陳玉田 陳 睿 李 鵬
工作記憶中“組塊”概念的演化及理論模型
陳玉田 陳 睿 李 鵬
(云南師范大學教育學部, 昆明 650500)
在Miller提出“神奇的數(shù)字7±2”之后, “塊”被很多理論作為個體工作記憶加工過程中具有穩(wěn)定結構并可用于衡量記憶容量的單位。但隨著研究者對“組塊”研究的深入, 他們對組塊的定義也在發(fā)生著改變。與此同時, 不少研究發(fā)現(xiàn)個體的年齡階段與其主要采用的組塊層級相對應, 但尚不清楚組塊層級的轉換是否存在固定的年齡區(qū)間, 且對組塊機制的解釋仍存在分歧。因此本文針對組塊定義的發(fā)展與演變、年齡階段特征及其機制三方面展開綜合討論。未來的研究可以更多探討長時記憶在工作記憶組塊運行機制中的作用, 完善不同年齡階段個體的組塊特征, 以及怎樣發(fā)揮復述策略和“少即是多”原則在組塊過程中的優(yōu)勢等問題。
組塊, 工作記憶, 模型結構, 容量
在日常生活中, 當你需要在短時間內識記大量信息(如, 電話號碼)時, 你會采用什么策略?對信息進行組塊(chunking)也許是一個不錯的策略選擇。研究表明, 在人際交往的過程中, 人們可以通過人際關系對人群進行組塊以增加工作記憶容量, 從而提高識別社會群體的能力(Stahl & Feigenson, 2014)。在學習外語的過程中, 組塊可以提高單詞以及語法學習的效率(Alluhaybi & Witzel, 2020)。因此, 對組塊機制的研究有助于探索更好地存儲與提取信息的方法。有研究指出, 由于工作記憶受到容量限制, 人們傾向于將重復出現(xiàn)或者具有相互關聯(lián)的信息, 通過重新編碼組織成塊(chunk)信息, 以擴展存儲容量(Chekaf et al., 2016), 換言之, 就是將信息進行組塊。關于組塊的研究最早起源于短時記憶, 該研究指出組塊的主要功能是對信息進行存儲(Miller, 1956)。然而, 另有研究則認為相對于短時記憶, 工作記憶中的組塊不僅具有存儲信息的功能, 還包括對信息進行暫時加工的功能(Cowan, 2019)。因此, 對工作記憶的研究也必然涉及對信息進行組塊的過程。已有研究以國際象棋棋手為研究對象發(fā)現(xiàn), 專家與新手的區(qū)別在于, 專家之所以比新手能記住更多的棋子布局, 原因在于專家可以運用更加豐富的經(jīng)驗形成更多的棋子組合(Sala & Gobet, 2017)。這表明對信息進行組塊存儲可以提高個體加工的效率。另外, 在認知心理學研究中, 組塊程度成為衡量個體加工復雜任務時的工作記憶能力標準之一(Sala et al., 2017)。
James (1891)在記憶容量的研究中發(fā)現(xiàn), 將存在時間關聯(lián)性的事物進行串聯(lián)可以提高個體的記憶容量和效率, 該研究可以被認為是對組塊雛形的描述。此后, 組塊開始進入研究者視野。然而, 國內的一些研究對組塊一詞的使用存在概念上的混淆, 組塊既用于表達對信息的整合過程, 也用于表達信息整合的結果。通過對文獻的梳理發(fā)現(xiàn), 塊(chunk)所強調的是將信息整合的結果, 組塊(chunking)則強調將零散的信息按某一特征進行劃分的過程(Gobet et al., 2001; 彭聃齡, 2019), 二者的共同目標均為提升記憶的能力, 本文擬著重探討組塊這一概念。組塊的定義在不斷發(fā)生著演變, 究其原因, 可能在于不同研究者對個體信息組塊過程的認識不同??偨Y前人研究發(fā)現(xiàn), 個體主要以對信息進行策略化重組和尋找共同特征兩種方式對信息進行組塊。
基于策略化重組這一方式, 源于Miller (1956)提出的組塊是指個體在面對復雜記憶任務時, 根據(jù)語義之間的聯(lián)系將碎片信息進行整合以便提高記憶容量的過程。當語義信息不斷輸入時, 個體就會對信息進行有組織的疊加, 每一次信息疊加形成的塊都比舊有塊包含更多信息, Miller將這一過程稱為信息的重新編碼。此后, 基于Miller的概念, Baddeley (2003)指出, 工作記憶作為一個獨立的記憶系統(tǒng), 其中所包含的情境緩沖器(episodic buffer)作為臨時存儲系統(tǒng)將信息捆綁后整合成情境(episodes), 組塊則是對舊信息的激活, 同時在工作記憶的操作下對原有信息進行改造。另有研究也證明, 不同記憶系統(tǒng)中相關聯(lián)信息的重新編碼對組塊具有重要影響(Atkinson & Shiffrin, 1968; Malmberg et al., 2019)。上述定義著重強調了個體在對識記信息進行組塊時是對重組策略的激活和使用。
基于尋找共同特征這一方式, Cowan (2001)認為, 信息重組策略雖然可以不斷提升塊容量, 但同時也會對計算工作記憶的純粹容量產生干擾, 組塊應是個體將不同信息的共同特征相互關聯(lián)的過程。隨后, Gobet等人(2001)進一步強調了信息之間共同特征的多少是組塊的關鍵。
此外, 隨著組塊概念的不斷演化, 其所包含的層級結構也發(fā)生變化, 并與不同年齡階段形成對應關系。
影響信息組塊的因素包括信息之間的關聯(lián)程度(包括外部聯(lián)系和內部聯(lián)系)、語義知識以及過去經(jīng)驗, 上述因素在信息組塊中的共同作用在于對信息的壓縮, 不同點則在于對信息壓縮的程度以及方式存在差異。當個體依據(jù)信息之間的關聯(lián)程度對信息組塊時, 最主要的方式在于尋找信息之間的規(guī)律, 對信息的壓縮并不會改變信息的原貌(例如: 個體在記憶a a a b b b c c c這9個字母塊時, 會依據(jù)字母外型將其分為“a a a”, “b b b”, “c c c”三個塊。再例如: 個體在記憶輪船、汽車、香蕉、蘋果這個4個詞塊時, 會依據(jù)內在屬性將其分為“輪船、汽車”, “香蕉、蘋果”兩個塊)。當個體依據(jù)語義知識和過去經(jīng)驗對信息進行組塊時則會對信息進行重新編碼壓縮, 改變信息原有形態(tài)(例如: 在面對1 9 4 9四個數(shù)字塊時, 個體會將其編碼為“新中國成立時間”一個塊) (Chekaf et al., 2016)。與此同時, 影響信息組塊的因素也導致塊具有不同的層級結構。
前人對塊的類型進行了諸多敘述, 例如有研究者表示塊可以分為以下3種類型: (1)對外型以及性質完全一致的事物進行分組后形成的塊; (2)對外型不一致但具有內在關聯(lián)性的事物進行分組后形成的塊; (3)根據(jù)現(xiàn)有信息再利用過去經(jīng)驗進行重新整合后形成的塊(Mclean & Gregg, 1967)。另有研究者則認為塊的類型分為: (1)單個事物獨立形成的塊; (2)單個事物互相組合形成的塊; (3)多個塊相互鑲嵌形成的超級塊(super chunks) (Rosenberg & Feigenson, 2013)。研究認為, Mclean所劃分的前兩種類型的塊在形成過程中并沒有質的區(qū)別, 應該被劃分為同一層級兩種不同類型的塊。因此可依據(jù)前人對塊的分類以及塊的復雜程度將塊分為3個層級: (1)單個且互不相關的事物獨立形成的塊; (2)依據(jù)事物外部或內部特征的聯(lián)系進行分類后形成的塊; (3)根據(jù)語義知識和過去經(jīng)驗將事物重新編碼形成的超級塊。對以往的文獻梳理后發(fā)現(xiàn), 塊的層級結構與個體的年齡、認知的發(fā)展有著密不可分的關系。黃福榮等人(2017)提出, 個體對外部事物的表征存在一個基礎的認知體系, 認知體系的發(fā)展影響著個體組塊功能的發(fā)展程度。
研究認為, 處于14個月之前嬰兒期的個體更多表現(xiàn)出第一層級的組塊特征, 該時期的嬰兒只能識別單個物體, 不能依據(jù)單個事物之間的外部或內部聯(lián)系對事物進行組塊。Kingo和Kr?jgaard (2012)通過手動搜索任務范式, 首先給10至12個月的嬰兒展示1個球后, 將其隱藏在盒子里讓嬰兒搜尋, 之后又給嬰兒同時展示4個相同的球后再次讓嬰兒搜尋。兩次搜尋的結果表明, 嬰兒每次只能搜尋出1個球, 且搜尋時間大致相同(Wang & Feigenson, 2019), 以此證明兒童不能將4個相同的球進行組塊后記憶。這一結果得到了對6至7個月(Kibbe & Leslie, 2019)、10至12個月(Applin & Kibbe, 2021)或12至14個月(Stahl & Feigenson, 2018)嬰兒被試的研究證據(jù)支持。導致嬰兒無法將多個球進行組塊的原因可能在于, 嬰兒對單復數(shù)概念存在理解限制(Peng et al., 2018)。
當嬰兒成長到14個月以后, 隨著語言能力的快速發(fā)展, 他們逐步能形成具有第二層級特征的塊。但由于該階段嬰兒的個體差異較大, 因此, 現(xiàn)有研究對嬰兒何時能形成穩(wěn)定的第二層級特征塊并未達成一致, 但基本確定其年齡范圍大致為14至22個月。以往研究存在兩種觀點, 一種觀點認為嬰兒組塊從第一層級到第二層級的轉折發(fā)生在14個月左右。研究發(fā)現(xiàn), 從第14個月開始嬰兒已經(jīng)意識到事物之間存在相似特征, 但對事物進行組塊的能力尚不穩(wěn)定, 還需要成人的協(xié)助(Stahl & Feigenson, 2018)。另一種觀點則認為轉折期發(fā)生在第22個月左右, 并從以下兩個方面對其進行論證: (1)從腦機制發(fā)展角度來看, 個體的外側前額葉皮層和腹側顳葉區(qū)對物體的識別及對工作記憶的存儲有重要影響, 嬰兒在22個月以后的發(fā)育才相對成熟(Guida et al., 2020)。此后, 嬰兒開始由只對單個物體特征的識別轉向對多個事物共同特征的識別, 為其具備第二層級組塊的能力奠定了生理基礎; (2)從嬰兒語言發(fā)展角度來看, 嬰兒在22個月左右可以掌握單復數(shù)概念, 使嬰兒對單個事物和多個事物的區(qū)別在概念上有了認知(Peng et al., 2018)。22個月以后嬰兒開始能進行第二層級的組塊, 即可以獨立抽取事物之間相同特征進行組塊。但此時的嬰兒缺乏知識和經(jīng)驗, 較難觸及事物共有屬性, 只能依賴感知覺對事物進行組塊記憶(Forsberg et al., 2021; Smalle et al., 2015)。
進入成年期后, 由于語義和過去經(jīng)驗發(fā)展迅速, 個體開始掌握第三層級特征的組塊。Feigenson等人(2013)研究發(fā)現(xiàn), 相比嬰幼兒成年人更容易根據(jù)語義和過去經(jīng)驗形成超級塊。例如, 馬拉松運動員可以將5 1 2 4這4個數(shù)字重新編碼為“5小時12分4秒”進行記憶。在成人的組塊研究中, Ding等人(2017)在交互式動作、單獨動作、非交互式動作的記憶研究中發(fā)現(xiàn), 對彼此具有聯(lián)系和交互式意義的動作記憶過程中, 被試會調取來自長時記憶的語義知識對動作進行組塊記憶。在字母記憶的研究中發(fā)現(xiàn), 與對數(shù)字進行編碼記憶相同, 成年被試同樣可以將不同的字母進行重新編碼后記憶(Stahl & Feigenson, 2018)。例如, 在記憶字母B B C N B A時, 可以通過單詞縮寫詞BBC NBA對字母賦予意義后進行記憶。對專家在國際象棋棋盤布局的記憶研究中發(fā)現(xiàn), 棋手會依據(jù)棋子位置聯(lián)系, 將其重新整合并編碼成超級塊, 同時賦予語言標簽后存儲在長時記憶中, 方便快速提取(Kibbe & Feigenson, 2014)??偨Y上述研究可得出, 在對語言概念的熟練掌握下, 成人逐漸掌握事物共同的抽象屬性, 并以此進行組塊。
通過文獻梳理可看出, 當前研究更多集中于對嬰兒期和成年期個體的研究, 對兒童期和青少年期個體的組塊研究較少, 因此, 尚無證據(jù)表明組塊從第二層級到第三層級的轉折發(fā)生在何時, 未來研究可以更多地對這兩個年齡階段個體的組塊特征進行研究。
Chase和Simon (1973)在Miller理論的基礎上更系統(tǒng)地提出了組塊理論, 并基于“基本知覺和記憶模型” (Elementary Perceiver and Memorizer, EPAM)計算機程序提出假設: 學習的發(fā)展和短時記憶的存儲是通過鑒別網(wǎng)絡中節(jié)點(node)的相互聯(lián)系發(fā)生的。EPAM是一個模擬對不同外部刺激的相互聯(lián)系進行分層鑒別網(wǎng)絡模型, 從上往下依次由多個具有辨別功能的節(jié)點和連接不同節(jié)點的線段構成, 個體可以通過網(wǎng)絡將不同類型的刺激進行分類形成新的塊進行存儲(Gobet, 2005)。此后, Simon和Barenfeld (1969)進一步將用于收集棋手眼動數(shù)據(jù)的PERCEIVER程序與EPAM連結, 從而提出“記憶輔助模式感知模型” (Memory-aided Pattern Perceiver—MAPP)。該模型包含學習組件和性能組件兩個部分。其中學習組件(learning component)使用EPAM的辨別網(wǎng)絡學習機制, 用于模擬長時記憶對不同棋子布局的存儲模式; 性能組件(performance component)包含3個運行步驟: (1)檢測顯著的棋子布局; (2)識別存儲于長時記憶中來自學習組件的棋子布局, 并且將其調取到短時記憶中進行臨時存儲; (3)重新編碼存儲于短時記憶中的棋子布局, 并覆蓋舊有布局, 以此進行位置學習, 擴充塊的規(guī)模(Pf?rtner & Hristova, 2021) (MAPP流程詳見圖1)。例如, 當個體在識記B B C F B I這6個字母塊時, 學習組件會運用長時記憶中所保存的過去經(jīng)驗將6個字母依次編碼為“BBC”和“FBI”兩個字母塊。當個體需要在隨機擺放的眾多字母中正確識別這6個字母位置時, 性能組件會先檢測所有字母的位置布局, 然后識別原有存儲在長時記憶中“BBC”與“FBI”這兩個字母塊所在正確位置后將其調取到短時記憶臨時存儲, 最后將短時記憶中臨時存儲的兩個字母塊進行調取以排除多余字母后, 正確選擇這6個字母的位置。
圖1 MAPP流程圖
雖然, 組塊理論提出了完整的對塊信息的提取和編碼系統(tǒng), 但它依舊存在三點缺陷。(1)沒有對短時記憶和工作記憶進行區(qū)分。從記憶功能的角度來看, 短時記憶以存儲功能為主, 信息編碼功能發(fā)生在工作記憶中。而組塊理論雖然是基于短時記憶所提出, 但其性能組件中的短時記憶編碼子系統(tǒng)的操作過程更接近工作記憶的運作機制。因此, 該理論模型更應該視為一種初級工作記憶的組塊運行機制。(2) Chase和Simon (1973)認為創(chuàng)建一個新的塊需要8s, 而將新的塊添加到已有數(shù)據(jù)塊中需要2s, 創(chuàng)建新塊的時間較長, 速度較慢, 這就無法解釋專家對大量信息的快速存儲以及即時回憶的情況。(3)無法解釋在工作記憶容量較小的情況下, 專家可以使用復雜的新信息完成任務的現(xiàn)象(Gobet & Simon, 1998)。因此, 在Simon的基礎上, Gobet提出了模板理論。
Gobet基于由短時記憶組成的CHREST (Chunk Hierarchy and Retrieval Structures)計算模型, 提出模板理論。CHREST模型包括3個按照先后順序排列的子系統(tǒng), 以對圍棋布局的加工為例, 首先, 個體通過視覺感知系統(tǒng), 輸入棋子布局信息; 其后, 輸入的信息將被保存在類似視覺短時記憶存儲的中間設備中; 最后, 短時記憶中經(jīng)常被接觸到的棋子信息將會進一步被重新編碼形成塊被存儲在長時記憶中, 這些塊被用作固定模板并在后期需要時被調取進入短時記憶備用(Bennett et al., 2020)。相比MAPP模型, 模板理論增加了兩種新機制: (1)新的平行節(jié)點。原有節(jié)點用以編碼感覺信息, 新增節(jié)點則編碼動作信息, 兩種節(jié)點在一定程度上可以彼此連接形成新的結構; (2)檢索結構。用以自動獲取被快速編碼的塊(retrieval structure), 經(jīng)常接觸的塊會發(fā)展為帶有插槽的模板(templates), 新信息可以自動添加到模板上, 插槽的作用則在于判別和測試新信息是否適合原有模板, 提高了組塊效率的同時也豐富已有模板(Gobet et al., 2001) (詳見圖2)。例如, 個體首先被要求識記2 0 1 8這4個數(shù)字塊, 視覺信息先將4個數(shù)字塊臨時保存在短時記憶中, 后被重新編碼為“2018年”一個字符塊被存儲于長時記憶中。在此之后, 如果要求個體再次記憶8 3 1這3個數(shù)字塊時, 個體會將這4個數(shù)字塊作為新增節(jié)點與原有的“2018年”字符塊形成新的連接后再次被編碼為“2018年8月31日”一個更大的字符塊。該字符塊可以被不斷復述成為長時記憶中的模板, 在后期需要回憶2 0 1 8 8 3 1這7個數(shù)字塊時可以被整體調取。
圖2 CHREST流程圖。長時記憶存儲系統(tǒng)中: (a)表示兩個模板最初的節(jié)點, 左側節(jié)點代表感覺信息, 右側節(jié)點代表行為信息; (b)菱形表示插槽, 用來測試新信息, 測試通過的新信息將會創(chuàng)建新的節(jié)點和連接; (c)隨著信息的增長, 兩個模板都在不斷增加分支; (d)兩個模板中的節(jié)點可以通過相似性相互連接。
資料來源: 部分引自Gobet(2005).
模板理論所提出的插槽結構, 解釋了個體在短時間內對大量復雜信息快速組塊和即時回憶的現(xiàn)象, 同時其運行過程與工作記憶對信息的加工過程類似。因此, 研究者認為模板理論比組塊理論更加全面描述了工作記憶的組塊機制, 但該模型存在以下兩個缺點: (1)依舊沒有將工作記憶作為一個獨立的組塊加工系統(tǒng); (2)缺乏一個注意系統(tǒng)。由于個體注意資源的限制, 不能平行處理多個塊信息, 工作記憶中的信息與長時記憶中插槽的連接也需要注意的參與(Guida et al., 2012)。直至Cowan的“工作記憶的嵌入式過程模型”被提出, 工作記憶才被當作相對獨立的組塊加工系統(tǒng)。
Cowan (1998)將長時記憶、工作記憶融為一體, 認為工作記憶不再是一個獨立的記憶系統(tǒng), 而是由容量有限的焦點、注意系統(tǒng)以及長時記憶中被臨時激活的區(qū)域組成。其運作過程為: 信息首先激活短暫的感覺記憶, 之后感覺記憶進一步激活長時記憶中的焦點(Cowan, 2019), 焦點受到所處的不同環(huán)境與個體的注意力范圍大小所控制(Cowan, 2016), 眾多感官功能尤其是語義功能都能激活焦點。此后, 個體可以對焦點包含的信息進行自動訪問, 不在焦點中但與焦點緊密相連的其它信息通過擴大注意力范圍也可以被間接訪問(Cowan et al., 2018)。注意力范圍具有靈活性, 個體可以對其進行調整以適應不同任務需要(Cowan et al., 2020)。這其中, 注意力范圍最多可以同時容納4個簡單塊, 當遇到較為復雜的塊時, 添加相關信息可以協(xié)助處理該復雜塊(Verhaeghen et al., 2004)。雖然長時記憶中焦點的激活量沒有限制, 但只有被注意到的焦點才能被輕松激活(Cowan et al., 2021)。被激活的焦點會與新的信息重新編碼整合形成超級塊作為長時記憶的一部分被保留下來, 整個過程既提高了組塊效率也增加了對塊的記憶容量(Cowan, 2010)。
該模型系統(tǒng)闡述了工作記憶的組塊加工機制, 并將其體現(xiàn)在對長時記憶中注意焦點的整合和提取中。Hitch等人(2019)雖然沒有反對工作記憶是長時記憶的一部分這一觀點, 但卻認為不能否定工作記憶獨有作用, 應該區(qū)別工作記憶與長時記憶兩個系統(tǒng)同時又關注二者之間的聯(lián)系。有研究發(fā)現(xiàn), 新信息在沒有形成焦點的情況下, 依舊可以被個體進行組塊后提取, 由此說明新信息并沒有被存儲在長時記憶中, 而嵌入式過程模型無法解釋該信息所能存儲的位置, 說明確實存在一個臨時的與長時記憶分離的存儲系統(tǒng)(Baddeley et al., 2019)。與此同時, Norris (2017)認為長時記憶不能代替工作記憶的重要證據(jù)來自于對工作記憶嚴重受損患者, 實驗發(fā)現(xiàn), 患者能夠回憶出已經(jīng)習得且較為熟練的單詞, 但對新學習的單詞的回憶卻較為困難。證明長時記憶和工作記憶是兩個相互獨立的系統(tǒng), 因此, 應該重視工作記憶自身功能的觀點。
以上三種模型都認可長時記憶對組塊的影響, 但模板理論所包含的插槽使其比組塊理論模型能更多、更快地加工信息碎片, 嵌入式模型的注意焦點則限制了復述對塊的數(shù)量的作用。因此, 接下來將對三種理論下所提出的不同塊容量進行討論。
導致工作記憶中塊容量暫無統(tǒng)一標準的關鍵原因是能否在塊容量的計算過程中使用策略。組塊理論和模板理論并沒有反對在組塊過程中使用策略。組塊理論認為學習者通過不斷的使用復述策略將信息構造成多種類型的塊, 成為一個龐大的數(shù)據(jù)庫存儲在長時記憶中(Gobet & Simon, 1998)。專家至少在長時記憶中存儲了大約50000個數(shù)據(jù)塊, 一旦進行學習和回憶, 數(shù)據(jù)塊會被快速訪問, 并通過短時記憶(包含工作記憶)將新信息和原有塊信息整合成更大塊信息(Chase & Simon, 1973)。因此, 雖然同樣受短時記憶容量限制, 但專家所擁有的塊容量遠大于新手(Pluss et al., 2019)。針對短時記憶(包含工作記憶)容量大小的問題, Chase和Simon (1973)認為, 被試在初次回憶時會保存較大且粗糙的塊, 第二階段會根據(jù)信息之間的聯(lián)系, 重建塊的構造, 因此, 在實驗中, 棋手能夠回憶大約7個塊。同樣, 模板理論中模板的形成也是由于個體對信息的復述策略導致, 經(jīng)驗越豐富的個體所形成的模板越穩(wěn)定, 新信息越能快速與模板中的插槽相結合并重新編碼形成更大的塊。雖然模板理論認為短時記憶(包含工作記憶)中的模板容量大約為3個塊左右(Smith et al., 2021), 但同時也提出, 快速編碼只有在填充插槽的過程中才會發(fā)生, 否則其信息編碼速度和塊數(shù)量與組塊理論并無區(qū)別(Gobet & Clarkson, 2004)。與上述觀點相反, 另有研究者認為在計算工作記憶塊容量的時候不應該使用策略。
Cowan (2021)認為, 受注意資源的限制, 長時記憶焦點中的塊容量不能多于4個。例如, 數(shù)字12345678可以快速重新編碼為12, 34, 56, 78四個大塊。Miller所使用的測量方法, 在短時記憶容量達到上限時, 可以通過復述策略將沒有客觀聯(lián)系的信息整合成塊, 沒有真正體現(xiàn)純粹的工作記憶塊數(shù)量, 導致越是富有經(jīng)驗的個體的工作記憶容量越大, 違背了固定容量限制的前提(Cowan, 2020), 因此, Miller對短時記憶(包含工作記憶)塊容量的計算并不被認可 (Bhandari & Badre, 2018)。Mathy和Feldman (2012)也提出, 7個塊的容量是復述策略下的復合容量, 而4個塊是經(jīng)過壓縮, 未使用任何助記形式的真實的記憶容量。因此, 需要在實驗中排除策略對塊形成的影響, 從而正確識別工作記憶的容量上限, 以獲取純粹的塊數(shù)量(Bayliss et al., 2003)。由此, Cowan提出4種能準確測量工作記憶塊容量上限的方法: (1)當個體在記憶過程中, 將塊拆分成單個事物進行記憶時, 證明已經(jīng)達到記憶容量限制。(2)采取其它方法阻止對塊的重新編碼。(3)在組塊過程中因為容量的限制導致效率降低時, 證明已經(jīng)達到容量最高限制。(4)若工作記憶對信息的存儲和加工效率下降, 則表明達到容量上限(Cowan, 2016)。
計算工作記憶的容量上限成為組塊研究中不可回避的話題, 同時也有研究者提出過載的塊容量會降低信息加工的靈活性以及精確度, 導致個體無法同時兼顧多個重要任務(Perfors, 2012)。因此, 如何在工作記憶中保存合理的塊數(shù)量的問題也需要后期的研究給予關注。
現(xiàn)有對組塊機制研究的爭議主要是長時記憶與組塊機制的關系, 研究者對此提出以下兩點展望: (1)不能忽略長時記憶對工作記憶中組塊機制的作用。首先, Mille只將塊作為簡單的含有信息的模塊, 僅簡單地描述了塊在短時記憶中的編碼、存儲和提取過程, 并沒有明確提出有關組塊機制的理論, 且沒有提及長時記憶在短時記憶(包含工作記憶)組塊過程中起到的作用。但Chase和Simon (1973)在基于Miller的組塊研究所提出的組塊理論中, 指出長時記憶可以為短時記憶(包含工作記憶)中信息的組塊提供所需要的組塊模式信息, 長時記憶為工作記憶提供過去經(jīng)驗從而協(xié)助組塊機制的運行。其次, 有研究者認為塊的形成是過去經(jīng)驗和當前信息連接的結果, 塊更可能被存儲于長時記憶中, 工作記憶是組塊機制運行的場所(Gobet et al., 2001)。因此長時記憶不能被排除在工作記憶組塊運行機制之外。(2)需要繼續(xù)探討長時記憶對工作記憶中的塊編碼和存儲過程中所產生的影響程度。首先, Baddeley等人(2019)認為, 長時記憶只為工作記憶組塊過程提供過去經(jīng)驗知識, 至于塊的編碼和存儲僅發(fā)生在工作記憶中。情境緩沖器作為中央執(zhí)行系統(tǒng)和長時記憶之間的接口, 是信息進行組塊和存儲的位置所在, 其運行過程并不受注意資源的影響而單純受情景緩沖器容量的影響。根據(jù)fMRI的測試, 工作記憶所包含的語音環(huán)路、中央執(zhí)行系統(tǒng)、視覺空間模板三個子系統(tǒng)擁有獨立的腦區(qū), 工作記憶中塊的編碼過程可以在這三個系統(tǒng)中運行而不受長時記憶的影響(Hitch et al., 2019)。同樣, 有研究者也認為視覺和聽覺信息會在工作記憶中構建和整合, 長時記憶僅在塊構建的后期發(fā)揮提供經(jīng)驗知識的作用(Darolia & Varshney, 2016)。但Cowan (2019)則認為, 長時記憶參與工作記憶中組塊的編碼過程, 在此過程中提供著重要的注意力資源以協(xié)助塊的整合。并且塊在構造完成后會被存儲于長時記憶中, 只有塊被需要時才會被激活后臨時存儲于工作記憶以供使用。同時, Ericsson和Kintsch (1995)等人所提出的長時工作記憶概念也認同塊的編碼與存儲發(fā)生在長時記憶中。專家比新手熟練的原因主要在于長時記憶中存儲著眾多成熟塊, 新信息在長時記憶中與已有塊編碼整合后形成更大的塊, 專家更能夠熟練地利用外部線索將塊提取到工作記憶中備用以應對當前任務。另有研究者通過實證研究表明, 工作記憶中的信息被激活的同時, 長時記憶中與其相關聯(lián)的信息也同時被激活, 個體對信息的編碼離不開長時記憶的幫助(劉兆敏, 郭春彥, 2013)
現(xiàn)有對不同年齡階段個體的組塊研究主要集中在嬰幼兒時期和成人時期, 未來研究應該對個體一生各個年齡階段的組塊發(fā)展趨勢和特征進行研究??蓮囊韵聝蓚€方面進行深入探討: (1)塊的層級轉換是否發(fā)生在幾個固定的年齡區(qū)間中?隨著年齡的增長, 生理和環(huán)境因素對塊的層級轉換影響的比重是否存在動態(tài)變化?(2)對童年期、青少年期和老年期的塊特征研究還較為缺乏。有少數(shù)研究發(fā)現(xiàn), 通過讓老年人學習不同蔬菜所包含的化學物質概念, 并且通過概念分類任務對老年人的學習成果進行測試。結果發(fā)現(xiàn), 老年人雖然工作記憶有所衰退, 但相對于成人, 老年人運用了更多的過去經(jīng)驗將新的知識進行概念整合, 從而創(chuàng)造了更大的工作記憶存儲空間來彌補自身工作記憶衰退帶來的影響(Soederberg et al., 2011)。但該研究并未明確老年人運用過去經(jīng)驗進行組塊與成年人之間存在何種差異。因此, 對不同年齡階段個體的塊特征的研究需要從塊的編碼、存儲和提取過程入手, 以揭示組塊的年齡特點。
針對個體工作記憶中塊容量是否存在確定數(shù)值區(qū)間的問題暫無一致的結論, 未來研究可以從以下兩個方面進行思考: (1)復述策略是否是造成工作記憶中塊容量區(qū)間大幅度變化的關鍵原因?雖然Cowan (2019)自始至終對此持肯定態(tài)度, 但Berry等(2018)的研究卻表明, 在抑制和不抑制復述策略的前提下, 緩慢或快速呈現(xiàn)列表中需要記住的項目, 被試核心記憶容量都為3到4個塊, 這與Cowan觀察到的數(shù)量大致相似。研究者認為, 工作記憶中存在固定數(shù)量的塊, 復述策略可能只會對組塊過程造成影響, 從而導致整體的塊連接形式處在動態(tài)變化中, 使記憶更具有靈活性以應對不同情境下對特定信息的需要, 并不會對工作記憶的塊容量產生影響。Unsworth和Engle (2007)提出, 工作記憶包含著初級記憶系統(tǒng)(Primary Memory)和次級記憶系統(tǒng)(Secondary Memory)。其中, 初級記憶系統(tǒng)在注意力的維護下長期存儲著4個塊, 而次級記憶系統(tǒng)可以從長時記憶中調取初級記憶系統(tǒng)所需要的額外信息, 從而達到更新塊的目的。已有研究表明, 在體育運動過程中, 專家的成績之所以高于新手的原因在于, 相比新手在運動中只運用了程序性記憶, 專家更多地使用了陳述性記憶, 可以有意識地運用策略不斷變換工作記憶中塊之間的連接方式, 從而更能靈活應對不同的比賽形式(Christensen et al., 2019)。因此, 復述策略可能是引起塊之間連接形式的關鍵因素, 對塊容量可能并不產生影響。
(2)不能把盡可能擴展工作記憶的塊容量作為提高工作記憶運行效率的根本目標, 今后的研究不僅要探討工作記憶中塊的容量范圍, 也應該探討一個能最大限度發(fā)揮組塊功能的容量范圍, 以保證人們認知活動質量的最大化。盡管提高工作記憶容量可以促進和提高個體對問題解決(張帆等, 2018)、閱讀(倪錦誠, 2017)等高級認知活動的效率和質量。但有學者提出, 兒童比成年人能成為更好的第二語言學習者的一種假設是: 雖然兒童的組塊數(shù)量遠低于成年人, 但兒童卻能更好的將注意資源集中在每個塊所包含的語言信息碎片中, 而成年人的工作記憶中含有大量塊, 在語言學習中會更注重整體而忽視較為細節(jié)的部分, 從而導致語言學習效率以及準確度不及兒童(Gordon et al., 2020)。Newport (1990)提出“少即是多”假設, 認為機體不成熟的年幼語言學習者, 更容易在每次學習中抓住少部分語言信息, 這有助于在復雜的語言學習環(huán)境中, 將語言信息分解成很多細小的結構, 學習過程會更加精確。因此, 研究者認為, 現(xiàn)今學術界大多只關注工作記憶中塊數(shù)量的上下限問題, 忽略了每個塊都是由多個信息碎片組成這一特點。對塊的存儲和提取以及對信息碎片的分析都需要運用意識資源, 過多的塊會占用意識資源, 從而使人們忽略單個塊中部分信息細節(jié), 即使提取了大量塊, 也會降低塊的使用質量。
黃福榮, 和美, 羅勁. (2017). 組塊破解形態(tài)頓悟的腦認知機理.,(31), 11.
劉兆敏, 郭春彥. (2013). 工作記憶和長時記憶共享信息表征的ERP證據(jù).,(3), 276–284.
倪錦誠. (2017). 交互記憶閱讀策略對二語工作記憶容量的影響.,(5), 49–53.
彭聃齡. (2019).(第5版). 北京師范大學出版社.
張帆, 楊超群, 夏云曼, 桑娜, 王小剛, 畢泰勇, 邱江. (2018). 視覺工作記憶內容維持的大腦神經(jīng)機制.,(27), 2883-2895.
Alluhaybi, I., & Witzel, J. (2020). Letter connectedness and Arabic visual word recognition.,(10), 1660–1674.
Applin, J. B., & Kibbe, M. M. (2021). Young children monitor the fidelity of visual working memory.,(5), 808–819.
Atkinson, R. C., & Shiffrin, R. M. (1968). Human memory: A proposed system and its control processes1.,, 89–195.
Baddeley, A. (2003). Working memory: Looking back and looking forward.,(10), 829–839.
Baddeley, A. D., Hitch, G. J., & Allen, R. J. (2019). From short-term store to multicomponent working memory: The role of the modal model.,(4), 575–588.
Bayliss, D. M., Jarrold, C., Gunn, D. M., & Baddeley, A. D. (2003). The complexities of complex span: Explaining individual differences in working memory in children and adults.,(1), 71–92.
Bennett, D., Gobet, F., & Lane, P. (2020, August).. Paper presented at the Proceedings of the 42nd Annual Meeting of the Cognitive Science Society, Virtual.
Berry, E. D. J., Waterman, A. H., Baddeley, A. D., Hitch, G. J., & Allen, R. J. (2018). The limits of visual working memory in children: Exploring prioritization and recency effects with sequential presentation.,(2), 240–253.
Bhandari, A., & Badre, D. (2018). Learning and transfer of working memory gating policies.,, 89–100.
Chase, W. G., & Simon, H. A. (1973). Perceptions in chess.,(1), 55–81.
Chekaf, M., Cowan, N., & Mathy, F. (2016). Chunk formationin immediate memory and how it relates to data compression.,, 96–107.
Christensen, W., Sutton, J., & Bicknell, K. (2019). Memory systems and the control of skilled action.,(5), 692–718.
Cowan, N. (1998). Attention and memory: An integrated framework. In Cary (Series Ed.).s (No. 26). New York: Oxford University Press.
Cowan, N. (2001). The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity.,(1), 87–114.
Cowan, N. (2010). The magical mystery four: How is working memory capacity limited, and why?,(1), 51–57.
Cowan, N. (2016). The many faces of working memory and short-term storage.,(4), 1158–1170.
Cowan, N. (2019). Short-term memory based on activated long-term memory: A review in response to norris (2017).,(8), 822–847.
Cowan, N. (2020). Why and how to study working memory development.,(2), 135–156.
Cowan, N., AuBuchon, A. M., Gilchrist, A. L., Blume, C. L., Boone, A. P., & Saults, J. S. (2021). Developmental change in the nature of attention allocation in a dual task.,(1), 33–46.
Cowan, N., Belletier, C., Doherty, J. M., Jaroslawska, A. J., Rhodes, S., Forsberg, A., … Logie, R. H. (2020). How do scientific views change? Notes from an extended adversarial collaboration.,(4), 1011–1025.
Cowan, N., Li, Y., Glass, B. A., & Scott Saults, J. (2018). Development of the ability to combine visual and acoustic information in working memory.,(5), e12635. http://doi.org/10.1111/desc.12635
Darolia, C. R., & Varshney, N. (2016). Role of long-term memory activation in working memory.,(1), 153.
Ding, X., Gao, Z., & Shen, M. (2017). Two equals one: Two human actions during social interaction are grouped as one unit in working memory.,(9), 1311–1320.
Ericsson, K. A., & Kintsch, W. (1995). Long-term working memory.,(2), 211–245.
Feigenson, L., Libertus, M. E., & Halberda, J. (2013). Links between the intuitive sense of number and formal mathematics ability.,(2), 74–79.
Forsberg, A., Guitard, D., & Cowan, N. (2021). Working memory limits severely constrain long-term retention.,(2), 537–547.
Gobet, F. (2005). Chunking models of expertise: Implications for education.,(2), 183–204.
Gobet, F., & Clarkson, G. (2004). Chunks in expert memory: Evidence for the magical number four ... or is it two?,(6), 732–747.
Gobet, F., Lane, P. C. R., Croker, S., Cheng, P. C., Jones, G., Oliver, I., & Pine, J. M. (2001). Chunking mechanisms in human learning.,(6), 236– 243.
Gobet, F., & Simon, H. A. (1998). Expert chess memory: Revisiting the chunking hypothesis.,(3), 225– 255.
Gordon, R., Smith-Spark, J. H., Newton, E. J., & Henry, L. A. (2020). Working memory and high-level cognition in children: An analysis of timing and accuracy in complex span tasks.,, 104736.
Guida, A., Fartoukh, M., & Mathy, F. (2020). The development of working memory spatialization revealed by using the cave paradigm in a two-alternative spatial choice.,(1), 54–70.
Guida, A., Gobet, F., Tardieu, H., & Nicolas, S. (2012). How chunks, long-term working memory and templates offer a cognitive explanation for neuroimaging data on expertise acquisition: A two-stage framework.,(3), 221–244.
Hitch, G. J., Allen, R. J., & Baddeley, A. D. (2019). Attention and binding in visual working memory: Two forms of attention and two kinds of buffer storage.,(1), 280–293.
James, W. (1891). The moral philosopher and the moral life.,(3), 330–354.
Kibbe, M. M., & Feigenson, L. (2014). Developmental origins of recoding and decoding in memory.,, 55–79.
Kibbe, M. M., & Leslie, A. M. (2019). Conceptually rich, perceptually sparse: Object representations in 6-month-old infants' working memory.,(3), 362–375.
Kingo, O. S., & Kr?jgaard, P. (2012). Object function facilitates infants' object individuation in a manual search task.,(2), 152– 173.
Malmberg, K. J., Raaijmakers, J. G. W., & Shiffrin, R. M. (2019). 50 years of research sparked by Atkinson and Shiffrin (1968).,(4), 561–574.
Mathy, F., & Feldman, J. (2012). What’s magic about magic numbers? Chunking and data compression in short-term memory.,(3), 346–362.
Mclean, R. S., & Gregg, L. W. (1967). Effects of induced chunking on temporal aspects of serial recitation.,(4,Pt.1), 455–459.
Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information.,(2), 81–97.
Newport, K. T. (1990, June).. Paper presented at the Infocom 90, Ninth Joint Conference of the IEEE Computer & Communication Societies the Multiple Facets of Integration, San Francisco, CA, USA: IEEE.
Norris, D. (2017). Short-term memory and long-term memory are still different.,(9), 992–1009.
Peng, P., Barnes, M., Wang, C., Wang, W., Li, S., Swanson, H. L., … Tao, S. (2018). A meta-analysis on the relation between reading and working memory.,(1), 48–76.
Perfors, A. (2012). When do memory limitations lead to regularization? An experimental and computational investigation.,(4), 486–506.
Pf?rtner, P., & Hristova, P. (2021). Thematic bootstrapping: Performance differences between expert chess players and novices.,(1), 55–68.
Pluss, M. A., Bennett, K. J. M., Novak, A. R., Panchuk, D., Coutts, A. J., & Fransen, J. (2019). Esports: The chess of the 21st century.,, 156.
Rosenberg, R. D., & Feigenson, L. (2013). Infants hierarchically organize memory representations.,(4), 610–621.
Sala, G., Burgoyne, A. P., Macnamara, B. N., Hambrick, D. Z., Campitelli, G., & Gobet, F. (2017). Checking the “Academic Selection” argument. Chess players outperform non-chess players in cognitive skills related to intelligence: A meta-analysis.,, 130–139.
Sala, G., & Gobet, F. (2017). Does far transfer exist? Negative evidence from chess, music, and working memory training.,(6), 515– 520.
Simon, H. A., & Barenfeld, M. (1969). Information- processing analysis of perceptual processes in problem solving.,(5), 473–483.
Smalle, E. H. M., Bogaerts, L., Simonis, M., Duyck, W., Page, M. P. A., Edwards, M. G., & Szmalec, A. (2015). Can chunk size differences explain developmental changes in lexical learning?,, 1925.
Smith, E. T., Bartlett, J. C., Krawczyk, D. C., & Basak, C. (2021). Are the advantages of chess expertise on visuo- spatial working-memory capacity domain specific or domain general?,(8), 1600–1616.
Soederberg Miller, L. M., Gibson, T. N., Applegate, E. A., & de Dios, J. (2011). Mechanisms underlying comprehension of health information in adulthood: The roles of prior knowledge and working memory capacity.,(5), 794–806.
Stahl, A. E., & Feigenson, L. (2014). Social knowledge facilitates chunking in infancy.,(4), 1477–1490.
Stahl, A. E., & Feigenson, L. (2018). Infants use linguistic group distinctions to chunk items in memory.,, 149–167.
Unsworth, N., & Engle, R. W. (2007). The nature of individual differences in working memory capacity: Active maintenance in primary memory and controlled search from secondary memory.,(1), 104–132.
Verhaeghen, P., Cerella, J., & Basak, C. (2004). A working memory workout: How to expand the focus of serial attention from one to four items in 10 hours or less.,(6), 1322–1337.
Wang, J. J., & Feigenson, L. (2019). Infants recognize counting as numerically relevant.,(6), e12805.http://doi.org/10.1111/desc.12805
The development of concept and theoretical models of “chunking” in working memory
CHEN Yutian, CHEN Rui, LI Peng
(Faculty of Education, Yunnan Normal University, Kunming 650500, China)
After a miracle principle of '7±2 chunks' which was proposed by Miller, chunking was considered as one of the most effective memory strategies, and it is a matter of great concern about working memory. Although previous researches have confirmed that chunking can increase the capacity of working memory, there are debates on the concept of chunking, the relationship between the structures of chunking and development of age, chunking capacity, and its works mechanism. Therefore, this paper aimed to discuss on all above issues. In the future, it is worth to focus on the role of long-term memory during chunking in working memory, the features of chunks at the stages of ages, and develop the advantage of the principle of “l(fā)ess is more”.
chunking, working memory, structure, capacity
2022-01-13
陳玉田和陳睿共同第一作者
李鵬, E-mail: Lee@ynnu.edu.cn
B842