神經繪圖中的原型塗色

原型是什麼

原型這個詞彙來自心理學家卡爾．榮格（CarlJung），他此為原型為一個領域的典型模式，每當我們有一致性且反覆發生的領悟模式，我們就是跟原型打交道。

原型塗色

在神經繪圖中，「原型塗色」是基礎演算法是其第 4 步驟：「整合」（Integration）下的一個子步驟（4.2）在這個步驟中，我們執行「大面積著色」和「連接不相連區塊」的核心目的就是是將破碎的部份整合為一個整體；整合的目的是當被吸引的神經網絡能量 (neural network energy) 超越了任務本身的能量複雜度時，問題就能得到解決。

換句話說，「原型塗色」利用色彩的能量和視覺上的連結性，將潛意識中分離或衝突的意念統一起來 (unite)，進而達到心理上的整合與轉化。

技巧

在工具的選擇上， 螢光筆（Highlighters）適合此步驟，因為它們可以快速覆蓋大面積。而色鉛筆可以容易混色且可以疊在螢光筆上。另外在這個步驟時，應避免裝飾，因為在此階段的工作是整合性的，非裝飾性的。