ダブルループ学習
ダブルループ学習は、「シングルループ学習」とは対照的である。同じ問題を繰り返し試行し、方法を変えることなく、目標を疑うこともない。 Chris Argyrisは、次の例えを使用して、シングルループ学習とダブルループ学習の違いについて説明した。
ダブルループ学習は、決定が依存するメンタルモデルを変更する必要がある場合に使用される。単一のループとは異なり、このモデルには、周囲の変化やメンタルモデルの表現の変化の必要性を考慮に入れるなど、単純で静的なものから、より広く動的なものへの理解の変化が含まれる。組織の管理変数が関係しているため、組織の学習プロセスを開始する問題または不一致に小さな調整で対処できない場合に必要である。このような場合の組織学習は、診断と介入によって、基礎となるポリシー、仮定、および目標に変化が生じたときに発生する。アージリスによれば、多くの組織は、変化への抵抗、失敗への恐れ、制御の過度の強調など、多くの変数のために二重ループ学習に抵抗している。
参照モデルIおよびII
シングルループ学習
二重ループ学習