情緒體驗(yàn)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知與腦機(jī)制*

朱傳林 劉電芝 羅文波

·研究構(gòu)想(Conceptual Framework)·

情緒體驗(yàn)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知與腦機(jī)制*

朱傳林1劉電芝2羅文波3

(1揚(yáng)州大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院, 江蘇 揚(yáng)州 225002) (2蘇州大學(xué)教育學(xué)院, 江蘇 蘇州 215006) (3遼寧師范大學(xué)腦與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究中心, 大連 116029)

揭示情緒體驗(yàn)影響個(gè)體完成各種認(rèn)知任務(wù)的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制是研究者關(guān)注的熱點(diǎn)問題。以往研究主要采用問卷法和行為實(shí)驗(yàn), 集中考察了焦慮對(duì)估算策略運(yùn)用的影響, 但這種影響潛在的腦機(jī)制尚不清楚, 對(duì)焦慮以外的情緒體驗(yàn)與估算策略運(yùn)用之間關(guān)系的研究也極其缺乏, 而情緒調(diào)節(jié)對(duì)估算策略運(yùn)用影響方面的研究基本處于空白。本研究將采用面孔表情圖片作為情緒刺激材料, 結(jié)合事件相關(guān)電位(event related potential, ERP)技術(shù), 采用啟動(dòng)范式, 嘗試從外顯和內(nèi)隱兩個(gè)角度, 考察不同效價(jià)的情緒體驗(yàn)在估算策略運(yùn)用過程中所起的作用, 進(jìn)而揭示情緒調(diào)節(jié)影響估算策略執(zhí)行的時(shí)間動(dòng)態(tài)特征和大腦激活模式。這將有助于充分認(rèn)識(shí)情緒體驗(yàn)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知與腦機(jī)制, 為更好的優(yōu)化估算策略運(yùn)用效果提供實(shí)證依據(jù)。

情緒啟動(dòng), 情緒調(diào)節(jié), 面孔表情, 事件相關(guān)電位, 估算策略

1 問題提出

日常生活中, 人們通常會(huì)遇到各種精算難以解決的計(jì)算問題。例如, 從出發(fā)地抵達(dá)旅游目的地需要耗費(fèi)多長時(shí)間？買全家人吃一天的菜需要多少錢？自己的身體質(zhì)量指數(shù)(body mass index, BMI)是多少？此時(shí)用估算替代精確計(jì)算就顯得尤為必要。估算是指個(gè)體在未經(jīng)精確計(jì)算的前提下, 通過使用某些規(guī)則或程序進(jìn)行心算, 進(jìn)而對(duì)算術(shù)問題給出盡量接近正確答案的過程(Hinault & Lemaire, 2017; Lemaire & Brun, 2016)。前人借助加法、減法、乘法、除法任務(wù), 對(duì)估算策略進(jìn)行了深入研究。以乘法任務(wù)為例, 常用的估算策略有向上取整 (round up, RU, 將被乘數(shù)和乘數(shù)都向上調(diào)整到最近的整十?dāng)?shù), 例如, 36×57≈40× 60)、向下取整(round down, RD, 將被乘數(shù)和乘數(shù)都向下調(diào)整到最近的整十?dāng)?shù), 例如, 32×53≈30×50)、上下取整(up-down, UD, 將被乘數(shù)和乘數(shù)分別向上、向下調(diào)整到最近的整十?dāng)?shù), 例如, 37× 52≈40×50)和下上取整(down-up, DU, 將被乘數(shù)和乘數(shù)分別向下、向上調(diào)整到最近的整十?dāng)?shù), 例如, 32×57≈30×60)等, 且DU和UD兩種策略被研究的最多(Uittenhove & Lemaire, 2012; Uittenhove et al., 2013)。

大量研究表明, 理解估算策略的運(yùn)行機(jī)制有助于闡明復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念和數(shù)學(xué)關(guān)系, 因而深入研究估算策略顯得尤為重要(Imbo et al., 2007; Lemaireet al., 2000; Li, Cheng,et al., 2020)。例如, 個(gè)體在解決估算任務(wù)時(shí)存在距離效應(yīng)(split effect)：具體而言, 在確認(rèn)任務(wù)(verification task)中讓個(gè)體判斷給定的算式與某一數(shù)值(例如, 100)之間的大小, 算式與給定值之間的差值可能比較小(小距離問題, small-split problem, 例如, 37+64), 也可能比較大(大距離問題, large-split problem, 例如, 42+87)。與小距離問題相比, 個(gè)體解決大距離問題的正確率更高, 作答速度更快(Isabel & Escera, 2007; Suárez-Pellicioniet al., 2013)。此外, 也有研究發(fā)現(xiàn)個(gè)體在完成估算任務(wù)時(shí)存在策略系列困難效應(yīng)(strategy sequential difficulty effects, SSD效應(yīng)), 即個(gè)體當(dāng)前試次使用某一策略的效果受到前一個(gè)試次所用策略的影響：與前一個(gè)試次使用較難策略(例如, RU策略)相比, 在前一個(gè)試次使用簡單策略(例如, RD策略)時(shí), 個(gè)體在當(dāng)前試次使用某一策略的效果更好(反應(yīng)時(shí)更短)。除了健康個(gè)體, 以阿爾茲海默癥患者為代表的臨床人群完成估算任務(wù)時(shí)也出現(xiàn)了SSD效應(yīng)(Uittenhove & Lemaire, 2013; Uittenhove et al., 2013)。還有研究(Hinaultet al., 2015)發(fā)現(xiàn), 在確認(rèn)任務(wù)中, 個(gè)體在運(yùn)用估算策略解決乘法問題時(shí)會(huì)遵循奇偶原則(parity rule, 即兩個(gè)因數(shù)只要有一個(gè)是偶數(shù), 那么二者之積一定是偶數(shù))和5的倍數(shù)原則(five rule, 即兩個(gè)因數(shù)只要有一個(gè)的個(gè)位數(shù)是5, 那么二者之積的個(gè)位數(shù)一定是0或者5), 與只違背上述兩種原則中的一種, 或者不違背上述兩種原則相比, 個(gè)體解答同時(shí)違背上述兩種原則的題目時(shí)正確率更高、作答速度更快。例如, 與判斷42×35=1470是否成立相比, 個(gè)體判斷42×35=1471不成立的速度更快、準(zhǔn)確率更高。而且5的倍數(shù)原則不受年齡影響, 年輕人和老年人在解答算術(shù)問題時(shí)都會(huì)遵循該原則(Hinaultet al., 2016)。

然而, Miller等人(Miller & Harris, 1988; Miller & Seier, 1994)發(fā)現(xiàn), 個(gè)體掌握相關(guān)策略后, 會(huì)出現(xiàn)在新的情境中無法靈活運(yùn)用該策略的現(xiàn)象, 或者即便運(yùn)用了該策略, 仍然不能從中受益, 這一現(xiàn)象被稱作“利用性缺陷” (utilization deficiency)。大量研究表明, 年齡(Lemaireet al., 2004; Siet al., 2016; 朱傳林等, 2019)、知識(shí)水平(楊偉星等, 2018)、動(dòng)機(jī)(Guvercinet al., 2010)、中央執(zhí)行功能(Aiet al., 2017; 司繼偉等, 2012)、工作記憶負(fù)荷(Imbo et al., 2007)等因素都會(huì)導(dǎo)致利用性缺陷, 但認(rèn)知資源不足是導(dǎo)致利用性缺陷的最重要因素。眾所周知, 個(gè)體完成情緒加工任務(wù)需要消耗大量認(rèn)知資源。那么, 就估算策略運(yùn)用而言, 情緒因素是否會(huì)誘發(fā)利用性缺陷？如果會(huì), 那么情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體估算策略運(yùn)用的不利影響有哪些表現(xiàn)？其潛在的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制是怎樣的？在掌握情緒誘發(fā)利用性缺陷的機(jī)制之后, 我們是否可以通過情緒調(diào)節(jié)來克服這些不利影響？綜上, 大量涉及情緒體驗(yàn)與估算策略運(yùn)用效果之間關(guān)系的問題急需解決。

2 研究現(xiàn)狀

2.1 情緒體驗(yàn)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知與腦機(jī)制

數(shù)學(xué)焦慮是一種特殊的情緒體驗(yàn), 它是指個(gè)體在完成數(shù)學(xué)任務(wù)時(shí)感受到的消極情緒狀態(tài)或不適(Ma & Xu, 2004)。研究者充分考察了數(shù)學(xué)焦慮對(duì)個(gè)體完成數(shù)學(xué)任務(wù)的影響。例如, 劉效貞(2009)發(fā)現(xiàn), 數(shù)學(xué)焦慮對(duì)個(gè)體完成純數(shù)字估算和應(yīng)用題估算任務(wù)都產(chǎn)生了影響：無論完成上述哪種估算任務(wù), 與高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體相比, 低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的正確率更高、反應(yīng)時(shí)更短。還有研究者發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮水平可以有效地預(yù)測個(gè)體的數(shù)學(xué)成績, 數(shù)學(xué)焦慮水平與個(gè)體的數(shù)學(xué)成績呈負(fù)相關(guān), 即數(shù)學(xué)焦慮水平越高, 個(gè)體的數(shù)學(xué)成績越差(Devineet al., 2012; Hill et al., 2016)。此外, Suárez-Pellicioni等人(2013)發(fā)現(xiàn), 在完成算術(shù)確認(rèn)任務(wù)(判斷給定的答案是否正確)中的大距離問題時(shí), 與低數(shù)學(xué)焦慮組相比, 高數(shù)學(xué)焦慮組個(gè)體的P600波幅更大、潛伏期更長, 說明高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體存在抑制無關(guān)信息方面的缺陷。司繼偉等人(2014)進(jìn)一步考察了不同數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體估算策略運(yùn)用的差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 無論是自由選擇策略完成估算任務(wù)(策略選擇), 還是使用指定策略完成估算任務(wù)(策略執(zhí)行), 不同數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在題目編碼、策略選擇與執(zhí)行階段存在顯著差異：與低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體相比, 高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體對(duì)估算題目的編碼出現(xiàn)了延遲(N1-P2潛伏期更長), 且工作記憶負(fù)荷更大(N400波幅更大)。這些研究在一定程度上揭示了數(shù)學(xué)焦慮對(duì)估算策略運(yùn)用產(chǎn)生不利影響的認(rèn)知機(jī)制。

然而, 有綜述指出：先前研究在考察焦慮對(duì)個(gè)體完成數(shù)學(xué)任務(wù)的影響時(shí), 通常采用問卷法來測量被試的焦慮水平, 這種方法測得的實(shí)際上是特質(zhì)焦慮, 而不是在完成數(shù)學(xué)任務(wù)時(shí)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)焦慮體驗(yàn)(狀態(tài)焦慮), 因而實(shí)際上測得的可能是特質(zhì)情緒體驗(yàn)(而不是實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn))與個(gè)體估算表現(xiàn)之間的關(guān)系(Caviolaet al., 2017)。那么實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn)會(huì)對(duì)個(gè)體完成數(shù)學(xué)任務(wù)產(chǎn)生怎樣的影響呢？為了考察這一問題, Fabre和Lemaire (2019)從國際情感圖片系統(tǒng)中選用正性、中性和負(fù)性圖片作為情緒刺激材料, 誘發(fā)被試不同效價(jià)的情緒體驗(yàn), 然后讓其完成乘法算術(shù)確認(rèn)任務(wù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 與中性相比, 負(fù)性情緒啟動(dòng)降低了任務(wù)難度, 而正性情緒啟動(dòng)卻增加了任務(wù)難度。該研究首次考察了實(shí)驗(yàn)室條件下誘發(fā)的情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體完成數(shù)學(xué)任務(wù)的影響, 進(jìn)一步加深了我們對(duì)情緒體驗(yàn)與數(shù)學(xué)表現(xiàn)之間關(guān)系的認(rèn)識(shí), 而且上述研究結(jié)果在后續(xù)研究中也得到了證實(shí)(Lallement & Lemaire, 2021)。Lallement和Lemaire (2021)考察了負(fù)性情緒體驗(yàn)對(duì)青年和老年完成估算任務(wù)的影響, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)負(fù)性情緒體驗(yàn)削弱了個(gè)體的估算成績, 而且這種不利影響在青年被試組更明顯。然而, 上述研究雖然區(qū)分了不同情緒效價(jià)在個(gè)體完成算術(shù)任務(wù)時(shí)所起的作用, 但沒有明確區(qū)分不同負(fù)性情緒, 那么不同負(fù)性情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)是否會(huì)產(chǎn)生相同的影響呢？為了解決這一困惑, 本團(tuán)隊(duì)對(duì)該問題進(jìn)行了探討。

在本課題組近期的一項(xiàng)研究(Liu et al., 2021)中, 我們結(jié)合啟動(dòng)范式, 以面孔表情圖片作為情緒啟動(dòng)材料, 讓被試在不同情緒(愉快、中性、憤怒和恐懼)啟動(dòng)條件下使用指定策略完成估算任務(wù), 隨后判斷作為啟動(dòng)刺激的面孔表情表達(dá)的情緒類型。行為結(jié)果顯示, 與中性相比, 恐懼啟動(dòng)條件下個(gè)體完成估算任務(wù)的速度更慢。此外, 與愉快相比, 恐懼和憤怒啟動(dòng)條件下個(gè)體完成估算任務(wù)的速度更慢。然而, 不同情緒啟動(dòng)條件下個(gè)體完成估算任務(wù)的正確率之間沒有顯著差異。ERP結(jié)果顯示, 情緒啟動(dòng)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的影響主要體現(xiàn)在早期編碼階段：與中性相比, 愉快啟動(dòng)條件下個(gè)體完成估算任務(wù)在大腦右半球誘發(fā)的P1波幅更小, 但不同情緒啟動(dòng)條件下相應(yīng)的N170波幅之間卻沒有顯著差異, 這表明愉快情緒啟動(dòng)有利于提升個(gè)體的估算任務(wù)編碼效率。此外, 本研究初步表明, 雖然憤怒和恐懼都是負(fù)性情緒, 但它們對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)卻產(chǎn)生了不同的影響, 這也體現(xiàn)了考察不同負(fù)性情緒體驗(yàn)在個(gè)體完成估算任務(wù)時(shí)所扮演角色的必要性。

那么內(nèi)隱情緒體驗(yàn)在個(gè)體完成估算任務(wù)時(shí)扮演怎樣的角色？為了解決這一問題, 我們對(duì)本團(tuán)隊(duì)的上述研究(Liu et al., 2021)進(jìn)行了改進(jìn), 將該研究中的情緒判斷任務(wù)改為性別判斷任務(wù), 其他條件保持不變。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 與中性和憤怒相比, 愉快和恐懼條件下個(gè)體完成估算任務(wù)的速度更快(Zhu, Jiang, Li, et al., 2021)。與先前研究(Liu et al., 2021)相同, 本研究也發(fā)現(xiàn)不同內(nèi)隱情緒啟動(dòng)條件下個(gè)體完成估算任務(wù)的正確率之間沒有顯著差異。ERP結(jié)果顯示, 不同內(nèi)隱情緒啟動(dòng)條件下, 個(gè)體完成估算任務(wù)誘發(fā)的P1波幅之間差異不顯著; 與憤怒相比, 恐懼啟動(dòng)條件下誘發(fā)的N1波幅更小; 愉快(vs.恐懼)條件下右半球的P2波幅更小。本研究說明內(nèi)隱愉快和恐懼啟動(dòng)有助于改善個(gè)體的估算成績, 也表明并非所有負(fù)性情緒體驗(yàn)都不利于個(gè)體完成估算任務(wù)。

上述研究進(jìn)一步豐富了我們對(duì)實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn)與估算策略運(yùn)用之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。首先, 負(fù)性情緒體驗(yàn)會(huì)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)產(chǎn)生不良影響(例如, 外顯恐懼體驗(yàn)), 但并非所有負(fù)性情緒體驗(yàn)都會(huì)產(chǎn)生不良影響(例如, 憤怒)。其次, 情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的影響還會(huì)受到情緒啟動(dòng)方式(外顯啟動(dòng)vs.內(nèi)隱啟動(dòng))的影響。例如, 外顯恐懼體驗(yàn)有損個(gè)體的估算成績, 但內(nèi)隱恐懼體驗(yàn)卻有利于改善個(gè)體的估算成績。第三, 在考察情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的影響時(shí), 反應(yīng)時(shí)指標(biāo)比正確率更敏感。然而, 上述研究也有其不足之處。例如, 上述研究(Liu et al., 2021; Zhu, Jiang, Li, et al., 2021)只考察了情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體使用單一策略完成估算任務(wù)的影響, 這可能在一定程度上降低了任務(wù)難度, 如果要求被試使用多種策略完成估算任務(wù), 是否會(huì)得到相同(或類似)的結(jié)果？此外, 上述研究只考察了情緒啟動(dòng)對(duì)策略執(zhí)行的影響, 那么情緒啟動(dòng)對(duì)策略選擇會(huì)造成怎樣的影響？這些問題均懸而未決。

2.2 情緒調(diào)節(jié)的認(rèn)知與腦機(jī)制

情緒調(diào)節(jié)是指個(gè)體試圖改變自己將要體驗(yàn)到的情緒種類(which)、在什么時(shí)候體驗(yàn)到此類情緒(when), 以及個(gè)體是怎樣體驗(yàn)和表達(dá)此類情緒的(how), 并在此基礎(chǔ)上調(diào)整情緒體驗(yàn)強(qiáng)度, 進(jìn)而達(dá)到預(yù)期目標(biāo)而進(jìn)行的一系列活動(dòng)(Gross, 1998a, 1998b)。有綜述(黃于飛等, 2022; 朱傳林等, 2016)指出, Gross提出的情緒調(diào)節(jié)過程模型可能是目前應(yīng)用最廣泛的情緒調(diào)節(jié)模型, 而該模型中被研究最廣的便是認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制策略。認(rèn)知重評(píng)是指面臨某一特定事件時(shí), 個(gè)體采用新穎的方式替代常規(guī)思路來對(duì)其進(jìn)行解釋, 進(jìn)而降低該事件對(duì)個(gè)體的影響。例如, 學(xué)生突然被告知要參加某個(gè)重要考試時(shí), 如果一味焦慮則容易影響備考效果。然而, 如果想象剛好可以通過此次考試來檢測自己對(duì)相關(guān)知識(shí)的掌握情況, 考試成敗相對(duì)沒有那么重要, 這樣或許有助于緩解考前焦慮, 進(jìn)而有助于改善復(fù)習(xí)效果, 這便是典型的認(rèn)知重評(píng)。而表達(dá)抑制是指當(dāng)個(gè)體被情緒性刺激誘發(fā)情緒體驗(yàn)后, 主動(dòng)隱藏這種情緒體驗(yàn)相應(yīng)的外在表現(xiàn)(Gross, 2015)。例如, 當(dāng)遭遇壞人襲擊時(shí), 就算內(nèi)心十分恐懼, 但仍然裝作若無其事, 表現(xiàn)得十分淡定。先前研究表明, 晚期正電位 (late positive potential, LPP)波幅是反應(yīng)情緒調(diào)節(jié)效果的有效指標(biāo)：LPP波幅變小, 說明成功的進(jìn)行了情緒調(diào)節(jié)(Chen et al., 2020; DeCicco et al., 2012; Li, Zhu, et al., 2020; Zhao et al., 2021)。

大量研究表明, 認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)效果優(yōu)于表達(dá)抑制：與表達(dá)抑制相比, 使用認(rèn)知重評(píng)進(jìn)行情緒調(diào)節(jié)更有利于減弱負(fù)性情緒體驗(yàn), 也更有利于幫助個(gè)體獲取更多的社會(huì)支持、增強(qiáng)社會(huì)功能, 認(rèn)知資源消耗更少(Aldao et al., 2010; Brown et al., 2013; Kimhy et al., 2012)。也有研究表明, 表達(dá)抑制(vs.認(rèn)知重評(píng))可以更快的降低個(gè)體的負(fù)性情緒體驗(yàn)(Yuan et al., 2015)。上述不同結(jié)果可能與文化因素有關(guān), 與崇尚西方文化價(jià)值取向的個(gè)體相比, 尊崇東方文化價(jià)值取向的個(gè)體更具有大局觀念, 日常生活中也更習(xí)慣忍讓, 因而使用表達(dá)抑制策略的效果更好。此外, 還有研究表明, 選用效價(jià)不確定的驚訝情緒作為被調(diào)節(jié)的目標(biāo)情緒時(shí), 認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制的調(diào)節(jié)效果之間不存在顯著差異(Zhu et al., 2019)?？傊? 關(guān)于認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制的調(diào)節(jié)效果哪個(gè)更好這一問題, 研究者尚未達(dá)成共識(shí)。

除了有意識(shí)的進(jìn)行情緒調(diào)節(jié), 人們還可以在無意識(shí)狀態(tài)下進(jìn)行情緒調(diào)節(jié), 即內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)。內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)是指無需有意識(shí)的調(diào)節(jié)意圖即可改變情緒反應(yīng)的質(zhì)量、強(qiáng)度或持續(xù)時(shí)間的過程(Koole & Rothermund, 2011)。常見的內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)方式有句子整理任務(wù)(Ajaya et al., 2016; Yuan et al., 2019)、執(zhí)行意圖范式(Azbel-Jackson et al., 2016)、詞語配對(duì)任務(wù)(Hoid et al., 2020; Liu et al., 2018; Zhu et al., 2022)等。研究發(fā)現(xiàn), 內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)可以有效地減弱負(fù)性情緒體驗(yàn), 相應(yīng)的N170、EPN波幅會(huì)變大(Hoid et al., 2020; Liu et al., 2018; Wang & Li, 2017), 而LPP波幅則會(huì)變小(Chen et al., 2020; Hajcak et al., 2009), 這在一定程度上揭示了內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)的時(shí)間動(dòng)態(tài)特征, 也有助于加深我們對(duì)內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)的認(rèn)識(shí)。

2.3 情緒調(diào)節(jié)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知與腦機(jī)制

大量研究表明, 情緒調(diào)節(jié)不僅可以改變個(gè)體的情緒體驗(yàn), 還會(huì)對(duì)個(gè)體完成決策(Morawetz et al., 2020; Yuan et al., 2019)、記憶(Parsafar & Davis, 2019; Ready & Santorelli, 2016)、注意控制(Klanecky Earl et al., 2020; Loeffler et al., 2019)、語言加工(?iray et al., 2022; Yu et al., 2022)等任務(wù)造成顯著影響, 那么情緒調(diào)節(jié)是否會(huì)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)造成影響？檢索谷歌學(xué)術(shù)、中國知網(wǎng)、維普、萬方等數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn), 目前只有本團(tuán)隊(duì)的兩篇文章初步考察了情緒調(diào)節(jié)與估算策略執(zhí)行之間的關(guān)系。

在近期的一項(xiàng)研究(Zhu, Jiang, Wang, et al., 2021)中, 我們初步考察了外顯情緒調(diào)節(jié)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的影響。在該研究中, 在愉快、中性和恐懼條件下, 要求被試分別使用自由觀看、認(rèn)知重評(píng)或者表達(dá)抑制策略進(jìn)行情緒調(diào)節(jié), 然后使用DU策略完成兩位數(shù)乘法估算任務(wù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 愉快情緒啟動(dòng)條件下, 與自由觀看相比, 使用認(rèn)知重評(píng)策略進(jìn)行調(diào)節(jié)提升了個(gè)體的估算速度, 但使用表達(dá)抑制策略時(shí)卻沒有發(fā)現(xiàn)類似的調(diào)節(jié)作用; 不同情緒啟動(dòng)條件下, 認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制都沒有對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的正確率造成顯著影響。ERP結(jié)果顯示, 在愉快和恐懼啟動(dòng)條件下, 與自由觀看相比, 使用認(rèn)知重評(píng)策略進(jìn)行情緒調(diào)節(jié)后再完成估算任務(wù)誘發(fā)的P1波幅更大, 但只有愉快啟動(dòng)條件下, 使用表達(dá)抑制策略后完成估算任務(wù)誘發(fā)的P1波幅更大; 與自由觀看相比, 個(gè)體使用認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制(差異不顯著)策略進(jìn)行情緒調(diào)節(jié)之后再完成估算任務(wù)誘發(fā)的N170波幅更小。這表明認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制都有利于促進(jìn)個(gè)體對(duì)估算任務(wù)的編碼。此外, 與表達(dá)抑制相比, 認(rèn)知重評(píng)條件下個(gè)體完成估算任務(wù)誘發(fā)的晚期正成分(late positive component, LPC)波幅更小, 說明使用認(rèn)知重評(píng)策略進(jìn)行情緒調(diào)節(jié)后再完成估算任務(wù)消耗的認(rèn)知資源更少。該研究表明認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制都有利于改善個(gè)體的估算成績, 這種調(diào)節(jié)作用貫穿于從早期的估算題目編碼階段到晚期的反應(yīng)階段, 而且整體上認(rèn)知重評(píng)策略的調(diào)節(jié)效果優(yōu)于表達(dá)抑制。

內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)是否會(huì)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)產(chǎn)生影響？在隨后的一項(xiàng)研究(Zhu et al., 2022)中, 我們對(duì)該問題進(jìn)行了探討。在該研究中, 首先要求被試完成成語匹配任務(wù), 即在電腦上同時(shí)呈現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)成語和兩個(gè)備選成語, 讓被試從備選成語中選出目標(biāo)成語的近義詞, 目標(biāo)成語分為情緒調(diào)節(jié)無關(guān)(基線水平)、認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制三種類型, 以達(dá)到內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)的目的; 然后讓被試在愉快、中性和恐懼啟動(dòng)條件下完成兩位數(shù)乘法估算任務(wù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 內(nèi)隱認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制都有效地降低了個(gè)體的情緒體驗(yàn)強(qiáng)度, 而且二者的調(diào)節(jié)效果之間差異不顯著。內(nèi)隱認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制都有效地降低了個(gè)體完成估算任務(wù)的反應(yīng)時(shí), 但都沒有對(duì)其正確率造成顯著影響。ERP結(jié)果顯示, 對(duì)于早期伴隨負(fù)電位(contingent negative variation, CNV)而言, 無論是愉快還是恐懼條件下, 與基線水平相比, 個(gè)體使用內(nèi)隱認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制(差異不顯著)策略進(jìn)行情緒調(diào)節(jié)之后再完成估算任務(wù)誘發(fā)的CNV波幅都更小; 但對(duì)于晚期CNV而言, 只有恐懼條件下才發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)果。這表明與愉快啟動(dòng)相比, 恐懼啟動(dòng)條件下, 內(nèi)隱認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制策略的調(diào)節(jié)效果持續(xù)的時(shí)間更長。鑒于在完成數(shù)學(xué)任務(wù)時(shí), CNV波幅越大, 表示完成任務(wù)時(shí)需要更多的意志努力, 對(duì)認(rèn)知資源的需求越高(Kern & Niedeggen, 2021; Yordanova et al., 2021), 該研究表明內(nèi)隱認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制有效地降低了個(gè)體完成估算任務(wù)所需的認(rèn)知資源消耗。換言之, 這兩種情緒調(diào)節(jié)策略都有利于改善個(gè)體的估算成績, 且負(fù)性(恐懼)情緒條件下, 這種調(diào)節(jié)效果的持續(xù)時(shí)間更長。

總之, 上述研究(Zhu, Jiang, Wang, et al., 2021; Zhu et al., 2022)表明, 認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制都可以改善個(gè)體的估算成績：外顯調(diào)節(jié)時(shí), 認(rèn)知重評(píng)的調(diào)節(jié)效果優(yōu)于表達(dá)抑制; 內(nèi)隱調(diào)節(jié)時(shí), 二者的調(diào)節(jié)效果之間沒發(fā)現(xiàn)顯著差異, 體現(xiàn)了從外顯和內(nèi)隱兩個(gè)角度考察情緒調(diào)節(jié)與估算策略運(yùn)用之間關(guān)系的必要性。然而, 外顯和內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)都沒有對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的正確率造成顯著影響, 這可能與上述研究中的估算任務(wù)難度有關(guān), 上述研究中都只采用了單一估算策略, 而被試均為在校大學(xué)生, 實(shí)驗(yàn)任務(wù)對(duì)他們可能略顯簡單, 以至于出現(xiàn)了天花板效應(yīng)。如果要求個(gè)體使用多種不同策略完成估算任務(wù), 認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制是否依然可以改善個(gè)體的估算成績？為了解決這一問題, 本研究擬進(jìn)一步考察認(rèn)知重評(píng)和表達(dá)抑制是否能改善個(gè)體運(yùn)用多種策略完成估算任務(wù)的成績及其潛在的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制。

3 研究構(gòu)想

本項(xiàng)目圍繞“情緒啟動(dòng)與情緒調(diào)節(jié)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知機(jī)制”這一核心問題, 從橫向和縱向兩個(gè)角度進(jìn)行展開。首先, 本項(xiàng)目擬采用ERP技術(shù), 結(jié)合啟動(dòng)范式, 讓個(gè)體在不同效價(jià)的情緒體驗(yàn)條件下完成兩位數(shù)乘法估算任務(wù), 從外顯啟動(dòng)和內(nèi)隱啟動(dòng)兩個(gè)角度, 探討不同效價(jià)的情緒體驗(yàn)在估算策略運(yùn)用過程中所起的作用; 在上述基礎(chǔ)上引入情緒調(diào)節(jié), 揭示外顯和內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)影響估算策略運(yùn)用的時(shí)間動(dòng)態(tài)特征和大腦激活模式。

具體而言, 本研究擬通過兩個(gè)研究(7個(gè)實(shí)驗(yàn))對(duì)情緒啟動(dòng)和情緒調(diào)節(jié)在估算策略運(yùn)用過程中所起的作用進(jìn)行系統(tǒng)研究, 具體內(nèi)容如下。

3.1 研究一：情緒啟動(dòng)影響估算策略運(yùn)用的認(rèn)知機(jī)制

本研究擬用恐懼、中性和愉快的面孔表情圖片作為情緒啟動(dòng)刺激材料, 誘發(fā)被試相應(yīng)的情緒體驗(yàn), 進(jìn)而考察外顯和內(nèi)隱啟動(dòng)條件下, 不同效價(jià)的情緒體驗(yàn)對(duì)策略執(zhí)行和策略選擇的影響。大量先前研究(Knyazev et al., 2010; Rigoulot et al., 2012; Schindler et al., 2020)表明, 當(dāng)以面孔表情作為情緒刺激材料時(shí), 判斷面孔的性別(性別判斷任務(wù))可以成功誘發(fā)被試的內(nèi)隱情緒體驗(yàn), 因而本研究中采用性別判斷任務(wù)來達(dá)到內(nèi)隱情緒啟動(dòng)效果。具體內(nèi)容如下：

實(shí)驗(yàn)1：采用3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示外顯情緒啟動(dòng)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：先呈現(xiàn)一張情緒面孔表情圖片, 然后同時(shí)呈現(xiàn)線索提示和兩位數(shù)乘法估算任務(wù), 被試按照線索提示, 使用DU或者UD策略完成估算任務(wù), 然后從備選項(xiàng)中選出正確答案(有時(shí)間限制), 再判斷面孔表情圖片表達(dá)的是哪種情緒(情緒判斷任務(wù))。此外, 估算策略和題型是一一匹配的。數(shù)據(jù)分析：采用3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算策略類型：DU、UD)的方差分析對(duì)行為結(jié)果進(jìn)行分析, 自變量為情緒類型和估算策略類型, 因變量為被試使用DU和UD策略完成估算任務(wù)的正確率和反應(yīng)時(shí); 采用3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算策略類型：DU、UD) × 2 (半球：左半球、右半球)的方差分析對(duì)ERP結(jié)果進(jìn)行分析, 自變量為情緒類型、估算策略類型和半球, 因變量為P1和N170波幅。

實(shí)驗(yàn)2：采用3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示外顯情緒啟動(dòng)影響估算策略選擇的認(rèn)知機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：與實(shí)驗(yàn)1基本相同, 不同之處在于對(duì)估算任務(wù)的反應(yīng)方式。參考先前研究(司繼偉等, 2012; 楊偉星等, 2018), 本實(shí)驗(yàn)在正式開始實(shí)驗(yàn)之前向被試詳細(xì)講解如何使用DU和UD策略, 直至其完全理解為止, 然后著重告知被試在完成每道乘法估算題目時(shí), 乘法算式上方不會(huì)呈現(xiàn)線索提醒被試使用DU還是UD策略作答, 被試需要從DU和UD策略中選擇一種又準(zhǔn)又快得出估算結(jié)果的策略來完成乘法估算任務(wù)。完成估算任務(wù)無時(shí)間限制, 直到被試將得出的答案輸入空白框并按Enter鍵之后才會(huì)進(jìn)入下一界面。數(shù)據(jù)分析方法同實(shí)驗(yàn)1, 其中自變量為情緒類型和估算策略類型, 因變量為被試選擇最佳策略的精確度以及相應(yīng)的反應(yīng)時(shí)。參考先前研究(Xu et al., 2014; 司繼偉等, 2012), 本研究擬采用被試完成估算任務(wù)的精確度來考察其策略選擇的靈活性。具體操作方法如下：估算策略精確度的賦值規(guī)則如下：當(dāng)被試使用DU (UD)策略解決了DU任務(wù)時(shí), 將其賦值為“方法1” (“方法2”), DU策略的精確度 = 方法1的試次數(shù) / 總試次數(shù)。同理, UD策略的精確度 = 方法2的試次數(shù) / 總試次數(shù)。

實(shí)驗(yàn)3：采用3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示內(nèi)隱情緒啟動(dòng)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：與實(shí)驗(yàn)1基本相同, 不同之處在于將實(shí)驗(yàn)1中的情緒判斷任務(wù)改為性別判斷任務(wù), 以期達(dá)到內(nèi)隱情緒啟動(dòng)的效果。數(shù)據(jù)分析方法、自變量和因變量同實(shí)驗(yàn)1。

實(shí)驗(yàn)4：采用3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示內(nèi)隱情緒啟動(dòng)影響估算策略選擇的認(rèn)知機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：與實(shí)驗(yàn)2基本相同, 不同之處在于將實(shí)驗(yàn)2中的情緒判斷任務(wù)改為性別判斷任務(wù), 以期達(dá)到內(nèi)隱情緒啟動(dòng)的效果。數(shù)據(jù)分析方法、自變量和因變量同實(shí)驗(yàn)2。

3.2 研究二：情緒調(diào)節(jié)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制

本研究將結(jié)合ERP技術(shù), 進(jìn)一步考察外顯和內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)影響估算策略運(yùn)用的神經(jīng)機(jī)制?？紤]到ERP數(shù)據(jù)進(jìn)行分段時(shí)對(duì)不同條件下的有效試次數(shù)要求較高(Woodman, 2010), 策略選擇條件下難以保證每種條件下的有效試次數(shù)達(dá)到ERP分段時(shí)所需的試次數(shù)要求, 因而研究二只考察情緒調(diào)節(jié)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制, 不再考察估算策略選擇。

實(shí)驗(yàn)5：采用3 (情緒調(diào)節(jié)方式：自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制) × 3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示外顯情緒調(diào)節(jié)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：先呈現(xiàn)線索, 提示被試使用哪種策略進(jìn)行情緒調(diào)節(jié), 然后呈現(xiàn)面孔表情圖片, 接下來呈現(xiàn)估算題, 被試使用指定策略完成估算任務(wù), 再完成情緒判斷任務(wù), 每個(gè)block結(jié)束時(shí), 被試使用9點(diǎn)量表對(duì)其情緒體驗(yàn)強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)定, 并對(duì)其使用指定情緒調(diào)節(jié)策略的熟練程度進(jìn)行評(píng)定。數(shù)據(jù)分析：采用3(情緒調(diào)節(jié)方式：自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制)×3(情緒類型：恐懼、中性、愉快)×2(估算策略類型：DU、UD)的方差分析對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)的行為結(jié)果進(jìn)行分析, 自變量為情緒調(diào)節(jié)方式、情緒類型和估算策略類型。采用3 (情緒調(diào)節(jié)方式：自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制)×3(情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算策略類型：DU、UD) × 2 (半球：左半球、右半球)的方差分析對(duì)ERP結(jié)果進(jìn)行分析, 自變量為情緒調(diào)節(jié)方式、情緒類型、估算策略類型和半球; 因變量為CNV、LPC波幅。此外, 采用3 (情緒調(diào)節(jié)方式：自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制) × 3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算策略類型：DU、UD) × 2 (半球：左半球、右半球)的方差分析考察不同條件下個(gè)體的情緒體驗(yàn)強(qiáng)度評(píng)分之間是否存在顯著差異。

實(shí)驗(yàn)6：采用3 (情緒調(diào)節(jié)方式：自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制) × 3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示外顯情緒啟動(dòng)條件下, 內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：與實(shí)驗(yàn)5基本相同, 不同之處在于將實(shí)驗(yàn)5中情緒調(diào)節(jié)方式改為完成成語匹配任務(wù)。在成語匹配任務(wù)中, 電腦上會(huì)同時(shí)呈現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)成語和兩個(gè)備選成語, 要求被試從備選成語中找出目標(biāo)成語的近義詞。對(duì)于單個(gè)試次, 目標(biāo)成語暗含了自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制三種情緒調(diào)節(jié)策略中的一種。正式實(shí)驗(yàn)前告訴被試成語匹配任務(wù)是為了檢驗(yàn)其語文知識(shí), 進(jìn)而達(dá)到內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)的目的。數(shù)據(jù)分析方法和自變量同實(shí)驗(yàn)5, 因變量為情緒體驗(yàn)強(qiáng)度評(píng)分、CNV和LPC波幅。

實(shí)驗(yàn)7：采用3 (情緒調(diào)節(jié)方式：自由觀看、認(rèn)知重評(píng)、表達(dá)抑制) × 3 (情緒類型：恐懼、中性、愉快) × 2 (估算題目類型：DU、UD)的被試內(nèi)設(shè)計(jì), 旨在揭示內(nèi)隱情緒啟動(dòng)條件下, 內(nèi)隱情緒調(diào)節(jié)影響估算策略執(zhí)行的神經(jīng)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)流程：與實(shí)驗(yàn)6基本相同, 不同之處在于將實(shí)驗(yàn)6中的情緒判斷任務(wù)改為性別判斷任務(wù)。數(shù)據(jù)分析方法和自變量同實(shí)驗(yàn)6, 因變量為情緒體驗(yàn)強(qiáng)度評(píng)分、CNV和LPC波幅。

前期研究(Liu et al., 2021; Zhu, Jiang, Li, et al., 2021; Zhu, Jiang, Wang, et al., 2021)表明：與中性相比, 無論采用哪種啟動(dòng)方式(外顯啟動(dòng)vs.內(nèi)隱啟動(dòng)), 憤怒啟動(dòng)都沒有對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)造成顯著影響, 因而本研究中只選用了恐懼情緒, 沒再選用憤怒。此外, 考慮到數(shù)學(xué)技能、數(shù)學(xué)焦慮和廣泛性焦慮等額外變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的潛在影響,本研究擬采用國際通用的標(biāo)準(zhǔn)化測驗(yàn)The French Kit (French et al., 1963)來測驗(yàn)被試的數(shù)學(xué)技能水平, 采用劉效貞(2009)修訂的《修訂數(shù)學(xué)焦慮量表》(R—MARS)來測量被試的數(shù)學(xué)焦慮水平, 采用狀態(tài)?特質(zhì)焦慮量表(State-Trait Anxiety Inventory, STAI) (Spielberger, 1983)來測驗(yàn)個(gè)體的狀態(tài)/特質(zhì)焦慮水平。并將個(gè)體的數(shù)學(xué)技能、數(shù)學(xué)焦慮水平與其完成估算任務(wù)的成績作相關(guān)分析。

4 理論構(gòu)建與創(chuàng)新

研究者分別圍繞情緒和估算策略展開了大量研究, 也有研究者考察了情緒因素(主要是數(shù)學(xué)焦慮)對(duì)估算策略運(yùn)用效果的影響, 但鮮有研究考察除了數(shù)學(xué)焦慮以外的其他情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體估算策略運(yùn)用效果的影響。本研究從橫向和縱向兩個(gè)角度進(jìn)行展開, 采用ERP技術(shù), 結(jié)合情緒啟動(dòng)范式, 首先考察不同效價(jià)的情緒體驗(yàn)影響估算策略運(yùn)用的時(shí)間動(dòng)態(tài)特征和大腦激活模式, 然后探索不同情緒調(diào)節(jié)方式在估算策略執(zhí)行過程中所起的作用, 有利于深化我們對(duì)情緒體驗(yàn)與估算策略運(yùn)用效果之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。

首先, 考察實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn)影響個(gè)體估算策略運(yùn)用影響的認(rèn)知與腦機(jī)制。有研究指出, 先前研究中, 研究者們在考察焦慮對(duì)估算策略運(yùn)用的影響時(shí), 主要通過問卷法來測量個(gè)體的焦慮水平, 實(shí)際上這種方法測量的特質(zhì)焦慮, 而不是狀態(tài)焦慮(Caviola et al., 2017; Trezise & Reeve, 2014; 2015), 因而考察的是特質(zhì)焦慮(而非狀態(tài)焦慮)對(duì)估算策略執(zhí)行的影響。然而, 相比于特質(zhì)焦慮, 狀態(tài)焦慮更普遍的存在于日常學(xué)習(xí)活動(dòng)中。例如, 考前焦慮(狀態(tài)焦慮)等等。因而研究實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn)對(duì)個(gè)體學(xué)習(xí)活動(dòng)的影響更具現(xiàn)實(shí)意義。本研究擬在實(shí)驗(yàn)室條件下, 誘發(fā)被試不同效價(jià)的實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn), 在此基礎(chǔ)上讓被試完成策略執(zhí)行和策略任務(wù), 利用ERP技術(shù)高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢, 深入考察實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn)對(duì)估算策略運(yùn)用的影響發(fā)生在哪個(gè)或者哪些階段(編碼階段、提取階段、反應(yīng)階段), 有助于加深人們對(duì)實(shí)時(shí)情緒體驗(yàn)與估算策略運(yùn)用之間關(guān)系的認(rèn)識(shí), 也有助于為改善估算策略運(yùn)用效果提供理論支撐。

其次, 對(duì)比外顯和內(nèi)隱情緒體驗(yàn)對(duì)估算策略運(yùn)用的不同影響。先前研究(Schindleret al., 2020; Wagenbreth et al., 2016)表明, 外顯和內(nèi)隱情緒加工任務(wù)涉及不同的腦機(jī)制, 那么對(duì)于同一種情緒而言, 外顯和內(nèi)隱啟動(dòng)是否會(huì)對(duì)個(gè)體完成估算任務(wù)產(chǎn)生不同影響？本課題組對(duì)此進(jìn)行了初步考察,結(jié)果發(fā)現(xiàn), 外顯和內(nèi)隱愉快體驗(yàn)都有利于改善個(gè)體的估算策略執(zhí)行效果, 外顯恐懼有損個(gè)體的估算策略執(zhí)行效果, 但內(nèi)隱恐懼體驗(yàn)卻產(chǎn)生了促進(jìn)作用(Liu et al., 2021; Zhu, Jiang, Li, et al., 2021)。但前期研究中我們只選用了單一策略, 而且只考察了外顯和內(nèi)隱情緒啟動(dòng)對(duì)估算策略執(zhí)行的影響, 尚不清楚不同情緒啟動(dòng)方式對(duì)估算策略選擇的影響。本研究中我們選用了多種估算策略, 進(jìn)一步深入考察外顯和內(nèi)隱情緒啟動(dòng)對(duì)估算策略執(zhí)行和策略選擇的影響, 有助于充分認(rèn)識(shí)不同情緒啟動(dòng)方式對(duì)估算策略運(yùn)用產(chǎn)生怎樣的影響及其潛在的認(rèn)知機(jī)制。

第三, 將情緒調(diào)節(jié)引入估算策略領(lǐng)域, 有助于拓展估算策略的研究范疇, 將估算策略從“冷認(rèn)知”拓展到“熱認(rèn)知”研究。先前研究(Ai et al., 2017; Guan et al., 2021; Lemaire, 2021)中, 研究者們較為全面的考察了各種主客觀因素對(duì)個(gè)體數(shù)學(xué)表現(xiàn)的影響, 雖然也有研究考察了情緒因素的作用, 但鮮有研究考察如何克服情緒體驗(yàn)對(duì)估算策略執(zhí)行的不利影響。本研究在考察不同情緒對(duì)估算策略執(zhí)行影響的基礎(chǔ)上, 進(jìn)一步考察了不同情緒調(diào)節(jié)方式對(duì)估算策略執(zhí)行的影響, 既考察了情緒啟動(dòng)與估算策略運(yùn)用之間的關(guān)系是什么樣的, 又考察了如何克服情緒體驗(yàn)對(duì)完成估算任務(wù)的不利影響, 進(jìn)而幫助個(gè)體改善估算策略運(yùn)用效果, 為研究估算策略提供了新的視角和著力點(diǎn)。

黃于飛, 史攀, 陳旭. (2022). 依戀對(duì)情緒調(diào)節(jié)過程的影響.,(1), 77?84.

劉效貞. (2009).(碩士學(xué)位論文).山東師范大學(xué), 濟(jì)南.

司繼偉, 徐艷麗, 封洪敏, 許曉華, 周超. (2014). 不同數(shù)學(xué)焦慮成人的算術(shù)策略運(yùn)用差異: ERP研究.,(12), 1835?1849.

司繼偉, 楊佳, 賈國敬, 周超. (2012). 中央執(zhí)行負(fù)荷對(duì)成人估算策略運(yùn)用的影響.,(11), 1490?1500.

楊偉星, 張?zhí)谜? 李紅霞, 張佳佳, 司繼偉. (2018). 數(shù)學(xué)困難兒童估算策略運(yùn)用的中央執(zhí)行負(fù)荷效應(yīng).,(5), 504?516.

朱傳林, 李萍, 羅文波, 齊正陽, 何蔚祺. (2016). 精神分裂癥患者的情緒調(diào)節(jié).,(4), 556?572.

朱傳林, 盧鳳, 趙源, 馬姍姍, 劉電芝. (2019). 估算策略執(zhí)行的影響因素述評(píng).,(5), 888?895.

Ai, J., Yang, J., Zhang, T., Si, J., & Liu, Y. (2017). The effect of central executive load on fourth and sixth graders’ use of arithmetic strategies.(2), 154?172.

Ajaya, Y., Peckham, A. D., & Johnson, S. L. (2016). Emotion regulation and mania risk: Differential responses to implicit and explicit cues to regulate., 283?288.

Aldao, A., Nolen-Hoeksema, S., & Schweizer, S. (2010). Emotion-regulation strategies across psychopathology: A meta-analytic review.(2), 217?237.

Azbel-Jackson, L., Butler, L. T., Ellis, J. A., & van Reekum, C. M. (2016). Stay calm! Regulating emotional responses by implementation intentions: Assessing the impact on physiological and subjective arousal.(6), 1107?1121.

Brown, K. W., Goodman, R. J., & Inzlicht, M. (2013). Dispositional mindfulness and the attenuation of neural responses to emotional stimuli.(), 93?99.

Caviola, S., Carey, E., Mammarella, I. C., & Szucs, D. (2017). Stress, time pressure, strategy selection and math anxiety in mathematics: A review of the literature., 1488.

Chen, S., Yu, K., Yang, J., & Yuan, J. (2020). Automatic reappraisal-based implementation intention produces early and sustainable emotion regulation effects: Event-related potential evidence., 89.

?iray, R. O., ?zyurt, G., Turan, S., Karag?z, E., Ermi?, C., ?zturk, Y., & Akay, A. (2022). The association between pragmatic language impairment, social cognition and emotion regulation skills in adolescents with ADHD.(2), 89?95.

DeCicco, J. M., Solomon, B., & Dennis, T. A. (2012). Neural correlates of cognitive reappraisal in children: An ERP study.(1), 70?80.

Devine, A., Fawcett, K., Sz?cs, D., & Dowker, A. (2012). Gender differences in mathematics anxiety and the relation to mathematics performance while controlling for test anxiety., 33.

Fabre, L., & Lemaire, P. (2019). How emotions modulate arithmetic performance: A study in arithmetic problem verification tasks.(5), 368?376.

French, J. W., Ekstrom, R. B., & Price, L. A. (1963).. Washington, Educational Testing Service.

Gross, J. J. (1998a). Antecedent-and response-focused emotionregulation: Divergent consequences for experience, expression,and physiology.(1), 224?237.

Gross, J. J. (1998b). The emerging field of emotion regulation:An integrative review.(3), 271?299.

Gross, J. J. (2015). The extended process model of emotion regulation: Elaborations, applications, and future directions.(1), 130?137.

Guan, D., Ai, J., Gao, Y., Li, H., Huang, B., & Si, J. (2021). Non-symbolic representation is modulated by math anxiety and cognitive inhibition while symbolic representation not., 1662?1672.

Guvercin, O., Tekkaya, C., & Sungur, S. (2010). A cross age study of elementary students’ motivation towards science learning.(39), 233?243.

Hajcak, G., Dunning, J. P., & Foti, D. (2009). Motivated and controlled attention to emotion: Time-course of the late positive potential.(3), 505? 510.

Hill, F., Mammarella, I. C., Devine, A., Caviola, S., Passolunghi, M. C., & Sz?cs, D. (2016). Maths anxiety in primary and secondary school students: Gender differences, developmental changes and anxiety specificity., 45?53.

Hinault, T., Dufau, S., & Lemaire, P. (2015). Strategy combination in human cognition: A behavioral and ERP study in arithmetic.(1), 190?199.

Hinault, T., & Lemaire, P. (2017). Aging and list-wide modulations of strategy execution:A Study in Arithmetic.(4), 323?336.

Hinault, T., Tiberghien, K., & Lemaire, P. (2016). Age-related differences in plausibility-checking strategies during arithmetic problem verification tasks.(4), 613?621.

Hoid, D., Pan, D., Wang, Y., & Li, X. (2020). Implicit emotion regulation deficits in individuals with high schizotypal traits: An ERP study., 3882.

Imbo, I., Duverne, S., & Lemaire, P. (2007). Working memory, strategy execution, and strategy selection in mental arithmetic.(9), 1246?1264.

Isabel, N.-P. M., & Escera, C. (2007). An event-related brain potential study of the arithmetic split effect.(2), 165?173.

Kern, L., & Niedeggen, M. (2021). ERP signatures of auditory awareness in cross-modal distractor-induced deafness., 103241.

Kimhy, D., Vakhrusheva, J., Jobson-Ahmed, L., Tarrier, N., Malaspina, D., & Gross, J. J. (2012). Emotion awareness and regulation in individuals with schizophrenia: Implications for social functioning.(2?3), 193?201.

Klanecky Earl, A. K., Robinson, A. M., Mills, M. S., Khanna, M. M., Bar-Haim, Y., & Badura-Brack, A. S. (2020). Attention bias variability and posttraumatic stress symptoms: The mediating role of emotion regulation difficulties.(6), 1300?1307.

Knyazev, G. G., Slobodskoj-Plusnin, J. Y., & Bocharov, A. V. (2010). Gender differences in implicit and explicit processing of emotional facial expressions as revealed by event- related theta synchronization.,(5), 678?687.

Koole, S. L., & Rothermund, K. (2011). “I feel better but I don't know why”: The psychology of implicit emotion regulation.(3), 389?399.

Lallement, C., & Lemaire, P. (2021). Age-related differences in how negative emotions influence arithmetic performance.(7), 1382?1399.

Lemaire, P. (2021). Effects of prior-task failure on arithmetic performance: A study in young and older adults., 1236?1246.

Lemaire, P., Arnaud, L., & Lecacheur, M. (2004). Adults’ age-related differences in adaptivity of strategy choices: Evidence from computational estimation.(3), 467?481.

Lemaire, P., & Brun, F. (2016). Age-related differences in children’s strategy repetition: A study in arithmetic., 227?240.

Lemaire, P., Lecacheur, M., & Farioli, F. (2000). Children’s strategy use in computational estimation.(2), 141?148.

Li, M., Cheng, D., Lu, Y., & Zhou, X. (2020). Neural association between non-verbal number sense and arithmetic fluency.(18), 5128?5140.

Li, P., Zhu, C., Leng, Y., & Luo, W. (2020). Distraction and expressive suppression strategies in down-regulation of high- and low-intensity positive emotions., 56?61.

Liu, B., Wang, Y., & Li, X. (2018). Implicit emotion regulationdeficits in trait anxiety: An ERP study., 382.

Liu, D., Wang, Y., Lu, F., Shu, D., Zhang, J., Zhu, C., & Luo, W. (2021). Emotional valence modulates arithmetic strategy execution in priming paradigm: An event-related potential study.(4), 1151?1163.

Loeffler, L. A. K., Satterthwaite, T. D., Habel, U., Schneider, F., Radke, S., & Derntl, B. (2019). Attention control and its emotion-specific association with cognitive emotion regulation in depression.(6), 1766?1779.

Ma, X., & Xu, J. (2004). The causal ordering of mathematics anxiety and mathematics achievement: A longitudinal panel analysis.(2), 165?179.

Miller, P. H., & Harris, Y. R. (1988). Preschoolers’ strategies of attention on a same-different task.(5), 628?633.

Miller, P. H., & Seier, W. L. (1994). Strategy utilization deficiencies in children: When, where, and why., 107?156.

Morawetz, C., Steyrl, D., Berboth, S., Heekeren, H. R., & Bode, S. (2020). Emotion regulation modulates dietary decision-making via activity in the prefrontal-striatal valuation system.(11), 5731?5749.

Parsafar, P., & Davis, E. L. (2019). Divergent effects of instructed and reported emotion regulation strategies on children’s memory for emotional information.(8), 1726?1735.

Ready, R. E., & Santorelli, G. D. (2016). Emotion regulation and memory: Differential associations in younger and midlife/older adults.(3), 264?278.

Rigoulot, S., D'Hondt, F., Honore, J., & Sequeira, H. (2012). Implicit emotional processing in peripheral vision: Behavioraland neural evidence.,(12), 2887?2896.

Schindler, S., Bruchmann, M., Steinweg, A.-L., Moeck, R., & Straube, T. (2020). Attentional conditions differentially affect early, intermediate and late neural responses to fearful and neutral faces.(7), 765?774.

Si, J., Li, H., Sun, Y., Xu, Y., & Sun, Y. (2016). Age-related differences of individuals’ arithmetic strategy utilization with different level of math anxiety., 1612.

Spielberger, C. D., Gorsuch, R. L., Lushene, R., Vagg, P. R., & Jacobs, G. A. (1983).. Palo Alto, CA: Consulting Psychologists Press.

Suárez-Pellicioni, M., Nú?ez-Pe?a, M. I., & Colomé, à. (2013). Mathematical anxiety effects on simple arithmetic processing efficiency: An event-related potential study.(3), 517?526.

Trezise, K., & Reeve, R. A. (2014). Working memory, worry, and algebraic ability., 120?136.

Trezise, K., & Reeve, R. A. (2015). Worry and working memory influence each other iteratively over time.(2), 353?368.

Uittenhove, K., & Lemaire, P. (2012). Sequential difficulty effects during strategy execution.(5), 295?301.

Uittenhove, K., & Lemaire, P. (2013). Strategy sequential difficulty effects in Alzheimer patients: A study in arithmetic.(1), 83?89.

Uittenhove, K., Poletti, C., Dufau, S., & Lemaire, P. (2013). The time course of strategy sequential difficulty effects: An ERP study in arithmetic.(1), 1?8.

Wagenbreth, C., Wattenberg, L., Heinze, H.-J., & Zaehle, T. (2016). Implicit and explicit processing of emotional facial expressions in Parkinson’s disease., 182?190.

Wang, Y., & Li, X. (2017). Temporal course of implicit emotion regulation during a priming-identify task: An ERP study., e41941.

Woodman, G. F. (2010). A brief introduction to the use of event-related potentials in studies of perception and attention.,(8), 2031?2046.

Xu, C., Wells, E., LeFevre, J.-A., & Imbo, I. (2014). Strategic flexibility in computational estimation for Chinese- and Canadian-educated adults.,(5), 1481?1497.

Yordanova, J., Gajewski, P. D., Getzmann, S., Kirov, R., Falkenstein, M., & Kolev, V. (2021). Neural correlates of aging-related differences in pro-active control in a dual task., 682499.

Yu, X., Wang, Y., & Liu, F. (2022). Language learning motivation and burnout among English as a foreign language undergraduates: The moderating role of maladaptive emotion regulation strategies., 808118.

Yuan, J., Long, Q., Ding, N., Lou, Y., Liu, Y., & Yang, J. (2015). Suppression dampens unpleasant emotion faster than reappraisal: Neural dynamics in a Chinese sample.(5), 480?491.

Yuan, J., Long, Q., Li, X., Deng, Z., Ma, B., Chen, S., & Yang, J. (2019). Regulatory effect of implicit acceptance during outcome evaluation: The temporal dynamics in an event-related potential study., 37?44.

Zhao, J., Mo, L., Bi, R., He, Z., Chen, Y., Xu, F., ... Zhang, D. (2021). The VLPFC versus the DLPFC in downregulating social pain using reappraisal and distraction strategies.(6), 1331?1339.

Zhu, C., Jiang, Y., Li, P., Lu, F., Wang, Y., Zhao, Y., & Liu, D. (2021). Implicit happy and fear experience contributes to computational estimation strategy execution: Behavioral and neurophysiological evidence., 107959.

Zhu, C., Jiang, Y., Wang, Y., Liu, D., & Luo, W. (2021). Arithmetic performance is modulated by cognitive reappraisal and expression suppression: Evidence from behavioral and ERP findings., 108060.

Zhu, C., Li, P., Li, Y., Jiang, Y., Liu, D., & Luo, W. (2022). Implicit emotion regulation improves arithmetic performance:An ERP study., 574?585.

Zhu, C., Li, P., Zhang, Z., Liu, D., & Luo, W. (2019). Characteristics of the regulation of the surprise emotion., 7576.

The cognitive and brain mechanisms of how emotional experience affecting individuals’ utilization of estimation strategies

ZHU Chuanlin1, LIU Dianzhi2, LUO Wenbo3

(1School of Educational Science, Yangzhou University, Yangzhou 225002, China)(2School of Education, Soochow University, Suzhou 215006, China)(3Brain and Cognitive Neuroscience Research Center, Liaoning Normal University, Dalian 116029, China)

Uncovering the cognitive neural mechanism underlying the effect of emotional experience on individuals’ various cognitive task performances has been a hot research topic. Previous studies mainly employed questionnaires and behavioral experiments as measurements and focused solely on the impact of anxiety on the estimation strategy utilization, leaving the underlying brain mechanism unclear. Few studies have explored the relationships betweenemotional experience other than anxiety and estimation strategy utilization, or emotion regulation and estimation strategy utilization. To fill in the gap, the present project will adopt the event-related potential (ERP) technology, combined with the facial expression images as emotional priming stimuli, to examine the influence of different emotional experience valences on estimation strategy utilization. Distinguishing between the explicit and implicit emotional experiences, our study will shed light on the role of different emotional valences on estimation strategy utilization as well as the temporal dynamic characteristics and brain activation patterns underlying the effect. This project will deepen people’s understanding about the cognitive and brain mechanisms of how different emotional experience influence estimation strategy utilization, and provide further empirical evidence for optimal estimation strategy utilization effect.

emotion priming, emotion regulation, facial expressions, event-related potentials, estimation strategy

2022-03-16

* 國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(32100845), 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(21YJC190027)資助。

朱傳林, E-mail: psyclzhu@yzu.edu.cn

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