运动技能学习效率的顿悟解释模型探索An Exploration on the Insight Explaining

吕慧青，王 进

1 研究背景

运动技能学习是心理学的重要研究领域之一。在过去的30年中，有关运动技能习得过程的解释，研究人员从运动学、行为学、心理学、认知及神经心理学等角度进行了探 索［30，47，71，74，90］。然而 ，值 得 关 注 的 是，近 几 年 来 有 研 究 对传统的“运动技能学习原则”［74］提出了质疑［89］，并认为运动技能学习效率的提升并非总是遵循PML解释的“练习率”和“反馈方式”元素的操作［30］。因此，出现了一些新的理 论 来 解 释 运 动 技 能 习 得 的 过 程［25，84，64，72，85］。 这 些 理 论 与传统的运动技能学习观点相比，更加关注从不同的视角诠释“学习效率”。例如，基于运动技能习得与运动表现的关联性，Ste-Marie等在2012年构建了一个“5W＋1H”的观察学习模型［84］。该模型通过解释技能学习的“技术功能”、“策略功能”和“表现功能”与学习结果的关系，提出了学习观察过程中信息收集的依据，从理论上把学习效率的解释元素归纳为“Where”、“Why”、“When”、“What”、“Who”和“How”的观察结构，并通过这些观察结构揭示运动技能学习与效率的变量关系。再如，Rosalie和 Muller（2012）通过对人类行为特征与进化的分析，认为运动认知行为受潜在成功的适应性动作驱使，因此，运动技能学习要求创建可能成功动作的迁移空间，而这种迁移包含了先前经验的潜意识与意识机制。基于这种观点，Rosalie和 Muller提出了一个运动认知技能的迁移学习模型［72］。另外，Van Beers（2012）运用系统工程的观点，把运动技能学习作为系统效率的问题来处理，着重关注对运动程序错误状态的分析，并提出了基于系统效率输出的情况来反映学习质量的观点。为了进一步评估运动技能学习的效率，Van Beers还提出了一个动态的“学习率”概念，主要通过执行错误的觉察信度和系统状态的易变性来实现对学习效率的量化观察［85］。这些理论的出现预示着目前运动技能学习研究领域已经不仅仅停留在学习过程本身的解释上，而是倾向于对学习实效性的探索，特别是运用更加宽泛的理论视域观点来讨论高效的学习方法。

但是，就该领域的整体研究而言，这些思路前瞻的探索并未形成研究的主流。研究者运用“motor learning”、“skill acquisition”、“effectiveness”词 汇，在ISI、PsycINFO、EBSCO、ERIC数据文献库中进行了近3年（2010—2013）的联词分类组合检索，结果获得了相关的文献共43篇。经过内容分析的筛选后，着重梳理了32篇文献，发现在运动技能学习效率的探索方面，研究的主流仍是集中在对传统的PML学习模型、模式学习模型、社会生态学习模型、反馈学习模型、自我调节学习模型和内隐学习模型上的讨论，而以上提到的新理论学习模型仅仅是个别的探索（表1）。由此可以看出，在运动技能学习效率的探新方面，仍有待于更广泛的深度解读，寻求新的理论视角，来解释学习的效率。因此，本研究尝试从学习“顿悟”的视角，探索构建运动技能学习效率的顿悟解释模型。

“顿悟”在学习创新过程中是一种常见的心理现象，作为学习的形式也是心理学家们研究的课题之一。自从苛勒提出了“问题解决”的顿悟现象以来，学者们已对其进行了卓有成效的实验研究，获得了许多具有启发性的成果［7，16，62，66］。然而，这些研究主要集中在知识学习过程中的效率解释机制方面，特别是解决数学学习困境的成果尤为显著［49，51，58，70］，而针对运动技能学习中的顿悟现象解释却不多见。本研究运用“insight”和“motor learning”相关词汇加上“sport”的限定，在相关文献数据库中进行了联词组合的检索，结果未发现直接相关的研究文献（表1）。但是，通过实践的观察，运动技能学习过程中的顿悟现象却又是普遍存在［11，92］。那么，运动技能学习中的顿悟现象对其效率解释又是怎样的呢？为了更好地把握顿悟对运动技能学习效率的解释机制，本研究基于学习顿悟的理论解释讨论，探索顿悟现象在运动技能学习效率中的角色，并尝试构建运动技能的“学习-效率”关系解释模型。

从理论构建的方法上讲，模型理论构建思路主要分为两步进行，首先，在提出运动技能学习效率的顿悟解释模型以前，需要对运动技能学习的过程机制与学习顿悟的机制进行诠释；然后，基于这些特征讨论，运用理论“溯因模式”的方法［31］，构建运动技能学习效率的顿悟解释模型。

表1 本研究运动技能学习效率近年来的研究趋势一览表Table 1 Recent Research Trends of Motor Skill Learning（2010—2013）

需要指出的是，考虑到目前研究对运动技能学习理论的探索现状，本研究在分析比较了运动技能学习传统观点的基础上，主要采用 Haith和 Krakauer（2013）在近期提出的运动技能学习解释观点作为顿悟模型构建的理论依据，使其更能针对学习效率的解读［47］。

2 运动技能学习的“模式”与“非模式”解释机制

所谓运动技能学习，是指通过练习并与环境互动的方式达到高效执行某项运动动作的过程［45］。从学习效率的角度看，这一过程涉及到许多交互成分，包括相关动作信息的收集、运动执行策略的选择、动作执行的控制等等［47，84］。Haith和 Krakauer（2013）把这个看似复杂的交互过程归纳为两种具体的运动技能学习机制，即“基于模式的学习”（Model-based learning）和“非模式的学习”（Modelfree learning）［47］。首先，Haith和 Krakauer认为，人类行为的基本特征实际上是“适应”（Adaptation），所以，运动技能学习反映的是以减少系统错误为目的的适应过程。这样，适应范式中的学习就被解释为内在的“前模式”（Forward models）发生相溶性改变的机制。根据Haith和 Krakauer的解释，所谓“前模式”是指基于当前运动系统的现状对后续运动的状态进行预测的神经网络，主要表现为通过小脑对自身的控制，实现更快更准地计算身体与环境关系状态的动力系统。对于此系统来说，执行过程主要是通过对运动执行错误的觉察和对新环境的预测，并不断更新内在的“前模式”，从而引导运动表现能力的提升。也就是说，学习实际上是通过对运动错误信息的知觉与预测，产生“镜像模式”（Inverse Models），并以此为依据，形成运动动力关系的模式（或图式），供任务执行时质量监控的计算之用。在Haith和Krakauer的解释中，这一执行监控过程被界定为基于模式的“控制策略”（图1A）。从这个意义上讲，Haith和Krakauer认为，由于学习是借助于模式的认知，学习效率的提升具有间接性的特征。

Haith和Krakauer（2013）认为，与之并存的还有另一种运动技能学习机制，主要表现为直接的控制操作，并受操作结果的反馈驱使。这种学习是通过强化式的反复执行来获得长期固化技术的过程。由于其过程缺乏“前模式”的操作表征，仅依赖操作结果的反馈强化，所以，与“模型”学习相比，“非模型”的学习在“控制策略”上主要是依赖工作记忆对成功结果进行精准计算的操作（图1B）。

图1 人类运动技能学习的模式与非模式机制示意图Figure 1.Model-Based and Model-Free Mechanisms of Human Motor Learning注:引自 Haith和Krakauer（2013）

关于运动技能学习的效率问题，传统的技能学习机制理论存在着多种解释。把Haith和Krakauer的解释观点进行对比分析后，发现其解释的方法类似于信息反应的“开放”类运动与自我发启的“闭锁”类运动的特征解释［24，75］。但是，Haith和Krakauer对运动技能学习特征的解释，是基于“模式操作”和“结果控制”来表述学习过程的发生机制，而“开放”与“闭锁”解释理论是把注意作为运动技能学习的基本分析元素。例如，Schmidt和Lee（2005）在讨论“开放”与“闭锁”的运动特征时，着重强调了注意控制的工作机制［74］。根据Schmidt和Lee的解释，“开放”的运动特征是运用心理的运动程序，要求注意集中在运动执行之前，其运动执行的形式是迅速地反应环境对任务的要求，且动作一旦开始，就不能停止；相反，“闭锁”的运动形式对反应时间的要求相对较低，运动执行的过程需要注意持续地参与，并通过适时的监控减少实际与期望之间的目标误差。由于这种观点强调注意的执行方式，许多研究将相关的概念延伸到技术执行的特征解释上，并运用了“开放性运动技术”和“闭锁性运动技术”的研究概念［75］。在运动技能学习的研究领域中，这种运动形式的解释已逐渐被用来进行运动技术分类的讨论。由此可见，关于“开放”与“闭锁”运动特征的解释观点主要倾向于对技术分类的讨论，而Haith和Krakauer的学习解释观点则更注重对运动技能学习过程特征的诠释。Badets和Blandin曾在2010年根据类似Haith等的观点解释框架，把运动技能学习分为“观察学习”和“操作学习”两种过程形式，并设计了相应的实验任务用于观察运动技能学习的效率，结果发现“观察学习”促进学习的效率是因为其涉及到图式（模式）的认知［26］。另外，Verwey等在2011年也曾用运动技能学习的模式概念完成了一项研究［86］，在这项研究中，Verwey等以年龄为观察变量，考察被试对模式表征的综合学习情况，结果发现年龄对运动模式表征的学习具有影响作用。研究建议，对于中年以上的人群来说，采用内隐学习的方式，会更有利于形成完整的运动模式，从而提高学习的效率。总之，近几年来出现的这些研究成果说明，“模式”与“非模式”的运动技能学习机制解释观点正在逐渐得到实证数据的支持。

3 学习中的“顿悟”现象

从实践的现象学观察，“顿悟”作为一种学习现象，在运动技能学习中同样存在［11，92］。那么，怎样运用顿悟现象的解释观点讨论运动技能学习的效率呢？为了进一步解读这个问题，帮助研究者构建运动技能学习的效率与顿悟的关系，还需要对学习中的顿悟现象进行分析。

“顿悟”被解释为在解决问题“困境”中获得答案时发生的心理现象［53］。所谓“困境”（impasses）是指学习中常见的一种过程状态，主要表现为，重复无效地尝试解决问题或暂时的放弃行为［57］。而顿悟则表现为跳出“困境”，突然“aha”！——明白了该如何解决问题，且获得了有效解决问题的方法。有研究发现，经顿悟后获得的解答方法通常是 简 捷 而 高 效 的［4，57］。

早期的顿悟现象观察来自苛勒的“完型”心理学解释。他运用猩猩取食的动物实验，通过表述猩猩借助箱子和竹竿等物体获取水果的行为过程，首次揭示了猩猩的成功行为，反映了其对环境观察后的突然醒悟现象。根据实验的观察，苛勒认为学习中的问题获释是一个完型的过程，是突然得到的理解。所以，“突变”是顿悟现象的基本表现特征。Galperin和Kotik（1983）把这种“突变”解释为仿佛开起了问题答案的闸门，克服了熟悉概念的定势，更加关注问题的细节［44］。这种理论不仅强调了有机体与环境的相互作用，而且还强调有机体的能动作用。

关于顿悟现象的研究，早期的观点是从创新思维的解释角度，把问题解决过程表述为“意识-潜意识-意识”的过渡［87］。例如，Wallas曾在1926年就提出了一个与顿悟现象有关的四阶段创新过程解释。这个创新过程包括了“准备期”（preparation）、“酝酿期”（incubation）、“豁朗期”（illumination）和“验证期”（verification）。从学习过程的角度讲，“准备期”是解决问题过程中自我知识的形成阶段，主要是收集资料；“酝酿期”为探索解决问题的孕育阶段，最大的特点是潜意识的参与。然而，潜意识工作的外部表现是“困惑”（解决问题前的“困境”），但解决问题的过程则表现为“消化”了已有的信息，开始思考解决问题的方案；“豁朗期”是启发唤醒阶段，表现为创造性的新意识突发产生。这是认知结构发生调整和重建后获得的结果，表现为思维摆脱了过去经验和观念的束缚。在情绪上反映了突然的、完整的、强烈的快感变化，所以，也称为“顿悟期”；“验证期”是对突发灵感所得的新想法进行验证，如果验证可行，则问题得以解决，反之，则需要部分或全部地重新进行。Simonton（1988）将其简化为“经验-思维”的模式，并认为学习中的顿悟实际上是依赖已有的知识经验和思维方式［80］。在面临问题困境时，已有知识经验和思维方式推进了解决方法的“变异”，对其进行修改和完善，产生适合当前问题的解决方案。这种学习模型的最大特点是“意识-思维”（准备和验证阶段）和“潜意识-思维”（孕育和豁朗）的综合运用，而非只是片面的强调某一种思维。因此，该解释模型至今在学习理论中仍具有一定的影响［87］。

在后期的研究中，顿悟现象主要作为“问题获释”来探索，使其带有明显的学习特征解释［4，56］。例如，Kaplan和Simon（1990）认为，顿悟是观察新问题的情境学习行为，主要表现为思维和情绪的综合反应，具体归纳为4个方面:1）顿悟前的“潜伏期”，反映了潜意识的思维过程；2）顿悟前伴随着失败感；3）突然意识到解决问题的方案；4）顿悟通常与一种新的问题表征方式有关［56］。另外，从学习特征分析的视角，傅小兰（2004）又把顿悟特征归纳成6个方面:1）问题解决前的困境；2）突发性的质变过程；3）解决问题准确完整；4）解决问题依赖于情境；5）解决问题的方法保持时间较长；6）顿悟情境可以迁移［4］。

关于顿悟现象的特征解释，有学者运用信息加工的观点来讨论顿悟的过程。例如，Davidson（1995）等认为，顿悟是对信息进行选择性的编码，并进行联结和比较的心理过程，其操作结果反映了以非标准的、高度新奇的方式对基本的信息进行编码、联结和比较［36］。持这类观点的学者认为，问题获释主要表现在非一次性完成的信息搜索过程中，表述为通过启发性信息的获取，逐渐形成解决问题的表征，使解答方式由混沌状态向有序状态变化，并对问题的整体结构特点逐渐领悟。同时，与之相应的策略也随之向启发性更高的方向转变［21］。

可以看出，尽管对顿悟特征的表述存在着多种解释，但值得注意的是，这些观点普遍认同顿悟主要表现为“问题获释”的学习过程，反映了学习的性质。例如，有学者认为，顿悟是一般的知觉、确认、学习等心理过程的延伸［88］。从学习理论的角度，更有学者把顿悟解释为具有典型学习特征的体验和能力［50］。例如，Hays等认为，顿悟是一种“改变的能力”，并与“顿悟经验”有着密切的关系。Smith（1997）将“顿悟经验”与顿悟做了进一步的区别［81］，他认为，顿悟作为一种对问题的理解，包括在正常的认知过程中，而“顿悟经验”则是灵感突现的一种特殊的心理过程。在常规问题的获释中，“顿悟经验”也许不重要，而对于学习来说，“顿悟经验”则必不可少。

4 顿悟现象与学习效率

4.1 表征转换说

在顿悟机制的探索中，“表征转换”的观点认为，顿悟式的学习实际上是一种初始表征的转换过程［58，65］。其中，初始表征被认为是与问题解决无直接关联的、是记忆中被激活的知识，或者是学习者认为的问题空间。根据表征转换说的解释，当初始表征转换为新的问题表征时，知识转变才能够被成功地激活［44，58］。具体的讲，在解决问题的过程中，由于初始表征对于解答问题存在着局限，顿悟式的学习是通过消除这种“限制”（Constraint Restriction），或“分解组块”（Decomposing Chunked Objects）来实现重新构建表征的过程。消除“限制”的目的在于减弱无关知识的激活，而“分解组块”则是按事物的意义性进行重新组合。这两个过程的结果效应是转变被激活的知识（即问题表征的转变）。例如，Knoblich等（2001）通过眼动实验，对24名被试解决“火柴棒算式”问题（Matchstick Arithmetic Problems）进行了观察，结果发现，初步表征结构的转换是顿悟问题获释的关键所在，即被试解决问题时视觉搜索的特征显示顿悟出现在新的表征形成时刻［58］。

根据顿悟式学习的表征变换说，成功的问题解决取决于对问题表征方式的转变，所以，学习效率的关键在于发现解决问题的表征。相关的研究认为，正确的表征是通过对具有高度选择的“错误问题空间”和“元水平问题空间”进行搜索来获得的。顿悟就是克服错误问题空间的“限制”，并在元水平问题空间中领悟到正确的表征［20］。

基于这种思路，顿悟式的学习效率解释机制实际上是如何克服错误问题空间的“限制”。为解释这种顿悟机制，有学者借助非语言视觉空间信息加工网络的概念来讨论顿悟有关的学习效率［8］。这种观点把“可视图像”作为克服错误问题空间“限制”的解释途径。也就是说，学习获得的表象会影响到大脑中的原型图像表征，而良好的原型图像表征有利于激活“非语言的”视觉空间信息加工网络，完成视觉信息的重组，促进问题表征方式的有效转换。

4.2 进程监控说

在顿悟式的学习中，“进程监控说”是基于“当前状态”与“目标状态”（或子目标状态）的比较操作来解释学习的效率问题。其中，顿悟是当两种状态达到最小化时的结果［62，66］。例如，爬山法（Hill-climbing）的问题解决范式就是典型的进程监控解释。即解决问题如同爬山，当爬山者发现路线与目标不相符时，才会领悟到错误，并不断调整自己的路线直到目的地。基于这种解释思路，顿悟是对解决问题现状的领悟，主要由两个方面来决定:1）解决问题时当前状态与目标状态（或子目标状态）的差距；2）解决问题（或达到子目标）所剩下的步骤［62］。具体地讲，当前状态和目标状态的差异越大，而操作的步骤变得越少时，意味着无法实现最小的距离（Minimum Distance），这称之为“标准失败”（Criterion Failure）。对于学习者来说，“标准失败”则意味着不能解决当前的问题。这样，“标准失败”作为一个警示，提醒学习者另辟蹊径。因此，学习是一个反复选用新方法的尝试过程，顿悟意味着这种选择的“结束”，学习效率则表现为尽快结束这种选择。

基于“进程监控说”的解释，学习效率的提升问题主要表现在如何尽快地发现当前状态与目标状态的差异。MacGregor（2001）等曾设计了一个“9点问题”的实验，观察不同线条组合的选择对学习效率的影响［62］。该实验要求被试在相交的线条中选出4条线，且仍满足9个相交点（每条直线平均相交2个点）。由于第l条线相交了3个点，2、3条线分别各相交2个点，因此，对于前3个选择步骤来说，当前状态与目标状态之间的差异不会很大。这样，“标准失败”最有可能出现在第4条线选择的时刻。研究提示，在“9点问题”的实验中，如果采用对角线的方法，则要比采用水平线的方法更容易产生顿悟。大多数被试的失误都是因为“标准失败”出现得太晚，而并非个人的知识限制所致，这说明是操作性的失败。另外，Ormerod（2002）运用一个“8币问题”来观察顿悟有关的学习效率问题。该实验要求被试移动2个硬币，使8个硬币中每个硬币都能与另外3个（且只与另外3个硬币）接触。这样，顿悟表现在当被试意识到将其中2个硬币需要放置到其它硬币上面时。这个实验表明，学习的效率与操作硬币的选择次数有关，也就是说，当选择越多时，问题的解决就会变得越慢［66］。基于已有的研究分析，不难看出“进程监控说”对学习效率的解读是基于操作的领悟，这与前面讨论的“表征转换说”在本质上的差异是，前者的解释观点强调学习是认知性的领悟，而后者的观点则是操作性的领悟。

4.3 原型激活说

与以上讨论观点不同，“原型激活说”把学习顿悟解释为一个“原型启发”的过程。所谓“原型启发”是指对解决问题相关事件的认知，主要表现为“原型问题”在大脑中形成相关事件的表征。其中对于顿悟来说，“关键性启发信息”具有指导性和决定性的意义，这是因为关键性启发信息主要用于激活原型问题与当前问题的联系，并引导对当前问题空间的启发式搜索，所以，它对于顿悟问题的顺利解决起到了非常重要的作用［21，22］。

在顿悟式学习的探索中，“原型激活说”的价值主要体现在它对学习的启发性解释。这种理论揭示了学习效率的提高要依赖于关键信息的启发。例如，有研究曾运用中国古典的“装缸问题”进行过顿悟的观察，结果发现顿悟依赖的关键性启发信息是通过规避错误的“问题空间”，对“元水平空间”进行搜索来获得正确的解答步骤［10］；另外，张庆林等（2005）采用学习原型启发的实验范式，通过“9点问题”的任务操作，观察内隐与外显学习的原型启发效应，结果显示，“9点问题”的学习效率与恰当的“原型”激活有关［22］。也就是说，仅仅激活原型并非一定保证成功解决“9点问题”，而只有从原型中获取关键性的启发信息才能提高解决问题的正确率。

值得注意的是，有研究认为，关键信息的激活要依赖于控制加工［1，15，16］。这意味着顿悟式学习会消耗认知 资源，其中，原型材料的难度越大，认知负荷就越大，关键信息的激活就越难。例如，曹贵康（2006）等运用一个“4等分问题”的学习任务，通过比较内隐和外显学习的效率，结果发现外显学习的方法更容易激活关键的启发信息［1］。另外，吴真真等（2008）运用中国传统字谜的学习任务，设计了“学习多个原型字谜-测试多个目标字谜”的二阶段实验范式，结果发现，学习材料的数量对顿悟产生的影响不大，但是，学习内容对于顿悟有较大的影响［15］。这些研究都说明了在顿悟式的学习中，为了提高效率，应关注认知负荷问题，合理安排学习材料的原型内容。

根据“原型激活说”的解释，学习情绪也是影响顿悟的因素之一［2，7］。例如，陈丽等（2008）运用原型字谜的学习任务，让被试在正负情绪状态下完成目标字谜学习的测验，结果发现，对于学习材料的难度而言，被试在正面情绪状态下完成中等难度的目标字谜测试时，对原型材料的激活程度最高。因此，正面的情绪对顿悟有着积极的影响［2］。进一步，李亚丹等（2012）以汉字字谜为学习任务，采用“原型学习-问题测试”的范式，让被试在不同情绪条件下（通过竞争诱发的积极、中性和消极态度）来完成实验任务。结果发现，情绪与竞争存在着负交互效应［7］。也就是说，在竞争状态下，与积极情绪相比，消极情绪和中性情绪的正确率更高。研究者解释，学习竞争下拥有正面情绪的被试可能会满足于现状，从而减少学习的努力。而对于负面情绪的被试来说，竞争情景可能会激发努力，促进原型激活。这些研究说明，在顿悟式的学习中，情绪对学习效率的作用并非想象的那样简单。但是，至少可以知道，竞争对于顿悟来说，可能具有中介效应。其中，无论情绪怎样，都是通过努力来作用于顿悟的，也就是说，情绪有关的努力程度越大，顿悟的原型激活率就越显著。

5 顿悟式学习的认知神经基础

近年来，随着研究方法的改进，有研究试图从脑机制原理方面来探索顿悟式学习的效率解释。例如，运用EEG、ERP、PET和fMRI等技术观察脑在处理顿悟信息时的活动状况，以解释学习的效率［8，9，46，54］。 这些研究为将来的顿悟式学习提供了训练的可能性。例如，罗劲（2004）的研究发现，大脑海马区域对问题表征转换具有加工作用，而扣带前回与左腹侧额叶则对思维定势的打破与转换具有加工效应［8］；同时，Goel和 Vartanian（2005）采用fMRI技术发现，右腹外侧前额叶是负责定势转移或表征转换的关键脑区；另外，创造性思维与双侧额叶中央回有关，特别是右侧额叶、左侧颖叶中部和缘上回的活动表现尤为突出［46］；Jung-Beeman等 （2004）运 用fMRI和 EEG 技术相结合的方法，发现学习顿悟中右侧前颖区对非相关信息间的联系具有加工效应［54］；Bowden等 （2005）、Bowden和 Beeman（2007）也发现，类似的区域对新奇答案具有激活效应，并认为大脑的准备状况（激活程度）对于顿悟的产生具有重要的意义［32，33］。

就目前顿悟的认知神经心理学研究现状来看，由于这类研究都是基于已有的理论设计实验范式来观察大脑在学习状态下的激活程度，所以，这些成果对理论问题做了进一步的延伸，使之有了训练大脑的可能性，为顿悟现象的应用起到了推进作用。研究带给我们的启示是，顿悟的认知神经心理学研究所采用的学习范式涉及到了学习能力、努力、学习经验、元认知、动机、反馈等经典要素［12，28，32，33，52］。从实证材料方面讲，这些经过了实验验证的要素为构建理论模型提供了结构上的构想效度依据。

6 运动技能学习效率顿悟模型的提出

如前所述，运动技能学习是通过环境互动和练习，实现有效完成运动动作的过程。根据Haith和Krakauer（2013）对运动技能学习特征的解释观点，任何运动技能学习都可以通过“基于模式学习”和“非模式学习”中的一种形式来实现（图1）。而对于运动技能学习的任务来说，学习过程可以分别解释为以“模式”为主的操作和以“非模式”为主的操作机制［42］。然而，从任务操作的层面上讲，Fermin等（2010）和 Gattiar等（2013）都把运动技能学习“模式”解释为“运动表征”。另外，根据 Haith和 Krakauer（2013）对“非模式学习”的解释以及Hansen等（2011）对操作控制的讨论，技能学习任务在“非模式”的操作情况下，主要表现为执行进程的监控［47，48］。这样，运用学习顿悟的原理来解释运动技能学习的效率问题时，“运动表征”转换实际上是一个“模式”操作的问题。其中，“模式”操作的关键是“模式识别”，也就是说，对于“模式”操作的任务来说，学习的效率反映在解决任务结构与运动环境关系的构建上。主要通过运动表征的认知与相关信息的提取来实现对模型的识别，并以此形成有效的控制策略［42，58］；而根据学习顿悟的“进程监控”理论，“非模式”类的技能学习效率应体现在“操作控制”上，即对于“非模式”操作的任务来说，操作进程的监控是提高学习效率的直接路径［47，66，62］。

在确定了以上两个基本观点后，需要对运动技能学习的顿悟机制进行解读，然后构建学习效率的解释模型。具体分析从以下3个方面来阐述:

1）首先分析基于“模式”的运动技能学习。根据Haith和Krakauer（2013）的观点，技能的习得主要反映对运动执行模式的识别，这是一个不断由“镜像模式”替换“前模式”的过程，然后通过控制策略来实现操作的学习［47］。运用顿悟学习的解释，其实质就是表征转换的过程［58］。具体地讲，在这个过程中，学习需要克服原有表征的“限制”，进行环境与操作的“分解组块”。由于旧的运动反应组合（运动表征）会干扰新的反应结构形成，所以，学习需要克服这些旧的运动反应结构，使其转变为新的运动表征（图2A）。例如，在乒乓球的接发球学习中，学习者需要对每种情境下接发球的反应模式进行识别，了解如何回应来自各个方向和各种形式的发球（如上旋球、下旋球、侧上球、侧下球等），并构建每种情况下一一对应的反应模式组合。其中，学习顿悟则表现为学习者对对方发球方式的正确判断。

图2 本研究运动技能学习顿悟机制解释模型示意图Figure 2.The Model of Insight Mechanism for Motor Skill Learning

2）对于“非模式”的运动技能学习来说，由于学习目的是基于操作与控制趋向最佳化，技能的习得主要表现为熟练准确地完成运动动作的操作，而操作的控制策略是结果与目标的一致性［47］。运用顿悟现象的解释观点，最佳的控制策略是通过“进程监控”来实现的，表现为“当前的动作执行”与“标准的动作执行”差异比较的过程［66，62］。例如，乒乓球发球的学习，学习者需要根据选择的目标，操作控制动作的执行过程，将球发到指定的地点。这样，学习的效率就表现在每次执行都能做到一致性，所以，操作的“进程监控”是学习的关键（图2B）。

3）无论是“模式”还是“非模式”操作的运动技能学习，关键信息的启发对于顿悟的产生都非常重要。从“顿悟原型激活”的解释观点看，关键信息的启发包含在整个学习过程中［22］，也就是说，无论是运动模式的认知，还是动作控制的操作，都离不开关键信息的提示（图2C）。

（2）加强产品质量大数据建设的顶层设计和规划。产品质量大数据发展存在问题的重要原因是顶层设计和规划不到位、不完善。加快产品质量大数据建设，要系统规划，统筹协调，按照量力而行、适度超前的原则，科学规划产品质量大数据、云计算、人工智能的技术路线和发展路径，适时出台产品质量大数据建设规划。要加快制度的“废改立”，破除产品质量大数据深度利用、综合利用的政策藩篱，形成目标协同、层次明确、衔接严密的大数据发展政策体系。要坚持问题导向、突出应用，科学规划产品质量大数据建设的重点任务、时间节点，优化数据中心布局，促进大数据与实体经济的深度融合，充分发挥质量大数据的作用。

通过图2对运动技能学习的顿悟机制解读，不难看出，运动技能学习与知识学习（如数学学习等）之间的差异主要表现在运动技能学习（包括技能学习）的操作控制是一个必不可少的执行过程，而知识学习则表现为以思维过程为主的形式。那么，运动技能学习怎样与学习效率形成关联呢？在这里，基于Hays等（2002）对顿悟式学习的特征解释，提出一个运动技能顿悟式学习的解释观点。与传统的PML理论相比，顿悟式运动技能学习的观点认为，学习效率的提升不是基于“练习率”与“反馈方式”的解释，而是把顿悟的过程解释作为考察的前提。

根据Hays等（2002）对顿悟式学习的解释，顿悟的产生是建立在“学习能力”与“主观努力”的基础上［50］。具体地讲，顿悟式的学习过程是个体在认知自己学习能力的基础上，激发了学习的努力来实现“表征转换”、“进程监控”以及对“关键信息”的理解。有研究证明，在运动技能学习中，无论是“模式”还是“非模式”的操作过程都把学习能力和努力作为效果考察的要素［61，74，86］。 例如 ，Verwey 等（2011）在讨论年龄对运动技能学习的影响时指出，在观察年龄对学习效率的中介效应时，学习能力与努力应是基本的结构［86］，也就是说，运动技能的学习不仅依赖于学习能力，也离不开主观的努力；从学习认知的视角，Shalley等（2009）也认为，能力与努力可以达到认知的最优化，促成顿悟的发生［77］。其中，Hays等（2002）建议，顿悟式的学习离不开个体对自己和他人学习表现的认知以及对这些认知的反应调节能力。Hays等认为，学习过程中的关键信息把握程度体现了个体的学习能力，即学习能力越强的个体，则越容易扑捉到学习中的关键信息［50］。

需要说明的是，与传统的运动技能学习观点比较，顿悟式技能学习解释观点中的学习能力与主观努力讨论是着重解释它们在顿悟过程中所扮演的角色。根据顿悟式学习的解释，能力与努力的作用路径是通过顿悟现象的效应来解释学习结果的。而传统的运动技能学习观点则是从信息处理的角度来讨论其对学习效率的影响［68］。具体地讲，在顿悟式的运动技能学习中，效率的提升是基于多个顿悟的累积，顿悟越多，技能掌握就越快，学习效率也就越高［50］。而能力与努力则是促成顿悟累积的关键要素。为了进一步解释这两个要素的操作性界定，根据Hays等（2002）的建议，本研究提出了一个顿悟式运动技能学习要素的“内”、“外”驱动效应解释。具体地讲，运动技能学习中的顿悟主要由来自内部的学习能力和外部的学习环境共同驱动的结果。其中，作为内部的驱动要素，“学习能力”反映了相对稳定的顿悟影响要素，主要包括“体育知识”、“运动元认知”和“运动经历”；而外部学习环境的驱动效应则主要表现为“主观努力”。它与教师对学习动机的激励、采用的教学方法以及师生间的互动有关（图3）［50］。

图3 本研究运动技能学习效率的顿悟解释模型Figure 3.The Insight Explaining Model for the Effect of Motor Skill Learning

根据图3所示的解释模型，顿悟式运动技能学习效率的机制表述为“学习能力”与“主观努力”分别来源于“内部”和“外部”的驱动效应，促成顿悟的发生，从而实现学习效率的提升。其中，作为内部驱动源的“学习能力”是就“顿悟”有关的基本要素而言，反映了学习者自身具有的相对稳定的要素。从操作性概念上讲，界定为个体学习运动技术的先决条件，包括体育有关的知识结构、运动的元认知以及参加运动的经历（图3），分别命名为“体育知识”、“运动元认知”和“运动经历”。一般地讲，缺乏运动技能学习能力的人是不太容易在学习中获得顿悟的［50］。而“主观努力”则反映了外部学习环境驱动的效应，对顿悟起着重要的作用。就其操作性概念而言，“主观努力”来源于教师对学生学习动机的激励、教师运用的教学方法以及师生间的互动，分别命名为“动机激励”、“教学方法”和“师生互动”。特别需要指出的是，从学习的顿悟过程考虑，学习反馈是一个重要的元素，它可以强化顿悟的效应，对学习效率的提升形成操作性监控的作用（图3）［79］。

6.1 顿悟式运动技能学习有关的“学习能力”

在运动技能学习效率的顿悟解释模型中，“学习能力”是促进顿悟的基本元素之一，主要反映了学习者顿悟的基本内在条件。Sidaway等（2012）认为，在运动技能学习中，学习者的认知能力对于学习信息的领悟和反馈效率都起到重要的作用。特别是它对于运动技能学习中的“表征转换”和“关键信息”的获取非常重要，制约着体育技能习得的快慢、深浅、巩固及运用的程度，是运动技能可持续发展的重要内在因素［78］。相关的研究表明，个体自身的学习能力与相关的知识结构、元认知和学习经历有关［50，17，76］。

6.1.1 “学习能力”有关的“体育知识”

“体育知识”是指学习者具有的与体育相关的知识，并随着学习内容的增加而逐渐丰富，所以是相对稳定的能力要素。研究显示，体育知识之所以是技能学习能力的要素是因为它可以帮助学习者正确理解新的学习内容［72］。从顿悟的解释原理看，在体育运动的知识体系中，尽管内容多变，但许多知识元素是相通的，这构成了许多相通的关键信息，为顿悟式学习提供了信息分析的来源。学习者通过可以利用已有的知识结构来获得启发性的信息，以促进顿悟的发生。例如，有关乒乓球的技能知识可以帮助学习者在学习网球中获得顿悟。但是，个体在解决问题时，由于知识结构包含了较多其它的信息，会影响到学习相关原型的提取。因此，是否能够顺利的提取相关的原型，获得重要的启发信息，是个体学习能力的体现［9，19］。

6.1.2 “学习能力”有关的“运动元认知”

6.1.3 “学习能力”有关的“运动经历”

“运动经历”是“学习能力”的迁移源［76］。Seidler（2004）的研究表明，不同技能的学习是可以通过迁移来获得的，这种迁移就是把经历作为信息源来实现的［76］。进一步，Seidler认为，经历可以促进学习能力的提高。他们曾用实验展示了“运动经历”作为运动技能学习能力迁移源的效应。通过对照组的实验设计，让被试学习5个技能任务，其中3个任务是类似的，其余2个是毫无关系的，结果发现类似任务的学习，获得了更宏观的知识。他们解释这是因为前一学习任务形成的“经验”为后续的学习提供了条件所至，说明了经历与能力之间存在着促进关系［76］。

6.2 顿悟式技能学习有关的“主观努力”

“主观努力”作为顿悟式运动技能学习的重要成分之一，主要反映了顿悟的外部驱动效应，取决于学习的环境。从顿悟的解释观点讲，教师通过对学习动机的激励，提高学生的主观努力，进而获得学习的顿悟。同时，教师采用的教学方法，其内容、难度以及形式都可能影响到学生学习的积极性，进而涉及到主观的努力。最后，师生间的互动可以从学习环境的层面来影响个体的主观努力程度［39，50，63］。

6.2.1 “主观努力”有关的“动机激励”

有研究表明，动机激励可以增加“主观努力”［37，38，39］。首先，研究发现，清晰明确、具有激励性的目标常常能激发个体的主观努力。对高绩效行为后获得奖励的期待，往往会激发个体的自主感，增强学习任务的兴趣，并促进顿悟［38，39］。其次，激励方式的主要效应是引发学习的动机［24］。动机是学习行为的内在动力，对于主观努力具有重要的意义［24，89］。需要指出的是，在过去的运动技能学习研究中，学习动机的效率问题通常被忽略了。Wulf，Shea和Lewthwaite（2010）指出，这是因为传统的PML理论没有把个体的最佳动机状态考虑在运动技能学习的练习和反馈效率中［89］。然而，Collins和 Amabile（1999）则把动机作为学习顿悟的来源［35］。他们认为，运用动机激发的方式，不仅可以提高学习的兴趣和投入，更重要的是增加了主观的努力。进一步，Afshari等（2011）认为，学习动机的激励是提升个体学习动因的直接路径，通过激发学习的动机，行为过程才能增加主动性的成分，这对顿悟非常的重要［24］。

6.2.2 “主观努力”有关的“教学方法”

Hays等（2002）建议，教学方法不仅能够从外部环境上影响学生学习的积极性，更可以增加后续学习的努力。学习的努力程度，在很大程度上取决于教学的方法［50］。丰富的教学手段，可以激发学生的主观努力。相反，教师的教法单一，学生的主体地位常常得不到尊重，主观的学习努力则会下降［5］。

6.2.3 “主观努力”有关的“师生互动”

师生之间的积极互动能够提高学生学习的主观努力程度［50］，并从学习环境的层面激发学生的努力［63］。在运动技能学习的过程中，通过师生间的互动与共享，达到激发学习者在学习上的主观努力，从而促进学习效率的提升［27］。对于运动技能学习来说，师生之间的互动比其他知识的学习更容易操作。因此，体育学习中师生互动式的教学也是提供营造主观努力环境氛围的重要手段之一［23］。

6.3 运动技能学习有关的反馈与顿悟

及时的反馈可以强化控制模式［79，50］。在运动技能学习效率的顿悟解释模型中，意味着学习反馈是强化关键信息的重要途径。如同信息交换平台，反馈可以实现有目的、有保证的操作与控制。例如，运用录像教学的反馈，通过对记录的学习状态回放反馈给学生，进行对比纠错的学习，可以增加顿悟的发生概率。另外，反馈式教学还可以通过强化顿悟来提高学习者对学习进程的感知。研究表明，顿悟与学习反馈有着密切的联系［48，50］。从顿悟式学习的视角解释，在运动技能学习的过程中，反馈引起的学习表征更能为原型启发和关键信息的获取提供有利的条件。而更多的顿悟发生，又会促进准确的反馈（图3）。在运动技能学习中，能够利用顿悟的信息，不仅可以使学习者体会到顿悟成功的快乐，更能作为反馈觉错信息的来源，适时地给予正确的引导，促进学习与效率的良性循环，从这个角度讲，也是提高学习效率的有效途径［14，6］。

7 小结

顿悟是学习中普遍存在的现象。运动技能学习与知识学习相比，除了认知参与以外还需要操作控制的配合。因此，从顿悟现象的解释观点考察，运动技能学习中的技能习得主要是通过认知形式的“表征转换”和操作控制的“进程监控”来实现的。同时，“原型启发”中的关键信息获取也必不可少。基于运动技能学习的顿悟特征，研究者提出了运动技能学习效率的顿悟解释模型，主要表述为学习效率的提升是可以通过顿悟的累积来实现的。即学习过程中，顿悟发生率越高，学习的效率也就越高。进一步，运动技能顿悟式学习的基本结构要素主要是学习能力与主观努力。同时，学习反馈对于顿悟的发生，也会起到重要的作用，就学习的效率而言，它们是一个互动的关系。

根据运动技能学习效率的顿悟解释模型，学习能力的结构要素包括了体育知识、运动元认知和运动经历；而主观努力的结构要素主要包括了动机激励、教学方法和师生互动。研究建议，未来探索的方向应该是对这个解释模型的实证数据求证，主要从以下4个方面来考虑:

1.对解释模型的效度进行检验，确认学习能力与主观努力在运动技能学习效率中的顿悟解释效度；

2.通过实证数据来确定运动技能学习中基于学习能力和主观努力的顿悟与学习效率的关系；

3.进一步确认运动技能学习中的学习能力和主观努力的结构要素；

4.探索开发基于该模型的教学实践路径。通过教师的教学为学生顿悟的激发创造有利条件，以提高运动技能学习的效率。

［1］曹贵康，杨东，张庆林.顿悟问题解决的原型事件激活:自动还是控制［J］.心理科学，2006，29（5）:1123-1127.

［2］陈丽，张庆林.汉语字谜原型激活中的情绪促进效应［J］.心理学报，2008，40（2）:127-135.

［3］董大肆.体育教学中学生元认知能力培养的研究［J］.成都体育学院学报，2005，31（5）:127-128.

［4］傅小兰.探讨顿悟的心理过程与大脑机制—评罗劲的《顿悟的大脑机制》［J］.心理学报，2004，36（3）:234-237.

［5］霍军.体育教学方法实施及创新研究［J］.北京体育大学学报，2013，36（1）:84-90.

［6］金亚虹.运动技能学习中影响自身觉察错误能力形成的若干因素研究-从结果反馈时间点适宜值的视角［J］.体育科学，2005，25（1）:91-95.

［7］李亚丹，马文娟，罗俊龙，等.竞争与情绪对顿悟的原型启发效应的影响［J］.心理学报，2012，44（1）:1-13.

［8］罗劲.顿悟的大脑机制［J］.心理学报，2004，36（2）:219-234.

［9］邱江，张庆林.创新思维中原型激活促发顿悟的认知神经机制［J］.心理科学进展，2011，19（3）:212-217.

［10］任国防，邱江，曹贵康，等.顿悟:是进程监控还是表征转换［J］.心理科学，2007，30（5）:1265-1268.

［11］邵桂华.运动技能形成过程中的突变性分析［J］.天津体育学院学报，2006，21（3）:235-237.

［12］王婷，邱江，涂燊，等.原型激活促进顿悟的大脑机制:来自ERP研究的证据［J］.心理科学，2010，33（4）:900-903.

［13］王晓波，章建成，李向东.不同观察学习和身体练习比例对不同年龄者追踪任务技能学习效果的影响［J］.中国体育科技，2010，46（2）:31-36.

［14］王晓波，章建成.学习型示范和熟练型示范对运动技能观察学习的影响［J］.体育科学，2009，29（2）:25-29.

［15］吴真真，邱江，张庆林.顿悟的原型启发效应机制探索［J］.心理发展与教育，2008，（1）:31-35.

［16］吴真真，邱江，张庆林.顿悟脑机制的实验范式探索［J］.心理科学，2009，32（1）:122-125.

［17］邢强，陈军.元认知监控和归纳意识对顿悟问题解决的影响［J］.心理科学，2009，32（3）:706-708.

［18］于志华，章建成，黄银华，等.类比学习与外显学习的不同组合方式对不同性质网球技能学习的影响——从闭锁性和开放性技能的视角［J］.体育科学，2011，31（5）:65-74.

［19］张庆林，朱海雪，邱江，等.顿悟的原型启发机制的研究［J］.宁波大学学报（教育科学版），2011，33（1）:45-49.

［20］张庆林，肖崇好.顿悟与问题表征的转变［J］.心理学报，1996，28（1）:30-37.

［21］张庆林，邱江，曹贵康.顿悟认知机制的研究述评与理论构想［J］.心理科学，2004，27（6）:1435-1437.

［22］张庆林，邱江.顿悟与源事件中启发信息的激活［J］.心理科学，2005，28（1）:6-9.

［23］祖晶，姚玉龙，吴本连.体育教学中师生关系的嬗变［J］.北京体育大学学报，2009，32（2）:99-101.

［24］AFSHARI J，MOGHADAMB A J，BROJENIC S T，et al.The effect of three types of environmental training on acquisition and retention of open and closed skills［J］.Pros Soc Behav Sci，2011，15:2365-2370.

［25］ÁVILA L T G，CHIVIACOWSKY S，WULF G，et al.Positive social-comparative feedback enhances motor learning in children［J］.Psych Sport Exe，2012，13（6）:849-853.

［26］BADETS A，BLANDIN Y.Feedback schedules for motor-skill learning:The similarities and differences between physical and observational practice［J］.J Motor Behavior，2010，42（4）:257-269.

［27］BEAUMONT L D，TREMBLAY S，POIRIER J，et al.Altered bidirectional plasticity and reduced implicit motor learning in concussed athletes［J］.Cerebral Cortex January，2012，22（1）:112-121.

［28］BECHTEREVA N P，KOROTKOV A D，PAKHOMOV S V.PET study of brain maintenance of verbal creative activity［J］.Int J Psychophysi，2004，53（1）:11-20.

［29］BEETS I A M，MACE M，MEESEN R L J，et al.Active versus passive training of a complex bimanual task:Is prescriptive proprioceptive information sufficient for inducing motor learning？［J］.PLoS ONE，2012，7（5）:e37687.

［30］BISLICK L P，WEIR P C，SPENCER K，et al.Do principles of motor learning enhance retention and transfer of speech skills？A systematic review［J］.Aphasi，2012，26（5）:709-728.

［31］BLAIKIE N.Designing social research［M］.Oxford，UK:Blackwell Publishing Ltd.2003.

［32］BOWDEN E M，JUNG-BEEMAN M，FLEEK J，et al.New approaches to demystifying insight［J］.Trends Cognitive Sci，2005，9（7）:322-328.

［33］BOWDEN E M，BEEMAN M J.Methods for investigating the neural components of insight［J］.Methods，2007，42（1）:87-99.

［34］CHEONG J P G，LAY B，GROVE J R，et al.Practicing field hockey skills along the contextual interference continuum:A comparison of five practice schedules［J］.J Sports Sci Med，2012，11（2）:304-311.

［35］COLLINS M A，AMABILE T M.Motivation and creativity［M］.In R J Sternberg，Handbook of creativity.New York:Cambridge University Press，1999，297-312.

［36］DAVIDSON J E.The suddenness of insight［M］.Cambridge，MA:MIT Press，1995.

［37］EISENBERGER R，RHOADES L，CAMERON J.Does pay for performance increase or decrease perceived self-determination and intrinsic motivation？［J］.J Pers Soc Psych，1999，77（5）:1026-1040.

［38］EISENBERGER R，RHOADES L.Incremental effects of reward on creativity［J］.J Perso Soc Psych，2001，81（4）:728-741.

［39］EISENBERGER R，SHANOCK L.Rewards，intrinsic motivation，and creativity:A case study of conceptual and methodological isolation［J］.Creativity Res J，2003，15（2-3）:121-130.

［40］ELLIOTT D，GRIERSON L E M，HAYES S J，et al.Action representations in perception，motor control and learning:Implications for medical education［J］.Med Edu，2011，45（2）:119-131.

［41］ESTRADA J A C，LOSA J L F，MANTECA M P，et al.The learning and motor development transfer process［J］.Psicothema，2012，24（2）:205-210.

［42］FERMIN A，YOSHIDA T，ITO M，et al.Evidence for modelbased action planning in a sequential finger movement task［J］.J Motor Behavior，2010，42（6）:371-379.

［43］GABBETT T，MASTERS R.Challenges and solutions when applying implicit motor learning theory in a high performance sport environment:Examples from rugby league［J］.Int J Sports Sci Coach，2011，6（4）:567-575.

［44］GALPERIN P J，KOTIK N P.Psychology of creative thinking［J］.Psykologia（USSR），1983，18（4）:23-35.

［45］GATTIA R，TETTAMANTIA A，GOUGHB P M.Action observation versus motor imagery in learning a complex motor task:A short review of literature and a kinematics study［J］.Neur Letters，2013，540:37-42.

［46］GOEL V，VARTANIAN O.Dissociating the roles of right ven-tral lateral and dorsal lateral prefrontal cortex in generation and maintenance of hypotheses in set-shift problems［J］.Cerebral Cortex，2005，15（8）:1170-1177.

［47］HAITH A M，KRAKAUER J W.Model-Based and Model-Free Mechanisms of Human Motor Learning［M］.Progress in Motor Control，Advances in Experimental Medicine and Biology.New York:Springer Science，2013:782-803.

［48］HANSEN S，PFEIFFER J，PATTERSON J T.Self-control of feedback during motor learning:Accounting for the absolute amount of feedback using ayoked group with self-control over feedback［J］.J Motor Behavior，2011，43（2）:113-119.

［49］HAUK S.Mathematical autobiography among college learners in the United States［J］.Adults Learn Mathe Inter J，2005，1（1）:36-56.

［50］HAYS R B，JOLLY B C，CALDON L J M，et al.Is insight important？Measuring capacity to change［J］.Med Edu，2002，36（10）:965-971.

［51］HOBDEN S，MITCHELL C.Maths and me:Using mathematics autobiographies to gain insight into the breakdown of mathematics learning［J］.Edu as Change，2011，15（1）:33-46.

［52］HOWARD-JONES P A，BLAKEMOREB S J，SAMUEL E A.Semantic divergence and creative story generation:An FMRI investigation［J］.Cognitive Brain Res，2005，25（1）:240-250.

［53］JONES G.Testing two cognitive theories of insight［J］.J Exper Psych:Learn Memory Cognition，2003，29（5）:1017-1027.

［54］JUNG-BEEMAN M，BOWDEN E M，HABERMAN J.Neural activity when people solve verbal problems with insight［J］.Public Library of Sci Bio，2004，2（4）:500-510.

［55］KANTAK S S，WINSTEIN C J.Learning-performance distinction and memory processes for motor skills:A focused review and perspective［J］.Behavioural Brain Res，2012，228（1）:219-231.

［56］KAPLAN C A，SIMON H A.In search of insight［J］.Cognitive Psych，1990，22（3）:374-419.

［57］KERSHAW T C，OHLSSON S.Multiple cases of difficulty in insight:The nine-dot problem［J］.J Exper Psych:Learn，Memory Cognition，2004，30（l）:3-13.

［58］KNOBLICH G，OHLSSON S，RANEY G E.An eye movement study of insight problem solving［J］.Memory Cognition，2001，29（7）:1000-1009.

［59］KOLOVELONIS A，GOUDAS M，DERMITZAKI I.Self-regulated learning of a motor skill through emulation and self-control levels in a physical education setting［J］.J Appl Sport Psychol，2010，22（2）:198-212.

［60］KOLOVELONIS A，GOUDAS M，DERMITZAKI I.The effect of different goals and self-recording on self-regulation of learning a motor skill in a physical education setting［J］.Learn Instruction，2011，21（3）:355-364.

［61］LEE T D，SWINNEN S P，SERRIEN D J.Cognitive effort and motor learning［J］.Quest，1994，46（3）:328-344.

［62］MACGREGOR J N，ORMEROD T C，CHRONICIE E P.Information processing and insight:A process model of performance on the nine-dot and related problems［J］.J Exper Psych:Learn，Memory，Cognition，2001，27（l）:176-201.

［63］MAINHARD M T，PENNINGS H J M，WUBBELS T，et al.Mapping control and affiliation in teacher-student interaction？with State Space Grids［J］.Teach Teacher Edu，2012，28（7）:1027-1037.

［64］MURCIA J A M，LAC RCEL J A V，LVAREZ F D V.Search for autonomy in motor task learning in physical education university students［J］.Search Auto Physi Edu，2010，25（1）:37-47.

［65］OHLSSON S.Information-processing explanations of insight and related phenomena［M］.In K J.Gilhooley.Advances in the psychology of thinking.London:Harvester-Wheat Sheaf，1992.

［66］ORMEROD T C，MACGREGOR J N，CHRONICE E P.Dynamics and constraints in insight Problem solving［J］.J Exper Psych:Learn，Memory，Cognition，2002，28（4）:791-799.

［67］RANGANATHAN R，NEWELL K M.Motor learning through induced variability at the task goal and execution redundancy levels［J］.J Motor Behavior，2010，42（5）:307-317.

［68］RANGANATHAN R，NEWELL K M.Changing up the routine:Intervention-induced variability in motor learning［J］.Exe Sport Sci Rev，2013，41（1）:64-70.

［69］RENSHAW I，CHOW J Y，DAVIDS K，et al.A constraints-led perspective to understanding skill acquisition and game play:A basis for integration of motor learning theory and physical education praxis？［J］.Physical Edu Sport Pedagogy，2010，15（2）:117-137.

［70］REPSOLD A.The unheard story-a student’s math autobiography［J］.Democracy Edu，2002，14（3）:42-44.

［71］ROESSGER K M.Toward an Interdisciplinary Perspective:A review of adult learning frameworks and theoretical models of motor learning［J］.Adult Edu Q，2012，62（4）:1-23.

［72］ROSALIE S M，MULLER S.A model for the transfer of perceptual-motor skill learning in human behaviors［J］.Res Q Exe Sport，2012，83（3）:413-421.

［73］RYU Y U，BUCHANAN J J.Accuracy，stability，and corrective behavior in a visuomotor tracking task:A preliminary study［J］.PLoS ONE，2012，7（6）:e38537.

［74］SCHMID R A，LEE T D.Motor control and learning:A behavioral emphasis（4th Ed）［M］.Champaign，IL:Human Kinetics，2005.

［75］SCHMIDT E A，SCERBO M W，KAPUR G，et al.Task sequencing effects for open and closed loop laparoscopic skills［M］.In J D Westwood，et al.（Eds.）Medicine Meets Virtual Reality 15.IOS Press，2007，412-417.

［76］SEIDLER R D.Multiple motor learning experiences enhance motor adaptability［J］.J Cognitive Neur，2004，16（1）:65-73.

［77］SHALLEY C E，GILSON L L，BLUM T C.Interactive effects of growth need strength，work context，and job complexity on self-reported creative performance［J］.Academy Manage J，2009，52（3）:489-505.

［78］SIDAWAY B，BATES J，OCCHIOGROSSO B，et al.Interaction of feedback frequency and task difficulty in children’s motor skill learning［J］.Am Physical Therapy Association，2012，92（7）:948-957.

［79］SIGRIST R，RAUTER G，RIENER R，et al.Augmented visual，auditory，haptic，and multimodal feedback in motor learning:A review［J］.Psychonomic Bulletin Rev，2013，20（1）:21-53.

［80］SIMONTON D K.Evolution and creativity［J］.J Soc Bio Structures，1988，11（1）:151-153.

［81］SMITH S M.Fixation，incubation，and insight in memory and creative thinking［M］.In S M Smith，T B Ward，R A Finke（Eds.）.US:Palatino:DEKR Corporation，1997:135-156.

［82］SMITH W W.Skill acquisition in physical education:A speculative perspective［J］.Quest，2011，63（3）:265-274.

［83］STEENBERGEN B，KAMP J V D，VERNEAU M，et al.Implicit and explicit learning:Applications from basic research to sports for individuals with impaired movement dynamics［J］.Disability Rehabilitation，2010，32（18）:1509-1516.

［84］STE-MARIE D M，BARBI LAW，RYMAL A M，et al.Observation interventions for motor skill learning and performance:An applied model for the use of observation［J］.Int Rev Sport Exe Psychol，2012，5（2）:145-176.

［85］VAN BEERS R J.How does our motor system determine its learning rate？［J］.PLoS ONE，2012，7（11）:e49373.

［86］VERWEY W B，ABRAHAMSE E L，RUITENBERG M F L，et al.Motor skill learning in the middle-aged:Limited development of motor chunks and explicit sequence knowledge［J］.Psych Res，2011，75（5）:406-422.

［87］WALLAS G.The art of thought［M］.New York:Harcourt Brace Jovanovich，1926.

［88］WEISBERG R W.Meta-cognition and insight during problem solving:Comment on Metcalfe［J］.J Exper Psych:Learn，Memory Cognition，1992，18（2）:426-431.

［89］WULF G，SHEA C，LEWTHWAITE R.Motor skill learning and performance:A review of influential factors［J］.Med Edu，2010，44（1）:75-84.

［90］ZELAZNIK H N.Advances in motor learning and control［M］.US:Human Kinetics，1996.

［91］ZHOU S H，MEMBER S，OETOMO D，et al.Modeling individual human motor behavior through model reference iterative learning control［J］.IEEE Transactions Biomedical Engineering，2012，59（7）:1892-1901.

［92］ZIMMER A C，KORNDLE H.A gestalt theoretic account for the coordination of perception and action in motor learning［J］.Philoso Psych，1994，7（2）:249-266.