葛　操　白學軍

摘要選取兩種規(guī)則難度的人工語法字母串，采用強分離的實驗程序，探索了材料規(guī)則難度對內隱學習、內隱與外顯的協(xié)同學習的影響。結果顯示：(1)規(guī)則難度較大的限定狀態(tài)人工語法學習中，內隱學習成績顯著好于外顯學習；而在難度較小的雙條件語法學習中，外顯學習顯著好于內隱學習。(2)在兩種規(guī)則難度的材料學習中，內隱與外顯的協(xié)同學習成績均好于單獨的內隱或者外顯學習，具有優(yōu)勢效應。(3)內隱學習獲得的規(guī)則知識具有可遷移性。

關鍵詞規(guī)則難度，內隱學習，外顯學習，協(xié)同學習，遷移。

分類號B842.3

1問題提出

內隱學習與外顯學習的交互作用問題從內隱學習產生之始就頗有爭議的問題。有研究者強調內隱學習與外顯學習是兩種獨立的學習類型，Math-ews等最早采用強分離的實驗方法證明了內隱與外顯學習相互促進的協(xié)同學習的存在。郭秀艷和楊治良的研究探明內隱學習與外顯學習在學習過程中存在著協(xié)同學習效應。郭秀艷通過研究對內隱與外顯產生協(xié)同學習的實質進行了推論，認為當被試在一定數(shù)量的內隱訓練之后，掌握的內隱知識漸漸地為意識所接近，以致于最終在內隱加工強度的某一點上內隱和外顯兩種加工接通，彼此迅速地達成資源共享，從而使學習效率最高。這些研究都為內隱外顯協(xié)同學習進一步研究提供強有力的理論支持。本研究對內隱與外顯協(xié)同學習的操作定義為：在內隱學習的條件下，加入了有意識的外顯學習，與單獨的內隱學習或外顯學習相比，同樣的學習強度下能夠顯著提高被試的學習成績，則稱內隱學習與外顯學習結合產生了協(xié)同學習。

內隱與外顯協(xié)同學習的實質涉及到內隱知識的表征問題。Reber認為內隱知識是通過抽象性進行表征的，被試很容易概括出不同的字母串集合所具有的相同語法規(guī)則結構。但是樣例模型認為內隱學習不需要任何的自動提取機制，被試是通過對記憶的特殊樣例的推理來進行學習，內隱知識的遷移主要依賴于新舊刺激的類似性進行。有研究表明，人工語法學習遷移效應是在序列成分組塊信息的基礎上產生的，當學習與測驗序列的表層結構不同時，遷移效應很難發(fā)生。

內隱學習研究中的材料難度一般指材料所蘊含規(guī)則的復雜程度，本研究的目的在于通過實驗驗證內隱學習、外顯學習及其內隱與外顯的協(xié)同學習在不同規(guī)則難度材料下的成績表現(xiàn)。通過控制相同字母集與不同字母集的測試條件，并進一步探索內隱知識的遷移及表征規(guī)律。

2方法

2.1被試

從鄭州某中學高一年級8個班級中隨機抽取學生240人，其中男生113人、女生127人，平均年齡16.2歲(SD=0.63)，沒有做過類似的心理實驗。

2.2材料

材料難度的界定：人工語法材料難度主要表現(xiàn)為材料蘊含規(guī)則的復雜度和抽象性程度。人工語法材料的復雜程度主要是其語族相似性的高低。語族相似性指符合同一種語法的各字母串之間相似的程度。語族相似性高指的是同一致語法規(guī)則構成的各字母串之間的相似程度高，致使其中所含的規(guī)則關系的突出性差，可區(qū)分性較弱。本研究采用的限定狀態(tài)人工語法材料是根據Perruchet和Pacteau使用的語法框圖的規(guī)則生成的字母串(見圖1)，每個字母串由3～8個字母構成，規(guī)則是從進口(In)根據箭頭指示方向到達出口(Out)為合規(guī)則字母串，如SVD，HTPPPM為符合規(guī)則的字母串，SV-DR，SVRTPT為不符合規(guī)則字母串。本研究采用的雙條件人工語法用F、H、L、M、T、X六個字母組成，這種字母串的語法規(guī)則是每個字母串都包含八個字母和一個間隔符號，間隔符號兩側各有四個字母，字母串間隔符兩側的字母排列位置有確定的語法規(guī)則：M與F相隨，T與X相隨，H與L相隨。如字母串MTFH.FXML和HTML.LXFH就是合規(guī)則的字母串，而MTFH.FXMF和XTML.LXFH則為不符合規(guī)則的字母串。研究表明，限定狀態(tài)人工語法與雙條件人工語法相比，前者的語族相似性相對較高而突出性差，較為復雜，后者的語族相似性低而突出性強，相對容易。

測試時使用的相同字母集指的是學習階段與測試階段的字母串由同樣的字母及同樣的規(guī)則構成。而不同字母集指的是測試階段與學習階段的字母串的構成規(guī)則相同而字母不同。限定狀態(tài)人工語法不同字母集的獲得是將具體語法框圖1中的10個字母(全為輔音字母)做如下變化：R、S、T、D、F、H、M、P、V、X分別轉換成對應的輔音字母J、K、L、B、C、G、N、Q、W、Z。如，學習階段符合規(guī)則字母串的為SVRTPM、HTM則測試階段的不同字母集中相應的符合規(guī)則字母串為KWJLON、GLN。雙條件語法字母串的M與F、T與X、H與L相隨在測試階段的不同字母集中分別改為S與V、R與K、C與P相隨。如MTTL.FXXH的符合規(guī)則字母串在不同字母集中則成為SRRP.VKKC為符合規(guī)則字母串。

選取限定狀態(tài)人工語法字母串、雙條件字母串各60個。其中每種材料的40個字母串用于學習，每種材料相同字母集與不同字母集各20個用于測驗。

2.3 實驗設計

采用2(規(guī)則難度：限定狀態(tài)語法、雙條件語法)×4(學習方式：匹配、編輯、匹配一編輯、交替)×2(字母集：相同、不同)的混合實驗設計。其中被試間自變量有2個：分別為材料難度與學習方式。被試內變量為字母集。

2.4儀器

學習階段的字母串采用計算機呈現(xiàn)，計算機全部為奔騰Ⅲ兼容機，17寸CRT顯示器，每次在屏幕中央以44pt大小呈現(xiàn)一個字母串，被試利用計算機鼠標根據指導語進行點擊操作學習。

2.5實驗程序

采用內隱學習研究中的強分離實驗范式。在學習的過程中實現(xiàn)內隱與外顯學習的分離，同時進行內隱與外顯的不同形式結合。具體的學習方式分為匹配組，編輯組。匹配一編輯組，匹配與編輯交替組。匹配組學習指導語告訴被試在每一次的試驗中，他們將在屏幕上看到一個字母串，他們盡量將字母串保留在記憶中。字母串顯示時間為2秒鐘后變空屏，接著出現(xiàn)5個非常相似的字母串供被試選擇，讓其選擇出和其剛剛記憶的字母串相同的字母串，每次選擇后，計算機給以正確的反饋，然后進行下一個。在這種學習條件下，由于被試集中進行記憶和選擇操作，并沒有意識到字母串是由一種語法規(guī)則所產生的，所以匹配任務為內隱學習任務。編輯任務為外顯訓練任務，編輯組學習的指導語是告訴被試他們所看到的每一個字母串都是依據某一復雜規(guī)則生成的字母串。由于每一字母串中有1～2個字母的錯誤而導致整個字母串不符合其生成的規(guī)則。被試的任務是仔細觀察屏幕上出現(xiàn)的一個字母串，把他們認為錯誤的字母找出來，并盡可能地發(fā)現(xiàn)字母串的生成規(guī)則。被試點擊錯誤的字母位置后，計算機呈現(xiàn)整個正確的字母串并標出其原來錯誤的字母，給予正確反饋。匹配一編輯是被試先做

一半的匹配再做一半的編輯，匹配與編輯交替是匹配學習與編輯學習交替進行，每次字母串出現(xiàn)在屏幕上時標明是匹配學習還是編輯學習。每種學習方式下都先有5次練習，并有主試加以指導，明白學習方式后進行正式的學習。每種學習條件下學習40個字母串。

每個被試在其所在的學習條件下進行40次的學習試驗結束后，緊接著進行第二階段的紙筆測驗，被試進行20題的四選一選擇題測驗，測試用的字母串與學習階段的字母串具有相同的語法規(guī)則，但是在學習階段沒有出現(xiàn)過的新字母串。時間控制在10分鐘內完成。

3結果與分析

3.1兩種規(guī)則難度材料在四種學習方式的學習成績分析

在相同字母集與不同字母集兩種測試條件下，四種學習方式下的被試對不同規(guī)則難度字母串的學習成績見表1和表2。

重復測量的方差分析結果表明：材料難度的主效應顯著，F(xiàn)(1,190)=4.68，p＜0.05；不論是相同字母集還是不同字母集的測試，雙條件語法的成績相對較好。

學習方式的主效應顯著，F(xiàn)(3,190)=8.55，p＜0.001。學習方式與材料難度的交互作用顯著，F(xiàn)(3,190)=3.35，p＜0.05。具體來說，在限定狀態(tài)人工語法的學習中，匹配一編輯學習組的成績最好，其次是交替學習組，編輯學習組成績最差；而在雙條件人工語法的學習中，交替學習組的成績最好，其次是匹配一編輯學習組，匹配學習組成績最差。結果見圖2。

進一步對交互作用進行簡單效應分析顯示：

(1)在高難度(規(guī)則復雜)的限定語法學習中，四種學習方式差異顯著，F(xiàn)(3,84)=3.48，p＜0.05。事后檢驗(LSD)表明，匹配一編輯學習組成績最好，顯著高于單獨的編輯學習組，p＜0.01，也顯著高于匹配學習組成績。p＜0.05；匹配一編輯學習組與交替學習組差異不顯著，p＞0.05。編輯學習組與匹配學習組之間差異不顯著，p＞0.05；交替組與匹配學習組、編輯學習組差異均不顯著，均為p＞0.05。

(2)在規(guī)則難度相對較低的雙條件人工語法的學習中，四種學習方式的成績差異顯著，F(xiàn)(3，112)=9.11，p＜0.001。事后檢驗(LSD)表明，最好的是交替學習組，其成績顯著高于單獨的匹配學習組的，p＜0.001，也顯著高于編輯學習組的成績，p＜0.01：匹配一編輯學習組成績顯著高于匹配學習組，p＜0.05；匹配一編輯學習組與交替學習組成績差異不顯著，p＞0.05；匹配一編輯學習組與編輯學習組差異不顯著，p＞0.05；編輯學習組與匹配學習組的成績差異也不顯著，p＞0.05。

3.2字母集的效應

重復測量因素為字母集的方差分析結果顯示：字母集的主效應顯著，相同字母集測試下成績顯著高于不同字母集成績，F(xiàn)(1,190)=80.73，p＜0.001。字母集與學習方式存在交互作用，F(xiàn)(3，190)=5.50，p＜0.05。

進一步對字母集與學習方式的交互作用進行簡單效應分析結果見圖3。

相同字母集成績在匹配學習方式下顯著高于不同字母集的成績，t=6.98，p＜0.001、在匹配一編輯學習和交替學習方式下，相同字母集的成績也顯著高于不同字母集，分別為t=5.08，p＜0.001和t=2.78，p＜0.01；但在編輯學習下，相同字母集與不同字母集的差異不顯著，t=1.64，p＞0.05。

字母集與材料難度的交互作用不顯著，F(xiàn)(1，190)=2.73，p＞0.05。字母集與學習方式、材料難度的交互作用也不顯著，F(xiàn)(3,190)=0.47，p＞0.05。

4討論

4.1材料難度對內隱學習與外顯學習的影響特點

在采用強分離實驗范式，將學習方式成功地分離出內隱(匹配)學習、外顯(編輯)學習，先內隱后外顯學習(匹配一編輯)和內隱外顯交替學習四種。在實驗中，為了平衡各種學習方式在學習難度和學習量上的差異，對Mathews的實驗范式中的編輯學習的操作難度進行了修改，他的編輯學習范式中，被試要從1～4處錯誤中選出錯誤的字母并改正，學習難度較大。修改后我們只讓被試選取1處或2處錯誤，通過預實驗的被試操作的反應顯示，這種修改，不同學習下的被試的學習操作難度的差異基本平衡了。材料方面。選擇了從規(guī)則復雜程度(抽象性程度)來劃分的難度相對較高和較低的兩種學習材料。結果顯示，在本實驗條件下，對于不同難度規(guī)則的人工語法材料均表現(xiàn)出了一定的內隱學習和外顯學習效果。從學習的效果來看，內隱學習對于的高難度人工語法材料成績相對好于低難度人工語法材料，而外顯學習卻恰恰相反。表明內隱學習相對適合高難度的人工語法材料，而外顯學習適合規(guī)則相對較為容易的人工語法材料。這一結果表明內隱學習具有較強的抽象性，即存在著在學習過程中對學習材料所蘊含規(guī)則的抽象概括學習，這和Reber、Maybery和O'Brien-Malone、郭秀艷的研究結果一致。Berry和Broadbent認為當學習任務更加復雜，或者需要個體評估的選擇假設數(shù)量劇增而難以控制時，內隱學習模型的作用就越來越重要，即學習情境巾需要個體加工的信息數(shù)量越多，就越有利于內隱學習。聶晶運用動態(tài)系統(tǒng)研究范式的研究表明：在簡單任務中，個體可以同時進行內隱與外顯學習，內隱與外顯知識共同影響個體的行為。然而隨著任務難度的增加，個體的行為越來越依賴于內隱學習。在難度中等和高難度任務中，個體的行為僅取決于內隱知識。這種趨勢表明：任務難度的增加使得內隱學習的比重增加，卻越來越損害外顯學習的作用。

4.2材料難度對內隱與外顯的協(xié)同學習的影響特點

本研究結果顯示出無論在高難度材料的限定人工語法學習還是低難度的雙條件人工語法材料的學習中，同樣的學習強度下，兩種學習方式的結合學習成績均高于單獨的內隱學習或外顯學習成績具體表現(xiàn)在低難度的雙條件語法學習中交替組的學習成績最好、其次是匹配一編輯學習組，這兩種學習方式和最差的匹配學習組成績都存在顯著差異。這和Mathews等人的研究結果一致。而在高難度的語法規(guī)則學習中，匹配一編輯學習組的成績最好，其次是交替組，外顯組最差。這一結果與郭秀艷和楊治良的部分研究結果一致。即在高難度的限定條件的學習中，同樣存在著內隱外顯的協(xié)同學習。本研究結果表明在人工語法的學習中理想方式是在獲得外顯的規(guī)則知識之前先發(fā)展一種內隱知識基礎或者在內隱學習的同時伴隨有效的外顯學習。

本研究表明，在協(xié)同學習方式中，由于材料的差異，出現(xiàn)了不同協(xié)同學習方式的效應大小并不一致。具體是在低難度的雙條件語法學習中，內隱一外顯的形式成績最好，而在高難度的限定人工語法學習中，內隱與外顯的交替成績最好。這種結果表

明，內隱學習與外顯學習在協(xié)同學習中所起的作用的大小可能存在著不同、起作用的進程較為復雜。甚至不同的材料中兩種學習相互作用的方式也有所差異。由此，可以推斷協(xié)同學習并不受制于單獨的內隱或者外顯學習，協(xié)同學習中可能強化了某種學習的學習效率或兩種學習的效率。正如郭秀艷和崔光成的研究表明的結果1：內隱學習與外顯學習在經歷一段時間練習后會在加工過程的某一點上交融，從而導致內隱知識的可意識性；并且，在兩者交融之前，內隱與外顯學習是并行上升的，只不過外顯知識始終落后于內隱知識而已。郭秀艷和楊治良研究認為，內隱與外顯學習的相互作用是比較復雜的，可表現(xiàn)為四種情況：從作用上可分為協(xié)同或沖突；從貢獻上可分為大小。具體說來，在學習過程中，兩種學習時而促進，時而沖突，有時內隱貢獻大，有時外顯貢獻大，它們各自貢獻的大小要視學習材料而定。

4.3內隱學習及協(xié)同學習的表征機制問題

在典型的人工語法內隱學習機制的研究中，抽象規(guī)則、字母串相似性、字母組塊信息三個因素容易混淆在一起，往往很難說清楚到底是那個因素決定了被試的語法判斷。本研究結果顯示，在復雜的限定語法材料學習中，學習與測試采用不同字母集的條件下，內隱學習、外顯學習及內隱與外顯協(xié)同學習均表現(xiàn)出了顯著的學習效應，表明內隱學習與協(xié)同學習對限定語法規(guī)則的學習存在著一定的遷移性。這一結果支持了Reber(1967)和Mathews(1989)等人的觀點。他們在研究中提出被試在人工語法的學習中獲得的復雜知識是以一般、抽象的形式提取的主要是關于刺激的結構關系的知識。Math-ews還通過實驗驗證了被試能輕易地將學習過的字母串的結構規(guī)則的學習遷移到不同的字母集中，只不過相同字母集成績要好于不同的字母集，說明了被試學習的語法規(guī)則不僅僅是對樣例的整體記憶，至少部分存在著對材料所蘊含規(guī)則的抽象性。Altmann等人認為內隱知識不僅能夠實現(xiàn)從一組字母集到另一組字母集的遷移，而且從字母集到其它刺激形式(如聲音信號)的遷移效應也都非常明顯。但本研究顯示在雙材料的學習中，除內隱學習的效應不顯著外。其他學習方式均存在顯著的學習效應。這可能是因為內隱學習對復雜規(guī)則敏感的緣故。

本研究結果顯示，在內隱學習及協(xié)同學習中，相同字母集的成績顯著好于不同字母集，表明內隱學習及協(xié)同學習知識在進行不同字母集的遷移中受到了較大的影響，雖然遷移的效應仍然存在，但效果卻明顯的下降。這一結論又對Reber(1967)的內隱學習獲得的是刺激的結構知識而不受刺激表面的物理形式的具體影響的觀點提出了疑問。支持了Vokey和Brooks的觀點。他們在研究中試圖把抽象規(guī)則和字母串相似性區(qū)分開來，并且計算這兩個因素在被試語法學習中的影響效果的大小。他們將測驗字母串與學習字母串之間有一個字母差異的相似程度，稱為相似性高，而差別在兩個字母以上的，稱為相似性低。同時不同相似性的字母串都包含了符合語法和不符合語法兩部分。發(fā)現(xiàn)被試將相似性高的字母串更多地判斷為合法字母串。因此，認為除了抽象規(guī)則因素外，字母串的相似性也能部分地決定被試的語法判斷。從本研究的結果可以推論，內隱學習除了存在著對規(guī)則知識的抽象概括外，還賦予了抽象性另外一種內容，即內隱學習的抽象性包括對規(guī)則結構的抽象概括與刺激特征的整體抽象兩個方面。就象Johnstone和Shanks研究所認為的：抽象規(guī)則和字母串表面特征(字母串信息)很難分離，因為語法結構規(guī)則可以通過表面特征得到部分的表達。

5結論

在本研究的條件下，得出如下結論：(1)在人工語法材料的學習中。存在著單獨的內隱學習和外顯學習。在相對規(guī)則難度較大的限定狀態(tài)的人工語法學習中，內隱學習成績好于外顯學習；而在難度較低的雙條件語法學習中，則剛好相反。這種結果支持了內隱學習知識表征的抽象觀。(2)在兩種規(guī)則難度的材料學習中，協(xié)同學習成績均好于單獨的內隱或者外顯學習，即表現(xiàn)出顯著的內隱外顯協(xié)同學習的優(yōu)勢效應。(3)內隱學習獲得的規(guī)則知識具有可遷移性。遷移受到規(guī)刺激表面整體特征的影響。