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ダブルループ学習はこの単純なフィードバック反応よりさらに踏み込んで、その反応の元となる条件そのものを問題にする。サーモスタットの例では、ダブルループ学習では設定温度の妥当性に疑問を抱くという考え方である。
「学習は2つの状況下で起こると定義できる。1つは、組織があらかじめ意図していたことを達成したとき、つまり行動計画と実際の結果が一致したとき。もう1つは、計画と結果の不一致を発見しそれを修正したとき、つまり不一致を一致に変えたときである。シングルループ学習は、一致が生み出されたとき、あるいは行動を変えることによって不一致が修正されたときに起こる。ダブルループ学習は、まず前提となっている変数を、その後に行動を検証し変えることによって不一致が修正されたときに起こる」
” クリス・アージリス マネジャー論の研究者 | 世界のビジネスプロフェッショナル 思想家編 | ダイヤモンド・オンライン
