TOTE（Test-Operate-Test-Exit）モデルは、心理学および人工知能の分野で使用される認知プロセスモデルです。
このモデルは、人間の行動を一連のステップに分解し、それぞれのステップでの情報処理を示します。
TOTEモデルはNLPの基本的な戦略パターンでもあります。
TOTEモデルは、以下のステップで構成されます：
- テスト（Test）：現在の状態と、望ましい状態の比較します。
- 操作（Operate）：目標を達成するための行動を起こします。現在の状態を望ましい状態に近づけるよう手段を選択します。
- テスト（Test）：操作後の状態が望ましい状態に達しているかどうかをテストします。
- 退出（Exit）：目標が望ましい状態に達した場合、プロセスを終了します。目標が達成されていない場合、テストフェーズに戻って再評価を行い、新たな操作を計画します。
アウトカムを獲得するため、あなたは何をしますか？
具体的にどんな行動を取りますか？
成功しなかった場合、他にどんな選択肢がありますか？
予想していなかった問題が生じた場合、あなたは何をしますか？
TOTEモデルは、いくつかのNLP基本原則を使っています。
●行動は、単なる刺激ー反応以上のものです。
●行動には、意図があります。
●私たちは、違いに反応します。
●行動は、現在の状態と望ましい状態の違いをなくそうとする試みから生まれます。
●選択肢が多ければ多いほど、アウトカムを達成しやすくなります。
●テストを行うことでフィードバックを得ることができます。フィードバックは次に何をやったらよいかを教えてくれます。
●テストにより、現在の状態と望ましい状態の差がなくなったときに、私たちはTOTEモデルから出ます。
●アウトカムはひとつとは限りません。2つ以上のアウトカムがある場合、複数のTOTEモデルが組み込まれています。
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