Конструкт «ментальные модели»: его сущность и использование в различных областях психологии

Введение. Ментальные модели – это научный психологический конструкт, который означает, люди создают в своём разуме модели внешнего мира и оперируют ими для планирования своей деятельности. Ментальные модели на сегодняшний день нашли применение в различных областях: объяснение принципов человеческого мышления и решения логических задачи, создание моделей о времени, множествах, причинах и следствиях, а также в сфере обучения, социальных отношений, командной работы. Однако на русском языке тематика исследования ментальных моделей практически не представлена.

Цель. Рассмотреть работы, посвященные исследованию ментальных моделей в различных сферах психологии.

Ментальные модели в сфере исследований процесса мышления. Ведущий эксперт в области механизмов человеческого мышления P. N. Johnson-Laird выдвинул и в своих работах обосновал, что в процессе рассуждений люди активно создают ментальные модели, которые сопровождают логические операции и могут оказывать на них влияние. Ментальные модели являются иконичными, отражающими значение предметов внешнего мира, развертываются в соответствующей внешним событиям последовательности, и отражают внешние операции схематично.

Ментальные модели в обучении. Ментальные модели могут быть полезным инструментов для конструирования образовательного процесса. Понимание и грамотное использование естественных механизмов психики обучающихся может улучшить процесс моделирования их знаний об окружающем мире.

Ментальные модели в социально-психологических процессах. Взаимодействие индивида с другими людьми порождает процесс формирования их отражений во внутреннем пространстве, создания моделей поведения и возможных реакций окружающих. В командном взаимодействии важным фактором эффективности и жизнеспособности команды является наличие общих (командных) ментальных моделей.

Обсуждение результатов. Использование концепции ментальных моделей в различных областях и большое количество концептуальных и эмпирических работ на эту тему может свидетельствовать об универсальности феномена моделей. Ментальные модели как объяснительный принцип встроены в существующие теории и обогатить их.

1. Ждан, А. Н. (2017). Теория и практика в психологическом наследии П.Я. Гальперина. Национальный психологический журнал, 3(27), 33–39. https://doi.org/10.11621/npj.2017.0305

2. Проненко, Е. А. (2024). Общие ментальные модели и совместная деятельность: сопоставление исследовательских подходов. Инновационная наука: психология, педагогика, дефектология, 7(1), 122‒130. https://doi.org/10.23947/2658-7165-2024-7-1-122-130

3. Проненко, Е. А., и Буняева, М. В. (2018). Анализ феномена общего понимания в командном взаимодействии. Северо-Кавказский психологический вестник, 16(1), 5–12.

4. Arthars, N., Markauskaite, L., & Goodyear, P. (2024). Constructing shared understanding of complex interdisciplinary problems: Epistemic games in interdisciplinary teamwork. Journal of the Learning Sciences, 33(2), 405–442. https://doi.org/10.1080/10508406.2024.2341390

5. Bhalwankar, R., & Treur, J. (2021). Modeling the development of internal mental models by an adaptive network model. Procedia Computer Science, 190, 90–101. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.06.011

6. Cortes, R. A., Peterson, E. G., Kraemer, D. J. M., Kolvoord, R. A., Uttal, D. H., Dinh, N., Weinberger, A. B., Daker, R. J., Lyons, I. M., Goldman, D., & Green, A. E. (2022). Transfer from spatial education to verbal reasoning and prediction of transfer from learning-related neural change. Science advances, 8(32), eabo3555. https://doi.org/10.1126/sciadv.abo3555

7. Craik, K. J. W. (1943). The nature of explanation. University Press.

8. De Kleer, J., & Brown, J. (1983). Assumptions and ambiguities in mechanistic mental models. In D. Gentner, A. Stevens (eds.) Mental models (pp. 155–190). Hillsdale NJ.

9. Doyle, J. K., & Ford, D. N. (1998). Mental models concepts for system dynamics research. System Dynamics Review, 1(1), 3–29.

10. Franco, C., & Colinvaux, D. (2000). Grasping Mental Models. In J. K. Gilbert, C. J. Boulter (eds.) Developing Models in Science Education. Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-010-0876-1_5

11. Greca, I. M., & Moreira, M. A. (2000). Mental models, conceptual models, and modelling. International Journal of Science Education, 22(1), 1–11. https://doi.org/10.1080/095006900289976

12. Hermans, A., Muhammed, S., & Treur, J. (2021). A second-order adaptive network model for attachment theory. In Proc of the 11th international conference on computational science, ICCS’21. Springer Nature.

13. Johnson-Laird, P. N. (1983). Mental models: Towards a cognitive science of language, inference, and consciousness. Harvard University Press.

14. Johnson-Laird, P. N. (2013). Mental models and cognitive change. Journal of Cognitive Psychology, 25(2), 131–138. https://doi.org/10.1080/20445911.2012.759935

15. Johnson-Laird, P. N. (2010). Mental models and human reasoning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(43).

16. Kelly, L., Khemlani, S., & Johnson-Laird, P. N. (2020). Reasoning about durations. Journal of Cognitive Neuroscience, 32, 2103–2116.

17. Khemlani, S. S., Mackiewicz, R., Bucciarelli, M., & Johnson-Laird, P. N. (2013). Kinematic mental simulations in abduction and deduction. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 110(42), 16766–16771. https://doi.org/10.1073/pnas.1316275110

18. Khemlani, S., Barbey, A., & Johnson-Laird, P. N. (2014). Causal reasoning with mental models. Frontiers in Human Neuroscience, 8, 849, 1–15.

19. Khemlani, S., Goodwin, G.P., & Johnson-Laird, P. N. (2015). Causal relations from kinematic simulations. In R. Dale, C. Jennings, P. Maglio, T. Matlock, D. Noelle, A. Warlaumont, & J. Yoshimi (eds.), Proceedings of the 37th Annual Conference of the Cognitive Science Society. Austin.

20. Khemlani, S., Lotstein, M., Trafton, J. G., & Johnson-Laird, P. N. (2015). Immediate inferences from quantified assertions. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 68, 2073–2096.

21. Leaf, J. B. Cihon, J. H., Ferguson, J. L., Leaf R., McEachin J., Mountjoy T., Leaf J., & Rogue A. (2024). Chapter 24 – Learning-how-to-learn curriculum. In A Progressive Approach to Applied Behavior Analysis (pp. 287–302). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-95741-0.00006-4

22. Norman, D. A. (1983). Some observations on mental models. In D. Gentner, A. L. Stevens (Eds.), Mental models (pp. 7–14). Hillsdale, NJ.

23. Ragni, M., Khemlani, S., & Johnson-Laird, P. N. (2014). The evaluation of the consistency of quantified assertions. Memory & Cognition, 42, 53–66.

24. Rapp, D. N. (2005). Mental Models: Theoretical Issues for Visualizations in Science Education. Visualization in Science Education, 43–60. https://doi.org/10.1007/1-4020-3613-2_4

25. Resick, C. J., Dickson, M. W., Mitchelson, J. K., Allison, L. K., & Clark, M. A. (2010). Team composition, cognition, and effectiveness: Examining mental model similarity and accuracy. Group Dynamics: Theory, Research, and Practice, 14(2), 174–191. https://doi.org/10.1037/a0018444

26. Santos, C. M., Uitdewilligen, S., & Passos, A. M. (2015). Why is Your Team More Creative Than Mine? The Influence of Shared Mental Models on Intra-group Conflict, Team Creativity and Effectiveness. Creativity and Innovation Management, 24: 645–658. https://doi.org/10.1111/caim.12129

27. Shih, Y. F., & Alessi, S. M. (1993). Mental models and transfer of learning in computer programming. Journal of Research in Computing Education, 26(2), 154–175.

28. Taylor, I., Barker, M., & Jones, A. (2003). Promoting mental model building in astronomy education. International Journal of Science Education, 25(10), 1205–1225. https://doi.org/10.1080/0950069022000017270a

29. Treur, J. (2021). Mental models in the brain: On context-dependent neural correlates of mental models. Cognitive Systems Research, 69, 83–90. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2021.06.001

30. Treur, J. (2021). Self-modeling Networks Using Adaptive Internal Mental Models for Cognitive Analysis and Support Processes. Studies in Computational Intelligence, 944. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65351-4_21