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推理与工作记忆白学军等
推理与工作记忆(白学军等)
【摘要】 系统地总结了推理与工作记忆的研究进展,具体包括:
(1)工作记忆的含义及其在推理中作用的相关研究;
(2)推理与工作记忆关系的理论模型;(3)不同类型推理与工作记忆的实验研究;(4)推理与工作记忆的认知神经研究;(5)推理与工作记忆的未来研究展望。
【关键词】 工作记忆,类比推理,三段论推理,条件推理,预期推理。
20世纪80、90年代有关推理与工作记忆的研究进展,请读者阅读张清芳和朱滢于2000年发表在《心理学动态》第1期上的《工作记忆和推理》一文[1]。
本文重点总结2000年以来的研究进展。
1工作记忆与推理
1.1工作记忆含义
工作记忆(workingmemory)是由Baddeley和Hitch于1974年提出的用来取代短时记忆的概念,指一种对信息进行暂时性加工和存储的能量有限的记忆系统[2]。
Baddeley认为工作记忆由语音回路(phonologicalloop)、视空间模板(visuo-spatialsketchpad)和中央执行器(thecentralexecutive)组成。
后来,Oberauer等人将工作记忆分成内容和功能两个方面[3]。
内容方面包括言语、数字工作记忆(相当于Baddeley模型中语音回路)和空间-图形工作记忆(相当于视空间模板);功能方面包括对刺激的暂时存储,加工,管理和协调。
存储是对暂时呈现的信息的保持,加工是对信息的转换或推导,管理包括对认知过程和行为的监控、对相关表征和程序的选择性激活以及对无关信息或干扰信息的抑制,协调是对各成分建立新的联系,对不同的信息进行整合。
工作记忆模型的发展为探讨工作记忆在高级认知过程如推理中的作用提供了参考框架。
1.2工作记忆在推理中作用的相关研究
许多研究者对工作记忆与推理之间的关系进行探讨。
最初Kylloner等人发现工作记忆和不同推理的相关在0.74~0.93之间[4],但他所采用的工作记忆任务与推理任务之间存在一些共同特征。
近年来,人们对此问题进行了深入研究,其中Suess等人运用11个工作记忆任务和6个智力测验(包括3个推理测验,1个创造力测验,1个速度测验和1个记忆测验),通过验证性因素分析和结构方程模型发现,工作记忆容量(workingmemorycapacity,WMC)与智力高度相关,相关程度最高的是推理能力[5]。
Ackerman等人对工作记忆与智力关系的86项研究进行了元分析,结果发现WMC与一般智力和推理能力之间共享25%的变异[6]。
然而,Oberauer等人对Ackerman等人报告的数据进行再分析,发现WMC与推理能力之间的相关达到0.85,并认为WMC是推理能力的很强有力的指标[7]。
Kane等人对最近公开发表的10项研究进行再分析,结果表明工作记忆与一般流体智力/推理能力之间的相关系数为0.41~1.00,中数为0.72,工作记忆和推理能力大约共享50%的变异[8]。
Buehner等人对推理、工作记忆的子成分和注意之间的关系进行了探讨[9]。
实验运用20个工作记忆测验,2个注意力测验,9个智力分测验(包括3个言语推理测验、3个数字推理测验和3个图形推理测验)对135个学生进行施测。
根据Oberauer等人提出的工作记忆的功能模型,运用结构方程模型,结果表明,从“存储”到推理之间的路径以及从“协调”到推理之间的相关路径达到显著,从“管理”和注意的选择性到推理之间的路径分析没有达到显著。
存储是推理能力的最好预测指标,协调功能也能预测推理能力,管理和注意的选择性方面对推理能力几乎没有作用。
工作记忆子成分(特别是存储和协调功能)在推理中能够解释95%的变异。
可以看出,工作记忆与推理之间关系紧密,并在一定程度上能够很好地预测推理能力。
2推理与工作记忆关系的理论模型
2.1心理逻辑理论
心理逻辑理论者主张:
人类有一个存储自然推理规则的大仓库,并通过使用这些规则,从给定的前提中推出结论。
为了使抽象的推理规则应用到特定语境下的前提之中,需要建立从句法图式到语义信息的理解机制。
在实际推理过程中,对前提的句法结构进行规则匹配、规则的运用和存储、对前提与新信息的运算等加工,均会受到WMC的制约。
如果这些加工太复杂,超过人们工作记忆的容量,就会使推理产生错误[10]。
2.2心理模型理论
心理模型理论者主张:
推理是在语义加工的基础上建构模型的过程。
从前提中推出结论需要经过三个步骤:
一是建构能表征前提事件状态的最初心理模型;二是从模型中推导出一个有效结论;三是寻找反例进一步验证结论。
心理模型的建构会受WMC的制约。
如果一个前提存在多种解释,那么建构心理模型的数量就会增加,而建构多个模型需要更大的工作记忆存储空间和容量,也就是说,人们为了考虑其他可能的结论而需要在工作记忆中保持额外的前提信息,因此推理就变得更为困难。
这时个体倾向于通过内隐地表征部分信息来减少认知负荷,消除含有矛盾信息的模型,在有限的WMC内建构更经济的模型表征,从而推出有效的结论[11]。
2.3双重加工理论
双重加工理论者主张:
个体存在两种不同的认知系统,即系统1和系统2。
系统1是与其他动物共有的具有进化意义的子系统,它包括通过领域普遍化的学习机制而获得的先天的输入模块和领域特异性的知识,不需要占用个体的认知资源;系统2是人类特有的子系统,使人具有抽象推理和假设思维的能力,但它受WMC和一般智力的限制。
加重工作记忆的负荷会干扰系统2的推理加工,但不会影响系统1。
因此,要根据个体在实验任务中所使用的策略或知识来推断工作记忆在推理中的作用[12]。
总之,前两种观点认为,在推理过程中规则的使用或模型的建构都受到WMC的制约;而双重加工理论认为工作记忆在推理中的作用取决于被试在实验任务中所运用的策略或知识。
3各类推理与工作记忆的研究进展
3.1类比推理与工作记忆
类比推理(analogicalreasoning)是抽象逻辑思维的一种主要形式。
从形式逻辑的角度来看,类比推理就是根据两个(或两类)对象在某些属性上的相同或相似,已知其中的一个(或一类)对象还具有其他特定属性,从而推出另一个(或另一类)对象也具有该特定属性的推理。
它的逻辑形式可以表示为:
对象A具有属性a、b、c、d;对象B具有属性a、b、c;所以对象B也具有属性d。
Morrison等人使用双重任务实验方法探索工作记忆在类比推理中的作用[13]。
在实验中有些被试只解决言语和图形类比推理问题,有些被试在推理的过程中同时完成发音抑制任务、空间敲击任务或者言语随机产生任务。
结果发现,发音抑制任务会干扰言语类比推理,空间敲击任务干扰图形类比推理,而言语随机产生任务对言语和图形类比推理都产生很大的干扰作用。
唐慧琳对此问题进行了更为精细的研究[14]。
实验运用言语类比推理和图形类比推理任务。
同时还用敲击、图片干扰、发音抑制、言语干扰、随机间隔重复等五项任务来对工作记忆的不同成分进行干扰。
结果发现:
工作记忆中的各子成分对图形类比推理和言语类比推理有不同的影响;对于图形类比推理而言,控制组与敲击组、发音抑制组、随机间隔重复组这3个实验组之间在推理正确数方面都存在显著差异,表明视空间模板中的空间成分、语音回路中的发音成分和中央执行器参与了图形类比推理;对于言语类比推理而言,无论发音抑制组还是言语干扰组,它们与控制组之间都没有显著差异。
相反,敲击组与控制组之间差异显著,表明视空间模板中的空间成分参与了言语类比推理。
该研究结果与人们传统的认识不一致,因为言语类比推理中的题目是由词语组成,被试在进行言语类比推理时,应该有语音回路的参与。
也就是说,当被试同时进行另一项会对语音回路产生干扰的任务时,类比推理成绩会受到影响。
3.2三段论推理与工作记忆
三段论推理也称关系推理。
在三段论推理中,给被试呈现两个前提,每个前提都描述了两个术语间的关系,其中一个术语在两个前提中重叠。
被试的任务是利用这种重叠去推断三段论中三个术语之间的关系,然后回答有关关系的问题。
Capon等人使用测验法探讨了WMC与三段论推理之间的关系[15]。
相关分析的结果表明,言语和空间WMC能够很好地预测三段论推理能力;验证性因素分析的结果表明,言语、空间WMC和g因素能很好地解释三段论推理成绩。
Gilhooly等人对工作记忆各成分在三段论推理中的作用进行研究[16]。
在实验中以系列方式呈现前提,实验分控制条件和双重任务条件(发音抑制,空间抑制和言语随机产生)。
结果发现,以系列方式呈现前提的三段论推理显著加重了中央执行器和语音回路的负荷,视空间模板也在其中起一定作用。
最近,Copeland等人又检验了WMC与三段论推理的关系[17]。
结果发现WMC越高的被试,他们的三段论推理的成绩越好。
白学军等人采用眼动记录法,探讨了工作记忆、两个前提间的关系以及表达方式对线性三段论推理的影响[18]。
结果发现:
高WMC被试对三段论推理问题的第一次注视时间显著地短于低WMC被试;高WMC被试对同质性推理的第二次注视时间显著短于不同质推理;高WMC被试的回视次数和时间显著地少于低WMC被试。
表明在线性三段论推理过程中的语言表征过程和空间关系的建立都受到WMC的影响,被试的WMC越高,就越容易建立语言表征和空间的关系。
3.3条件推理与工作记忆
条件推理又称假言推理,是指人们利用条件性命题所进行的推理。
关于条件推理中存在的抑制效应成为研究热点。
研究者普遍认为,对于“如果,那么”的条件从句所附加的“背景”知识(干扰项、抑制条件)会影响人们的推理。
Markovits等人对条件推理中肯定前件式(ModusPonens,MP)推理的个体差异进行研究[19]。
结果发现:
在明确呈现干扰项的条件下,具有中等WMC的被试比低WMC的被试更可能拒绝MP推理,即在MP推理中出现错误的概率少;另一方面,尽管高WMC被试具有较好的提取能力,然而他们对MP推理的可接受性评分高于中等WMC被试,也表现出更多的推理错误。
结果表明,低WMC的被试把工作记忆分配到干扰项提取过程中,高WMC的被试主要把工作记忆分配到提取抑制过程中,而中等WMC的被试能够提取有效的信息,也能抑制干扰项的搜索。
DeNeys等人也对MP推理的个体差异进行研究[20]。
实验1,给被试呈现一个扩充的MP问题(即在问题中明确呈现干扰项)。
结果发现,扩充的MP问题的接受性评分遵循U形二次方程曲线,即低和高WMC的被试最可能接受MP推理;实验2,将WMC分为5个等级,采用5(WMC)×2(MP推理任务:
标准的和扩充的)混合设计。
结果发现,与标准的MP问题相比,扩充的MP问题的可接受性得分更低,所有的MP问题的可接受性得分都受WMC的影响,所有WMC的被试对两种推理问题的接受性得分都符合U形二次方程曲线。
3.4预期推理与工作记忆
预期推理是读者对语篇中将要发生的事件的预测,属于一种精细化推理。
通过预期推理,一方面使读者在处理信息时能够提取事件知识,另一方面使读者形成语篇的连贯心理表征。
3.4.1工作记忆容量限制预期推理的产生
崔耀等人从WMC的个体差异的角度,探讨被试对故事类语篇的预期推理[21]。
结果发现:
高WMC的被试进行预期推理的范围较广;低WMC被试进行预期推理的范围较小;低WMC被试对每一个项目的激活量较大。
3.4.2工作记忆容量影响预期推理的时间进程
彭建国利用命名法探讨了WMC与语篇阅读中前向推理和后向推理(预期推理的两种形式)的时间进程[22]。
结果发现,WMC影响前向推理和后向推理的加工进程,高WMC可促进前向推理和后向推理的加工进程,低WMC限制前向推理和后向推理的加工进程;在300ms时间间隔下,高WMC被试能即时做出后向推理,但不能做出前向推理,而低WMC被试既不能做出前向推理,也不能做出后向推理。
无论高、低WMC被试在1000ms的时间间隔下都能做出推理,即前向推理和后向推理都是即时做出的,低WMC的被试需要时间构建。
白学军等人研究了预期推理时间进程中工作记忆的作用[23]。
实验采用2(语境:
高预期语境、控制语境)×2(WMC:
高、低)的设计。
在实验一中,SOA设为500ms,结果发现无论是高WMC的被试还是低WMC的被试,都没有产生预期推理;在实验二中,SOA设为1000ms,结果发现只有高WMC的被试产生了预期推理;在实验三中,SOA设为1500ms,结果发现无论是高WMC的被试还是低WMC的被试都产生了预期推理。
结果表明预期推理的产生时间受个体WMC的制约。
3.5训练、工作记忆与命题推理
Klauer等人研究了先前训练对工作记忆在命题推理中的作用[24]。
实验通过真值表任务(truthtabletask)和即时反馈来训练被试对逻辑关系的理解。
结果发现,在随后的双重任务实验中,与视空间模板有关的次级干扰任务对推理正确率产生相当大干扰。
与控制条件(无先前训练)相比,经过训练之后次级任务对推理过程的干扰更显著。
这表明视空间干扰任务更容易对训练后获得的分析性推理能力产生干扰,而不会对非分析性推理过程产生较大干扰。
该结果与双重加工理论相一致。
Meiser等人也探讨了不同形式训练后工作记忆在命题推理中的作用[10]。
实验设置两种训练条件:
通过真值表任务训练被试建构和使用心理模型,通过逻辑规则训练任务提高被试运用自然推理规则的推理能力。
早期训练之后,接着使用次级干扰任务比如空间敲击(实验1)、随机数字产生(实验2)和发音抑制任务(实验3)干扰推理过程。
结果发现,空间敲击任务对命题推理产生很大干扰作用,该效应没有受到前训练条件的影响。
而在真值表训练之后,随机数字产生和发音抑制任务对推理成绩产生很大干扰。
结果支持心理模型理论,同时为双重加工理论提供部分支持证据。
总之,从以上对各类推理与工作记忆的研究中可以看出,不管推理任务的要求是对推理规则的运用,还是心理模型的建构,WMC都是影响推理成绩的重要因素。
工作记忆的各成分在不同类型推理中作用程度存在差异,不同形式训练会影响工作记忆在推理中的作用模式。
这些结果为推理与工作记忆之间关系的理论模型提供了参考证据。
4推理与工作记忆的认知神经机制
Prabhakaran等人采用fMRI探讨了流体推理(fluidreasoning)问题解决的神经机制[25]。
实验中被试解决三种推理问题:
分析性推理、图形或视觉空间推理和简单的模式匹配(作为知觉-运动控制条件)。
结果发现,与控制条件相比,右侧额叶和两侧顶叶在图形推理问题中受到较大程度的激活;与图形推理问题相比,两侧额叶、左侧顶叶、枕叶和颞叶在分析性推理中受到较大程度的激活。
所有这些脑区的激活在分析性推理中的激活程度比控制条件大。
研究发现这些被激活的脑区与工作记忆有关。
图形推理激活的脑区与空间工作记忆有关,分析性推理激活的脑区与言语工作记忆有关。
这表明流体推理以工作记忆系统为中介。
Lavric等人对推理任务中工作记忆的作用进行了ERP研究[26]。
实验中要求被试在解决逻辑推理问题的同时,对随机产生的语音数数。
结果发现,被试在对同时发生的刺激进行反应时,P300成分在前额区的波幅较高,潜伏期更长。
Gray等人从个体差异的角度,采用fMRI探讨了一般流体智力的神经机制[27]。
实验采用言语和非言语工作记忆任务和标准化瑞文推理能力测验,结果发现WMC任务能够引起大脑背外侧前额叶和扣带前侧的激活,而推理任务同样也能引起这两个脑区的激活。
Ruff等人运用fMRI技术探讨了推理以及与之相关的工作记忆子系统的认知神经机制[28]。
在研究中,研究者使用日常生活中常见的关系推理问题,一半问题的答案是确定的,一半问题的答案是不确定的;一半被试需要对上述两类问题进行推理,一半被试只需要在工作记忆中保持两类问题的前提假设,不进行推理。
结果发现:
尽管问题是以听觉形式呈现的,但是在推理过程和保持过程中,大脑的双侧次级视皮层、后扣带皮质、中部前额皮质都受到激活。
具体地,在推理过程中,背外侧和额叶中前部受到更大的激活;在保持过程中,单侧顶叶受到更大的激活。
工作记忆中视觉空间能力与推理过程中楔前叶的激活水平成负相关,与保持过程中大脑相关皮层的激活水平没有关系。
总之,目前的研究运用神经成像技术,已经试图将“纯粹”的推理过程以及与之相关的更基本认知过程(比如在工作记忆中对问题信息的保持)的神经机制区分开来,从而加深了人们对不同类型推理内部加工的脑机制的认识。
5小结
纵观已有研究,可以看出工作记忆与推理之间存在密切的关系。
已有研究在工作记忆与推理的理论模型、不同类型推理与工作记忆的实验研究以及二者的认知神经科学研究方面取得了很大的成就,使人们对工作记忆在推理中作用的认识更加明确。
然而,目前研究中仍然存在一些有待解决的问题:
(1)在大多数研究中,WMC被操作定义为一个无差别的结构,只是探讨某一方面的WMC与推理之间的关系。
这与工作记忆包含多成分的观点不相符。
不同成分的WMC即不同的认知资源对不同的推理能力会产生不同影响;
(2)已有研究往往运用一系列不同的认知任务来测量工作记忆,其结果可能受到具体任务的影响,并没有反映出工作记忆的不同成分在推理中的作用;(3)在有些研究中,采用的工作记忆任务与推理任务在某种程度上存在交叉,无法弄清楚工作记忆的哪一个成分与推理能力有高度相关[5];(4)还缺乏对于推理策略和训练与工作记忆关系的研究以及工作记忆不同成分在不同类型推理中作用的理论整合;(5)工作记忆各成分在不同类型推理中的神经机制(包括正常人和一些特殊人群)还需要进一步深入细致的研究。
今后研究工作的重点应该在以下几个方面展开:
第一,工作记忆各成分在不同类型推理过程中的作用;第二,WMC与个体推理策略的关系;第三,推理与工作记忆各成分关系的理论整合;第四,工作记忆与不同类型推理加工的脑机制。
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