沟通的艺术01 如何提出容易被接纳的意见

本文探讨了在提意见时如何避免沟通误区,遵循沟通基本原则,确保对话主题不偏离目标,以及如何在沟通前进行必要思考,以增强人际关系,提高沟通效果。

对方拒绝接纳你的意见?

也许是因为你提意见的方式违反了人性。


目录

接纳定律

避免沟通误区

沟通的基本原则

沟通前的思考

沟通的过程中需要注意的

参考文献


接纳定律

  1.  不管你讲的道理多么正确,只要你不考虑对方的感受,对方就有可能会拒绝你的建议。
  2.  固执的人永远不会因为你讲的是正确的,就改变自己的态度和行为。
  3.  如果你使用的表达方式缺乏同理心,就会破坏彼此的关系。
  4.  对方愿意继续听,才有可能会接纳你的建议。
  5.  能够控制对方情绪的人,才能控制对话。沟通能力差的人,总是被自己的情绪所控制。
  6.  只有对方意识到你说的内容和他的利益切身相关、或者被你打动时,他才有可能接纳你的意见。

 

避免沟通误区

 如果对方不接纳你的意见,反省自己在给对方提意见的时候是否有以下的误区:

  1. 心直口快、急于表达,看到问题就马上指出来,完全不考虑对方的感受。×
  2. 从自己的角度、而不是从对方的角度提出意见。实际上你是不是为了自己,对方是会感受到的。×
  3. 使用“你如何如何”,而不是第三人称语句,让对方感觉你是想指责ta,而不是解决问题。×
  4. 过于唠叨,又说不到重点。对方不能从你的话中明白自己到底怎么做才能让你满意。×
  5. 过度强调自己的观点、只顾表达自己,对方想表达意见时打断对方。×

 

沟通的基本原则

  1. 放下小我——不要急于表达自己的立场,要以对方的感受为中心。
  2.  平和的态度——提意见不是吵架,保持平易近人的态度。
  3.  尊重对方——陈述事实,不发表评论。
  4.  理解对方——了解对方的经历、知道对方在意什么。
  5.  建立共鸣——把你的主题和对方最关心的事情联系起来,从重叠处开始沟通。
  6.  实现双赢——积极寻找共同目的。

 

沟通前的思考

 搞清楚这些问题,你才能够在对话中掌握主动权:

  1.  我进行沟通的目的是什么?
  2.  对方真正想要的是什么?我能为对方做什么?
  3.  我希望和对方达成什么样的关系?
  4.  要想实现这些目标,我该如何表达?

 

沟通的过程中需要注意的

  1.  确保对话的主题不偏离目标
  2.  观察对方的反应,关注安全氛围是否被破坏。健康的互动 
  3.  当对方出现以下表现时:质疑、讽刺、挖苦、指责……,双方矛盾升级,说明对话已经进入了不安全的氛围。
  4.  一旦发现对话进入了不安全的氛围,你可以深吸一口气,放慢对话节奏,忽略那些让你恼怒的言行,想想自己的目的,或者中止对话。比起解决问题,应该优先安抚对方的情绪、营造安全氛围,等待安全感修复之后,再继续沟通。

 

参考文献

  1. 《The Truth Doesn't Have to Hurt: How to Use Criticism to Strengthen Relationships, Improve Performance, and Promote Change》,作者:Deb Bright
  2. 《Resonate: Present Visual Stories That Transform Audiences》,作者:Nancy Duarte 
  3. 《Crucial Conversations: Tools for Talking When Stakes Are High》,作者:Kerry Patterson,Joseph Grenny
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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