SlideShare a Scribd company logo
1 of 14
Intuíciós Tréning Alapozás

         Makány Tamás
    Implicit Laboratórium Egyesület
      tamas.makany@implab.org
Vázlat

      2. Döntéshozói Stratégiák
3. Intuíció a Gazdasági Döntésekben
       4. Intuitív Technológiák
Döntéshozói Stratégiák
                                  Hatékonyság
Analitikus,                                                   Holisztikus,
 racionális                                                     intuitív
döntéshozó                                                    döntéshozó

                      Tudatos                   Nem tudatos

                    Időigényes                   Gyors

                    Mérlegelő                   Impulzív

              Figyelmet igénylő                 Automatikus

                Gondolkodtató                   Affektív
Példa
Analitikus,           Holisztikus,
 racionális             intuitív
döntéshozó            döntéshozó
Mit és Hogyan Fejlesszünk?

               • Formális döntéselemzési módszerek
Analitikus,
 racionális
               • Döntéstámogatás, kockázatelemzés
döntéshozó


               • Tanácsadók, coaching

               • Hiányzó láncszem a management
                 képzésben (de Vries, Harvard Business Review)
Holisztikus,

               • Tudományos eredmények átültetése
  intuitív
döntéshozó

                 gyakorlatba
               • Nincs kidolgozott tréningprogram
Vázlat

      2. Döntéshozói Stratégiák
3. Intuíció a Gazdasági Döntésekben
       4. Intuitív Technológiák
Intuíció a Gazdasági Döntéshozásban

Lépések:
• Konferencia tavaly júniusban (Intuíció, 2007)
• Folyóirat különszám (PIC, Vol.2., Issue 2.)
• Pályázati támogatás (Szikfa Alapítvány)
• Elméleti irodalom feldolgozása
• Interjúk gazdasági szakemberekkel
Stratégiák Kiépítése Intuitíciós Tréninghez

Külső tényezők
  – Döntési környezet megismerése
  – Információ komplexebb kezelése (megszerzés,
    feldolgozás, tárolás)
  – Rizikó kezelés
  – Profit/teljesítményorientált gondolkodás
Belső tényezők
  – Önmagunk felismerése a döntési folyamatban
  – Implicit (nem tudatos) funkciók fejlesztése
  – Viselkedési szabályszerűségek megtalálása
Intuíciós tréning keretei
Célok
   – Nem a tanítás számít, hanem az eredményes tanulás
Forma
   – Implicit tudás fejlesztés, és ennek megfelelő tréning
Tartalom
   – Gyakorlati példák összekapcsolása az elmélettel (mintatanulás)
Motiváció
   – Metakogníció, azaz a tudás saját tudásunkról
Beválás vizsgálat
   – Fogják-e használni a tréninget követően?
Értékelés
   – Hasznosság és teljesítmény növekedés elemzése
Vázlat

      2. Döntéshozói Stratégiák
3. Intuíció a Gazdasági Döntésekben
      4. Intuíciós Technológiák
Intuitíciós Technológiák
Definíció:
    Interaktív, gyakorlati tudásbázison alapuló feladatok, példák és
    szimulációk összessége, amelyek által kiterjeszthető és fejleszthető az
    intuitív döntéshozói képesség.

3 példa:
• Passzív akarat: megérteni, felismerni, lehetővé tenni
       - Napi rutin döntések szisztematikus elemezése: intuitív vagy analitikus?
       - Hogyan lehetett volna a másik döntési rendszert használni?
       - Milyen előnnyel/hátránnyal járt volna?
• Szomatikus tudatosság (markerek):
       -Sajáttest élmény megtanulása/figyelése
       -Neurofiziológia a mindennapokban: Microsweating, figyelmi elterelődés, stb.
• Helyzeti bizonytalanság értékelés:
       - Szituációs elemzés, ahol az értékítélet jellegű döntések hasznossága
       szemléltethető
Mit mond minderről egy igazi szakértő?
További lépések
Személyre szabott tréning elkészítése
• Ezen irányok megvitatása (most)
• Összegző jelentés készítése (Szikfa jelentés)
• Módszertani alapok rögzítése
• Példatár készítése
• Pilot tesztelés/értékelés vállalati közegben

Projekt támogatás biztosítása
• További pénzügyi források megtalálása
Köszönöm a figyelmet!
   Intuíciós Tréning Alapozás

            Makány Tamás
       Implicit Laboratórium Egyesület
         tamas.makany@implab.org

More Related Content

Viewers also liked

Paper Based Student Enrollment - Disgrace to Education Technology
Paper Based Student Enrollment - Disgrace to Education TechnologyPaper Based Student Enrollment - Disgrace to Education Technology
Paper Based Student Enrollment - Disgrace to Education TechnologyJinal Jhaveri
 
Scaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approach
Scaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approachScaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approach
Scaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approachJinal Jhaveri
 
App academy - Parse
App academy - ParseApp academy - Parse
App academy - ParseTiman Rebel
 
2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games
2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games
2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab GamesTamas Makany
 
BMC Remedy ITSM / ITIL Management Consultant
BMC Remedy ITSM / ITIL Management ConsultantBMC Remedy ITSM / ITIL Management Consultant
BMC Remedy ITSM / ITIL Management ConsultantRoy MacNeil
 
Finding and sharing resources
Finding and sharing resourcesFinding and sharing resources
Finding and sharing resourcesLis Parcell
 
Geogebra Slideshow
 Geogebra Slideshow Geogebra Slideshow
Geogebra SlideshowSteve Phelps
 

Viewers also liked (9)

Paper Based Student Enrollment - Disgrace to Education Technology
Paper Based Student Enrollment - Disgrace to Education TechnologyPaper Based Student Enrollment - Disgrace to Education Technology
Paper Based Student Enrollment - Disgrace to Education Technology
 
Scaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approach
Scaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approachScaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approach
Scaling python webapps from 0 to 50 million users - A top-down approach
 
App academy - Parse
App academy - ParseApp academy - Parse
App academy - Parse
 
2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games
2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games
2014-GTN-Guide for Digital Games ...ssroom | GlassLab Games
 
BMC Remedy ITSM / ITIL Management Consultant
BMC Remedy ITSM / ITIL Management ConsultantBMC Remedy ITSM / ITIL Management Consultant
BMC Remedy ITSM / ITIL Management Consultant
 
Tamas Soton 2008
Tamas Soton 2008Tamas Soton 2008
Tamas Soton 2008
 
Finding and sharing resources
Finding and sharing resourcesFinding and sharing resources
Finding and sharing resources
 
Geogebra Slideshow
 Geogebra Slideshow Geogebra Slideshow
Geogebra Slideshow
 
Going Green
Going GreenGoing Green
Going Green
 

Similar to Intuicio eloadas (Hungarian)

Informations Management
Informations ManagementInformations Management
Informations ManagementTamas Csaki
 
Tudásmenedzsment I.
Tudásmenedzsment I.Tudásmenedzsment I.
Tudásmenedzsment I.Imre Vitenyi
 
Kkv tm műhely győr 130225
Kkv tm műhely győr 130225Kkv tm műhely győr 130225
Kkv tm műhely győr 130225POZITEAM
 
Tudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorban
Tudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorbanTudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorban
Tudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorbanartudasmenedzsment
 
SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel
SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel
SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel Dóra Orsolya Aknai
 
Knowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférában
Knowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférábanKnowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférában
Knowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférábanMihály Péter
 
Digit oravzlat minta saci
Digit oravzlat minta saciDigit oravzlat minta saci
Digit oravzlat minta saciVargasaci
 
Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927
Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927
Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927PoziTeam Csoport
 
Tudásmenedzsment rendszerek
Tudásmenedzsment rendszerekTudásmenedzsment rendszerek
Tudásmenedzsment rendszerekBME
 
Tudásmenedzsment sikertényezők
Tudásmenedzsment sikertényezőkTudásmenedzsment sikertényezők
Tudásmenedzsment sikertényezőkBME
 

Similar to Intuicio eloadas (Hungarian) (12)

Informations Management
Informations ManagementInformations Management
Informations Management
 
Tudásmenedzsment I.
Tudásmenedzsment I.Tudásmenedzsment I.
Tudásmenedzsment I.
 
Innoskart ws 121001 hun
Innoskart ws 121001 hunInnoskart ws 121001 hun
Innoskart ws 121001 hun
 
Kkv tm műhely győr 130225
Kkv tm műhely győr 130225Kkv tm műhely győr 130225
Kkv tm műhely győr 130225
 
Tudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorban
Tudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorbanTudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorban
Tudasmenedzsment eszköztár a kkv szektorban
 
A.5 tudasbazisok
A.5 tudasbazisokA.5 tudasbazisok
A.5 tudasbazisok
 
SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel
SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel
SNI diákok fejlesztése IKT eszközökkel
 
Knowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférában
Knowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférábanKnowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférában
Knowledge Management in the public sector - Tudásmenedzsment a közszférában
 
Digit oravzlat minta saci
Digit oravzlat minta saciDigit oravzlat minta saci
Digit oravzlat minta saci
 
Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927
Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927
Gyulay tibor tm és innováció műhely_120927
 
Tudásmenedzsment rendszerek
Tudásmenedzsment rendszerekTudásmenedzsment rendszerek
Tudásmenedzsment rendszerek
 
Tudásmenedzsment sikertényezők
Tudásmenedzsment sikertényezőkTudásmenedzsment sikertényezők
Tudásmenedzsment sikertényezők
 

Intuicio eloadas (Hungarian)

  • 1. Intuíciós Tréning Alapozás Makány Tamás Implicit Laboratórium Egyesület tamas.makany@implab.org
  • 2. Vázlat 2. Döntéshozói Stratégiák 3. Intuíció a Gazdasági Döntésekben 4. Intuitív Technológiák
  • 3. Döntéshozói Stratégiák Hatékonyság Analitikus, Holisztikus, racionális intuitív döntéshozó döntéshozó Tudatos Nem tudatos Időigényes Gyors Mérlegelő Impulzív Figyelmet igénylő Automatikus Gondolkodtató Affektív
  • 4. Példa Analitikus, Holisztikus, racionális intuitív döntéshozó döntéshozó
  • 5. Mit és Hogyan Fejlesszünk? • Formális döntéselemzési módszerek Analitikus, racionális • Döntéstámogatás, kockázatelemzés döntéshozó • Tanácsadók, coaching • Hiányzó láncszem a management képzésben (de Vries, Harvard Business Review) Holisztikus, • Tudományos eredmények átültetése intuitív döntéshozó gyakorlatba • Nincs kidolgozott tréningprogram
  • 6. Vázlat 2. Döntéshozói Stratégiák 3. Intuíció a Gazdasági Döntésekben 4. Intuitív Technológiák
  • 7. Intuíció a Gazdasági Döntéshozásban Lépések: • Konferencia tavaly júniusban (Intuíció, 2007) • Folyóirat különszám (PIC, Vol.2., Issue 2.) • Pályázati támogatás (Szikfa Alapítvány) • Elméleti irodalom feldolgozása • Interjúk gazdasági szakemberekkel
  • 8. Stratégiák Kiépítése Intuitíciós Tréninghez Külső tényezők – Döntési környezet megismerése – Információ komplexebb kezelése (megszerzés, feldolgozás, tárolás) – Rizikó kezelés – Profit/teljesítményorientált gondolkodás Belső tényezők – Önmagunk felismerése a döntési folyamatban – Implicit (nem tudatos) funkciók fejlesztése – Viselkedési szabályszerűségek megtalálása
  • 9. Intuíciós tréning keretei Célok – Nem a tanítás számít, hanem az eredményes tanulás Forma – Implicit tudás fejlesztés, és ennek megfelelő tréning Tartalom – Gyakorlati példák összekapcsolása az elmélettel (mintatanulás) Motiváció – Metakogníció, azaz a tudás saját tudásunkról Beválás vizsgálat – Fogják-e használni a tréninget követően? Értékelés – Hasznosság és teljesítmény növekedés elemzése
  • 10. Vázlat 2. Döntéshozói Stratégiák 3. Intuíció a Gazdasági Döntésekben 4. Intuíciós Technológiák
  • 11. Intuitíciós Technológiák Definíció: Interaktív, gyakorlati tudásbázison alapuló feladatok, példák és szimulációk összessége, amelyek által kiterjeszthető és fejleszthető az intuitív döntéshozói képesség. 3 példa: • Passzív akarat: megérteni, felismerni, lehetővé tenni - Napi rutin döntések szisztematikus elemezése: intuitív vagy analitikus? - Hogyan lehetett volna a másik döntési rendszert használni? - Milyen előnnyel/hátránnyal járt volna? • Szomatikus tudatosság (markerek): -Sajáttest élmény megtanulása/figyelése -Neurofiziológia a mindennapokban: Microsweating, figyelmi elterelődés, stb. • Helyzeti bizonytalanság értékelés: - Szituációs elemzés, ahol az értékítélet jellegű döntések hasznossága szemléltethető
  • 12. Mit mond minderről egy igazi szakértő?
  • 13. További lépések Személyre szabott tréning elkészítése • Ezen irányok megvitatása (most) • Összegző jelentés készítése (Szikfa jelentés) • Módszertani alapok rögzítése • Példatár készítése • Pilot tesztelés/értékelés vállalati közegben Projekt támogatás biztosítása • További pénzügyi források megtalálása
  • 14. Köszönöm a figyelmet! Intuíciós Tréning Alapozás Makány Tamás Implicit Laboratórium Egyesület tamas.makany@implab.org

Editor's Notes

  1. Sadler-Smith and ShefyCopyright to Apple Inc.<number>
  2. -nincs valodi problema es hatter (feher!)  reklamfogas, amivel manipulalhato az uzenet-bizonyos helyzetekben az intuitiv (Mac) megoldas a jobb, azonban vannak helyzetek, amikor a racionalis (PC)<number>
  3. Dror – learning technologies white papers<number>
  4. Dror I E (2005a). Cognitive Technologies and the Pragmatics of Cognition, Special Issue of Technology and Cognition edited by Itiel Dror. John Benjamins Publishing.Sadler-Smith & Shefy (2007)Damasio (1999) – page 3 in Sadler-Smith = Shefy <number>