณี ไม่ว่าจะเป็นวิธี เมื่อใด หรือที่ไหน ที่ถูกเรียกใช้ใน NLP กริยาที่ไม่ระบุ กริยาที่ไม่ระบุคือกริยา (ส่วนที่ทำ) ในประโยคที่ไม่สามารถอธิบายการกระทำที่เกิดขึ้นได้อย่างสมบูรณ์ กริยาเหล่านี้ไม่ได้ให้ข้อมูลเพียงพอที่จะแจ้งให้คุณทราบว่ากำลังเกิดอะไรขึ้นกับกริยาเหล่านั้น โดยทั่วไปแล้ว ผู้คนจะเติมช่องว่างด้วยประสบการณ์ของตนเอง ซึ่งเรียกว่าการอ่านใจ เมื่อผู้คนใช้กริยาที่ไม่ระบุ นั่นหมายความว่าพวกเขาไม่มีวิธีบรรยายที่แสดงถึงสิ่งที่พวกเขาหมายถึงและ/หรือเข้าใจ

ข้อสันนิษฐานของ NLP

NLP Presuppositions คืออะไร?
ง่ายๆ! ใน NLP ข้อสันนิษฐานเบื้องต้นคือ “บุคคลนั้นสันนิษฐานว่าอะไรเป็นจริง ภายใต้สิ่งที่พวกเขากำลังบอกฉันอยู่” ข้อสันนิษฐานไม่จำเป็นต้องเป็นจริง แต่ถึงแม้จะไม่เป็นจริง เราก็สามารถช่วยทำให้สิ่งนั้นเกิดขึ้นได้จริง โดยยึดถือสิ่งที่ยังไม่เป็นจริง

NLP ขาดดัชนีอ้างอิง

NLP Lack of Referential Index คืออะไร?
คำนามที่ไม่ระบุใดๆ ซึ่งไม่สามารถระบุตัวตนตัวแทนจากบริบทโดยตรงของการใช้งานได้ เรียกว่าการขาดดัชนีอ้างอิงใน NLP กล่าวคือ ไม่ชัดเจนว่าคำนามนั้นอ้างอิงถึงใครหรืออะไร คำนามที่ไม่ระบุคือคำนาม (บุคคล/สิ่งมีชีวิตหรือส่วนของสิ่งของ) ที่คุณไม่ทราบว่าพวกเขากำลังพูดถึงใครหรืออะไรโดยเฉพาะ NLP เรียกสิ่งนี้ว่าการขาดดัชนีอ้างอิง คุณไม่ชอบคำศัพท์เหล่านี้หรือ การไม่รู้ว่าบุคคลนั้นกำลังพูดถึงใครหรืออะไรอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด คุณ (หรือพวกเขา) มักจะเติมช่องว่างด้วยความคิดของคุณเอง (หรือพวกเขา) และจะอ่านใจคุณ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เราต้องเดาแล้วดำเนินการตามการเดานั้น