朱祖德 段懿行 王穗蘋
(1江蘇師范大學語言科學與藝術學院;江蘇省語言與認知神經科學重點實驗室;語言能力協(xié)同創(chuàng)新中心,徐州 221009) (2華南師范大學心理學院,廣州 510631)
智力是人類的核心特征之一。相對于依賴經驗積累的晶體智力,流體智力(fluid intelligence)通常指個體天生具有的學習和解決問題的能力,如知覺速度,識別圖形關系等(Cattell,1963)。一般認為,流體智力水平依賴于先天的稟賦,并隨著神經系統(tǒng)的成熟而逐漸提高(Baltes,Staudinger,&Lindenberger,1999;Cattell,1963;Gray &Thompson,2004),但最近的研究發(fā)現(xiàn),通過認知訓練能夠改善個體流體智力水平(彭君等,2014;趙鑫,周仁來,2010;趙鑫,王一雪,劉丹瑋,周仁來,2011;Au et al.,2015;Buschkuehl &Jaeggi,2010)。
經過檢驗發(fā)現(xiàn)有效的認知訓練任務包括珠心算與音樂(Lee,Lu,&Ko,2007)、復述策略(Turley-Ames &Whitfield,2003)、數(shù)字廣度任務、言語廣度任務、選擇反應時任務(Klingberg,Forssberg,&Westerberg,2002)、視覺空間工作記憶任務、數(shù)字倒背任務與字母廣度任務(Westerberg &Klingberg,2007)和 n-back工作記憶任務(Jaeggi,Buschkuehl,Jonides,&Perring,2008;Jaeggi et al.,2010)等。由于工作記憶與流體智力之間相關度較高(Engle,Tuholski,Laughlin,&Conway,1999),不少研究通過工作記憶訓練來提升流體智力并取得了較好的效果。例如,在正常健康被試群體中,Jaeggi等人發(fā)現(xiàn)采用雙任務n-back工作記憶任務進行訓練,能有效提高個體流體智力水平(Jaeggi et al.,2008,2010);工作記憶中某些加工子成分的訓練也能提升流體智力水平(Dahlin,Nyberg,B?ckman,&Neely,2008;Li et al.,2008;Rudebeck,Bor,Ormond,O’Reilly,&Lee,2012)。在特殊人群中,也有一系列研究證實工作記憶訓練能提升注意缺陷多動障礙患者的流體智力水平(Holmes et al.,2010;Klingberg et al.,2002,2005)。
然而也有研究發(fā)現(xiàn)認知訓練未能有效提高流體智力水平(Owen et al.,2010;Shipstead,Redick,&Engle,2012)。造成上述不一致的可能原因是個體差異影響到了訓練遷移效果。有研究者指出流體智力水平的提高也許與個體是否具有足夠大的改善空間有關(Shipstead et al.,2012)。Buitenweg,Murre和Ridderinkhof (2012) 也認為,研究者應該關注個體差異,尤其要研究被試的流體智力基線水平對訓練的效果有何影響。當前考察個體差異如何影響認知訓練效果的研究主要有三類。一類是采用核磁共振技術對個體大腦結構或功能的基線水平進行測量,以此作為大腦可塑性指標來評估大腦可塑性對訓練效果的影響。例如,在以老年群體為被試所做的認知訓練研究發(fā)現(xiàn),功能聯(lián)結、大腦白質完整性的基線水平與遷移效果相關,其中功能聯(lián)結基線水平較低的個體在隨后的評估中進步更大(Yin et al.,2014),而胼胝體白質結構基線水平較高的個體其訓練遷移效果維持時間更長(Wolf et al.,2014)。也有研究發(fā)現(xiàn),青年被試訓練前背側紋狀體灰質容量越大,其掌握動作游戲技能的速率越快(Erickson et al.,2010),訓練前后頂葉在完成動作游戲時的信號增強越多,其在未訓練工作記憶上的成績增益也越大(Nikolaidis,Voss,Lee,Vo,&Kramer,2014)。這些結果說明,神經可塑性的個體差異影響到訓練和遷移效果。盡管這類研究在揭示可塑性機制上具有重要意義,對于大樣本的實踐來說,由于難以獲取核磁共振相關數(shù)據(jù),將其應用于指導個體化訓練方案仍有不少困難。
后兩類研究主要是考察個體行為差異對訓練遷移的影響。一類是考察訓練成績的提升對遷移的影響。有研究者發(fā)現(xiàn)只有在工作記憶訓練任務上出現(xiàn)提升的兒童才能在流體智力水平上獲得遷移效應(Jaeggi,Buschkuehl,Jonides,&Shah,2011)。也有研究發(fā)現(xiàn)工作記憶訓練成績的提高與兒童流體智力遷移效應呈正相關(彭君等,2014;趙鑫等,2011)。這類結果對解釋訓練本身帶來了流體智力遷移效應具有重要意義。有研究者認為,由于訓練組和控制組的心理期待、訓練動機可能存在差異,因而訓練組的成績提升未必完全是訓練所帶來的,也可能是受這類心理混淆因素的影響才出現(xiàn)的(Boot,Simons,Stothart,&Stutts,2013)。考慮到訓練組被試接受了相同的實驗處理,此時能夠更好地避免組間混淆變量的干擾,因而這幾項研究所發(fā)現(xiàn)的訓練提升量與遷移效應量之間的正向線性關系較有力地支持工作記憶訓練能夠遷移到智力改善上的觀點。而最后一類是考察訓練前的個體差異對遷移的影響。如有研究者(Jaeggi,Buschkuehl,Shah,&Jonides,2014)發(fā)現(xiàn),工作記憶訓練有效地促進了視空間推理得分,這種遷移效應不受認知需求(need for cognition)的影響,而是受到訓練前智力可塑性觀念的影響。即,認為智力能夠被改變的個體比認為智力不能改變的個體在視空間推理上的改善更大。
總之,盡管有研究發(fā)現(xiàn)基線個體差異對訓練遷移有影響,但對于個體差異能否影響到認知訓練對流體智力成績的遷移這一問題,目前還沒有定論。因此,有必要進一步考察流體智力基線水平差異如何影響工作記憶訓練對智力水平改善的遷移。為此,本研究將招募的大學生被試隨機分成訓練組和積極控制組,訓練組進行為期一個月(每周訓練 5天,每天訓練約25分鐘)的雙任務n-back工作記憶訓練,積極控制組在同等時間下做科普知識閱讀訓練。實驗采用瑞文標準推理測驗考察流體智力水平。如果工作記憶能夠有效提高流體智力表現(xiàn),那么訓練組應當出現(xiàn)顯著的遷移效應,即訓練組后測與基線相比的智力水平提高應顯著大于控制組。
為了進一步考察流體智力基線水平個體差異是否影響工作記憶訓練對流體智力水平的遷移,本研究采用調節(jié)效應分析方法(溫忠麟,侯杰泰,張雷,2005)檢測了流體智力基線水平與工作記憶訓練提升量的交互項是否能夠預測流體智力水平改善值。如果流體智力基線水平個體差異能夠影響到工作記憶訓練對流體智力的遷移,那么在調節(jié)分析中的交互項對流體智力改善值回歸系數(shù)應當達到顯著水平。需要指出的是,在調節(jié)分析中我們不僅把流體智力基線水平與工作記憶訓練提升量的交互項放入回歸方程,而且這兩個變量本身也會進入回歸方程,因而此時可以進一步考察訓練組內被試的工作記憶訓練提升量和流體智力水平改善值之間的相關性。因為訓練組內所有被試接受了相同的實驗處理,能夠較好地排除訓練內容不同所引起的干擾效應。進一步地,由于工作記憶訓練提升量完全是由訓練所帶來的,如果工作記憶訓練提升量與流體智力改善值之間存在正相關,將能進一步支持工作記憶訓練本身可以改善流體智力的假設。
p
=0.81)和年齡差異(t
(38)=0.02,p=
0.98)。被試均為右利手,無軀體疾病及精神障礙,視力或矯正視力正常。被試均自愿參與實驗,實驗之前均簽署了知情同意書,實驗之后獲得一定報酬。任務開始前告訴被試具體實驗流程。首先,電腦屏幕中央有一個“+”注視點,環(huán)繞注視點周圍其余 8個位置會隨機連續(xù)呈現(xiàn)一個位置刺激(方塊),位置刺激呈現(xiàn) 500ms,每一位置刺激呈現(xiàn)中間間隔2500ms;與位置刺激同時呈現(xiàn)的還有通過耳機傳出的聽覺刺激,聲音刺激為 26個英語字母中的輔音字母。被試的任務是做匹配判斷:當前的刺激(包括位置刺激與聽覺刺激)是否與此前第n個出現(xiàn)的刺激(包括位置刺激與聽覺刺激)匹配。如當n=2時,則比較當前刺激與它前面隔一個位置上的刺激是否匹配;當n=3時,要求比較的是當前刺激和它前面隔兩個位置上的刺激是否匹配,依此類推。如果匹配則按鍵反應(位置匹配用左手食指按鍵盤上的“A”,聲音匹配用右手食指按“L”),不匹配則不按鍵。每個組塊(block)包括20+n個試次。
在本任務中,任務難度隨著n數(shù)值的增加而增加。n的數(shù)值變化是依據(jù)被試任務完成的表現(xiàn)而定,每一個組塊之后被試的成績都會進行分析統(tǒng)計,當被試成績≥80%時,n會增加1,此時會告知被試“您表現(xiàn)不錯,接下來會加大難度,請繼續(xù)努力”;而≤50%時,n會減去1,此時會告知被試“當前難度似乎有些高,接下來為您降低一級難度,請繼續(xù)努力”;其余時候保持不變。被試最初以2-back任務開始進行訓練。一天的訓練約為25分鐘,包括20個組塊。
本研究采用經北京師范大學張厚粲和王曉平(1985)修訂,適用年齡范圍寬、測驗對象不受文化、種族與語言限制的瑞文標準推理測驗(Raven’s Standard Progressive Matrices),對被試的流體智力水平進行測試。該測驗為非文字測驗,要求測試者進行圖形完型,即從備選答案中選出合適的部分圖片使得測試圖片變成一幅完整的有規(guī)律的圖片。在答題過程中,需要根據(jù)完整性、類同、推理等規(guī)則進行分析,從而選出合適答案。整個測驗為A、B、C、D、E五個分測驗,難度依次增加。每個分測驗有12個項目,難度也依次增加。瑞文推理測驗通常是按順序從前往后進行測試,當出現(xiàn)一定錯誤后停止并計算相應得分。但為了避免被試基線與后測均看到相同測試項目,本實驗將該測驗分半為平行測驗Ⅰ和Ⅱ,以更大限度地減少練習效應的干擾。平行測驗Ⅰ為A、B分測驗中的奇數(shù)項目和D、E分測驗中的偶數(shù)項目以及C測驗中前6個項目中的奇數(shù)項目和后6個項目中的偶數(shù)項目,共計30項;平行測驗Ⅱ為A、B分測驗中的偶數(shù)項目和D、E分測驗中的奇數(shù)項目以及C測驗中前6個項目中的偶數(shù)項目和后6個項目中的奇數(shù)項目,共計30項。
訓練組與積極控制組使用瑞文標準推理測驗平行測驗Ⅰ進行基線測驗,隨后進入訓練期。在此期間,訓練組進行n-back任務訓練,被試自由選擇一周中的5天進行訓練,其余2天休息,每天訓練約為25分鐘,訓練期共持續(xù)4周;而積極控制組做20套科技論文閱讀并回答問題(如“請用3個關鍵詞概括上述文章的主要內容”),每次閱讀開始前告知被試其前一次成績,并告知被試“請繼續(xù)努力”,其他無關變量如干預時間等與訓練組保持一致。訓練期結束后,立即使用瑞文標準推理測驗平行測驗Ⅱ進行后測。
t
檢驗確認了兩組被試流體智力基線水平沒有顯著差異。為考察工作記憶訓練對流體智力成績的影響,我們做了 2(組別)×2(測驗時間)的方差分析。并進一步分析考察了流體智力基線水平個體差異對工作記憶訓練遷移到流體智力的影響,即按照調節(jié)效應檢驗程序(溫忠麟等,2005)考察流體智力基線水平與工作記憶訓練提升量如何相互作用而影響流體智力的改善。第一步回歸以流體智力基線水平、工作記憶訓練提升量為自變量,第二步增加兩者的交互作用項,對流體智力改善值做了回歸分析。選用工作記憶訓練提升量是因為該變量能夠較好地反映訓練本身對工作記憶容量的改善。圖1顯示訓練組被試隨著訓練時間增加在訓練任務成績上出現(xiàn)的變化。經過20天訓練,訓練組工作記憶任務成績大幅提升,平均達到的最高水平為n=4.86,標準差為2.29,其中成績最好被試的最高水平為n=8。工作記憶訓練提升量平均值為2.51,標準差為2.17。
圖1 訓練組n-back任務訓練成績
兩組被試在兩次測驗中的流體智力水平見圖2。訓練組基線與后測的正確率(M
±SD
,下同)分別為 77.8%±12.7%,89.0%±6.8%;積極控制組基線與后測的正確率分別為 80.5%±10.9%,81.4%±11.2%。經獨立樣本t
檢驗發(fā)現(xiàn)兩組被試的流體智力基線水平(測驗正確率)無顯著差異,t
(38)=0.73,p
=0.47。進行 2(組別:積極控制組/訓練組)×2(測驗時間:基線/后測)的重復測量方差分析,結果發(fā)現(xiàn),組別主效應不顯著,F
<1;測驗時間主效應顯著,F
(1,38)=37.92,p
<0.01,η=
0.50;組別與測驗時間交互作用顯著,F
(1,38)=27.74,p
<0.01,η=
0.42。進一步進行簡單效應分析發(fā)現(xiàn),訓練組后測的流體智力水平與基線相比顯著提高(平均提高 11.3%,標準差 8.3%,范圍為0~26.7%,p
<0.01);而積極控制組兩次測驗間無顯著差異(p
=0.54)。圖2 兩組被試兩次測驗的流體智力水平(瑞文標準推理測驗的正確率)
相關分析顯示,流體智力改善值與流體智力基線水平(r
=?0.87,p
<0.001)、工作記憶訓練提升量(r
=0.91,p
<0.001)相關顯著,流體智力基線水平與工作記憶訓練提升量相關也顯著(r
=0.49,p
=0.02)。隨后進行的調節(jié)效應分析考察了流體智力基線水平對工作記憶訓練遷移效果的影響,結果見表1。據(jù)溫忠麟等人(2005)提出的調節(jié)效應檢驗程序,對流體智力基線水平(M)在工作記憶訓練提升量(X)和流體智力改善值(Y)之間進行調節(jié)作用檢驗,流體智力基線水平為基線智力測驗成績,工作記憶訓練提升量為n-back任務中所達到的最大n
值與基線值之間的差,流體智力改善值為流體智力后測與基線水平差值。流體智力基線水平(M)與工作記憶訓練提升量(X)經中心化,采用多層次回歸分析。經第一層回歸發(fā)現(xiàn),工作記憶訓練提升量越高,訓練后的流體智力改善程度越大(標準化回歸系數(shù)為 0.61,t
=3.46,p
<0.01),而流體智力基線水平較低者,其改善值也較高(標準化回歸系數(shù)為?0.35,t
=2.01,p=
0.06);經第二層回歸發(fā)現(xiàn),工作記憶訓練提升量(X)×流體智力基線水平(M)系數(shù)交互項對因變量有顯著貢獻(ΔR
=0.034,ΔF=
5.07,p
<0.05,標準化回歸系數(shù)為0.22,t
=2.25,p
=0.038),同時流體智力基線水平(標準化回歸系數(shù)為?0.36,t
=2.29,p=
0.04)和工作記憶訓練提升量(標準化回歸系數(shù)為0.72,t
=4.34,p <
0.001)的回歸效應也顯著。其中交互項的回歸效應顯著表明流體智力基線水平較高,工作記憶訓練對流體智力改善的效果越大(見圖3)。流體智力基線水平、工作記憶訓練提升量及兩者的乘積影響了流體智力改善值。表1 基線智力水平(M)的調節(jié)效應分析
本文主要目的是考察工作記憶訓練能否提升流體智力水平,以及流體智力基線水平是否調節(jié)了工作記憶訓練的遷移效果。經過一個月的訓練,雙任務工作記憶訓練顯著提升了訓練組被試的流體智力水平,工作記憶訓練提升量越大,個體流體智力水平的提高越多。同時還發(fā)現(xiàn),流體智力基線水平的個體差異影響到了工作記憶訓練對流體智力水平遷移的效果。這些結果為進一步理解認知訓練中的個體差異作用提供了重要的啟示。
與積極控制組相比,訓練組在訓練前后的流體智力水平提升更大。這一結果與近期使用不同工作記憶訓練任務、針對不同群體的研究結果相一致,進一步證實通過工作記憶訓練確實能夠提升個體流體智力表現(xiàn)(彭君等,2014;Dahlin et al.,2008;Holmes et al.,2010;Jaeggi et al.,2008,2010;Klingberg et al.,2002,2005;Li et al.,2008)。值得注意的是,與以往研究一致(彭君等,2014;趙鑫等,2011),本研究發(fā)現(xiàn)工作記憶訓練提升量越大其流體智力水平改善值也越高,而且這種線性關系在控制了流體智力基線水平后仍然顯著(見回歸分析部分)。這一結果很好地支持了本研究的假設,即流體智力的改善是由于工作記憶訓練本身,而非其他組間差異帶來的干擾變量。因為在訓練組和積極控制組中所進行的訓練任務大不相同,可能給兩組被試在實驗進行過程中帶來不同的動機和心理預期(Boot et al.,2013)。也有研究者提出應該給對照組和訓練組提供相同的訓練任務,但在對照組設置更低或不變的訓練難度(Shipstead et al.,2012),但是由于難度沒有變化或難度太小沒有挑戰(zhàn)性使得對照組被試仍然可能與訓練組出現(xiàn)不同的心理預期而影響到實驗結果。不同于訓練組和積極控制組之間的比較,在訓練組內的不同被試之間進行比較時,由于實驗處理是完全一樣的,此時不同被試工作記憶訓練提升量的大小與遷移效應的高低存在正相關,則能更好地排除上述心理變量的潛在影響從而支持工作記憶訓練對流體智力有改善作用這一假設。
圖3 訓練組被試流體智力基線水平和工作記憶訓練提升量中心化交互項與流體智力改善值偏相關散點圖。在控制了流體智力基線水平和工作記憶訓練提升量兩項內容后,兩者的交互項仍然顯著預測了流體智力改善值(標準化回歸系數(shù)為 0.22,p=0.038)。
本實驗成功觀察到工作記憶訓練對流體智力水平改善的遷移可能受到多個因素的影響。首先,雖然工作記憶和流體智力測驗這兩個任務看似差異很大,但兩者存在一些相似的基本加工過程從而使得訓練效應能夠遷移到流體智力水平改善上。例如有研究者提出,兩者共有容量有限性這一特征,這一特征既可以體現(xiàn)在工作記憶的廣度上,也可以體現(xiàn)在進行推理任務時需要保持的信息數(shù)量上(Halford,Cowan,&Andrews,2007)。Carpenter,Just和 Shell (1990)提出個體在瑞文智力測驗中的差異確實可以體現(xiàn)他們對抽象關系判別的能力以及工作記憶中對多重目標控制的能力。本研究所使用的雙任務n-back任務正好涉及多重執(zhí)行加工過程,包括抑制無關刺激、監(jiān)控當前表現(xiàn)、同時操作兩個任務、更新記憶中的信息表征等(Jaeggi et al.,2008;Owen,McMillan,Laird,&Bullmore,2005)。因此,被試的工作記憶容量經過訓練后得到了提升,使其在完成瑞文推理測驗時能夠更有效地保存信息以完成推理分析。另一種可能是因為工作記憶訓練需要被試有效地分配注意,從而提升了個體的控制性注意能力,而個體的注意控制是進行推理等認知的基礎(Gray,Chabris,&Braver,2003;Halford et al.,2007;Kane et al.,2004),因而工作記憶訓練提升了被試的流體智力水平。
其次,Klingberg與Holmes的一系列研究認為負載適應以及大量訓練(至少3周或8個小時)是工作記憶訓練效果能夠有效遷移到其他任務表現(xiàn)的兩個重要因素(Holmes,Gathercole,&Dunning,2009;Klingber et al.,2002,2005)。在本文中負載是指個體所能達到的最大的工作記憶容量。因為工作記憶的神經系統(tǒng)具有一定的適應性,當不斷重復當前最大負載時,原本需要努力才能達到的負載變成可以相對容易地達到。也就是說通過難度自適應的方式進行訓練,不斷地更新最大負載從而最終提升了最大負載量,表現(xiàn)出適應性。值得注意的是,難度自適應作為一種訓練方式,是否獨自影響到了訓練遷移尚不清楚。有研究者對積極控制組也采用了難度自適應的方式進行訓練,結果并沒有發(fā)現(xiàn)在流體智力上出現(xiàn)顯著的提升(Jaeggi et al.,2014)。自適應訓練對流體智力水平的提升,可能非常依賴訓練量(Jaeggi et al.,2008)。當大腦能夠適應大量工作記憶訓練,同時表現(xiàn)出較大的訓練成績提升時,如 n的變化大于2時(Jaeggi et al.,2014),則更容易表現(xiàn)出遷移效應。而本研究被試的平均工作記憶訓練提升量為2.51??傮w來說,對工作記憶容量負載的適應,及工作記憶與流體智力測驗任務具有相似的基本加工過程,是工作記憶訓練能夠遷移到流體智力水平的兩個重要因素。
我們也發(fā)現(xiàn)個體流體智力基線水平影響了流體智力水平的改善。首先,這種影響表現(xiàn)在流體智力基線水平較低者流體智力改善較大。需要指出的是,雖然流體智力基線水平與流體智力改善程度之間呈負相關,但實際上所有被試后測與基線相比流體智力水平都沒有下降,這種負相關只是說明流體智力基線水平較低者流體智力改善較大。其次,盡管此前的研究沒有發(fā)現(xiàn)基線智力水平對遷移的影響(Jaeggi et al.,2014),但本研究發(fā)現(xiàn)流體智力基線水平還與個體工作記憶訓練提升量相互作用影響流體智力的改善。具體來說,通過分層回歸分析發(fā)現(xiàn),兩個因素的交互作用項也影響到了遷移效應,即基線智力水平和工作記憶訓練提升量之間的乘積越大,智力改善值也越高。也就是說,如果個體基線智力水平較高,而且其工作記憶訓練提升量也較高,那么其智力改善值就越高。而流體智力水平的改善值同時受到流體智力基線水平、工作記憶訓練提升量及兩者乘積的影響。這一結果擴展了之前所發(fā)現(xiàn)的工作記憶訓練成績提升與遷移效應呈正相關的結果(彭君等,2014;趙鑫等,2011),表明基線智力水平調節(jié)訓練對智力的遷移效應。這也與Shipstead等人的觀點一致,即認知能力具有較大改善空間的個體更能從認知或工作記憶訓練中獲益(Shipstead et al.,2012)。
這種行為水平的個體差異對遷移的調節(jié)效應可能受到大腦功能與結構的影響。例如最近的元分析發(fā)現(xiàn)智力個體差異與大腦結構差異相關系數(shù)約為 0.24 (Pietschnig,Penke,Wicherts,Zeiler,&Voracek,2015),而先前研究也發(fā)現(xiàn)基線的大腦功能聯(lián)結強度(Kundu,Sutterer,Emrich,&Postle,2013;Yin et al.,2014)與白質纖維結構完整性(Wolf et al.,2014)能夠預測隨后的訓練和遷移效果。需要指出的是,這些結果主要是來自對老年被試的研究,未來的研究可以進一步考察兒童和青年被試基線腦結構與功能對遷移的影響,深化我們對成熟、個體差異等因素作用于工作記憶訓練遷移效果的調節(jié)機制的認識。此外,以往有研究考察了多種個體心理特征差異對工作記憶訓練遷移效應的影響。比如Jaeggi等人(2014)考察了認知需求、個體對智力可塑性的看法等因素對遷移效應的影響。結果發(fā)現(xiàn)認知需求對訓練的遷移效應無顯著影響,而對智力是否可以改變的觀念的分析發(fā)現(xiàn),持智力可以改變觀念者比持智力不可改變觀念者出現(xiàn)了更多的遷移效應。盡管如此,個體差異變量非常多,比如有研究者發(fā)現(xiàn)二語學習受到個體知覺能力、呈現(xiàn)方式特征等變量影響(Perrachione,Lee,Ha,&Wong,2011),因而在將來開展認知訓練研究時,應進一步考慮更多的個體差異變量對遷移效應的影響。這不僅對于拓展認知訓練理論具有重要意義,對于開發(fā)更具個性化的訓練方案也具有重要意義。
本研究也存在一些不足,有待未來研究改進和進一步驗證本實驗結果。首先,本研究發(fā)現(xiàn)流體智力成績經過訓練后有所提升,但本研究及目前大多數(shù)研究,均采用單一的認知能力測試手段,而事實上并沒有一個任務是純粹只涉及一種能力的。因此將來研究需要探索運用涉及多重任務的測試手段來考察個體潛在能力的變化。同時,認知訓練相關研究應強調真實生活情景中的應用性和普遍適用性,未來的研究可以考慮將諸如閱讀能力、學業(yè)成績作為遷移目標進行考察。其次,在訓練組內被試之間的工作記憶訓練提升量不同可能反映了個體之間的可提升空間不同,但仍然存在訓練組內不同被試之間的訓練投入程度不同導致個體工作記憶訓練提升量存在差異從而影響了流體智力改善個體的可能性。為了說明這種遷移效應是來自工作記憶訓練本身,一方面可以給對照組同樣采用難度自適應的訓練,另一方面也可以通過實時、動態(tài)地監(jiān)測所有被試的動機與參與度,以盡可能排除其他混淆因素的影響。最后,本實驗雖然發(fā)現(xiàn)工作記憶容量與最終的流體智力水平相關,但流體智力基線水平與工作記憶基線水平相關不顯著,一方面可能受到本研究實驗被試同質性高的影響(如流體智力基線水平、工作記憶基線水平都在2個標準差以內),另一方面也可能受到本研究被試量相對較小的影響。盡管本研究采用了與以往研究相當?shù)谋辉嚵?綜述見Au et al.,2015),未來的研究仍然應該盡可能提升每個組別的被試樣本量,以明確區(qū)分訓練有效和無效被試的特征為個體化設計提供指導依據(jù)。
總之,本研究發(fā)現(xiàn)認知訓練能夠有效提升大學生的工作記憶容量,并證實訓練效果能夠遷移到流體智力表現(xiàn)上。更為重要的是,本研究發(fā)現(xiàn)個體流體智力基線水平會影響到訓練效果的遷移,流體智力基線水平越高而且在工作記憶訓練中的提升量越大,則其智力水平提升越高。這一結果為設計個性化的認知訓練方案提供了參考。
Au,J.,Sheehan,E.,Tsai,N.,Duncan,G.J.,Buschkuehl,M.,&Jaeggi,S.M.(2015).Improving fluid intelligence with training on working memory:A meta-analysis.Psychonomic Bulletin &Review,22
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