內(nèi)隱學習中的知識習得及其無意識性測量

關(guān)守義　郭秀艷

摘要：本研究采用經(jīng)典的人工語法范式，并引入遷移任務探討在記憶和規(guī)則探索兩種指導語條件下，被試所爿得的究竟是規(guī)則還是組塊？同時采用結(jié)構(gòu)知識主觀測量的方法。對內(nèi)隱學習習得知識的無意識性進行測量結(jié)果發(fā)現(xiàn)記憶指導語條件下的被試能成功區(qū)分合法串和非法串。即出現(xiàn)語法學習效應，但規(guī)則探索指導沿條件下的被試并沒有表現(xiàn)出語法或組塊學習效應。結(jié)構(gòu)知識的主觀測量發(fā)現(xiàn)這種內(nèi)隱學習的優(yōu)勢效應主要來自無意識結(jié)構(gòu)知識的貢獻：在遷移研究中發(fā)現(xiàn)附帶學習組和有意學習組均在遷移任務上表現(xiàn)出語法學習效應，這表明在人工語法學習中所獲得的語法規(guī)則是抽象的和可遷移的。

關(guān)鍵詞：人工語法范式，規(guī)則，組塊，結(jié)構(gòu)知識。

1.引言

從環(huán)境中內(nèi)隱地習得復雜結(jié)構(gòu)和規(guī)則是人類迷人的天賦，它激勵著無數(shù)的研究者去追尋內(nèi)隱學習的本質(zhì)。常用的內(nèi)隱學習研究方法主要包括復雜系統(tǒng)控制范式、人工語法范式和序列反應時范式。而由于人工語法與自然語言接近。因而更受到研究者們的青睞。自人工語法范式（Reber，1967）誕生以來，它就被廣泛地用于解答內(nèi)隱學習中的兩個問題：（1）學習之后究竟獲得了何種知識？（2）知識習得是內(nèi)隱的還是外顯的？

1.1內(nèi)隱學習中的知識習得：規(guī)則還是組塊？

關(guān)于被試在人工語法學習中習得何種結(jié)構(gòu)知識的問題。研究者們一直沒有得到完全一致的結(jié)論。以Reber（1965，1967，1976）為代表的規(guī)則說支持者認為，被試習得的是抽象的規(guī)則，并用一系列的研究為此觀點提供了證據(jù)。譬如，最早的人工語法研究中。Reber（1965）讓被試先記憶一些字符串，接著，對另外的一些字符串進行分類判斷，結(jié)果發(fā)現(xiàn)被試的正確率顯著高于隨機水平。據(jù)此。Reber（1965）認為這是因為被試習得了字符串的深層結(jié)構(gòu)。即生成字符串的限定狀態(tài)人工語法。1976年，Reber創(chuàng)造性地使用指導語分離的實驗操作，也得到了類似的結(jié)果，即被試能通過記憶字符串習得規(guī)則，并且，發(fā)現(xiàn)記憶指導語條件的被試在分類判斷任務上的成績顯著高于規(guī)則探索指導語條件的被試。即出現(xiàn)了內(nèi)隱學習的優(yōu)勢效應但后續(xù)使用指導語分離范式的研究得到的結(jié)果并不一致，有研究者同樣發(fā)現(xiàn)了指導語更有利于人工語法的習得，但也有另外的一些研究者發(fā)現(xiàn)兩種指導語（記憶和規(guī)則探索）條件下的學習程度相當，甚至有研究者發(fā)現(xiàn)規(guī)則探索指導語能促進人工語法的學習（Howard&Ballas，1980；MaLhews，Buss，StanleY，Blarlchardfields，Ch0&Druhan，1989：Shanks，Johnstone&Staggs，1997；Miyawaki，Sato，Yasuda，Kumano&Kuboki2005；van den Bos&Poledek，2008；Spada&Tomita，2010），盡管這些研究得到的結(jié)果并非完全一致，但這些研究者都認為被試在人工語法學習的過程中習得了抽象的規(guī)則

然而，另外的一些研究者認為被試習得的并非抽象的規(guī)則，而可能是組塊（Perruchet&Pat"teau，1990）、樣例間的相似性（Brooks，1978）或重復結(jié)構(gòu)（Whimesea&Dorken，1993）等，其中義以組塊觀點受到的關(guān)注最多。最先關(guān)注組塊的是Dulany。Carlson和Dewey（1984），他們采用典型的人工語法學習范式。即讓被試在對一系列字符串進行學習后，完成分類判斷任務，不同的是。被試在對每個字符串進行分類判斷后，還需要畫出他們判斷時所根據(jù)的字符串的部分（即組塊）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些被畫出的字符串的部分足以解釋被試在分類任務上的表現(xiàn)，也就是說，被試習得的實際上是組塊。但這一研究并未引起其他研究者的重視。直到Perruchet和Pacteau（1990）明確地指出這些字符串的部分是組塊，而非語法規(guī)則。在他們的研究中，被試被隨機分成兩組，其中一組被試學習整個字符串，但另一組被試僅學習字母對，學習階段結(jié)束后，所有被試都需要完成分類判斷任務。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩組在分類判斷任務上表現(xiàn)一樣好，據(jù)此，他們認為被試在人工語法學習中習得的是組塊而非抽象規(guī)則。Servan-Schreiber和Anderson（1990）通過模擬也得到了類似的結(jié)果。

但隨著遷移研究在內(nèi)隱學習領域的開展，組塊說受到了極大的挑戰(zhàn)，因為其無法解釋內(nèi)隱學習中存在的遷移效應。最早使用遷移研究對內(nèi)隱學習進行探究的是內(nèi)隱學習的開創(chuàng)者Reber（1969），在其研究中，所有的被試都需先學習一些字符串，接著，他們被隨機地分到以下四種條件之一：（1）字母和規(guī)則均不改變的條件，（2）字母改變而規(guī)則不變的條件，（3）字母不變而規(guī)則改變的條件，（4）字母和規(guī)則均改變的條件。結(jié)果發(fā)現(xiàn)。字母的改變不影響被試對字符串的分類判斷，但規(guī)則的改變顯著損壞被試在分類任務上的表現(xiàn)。據(jù)此。Reber（1969）認為被試習得的乃是抽象的規(guī)則，也就是說，這種規(guī)則是不受刺激的表面特征影響，且是可遷移的。后續(xù)的大量研究均為遷移效應的存在提供了證據(jù)（Mathews et al 1989；Brooks&Vokey，1991；G6mez&Sehvaneveldt。1994；Dienes&Altamann，1997；Dienes，Altmarm，Kwan&Coode，1995；Manza&Reber，1997；Shanks et al，1997；Whittlesea&Wright，1997）。

遷移現(xiàn)象的存在使得規(guī)則說支持者（Reber，1969）認為這足以證明被試所習得的是抽象規(guī)則。但遷移惰性（即遷移的成績差于非遷移的成績）的存在（Brooks&Vokey，1991；G6mez&Sehvaneveldt，1994；Mathews et aL，1989；Whittlesea&Dorken，1993），在某種程度上卻表明被試習得的不僅僅是抽象的規(guī)則。遷移惰性是指被試非遷移任務的成績要顯著高于遷移任務。具體而言。即當組成分類任務的測驗序列的元素與學習階段的序列的元素是相同的時候，被試對測驗序列的區(qū)分要優(yōu)于不同時。譬如，Whittlesea和Wright（1997）發(fā)現(xiàn)，被試在學習階段學習數(shù)字序列（如“1234”），但在學習階段測驗表述數(shù)字的詞序列（如“one-two-three-four”）時，被試的分類判斷成績未及測試階段同樣是數(shù)字序列的被試。Dienes和Altmann（1997）使用色塊和色詞為材料，也得到了一致的結(jié)果。鑒于此，有研究者（Chang&Knowlton，2004；Knowlton&Squire，1994，1996）提出了雙機制假設。即被試同時習得規(guī)則和組塊知識，并得到了一系列研究的支持（Meulemans&Van der Linden，1997；Chang&Knowlton，2004；Lieberman，Chang，Chiao，Bookheimer，和Knowlton，2004；Forkstam，Hagoort，F(xiàn)ernandez，Ingvar&Pe，tersson，200龜Ktlrten，De Vries，Kowal，Zwitserlood&F18eL 2010）。

綜上。在人工語法學習過程中究竟習得了何種結(jié)構(gòu)知識仍需進一步的探究，且上述的這些研究均集中于記憶指導語條件下。被試習得的是何種結(jié)構(gòu)知識，卻很少關(guān)注規(guī)則探索指導語條件下。被試能習得何種結(jié)構(gòu)知識。為此，本研究實驗一將采用Knowlton和Squire（1996）的組塊平衡的人工語法學習范式，以探討不同指導語（記憶和規(guī)則探索）條件下，被試習得何種結(jié)構(gòu)知識的問題；為避免除規(guī)則和組塊外的其他表面特征的混淆。實驗二將在實驗一的基礎上引入遷移任務，以進一步探討不同指導語條件下的被試習得何種結(jié)構(gòu)知識的同題。

1.2內(nèi)隱學習中習得知識的無意識性測量：結(jié)構(gòu)知識測量的引入

眾所周知，內(nèi)隱學習是相對于外顯學習而言的，但除了從現(xiàn)象上進行區(qū)分外，對“內(nèi)隱”和“外顯”的理解也只能從操作上去考察。具體到人工語法學習中，就是借用指導語來對內(nèi)隱學習和外顯學習進行分離的。但這種分離的徹底性有待考量。為此，在人工語法學習中，除了習得何種結(jié)構(gòu)知識的問題受到廣泛關(guān)注外。另一個關(guān)鍵問題就是所習得知識的無意識性。然而研究者們對如何驗證分類知識的內(nèi)隱性問題卻一直爭論不休。

最早用于判斷知識的無意識性的是言語報告，早期的研究者（Reber，1967；Reber&I_～wis，1977；Reber&Allen，

1978；Alien&Reber，

1980；Abrams&Reher，1988）認為，如果被試不能內(nèi)省他們的判斷依據(jù)。那么被試所習得的知識就是無法被意識通達。然而，被試可能會因為遺忘而導致實驗后的言語報告相對不敏感和不完整（郭秀艷。鄒玉梅，李強，孫怡，2003），盡管Mathews等（1989）嘗試用連接被試（yoked subjec招）的實驗程序克服遺忘的問題，但是言語報告仍存在著效度評估無效、外顯知識無法完整表達等問題，而受到有關(guān)學者質(zhì)疑（Dienes，2008；郭秀艷，朱磊，鄒慶宇，2005）。為此，研究者開始使用更為客觀的測量方法——迫選測驗來評估知識的無意識性（Broadbent，1977；Berry&Broadbent。1984；Olson&Chum.2001）。但迫選測驗的純凈性一直遭到研究者的質(zhì)疑，已經(jīng)有大量研究表明迫選測驗可能同時包括外顯和內(nèi)隱加工（Jacoby，1991；Mefikle&Reingold，1991）。岡此，不能利用迫選測驗判定知識的無意識性。

鑒于此，Dienes和ScoR（2005）基于高級概念理論（High order thought theory，HOT，Rosentha[，1986）提出利用主觀測量評估知識的無意識性。具體操作即為讓被試在每次分類判斷后。給出該次判斷的信心水平（50%表示“完全猜測”，100%表示“完全確定”）。若被試用于判斷的知識是無意識的，那么應該符合如下兩條標準：一是猜鋇4標準（guessing criterion；Dienes.Altmann，Kwan&Goode，1995），即被試聲稱他們是猜測的，但是在分類任務上的正確率卻高于隨機水平：二是零相關(guān)標準（Zero-correlmion criterion；Dienes et al，1995），即被試的準確率與信心水平不相關(guān)。

主觀測量雖然彌補了言語報告和迫選測驗的不足，可用于評判知識的內(nèi)隱性，但卻無法回答這種無意識知識究竟是什么？Dienes和Scott（2005）對這個問題做了深入的探討。首先，他們對結(jié)構(gòu)知識和判斷知識進行了區(qū)分。結(jié)構(gòu)知識是被試在人工語法學習訓練階段獲得的關(guān)于訓練項目結(jié)構(gòu)的知識，可能包括碎片知識（即前面所說的組塊）、規(guī)則以及具體的樣例；而判斷知識是指在測試階段，被試利用結(jié)構(gòu)知識來對具體的測試項目進行語法判斷時形成的知識。結(jié)構(gòu)知識和判斷知識都可以是有意識或無意識的，這依賴于相關(guān)的高級理念。假設被試的結(jié)構(gòu)知識包括規(guī)則——“字符串必須以M作為首字母”，只有當被試形成“我知道字符串必須以M作為首字母”這樣的高級理念，知識才可被認為是有意識的。反之則為無意識。這個結(jié)果對判斷知識同樣適用?；剡^頭來，當我們仔細分析主觀測量方法時。會發(fā)現(xiàn)：由于程序要求被試在分類判斷完成后進行信心評定，猜測標準和零相關(guān)標準表示的可能儀是被試對某一次分類判斷（判斷知識）是否有意識。而不是對判斷所依據(jù)的結(jié)構(gòu)知識是否有意識

Dienes和Scott（2005）認為當結(jié)構(gòu)知識有意識時，判斷知識一定是有意識的；而當結(jié)構(gòu)知識處于無意識時。判斷知識可以是有意識的，也可以是無意識的。當結(jié)構(gòu)知識無意識，而判斷知識有意識時。這種現(xiàn)象被稱為直覺。當判斷和結(jié)構(gòu)知識都無意識時。稱為猜測。兩種情況下，結(jié)構(gòu)知識都是無意識的。但是對于直覺，零相關(guān)標準和猜測標準都會顯示知識是有意識的，因為這兩個主觀測量只評估判斷知識。因此，Dienes和Scott（2005）提出了一種能夠測量結(jié)構(gòu)知識意識性的方法，即要求被試在每次判斷后，說出他們判斷的依據(jù)——猜測、直覺、先前知識、規(guī)則還是記憶。Dienes和Scott（2005）的實驗采用人工語法范式。要求被試在分類判斷后給出信心評定（50%-100%）和判斷依據(jù)。實驗納入兩個自變量：指導語（規(guī)則探索和記憶）和注意條件（完全注意和分散注意）。研究者假設規(guī)則發(fā)現(xiàn)組。更能有意識地獲得結(jié)構(gòu)知識，而有意識結(jié)構(gòu)知識的獲得則需要中央執(zhí)行機制和工作記憶資源。所以指導語和注意條件兩個自變量會對有意識結(jié)構(gòu)知識的獲得產(chǎn)生交互影響。依據(jù)上述理論假設。Dienes和Scott（2005）得以考察主觀測量和結(jié)構(gòu)知識測量的有效性。他們的實驗結(jié)果顯示對于猜測指標和零相關(guān)指標。兩個自變量的效應都不顯著。而當將猜測和直覺歸于基于無意識結(jié)構(gòu)知識的內(nèi)隱反應，將規(guī)則與記憶規(guī)則歸于基于意識結(jié)構(gòu)知識的外顯反應時。主效應及交互作用出現(xiàn)，具體結(jié)果如下：次要任務能顯著降低外顯反應的正確率，而對內(nèi)隱反應無影響；規(guī)則發(fā)現(xiàn)指導語能顯著提高外顯反應的正確率，記憶指導語能顯著提高內(nèi)隱反應的正確率。此外，以內(nèi)隱反應的正確率為因變量進行方差分析。結(jié)果顯示交互作用和主效應都不顯著。而當以外顯反應的正確率為因變量進行方差分析時，指導語和次要任務的交互作用顯著，這說明結(jié)構(gòu)知識測量符合上述假設。

綜上，結(jié)構(gòu)知識測量（Dienes&Scot4 2005）的提出，使得研究者們能更為有效地探討人工語法學習中的無意識性問題，彌補以往研究中口語報告和迫選測驗的不足，并擺脫實驗指導語分離不徹底的局限。使研究者能夠更準確、更精細化的區(qū)分人工語法學習過程中知識習得的內(nèi)隱性和外顯性。目前該方法已被廣泛應用于內(nèi)隱學習的研究中（Hamfick&Rebuscha～2012；Jiang et al，201 2；Guo et al，2013；Guo，U Yang，Dienes，2013；Kemeny&Luckars，2013；Li，Jiang，Guo，Yang，&Dienes，2013；Ling et al，2015；Neff&Higham 2012；Norman&Price，2012；Scott&Dienes，2008，2010a，2010b；郭秀艷，姜珊，凌曉麗，朱磊，唐菁華，2011；姜珊，郭秀艷，楊靖，馬聞笛，2014）。為此，本研究在實驗一和實驗二中將同時引入Dienes和Scott（2005）的結(jié)構(gòu)知識主觀測量的方法。進一步探究人工語法學習中習得知識的無意識性問題。以期更深入的揭示內(nèi)隱學習的本質(zhì)。

2.實驗一：不同指導語條件下內(nèi)隱學習的知識習得：規(guī)則還是組塊？

2.1方法

2.1.1被試

32名華東師范大學本科生參加了實驗，平均年齡為19.16±0，96歲，其中男性6人。隨機分配到規(guī)則探索指導語條件的有意學習組和記憶指導語條件的附帶學習組。其中有意學習組16人，平均年齡為19.19±1.11歲，其中男性5名：附帶學習組16人，平均年齡為19.13±0.81歲，其中男性1名。實驗后可得到學分或現(xiàn)金作為報酬。

2.1.2設計

實驗一為2（指導語：規(guī)則探索/記憶）×2（效應來源：語法，組塊）混合設計，其中指導語為被試間變量，效應來源為被試內(nèi)變量。因變量為學習效應，即被試區(qū)分合法串和非法串以及高組塊字符串和低組塊字符串的能力。

2.1.3材料

采用Meulcman_s和Van der Linden（1997）的語法圖（見圖1）生成128個字符串，所有的字符串均由M、T、V、R和X構(gòu)成，長度為3-7個字母。其中48個字符串作為學習串，隨機呈現(xiàn)。重復3次，即144個字符串。另外的80個字符串作為測驗串，其中的40個為合法串，另外40個用于生成非法串。生成非法串的方法是替換字符串中的一個字母（保留第一和二位置上的字母不變）。如MVTRX，可通過用M替換第四個位置上的R生成非法串MVTMX。

值得注意的是。測驗串中的合法串和非法串的總體組塊強度是平衡的。所謂的組塊強度是指一個字符串的所有組塊的平均值（Knowlton&Squire，1996）。譬如說，測驗串TMRVX，包括的組塊有TM、MR、RV、VX、TMR、MRV和RVX，這些組塊在學習階段出現(xiàn)的頻次的平均值，即為測驗串TMRVX的總體組塊強度。假設TM、MR、RV、VX、TMR、MRV和RVX在學習階段出現(xiàn)的頻次依次為12、4、21、16、14、23和11。那么，TMRVX的總體組塊強度=【（12+4+21+16）/4+（14+23+11）/3]/2=14.625。也就是說，測驗串中的合法串和非法串的總體組塊強度是不存在顯著差異的（合法串：M=8.93，SD=1.45；非法串：M=9.14，SD=1.76；t（78）=0.56，p>0.05）。所有的字符串均以黑色Courier New字體呈現(xiàn)在白色的屏幕中央。實驗程序用E-prime2.0編寫。

2.1.4程序

實驗分為學習階段和測驗階段。

在學習階段，144個字符串隨機呈現(xiàn)。每個呈現(xiàn)3s，間隔為300ms，這一過程約7分鐘。有意學習組接受的規(guī)則探索指導語為：“我們將向你呈現(xiàn)144個字符串，每個字符串只會在屏幕中央呈現(xiàn)3秒鐘，接著就會消失。這些字符串都是由同一個復雜的規(guī)則生成的。你的任務就是要找出這個復雜的規(guī)則到底是什么?！倍綆W習組接受的記憶指導語是：“這是一個記憶實驗。我們將會在屏幕上呈現(xiàn)144個字符串，每個字符串只會在屏幕中央呈現(xiàn)3秒鐘，接著就會消失。你的任務是，當字符串呈現(xiàn)在屏幕中央時，請從左往右默念，并嘗試記住它。但在字符串消失之后就不要再去回想?！?/p>

學習階段結(jié)束后，主試告知被試剛才所呈現(xiàn)的字符串是由某種復雜的規(guī)則生成的，接著。被試需要對80個字符串進行分類判斷。在這80個字符串中，其中40個是符合規(guī)則的，40個是不符合規(guī)則的。若認為是符合規(guī)則的，就按“E”鍵；若認為是不符合規(guī)則的，就按“I”鍵；在每次判斷后，被試需要給出該次判斷的信心水平（50%表示一點信心都沒有，100%表示非常確定）；最后。被試還需要給出當次判斷的依據(jù)：“猜測”表示一點根據(jù)都沒有，完全是瞎猜的；“直覺”表示有一點點感覺，覺得字符串是符合或者不符合規(guī)則的，但是說不清楚為什么：“記憶”表示明確記得字符串是在學習階段出現(xiàn)過：“規(guī)則”表示根據(jù)某個明確的規(guī)則對字符串進行判斷。并且能夠明確地說出來這個規(guī)則到底是什么。確保被試理解實驗任務后，就可以讓被試進行練習。練習只有一個試次（trial），該試次與正式實驗完全一樣，練習主要是為了讓被試熟悉分類判斷任務的流程。所有反應均無時間限制。被試可按自己的速度進行。

2.2結(jié)果

為了解決個別條件下反應次數(shù)過少的問題（Dienes&Scott，2005）。我們使用矯正過的確認率進行計箅。矯正公式為（N0+05）/（N+I），其中Nc為被確定為合法的字符串的個數(shù)。N為字符串的總個數(shù)。

參考G6mez、Gerken和Sehvaneveldt（2000）的做法，本研究通過計算確認率之差來衡量學習效應。并根據(jù)效應來源的不同，將學習效應分為語法學習效應和組塊學習效應兩個部分。其中語法學習效應為合法串的確認率與非法串的確認率之差，組塊學習效應為高組塊字符串與低組塊字符串的確認率之差。學習效應則為語法學習效應和組塊學習效應之和。

2.2.1分類判斷成績

首先。參考Dienes和Scott（2005）對各個條件下學習效應進行了統(tǒng)計。具體為將每個條件下的學習效應與0（完全沒有學習效應）分別作單樣本t檢驗。附帶學習組和有意學習組的學習效應分別為0.05±0.10和0.03+0.14，發(fā)現(xiàn)兩組被試的學習效應均不顯著（ts<0.78，ps>0.05）；在記憶指導語條件下的被試能成功區(qū)分合法串和非法串，即出現(xiàn)語法學習效應（f（15）=1.914，p<0.05，單尾），但規(guī)則探索指導語條件下被試并沒有表現(xiàn)出語法或組塊學習效應（招<0.982，ps>0.05），這一結(jié)果表明內(nèi)隱學習存在優(yōu)勢效應。結(jié)果見表1。2（指導語：記憶指導語，規(guī)則探索指導語）×2（效應來源：語法，組塊）重復測量方差分析發(fā)現(xiàn)指導語、效應來源的主效應以及兩者的交互作用均不顯著（ps>0.2）。

2.2.2結(jié)構(gòu)知識的無意識性測量

參考Dienes和Scott（2005）對四種結(jié)構(gòu)知識下的學習效應進行統(tǒng)計。以考察不同實驗條件下知識習得的意識性情況。根據(jù)結(jié)構(gòu)知識判斷，將被試的反應區(qū)分為四種一猜測、直覺、記憶和規(guī)則，并分別統(tǒng)計每種反應的學習效應。對于每類反應，將反應次數(shù)≤4次（占總反應次數(shù)5%以下）的被試數(shù)據(jù)刪除。結(jié)果見表2和圖2。進一步的單樣本t檢驗發(fā)現(xiàn)記憶指導語條件下，基于直覺反應的學習效應顯著（t（15）=2.09，p<0.05，單尾），這表明內(nèi)隱學習的優(yōu)勢效應是來自無意識結(jié)構(gòu)知識的貢獻：而規(guī)則探索指導語條件下，則在基于規(guī)則的反應上出現(xiàn)了語法學習效應（t（9）=2.40，p<0.05）。

2.3討論

實驗一引入Dienes和Scott（2005）結(jié)構(gòu)知識的主觀測量，探討了在記憶和規(guī)則探索兩種指導語條件下的分類判斷情況及其所習得的結(jié)構(gòu)知識。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：記憶指導語條件下被試能成功區(qū)分合法串和非法串，即出現(xiàn)語法學習效應，但規(guī)則探索指導語條件下被試并沒有表現(xiàn)出學習效應。這再次驗證了內(nèi)隱學習優(yōu)勢效應，與許多先前的研究結(jié)果一致（Reber，1976；Dulany et al，1984；Mathews et al。1989；Perruehet&Pacteau，1990；郭秀艷等，2003。2011）。進一步地分析發(fā)現(xiàn)。上述優(yōu)勢效應主要來自語法規(guī)則的貢獻，而不是組塊。結(jié)果支持了Reber的規(guī)則觀點（1967，1969），回答了內(nèi)隱學習優(yōu)勢效應的深層結(jié)構(gòu)知識表征的問題，即規(guī)則在記憶指導語條件下貢獻突出，表現(xiàn)出對內(nèi)隱學習優(yōu)勢效應的特異性貢獻。

結(jié)構(gòu)知識的主觀測量結(jié)果發(fā)現(xiàn)記憶指導語條件下，基于直覺反應的學習效應顯著。而規(guī)則探索指導語條件下，則在基于規(guī)則的反應上出現(xiàn)了語法效應。在Dienes和Scott（2005）的理論中，猜測和直覺代表無意識的結(jié)構(gòu)知識。而記憶和規(guī)則代表的是有意識的結(jié)構(gòu)知識。因此，這一結(jié)果表明，在記憶指導語條件下。被試傾向于使用無意識的結(jié)構(gòu)知識來進行分類判斷；而在規(guī)則探索指導語條件下。則傾向于使用有意識的結(jié)構(gòu)知識，與先前的研究結(jié)果一致（Dienes&Scott，2005；Kuhn&Dienes，2006；郭秀艷等，2011）。從另一個層面來講，該實驗結(jié)果某種程度上表明記憶指導語能夠促進被試對人工語法的內(nèi)隱習得。而外顯指導語能夠促進被試對人工語法的外顯習得。綜上，正是結(jié)構(gòu)知識測量將被試判斷的依據(jù)劃分為猜測、直覺、規(guī)則和記憶，才能夠更為細致的揭示出被試在人工語法的學習過程中習得知識的內(nèi)隱性和外顯性，并進一步厘清了不同條件的指導語對被試人工語法學習的影響。

3.實驗二：不同指導語條件下內(nèi)隱學習的知識習得和遷移

3.1方法

3.1.1被試

27名華東師范大學的本科生和研究生參與本實驗，年齡20.30±2.02歲，男性7名。其中有意學習組15名，年齡19.93±1.16歲，男性5名；附帶學習組12名，年齡20.75-2.73歲，男性2名。實驗后可得到學分或現(xiàn)金作為報酬。

3.1.2設計

實驗二為2（指導語：規(guī)則探索/記憶）×2（效應來源：語法/組塊）×2（任務類型：非遷移/遷移）混合設計，其中指導語為被試問變量，效應來源和任務類型為被試內(nèi)變量。因變量為學習效應。

3.1.3材料

在實驗一的材料基礎上。增加了用于遷移任務的測驗串，即用W、V、R、T、X分別替代非遷移任務的測驗串的M、N、S、P、Z生成了另外80個新的字符串。

3.1.4程序

學習階段同實驗一。測驗階段除了被試還需要完成一個遷移任務外，其他與實驗一基本一致。也就是說，被試在測驗階段需要完成兩個任務（非遷移和遷移任務），任務順序被試問平衡。即一半被試先完成非遷移任務，另一半被試先完成遷移任務。

3.2結(jié)果

3.2.1分類判斷成績

首先，分別統(tǒng)計不同條件下的學習效應（結(jié)果見表3）。進一步分析發(fā)現(xiàn)，規(guī)則指導語條件下，被試在遷移任務上能順利區(qū)分合法串和非法串，即出現(xiàn)了語法學習效應（t（14）=2.22，p<0.05）；而記憶指導語條件下，被試在遷移任務上出現(xiàn)了語法學習效應[t（11）=5.83，p<0.001）和“反轉(zhuǎn)的組塊學習效應”（t（11）=-2.34，p<0.05），即低組塊字符串的確認率要顯著高于高組塊字符串。將在討論部分對這一反轉(zhuǎn)效應進行探討。

2（指導語：記憶指導語，規(guī)則探索指導語）×2（效應來源，語法，組塊）×2（任務類型：非遷移任務/遷移任務）重復測量方差分析，發(fā)現(xiàn)效應來源主效應顯著（F（1，25）=29.8，p<0.001；語法：0.07±0，08，組塊：-0.04±0.09），且效應來源×任務類型的交互作用顯著（F（1，25）=6.19，p<0.05）。進一步的簡單效應分析發(fā)現(xiàn)：當效應來源為語法時，遷移任務的學習效應顯著高于非遷移任務（p<0.05）；當效應來源為組塊時，非遷移任務和遷移任務的學習效應無顯著差異（p>0.05）。具體見圖3。

3.2.2結(jié)構(gòu)知識的無意識性測量

同實驗一。根據(jù)結(jié)構(gòu)知識判斷，將被試的反應區(qū)分為四種——猜測、直覺、記憶和規(guī)則，并分別統(tǒng)計每種反應的學習效應。對于每類反應。將反應次數(shù)≤4次（占總反應次數(shù)5%以下）的被試數(shù)據(jù)刪除。結(jié)果見表4、表5和圖4。

比較被試在每種反應上的學習效應。結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有當被試將分類判斷歸因于直覺和猜測時。才表現(xiàn)出學習效應。具體的說，在規(guī)則探索指導語條件下，被試在非遷移任務中表現(xiàn)出基于直覺的語法學習效應（t（14）=2.39，p<0.05），在遷移任務中表現(xiàn)出基于猜測的語法學習效應（t（11）=2.85，p<0.05）；而在記憶指導語條tCT。被試在遷移任務中表現(xiàn)出基于直覺的語法效應（t（11）5.60，p<0.05）。

3.3討論

實驗二在實驗一的基礎上引入遷移任務，探討了在記憶和規(guī)則探索兩種指導語條件下，附帶學習組和有意學習組的分類判斷隋況及其判斷所依據(jù)的是何種結(jié)構(gòu)知識以及該結(jié)構(gòu)知識的意識性問題。結(jié)果表明：附帶學習組和有意學習組均在遷移任務上表現(xiàn)出語法學習效應，這表明在人工語法學習中所獲得的語法規(guī)則是抽象的可遷移的。

結(jié)構(gòu)知識的主觀測量表明，在遷移任務上，記憶指導語條件下的附帶學習組表現(xiàn)出基于直覺的語法學習效應，而規(guī)則探索指導語條件下的有意學習組則表現(xiàn)出基于猜測的語法學習效應。根據(jù)Dienes和Scott（2005）的理論，猜測和直覺代表無意識的結(jié)構(gòu)知識，而記憶和規(guī)則代表的是有意識的結(jié)構(gòu)知識。因此，這一結(jié)果表明，在記憶和規(guī)則探索兩種指導語條件下。被試在遷移任務上都能使用抽象規(guī)則來區(qū)分合法串和非法串，而且這種知識是無意識的。換句話說，即被試在人工語法學習中獲得了語法規(guī)則這種抽象的無意識的結(jié)構(gòu)知識。然而。實驗一的結(jié)果卻表明在規(guī)則指導語條件下被試在非遷移任務中更傾向于使用外顯的結(jié)構(gòu)知識，造成實驗一和實驗二結(jié)果不一致的原因可能在于實驗二遷移任務中字母的改變降低了被試結(jié)構(gòu)知識的有意識性。此外，在規(guī)則探索指導語條件下，被試在非遷移任務中表現(xiàn)出基于直覺的語法學習效應，而在遷移任務上表現(xiàn)出基于猜測的語法學習效應，猜測和直覺都代表無意識的結(jié)構(gòu)知識。但直覺要比猜測的意識性相對強一些，其原因可能也在于遷移任務中字母的改變降低了被試結(jié)構(gòu)知識的有意識性。綜上，結(jié)構(gòu)知識測量將被試判斷的依據(jù)劃分為猜測、直覺、規(guī)則和記憶，能夠更精準、更深入的揭示人工語法的學習過程中習得知識的意識性問題。也能夠進一步探究人工語法學習過程中的遷移效應。

值得注意的是，我們發(fā)現(xiàn)在記憶指導語條件下，被試遷移任務上出現(xiàn)了“反轉(zhuǎn)的組塊學習效應”，即高組塊字符串的確認率顯著低于低組塊字符串，這與已有的大量研究結(jié)果并不一致（Knowlton&Squire，1994，1996；MeulemsnR&Van der Linden，1997；Chang&Knowlton，2004；Ktlrten et al.2010；Lotz&Kinder，2011）。參考相關(guān)文獻（G6mez，，Gerken，&Sahvaneveldt，2000；Tunney&Altmann，1999；Lotz&Kinder，2006），發(fā)現(xiàn)相鄰重復結(jié)構(gòu)在遷移任務中起到十分重要的作用。于是我們推測上述結(jié)果可能與相鄰重復結(jié)構(gòu)有關(guān)。相鄰重復結(jié)構(gòu)表示字符串中每一個字母，從第二個開始，判斷是否與前面一個相同，相同記為1。不同記為0（Mathews&Roussel，1997），舉例來說，MMVRRM可以被編碼為10010。因此。我們對實驗二所使用的字符串做進一步分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)。高組塊字符串中僅有3個具有相鄰重復結(jié)構(gòu)，而低組塊字符串中則有12個。這很可能是出現(xiàn)“反轉(zhuǎn)的組塊學習效應”的原因。為了檢驗這一可能的解釋，我們將具有相鄰重復結(jié)構(gòu)的字符串排除后再做同樣的分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，排除具有相鄰重復結(jié)構(gòu)的字符串后，“反轉(zhuǎn)的組塊學習效應”也隨之消失。同時。這一分析使我們對實驗一和實驗二的結(jié)果——被試在人工語法學習中習得了規(guī)則，但未習得組塊知識——提出了另一種可能的解釋。即被試可能確實習得了組塊知識，只是這種組塊知識在分類判斷任務上所起到的作用被相鄰重復結(jié)構(gòu)所抵消，導致我們無法觀察到組塊學習效應。為了驗證這種可能，在后續(xù)的研究中可對字符串進行更為精細地控制，以更好地回答人工語法學習中，被試所獲得的是何種結(jié)構(gòu)知識以及如何習得的問題。

4.結(jié)論

本研究證實了人工語法學習中所獲得的語法規(guī)則是抽象的可遷移的。并為人工語法學習中的規(guī)則說提供了新的證據(jù)；此外，通過結(jié)構(gòu)知識的主觀測量發(fā)現(xiàn)內(nèi)隱學習的優(yōu)勢效應主要來自無意識結(jié)構(gòu)知識的貢獻，證實了無意識的結(jié)構(gòu)知識在人工語法學習中重要作用。