Простыми словами
Представьте термостат, который меняет нагрев, но не спрашивает, правильно ли выбрана сама температура. Single-loop learning исправляет действия внутри существующих правил, поэтому полезно для стабильной цели, но не пересматривает исходные предположения.
Механизм действия
Сначала проверяют, есть ли исходное условие из определения. Затем смотрят, как оно влияет на стимулы, правила, информацию и поведение участников. Если эту связь не удаётся наблюдать, принцип не стоит использовать как готовое объяснение.
Пример в работе
Игнорировать механизм и реагировать только на отдельный симптом.
Зафиксировать условия, применить механизм и проверить результат по наблюдаемому сигналу.
Ограничения
«Single-Loop Learning» объясняет только часть происходящего в области «Организации и метрики». Сам принцип не говорит, насколько сильным будет эффект в вашем случае, и не заменяет измерения. При другом масштабе, среде или временном горизонте результат может отличаться.
Источник
Chris Argyris, “Teaching Smart People How to Learn”, 1991.