Hình dung là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan

Hình dung là quá trình tạo ra hình ảnh hoặc cảm giác trong tâm trí mà không cần kích thích từ môi trường, giúp mô phỏng trải nghiệm cảm giác hoặc hành động. Đây là chức năng nhận thức cao cấp liên quan đến trí nhớ, vận động, cảm xúc và ra quyết định, hoạt động qua các vùng não cảm giác và tiền trán.

Định nghĩa khái niệm hình dung

Hình dung (mental imagery) là quá trình tái tạo các trải nghiệm giác quan trong tâm trí mà không cần kích thích trực tiếp từ môi trường bên ngoài. Đây là một chức năng nhận thức cao cấp giúp con người có thể tưởng tượng cảnh vật, âm thanh, chuyển động hoặc cảm giác dù chúng không hiện diện thực tế tại thời điểm đó.

Trong lĩnh vực khoa học thần kinh và tâm lý học, hình dung được xem là biểu hiện nội tại của hoạt động cảm giác, vận động hoặc cảm xúc. Nó là thành phần then chốt trong quá trình tư duy trừu tượng, mô phỏng hành động, lập kế hoạch, hồi tưởng ký ức và cả ra quyết định tương lai. Hình dung có thể xảy ra một cách có chủ đích (có điều khiển) hoặc tự phát.

Ví dụ phổ biến của hình dung là việc tưởng tượng một bãi biển, nhớ lại gương mặt người thân, mô phỏng cú đánh golf trong đầu hoặc hồi tưởng vị chua của trái chanh. Những trải nghiệm này diễn ra trong não mà không cần kích thích từ mắt, tai hay da – nhưng vẫn có thể sống động như thật.

Phân loại hình dung theo giác quan

Hình dung có thể chia thành nhiều loại dựa theo kênh giác quan được kích hoạt trong não bộ. Mỗi loại hình dung có thể hoạt động riêng biệt hoặc đồng thời trong cùng một trải nghiệm nhận thức. Dưới đây là các phân nhóm cơ bản:

  • Hình dung thị giác: tưởng tượng hình ảnh, không gian, màu sắc, kích thước
  • Hình dung vận động: cảm nhận chuyển động, tư thế, phản xạ không cần thực hiện thật
  • Hình dung thính giác: mô phỏng giọng nói, giai điệu, tiếng ồn
  • Hình dung xúc giác và khứu giác: hồi tưởng cảm giác chạm, nhiệt độ, mùi vị

Trong các lĩnh vực như thể thao, giáo dục và tâm lý trị liệu, hình dung vận động và hình dung thị giác là hai nhóm được sử dụng thường xuyên nhất. Tuy nhiên, trong âm nhạc và ngôn ngữ trị liệu, hình dung âm thanh cũng đóng vai trò rất quan trọng.

So sánh giữa các loại hình dung:

Loại hình dung Kênh giác quan Ứng dụng điển hình
Thị giác Mắt Học hình học, tưởng tượng bản đồ
Vận động Thần kinh – cơ Huấn luyện thể thao, phục hồi sau đột quỵ
Thính giác Tai Học nhạc, phát âm ngôn ngữ
Xúc giác Da, cơ quan cảm giác Hồi tưởng cảm xúc, trị liệu cảm giác

Cơ sở thần kinh của hình dung

Hình dung không chỉ là một hiện tượng tâm lý mà còn có cơ sở thần kinh rõ ràng. Nhiều nghiên cứu sử dụng cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và ghi điện não (EEG) cho thấy các vùng não liên quan đến cảm giác thực tế cũng được kích hoạt khi con người hình dung tương tự cảm giác đó. Ví dụ, vùng vỏ thị giác sơ cấp (V1) được kích hoạt khi hình dung ảnh đơn giản như hình tròn hoặc khuôn mặt quen thuộc.

Các vùng não thường tham gia vào quá trình hình dung gồm:

  • Vỏ não cảm giác (occipital, temporal, parietal): mã hóa đặc trưng cảm giác
  • Vỏ não tiền trán (prefrontal cortex): kiểm soát và duy trì hình ảnh trí nhớ làm việc
  • Vùng vận động sơ cấp và phụ vận động: kích hoạt trong hình dung chuyển động
  • Tiểu não và hạch nền: hỗ trợ mô phỏng và điều chỉnh mô hình động học

Một nghiên cứu của Kosslyn et al. (2001) cho thấy rằng cường độ hoạt hóa của vỏ thị giác tỷ lệ thuận với độ sống động của hình dung do cá nhân tự báo cáo. Điều này củng cố giả thuyết rằng hình dung và cảm giác thực sử dụng chung nền tảng thần kinh.

Mối liên hệ giữa hình dung và trí nhớ

Hình dung đóng vai trò trung gian quan trọng trong quá trình ghi nhớ và hồi tưởng thông tin. Khi học một nội dung mới, nếu người học đồng thời hình dung hình ảnh minh họa, họ có khả năng ghi nhớ cao hơn so với chỉ học qua văn bản hoặc âm thanh. Đây là cơ sở của lý thuyết mã hóa kép (dual coding theory).

Mô hình mã hóa thông tin bằng hai hệ thống: M=f(V)+f(I) M = f(V) + f(I) Trong đó MM là mức độ ghi nhớ, VV là mã ngôn ngữ (verbal code), II là mã hình ảnh (imagery code), và f()f() là chức năng mã hóa từng loại đầu vào. Khi hai kênh hoạt động song song, trí nhớ được tăng cường qua liên kết chéo giữa hai dạng biểu diễn.

Hình dung còn hỗ trợ ghi nhớ không gian, điều hướng, nhận diện khuôn mặt và hồi tưởng cảm xúc gắn với ký ức. Ví dụ, nhớ lại căn phòng tuổi thơ thường kèm hình ảnh, cảm giác, và mùi vị đặc trưng. Điều này cho thấy hình dung là cầu nối giữa trí nhớ tường thuật (episodic memory) và trí nhớ cảm giác.

Ứng dụng của hình dung trong tâm lý học và y học

Hình dung được ứng dụng rộng rãi trong tâm lý học lâm sàng, phục hồi chức năng và thể thao chuyên nghiệp. Các kỹ thuật hình dung giúp bệnh nhân mô phỏng lại trải nghiệm tích cực, điều chỉnh hành vi và tăng hiệu suất học tập hay phục hồi.

Một số lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu:

  • Liệu pháp nhận thức – hành vi (CBT): hình dung thay thế suy nghĩ tiêu cực bằng hình ảnh tích cực
  • Trị liệu sau chấn thương tâm lý (PTSD): tái lập hình ảnh kiểm soát trong bối cảnh gây sang chấn
  • Huấn luyện vận động: mô phỏng các chuỗi động tác giúp cải thiện khả năng điều phối vận động
  • Giảm đau mãn tính: hình dung hình ảnh thư giãn giúp giảm kích hoạt cảm giác đau trong não

Ví dụ, một bệnh nhân đột quỵ không thể cử động tay trái có thể tập hình dung việc đưa tay lên đầu mỗi ngày. Hình ảnh động này kích thích vỏ vận động qua cơ chế nội hóa hành động (*motor simulation*), làm tăng hiệu quả phục hồi. Nghiên cứu tại Frontiers in Psychiatry đã xác nhận tác dụng này.

Đo lường khả năng hình dung

Không phải ai cũng có khả năng hình dung giống nhau. Sự khác biệt này có thể được đánh giá bằng các thang đo chuẩn hóa trong tâm lý học nhận thức. Các công cụ đo phổ biến gồm:

  • VVIQ (Vividness of Visual Imagery Questionnaire): đo độ rõ nét hình ảnh tưởng tượng
  • MIQ (Movement Imagery Questionnaire): đánh giá hình dung vận động
  • OSIQ (Object-Spatial Imagery Questionnaire): phân biệt khả năng hình dung vật thể và không gian

Một số người báo cáo rằng họ không thể tạo hình ảnh trong đầu – trạng thái này được gọi là aphantasia. Ngược lại, hyperphantasia là khả năng hình dung cực kỳ sống động, gần như thật. Hiện các nhà khoa học đang nghiên cứu cơ sở thần kinh và di truyền học của hai hiện tượng này.

So sánh ba mức độ khả năng hình dung:

Nhóm Đặc điểm Tỷ lệ ước tính
Aphantasia Không hình dung được hình ảnh thị giác 2–3%
Trung bình Hình dung ở mức chức năng phổ biến ~90%
Hyperphantasia Hình dung cực kỳ chi tiết và sống động ~5–7%

Hình dung trong trí tuệ nhân tạo và khoa học nhận thức

Hình dung trong não người đang truyền cảm hứng cho nhiều mô hình trong trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt trong các hệ thống tổng hợp hình ảnh từ văn bản (text-to-image generation). Ví dụ, các mô hình như DALL·E và Midjourney sử dụng học sâu để chuyển đổi mô tả ngôn ngữ thành hình ảnh – tương tự như quá trình hình dung nội tâm của con người.

Trong khoa học nhận thức, việc mô phỏng hình dung giúp hiểu rõ hơn cách não tổ chức thông tin phi ngôn ngữ, cách ký ức được mã hóa bằng hình ảnh và cách người dùng AI tương tác với dữ liệu hình ảnh. Một trong những hệ thống mô hình tiên phong là CLIP của OpenAI, liên kết văn bản và hình ảnh trong cùng không gian ý nghĩa. Tham khảo tại CLIP – OpenAI.

Tương lai, sự kết hợp giữa khoa học hình dung, thần kinh học và AI có thể tạo ra các giao diện thần kinh – máy (brain-computer interface) giúp đọc và tái hiện hình ảnh từ hoạt động não thật, mở ra khả năng ứng dụng trong y học, truyền thông và thiết kế công nghệ hỗ trợ.

Ảnh hưởng của hình dung đến hành vi và ra quyết định

Hình dung ảnh hưởng sâu sắc đến hành vi cá nhân và các tiến trình lựa chọn. Khi con người hình dung kết quả thành công, họ thường có động lực cao hơn để hành động. Tâm lý học gọi đây là kỹ thuật hình dung kết quả (*outcome imagery*), được ứng dụng trong thể thao, kinh doanh và giáo dục.

Ngược lại, hình dung tiêu cực hoặc hình ảnh méo mó (maladaptive imagery) có thể gây ra phản ứng tránh né, lo âu và thậm chí trầm cảm. Một người thường xuyên hình dung thất bại, mất kiểm soát hay tình huống tai nạn có nguy cơ cao phát triển các hành vi né tránh, trì hoãn hoặc lo âu xã hội.

Ứng dụng trong huấn luyện kỹ năng sống:

  • Hình dung hành vi ứng xử trong tình huống căng thẳng
  • Hình dung mục tiêu dài hạn để củng cố kế hoạch hành động
  • Hình dung xử lý xung đột trong kỹ năng giao tiếp

Nhờ khả năng mô phỏng trải nghiệm trước khi hành động thực tế, hình dung là công cụ nội tại giúp con người học hỏi gián tiếp, điều chỉnh hành vi và ra quyết định hiệu quả hơn.

Tài liệu tham khảo

  1. Kosslyn, S. M., et al. (2001). Neural foundations of imagery. Nature Reviews Neuroscience, 2(9), 635–642.
  2. Pearson, J., et al. (2015). Mental imagery: Functional mechanisms and clinical applications. Trends in Cognitive Sciences, 19(10), 590–602.
  3. Zeman, A., et al. (2020). Phantasia—the psychological significance of lifelong visual imagery vividness extremes. Cortex, 130, 426–440.
  4. Frontiers in Psychiatry. (2021). Mental imagery in rehabilitation: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2021.631248/full
  5. OpenAI. CLIP – Connecting Text and Images: https://openai.com/research/clip
  6. Marks, D. F. (1973). Visual imagery differences in the recall of pictures. British Journal of Psychology, 64(1), 17–24.

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề hình dung:

Ba Cách Tiếp Cận Đối Với Phân Tích Nội Dung Định Tính Dịch bởi AI
Qualitative Health Research - Tập 15 Số 9 - Trang 1277-1288 - 2005
Phân tích nội dung là một kỹ thuật nghiên cứu định tính được sử dụng rộng rãi. Thay vì là một phương pháp duy nhất, các ứng dụng hiện nay của phân tích nội dung cho thấy ba cách tiếp cận khác biệt: thông thường, có định hướng hoặc tổng hợp. Cả ba cách tiếp cận này đều được dùng để diễn giải ý nghĩa từ nội dung của dữ liệu văn bản và do đó, tuân theo hệ hình tự nhiên. Các khác biệt chính g...... hiện toàn bộ
#phân tích nội dung #nghiên cứu định tính #hệ hình tự nhiên #mã hóa #độ tin cậy #chăm sóc cuối đời.
Sự Chấp Nhận Của Người Dùng Đối Với Công Nghệ Máy Tính: So Sánh Hai Mô Hình Lý Thuyết Dịch bởi AI
Management Science - Tập 35 Số 8 - Trang 982-1003 - 1989
Hệ thống máy tính không thể cải thiện hiệu suất tổ chức nếu chúng không được sử dụng. Thật không may, sự kháng cự từ người quản lý và các chuyên gia đối với hệ thống đầu cuối là một vấn đề phổ biến. Để dự đoán, giải thích và tăng cường sự chấp nhận của người dùng, chúng ta cần hiểu rõ hơn tại sao mọi người chấp nhận hoặc từ chối máy tính. Nghiên cứu này giải quyết khả năng dự đoán sự chấp...... hiện toàn bộ
#sự chấp nhận người dùng #công nghệ máy tính #mô hình lý thuyết #thái độ #quy chuẩn chủ quan #giá trị sử dụng cảm nhận #sự dễ dàng sử dụng cảm nhận
Một Mô Hình Mở Rộng Lý Thuyết của Mô Hình Chấp Nhận Công Nghệ: Bốn Nghiên Cứu Tình Huống Dài Hạn Dịch bởi AI
Management Science - Tập 46 Số 2 - Trang 186-204 - 2000
Nghiên cứu hiện tại phát triển và kiểm tra một mô hình lý thuyết mở rộng của Mô Hình Chấp Nhận Công Nghệ (TAM) nhằm giải thích sự hữu ích cảm nhận và ý định sử dụng dựa trên ảnh hưởng xã hội và các quá trình nhận thức công cụ. Mô hình mở rộng, gọi là TAM2, đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu theo chiều dọc thu thập được từ bốn hệ thống khác nhau tại bốn tổ chức (N = 156), trong đ...... hiện toàn bộ
#Mô hình chấp nhận công nghệ #cảm nhận về tính hữu ích #ý định sử dụng #ảnh hưởng xã hội #quá trình nhận thức công cụ
Hiểu Biết về Việc Sử Dụng Công Nghệ Thông Tin: Một Cuộc Thi Kiểm Tra Các Mô Hình Cạnh Tranh Dịch bởi AI
Information Systems Research - Tập 6 Số 2 - Trang 144-176 - 1995
Mô hình Chấp Nhận Công Nghệ và hai biến thể của Lý Thuyết Hành Vi Kế Hoạch đã được so sánh để đánh giá mô hình nào giúp hiểu biết tốt hơn về việc sử dụng công nghệ thông tin. Các mô hình đã được so sánh sử dụng dữ liệu sinh viên thu thập từ 786 người dùng tiềm năng của trung tâm tài nguyên máy tính. Dữ liệu hành vi dựa trên việc giám sát 3.780 lượt truy cập vào trung tâm tài nguyên trong ...... hiện toàn bộ
#Công nghệ thông tin #mô hình chấp nhận công nghệ #lý thuyết hành vi kế hoạch #hành vi người dùng #ý định hành vi
Bình Thường Hoá Dữ Liệu PCR Sao Chép Ngược Định Lượng Thời Gian Thực: Cách Tiếp Cận Ước Tính Biến Động Dựa Trên Mô Hình Để Xác Định Các Gene Thích Hợp Cho Bình Thường Hoá, Áp Dụng Cho Các Bộ Dữ Liệu Ung Thư Bàng Quang và Ruột Kết Dịch bởi AI
Cancer Research - Tập 64 Số 15 - Trang 5245-5250 - 2004
Tóm tắt Bình thường hóa chính xác là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để đo lường đúng biểu hiện gene. Đối với PCR sao chép ngược định lượng thời gian thực (RT-PCR), chiến lược bình thường hóa phổ biến nhất bao gồm tiêu chuẩn hóa một gene kiểm soát được biểu hiện liên tục. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã trở nên rõ ràng rằng không có gene nào được biểu hiện li...... hiện toàn bộ
#PCR #Sao chép ngược #Biểu hiện gene #Bình thường hóa #Phương pháp dựa trên mô hình #Ung thư ruột kết #Ung thư bàng quang #Biến đổi biểu hiện #Gene kiểm soát #Ứng cử viên bình thường hóa.
Một Phương Pháp Mô Hình Biến Khóa Tiềm Ẩn Bằng Phương Pháp Tối Thiểu Bình Phương Để Đo Lường Các Hiệu Ứng Tương Tác: Kết Quả Từ Nghiên Cứu Mô Phỏng Monte Carlo và Nghiên Cứu Cảm Xúc/Áp Dụng Thư Điện Tử Dịch bởi AI
Information Systems Research - Tập 14 Số 2 - Trang 189-217 - 2003
Khả năng phát hiện và ước lượng chính xác cường độ của các hiệu ứng tương tác là những vấn đề quan trọng có tính nền tảng trong nghiên cứu khoa học xã hội nói chung và nghiên cứu Hệ thống Thông tin (IS) nói riêng. Trong lĩnh vực IS, một phần lớn nghiên cứu đã được dành để xem xét các điều kiện và bối cảnh mà trong đó các mối quan hệ có thể thay đổi, thường dưới khung lý thuyết tình huống ...... hiện toàn bộ
Các yếu tố xác định độ dễ sử dụng được nhận thức: Tích hợp kiểm soát, động lực nội tại và cảm xúc vào Mô hình chấp nhận công nghệ Dịch bởi AI
Information Systems Research - Tập 11 Số 4 - Trang 342-365 - 2000
Nhiều nghiên cứu trước đây đã xác định rằng độ dễ sử dụng được nhận thức là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự chấp nhận và hành vi sử dụng công nghệ thông tin của người dùng. Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu được thực hiện để hiểu cách mà nhận thức đó hình thành và thay đổi theo thời gian. Công trình hiện tại trình bày và thử nghiệm một mô hình lý thuyết dựa trên sự neo và điều chỉnh về ...... hiện toàn bộ
#độ dễ sử dụng được nhận thức #Mô hình chấp nhận công nghệ #động lực nội tại #kiểm soát #cảm xúc
Phân Tích Yếu Tố Ma Trận Dương: Mô hình yếu tố không âm với tối ưu hóa sử dụng ước lượng lỗi của giá trị dữ liệu Dịch bởi AI
Environmetrics - Tập 5 Số 2 - Trang 111-126 - 1994
Tóm tắtMột biến thể mới tên là ‘PMF’ trong phân tích yếu tố được mô tả. Giả định rằng X là một ma trận của dữ liệu quan sát và σ là ma trận đã biết của độ lệch chuẩn của các phần tử trong X. Cả X và σ có kích thước n × m. Phương pháp giải quyết vấn đề ma trận song tuyến ...... hiện toàn bộ
#Phân Tích Ma Trận Dương #Ứng dụng Môi Trường #Không Âm #Ước Lượng Lỗi #Phân Tích Thành Phần Chính #Bình Phương Tối Thiểu Có Trọng Số #Phù Hợp Dữ Liệu
Tổng hợp kiểm soát hình dạng của Tinh thể Nano Kim loại: Hóa học Đơn giản Gặp Vật lý Phức tạp? Dịch bởi AI
Angewandte Chemie - International Edition - Tập 48 Số 1 - Trang 60-103 - 2009
Tóm tắtCác tinh thể nano là nền tảng của khoa học và công nghệ hiện đại. Việc làm chủ hình dạng của một tinh thể nano cho phép kiểm soát các tính chất của nó và tăng cường tính hữu ích cho một ứng dụng cụ thể. Mục tiêu của chúng tôi là trình bày một đánh giá toàn diện về các hoạt động nghiên cứu hiện tại tập trung vào tổng hợp kiểm soát hình dạng của các tinh thể n...... hiện toàn bộ
#tinh thể nano #kiểm soát hình dạng #tổng hợp #kim loại #khoa học nano #ứng dụng
Mô Hình Tăng Trưởng Sản Phẩm Mới Đối Với Hàng Tiêu Dùng Bền Dịch bởi AI
Management Science - Tập 15 Số 5 - Trang 215-227 - 1969
Một mô hình tăng trưởng cho thời điểm mua sản phẩm mới lần đầu được phát triển và kiểm tra thực nghiệm dựa trên dữ liệu của mười một mặt hàng tiêu dùng bền. Giả thuyết cơ bản của mô hình là thời điểm mua hàng lần đầu của người tiêu dùng liên quan đến số lượng người mua trước đó. Một lý do hành vi cho mô hình được đưa ra dưới góc độ hành vi đổi mới và hành vi bắt chước. Mô hình này đưa ra ...... hiện toàn bộ
#Mô hình tăng trưởng #sản phẩm mới #hàng tiêu dùng bền #hành vi đổi mới #hành vi bắt chước
Tổng số: 2,770   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10