Mentales Modell

Ein mentales Modell ist eine innere Repräsentation der äußeren Realität : also eine Art, die Realität im Geist abzubilden . Solche Modelle spielen vermutlich eine wichtige Rolle bei Kognition , Denken und Entscheidungsfindung . Der Begriff wurde 1943 von Kenneth Craik geprägt , der annahm, dass der Geist „kleinmaßstäbliche Modelle “ der Realität konstruiert, um Ereignisse vorherzusehen. Mentale Modelle können das Verhalten beeinflussen , beispielsweise die Herangehensweise an Problemlösungen und Aufgaben.

In der Psychologie wird der Begriff „mentale Modelle“ mitunter synonym für mentale Repräsentationen oder mentale Simulationen im Allgemeinen verwendet. Die Konzepte von Schema und konzeptuellem Modell sind kognitiv eng verwandt. Andernorts bezeichnet er die von Philip Johnson-Laird und Ruth M. J. Byrne entwickelte Theorie der mentalen Modelle des Denkens .

Der Begriff „mentales Modell“ soll auf Kenneth Craik in seinem 1943 erschienenen Buch „The Nature of Explanation“ zurückgehen . ^{[ 1 ] [ 2 ]} Georges-Henri Luquet argumentierte in „Le dessin enfantin “ (Kinderzeichnungen), das 1927 von Alcan in Paris veröffentlicht wurde, dass Kinder interne Modelle konstruieren – eine Ansicht, die unter anderem den Kinderpsychologen Jean Piaget beeinflusste .

Jay Wright Forrester definierte allgemeine mentale Modelle folgendermaßen:

Das Bild der Welt, das wir im Kopf haben, ist lediglich ein Modell. Niemand bildet sich die gesamte Welt, Regierung oder das gesamte Land vor. Er wählt lediglich bestimmte Konzepte und deren Beziehungen aus und nutzt diese, um das reale System darzustellen (Forrester, 1971).

Philip Johnson-Laird veröffentlichte 1983 „ Mental Models: Towards a Cognitive Science of Language, Inference and Consciousness“. Im selben Jahr gaben Dedre Gentner und Albert Stevens einen Sammelband mit dem gleichen Titel heraus . Die erste Zeile ihres Buches erläutert die Idee weiter: „Eine Funktion dieses Kapitels ist es, das Offensichtliche zu betonen: Die Sichtweisen der Menschen auf die Welt, auf sich selbst, auf ihre eigenen Fähigkeiten und auf die Aufgaben, die sie zu erfüllen haben, oder die Themen, die sie lernen sollen, hängen stark von den Konzeptualisierungen ab, die sie in die Aufgabe einbringen.“ ^{[ 3 ]}

Seitdem wurde das Konzept in der Mensch-Computer-Interaktion und Usability vielfach diskutiert und angewendet, unter anderem von Forschern wie Donald Norman und Steve Krug (in seinem Buch „ Don’t Make Me Think “). Walter Kintsch und Teun A. van Dijk zeigten anhand des Begriffs „ Situationsmodell“ (in ihrem Buch „Strategies of Discourse Comprehension“ , 1983) die Relevanz mentaler Modelle für die Produktion und das Verständnis von Diskursen auf .

Charlie Munger popularisierte die Verwendung multidisziplinärer Denkmodelle für Geschäfts- und Investitionsentscheidungen. ^{[ 4 ]}

Eine Auffassung zum menschlichen Denken besagt, dass es auf mentalen Modellen beruht. Demnach können mentale Modelle durch Wahrnehmung, Vorstellungskraft oder das Verstehen von Diskursen konstruiert werden (Johnson-Laird, 1983). Solche mentalen Modelle ähneln Architektenmodellen oder physikalischen Diagrammen, da ihre Struktur analog zur Struktur der dargestellten Situation ist, anders als beispielsweise die Struktur logischer Formen in formalen Regeltheorien des Denkens. Insofern ähneln sie den Bildern in der Bildtheorie der Sprache, die der Philosoph Ludwig Wittgenstein 1922 beschrieb. Philip Johnson-Laird und Ruth M. J. Byrne entwickelten ihre Theorie der mentalen Modelle des Denkens, die davon ausgeht, dass Denken nicht von logischen Formen, sondern von mentalen Modellen abhängt (Johnson-Laird und Byrne, 1991).

Mentale Modelle basieren auf wenigen fundamentalen Annahmen ( Axiomen ), die sie von anderen in der Psychologie des Denkens vorgeschlagenen Repräsentationen unterscheiden (Byrne & Johnson-Laird, 2009). Jedes mentale Modell repräsentiert eine Möglichkeit. Es erfasst das, was allen verschiedenen Arten, wie diese Möglichkeit eintreten kann, gemeinsam ist (Johnson-Laird & Byrne, 2002). Mentale Modelle sind ikonisch, d. h., jeder Teil eines Modells entspricht dem Teil dessen, was es repräsentiert (Johnson-Laird, 2006). Mentale Modelle basieren auf einem Wahrheitsprinzip: Sie repräsentieren typischerweise nur mögliche Situationen, und jedes Modell einer Möglichkeit repräsentiert nur das, was gemäß der Aussage in dieser Möglichkeit wahr ist. Mentale Modelle können jedoch auch Falsches repräsentieren, das vorübergehend als wahr angenommen wird, beispielsweise im Fall von kontrafaktischen Konditionalsätzen und kontrafaktischem Denken (Byrne, 2005).

Man geht davon aus, dass eine Schlussfolgerung gültig ist, wenn sie in allen möglichen Fällen zutrifft. Verfahren des Denkens mit mentalen Modellen nutzen Gegenbeispiele, um ungültige Schlussfolgerungen zu widerlegen; sie gewährleisten die Gültigkeit, indem sie sicherstellen, dass eine Schlussfolgerung für alle Modelle der Prämissen gilt. Bei Problemen mit mehreren Modellen konzentrieren sich die Denkenden auf eine Teilmenge der möglichen Modelle, oft nur auf ein einziges. Wie leicht sie Schlussfolgerungen ziehen können, hängt von vielen Faktoren ab, darunter Alter und Arbeitsgedächtnis (Barrouillet et al., 2000). Sie verwerfen eine Schlussfolgerung, wenn sie ein Gegenbeispiel finden, also eine Möglichkeit, in der die Prämissen zutreffen, die Schlussfolgerung aber nicht (Schroyens et al., 2003; Verschueren et al., 2005).

Die wissenschaftliche Debatte darüber, ob menschliches Denken auf mentalen Modellen, formalen Schlussregeln (z. B. O’Brien, 2009), domänenspezifischen Schlussregeln (z. B. Cheng & Holyoak, 2008; Cosmides, 2005) oder Wahrscheinlichkeiten (z. B. Oaksford & Chater, 2007) beruht, hält an. Zahlreiche empirische Vergleiche der verschiedenen Theorien wurden bereits durchgeführt (z. B. Oberauer, 2006).

Ein mentales Modell ist im Allgemeinen:

• gegründet auf nicht quantifizierbaren, angreifbaren, unklaren oder unvollständigen Fakten;
• flexibel – sowohl im positiven als auch im negativen Sinne erheblich variabel;
• ein Informationsfilter, der selektive Wahrnehmung bewirkt , d. h. die Wahrnehmung nur ausgewählter Teile der Information ;
• very limited, compared with the complexities of the world, and even when a scientific model is extensive and in accordance with a certain reality in the derivation of logical consequences of it, it must take into account such restrictions as working memory; i.e., rules on the maximum number of elements that people are able to remember, gestaltisms or failure of the principles of logic, etc.;
• dependent on sources of information, which one cannot find anywhere else, are available at any time and can be used.^[5][6][7]

Mental models are a fundamental way to understand organizational learning. Mental models, in popular science parlance, have been described as "deeply held images of thinking and acting".^[8] Mental models are so basic to understanding the world that people are hardly conscious of them.

S.N. Groesser and M. Schaffernicht (2012) describe three basic methods which are typically used:

• Causal loop diagrams – displaying tendency and a direction of information connections and the resulting causality and feedback loops
• System structure diagrams – another way to express the structure of a qualitative dynamic system
• Stock and flow diagrams – a way to quantify the structure of a dynamic system

These methods allow showing a mental model of a dynamic system, as an explicit, written model about a certain system based on internal beliefs. Analyzing these graphical representations has been an increasing area of research across many social science fields.^[9] Additionally software tools that attempt to capture and analyze the structural and functional properties of individual mental models such as Mental Modeler, "a participatory modeling tool based in fuzzy-logic cognitive mapping",^[10] have recently been developed and used to collect/compare/combine mental model representations collected from individuals for use in social science research, collaborative decision-making, and natural resource planning.

In the simplification of reality, creating a model can find a sense of reality, seeking to overcome systemic thinking and system dynamics.

These two disciplines can help to construct a better coordination with the reality of mental models and simulate it accurately. They increase the probability that the consequences of how to decide and act in accordance with how to plan.^[5]

• Systemdynamik – Erweiterung mentaler Modelle durch die Schaffung expliziter Modelle, die klar, leicht zu kommunizieren und miteinander vergleichbar sind.
• Systemisches Denken – die Suche nach Mitteln zur Verbesserung der mentalen Modelle und damit zur Verbesserung der Qualität dynamischer Entscheidungen, die auf mentalen Modellen basieren.

Experimentelle Studien, die in Schwerelosigkeit ^{[ 11 ]} und auf der Erde unter Verwendung von Neuroimaging ^{[ 12 ]} durchgeführt wurden, zeigten, dass der Mensch über ein mentales Modell der Auswirkungen der Schwerkraft auf die Bewegung von Objekten verfügt.

Nach der Analyse der grundlegenden Merkmale ist es notwendig, den Prozess der Veränderung mentaler Modelle bzw. den Lernprozess zu betrachten. Lernen ist ein iterativer Prozess , und Rückkopplungsschleifen lassen sich wie folgt darstellen: einfaches Lernen oder doppeltes Lernen.

Mentale Modelle beeinflussen, wie Menschen Informationen verarbeiten und wie sie letztendlich Entscheidungen treffen. Die Entscheidung selbst ändert sich, die mentalen Modelle bleiben jedoch gleich. Es ist die vorherrschende Lernmethode, weil sie sehr bequem ist.

Doppelschleifenlernen ( siehe Abbildung unten ) kommt zum Einsatz, wenn das mentale Modell, auf dem eine Entscheidung beruht, angepasst werden muss. Im Gegensatz zu Einzelschleifen beinhaltet dieses Modell einen Wandel im Verständnis – von einfach und statisch zu umfassender und dynamischer –, beispielsweise durch die Berücksichtigung von Veränderungen in der Umgebung und der Notwendigkeit, Veränderungen in den mentalen Modellen auszudrücken. ^{[ 6 ]}

Lernprozess

• Barrouillet, P. et al. (2000). Bedingtes Schließen durch mentale Modelle: chronometrische und entwicklungspsychologische Evidenz . Cognit. 75, S. 237–266.
• Byrne, RMJ (2005). Die rationale Vorstellungskraft: Wie Menschen kontrafaktische Alternativen zur Realität erschaffen . Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
• Byrne, RMJ & Johnson-Laird, PN (2009). „Wenn“ und die Probleme des bedingten Denkens. Trends in Cognitive Sciences . 13, S. 282–287.
• Cheng, PC und Holyoak, KJ (2008) Pragmatische Denkschemata. In: Reasoning: studies of human inference and its foundations (Adler, JE und Rips, LJ, Hrsg.), S. 827–842, Cambridge University Press.
• Cosmides, L. et al. (2005) Betrüger erkennen. Trends in Cognitive Sciences . 9, S. 505–506.
• Forrester, JW (1971) Kontraintuitives Verhalten sozialer Systeme . Technology Review, Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
• Gentner, D. & Stevens, AL (Hrsg.) (1983). Mentale Modelle . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Groesser, SN & Schaffernicht, M. (2012). Mentale Modelle dynamischer Systeme: Erweiterungen von Konzepten der Systemdynamik. Systems Research and Behavioral Science, 29(6), S. 607–626.
• Johnson-Laird, PN (1983). Mentale Modelle: Auf dem Weg zu einer kognitiven Wissenschaft von Sprache, Schlussfolgerung und Bewusstsein. Cambridge, England: Cambridge University Press.
• Johnson-Laird, PN (2006) Wie wir denken . Oxford University Press.
• Johnson-Laird, PN und Byrne, RMJ (1991). Deduction . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Johnson-Laird, PN und Byrne, RMJ (2002) Konditionalsätze: Eine Theorie der Bedeutung, des Schlussfolgerns und der Pragmatik. Psychology Review, 109, S. 646–678.
• Kintsch, W. & van Dijk, TA (1983). Strategien des Diskursverstehens . New York: Academic Press.
• Krug, S. (2000). Don't Make Me Think: A Common Sense Approach to Web Usability . Indianapolis: New Riders Publishing.
• Luquet, G.-H. (1927). Le dessin enfantin . Paris: Alcan.
• Norman, DA (1988). Die Psychologie der Alltagsdinge . New York: Doubleday.
• Oaksford, M. und Chater, N. (2007) Bayesianische Rationalität . Oxford University Press.
• Oberauer K. (2006) Argumentation mit Konditionalsätzen: Ein Test formaler Modelle von vier Theorien . Kognitive Psychologie, 53: 238–283.
• O'Brien, D. (2009). Menschliches Denken beinhaltet eine mentale Logik. Behav. Brain Science, 32, S. 96–97.
• Schroyens, W. et al. (2003). Auf der Suche nach Gegenbeispielen: Deduktive Rationalität im menschlichen Denken . Quart. J. Exp. Psychology, 56(A), S. 1129–1145.
• Verschueren, N. et al. (2005). Alltägliches bedingtes Denken: Ein vom Arbeitsgedächtnis abhängiger Kompromiss zwischen Gegenbeispiel- und Wahrscheinlichkeitsnutzung . Mem. Cognit . 33, S. 107–119.
• Wittgenstein, L. (1922). Tractatus Logico-Philosophicus . London: Kegan Paul.

• Chater, N. et al. (2006) Probabilistische Modelle der Kognition: Konzeptuelle Grundlagen. Trends in Cognitive Science, 10(7): 287-91. doi : 10.1016/j.tics.2006.05.007 .
• Gentner, Dedre; Stevens, Albert L., Hrsg. (1983). Mentale Modelle . Hillsdale: Erlbaum 1983.
• Groesser, S. N. (2012). Mentales Modell dynamischer Systeme . In N. M. Seel (Hrsg.). Enzyklopädie der Lernwissenschaften (Bd. 5, S. 2195–2200). New York: Springer.
• Groesser, SN & Schaffernicht, M. (2012). Mentale Modelle dynamischer Systeme: Bestandsaufnahme und Ausblick . System Dynamics Review, 28(1): 46-68, Wiley.
• Johnson-Laird, PN 2005. Die Geschichte der mentalen Modelle .
• Jones, NA et al. (2011). " Mentale Modelle: eine interdisziplinäre Synthese von Theorie und Methoden " Ecology and Society. 16 (1): 46.
• Jones, NA et al. (2014). „ Ermittlung mentaler Modelle: Ein Vergleich von Interviewverfahren im Kontext des natürlichen Ressourcenmanagements “ Ecology and Society. 19 (1): 13.
• Luquet, Georges-Henri (2001). Kinderzeichnungen . Free Association Books . ISBN 1-85343-516-3Die
• Prediger, S. (2008). „ Diskontinuitäten mentaler Modelle – eine Quelle für Schwierigkeiten bei der Bruchrechnung “. In: Proceedings of ICME-11, Topic Study Group 10, Research and Development of Number Systems and Arithmetic . (Siehe auch Predigers Verweise auf Fischbein 1985 und Fischbein 1989, „Tacit models and mathematical reasoning“.)
• Robles-De-La-Torre, G. & Sekuler, R. (2004). „ Numerische Schätzung interner Modelle dynamischer virtueller Objekte “ . Archiviert am 17.05.2008 im Internet Archive . In: ACM Transactions on Applied Perception 1(2) , S. 102–117.
• Sterman, John D., Ein Leitfaden für Skeptiker zu Computermodellen, Massachusetts Institute of Technology .

• Labor für mentale Modelle und logisches Denken
• Arbeitsgruppe Systemanalyse, Modellierung und Vorhersage, Universität Oxford
• System Dynamics Society