基于价值的议程对学习时间分配影响的眼动研究*

姜英杰 王志伟 郑明玲 金雪莲,3

(1东北师范大学心理学院, 长春 130024) (2大庆广播电视大学, 大庆 163000) (3吉林医药学院, 吉林 132013)

1 前言

学习时间分配(study time allocation)是指学习者将时间资源分配给不同学习项目的过程, 是元认知控制的重要指标, 反映个体对心理资源管理和控制的水平(Metcalfe, 2002)。通常认为, 学习时间分配包含项目选择和分配学习时间两个过程(Dunlosky& Ariel, 2011b)：项目选择指学习者按一定标准确定学习哪些项目, 并确定学习顺序(Metcalfe & Kornell,2005); 分配学习时间指学习者给每个项目分配学习时间的过程(Dunlosky & Ariel, 2011a)。学习时间分配受习惯性反应(habitual responding)和基于议程调节(agenda-based regulation, ABR)的共同影响(Ariel, Al-Harthy, Was, & Dunlosky, 2011)。

习惯性反应是指在以往学习中形成的各种反应定势, 其中阅读习惯最典型。Ariel等(2011)以阿拉伯语和英语被试为研究对象, 探讨习惯性反应对项目选择的影响。要求被试在15 s内对屏幕上水平位置同时呈现的3组词对进行学习, 难度标记在线索词上方, 并对左、中、右位置进行了平衡。当记忆成绩以记住词对的数量来评定时, 最佳项目选择策略应先学简单项目(Price & Murray, 2012)。但无论难度如何排列, 阿拉伯语被试(习惯从右到左阅读)均优先学习右侧项目, 英语被试(习惯从左到右阅读)均优先学习左侧项目。这说明, 长期形成的对特殊位置优先注意和加工的习惯性反应对项目选择有着较强影响力。这种选择不需耗费过多认知资源做权衡, 在时间资源充足并以学会所有项目为目标时是一种高效策略(Ariel & Dunlosky, 2013)。

而当时间资源有限、项目分值不同、学习目标为尽可能多得分且高分项目位置和习惯性反应首选位置不一致时, 依习惯性反应分配学习时间就不能实现尽可能多得分的目标。这时, 学习者需做出认知适应性反应, 分析情境建立议程来选择项目、决定学习顺序、分配学习时间(Ariel, Dunlosky, &Bailey, 2009; Dunlosky & Ariel, 2011b), 据学习效果对学习过程进行动态调节以提高学习效率。而议程的建立和执行会受多种因素的影响, 如项目分值特征、难度等。

项目分值可以激发基于议程的学习时间分配(Ariel et al., 2009)。学习者倾向于优先注意高分值项目, 并给其分配更多注意资源。但该机制的有效性可能受到分值梯度(分值的相对差异)而不是分值绝对大小的影响。这一观点的提出是基于对下列研究结论的分析：牛勇、邱香和傅小兰(2010)在屏幕上同时呈现1、5、10分3个项目, 发现在限定(5、15 s)和不限定学习时间的条件下, 学习者均优先选择10和5分项目进行学习, 并给其分配比1分项目更多的学习时间; Ariel和Dunlosky (2013)将分值梯度设置为1、3、5分, 在每屏学习时间为5 s条件下并没有发现分值差异对项目选择和学习时间产生影响。也就是说, 同是5分项目在1、3、5和1、5、10分两种分值梯度中, 相较于同样的1分项目,对于议程的激发作用不同。可见, 项目分值对议程的影响, 可能不是因分值的绝对高低而是相对高低,即大分值梯度可能比小分值梯度对激发基于议程的学习时间分配更有效。

除项目分值外, 难度也影响基于议程的学习时间分配。但先前研究关于难度对学习时间分配影响的结论并不一致。有研究表明学习者会优先选择容易项目(Kornell & Metcalfe, 2006), 并给其分配更多学习时间(Koriat & Nussinson, 2009); 而有研究却发现个体会优先选择困难项目(Krätzig & Arbuthnott,2009), 并给其分配更多学习时间(Koriat & Ackerman,2010; Price, Hertzog, & Dunlosky, 2010)。这种截然相反的结论可能是因各研究中项目难度的控制方法不同所致：有的采用配对项目关联度(牛勇等,2010), 有的采用主观难度(Ariel & Dunlosky, 2013),还有的将具体词组成的词对定义为低难度项目、将抽象词组成的词对定义为高难度项目(Ariel et al.,2009)。然而, 低关联度或高抽象程度并不一定意味着高难度, 主观判断也不一定准确, 由此可能造成难度对学习时间分配影响的研究结论不一致。在项目价值影响学习时间分配的研究中, 应按难度的客观指标(通过率)将其控制在相同水平上, 再来考察项目价值的影响, 以免难度因素对实验结果造成污染。

此外, 已有研究主要关注分值对学习时间分配各指标的影响(Ariel & Dunlosky, 2013), 尚未见有研究考察学习时间分配的动态变化特点, 而强调学习是一个自主调节的动态过程是基于议程调节的学习时间分配最重要的特点。眼动追踪技术能够在不影响被试认知加工的前提下, 获取反映其认知过程空间和时间特征的数据(Glöckner & Witteman,2010; Zhou et al., 2016; 魏子晗, 李兴珊, 2015), 是探讨学习时间分配动态过程的有效技术。在特定时间段内, 对学习项目的注视次数或注视比例可以反映被试对该项目的注意偏向(Hristova & Grinberg,2008; Kim, Seligman, & Kable, 2012), 对某选项的注视总时长则反映了被试对该项目的加工时间或学习时间。

综上, 本研究采用眼动追踪技术, 在同一难度水平上(中等), 探讨习惯性反应和分值激发的议程对学习时间分配的影响及其动态过程。探索何种分值特征激发的议程能够克服习惯性反应的影响是本研究的重点。

2 实验1 习惯性反应对学习时间分配的影响

2.1 实验目的

考察等分值条件下, 汉语为母语被试的学习时间分配是否受习惯性反应影响存在左侧偏向。

2.2 方法

2.2.1 被试

东北师范大学在校生15名(男4, 女11), 平均年龄22.2岁, 视力或矫正视力正常, 均未参加过类似实验。

2.2.2 材料与程序

从《现代汉语频率词典》(北京语言学院出版社, 1986年6月第1版)选取600个双字具体名词(感情色彩中性、词频0.00076～0.00997, 笔画数7～30,音节数4～6), 随机匹配成300个“线索词−目标词”词对。逐对呈现给30名大学生(男11, 女19, 平均年龄19.7岁)学习, 采用线索回忆任务考察记忆成绩, 选出72对通过率在0.43～0.67的中等难度词对为实验材料, 其中48对用于实验1。

采用EyelinkⅡ型眼动仪, 采样频率500 Hz。实验材料呈现于21英寸CRT彩色纯平显示器上, 屏幕刷新频率60 Hz, 分辨率1024 × 768。被试坐于屏幕前55 cm处, 戴好头盔, 下巴放在下颌托上。呈现指导语, 要求被试完成24个词对练习。被试熟悉实验流程后, 采用Hv9模式校准眼动仪。实验分3阶段：学习阶段, 屏幕上呈现中央注视点“+”0.5 s,接着呈现2个词对(视角为10.40度 × 2.17度, 分列于左右两侧) 3 s, 共12屏, 要求被试尽可能得高分,记录被试右眼眼动轨迹; 干扰任务阶段, 连续减3的算数任务3分钟; 线索回忆阶段, 被试据答题纸上的线索词写出对应目标词。

2.2.3 设计

采用单因素两水平被试内设计。自变量为项目位置(左; 右); 因变量为：优先选择项目, 前一半注视点在不同项目上的分布比例; 学习时间, 不同项目注视时间比例。

实验预期：汉语为母语被试有从左到右的阅读习惯, 在等分值条件下, 会优先学习左侧项目, 给其分配更多学习时间。

2.3 结果分析

2.3.1 优先选择项目

取前一半注视点分析项目选择。步骤：(1)分别计算每个被试每个试次的注视点个数; (2)取被试单个试次注视点个数中位数的一半作为前一半注视点; (3)对前一半注视点的分布比例进行配对样本t检验。结果发现, 左侧项目的注视次数(0.70 ± 0.10)显著多于右侧(0.21 ± 0.09),t(14)=11.10,p< 0.001,Cohen’sd=2.87。表明等分值条件下被试优先学习左侧项目。

2.3.2 学习时间

总学习时间配对样本t检验结果发现, 左侧项目总注视时间比例(0.54 ± 0.08)显著多于右侧项目(0.38 ± 0.07),t(14)=4.63,p< 0.001, Cohen’sd=1.20。表明等分值条件下, 左侧项目被分配了更多时间。

各阶段学习时间为考察学习时间分配的动态变化特点, 将每屏学习时间(3 s)平均分为10个时间段, 以时间段为自变量对左右侧项目注视时间比例之差d进行重复测量方差分析。结果发现, 时间段主效应显著,F(9, 126)=20.64,p< 0.001, ηp2=0.60。对10个时间段的左右侧项目注视时间比例之差d与0进行单样本t检验。结果发现, 0.3～1.8 s的5个时间段d显著大于0,ts ≥ 3.13,ps < 0.01,Cohen’sds ≥ 0.81; 2.4～2.7、2.7～3.0 s的d显著小于0,ts ≥ 3.49,ps < 0.01, Cohen’sds ≥ 0.90; 0.0～0.3、1.8～2.1、2.1～2.4 s的d与0差异不显著,ts ≤ 1.91。表明等分值条件下学习时间分配是一个动态变化过程(见图1)。

2.4 讨论

2.4.1 习惯性反应对学习时间分配的影响

对前一半注视点的分析表明学习者优先学习左侧项目, 该结论与前人研究一致(Metcalfe &Kornell, 2005; Price & Murray, 2012)。说明汉语为母语的被试, 其从左到右的阅读习惯会影响学习顺序(Ariel et al., 2011)。在等分值条件下, 会按照习惯性反应优先学习左侧项目。但Ariel和Dunlosky(2013)以及李伟健、谢瑞波、陈海德和黄杰(2014)的研究中项目位置未影响学习时间。可能是有干扰变量, 或学习时间充分(不限时)。本研究3 s学习两个词对, 学习时间不充足, 而且控制了项目分值和难度, 左侧项目在项目选择和学习时间上的优势可以确定是由被试的习惯性反应引起的。

图1 等分值条件d随时程的变化

2.4.2 习惯性反应影响下学习时间分配的阶段性特点

为进一步分析学习时间分配是否存在项目选择、定向学习和学习调整阶段, 依据对10个时间段左右侧项目注视时间比例之差d与0进行单样本t检验的结果, 将优先(实验1的左侧项目)与非优先项目学习时间比例之差首次显著大于0的时间段视为定向学习的开始, 首次不显著大于0的时间段视为调整阶段的开始, 定向阶段之前为项目选择阶段。实验1的学习时间分配过程可分为项目选择(0～0.3 s)、定向学习(0.3～1.8 s)和学习调整(1.8～3.0 s)三个阶段。项目选择阶段注视点分散, 被试浏览不同位置项目以确定优先项目; 定向学习阶段注视点集中, 出现明显的左侧偏向; 当被试左侧项目学习已达预期时(Dunlosky & Ariel, 2011b), 就将认知资源调整到右侧项目上。

3 实验2 小分值梯度对学习时间分配的影响

3.1 实验目的

考察小分值梯度激发的议程能否克服习惯性反应对学习时间分配的影响。

3.2 方法

3.2.1 被试

东北师范大学在校生14名(男5, 女9), 平均年龄20.2岁, 视力或矫正视力正常, 均未参加过类似实验。

3.2.2 材料与程序

材料和程序同实验1。但词对上方标出分值,一致条件左5右1; 不一致条件左1右5。一半被试先完成一致条件的试次, 再完成不一致条件的试次,另外一半被试相反。

3.2.3 设计

设置分值激发的议程与习惯性反应对学习时间分配影响一致和不一致条件。一致：高分(5)项目在左, 是议程和习惯性反应一致的优先选择项目,低分(1)项目在右, 是议程和习惯性反应一致的非优先选择项目; 不一致：高分(5)项目在右, 是议程而非习惯性反应的优先选择项目, 低分(1)项目在左, 是习惯性反应而非议程的优先选择项目。

实验预期：和实验1等分值条件相比, 实验2分值梯度(1、5)激发的议程能够克服习惯性反应影响, 被试会优先选择高分值项目, 并给其分配更多学习时间。

3.3 结果分析

小分值梯度下, 前一半注视点比例和总注视时间比例见表1。

表1 小分值梯度下, 前一半注视点比例和总注视时间比例(M ± SD)

3.3.1 优先选择项目

将实验2的两个条件(5-1和1-5)分别与实验1(1-1)比较以揭示分值梯度的作用。自变量为分值梯度(实验2：小梯度; 实验1：无梯度)和项目位置(左;右), 因变量为优先选择项目(指标为前一半注视点比例)。重复测量方差分析结果如下：

在5-1和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 27)=7.60,p< 0.05,=0.22; 项目位置主效应显著,F(1, 27)=424.57,p< 0.001,=0.94;两者交互作用显著,F(1, 27)=12.75,p< 0.01,=0.32。简单效应分析发现, 5-1条件前一半注视点分布在左侧项目的比例显著高于1-1条件,t(27)=4.19,p< 0.001, Cohen’sd=1.61; 而分布在右侧项目的比例显著低于1-1条件,t(27)=2.25,p< 0.05,Cohen’sd=0.87。可见, 5-1分值梯度激发的议程与习惯性反应一致, 增强了学习时间分配的左侧偏向。

在1-5和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应不显著,F(1, 27)=2.90,p> 0.05; 项目位置主效应显著,F(1, 27)=8.44,p< 0.01,=0.24; 两者交互作用显著,F(1, 27)=15.94,p< 0.001,=0.37。简单效应分析发现, 1-5条件前一半注视点分布在左侧项目的比例显著低于1-1条件,t(27)=3.59,p<0.01, Cohen’sd=1.38; 分布在右侧项目的比例显著高于1-1条件,t(27)=4.23,p< 0.001, Cohen’sd=1.63。该结果表明, 1-5的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配。但1-5条件前一半注视点在左、右侧项目上的比例无显著差异,t(13)=0.55,p> 0.05,表明1-5条件分值激发的议程虽然克服了习惯性反应的影响, 但还不能达到优先学习右侧高价值项目的程度。

3.3.2 学习时间

总学习时间把实验2的两个条件(5-1和1-5)分别与实验1 (1-1)比较以揭示分值梯度的作用。自变量为分值梯度(实验2：小梯度; 实验1：无梯度)和项目位置(左; 右), 因变量为总学习时间(指总注视时间比例)。重复测量方差分析结果如下：

在5-1和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 27)=14.97,p< 0.001,=0.36; 项目位置主效应显著,F(1, 27)=74.95,p< 0.001,=0.74;交互作用显著,F(1, 27)=15.85,p< 0.001,=0.37。简单效应分析发现, 5-1条件左侧项目总注视时间比例显著高于1-1条件,t(27)=2.10,p< 0.05,Cohen’sd=0.81; 右侧项目总注视时间比例显著低于1-1条件,t(27)=5.36,p< 0.001, Cohen’sd=2.06。可见, 5-1的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配, 并增强了左侧偏向。

在1-5和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 27)=19.49,p< 0.001,=0.42; 项目位置主效应不显著,F(1, 27)=0.01,p> 0.05; 交互作用显著,F(1, 27)=12.65,p< 0.01,=0.32。简单效应分析显示, 1-5条件左侧项目总注视时间比例显著低于1-1条件,t(27)=4.71,p< 0.001, Cohen’sd=1.81;右侧项目总注视时间比例与1-1条件差异边缘显著,t(27)=1.98,p=0.06, Cohen’sd=0.76。表明, 1-5的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配, 削弱了左侧偏向。1-5条件左右侧项目总注视时间比例无显著差异,t(13)=1.91,p> 0.05, 表明1-5条件分值激发的议程虽然克服了习惯性反应的影响, 但还不能使被试给右侧高分项目分配更多学习时间。

各阶段学习时间对左右项目注视时间比例之差d进行2(高分值与习惯性反应的一致性：一致,即5-1条件; 不一致, 即1-5条件)×10(时间段)重复测量方差分析。结果发现, 一致性主效应显著,F(1,13)=27.16,p< 0.001,=0.68; 时间段主效应显著,F(9, 117)=8.75,p< 0.001,=0.40; 交互作用显著,F(9, 117)=4.25,p< 0.001,=0.25。简单效应分析发现, 5-1条件下, 10个时间段的d间存在显著差异,F(9, 117)=14.90,p< 0.001,=0.54; 而1-5条件下, 不存在显著差异,F(9, 117)=1.61,p>0.05。在0.0～2.4 s的8个时间段5-1条件的d显著大于1-5条件,ts ≥ 2.75,ps < 0.05, Cohen’sds ≥0.73。在2.4～2.7、2.7～3.0 s时间段, 两个条件间d值无显著差异,ts≤1.18。分别对5-1和1-5条件下10个阶段的左右侧项目注视时间比例之差d与0的单样本t检验。结果发现, 5-1条件下, 0.0～1.8 s的6个时间段,d显著大于0,ts≥3.71,ps <0.01,Cohen’sds≥0.99; 1.8～3.0 s的4个时间段d与0差异不显著,ts≤1.56。1-5条件下, 0.0～1.8 s的6个时间段d与0差异不显著,ts≤1.89; 1.8～3.0 s的4个时间段d显著小于0,ts≥2.74,ps < 0.05, Cohen’sds≥0.73。表明小分值梯度下, 学习时间分配是一个动态的情境特异性过程(见图2)。

图2 小分值梯度d随时程的变化

3.4 讨论

3.4.1 小分值梯度激发的议程对学习时间分配的影响

实验2通过操控分值激发的议程与习惯性反应作用的一致性和项目分值, 考察小分值梯度激发的议程能否克服习惯性反应对学习时间分配的影响。结果发现, 无论习惯性反应与议程对学习时间分配的影响一致(5-1)与否(1-5), 分值梯度均激发了基于议程的学习时间分配, 与前人研究结果一致(Ariel et al., 2009; Dunlosky & Ariel, 2011a; 牛勇等,2010)。一致条件下, 习惯性反应和议程协同作用,使被试优先学习左侧高分项目, 并给其分配更多的时间资源; 不一致条件下, 分值梯度激发的议程能够克服习惯性反应的影响, 使被试不再优先注意和学习左侧项目, 但还不能使被试建立起优先学习右侧高价值项目的学习议程。Ariel和Dunlosky (2013)认为, 只有建构和执行议程的收益大于投入时, 才会激发基于议程的学习时间分配过程。

3.4.2 小分值梯度下学习时间分配过程的阶段性特点

从5-1和1-5条件下10个阶段的左右侧项目注视时间比例之差d与0的单样本t检验的结果可以看出, 5-1条件下学习时间分配分为定向学习(0～1.8 s)和学习调整(1.8～3.0 s)两个阶段。习惯性反应和议程协同作用时, 不经项目选择直接进入定向学习阶段。而1-5条件下, 学习时间分配分为项目选择(0～1.8 s)和定向学习(1.8～3.0 s)两个阶段。习惯性反应与议程互为拮抗作用时项目选择时间较长。学习时间分配的阶段在1、5分值梯度的一致、不一致条件间出现了情境特异性。

4 实验3大分值梯度对学习时间分配的影响

4.1 实验目的

考察大分值梯度激发的议程能否克服习惯性反应对学习时间分配的影响, 并在不一致条件下建立起优先学习高分项目的议程。

4.2 方法

4.2.1 被试

东北师范大学在校生16名(男5, 女11), 平均年龄19.9岁, 视力或矫正视力正常, 均未参加过类似实验。

4.2.2 材料与程序

同实验2, 但高分值变为10。

4.2.3 设计

同实验2, 但将高分值由5提高到10分。实验预期：分值梯度激发的议程会克服习惯性反应的影响, 并使被试优先学习高分值项目。

4.3 结果分析

大分值梯度下, 前一半注视点比例和总注视时间比例见表2。

表2 大分值梯度下, 前一半注视点比例和总注视时间比例(M ± SD)

4.3.1 优先选择项目

将实验3的两个条件(10-1和1-10)分别与实验1 (1-1)比较以揭示分值梯度的作用。自变量为分值梯度(实验3：大梯度; 实验1：无梯度)和项目位置(左; 右), 因变量为优先选择项目(指标为前一半注视点比例)。重复测量方差分析结果如下：

在10-1和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 29)=8.62,p< 0.01,=0.23; 项目位置主效应显著,F(1, 29)=362.25,p< 0.001,=0.93;交互作用显著,F(1, 29)=13.15,p< 0.01,=0.31。简单效应分析发现, 10-1条件前一半注视点分布在左侧项目的比例显著高于1-1条件,t(29)=4.29,p<0.001, Cohen’sd=1.59; 分布在右侧项目的比例显著低于1-1条件,t(29)=2.44,p< 0.05, Cohen’sd=0.91。可见10-1的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配, 并增强了左侧偏向。

在1-10和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 29)=5.35,p< 0.05,=0.16; 项目位置主效应不显著,F(1, 29)=0.06,p> 0.05; 交互作用显著,F(1, 29)=133.04,p< 0.001,=0.82。简单效应分析发现, 1-10条件前一半注视点分布在左侧项目的比例显著低于1-1条件,t(29)=10.69,p<0.001, Cohen’sd=3.97; 分布在右侧项目的比例显著高于1-1条件,t(29)=11.45,p< 0.001, Cohen’sd=4.25。表明1-10的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配。1-10条件前一半注视点分布在左侧项目的比例显著低于右侧项目,t(15)=6.99,p< 0.001,Cohen’sd=2.60。表明1-10的分值梯度使被试克服了习惯性反应的影响, 建立起了优先学习右侧高价值项目的议程。

4.3.2 学习时间

总学习时间将实验2的两个条件(10-1和1-10)分别与实验1 (1-1)比较以揭示分值梯度的作用。自变量为分值梯度(实验3：大梯度; 实验1：无梯度)和项目位置(左; 右), 因变量为总学习时间(指总注视时间比例)。重复测量方差分析结果如下：

在10-1和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 29)=8.10,p< 0.01,=0.22; 项目位置主效应显著,F(1, 29)=164.54,p< 0.001,=0.85;交互作用显著,F(1, 29)=51.53,p< 0.001,=0.64。简单效应分析发现, 10-1条件左侧项目总注视时间比例显著高于1-1条件,t(29)=4.79,p< 0.001,Cohen’sd=1.78; 右侧项目总注视时间比例显著低于1-1条件,t(29)=8.42,p< 0.001, Cohen’sd=3.13。可见, 10-1的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配, 并增强了左侧偏向。

在1-10和1-1条件的比较中, 分值梯度主效应显著,F(1, 29)=13.59,p< 0.001,=0.32; 项目位置主效应显著,F(1, 29)=13.69,p< 0.001,=0.32;交互作用显著,F(1, 29)=63.92,p< 0.001,=0.69。简单效应分析发现, 1-10条件左侧项目总注视时间比例显著低于1-1条件,t(29)=9.13,p< 0.001,Cohen’sd=3.39; 右侧项目总注视时间比例显著高于1-1条件,t(29)=6.24,p< 0.001, Cohen’sd=2.32。表明1-10的分值梯度激发了基于议程的学习时间分配。1-10条件左侧项目总注视时间比例显著低于右侧项目,t(15)=6.77,p< 0.001, Cohen’sd=1.69。表明1-10条件分值激发的议程不仅克服了习惯性反应的影响, 而且使被试给右侧高分项目分配了更多学习时间。

各阶段学习时间对左右侧项目注视时间比例之差d进行2(高分值与习惯性反应的一致性：一致, 即10-1; 不一致, 即1-10) × 10(时间段)重复测量方差分析。结果发现, 一致性主效应显著,F(1, 15)=66.02,p<0.001,=0.84; 时间段主效应显著,F(9,135)=4.58,p< 0.001,=0.26; 交互作用显著,F(9, 135)=7.60,p< 0.001,=0.37。简单效应分析发现, 10-1和1-10条件下, 10个时间段d值间均存在显著差异,F(9, 135)=12.54,p< 0.001,=0.49;F(9, 135)=2.38,p< 0.05,=0.16。在0.0～2.1 s的7个时间段, 10-1条件下的d值显著大于1-10条件,ts≥3.58,ps < 0.01, Cohen’sds≥0.90; 2.1～3.0 s的3个时间段, 两种条件d值间无显著差异,ts≤ 1.78。分别对10-1和1-10条件下10个时间段d与0的单样本t检验。结果发现, 10-1条件下, 0.0～2.1 s的7个时间段d显著大于0,ts≥ 3.86,ps < 0.01, Cohen’sds≥0.97; 2.1～3.0 s的3个时间段d与0差异不显著,ts≤1.94。1-10条件下, 0.0～2.1 s的7个时间段、2.4 ～2.7 s时间段d显著小于0,ts≥2.19,ps < 0.05, Cohen’sds≥0.55; 2.1～2.4、2.7～3.0 s时间段d与0差异不显著,ts≤2.08。表明大分值梯度下, 学习时间分配是一个动态的情境特异性过程(见图3)。

图3 大分值梯度d随时程的变化

4.4 讨论

4.4.1 大分值梯度激发的议程对学习时间分配的影响

实验3通过操控分值激发的议程与习惯性反应作用的一致性和项目分值, 考察大分值梯度激发的议程能否克服习惯性反应对学习时间分配的影响。结果发现, 无论习惯性反应与议程对学习时间分配的影响一致(10-1)与否(1-10), 高分项目均被优先加工, 与前人研究结果一致(Ariel & Dunlosky,2013; 牛勇等, 2010; 严燕, 姜英杰, 杨玲, 2013)。表明大分值梯度激发的议程有效克服了习惯性反应对学习时间分配的影响, 并且成功建立起了优先学习高价值项目的学习议程。

4.4.2 大分值梯度下学习时间分配过程的阶段性特点

从10-1和1-10条件下10个时间段d与0的单样本t检验结果可以看出, 10-1和1-10条件下, 学习时间分配均分为定向学习(0.0～2.1 s)和学习调整(2.1～3.0 s)两个阶段。上述结果表明, 大分值梯度下一致与不一致条件均未出现项目选择阶段, 直接进入定向学习阶段。说明价值在学习中的导向作用(Castel et al., 2011)不仅影响学习时间(Ariel et al.,2009; 李伟健等, 2014; 任洁, 李伟健, 谢瑞波, 李平, 陈海德, 2014)且影响项目选择阶段时长。

5 总讨论

5.1 分值梯度对议程有效性的调节作用

对比实验2、3的结果, 发现分值梯度影响议程的有效性。1-5分值条件激发的议程, 能够克服习惯性反应对学习时间分配的影响, 使优先项目选择和学习时间上的左侧偏向消失, 但该分值梯度尚不能使被试建立起优先学习右侧高分项目的学习时间分配策略。而1-10分值条件激发的议程, 不仅能克服习惯性反应的影响, 而且使被试建立起了优先学习右侧高分项目的议程, 使右侧10分项目相较于左侧1分项目, 获得了优先注意并被分配了更多学习时间。其可能原因为, 被试只有在建构和执行议程的收益明显大于投入时(Ariel & Dunlosky,2013), 才会根据议程优先选择非习惯性反应的优势项目——右侧高分项目, 并给其分配更多学习时间。当分值梯度较小时, 建立和执行议程的收益可能并不明显大于投入, 学习者就不执行基于议程的学习时间分配策略。因此, 分值梯度对基于议程的学习时间分配的有效性具有调节作用。

5.2 学习进程的动态性、情境特异性和项目终止学习的标准

本研究发现, 基于议程的学习时间分配可划分为项目选择、定向学习和学习调整阶段。但在不同情境中, 上述三阶段是否出现、持续时间均不同,表现出情境特异性。本研究用眼动技术追踪了这一变化过程, 为阶段划分及了解各阶段的时程提供了实证数据支持。项目选择阶段随情境而变化：等分值条件下较短(0.3 s), 1-5条件下较长(1.8 s), 5-1、1-10和10-1下未出现项目选择阶段, 直接进入对高分项目进行学习的定向学习阶段; 定向学习阶段的时长也受情境影响：等分值条件下约1.5 s, 1-5条件下1.2 s, 5-1条件下为1.8 s, 1-10和10-1下2.1 s。

上述阶段划分是基于学习者会制定终止学习的标准(Dunlosky & Ariel, 2011a)。基于议程调节的学习时间分配模型认为, 学习过程是目标驱动的。学习者为最大限度实现学习目标, 制定并执行议程,项目终止学习的标准是议程的核心组成部分之一。在记忆过程中, 记忆程度随时间进程而提高, 但学习效率判断(judging the rate of learning, jROL)却随记忆程度提高而下降, 至项目学会时降为零(Metcalfe& Kornell, 2005)。本研究中要求被试在有限时间内尽可能获得最高分数, 实现该目标最有效的方式就是提高单位时间内的得分, 即最大化jROL值与项目分值的乘积。大分值项目的记忆成绩随学习时间的增加而提高, jROL值开始降低, 当降低到大分值项目的jROL与分值的乘积小于小分值项目开始学习时jROL与分值的乘积时, 学习者就会终止对大分值项目的学习, 转向对小分值项目的学习, 学习时间分配从定向学习阶段过渡到学习调整阶段。

5.3 对教育教学实践的启示

如何高效利用记忆资源是学习和教学过程中的重要课题, 也是心理学研究的重要问题。来自元记忆领域的研究发现, 学习时间分配会影响记忆效果(Price & Murray, 2012), 而其本身会受到习惯性反应的影响(Ariel et al., 2011)。本研究实验1发现,在等分值条件下, 学习者优先学习左侧项目并给其分配更多的学习时间。因此, 教学过程中宜将重要信息呈现于左侧, 以促进学习者对重要信息的学习。当重要信息位置与习惯性反应优势位置不一致时,通过价值的导向作用引导学习者将认知资源更多投入到重要项目上, 也会提高记忆效率(Castel et al.,2011)。实验2、3结果表明, 右、左侧项目分值为5、1时, 分值激发的议程并没有让被试优先学习右侧5分项目; 但当分值梯度扩大到10、1时, 分值激发的议程让被试优先学习了右侧10分项目。因此, 在教学过程中, 通过调整不同项目间的分值梯度, 给重要信息赋予更高分值以促使其被重点加工,是帮助学生有效利用记忆资源的重要方法。此外, 虽然学前儿童已有记忆监测能力(Lipowski, Merriman,& Dunlosky, 2013; Lyons & Ghetti, 2013; Metcalfe& Finn, 2013), 但直到小学三、四年级才能够利用监测信息调节学习行为(Koriat, Ackerman, Lockl, &Schneider, 2009)。因此, 利用分值特征引导学生选择性注意和编码重要信息应据年级特征进行。

6 结论

本研究考察了分值特征和习惯性反应对学习时间分配的影响, 结论为：(1)以汉语为母语的中国被试具有从左到右的习惯性反应, 优先学习左侧项目并给其分配更多时间。(2)小分值梯度激发的议程能够克服习惯性反应对学习时间分配的影响, 但不能使被试建立起优先学习右侧高价值项目的议程,而大分值梯度可以。分值梯度对基于议程的学习时间分配的有效性具有调节作用。(3)基于议程的学习时间分配在阶段和时程上具有动态性和情境特异性。

Ariel, R., Al-Harthy, I. S., Was, C. A., & Dunlosky, J. (2011).Habitual reading biases in the allocation of study time.Psychonomic Bulletin and Review, 18(5), 1015−1021.

Ariel, R., & Dunlosky, J. (2013). When do learners shift from habitual to agenda-based processes when selecting items for study?Memory and Cognition, 41(3), 416−428.

Ariel, R., Dunlosky, J., & Bailey, H. (2009). Agenda-based regulation of study-time allocation: When agendas override item-based monitoring.Journal of Experimental Psychology:General, 138(3), 432−447.

Castel, A. D., Humphreys, K. L., Lee, S. S., Galván, A., Balota, D.A., & McCabe, D. P. (2011). The development of memory efficiency and value-directed remembering across the life span: A cross-sectional study of memory and selectivity.Developmental Psychology, 47(6), 1553−1564.

Dunlosky, J., & Ariel, R. (2011a). The influence of agenda-based and habitual processes on item selection during study.Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition, 37(4), 899−912.

Dunlosky, J., & Ariel, R. (2011b). Self-regulated learning and the allocation of study time.Psychology of Learning and Motivation, 54, 103−140.

Glöckner, A., & Witteman, C. (2010). Beyond dual-process models: A categorisation of processes underlying intuitive judgement and decision making.Thinking & Reasoning,16(1), 1−25.

Hristova, E., & Grinberg, M. (2008). Disjunction effect in prisoner's dilemma: Evidences from an eye-tracking study.Paper presented at the Proceedings of the 30th Annual conference of the cognitive science society.

Kim, B. E., Seligman, D., & Kable, J. W. (2012). Preference reversals in decision making under risk are accompanied by changes in attention to different attributes.Frontiers in Neuroscience, 6, 109.

Koriat, A., & Ackerman, R. (2010). Metacognition and mindreading:Judgments of learning for self and other during self-paced study.Consciousness and Cognition, 19(1), 251−264.

Koriat, A., Ackerman, R., Lockl, K., & Schneider, W. (2009).The memorizing effort heuristic in judgments of learning:A developmental perspective.Journal of Experimental Child Psychology, 102(3), 265−279.

Koriat, A., & Nussinson, R. (2009). Attributing study effort to data-driven and goal-driven effects: Implications for metacognitive judgments.Journal of Experimental Psychology:Learning, Memory, and Cognition, 35(5), 1338−1343.

Kornell, N., & Metcalfe, J. (2006). Study efficacy and the region of proximal learning framework.Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 32(3), 609−622.

Krätzig, G. P., & Arbuthnott, K. D. (2009). Metacognitive learning: The effect of item-specific experience and age on metamemory calibration and planning.Metacognition andLearning, 4(2), 125−144.

Li, W. J., Xie, R. B., Chen, H. D., & Huang, J. (2014). The effects of habitual response and agenda-driven on study time allocation: Evidence from eye movement.Psychological Development and Education,(3), 277−283.

[李伟健, 谢瑞波, 陈海德, 黄杰. (2014). 议程与习惯性反应对学习时间分配的影响: 来自眼动的证据.心理发展与教育,(3), 277−283.]

Lipowski, S. L., Merriman, W. E., & Dunlosky, J. (2013).Preschoolers can make highly accurate judgments of learning.Developmental Psychology, 49(8), 1505−1516.

Lyons, K. E., & Ghetti, S. (2013). I don't want to pick!Introspection on uncertainty supports early strategic behavior.Child Development, 84(2), 726−736.

Metcalfe, J. (2002). Is study time allocated selectively to a region of proximal learning?Journal of Experimental Psychology: General, 131(3), 349−363.

Metcalfe, J., & Finn, B. (2013). Metacognition and control of study choice in children.Metacognition and Learning, 8(1),19−46.

Metcalfe, J., & Kornell, N. (2005). A region of proximal learning model of study time allocation.Journal of Memory and Language, 52(4), 463−477.

Niu, Y., Qiu, X., & Fu, X. L. (2010). The effect of points on the allocation of study time under different time limits.Psychological Science, 33(4), 815−818.

[牛勇, 邱香, 傅小兰. (2010). 不同时间限制下分值对学习时间分配的影响.心理科学, 33(4), 815−818.]

Price, J., Hertzog, C., & Dunlosky, J. (2010). Self-regulated learning in younger and older adults: Does aging affect metacognitive control?Aging, Neuropsychology, and Cognition,17(3), 329−359.

Price, J., & Murray, R. G. (2012). The region of proximal learning heuristic and adult age differences in self-regulated learning.Psychology and Aging, 27(4), 1120−1129.

Ren, J., Li, W. J., Xie, R. B., Li, P., & Chen, H. D. (2014). The effect of item valuation on the allocation of study time: A dynamic process.Journal of Psychological Science, 37(4),907−911.

[任洁, 李伟健, 谢瑞波, 李平, 陈海德. (2014). 项目分值对学习时间分配的影响: 一种动态的过程.心理科学,37(4), 907−911.]

Wei, Z. H., & Li, X. S. (2015). Decision process tracing:Evidence from eye-movement data.Advances in Psychological Science, 23(12), 2029−2041.

[魏子晗, 李兴珊. (2015). 决策过程的追踪: 基于眼动的证据.心理科学进展, 23(12), 2029−2041.]

Yan, Y., Jiang, Y. J., & Yang, L. (2013). The effect of value sequence on value-directed metamemory.Acta Psychologica Sinica, 45(10), 1094−1103.

[严燕, 姜英杰, 杨玲. (2013). 价值导向元记忆中价值顺序效应初探.心理学报, 45(10), 1094−1103.]

Zhou, L., Zhang, Y. Y., Wang, Z. J., Rao, L. L., Wang, W., Li,S., … Liang, Z. Y. (2016). A scanpath analysis of the risky decision-making process.Journal of Behavioral Decision Making, 29(2-3), 169−182.