認(rèn)知靈活性對概率類別學(xué)習(xí)的影響*

馮 霞 馮成志

認(rèn)知靈活性對概率類別學(xué)習(xí)的影響*

馮 霞1馮成志2

(1南通大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院, 江蘇 南通 226019 ) (2蘇州大學(xué)心理系, 江蘇 蘇州 215123)

本研究采用“數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)”區(qū)分高低認(rèn)知靈活性者, 構(gòu)建概率配對模式相同但形式不同的兩個(gè)概率類別學(xué)習(xí)任務(wù), 借助ERP技術(shù)探討認(rèn)知靈活性對概率類別學(xué)習(xí)任務(wù)的作用特點(diǎn)與機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 本研究的兩個(gè)任務(wù)中, 高認(rèn)知靈活性組的規(guī)則習(xí)得水平均優(yōu)于低認(rèn)知靈活性組, 認(rèn)知靈活性能促進(jìn)概率類別的學(xué)習(xí)。同時(shí), 對不同學(xué)習(xí)階段的ERPs分析結(jié)果顯示, 高認(rèn)知靈活性者在概率類別學(xué)習(xí)中的優(yōu)勢源于反饋加工過程。

認(rèn)知靈活性, 概率, 規(guī)則學(xué)習(xí), 反饋相關(guān)負(fù)波(FRN), P300

1 引言

認(rèn)知靈活性是執(zhí)行功能的重要成分, 是在抑制控制和工作記憶基礎(chǔ)上發(fā)展起來的(Diamond, 2013), 指隨環(huán)境變化做出改變的能力, 包括面對不相關(guān)變化時(shí)保持活動性的能力, 強(qiáng)調(diào)的是改變原有視角, 從多角度理解對象。它與任務(wù)轉(zhuǎn)換、創(chuàng)造性等概念有很大的重疊(Diamond, 2013)。高級認(rèn)知過程, 如問題解決、創(chuàng)造性思維等離不開認(rèn)知靈活性的重要促進(jìn)作用, 研究表明, 能根據(jù)任務(wù)需求靈活地調(diào)整自身的認(rèn)知抑制水平(白學(xué)軍, 姚海娟, 2018), 能靈活地進(jìn)行思維模式轉(zhuǎn)換(何李等, 2020)是高創(chuàng)造性個(gè)體的特征。探索問題解決過程中認(rèn)知靈活性發(fā)生作用的機(jī)制對理解高級思維過程和發(fā)展有效的促進(jìn)性訓(xùn)練方法有重要幫助。

在高級思維過程(如推理任務(wù))中, 學(xué)習(xí)的有效性依賴于將選擇和強(qiáng)化進(jìn)行持續(xù)整合, 從“刺激?選擇?反饋”中建立抽象的S-R規(guī)則聯(lián)結(jié)。研究發(fā)現(xiàn)高靈活性者和低靈活性者在多種涉及高級思維的任務(wù)中有差異性表現(xiàn), 在歸納推理任務(wù)中, 高低靈活性兒童的學(xué)習(xí)潛力不同, 相對于高靈活性者, 低靈活性兒童需要更多的分步提示以達(dá)到相似的學(xué)習(xí)效果(Stad et al., 2019); 在模糊決策, 如愛荷華賭博任務(wù)(Iowa Gambling Task, IGT)中, 高靈活性者獲得了更多與任務(wù)有關(guān)的外顯知識, 且在決策加工的選擇評價(jià)、反應(yīng)選擇和反饋加工中均存在優(yōu)勢(Dong et al., 2016)。模糊決策本質(zhì)上是一種不確定情境下的決策, 是一種概率學(xué)習(xí)。研究還通過“概率類別學(xué)習(xí)(probabilistic category learning)”范式來研究線索與結(jié)果間非確定性關(guān)系知識經(jīng)驗(yàn)的獲得, 這一類任務(wù)中同時(shí)包含了概率、分類及規(guī)則的屬性 (Craig et al., 2011; Schenk et al., 2017; 李開云等, 2012)。研究發(fā)現(xiàn), 在概率類別學(xué)習(xí)中, 智商水平高的青少年被試, 積極反饋后能生成更具適應(yīng)性的學(xué)習(xí)策略, 且背外側(cè)前額葉和背側(cè)前扣帶皮層激活程度增加(van den Bos et al., 2012)。智力與包括認(rèn)知靈活性成分在內(nèi)的執(zhí)行功能間有千絲萬縷的聯(lián)系(Alfonso & Lonigan, 2021; Allan et al., 2014)?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)果推測, 學(xué)習(xí)者自身的認(rèn)知靈活性對概率類別學(xué)習(xí)存在影響。

類別學(xué)習(xí)中線索的作用也受到研究者們關(guān)注(Newell et al., 2007; 李開云等, 2012; 徐貴平等, 2011), 對線索特征的探討為回應(yīng)概率類別學(xué)習(xí)的外顯和內(nèi)隱系統(tǒng)之爭提供了證據(jù)。高預(yù)測性線索能提高學(xué)習(xí)者的表現(xiàn), 這種反應(yīng)模式不依賴于刺激的呈現(xiàn)時(shí)間, 而受限于線索和目標(biāo)之間的概率匹配關(guān)系(Girardi et al., 2013)。本研究從概率類別學(xué)習(xí)中有無線索的角度關(guān)注線索對學(xué)習(xí)效果影響的作用。前人利用轉(zhuǎn)換任務(wù)發(fā)現(xiàn), 對外顯線索的有效利用會減少轉(zhuǎn)換代價(jià), 促進(jìn)對特定反應(yīng)規(guī)則的準(zhǔn)備(Koch & Allport, 2006)。有研究關(guān)注了在不同概率提示線索下, 特殊人群(如強(qiáng)迫傾向人群)的認(rèn)知加工特征, 結(jié)果顯示, 高強(qiáng)迫傾向者易固著于原來的加工方式, 低傾向個(gè)體會根據(jù)概率變化條件調(diào)整加工范式(苗小翠等, 2015)。認(rèn)知靈活性本質(zhì)上體現(xiàn)個(gè)體的抑制控制和認(rèn)知轉(zhuǎn)移能力, 能抑制占優(yōu)勢地位的無效線索, 高效地重新配置資源(Lange et al., 2015)。本研究針對正常群體, 探討在有線索的概率類別學(xué)習(xí)中, 高認(rèn)知靈活性者是否能更好地利用線索, 促進(jìn)學(xué)習(xí)。

借助事件相關(guān)電位技術(shù)高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢, 對概率類別學(xué)習(xí)分階段考察, 利于探索不同階段的學(xué)習(xí)特點(diǎn), 拓展研究深度。Zeithamova和Maddox (2007)提出, 基于規(guī)則的類別學(xué)習(xí)至少包括兩個(gè)過程：類表征和類標(biāo)準(zhǔn), 即知覺刺激、形成類別表征, 以及反饋加工、形成類別標(biāo)準(zhǔn)。Dong等(2016)在模糊決策研究中將以上兩階段進(jìn)行了拓展, 將學(xué)習(xí)分成涉及刺激知覺、風(fēng)險(xiǎn)選擇和反饋學(xué)習(xí)的選擇評價(jià)、反應(yīng)選擇和反饋加工階段, 并在這三個(gè)階段中均發(fā)現(xiàn)了高認(rèn)知靈活性者的優(yōu)勢：高認(rèn)知靈活性組對刺激有更強(qiáng)的記憶能力、對任務(wù)形成了概念化知識、且對獎賞刺激形成預(yù)期。借鑒以上研究, 本研究利用ERP技術(shù)探討概率類別學(xué)習(xí)選擇評價(jià)和反饋加工階段的特點(diǎn)。

以往研究中, 衡量認(rèn)知靈活性水平常用的實(shí)驗(yàn)任務(wù)有威斯康星卡片分類任務(wù)(Wisconsin Card Sorting Test, WCST) (Dong et al., 2016)和轉(zhuǎn)換任務(wù)(Deák & Wiseheart, 2015; Erb et al., 2017)。研究指出, 轉(zhuǎn)換任務(wù)對認(rèn)知靈活性的測量更純粹(Lange et al., 2018; Lange et al., 2017)。而且, 相對于衡量指標(biāo)眾多、關(guān)鍵指標(biāo)未在研究間達(dá)成一致的WCST任務(wù)(Feng & Feng, 2019)而言, 轉(zhuǎn)換任務(wù)中“轉(zhuǎn)換代價(jià)”的測量在各研究間基本統(tǒng)一, 也易于解讀與理解。因此, 本研究以轉(zhuǎn)換任務(wù)中的轉(zhuǎn)換代價(jià)作為區(qū)分不同認(rèn)知靈活性水平被試的依據(jù), 以Rogers (1995)的“數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)”為具體實(shí)施任務(wù)。此外, 以往關(guān)于認(rèn)知靈活性的研究多集中在兒童和青少年群體。原因之一可能是這些群體的認(rèn)知靈活性尚處于發(fā)展中, 有較大的干預(yù)和提升空間。而處于成人初期的大學(xué)生, 認(rèn)知靈活性、流體智力水平等特征已趨于穩(wěn)定, 更適合用于比較不同認(rèn)知靈活性水平者之間的學(xué)習(xí)特點(diǎn), 以揭示認(rèn)知靈活性對學(xué)習(xí)(尤其是高級思維學(xué)習(xí)過程)影響的一般性特征。

綜上, 本研究擬進(jìn)一步探討3個(gè)問題：(1)認(rèn)知靈活性對概率類別學(xué)習(xí)是否有影響？(2)認(rèn)知靈活性對概率類別學(xué)習(xí)的作用是否受任務(wù)線索的影響？(3)認(rèn)知靈活性主要對概率類別學(xué)習(xí)的哪個(gè)階段產(chǎn)生影響？為回應(yīng)前兩個(gè)問題, 本研究中設(shè)置了兩個(gè)概率配置相同, 但線索特征不同的概率學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行比較。針對第三個(gè)問題, 本研究采用了高時(shí)間分辨率的事件相關(guān)電位技術(shù)對學(xué)習(xí)過程進(jìn)行分段考察。

2 研究方法

2.1 被試

在高校內(nèi)通過線上、線下渠道發(fā)布招聘信息, 310名在校大學(xué)生參加認(rèn)知靈活性評定的“數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)”。13人因不斷重復(fù)一個(gè)反應(yīng)或?qū)χ笇?dǎo)語理解錯(cuò)誤或反應(yīng)時(shí)過短(小于100 ms), 數(shù)據(jù)被刪除, 未參加后續(xù)實(shí)驗(yàn)。剩余297名被試中, 男60人, 所有被試的平均年齡為18.7 ± 1.5歲, 均未參加過與本研究相同的實(shí)驗(yàn)任務(wù)。根據(jù)“數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)”的成績和本人參加腦電實(shí)驗(yàn)的意愿, 共76人參加本研究的腦電實(shí)驗(yàn)。所有視力或矯正視力正常, 右利手, 無認(rèn)知障礙, 無精神疾病史。該研究獲蘇州大學(xué)倫理委員會批準(zhǔn), 所有被試在實(shí)驗(yàn)前均簽署知情同意書, 在實(shí)驗(yàn)完成后獲得相應(yīng)的報(bào)酬。

2.2 研究任務(wù)

2.2.1 數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)

采用經(jīng)典“數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)”范式, 即在刺激出現(xiàn)的田字格區(qū)域, 每次呈現(xiàn)一個(gè)字母(元音A/E/I/U或輔音G/K/M/R)和一個(gè)數(shù)字(奇數(shù)3/5/7/9/或偶數(shù)2/4/6/8/)組成的混合刺激。告知被試, 當(dāng)刺激出現(xiàn)在田字格上方兩格時(shí), 按E或I鍵判斷字母是元音或輔音; 田字格下方兩格時(shí), 按E或I鍵判斷數(shù)字是奇數(shù)或偶數(shù)。被試練習(xí)正確率達(dá)到80%以上, 才能進(jìn)入正式實(shí)驗(yàn)。正式實(shí)驗(yàn)共128次判斷。

記錄反應(yīng)時(shí)和正確率, 以反應(yīng)時(shí)轉(zhuǎn)換代價(jià)作為區(qū)分高靈活性者和低靈活性者的依據(jù)。反應(yīng)時(shí)轉(zhuǎn)換代價(jià)通過轉(zhuǎn)換試次中正確反應(yīng)的平均反應(yīng)時(shí)與非轉(zhuǎn)換試次中正確反應(yīng)的平均反應(yīng)時(shí)求差而獲得。

2.2.2 瑞文推理測驗(yàn)

為衡量被試的智力水平, 控制智力因素對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的干擾, 本研究采用簡版瑞文推理測驗(yàn)施測。共20題, 每題答題時(shí)間90秒, 答對記1分, 答錯(cuò)或超時(shí)記0分。

2.2.3 無線索的概率類別學(xué)習(xí)任務(wù)——圖片選擇任務(wù)

圖1 圖片選擇任務(wù)實(shí)驗(yàn)流程圖

被試的任務(wù)是按F/J鍵選擇左側(cè)/右側(cè)的刺激更可能帶來獎勵(lì), 三角形和六邊形反饋分別代表有獎或無獎(被試間平衡)。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了4種(0-1/3、0-2/3、1/3-2/3、1-1/3)概率配對水平, 每種概率水平包含的試次數(shù)如表1所示。實(shí)驗(yàn)共包括540個(gè)試次, 每完成45個(gè)試次休息一下。實(shí)驗(yàn)前告知被試, 實(shí)驗(yàn)中收獲得獎反饋的次數(shù)越多, 實(shí)驗(yàn)完成后的實(shí)際獎勵(lì)越大。實(shí)驗(yàn)前不透露被試任何關(guān)于概率的信息, 對刺激概率信息的感知, 以及兩兩比較時(shí)優(yōu)勢選項(xiàng)的辨別需通過反饋信息的不斷積累而獲得。實(shí)驗(yàn)完成后要求被試估計(jì)當(dāng)4種刺激單獨(dú)出現(xiàn)時(shí), 它們帶來獎勵(lì)的可能性。

表1 兩側(cè)刺激的概率配對關(guān)系

2.2.4 有線索的概率類別學(xué)習(xí)任務(wù)——硬幣搜索任務(wù)

硬幣搜索任務(wù)參考Bellebaum等(2008)的實(shí)驗(yàn)任務(wù)。刺激呈現(xiàn)在黑色背景上, 注視點(diǎn)左右兩側(cè)各12個(gè)色塊, 告知被試12個(gè)色塊中各藏有一個(gè)硬幣會給你帶來獎勵(lì), 按F/J鍵判斷注視點(diǎn)左側(cè)/右側(cè)更可能獲得獎勵(lì)。做出選擇后, 三角形和六邊形反饋分別代表有獎或無獎(被試間平衡)。實(shí)驗(yàn)中收獲得獎反饋的次數(shù)越多, 實(shí)驗(yàn)完成后的實(shí)際獎勵(lì)越大。

12個(gè)色塊中每側(cè)紅色塊的總數(shù)為4或8, 同時(shí)每側(cè)右列紅色塊的個(gè)數(shù)為0或2或4或6, 即獲得獎勵(lì)的概率為0或1/3或2/3或1。兩側(cè)刺激的概率配對及每種概率配對下的試次數(shù)量與圖片選擇任務(wù)相同, 如表1所示。隨著學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的獲得, 會意識到任務(wù)中隱藏的線索, 即優(yōu)勢列的關(guān)鍵作用。圖2的樣例中, 兩列右側(cè)為優(yōu)勢列, 即按F鍵選擇左列獲得獎勵(lì)的概率是2/6(1/3), 按J鍵選擇右列獲得獎勵(lì)的概率是4/6(2/3)。優(yōu)勢列在左或在右, 在被試間平衡。另外, 與圖片選擇任務(wù)不同的是, 該任務(wù)包含3個(gè)block (每個(gè)block180個(gè)試次), 在block2有無獎勵(lì)反饋之后會出現(xiàn)硬幣具體位置的提示：在有獎反饋后, 硬幣會出現(xiàn)在所選側(cè)右列的隨機(jī)紅色色塊中; 無獎反饋后, 硬幣會出現(xiàn)在所選側(cè)右列的隨機(jī)白色色塊中。左右側(cè)的設(shè)置在被試間平衡。實(shí)驗(yàn)流程圖如圖2所示。實(shí)驗(yàn)完成后要求被試報(bào)告做出選擇的依據(jù)。

圖2 硬幣搜索任務(wù)實(shí)驗(yàn)流程圖

兩個(gè)任務(wù)中蘊(yùn)含了相同的概率匹配關(guān)系、時(shí)間間隔和獎勵(lì)反饋模式, 以期用于任務(wù)間學(xué)習(xí)情況的對比分析。同時(shí)兩個(gè)任務(wù)在以下幾個(gè)方面存在差異：首先, 刺激形式不同, 這是為了避免被試內(nèi)設(shè)計(jì)時(shí)任務(wù)規(guī)則間的互相干擾或易化。其次, 任務(wù)流程不同, 在無線索的圖片選擇任務(wù)中, 無區(qū)組設(shè)計(jì), 而在有線索的硬幣任務(wù)中, 組塊2中出現(xiàn)了硬幣的具體位置, 該設(shè)置是為了降低任務(wù)難度。在前人研究和本任務(wù)的預(yù)實(shí)驗(yàn)中, 均發(fā)現(xiàn)若無硬幣位置的提示, 最終習(xí)得規(guī)則人數(shù)將大大降低。第三, 存在無線索和有線索的設(shè)置差異。圖片選擇任務(wù)中無線索提示, 硬幣搜索任務(wù)的線索隱藏在色塊個(gè)數(shù)的比較中, 待被試通過學(xué)習(xí)而自主發(fā)現(xiàn)。

2.3 研究程序

對被試數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)的轉(zhuǎn)換代價(jià)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析(±= 813.41 ± 389.24 ms), 前后27%等分點(diǎn)分別為525.27 ms和1041.09 ms。從轉(zhuǎn)換代價(jià)前后27%群體中邀約被試參加腦電實(shí)驗(yàn)。所有自愿被試需先完成瑞文推理測驗(yàn), 隨后分兩次完成圖片選擇任務(wù)和硬幣搜索任務(wù), 實(shí)驗(yàn)順序在被試間平衡, 兩次腦電實(shí)驗(yàn)間隔兩周完成。

2.4 實(shí)驗(yàn)儀器

EEG數(shù)據(jù)通過Vision Recorder 2.0 (Brain Product, Munich, Germany)和64導(dǎo)電極帽采集記錄。左右參考電極分別置于雙側(cè)乳突, 以雙側(cè)乳突平均值為參考。水平和垂直眼電分別記錄于左眼外側(cè)、左眼上1 cm處。所有電極點(diǎn)頭皮電阻均小于5 k?, 采樣率為1000 Hz。使用EEGLAB和ERPLAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析, 離線濾波低通為40 Hz, 峰值超過±100 μV的偽跡被刪除。

2.5 數(shù)據(jù)采集與分析

對行為數(shù)據(jù)的分析上, 為考察學(xué)習(xí)的動態(tài)過程, 對每個(gè)被試的數(shù)據(jù)以窗長為20, 步長為1進(jìn)行劃窗分析。同時(shí), 參考以往研究的標(biāo)準(zhǔn)(Bellebaum & Daum, 2008), 如果被試在連續(xù)20次反應(yīng)中, 有16次及以上反應(yīng)正確, 并以不低于此水平保持在實(shí)驗(yàn)中, 則認(rèn)為該被試掌握了任務(wù)的反應(yīng)規(guī)則, 視為習(xí)得者。并以此轉(zhuǎn)折點(diǎn)為該被試的習(xí)得點(diǎn), 進(jìn)一步將實(shí)驗(yàn)階段區(qū)分為習(xí)得前和習(xí)得后階段。

對腦電數(shù)據(jù)的分析上, 為探討不同學(xué)習(xí)進(jìn)程中的學(xué)習(xí)特征與機(jī)制, 將兩個(gè)任務(wù)的ERP分析都分為選擇評價(jià)和反饋加工兩個(gè)階段。選擇評價(jià)階段鎖時(shí)于注視點(diǎn)及兩側(cè)刺激出現(xiàn)(如圖1和2所示流程圖中的第二屏), 刺激出現(xiàn)前200 ms為基線, 分析時(shí)程為1200 ms。觀察與分析發(fā)現(xiàn)兩側(cè)刺激誘發(fā)的ERP在額頂葉和枕區(qū)差異最大, 同時(shí)參考以往研究(Dong et al., 2016)的數(shù)據(jù)分析, 選取電極點(diǎn)P3、P4、Pz、PO3、PO4、POz對P200成分進(jìn)行分析。由于具體任務(wù)形式差異, 在圖片任務(wù)中220～280 ms時(shí)間窗內(nèi)的平均值作為P200衡量值, 硬幣搜索任務(wù)的分析時(shí)間窗為160～240 ms。時(shí)間窗選擇的考量是通過觀察總平均波形圖, 使得時(shí)間窗的中心點(diǎn)落在P200峰值上。反饋加工階段鎖時(shí)于反饋刺激出現(xiàn), 反饋刺激出現(xiàn)前200 ms為基線, ERP分析時(shí)程為700 ms。電極點(diǎn)的選取參考以往關(guān)于反饋相關(guān)負(fù)波FRN的研究, 以200～300 ms時(shí)間窗內(nèi), Fz、FCz和Cz三個(gè)電極點(diǎn)的平均值作為FRN的衡量值; 同時(shí)將300～400 ms時(shí)間窗內(nèi), CPz、Pz和POz三個(gè)電極點(diǎn)的平均值作為P300的衡量值。

3 結(jié)果

3.1 數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)

對參加實(shí)驗(yàn)297名被試數(shù)字?字母轉(zhuǎn)換任務(wù)的轉(zhuǎn)換代價(jià)()進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析, 結(jié)果顯示,X= 137.54 ms,X= 2085.30 ms,X= 813.41 ms,X= 389.24 ms。前后27%等分點(diǎn)的值分別為525.27 ms和1041.09 ms?；诖私Y(jié)果, 參加腦電實(shí)驗(yàn)的高認(rèn)知靈活性被試的轉(zhuǎn)換代價(jià)均小于525.27 ms, 低認(rèn)知靈活性被試的轉(zhuǎn)換代價(jià)均大于1041.09 ms。

3.2 瑞文推理測驗(yàn)

參加腦電實(shí)驗(yàn)的被試共76人, 兩人(高/低靈活性組各1人)由于將是否得獎與對應(yīng)的按鍵混淆, 數(shù)據(jù)未納入后續(xù)分析, 后續(xù)所有的結(jié)果分析均以74人的成績進(jìn)行。對高認(rèn)知靈活性組38人, 低認(rèn)知靈活性組36人的智力測驗(yàn)得分進(jìn)行獨(dú)立樣本檢驗(yàn), 結(jié)果顯示, 兩組被試的成績無顯著差異,(72) = ?0.88,> 0.05, Cohen’s= ?0.21。說明, 高低認(rèn)知靈活性組被試的智力水平相當(dāng), 排除智力因素對結(jié)果的影響。

3.3 行為數(shù)據(jù)分析

3.3.1 圖片選擇任務(wù)的行為數(shù)據(jù)分析

(1) 習(xí)得率和學(xué)習(xí)曲線

在圖片選擇任務(wù)中, 高靈活性組38人, 其中習(xí)得者32人, 占比為84.21%; 低靈活性組36人中, 習(xí)得者17人, 占比47.22%。高靈活性組的習(xí)得率水平顯著高于低靈活性組[c2= 11.31,= 1,= 0.001]。

以高低靈活性水平和是否習(xí)得規(guī)則為雙重依據(jù), 將所有被試分為4組, 用學(xué)習(xí)曲線刻畫4組被試的學(xué)習(xí)動態(tài), 結(jié)果如圖3所示。

圖3 圖片選擇任務(wù)中各組被試的學(xué)習(xí)曲線圖

(2) 正確率

本研究的獲獎反饋是基于概率屬性的, 以左側(cè)1/3?右側(cè)2/3概率配對為例, 被試選擇其中一側(cè)均可能獲獎或不獲獎。但如果選擇右側(cè), 收獲獎勵(lì)反饋的可能性更大, 因此右側(cè)是一個(gè)正確選項(xiàng)。

74名被試(高靈活性組38人, 低靈活性組36人)中, 6人(高靈活性組5人, 低靈活性組1人)在實(shí)驗(yàn)開始后的30個(gè)試次左右就達(dá)到研究設(shè)定的習(xí)得標(biāo)準(zhǔn), 由于習(xí)得前階段的有效試次數(shù)太少, 這6名被試的分析中只有習(xí)得后階段。這個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中, 正確率始終未達(dá)到習(xí)得標(biāo)準(zhǔn)的共25人(高靈活性組6人, 低靈活性組19人)。重復(fù)測量數(shù)據(jù)分析中只分析了同時(shí)存在習(xí)得前和習(xí)得后的數(shù)據(jù)。因此, 共43人(高靈活性組27人, 低靈活性組16人)的數(shù)據(jù)被納入分析。

刪除超時(shí)未反應(yīng)的試次, 對反應(yīng)正確率進(jìn)行2 (學(xué)習(xí)階段：習(xí)得前、習(xí)得后) × 4 (概率配對：0-1/3、0-2/3、1/3-2/3、1/3-1) × 2 (靈活性水平：高、低)重復(fù)測量方差分析。結(jié)果顯示：學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著[(1, 41) = 146.91,< 0.001, η2= 0.78], 習(xí)得后正確率顯著大于習(xí)得前; 概率配對主效應(yīng)顯著[(3, 123) = 14.87,< 0.001, η2= 0.27], 0-1/3配對條件的正確率顯著小于其它三種條件(s< 0.001)、0-2/3條件的正確率顯著大于1/3-2/3條件(< 0.05); 靈活性水平主效應(yīng)顯著[(1, 41) = 6.08,< 0.05, η2= 0.13], 高靈活性組正確率顯著大于低靈活性組; 學(xué)習(xí)階段和概率配對交互作用顯著, 無論習(xí)得前還是習(xí)得后, 4種概率配對間的正確率均差異顯著(< 0.001)。其它交互作用均不顯著。

(3)反應(yīng)時(shí)

對反應(yīng)時(shí)2×4×2的重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示：僅習(xí)得前后和概率配對的主效應(yīng)顯著。習(xí)得后的反應(yīng)時(shí)顯著小于習(xí)得前[(1, 41) = 57.24,< 0.001, η2= 0.58], 0-1/3配對條件的反應(yīng)時(shí)顯著慢于其它三種條件(s< 0.001), 1/3-1條件略快于0-2/3條件(= 0.085)和1/3-2/3條件(= 0.087)。

(4)獲獎概率估計(jì)

實(shí)驗(yàn)結(jié)束后, 被試對4個(gè)刺激分別進(jìn)行了獲獎概率估計(jì), 刪除未用具體數(shù)字描述(語言描述或排序)的被試, 對63人的結(jié)果進(jìn)行分析。被試對0, 1/3, 2/3和1獲獎概率下的估計(jì)值分別為0.27、0.41、0.62和0.67。單因素方差分析顯示概率主效應(yīng)顯著[(3, 251) = 38.18,< 0.001], LSD事后多重比較發(fā)現(xiàn), 除2/3和1之間獲獎估計(jì)值不顯著外, 其它兩兩之間差異均顯著。

3.3.2 硬幣搜索任務(wù)的行為數(shù)據(jù)分析

(1)習(xí)得率和學(xué)習(xí)曲線

在硬幣搜索任務(wù)中, 高靈活性組38人中, 習(xí)得者27人, 占比為71.05%; 低靈活性組36人中, 習(xí)得者12人, 占比33.33%。高靈活性組的習(xí)得率水平顯著高于低靈活性組[c2= 10.55,= 1,= 0.001]。

“高靈活性?習(xí)得”、“高靈活性?未習(xí)得”、“低靈活性?習(xí)得”、“低靈活性?未習(xí)得” 4組被試的學(xué)習(xí)曲線如圖4所示。兩個(gè)習(xí)得組的習(xí)得轉(zhuǎn)折點(diǎn)均在第二個(gè)block, 即第181～360試次之間, 高靈活性組是第244試次, 低靈活性組是第257試次。

圖4 硬幣搜索任務(wù)中各組被試的學(xué)習(xí)曲線圖

(2)正確率

74名被試(高靈活性組38人, 低靈活性組36人)中, 3人(均為高靈活性組)在實(shí)驗(yàn)開始后通過較少的試次學(xué)習(xí)就達(dá)到研究設(shè)定的習(xí)得標(biāo)準(zhǔn), 由于習(xí)得前階段的有效試次數(shù)太少, 這3名被試的分析中只有習(xí)得后階段。35人(高靈活性11人, 低靈活性24人)未習(xí)得規(guī)則, 無習(xí)得后階段。因此, 在包含習(xí)得前?習(xí)得后的重復(fù)測量分析中, 36人(高靈活性組24人, 低靈活性組12人)同時(shí)存在習(xí)得前和習(xí)得后階段。

刪除超時(shí)未反應(yīng)的數(shù)據(jù), 對正確率進(jìn)行2(學(xué)習(xí)階段)×4(概率配對)×2(靈活性水平)重復(fù)測量方差分析。結(jié)果顯示：學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著[(1, 34) = 709.73,< 0.001, η2= 0.95], 習(xí)得后正確率顯著高于習(xí)得前階段; 概率配對主效應(yīng)顯著[(3, 102) = 10.94,< 0.001, η2= 0.24], 除了0-2/3和1/3-1這兩種概率配對間差異不顯著外, 其他每兩種配對間正確率差異均顯著; 學(xué)習(xí)階段和靈活性水平交互作用邊緣顯著[(1, 34) = 3.05,= 0.090, η2= 0.08], 簡單效應(yīng)分析表明, 高低靈活性組僅在習(xí)得后階段正確率存在顯著差異[(1, 34) = 12.65,< 0.05, η2= 0.27], 其他主效應(yīng)和交互效應(yīng)均不顯著。

(3)反應(yīng)時(shí)

與正確率的分析類似, 對反應(yīng)時(shí)進(jìn)行2 (學(xué)習(xí)階段) × 4 (概率配對) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析。結(jié)果顯示：僅學(xué)習(xí)階段和靈活性的交互作用不顯著, 其他主效應(yīng)和交互效應(yīng)均顯著。學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著[(1, 34) = 84.56,< 0.001, η2= 0.71], 習(xí)得后的反應(yīng)時(shí)顯著快于習(xí)得前; 概率配對主效應(yīng)顯著[(3, 102) = 10.03,< 0.001, η2= 0.23], 除了0-2/3和1/3-2/3這兩種概率配對間差異不顯著外, 其他每兩種配對間正確率差異均顯著; 靈活性主效應(yīng)邊緣顯著[(1, 34) = 3.40,= 0.074, η2= 0.09], 高靈活性組的反應(yīng)時(shí)快于低靈活性組; 學(xué)習(xí)階段和概率配對交互作用顯著[(3, 102) = 7.73,< 0.001, η2= 0.19], 簡單效應(yīng)分析顯示, 僅習(xí)得后階段4種概率配對間的反應(yīng)時(shí)差異顯著; 概率配對和靈活性交互作用顯著[(3, 102) = 3.20,< 0.05, η2= 0.09], 簡單效應(yīng)分析顯示, 僅低靈活性組在4種概率配對條件下反應(yīng)時(shí)差異顯著; 三個(gè)因素交互作用邊緣顯著,(3, 102) = 2.18,= 0.100, η2= 0.06。

3.4 腦電數(shù)據(jù)分析

3.4.1 圖片選擇任務(wù)的腦電數(shù)據(jù)分析

43個(gè)同時(shí)存在習(xí)得前后的被試中, 有7人(高靈活性4人, 低靈活性3人)因腦電信號偽跡過多, 未參與腦電數(shù)據(jù)分析, 因此, 36人(高靈活性組23人, 低靈活性組13人)同時(shí)存在習(xí)得前和習(xí)得后階段, 進(jìn)入腦電數(shù)據(jù)分析。

(1)選擇評價(jià)階段

對220～280 ms時(shí)間窗內(nèi)的Pz、P3、P4、POz、PO3和PO4點(diǎn)的P200成分分別進(jìn)行2 (學(xué)習(xí)階段) × 4 (概率配對) × 2 (靈活性水平)混合重復(fù)測量方差分析, Pz點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段和概率配對的交互作用邊緣顯著[(3, 102) = 2.66,= 0.052, η2= 0.07], 僅1/3-1條件下, 習(xí)得前后P200波幅邊緣顯著(= 0.068)。P3點(diǎn)的結(jié)果顯示, 概率配對和靈活性交互作用邊緣顯著[(3, 102) = 2.221,= 0.090, η2= 0.06], 簡單效應(yīng)分析顯示, 僅在0-1/3條件下, 高低靈活性組間差異邊緣顯著(= 0.088)。P4點(diǎn)的結(jié)果顯示, 僅學(xué)習(xí)階段和概率配對交互作用邊緣顯著[(3, 102) = 2.608,= 0.056, η2= 0.07], 簡單效應(yīng)分析顯示, 僅在1/3-1配對條件下, 習(xí)得前后差異顯著(< 0.05)。POz點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段和概率配對交互作用邊緣顯著[(3, 102) = 2.79,< 0.05, η2= 0.08], 簡單效應(yīng)分析顯示, 1/3-1配對條件下, 習(xí)得前后差異顯著(< 0.05)。PO3點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著,(1, 34) = 6.12,< 0.05, η2= 0.15。PO4點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著,(1, 34) = 4.99,< 0.05, η2= 0.13; 概率配對和靈活性交互作用邊緣顯著[(3, 102) = 2.19,= 0.094, η2= 0.06], 簡單效應(yīng)分析顯示, 僅在0-1/3配對條件下, 高低靈活性組間差異邊緣顯著(= 0.071)。

(2)反饋加工階段

在對FRN波幅的分析中, 采用了兩種分析方法：第一種是2 (學(xué)習(xí)階段) × 2 (刺激概率) × 2 (獲獎反饋) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析; 同時(shí), 為探討概率類別學(xué)習(xí)任務(wù)中的預(yù)期效應(yīng), 考察被試基于反饋學(xué)習(xí)是否能在生理水平形成對潛在規(guī)則的預(yù)期, 進(jìn)一步分析了預(yù)期內(nèi)和預(yù)期外的波幅特點(diǎn)。本研究的0、1/3、2/3和1四種概率中, 0和1/3是低概率條件, 2/3和1是高概率條件。在高概率條件下獲得獎勵(lì)反饋、在低概率條件下沒有獎勵(lì)反饋均是意料之內(nèi)的情形; 類似的, 高概率條件下沒有獎勵(lì)反饋、低概率條件下有獎勵(lì)反饋是意料之外的情形。因此, 預(yù)期內(nèi)波幅 = 低概率無獎波幅 ? 高概率有獎波幅, 預(yù)期外波幅 = 高概率無獎波幅 ? 低概率有獎波幅。

首先, 以反饋刺激呈現(xiàn)后200～300 ms, 額中央?yún)^(qū)Fz、FCz和Cz三個(gè)電極點(diǎn)的均值作為FRN的衡量值, 2 (學(xué)習(xí)階段：前/后) × 2 (刺激概率：高/低) × 2 (獲獎反饋：有/無) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示：概率主效應(yīng)邊緣顯著[(1, 34) = 3.33,0.077, η2= 0.09], 低概率波幅略大于高概率; 獎勵(lì)主效應(yīng)顯著[(1, 34) = 74.05,0.000, η2= 0.69], 獲獎反饋波幅大于無獎反饋; 學(xué)習(xí)階段、獲獎反饋和靈活性三者交互作用邊緣顯著[(1, 34) = 3.40,0.074, η2= 0.09], 簡單效應(yīng)分析表明：各條件下的獎勵(lì)波幅均顯著大于無獎反饋(< 0.001); 學(xué)習(xí)階段、獲獎反饋和概率三者交互作用邊緣顯著,(1, 34) = 3.47,0.071, η2= 0.09。簡單效應(yīng)分析表明：各條件下的獎勵(lì)波幅均顯著大于無獎反饋(< 0.001)。各實(shí)驗(yàn)條件下的平均波形和波幅如圖5 所示。

進(jìn)一步地, 反饋刺激呈現(xiàn)后200～300 ms, 額中央?yún)^(qū)Fz、FCz和Cz三個(gè)電極點(diǎn)的均值作為FRN的衡量值, 2 (學(xué)習(xí)階段) × 2 (預(yù)期：內(nèi)/外) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示, 預(yù)期主效應(yīng)邊緣顯著[(1, 34) = 3.33,0.077, η2= 0.09], 預(yù)期外FRN波幅大于預(yù)期內(nèi)條件(如圖6所示); 學(xué)習(xí)階段和靈活性交互作用邊緣顯著[(1, 34) = 3.40,= 0.074, η2= 0.09], 但兩組被試在習(xí)得前和習(xí)得后階段波幅差異均不顯著。

同時(shí), 反饋刺激呈現(xiàn)后300～400 ms, 頂枕區(qū)CPz、Pz和POz三個(gè)電極點(diǎn)的均值P300波幅2 (學(xué)習(xí)階段) × 2 (刺激概率) × 2 (獲獎反饋：有/無) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)邊緣顯著[(1, 34) = 3.30,= 0.078, η2= 0.09], 習(xí)得前波幅略高于習(xí)得后; 刺激概率主效應(yīng)顯著[(1, 34) = 19.16,< 0.001, η2= 0.36], 低概率刺激波幅顯著大于高概率; 獲獎反饋主效應(yīng)顯著[(1, 34) = 52.80,< 0.001, η2= 0.61], 有獎反饋波幅顯著大于無獎反饋; 學(xué)習(xí)階段和刺激概率交互作用顯著[(1, 34) = 10.83,< 0.05, η2= 0.24], 簡單效應(yīng)分析表明, 僅在高概率條件下, 習(xí)得前后P300波幅差異顯著; 刺激概率、獲獎反饋和靈活性三者交互作用顯著[(1, 34) = 5.30,< 0.05, η2= 0.14], 但簡單效應(yīng)分析表明, 高低靈活性組在各條件下的波幅差異均不顯著; 4個(gè)因素交互作用邊緣顯著[(1, 34) = 3.18,= 0.083, η2= 0.09], 簡單效應(yīng)分析表明, 高低兩組靈活性被試在“習(xí)得前?高概率?有獎反饋”條件下P300波幅差異邊緣顯著[(1, 34) = 3.04,= 0.091, η2= 0.08], 各實(shí)驗(yàn)條件下的平均波形和波幅如圖7所示。

3.4.2 硬幣搜索任務(wù)的行腦電數(shù)據(jù)分析

36個(gè)同時(shí)存在習(xí)得前后的被試中, 有3人(均為高靈活性)因腦電信號偽跡過多, 未參與腦電數(shù)據(jù)分析, 因此, 33人(高靈活性組21人, 低靈活性組12人)同時(shí)存在習(xí)得前和習(xí)得后階段, 進(jìn)入腦電數(shù)據(jù)分析。

圖5 圖片選擇任務(wù)中, 高低認(rèn)知靈活性組在Fz、FCz、Cz點(diǎn)的平均波形圖(上)和波幅圖(下)

圖6 圖片選擇任務(wù)的反饋加工階段FRN波形圖

(1)選擇評價(jià)階段

對160～240 ms時(shí)間窗內(nèi)的Pz、P3、P4、POz、PO3和PO4點(diǎn)的P200成分分別進(jìn)行2 (學(xué)習(xí)階段) × 4 (概率配對) × 2 (靈活性水平)混合重復(fù)測量方差分析, 均顯示學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著, Pz點(diǎn)的結(jié)果顯示, 習(xí)得后選擇評價(jià)的P200波幅顯著小于習(xí)得前,(1, 31) = 6.65,< 0.05, η2= 0.18。兩側(cè)概率差為2/3的兩個(gè)條件(0-2/3, 1/3-1)下, 習(xí)得后波幅均顯著小于習(xí)得前(< 0.05)。P3點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著[(1, 31) = 9.90,< 0.05, η2= 0.24], 學(xué)習(xí)階段和概率配對交互作用邊緣顯著[(3, 93) = 2.34,= 0.08, η2= 0.07], 簡單效應(yīng)分析顯示, 0-2/3和1/3-1配對條件下, 習(xí)得前波幅顯著大于習(xí)得后(< 0.05)。P4點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著,(1, 31) = 12.23,< 0.06, η2= 0.28。POz點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著[(1, 31) = 11.24,< 0.056, η2= 0.27], 除1/3-2/3配對條件下, 習(xí)得前后波幅差異邊緣顯著(= 0.077), 其它三個(gè)概率配對條件下差異均顯著(s< 0.05)。PO3點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著,(1, 31) = 15.93,< 0.001, η2= 0.34。PO4點(diǎn)的結(jié)果顯示, 學(xué)習(xí)階段主效應(yīng)顯著,(1, 31) = 16.37,< 0.001, η2= 0.35。

(2)反饋加工階段

與圖片選擇任務(wù)相同, 對反饋加工的FRN波幅進(jìn)行了效價(jià)和預(yù)期特點(diǎn)的分析。

反饋刺激呈現(xiàn)后200～300 ms, 額中央?yún)^(qū)Fz、FCz和Cz三個(gè)電極點(diǎn)的均值作為FRN的衡量值, 2 (學(xué)習(xí)階段：前/后) × 2 (刺激概率：高/低) × 2 (獲獎反饋：有/無) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示, 概率主效應(yīng)顯著[(1, 31) = 5.31,< 0.05, η2= 0.15], 低概率波幅顯著大于高概率; 獲獎反饋主效應(yīng)顯著[(1, 31) = 44.26,< 0.001, η2= 0.59],有獎反饋波幅顯著大于無獎反饋; 獲獎反饋和靈活性交互作用邊緣顯著[(1, 31) = 3.38,= 0.08, η2= 0.10], 簡單效應(yīng)分析結(jié)果說明, 無論高靈活性還是低靈活性者, 獲獎反饋波幅都顯著大于無獎反饋(< 0.05); 學(xué)習(xí)階段和刺激概率交互作用顯著[(1, 31) = 5.38,< 0.05, η2= 0.15], 簡單效應(yīng)結(jié)果顯示, 規(guī)則習(xí)得后, 低概率波幅大于高概率條件(< 0.05); 高概率條件下, 習(xí)得前波幅大于習(xí)得后(< 0.05); 學(xué)習(xí)階段、刺激概率和靈活性三者交互作用顯著,(1, 31) = 6.02,< 0.05, η2= 0.16; 習(xí)得后, 高靈活性者的低概率波幅顯著大于高概率(= 0.001), 高靈活性者僅在高概率條件下, 習(xí)得前波幅大于習(xí)得后(=0.01), 各實(shí)驗(yàn)條件下的平均波形和波幅如圖8所示。

圖7 圖片選擇任務(wù)中, 高低認(rèn)知靈活性組在CPz、Pz、POz點(diǎn)的平均波形圖(上)和波幅圖(下)

反饋刺激出現(xiàn)后200～300 ms、額中央?yún)^(qū)Fz、FCz和Cz三個(gè)電極點(diǎn)均值的2 (學(xué)習(xí)階段) × 2 (預(yù)期：內(nèi)/外) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示：預(yù)期主效應(yīng)顯著[(1,31) = 5.31,< 0.05, η2= 0.15]、靈活性主效應(yīng)邊緣顯著[(1,31) = 3.38,= 0.08, η2= 0.10]、學(xué)習(xí)階段和預(yù)期交互作用顯著[(1,31) = 5.38,< 0.05, η2= 0.15], 簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn), 預(yù)期內(nèi)外的波幅差異僅在習(xí)得后階段顯著; 學(xué)習(xí)階段?預(yù)期?靈活性水平三者的交互作用顯著[(1,31) = 6.02,< 0.05, η2= 0.16], 簡單效應(yīng)分析結(jié)果說明, 高靈活性組在“習(xí)得前?預(yù)期內(nèi)” (< 0.05)和“習(xí)得后?預(yù)期外” (= 0.073)的波幅顯著大于低靈活性組(波幅值更負(fù)), 如圖9所示。

反饋刺激呈現(xiàn)后300～400 ms, 頂枕區(qū)CPz、Pz和POz三個(gè)電極點(diǎn)的平均值作為反饋加工P300的衡量值。2 (學(xué)習(xí)階段) × 2 (刺激概率：高/低) × 2 (獲獎反饋：有/無) × 2 (靈活性水平)重復(fù)測量方差分析結(jié)果顯示：概率主效應(yīng)顯著[(1, 31) = 17.28,< 0.001, η2= 0.36], 低概率的P300波幅顯著大于高概率條件; 獲獎反饋主效應(yīng)顯著[(1, 31) = 71.16,< 0.001, η2= 0.70], 有獎反饋波幅顯著大于無獎反饋; 概率和靈活性水平交互作用顯著[(1, 31) = 8.20,< 0.05, η2= 0.21], 簡單效應(yīng)分析表明, 僅低靈活性組的高低概率條件間的P300波幅存在差異; 學(xué)習(xí)階段和概率交互作用顯著[(1, 31) = 4.18,< 0.05, η2= 0.12], 僅在高概率條件下, 習(xí)得前后的波幅差異顯著。其它主效應(yīng)和交互效應(yīng)均不顯著。各實(shí)驗(yàn)條件下的平均波形和波幅如圖10所示。

圖8 硬幣搜索任務(wù)中, 高低認(rèn)知靈活性組在Fz、FCz、Cz點(diǎn)的平均波形圖(上)和波幅圖(下)

圖9 高低靈活性組在學(xué)習(xí)階段和預(yù)期各交互條件下的FRN波形圖(上)和波幅圖(下)

圖10 硬幣搜索任務(wù)中, 高低認(rèn)知靈活性組在CPz、Pz、POz點(diǎn)的平均波形圖(上)和波幅圖(下)

4 討論

4.1 概率類別任務(wù)的學(xué)習(xí)特點(diǎn)

本研究的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)任務(wù)均涉及規(guī)則形成和概率估計(jì)的雙重加工過程。被試需要基于每個(gè)試次的“刺激?反應(yīng)?反饋”鏈, 尋找出適用于整個(gè)任務(wù)的最可能反應(yīng)標(biāo)準(zhǔn), 并以此為依據(jù)做出正確反應(yīng)。同時(shí), 相較于一般的概率估計(jì)任務(wù), 本研究的兩個(gè)任務(wù)均未事先透露任何有關(guān)概率的信息, 被試需要克服尋找確定性結(jié)果的反應(yīng)偏向, 最終接受一定程度不可避免的無獎反饋(Craig et al., 2011)。從任務(wù)結(jié)束后與被試的溝通中發(fā)現(xiàn), 盡管有的被試已對優(yōu)勢選項(xiàng)有了判斷, 但仍然會嘗試其它的反應(yīng)標(biāo)準(zhǔn), 想找到一個(gè)能穩(wěn)定獲得有獎反饋的依據(jù), 驗(yàn)證了確定性認(rèn)知偏向的存在。

從學(xué)習(xí)曲線、反應(yīng)正確率和反應(yīng)時(shí)分析結(jié)果可以看出, 盡管在兩個(gè)任務(wù)的學(xué)習(xí)后階段, 被試對刺激的獲獎可能性都有了優(yōu)劣區(qū)分, 但無線索的圖片選擇任務(wù)的學(xué)習(xí)效果弱于硬幣搜索任務(wù), 具體體現(xiàn)為：第一, 學(xué)習(xí)曲線上, 習(xí)得后階段, 圖片選擇任務(wù)的正確率只徘徊在基線附近, 這反映學(xué)習(xí)者對該任務(wù)規(guī)則的不確定程度高于硬幣搜索任務(wù)。第二, 正確率數(shù)據(jù)說明, 圖片任務(wù)中, 學(xué)習(xí)者在0-1/3配對條件的習(xí)得后正確率僅為0.67, 并未形成明顯的反應(yīng)傾向。這可能是由于兩側(cè)都極少會獲得積極反饋, 被試無法僅基于一側(cè)1/3的獲獎可能性構(gòu)建選擇依據(jù)。

那為什么無線索的圖片選擇和有隱藏線索的硬幣搜索任務(wù)的概率配對條件完全相同, 學(xué)習(xí)效果卻不盡一致呢？可能的原因是任務(wù)的規(guī)則表征層次及依賴的加工系統(tǒng)存在差異。概率類別學(xué)習(xí)基于外顯的言語系統(tǒng), 還是內(nèi)隱的程序加工系統(tǒng), 以及兩個(gè)系統(tǒng)之間的關(guān)系, 一直存在爭議(Lagnado et al., 2006; Li et al., 2016; 徐貴平等, 2011)。本研究的圖片選擇任務(wù)完成后, 極少有被試能清晰報(bào)告出他們完成任務(wù)的依據(jù), 附加進(jìn)行的圖片刺激選擇排序是為了幫助研究者識別被試的選擇傾向, 該任務(wù)的學(xué)習(xí)表現(xiàn)出內(nèi)隱加工的特點(diǎn)。而硬幣搜索任務(wù)中, 大部分被試能對所依賴的反應(yīng)依據(jù)進(jìn)行描述, 規(guī)則表征上升到外顯系統(tǒng)。這得益于任務(wù)中反應(yīng)線索的存在：兩側(cè)紅色方塊數(shù)量差異的線索有助于將概率問題轉(zhuǎn)換為頻數(shù)問題, 降低難度。這也促使學(xué)習(xí)后期, 硬幣搜索任務(wù)的規(guī)則明顯度增加, 前人研究證明, 在任務(wù)明顯度和信息量大的情況下, 會表現(xiàn)出外顯學(xué)習(xí)的特征(劉志雅, 鄭琛, 2015)。而圖片選擇任務(wù)中的線索就是刺激材料本身, 無法通過對某個(gè)特征的關(guān)聯(lián)獲得正確反應(yīng)“捷徑”。聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)理論指出, 概率學(xué)習(xí)中存在兩種獨(dú)立的學(xué)習(xí)過程, 一種依賴長時(shí)記憶系統(tǒng), 通過內(nèi)隱的、累積的方式形成概率表征; 另一種依賴短時(shí)記憶系統(tǒng), 通過對最近事件的加工形成概率經(jīng)驗(yàn)(Otto et al., 2011)。圖片任務(wù)中, 被試只能根據(jù)先前累積的模糊概率表征和近期試次的概率經(jīng)驗(yàn)來反應(yīng)。值得一提的是, 內(nèi)隱和外顯系統(tǒng)可能同時(shí)參與到概率學(xué)習(xí)的過程(李開云等, 2012), 就本研究的結(jié)果來看, 主要依賴內(nèi)隱加工的無線索圖片任務(wù)和可在線索推動下到達(dá)外顯層次的硬幣任務(wù)中, 均可能到達(dá)習(xí)得的水平, 但有線索的概率類別學(xué)習(xí)會大大增加學(xué)習(xí)者做出反應(yīng)的信心, 表現(xiàn)出更穩(wěn)定的習(xí)得水平。此外, 前人關(guān)于高低概率線索作用的研究發(fā)現(xiàn), 線索的作用在高概率條件下能有效發(fā)揮, 以促進(jìn)選擇性注意策略的生成(Girardi et al., 2013)。學(xué)習(xí)者最初基于試次間關(guān)系的內(nèi)隱信息做出選擇判斷, 當(dāng)某個(gè)高概率的特殊關(guān)系或結(jié)構(gòu)被知覺為優(yōu)勢信息時(shí), 認(rèn)知系統(tǒng)才會基于該線索組織后續(xù)的學(xué)習(xí)過程。在本研究的硬幣任務(wù)中, 兩側(cè)優(yōu)勢列刺激的概率差異大即為優(yōu)勢信息。結(jié)果也證實(shí)了該優(yōu)勢信息對學(xué)習(xí)的促進(jìn)(兩側(cè)概率差為2/3的兩個(gè)條件(0-2/3, 1/3-1)下, 習(xí)得后波幅均顯著小于習(xí)得前)。Girardi等(2013)進(jìn)一步認(rèn)為鎖時(shí)于高頻率線索的機(jī)制是任務(wù)中內(nèi)源性注意成分轉(zhuǎn)換的開關(guān)。

4.2 認(rèn)知靈活性在不同學(xué)習(xí)階段的特點(diǎn)

本研究從選擇評價(jià)和反饋加工兩個(gè)階段著手, 在不包含線索的圖片選擇任務(wù)和包含線索的硬幣搜索任務(wù)中探討認(rèn)知靈活性的作用, 發(fā)現(xiàn)認(rèn)知靈活性對學(xué)習(xí)的影響與任務(wù)特點(diǎn)存在很大關(guān)系。

在選擇評價(jià)階段, 硬幣任務(wù)中未發(fā)現(xiàn)認(rèn)知靈活性發(fā)揮作用的證據(jù), 圖片任務(wù)中發(fā)現(xiàn)僅在0-1/3概率配對下高低靈活性組間存在微弱的差異(P3和PO4點(diǎn)差異邊緣顯著)。該結(jié)果與Dong等(2016)在愛荷華賭博任務(wù)中發(fā)現(xiàn)的高低認(rèn)知靈活性者的差異性表現(xiàn)不符, 也未能支撐本研究提出的假設(shè)。研究者指出, 該階段分析的P200成分與刺激的知覺、注意加工和短時(shí)記憶有關(guān)(Dong et al., 2016; 邢強(qiáng)等, 2017)。盡管兩個(gè)任務(wù)選擇評價(jià)階段的ERP組間差異結(jié)果相似, 但推測原因并不相同。在無線索的圖片任務(wù)中, 兩組差異不明顯是因?yàn)榧词故歉哽`活性學(xué)習(xí)者, 也未能對所有的配對刺激形成相對穩(wěn)定的差異化表征; 而在有線索的硬幣任務(wù)中, 多個(gè)電極點(diǎn)上顯示出P200的習(xí)得階段主效應(yīng), 說明刺激已被差異化表征。兩被試組無差異的可能原因是, 在線索和組塊2的驅(qū)動下, 削弱了高低靈活性組之間的差異。

在反饋加工階段, 圖片選擇任務(wù)中, 高認(rèn)知靈活性組的正確率高于低靈活性組; 在反饋加工指標(biāo)P300成分上, 高認(rèn)知靈活性組在“習(xí)得前?高概率?有獎反饋”條件下的波幅略大于低靈活性組。反饋P300成分更多地反映對結(jié)果評價(jià)自上而下的控制過程, 能吸引更多注意分配的因素, 包括獎勵(lì)效價(jià)、大小等都可能作用于P300(Wu & Zhou, 2009)。獲得獎勵(lì)反饋的高概率刺激能快速吸引高認(rèn)知靈活性學(xué)習(xí)者的注意力, 他們消耗較少的認(rèn)知資源就能完成對這類刺激的加工。硬幣搜索任務(wù)中, 高靈活性組的反應(yīng)時(shí)略小于低靈活性組; 在習(xí)得后階段, 高靈活性組的正確率高于低靈活性組; 在反饋加工指標(biāo)FRN成分上, 高靈活性組的波幅略大于低靈活性組, 且高靈活性組在“習(xí)得前?預(yù)期內(nèi)”和“習(xí)得后?預(yù)期外”兩個(gè)條件下的FRN波幅大于低靈活性組。FRN反映的是基于線索評價(jià)后, 對隨后可能結(jié)果的預(yù)期(Bellebaum & Daum, 2008; 李丹陽等, 2018)。在本研究概率類別學(xué)習(xí)任務(wù)中, FRN形成的前提條件是, 學(xué)習(xí)者基于“刺激?反應(yīng)?反饋”的學(xué)習(xí), 對特定線索后的反應(yīng)結(jié)果形成預(yù)期。數(shù)據(jù)表明, 在硬幣搜索任務(wù)的行為反應(yīng)達(dá)到設(shè)定的基準(zhǔn)線之前, 高靈活性者已對預(yù)期內(nèi)結(jié)果有了更強(qiáng)的預(yù)期; 同時(shí)在習(xí)得后階段, “高概率?無獎”和“低概率?有獎”的結(jié)果會讓他們覺得更意外。然而, 即使是高靈活性組, 也未能在圖片選擇任務(wù)的所有條件下對反應(yīng)選擇的結(jié)果形成穩(wěn)定預(yù)期, 故圖片選擇任務(wù)中未能在反饋FRN成分上表現(xiàn)出差異。這與兩個(gè)任務(wù)的行為曲線差異表現(xiàn)相一致。

本研究的結(jié)果說明, 在概率類別任務(wù)中, 高認(rèn)知靈活性組的規(guī)則習(xí)得率高于低靈活性組, ERPs結(jié)果進(jìn)一步說明這種學(xué)習(xí)優(yōu)勢與反饋加工密不可分。對反饋信息, 無論是外部顯性反饋還是內(nèi)部隱性反饋信息的有效加工能幫助學(xué)習(xí)者梳理當(dāng)前狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)之間的差距, 并在此基礎(chǔ)上生成備選方案。靈活性的形成依賴選擇及使用恰當(dāng)?shù)男畔? 理解當(dāng)下的情境(Spiro, 1988), 能將反饋信息與當(dāng)前問題情境進(jìn)行有效整合的學(xué)習(xí)者更容易洞悉規(guī)則, 獲得解決方案。研究證實(shí), 這種反思性思維傾向?qū)φJ(rèn)知靈活性有顯著的正向預(yù)測作用(Orakc?, 2021)。本研究針對大學(xué)生被試群體的結(jié)果說明：在完全無干預(yù)條件下, 就群體層面而言, 給予相同反饋信息時(shí), 低靈活性學(xué)習(xí)者無法達(dá)到高靈活性者同等的學(xué)習(xí)效果(相似的規(guī)則習(xí)得率、相似的沖突覺察水平)。

此外, 由于本研究從降低任務(wù)難度角度考慮, 在硬幣搜索任務(wù)中增加了組塊2的設(shè)計(jì), 但這也可能會直接導(dǎo)致高低靈活性組間差異的縮小, 如學(xué)習(xí)曲線上顯示高低靈活性組的習(xí)得拐點(diǎn)非常接近, 高低靈活性組僅在選擇評價(jià)的個(gè)別條件(如0-1/3概率配對)、反饋加工的“習(xí)得前?預(yù)期內(nèi)” “習(xí)得后?預(yù)期外”水平上存在差異性證據(jù)。

4.3 不足與展望

研究使用了是否包含線索的兩個(gè)概率類別任務(wù), 探討認(rèn)知靈活性在概率類別學(xué)習(xí)中的作用。兩個(gè)任務(wù)在特征上的進(jìn)一步匹配能有助于進(jìn)行更充分的對比分析。在匹配任務(wù)的基礎(chǔ)上, 未來研究還可以進(jìn)一步設(shè)置層次更豐富的線索特征來探討認(rèn)知靈活性的作用。

5 結(jié)論

第一, 概率類別任務(wù)中, 高認(rèn)知靈活性組的規(guī)則習(xí)得水平優(yōu)于低認(rèn)知靈活性組, 認(rèn)知靈活性具備跨任務(wù)優(yōu)勢。

第二, 高認(rèn)知靈活性者在概率類別學(xué)習(xí)中的優(yōu)勢源于反饋加工過程。

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The effect of cognitive flexibility on probabilistic category learning

FENG Xia1, FENG Chengzhi2

(1School of Education Science, Nantong University, Nantong 226019, China)(2Department of Psychology, School of Education, Soochow University, Suzhou 215123, China)

Cognitive flexibility is related to one’s level of cognitive ability and creativity, and is an important feature of intelligence. With regard to probabilistic cue learning, whether the level of cognitive flexibility has an impact on the learning process in young adults remains to be studied. We addressed these questions by taking advantage of the event-related potentials (ERP) technique in two rule tasks with the same probability properties, which aimed to see how learners' cognitive flexibility promotes the dynamic process of probabilistic category learning, and its underlying neural mechanisms.

We chose the “number-letter task” as the effective tool to assess learners’ cognitive flexibility level based on previous research and pilot testing. The participants were ranked according to their switch cost. The first 27% (smaller switch cost) were assigned to the high flexibility group, and the last 27% were assigned to the low group. All participants completed the picture selection task and the coin search task in the EEG environment on two occasions with a two week interval in between. The two tasks had the same probability pairs (0-1/3, 0-2/3, 1/3-2/3, 1-1/3), yet were different in form. Leaning curves for different groups, accuracy, latency, and ERPs at different learning stages were recorded and analyzed for each task.

Behavioral results showed that in these two tasks, learners with high flexibility had a higher rule acquisition rate, although the high and low groups did not show any difference in rule acquisition speed. Learners' cognitive flexibility had cross-task advantages in probabilistic cue rule learning. For the ERP results, in the picture selection task there was a marginally significant difference between the two groups in the amplitude of the P300 component under the condition of preacquisiton-high - probability-reward. The advantage of high flexibility in rule learning was mainly due to the higher efficiency of feedback learning. In the coin search task, there was a significant difference between high and low flexibility groups in the amplitude of the FRN component under the conditions of preacquisiton- expectation and the conditions of postacquisition -unexpectation. Furthermore, only the low flexibility group showed a significant difference between the high and low probability conditions in the amplitude of the P300 component.

In conclusion, the study suggests that learners with high cognitive flexibility have a cross-task advantage in probabilistic category learning, which is mainly due to more efficient feedback learning.

cognitive flexibility, probability, rule learning, feedback-related negativity (FRN), P300

2021-07-21

* 教育部人文社科項(xiàng)目(17YJA880019), 江蘇省教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃項(xiàng)目(B/2021/01/82), 江蘇省雙創(chuàng)博士項(xiàng)目(JSSCBS20211080)資助。

馮成志, E-mail: fengchengzhi@suda.edu.cn

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