心智模型的核心功能是预测系统在给定操作下的行为，而非记住具体步骤

概念解释

心智模型存在的核心价值不是替用户存一份操作手册，而是让TA能在给定一个操作时，大致预判系统会如何反应——即使这个具体操作TA从没做过。这与"记住第几步该点哪里"的步骤记忆完全不是一回事：步骤记忆回答的是"该怎么做"，心智模型回答的是"如果我这样做，会怎样"。

机制

一套具备预测能力的模型内部包含可以被"运行"的因果结构——系统可能处于哪些状态、有哪些可用的动作、每个动作会导致状态如何转移。用户面对一个新操作时，是把这套结构在脑内跑一遍，推演出一个预期结果，而不是从记忆库里检索一条现成的步骤记录。纯步骤记忆在场景发生哪怕微小变化时就会失灵——界面入口挪了个位置就找不到——而基于预测的模型能应对场景变化，因为它输出的是"结果会怎样"，不依赖某个固定的操作动线还在不在原处。

怎么研究

区分这两种知识的经典做法是给用户一个此前从未做过、但可以从已知规则推导出结果的新操作：如果用户能给出合理预测，说明TA持有的是可运行的因果模型；如果只能连蒙带猜或直接表示不知道，说明TA此前的熟练表现更多依赖固定的步骤序列而非可迁移的因果理解。这类诊断任务的关键是操作必须真正"未教过"，否则测到的仍然是步骤记忆而非预测能力。

边界

预测功能不是全有或全无：多数用户的模型只能覆盖有限深度的推断，比如能预测下一步会发生什么，但预测不了两三步之后由此引发的连锁反应，超出这个深度模型会退化成猜测。另外步骤记忆和预测性模型在实际用户身上通常混合存在，很难找到纯粹只依赖一种知识运作的用户，测量得到的往往是两者的混合比例，而不是非此即彼的类别归属。

延伸

• 同组：A7.01.1 心智模型是用户对系统如何运作的内部解释 · A7.01.2 模型可以不正确但仍能支撑操作 · A7.01.3 模型决定用户在异常时的预期与应对 · A7.01.5 完备的心智模型使用户能推导出从未被教过的操作方式 · A7.01.6 模型的自洽程度与其对错程度是两回事，一致但错误的模型仍可用 · A7.01.7 用户对自身模型的准确性缺乏自知，很少主动怀疑其正确性
• 相邻：A6.09 程序性记忆与自动化 · A7.15 模型的分层：功能层、结构层与实现层
• 站内检索：predictive mental model · procedural recall · runnable model