協助 人們 在 行動 中 做出 清楚 明確 的 選擇 以 轉化 及 創造 他們 生活 的 既存 世界 。 」 因為 我們 的 興趣 在於 幫助 人們 設計 及 實行 他 的 行動 ， 所以 我們 的 模式 應該 要 和 具體 情境 相 連接 。 我們 針對 每 個 個別 案例 而 整理出 具 一般性 的 抽象 特徵 ， 這 是 件 困難 的 工作 ， 但 可能 並 不比 每 個 人 在 日常 生活 中 所 從事 的 行動 設計 來得 困難 。 身為 行動 科學家 ， 我們 關切 介入 者 （ interventionist ） 在 人類 行為 系統 中 的 有效 功能 （ 由 個人 、 團體 、 團體 之間 、 組織 到 社區 的 不同 層面 ） 。 因而 ， 我們 最 主要 的 關切 是 在於 發現 「 推進 或 抑制 行為 系統 中 學習 的 行動 理論 具有 那些 特色 ？ 」 下面 要 描述 的 模型 便是 我們 早先 建立 的 理論 — — 會 導致 人們 不斷 重複 錯誤 以及 低 學習 能力 的 互動 方式 的 行動 理論 。 這些 模型 提供 我們 檢查 及 延伸 行動 理論 的 方式 ， 同時 也 協助 當事人 系統 反觀 他們 的 使用 理論 並 學習 新 的 使用 理論 。 三 、 使用 理論 模型 使用 理論 模型 （ theory-in-use model ） 可 依 圖 3.1 的 基模 來 建構 。 主導 變數 （ governing variables ） 是 行動 者 尋求 去 滿足 的 價值觀 。 每 一 主導 變數 可以 被 設想成 具有 伸縮 範圍 。 例如 ， 個體 不 希望 有 太多 的 焦慮 ， 但 也 不 希望 它 降到 零點 ， 以免 自己 覺得 太 無聊 。 通常 我們 談到 人們 的 行動 時 ， 都 好像 它 （ 們 ） 走向 一 終結 狀態 ， 好像 只 有 一 個 相關 的 主導 變數 ； 但 事實 上 ， 人們 是 活 在 許多 主導 變數 在 作用 著 的 場域 中 ， 只要 它們 的 價值 是 在 一 令 人 滿意 的 範圍 之內 時 ， 這些 變數 很 容易 被 行動 者 忽略 。 當 一 主導 變數 滑落出 這 一 範圍 ， 行動 者 便會 採取 行動 將 它 拉回到 滿意 的 層面 。 任一 行動 可能 會 對 許多 主導 變數 均 產生 影響力 。 通常 當事人 必須 在 諸多 變數 間 選擇 孰 者 為 主 孰 者 次之 ， 因為 升高 某 一 主導 變數 價值 的 行動 可能 減低 另 一 主導 變數 的 價值 。 行動 策略 （ action strategies ） 是 行動 者 在 特定 情境 中 為 滿足 主導 變數 而 使用 的 系列 移動 （ sequences of moves ） 。 行動 策略 有 其 所 欲 達到 的 後果 ； 行動 者 相信 他 的 行動 策略 會 導致 這些 後果 ， 而 這些 後果 可 滿足 主導 的 變數 ； 也就是說 後果 回饋給 行動 策略 以及 主導 變數 。 行動 對 行為 世界 、 學習 以及 有效性 是 有 其 後果 的 。 後果 可能 是 行動 者 所 欲 達到 的 ， 但 也 可能 是 非 其 所 欲 的 （ unintended ） 。 那些 非 所 欲 的 後果 也 仍 是 行動 設計 的 一 部分 ： 人們 設計 行動 以 試圖 去 達成 特定 的 後果 ， 但 因 其 設計 的 某些 品質 卻 無可 避免 地 導致 了 非 所 欲 的 後果 。 例如 ， 溜入 的 提問 策略 （ the question-ing strategy of easing-in ） 很 典型 地 創造 了 它 想 避免 的 防衛 後果 ， 因為 接受 者 了解 行動 者 正 想 引誘 自己 進入 陷阱 。 的確 ， 只有 在 接受 者 了 解到 自己 被 設定 要 以 一 特定 方式 去 回答 問題 時 ， 溜入 策略 才 能 成功 ， 而 當 接受 者 照 預設 去 做 時 ， 他 同時 了 解到 行動 者 對 自己 的 負向 評價 ， 但 卻 又 做出 好像 不 是 那 回 事 的 樣子 。 行動 的 後果 不只 依賴 行動 者 ； 同時 也 依靠 接受 者 的 使用 理論 。 一 個 人 的 使用 理論 包括 有關 人們 如何 在 不同 情境 中 反應 的 龐大 資訊 儲藏 。 我們 可以 說 行動 後果 不論 其 是 行動 者 所 欲 的 或非所欲 的 ， 都 是 被 行動 者 所 設計 ； 因為 它們 必然 是 跟隨 行動 策略 ， 以及 行動 者 對 接受 者 使用 理論 的 預設 而 產生 的 。 四 、 單 路徑 以及 雙 路徑 學習 當 一 行動 策略 的 後果 正 是 當事人 所 企圖 達成 的 ， 我們 可以 說 在 意圖 及 後果 間 是 「 配合 的 」 ， 而 當事人 的 使用 理論 得到 確定 。 若 後果 是非所 欲 時 ， 特別 當 它們 又 是 負向 的 經驗 時 ， 我們 說 它 是 一 項 誤失 或是 「 不 配合 」 。 人們 對 錯誤 的 第一 個 反應 便是 尋找 另 一 個 可以 滿足 同 一 主導 變數 的 行動 策略 來 取代 前者 。 例如 ， 如果 當事人 想 壓抑 衝突 （ 主導 的 變數 ） ， 為了 達到 目的 ， 他 避免 說出 任何 可能 觸發 矛盾 的 話 （ 行動 策略 ） ， 但 別人 卻 仍 提起 具 威脅性 的 事件 （ 不 配合 ） ； 這 位 當事人 可能 試 著 用 「 多 談 大家 都 會 同意 的 話題 」 的 策略 。 在 這 個 案例 中 ， 新 的 行動 策略 被 用來 服務 於 先前 的 主導 變數 ， 我們 稱 之為 __UNDEF__ 「 單 路徑 學習 」 （ single-loop learning ） 。 我們 這麼 說 是 因為 在 行動 上 發生 了 一 個 改變 但 並 沒有 在 主導 變數 上 有 任何 改變 。 另 一 個 可能性 是 去 改變 主導 變數 本身 。 例如 ， 當事人 不 去 壓抑 衝突 而 選擇 加強 開放度 的 探究 。 這 一 相關 的 行動 策略 可能 開啟 了 一 對 衝突 事件 的 討論 。 在 這 一 案例 中 所 發生 的 就 是 所謂 的 「 雙 路徑 學習 」 （ double-loop learning ） 。 我們 認為 雙 路徑 學習 所 涉及 的 、 慎重 的 過程 就 是 Rorty （1979） 所 說 的 非 常態 的 對談 （ abnormal discourse ） 。 它 所 關切 的 不 只 是 在 一 套 既定 標準 之內 ， 如何 在 相互 競爭 著 的 手段 — 目的 的 推理 之中 做 選擇 ， 而是 在 相互 競爭 著 的 多 套 標準 （ 架構 或 典範 ） 之間 做 選擇 。 當 單 路徑 與 雙 路徑 學習 能 分辨 清楚 後 ， 我們 應 注意 事實 上 這 兩 種 學習 是 存在 於 一 連續 的 狀態 中 。 例如 ， 壓抑 衝突 的 努力 與 公開 討論 衝突 的 努力 可能 同 是 在 「 讓 他人 去 做 我 認為 對 的 事情 」 的 主導 變數 之中 。 因此 ， 真正 的 雙 路徑 學習 是 涉及 了 「 設計 與 他人 共同 決定 是否 去 討論 衝突 的 方法 」 。 由 另 一 角度 來 說 ， 也 就 是 所謂 的 第二 秩序 標準 （ second-order standards