不同特征维度下ADHD儿童的任务切换特点，本文主要内容关键词为：维度论文,特征论文,儿童论文,ADHD论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：1001-4918(2012)06-0581-587 中图分类号：B844.1 文献标识码：A
1 引言
注意缺陷多动障碍(Attention Deficit Hyperactivity Disorder,ADHD)是一种发展性精神障碍，其症状主要表现为：智力正常或基本正常，与年龄不相符的注意力集中困难，活动过度，情绪及行为异常(DSM-Ⅳ，美国精神障碍诊断与统计手册第4版，1994年)。最近的调查结果表明，ADHD在我国适龄儿童中的患病率为4.31％～5.83％(何侃，2008)。
关于ADHD儿童的认知机制研究，有研究者认为ADHD儿童的核心缺陷在于执行功能(executive function,EF)的缺陷(Barkley,1997; Willcutt,Doyle,Nigg,Faraone,& Pennington,2005)。执行功能是一种更高级的认知能力，其作用在于组织和管理以目标为导向的行为，包括计划、抑制、工作记忆、任务切换及任务调节等一系列认知过程(Miyake,Friedman,Emerson,Witzki,Howerter,& Wagner,2000)。其中任务切换(shifting process或switching process)是从一个认知任务切换到另一个认知任务的过程(Collate & Linden,2002)，它对日常生活顺利有序的进行起着重要作用。在考察ADHD儿童任务切换上，早期研究者一般采用的测查工具是威斯康星卡片分类任务(Wisconsin card sorting task,WCST)(张微，宋红艳，刘翔平，2010)，但该任务存在一定的不足。Cepeda和Kramer于2000年开始采用任务切换范式(task switching paradigm)对ADHD儿童任务切换能力进行考察。相对于威斯康星卡片分类任务，该范式的优点在于：首先，该范式对任务切换能力的考察更精确，个体在该范式中的表现不受问题解决能力的影响(WCST任务则包含了问题解决能力的考察)；其次，该范式采用的测量指标更精准，它不仅对正确率进行了衡量，而且对反应时进行了记录(WSCT不包括)，这为估量ADHD儿童速度-正确性权衡提供了可能性；最后，该范式能有效地分离任务切换所涉及的认知过程(如任务设置的选择和保持，任务切换和干扰冲突)，以深化对任务切换认知机制的探究(Cepeda & Kramer,2000)。因此采用任务切换范式，已成为考察ADHD儿童任务切换能力研究的趋势之一。
目前，采用任务切换范式对ADHD儿童任务切换能力的研究，数量极其有限，且结果迥然不同。有研究者发现，ADHD儿童在任务切换上存在着缺陷，如，Cepeda和Kramer(2000)采用数字的实验材料，每个刺激对应两个特征，一是数字个数，另一个是数字的数值，比如111，数字个数为3，数字数值为1，要求被试在这两个特征之间进行切换反应，以考察ADHD儿童的双向刺激(bivalent stimulus，是指每个刺激对应两种反应可能)的切换水平，结果表明，ADHD儿童的任务切换水平存在缺陷。但也有研究者发现，ADHD儿童在任务切换上并不存在明显缺陷，如，K.K.wU，Anderson和Castigate(2006)以色词为实验材料考察ADHD任务切换能力，色词同样包括两个特征，一个是字的颜色，另一个是字的语义。结果表明，ADHD儿童在该任务上的成绩与正常儿童并无明显差异。
究竟是什么因素导致两个研究结果的不同呢？其中一个因素可能在于，两个研究使用的刺激特征之间所属的维度并不相同。在Cepeda和Kramer(2000)的研究材料中，两个特征都属于数量特征，属于同一维度，而在K.K.WU,Anderson和Castigate(2006)的研究材料中，两个特征所属维度不同，一个是颜色特征，另一个是语义特征。如果两个特征为同一维度，它们的认知加工过程势必存在较多的重叠，被试在这种模式的切换条件下，冲突和干扰可能较大。如果两个特征为不同维度，它们的认知加工过程差异较大，重叠部分较少，其包含的冲突和干扰程度会相对较低。由于ADHD儿童在干扰控制和冲突解决上存在缺陷(Nigg,2005; Sergeant,Geurts,Huijbregts,Scheres,& Oosterlaan,2003; Schwartz & Verheaghen,2008)，那么，ADHD儿童在Cepeda等人(2000)的研究中表现出的任务切换能力受损，是否是由于该研究中同一维度的特征加工所造成的干扰冲突而导致的呢？而在K.K.WU等人的研究中，这种任务之间特征维度的不同，是否会减轻任务本身认知冲突，从而降低了ADHD儿童抑制干扰的需求，进而提高了ADHD儿童的表现呢？
另外，现实生活中，任务切换一般会伴随着工作记忆的负担。之前的研究表明，ADHD儿童存在工作记忆缺陷(张微，宋红艳，2010)，这种工作记忆缺陷是否会影响他们的任务切换水平呢？K.K.WU等人(2006)采用交替呈现范式的切换任务(alternating-runs paradigm)，通过操纵外在线索(高记忆负载为无外在线索，低记忆负载为有外在线索)，以考察工作记忆负载对ADHD任务切换的影响。结果表明，工作记忆负载似乎没有影响到ADHD儿童的任务切换。考虑到该研究中的切换任务，两个注意特征不属于同一维度，那么，当两个注意特征属于同一维度时，ADHD儿童的任务切换能力是否同样不受工作记忆负载的影响呢？为了考察这一问题，本研究在任务切换的顺序上，采用了两种条件(固定顺序、随机顺序)：在固定顺序条件中，任务切换的顺序是固定的，采用AABB的模式，即对A特征进行加工两次之后，转向B特征加工，B特征加工两次之后，再切换到A特征；在随机顺序条件中，刺激的哪一个特征需要编码，由外在线索决定，这种条件对被试的工作记忆的负载相对较低。
综上所述，本研究采用两种不同顺序(固定、随机)的切换任务，通过操纵任务之间的特征维度，以考察两种特征维度下ADHD儿童的任务切换特点。基于以往的理论和研究结果，本研究的预期假设为：(1)当两个注意特征属于同一维度时，ADHD儿童的任务切换水平落后于正常儿童；当两个注意特征属于不同维度时，ADHD儿童的任务切换水平与正常儿童无明显差异。(2)当两个注意特征属于同一维度时，工作记忆负载会影响ADHD儿童的任务切换水平；当两个注意特征属于不同维度时，工作记忆负载对ADHD任务切换水平的影响不明显。
2 研究
2.1 被试筛选
所有被试均来自于某小学三、四、五年级，三个年级总人数为536人。给任课教师提供注意力评定量表(ADHD Rating Scale)(《精神疾病的诊断与统计》(DSM-Ⅳ))和Conner教师评估量表(修订版)中的多动部分。要求教师根据平时观察，对班级里面的每个学生，进行症状评定。其中，注意力评定量表包括注意缺陷分量表和多动冲动分量表，各包含9个行为条目，共18个行为条目，每个条目的记分方式为0(不符合)、1(符合)记分。Conner教师评估量表的多动部分包括10个条目，每个条目的记分方式为：无，记0分；稍有，记1分；相当多，记2分；很多，记3分，总分大于10分即为阳性。
其次，给教师提供对立违抗(oppositional defiant disorder,ODD)和品行障碍(conduct disorder,CD)的行为诊断量表(《精神疾病的诊断与统计》(DSM-Ⅳ))，要求教师对学生进行症状评定，去除符合对立违抗障碍或品行障碍症状的被试，因为对立违抗和品行障碍作为ADHD儿童的常见共病(杨莉，王玉凤，2003)，可能会对研究结果造成影响。
与此同时，根据ADHD被试的年级和性别分布，要求教师提供20名正常儿童，作为正常组被试。对照组被试均没有DSM-Ⅳ所描述的各种行为表现，也没有各类学习障碍、对立违抗障碍或情绪问题。最终，参加实验的ADHD组被试和正常组被试各20人，两组被试的年级和性别分布完全相同，年级分布都是3年级6人、4年级7人、5年级7人，性别分布都是男10人女10人。在注意力评定量表(ADHD Rating Scale)上，ADHD组被试的平均得分为14，正常组被试的平均得分为4；在Conner教师评估量表上，ADHD组被试的平均得分为21，正常组被试的平均得分为6。
2.2 实验一
2.2.1 实验设计
实验为2(被试类型)×2(刺激顺序)二因素混合实验设计。被试类型为组间变量，包括ADHD儿童和正常组儿童；刺激顺序为组内变量，包括固定顺序和随机顺序两种条件。因变量包括总体反应时、正确率以及切换耗损。
实验刺激是箭头刺激，包括箭头方向和箭头所在位置两个注意特征，这两个特征都属于知觉特征，为相同维度。在随机顺序条件中，线索刺激为“数字”(1或2)，数字1提示要判断箭头方向(左-右)，数字2提示要判断图片所在的位置(左-右)。线索与实验材料同时呈现。在固定顺序条件中，实验材料以AABB(指向-指向-位置-位置)的顺序呈现，即被试完成两个箭头指向的任务后，将任务规则切换为对箭头位置的判断上。每种条件的测试，开始之前，先让被试进行5个练习，确保被试了解任务规则后，才进行正式测试。每种条件的实验材料由60个刺激组成。为了平衡顺序效应，在两组被试中，各有一半被试先进行固定顺序任务，再进行随机顺序任务；另一半被试先进行随机顺序任务，再接受固定顺序任务。每个被试由一名主试进行测试，测试在安静的密闭空间进行纸笔测试，主试在提醒开始后，要求被试又快又准地命名材料(口语报告)，被试的总命名时间由秒表记录。
测试开始前2周，要求被试完成两个基线任务(无任务切换)，包括完成60trail的箭头指向判断任务和60trail的箭头位置判断任务。记录被试在箭头指向判断上和箭头位置判断上的正确率和反应时。计算损耗指标的方法是，将每个被试在任务切换上所用的总时间(正确率)减去其在基线任务上耗费的总时间(正确率)，作为每个被试的耗损指标。
2.2.2 结果
所有被试的数据均有效，并采用SPSS16.0软件进行统计分析，分析结果如下。
对其正确率的重复方差分析表明，ADHD组的正确率显著低于正常组，F(1，38)＝5.78，p＝0.021＜0.05。两种顺序下的差异不显著，F(1，38)＝0.37，p＝0.55。两者的交互作用不显著，F(1，38)＝2.42，p＝0.13。
对其反应时的重复方差分析表明，ADHD组的时间显著长于正常组，F(1，38)＝35.89，p＜0.01。随机顺序的时间显著小于固定顺序，F(1，38)＝8.54，p＜0.01。两者交互作用不显著，F(1，38)＝3.24，p＝0.08。
为了更直观考察两组被试在不同条件下的切换损耗，将切换任务的成绩减去基线成绩(见表3)，作为每个被试的切换损耗指标，结果如下(见表4)。
对其正确率进行重复方差分析，结果表明，ADHD组的正确率损耗显著大于正常组，F(1，38)＝4.92，p＝0.03＜0.05。两种条件的差异不显著，F(1，38)＝0.37，p＝0.546。两者交互作用不显著，F(1，38)＝2.42，p＝0.128。
对反应时进行重复方差分析表明，ADHD组的时间损耗显著大于正常组，F(1，38)＝34.55，p＜0.01。固定顺序的时间损耗显著大于随机顺序，F(1，38)＝8.54，p＝0.006＜0.01。两者交互作用不显著，F(1，38)＝38.00，p＝0.080。由于交互作用趋向于边缘显著，从趋势上看，ADHD组被试，固定顺序的时间损耗，比随机顺序多了21.25s，而正常组被试，固定顺序的时间损耗比随机顺序多了5.1s，可见，ADHD在固定顺序上的时间损耗更为明显。
结果表明，当注意特征同属于一个维度时，ADHD儿童的注意损耗显著大于正常儿童。固定顺序的时间损耗显著大于随机顺序。ADHD儿童在固定顺序上的时间损耗比随机顺序上的时间损耗多了21.25s，而正常组只有5.1s，这个趋势意味着，ADHD儿童在固定顺序上的注意切换，比随机顺序更为困难。这意味着，ADHD儿童的切换损耗大于正常儿童，他们的任务切换存在缺陷，而这种缺陷在工作记忆负载较大时，会更为明显。
在日常生活中，我们遇到更多的是不同注意特征维度上的切换任务。有研究表明，在色词Stoop任务中，相比从读词切换到颜色命名的切换代价，颜色命名切换到读词所导致的切换代价更大(Kawasaki,Homefelt,& Allport,2005)。这表明，刺激维度会对任务切换造成影响。那么，在注意特征维度不同时，ADHD儿童在两种顺序条件下任务表现又如何呢？
2.3 实验二
2.3.1 实验设计
实验一完成一周后进行实验二。任务刺激为数字(除5之外的1～9)，包括两个特征，特征一是数字尺寸大小(宋体一号为大尺寸，宋体五号为小尺寸)，特征二是数值的大小(数字与5的大小)。特征一属于视知觉特征，特征二属于语义特征，两个特征不在同一个维度上。实验刺激依然有两种条件：固定顺序和随机顺序。实验任务如下：在随机顺序中，被试根据线索刺激，进行命名任务，线索刺激为“*”号(有或无星号)，有星号表示要判断数字尺寸大小，无星号表示要判断数字与5的大小。在固定顺序条件下，被试按照AABB的顺序，依次对数字的两个特征进行命名，被试完成两个尺寸命名任务后，将任务切换到数值命名任务上。每种条件测试开始之前，先让被试进行5个练习，确保被试了解任务规则后，才进行正式测试。每种条件的实验材料由60个刺激组成。为了平衡顺序效应，在两组被试中，各有一半被试先进行固定顺序任务，再进行随机顺序任务；另一半被试先进行随机顺序任务，再接受固定顺序任务。实验程序与实验1相同。
实验为2(被试类型)×2(刺激顺序)二因素混合实验设计。被试类型为组间变量，包括ADHD儿童和正常组儿童；刺激顺序为组内变量，包括固定顺序和随机顺序两种条件。因变量包括总体反应时、正确率以及切换耗损。
2.3.2 结果
所有被试的数据均有效，并采用SPSS16.0软件进行统计分析，分析结果如下。
对其正确率进行2(被试类型)×2(条件)重复方差分析，结果发现，被试类别主效应显著，F(1，38)＝4.69，p＝0.045＜0.05，ADHD组的正确率显著小于正常组。条件主效应不显著，F(1，38)＝0.07，p＝0.791。两者交互作用显著，F(1，38)＝5.94，p＝0.026＜0.05。简单效应表明，正常组在随机顺序下的正确率大于固定顺序(F(1，38)＝4.72，p＜0.05)，而ADHD组在随机顺序下的正确率小于固定顺序(F(1，38)＝4.97，p＜0.05)。
对其反应时进行2(被试类型)×2(条件)重复方差分析，结果表明，ADHD组的时间显著大于正常组，F(1，38)＝19.09，p＜0.01，随机顺序的时间显著大于固定顺序，F(1，38)＝5.079，p＜0.01。交互作用显著，F(1，38)＝5.56，p＝0.023＜0.05。进一步简单效应表明，ADHD儿童在两条件下的成绩差异不显著(F(1，38)＝2.95，p＞0.05)，正常组儿童在两条件下的差异不显著(F(1，38)＝1.87，p＞0.05)。
为了更直观考察两组被试在不同条件下的切换损耗，将切换任务的成绩减去基线成绩，作为每个被试的切换损耗指标，结果如下。
对其正确率进行2(被试类型)×2(条件)重复方差分析，结果发现，被试类别主效应显著，F(1，38)＝44.28，p＜0.01，ADHD组的损耗显著大于正常组。条件主效应不显著，F(1，38)＝0.11，p＝0.743。交互作用显著，F(1，38)＝5.88，p＝0.020＜0.05。简单效应检验表明，ADHD组被试在随机顺序中的切换损耗显著大于固定顺序(F(1，38)＝4.42，p＜0.05)，而正常组在随机顺序中的切换损耗显著小于固定顺序(F(1，38)＝4.39，p＜0.05)。
对其反应时进行2(被试类型)×2(条件)重复方差分析，结果表明，ADHD组的时间显著大于正常组，F(1，38)＝16.04，p＜0.01。随机顺序的时间显著大于固定顺序，F(1，38)＝50.79，p＜0.01。两者交互作用显著，F(1，38)＝5.56，p＝0.024＜0.05。简单效应检验表明，ADHD儿童在两条件下的成绩差异不显著(F(1，38)＝2.90，p＞0.05)，正常组儿童在两条件下的差异不显著(F(1，38)＝1.79，p＞0.05)。
结果表明，当注意特征不属于同一维度时，ADHD儿童的注意损耗显著大于正常儿童。ADHD儿童在随机顺序上的注意损耗，显著大于固定顺序，而正常组儿童的结果与实验一相同，固定顺序的注意损耗显著大于随机顺序。
3 讨论
切换损失(switch cost)是指切换的实验项目相对于重复的实验项目在切换过程中出现了时间损失，或是反应时之差(Allport,Styles,& Sakiehs,1994)。本研究表明，无论注意特征是否属于同一维度，ADHD儿童的切换损失都要大于正常儿童，这个结果与其他研究一致(Bannock,Clairschach,Carr,Chazy,& Logan,1989; Cepeda,2000)。
研究结果表明，无论注意特征是否为同一维度，正常儿童在固定顺序上的切换损耗都要大于随机顺序。首先，切换代价存在着两种控制过程：内源性准备(endogenous preparation)和外源性调节(exogenous adjustment)(Brit Rubin & Iring Koch,2006)。内源性准备是在任务切换规则预知的条件下，被试主动地根据当前目的，为当前刺激的反应做好准备的过程，它属于自上而下的执行控制过程；而外源性调节是由外部刺激或事件驱动的，它属于自下而上的自动控制过程(Rogers & Hansell,1995)。在本研究中，固定顺序下，由于任务切换规则预知，并且无外部的线索提示，它需要被试自身进行主动的，抑制之前刺激的任务设置，并且激活当前刺激的任务设置。这种控制过程属于内源性准备过程，而在随机顺序下，任务规则不可预知，任务设置的激活完全需要外部线索刺激的激活，它属于外源性调节过程。孙天义等人(2008)采用ERP对预知条件下的任务切换神经机制进行考察。结果表明，内源性准备和外源性调节的反应在时间进程、加工过程和反应时间三个方面存在着差异。其中，在反应时间上，外源性调节比内源性准备更快。因此，相对于随机顺序，正常组儿童在固定顺序下表现出了更大的耗损。其次，固定顺序条件中的工作记忆负载，要大于随机顺序条件，当工作记忆负载增加时，正常儿童的切换损耗会显著增加，这意味着，工作记忆会影响到儿童的任务切换过程。
但是，上述结果，却没有发生在ADHD儿童身上。当注意特征的维度相同时，ADHD儿童在固定顺序上的切换损耗大于随机顺序，这与正常组儿童的表现模式相似。而当注意特征的维度不同时，ADHD儿童在固定顺序上的切换损耗却要小于随机顺序。该结果与K.K.WU(2006)的研究结果是不同的(根据K.K.WU等人的实验材料和研究结果，在注意特征的维度不同时，工作记忆负载不影响ADHD儿童的任务切换)。造成这一差异的原因可能有以下两点：
首先，当被试要对某个特征进行加工时，需要抑制另一个特征的自动激活。当注意特征的维度相同时(比如实验一)，两个特征彼此竞争视觉注意资源，冲突强度较大，此时，对抑制的需求负担相应较大，而当特征维度不同时，对抑制的需求负担会相应减少。由于ADHD儿童存在抑制缺陷(Barkley,1997; Gestures et al.,2005)，当任务从相同维度特征，变成不同维度特征时，会释放出更多的注意资源(用于抑制的注意资源)。有研究者们认为，切换损失中包含着任务抑制效应(Monsell,2003; Iring,Miriam,Stefanie,& Andrea,2010)。根据任务设置惯性理论(task set inertia)，在任务切换范式中，任务设置在执行后一段时候内依然会存在，而这种任务设置的持续激活虽有利于重复任务的完成，但会对切换任务的执行产生干扰。这表明抑制在任务切换中起着极其重要的作用。有研究者对成人ADHD的任务切换进行了研究(Joseph,Michael,Marcel,Isabella,& DY von Cramon,2007)，他认为，成人ADHD出现的切换损失的来源在于其抑制能力的缺损。在对ADHD儿童任务切换的研究中，Cepeda等人(2000)以及Kramer,Cepeda和Cepeda(2006)同样发现抑制效应的存在。本研究的结果同样说明，抑制对ADHD儿童的任务切换产生重要影响。
其次，固定顺序任务，相对随机顺序任务，工作记忆负载较大，任务难度也较大，这种难度的增加，可能会反而有利于激活ADHD儿童的能量状态。根据ADHD低能量唤醒理论(Zentall,1983)，ADHD儿童的能量激活水平较低，外部刺激强度的增加能唤起他们的能量水平，改善其反应成绩。而本研究的结果表明，在不同维度特征的切换任务中，任务难度的增加(工作记忆负荷增加)，同样能够促进ADHD儿童的反应成绩，这意味着，ADHD儿童的能量水平不仅可以通过外部刺激来激活，而且，也可能通过适当增加任务难度起到这一作用，当然，这种作用目前只能在不同维度特征的切换任务中显现的明显。
反过来说，在相同维度特征的任务中，由于注意资源被更多消耗在抑制上，当工作记忆负载增加时，他们的切换损耗就会增加。Sergeant(1999)认为，ADHD儿童不能根据当前的任务难度，进行有效地资源分配。而本研究的结果表明，当ADHD儿童的注意资源从抑制中释放出来时，任务难度的增加，反而会促进他们的任务切换水平。
另外，在本研究中，ADHD儿童在任务切换上表现出的缺陷随着注意资源的竞争水平下降而有所缓解，这说明，任务切换能力是受认知资源分配调节能力影响的，进一步地推论，认知资源分配能力的落后可能是ADHD儿童更高一级的缺陷。Van der Meere等人(1999)认为，由于注意所需要的能量无法满足，ADHD儿童一直处于一种“非最佳活动状态(nonoptional state)”，并且，他们认为这种能量调节是更高一级的缺损。当然，执行功能缺陷与状态调节缺陷的争论一直未得到统一的结论(金颖，刘翔平，张微，兰彦婷，2009)。在本研究中未同时操纵两方面的能力，因此，无法对两者关系进行统一比较，以得出准确结论。但这一思路可以成为日后研究的方向。
综上所述，不论任务的注意特征是否属于同一维度，ADHD在任务切换上都存在着缺陷。当注意特征的维度相同时，ADHD儿童的表现模式与正常儿童相一致，都表现为固定顺序上的切换损耗大于随机顺序。但是，当注意特征的维度不同时，相对于正常儿童，ADHD的表现模式异常，其在随机顺序上的切换耗损要大于固定顺序。该结果可能意味着，ADHD儿童的任务切换缺损不只来源于其执行功能的缺陷，还可能与其低唤醒水平和资源分配有关。本研究结果同时提示我们，工作记忆负载对ADHD儿童的任务切换造成影响，但这种影响方式，取决于注意特征是否属于同一维度。因此，针对ADHD儿童注意能量维持和唤醒较低的问题，适当的任务难度的增加，会有助于ADHD儿童持续任务的执行。这为未来的ADHD儿童的干预技术带来了一定的启示。从教育教学的角度出发，教师在教授知识时，可以适度地增加知识内容的难度，提高ADHD儿童的学习积极性，以维持其自身的注意能量水平；从教学评估的角度出发，对ADHD儿童知识掌握情况进行考察时，要注意任务内容的合理分布，避免同一认知加工内容的聚集，通过将不同加工类型的任务穿插其中，以促进ADHD儿童的任务表现，提高ADHD儿童评估的成绩，进而增强其自我效能感。
4 结论
本研究得到的结论如下：
(1)总体而言，ADHD儿童在任务切换上存在着缺陷。
(2)工作记忆负载会对ADHD儿童的任务切换造成影响，但这取决于任务的注意特征维度是否相同。任务的注意特征维度的不同，可能更有利于ADHD认知能量的激活与维持以及认知资源的合理分配，进而促进ADHD儿童在任务切换上的表现。