Search results for: semantic ill-formedness

ความเข้าใจผิดทางความหมาย (การบิดเบือน)

ความผิดพลาดทางความหมายเป็นส่วนที่สองของส่วนกลับของเมตาโมเดล โปรดจำไว้ว่าเราใช้เมตาโมเดลเพื่อเปิดเผยข้อมูลที่บิดเบือน ที่นี่เราจะค้นพบสามส่วนที่ประกอบขึ้นจากโมเดลนี้ ตอนนี้ในเมตาโมเดล เราได้เรียนรู้ที่จะถามคำถามเพื่อค้นหาสิ่งที่ลูกค้าบิดเบือน ในมิลตันโมเดล เราในฐานะผู้ปฏิบัติ NLP ใช้ประโยชน์จากส่วนนี้เพื่อบิดเบือนข้อมูลโดยเจตนาและให้คำแนะนำ ส่วนนี้ ความผิดพลาดทางความหมาย มีพลังมาก ดังนั้นควรศึกษาอย่างใกล้ชิด ในที่สุดแล้ว จะทำให้การใช้มิลตันโมเดลง่ายขึ้น

การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุหรือการเชื่อมโยง

การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุหรือการเชื่อมโยงเป็นเทคนิคง่ายๆ ที่ใช้สื่อเป็นนัยว่ามีความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลระหว่างบางสิ่งที่เกิดขึ้นกับสิ่งที่โค้ชต้องการให้เกิดขึ้น เทคนิคนี้จะเชิญชวนให้ลูกค้าตอบสนองราวกับว่าสิ่งหนึ่งเกิดขึ้นและทำให้เกิดอีกสิ่งหนึ่ง

การบิดเบือน NLP

ใน NLP การบิดเบือนเป็นส่วนที่สองของ NLP Meta Model การบิดเบือน NLP หรือความเข้าใจผิดทางความหมาย เกิดขึ้นเมื่อเราเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ของเราเกี่ยวกับข้อมูลทางประสาทสัมผัสโดยบิดเบือนความเป็นจริง มาเริ่มต้นด้วยเรื่องราวที่รู้จักกันดีเกี่ยวกับการบิดเบือน NLP ในปรัชญาตะวันออก เรื่องนี้เป็นเรื่องราวของเชือกและงู ชายคนหนึ่งเดินไปตามถนนและเห็นสิ่งที่เขาเชื่อว่าเป็นงูและตะโกนว่า “งู!” อย่างไรก็ตาม เมื่อตรวจสอบอย่างใกล้ชิด เขาก็โล่งใจเมื่อพบว่ามันเป็นเพียงเชือกชิ้นหนึ่งเท่านั้น

การอ่านใจ

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

NLP ตรงข้ามกับโมเดล Meta

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

การกำหนดนาม

คำที่ใช้แทนคำนามในประโยคแต่จับต้องไม่ได้เรียกว่า Nominalization คำเหล่านี้ไม่สามารถสัมผัส รู้สึก หรือได้ยินได้ Nominalization ใช้เป็นคำนามแต่จริงๆ แล้วเป็นคำที่ใช้ประมวลผล เมื่อคุณใช้ Nominalization ข้อมูลจำนวนมากจะถูกลบไป Nominalization มีประโยชน์มากในการสะกดจิตและการกระตุ้นการสะกดจิต ช่วยให้คุณพูดคลุมเครือและบังคับให้ผู้ฟังค้นหาความหมายที่เหมาะสมที่สุดจากประสบการณ์ของพวกเขา การใช้ Nominalization ช่วยให้คุณให้คำแนะนำที่มีประโยชน์และได้รับการปกป้องในเวลาเดียวกันโดยไม่ต้องพูดบางอย่างที่ละเมิดหรือขัดต่อประสบการณ์ภายในของผู้ฟัง

การแสดงที่หายไป

ประโยคตัวอย่างที่หายไปคือประโยคที่ประเมินผล บุคคลที่ทำการประเมินนั้นหายไปจากประโยค เรียกว่าประโยคตัวอย่างที่หายไป ประโยคตัวอย่างที่หายไปอาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการเสนอข้อสันนิษฐานเบื้องต้น เราจะหาคำตอบในส่วนตัวอย่าง