Transformatives Bogenschießen – Erfahrungsorientierte Veränderungsarbeit für Projektleiter und Projektteams – Ein Seminar Angebot

Im September diesen Jahres habe ich an der psychosomatischen Klinik Wollmarshöhe [1] meine Prüfung zum Therapeutischen Bogenschießen abgelegt und bin damit für Therapeutisches Bogenschießen zertifiziert:

„Durch eine Prüfung wurde der Nachweis der Befähigung zur selbständigen Durchführung des Therapeutischen Bogenschießens erbracht. Die notwendigen technischen, sicherheitsrelevanten und kommunikations- bzw. beziehungsrelevanten Kenntnisse und Fähigkeiten zum Einsatz des Bogenschießens im therapeutischen Zusammenhang und mit therapeutischer Zielsetzung sind vorhanden.“ [2]

Mein Trainer und Prüfer war Karl-Heinz Schäfer, einer der profiliertesten Psychotherapeuten für Erfahrungsorientierte Therapie [3] und im deutschsprachigen Raum die erste Adresse für Therapeutisches Bogenschießen. Er hat seine Erfahrungen zum Therapeutischen Bogenschießen in seinem Buch mit gleichem Titel festgehalten [4].   

Da ich seit vielen Jahren im Projekt-Coaching und der organisationalen Veränderungsarbeit tätig bin und die Wirkung des Bogenschießens als Werkzeug der erfahrungsorientierten Veränderungsarbeit kennenlernte, biete ich ab 2023 das Seminar Transformatives Bogenschießen (TB) an. Dieses zweitägige TB-Seminar, mit maximal drei Teilnehmern, richtet sich vor allem an Projektleiter und andere agile Führungskräfte, die sich selbst erfahren möchten und lernen möchten, sich selbst (besser) zu führen. Gemäß Management 4.0 ist Selbstführung die Basis einer guten Führung.
Projektteams mit bis zu 6 Teilnehmern können auch in der Teambildung und in der Festigung des Teamgeistes von dem TB-Seminar profitieren. 

Was ist Transformatives Bogenschießen (TB)?

Transformatives Bogenschießen beruht auf den Prinzipien und Verfahren des Therapeutischen Bogenschießens, verändert und ergänzt diese soweit notwendig für den beruflichen Kontext des Projektmanagements und der Projektarbeit.

Das zweitägige TB-Seminar besteht aus drei Teilen:

  • dem Erlernen und Erfahren des Intuitiven Bogenschießens als Quelle für Achtsamkeit
  • dem Erfahren des Intuitiven Bogenschießens als Ressource für individuelle Resilienz
  • dem Erfahren des Intuitiven Bogenschießens als Katalysator für Veränderungsarbeit

Im Transformativen Bogenschießen „geht es nicht um (sportliche) Leistung, Perfektion, Erfolg, sondern um Erleben, Selbsterfahrung, Selbstausdruck und persönliche Entwicklung“ [4]. Im ersten Teil des Seminars werden alle Grundlagen des Guten Bogenschießens erlernt, also die Schuss- und die Ziel-Technik. Hierzu gehört die Standtechnik, das richtige Spannen und Ankern verbundenen mit einem guten Öffnen und Atmen. Einem entspannten Anspannen des gesamten Körpers, insbesondere der Rückenmuskulatur, verbunden mit einer ruhigen Lockerheit. Es geht um das Erlernen und Erleben einer ruhigen, kraftvollen Zielorientierung. Zielen heißt im Therapeutischen Bogenschießen Intuitives Zielen. Das Zielen erfolgt, nicht wie beim Schießen mit einem Gewehr, in dem über Kimme und Korn zum Ziel eine gedachte Linie gebildet wird, sondern in dem der Blick geweitet auf das Ziel gerichtet wird und dem Körper völlig vertraut wird. Dies gelingt nur, wenn der Schütze ganz bei sich ist, im Hier und Jetzt ist, also achtsam ist. Mit dem Fördern der Intuition ist ein ganzheitliches Entwickeln des Vertrauens in Sich verbunden. Intuitives Bogenschießen gehört zum traditionellen Bogenschießen. Es wird mit einem traditionellen Bogen ohne Zielvorrichtung und ohne weitere technische Hilfsmittel geschossen.

Abbildung 1: Intuitives Bogenschießen, erzeugt von der Künstlichen Intelligenz DALL-E 2 [5] mit dem Prompt ‚A painting in the van Gogh style with a beautiful landscape in which an archer with a wide view calmly and powerfully aims at a target.‘

Bogenschießen erzeugt bei den meisten Menschen eine positive Resonanz. Transformatives Bogenschießen knüpft bewusst an archaische Gefühle der Jagd an. Das positive Erleben der Kraft und die damit erlebte Selbstwirksamkeit, die achtsame Ruhe und die intuitive Zielorientierung, dies sind Ressourcen, die die mentale und körperliche Selbstheilung fördern. Das Erleben von Resilienz und Gesundheit ist oft verbunden mit einer aufrechteren Körperhaltung, einem lockeren körperlichen und mentalen Spannen und Entspannen, einem Sich-größer-Fühlen oder einem Fühlen von Befreiung. Bei regelmäßiger Anwendung hilft Transformatives Bogenschießen bei Rückenschmerzen, bei Bluthochdruck, Atembeschwerden und chronischen Schmerzen.

Transformatives Bogenschießen ist also in erster Linie kein Erlebnis, sondern eine Erfahrung: „Ein Erlebnis intensiviert das Leben. Eine Erfahrung verändert die Person.“ und „Jeder Pfeil ist eine Erfahrung.“ [4]
Transformatives Bogenschießen wirkt wie „ein Spiegel der Seele“ [4], der die mit der innere Haltung verbundenen Probleme sichtbar macht. Da die TeilnehmerInnen diese Probleme im Bogenschießen selbst erfahren, wirkt das TB wie ein Katalysator für die Veränderungsarbeit. Zum Beispiel werden Probleme – in der Zielorientierung, im Loslassen, einer fehlenden Gelassenheit, im Sich-Öffnen oder im Standpunkt einnehmen – für die TeilnehmerInnen direkt oder indirekt über Metaphern sichtbar und erfahrbar. Das Auflösen dieser Probleme im Bogenschießen, ermöglicht und beschleunigt die Veränderungsarbeit und führt zu einer Transformation im alltäglichen Leben.

Ziel dieses Seminars ist es, über Selbsterfahrung, die Selbstführung zu stärken und damit die Führungsqualität.

Das Seminar findet bei nahezu jedem Wetter in der Natur statt. Entsprechende Kleidung und Schuhe sind erforderlich. Weitere Informationen wie Termine, Ort und Teilnahmegebühren finden Sie auf der IFST-Internetseite unter Training [6]. 

  

[1] Klinik Wollmarshöhe (2022) https://www.wollmarshoehe.de, zugegriffen am 20.11.2022

[2] infer (2022), Institut für Erfahrungslernen, https://www.infer-institut.de/, zugegriffen am 20.11.2022

[3] Mehl K (2017) Erfahrungsorientierte Therapie, Integrative Psychotherapie und moderne Psychosomatik, Springer

[4] Schäfer K-H (2018) Therapeutisches Bogenschießen, 2. Auflage, Ernst Reinhardt Verlag München

[5] DALL-E 2 (2022) https://openai.com/dall-e-2/, zugegriffen am 26.11.2022

[6] Seminar Transformatives Bogenschießen (2022) https://www.socialtechnologies.de/training, zugegriffen am 26.11.2022

Metabetrachtungen: Zur Schnittmenge von Intuitivem Bogenschießen, Künstlicher Intelligenz und Management 4.0

Ende letzten Jahres habe ich einen WDR-Fernseh-Beitrag zur Bogenwerkstatt gesehen [1]. Dieser Beitrag hat meine verschüttete Kindheitsleidenschaft zum Bogenschießen wieder offengelegt. Seither übe ich mich mit großer Freude im sogenannten Intuitiven Bogenschießen [2]. Beim Intuitiven Bogenschießen bringt allein das „Körpergefühl und die Erfahrung des Schützen den Pfeil ins Ziel – rein intuitiv ohne Zieltechnik“. Intuitives Bogenschießen hat eine recht große Nähe zum japanischen Zen-Bogenschießen. – Das Buch des Philosophen Eugen Herrigel, der nach sechs! Jahren harten Übens (genüsslich zu lesen) seine Zen Bogenschieß-Prüfung ablegte gibt u.a. einen wunderbaren Eindruck von der Aussage „rein intuitiv ohne Zieltechnik“. – Die Fähigkeit sich an unterschiedliche Kontexte anzupassen, wird insbesondere beim 3D-Parcours Schießen im Gelände besonders herausgefordert.

Intuitives Bogenschießen wird auch als therapeutisches Bogenschießen in Kliniken eingesetzt. – Fokus, Adaption und Intuition sind zentrale Elemente des Intuitiven Bogenschießens. – Die begriffliche Nähe zum Management 4.0 ist offensichtlich. Ich werde später aufzeigen, dass auch eine Schnittmenge zur Künstlichen Intelligenz mittels Deep Learning gegeben ist.

Vor kurzem hatte ich die Gelegenheit und das Glück an einem dreitägigen Kurs zum Thema Deep Learning mittels Tensorflow teilzunehmen [4]. Tensorflow ist die von google u.a. über colab.research.google.com zur Verfügung gestellte Plattform für das Erstellen von Deep Learning Systemen der Künstlichen Intelligenz. – Das Eintauchen in diese und weitere Plattformen des Machine Learnings (ML) ist überwältigend: Es ist kein Programmieren mehr im mir bisher bekannten Sinne, sondern entspricht eher dem Design und Konfigurieren von Systemen auf sehr hohem Abstraktionsniveau. – Den erreichten (globalen) Fortschritt im ML konnte ich mir bisher in dieser nahezu „unendlichen Fülle“ nicht vorstellen. Deep Learning ist eine Form von technischer Selbstorganisation – das Design und die Konfiguration dienen der Ausgestaltung der Selbstorganisationsparameter des neuronalen Netzwerkes; und damit ist der Bezug zu Management 4.0 schon erkennbar.          

Vor einem Jahr haben wir in der Fachgruppe Agile Management eine Arbeitsgruppe ins Leben gerufen, die sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Projekt Management beschäftigt: Helge Nuhn hat kürzlich einen Übersichtsartikel zu Stand und Potential der Nutzung von Artificial Intelligence Systemen (AI Systemen) in temporären Organisationen und im Projekt Management erstellt [5].

In allen drei Bereichen – Intuitivem Bogenschießen, Künstlicher Intelligenz und Management 4.0 – ist Lernen das Schlüsselelement, um das System Mensch, das technische System Neuronales Netzwerk und das soziale System Team oder Organisation auf das Umfeld, also auf den jeweiligen Kontext, auszurichten.

In dem Standardwerk zu Machine Learning (ML) von Aurélien Géron charakterisiert er maschinelle Lernverfahren u.a. durch die Gegenüberstellung von Instanzbasiertem Lernen und Modellbasiertem Lernen: Instanzbasiertes Lernen ist dem Auswendiglernen sehr nahe. – Die Maschine lernt vordefinierte Objekt-Beispiele (Instanzen) einfach auswendig und wendet ein sogenanntes Ähnlichkeitsmaß zum Identifizieren von neuen Objekten (Instanzen) an. Ist die Ähnlichkeit hoch genug werden die neuen Objekte maschinell den vordefinierten Klassen zugeordnet. Instanzen können spezifische Kunden, Äpfel, eMails usw. sein. Das Ähnlichkeitsmaß wird über Regeln definiert und wird im „klassischen“ Sinne programmiert. – Die Regeln stellen eine äußerst einfache Form eines von außen (durch den Programmierer) vorgegebenen Modells dar. Das eigentliche Modellbasierte Lernen funktioniert jedoch völlig anders: Einem System werden Beispieldaten übergeben und das System entwickelt hieraus ein Modell und dieses Modell wird zur Vorhersage verwendet. Das Modellbasierte Lernen ist also dem wissenschaftlichen Vorgehen bei der Entwicklung von Erkenntnissen nicht unähnlich. Deep Learning lässt sich nach dem mehr oder weniger an Selbständigkeit beim AI-Lernen unterscheiden: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.

Zwischen Instanzbasiertem Lernen und Modellbasiertem Lernen liegt ein fundamentaler Unterschied. – Dies wird in dem Moment offensichtlich, wenn ich die Verbindung zum Management 4.0 und dem Lernen im einfachen oder komplizierten Kontext und dem Lernen im komplexen Kontext ziehe. Das Instanzbasierte Lernen ist das Lernen an Best Practice, also an Beispiel-Objekten wie einem Beispiel-Projekt oder an einem Beispiel-Verfahren. Das Ähnlichkeitsmaß ist in diesem Fall die Nähe zur eigenen Praxis: Der Lernende sucht nach einem Projekt, das möglichst zu seiner bisherigen Praxis passt. Dies kann heißen, dass Beispiele aus anderen Branchen nicht akzeptiert werden, dass nur dann das Beispiel passt, wenn der Lernende davon ausgeht, dass im Best Practice ein ähnliches Mindset vorliegt oder dass der WIP (Work-in-Progress) wie in der eigenen Organisation ähnlich groß ist, usw…. In jedem Fall wird der Projektkontext des Best Practices nur ungenügend abgebildet, es findet keine oder eine nur sehr geringe Abstraktionsleistung statt und die Übertragbarkeit ist deshalb mehr als fraglich.

Lernen im Management 4.0 ist Modellbasiertes Lernen. Instanzen sind nicht die Basis des Lernens, allenfalls um zu zeigen, dass man mit dem Modell sehr gut Probleme (Instanzen) lösen kann, die man vorher noch nie gesehen hat. – Falls das Modell jedoch nicht erfasst wird, erzeugt dies bei einem an Instanzbasiertes Lernen gewöhnten Menschen keine Erkenntnis: Da das Modell sich nicht erschließt, erschließt sich auch nicht die Lösung; Modell und Lösung sind unpraktisch.         

Mit dieser Erkenntnis sehr eng verbunden ist das sogenannte „Overfitting“ im ML: Man kann ein Neuronales Netz extrem gut mit einem gewaltig großen Datensatz (zum Beispiel Tier-Bildern) trainieren. – Die ermittelte Trefferrate ist fantastisch, so lange Bilder aus dem Trainingsdatensatz verwendet werden. – Trotzdem versagt das Netz bei einem bisher unbekannten Bild die Hundeart Spitz zu erkennen, und verortet den Spitz als Tyrannosaurus Rex. Der Kontext in dem der Spitz gezeigt wurde, war anders als bei den Trainingsdaten: Das AI-System konnte aufgrund der geringen Datenvariabiltät kein hinreichend abstraktes Modell ausbilden, um den Spitz in einem andersartigen Kontext zu erkennen. – Das Modell war sozusagen im Instanzbasierten Lernen hängen geblieben.

Beim Bogenschießen machte ich eine ähnliche Erfahrung im Selbsttraining: Ich stellte mich mit sehr vielen Schüssen (und ich meine hunderte, wenn nicht tausende Schüsse) auf einen bestimmten Kontext ein und die Trefferrate war sehr gut! – Eugen Herrigel beschreibt in seinem Buch wie er 4 Jahre aus einem Meter Distanz zum Ziel die Rituale des Zen-Bogenschießens einübt, um dann ad hoc mit einer 60 Meter Distanz konfrontiert zu werden, an der er über Monate kläglich scheiterte.

Bogenschießen unterliegt vielen, wahrscheinlich einigen hundert Parametern: Einer der offensichtlichen Kontext-Parameter ist die Entfernung zum Ziel. Änderte ich in der Anfangszeit die Entfernung ging meine Trefferrate deutlich runter. Ich hatte meine Intuition, mein Gehirn (d.h. mein neuronales Netzwerk), mittels Instanzbasiertem Lernen trainiert. Mit der Hinzunahme weiterer Entfernungen im 3D-Parcours wurde meine Trefferrate immer schlechter, um nicht zu sagen chaotischer. Mein Gehirn hat es aufgrund der vielen Parameter nicht geschafft, von allein eine Intuition, also ein mentales Modell, auszubilden, das mir zu einer besseren Trefferrate verhilft. Bei künstlichen Neuronalen Netzwerken hat man eine ähnliche Beobachtung gemacht: AI-Systeme können ebenfalls „Frustration“ ausbilden, sei es, dass sie in einem System-Zustand verharren oder „chaotische“ Reaktionen zeigen.  

Die Trefferrate wurde erst wieder deutlich besser als ich meiner Intuition auf die Sprünge half. Ich dachte mir ein einfaches Modell aus: Dieses Modell beruht auf der Erkenntnis, dass der Pfeilflug eine Wurfparabel beschreibt. Man spricht auch von ballistischem Schießen. Ist die Distanz gering (ca. 20 m) merkt man vielfach nichts von dieser Wurfparabel. – Vielfach bedeutet, dass die anderen Parameter, wie zum Beispiel Pfeilgewicht, Bogenstärke, usw. dies ermöglichen. Im Falle meines Bogens und meiner Pfeile wird die Wurfparabel ab 20 m immer stärker sichtbar. Das Modell lautet aktuell: Richte den Pfeil in einer geraden Linie auf das Ziel aus, auch wenn es 30 oder 40 Meter entfernt ist, schätze die Entfernung und hebe den Bogen in Abhängigkeit von der Entfernung leicht an. Leicht anheben bedeutet maximal 1-2 Winkelgrad. – Ein Winkelgrad kann durchaus im Ziel eine Abweichung von 50 cm oder mehr hervorrufen. – Also eine ziemliche Anforderung an Intuition und Motorik. Seit ich mit diesem Modell (das noch etwas umfangreicher ist, und weitere Parameter wie zum Beispiel das Pfeilgewicht berücksichtigt) schieße, hat sich die Trefferrate wieder deutlich verbessert und meine Adaptionsfähigkeit ist wesentlich gestiegen.      

Der Neurobiologe Henning Beck beschreibt in [7] wie unser Hang zur Ordnung im Lernen, also zum Instanzbasierten Block-Lernen uns „behindert“:

„Stellen Sie sich vor, Sie sind Lehrer an einer Kunstschule und wollen Ihren Kursteilnehmern den typischen Malstil von van Gogh, Monet und Cezanne vermitteln, wie gehen Sie vor? Oder umgedreht gefragt: Sie sollen für eine Prüfung lernen, was das Typische an den Bildern der drei Künstler ist, was würden Sie tun? Würden Sie sich Bilder der Maler anschauen? Ins Museum gehen, die Bilder vielleicht sogar nachmalen? …

…Eine Gruppe lernte genau nach obiger Blockabfertigung: Zunächst sah man sich eine Reihe von Bildern des ersten Künstlers an, machte dann eine kurze Pause, bevor die Bilder des Künstlers Nummer zwei folgten. Bei der anderen Gruppe machte man etwas anderes: Man zeigte die Bilder aller Künstler durcheinandergemischt, machte dann eine Pause und zeigte anschließend eine neue Runde durchmischter Bilder. Was für ein heilloses Durcheinander! So verliert man doch total den Überblick! …

…Das Ergebnis der Studie war jedoch erstaunlich: Ging es in dem anschließenden Test darum, ein zuvor gezeigtes Bild zu erkennen, dann schnitt die erste Gruppe, die blockweise gelernt hatte, besser ab. Ging es jedoch darum, ein neues, zuvor nicht gezeigtes Bild korrekt zuzuordnen, dann war Gruppe zwei mit den durchmischten Bildern besser. Denn diese Gruppe hatte die Bilder nicht nur auswendig gelernt, sondern auch das Typische der Malstile verstanden…

…Im obigen Malstilexperiment gaben drei Viertel der Teilnehmer an, das blockweise Lernen führe zu einem besseren Verständnis der Malstile – selbst nachdem man den finalen Test gemacht hatte, war die Mehrheit überzeugt, weiterhin blockweise lernen zu wollen.“

Ich habe Henning Beck hier so ausführlich zitiert, weil ich das „…Durchmischen von Lerninhalten, …das „Interleaving“…“ seit vielen Jahren in meinen Management 4.0 Trainings anwende und auch dort die Erfahrung mache, dass 50-75% der Teilnehmer das Block-Lernen bevorzugen. – Wie oben geschildert, geht blockweises Lernen mit dem Unvermögen einher, mentale Modelle zu erstellen, die sich auf neue Kontexte adaptiv einstellen. – Dies ist eine zentrale Fähigkeit um Komplexität zu meistern, also dem Handeln unter Unsicherheit und Unüberschaubarkeit.   

Meine Erfahrungen, sei es im Selbst-Training beim Bogenschießen, beim Erstellen von AI-Systemen oder in meinen Management 4.0 Trainings, zeigen, dass die Schnittmenge in diesen drei vordergründig disjunkten Bereichen keineswegs Null ist. – Die hier skizzierten Metabetrachtungen helfen, Einzel-Disziplinen besser zu verstehen, vernetzte Erkenntnisse zu gewinnen und Meta-Lernen anzuregen.

 

[1] Hörnchen D (2021) Die Bogenwerkstatt, https://www.die-bogenwerkstatt.de/, zugegriffen am 15.09.2021

[2] Wikipedia (2021) Traditionelles Bogenschießen, https://de.wikipedia.org/wiki/Traditionelles_Bogenschie%C3%9Fen, zugegriffen am 15.09.2021

[3] Herrigel E. (2010) Zen in der Kunst des Bogenschießens

[4] Zeigermann O (2021) Introduction Deep Learning to Deep Learning with Tensorflow 2, zeigermann.eu, embarc.de/oliver-zeigermann, ein Training der oose.de

[5] Nuhn H (2021) Organizing for temporality and supporting AI systems – a framework for applied AI and organization research, Lecture Notes in Informatics, GI e.V

[6] Géron A (2020) Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und Tesnorflow, O’Reilly, 2. Auflage

[7] Beck H (2021) Die Crux mit der Ordnung, in managerSeminare 276, März 2021, https://www.managerseminare.de/ms_Artikel/Schlauer-lernen-Die-Crux-mit-der-Ordnung,281117, zugegriffen am 15.09.2021