场认知风格、中央执行成分影响个体算术策略运用的眼动研究

张红段　王玉璇　胡冬梅　李红霞　司继伟

（山东师范大学心理学院，济南 250014）

场认知风格、中央执行成分影响个体算术策略运用的眼动研究

张红段王玉璇胡冬梅李红霞司继伟

（山东师范大学心理学院，济南 250014）

采用选择/无选法并结合眼动技术，探讨场独立/场依存个体在乘法估算策略运用上是否存在差异，以及这种差异与不同中央执行成分（抑制、转换和更新）之间的联系。结果表明：（1）在最佳策略选择条件下，场独立型个体对各个兴趣区的注视持续时间显著长于场依存个体；（2）抑制和转换能力与被试在策略运用时的眼动指标相关较强。这说明场依存/场独立认知风格可能在行为层面对算术策略运用不会造成显著影响，而抑制和转换功能对策略运用的限制作用明显。

策略运用；认知风格；中央执行成分；选择/无选法

1　问题提出

认知风格是个体信息加工过程中偏爱的方式和方法，场独立型个体以自我作为参照物，心理分化水平较高；场依存型个体以“场”作为参照物，容易受外界环境的影响［1］。研究表明，无论在对目标刺激的选择反应任务中［2］，还是在算术问题提出能力上［3］，场独立型被试表现优于场依存被试；在无干扰刺激时，场独立被试的数量估计的反应时显著短于场依存被试，当干扰刺激是靶刺激的2倍时，场独立被试的估计准确性高于场依存被试［4］。策略是个体为完成某个目标或达到更高的水平，在问题空间内进行的一系列操作搜索，使用策略不同，行为结果就会有所差异［5］，场依存被试的算术表现差于场独立被试，是否由于场独立被试在算术策略选择或策略执行时，就已经存在优势了呢？贾国敬对此问题进行了探讨，在其研究中，要求被试使用上调策略和下调策略对问题进行解答，上调策略是将两个乘数都向上调整到最接近的整十数，然后相乘，下调策略是将两个乘数的个位数字舍去，两个整十数相乘［6］。结果发现场独立被试在两种策略执行速度上明显快于场依存被试，在根据不同的题目选择合适的策略的能力上，场独立被试强于场依存被试，这在一定程度上说明了认知风格可能会对估算策略运用产生影响，但是该领域的研究相对较少，本研究将进一步去探讨这个问题。

抑制是对无关信息和不适宜的优势反应的压抑和阻止的能力，转换是在不同任务、操作之间灵活转换的能力，刷新是对工作记忆内容的监控和更新的能力，它们同属于中央执行成分。Hodzik和Lemaire发现抑制和转换能力会影响被试策略使用的数量和最佳策略的选择［7］。陈英和和王明怡也指出，抑制能力高的儿童会更多使用提取策略，转换能力高的儿童会根据中央执行负荷的有无，灵活地转变策略，刷新功能高的儿童在有中央执行负荷时，策略执行的正确率较高［8］。关于策略转换代价的研究［5，9，10，11］，也说明抑制和转换能力对策略形成的重要作用。近年来，关于认知风格与工作记忆能力之间关系的研究也取得相应的进展，研究者普遍认为，场认知风格中涉及中央执行［12］，场独立型个体信息提取能力强［13］，在抑制和注意分配上优于场依存型个体［3，14，15］。总之，以上研究说明了中央执行成分会影响个体的策略运用，场独立和场依存个体在工作记忆资源的利用上有差异，那么场独立型个体在抑制、转换和刷新三种基本执行功能上是否优于场依存个体，认知风格是否通过中央执行对策略运用发挥作用呢？本研究目的之二便是尝试性地对上述问题作出回答。

策略运用包括策略分布（每种策略被使用的频率）、策略执行（个体使用特定策略去解决问题所表现出来的反应时间和准确率）与策略选择（个体选择策略的过程）。选择/无选法是Siegler和Lemaire发展出来的新兴的策略运用的研究范式［16］，包括两类实验条件：选择条件，即被试在问题解决过程中可以自由选择自己要使用的策略；无选择条件，被试在该条件下必须按照指导语用规定好的策略来解决问题。无选条件的数目和选择条件下被试可以选择的策略数目是相等的。根据我们所研究的估算问题，在策略适应性的考察上，增设了最佳选择条件，在该条件下被试要选择一种精确的策略，该策略所得到的结果和正确答案最接近。眼动技术可以作为一种辅助工具，去分析个体在问题解决过程中所使用的策略［17］。

本研究旨在采用选择/无选法，结合眼动技术，考察认知风格和中央执行成分（抑制、转换和刷新）对估算策略运用的潜在影响，并进一步探究认知风格是否通过中央执行对策略运用发挥作用。

2　方法

2.1被试

对从某高校随机选取的60名大学生进行施测，采用镶嵌图形测验，选出场独立型个体20名，场依存型个体17名，其中男生10名，女生27名，年龄18～20岁，所有被试的视力或矫正视力正常。

2.2实验设计

眼动实验采用2（认知风格：场独立、场依存）×4（策略运用条件：自由选择条件、最佳选择条件、无选上调条件、无选下调条件）混合实验设计，自变量为认知风格和策略运用条件。其中认知风格为被试间变量，策略运用条件为被试内变量。因变量为被试问题解决的反应时和正确率，以及对各个兴趣区的注视次数和总注视时间。

2.3实验材料与仪器

2.3.1认知风格测验

采用北京师范大学孟庆茂等人［18］修订的镶嵌图形测验（GEFT），要求被试从复杂的图形中找出指定的简单的图形，分3部分，每部分限时4分钟，第一部分为测验练习，不计入总分，第二、三部分各10道题。在计分方式上，前2道题各计0.5分，3、4题各计1分，5～10题各计1.5分，满分24分。此测验为团体施测，被试得分是正态分布，选取得分在前30%的学生为场独立型，得分在后30%的学生为场依存型（场独立和场依存个体在测验上的平均分与标准差分别为21.33±1.29，10.65±2.60，进行独立样本t检验，两者差异显著，t=15.39，p＜0.001）。

2.3.2估算题目

60道两位数整数乘法问题，30道为混合性问题（一个乘数的个位数字小于5，一个乘数的个位数字大于5，如48×53），15道为上调题目（两个乘数的个位数字都大于5，如47×58），15道为下调题目（两个乘数的个位数字都小于5，如41×52）。上调题目运用上调策略为最佳策略，下调题目运用下调策略为最佳策略。上调策略是把两个乘数的十位数字向上调整1个单位，个位变成0，然后相乘，如47×58运用上调策略解答时，将47变成50，将58变成60，计算50×60=3000；下调策略是把两个乘数的个位数字变成0，十位数不变，然后相乘，如47×58，使用下调策略时，将47变成40，将58变成50，计算40×50=2000。算术题Arial字体，180号，加粗。

2.3.3中央执行成分测验

采用文萍设计的数字Stroop任务材料、数字记忆刷新任务材料和数字转换任务材料［19］，个体施测，上机测验。

数字Stroop任务：包含基线任务和冲突任务，基线任务：屏幕中央呈现不同个数的字符串“X”，被试要根据“X”的个数，按键盘上相应的数字键，如刺激为“XX”被试按键2；冲突任务：刺激由1、2、3、4组成的长度不同的数字串（例，11、3333、44等），数字串的个数与数字串中的数字不匹配，被试要根据数字串中数字的个数，按键盘上相应的数字键，如呈现“1111”时，被试按键“4”。先进行基线任务，再进行冲突任务，每个任务开始前都有12个试次的练习，正式实验有24个试次。测验成绩为冲突任务和基线任务的平均反应时之差。

数字转换任务：包含3组，A组中只要求被试对数字进行大小判断，如果呈现的数字大于5，就按“D”键，小于5就按“X”键。B组，单双判断，如果呈现的数字为单数，就按“D”键，如果是双数就按“S”键。C组大小/单—双判断，呈现的数字如果是红色的，则进行大小判断，如果呈现的数字是蓝色的，则进行单双判断。要求被试既快又准地做出反应，在A组和B组中，有6个练习试次和12个正式实验试次，在C组中，有12个练习试次和24个正式实验试次，转换次数为12次，实验顺序为A-B-C。测验成绩为C组的平均反应时与AB两组总的平均反应时相减。

数字记忆刷新任务：在计算机屏幕中央以2300ms（数字呈现1500ms，空屏800ms）一个数字的速度，呈现一系列的数字串，要求被试复述最后三个数字，数字串的长度是随机的（4个数字、5个数字和6个数字），主试做好记录，如3-9-4-7-8，被试应报告3-39-394-947-478，当屏幕上出现“next array”时，进入下一个数列。练习3次，正式实验中有9个试次。测试得分为被试正确报告的序列数，回答错误或漏报不得分。

2.3.4实验仪器

EyeLink 1000眼动仪。

2.4实验程序

研究分为两部分——算术估计策略运用的眼动实验和中央执行成分上机测验。

眼动实验程序采用加拿大SR Research公司开发的Experiment Builder 1.6.1软件编写，并且在EyeLink 1000眼动追踪应用系统中生成可执行的程序以呈现实验材料，记录正确率、反应时以及眼动指标。实验包含四种策略运用条件，c1自由选择条件：被试自由选择用上调或下调去解决乘法问题，c2最佳选择条件：被试从上调和下调策略中选择一种最佳策略去解决问题，最佳策略所得的结果和精算结果更接近，c3无选上调条件：被试必须使用规定的上调策略解决所有问题，c4无选下调条件：被试必须使用规定的下调策略解决乘法问题。为消除被试的选择偏好，实验时按照c1-c2-c3-c4的顺序进行，被试每完成一种条件，休息5分钟。60个试次在每种条件下都出现一次，顺序随机，共需要完成240个试次。由于眼动仪无法实现多位数字反应内容的记录，实验中被试手动输入答案的同时需要口头报告结果，主试记录报告的内容，个体施测，每个被试完成实验约1个小时左右。具体实验流程如图1所示：（1）呈现指导语，被试理解后按键消失；（2）进行眼睛的矫正；（3）屏幕中央出现校准点，被试注视后，主试按空格键消失；（4）屏幕中央呈现“＊”750ms；（5）刺激出现，被试利用键盘输入估算结果，同时大声的报告出来；（6）空屏750ms，进入下一个试次。刺激每出现一次，都要进行漂移校准。

图1　眼动实验操作流程

中央执行成分测验中，数字Stroop任务测验和数字转换测验使用E-Prime程序编写，自动记录被试的反应时，数字刷新任务使用C程序编写，被试报告结果，主试记录。

一半被试先完成眼动实验，再完成中央执行成分测验，另一半被试顺序相反。中央执行各成分测验的顺序是随机的。

2.5数据处理

采用SPSS16.0对所获的数据进行统计处理。

3　结果分析

3.1场认知风格影响策略运用行为结果分析

在进行数据分析之前，将反应时间超过正负3个标准差的数据剔除。

3.1.1策略分布

策略分布指个体对每种策略的使用频率或次数，在自由选择条件（c1）中，场依存和场独立被试更倾向于使用下调策略来解决问题，下调策略的平均使用比率分别为74.1%和65.58%，而在最佳选择条件（c2）中，下调策略的使用比率有下降趋势，场依存和场独立被试下调策略的使用比率分别为47.24% 和49.06%。分别在c1和c2两种条件下对不同认知风格个体的下调策略使用比率进行独立样本t检验，结果表明，不同认知风格被试在两种策略选择条件下对下调策略的使用比率上均无显著差异（t（35）=1.58，p=0.12；t（35）=-0.48，p=0.63）。

3.1.2策略执行

策略执行指被试在执行某策略时，问题解决的速度和准确性。c3无选上调的反应时和正确率反映被试上调策略的执行情况，c4无选下调的反应时和正确率反映被试下调策略的执行情况（见表1）。分别考察c3和c4条件下，不同认知风格个体的策略执行反应时和正确率是否存在差异，独立样本t检验结果显示，不同认知风格的被试无论在反应时（t（35）=-0.25，p=0.81；t（35）=0.13，p=0.90），还是在正确率上（t（35）=1.13，p=0.27；t（35）=0.12，p=0.90），都没有显著差异。

表1　不同风格被试策略执行情况

3.1.3策略选择的适应性

在估算问题解决中，如果被试选择了一种策略，而且用这种策略得到的结果和精确结果最接近，被试的策略选择是适应的。例如47×58，使用上调策略得到的答案和精确答案最接近，被试选择上调策略就是适应的。在这里，c1（自由选择）和c2（最佳选择）条件都涉及策略选择，本研究把在这两种条件下，被试对最佳策略选择的正确率作为衡量策略适应性的指标。在c1条件下场依存被试策略选择的平均正确率为57.01%，场独立被试策略选择的平均正确率为61.94%，在c2条件下，场依存和场独立被试策略选择的平均正确率分别为74.26%和78.56%，分别在c1和c2条件下进行独立样本t检验。结果显示，不同认知风格的被试在两种策略选择条件下的正确率都没有显著差异（t（35）=-1.41，p=0.17；t（35）=-1.21，p=0.23）。

3.2场认知风格影响策略运用的眼动结果分析

先使用Data View 1.8.1数据处理软件划分兴趣区。根据需要，将刺激材料划分5个兴趣区（参见图2），5个兴趣区的大小、形状是完全相同的。兴趣区1代表乘数一的十位数字，兴趣区2代表乘数一的个位数字，兴趣区3代表乘数二的十位数字，兴趣区4代表乘数二的个位数字，兴趣区5不是本研究所关注的对象。注视次数是区域重要程度的标志，注视时间反映了提取信息的难易程度［20］。根据需要，本研究主要分析被试对各个兴趣区的注视次数和总注视时间两个眼动指标，删除被试反应错误，且反应时间超过正负3个标准差的数据，描述统计量结果如表2。

图2　兴趣区的划分示意图

表2　不同认知风格被试对各兴趣区的注视次数和总注视时间（m s）

分别以对兴趣区的总注视时间和注视次数为因变量，进行4（策略运用条件：自由选择条件、最佳选择条件、无选上调、无选下调）×2（认知风格：场依存、场独立）×4（区域位置：兴趣区1、兴趣区2、兴趣区3、兴趣区4）重复测量方差分析，其中认知风格为被试间变量，策略运用条件和兴趣区位置为被试内变量。结果显示：1）注视次数的策略运用条件（F（1，35）=27.46，p＜0.001，ηp2=0.44）和兴趣区位置（F（1，35）=51.71，p＜0.001，ηp2=0.60）的主效应均显著。最佳选择条件下被试注视次数最多，自由选择条件和无选上调无差异，但是两者都显著多于无选下调条件；被试对第一个乘数个位数字注视次数最多，对第二个乘数个位数字注视次数最少；2）注视次数（F（1，35）=15.15，p＜0.001，ηp2=0.30）和总注视时间（F（1，35）=9.07，p＜0.01，ηp2=0.21）的策略运用条件与兴趣区位置交互作用均显著。最长注视时间出现在无选上调条件（c3）第二个乘数的十位数字上，最短注视时间出现在无选下调条件（c4）第二个乘数的个位数字上；最大注视次数出现在最佳选择条件（c2）对第一个乘数的个位数字上，最少注视次数出现在无选下调条件（c4）对第二个乘数的个位数字上。考察不同认知风格个体在最佳选择条件下对各个兴趣区的注视时间之间的差异，进行2（认知风格：场依存、场独立）×4（区域位置：兴趣区1、兴趣区2、兴趣区3、兴趣区4）重复测量方差分析，结果表明认知风格和区域位置主效应显著（F（1，35）=8.75，p＜0.01，ηp2=0.20；F（1，35）=11.43，p＜0.001，ηp2=0.25），两者交互作用不显著（F（1，35）=0.31，p=0.58，ηp2=0.01），场独立被试在各个数位上的注视时间都长于场依存被试。

3.3中央执行成分相关结果

3.3.1不同认知风格被试的中央执行成分测验得分

两种认知风格被试的中央执行成分测验得分见表3。场依存被试在数字转换任务中的得分高于场独立被试，在其他两项测验中得分比场独立被试低，但是独立样本t检验结果表明，两类被试在抑制、转换和刷新三种执行功能测验得分上没有显著差异（t（35）=1.22，p=0.23；t（35）=0.61，p=0.55；t（35）=-0.12，p=0.90）。这说明不同认知风格被试可能在转换、抑制和刷新能力上不存在显著差异。

表3　不同认知风格被试的中央执行成分测验得分情况（M±SD）

3.3.2中央执行成分测验得分与策略运用表现的相关分析

对被试策略运用表现与在三种执行功能测验上的得分进行积差相关分析，结果如表4。

表4　所有被试策略运用情况与执行成分测验得分相关情况

从表中可看出，被试在抑制测验上得分与其在自由选择条件下使用下调策略的比率呈中度负相关，在自由选择条件下，说明了抑制能力越强，越容易使用下调策略。接下来分别对场依存被试和场独立被试的策略运用情况与三种中央执行测验的得分进行相关分析，结果发现场依存被试各项策略运用指标和各执行测验得分都不存在显著相关，场独立被试在最佳策略选择条件下的反应时和转换测验得分呈中等程度的正向相关（r=0.55，p＜0.05），说明对于场独立被试，转换能力越强，在最佳条件下策略选择的反应时间越短。

为了探索眼动指标和中央执行功能的联系，将被试的眼动指标与其在执行成分测验上的得分进行皮尔逊积差相关分析。限于篇幅，仅呈现了相关显著的一些指标，结果见表5。从表中可知，对于被试总体来说，抑制得分与被试在两个无选条件下对乘数二的十位数字的总注视时间均呈显著负相关（p＜ 0.05），转换得分与被试在最佳策略选择条件下对乘数一的十位数字的注视次数以及对乘数一的个位数字、乘数二的十位数字的注视次数、兴趣区的总注视次数都存在显著正相关（p＜0.05；p＜0.01），刷新得分与被试在无选上调条件下对乘数二的十位数字的总注视时间呈显著正相关（p＜0.05）。

场依存被试抑制得分与自由选择条件下对兴趣区的总注视次数，以及在最佳选择条件下对乘数一的个位数字的注视次数呈显著正相关 （p＜0.05），转换得分与最佳选择条件下对兴趣区的总注视次数、对乘数一的个位数字的注视次数以及对乘数一的十位数字的总注视时间呈显著正相关（p＜0.05）；场独立被试抑制得分与在无选下调条件下乘数二的十位数字的总注视时间呈显著负相关（p＜0.05），转换得分与最佳选择条件下对兴趣区的总注视次数以及对乘数二的十位数字的注视次数呈显著正相关（p＜0.05；p＜0.01）。

表5　被试眼动指标和中央执行成分测验得分之间的相关系数表

4　讨论

4.1使用眼动技术去研究个体的策略运用的意义

研究发现，被试在最佳策略选择条件下注视次数最多，说明在最佳选择条件下，个体需要的认知资源多，问题编码和加工的时间长，这和已有的研究是相似的，当要求被试选择最精确策略时，个体需要付出更多的意志努力，既要对干扰信息进行抑制，同时要激活新的信息［9］。在有选条件下对兴趣区2和兴趣区3的关注程度大，这和阅读中的“最佳位置效应”相符，个体为了节省资源，会将注视点集中在目标词的中央位置，使视野“最大化”，在估算研究中，被试可能并没有将每个数字割裂开，而是将两个加数看成一个整体，大概的估计出算术题的答案［17］；或许是由于算术材料相对比较简单，被试对数字编码完成之后，信息保留在头脑中，注视点集中兴趣区2和兴趣区3的同时，在头脑中进行计算。

无选上调条件下对兴趣区3的注视时间最长，这说明被试按照指导语的要求进行计算，在无选条件下，个体只需要将注意力放在加数的十位数字上。对兴趣区3的注释时间长，可能是由于个体先注视加数1，然后注视加数2，同时进行了计算。无选下调条件下个体的注视时间短、注视次数少，间接地证明了下调策略相对比较简单，个体需要的认知资源少。

值得注意的是，在最佳选择条件下，场独立被试对各个兴趣区的注视时间显著长于场依存被试，这可能与两种风格被试的特征有关。最佳选择条件下，要求被试选择一种和正确答案最接近的策略。场独立被试为了确保策略选择准确率，即使可能已经知道了答案，也会倾向于对每个兴趣区进行具体分析，而场依存被试可能只是对问题进行简单浏览，根据长时记忆中相关知识（策略特征），做出策略选择。由于实验之后未对被试进行访谈，对于这种注视时间差异的背后原因，只能基于推测，这也是本研究的局限之一。

本研究行为结果没有发现场独立和场依存个体在中央执行功能上的差异，但是通过眼动结果可以看出，不同认知风格的个体在策略选择和执行时，运用的中央执行资源是有差异的，场独立型个体和场依存个体策略运用的眼动指标与中央执行成分之间的相关不一致，这说明眼动技术可以很好地应用到数学运算中，为我们的研究结果提供间接证据。

4.2认知风格对估算策略运用的影响

本研究并未发现场独立和场依存被试在策略运用上具有明显差异，可能与研究所选取的实验材料相对简单有关系。如张云仙和司继伟［21］指出场独立被试和场依存被试在解决整数估算题目时，行为表现之间并无差异。Nicolaou和 Xistouri的结果也表明，对于简单的符号表征问题，场独立和场依存个体在问题提出能力上是一样的［3］。这表明，认知风格对策略运用的影响可能依赖于任务特征，对于简单常规问题，个体并不需要对其进行细致的分析解释和说明，根据问题的表面特征就可以得出答案，但是对于一些难度较大、需要高水平认知加工过程的问题，如数量估计［15］、文字应用题［22］，几何问题［23］等，则需要个体对问题进行分解和改组，合理分配注意力，抓住问题的关键成分，由于场独立和场依存个体本身所具有的一些认知特征，在问题解决过程中就会表现出差异。特别是以视觉图像呈现的问题［3］，个体需要从图形中提取出有用的信息，抑制无关刺激的干扰。场依存个体倾向于从整体上对问题进行把握，在解决这类问题中就会出现困难。

4.3中央执行成分对估算策略运用的影响

本研究显示，抑制能力与无选条件下对兴趣区的总注视时间有关，转换能力与有选条件下对兴趣区的注视次数有关，这意味着中央执行中的转换和抑制功能与个体的策略运用存在密切联系。这和现有研究证据和理论解释相符。如Hodzik和Lemaire发现［7］，抑制和转换能力会影响策略使用的数量和最佳策略的选择；Lemaire和Lecacheur认为，新策略的发现需要对已激活策略的抑制和对新策略的注意转换、资源的配置［5］。个体抑制能力和转换能力越高，在策略运用中的表现也就越好［8］。Ardiale和 Lemaire最新研究发现［9］，由于认知资源和执行控制随年龄增长而降低，年长被试的策略转换代价大于年轻被试，这在一定程度上也说明了抑制和转换能力对策略运用的重要制约作用。郭伟等人证实任务难度和任务负荷对个体刷新功能有显著影响，本研究未发现刷新对估算策略运用的作用，可能与任务材料和任务情景有关系［24］，陈英和和王明怡也发现在重要执行负荷的情况下，刷新才对策略运用起作用［8］。

4.4认知风格对策略运用的影响机制——中央执行成分在其中所起到的作用

本研究没有发现场独立和场依存被试在中央执行成分上存在差异，和研究假设不相符。已有的研究表明，场独立在个体抑制无关刺激的干扰，注意的合理分配上优于场依存个体［3，15］，但是这些研究并没有真正去测查场认知风格个体的中央执行成分，只是根据研究结果和个体的信息加工方式进行的推测，而且实验结果受刺激呈现方式、任务的难度等各种因素的影响，究竟场独立和场依存被试中央执行成分上是否有差异，需要进一步的探究。同时测查中央执行成分的测验是多种多样的，在以后的研究中，可以结合多样测验来对结果进行分析。尽管如此，通过相关分析，本研究发现，场独立和场依存个体的眼动指标和转换、抑制能力的相关是有区别的。场独立个体在策略选择时，需要实施更多的转换加工，而在策略执行时需要抑制能力参与，但对于场依存个体来说，抑制和转换能力在其策略选择中都起作用。这说明虽然两种风格的被试在三种中央执行能力上无明显差异，但在具体运用方式上却有区别，即不同认知风格个体由于在信息编码和加工方式上存在差异，导致他们对中央执行成分的利用程度是不一样的，场依存个体容易受外界环境影响，在加工任务的同时需要付出额外的努力去抑制无关信息的干扰，更多的转换能力将注意力转移到问题的相关特征上，场独立个体对工作记忆资源的利用率更高［13］，但是个体资源是有限的，当问题比较简单时（本研究中的两位数乘法估算任务），个体对资源的消耗比较低，两种风格的被试都能有效地完成任务，但是当问题难度增加时（推理问题），场依存被试会出现资源耗竭的情况，在行为表现上差于场独立被试。另外也有可能是认知风格在策略运用中的作用还受其它变量的影响，如有研究已提出场独立被试具有更成熟的元认知技能［25，26］，认知风格与智力也有关联［27］等。是否这些能力同认知风格变量交互影响策略运用，是未来研究值得深思的。同时我们也可以通过脑成像技术，去进一步揭示认知风格对策略运用的深层机制。

本研究考察的是整个时间段被试眼动指标上的变化，将来的研究中可重点关注策略运用的某阶段被试的眼动轨迹，也可增加其它眼动指标，如扫描幅度和瞳孔直径［28，29］，对个体策略运用中的眼动轨迹进行更全面的考察。我们知道执行功能随着年龄不断发展变化，本研究结果基于成人被试得到，那么能否推广到儿童或老人身上呢？此外当前认知风格研究出现了整合趋势，整体—分析风格被看作是认知风格的一个基本维度［30］，它们对策略运用会产生怎样影响呢？这些都是将来研究中可以进一步探讨的。

5　结论

本研究可得到以下结论：

1）在行为层面上，场依存/场独立认知风格未对算术策略运用产生显著影响，场独立型被试和场依存型被试在算术策略运用中的表现无明显区别。

2）抑制和转换功能在算术策略运用中的作用强于记忆刷新功能，记忆刷新的影响相对较弱。

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Central Executive Com ponents and Individual's Arithmetic Strategy Use w ith Field-Dependence/Field-Independence Cognitive Style：An Eye M ovement Study

Zhang Hongduan，Wang Yuxuan，Hu Dongmei，Li H ongxia，Si Jiwei
（School of Psychology，Shandong Normal University，Jinan250014）

In the present study，we employed the choice/no-choice method and eye movement technique to explore the effects of cognitive style and central executive components（inhibition，shifting，updating）on strategy use during arithmetic processing.Participants finished two-digit multiplication computational esti mate in the eye movement experiment.The results showed that：1）The field-independent/field-dependen individuals did not exhibit differences in the strategy distribution，strategy execution，strategy selection and strategy adaptively；2）In the best choice conditions，the fixation duration of the field-independent subjects was significantly longer than that of the field-dependent ones；3）Correlation analysis revealed tha the functions of inhibition and shifting were relative to the eye movement indexes.Therefore，cognitive style m ight n o t affect participants'arithmetic strategy use from behavioral level.The inhibition function and shifting function play ed essential roles on arithmetic strategy use.

strategy use；cognitive style；central executive component；choice/no-choice method

自然科学基金项目 （31371048）、山东省自然科学基金项目 （ZR2010CM059）和教育部人文社会科学研究项目基金（09YJAXLX014）、山东省强化建设重点学科“发展与教育心理学”专项经费

司继伟，男，博士，教授。Email：sijiwei1974@126.co m