内隐序列学习与注意负荷关系的实验研究，本文主要内容关键词为：序列论文,负荷论文,实验研究论文,关系论文，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(2011)06-0561-568 中图分类号：B844.3 文献标识码：A
1 问题提出
注意与内隐序列学习的关系是内隐学习研究中基本问题之一(Deroost，Coomans，& Soetens，2009；付秋芳，傅小兰，2006；郭秀艳，2003)。以往探讨注意与内隐序列学习关系的研究，大多采用双任务范式，使用语音计数任务作为次要任务(Shanks，2003)。有研究发现注意影响序列学习(Curran & Keele，1993；Heuer & Schmidtke，1996；Nissen & Bullemer，1987)；有研究发现注意对序列学习没有影响(Frensch，Buchner，& Lin，1994；Hsiao & Reber，2001；Reed & Johnson，1994)。注意是否影响内隐序列学习还存在很大争议(Jiménez & Vázquez，2005；Shanks，2003；Shanks，Rowland，& Ranger，2005)。
内隐序列学习与注意的关系是一个非常值得探讨的问题，它对于理解内隐序列学习的实质和特征，以及在日常生活中正确地运用这种学习形式提高学习效率都具有十分重要的价值。以往关于内隐序列学习与注意关系的研究大多采用双任务范式，设置一个主任务和一个次任务。主任务为内隐序列学习，次任务需要占用一定的注意资源。通过考察有无次任务的不同条件下内隐序列学习效率是否受到影响来探讨内隐序列学习与注意的关系。次任务经常是要求被试对一个偶尔出现的声音计数。采用双任务范式考察注意与内隐序列学习关系的研究，大都从注意的资源角度出发，因为次要任务占用了部分注意资源，序列任务占用的注意资源就会减少。但是，需要指出的是，注意资源这个概念太笼统，缺乏可操纵性(Navon，1984)。而且，注意资源包括很多种类(听觉注意、视觉注意、空间注意、言语注意等)(Navon & Gopher，1979；Wickens，1984)，视觉注意资源和听觉注意资源不是同一种注意资源，语音计数任务不一定会占据序列任务的注意资源。而且，语音计数任务作为次要任务存在一定缺陷。首先语音计数任务包含了许多认知加工过程(例如刺激识别、工作记忆维持、工作记忆更新等)，语音计数任务太复杂，很难确定究竟是哪个加工过程影响了序列学习(Stadler，1995)；其次语音计数任务贯穿于整个实验过程，只需要在实验结束时做出反应，而不是在每一次试验中进行反应。序列反应时实验时间一般较长，语音计数任务很可能在中间某个环节出现某些错误(漏计，错计等)，但最后的反应无法反映出来，结果的可靠性存在一定问题；最后完成这两个任务时，被试所采取的策略也无法控制。有的被试可能首先完成序列任务；有的被试可能首先完成计数任务；有的被试可能在实验早期阶段首先完成序列任务，而在晚期阶段则首先完成计数任务；有的被试可能在实验早期阶段首先完成计数任务，在晚期阶段首先完成序列任务；有的被试可能交替完成两项任务。另外以往研究没有实时地对被试的认知活动进行检测，不能检测被试在高、低注意负荷条件下脑认知活动是否真的存在差异。具有高时间精度的ERP实验方法可以有效地解决这些难题(Luck，2005；魏景汉，罗跃嘉，2010)。Handy和Mangun(2000)利用ERP方法考察了高、低注意负荷条件下的脑认知活动。向被试呈现大写字母A或H，被试对这两个字母分别进行按键反应。第一个实验中，低注意负荷组使用的是标准字母，高注意负荷组使用的字母略有变形：A的顶端稍微分开，H的顶端稍微聚拢；第二个实验中，低注意负荷组与实验一相同，高注意负荷组刺激的呈现时间明显缩短，而且紧随一个掩蔽刺激。结果发现注意负荷越高，枕叶外侧的P1、N1波幅越大，外纹状皮层活动越强。Fu等人(2009)以及Rorden，Guerrini，Swainson，Lazzeri和Baylis(2008)也发现P1、N1波幅与注意负荷存在正相关。这些研究表明P1、N1可以有效地反映注意负荷，注意负荷越高，P1、N1波幅越大；注意负荷越低，P1、N1波幅越小。
因此，本研究在如下两个方面进行了改进：第一，鉴于双任务范式存在的问题，本研究采用单任务范式，通过降低刺激清晰度的方法增加注意负荷。刺激较清晰时，被试投入较少的注意就可以对刺激进行辨别，注意负荷较低；刺激较模糊时，被试投入较多的注意才可以对刺激进行辨别，注意负荷较高。通过这种方法既可以保证反应-刺激联结不被破坏，反应-刺激间隔也保持了恒定(张卫，莫雷，许尚侠，王穗苹，2002)。第二，利用ERP技术，监测被试完成序列反应时任务中的脑电变化，获知被试注意负荷的实际状态，使研究结果的可靠性得到更高水平的保证。本研究采用了吕勇、胡伟、吴国来和沈德立(2008)的序列结构，在长度为12的序列中随机插入2个探测刺激。我们认为在高注意负荷条件下，由于被试投入了较多的注意，探测刺激诱发的P1、N1波幅较大；在低注意负荷条件下，被试投入的注意较少，探测刺激诱发的P1、N1波幅较小。如果在高/低注意负荷条件下被试内隐序列学习效率没有差异，就可证实内隐序列学习不受注意负荷的影响。
2 实验方法
2.1 实验设计
本实验采用单因素被试内实验设计，自变量为注意负荷，包括2个水平：高注意负荷、低注意负荷。
2.2 被试
高校在校生18人，年龄范围22～26岁(平均24岁)。均为自愿参与实验，所有被试均为右利手，视力正常或矫正视力正常，无脑外伤及身心健康问题史，均未参加过类似心理学实验，实验后获得少量报酬。
2.3 实验材料
实验材料为大写字母D、L、N、R、E、T、F、I。字母颜色为白色，背景为黑色，字母长3.7 cm，高4.5cm，呈现于屏幕中央，其中D、L、N、R为低注意负荷条件下使用的字母；E、T、F、I为高注意负荷条件下使用的字母。对于高注意负荷条件下的字母使用Photoshop8.0.1软件，按照单元格大小为3、6、9、12方形分别对其进行马赛克处理，共得到四种清晰度水平的图片共16张，每种清晰度水平下的图片4张(图1)。
图1 四种清晰度水平的图片
2.4 实验程序
2.4.1 序列学习阶段
被试在主试的指导下进行实验。首先向一半被试呈现指导语：“您将在屏幕中央看到一个‘+’注视点，请注视该注视点，一段时间后‘+’自动消失。接着将会出现一个‘%’或者一个大写英文字母。出现‘%’时，不必做出任何反应，一段时间后‘%’会自动消失；当出现大写英文字母后，需要做出按键反应。出现N、F后，用左手中指按键盘上的‘Q’键；出现L、T后，用左手食指按键盘上的‘W’键；出现R、I后，用右手食指按键盘上的‘O’键；出现D、E后，用右手中指按键盘上的‘P’键。请您集中注意，尽快而准确地做出判断。”另一半被试的指导语中按键顺序倒了过来：“出现N、F后，用右手中指按键盘上的‘P’键；出现L、T后，用右手食指按键盘上的‘O’键；出现R、I后，用左手食指按键盘上的‘W’键；出现D、E后，用左手中指按键盘上的‘Q’键。”注视点呈现时间为500毫秒，大写英文字母呈现时间为0～4秒，如果被试在4秒内没有做出反应，程序自动换屏，试验之间的时间间隔为500毫秒。探测刺激“%”的呈现时间为500毫秒。
正式实验前被试首先进行练习，字母随机呈现，直到被试理解指导语，正确率达到90%以上，开始正式实验。正式实验共包括13个组段(block)，其中第12为随机组段，字母随机呈现。第1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、13为重复序列组段，字母按照一定的序列规则重复出现。低注意负荷的字母序列为：N-L-R-D-L-D-N-R-L-R-D-R，高注意负荷的字母序列为E-I-T-F-I-F-E-T-I-E-F-T，每个重复序列组段中高、低注意负荷序列各重复4遍。四种清晰度水平的高注意负荷材料，按照清晰度从低到高顺序，分别在组段1～3、4～6、7～9、10～13呈现。这样避免了被试对高注意负荷字母产生适应。为了消除顺序效应，每个重复序列组段按照ABBABAAB方式对高、低注意负荷序列进行排序。在高、低注意负荷序列中，有1/6的字母被探测刺激“%”取代。探测刺激的总数达到192个，满足了提取ERP的次数需要。为了防止被试意识到序列的存在，每一重复序列组段中，重复序列的起始字母随机选取，但不会出现两个字母重复出现的情况。每个组段结束后，被试闭目休息30秒。
2.4.2 意识性水平测试阶段
序列学习阶段结束后，按照过程分离程序(Jacobby，1991)，对被试的外显知识和内隐知识进行评估。包含任务中给出序列中的两个相邻字母，让被试按照序列规则填写出下一个字母，每填对1个记1分；排除任务中仍给出序列中的两个相邻字母，但是要求填写两个相邻字母后面那个字母之外的规则序列中余下的那个字母。如果被试按照序列规则填写出字母，每填出1个记1分。包含任务和排除任务总分各为12分。
2.5 EEG记录
实验在光线和通风良好的电磁屏蔽实验室进行。被试坐在一张舒适的椅子上，电脑显示器与眼睛保持水平，眼睛距离电脑显示器中央位置1.1m。通过NeuroScan公司的Stim2软件将实验材料呈现在电脑显示器的中央位置，该软件同时记录下被试的反应时和正误。记录脑电的仪器为Neuroscan公司生产的EEG/ERP系统，实验中佩戴Quick-cap64导电极帽，采用国际10-20系统导联方法，前额发际下1cm处接地。头皮电阻小于5KΩ，模拟滤波带通为0.05～100Hz，采样率为500Hz。以位于左眼上、下的电极记录垂直眼电(VEOG)，位于眼外侧1.5cm处的左、右电极记录水平眼电(HEOG)。记录时以左乳突为参考电极，离线数据分析时转换为以双侧乳突的平均值作为参考。
2.6 数据分析
2.6.1 行为数据
根据被试在意识性水平测验的成绩，包含任务得分小于或等于排除任务得分，或者包含任务得分小于4分为内隐被试，其余被试为外显被试(吕勇等，2008)。3名外显被试数据被剔除，将15名内隐被试的错误反应数据删除(2.3%)。
采用方差分析对被试在序列反应时任务中的正确率和反应时数据进行统计分析。
2.6.2 ERP数据
对15名内隐被试的EEG数据进行离线分析。采用Scan软件的去除眼电伪迹功能，排除眼电伪迹的干扰。离线滤波低通为30Hz(24dB/oct)。以探测刺激出现前100ms至探测刺激出现后600ms作为分析时程。以探测刺激出现前100ms为基线，进行基线矫正。波幅大于±100μV的在叠加中被自动剔除。分别对高、低注意负荷条件下的探测刺激进行叠加。低注意负荷条件平均叠加了89次，高注意负荷条件平均叠加了88次。根据已有研究结果与本研究目的，选取O1、O2、PO3、PO4、PO5、PO6、PO7、PO8共8个电极点，对P1、N1成分进行分析。分别对P1、N1成分的波幅进行测量，波幅测基线——波峰值，数据以平均值±标准误(SE)表示。
采用SPSS15.0统计软件对ERP各成分的波幅进行注意负荷(高、低)×左右半球×电极位置(O1/O2、PO3/PO4、PO5/PO6、PO7/PO8)方差分析，对不满足球形检验的统计结果采用Greenhouse-Geisser法矫正p值。
3 实验结果
3.1 行为结果
3.1.1 正确率
15名被试的正确率都高于90%，其中只有1名被试的正确率低于95%。对正确率进行2(注意负荷：高、低)×11(组段：1～11)重复测量方差分析，结果表明注意负荷、组段主效应及其交互作用均不显著。
3.1.2 反应时
图2为15名有效被试各个组段的平均反应时。首先对1～11重复序列组段的反应时进行2(注意负荷：高、低)×11(组段：1～11)重复测量方差分析，结果表明：注意负荷主效应显著，
=39.23，p＜0.001，高注意负荷的反应时(809±191ms)显著长于低注意负荷的反应时(753±170ms)；组段主效应显著，
=41.61，p＜0.001，随着练习进行，反应时逐渐下降；注意负荷和组段之间不存在交互作用。
图2 不同注意负荷条件下各个组段的平均反应时
为了排除练习因素对反应时的影响，实验中插入了随机序列组段12，这样可以进一步对随机序列组段(12)和两侧的重复序列组段(11、13)进行分析。由于高、低注意负荷条件下1～11组段反应时基线存在较大差异，为了消除高、低注意负荷条件下反应时基线对11～13组段反应时数据的影响(Deroost et al.，2009)，对11～13组段反应时数据进行线性化处理(取以10为底的对数)，进行2(注意负荷：高、低)×2(序列类型：重复序列、随机序列)重复测量方差分析。结果表明：注意负荷主效应显著，=8.87，p＜0，05，高注意负荷的反应时(775±175ms)显著长于低注意负荷的反应时(722±152ms)；序列类型主效应显著=66.48，p＜0.01，随机序列的反应时(779±168ms)显著长于重复序列的反应时(733±163ms)；注意负荷和序列类型交互作用不显著。
最后对高、低注意负荷条件下的内隐序列学习量进行检验，内隐序列学习量计算方法为第11组段和第13组段反应时的平均数与第12组段反应时的差值(Willingham et al.，1989)。对内隐序列学习量进行单因素(注意负荷：高、低)方差分析。结果发现，高、低注意负荷之间的内隐学习量差异不显著。高注意负荷内隐学习量43±13ms；低注意负荷内隐学习量49±16ms。
3.2 ERP结果
通过总平均图(见图3)可以发现，两种实验条件在头皮后部都诱发了较明显的P1(80～120ms)和N1(130～170ms)成分。
图3 高、低注意负荷条件下的ERP总平均图
对探测刺激诱发的P1波幅进行方差分析，结果表明：注意负荷主效应显著，=10.96，p＜0.01，高注意负荷条件下探测刺激诱发的P1波幅(2.44±0.28μV)显著大于低注意负荷条件下探测刺激诱发的P1波幅(2.10±0.27μV)；左右半球主效应显著，=19.13，p＜0.01，右半球波幅(2.49±0.10μV)显著大于左半球波幅(2.05±0.08μV)；电极位置主效应不显著。
对探测刺激诱发的N1波幅进行方差分析，结果表明：注意负荷主效应显著，=7.51，p＜0.05，高注意负荷条件下探测刺激诱发的N1波幅(-2.26±0.42μV)显著大于低注意负荷条件下探测刺激诱发的N1波幅(-1.93±0.28μV)；左右半球主效应边缘显著，=4.59，p=0.05，左半球波幅(-2.22±0.08μV)显著大于右半球波幅(-1.97±0.25μV)；电极位置主效应显著，
=13.28，p＜0.01，最大波幅出现在PO8电极位置上(-2.79±0.30μV)。
4 讨论
本研究通过操纵刺激清晰度，以此实现了刺激的不同注意负荷。通过这种操纵方式，一方面保障了序列刺激之间的时间间隔保持了恒定，序列结构的完整性；另一方面，对序列的反应-刺激联结也没有产生干扰。避免了双任务范式的弊端，增加了实验效度。与此同时借助于ERP技术的高时间精度特性，结合反应时数据，可以分析注意负荷是否影响内隐序列学习。
通过ERP结果可以看出，高、低注意负荷之间确实存在差异，高注意负荷条件下探测刺激诱发的P1、N1波幅显著大于低注意负荷条件下探测刺激诱发的P1、N1波幅，波幅主要反映参加脑活动的激活的神经元数量，并反映信息加工时心理负荷的强度(Hillyard & Vento，1998；罗跃嘉，魏景汉，2004)。Handy和Mangun(2000)发现当刺激出现在预期位置时，P1波幅随着注意负荷的增加而增加。Rorden等人(2008)发现N1波幅随着注意负荷的增加而增加；Fu等人(2009)发现注意负荷影响注意选择的早期阶段，P1波幅随着注意负荷增加而增加。研究结果表明对刺激清晰度的操纵实现了预期目的。因为高注意负荷条件下的探测刺激和低注意负荷条件下的探测刺激是同一个刺激“%”，探测刺激的物理属性当然一样。但是本研究发现，在高注意负荷条件下探测刺激诱发的P1、N1波幅显著大于低注意负荷条件下探测刺激诱发的P1、N1波幅。很容易发现，两者之间唯一不同之处，就是探测刺激插入到高注意负荷序列中，还是插入到低注意负荷序列中。为什么探测刺激插入到高注意负荷序列中所诱发的脑活动比插入到低注意负荷序列中所诱发的脑活动强？而且，探测刺激是随机插入到这两个不同注意负荷序列中；这两个序列结构是一样的，长度都是12，规则也一样。合理的解释是：被试随着练习进行，对序列的注意负荷发生了学习。在刺激呈现前，被试已经能够预测到刺激的清晰程度，并调整了注意水平。当预期将要呈现的刺激清晰度低时，被试的注意便更加集中，以更好地对刺激做出辨别判断；当预期将要呈现的刺激清晰度高时，被试的注意相对比较分散，因为可以很容易对低注意负荷刺激进行辨别判断。该研究结果和Couperus(2009)研究结果相一致。而且通过ERP成分可以发现，英文字母辨别过程中，80～120ms时是右半球相对优势，130～170ms时是左半球相对优势，呈现出一种动态变化的左右半球优势效应。与罗跃嘉、魏景汉、翁旭初和卫星(2001)研究结果相一致，左右半球的功能关系只不过是大脑高级功能加工的动态过程的一个组成部分，两个半球在加工时是分工与合作且不断变化的动态关系。
由上可见，高、低知觉负荷影响了注意的集中程度。高、低注意负荷条件下的内隐序列学习是否存在差异？需要从反应时数据上进一步进行分析，正确率指标上差异不显著，Rosas等人(2010)发现类似结果。以往考察内隐序列学习发生的指标主要有两个：一个是比较重复序列组段和随机组段的平均反应时，如果重复序列组段的平均反应时显著长于随机组段反应时，表明发生了内隐序列学习。如果重复序列组段的平均反应时与随机组段反应时差异不显著，则表明没有发生内隐序列学习(Nissen & Bullemer，1987)；另一个是在重复序列组段中插入一个随机组段，比较随机组段平均反应时和其两侧重复序列组段的平均反应时，即是否存在转换效应(transfer effect)(Willingham et al.，1989)。当从重复序列组段转换到随机组段后，反应时增加。从随机组段转换到重复序列组段后，反应时减少，表明发生了内隐序列学习。当从重复序列组段转换到随机序列组段，从随机序列组段转换到重复序列组段，反应时没有显著变化，表明没有发生内隐序列学习。也有的研究直接用最后一个重复序列组段与第一个组段平均反应时的差作为指标。第一个指标可能受到练习效应的干扰；虽然第二个指标排除了练习效应的干扰，但是前面的大量数据也可能包含了重要信息。为此，本研究在以往指标基础上，充分利用实验数据，以做出更为可靠的结论。分析转换效应时，由于高、低注意负荷的反应时基线存在很大差异。为此对11～13组段的数据进行了对数转换，消除了反应时基线差异对结果的影响。实验结果发现高注意负荷条件下内隐序列学习量43ms，低注意负荷条件下内隐序列学习量49ms，高、低注意负荷条件下的内隐学习量差异不显著。从反应时数据可以看出，排除了练习等因素的干扰后，无论注意负荷高低，都发生了内隐序列学习。低注意负荷条件下的内隐序列学习成绩更加明显，但是和高注意负荷条件下的内隐序列学习没有本质差别，与Jiménez和Méndez(1999，2001)、Shanks和Rowland(2006)、Deroost等人(2009)、张卫等人(2002)、葛操、白学军和沈德立(2007)、付秋芳和傅小兰(2010)研究结果相一致。
5 结论
本实验采用单任务范式，通过变化刺激的清晰度来操纵被试的注意负荷，并使用ERP技术实时监控被试在高低注意负荷条件下的脑活动，发现在高、低注意负荷条件下都发生了内隐序列学习效应；高注意负荷序列探测刺激诱发的P1、N1波幅显著大于低注意负荷序列探测刺激诱发的，表明高注意负荷条件下需要更多的注意，证实本实验对自变量的操纵是有效的；同时发现高、低注意负荷序列条件下，内隐序列学习量差异不显著，表明内隐序列学习不受注意负荷的影响。
标签：负荷预测论文;