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      結合主客觀測量法評估意識狀態
      2019年08月06日 09:54 來源:中國社會科學網-中國社會科學報 作者:李更春 字號

      內容摘要:

      關鍵詞:

      作者簡介:

        亞瑟·雷伯(Arthur Reber)于1967年發表《人工語法的隱性學習》一文,拉開了心理學界隱性學習研究的序幕。20世紀90年代開始,圍繞被試在隱性學習實驗中所學習知識的性質問題,人們展開了對隱性學習廣泛的研究與探討。

        隱性學習是否產生隱性知識:研究方法與爭論

        人工語法范式是隱性學習研究的經典范式之一。該范式下的實驗由兩個階段組成,即學習階段和測試階段。在學習階段,研究者向被試呈現一組基于某種有限狀態語法的字母串,要求被試進行記憶。被試不知道這些字母串是基于一組復雜規則構建而成。在測試階段,研究者向被試呈現一組新的字母串(有些遵循與學習材料相同的規則,有些則不是),通過語法判斷任務來考察被試學習的效果。

        序列反應時任務是另一種常見的研究范式。該任務中,刺激出現于電腦屏幕上四個或六個可能位置中的一處,被試通過盡快按鍵作出反應。該任務表面上似乎是測量被試的反應時,但被試并不知道刺激出現的位置遵循某種次序規則。如刺激出現的位置符合該規則時被試的反應更快,則表明被試學習了這種次序規則的知識。

        然而,有些研究者認為,上述兩種范式所揭示的隱性知識是基于組塊的知識或特定范例的細節知識,并非相關規則的知識。例如,多納爾森·杜拉尼(Donelson Dulany)等人于1984年復制了亞瑟·雷伯的早期研究,結果發現,被試的語法判斷成績之所以高于隨機水平,是由于被試記憶了字母串的片段。皮埃爾·佩呂謝(Pierre Perruchet)和尚塔爾·帕克托(Chantal Pacteau)于1990年報告的一項研究發現,接受合乎語法“字母對”訓練的被試與接受全部字母串訓練的被試成績相似。皮埃爾·佩呂謝于1994年通過一項序列學習任務發現,被試僅對新舊序列的相似性敏感,尚無證據表明被試學習了相關規則的知識。此類研究或表明,被試的語法判斷并非基于抽象的規則知識。

        然而,就語言學習來說,我們通常假定學習者內化的語法表征可運用于同之前話語沒有表面相似性的新刺激中。在人工語法范式下的研究中,這種隱性抽象問題主要通過檢驗被試能否將知識遷移到不同字母串或不同模態下而得以考察。例如,格里·阿爾特曼(Gerry T. M. Altmann)等人于1995年通過實驗發現,被試在不同模態下對字母串的分類成績雖然比相同模態下成績差,但仍高于隨機水平。這就表明,被試習得的知識中至少有一部分是抽象的、基于規則的,而并非完全是相關片段或組塊的知識。

        我們認為,隱性學習研究首先要回答的問題就是:隱性學習能否產生隱性知識?要回答這一問題,研究者就要對被試習得的知識的意識狀態進行評估。而20世紀90年代末期之前,二語習得研究領域尚未從方法論和實證研究層面探討意識的測量問題,且目前已有的意識測量方法均存在一定局限,因此被試在相關實驗中習得隱性知識的可能性尚需得到有力證實。

        意識測量方法的演變與改進

        在顯/隱性知識研究中,研究者面臨的最大挑戰在于如何對意識進行操作化和測量。從已有文獻來看,意識的測量法可分為“主觀測量法”和“客觀測量法”。前者通常要求被試報告其認為知道的知識,而后者則根據被試的表現或行為來測量他們的知識。

        追述口頭報告是一種常用的主觀測量法。該方法要求被試在學習和測試階段后就其注意到的任何模式進行口頭報告。如被試表現出學習效應(如語法判斷的成績高于隨機水平)但無法報告出有關學習目標的任何知識,那么這種知識就被認為是隱性的。然而,口頭報告的效度由于多種原因而受到質疑。缺乏敏感性是其中的一個主要問題,表現為當要求被試解釋其在實驗過程中使用的語法規則時,被試無法報告出所有相關的知識。另一個主要問題是,被試習得知識的形式可能與研究者所考察的形式不同。

        在此背景下,新的測量方法應運而生,如自信心評價(confidence ratings)。這種方法要求被試報告其作出決策時有多大信心。例如,在僅有兩個選項“猜測”和“知道”的自信心量表中,“猜測”表明被試的判斷沒有明確的依據,而“知道”表明相關判斷建立在某種知識的基礎上。卓頓·迪恩斯(Zoltán Dienes)等人提出了“猜測標準”和“零相關標準”,據以評估知識的意識狀態。其一,當研究者認為被試是在猜測但被試的準確率高于隨機水平時,那么就可認為他們調用的是隱性知識。其二,當被試的準確率與其自信心水平沒有相關性時,那么其調用的就是隱性知識。然而,由于自信心評價評估的是“判斷型知識”(即特定測試項與訓練項是相同還是不同的知識)而非“結構型知識”(即關于訓練項結構的知識),所以受到批評。

        作為對這種批評的回應,卓頓·迪恩斯和瑞恩·斯科特(Ryan Scott)增加“來源歸因”作為評估被試結構型知識的一種方法。在此類研究中,被試需要報告其判斷的依據是什么,即是“猜測”“直覺”“關于語法規則的知識”,還是“關于特定例子的記憶”。他們認為,當被試判斷的依據是“猜測”或“直覺”時,如果其判斷成績高于隨機水平,就表明他們具備無意識的結構型知識,而如果是“記憶”或“規則”時,則表明他們具備有意識的結構型知識。

        然而,運用自信心評價和來源歸因存在的一個問題是,被試可能會形成選擇依據的自我標準。例如,除非在絕對有把握的情況下,偏保守的被試可能表示在語法判斷時依據的是猜測,而更加開通的被試即使憑借絲毫的直覺進行判斷也會報告出較高的信心水平。這就是所謂的反應偏向問題。

        莫滕·奧弗高(Morton Overgaard)指出,認知科學領域通常漠視主觀數據,偏向于使用客觀數據來作為判斷被試意識狀態的主要證據來源。因此,加工分離范式作為一種客觀的意識測量方法備受青睞。

        該范式由拉里·雅各比(Larry Jacoby)于1991年首次提出,其基本原理是根據被試的行為來分離隱性和顯性知識的作用。在該范式下,研究者一般設計兩項任務,在一項任務中隱性和顯性知識共同發揮作用,在另一項任務中隱性知識干擾了顯性知識對被試表現的作用。被試習得的顯性知識就可根據其在兩項任務中表現的差異來測量。

        加工分離范式避免了加工純度(processing purity)問題,考慮到了在完成任何任務時隱性和顯性知識將共同發揮作用。阿克塞爾·克里爾曼斯(Axel Cleeremans)將該范式融入序列反應時任務中。在完成序列反應時任務后,被試被告知之前呈現的視覺刺激遵循了某種復現模式,并被要求在兩種條件下完成自由生成任務:一是生成盡可能多的訓練序列(包含條件);二是生成不同的序列(排除條件)。根據巴爾斯的全局工作空間理論,當知識處于有意識狀態時,被試就有可能對其表現進行自發性控制。因此,在包含條件而非排除條件下,具備某些顯性知識的被試傾向于產生訓練序列。被試在包含和排除條件下表現的差異則提示顯性知識的習得。相反,不具備顯性知識的被試在兩種條件下的表現傾向于一致。

        雖然加工分離范式在認知心理學研究領域得到了廣泛使用,但很少有人嘗試將該范式運用于二語習得研究中。使用該范式的一個主要優勢是可基于客觀數據來測量意識。然而,該范式的使用基于如下假設,即有意識知識反映在被試的表現中,但該假設有時候不一定成立。

        由以上討論可見,上述意識測量方法都有各自的局限。但是,這些方法對意識的不同方面敏感。例如,口頭報告可以捕捉可表達的知識,自信心評價和來源歸因對低信心水平的主觀知識敏感,而加工分離范式使我們可以客觀地評估知識受控加工的程度。單一的測量方法可能難以捕捉具有多方面性質的意識。一個可能的解決方案就是使用多種互補的意識測量方法,以應對意識(無意識)現象的復雜特征。

       

        (本文系江蘇省“青藍”工程項目(蘇教師[2017]15號)階段性成果)

        (作者單位:泰州學院外國語學院)

      作者簡介

      姓名:李更春 工作單位:泰州學院外國語學院

      課題:

      本文系江蘇省“青藍”工程項目(蘇教師[2017]15號)階段性成果

      轉載請注明來源:中國社會科學網 (責編:齊澤垚)
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