<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0"><description> <title-info><genre>psy_personal</genre><genre>psy_theraphy</genre><author><first-name>Обновление</first-name><last-name>разума</last-name><id>4564da1c-4d4b-40a8-9e2e-dbfc6a7a5ef5</id></author><book-title>Гибридные модели: Интеграция НЛП с когнитивно-поведенческой терапией</book-title><annotation><p>Данный мануал представляет гибридные модели, демонстрируя, как нейролингвистическое программирование (НЛП) усиливает и обогащает другие психологические и коучинговые подходы. Подробно освещается синергия НЛП и когнитивно-поведенческой терапии (КПТ) для трансформации автоматических мыслей и убеждений через НЛП-техники (субмодальности, рефрейминг). Описывается, как инструменты НЛП (раппорт, калибровка, якорение) интегрируются в коучинговые модели (GROW, CLEAR) и подход, ориентированный на решение (Solution-Focused Brief Therapy), значительно повышая их эффективность. Рассмотрены также интеграции с Гештальт-терапией, системной семейной терапией и эриксоновским гипнозом. Особое внимание уделено этическим аспектам и принципам профессиональной интеграции. Цель – предоставить практикующим специалистам комплексное руководство для создания более гибких, мощных и индивидуализированных стратегий помощи клиентам.</p>
</annotation><keywords>самосовершенствование,Самиздат,нейролингвистическое программирование (НЛП),самостоятельное обучение,психология мышления,только на Литрес</keywords><date value="2025-09-03">2025</date><coverpage><image l:href="#cover.jpg"></image></coverpage><lang>ru</lang><src-lang>ru</src-lang></title-info><document-info><author><first-name>Обновление</first-name><last-name>разума</last-name></author><date>2025</date><src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=72460951</src-url><id>bed0d858-7b1a-4265-b24f-5034e8c14d88</id><version>1.0</version></document-info><publish-info><publisher>SelfPub</publisher><year>2025</year></publish-info><custom-info info-type="employee-list">Разума О.</custom-info><custom-info info-type="fb3d:fb3-description/fb3d:fb3-classification/fb3d:bbk">88</custom-info><custom-info info-type="fb3d:fb3-description/fb3d:fb3-classification/fb3d:udc">159.9</custom-info><custom-info info-type="fb3d:fb3-description/fb3d:fb3-classification/fb3d:author-sign">Р17</custom-info></description><body><title><p>Обновление разума</p>
<p>Гибридные модели: Интеграция НЛП с когнитивно-поведенческой терапией</p>
</title><section id="epw20zJR"><title><p>Часть 1. Концепция гибридных моделей в психологии и коучинге</p>
</title><empty-line></empty-line><p>В постоянно развивающемся ландшафте психологии, психотерапии и коучинга все чаще признается, что ни один единственный подход не способен в полной мере охватить сложность человеческого опыта или удовлетворить все многообразные потребности клиентов. Исторически сложилось так, что различные школы и направления часто развивались изолированно, конкурируя за право быть “лучшими” или “самыми правильными”. Однако современная практика движется в сторону интеграции – осознанного и систематического объединения элементов из разных подходов для создания более гибких, персонализированных и, в конечном итоге, более эффективных стратегий помощи. Эта концепция получила название гибридных моделей.</p>
<p>Гибридные модели – это не просто случайный набор техник из разных школ (что часто называют эклектикой), а продуманное, теоретически обоснованное слияние принципов, методов и инструментов, которое позволяет специалисту более тонко и точно работать с клиентом. В центре нашего исследования будет нейролингвистическое программирование (НЛП), благодаря его прагматичной, инструментальной природе и глубокому пониманию структуры субъективного опыта. Мы рассмотрим, как НЛП может стать мощным катализатором для усиления таких признанных и научно обоснованных подходов, как когнитивно-поведенческая терапия (КПТ), различные коучинговые модели (GROW, CLEAR) и подход, ориентированный на решение (Solution-Focused Brief Therapy).</p>
<p>Цель этой вводной части – не только представить основные элементы каждого из интегрируемых подходов, но и четко обозначить предпосылки, преимущества и, что не менее важно, этические принципы, лежащие в основе ответственной и компетентной интегративной практики.</p>
<p>Краткий обзор НЛП, КПТ, коучинга и подхода, ориентированного на решение</p>
<p>Для понимания синергии, которую мы стремимся создать, необходимо сначала ясно обозначить основные характеристики каждого из подходов.</p>
<p>Нейролингвистическое программирование (НЛП) Истоки и суть: НЛП было создано в 1970-х годах Ричардом Бэндлером и Джоном Гриндером на основе моделирования выдающихся терапевтов своего времени – Фрица Перлза (основателя гештальт-терапии), Вирджинии Сатир (мастера семейной терапии) и Милтона Эриксона (гениального гипнотерапевта). Вместо того чтобы спрашивать “почему” люди сталкиваются с проблемами, Бэндлер и Гриндер сосредоточились на вопросе “как” они создают свой опыт – как они думают, чувствуют, принимают решения, общаются и формируют свои убеждения. НЛП, таким образом, является методологией, изучающей структуру субъективного опыта, а также набор техник и моделей для изменения этой структуры. Ключевые принципы: Карта не территория: Наши представления о мире (ментальные карты) не являются самой реальностью. Изменение карты может изменить наш опыт реальности. Каждое поведение имеет позитивное намерение: Даже самое деструктивное поведение на бессознательном уровне пытается достичь чего-то хорошего или защитить. Выбор есть всегда: У людей всегда есть больше вариантов, чем им кажется. Успешные стратегии можно моделировать: Если кто-то может что-то сделать, этому можно научиться и воспроизвести. Основные концепции и инструменты: Раппорт: Создание глубокого, бессознательного доверия и взаимопонимания с другим человеком через подстройку к его физиологии, голосу и словам. Калибровка: Развитие сенсорной остроты для считывания тонких невербальных сигналов (изменений в дыхании, цвете кожи, мышечном тонусе, направлении взгляда), которые указывают на внутренние состояния и мыслительные процессы клиента. Субмодальности: Мельчайшие структурные элементы нашего внутреннего опыта (например, яркость, размер, цвет внутренней картинки; громкость, тембр, темп внутреннего голоса; температура, давление, текстура внутреннего ощущения). Изменение субмодальностей может мгновенно изменить эмоциональное отношение к событию или мысли. Якорение: Создание ассоциации между специфическим стимулом (якорем) и определенным внутренним состоянием, чтобы это состояние можно было вызвать по желанию. Метамодель: Набор лингвистических вопросов, которые помогают восстановить потерянную или искаженную информацию в речи клиента, тем самым проясняя его ментальную карту и выявляя ограничивающие убеждения. Рефрейминг: Изменение рамки восприятия ситуации или мысли, что меняет ее смысл и эмоциональное воздействие. Применимость: НЛП широко используется в коучинге, обучении, бизнесе, спорте, личной эффективности, коммуникации и, как мы увидим, может стать ценным дополнением к психотерапевтическим подходам.</p>
<p>Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) Истоки и суть: КПТ является одним из наиболее широко исследованных и эмпирически подтвержденных психотерапевтических подходов. Его корни уходят в работы Аарона Бека (разработавшего Когнитивную Терапию для депрессии) и Альберта Эллиса (создателя Рационально-Эмоционально-Поведенческой Терапии – РЭПТ). Центральная идея КПТ заключается в том, что наши мысли (когниции), а не сами внешние события, определяют наши эмоции и поведение. Когнитивная модель: Основополагающая модель A-B-C (Активирующее событие – Убеждения/Мысли – Последствия: эмоции/поведение) демонстрирует эту взаимосвязь. Цель КПТ – помочь клиентам идентифицировать и изменить неадаптивные или иррациональные мыслительные паттерны, известные как “когнитивные искажения” (например, катастрофизация, черно-белое мышление, сверхобобщение), а также глубинные убеждения, которые лежат в их основе. Основные концепции и инструменты: Автоматические мысли: Быстрые, часто неосознаваемые мысли, возникающие в ответ на ситуацию. Глубинные/ядерные убеждения: Фундаментальные верования о себе, других и мире (“Я неспособен”, “Мир опасен”), формирующиеся на ранних этапах жизни. Когнитивная реструктуризация: Процесс оспаривания и изменения неадаптивных мыслей с использованием логики и доказательств. Дневники мыслей: Инструмент для записи ситуаций, мыслей, эмоций и последующего их анализа. Поведенческие эксперименты: Планирование и проведение действий для проверки истинности ограничивающих убеждений или опасений. Экспозиционная терапия: Постепенное столкновение с вызывающими страх ситуациями для преодоления фобий и тревожных расстройств. Применимость: КПТ эффективна при широком спектре расстройств, включая депрессию, генерализованное тревожное расстройство, панические атаки, социальную тревожность, обсессивно-компульсивное расстройство и многие другие. Она часто носит структурированный, ориентированный на решение и психообразовательный характер.</p>
<p>Коучинг Суть и отличие от терапии: Коучинг – это развивающее партнерство, ориентированное на раскрытие потенциала клиента для достижения его личных и профессиональных целей. В отличие от психотерапии, которая часто работает с прошлыми травмами, исцелением и дисфункциями, коучинг сфокусирован на настоящем и будущем, на развитии, обучении и достижении конкретных, измеримых результатов. Коуч не является экспертом, который дает советы, а скорее фасилитатором, который помогает клиенту найти свои собственные ответы и пути. Роль коуча: Коуч помогает клиенту прояснить цели, выявить и преодолеть внутренние и внешние препятствия, раскрыть свои ресурсы и создать эффективный план действий, а также поддерживает клиента на пути к этим целям, выступая в роли подотчетного партнера. Основные модели: GROW (Goal, Reality, Options, Will/Way Forward): Одна из самых популярных и простых моделей. Goal (Цель): Чего клиент хочет достичь? Какова его желаемая картина? Reality (Реальность): Какова текущая ситуация? Какие есть факты, ресурсы, препятствия? Options (Варианты): Какие возможные пути существуют для достижения цели? Мозговой штурм решений. Will/Way Forward (Воля/Путь вперед): Какой план действий? Какие конкретные шаги будут предприняты? Какова приверженность? CLEAR (Contracting, Listening, Exploration, Action, Review/Reflect): Более гибкая модель, уделяющая внимание контрактингу и рефлексии. Contracting (Контрактинг): Установление цели и ожиданий от сессии. Listening (Слушание): Активное и эмпатическое слушание клиента. Exploration (Исследование): Глубокое исследование ситуации, мыслей, чувств, ресурсов клиента. Action (Действие): Разработка конкретных шагов и планов. Review/Reflect (Обзор/Рефлексия): Оценка прогресса и извлечение уроков. Применимость: Коучинг применяется в сферах развития лидерства, карьерного роста, повышения личной эффективности, улучшения отношений, достижения баланса между работой и личной жизнью и многих других.</p>
<p>Подход, ориентированный на решение (Solution-Focused Brief Therapy – SFBT) Истоки и суть: SFBT была разработана Стивом де Шейзером и Инсу Ким Берг в Центре краткосрочной семейной терапии в Милуоки. Это краткосрочный, очень практичный подход, который кардинально отличается от традиционных, проблемно-ориентированных моделей. Вместо того чтобы анализировать причины проблем или разбираться в прошлом, SFBT фокусируется на поиске решений и построении желаемого будущего. Ключевые принципы: Если что-то работает, делайте этого больше: Усиление того, что уже приносит пользу. Если что-то не работает, делайте что-то другое: Гибкость и экспериментирование. Не нужно знать причину проблемы, чтобы решить ее: Фокус на ресурсах и желаемом исходе. Небольшие изменения могут привести к большим результатам: Постепенное движение к цели. Клиенты обладают ресурсами и компетентностью: Вера в способность клиента найти свои решения. Основные концепции и инструменты: Чудо-вопрос: “Представьте, что пока вы спали, произошло чудо, и ваша проблема исчезла. Что вы заметите первым утром? Что изменилось?” (Помогает клиенту детализировать желаемое будущее). Шкалирующие вопросы: “По шкале от 0 до 10, где 0 – это худшее, а 10 – это чудо, где вы сейчас? Что было бы, если бы вы были на 1 балл выше? Что нужно для этого?” (Помогает измерить прогресс и определить следующие шаги). Вопросы об исключениях: “Бывали ли случаи, когда проблема могла бы возникнуть, но этого не произошло? Что вы тогда сделали по-другому?” (Выявляет ресурсы и успешные стратегии клиента). Копинг-вопросы: “Как вам удалось справиться с этой сложной ситуацией до сих пор?” (Подчеркивает устойчивость и ресурсы клиента в тяжелых обстоятельствах). Пресуппозиционный язык: Использование фраз, которые предполагают, что изменения уже происходят или неизбежны. Применимость: SFBT используется в терапии, коучинге, консультировании, управлении конфликтами и образовании, когда есть потребность в быстрых, эффективных и ориентированных на результат интервенциях.</p>
<p>Предпосылки и преимущества интеграции различных подходов</p>
<p>Необходимость интеграции подходов возникает из признания двух фундаментальных истин: человеческий опыт сложен и многомерен, и ни один подход не является всеобъемлющим или универсально применимым.</p>
<p>Предпосылки интеграции:</p>
<p>Ограничения мономодальных подходов: Каждый подход, будучи мощным в своей области, имеет свои слепые зоны и ограничения. Например, КПТ может быть очень эффективной в работе с мыслями, но менее глубоко затрагивает бессознательные процессы или телесные ощущения, в то время как НЛП, будучи инструментальным, может не всегда обеспечивать достаточную глубину психоаналитического понимания или фокус на прошлом, как это делает психодинамическая терапия.</p>
<p>Сложность человеческого опыта: Проблемы клиентов редко бывают чисто когнитивными, эмоциональными или поведенческими. Они представляют собой сложную сеть взаимодействий между мыслями, чувствами, поведением, физиологией, историей, окружением и бессознательными процессами. Интегративный подход позволяет рассматривать эту сложность с разных ракурсов.</p>
<p>Индивидуальные различия клиентов: Клиенты приходят с уникальными личностными чертами, стилями обучения, прошлым опытом, ценностями и предпочтениями. Один клиент может прекрасно реагировать на структурированные когнитивные упражнения, другой – на работу с метафорами и образами, третий – на поведенческие эксперименты. Интегративный специалист может адаптировать свою работу под каждого конкретного человека.</p>
<p>Развитие поля: Психология и коучинг постоянно развиваются. Появляются новые исследования, новые методы. Интеграция – это естественный шаг в этом развитии, позволяющий объединять лучшее из разных миров. Отход от догматизма к прагматизму, ориентированному на клиента.</p>
<p>Преимущества интеграции:</p>
<p>Расширение инструментария и гибкость: Специалист, владеющий несколькими подходами, обладает гораздо более широким арсеналом инструментов. Это позволяет ему быть более гибким и адаптивным, подбирая наиболее подходящую интервенцию для конкретной ситуации и клиента, вместо того чтобы пытаться “втиснуть” клиента в рамки одного метода. НЛП, с его акцентом на “как” и работу со структурой опыта, может предоставить КПТ более быстрые способы изменения мыслей, а коучингу – мощные инструменты для работы с состояниями и убеждениями.</p>
<p>Повышение эффективности и ускорение изменений: Комбинирование подходов может привести к более быстрым и глубоким изменениям. Например, КПТ помогает клиенту осознать и рационально оспорить автоматическую мысль, а НЛП может помочь мгновенно изменить ее субмодальности (сделать менее яркой, тихой) и заякорить новое, ресурсное состояние. Это закрепляет изменение не только на когнитивном, но и на эмоциональном и бессознательном уровнях, делая его более устойчивым. SFBT и НЛП вместе могут еще мощнее сфокусировать клиента на желаемом будущем и ресурсных стратегиях его достижения.</p>
<p>Более глубокое и целостное понимание клиента: Разные подходы предлагают разные “линзы” для восприятия человеческого опыта. Интеграция позволяет получить более полное и многомерное понимание внутренних процессов клиента – его когнитивных стратегий, эмоциональных паттернов, поведенческих реакций и бессознательных мотиваций. Например, калибровка НЛП позволяет улавливать невербальные сигналы, которые могут быть неочевидны при чисто когнитивном подходе.</p>
<p>Усиление клиентской вовлеченности: Когда клиент видит, что специалист способен адаптироваться к его уникальным потребностям и предлагает методы, которые “работают” именно для него, это повышает его доверие, мотивацию и вовлеченность в процесс.</p>
<p>Синергетический эффект: Истинная интеграция создает эффект, при котором “целое больше суммы его частей”. Сочетание элементов из разных подходов может породить новые, мощные интервенции, которые не были бы возможны в рамках одного подхода. Например, использование “метамодели” НЛП для прояснения когнитивных искажений в КПТ или применение “якорения” для усиления ресурсного состояния в коучинговой модели GROW.</p>
<p>Мост между устранением симптомов и личностным ростом: КПТ часто фокусируется на устранении симптомов и дисфункций. НЛП, коучинг и SFBT активно способствуют развитию новых навыков, раскрытию потенциала и общему личностному росту, что позволяет не просто избавиться от проблемы, но и выйти на новый уровень функционирования.</p>
<p>Этические аспекты и принципы интеграции</p>
<p>Интегративная практика, несмотря на свои многочисленные преимущества, предъявляет высокие требования к специалисту и требует строгого соблюдения этических норм. Без осознанного и ответственного подхода интеграция может превратиться в бессистемную эклектику, которая потенциально может навредить клиенту.</p>
<p>Компетентность и обучение: Глубокое знание: Специалист должен обладать не просто поверхностным представлением, а глубокими теоретическими знаниями и практическими навыками во всех подходах, которые он интегрирует. Это означает прохождение полноценного обучения, а не только краткосрочных курсов. Непрерывное развитие: Поле психологии и коучинга постоянно развивается. Компетентный интегративный практик постоянно учится, осваивает новые методы, читает исследования и совершенствует свои навыки. Избегание “ложной компетентности”: Опасность заключается в том, чтобы заявлять о владении методом, имея лишь базовые представления, что может привести к неэффективным или даже вредным интервенциям.</p>
<p>Информированное согласие: Прозрачность: Клиент имеет право знать, какие подходы и методы будут использоваться в работе, почему они выбраны, каковы их потенциальные преимущества, ограничения и риски. Совместное принятие решений: Специалист должен объяснить клиенту логику интеграции и получить его информированное согласие на применение различных техник. Это создает атмосферу доверия и партнерства.</p>
<p>Границы компетенции и показания к применению: Знание своих границ: Специалист должен четко понимать границы своей компетентности. Не все проблемы подходят для интегративного подхода или для конкретных сочетаний. Например, серьезные психические расстройства могут требовать строгого, протоколированного подхода (например, КПТ) и наблюдения психиатра, и вмешательство НЛП может быть неуместным без соответствующей подготовки. Перенаправление: Если клиентская проблема выходит за рамки компетенции специалиста или требует специализированного подхода, необходимо своевременно перенаправить клиента к другому, более подходящему специалисту. Разграничение коучинга и терапии: Очень важно четко понимать разницу между коучингом (ориентированным на цели, развитие, будущее) и терапией (ориентированной на исцеление, работу с прошлым, психическими расстройствами). Интеграция не должна размывать эти границы, если это не согласовано с клиентом и не соответствует квалификации специалиста.</p>
<p>Фокус на клиенте: Приоритет потребностей клиента: Выбор интегрируемых подходов и конкретных техник должен всегда основываться на уникальных потребностях, целях, ценностях и особенностях клиента, а не на предпочтениях или интересах специалиста. Индивидуализация: Интеграция позволяет создать по-настоящему индивидуализированный план работы, который максимально соответствует клиенту.</p>
<p>Теоретическая обоснованность и последовательность: Не эклектика, а интеграция: Истинная интеграция – это не случайное, бессистемное смешивание техник. Она предполагает наличие какой-либо мета-теоретической рамки или четкого, логичного обоснования того, как и почему элементы разных подходов сочетаются друг с другом. Это обеспечивает когерентность и предсказуемость процесса. Концептуальная ясность: Специалист должен понимать, какие принципы из каждого подхода он использует и как они взаимодействуют, а не просто применять техники по принципу “попробуем это, если то не сработало”.</p>
<p>Супервизия и личная терапия/коучинг: Профессиональная поддержка: Регулярная супервизия у опытного интегративного специалиста или представителя конкретного подхода необходима для обеспечения качества работы, обсуждения сложных случаев и поддержания этических стандартов. Личная проработка: Важность личной терапии или коучинга для самого специалиста, чтобы проработать собственные “слепые пятна”, убеждения и реакции, которые могут влиять на процесс работы с клиентами.</p>
<p>Конгруэнтность и аутентичность: Специалист должен быть конгруэнтен – его внутренние убеждения и ценности должны соответствовать тому, что он говорит и делает. Аутентичность в работе способствует созданию доверительных отношений с клиентом и повышает эффективность интервенций.</p>
<empty-line></empty-line></section><section id="es8Swq1R"><title><p>Часть 2. Синергия НЛП и КПТ: Работа с автоматическими мыслями и убеждениями через НЛП-техники</p>
</title><empty-line></empty-line><p>Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) по праву заслужила репутацию одного из самых эффективных и научно обоснованных подходов в психотерапии. Её методология позволяет клиентам осознать, как их мыслительные процессы напрямую влияют на их эмоции и поведение, и предоставляет структурированные инструменты для изменения этих паттернов. Однако, несмотря на свою эффективность, КПТ иногда может сталкиваться с сопротивлением клиента, требовать значительных усилий по самоконтролю и осознанию, а также быть менее эффективной в работе с глубоко укоренившимися убеждениями, сформированными на бессознательном уровне. Именно здесь на помощь приходит Нейролингвистическое программирование (НЛП), предлагая ряд уникальных, часто более быстрых и глубоких техник, которые работают непосредственно со структурой внутреннего опыта человека. Интеграция НЛП в КПТ позволяет не только ускорить процесс когнитивной реструктуризации, но и сделать изменения более устойчивыми, прорабатывая их на бессознательном уровне.</p>
<p>Понимание когнитивной модели в КПТ</p>
<p>В основе КПТ лежит фундаментальное представление о том, что не сами события вызывают у нас эмоциональные и поведенческие реакции, а наша интерпретация этих событий. Эта концепция ярко выражена в так называемой когнитивной модели или модели A-B-C, разработанной Альбертом Эллисом:</p>
<p>A (Activating Event) – Активирующее событие: Это любая внешняя или внутренняя ситуация, которая служит триггером. Это может быть реальное событие, мысль, воспоминание, ощущение или предвкушение будущего события. Например, неудачное выступление на совещании, критика от начальства, или просто мысль о предстоящем публичном выступлении.</p>
<p>B (Beliefs) – Убеждения/Мысли: Это наши автоматические мысли, интерпретации, оценки, предположения и глубинные убеждения, которые активируются в ответ на событие A. Именно здесь лежит ключевой фокус КПТ. Например, после неудачного выступления мы можем подумать: “Я полная бездарность, меня уволят” или “Ничего страшного, все ошибаются”.</p>
<p>C (Consequences) – Последствия: Это наши эмоциональные (печаль, тревога, гнев), поведенческие (избегание, агрессия, бездействие) и физиологические (учащенное сердцебиение, потливость, мышечное напряжение) реакции, которые возникают в ответ на наши убеждения B, а не на само событие A.</p>
<p>Целью КПТ является помощь клиенту в выявлении неадаптивных или иррациональных мыслей и убеждений (B), которые приводят к негативным последствиям (C), и их изменении на более реалистичные и адаптивные.</p>
<p>В КПТ различают несколько уровней когниций:</p>
<p>Автоматические мысли: Это быстрые, спонтанные, часто неосознаваемые мысли или образы, которые “проносятся” в нашей голове в ответ на ситуацию. Они кажутся правдоподобными и естественными, но редко подвергаются сознательной оценке. Характеристики: Кратковременные, оценочные, конкретные, часто выражены в виде самоинструкций или предположений. Примеры: “Я никогда не смогу это сделать”, “Они смеются надо мной”, “Это катастрофа”, “Я должен был предвидеть это”.</p>
<p>Промежуточные убеждения (правила, отношения, предположения): Эти убеждения более общие, чем автоматические мысли, и часто имеют форму “если… то…” или выражают правила поведения. Они служат мостом между автоматическими мыслями и глубинными убеждениями. Примеры: “Если я не буду идеален, меня отвергнут”, “Я должен всегда быть сильным”, “Если кто-то меня критикует, значит, я неудачник”, “Мне нельзя доверять людям”.</p>
<p>Глубинные убеждения (ядерные убеждения/схемы): Это самые фундаментальные, глобальные, ригидные и часто неосознаваемые представления о себе, других людях и мире. Они формируются на основе раннего опыта и становятся фильтрами, через которые мы воспринимаем и интерпретируем все события. Категории: Часто делятся на убеждения о беспомощности (“Я некомпетентен”, “Я слаб”, “Я неудачник”), о нелюбимости/неполноценности (“Я нелюбим”, “Я плохой”, “Я недостоин”), и о безопасности/угрозе (“Мир опасен”, “Я в любой момент могу оказаться в беде”). Примеры: “Я ничтожество”, “Я плохой”, “Я неполноценен”, “Мир – опасное место”, “Я не контролирую свою жизнь”.</p>
<p>Когнитивные искажения: Автоматические мысли и промежуточные убеждения часто страдают от так называемых когнитивных искажений – систематических ошибок в мышлении. КПТ идентифицирует их и помогает клиенту оспаривать:</p>
<p>Катастрофизация: Представление наихудшего возможного сценария как наиболее вероятного.</p>
<p>Черно-белое мышление: Восприятие мира в крайностях, без полутонов (все или ничего).</p>
<p>Чтение мыслей: Уверенность в том, что знаешь мысли других людей, без достаточных доказательств.</p>
<p>Предсказание будущего: Убеждение в том, что знаешь, что произойдет, и это будет плохо.</p>
<p>Персонализация: Принятие на свой счет того, за что несешь ответственность.</p>
<p>Эмоциональное обоснование: Вера в то, что если что-то чувствуется истинным, то оно таким и является.</p>
<p>Сверхобобщение: Вывод глобального негативного заключения на основе одного изолированного случая.</p>
<p>Долженствования: Жесткие правила и ожидания, которые человек накладывает на себя и других.</p>
<p>Автоматические мысли и глубинные убеждения: Идентификация и их влияние</p>
<p>Идентификация автоматических мыслей и глубинных убеждений – это первый и критически важный шаг в КПТ. Клиенты часто не осознают этих мыслей, воспринимая их как “просто реальность”. Задача терапевта – помочь им вынести эти мысли на уровень осознания.</p>
<p>Как происходит идентификация в КПТ:</p>
<p>Дневники мыслей: Клиентам предлагается вести записи ситуаций, своих эмоций, автоматических мыслей и поведенческих реакций. Это позволяет им развивать самонаблюдение.</p>
<p>Сократовский диалог: Терапевт задает открытые, исследующие вопросы, чтобы помочь клиенту самостоятельно обнаружить и оценить свои мысли. Например: “Какие доказательства есть в поддержку этой мысли? А против нее? Есть ли другое объяснение? Каковы будут последствия, если вы продолжите так думать?”</p>
<p>Техника “падающей стрелы”: Для выявления глубинных убеждений терапевт последовательно спрашивает: “Если эта мысль (автоматическая) истинна, что это говорит о вас? А если это истинно, что это значит?” – до тех пор, пока не будет выявлено глубинное убеждение.</p>
<p>Влияние автоматических мыслей и глубинных убеждений:</p>
<p>Эти когнитивные паттерны играют центральную роль в поддержании психологических проблем:</p>
<p>Эмоциональные расстройства: Негативные автоматические мысли напрямую порождают тревогу, печаль, гнев, вину, стыд. Например, мысль “Я не справлюсь” вызывает тревогу.</p>
<p>Дезадаптивное поведение: Они приводят к избеганию, прокрастинации, агрессии, социальной изоляции. Если человек думает “Меня все осудят”, он может избегать социальных контактов.</p>
<p>Физиологические реакции: Запускают реакции стресса в теле, такие как учащенное сердцебиение, мышечное напряжение, нарушения сна и пищеварения.</p>
<p>Поддержание цикла проблем: Ограничивающие убеждения действуют как самоисполняющиеся пророчества, искажая восприятие новых событий таким образом, чтобы подтвердить исходное убеждение, тем самым укрепляя его. Например, человек с глубинным убеждением “Я нелюбим” может неосознанно интерпретировать нейтральные действия других как отвержение.</p>
<p>Низкая самооценка и отсутствие мотивации: Убеждения о собственной неполноценности подрывают уверенность в себе и лишают желания действовать.</p>
<p>Роль НЛП в выявлении и трансформации когнитивных искажений</p>
<p>НЛП предлагает уникальный набор инструментов, который может значительно усилить и ускорить процесс, начатый в КПТ. НЛП фокусируется на структуре субъективного опыта, позволяя влиять на когнитивные процессы не только через логическое оспаривание, но и через изменение сенсорных репрезентаций и бессознательных стратегий.</p>
<p>2.3.1. Сенсорная острота и калибровка для выявления неявных паттернов</p>
<p>Преимущества НЛП: В то время как КПТ полагается на вербальные отчеты клиента (дневники мыслей, ответы на вопросы), НЛП-практик использует сенсорную остроту (способность тонко воспринимать внешние сигналы) и калибровку (замечать мельчайшие, часто неосознаваемые изменения в физиологии клиента), чтобы выявлять автоматические мысли и убеждения до того, как клиент их вербализует или даже осознает.</p>
<p>Что калибрует НЛП-практик: Глазные паттерны доступа: Направление движения глаз клиента часто указывает на используемую им репрезентативную систему (визуальную, аудиальную, кинестетическую) и характер мыслительного процесса (воспоминание или конструирование). Например, взгляд вверх-влево может указывать на визуальное воспоминание, а вправо-вниз – на кинестетические ощущения. Это позволяет понять, как клиент “видит” свою проблему или “слышит” свой внутренний критик. Изменения в физиологии: Дыхание (глубина, ритм, место), цвет кожи (покраснение, побледнение), мышечный тонус (напряжение, расслабление), микро-выражения лица, изменения в позе или жестах. Эти невербальные сигналы часто являются индикаторами активации определенной мысли или убеждения. Вокальные качества: Изменение тембра, громкости, темпа или ритма голоса может сигнализировать о переключении состояний или активации важной мысли.</p>
<p>Практическое применение: Если клиент говорит: “Я не знаю, почему я так себя чувствую”, но его глаза уходят вверх-влево (визуальное воспоминание), НЛП-практик может спросить: “Что вы видите в этот момент?” Это помогает клиенту быстрее получить доступ к автоматической мысли или образу, который лежит в основе его состояния. Когда клиент описывает проблему, но его тело напрягается, а дыхание становится поверхностным, практик может прервать: “Я замечаю, что ваше дыхание изменилось. Что происходит в этот момент внутри?” Это немедленно фокусирует внимание на внутренних процессах, связанных с проблемой.</p>
<p>Преимущество: Эта способность “читать” невербальные сигналы позволяет НЛП-практику быть на шаг впереди, прерывать негативные мыслительные циклы на ранней стадии, задавать более точные вопросы и эффективно внедрять интервенции, направленные на изменение структуры опыта клиента.</p>
<p>2.3.2. Рефрейминг когнитивных искажений</p>
<p>НЛП-рефрейминг vs. КПТ-реструктуризация: В то время как когнитивная реструктуризация в КПТ фокусируется на логическом оспаривании содержания мысли (“Правда ли это?”), НЛП-рефрейминг направлен на изменение рамки восприятия мысли или ситуации, что мгновенно меняет ее смысл и эмоциональное воздействие.</p>
<p>Виды рефрейминга в НЛП: Рефрейминг содержания/значения: Изменение смысла утверждения. “Что еще это могло бы означать?” или “Каково позитивное намерение, стоящее за этой мыслью/поведением?” Например, если клиент говорит: “Я слишком критичен к себе”, рефрейминг может быть: “Это означает, что вы очень внимательны к деталям и стремитесь к совершенству”. Или: “Ваша внутренняя критика пытается вас защитить от ошибок или мотивировать к лучшим результатам, верно?” Рефрейминг контекста: Изменение ситуации, в которой мысль или поведение рассматривается. “В каком контексте это качество могло бы быть чрезвычайно полезным или даже необходимым?” Например, если человек считает свою “навязчивость” проблемой в отношениях, можно спросить: “Где в вашей жизни такая навязчивость могла бы быть ценным качеством? Может быть, в работе, требующей высокой точности, или при решении сложных задач?”</p>
<p>Шестишаговый рефрейминг: Это более структурированная НЛП-техника для работы с нежелательным поведением или мыслью, которая, по сути, является сложным рефреймингом с участием бессознательного. Он предполагает: Идентификацию нежелательной мысли/поведения. Установление связи с “частью” бессознательного, отвечающей за это. Выявление позитивного намерения этой части. Генерирование новых, более экологичных способов реализации этого намерения. Проверка готовности частей к сотрудничеству. Тестирование и будущее планирование. Этот подход позволяет разрешать внутренние конфликты, лежащие в основе многих автоматических мыслей и убеждений, на глубоком бессознательном уровне.</p>
<p>2.3.3. Работа с субмодальностями для изменения эмоционального отклика на мысли</p>
<p>Уникальный вклад НЛП: Это одна из самых мощных и быстрых НЛП-техник для изменения эмоционального воздействия автоматических мыслей. В то время как КПТ учит логически оспаривать мысль, НЛП позволяет изменить ее ощущение, работая с субмодальностями – мельчайшими структурными элементами внутреннего опыта.</p>
<p>Типы субмодальностей: Визуальные: Яркость, цвет (черно-белое/цветное), размер, расстояние, расположение, объем, четкость, движение (кино/слайд), фокусировка. Аудиальные: Громкость, тембр, темп, ритм, расположение, моно/стерео, тон. Кинестетические (ощущения): Температура, давление, вес, текстура, вибрация, расположение, интенсивность.</p>
<p>Как это работает: Каждая наша мысль или воспоминание имеет свою уникальную “субмодальную структуру”. Негативные мысли часто представлены как яркие, большие, близкие образы, сопровождаемые громким, критикующим голосом и неприятными ощущениями. Изменяя эти субмодальности, мы можем мгновенно ослабить или полностью изменить эмоциональную реакцию.</p>
<p>Пример: Клиент испытывает тревогу из-за автоматической мысли “Я никогда не справлюсь”, которая представляется ему как огромная, яркая, движущаяся черно-белая картинка прямо перед глазами, сопровождаемая внутренним голосом, громким и критикующим. НЛП-практик может попросить: “Что произойдет, если вы сделаете эту картинку значительно меньше? Передвинете ее подальше? Превратите ее в черно-белый слайд? Уменьшите яркость? А теперь сделайте ее цветной и расфокусируйте ее, как старую фотографию. Как теперь? А если вы сделаете внутренний голос тише? Измените его тембр на голос мультяшного персонажа? Передвиньте его за левое ухо?” Эти изменения, не влияя на содержание мысли, радикально меняют ее воздействие. Мысль перестает быть такой давящей и реалистичной, эмоциональный отклик снижается, и клиент получает возможность посмотреть на нее более отстраненно и рационально.</p>
<p>Драйверные субмодальности: Для каждого человека есть одна или несколько “драйверных” субмодальностей, изменение которых производит наибольший эффект. НЛП-практик помогает их обнаружить.</p>
<p>2.3.4. Использование метафор и историй</p>
<p>Обход критического фактора: Метафоры и истории – это мощный способ общаться с бессознательным умом, обходя сознательный критический фильтр. В отличие от прямых инструкций или логического оспаривания КПТ, метафора позволяет клиенту самостоятельно найти инсайты и решения, проецируя их на свою ситуацию.</p>
<p>Влияние Милтона Эриксона: НЛП активно использует принципы эриксоновского гипноза, где метафоры и косвенные внушения играют ключевую роль.</p>
<p>Назначение: Метафоры могут: Предложить новые перспективы на проблему, не навязывая их. Активировать внутренние ресурсы, о которых клиент забыл. Передать сложные идеи простым, понятным языком. Сформировать новые убеждения или изменить старые на бессознательном уровне. Рефреймировать опыт.</p>
<p>Пример: Вместо того чтобы прямо оспаривать убеждение “Я слишком слаб, чтобы измениться”, НЛП-практик может рассказать историю о саженце, который, несмотря на внешние бури, благодаря своей гибкости и способности расти, превращается в могучее дерево. Эта история косвенно предлагает идеи стойкости, внутренней силы и процесса развития.</p>
<p>2.3.5. Изменение убеждений (Belief Change) с помощью НЛП-техник</p>
<p>НЛП предлагает несколько продвинутых техник для глубокой и устойчивой трансформации ограничивающих убеждений, часто превосходящих по скорости и глубине классические методы КПТ.</p>
<p>Раскрутка по критериям (Sleight of Mouth): Суть: Это набор из 14 лингвистических паттернов, разработанных Робертом Дилтсом, которые позволяют элегантно и системно подвергать сомнению, оспаривать, изменять или даже разрушать ограничивающие убеждения, оперируя их структурой, контекстом, значением, намерениями и последствиями. Это более сложная и мощная форма рефрейминга, которая работает с логическими уровнями. Примеры паттернов (и их применение к убеждению “Я не могу быть успешным”): Намерение: “Что хорошего это убеждение дает тебе? Может быть, оно защищает тебя от разочарования?” (Поиск позитивного намерения). Следствие (Outсome of outcome): “Что произойдет в твоей жизни, если ты будешь продолжать верить в это убеждение в течение года? А что произойдет, если поверишь в противоположное?” (Фокус на долгосрочных последствиях). Противопример (Counter Example): “Были ли в твоей жизни моменты, когда ты все же достигал успеха, пусть даже в малом?” (Нарушение обобщения). Переопределение (Redefine): “Что для тебя значит ‘быть успешным’? А что значит ‘не могу’?” (Изменение определения терминов). Применение к себе (Apply to self): “Веришь ли ты, что это убеждение ‘Я не могу быть успешным’ полезно для тебя самого?” (Проверка на конгруэнтность). Преимущество: Sleight of Mouth позволяет эффективно “разобрать” убеждение, показав его нелогичность, неадаптивность или просто субъективность, тем самым ослабляя его влияние и открывая путь для новых, ресурсных убеждений.</p>
<p>Изменение личной истории (Change Personal History): Суть: Эта техника позволяет клиенту вернуться в прошлое, в ключевые моменты, где ограничивающее убеждение было сформировано или усилено, и “переписать” эмоциональное значение этих событий, встраивая новые ресурсы. Механизм: Техника не меняет факты прошлого, но изменяет репрезентацию этих фактов в мозге клиента, их эмоциональную окраску и выводы, которые были сделаны. Клиент, находясь в ресурсном состоянии, “проживает” прошлое событие по-новому, с доступом к новым ресурсам (уверенности, силы, понимания), которых у него не было тогда. Преимущество: Это позволяет убрать эмоциональный “заряд” из прошлых травм или негативных событий, которые легли в основу ограничивающих убеждений, делая их менее влиятельными в настоящем.</p>
<p>Интеграция конфликтных частей (Parts Integration): Суть: Многие ограничивающие убеждения и проблемы возникают из внутренних конфликтов между различными “частями” личности (например, одна часть хочет успеха, а другая боится провала и держится за убеждение “Я не справлюсь”, чтобы избежать боли). Техника интеграции частей помогает разрешить эти внутренние конфликты. Механизм: Специалист помогает клиенту идентифицировать конфликтующие части, выявить позитивное намерение каждой из них, установить коммуникацию между ними и найти новые, синергетические решения, которые удовлетворяют намерения обеих частей. Преимущество: Разрешая внутренние конфликты, эта техника устраняет глубинную причину многих ограничивающих убеждений и автоматических мыслей, ведущих к амбивалентности и самосаботажу.</p>
<p>Практические протоколы</p>
<p>Представим более детальные протоколы, демонстрирующие интеграцию НЛП и КПТ.</p>
<p>Протокол 1: “Трансформация автоматических мыслей с помощью субмодальностей и рефрейминга” (НЛП+КПТ)</p>
<p>Цель: Быстро изменить эмоциональный отклик на автоматическую мысль и ее содержание.</p>
<p>Идентификация и оценка мысли (КПТ): Терапевт: “Опишите ситуацию, в которой вы испытываете негативные эмоции. Какие конкретные мысли приходят вам в голову в этот момент?” Клиент: (Например) “Я снова не справился. Я такой неудачник.” Терапевт: “Какую эмоцию вы испытываете? Насколько интенсивно по шкале от 0 до 10? Где в теле вы ее ощущаете?” Клиент: “Стыд, на 8. Чувствую сжатие в груди.”</p>
<p>Выявление сенсорных репрезентаций (НЛП – Калибровка и субмодальности): Терапевт: “Когда вы думаете ‘Я такой неудачник’, как это выглядит в вашей голове? Это картинка? Что это за картинка? Где она находится? Какого размера? Цвета? Яркая или тусклая? Движется или статична?” Клиент: “Это черно-белая картинка меня самого, такого маленького, сгорбленного, в углу комнаты. Она большая, прямо передо мной, и как будто приближается.” Терапевт: “И есть ли какой-то звук или голос, связанный с этой мыслью? Что он говорит? Чей это голос? Насколько он громкий? Где он находится?” Клиент: “Да, мой собственный голос, очень громкий и осуждающий, говорит ‘Ты ничтожество’. Он прямо у меня в голове.” Терапевт (отмечает невербальные сигналы): “Я вижу, что ваше дыхание стало поверхностным, а плечи немного опустились.”</p>
<p>Изменение субмодальностей (НЛП): Терапевт: “Хорошо. Теперь давайте поиграем с этой внутренней картинкой. Что произойдет, если вы сделаете эту картинку меньше, размером с почтовую марку? И отодвинете ее очень-очень далеко, за горизонт? А потом превратите ее в цветную, расфокусируете ее, как старую выцветшую фотографию, и положите в рамочку на стену, где она не будет вас тревожить.” Клиент: (По мере выполнения) “Она становится меньше… дальше… теперь это просто точка. Чувствую себя легче.” Терапевт: “Замечательно. А теперь давайте поработаем с голосом. Что произойдет, если вы сделаете его тише? А теперь измените его тембр на смешной голос, например, утенка Дональда? И передвиньте его откуда-нибудь из головы в левый мизинец.” Клиент: (Улыбается) “Это смешно! Он там, в мизинце, и такой писклявый. Совсем не страшно.” Терапевт: “Как теперь вы себя чувствуете, когда думаете о той ситуации и слышите этот ‘голос’?” Клиент: “Намного лучше, стыд почти ушел. Теперь это скорее какое-то недоумение.”</p>
<p>Когнитивная реструктуризация и рефрейминг (КПТ+НЛП): Терапевт (после ослабления эмоционального заряда): “Теперь, когда эмоциональный заряд уменьшился, давайте посмотрим на содержание этой мысли ‘Я такой неудачник’. Какие доказательства есть в поддержку этой мысли? А против нее? Были ли моменты, когда вы успешно справлялись с задачами?” (КПТ) Терапевт: “А если посмотреть на это иначе, какое позитивное намерение могло стоять за тем, что ваш мозг создал эту мысль, даже если она причиняла дискомфорт? Может быть, он пытался вас защитить от чего-то или мотивировать быть осторожным?” (НЛП – Рефрейминг намерения) Клиент: “Может быть, он пытался заставить меня больше стараться, чтобы в следующий раз не ошибиться.” Терапевт: “Отлично. А как по-другому, более эффективно и менее болезненно, вы могли бы достичь этого намерения – ‘стараться больше’ или ‘быть осторожным’?”</p>
<p>Будущее планирование (КПТ+НЛП): Терапевт: “Представьте, что вы снова окажетесь в подобной ситуации. Какую мысль вы теперь выберете? Как вы себя будете чувствовать? И что вы будете делать, чтобы достичь своего позитивного намерения?” (Создание новой стратегии и визуализация успеха).</p>
<p>Протокол 2: “Трансформация глубинного убеждения с помощью Sleight of Mouth и Изменения личной истории” (НЛП+КПТ)</p>
<p>Цель: Идентифицировать и глубоко трансформировать ограничивающее убеждение.</p>
<p>Выявление глубинного убеждения (КПТ): Терапевт: “Опишите ситуацию, где вы чувствуете себя особенно уязвимым или неспособным. Какие мысли приходят в голову?” Клиент: “Мне кажется, что я не заслуживаю хорошего отношения. Я всегда все порчу, и люди меня в итоге отвергают.” Терапевт (техника “падающей стрелы”): “Если это ‘Я всегда все порчу’ – правда, что это говорит о вас? А если это правда, что это говорит о вас еще глубже?” Клиент: “Это говорит, что я плохой, неполноценный. Что я не заслуживаю любви.” Терапевт: “Итак, ваше глубинное убеждение – ‘Я неполноценен/не заслуживаю любви’.”</p>
<p>Осознание и калибровка убеждения (НЛП): Терапевт: “Когда вы думаете об этом убеждении ‘Я неполноценен’, где оно ощущается в вашем теле? Как оно выглядит? Какой у него ‘голос’?” Клиент: “Давит в груди. Оно как черная, тяжелая глыба. Голос низкий, тяжелый, он говорит ‘ты всегда будешь один’.”</p>
<p>Раскрутка по критериям (Sleight of Mouth) (НЛП): Терапевт: “Итак, ‘Я неполноценен и не заслуживаю любви’.” (Намерение): “Что хорошего это убеждение делало для вас до сих пор? Может быть, оно пыталось защитить вас от еще большей боли или разочарования?” (Противопример): “Были ли в вашей жизни моменты, когда вы все же чувствовали себя ценным или получали чью-то любовь, пусть даже в мелочах?” (Последствия): “Что самое худшее произойдет, если вы продолжите верить, что неполноценны? А что произойдет, если вы начнете верить, что достойны?” (Модель мира): “Кто впервые сказал или дал вам понять, что вы неполноценны? Могло ли это быть их личным мнением, а не универсальной истиной о вас?” (Метафрейм): “Если это убеждение – лишь один из способов думать о себе, какие другие способы могли бы быть?”</p>
<p>Поиск нового, ресурсного убеждения (НЛП+КПТ): Терапевт: “После этих вопросов, как теперь воспринимается старое убеждение? Что в нем изменилось?” Клиент: “Оно стало не таким сильным. Я понимаю, что некоторые вещи были лишь мнениями других.” Терапевт: “Какое новое, ресурсное убеждение вы хотели бы иметь вместо него? То, которое было бы для вас истинным и полезным?” Клиент: “Я достоин любви и уважения. Я учусь и развиваюсь.” Терапевт: “Как вы думаете, какие доказательства уже есть в вашей жизни, которые поддерживают это новое убеждение?” (КПТ) Терапевт: “Представьте это новое убеждение: ‘Я достоин любви и уважения’. Как оно выглядит? Как звучит? Где ощущается в теле?” (НЛП – создание новой репрезентации).</p>
<p>Изменение личной истории (упрощенный НЛП): Терапевт: “Теперь, с этим новым убеждением, ‘Я достоин любви и уважения’, подумайте о самом раннем воспоминании, когда вы впервые почувствовали себя неполноценным или недостойным. Это может быть какое-то событие из детства. Почувствуйте его.” Терапевт: “Представьте, что вы, такой, какой вы есть сейчас, со всеми вашими ресурсами и новым убеждением, отправляетесь в то прошлое. Войдите в себя тогдашнего, дайте тому юному себе поддержку, понимание, те ресурсы, которые ему так нужны были. Как бы вы изменили ту ситуацию, имея эти ресурсы?” Клиент: (Визуализирует, чувствует изменения) “Я обнимаю себя. Говорю себе, что все в порядке. Чувствую себя защищенным.” Терапевт: “Пройдитесь по своей линии времени, касаясь всех ключевых моментов, где старое убеждение могло бы закрепиться, и в каждом из них наполните себя новым убеждением и ощущением достоинства. Увидьте, как это меняет весь ваш прошлый опыт.”</p>
<p>Тестирование и будущее планирование (КПТ+НЛП): Терапевт: “Как теперь вы себя чувствуете, когда думаете о старом убеждении? А о новом?” Терапевт: “Представьте себя в ситуации, которая раньше вызывала чувство неполноценности. Как вы теперь думаете, чувствуете и действуете?” Терапевт: “Что вы теперь будете делать иначе, благодаря этому новому убеждению, в ближайший день, неделю, месяц?” (КПТ – планирование поведенческих экспериментов; НЛП – будущее предвкушение успеха).</p>
<p>Протокол 3: “Быстрая трансформация травматической автоматической мысли/фобии” (НЛП+КПТ)</p>
<p>Цель: Быстро устранить сильную, иррациональную тревогу или фобическую реакцию, связанную с автоматической мыслью, используя техники диссоциации.</p>
<p>Идентификация триггера и автоматической мысли (КПТ): Терапевт: “Опишите ситуацию, которая вызывает у вас сильную тревогу или страх. Какие мысли приходят в этот момент? Каковы ваши реакции?” Клиент: (Например, фобия публичных выступлений) “Когда я думаю о сцене, меня парализует. Мысль ‘Я облажаюсь!’ просто разрывает меня. Сердце колотится, руки потеют, ком в горле.” Терапевт: “Понятно. Оцените интенсивность страха от 0 до 10, когда вы представляете сцену.” Клиент: “На 9-10.”</p>
<p>Разрыв состояния и установка якоря ресурса (НЛП): Терапевт: “Отлично. А теперь, пожалуйста, вспомните какую-нибудь ситуацию, когда вы чувствовали себя абсолютно уверенно, спокойно и компетентно. Где-то, где вы были в своей стихии.” Клиент: “Когда я играю на гитаре дома, для себя.” Терапевт: “Погрузитесь в это чувство полностью. Увидьте, что вы видите, услышьте, что слышите, почувствуйте все ощущения этой уверенности. И когда это чувство достигнет пика, нажмите большим и указательным пальцем левой руки вместе.” (Установка ресурсного якоря). Терапевт: “Хорошо. Теперь быстро подумайте о чем-то нейтральном – например, о том, что вы ели на завтрак. Отлично.” (Разрыв состояния).</p>
<p>Диссоциация и просмотр опыта (НЛП – “Кинотеатр”) Терапевт: “Представьте, что вы сидите в безопасном кинотеатре. Вы видите экран. И вы видите себя, сидящего в первом ряду, смотрящего на этот экран. Так что вы как будто смотрите на себя, смотрящего кино.” (Двойная диссоциация). Терапевт: “Теперь, когда вы сидите в первом ряду и смотрите на экран, представьте на экране черно-белый, беззвучный фильм о том, как вы готовитесь к выступлению, выходите на сцену и выступаете. Просмотрите его быстро, от начала до конца, как будто это просто старый фильм.” Клиент: (Просматривает). Терапевт: “Отлично. А теперь, когда фильм закончился, перемотайте его в начало, но уже на экране! И представьте, что вы ‘впрыгиваете’ в себя на экране, проигрываете этот же фильм, но уже в цветном варианте, с ощущениями и звуками, но двигаясь очень-очень быстро, за 1-2 секунды, обратно в безопасность, за кулисы.” (Ассоциированный просмотр назад).</p>
<p>Повторение и усиление (НЛП): Терапевт: “Сделайте это еще раз. Сначала смотрите на себя в первом ряду, потом на себя на экране, а затем быстро ‘прыгайте’ в фильм и проигрывайте его назад. С каждым разом это будет становиться все быстрее и легче.” (Несколько повторений).</p>
<p>Тестирование (КПТ+НЛП): Терапевт: “Теперь, когда вы просто думаете о публичном выступлении, что вы чувствуете? Насколько силен страх по шкале от 0 до 10?” Клиент: “Интересно… как-то странно. Страха нет. Просто легкое волнение, как перед любой новой задачей.” Терапевт: “Какая мысль приходит теперь, когда вы думаете о сцене?” Клиент: “Ну, ‘Надо подготовиться’. И ‘Может быть, это будет интересно’.”</p>
<p>Будущее планирование (НЛП+КПТ): Терапевт: “Отлично. Теперь нажмите на свой ресурсный якорь (уверенность) и представьте себя в будущем, когда вы успешно выступаете. Увидьте себя на сцене, услышьте аплодисменты, почувствуйте эту уверенность и удовлетворение. Проживите это несколько раз.” Терапевт: “Какие конкретные шаги вы предпримете для подготовки к выступлению, чувствуя эту уверенность?” (КПТ – планирование действий).</p>
<empty-line></empty-line></section><section id="eOFV5qAC"><title><p>Часть 3. Усиление коучинговых моделей инструментами НЛП</p>
</title><empty-line></empty-line><p>Коучинг, как методология развития человеческого потенциала, ставит своей целью помочь клиентам достигать значимых результатов в личной и профессиональной жизни. Он ориентирован на будущее, на раскрытие внутренних ресурсов и создание эффективных стратегий. В основе коучинга лежат такие принципы, как партнерство, безоценочное принятие, вера в компетентность клиента и сфокусированность на решениях.</p>
<p>Несмотря на эффективность признанных коучинговых моделей, таких как GROW или CLEAR, часто возникают ситуации, когда клиенты сталкиваются с внутренними препятствиями: ограничивающими убеждениями, нересурсными состояниями, страхами или неясностью целей. Именно здесь нейролингвистическое программирование (НЛП) проявляет себя как бесценный инструмент. Благодаря своему фокусу на структуре субъективного опыта, коммуникации и быстрых изменениях, НЛП может значительно усилить каждый этап коучинговой сессии, помогая клиентам преодолевать внутренние барьеры, генерировать более креативные решения и с большей мотивацией двигаться к своим целям.</p>
<p>Этот раздел подробно рассмотрит, как ключевые инструменты НЛП интегрируются с популярными коучинговыми моделями, делая процесс коучинга более глубоким, динамичным и результативным.</p>
<p>3.1. Обзор ключевых коучинговых моделей</p>
<p>Прежде чем показать, как НЛП обогащает коучинг, давайте кратко, но емко, опишем две наиболее распространенные и эффективные коучинговые модели: GROW и CLEAR.</p>
<p>3.1.1. Модель GROW: Структура и глубина</p>
<p>Модель GROW (акроним, образованный от первых букв слов Goal, Reality, Options, Will/Way Forward) является одной из самых популярных и широко используемых в коучинге. Она обеспечивает четкую, линейную структуру для проведения коучинговой сессии, помогая клиенту пройти путь от определения цели до разработки конкретного плана действий.</p>
<p>G – Goal (Цель): Суть: На этом этапе коуч помогает клиенту четко определить и сформулировать желаемый результат. Цель должна быть конкретной, измеримой, достижимой, релевантной и ограниченной по времени (SMART-критерии). Зачем: Четкая цель является компасом для всей последующей работы. Без ясно определенной цели сложно двигаться вперед. Типичные вопросы: “Чего вы хотите достичь?”, “Как вы узнаете, что достигли этого?”, “Когда вы хотите этого достичь?”, “Почему это важно для вас?”</p>
<p>R – Reality (Реальность): Суть: После определения цели, коуч помогает клиенту исследовать текущую ситуацию без осуждения и предположений. Важно получить максимально объективную картину “как есть сейчас”. Зачем: Понимание текущей реальности помогает выявить ресурсы, препятствия и зоны, требующие внимания. Типичные вопросы: “Что происходит сейчас?”, “Каковы факты?”, “Кто еще вовлечен?”, “Что вы уже пробовали?”, “Какие у вас есть ресурсы?”, “Что мешает вам сейчас?”</p>
<p>O – Options (Варианты): Суть: На этом этапе клиент генерирует как можно больше возможных путей, стратегий и действий для достижения своей цели. Важен мозговой штурм без цензуры. Зачем: Расширение спектра возможностей помогает клиенту увидеть новые перспективы и выбрать наиболее эффективные решения. Типичные вопросы: “Какие у вас есть варианты?”, “Что еще вы могли бы сделать?”, “Если бы у вас не было никаких ограничений, что бы вы сделали?”, “Кто мог бы помочь?”</p>
<p>W – Will/Way Forward (Воля/Путь вперед): Суть: Завершающий этап, на котором клиент выбирает наиболее подходящие варианты из списка и разрабатывает конкретный план действий, устанавливает сроки и определяет меры поддержки. Зачем: Формирование четкой приверженности действиям и создание реалистичного плана, который клиент готов реализовать. Типичные вопросы: “Что именно вы сделаете первым?”, “Когда вы это сделаете?”, “Какие препятствия могут возникнуть, и как вы с ними справитесь?”, “Кто будет знать о ваших планах?”, “Насколько вы привержены этому плану по шкале от 1 до 10?”</p>
<p>3.1.2. Модель CLEAR: Гибкость и процесс</p>
<p>Модель CLEAR (Contracting, Listening, Exploration, Action, Review/Reflect) предлагает более гибкий и циклический подход к коучингу, с акцентом на процесс и глубокое исследование внутреннего мира клиента.</p>
<p>C – Contracting (Контрактинг): Суть: Установление четких договоренностей на сессию – о чем будет сессия, каковы ее цели, какие ожидания у клиента и коуча, какие границы работы. Зачем: Обеспечивает ясность, сфокусированность и создает безопасное пространство для работы. Типичные вопросы: “Чего вы хотите достичь за эту сессию?”, “Какой результат был бы для вас идеальным?”, “Как мы узнаем, что мы достигли этого?”</p>
<p>L – Listening (Слушание): Суть: Активное, внимательное и эмпатическое слушание коучем, как вербальной, так и невербальной информации от клиента. Зачем: Позволяет коучу глубоко понять карту мира клиента, его ценности, убеждения, эмоции, а также уловить неозвученные потребности и препятствия. Типичные действия коуча: Полное внимание, задавание уточняющих вопросов, перефразирование, отражение чувств.</p>
<p>E – Exploration (Исследование): Суть: Глубокое исследование ситуации клиента, его мыслей, чувств, убеждений, ценностей, ресурсов, а также внутренних и внешних препятствий. Зачем: Помогает клиенту осознать свои внутренние процессы, получить новые инсайты, выявить истинные корни проблем и скрытые возможности. Типичные вопросы: “Что для вас самое важное в этой ситуации?”, “Какие убеждения у вас есть по этому поводу?”, “Что вы чувствуете, когда говорите об этом?”, “Какие у вас есть сильные стороны, которые могут помочь?”</p>
<p>A – Action (Действие): Суть: Разработка конкретного, реалистичного плана действий, основанного на полученных инсайтах и исследованных вариантах. Зачем: Переход от понимания к реальным изменениям, формирование приверженности и ответственности. Типичные вопросы: “Какой будет ваш первый шаг?”, “Когда вы это сделаете?”, “Что вам понадобится для этого?”, “Кто вас поддержит?”</p>
<p>R – Review/Reflect (Обзор/Рефлексия): Суть: Оценка результатов сессии и прогресса, извлечение уроков, празднование успехов и планирование следующих шагов. Зачем: Закрепление изменений, интеграция нового опыта и поддержание мотивации. Типичные вопросы: “Чему вы научились сегодня?”, “Что вы забираете с собой из этой сессии?”, “Как вы отметите свой успех?”, “Что еще нужно доработать?”</p>
<p>3.1.3. Другие коучинговые подходы (кратко)</p>
<p>Существуют и другие ценные коучинговые модели, такие как:</p>
<p>Solution-Focused Coaching: Развитие принципов SFBT (подхода, ориентированного на решение) в коучинге, фокусирующееся на желаемом будущем и ресурсах клиента. Подробно этот подход будет рассмотрен в части 4.</p>
<p>Трансформационный коучинг: Сосредоточен на изменении глубинных убеждений, идентичности и ценностей клиента для фундаментальных перемен.</p>
<p>Интегральный коучинг: Объединяет различные перспективы и рамки для всестороннего развития клиента.</p>
<p>Все эти модели могут быть значительно усилены инструментами НЛП.</p>
<p>3.2. Инструменты НЛП для повышения эффективности коучинга</p>
<p>НЛП предлагает прагматичный набор техник и моделей, которые работают со структурой субъективного опыта. Их интеграция в коучинг позволяет:</p>
<p>Устанавливать глубокий контакт.</p>
<p>Точно понимать внутренние процессы клиента.</p>
<p>Эффективно работать с внутренними препятствиями (страхами, ограничивающими убеждениями, нересурсными состояниями).</p>
<p>Усиливать мотивацию и уверенность.</p>
<p>Помогать клиентам формулировать более четкие и вдохновляющие цели.</p>
<p>3.2.1. Раппорт и подстройка: Основа доверия и влияния</p>
<p>Значение в коучинге: Раппорт – это состояние глубокого доверия, взаимопонимания и гармонии между коучем и клиентом. Без раппорта любая, даже самая лучшая техника, будет неэффективна. Раппорт снижает сопротивление и открывает клиента для изменений.</p>
<p>НЛП-техники: Подстройка по физиологии: Сознательное или бессознательное отражение позы, жестов, мимики, дыхания клиента. Например, если клиент склонил голову, коуч может слегка склонить свою. Подстройка по вокальным качествам: Соответствие тембру, громкости, темпу, ритму речи клиента. Если клиент говорит медленно и тихо, коуч может подстроиться. Подстройка по предикатам (ключевым словам): Использование тех же визуальных, аудиальных или кинестетических слов, которые использует клиент (например, если клиент говорит “я вижу решение”, коуч может ответить “да, я вижу, что это может быть полезно”). Перекрестная подстройка: Отражение одного аспекта клиента (например, дыхания) другим аспектом коуча (например, движением руки).</p>
<p>Результат: Быстрое установление глубокого доверия, создание невербального ощущения “мы на одной волне”, что позволяет клиенту чувствовать себя услышанным и понятым на глубоком уровне. Коуч получает большее влияние для помощи.</p>
<p>3.2.2. Калибровка: Чтение невербальных сигналов</p>
<p>Значение в коучинге: Калибровка – это способность коуча тонко считывать и интерпретировать невербальные сигналы клиента, которые являются индикаторами его внутренних состояний, мыслей и убеждений. Это позволяет коучу “слышать” то, что не произносится словами.</p>
<p>НЛП-техники: Глазные паттерны доступа: Направление движения глаз часто указывает на то, как клиент думает: Вверх-влево: визуальное воспоминание. Вверх-вправо: визуальное конструирование. В стороны-влево: аудиальное воспоминание. В стороны-вправо: аудиальное конструирование. Вниз-влево: внутренний диалог. Вниз-вправо: кинестетические ощущения. Физиологические маркеры: Изменения в цвете кожи (покраснение, побледнение), дыхании (поверхностное/глубокое, быстрое/медленное), мышечном тонусе (напряжение/расслабление), мимике (сжатие губ, расширение зрачков).</p>
<p>Результат: Коуч может точно определить момент, когда клиент активирует ограничивающее убеждение, испытывает сомнение, получает инсайт или входит в ресурсное состояние. Это позволяет задавать более точные вопросы, применять интервенции в нужный момент и избегать сопротивления.</p>
<p>3.2.3. Метамодель языка: Прояснение карты мира</p>
<p>Значение в коучинге: Клиенты часто используют “неполный” язык, опуская важную информацию, обобщая или искажая свой опыт. Метамодель языка НЛП – это набор конкретных вопросов, которые помогают выявить эти языковые паттерны, восстановить недостающую информацию и прояснить истинное значение того, что клиент говорит.</p>
<p>НЛП-техники: Вопросы, направленные на: Пропуски (Deletions): Когда важная информация опущена. Клиент: “Я чувствую себя плохо.” Коуч (Метамодель): “Что именно плохо? Что именно вы чувствуете?” Обобщения (Generalizations): Когда делается вывод о всех случаях на основе одного или нескольких. Клиент: “Я всегда ошибаюсь.” Коуч (Метамодель): “Всегда? Были ли хоть раз, когда вы все-таки не ошибались?” Искажения (Distortions): Когда реальность искажается. Номинализации (Nominalizations): Превращение процесса в статический объект. Клиент: “Мне нужна мотивация.” Коуч (Метамодель): “Кто будет мотивировать? Как именно вы узнаете, что мотивированы?” Чтение мыслей (Mind Reading): Предположение, что знаешь мысли другого. Клиент: “Они меня осуждают.” Коуч (Метамодель): “Откуда вы знаете, что они вас осуждают? Что конкретно они сказали или сделали?” Причинно-следственные связи (Cause-Effect): Необоснованное связывание одного с другим. Клиент: “Мой начальник заставляет меня злиться.” Коуч (Метамодель): “Как именно действия начальника вызывают у вас злость? Что вы делаете, чтобы злиться?”</p>
<p>Результат: Четкость в формулировке целей, глубокое понимание препятствий, выявление ограничивающих убеждений, которые раньше были скрыты в языке, и расширение осознанности клиента.</p>
<p>3.2.4. Рефрейминг: Изменение перспективы</p>
<p>Значение в коучинге: Рефрейминг – это мощный способ помочь клиенту изменить отношение к ситуации, проблеме или убеждению, придав им новый, более полезный или ресурсный смысл. Это один из ключевых инструментов для преодоления “тупиков” и нахождения новых решений.</p>
<p>НЛП-техники: Рефрейминг контекста: Изменение ситуации, в которой что-то воспринимается как проблема. Клиент: “Я слишком упрям.” Коуч (Рефрейминг контекста): “Где в вашей жизни это качество – упрямство – могло бы быть ценным ресурсом? Например, когда нужно было довести проект до конца, несмотря на трудности?” Рефрейминг содержания/значения: Изменение смысла утверждения. Клиент: “Я потерпел неудачу.” Коуч (Рефрейминг значения): “Это была не неудача, а ценная обратная связь о том, что нужно изменить подход, верно?” Рефрейминг намерения: Предположение позитивного намерения, стоящего за нежелательным поведением или мыслью. Клиент: “Я постоянно прокрастинирую.” Коуч (Рефрейминг намерения): “Какое позитивное намерение имеет часть вас, которая прокрастинирует? Может быть, она пытается защитить вас от стресса или ожидания слишком многого от себя?”</p>
<p>Результат: Клиент начинает видеть возможности там, где раньше видел только проблемы, уменьшается эмоциональный заряд негативного опыта, открываются новые пути для действий.</p>
<p>3.2.5. Работа с состояниями (якорение и субмодальности): Управление внутренним опытом</p>
<p>Значение в коучинге: Часто клиенты сталкиваются с трудностями из-за нересурсных состояний (страха, неуверенности, апатии) или не могут поддерживать ресурсные состояния (уверенности, мотивации) на достаточном уровне. НЛП предлагает прямые методы для управления этими состояниями.</p>
<p>НЛП-техники: Якорение (Anchoring): Создание сильной ассоциации между внешним стимулом (якорем – прикосновением, словом, картинкой) и желаемым внутренним состоянием. Когда якорь активируется, состояние воспроизводится. Коуч: “Вспомните момент, когда вы чувствовали себя абсолютно уверенно. Когда это чувство достигнет пика, нажмите на свой кулак.” (Создание якоря на уверенность). Позже, когда клиенту нужна уверенность, он активирует якорь. Коллапс якорей (Collapse Anchors): Техника для нейтрализации негативного якоря путем одновременной активации негативного и сильно ресурсного якоря. Изменение субмодальностей: Изменение мельчайших элементов внутреннего опыта (как описано в Части 2) для трансформации эмоционального отклика на мысли, воспоминания или представления о будущем. Коуч: “Сделайте свою внутреннюю картинку страха меньше, тусклее, дальше. Сделайте голос критика смешным и тихим.”</p>
<p>Результат: Клиенты получают контроль над своими эмоциональными состояниями, могут быстро получать доступ к ресурсным состояниям, преодолевать страхи и повышать свою уверенность в любой ситуации.</p>
<p>3.2.6. Работа с убеждениями (упрощенные техники): Трансформация ограничивающих верований</p>
<p>Значение в коучинге: Ограничивающие убеждения (“Я не смогу”, “У меня не получится”, “Это слишком сложно”) являются одними из самых серьезных барьеров на пути к цели. НЛП предлагает методы для их быстрой и глубокой трансформации.</p>
<p>НЛП-техники (упрощенные для коучинга): Шкала убеждений: Помощь клиенту оценить силу убеждения по шкале от 0 до 10. Если убеждение не на 10, коуч может спросить: “Что вам нужно, чтобы оно стало на 1 балл сильнее?”. Если оно ограничивающее, “Что произойдет, если оно станет на 1 балл слабее?” Работа с линией времени: Проецирование нового, ресурсного убеждения в будущее, визуализация себя, живущего в соответствии с ним, что помогает мозгу принять его как реальность. Простые паттерны Sleight of Mouth: Использование некоторых лингвистических паттернов (например, “противопример”, “последствия”, “намерение”) для оспаривания ограничивающих убеждений клиента (как было описано в Части 2).</p>
<p>Результат: Клиенты освобождаются от внутренних ограничений, получают доступ к новым возможностям и верят в свои способности достигать целей.</p>
<p>3.2.7. Визуализация и будущее предвкушение (Future Pacing): Программирование успеха</p>
<p>Значение в коучинге: Четкое ментальное представление желаемого результата и проживание его в своем воображении значительно повышает мотивацию, прокладывает нейронные пути к успеху и помогает мозгу “поверить” в достижимость цели.</p>
<p>НЛП-техники: Ассоциированная визуализация: Клиент представляется в желаемом будущем, как будто он уже достиг цели. Он видит то, что будет видеть, слышит то, что будет слышать, и чувствует то, что будет чувствовать в момент достижения успеха. Чем больше сенсорных деталей, тем мощнее опыт. Будущее предвкушение (Future Pacing): После того как новая стратегия или убеждение установлены, клиент мысленно проигрывает различные будущие сценарии, в которых он применяет эти новые изменения, проверяя их эффективность и закрепляя их.</p>
<p>Результат: Укрепление мотивации, снижение тревожности перед будущим, создание ментальной “дорожной карты” к успеху, формирование чувства, что цель уже частично достигнута, что увеличивает вероятность реальных действий.</p>
<p>3.3. Примеры интеграции НЛП в коучинговые модели</p>
<p>Теперь давайте посмотрим, как эти НЛП-инструменты могут быть бесшовно встроены в структуру моделей GROW и CLEAR.</p>
<p>3.3.1. Интеграция НЛП в модель GROW</p>
<p>G (Goal – Цель): НЛП-усиление: Формулировка цели в позитивном ключе: Убедиться, что цель сформулирована как то, чего клиент хочет, а не то, от чего он уходит. (Базовый принцип НЛП). Сенсорно-специфичные критерии успеха (субмодальности): Помочь клиенту визуализировать свою цель с максимальными деталями: “Что вы увидите, услышите, почувствуете, когда достигнете своей цели? Как будет выглядеть ваш мир? Какое ощущение будет в вашем теле? Что вы будете говорить себе?” Проверка на экологию: “Как достижение этой цели повлияет на другие важные сферы вашей жизни? На кого еще это повлияет? Все ли в этом для вас приемлемо?” (НЛП-экология). Якорение желаемого состояния: Помочь клиенту войти в ресурсное состояние, которое он будет испытывать, достигнув цели, и заякорить его. Это создаст мощную мотивацию. Конгруэнтность: Убедиться, что клиент искренне, всем своим существом хочет эту цель. Коуч калибрует невербальные сигналы на конгруэнтность.</p>
<p>R (Reality – Реальность): НЛП-усиление: Калибровка и Метамодель: Использование калибровки для понимания, как клиент внутренне представляет свою текущую реальность (например, глаза вверх-влево при воспоминании о прошлом, вниз-вправо при ощущении ограничения). Метамодель для прояснения: “Что именно мешает?”, “Когда вы говорите ‘это невозможно’, что конкретно вы имеете в виду?” Рефрейминг препятствий: Вместо того чтобы фокусироваться на “проблемах”, переформулировать их в “вызовы” или “возможности для обучения”. “Что хорошего вы могли бы извлечь из этой сложной ситуации?” Работа с ограничивающими убеждениями: Выявление через метамодель или прямые вопросы ограничивающих убеждений о текущей реальности (“Я не справляюсь”, “У меня нет ресурсов”) и применение упрощенных техник изменения убеждений или рефрейминга. Поиск исключений: “Бывали ли ситуации, когда это препятствие было меньше или вообще отсутствовало? Что вы тогда делали иначе?” (элемент SFBT, отлично сочетается с НЛП).</p>
<p>O (Options – Варианты): НЛП-усиление: Диссоциированный мозговой штурм: Попросить клиента “встать на место” кого-то, кто легко достигал бы этой цели, или “посмотреть на ситуацию со стороны”, как если бы это был фильм. Это помогает отойти от внутренних ограничений и генерировать более креативные идеи. Изменение точки зрения/первой, второй, третьей позиции: “Как бы вы решили эту проблему, если бы вы были вашим кумиром? А как бы это выглядело со стороны?” Рефрейминг “нет” в “да”: Если клиент говорит “Я не могу…”, коуч может спросить “Что бы произошло, если бы вы смогли?”, или “Что нужно, чтобы вы смогли?”. Активация ресурсных состояний: Перед мозговым штурмом якорить состояние креативности или уверенности, чтобы генерировать больше вариантов.</p>
<p>W (Will/Way Forward – Воля/Путь вперед): НЛП-усиление: Будущее предвкушение (Future Pacing): Клиент мысленно проигрывает свой план действий от начала до конца, представляя, как он успешно справляется с каждым шагом, чувствует уверенность и достигает результата. “Пройдите мысленно через весь процесс. Что вы видите, слышите, чувствуете на каждом шаге? Как вы справляетесь с возможными трудностями?” Якорение мотивации: Активировать якорь ресурсного состояния (уверенность, энергия), когда клиент думает о своем первом шаге или о завершении плана. Рефрейминг потенциальных препятствий: Рассмотреть возможные трудности как “обратную связь”, а не “провалы”, что делает клиента более устойчивым. Создание “шагов младенца”: Разбиение больших задач на мельчайшие, легко выполнимые шаги, что повышает ощущение управляемости и успеха.</p>
<p>3.3.2. Интеграция НЛП в модель CLEAR</p>
<p>C (Contracting – Контрактинг): НЛП-усиление: Установление раппорта: Использование подстройки (физиологической, вокальной, предикатной) с первых секунд для создания глубокого доверия. Формулировка цели по НЛП-критериям: Позитивная формулировка, сенсорные критерии, экология, конгруэнтность. “Если вы достигнете этого, что еще произойдет?” “Как это повлияет на другие сферы вашей жизни?” Калибровка: Отслеживание невербальных сигналов, чтобы убедиться в истинной конгруэнтности клиента с его заявленной целью на сессию.</p>
<p>L (Listening – Слушание): НЛП-усиление: Активное слушание с калибровкой: Коуч не просто слышит слова, но и “читает” невербальные сигналы, глазные паттерны доступа, изменения в физиологии, которые указывают на внутренние процессы клиента (активацию убеждений, эмоциональные сдвиги). Метамодель в фоновом режиме: Коуч замечает пропуски, обобщения, искажения в речи клиента, готовясь использовать метамодельные вопросы для прояснения.</p>
<p>E (Exploration – Исследование): НЛП-усиление: Метамодель языка: Активное использование метамодельных вопросов для глубокого исследования карты мира клиента, его убеждений, ценностей, стратегий, выявления причинно-следственных связей и искажений. Рефрейминг: Переопределение проблем и ограничений в ресурсы и возможности, изменение контекста или смысла. Работа с состояниями: Идентификация нересурсных состояний (например, страха, неуверенности) и использование техник субмодальностей или якорения для их трансформации. “Как выглядит эта неуверенность? Какого она цвета? Где в теле?” Исследование убеждений: Использование простых паттернов Sleight of Mouth для мягкого оспаривания ограничивающих убеждений.</p>
<p>A (Action – Действие): НЛП-усиление: Будущее предвкушение (Future Pacing): Клиент детально визуализирует выполнение первых шагов плана, ощущая успех и уверенность. “Представьте, что вы уже сделали этот первый шаг. Что вы видите, слышите, чувствуете? Как это повлияло на вас?” Якорение ресурсных состояний: Активация якоря уверенности или мотивации перед принятием обязательств по действиям. Разбивка на подзадачи (Chunking Down): Использование НЛП-концепции “разбивки” для декомпозиции больших задач на маленькие, управляемые шаги.</p>
<p>R (Review/Reflect – Обзор/Рефлексия): НЛП-усиление: Якорение успехов: Создание якоря на ощущение успеха и достижений. “Почувствуйте свою гордость и удовлетворение от проделанной работы. Заякорите это чувство.” Рефрейминг “неудач” в обратную связь: Если что-то пошло не так, рефреймировать это как ценный опыт и информацию для корректировки стратегии. “Что вы узнали из этого опыта? Какие новые уроки вы извлекли?” Метафоры и истории: Использование метафор для закрепления инсайтов и уроков, делая их более запоминающимися и глубокими.</p>
<p>3.4. Практические протоколы: Коучинговая сессия с НЛП-интеграцией</p>
<p>Ниже представлены протоколы, демонстрирующие, как НЛП-инструменты интегрируются в коучинговые сессии для достижения конкретных результатов.</p>
<p>Протокол 1: “Коучинг цели с усилением НЛП для уверенности и мотивации” (GROW+НЛП)</p>
<p>Цель: Помочь клиенту сформулировать цель, выявить препятствия и создать план, усилив его уверенность и мотивацию НЛП-техниками.</p>
<p>Клиентский запрос (пример): “Хочу запустить свой онлайн-проект, но постоянно откладываю и сомневаюсь в себе.”</p>
<p>Установление раппорта (C – CLEAR, перед G – GROW): Коуч активно подстраивается к клиенту (поза, дыхание, тон голоса), создает атмосферу доверия. Коуч: “Приветствую! Рад вас видеть. С чем вы пришли сегодня, что хотите решить или создать?” (Наблюдает за невербаликой, калибрует).</p>
<p>G (Goal – Цель): Коуч: “Отлично! Вы хотите запустить онлайн-проект. Давайте сделаем эту цель максимально ясной и вдохновляющей. Что конкретно это за проект? Как он называется? Что вы будете делать в нем?” (Метамодель для конкретизации). Коуч: “Как вы узнаете, что он успешно запущен? Что вы увидите, услышите, почувствуете, когда это произойдет?” (НЛП – Сенсорные критерии успеха, субмодальности). Клиент: “Я увижу свой сайт, услышу отзывы клиентов, почувствую гордость и удовлетворение.” Коуч: “Представьте это чувство гордости и удовлетворения. Погрузитесь в него на мгновение. И когда оно достигнет пика, нажмите большим и указательным пальцем правой руки вместе.” (НЛП – Якорение ресурсного состояния). Коуч: “Как достижение этой цели повлияет на другие аспекты вашей жизни? Все ли в этом для вас приемлемо?” (НЛП – Экологическая проверка).</p>
<p>R (Reality – Реальность): Коуч: “Что происходит сейчас? Что вы уже предприняли? Что мешает вам двигаться вперед?” Клиент: “Я составил план, но мне кажется, что я некомпетентен. И я боюсь, что никто не купит мой продукт.” Коуч (калибрует невербалику, где клиент выражает сомнения, и использует метамодель): “Когда вы говорите ‘некомпетентен’, что конкретно это значит? И откуда вы знаете, что ‘никто не купит’?” Коуч (Рефрейминг): “Что если ваши сомнения – это не признак некомпетентности, а ваша забота о качестве, которая на самом деле поможет вам сделать проект лучше?” (Рефрейминг содержания/намерения). Коуч: “Какие ресурсы у вас уже есть, о которых вы, возможно, забыли?”</p>
<p>O (Options – Варианты): Коуч: “Если бы у вас не было никаких ограничений, и вы были абсолютно уверены в себе, что бы вы могли сделать, чтобы запустить проект?” (НЛП – Диссоциированный мозговой штурм, работа с “если бы”). Коуч: “Представьте себя через 5 лет, успешно реализовавшим несколько проектов. Что бы тот, будущий вы, посоветовал себе нынешнему?” (НЛП – Изменение точки зрения, работа с линией времени). Коуч: “Перечислите как можно больше вариантов, даже самые безумные. Что еще?” (Поощрение широкого спектра).</p>
<p>W (Will/Way Forward – Воля/Путь вперед): Коуч: “Из всех этих вариантов, какой один или два первых шага вы готовы предпринять в ближайшие 72 часа?” (Конкретизация). Коуч: “Представьте, что вы уже сделали этот первый шаг. Что вы видите, слышите, чувствуете? Как вы себя ощущаете?” (НЛП – Будущее предвкушение). Коуч: “Нажмите на свой якорь уверенности (правый большой и указательный палец). Почувствуйте эту уверенность, выполняя этот первый шаг.” (НЛП – Активация якоря). Коуч: “Насколько вы привержены этому плану от 1 до 10?” “Что нужно, чтобы довести это до 10?” Коуч: “Что вы будете делать, если возникнут препятствия? Как вы будете использовать свой якорь уверенности?” (НЛП – Рефрейминг препятствий). Коуч: “Когда мы встретимся в следующий раз, что будет для вас индикатором прогресса?”</p>
<p>Протокол 2: “Преодоление внутреннего препятствия к цели” (CLEAR+НЛП)</p>
<p>Цель: Помочь клиенту преодолеть страх или ограничивающее убеждение, мешающее достижению цели, используя НЛП-техники.</p>
<p>Клиентский запрос (пример): “Я боюсь выступать публично, хотя это необходимо для моей карьеры. Чувствую панику, когда представляю себя на сцене.”</p>
<p>C (Contracting – Контрактинг): Коуч устанавливает раппорт. Коуч: “Что вы хотите, чтобы произошло в этой сессии, чтобы она была для вас успешной? Представьте себе наилучший результат.” Клиент: “Хочу перестать паниковать при мысли о публичном выступлении, чувствовать себя спокойнее и увереннее.” Коуч: “Как вы узнаете, что достигли этого? Что вы увидите, услышите, почувствуете?” (НЛП – Сенсорные критерии).</p>
<p>L (Listening – Слушание): Коуч активно слушает описание проблемы, калибруя невербальные сигналы клиента, когда он говорит о страхе (изменение дыхания, цвета лица, сжатие). Коуч (внимательно): “Понятно. Когда вы говорите о панике, что именно происходит в вашем теле? Что вы видите, когда думаете о сцене?”</p>
<p>E (Exploration – Исследование): Коуч: “Когда вы представляете себя на сцене, какая первая мысль или образ возникает? И как это выглядит, звучит?” (НЛП – Выявление автоматической мысли и ее субмодальностей). Клиент: “Я вижу себя, краснеющего, запинающегося, и слышу смех людей. Картинка огромная, яркая, голос громкий.” Коуч (выявляет глубинное убеждение с помощью метамодели): “Если люди смеются, что это говорит о вас? Что самое худшее?” Клиент: “Что я ничтожество, что я не справляюсь.” Коуч (Рефрейминг намерения): “Понятно. И эта часть вас, которая создает этот страх и мысли о ‘ничтожестве’, какое позитивное намерение она имеет для вас? Возможно, она пытается защитить вас от чего-то?” Клиент: “Возможно, от позора, от разочарования.”</p>
<p>Трансформация состояния/убеждения (НЛП – Интегрированная интервенция): Коуч: “Отлично. А теперь давайте изменим то, как вы это представляете. Войдите в то чувство уверенности (активирует якорь, созданный ранее, или помогает создать новый). Теперь, чувствуя эту уверенность, посмотрите на ту картинку с позором. Что произойдет, если вы сделаете ее меньше? Отодвинете ее очень далеко? Превратите ее в черно-белый слайд? Уменьшите яркость?” (НЛП – Изменение субмодальностей). Коуч: “А тот голос, который говорит ‘ты ничтожество’, сделайте его очень-очень тихим, почти неслышным. Измените его тембр на очень смешной, детский голос, и переместите его за спину. Как теперь?” Клиент: “Она стала маленькой, еле видна. Голос совсем не пугает, он смешной.” Коуч (Sleight of Mouth): “И если бы люди действительно смеялись, что бы это говорило о них, а не о вас? Могло бы это означать, что они рады за вас, что вы пробуете новое, даже если ошибаетесь?” (Рефрейминг значения/модели мира).</p>
<p>A (Action – Действие): Коуч: “Теперь, когда вы чувствуете себя спокойнее, какой первый, самый маленький шаг вы готовы предпринять, чтобы начать работать над публичными выступлениями?” (Например, выступить перед одним другом, записать себя на видео). Коуч: “Представьте, что вы уже сделали этот шаг. Что вы видите, слышите, чувствуете? Как это было?” (НЛП – Будущее предвкушение, ассоциативная визуализация). Коуч: “В какой момент на следующей неделе вы сделаете этот шаг? Как вы себя подготовите?”</p>
<p>R (Review/Reflect – Обзор/Рефлексия): Коуч: “Что вы забираете с собой из этой сессии? Что изменилось для вас?” Клиент: “Я понял, что страх – это не я. И я могу им управлять. Моя картинка ‘провала’ больше не пугает.” Коуч: “Отлично. Почувствуйте это новое понимание и уверенность. Заякорите его.” (НЛП – Якорение успеха). Коуч: “Как вы отметите свой первый маленький успех, когда сделаете этот шаг?”</p>
<empty-line></empty-line></section><section id="e1TYrCB2"><title><p>Часть 4. Интеграция с подходом, ориентированным на решение (Solution-Focused Brief Therapy)</p>
</title><empty-line></empty-line><p>Подход, ориентированный на решение (Solution-Focused Brief Therapy, или SFBT), представляет собой элегантную и чрезвычайно эффективную модель работы с клиентами, которая, в отличие от многих других терапевтических направлений, намеренно избегает глубокого анализа проблем и их причин. Вместо этого SFBT фокусируется на построении желаемого будущего, выявлении ресурсов клиента и усилении того, что уже работает или работало в прошлом. Эта философия удивительно созвучна прагматичному духу НЛП, которое также ориентировано на “как” достижения желаемого и изменение структуры опыта. Интеграция НЛП с SFBT создает мощную синергию, позволяя специалисту еще более глубоко и эффективно направлять клиента к решениям, ускоряя процесс изменений и делая их более устойчивыми.</p>
<p>В этом разделе мы подробно рассмотрим основные принципы SFBT, выявим точки соприкосновения и комплементарности с НЛП, а затем продемонстрируем, как конкретные НЛП-техники могут быть использованы для усиления каждого этапа работы в рамках подхода, ориентированного на решение.</p>
<p>4.1. Основы и принципы Solution-Focused Brief Therapy (SFBT)</p>
<p>Solution-Focused Brief Therapy была разработана Стивом де Шейзером и Инсу Ким Берг в 1980-х годах в Центре краткосрочной семейной терапии в Милуоки. Она возникла из наблюдения за тем, что многие терапевтические подходы слишком много времени уделяют анализу проблемы, часто упуская из виду ресурсы клиента и его естественную способность к изменениям. SFBT является одним из наиболее уважаемых и эмпирически подтвержденных краткосрочных терапевтических подходов.</p>
<p>4.1.1. Ключевая философия SFBT:</p>
<p>Фокус на решениях, а не на проблемах: Основной постулат SFBT – нет необходимости глубоко понимать природу проблемы или ее причины для того, чтобы найти решение. Вместо того чтобы спрашивать “Почему у вас проблема?”, терапевт SFBT спрашивает “Что вы хотите вместо проблемы?” и “Как вы будете знать, что проблема решена?”.</p>
<p>Клиент как эксперт: Клиент считается экспертом в своей собственной жизни и обладает необходимыми ресурсами и компетентностью для решения своих проблем. Роль терапевта – помочь клиенту активировать эти ресурсы и обнаружить уже существующие решения.</p>
<p>Использование исключений: В любой проблемной ситуации всегда есть моменты (исключения), когда проблема была менее выражена или отсутствовала. Исследование этих исключений помогает выявить успешные стратегии клиента.</p>
<p>Малые изменения ведут к большим результатам: SFBT поощряет поиск небольших, управляемых шагов, которые могут инициировать цепную реакцию позитивных изменений.</p>
<p>Настоящее и будущее: Фокус направлен на желаемое будущее и действия в настоящем, а не на анализ прошлого.</p>
<p>Язык, ориентированный на решение: Терапевт SFBT использует пресуппозиционный язык, который предполагает возможность изменения и подчеркивает ресурсы.</p>
<p>4.1.2. Основные концепции и инструменты SFBT:</p>
<p>Чудо-вопрос (Miracle Question): Это одна из визитных карточек SFBT. “Представьте, что пока вы спали, произошло чудо, и проблема, с которой вы пришли, полностью исчезла. Как вы это поймете утром? Что изменилось бы? Что было бы самым первым, что вы заметили, когда проснулись?” Цель: Помогает клиенту детализировать желаемое будущее, обойти ограничения, связанные с текущей проблемой, и сфокусироваться на конкретных, наблюдаемых изменениях.</p>
<p>Шкалирующие вопросы (Scaling Questions): “По шкале от 0 до 10, где 0 – это худшее, а 10 – это когда чудо полностью произошло, где вы сейчас находитесь? Что было бы, если бы вы были на 1 балл выше? Что нужно для этого?” Цель: Помогает клиенту измерить прогресс, идентифицировать маленькие шаги к решению, осознать свои ресурсы и увидеть, что даже небольшое изменение является значимым.</p>
<p>Вопросы об исключениях (Exception Questions): “Бывали ли случаи, когда проблема могла бы возникнуть, но этого не произошло? Или когда проблема была менее сильной? Что вы тогда сделали по-другому? Что произошло иначе?” Цель: Выявляет моменты, когда клиент уже успешно справлялся с проблемой или ее проявлениями, тем самым раскрывая его скрытые ресурсы и эффективные стратегии.</p>
<p>Копинг-вопросы (Coping Questions): “Учитывая все трудности, как вам удается справляться с ситуацией до сих пор? Что вы делаете, чтобы не стало хуже?” Цель: Подчеркивает устойчивость, силу и находчивость клиента в сложных обстоятельствах, усиливает его самоэффективность.</p>
<p>Вопросы о предварительных изменениях (Pre-session Change Questions): “Что изменилось к лучшему с момента записи на сессию?” Цель: Начинает сессию с фокуса на позитивных изменениях, создавая установку на дальнейший прогресс и подчеркивая способность клиента к самоизменению.</p>
<p>Комплементарная обратная связь (Compliments): Терапевт SFBT активно отмечает и хвалит ресурсы клиента, его усилия, успехи и позитивные намерения. Цель: Укрепляет уверенность клиента, его мотивацию и способствует развитию новых поведенческих паттернов.</p>
<p>4.2. Как НЛП дополняет SFBT</p>
<p>SFBT и НЛП являются естественными союзниками. Оба подхода глубоко прагматичны, ориентированы на результат и верят в способность человека к изменениям и наличие у него внутренних ресурсов. Однако НЛП может придать SFBT дополнительную глубину, скорость и устойчивость.</p>
<p>4.2.1. Фокус “что” (SFBT) и “как” (НЛП):</p>
<p>SFBT: Отлично отвечает на вопрос “Что вы хотите?” и “Что работает?”. Он помогает клиенту четко определить желаемое будущее и шаги к нему.</p>
<p>НЛП: Отвечает на вопрос “Как вы это сделаете?”. НЛП предоставляет инструменты для структурирования этих решений, усиления желаемых состояний, преодоления внутренних барьеров, которые могли бы помешать реализации решений SFBT. Оно позволяет сделать желаемое будущее более сенсорно-ярким, а ресурсы – легкодоступными.</p>
<p>4.2.2. Добавление сенсорной насыщенности и глубины:</p>
<p>SFBT часто работает на вербальном уровне, задавая вопросы о том, что изменится. НЛП позволяет перевести эти вербальные описания в яркий, ассоциированный сенсорный опыт. Если клиент говорит: “Я буду чувствовать себя увереннее”, НЛП поможет ему увидеть, услышать и почувствовать эту уверенность максимально реалистично, делая желаемое будущее более реальным и достижимым на нейронном уровне.</p>
<p>4.2.3. Работа с внутренними препятствиями:</p>
<p>Хотя SFBT избегает проблемного фокуса, клиенты все равно могут приходить с внутренними “блоками” – ограничивающими убеждениями, нересурсными состояниями или прошлым негативным опытом, который, даже если его не анализировать, может неосознанно мешать двигаться к решениям. НЛП предлагает прямые и быстрые техники для работы с этими внутренними препятствиями, не “застревая” в проблеме, а быстро трансформируя ее в ресурс.</p>
<p>4.3. Инструменты НЛП для усиления фокусировки на решениях</p>
<p>Интеграция НЛП-инструментов в SFBT позволяет сделать процесс еще более динамичным, глубоким и индивидуализированным.</p>
<p>4.3.1. Лингвистические инструменты: Пресуппозиции и Метамодель</p>
<p>Как SFBT использует язык: SFBT уже активно использует пресуппозиционный язык (“Когда вы начнете это делать…”, “Как вам удалось…”) для создания ожидания изменений и смещения фокуса на решения.</p>
<p>Как НЛП усиливает: НЛП-пресуппозиции: НЛП предлагает более широкий спектр пресуппозиций, которые могут быть встроены в вопросы SFBT. Например, вместо “Что изменится?” можно спросить: “Какие новые возможности откроются перед вами, когда вы начнете двигаться к решению?” Метамодель языка: Помогает коучу/терапевту не только прояснять детали желаемого будущего (чудо-вопрос), но и выявлять “пропущенную” информацию, обобщения или искажения в описании ресурсов или исключений. Если клиент говорит: “У меня нет ресурсов”, метамодельный вопрос “Нет каких ресурсов? Вообще никаких?” может помочь ему обнаружить скрытые возможности. Это также позволяет “уплотнять” описание желаемого будущего, делая его более конкретным и сенсорно-богатым.</p>
<p>4.3.2. Работа с субмодальностями: Оживление желаемого будущего</p>
<p>Значение: Когда клиент описывает свое “чудо”, НЛП позволяет сделать это описание максимально живым и привлекательным, работая с субмодальностями.</p>
<p>Применение: После “чудо-вопроса” коуч/терапевт спрашивает: “Как выглядит эта картина? Она цветная или черно-белая? Яркая или тусклая? Где она расположена? Какого она размера?” Затем коуч помогает клиенту усилить желаемые субмодальности: “Сделайте ее ярче, больше, ближе, цветнее. Увеличьте громкость радостных звуков, почувствуйте эти ощущения сильнее.” Это не просто абстрактная визуализация, а сенсорное программирование мозга на желаемый результат, создавая мощную внутреннюю мотивацию.</p>
<p>4.3.3. Якорение ресурсных состояний: Доступ к внутренним силам</p>
<p>Значение: SFBT ищет исключения и ресурсы. НЛП дает инструмент для мгновенного доступа к этим ресурсам по требованию.</p>
<p>Применение: Когда клиент описывает исключение или момент, когда он был успешен/уверен, коуч помогает ему полностью погрузиться в это ресурсное состояние. В момент пика состояния, коуч устанавливает якорь (например, прикосновение к определенному месту на руке, специфический жест, уникальное слово). В дальнейшем, когда клиенту нужна уверенность или ресурс для выполнения шага к решению, он может активировать этот якорь. Это помогает клиенту не только осознать свои ресурсы, но и использовать их в нужный момент.</p>
<p>4.3.4. Будущее предвкушение (Future Pacing): Программирование успешного пути</p>
<p>Значение: SFBT фокусируется на будущем и шагах к нему. НЛП-техника “Будущее предвкушение” конкретизирует и закрепляет этот процесс на уровне бессознательного.</p>
<p>Применение: После того как план действий разработан (SFBT), коуч просит клиента мысленно проиграть весь процесс, шаг за шагом, от начала до конца, как будто он уже делает это. Клиент ассоциированно проживает каждый шаг, видит себя успешно справляющимся с задачами, слышит звуки успеха, чувствует уверенность и удовлетворение. Это позволяет мозгу “отрепетировать” будущие действия, выявить потенциальные препятствия (и сразу же их рефреймировать или найти решение) и создать нейронные пути к успеху. Это гораздо глубже, чем просто вербальное согласие с планом, это бессознательная подготовка к действию.</p>
<p>4.3.5. Рефрейминг: Изменение перспективы на пути к решению</p>
<p>Значение: Хотя SFBT избегает проблем, иногда клиент может воспринимать ситуацию или свои способности через ограничивающую линзу. НЛП-рефрейминг помогает быстро изменить эту линзу.</p>
<p>Применение: Если клиент видит трудность как “стену”, коуч может рефреймировать это как “лестницу” или “возможность найти обходной путь”. Использование рефрейминга намерения: “Какое позитивное намерение имеет ваше текущее состояние или убеждение, которое, возможно, мешает вам двигаться вперед? Может быть, оно пытается вас защитить?” – и затем поиск нового, более адаптивного способа реализовать это намерение.</p>
<p>4.3.6. Калибровка: Точное отслеживание прогресса</p>
<p>Значение: Калибровка НЛП позволяет коучу/терапевту точно отслеживать малейшие изменения в состоянии клиента – даже те, которые еще не вербализованы.</p>
<p>Применение: При задавании шкалирующих вопросов, коуч калибрует физиологические изменения, которые указывают на то, когда клиент представляет себя на более высоком балле. Это помогает понять, что именно для клиента ассоциируется с прогрессом. Калибровка глазных паттернов доступа может показать, когда клиент обращается к воспоминаниям об исключениях (взгляд вверх-влево) или конструирует желаемое будущее (взгляд вверх-вправо). Это позволяет задавать более точные и своевременные вопросы.</p>
<p>4.4. Практические протоколы: Интеграция SFBT и НЛП</p>
<p>Представим несколько протоколов, которые демонстрируют синергию SFBT и НЛП в работе с клиентами.</p>
<p>Протокол 1: “Усиление ‘чудо-вопроса’ с НЛП-визуализацией и якорением”</p>
<p>Цель: Сделать желаемое будущее максимально ярким, мотивирующим и доступным для клиента.</p>
<p>Формулировка проблемы и запрос (SFBT): Терапевт: “С чем вы пришли сегодня? Какова ваша основная проблема?” Клиент: “Я постоянно чувствую себя подавленным и не могу начать заниматься спортом.” Терапевт: “И что бы вы хотели вместо этого?” Клиент: “Хочу чувствовать себя энергичным и регулярно заниматься спортом.”</p>
<p>Чудо-вопрос (SFBT): Терапевт: “Представьте, что пока вы спали, произошло чудо, и ваша проблема (подавленность и нежелание заниматься спортом) полностью исчезла. Вы просыпаетесь завтра утром, и все по-другому. Что будет первым, что вы заметите, что покажет вам, что чудо произошло?” Клиент: “Я проснусь легко, почувствую прилив сил. Мне захочется встать и сделать зарядку. Я почувствую легкость в теле.”</p>
<p>Детализация чуда через субмодальности (НЛП): Терапевт: “Отлично. А теперь давайте представим это чудо очень ярко. Вы легко просыпаетесь – что вы видите первым? Какие цвета в вашей комнате? Слышите ли вы какие-то звуки? А главное, почувствуйте этот прилив сил. Где он в теле? Какой он температуры? Веса? Какого цвета эта энергия?” Клиент: “Вижу, как солнце светит в окно. Слышу пение птиц. Энергия – это как тепло, разливающееся по всему телу, золотистого цвета. Она легкая.” Терапевт: “Сделайте эту картинку ярче! Цветнее! Придвиньте ее ближе к себе. Усильте это чувство тепла и легкости. Позвольте этой золотистой энергии наполнить все ваше тело. Насколько сильно вы это чувствуете сейчас по шкале от 0 до 10?”</p>
<p>Якорение ресурсного состояния (НЛП): Терапевт: “Когда это ощущение энергии и легкости достигнет пика, нажмите большим и указательным пальцем левой руки вместе.” (Установка якоря). Терапевт: “Хорошо. Теперь быстро подумайте о своем завтраке. Отлично. А теперь активируйте свой якорь. Вы чувствуете ту же энергию?” Клиент: “Да! Она возвращается!”</p>
<p>Первые шаги к чуду (SFBT): Терапевт: “Отлично. Если бы чудо не произошло полностью, но вы бы были на 1 балл выше по пути к этому чуду (например, на 3 из 10 вместо 2), что вы делали бы иначе? Какой первый маленький шаг вы можете сделать сегодня или завтра, чтобы это произошло?” Клиент: “Я, наверное, лягу пораньше, и утром просто встану и выпью стакан воды, а не буду сразу тянуться к телефону.”</p>
<p>Будущее предвкушение первого шага с ресурсом (НЛП+SFBT): Терапевт: “Замечательно. А теперь, нажмите свой якорь энергии. Чувствуя эту энергию, представьте, как вы ложитесь пораньше сегодня. Как вы просыпаетесь завтра, легко встаете, идете на кухню и пьете стакан воды. Что вы видите, слышите, чувствуете в этот момент? Увидьте и почувствуйте себя успешно справившимся с этим первым шагом.” Клиент: (Визуализирует) “Чувствую себя гордым и бодрым.”</p>
<p>Протокол 2: “Работа со шкалированием и ресурсами через субмодальности и рефрейминг”</p>
<p>Цель: Использовать шкалирующие вопросы для оценки прогресса и усиления ресурсоёмкости, работая с внутренними препятствиями.</p>
<p>Определение текущего состояния (SFBT): Терапевт: “По шкале от 0 до 10, где 0 – это когда ваша проблема (например, высокий уровень стресса) наиболее сильна, а 10 – это когда ее нет вообще, где вы находитесь сейчас?” Клиент: “На 4.”</p>
<p>Исследование предыдущих успехов (SFBT): Терапевт: “Что вы делали, чтобы добраться до 4? Каким образом вы удерживаетесь на 4, а не на 0 или 1?” (Копинг-вопрос). Клиент: “Я иногда делаю перерывы, чтобы выпить кофе, и слушаю музыку. Это помогает немного расслабиться.”</p>
<p>Детализация и якорение исключений/ресурсов (НЛП): Терапевт: “Отлично. Расскажите подробнее о том моменте, когда вы слушаете музыку и расслабляетесь. Что вы слышите? Какие ощущения в теле? Где они? Какого цвета это расслабление?” Клиент: “Я слышу спокойную мелодию, чувствую тепло в груди, оно синего цвета, разливается по телу.” Терапевт: “Сделайте этот синий цвет ярче, это тепло интенсивнее. И когда оно достигнет пика, нажмите большим и указательным пальцем правой руки.” (Установка якоря на расслабление).</p>
<p>Исследование следующего шага (SFBT+НЛП): Терапевт: “Что нужно, чтобы вы были на 5? Что будет немного по-другому, если вы будете на 5?” Клиент: “Я, наверное, буду делать не просто перерыв, а минут 15 полноценно отдохну, погуляю на улице.” Терапевт: “И когда вы представляете себя на 5, что вы видите, слышите, чувствуете? Как выглядит это ‘немного по-другому’?” (НЛП – Детализация субмодальностей). Клиент: “Вижу себя, идущего в парке, слышу пение птиц, чувствую свежий воздух.”</p>
<p>Рефрейминг потенциальных препятствий (НЛП): Терапевт: “Что может помешать вам подняться до 5?” Клиент: “Я могу почувствовать себя ленивым, или подумаю, что это ‘потеря времени’.” Терапевт: “Что если эта мысль о ‘потере времени’ на самом деле является вашей заботой об эффективности? И если бы эта ‘забота об эффективности’ могла бы помочь вам быть еще эффективнее, но уже через отдых, что бы это могло означать?” (НЛП – Рефрейминг намерения и содержания). Клиент: “Что отдых поможет мне работать лучше потом.”</p>
<p>План действий и будущее предвкушение (SFBT+НЛП): Терапевт: “Итак, какой конкретный шаг вы сделаете сегодня/завтра, чтобы быть на 5?” Клиент: “Я выйду на 15-минутную прогулку в обед.” Терапевт: “Нажмите свой якорь расслабления. Чувствуя это расслабление, представьте себя, выходящим на прогулку. Увидьте, как вы гуляете, слышите звуки, чувствуете свежесть, и возвращаетесь к работе обновленным. Заметьте, как это улучшает вашу продуктивность.” (НЛП – Будущее предвкушение с якорем).</p>
<p>Протокол 3: “Использование исключений для построения новых стратегий”</p>
<p>Цель: Выявить успешные стратегии клиента из прошлого и интегрировать их для решения текущей задачи.</p>
<p>Клиентский запрос (пример): “Я хочу быть более уверенным в общении на работе, но часто чувствую себя неуютно и молчу.”</p>
<p>Формулировка желаемого состояния (SFBT): Терапевт: “Если бы вы были более уверенным в общении, что вы делали бы? Как это выглядело бы?” Клиент: “Я бы активно участвовал в дискуссиях, высказывал свое мнение, задавал вопросы. Чувствовал бы себя спокойно и свободно.”</p>
<p>Поиск исключений (SFBT): Терапевт: “Бывали ли в вашей жизни моменты, когда вы чувствовали себя абсолютно уверенно в общении? Может быть, не на работе, а в другом контексте? Или с друзьями? Или в какой-то конкретной ситуации на работе, даже если это было всего лишь мгновение?” Клиент: “Да, я очень уверенно общаюсь со своими друзьями, когда мы обсуждаем наши хобби. Там я говорю свободно.”</p>
<p>Моделирование стратегии из исключения (НЛП): Терапевт: “Отлично! Когда вы общаетесь с друзьями о хобби и чувствуете себя уверенно и свободно, что именно вы делаете? Что вы видите в своей голове? Что вы себе говорите? Что вы чувствуете в теле? Каковы ваши жесты, поза?” (НЛП – Извлечение стратегии через сенсорные репрезентации). Клиент: “Я вижу их улыбки, говорю себе ‘Я знаю, о чем говорю’, чувствую легкость в плечах, жестикулирую свободно.”</p>
<p>Перенос стратегии и якорение (НЛП): Терапевт: “Теперь, когда вы получили доступ к этой стратегии уверенного общения, давайте заякорим это состояние. Погрузитесь в него полностью, и когда вы почувствуете эту легкость и уверенность на пике, нажмите на свой правый мизинец.” (Установка якоря). Терапевт: “Теперь, нажмите свой якорь. Вы чувствуете ту же легкость и уверенность?”</p>
<p>Применение новой стратегии в проблемном контексте (НЛП+SFBT): Терапевт: “Представьте, что вы на следующем совещании. Вы видите себя сидящим, и чувствуете, что хотите высказаться. Что вы делаете? (Клиент описывает). А теперь, нажмите свой якорь. Что меняется?” Клиент: “Я чувствую прилив уверенности. Я представляю коллег как своих друзей. И я просто говорю то, что думаю.” Терапевт: “Что вы видите, слышите и чувствуете, когда успешно высказываетесь?” (НЛП – Детализация желаемого результата).</p>
<p>План действий и будущее предвкушение (SFBT+НЛП): Терапевт: “Итак, какой один маленький шаг вы сделаете на следующей неделе, чтобы начать использовать эту новую стратегию уверенности на работе?” Клиент: “На следующей встрече я задам один вопрос.” Терапевт: “Нажмите свой якорь. Представьте себя на этой встрече, вы задаете вопрос, чувствуя себя свободно и уверенно. Что вы видите и слышите после этого?” (НЛП – Будущее предвкушение). Терапевт: “Насколько вы привержены этому шагу по шкале от 1 до 10?”</p>
<p>Интеграция НЛП с SFBT не просто дополняет, а усиливает каждый аспект ориентированного на решение подхода. Она добавляет сенсорную глубину, инструментарий для работы с внутренним опытом и ускоряет процесс активации ресурсов и построения желаемого будущего, делая краткосрочную терапию еще более мощной и эффективной.</p>
<empty-line></empty-line></section><section id="ehMlGa77"><title><p>Часть 5. Дополнительные гибридные модели и возможности</p>
</title><empty-line></empty-line><p>Нейролингвистическое программирование, будучи по своей сути методологией моделирования и изучения структуры субъективного опыта, не ограничивается интеграцией только с когнитивно-поведенческой терапией, коучингом или ориентированным на решение подходом. Его инструментальный характер и фокус на “как” функционирует человеческое мышление и коммуникация делают его чрезвычайно гибким и комплементарным для множества других направлений. В этом разделе мы рассмотрим, как НЛП может обогащать Гештальт-терапию, Системную семейную терапию и Эриксоновский гипноз, предлагая новые перспективы и усиливая существующие техники.</p>
<p>5.1. НЛП и гештальт-терапия</p>
<p>Гештальт-терапия, разработанная Фрицем Перлзом, Лаурой Перлз и Полом Гудманом, является феноменологическим, экзистенциальным и экспериментальным подходом, который фокусируется на осознанности (awareness) в настоящем моменте, принятии ответственности и целостности опыта (гештальте). Она подчеркивает важность контакта, границ контакта, а также прерываний и незавершенных ситуаций (незавершенных гештальтов).</p>
<p>5.1.1. Общие точки соприкосновения и синергия:</p>
<p>Фокус на настоящем моменте (здесь и сейчас): Оба подхода акцентируют внимание на переживаниях клиента в текущий момент. Гештальт призывает к осознанности, НЛП работает с актуальной структурой опыта.</p>
<p>Феноменология и субъективный опыт: Гештальт интересуется уникальным переживанием клиента. НЛП – как именно клиент структурирует этот уникальный опыт через свои репрезентативные системы.</p>
<p>Целостность: Гештальт стремится к восстановлению целостности личности, НЛП, через работу с внутренними частями и интеграцией, также способствует достижению внутренней конгруэнтности.</p>
<p>Экспериментальный подход: Оба направления активно используют эксперименты, чтобы клиент мог “прожить” и осознать свой опыт, а не просто говорить о нем.</p>
<p>5.1.2. Как НЛП усиливает гештальт-терапию:</p>
<p>НЛП может предоставить Гештальт-терапии более точные инструменты для:</p>
<p>Углубления осознанности сенсорного опыта.</p>
<p>Быстрой идентификации и работы с внутренними конфликтами.</p>
<p>Изменения внутреннего представления незавершенных ситуаций.</p>
<p>1. Усиление осознанности через субмодальности: Гештальт: Задает вопросы типа “Что вы сейчас чувствуете в своем теле?”, “Что вы осознаете?” НЛП-усиление: НЛП добавляет детализацию через субмодальности. Если клиент говорит “Я чувствую напряжение”, НЛП-практик может спросить: “Где именно это напряжение? Каково его ощущение? Оно плотное или разреженное? Холодное или горячее? Какого оно цвета? Есть ли у него звук?” Эта детализация помогает клиенту глубже войти в осознанность своего телесного опыта и “остаться с чувством”, что является центральным в Гештальте.</p>
<p>2. Работа с внутренними конфликтами и “пустым стулом” через интеграцию частей: Гештальт: Техника “пустого стула” (или диалог с двумя стульями) используется для проработки внутренних конфликтов или проблем в отношениях, позволяя клиенту разговаривать с различными аспектами себя или значимыми другими. НЛП-усиление: Техника Интеграция конфликтных частей (Parts Integration) в НЛП может стать логическим продолжением или углублением работы “пустого стула”. После того как клиент озвучил обе части конфликта, НЛП может помочь: Идентифицировать позитивное намерение каждой части: “Чего хорошего эта часть пытается для вас добиться, когда ведет себя таким образом?” Это помогает снизить внутреннее сопротивление и агрессию между частями. Найти общие ресурсы: “Какие общие ресурсы могли бы помочь обеим частям достичь их позитивных намерений более эффективно и экологично?” Сенсорно-конкретная интеграция: Визуализация, как эти части (возможно, представленные как фигуры или цвета) постепенно приближаются и сливаются, создавая новую, более целостную и ресурсную идентичность. Это может быть мощным завершением диалога на стульях, переводящим его от вербализации к глубинному внутреннему изменению.</p>
<p>3. Работа с незавершенными гештальтами (Unfinished Business) через Изменение личной истории/рефрейминг: Гештальт: Фокусируется на осознании и завершении незавершенных ситуаций из прошлого, которые продолжают влиять на настоящее. НЛП-усиление: Техника Изменение личной истории (Change Personal History), описанная в Части 2, может быть использована для “завершения” незавершенных гештальтов. Она позволяет клиенту вернуться в прошлое, в ключевой момент незавершенной ситуации, и, будучи в ресурсном состоянии, перепрожить ее по-новому, интегрировав необходимые ресурсы и изменив эмоциональный отклик на событие. Это не просто осознание, а активное перекодирование прошлого опыта. Рефрейминг может помочь изменить смысл незавершенной ситуации, превратив ее из источника боли в источник обучения или силы.</p>
<p>4. Расширение зоны комфорта и экспериментации: Гештальт: Поощряет выход из зоны комфорта через эксперименты в “здесь и сейчас”. НЛП-усиление: Якорение ресурсных состояний и Будущее предвкушение (Future Pacing) могут помочь клиенту с большей уверенностью и готовностью участвовать в гештальт-экспериментах. Перед экспериментом коуч/терапевт может помочь клиенту войти в состояние любопытства, смелости или поддержки (через якорение), а затем провести “будущее предвкушение” успешного прохождения эксперимента.</p>
<p>5.1.3. Пример протокола: “Интеграция частей для разрешения внутреннего конфликта (Гештальт + НЛП)”</p>
<p>Цель: Разрешить внутренний конфликт (незавершенный гештальт) между двумя частями личности клиента, используя Гештальт-диалог и НЛП-интеграцию.</p>
<p>Запрос клиента (пример): “Одна часть меня хочет рисковать и начать новый бизнес, а другая очень боится и держит меня на месте.”</p>
<p>Идентификация конфликта и разделение на части (Гештальт): Терапевт: “Замечательно. Похоже, у вас есть две очень важные части. Давайте дадим им возможность поговорить. Представьте, что одна часть сидит на этом стуле (показывает), а другая – на другом. Выберите стул для той части, которая хочет рисковать. Сядьте на него и позвольте ей говорить.” Клиент (на “рисковом” стуле): “Я хочу свободы, творчества, я вижу потенциал!”</p>
<p>Диалог частей (Гештальт): Терапевт: “Отлично. А теперь пересядьте на другой стул, и пусть та часть, которая боится, ответит.” Клиент (на “осторожном” стуле): “Я боюсь провала, нестабильности. Мне нужна безопасность, я не хочу терять то, что есть!” Терапевт: (Помогает частям вести диалог, выражать свои чувства и потребности, пока они не исчерпают свои аргументы, но без решения).</p>
<p>Выявление позитивных намерений и ресурсов (НЛП): Терапевт (обращаясь к обеим частям): “Я слышу, что обе эти части очень важны для вас. Скажите, какая позитивная цель или намерение стоит за стремлением к риску?” Клиент (внутри себя, или на стуле): “Цель – развитие, самореализация.” Терапевт: “А какое позитивное намерение у той части, которая боится?” Клиент: “Защита, сохранение стабильности, предотвращение боли.” Терапевт: “Итак, одна хочет развития, другая – защиты. Прекрасно. Что, если бы эти две части могли работать вместе, чтобы достичь и развития, и защиты, но новым, более эффективным способом? Как бы это выглядело?”</p>
<p>Сенсорная репрезентация и интеграция (НЛП): Терапевт (просит клиента представить обе части как символы/цвета/ощущения): “Представьте эту ‘рисковую’ часть как некий образ или цвет. Какой он? Где он находится в вашем теле или пространстве? А ‘осторожная’ часть? Какой у нее образ/цвет? Где она?” Клиент: “Риск – это яркий оранжевый вихрь в правом плече. Осторожность – плотный серый щит в груди.” Терапевт: “Отлично. А теперь, пусть эти два образа медленно начнут двигаться друг к другу. И когда они приближаются, заметьте, что происходит между ними. Пусть они начнут сливаться, интегрироваться, создавая что-то новое – единое и целостное. Как выглядит этот новый образ? Какой у него цвет? Что он чувствует?” Клиент: “Они сливаются, оранжевый и серый. Получается золотистый, сияющий шар в центре груди. Чувствую спокойную силу и мудрость.”</p>
<p>Тестирование и будущее предвкушение (НЛП): Терапевт: “Прекрасно. Теперь, когда вы чувствуете эту спокойную силу и мудрость, подумайте о своем новом бизнесе. Как это изменило ваше отношение к нему? Как вы теперь чувствуете себя, думая о риске и безопасности?” Клиент: “Я чувствую, что могу рисковать, но делать это обдуманно, с учетом безопасности. Нет больше этого разрыва внутри.” Терапевт: “Замечательно. Теперь, с этим новым чувством, представьте себя в будущем, когда вы успешно запускаете проект, действуя из этой новой целостности. Что вы видите, слышите, чувствуете?”</p>
<p>5.2. НЛП и системная семейная терапия</p>
<p>Системная семейная терапия рассматривает семью (или любую группу) как взаимосвязанную систему, где поведение одного члена влияет на всех остальных. Проблемы человека рассматриваются не как индивидуальные патологии, а как проявление дисфункции в системе. Основные концепции включают циркулярность (взаимное влияние), гомеостаз (поддержание равновесия), паттерны взаимодействия, границы и коалиции.</p>
<p>5.2.1. Общие точки соприкосновения и синергия:</p>
<p>Фокус на паттернах: Оба подхода ищут паттерны – Гештальт в поведении индивида, НЛП в его мышлении и речи, Системная терапия – в коммуникации и взаимодействии в системе.</p>
<p>Контекст: Оба признают, что поведение и значение зависят от контекста.</p>
<p>Коммуникация: И НЛП, и Системная терапия уделяют огромное внимание тому, как люди общаются – вербально и невербально.</p>
<p>Изменение восприятия: Оба стремятся к изменению восприятия ситуации, чтобы открыть новые возможности для действий.</p>
<p>5.2.2. Как НЛП усиливает системную семейную терапию:</p>
<p>НЛП может обогатить Системную семейную терапию, предлагая инструменты для:</p>
<p>Более глубокого понимания индивидуальных карт мира членов семьи.</p>
<p>Изменения индивидуальных стратегий и состояний внутри системного контекста.</p>
<p>Улучшения коммуникации внутри системы.</p>
<p>1. Метамодель языка для прояснения коммуникации и убеждений в семье: Системная терапия: Использует циркулярное интервьюирование (“Когда А делает X, что делает Б?”) для выявления паттернов взаимодействия. НЛП-усиление: Метамодель языка может быть применена для: Выявления обобщений и искажений: Например, если один член семьи говорит: “Он всегда меня игнорирует!”, НЛП-практик может спросить: “Всегда? Бывали ли случаи, когда он вас не игнорировал? Что конкретно он делает, что вы называете ‘игнорированием’?” Это помогает разбить жесткие паттерны мышления, которые поддерживают системные дисфункции. Восстановления пропущенной информации: “Я чувствую себя плохо, когда они так делают.” “Что конкретно они делают? Что именно вы чувствуете?” – это проясняет коммуникацию и помогает найти конкретные точки для изменения.</p>
<p>2. Рефрейминг системных паттернов и ролей: Системная терапия: Активно использует рефрейминг для изменения смысла проблемного поведения или семейной динамики. Например, “бунтарь” может быть переформулирован как “хранитель границ”. НЛП-усиление: НЛП предлагает более конкретные типы рефрейминга, такие как: Рефрейминг позитивного намерения: “Какое позитивное намерение стоит за поведением ребенка, который постоянно отвлекает внимание? Возможно, он пытается собрать семью вместе?” Это может изменить отношение родителей к поведению ребенка. Рефрейминг контекста: “Поведение, которое здесь кажется проблемой, в какой другой ситуации (или в каком другом возрасте) было бы уместным или полезным?” Это помогает увидеть поведение в новой перспективе. Sleight of Mouth: Некоторые паттерны (например, “иерархия критериев”, “аналогия”) могут быть использованы для мягкого оспаривания ригидных семейных убеждений или “правил”.</p>
<p>3. Калибровка и работа с репрезентативными системами для улучшения контакта: Системная терапия: Фокусируется на наблюдении за невербальным взаимодействием. НЛП-усиление: Калибровка (глазные паттерны доступа, физиологические изменения) позволяет терапевту тонко “читать” внутренние состояния каждого члена семьи. Это помогает понять, кто сейчас находится в ресурсном, а кто в нересурсном состоянии, кто что представляет, когда говорит о проблеме. Подстройка по репрезентативным системам: Использование слов и выражений, соответствующих ведущей репрезентативной системе каждого члена семьи (визуал, аудиал, кинестет), для более эффективного установления раппорта и донесения информации. Например, к визуалу: “Я вижу ваше беспокойство”, к кинестету: “Я чувствую ваше напряжение”. Это значительно улучшает контакт и понимание.</p>
<p>4. Якорение ресурсных состояний для семейной системы: Системная терапия: Идентифицирует моменты, когда семья функционировала более эффективно. НЛП-усиление: Эти “исключения” или моменты успеха можно заякорить для всей системы. Например, если семья вспоминает момент, когда они чувствовали себя единым целым, терапевт может попросить их вместе выполнить определенный жест или произнести слово, чтобы создать коллективный якорь на это состояние. Это позволяет семье быстро получать доступ к ресурсным состояниям в моменты напряжения.</p>
<p>5.2.3. Пример протокола: “Изменение коммуникационного паттерна в семье с помощью НЛП”</p>
<p>Цель: Трансформация дисфункционального коммуникационного паттерна, где один родитель “читает мысли” другого.</p>
<p>Запрос клиента (пример): Жена: “Мой муж всегда знает, что я думаю, и всегда ждет от меня худшего. Это ужасно.” Муж: “Я просто знаю ее, она всегда так думает.”</p>
<p>Идентификация паттерна и его влияния (Системная + НЛП Метамодель): Терапевт (Жене): “Когда вы говорите ‘он всегда знает, что я думаю’, что конкретно он делает, что заставляет вас так думать?” (Метамодель – чтение мыслей). Жена: “Он смотрит на меня с ухмылкой и говорит: ‘Опять ты злишься на меня’.” Терапевт (Мужу): “И когда вы видите эту ухмылку и слышите слова жены ‘он всегда знает’, что происходит у вас внутри? Что вы думаете в этот момент?” Муж (калибруя): “Я вижу ее лицо, и мне кажется, что она недовольна. И я думаю: ‘Она опять на меня злится’.” (Отмечает физиологическое напряжение у Мужа).</p>
<p>Рефрейминг и выявление позитивных намерений (НЛП): Терапевт (обоим): “Похоже, что когда вы, (Муж), делаете эту ‘ухмылку’, вы на самом деле пытаетесь разобраться, что происходит, и, возможно, предотвратить конфликт, верно?” (Рефрейминг намерения). Муж: “Да, я просто хочу понять, что не так.” Терапевт (Жене): “И когда вы, (Жена), думаете ‘он опять ждет от меня худшего’, вы на самом деле пытаетесь защитить себя от недопонимания или критики?” Жена: “Да, я устала от того, что он меня неправильно понимает.”</p>
<p>Создание нового, экологичного паттерна (НЛП + Системная): Терапевт (Мужу): “Итак, ваше позитивное намерение – понять. Если бы вы могли понять, что чувствует ваша жена, но не ‘читая мысли’, а спрашивая, как бы вы это сделали? Что бы вы могли сказать или сделать по-другому?” Муж: “Я мог бы спросить: ‘Ты расстроена? Что происходит?’” Терапевт (Жене): “И если бы ваш муж вместо ‘ухмылки’ и предположений задал бы вам такой вопрос, как бы вы себя почувствовали? Что бы вы сделали в ответ?” Жена: “Я бы почувствовала, что он меня слышит. И я бы ответила.” Терапевт (помогает им практиковать новую коммуникацию, калибруя их взаимодействие и подстраиваясь к их репрезентативным системам).</p>
<p>Будущее предвкушение и якорение (НЛП): Терапевт: “Представьте себя в похожей ситуации дома. (Муж), вы видите, что ваша жена расстроена. Вместо старой реакции, вы делаете новый шаг – спрашиваете: ‘Ты расстроена? Что происходит?’ Увидьте, как она реагирует, услышьте ее ответ, почувствуйте это новое, открытое взаимодействие. Заякорите это ощущение.” Терапевт (Жене): “И вы, (Жена), услышьте этот вопрос от мужа. Увидьте, как вы отвечаете, почувствуйте облегчение и понимание. Заякорите это ощущение.” Терапевт (обоим): “Когда вы будете дома и захотите применить это, просто активируйте свой якорь.”</p>
<p>5.3. НЛП и гипноз (Эриксоновский подход)</p>
<p>Интеграция НЛП и гипноза – это не просто “дополнительная возможность”, а фундаментальное родство. НЛП возникло из моделирования Милтона Эриксона, одного из самых выдающихся гипнотерапевтов XX века. Поэтому многие техники НЛП являются прямым переложением эриксоновских паттернов коммуникации и работы с бессознательным в более структурированные, доступные для обучения форматы.</p>
<p>5.3.1. Общие точки соприкосновения и синергия:</p>
<p>Фокус на бессознательном: Оба подхода признают огромную роль бессознательного разума в формировании поведения, убеждений и решений.</p>
<p>Использование метафор и историй: Эриксон был мастером терапевтических метафор. НЛП активно использует их для обхода критического фактора сознания.</p>
<p>Косвенное внушение: Оба предпочитают косвенные методы воздействия, которые позволяют клиенту найти свои собственные решения, а не прямое навязывание.</p>
<p>Утилизация: Использование всего, что приносит клиент (его сопротивление, симптомы, убеждения), в качестве ресурса для изменения.</p>
<p>Трансовые состояния: Оба активно работают с измененными состояниями сознания (трансом) для облегчения изменений. НЛП дает более четкое понимание структуры этих состояний.</p>
<p>5.3.2. Как НЛП усиливает гипноз (Эриксоновский подход):</p>
<p>НЛП дает структурированный “язык” для понимания и воспроизведения эриксоновского гения.</p>
<p>1. Метамодель и Милтон-модель языка: Эриксоновский гипноз: Эриксон был мастером использования неопределенного языка, пропусков, обобщений и искажений для создания транса и обхода критического сознания (так называемая Милтон-модель – языковые паттерны, противоположные Метамодели). НЛП-усиление: НЛП не только систематизировало Милтон-модель, сделав ее обучаемой, но и предоставило Метамодель как контрапункт. Это дает специалисту полную палитру лингвистических инструментов: от максимально точного и ясного языка для сбора информации (Метамодель) до элегантно неопределенного и гипнотического языка для вызова транса и косвенных внушений (Милтон-модель). НЛП-практик точно знает, когда использовать каждый из них.</p>
<p>2. Якорение состояний для индукции транса и доступа к ресурсам: Эриксоновский гипноз: Эриксон часто использовал неформальные, разговорные индукции, иногда якоря возникли спонтанно. НЛП-усиление: НЛП систематизировало процесс якорения, позволяя целенаправленно создавать якоря на расслабление, любопытство, трансовое состояние или ресурсные состояния. Это делает индукцию транса более надежной и управляемой, а также позволяет терапевту быстро получать доступ к желаемым состояниям клиента в любое время.</p>
<p>3. Субмодальности для углубления транса и внушений: Эриксоновский гипноз: Эриксон интуитивно использовал сенсорные образы в своих внушениях. НЛП-усиление: Субмодальности дают гипнотерапевту точный инструмент для направленного изменения внутреннего опыта клиента. Например, при индукции транса можно предложить клиенту: “Позвольте цветам стать мягче, звукам – приглушеннее, а ощущениям тяжести – усилиться.” Во внушениях можно детализировать желаемый результат через субмодальности, делая его более реальным и неотразимым для бессознательного.</p>
<p>4. Рефрейминг и работа с убеждениями на трансовом уровне: Эриксоновский гипноз: Эриксон часто рефреймировал проблемы в возможности. НЛП-усиление: НЛП предлагает структурированные техники рефрейминга (контекста, содержания, намерения) и Sleight of Mouth, которые могут быть использованы как в сознательном, так и в трансовом состоянии. Эти техники позволяют менять ограничивающие убеждения и установки гораздо глубже, когда критическое сознание временно снижено.</p>
<p>5. Изменение личной истории и работа с линией времени: Эриксоновский гипноз: Эриксон работал с регрессией и прогрессией во времени. НЛП-усиление: Техники Изменения личной истории и Работы с линией времени в НЛП предоставляют четкую методологию для этих процессов. Они позволяют клиенту в трансовом состоянии вернуться в прошлое, чтобы исцелить старые травмы и изменить эмоциональный заряд событий, а затем проецировать новые ресурсы и убеждения в будущее.</p>
<p>5.3.3. Пример протокола: “Эриксоновский гипноз с НЛП-элементами для преодоления страха”</p>
<p>Цель: Использовать трансовое состояние для трансформации страха публичных выступлений.</p>
<p>Подстройка и индукция транса (НЛП+Эриксоновский гипноз): Терапевт (голос спокойный, медленный, подстраивается к дыханию клиента): “Вы можете заметить, как вы сидите в этом удобном кресле… (подстройка по физиологии). Как ваше дыхание становится спокойнее и глубже… (утилизация, Милтон-модель). И возможно, вы начинаете замечать, как веки становятся немного тяжелее… или, быть может, появляется легкое покалывание в кончиках пальцев… (неопределенные внушения, выбор).” Терапевт: “Вы можете просто позволить себе расслабиться и войти в приятное, спокойное состояние, как будто вы уже спите, но при этом слышите мой голос и можете учиться на бессознательном уровне…” (Косвенное внушение, Милтон-модель).</p>
<p>Установление ресурсного якоря (НЛП): Терапевт (в трансе): “И в этом состоянии, я хотел бы, чтобы ваше бессознательное вспомнило тот момент, когда вы чувствовали себя абсолютно уверенно, спокойно и компетентно. Это может быть любое воспоминание, где вы были в своей стихии. Позвольте этому образу проявиться, этим звукам зазвучать, этим ощущениям наполниться.” Терапевт: “И когда это чувство уверенности достигнет пика, вы можете, если захотите, слегка сжать большой и указательный палец правой руки. Это позволит вам получить доступ к этому ресурсу, когда он понадобится.” (Якорение).</p>
<p>Рефрейминг страха и получение ресурса (НЛП+Эриксоновский гипноз): Терапевт: “И теперь, ваше бессознательное может представить, что этот ‘страх публичных выступлений’, который вы чувствовали… возможно, это просто способ вашего бессознательного защитить вас… Возможно, оно пыталось вам что-то сообщить… (Рефрейминг намерения). И теперь, когда ваше бессознательное знает, что вы можете быть в безопасности и при этом выступать, оно может найти новые, более эффективные способы поддерживать вас.” Терапевт: “Я хотел бы, чтобы ваше бессознательное связало этот новый способ с вашим якорем уверенности… Пусть эта уверенность наполнит все мысли и образы, связанные с выступлением.” (Коллапс якорей, связывание состояния).</p>
<p>Будущее предвкушение (НЛП): Терапевт: “И когда вы почувствуете, что готовы, ваше бессознательное может помочь вам представить себя в будущем, на сцене, выступающим перед аудиторией. Но теперь вы видите себя уверенным, спокойным. Услышьте свой голос, ясный и сильный. Почувствуйте опору под ногами. Увидьте улыбки слушателей… Позвольте этой картине стать яркой, большой, приближающейся… (Субмодальности). Проживите этот момент успеха… И когда вы почувствуете это, слегка сжав якорь уверенности, вы можете вернуться в ‘здесь и сейчас’.”</p>
<p>Выход из транса и закрепление (НЛП): Терапевт: “И теперь, медленно, в своем собственном темпе, вы можете начать осознавать свое тело в кресле… звуки в комнате… и когда будете готовы, можете открыть глаза, принеся с собой это новое чувство спокойной уверенности и способность использовать его, когда вам это понадобится.”</p>
<p>Интеграция НЛП с этими дополнительными подходами демонстрирует, что НЛП – это не просто набор техник, а “мета-модель” для понимания и изменения человеческого опыта. Оно предоставляет структурированный фрейм, который может быть использован для усиления практически любого подхода, делая работу специалиста более точной, глубокой и эффективной.</p>
<empty-line></empty-line></section><section id="e1PPkR6T"><title><p>Часть 6. Этические соображения и профессиональная интеграция</p>
</title><empty-line></empty-line><p>Разработка и применение гибридных моделей в психологии и коучинге открывает перед специалистами беспрецедентные возможности для индивидуализации и повышения эффективности помощи клиентам. Однако с этими расширенными возможностями приходят и повышенные этические обязательства. Интеграция различных подходов – это не просто смешивание техник; это сложный процесс, требующий глубоких знаний, постоянного развития, саморефлексии и строгого соблюдения профессиональных и этических стандартов.</p>
<p>В этом разделе мы подробно рассмотрим ключевые этические аспекты и принципы, которые должны лежать в основе любой интегративной практики, чтобы обеспечить максимальную пользу для клиента и избежать потенциального вреда.</p>
<p>6.1. Компетентность и непрерывное обучение</p>
<p>Одним из краеугольных камней этичной интегративной практики является глубокая и всесторонняя компетентность специалиста.</p>
<p>Глубокое знание всех интегрируемых подходов: Специалист, который заявляет о применении гибридных моделей, должен обладать не просто ознакомительным, а экспертным уровнем знаний и практических навыков во всех интегрируемых подходах. Это означает прохождение полноценного, сертифицированного обучения по каждому из этих направлений (НЛП, КПТ, коучинг, SFBT, Гештальт, Системная терапия и т.д.), а не только краткосрочных семинаров. Поверхностное знание может привести к некорректному применению техник, неверной оценке ситуации клиента и, как следствие, к неэффективным или даже вредным интервенциям. Например, неправильное применение НЛП-техники “Изменение личной истории” без понимания базовых принципов психотерапии и возможных диссоциативных реакций клиента может быть опасным.</p>
<p>Осознание философских основ: Важно не только знать техники, но и понимать философские и теоретические основы каждого подхода. Это позволяет осознанно и последовательно объединять принципы, а не просто бессистемно “надергивать” техники. Например, понимание феноменологии Гештальта и бихевиоризма КПТ помогает найти точки соприкосновения, а не просто противопоставлять их.</p>
<p>Непрерывное профессиональное развитие (CPD): Поле психологии и коучинга динамично развивается. Этичная интегративная практика требует постоянного обновления знаний, изучения новых исследований, посещения мастер-классов и повышения квалификации. Специалист должен быть в курсе последних достижений в каждом из интегрируемых им направлений.</p>
<p>Самооценка и признание своих ограничений: Компетентный специалист постоянно оценивает свои навыки и знания. Он честен с собой относительно того, в каких областях его компетентность ограничена, и готов признать, когда проблема клиента выходит за рамки его текущих знаний или опыта.</p>
<p>6.2. Информированное согласие</p>
<p>Информированное согласие – это не просто формальность, а фундаментальное право клиента и этическое обязательство специалиста. В контексте гибридных моделей оно приобретает особую важность.</p>
<p>Прозрачность в отношении используемых подходов: Специалист должен четко и понятно объяснить клиенту, какие подходы он будет интегрировать в своей работе, почему он считает эту интеграцию полезной для данного клиента, и каковы будут ожидания от процесса. Это может включать объяснение основных принципов НЛП, КПТ или SFBT, чтобы клиент понимал “правила игры”.</p>
<p>Обсуждение потенциальных преимуществ и рисков: Необходимо открыто обсуждать как потенциальные преимущества интегративного подхода (например, большая гибкость, скорость изменений), так и возможные риски или ограничения (например, сложность в отслеживании прогресса при слишком большом количестве техник, или потенциальное размывание границ между терапией и коучингом).</p>
<p>Альтернативные варианты: Клиент должен быть информирован о других доступных подходах (например, работе исключительно в рамках КПТ или чистого коучинга) и иметь возможность выбрать тот, который ему наиболее подходит.</p>
<p>Право на отказ и выход: Клиент всегда имеет право отказаться от предложенного интегративного подхода, потребовать изменения методов или прекратить работу в любой момент без объяснения причин. Специалист должен уважать этот выбор.</p>
<p>Совместное принятие решений: Информированное согласие – это не односторонний процесс, а диалог, в ходе которого клиент и специалист совместно принимают решения о ходе работы.</p>
<p>6.3. Границы компетенции и показания к применению</p>
<p>Четкое понимание границ своей компетенции и того, когда интегративный подход уместен, а когда нет, критически важно для безопасности и эффективности работы.</p>
<p>Разграничение терапии и коучинга: Терапия: Фокусируется на исцелении психических расстройств, работе с прошлыми травмами, дисфункциями, часто требует более глубокой диагностики и специализированных протоколов. Коучинг: Ориентирован на достижение целей, развитие потенциала, будущее. Этическое требование: Специалист должен ясно понимать и объяснять клиенту, когда его работа является коучингом, а когда – терапией. Если клиент приходит с запросом, требующим терапевтического вмешательства (например, серьезное тревожное расстройство, депрессия, травма), коуч, не имеющий соответствующего терапевтического образования и лицензии, не должен заниматься терапией. Интеграция НЛП в коучинг не делает коуча терапевтом. “Серая зона”: Иногда запрос клиента может находиться в “серой зоне”. В таких случаях крайне важно провести тщательную оценку и, при малейших сомнениях, получить супервизию или направить клиента к соответствующему специалисту.</p>
<p>Признание необходимости специализированной помощи: Некоторые психические расстройства (например, шизофрения, биполярное расстройство, тяжелые формы обсессивно-компульсивного расстройства, расстройства пищевого поведения) требуют строго протоколированного лечения, часто с медикаментозной поддержкой и/или специализированными терапевтическими интервенциями. В таких случаях интегративный подход, включающий НЛП, может быть не основным методом, а лишь вспомогательным, и только под строгим наблюдением лицензированного психиатра или психотерапевта, специализирующегося на данном расстройстве. НЛП-практик должен быть способен распознать эти состояния и своевременно направить клиента к нужному специалисту.</p>
<p>Избегание “волшебной таблетки”: Интегративный подход – это не универсальная “волшебная таблетка”. Каждый метод имеет свои показания и противопоказания. Специалист должен быть честен с собой и клиентом относительно применимости конкретных техник.</p>
<p>6.4. Клиентоцентрированный подход</p>
<p>В основе этичной интеграции всегда должны лежать интересы и благополучие клиента.</p>
<p>Индивидуализация: Интеграция должна служить клиенту, а не удовлетворять теоретическим или личным предпочтениям специалиста. Выбор техник и подходов всегда должен быть обусловлен уникальными потребностями, личностными особенностями, ценностями и целями конкретного клиента.</p>
<p>Гибкость: Специалист должен быть готов адаптировать свой подход, если он не приносит ожидаемых результатов или не резонирует с клиентом. Это требует постоянной обратной связи от клиента и чуткости к его реакциям.</p>
<p>Приоритет безопасности: Главный принцип – “не навреди”. Любая интервенция, особенно в интегративном контексте, должна быть тщательно обдумана с точки зрения ее потенциального влияния на клиента.</p>
<p>Уважение к ценностям и мировоззрению клиента: Специалист должен уважать карту мира клиента, его культурный бэкграунд и ценности, и не навязывать свои собственные представления о “правильном” или “желаемом”.</p>
<p>6.5. Теоретическая когерентность vs. бессистемная эклектика</p>
<p>Истинная интеграция отличается от эклектики наличием продуманной теоретической основы.</p>
<p>Эклектика: Характеризуется случайным или интуитивным выбором техник из различных школ без четкой концептуальной рамки или логического обоснования их сочетания. Это может привести к непоследовательности, противоречивым интервенциям и затруднить оценку эффективности.</p>
<p>Интеграция: Представляет собой систематическое и концептуально обоснованное объединение принципов и методов. Интегративный специалист имеет четкое представление о том, как различные подходы комплементарны друг другу, как они взаимодействуют и в каких случаях их сочетание наиболее эффективно. Это может быть: Технический эклектизм: Выбор техник на основе их доказанной эффективности для конкретной проблемы, но с общей теоретической рамкой. Ассимилятивная интеграция: Специалист работает преимущественно в одном подходе, но ассимилирует техники из других. Теоретическая интеграция: Попытка создать новую, более широкую теоретическую модель, объединяющую концепции из разных школ.</p>
<p>Важность мета-модели: НЛП, как “мета-модель” опыта, может служить связующим звеном для интеграции, предоставляя общий язык для описания внутренних процессов, независимо от того, в каком подходе они были обнаружены. Это помогает создать концептуальную когерентность.</p>
<p>6.6. Супервизия и консультация</p>
<p>Регулярная супервизия является неотъемлемой частью этичной и профессиональной практики, особенно для специалистов, работающих в интегративном ключе.</p>
<p>Поддержка и развитие: Супервизия предоставляет специалисту возможность обсуждать сложные случаи, получать обратную связь, развивать свои навыки и исследовать свои собственные реакции на работу с клиентами.</p>
<p>Обеспечение качества: Опытный супервизор может помочь специалисту выявить “слепые пятна”, оценить адекватность выбранных интервенций, проверить этические аспекты и убедиться в том, что работа соответствует высоким стандартам.</p>
<p>Снижение рисков: В интегративной практике, где границы могут быть более гибкими, супервизия помогает поддерживать этические границы и избегать ошибок, связанных с применением незнакомых или неадекватных техник.</p>
<p>Консультация: В случае столкновения с незнакомой проблемой или ситуацией, специалист должен иметь возможность обратиться за консультацией к более опытному коллеге или специалисту в конкретной области, даже если это не регулярная супервизия.</p>
<p>6.7. Личная самоосведомленность и конгруэнтность</p>
<p>Профессиональная эффективность и этичность тесно связаны с личным развитием специалиста.</p>
<p>Саморефлексия: Специалист должен постоянно заниматься саморефлексией, осознавать свои собственные убеждения, ценности, предубеждения, страхи и ограничения. Это помогает предотвратить их проецирование на клиента и обеспечить объективность в работе.</p>
<p>Личная терапия/коучинг: Прохождение собственной терапии или коучинга является ценным опытом для любого специалиста. Это не только помогает решить личные проблемы, но и позволяет глубже понять клиентский опыт, а также эффективность и ограничения различных подходов с позиции клиента.</p>
<p>Конгруэнтность: Понятие НЛП о конгруэнтности – согласованности мыслей, чувств и поведения – имеет этическое значение. Специалист, который сам живет в соответствии с принципами и техниками, которые он преподает или использует, вызывает больше доверия и является более эффективным.</p>
<p>Управление эмоциями и выгоранием: Интегративная практика может быть эмоционально и интеллектуально требовательной. Специалист должен заботиться о своем физическом и психическом благополучии, чтобы предотвратить выгорание и сохранить высокую профессиональную работоспособность.</p>
<p>6.8. Конфиденциальность и защита данных</p>
<p>Стандартные этические принципы конфиденциальности и защиты персональных данных клиентов остаются неизменными и имеют первостепенное значение.</p>
<p>Строгое соблюдение: Специалист обязан строго соблюдать принципы конфиденциальности, не разглашая информацию о клиенте третьим лицам без его явного согласия, за исключением случаев, предусмотренных законом (например, угроза жизни клиента или других).</p>
<p>Безопасность хранения информации: Все записи, связанные с клиентом (заметки, записи сессий), должны храниться в безопасном месте и быть защищены от несанкционированного доступа.</p>
<p>Анонимизация в супервизии: При обсуждении случаев с супервизором или коллегами, информация о клиенте должна быть анонимизирована таким образом, чтобы исключить его идентификацию.</p>
<p>Интеграция НЛП с другими психологическими и коучинговыми подходами представляет собой мощный инструмент для помощи людям. Однако его успешное и этичное применение требует от специалиста не только широких знаний и навыков, но и высокой степени профессиональной ответственности, самосознания и приверженности постоянному обучению и соблюдению этических принципов. Именно такой подход позволяет создавать по-настоящему гибридные модели, которые служат благу клиента, расширяют горизонты помощи и способствуют развитию всего профессионального сообщества.</p>
<p>Заключение</p>
<p>На протяжении этого мануала мы исследовали увлекательный и плодотворный путь интеграции нейролингвистического программирования (НЛП) с различными признанными психологическими и коучинговыми подходами. От детального рассмотрения синергии с когнитивно-поведенческой терапией (КПТ) и усиления классических коучинговых моделей (GROW, CLEAR) до гармоничного слияния с подходом, ориентированным на решение (Solution-Focused Brief Therapy), а также обзора возможностей с Гештальт-терапией, Системной семейной терапией и Эриксоновским гипнозом – наша цель заключалась в демонстрации того, как НЛП может выступать в качестве мощного катализатора, обогащающего и усиливающего другие методы.</p>
<p>Мы увидели, что НЛП, будучи по своей сути методологией, изучающей структуру субъективного опыта и коммуникации, предлагает набор прагматичных и гибких инструментов. Эти инструменты позволяют работать с человеком на разных уровнях – от поверхностных паттернов речи и поведения до глубинных убеждений и бессознательных процессов, обеспечивая более быстрые, глубокие и устойчивые изменения.</p>
<p>7.1. Краткий обзор преимуществ гибридных подходов</p>
<p>Интеграция НЛП с другими моделями не является простой суммой отдельных частей; она создает настоящий синергетический эффект, предоставляя специалистам и клиентам ряд неоспоримых преимуществ:</p>
<p>Повышенная эффективность и скорость изменений: НЛП предлагает уникальные инструменты для быстрого доступа и трансформации внутренних состояний, убеждений и стратегий. Когда эти инструменты применяются в рамках структурированных моделей КПТ, коучинга или SFBT, процесс изменения значительно ускоряется. Например, работа с субмодальностями мгновенно меняет эмоциональный отклик на автоматические мысли, а якорение позволяет быстро получить доступ к ресурсным состояниям, что дополняет и ускоряет когнитивную реструктуризацию и планирование действий.</p>
<p>Глубокая и устойчивая трансформация: НЛП позволяет работать не только на сознательном уровне (что характерно для многих подходов), но и на бессознательном, влияя на глубинные структуры опыта. Техники, такие как “Раскрутка по критериям” или “Изменение личной истории”, могут изменить корневые убеждения, что приводит к более устойчивым и фундаментальным изменениям, выходящим за рамки простого устранения симптомов.</p>
<p>Расширенный инструментарий и гибкость: Специалист, владеющий гибридными моделями, обладает значительно более широким и разнообразным арсеналом техник. Это позволяет ему быть максимально гибким, адаптировать свою работу к уникальным потребностям, стилям обучения и культурному бэкграунду каждого клиента, а также эффективно справляться с самыми разнообразными запросами – от устранения фобий до достижения амбициозных бизнес-целей.</p>
<p>Целостное понимание клиента: Интеграция различных подходов позволяет увидеть клиента многомерно – через призму его мыслей (КПТ), его ресурсов и решений (SFBT, Коучинг), его системных взаимодействий (Системная терапия), его целостного опыта “здесь и сейчас” (Гештальт) и, главное, структуры его внутреннего мира (НЛП). Это ведет к более глубокому и эмпатичному пониманию.</p>
<p>Преодоление внутренних барьеров: НЛП особенно эффективно в работе с внутренними препятствиями – страхами, сомнениями, ограничивающими убеждениями, прокрастинацией. Инструменты, такие как рефрейминг, работа с якорями и субмодальностями, позволяют быстро и эффективно трансформировать эти барьеры, высвобождая потенциал клиента.</p>
<p>Усиление мотивации и приверженности: Через создание ярких сенсорных представлений целей (субмодальности), якорение ресурсных состояний и будущее предвкушение успеха, НЛП значительно повышает внутреннюю мотивацию клиента и его приверженность к действиям, делая путь к цели более вдохновляющим.</p>
<p>7.2. Перспективы развития и рекомендации</p>
<p>Будущее психологии и коучинга, несомненно, лежит в интегративных подходах. Гибридные модели не только доказали свою практическую ценность, но и открывают новые горизонты для дальнейшего развития:</p>
<p>Дальнейшие исследования и эмпирические доказательства: Несмотря на практическую эффективность, интегративные модели требуют более обширных и систематических эмпирических исследований. Комбинация сильных сторон НЛП (быстрые изменения структуры опыта) с научно обоснованными рамками КПТ и SFBT создает уникальную возможность для проведения исследований, которые могут дать новое понимание механизмов изменения и подтвердить эффективность гибридных подходов.</p>
<p>Разработка специализированных обучающих программ: Необходимо создание полноценных, аккредитованных программ обучения, которые не просто знакомят с различными подходами, но и систематически обучают искусству их интеграции. Такие программы должны включать глубокое изучение каждого компонента, мета-теоретические основы интеграции, практические протоколы и обширную супервизию.</p>
<p>Интеграция с новыми технологиями: Возможности гибридных моделей могут быть усилены за счет интеграции с современными технологиями. Например, использование виртуальной реальности (VR) для создания иммерсивных сценариев для будущего предвкушения или преодоления фобий, или разработка мобильных приложений, которые помогают клиентам отслеживать и изменять субмодальности своих автоматических мыслей. Искусственный интеллект может помочь в анализе речи клиента для выявления паттернов Метамодели или оптимального выбора техники.</p>
<p>Расширение сферы применения: Гибридные модели имеют потенциал для эффективного применения в более широком спектре задач – от работы с комплексными травмами и посттравматическими стрессовыми расстройствами (сочетание протоколов КПТ для травм и НЛП для работы с ресурсами и диссоциацией) до создания системных изменений в организациях и сообществах.</p>
<p>Углубление понимания “Мета-модели”: НЛП продолжит развиваться, углубляя наше понимание того, как мозг кодирует информацию и как можно наиболее эффективно влиять на эти процессы. Интеграция с когнитивной нейронаукой и психологией может привести к созданию еще более точных и мощных инструментов.</p>
<p>7.3. Рекомендации для практикующих специалистов</p>
<p>Для тех, кто стремится освоить и применять гибридные модели, крайне важен осознанный и ответственный подход:</p>
<p>Мастерство – прежде всего: Не пытайтесь интегрировать то, что вы не освоили в отдельности. Убедитесь, что вы обладаете глубокими знаниями и навыками в каждом из подходов, который вы планируете комбинировать. Это фундамент компетентности.</p>
<p>Непрерывное обучение и любознательность: Оставайтесь вечным студентом. Мир психологии и коучинга постоянно развивается. Читайте, исследуйте, участвуйте в тренингах и семинарах. Поддерживайте активную любознательность к тому, как люди функционируют.</p>
<p>Обязательная супервизия: Регулярная супервизия у опытного, желательно интегративного, специалиста – это не опция, а необходимость. Она помогает оттачивать навыки, обсуждать сложные случаи, выявлять “слепые пятна” и поддерживать этические стандарты.</p>
<p>Развивайте самоосознанность и конгруэнтность: Постоянно работайте над собственным личностным ростом, прорабатывайте свои убеждения и эмоции. Чем более вы конгруэнтны, тем более эффективны и этичны вы будете в своей работе.</p>
<p>Всегда фокусируйтесь на клиенте: Интеграция – это инструмент для клиента, а не демонстрация вашей эрудиции. Выбор техник должен всегда быть обусловлен индивидуальными потребностями, целями и контекстом клиента.</p>
<p>Будьте этичны и прозрачны: Четко сообщайте клиенту о используемых подходах, их преимуществах и ограничениях. Соблюдайте границы компетенции и при необходимости направляйте клиента к более подходящим специалистам.</p>
<p>Практикуйте и экспериментируйте ответственно: Начинайте с простых интеграций, постепенно усложняя их по мере роста вашего мастерства. Отслеживайте результаты, получайте обратную связь и будьте готовы корректировать свой подход.</p>
<p>Гибридные модели, особенно с использованием НЛП в качестве интеграционного каркаса, представляют собой мощный и перспективный путь в развитии помогающих профессий. Они позволяют создавать более гибкие, персонализированные и эффективные стратегии для поддержки людей в их стремлении к изменениям, росту и реализации своего полного потенциала. Это не просто будущее, это уже настоящее, которое предлагает нам уникальные возможности для трансформации человеческого опыта к лучшему.</p>
</section></body><binary content-type="image/jpeg" id="cover.jpg">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</binary></FictionBook>