Хайнц Хекхаузен. Мотивация и деятельность. Часть 2. Часть 1. Страница 43 Версия для печати Отправить на e-mail  



Расширение модели Рейнором

Модель выбора риска трактует лишь самый простой вариант отдельного решения задачи в цепи случайных действий, вариант закрытой задачи. Как уже отмечалось при обсуждении этой модели, в ней учитывается только непосредственное изменение самооценки после завершения данной задачи. При этом валентность успеха и неудачи (самооценка) складывается из субъективной вероятности успеха (степень трудности задачи), привлекательности успеха и избегания неудачи и суммарной привлекательности обеих тенденций мотива. Предложенная Рейнором формализация модели выбора. риска содержит, по крайней мере в случае одноступенчатой Цепи действий, два компонента. Так, тенденция успеха выполняемого действия складывается из показателя тенденции успеха (Те) текущего (1) действия (интринсивное значение) и из дополнительного показателя тенденции успеха будущего (2) действия (инструментальное значение), которое приводит к цели и завершает цепь действий. Формула тенденции успеха выглядит следующим образом: Te=Tei+Te2=Me (We1xAe1+We2x хАе2). Формула тенденции избегания неудачи Тт аналогична формуле Те. Формула результирующей тенденции имеет следующий вид: Tr = (Me — Mm) х We, х (1 - We,) + We г x (1 - We г).

Легко заметить, что в условиях ориентации на будущее индивидуальные проявления мотивации, складывающейся из соотношения силы мотивов успеха и избегания неудачи, оказываются выраженными более ярко, а индивидуальные различия более заметны. Это тем справедливее, чем длиннее (и более многоступенчата) цепь действий. При длинных цепях Рейнор [J. О. Raynor, 1969] определяет результирующую тенденцию последующего действия сложением частных тенденций каждого звена (шага) цепи: Тг=Тг1 + Тгг+...+Тгп, или более подробно: п Tr=Te+Tm = (Me-Mm)xЈ(We ,.г,хАеп). Субъективная вероятность того, что действие 1 приведет к успеху будущего действия п в цепи (W1n), определяется как произведение вероятностей успеха всех последовательных действий: We,,n=We1xWe2x...xWe„. Дополненная таким образом вероятность успеха указывает на то, сколь вероятным представляется успешное завершение всей цепи действия в самом начале (т. е. перед действием 1). В остальном сохраняются обычные для модели выбора риска зависимости: Aen=1-We,.n и Am = -We1n.

Трудность применения модели Рейнора связана с необходимостью предварительного определения для каждого звена цепи антиципируемых вероятностей успеха действия. Чтобы обойти эту трудность, Рейнор прибегает к сомнительному упрощению. Он принимает все вероятности успеха в цепи за константные со значением, которое имеет We непосредственно предстоящего действия. В соответствии с этим двум факторам, определяющим при ориентации на будущее дополнительный компонент мотивации предстоящей задачи, приписывается значение We предстоящей задачи и значение We каждой последующей задачи. Последнее значение, по Рейнору, полностью зависит от количества звеньев цепи. Комбинации различных значений обоих факторов приводят, как это видно из рис. 9.15, к неожиданным прогнозам.