不同數(shù)學(xué)焦慮成人的算術(shù)策略運(yùn)用差異：ERP研究*
2014-02-05 06:16:19司繼偉徐艷麗封洪敏許曉華
心理學(xué)報(bào) 2014年12期
司繼偉 徐艷麗 封洪敏 許曉華 周 超
(1山東師范大學(xué)心理學(xué)院,濟(jì)南 250014) (2山東英才學(xué)院,濟(jì)南 250104) (3遼寧師范大學(xué)心理學(xué)院,大連 116029)
1 引言
1.1 數(shù)學(xué)焦慮
數(shù)學(xué)焦慮,特殊的學(xué)科焦慮之一,普遍存在的帶有認(rèn)知色彩的消極情緒,其研究可追溯到上世紀(jì)50年代。目前關(guān)于數(shù)學(xué)焦慮尚無統(tǒng)一定義,依據(jù)不同側(cè)重點(diǎn),不少研究者為其下過定義。綜合來看可歸結(jié)為“數(shù)學(xué)焦慮是個(gè)體處理數(shù)學(xué)相關(guān)問題中出現(xiàn)的不安、緊張、畏懼等焦慮狀態(tài)和回避壓力感為特征的負(fù)性情緒反應(yīng)” (Ashcraft & Ridley,2005; 陳英和,耿柳娜,2002; 崔吉芳,李嫩曉,陳英和,2011)。不少證據(jù)表明,數(shù)學(xué)焦慮與數(shù)學(xué)失利的害怕、逃避以及增長的皮質(zhì)醇反應(yīng)有關(guān)(Krinzinger,Kaumann,& Willmes,2009; Mattarella-Micke,Mateo,Kozak,Foster,& Beilock,2011),高數(shù)學(xué)焦慮者逃避害怕數(shù)學(xué),進(jìn)而影響其數(shù)學(xué)表現(xiàn)與數(shù)學(xué)成績(Ashcraft & Krause,2007; Ashcraft & Ridley,2005;Maloney,Risko,Ansari,& Fugelsang,2010; 司繼偉,徐艷麗,劉效貞,2011)。
學(xué)者們對數(shù)學(xué)焦慮影響個(gè)體數(shù)學(xué)表現(xiàn)的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行了大量探索。從最初的數(shù)學(xué)焦慮只是數(shù)學(xué)能力低的代表(Hembree,1990),到數(shù)學(xué)焦慮影響個(gè)體回避數(shù)學(xué)失利行為概率(Gasper & Clore,1998),再到高數(shù)學(xué)焦慮者不是為了回避失敗本身,而是減少失利所帶來的情緒煩惱或認(rèn)知成本(Raghunathan& Pham,1999; Maner & Schmidt,2006)。現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮不單從行為、情緒、認(rèn)知的某方面影響數(shù)學(xué)表現(xiàn),而是通過工作記憶影響數(shù)學(xué)表現(xiàn)(Owens,Stevenson,Norgate,& Hadwin,2008),這受到了加工效能理論及在其基礎(chǔ)上發(fā)展的注意控制理論的支持(Eysenck & Calvo,1992; Eysenck,Derakshan,Santos,& Calvo,2007)。加工效能理論認(rèn)為由于個(gè)體的工作記憶系統(tǒng)資源有限,高數(shù)學(xué)焦慮者的擔(dān)憂情緒優(yōu)先耗損對數(shù)學(xué)加工有用的工作記憶資源,使當(dāng)前認(rèn)知活動的效率因資源競爭下降(Eysenck &Calvo,1992)。然而數(shù)學(xué)焦慮對認(rèn)知效能(指任務(wù)有效性與花費(fèi)在任務(wù)上的努力或資源間的關(guān)系)的影響大于有效性(指任務(wù)表現(xiàn)的質(zhì)量,通常是反應(yīng)準(zhǔn)確性)。當(dāng)認(rèn)知操作任務(wù)較簡單時(shí),認(rèn)知效能受數(shù)學(xué)焦慮的影響,而個(gè)體可通過增加努力和輔助的加工資源等補(bǔ)償,減少或彌補(bǔ)占據(jù)工作記憶資源而造成的表現(xiàn)結(jié)果受損,使數(shù)學(xué)焦慮只削弱個(gè)體的加工效能,而不削弱認(rèn)知活動結(jié)果(Eysenck et al.,2007;王翠艷,劉昌,2007)。依據(jù)注意控制理論,數(shù)學(xué)焦慮損耗認(rèn)知效能高于表現(xiàn)結(jié)果,原因在于數(shù)學(xué)焦慮減少了中央執(zhí)行的關(guān)鍵功能之一注意控制(Eysenck et al.,2007)。該理論認(rèn)為中央執(zhí)行功能的基礎(chǔ)由兩個(gè)注意系統(tǒng)共同構(gòu)成：一是受預(yù)期、知識和當(dāng)前目標(biāo)影響的目標(biāo)-導(dǎo)向注意系統(tǒng)(自上而下),一是受突出和明顯的刺激影響的刺激-驅(qū)動注意系統(tǒng)(自下而上),二者處于平衡狀態(tài)。高焦慮減少了目標(biāo)-導(dǎo)向注意系統(tǒng)的影響,并增加了刺激-驅(qū)動系統(tǒng)的影響。這種注意控制的不平衡直接影響到抑制功能(通過注意控制以抵制任務(wù)無關(guān)刺激或反應(yīng),防止其干擾任務(wù)表現(xiàn))與轉(zhuǎn)換功能(通過注意控制以靈活恰當(dāng)?shù)姆绞椒峙渥⒁獾疆?dāng)前任務(wù),保證個(gè)體達(dá)到最佳反應(yīng))的效能。
1.2 數(shù)學(xué)焦慮影響(心算、估算)策略運(yùn)用
策略是完成較高水平目標(biāo)或任務(wù)的一個(gè)或一系列程序。在算術(shù)認(rèn)知領(lǐng)域,從策略運(yùn)用的視角可以很好地解釋個(gè)體(包括成人和兒童)的算術(shù)表現(xiàn)差異(Lemaire,2010)。關(guān)于策略運(yùn)用特點(diǎn)的研究已成為近些年來認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)探討的前沿課題之一(如陳亞林,劉昌,陳杜鵑,2010; 陳亞林,劉昌,張小將,徐曉東,沈汪兵,2011)。研究證實(shí)算術(shù)策略運(yùn)用依賴情境、個(gè)體、問題等因素(Siegler,2007),其中數(shù)學(xué)焦慮是備受關(guān)注的重要個(gè)體差異因素之一(Imbo & Vandierendonck,2007)。
已有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮影響心算的編碼、提取和策略選擇等過程(崔吉芳 等,2011; 耿柳娜,陳英和,2005; 王翠艷,劉昌,2007)。心算(心理算術(shù))作為數(shù)學(xué)認(rèn)知研究者高度關(guān)注的研究主題之一,是在沒有外界工具(如紙筆、計(jì)算器等)的幫助下,包括一系列的編碼、運(yùn)算和反應(yīng)的認(rèn)知加工的算術(shù)操作活動(劉昌,王翠艷,2008)。許多研究從心算策略選擇的視角對其進(jìn)行考察(Nú?ez-Pe?a,Corti?as,&Escera,2006; 陳亞林等,2011),結(jié)果發(fā)現(xiàn)高數(shù)學(xué)焦慮者較少選擇快捷提取策略解決問題(Imbo &Vandierendonck,2007),數(shù)學(xué)焦慮與心算的問題大小效應(yīng)存在關(guān)系(Seyler,Kirk,& Ashcraft,2003),對簡單心算,數(shù)學(xué)焦慮影響不大,但隨題目難度增加而增強(qiáng)(王翠艷,劉昌,2007),而且數(shù)學(xué)焦慮對策略選擇的影響隨年齡增長越來越大(耿柳娜,陳英和,2005 )。近年來,易受問題特征、策略特征、任務(wù)情境和被試特征等因素影響的估算策略選擇逐漸成為研究的熱點(diǎn)(Hodzik & Lemaire,2011; 司繼偉,楊佳,賈國敬,周超,2012),成為考察個(gè)體策略運(yùn)用靈活性、多樣性和變化性的有效工具。作為心算、數(shù)概念和算術(shù)計(jì)算技巧之間相互作用的過程,估算是個(gè)體未經(jīng)過精確計(jì)算而只借助原有知識對問題提出粗略答案的一種估計(jì)形式(司繼偉,2002)。數(shù)學(xué)焦慮如何影響估算策略運(yùn)用的研究相對罕見,國內(nèi)僅見孫燕等人發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮對成人與兒童估算策略運(yùn)用的影響存在差異,在行為層面數(shù)學(xué)焦慮對成人的影響較小(孫燕,司繼偉,徐艷麗,2012)。在算術(shù)認(rèn)知領(lǐng)域,估算和心算關(guān)系密切,涉及一些共同的心理加工活動,但并不是同一心理現(xiàn)象,估算能力的高低有時(shí)并不依賴高水平的心算熟練性。
1.3 估算和心算的神經(jīng)基礎(chǔ)差異
前額葉和頂葉皮層與算術(shù)計(jì)算有關(guān)(Stanescu-Cosson et al.,2000; Zago & Tzourio-Mazoyer,2002),不過心算與估算各自神經(jīng)基礎(chǔ)存在差異。Dehaene等發(fā)現(xiàn)心算激活語言相關(guān)腦區(qū)(左側(cè)額葉和腦回及左右角回),估算激活言語空間信息加工腦區(qū)(左右側(cè)前中央溝,左背外側(cè)前額葉皮質(zhì),左側(cè)額回和小腦),二者腦電在刺激呈現(xiàn)后200～300 ms (備擇答案呈現(xiàn)前)出現(xiàn)差異(Dehaene,Spelke,Pinel,Stanescu,& Tsivkin,1999)。Piazza等采用fMRI技術(shù)進(jìn)一步支持了估算激活右側(cè)額頂皮層網(wǎng)絡(luò),心算激活左半球前額葉,頂葉和雙側(cè)運(yùn)動前區(qū)(Piazza,Mechelli,Price,& Butterworth,2006)。二者不僅存在腦區(qū)激活差異,還表現(xiàn)出時(shí)間進(jìn)程差異。向燕輝等采用ERP技術(shù)發(fā)現(xiàn)：心算在左前額(800～1050 ms)、右中央–頂葉(800～1050 ms)、右頂–枕葉(800～1050 ms,1200～1500 ms)腦區(qū)誘發(fā)較大負(fù)波,在中前額–中央?yún)^(qū)誘發(fā)較大正波。在(第二個(gè)數(shù))刺激呈現(xiàn)800～1050 ms,二者就在右中央–頂葉區(qū)與右頂–枕葉區(qū)出現(xiàn)差異(向燕輝,沃建中,沈莉,李二霞,鄒高翔,2010)。He等進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)在刺激呈現(xiàn)約150 ms,心算和估算就已經(jīng)出現(xiàn)分離(He,Luo,He,Chen,&Zhang,2011)。在頂葉皮層,心算比估算引發(fā)更大的N170波(左半球)和 P3波。差異波(心算減估算波)偶極子溯源分析表明 N170發(fā)生在左半球梭狀回(FFG)。N170不僅反映面部特異性編碼和左半球單側(cè)化成分,還與視覺詞形區(qū)(VWFA)正相關(guān),左FFG包含左VWFA,在計(jì)算任務(wù)的數(shù)字編碼階段激活,這進(jìn)一步表明心算與估算的差異在視覺數(shù)字形成階段就已開始。
1.4 估算和心算認(rèn)知策略運(yùn)用的神經(jīng)機(jī)制差異
數(shù)學(xué)焦慮如何影響算術(shù)策略運(yùn)用及其神經(jīng)生理機(jī)制,被學(xué)者們視為值得深究的重要問題之一。已有少量研究嘗試探究心算、估算的認(rèn)知策略運(yùn)用的神經(jīng)機(jī)制差異。目前常見的心算策略包含逐步對照、計(jì)數(shù)、垂直計(jì)算,非快捷策略和快捷計(jì)算等(Luo,Liu,He,Tao,& Luo,2009)。估算常用策略包含上調(diào)(向上取整,如 48 + 24 = 50 + 30 = 80),下調(diào)(向下取整,如43 + 26 = 40 + 20 = 60),混合策略(混合取整,如 43 + 28 = 40 + 30 = 70)等(Lemaire & Lecacheur,2010; Hodzik & Lemaire,2011; Uittenhove &Lemaire,2012; Uittenhove,Poletti,Dufau,& Lemaire,2013)。Luo等人運(yùn)用ERP技術(shù)探究加法心算中兩種算術(shù)策略執(zhí)行的腦機(jī)制,發(fā)現(xiàn) 180～280 ms時(shí)段,快捷算術(shù)策略(如,19 + 77 = 20 + 77 – 1 = 96)比非快捷算術(shù)策略誘發(fā)更大的P220波; 320～500 ms時(shí)段,非快捷捷策略比快捷策略誘發(fā)更大的 N400波(Luo et al.,2009)。在此,P220產(chǎn)生于左側(cè)后扣帶回皮層(PCC),與數(shù)字評估效應(yīng)有關(guān); N400則反映工作記憶負(fù)荷。Rosenberg-Lee,Lovett和Anderson(2009)使用fMRI技術(shù)探究成人多位數(shù)心算乘法中,學(xué)校策略(從右向左運(yùn)算)和專家策略(從左向右運(yùn)算)的腦激活差異,發(fā)現(xiàn)兩種策略激活相同腦區(qū);但激活形式存在差異,學(xué)校策略在后頂上小葉(PSPL,與內(nèi)部注意和表征有關(guān))和后頂葉皮層(PPC,與內(nèi)部表征的維持和轉(zhuǎn)換有關(guān))產(chǎn)生更明顯的早期激活。而估算策略運(yùn)用神經(jīng)機(jī)制的探討目前還非常罕見,同時(shí)考察數(shù)學(xué)焦慮對心算和估算策略運(yùn)用影響差異的神經(jīng)層面研究國內(nèi)尚未見報(bào)告。
1.5 問題提出
數(shù)學(xué)焦慮對算術(shù)認(rèn)知策略的影響機(jī)制值得進(jìn)一步探討。首先,本研究假設(shè)一數(shù)學(xué)焦慮影響算術(shù)認(rèn)知策略,行為層面數(shù)學(xué)焦慮的影響相對較小,電生理層面數(shù)學(xué)焦慮影響個(gè)體的策略編碼(N1-P2成分體現(xiàn))和策略執(zhí)行與選擇(N400成分體現(xiàn))。其次,在數(shù)學(xué)認(rèn)知領(lǐng)域中,估算與心算既有相同(編碼、操作和反應(yīng)),又有不同(策略、結(jié)果)。數(shù)學(xué)焦慮對二者策略運(yùn)用的影響研究較為罕見。因此假設(shè)二數(shù)學(xué)焦慮對估算、心算的影響存在差異,行為層面差異可能不明顯,腦生理層面(包括N1-P2,N400成分的波幅和潛伏期指標(biāo))數(shù)學(xué)焦慮會對心算和估算策略運(yùn)用產(chǎn)生不同影響。
再次,前人考察心算和估算的范式可能存在缺陷。Dehaene等(1999)探究簡單算術(shù)的心算與估算的腦機(jī)制差異,在備選答案中,心算誘發(fā)范式選擇正確結(jié)果(如 3+4,6/7); 而估算誘發(fā)范式選擇與正確答案最接近數(shù)字(如3+4,6/9)。該范式值得思考修訂：首先,研究材料過于簡單,被試可能傾向自動提取答案,導(dǎo)致心算和估算區(qū)分度不足; 其次,心算要求“選擇與算式正確答案一致的結(jié)果” (驗(yàn)證式任務(wù)),估算要求“選擇與算式正確答案接近的結(jié)果” (產(chǎn)生式任務(wù)),其腦激活差異受干擾。本研究作出改進(jìn)。
最后,數(shù)學(xué)焦慮作為學(xué)科焦慮,由數(shù)字及數(shù)字相關(guān)情境產(chǎn)生,是狀態(tài)焦慮的特殊形式,而個(gè)體的特質(zhì)焦慮可能產(chǎn)生干擾。眾多研究也已證明算術(shù)技能與策略選擇之間顯著相關(guān)——高技能被試會比低技能被試更頻繁地使用事實(shí)提取策略(Thevenot,Fanget,& Fayol,2007; Imbo & Vandierendonck,2007),算術(shù)技能影響個(gè)體的策略運(yùn)用過程。鑒于此,本研究在排除特質(zhì)焦慮和算術(shù)技能影響的基礎(chǔ)上,擬采用選擇無選法范式和自編的兩位數(shù)加法產(chǎn)生式任務(wù),旨在從腦生理層面揭示數(shù)學(xué)焦慮對心算和估算不同計(jì)算任務(wù)策略運(yùn)用的具體潛在影響。
2 研究方法
2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
研究采用 2(任務(wù)類型：心算,估算)×2(數(shù)學(xué)焦慮：高,低)×3(策略使用條件：選擇條件——自由選擇策略,無選條件1——心算部分分解策略/估算上調(diào)策略,無選條件2——心算全部分解策略/估算下調(diào)策略)三因素混合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),要求被試在選擇/無選范式下,完成估算和心算兩種任務(wù)。其中數(shù)學(xué)焦慮為被試間變量,算術(shù)任務(wù)類型、策略使用條件為被試內(nèi)變量。計(jì)算機(jī)記錄被試的準(zhǔn)確率、反應(yīng)時(shí)和被試執(zhí)行任務(wù)過程中的腦電。
2.2 被試
154名高校在校生,年齡 20～30歲。首先利用團(tuán)體測驗(yàn)確定被試的數(shù)學(xué)焦慮水平和算術(shù)技能,將數(shù)學(xué)焦慮得分從高到低排序,將前15%劃分為為高數(shù)學(xué)焦慮被試21名,后15%為低數(shù)學(xué)焦慮被試17名。再采用特質(zhì)焦慮問卷(T-AI)排除高數(shù)學(xué)焦慮者中的高特質(zhì)焦慮被試4人。在篩選被試中,進(jìn)一步選取身體健康,無神經(jīng)系統(tǒng)疾病史,無腦部外傷史,近期無染發(fā)燙發(fā),視力或矯正視力正常,右利手的34名志愿者(高低焦慮個(gè)體各17名)參加ERP實(shí)驗(yàn)。被試有知情同意權(quán),且實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)贈予禮物表示感謝。
2.3 研究工具和材料
2.3.1 數(shù)學(xué)焦慮水平測驗(yàn)
采用國內(nèi)已修訂完成的《修訂數(shù)學(xué)焦慮量表》(劉效貞,2009; 司繼偉等,2011)。該量表是 Plake和Parker (1982)對MARS進(jìn)行簡化得到的修訂數(shù)學(xué)焦慮量表(R—MARS)。2009年劉效貞對其進(jìn)行了修訂,使其適用于中國文化背景下的大學(xué)生群體。量表由 21個(gè)題目組成,包括數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)焦慮和數(shù)學(xué)評估焦慮兩個(gè)維度。量表總體克龍巴赫系數(shù) α為0.932,分半信度為 0.885,信度系數(shù)為 0.929,表明具有較高的信度和效度。題目得分采用5級評分法。“沒有焦慮”是1分,“有點(diǎn)焦慮”是2分,“一般焦慮”是3分,“比較焦慮”是4分,“非常焦慮”是5分。要求被試選擇最能代表自己的焦慮程度等級的數(shù)字,每題只選一個(gè)答案。團(tuán)體施測,按照被試的得分由高到低排序。
2.3.2 特質(zhì)焦慮問卷
該問卷由美國心理學(xué)家 Spielberg等人編制,共 20個(gè)項(xiàng)目,廣泛用于評定人們經(jīng)常性的情緒體驗(yàn),反映一種較穩(wěn)定的或持續(xù)存在的焦慮傾向。問卷由自我評定或自我報(bào)告來完成,采用 4級評分,分?jǐn)?shù)越高,表示個(gè)體的特質(zhì)焦慮水平越高。國內(nèi)外大量研究表明,該量表的信效度良好。參照國內(nèi)結(jié)果(張建人,胡啟先,易法建,1998),大學(xué)生特質(zhì)焦慮平均得分分別是男性43.59 ± 8.03,女性44.27 ±7.80。為保證研究結(jié)果的可靠性,本研究中排除特質(zhì)焦慮得分≧M
+ 1SD
個(gè)體,即排除特質(zhì)焦慮得分≧52分的被試。2.3.3 算術(shù)技能鑒別測驗(yàn)
采用國際上通用的標(biāo)準(zhǔn)化測驗(yàn)The French Kit(French,Ekstrom,& Price,1963)。該測驗(yàn)為紙筆測驗(yàn),可以用來測量個(gè)體在多位數(shù)問題上快速和準(zhǔn)確的執(zhí)行策略的能力,以及算術(shù)流暢性和工作記憶管理(如進(jìn)位或借位)。該測驗(yàn)包括四部分：前兩部分是復(fù)雜加法題,后兩部分是復(fù)雜減法和乘法問題。每個(gè)分測驗(yàn)包含60道題,且限時(shí)2分鐘。讓被試按照題目順序既快又準(zhǔn)地解題。分測驗(yàn)的正確作答數(shù)量相加得到總分。
2.3.4 ERP 刺激材料
兩位數(shù)加法的產(chǎn)生式任務(wù)。具體要求：加數(shù)與被加數(shù)都是兩位數(shù)、和為三位數(shù),個(gè)位數(shù)與十位數(shù)都需進(jìn)位的加法題,由被試給出心算或者估算答案,共360道題,Times New Roman字體,48號,黑底白字,標(biāo)準(zhǔn)形式(例如,a + b)水平呈現(xiàn)于顯示器屏幕中央。借鑒已有研究(如 El Yagoubi,Lemaire,&Besson,2003; Lemaire & Callies,2009),為避免被試采用其它運(yùn)算規(guī)則混入無關(guān)變量,算術(shù)題的選擇根據(jù)以下條件：1) 排除加法算式中數(shù)字大小先后順序影響,平衡數(shù)字大小,即一半算術(shù)題中,大加數(shù)在左邊(如,67+36); 另一半小加數(shù)在左邊(如,38+74)。2) 一半算術(shù)題中,大于5的個(gè)位數(shù)在左邊(如,79+43); 另一半算術(shù)題里,小于 5的個(gè)位數(shù)在左邊(如,62+39)。3) 排除零效應(yīng)或其他效應(yīng)影響,沒有個(gè)位數(shù)等于 0或 5的加數(shù)。4) 排除重復(fù)運(yùn)算數(shù)效應(yīng)影響,兩加數(shù)的個(gè)位、十位都不相同(如,沒有 76+46,或 67+68)。5)加數(shù)的個(gè)位、十位不能相同(66+78)。6)不包含順序相反的題目(如出現(xiàn)64+78,則沒有 78+64)。7)排除問題大小效應(yīng)影響,每個(gè)Block內(nèi)的問題平均大小相似。8) 排除進(jìn)位效應(yīng)影響,所有題目的個(gè)位和十位都要求進(jìn)位。根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn),使用 Excel軟件篩選出符合條件的兩位數(shù)加法算術(shù)題,為保證ERP數(shù)據(jù)有足夠的疊加次數(shù),每個(gè) block中試次數(shù)目是 28題,總數(shù) 168題(題目答案范圍117～162,答案平均值134.47±13.25)。
2.4 實(shí)驗(yàn)程序
實(shí)驗(yàn)中,首先說明腦電實(shí)驗(yàn)原理,解除被試緊張心理。實(shí)驗(yàn)在隔音電磁屏蔽房間里進(jìn)行。被試與電腦屏幕之間的距離為 80cm。在屏幕中央呈現(xiàn)白色實(shí)驗(yàn)刺激算式任務(wù)(如,43+56,Times New Roman字體,48號,黑底白字),背景為黑色。實(shí)驗(yàn)中被試共完成估算和心算共360個(gè)算式任務(wù)。算式任務(wù)的實(shí)驗(yàn)程序由E-prime軟件編譯(實(shí)驗(yàn)流程見圖1)。首先在屏幕中央呈現(xiàn)注視點(diǎn)“+”750 ms,接著呈現(xiàn)加法算式任務(wù),運(yùn)算符呈現(xiàn)在注視點(diǎn)位置,要求被試又準(zhǔn)又快地輸入算式答案并按 Enter鍵結(jié)束,不限制其反應(yīng)時(shí)間,trial之間的時(shí)間間隔800 ms,之后呈現(xiàn)注視點(diǎn)“+”750 ms,進(jìn)入下一試次。
360個(gè)算式任務(wù)中,每60個(gè)算式任務(wù)構(gòu)成一個(gè)block,共6個(gè)block。其中3個(gè)block為估算任務(wù)(輸入近似答案),采用選擇/無選法研究范式,每個(gè)Block中的估算任務(wù)采用一種策略選擇條件：有選條件(C1),無選/上調(diào)策略條件(C2),無選/下調(diào)策略條件(C3)。上調(diào)策略指使用向上取整的方法進(jìn)行估算,將每個(gè)加數(shù)都向上取整為與它最接近的整十?dāng)?shù),例如,28+43 ≈ 30+50 = 80; 下調(diào)策略指使用向下取整的方法進(jìn)行估算,將每個(gè)加數(shù)向下取整為與它最接近的整十?dāng)?shù),例如,28+43 ≈ 20+40 = 60。另三個(gè) block為心算任務(wù)(輸入精確答案),采用選擇/無選法研究范式,每個(gè)Block中的心算任務(wù)采用一種策略選擇條件：有選條件(C1),無選/部分分解策略條件(C2),無選/完全分解策略條件(C3)。部分分解策略指精確計(jì)算兩位數(shù)加法的結(jié)果時(shí),第一個(gè)加數(shù)不變,只分解第二個(gè)加數(shù),用第一個(gè)加數(shù)先加第二個(gè)加數(shù)的十位數(shù),得出的和再加第二個(gè)加數(shù)的個(gè)位數(shù),得到最終結(jié)果。例如28+43 = 28+40+3 = 68+3 =71; 全部分解策略指精確計(jì)算兩位數(shù)加法的結(jié)果時(shí),將每個(gè)加數(shù)都分解,兩個(gè)加數(shù)的十位數(shù)和個(gè)位數(shù)分別相加,然后將分別得到的十位數(shù)之和與個(gè)位數(shù)之和相加,得到最終結(jié)果。例如28+43 = (20+40)+(8+3)= 60+11 = 71。算術(shù)任務(wù)的測驗(yàn)順序固定,首先進(jìn)行估算任務(wù)C1→C2→C3,再進(jìn)行心算任務(wù)C1→C2→C3。被試每完成一個(gè)block 后,休息2～10min。實(shí)驗(yàn)開始前給被試提供練習(xí)以熟悉任務(wù),練習(xí)材料另外選取。實(shí)驗(yàn)過程中,要求被試注視中心注視點(diǎn),被試可以自由眨眼但盡量控制不要有皺眉、吞咽等動作。
圖1 實(shí)驗(yàn)流程圖
2.5 數(shù)據(jù)采集
實(shí)驗(yàn)采用根據(jù)國際 10-20系統(tǒng)擴(kuò)展的 64導(dǎo)電極帽,以 Neuroscan ERP工作站記錄EEG信號。頭皮電阻均小于5 k?。接地點(diǎn)在前額Fpz與Fz連線的中點(diǎn)。采集信號時(shí),采用單極導(dǎo)聯(lián),左側(cè)乳突作為參考電極,離線分析時(shí)轉(zhuǎn)換為雙側(cè)乳突的平均為參考。以位于左眼上下的電極記錄垂直眼電(VEOG),位于眼外側(cè) 1.5cm 處的左右電極記錄水平眼電(HEOG)。濾波帶通為0.05～100 Hz,A/D 采樣頻率為1000 Hz。
2.6 數(shù)據(jù)分析
3名被試因受到偽跡嚴(yán)重影響、平均疊加次數(shù)少于40次而被剔除,剩余有效被試31名,高數(shù)學(xué)焦慮被試 15名(≧ 62分),低數(shù)學(xué)焦慮被試 16名(≦ 32分)。對EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理,根據(jù)被試眼動的大小矯正VEOG和HEOG,并充分排除其他偽跡。離線濾波的低通為30 Hz (24 dB/oct),波幅大于±100 μV者被視為偽跡自動剔除,并去除了錯(cuò)誤反應(yīng)試次對應(yīng)的 EEG數(shù)據(jù)。分析時(shí)程為算術(shù)任務(wù)前200 ms (作為基線)和算術(shù)任務(wù)后500 ms,按照高、低焦慮組分別疊加出ERP。剔除疊加次數(shù)少于40次的數(shù)據(jù)。
根據(jù)總平均圖與相關(guān)文獻(xiàn)確定ERPs各成分的時(shí)間窗口分別為：N100：0～150 ms; P200：150～250 ms;N400：300～500 ms。選擇 F3、F4、C3、C4、PO3、PO4共6個(gè)電極點(diǎn)進(jìn)行分析,包括前后維度(頭皮前部F vs.頭皮中部C vs.頭皮后部PO)和左右維度(左側(cè)L vs.右側(cè)R)。以算術(shù)技能為協(xié)變量,采用SPSS 16.0軟件對得到的行為數(shù)據(jù)以及ERPs 波形的測量指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行 2(高數(shù)學(xué)焦慮 vs. 低數(shù)學(xué)焦慮) × 2(任務(wù)：心算 vs.估算) × 3(F vs. C vs. PO) × 2(L vs. R)四因素重復(fù)測量方差分析。對不滿足Mauchly球形檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)效應(yīng)：若ε < 0.75,用Greenhouse-Geisser法校正; 若ε > 0.75,用Huynh-Feldt法校正。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.1 行為結(jié)果
3.1.1 策略選擇
策略選擇是被試自由選擇策略時(shí)的反應(yīng)時(shí)和正確率,由有選條件反映。本研究中,反應(yīng)時(shí)是從算式呈現(xiàn)到被試作出反應(yīng)所需時(shí)間。正確率分別是心算正確率(被試答案為題目精確答案)和估算正確率(被試答案為最佳估算值)。有選條件下高、低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的策略選擇反應(yīng)時(shí)和正確率見表1。
以算術(shù)技能為協(xié)變量,對有選條件(xsc1、gsc1)的反應(yīng)時(shí)和正確率分別做2(數(shù)學(xué)焦慮：高、低)×2(任務(wù)：xsc1、gsc1)重復(fù)測量方差分析。結(jié)果表明,在反應(yīng)時(shí)上,數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)不顯著,F
(1,28) = 0.06,p
= 0.82,η
= 0.00; 任務(wù)主效應(yīng)不顯著,F
(1,28) =1.16,p
= 0.22,η
= 0.04; 二者交互作用也不顯著,F
(1,28) = 0.14,p
= 0.71,η
= 0.01。正確率上,數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)不顯著,F
(1,28) = 0.44,p
= 0.52,η
=0.02; 任務(wù)主效應(yīng)不顯著,F
(1,28) = 0.98,p
= 0.33,η
= 0.03; 二者交互作用也不顯著,F
(1,28) = 0.22,p
= 0.64,η
= 0.01。以上行為數(shù)據(jù)表明,在心算和估算任務(wù)中,數(shù)學(xué)焦慮不影響個(gè)體的策略選擇過程。
表1 不同實(shí)驗(yàn)條件下被試平均反應(yīng)時(shí)(ms)及正確率(%)
3.1.2 策略執(zhí)行
策略執(zhí)行體現(xiàn)為執(zhí)行某種策略的反應(yīng)時(shí)和正確率,由無選條件反映。本研究中,反應(yīng)時(shí)是從算式呈現(xiàn)到被試作出反應(yīng)所耗費(fèi)的時(shí)間。正確率分別是心算正確率(被試答案為指定策略的精確答案)和估算正確率(被試答案為指定運(yùn)用策略的答案)。無選條件下高、低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的策略執(zhí)行反應(yīng)時(shí)和正確率見表1。
以算術(shù)技能為協(xié)變量,對估算無選條件(gsc2、gsc3)的反應(yīng)時(shí)和正確率分別做 2 (數(shù)學(xué)焦慮：高、低) × 2(估算無選條件：gsc2、gsc3)重復(fù)測量方差分析。結(jié)果表明：(1) 正確率上,數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)不顯著,F
(1,28) = 1.87,p
= 0.18,η
= 0.06; 估算無選條件主效應(yīng)顯著,F
(1,28) = 4.32,p
= 0.047,η
= 0.13;二者交互作用不顯著,F
(1,28) = 0.51,p
= 0.48,η
=0.02; (2) 反應(yīng)時(shí)上,數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28) =0.21,p
= 0.65,η
= 0.01)和數(shù)學(xué)焦慮水平×估算無選條件的交互作用(F
(1,28) = 0.51,p
= 0.48,η
= 0.02)均不顯著; 估算無選條件主效應(yīng)極其顯著(F
(1,28) =25.09,p
< 0.001,η
= 0.47),被試使用上調(diào)策略解題時(shí)花費(fèi)的時(shí)間更長(3663.452 ms vs. 1898.015 ms),正確率更低(0.982 < 0.995)。行為數(shù)據(jù)表明,數(shù)學(xué)焦慮不影響被試估算任務(wù)的策略執(zhí)行過程,但兩種估算策略的執(zhí)行反應(yīng)時(shí)與正確率存在差異。以算術(shù)技能為協(xié)變量,對心算無選條件(xsc2、xsc3)的反應(yīng)時(shí)和正確率分別做2(數(shù)學(xué)焦慮：高、低)× 2(心算無選條件：xsc2、xsc3)重復(fù)測量方差分析。結(jié)果表明：(1)正確率上,數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28)= 1.76,p
= 0.20,η
= 0.06)、心算無選條件主效應(yīng)(F
(1,28) = 1.62,p
= 0.21,η
= 0.06)及二者交互作用(F
(1,28) = 3.09,p
= 0.09,η
= 0.10)均不顯著;(2) 反應(yīng)時(shí)上,數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28) = 0.47,p
=0.50,η
= 0.02)和數(shù)學(xué)焦慮×心算無選條件的交互作用(F
(1,28) = 0.52,p
= 0.48,η
= 0.02)均不顯著,但是心算無選條件主效應(yīng)顯著(F
(1,28) = 5.71,p =
0.024,η
= 0.17),被試使用部分分解策略時(shí)花費(fèi)時(shí)間更長(5065.941 ms vs. 4116.260 ms)。行為數(shù)據(jù)結(jié)果表明,數(shù)學(xué)焦慮不影響被試心算任務(wù)的策略執(zhí)行過程,但兩種心算策略執(zhí)行反應(yīng)時(shí)存在差異。3.2 ERP結(jié)果
3.2.1 策略選擇
觀察有選心算與有選估算兩種實(shí)驗(yàn)條件下的ERP 總平均圖(圖 2)發(fā)現(xiàn),高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在不同條件下,均不同程度地引發(fā) N100 (0～150 ms)和P200 (150～250 ms)成分差異,而且在刺激呈現(xiàn)約400毫秒左右,出現(xiàn)明顯的負(fù)波N400 (300～500 ms)差異。我們以算術(shù)技能為協(xié)變量,選取頭皮6個(gè)電極(F3、F4、C3、C4、PO3、PO4),分別對刺激呈現(xiàn)后0～150 ms的N100,150～250 ms的P200,300～500 ms的N400的峰值和潛伏期,進(jìn)行2(數(shù)學(xué)焦慮：高 vs.低)×2(任務(wù)：心算 vs.估算)×3(前后維度：F vs. C vs. PO)×2(左右維度：L vs. R)四因素重復(fù)測量方差分析。
N100：對N100的波幅分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)顯著(F
(1,26) = 5.47,p
= 0.027),數(shù)學(xué)焦慮與任務(wù)間的交互作用(F
(1,26) = 0.03,p
= 0.86)、數(shù)學(xué)焦慮與前后維度間的交互作用(F
(1,26) = 0.12,p
=0.79)、數(shù)學(xué)焦慮與左右維度因素間交互作用均不顯著(F
(1,26) = 0.003,p
= 0.96)。無論心算還是估算任務(wù),高焦慮個(gè)體 N100波幅顯著大于低焦慮個(gè)體。分析N100潛伏期發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)邊緣顯著,F
(1,26) = 4.01,p
= 0.056; 任務(wù)主效應(yīng)邊緣顯著,F
(1,26) = 3.59,p
= 0.069; 任務(wù)×數(shù)學(xué)焦慮的交互作用顯著,F
(1,26) = 5.97,p
= 0.022。對任務(wù)×數(shù)學(xué)焦慮的交互作用進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn),在心算中數(shù)學(xué)焦慮的效應(yīng)邊緣顯著(t
= 1.97,p
= 0.060),高焦慮個(gè)體N100潛伏期(89 ms)比低焦慮個(gè)體(67 ms)更長,而在估算中數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)不顯著。表明估算與心算的差異在編碼階段就出現(xiàn)了。P200：對 P200波幅分析發(fā)現(xiàn),任務(wù)主效應(yīng)不顯著,F
(1,26) = 0.98,p
= 0.33; 數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)不顯著,F
(1,26) = 0.02,p
= 0.91; 任務(wù)與數(shù)學(xué)焦慮的交互作用不顯著,F
(1,26) = 0.002,p
= 0.96。分析P200潛伏期發(fā)現(xiàn),任務(wù)主效應(yīng)不顯著,F
(1,26) =0.04,p
= 0.85; 數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)不顯著,F
(1,26) =0.20,p
= 0.66; 任務(wù)與數(shù)學(xué)焦慮的交互作用不顯著,F
(1,26) = 1.09,p
= 0.31。這表明策略選擇條件中,P200的波幅和潛伏期上均未出現(xiàn)顯著的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)。N400：對N400波幅分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮×前后維度交互作用邊緣顯著,F
(2,52) = 3.75,p
= 0.062,ε
= 0.52; 任務(wù)×數(shù)學(xué)焦慮×左右維度交互作用顯著,F
(1,26) = 5.23,p
= 0.031; 數(shù)學(xué)焦慮×前后維度×左右維度交互作用邊緣顯著,F
(2,52) = 3.56,p
= 0.057,ε
= 0.66; 任務(wù)×數(shù)學(xué)焦慮×前后維度×左右維度交互作用顯著,F
(2,52) = 5.08,p
= 0.024,ε
= 0.63。對任務(wù)、數(shù)學(xué)焦慮、前后維度和左右維度的交互作用進(jìn)行簡單簡單效應(yīng)分析,發(fā)現(xiàn)在心算任務(wù)中,數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)不顯著,F
(1,28) = 1.23,p
= 0.27; 前后維度效應(yīng)不顯著,F
(2,56) =0.23,p
= 0.65,ε
= 0.53; 左右維度效應(yīng)不顯著,F
(1,28) = 0.23,p
= 0.64; 數(shù)學(xué)焦慮與前后維度交互作用不顯著,F
(2,56) = 2.00,p
=0.17,ε
= 0.53; 數(shù)學(xué)焦慮與左右維度交互作用不顯著,F
(1,28) = 0.16,p
= 0.69; 左右維度與前后維度交互作用不顯著,F
(2,56) = 0.56,p
= 0.51,ε
= 0.67。表明在心算中,高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在6個(gè)電極點(diǎn)位置均未出現(xiàn)顯著差異。而在估算任務(wù)中,數(shù)學(xué)焦慮在 F3 (F
(1,27) = 6.09,p
= 0.02)、F4 (F
(1,27) = 6.56,p
= 0.016)、PO3 (F
(1,27) = 4.58,p
= 0.042)三個(gè)電極點(diǎn)位置上差異顯著,高焦慮個(gè)體的 N400波幅顯著高于低焦慮個(gè)體。分析 N400潛伏期發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)邊緣顯著,F
(1,26) = 3.59,p
= 0.069; 高焦慮個(gè)體的 N400潛伏期(422 ms)短于低焦慮個(gè)體(453 ms)。
圖2 有選實(shí)驗(yàn)條件下,高、低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在F3、F4、PO3、C3電極點(diǎn)的平均波形比較
3.2.2 策略執(zhí)行
(1)心算策略執(zhí)行
以算術(shù)技能為協(xié)變量,選取頭皮6個(gè)電極(F3、F4、C3、C4、PO3、PO4),分別對刺激呈現(xiàn)后 0～150 ms的N100,150～250 ms的P200,300～500 ms的N400的峰值和潛伏期進(jìn)行 2 (數(shù)學(xué)焦慮：高 vs.低)×2 (心算策略：無選–部分分解策略 vs. 無選–全部分解策略)× 3 (前后維度：F vs. C vs. PO) × 2(左右維度：L vs. R) 四因素重復(fù)測量方差分析。
N100：對N100的波幅分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28) = 1.91,p
= 0.18)、策略主效應(yīng)(F
(1,28) =3.83,p
= 0.06)及數(shù)學(xué)焦慮與策略交互效應(yīng)均不顯著(F
(1,28) = 0.78,p
= 0.39)。對N100的潛伏期分析發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28) = 0.88,p
= 0.36)、策略主效應(yīng)(F
(1,28) = 2.49,p
= 0.13)、策略與數(shù)學(xué)焦慮的交互作用(F
(1,28) = 2.09,p
= 0.16)也均不顯著。心算無選條件下,N100的波幅和潛伏期上均未發(fā)現(xiàn)顯著的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)。P200：對 P200波幅分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28) = 0.004,p
= 0.95)、策略主效應(yīng)(F
(1,28) =0.74,p
= 0.40)及二者交互作用均不顯著(F
(1,28) =1.59,p
= 0.22)。分析P200潛伏期發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮×前后維度的交互作用顯著(F
(2,56) = 3.82,p
= 0.048,ε
= 0.65)。簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn),高焦慮個(gè)體P200潛伏期前后維度差異不顯著,低焦慮個(gè)體 P200潛伏期前后維度差異顯著,具體來說,F3,F4電極點(diǎn)F
(2,56) = 3.80,p
= 0.060,ε
= 0.52; 數(shù)學(xué)焦慮×前后維度×左右維度的交互作用顯著,F
(2,56) = 8.24,p
= 0.001,ε
= 0.86。對數(shù)學(xué)焦慮、前后維度、左右維度的交互作用進(jìn)行簡單簡單效應(yīng)分析,發(fā)現(xiàn)無論在無選–部分分解策略中,還是在無選–全部分解策略中,F3電極點(diǎn)上(見圖3),高焦慮個(gè)體的 N400波幅顯著大于低焦慮個(gè)體(F
(1,29) = 3.64,p
= 0.066;F
(1,29) = 4.19,p
=0.050)。對N400的潛伏期分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,28) = 0.08,p
= 0.79)、任務(wù)主效應(yīng)(F
(1,28) =0.02,p
= 0.89)和二者交互作用(F
(1,28) = 0.28,p
=0.60)均不顯著。在心算任務(wù)中,高、低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的N400潛伏期均沒有任何顯著差異。(2)估算策略執(zhí)行
圖3 心算無選實(shí)驗(yàn)條件下，高、低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在F3電極點(diǎn)位置的平均波形比較
以算術(shù)技能為協(xié)變量,選取頭皮6個(gè)電極(F3、F4、C3、C4、PO3、PO4),分別對刺激呈現(xiàn)后 0～150 ms的N100,150～250 ms的P200,300～500 ms的N400的峰值和潛伏期進(jìn)行 2 (數(shù)學(xué)焦慮：高 vs.低)×2 (估算策略：無選–上調(diào)策略 vs.無選–下調(diào)策略)× 3 (前后維度：F vs. C vs. PO) × 2 (左右維度：L vs. R) 四因素重復(fù)測量方差分析。
N100：對N100波幅分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)顯著,F
(1,22) = 7.35,p
= 0.013; 在6個(gè)電極點(diǎn)位置,高焦慮個(gè)體 N100波幅顯著高于低焦慮個(gè)體。分析N100潛伏期發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,22) =1.50,p
= 0.24)、策略主效應(yīng)(F
(1,22) = 0.68,p
= 0.42)及二者交互作用(F
(1,22) = 0.04,p
= 0.85)均不顯著。P200：對 P200波幅分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,22) = 0.79,p
= 0.38)、策略主效應(yīng)(F
(1,22) =0.54,p
= 0.47)及二者交互作用(F
(1,22) = 0.17,p
=0.69)均不顯著。分析P200潛伏期,發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮×左右維度交互作用不顯著,F
(1,22) = 3.20,p
= 0.09;任務(wù)×左右維度交互作用顯著,F
(1,22) = 4.44,p
=0.047; 數(shù)學(xué)焦慮×前后維度×左右維度交互作用顯著,F
(2,44) = 3.80,p
= 0.030。對數(shù)學(xué)焦慮、前后維度、左右維度的交互作用進(jìn)行簡單簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn),無論在無選–上調(diào)策略,還是無選–下調(diào)策略中,在 C3電極點(diǎn),高焦慮個(gè)體潛伏期長于低焦慮個(gè)體(F
(1,23) = 8.84,p
= 0.007;F
(1,23) = 3.17,p
= 0.088)。N400：對N400波幅(見圖4)分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮×前后維度×左右維度的交互作用顯著,F
(2,44) =8.22,p
= 0.001; 策略×數(shù)學(xué)焦慮×前后維度×左右維度的交互作用顯著,F
(2,44) = 4.35,p
= 0.042,ε
=0.58。對策略、數(shù)學(xué)焦慮、前后維度及左右維度的交互作用進(jìn)行簡單簡單效應(yīng)分析,發(fā)現(xiàn)在下調(diào)策略中,高焦慮個(gè)體在頭皮前部和中部,左腦波幅大于右腦波幅,而在頭皮后部,右腦波幅大于左腦波幅;低焦慮個(gè)體只在頭皮前部兩半球差異顯著,左腦波幅大于右腦波幅。分析 N400潛伏期發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮主效應(yīng)(F
(1,22) = 0.004,p
= 0.95)、策略主效應(yīng)(F
(1,22) = 0.78,p
= 0.39)及二者交互作用(F
(1,22) =0.74,p
= 0.40)均不顯著。4 分析與討論
本研究從行為和腦生理層面深入考察了數(shù)學(xué)焦慮在成人心算和估算策略運(yùn)用(策略選擇與策略執(zhí)行等)中的差異,發(fā)現(xiàn)在估算或心算的行為指標(biāo)上(反應(yīng)時(shí)、正確率)未發(fā)現(xiàn)顯著的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),這與孫燕等人(2011)所獲得的發(fā)現(xiàn)相一致。在生理指標(biāo)上卻發(fā)現(xiàn)顯著的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),數(shù)學(xué)焦慮影響個(gè)體的編碼、策略選擇執(zhí)行階段：高焦慮個(gè)體對數(shù)字的編碼相對延緩(高焦慮個(gè)體的 N1-P2潛伏期更晚),工作記憶負(fù)荷相對更高(高焦慮個(gè)體 N400波幅更大)等。本研究中行為層面和神經(jīng)生理層面的結(jié)果看似矛盾,卻很有啟發(fā)意義。
圖4 估算無選下調(diào)條件下高、低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在F3、F4、C3、C4電極點(diǎn)的平均波幅與腦地形圖
4.1 行為和生理層面的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)
大量行為研究證實(shí)數(shù)學(xué)焦慮影響數(shù)學(xué)表現(xiàn)(Ganley & Vasilyeva,2011; Ramirez & Beilock,2011;Wood,2006)。但值得注意的是,是否出現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)與數(shù)學(xué)任務(wù)難度有關(guān)。例如,Ashcraft和Faust(1994)指出數(shù)學(xué)焦慮存在復(fù)雜性效應(yīng)：某些任務(wù)中,高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體表現(xiàn)無差異,但隨著任務(wù)情境變得復(fù)雜或困難,數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)逐漸明顯,高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體表現(xiàn)差異顯著; 也有研究發(fā)現(xiàn),限時(shí)情境中,數(shù)學(xué)焦慮損害個(gè)體數(shù)學(xué)表現(xiàn); 非限時(shí)情境卻沒有出現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng); 在進(jìn)位加法任務(wù)中,數(shù)學(xué)焦慮導(dǎo)致個(gè)體的數(shù)學(xué)成績下降,但不影響簡單一位數(shù)加法任務(wù)的成績(Faust,Ashcraft,& Fleck,1996)?？傊?行為層面的研究表明,數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)受任務(wù)難度影響,簡單任務(wù)一般不會出現(xiàn)顯著數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),只有任務(wù)難度達(dá)到一定程度,才會出現(xiàn)顯著的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)。
近年來,研究者指出,數(shù)學(xué)焦慮與數(shù)學(xué)表現(xiàn)之間的關(guān)系復(fù)雜(Witt,2012),數(shù)學(xué)焦慮可能占用特殊的神經(jīng)資源,行為測量只提供內(nèi)在加工的非直接證據(jù)(Suárez-Pellicioni,Nú?ez-Pe?a,& Colomé,2013)。在生理指標(biāo)上,研究者曾發(fā)現(xiàn)當(dāng)數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體面對難度增加的數(shù)學(xué)題時(shí)心率加快,而在面對非數(shù)學(xué)相關(guān)問題時(shí)沒有出現(xiàn)該現(xiàn)象(Ashcraft,1995)。而且Lyons和Beilock (2012)發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)問題的預(yù)知性也會影響數(shù)學(xué)表現(xiàn)：當(dāng)預(yù)先知道面對的是數(shù)學(xué)問題時(shí),高數(shù)學(xué)焦慮者的額頂網(wǎng)絡(luò)區(qū)域(控制負(fù)性情緒)的激活更大,事實(shí)上這一區(qū)域的激活成功預(yù)測了高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的數(shù)學(xué)表現(xiàn); 在參與數(shù)學(xué)題前,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的前額頂網(wǎng)絡(luò)皮層激活越多,其表現(xiàn)越好。其解釋為高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體或許在開始數(shù)學(xué)任務(wù)前,在某種程度上重新評估(或者是重組),而且這種重新評估幫助他們控制數(shù)學(xué)焦慮并最終在數(shù)學(xué)測驗(yàn)中展現(xiàn)其潛在表現(xiàn)。
本研究發(fā)現(xiàn)個(gè)體在計(jì)算兩位數(shù)加法任務(wù)時(shí),在行為層面上未出現(xiàn)明顯的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),而在生理層面上卻發(fā)現(xiàn)顯著的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)。看似矛盾的結(jié)果或許恰恰表明,數(shù)學(xué)焦慮產(chǎn)生額外認(rèn)知負(fù)荷,行為測量只能作為個(gè)體內(nèi)在加工的非直接證據(jù),而生理測量才是考察個(gè)體內(nèi)在加工的較為有效的手段。ERPs或fMRI技術(shù)中的腦激活的神經(jīng)生理證據(jù)已被視為加工效能的有效測量工具,反應(yīng)時(shí)和準(zhǔn)確率等外在指標(biāo)被視為表現(xiàn)結(jié)果的測量指標(biāo)(Suárez-Pellicioni et al.,2013)。本研究中外在表現(xiàn)結(jié)果的行為指標(biāo)(反應(yīng)時(shí)和正確率)沒有差異,而內(nèi)在加工效能(ERP波幅和潛伏期)出現(xiàn)差異。這一矛盾證實(shí)了焦慮的加工效能理論(Eysenck & Calvo,1992)及在其基礎(chǔ)上擴(kuò)展的注意控制理論(Eysenck et al.,2007)。本研究正如加工效能理論,數(shù)學(xué)焦慮優(yōu)先占用耗損對數(shù)學(xué)加工有用的工作記憶資源,出現(xiàn)個(gè)體內(nèi)在加工的N1-P2、N400的潛伏期或波幅差異,然而此種資源的占用卻不足以影響到外在的正確率或反應(yīng)時(shí)的表現(xiàn),可能在于兩位數(shù)加法任務(wù)對于本研究成人被試而言較為簡單,高數(shù)學(xué)焦慮者可以通過增加內(nèi)在努力和使用輔助的加工資源(如努力延長編碼的時(shí)間、增大注意力程度等)補(bǔ)償,或者高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在任務(wù)前,在某種程度上重新評估/重組控制數(shù)學(xué)焦慮。關(guān)于數(shù)學(xué)焦慮通過占據(jù)工作記憶資源,進(jìn)而影響個(gè)體的認(rèn)知表現(xiàn),已經(jīng)得到國內(nèi)外很多研究的證實(shí)(如 Owens et al.,2008; 崔吉芳等,2011)。本研究進(jìn)一步證實(shí)數(shù)學(xué)焦慮與外在表現(xiàn)關(guān)系復(fù)雜,會造成內(nèi)在的資源的損耗,表明數(shù)學(xué)焦慮對個(gè)體內(nèi)在的努力與認(rèn)知資源的影響要大于對個(gè)體外在表現(xiàn)的影響(如Eysenck et al.,2007; Derakshan& Eysenck,2009),也表明內(nèi)在神經(jīng)層面對數(shù)學(xué)焦慮的辨識度相對于外在表現(xiàn)更加精確,支持?jǐn)?shù)學(xué)焦慮可能占用特殊的神經(jīng)資源。根據(jù)注意控制理論,數(shù)學(xué)焦慮減少了自上而下的目標(biāo)導(dǎo)向的注意系統(tǒng),增加了自下而上的刺激驅(qū)動的注意系統(tǒng)的控制。這種不平衡直接導(dǎo)致抑制與轉(zhuǎn)換功能中的消極影響(Suárez-Pellicioni et al.,2013),而且這也得到了大量研究的支持(如 Ansari,Derakshan,& Richards,2008; Derakshan,Smyth,& Eysenck,2009)。本研究也表明數(shù)學(xué)焦慮的影響途徑之一是通過工作記憶影響數(shù)學(xué)表現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮可能占用特殊的神經(jīng)資源,行為測量只提供內(nèi)在加工的非直接證據(jù)。神經(jīng)層面的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),也正說明了采用高時(shí)間分辨率的ERP指標(biāo)反映個(gè)體認(rèn)知活動的內(nèi)在加工過程的有效性,表明結(jié)合電生理技術(shù)探究數(shù)學(xué)焦慮內(nèi)在影響機(jī)制的可行性。
4.2 編碼階段的N1-P2復(fù)合波
已有研究發(fā)現(xiàn)N1作為早期視覺選擇性注意的標(biāo)志(Yuan,He,Lei,Yang,& Li,2009),可能是焦慮個(gè)體對負(fù)性刺激選擇性注意偏向的指標(biāo),N1波幅越大表明個(gè)體在知覺加工中對威脅信息投入越多的注意資源(彭家欣,楊奇?zhèn)?羅躍嘉,2013)。P200跟知覺加工中注意的卷入有關(guān)(Yuan et al.,2007),額區(qū)誘發(fā)的 P200成分反映對無關(guān)信息的抑制能力或是對目標(biāo)刺激注意集中能力(張林,劉昌,2006)。以往心算研究中(EI Yagoubi et al.,2003; 陳亞林等,2010; 許曉華,2010)發(fā)現(xiàn)N1-P2復(fù)合波可能與刺激物理特性的外源性成分有關(guān),處于約 200 ms的編碼期,對數(shù)字的空間和圖形屬性處理,尚未執(zhí)行運(yùn)算,反映的是與視覺編碼有關(guān)的皮層激活,EI Yagoubi等(2003)進(jìn)一步認(rèn)為250 ms前反映了視覺的編碼與選擇的策略,其研究并未發(fā)現(xiàn)心算與估算比較中N1-P2復(fù)合波差異。本研究中卻同時(shí)發(fā)現(xiàn)高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在 N1-P2復(fù)合波的數(shù)字編碼階段差異和估算、心算任務(wù)條件差異。
首先,研究中高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在策略選擇和執(zhí)行中N100波幅差異顯著; 心算策略選擇中N100潛伏期(0～150 ms)差異顯著; 在估算策略執(zhí)行中,PO3電極點(diǎn) P200潛伏期(150～250 ms))差異顯著,表明無論心算還是估算,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體N1-P2波幅大于低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體,潛伏期更長。據(jù)此推斷數(shù)學(xué)焦慮在視覺編碼階段就開始影響個(gè)體算術(shù)策略運(yùn)用,個(gè)體的數(shù)字加工編碼階段就已經(jīng)受到數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)影響。這得到了Hopko,McNeil,Gleason和Rabalais (2002)研究的支持：其運(yùn)用Stroop 范式考察數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的編碼特性,發(fā)現(xiàn)高、低數(shù)學(xué)焦慮組在刺激特性與數(shù)字刺激無關(guān)任務(wù)上未見顯著差異; 而在刺激特性與數(shù)字相關(guān)任務(wù)差異顯著,相比低數(shù)學(xué)焦慮組,高數(shù)學(xué)焦慮組在數(shù)字卡片任務(wù)的反應(yīng)時(shí)顯著高于字母卡片任務(wù)。表明高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體對數(shù)字刺激、數(shù)字編碼敏感,數(shù)學(xué)焦慮在編碼階段就已經(jīng)開始影響個(gè)體的數(shù)字加工。
其次,數(shù)學(xué)焦慮對估算、心算在編碼階段的影響存在差異,在心算與估算的有選條件(xsc1、gsc1)及估算無選條件(gsc2、gsc3)中 N1-P2復(fù)合波出現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),但在心算無選條件(xsc2、xsc3)N1-P2復(fù)合波上未發(fā)現(xiàn)類似效應(yīng)。這表明數(shù)學(xué)焦慮對心算與估算在策略執(zhí)行的編碼階段(0～250 ms)N1-P2復(fù)合波中出現(xiàn)差異。這與He等人(2011)發(fā)現(xiàn)估算與心算在刺激呈現(xiàn)后150 ms的數(shù)字編碼階段出現(xiàn)差異相一致。而數(shù)學(xué)焦慮對估算策略執(zhí)行編碼階段影響更大,而 He等發(fā)現(xiàn)的心算比估算誘發(fā)更大的 N170波幅,需要更精確的數(shù)字編碼,表明數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)沒有受到精確編碼的影響,可能在于精確編碼所占用的特定認(rèn)知資源與數(shù)學(xué)焦慮不同; 還可能在于本研究估算任務(wù)作為不熟悉的任務(wù),與精確心算相比,需要被試分配更多的認(rèn)知資源,依據(jù)加工效能理論和注意控制理論等認(rèn)知資源理論,數(shù)學(xué)焦慮在估算中占用的認(rèn)知資源會遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于心算,因而出現(xiàn)估算與心算的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)差異。而在策略選擇中數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)都顯著,策略選擇與執(zhí)行的差異在于前者對被試要求相對較高,需要被試首先對數(shù)字的空間和圖形屬性精細(xì)編碼,清楚數(shù)字間關(guān)系后方可選擇策略并執(zhí)行; 而策略執(zhí)行條件不要求選擇策略,只需執(zhí)行指定策略即可。相較而言,策略選擇難于策略執(zhí)行,需要抑制和轉(zhuǎn)換兩個(gè)及以上策略。從策略轉(zhuǎn)換代價(jià)角度來看,當(dāng)選擇一個(gè)新策略時(shí),個(gè)體必須抑制剛才的策略執(zhí)行并且激活新的策略(Lemaire & Lecacheur,2010),這將占用額外的工作記憶資源。依據(jù)加工效能理論,個(gè)體的工作記憶系統(tǒng)資源有限,策略選擇環(huán)節(jié)中焦慮情緒、策略抑制與轉(zhuǎn)換、認(rèn)知任務(wù)三者共同競爭有限的認(rèn)知資源,分配給算術(shù)認(rèn)知操作的工作記憶資源相應(yīng)減少,從而導(dǎo)致策略選擇環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)比策略執(zhí)行環(huán)節(jié)更趨于顯著。在編碼階段就出現(xiàn)數(shù)字加工的數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),其效應(yīng)大小可能受到數(shù)字任務(wù)難度、熟悉度的影響。
最后在心算策略執(zhí)行中,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在頭皮前部、頭皮中部、頭皮后部的 P200潛伏期差異不顯著,而低焦慮個(gè)體的 P200潛伏期卻出現(xiàn)了頭皮前部<頭皮中部<頭皮后部的差異。這表明高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在解決心算策略執(zhí)行問題中,其需要的腦區(qū)激活區(qū)域廣泛包含了額、中央和頂枕葉,而低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體首先激活與算術(shù)任務(wù)解決相關(guān)的腦區(qū)頂枕葉,再適當(dāng)激活中央,再到額葉。這與以往Lyons和Beilock (2012)的發(fā)現(xiàn)相似,表明高數(shù)學(xué)焦慮者在解決數(shù)學(xué)問題中可能需要占用更多的腦區(qū),尤其是前額頂網(wǎng)絡(luò)皮層,耗損更多的工作記憶資源,才能達(dá)到與低數(shù)學(xué)焦慮者相似的表現(xiàn)結(jié)果。也有研究表明額區(qū)誘發(fā)的 P200 成分反映的是對無關(guān)信息的抑制能力或是對目標(biāo)刺激注意集中能力(張林,劉昌,2006),這似乎意味著高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在執(zhí)行算術(shù)認(rèn)知任務(wù)時(shí)缺乏靈活性,數(shù)學(xué)焦慮可能影響個(gè)體抑制功能的發(fā)揮。其次在估算策略執(zhí)行中,高低焦慮個(gè)體在PO3電極點(diǎn),P200潛伏期差異顯著,表明數(shù)學(xué)焦慮影響數(shù)學(xué)任務(wù)的相關(guān)區(qū)域頂枕葉的激活,高數(shù)學(xué)焦慮者對于數(shù)學(xué)任務(wù)的認(rèn)知加工速度慢于低焦慮者,出現(xiàn)高數(shù)學(xué)焦慮者誘發(fā)的N1-P2復(fù)合波波幅更大,潛伏期延遲?？赡茉谟谠跀?shù)學(xué)早期認(rèn)知加工階段,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體可能由于無關(guān)信息(焦慮)的干擾付出更多的心理資源,導(dǎo)致其注意過程相對延緩。這受到 Eysenck等人(2007)注意控制理論的支持,即數(shù)學(xué)焦慮導(dǎo)致目標(biāo)—導(dǎo)向注意系統(tǒng)和刺激—驅(qū)動注意系統(tǒng)的不平衡,使焦慮個(gè)體優(yōu)先分配注意資源到任務(wù)無關(guān)的焦慮情緒上,使得其加工過程更多受到無關(guān)刺激影響,從而減少對當(dāng)前算術(shù)認(rèn)知任務(wù)的注意。然而,由于ERP技術(shù)的空間分辨率相對較差,因此需要運(yùn)用fMRI 技術(shù)進(jìn)一步驗(yàn)證。
4.3 策略選擇與執(zhí)行階段的N400
編碼階段(0～250 ms)之后就是策略選擇和策略執(zhí)行階段(El Yagoubi et al.,2003)。本研究中N400(300～500 ms)成分反映個(gè)體策略選擇階段和策略執(zhí)行階段,在估算策略選擇(估算有選條件 gsc1)和心算、估算策略執(zhí)行(無選條件 gsc2、gsc3、xsc2、xsc3)下,高焦慮個(gè)體的N400波幅更大。表明高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在算術(shù)策略運(yùn)用(選擇、執(zhí)行)階段存在區(qū)別。
一般認(rèn)為N400與長時(shí)記憶中語義信息提取有關(guān)(魏景漢,羅躍嘉,2010),也可能是與信息的融合難度有關(guān),例如 N400波幅在語義難以預(yù)料或者是不相容的句子內(nèi)容中波幅更大(如Benau,Morris,&Couperus,2011; Kutas & Federmeier,2011)。Salisbury (2004)也支持上述論斷,認(rèn)為N400與語義知識無關(guān),而與工作記憶容量有關(guān)：N400是工作記憶絕對容量大小的指標(biāo)之一,工作記憶容量越大,N400的波幅越大。Luo等人(2009)發(fā)現(xiàn)心算加法策略中非快捷策略引起的N400波幅顯著高于快捷策略,因此推斷 N400可能反映了工作記憶負(fù)荷。本研究中,N400可能反映個(gè)體的工作記憶負(fù)荷及其任務(wù)難度：在算術(shù)策略選擇或策略執(zhí)行階段,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的工作記憶負(fù)荷高于低焦慮個(gè)體。在估算策略選擇環(huán)節(jié)中,雙側(cè)額葉、左后頂葉區(qū)域N400波幅出現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng); 在估算策略執(zhí)行環(huán)節(jié)中,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體相比于低焦慮個(gè)體,N400波幅在中央?yún)^(qū)域左腦波幅高,而在頂枕區(qū)域右腦波幅高。在心算策略執(zhí)行中,則發(fā)現(xiàn)左側(cè)額葉區(qū)域,N400波幅出現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)。這些結(jié)果都體現(xiàn)出心算與估算在策略選擇與執(zhí)行階段存在明顯區(qū)別。
4.4 數(shù)學(xué)焦慮作用算術(shù)策略運(yùn)用的內(nèi)在機(jī)制
本研究發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)出現(xiàn)在編碼階段和策略選擇執(zhí)行階段。在編碼階段,高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的潛伏期更長; 但在策略選擇與執(zhí)行階段,高焦慮個(gè)體的N400潛伏期卻更短。究其原因,筆者認(rèn)為,在編碼階段,高焦慮個(gè)體的加工過程更多地受到無關(guān)刺激的影響,從而降低了對當(dāng)前算術(shù)認(rèn)知任務(wù)的注意,導(dǎo)致其早期認(rèn)知加工相對延緩(Eysenck et al.,2007); 而在策略選擇與執(zhí)行階段,高焦慮者受到內(nèi)在焦慮、自我懷疑等情緒取向因素影響,在策略選擇中存在一定回避傾向：高焦慮者可能不是為了回避焦慮帶來的失敗本身,而是為避免失敗給自己的情緒造成強(qiáng)烈刺激(Raghunathan & Pham,1999),可能需要優(yōu)先抑制處理分心焦慮的干擾。
此外,本研究腦生理結(jié)果也表明數(shù)學(xué)焦慮損害了目標(biāo)—導(dǎo)向注意系統(tǒng)(策略選擇與執(zhí)行階段)的有效運(yùn)作,提高了刺激—驅(qū)動注意系統(tǒng)(編碼階段)影響加工過程的程度。具體來說,認(rèn)知資源從目標(biāo)-導(dǎo)向注意系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到刺激—驅(qū)動注意系統(tǒng)(Eysenck et al.,2007; Derakshan & Eysenck,2009)。由于認(rèn)知加工資源有限,焦慮的情緒因素將會優(yōu)先占用部分工作記憶資源(王翠艷,劉昌,2007; Ashcraft &Moore,2009 ),影響認(rèn)知資源分配,使得分配到信息加工和信息評價(jià)方面的認(rèn)知資源減少,而焦慮個(gè)體通過增加努力等補(bǔ)償策略,消除“刺激-驅(qū)動注意系統(tǒng)的作用增加”這種不利影響(Eysenck &Derakshan,2011),使得 N400潛伏期提前出現(xiàn),表明工作記憶負(fù)荷增加。這表明在數(shù)學(xué)焦慮影響算術(shù)策略運(yùn)用這一問題上,需要結(jié)合加工效能理論、注意控制理論、抑制理論等不同理論做出綜合解釋。
4.5 未來研究展望
首先,本研究所采用的兩位數(shù)加法算術(shù)產(chǎn)生式任務(wù),對于中國大學(xué)生而言可能較熟悉、相對簡單,結(jié)論不宜拓展到其他復(fù)雜問題解決領(lǐng)域。當(dāng)個(gè)體處于新穎的情景或認(rèn)知要求更高的任務(wù)時(shí),比如帶小數(shù)的、帶根號更復(fù)雜問題、實(shí)際數(shù)學(xué)應(yīng)用題或其他策略等,需要未來做出更深入的研究。其次,對心算策略選擇的評定存在一定偏差。確定被試所采用策略的可行方法之一是口頭報(bào)告,但口頭報(bào)告可能會產(chǎn)生無關(guān)變量的偽跡干擾。因此本研究未采用口頭報(bào)告,這使得我們在心算任務(wù)中無法通過觀察判斷被試采用策略類型(兩種心算策略結(jié)果相同),只能以被試選擇類型為準(zhǔn),從而導(dǎo)致所確定的心算策略類型可能存在某些誤差。未來研究有待于改進(jìn)與完善相關(guān)策略評定技術(shù)。最后,本研究所用ERP技術(shù)對于腦皮層的定位相對較為寬泛,這需要未來結(jié)合高空間分辨率的功能性磁共振成像或近紅外光學(xué)成像技術(shù),在腦皮層空間定位上進(jìn)一步確定數(shù)學(xué)焦慮對算術(shù)策略運(yùn)用的內(nèi)在神經(jīng)機(jī)制。
5 結(jié)論
本研究得出如下結(jié)論：
(1) 行為結(jié)果未發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng),ERP結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)焦慮對策略運(yùn)用的影響,顯示出應(yīng)用ERP的腦生理技術(shù)考察算術(shù)策略運(yùn)用過程中數(shù)學(xué)焦慮效應(yīng)的高敏感性。
(2) 在策略運(yùn)用條件中,高低數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的估算、心算策略的N1-P2復(fù)合波存在差異,意味著在策略編碼階段(0～250 ms)個(gè)體對數(shù)字的識別加工就受到數(shù)學(xué)焦慮,任務(wù)要求(估算、心算)的影響。
(3) 不同數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體在策略選擇和執(zhí)行階段的 N400成分差異顯著,表明高數(shù)學(xué)焦慮個(gè)體的工作記憶負(fù)荷顯著高于低焦慮者。
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