Neuro-Linguistic Programming

Khởi nguồn

Vào những năm đầu thập niên 70, nhà ngôn ngữ học John Grinder, và nhà toán học Richard Bandler tiến hành tìm kiếm những công cụ xuất sắc trong việc phát triển tiềm năng bản thân.
Grinder và Bandler đặt ra câu hỏi: "Sự khác biệt giữa một người tương đối thành thạo và một người thật sự vượt trội trong cùng một lĩnh vực là gì?" Câu trả lời không gì khác hơn chính là NLP, hay còn được mệnh danh là "khoa học của sự xuất chúng" hay "khoa học của sự thay đổi".
John Grinder và Richard Bandler – hai giáo sư đại học Santa Cruz (Mỹ) – được xem là những người sáng lập ra NLP để cải thiện kỹ năng con người thông qua việc tạo ra những mô thức hành động tốt hơn.

Ý tưởng

Một trong những ý tưởng độc đáo nhất của NLP là: Nếu một người nào đó làm được việc gì, thì ta sẽ có khả năng tìm hiểu cách thức họ làm như thế nào và lặp lại nó. Nguyên Lý Mô Phỏng (Principle of Modelling) của NLP là một trong những cách tiếp cận độc nhất vô nhị cho việc phát hiện và bắt chước những kỹ năng tiềm thức của những người kiệt xuất (có năng khiếu bẩm sinh) để dạy lại cho những người khác những kỹ năng mà bình thường rất khó có thể học được.

Nghiên cứu khoa học

Giáo sư Gerald Edelman, người đoạt được giải Nobel, đã trải qua 30 năm nghiên cứu các chức năng hoạt động của bộ não. Ông kết luận rằng hơn 10 tỉ tế bào thần kinh trong chúng ta đã sắp xếp thành từng nhóm và hình thành những bản đồ phản ánh lại kinh nghiệm của chúng ta. Những bản đồ này cho phép chúng ta ý thức về thế giới cũng như về bản thân. Những liên kết giữa các tế bào càng hoạt động thường xuyên sẽ càng phát triển mạnh; những phần còn lại sẽ hao mòn dần.
Nỗi ám ảnh là một ví dụ hay về hoạt động của bộ não. Một trường hợp cá biệt (sợ độ cao, nhện…) sản xuất ra một phản ứng vật chất mạnh mẽ (đổ mồ hôi tay, thở gấp, hoảng sợ, …) Bộ não nhận biết điều đó một cách nhanh chóng và ngay sau đó, mỗi khi người đó gặp kích thích tương tự, cơ thể của họ biết phải phản ứng tương đương. Một điều ngạc nhiên là những người mắc chứng sợ hãi không bao giờ quên phản ứng này. Đây là chiến lược học hỏi một lần hoàn hảo.
Một mặt những phản ứng theo thói quen tất yếu này dẫn đến bất lợi cho chúng ta là bị ám ảnh, thì mặt khác nó cũng có lợi là chúng ta làm nhiều việc mà không cần suy nghĩ như buộc dây giày, lái xe…
Vì vậy NLP nghiên cứu tỉ mỉ về cách mỗi cá nhân hành xử theo thói quen như thế nào. Với NLP chúng ta có thể nhận thấy những khuôn mẫu nào đáp ứng và phục vụ chúng ta. Sau đó chúng ta có thể thêm vào những khuôn mẫu mới cho hành vi cư xử của mình và đạt hiệu quả hơn trong những trường hợp khi mà trước kia chúng ta đã ứng xử không hiệu quả. Nếu chúng ta hiểu chính bản thân mình, chúng ta có thể lựa chọn về việc chúng ta muốn trở thành người như thế nào trong tương lai.

Phản biện

Cán cân bằng chứng khoa học phát hiện ra NLP chủ yếu là một thứ giả khoa học đầy tai tiếng. Các báo cáo khoa học chỉ ra nó chứa đựng nhiều lỗi về căn cứ, và không tạo ra kết quả như những người đề xướng đã cam đoan. Theo Clinical Psychologist Grant Devilly (2005), do đó sự phổ biến của NLP đã giảm đi trong như năm 1970. Những lời chỉ trích vượt qua sự thiếu hụt bằng chứng thực nghiệm về tính hiệu quả, cho rằng NLP thể hiện một số tính chất , tiêu đề , khái niệm và thuật ngữ  giả khoa học. NLP được dùng như một ví dụ cho giả khoa học và hỗ trợ việc giảng dạy khoa học cơ bản  ở cấp độ chuyên môn và đại học. NLP cũng xuất hiện trong danh sách các phương pháp can thiệp không đáng tin dựa trên sự thống nhất của chuyên gia và được bình duyệt. Trong nghiên cứu được thiết kế để xác định "quack factor" (các phương pháp giả dối, bị phản chứng) trong việc thực hành chữa bệnh tâm lý, Norcross et al. (2006)  liệt kê NLP là có thể hoặc hầu như chắc chắn không đáng tin cho việc chữa trị các vấn đề hành vi. Norcross et al. (2010) liệt kê NLP trong tốp mười phương pháp can thiệp mất uy tín nhất và Glasner-Edwards and Rawson (2010) liệt kê NLP là "chắc chắn không đáng tin." Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng NLP không thành công trong việc đạt được những kết quả đáng tin cây đối với những trụ cột của nó.