分心刺激对大学生运动员持续注意的影响

段再复 ，张力为，孙拥军 ，于晓熹

长期运动实践不仅对个体的身体素质、运动技能和运动表现有积极影响，且能够促进主动控制、抑制控制、决策和冲突解决[1]。某些运动项目对运动员的注意策略、注意资源调节方式等心理特征都有更高的要求，这种训练习得的认知优势也会体现在一般认知任务上[1-5]。认知转移理论（cognitive transfer theory）认为，认知技能习得过程中，无论信息背景如何，技能被拆解成若干个原始信息加工元素储存在认知结构中，这些元素并不依赖特定背景。这样，认知结构中获得的原始要素对任务执行的促进作用，并不依赖任务背景和语义。也就是说，运动有关的认知提升会产生更“广阔的转移”[6]，即认知技能的转移。如果有长期身体活动的大学生运动员在运动情境之外的工作、生活中依然存在认知优势，那么身体活动对个体的意义将不仅局限于身体健康。日常活动中，很多任务需要持续一段时间，如听报告、看书、考试、驾车等，虽然这些任务在持续时间、复杂性上有所不同，但都要求人们将注意焦点始终维持在任务加工上，且个体随时有被与任务无关的分心刺激干扰的倾向。持续注意是对外部刺激长时间保持警觉、目标导向的能力[7]。反映个体维持注意焦点，并在一定时间内保持对目标警觉[8]和有效分配注意资源的能力[9-10]。V.BIANCO等[11]不仅发现运动员在持续注意任务中的反应速度更快，而且反应速度与大脑准备状态有关。长期的运动实践会提高准备状态的注意集中程度，动作准备电位（Bereltschafts，BP）波幅与反应时间呈正相关（r=-0.52，P＜0.05）。也有研究虽然未发现行为表现的差异，但对试验参与者ERP和脑成像分析发现，运动员ERP成分-P100波幅显著大于非运动员，内侧额回显著激活，反映了运动员能够更早地探测到目标刺激[12]。有研究认为，较高的有氧适能水平是促进持续注意表现的原因[13]，且存在年龄差异，老年人[14]和青少年群体[15-17]中，有氧适能水平较高的个体持续注意表现更高，但成年人群体中未发现差异[14]，原因可能与任务呈现时间较短有关[9，18]。A.LUQUE-CASADO等[9]采用60 min的PVT任务发现，有运动训练背景成年人的持续注意反应时间在前36 min均高于无训练背景个体。R.BALLESTER等[17]研究发现，没有运动习惯的青春期儿童则在3 min以后显著提高。

持续注意下降（sustained-attention decrement），又称警戒下降（vigilance decrement），是持续注意最显著的行为特征，表现为成绩随任务时间的延长而下降，即时间效应（time-ontask）[8，19]。资源损耗理论（resource-depletion theory）[20]认为，长时间地将注意维持在一个目标或任务需要心理努力（mental effort），这使试验参与者产生了一定压力，注意资源不断减少所致。在这个过程中，注意资源的恢复速度抵不过损耗速度，导致表现下降[21]。而负荷不足理论（underload theory）认为，对目标的重复和/或单调反应对个体的注意资源占用很小，刺激不足，随着任务的进行，易引发个体自动化应答，动机下降，注意脱离当前任务，产生与任务无关想法（task-unrelated thoughts，TUTs）[22]，导致表现下降[23]，同时导致心不在焉和与任务无关想法[22]。据此，与任务无关想法等几个因素是否会影响注意疏忽是本研究的目的之一。以往的研究中，体育活动似乎在抵抗持续注意下降并不显著[9，17]，这可能与一些研究中采用的不需要太高的执行控制的PVT（Psychomotor Vigilance Task）任务有关[17]。“选择促进理论”（selective improvement hypothesis）认为，运动训练所提高的认知技能主要体现在具有一定认知负荷、高执行控制需求的任务上[24]。因此，运动训练对持续注意下降是否有减缓作用并且是否因认知负荷而有所差别是本研究的重点。总体来说，有长期身体活动的个体，无论是运动中对高效认知加工效率的要求还是有氧适能的提高，事实上都是对大脑结构和机能的重塑[11]，进而促进认知表现。

在长时间的注意集中过程中，会出现分心刺激，分心刺激对持续注意的干扰又是怎样的？E.DEMETER等[25]将黑白棋盘作为与目标无关的分心刺激探讨对持续注意的影响，发现与目标刺激同时触发的分心刺激将会降低击中率。U.OSSOWSKI等[26]将与任务无关的情绪图片插入警戒任务发现，表现差于没有分心图片，其他的研究也得出了同样的结论[27-28]。M.ROSENBERG等[29]为了提高试验的生态效度，在以面孔为目标反应任务的基础上，加入风景背景为分心刺激，结果并未发现对持续注意表现有影响，但是分心刺激是否影响表现与主观报告的正念分数正相关，自我报告的正念分数越高，反应时越短。也有研究者提出，个体的能力差异是影响分心物与持续注意的重要调节变量[19，30-31]。M.ROSENBERG等[29]认为，研究之所以未发现分心背景对表现有显著影响，可能是因为研究采用的分心背景与任务目标无关（目标刺激为面孔，分心背景为城市/乡村图片），目标刺激和分心背景变化的频率不一致，也就是说目标刺激和分心背景非同时触发。还有研究将与任务无关的音乐刺激作为持续注意任务的背景，则得出了相反的结论，警戒下降程度反而变小，这可能与音乐背景提高唤醒水平有关[32]。而有运动训练的个体的加工速度、对目标的辨别能力是否会较少受分心刺激影响则是本研究的第3个目的。

1 试验1

目的:有关持续注意的研究主要采用go/no-go的CPT（Continuous performance task）任务，该试验主要对传统的CPT做调整和修正，检验试验参与者在执行modified-CPT（无分心刺激）是否存在持续注意下降，以及普通大学生和大学生运动员在低认知负荷的持续注意任务中的表现差异。

假设1:根据资源损耗理论，以及调整后的CPT任务依然保留go/no-go特点，且任务持续20 min以上，因此普通大学生组的注意资源随任务时间的延长出现下降，加工速度逐渐减慢，即持续注意下降。根据认知转移理论和选择促进理论，运动员较高的持续注意表现主要体现在具有一定执行功能的认知任务上，因此运动训练组同样会出现持续注意下降。假设2:根据心不在焉理论和信号检测论，任务参与程度、对目标的辨别力是影响注意疏忽的因素之一。

1.1 研究对象与方法

1.1.1 试验参与者 为了降低运动经验差异对试验结果的额外影响，本研究对运动员的专项做了限制，招募比赛时间持续在30 min以上的截击主导运动项目的运动员，如羽毛球、网球。另外，参与者还要满足以下条件:（1）国家二级或以上运动员；（2）运动训练时间多于8 h/周[9]。普通大学生组的参与者从未参加过系统的运动训练，无任何运动等级。所有试验参与者均为右利手，视力或矫正视力正常。

试验共招募44名本科生，22名普通大学生（男生9名，女生13名），平均年龄18.77岁；22名大学生运动员（男生12名，女生12），羽毛球专项7人、网球专项8人、乒乓球专项7人，平均年龄19.45岁（见表1），在试验前均签署任务同意书。

表1 试验1参与者基本情况Table1 Participants’Basic Information in Ex.1

1.1.2 设计采用6（任务阶段:阶段1、2、3、4、5、6）×2（运动水平:普通大学生、大学生运动员）2因素混合试验设计。组内自变量为任务阶段，组间自变量为运动水平，因变量为行为指标和主观报告指标。

1.1.3 仪器设备 试验材料呈现在22英寸的彩色显示屏上，屏幕分辨率为1 024×768，刷新率为60 Hz，视距为75 cm。采用E-prime 2.0编程控制试验流程。

1.1.4 试验材料 改进的持续表现任务（Modified Continuous Performance Task，Modified-CPT）:Go/No-go范式，go反应概率为10%。为了减少因任务材料本身的单调性对唤醒水平、动机产生消极影响[33-34]，本研究在保留原有警戒任务的基本特征基础上，试验材料采用图片刺激。具体如下:试验材料分为目标和非目标2种图片，目标图片为3张不同的足球赛场图片，非目标图片为9张不同的风景图片；每次呈现一张图片，呈现位置为屏幕上4个象限的任意一个位置，图片像素为400×300，要求参与者只对目标图片及位置做按键选择反应，非目标图片不做任何反应；当目标图片出现在第1象限，则按数字键盘上的“5”键，第2象限按“4”键，第3象限按“1”键，第4象限按“2”键，目标图片出现概率为10%。

与任务无关想法量表（Task-unrelated thoughts，TUTs）:来自于邓迪压力状态问卷的分量表，包括8个条目[22]，李克特5点计分法，“从不”—“非常频繁”计1～5。DSSQ已被用于多个涉及警戒、持续注意的研究[18，35-37]，主要检验参与者在任务过程中是否有脱离任务的想法及发生频率，反映任务参与程度。

1.1.5 程序正式试验主要分为改进的持续表现任务（Modified-CPT）和与任务无关想法（TUTs）的主观报告2部分。

（1）低目标频率的Modified-CPT:练习共8个试次，反应正确率达到100%才可进入正式试验。正式的Modified-CPT共6个block，120试次/block。在每个block中，3张目标图片在4个象限位置各出现1次，共出现12次；9张风景图片在4个象限各出现3次，共108次。每个block之间无休息，整个试验目标图片共出现72次。每张图片呈现150 ms，参与者判断图片是否为目标图片，如果是则对出现的位置做相应的按键反应。在图片触发之后的700 ms之内反应有效，超出该时间窗口则视作漏报，下一试次随机出现在500～1 000 ms之后。每个block大概4 min左右，整个任务持续约24 min（见图1）。

图1 试验1程序图Figure1 Ex.1 Trial Procedure and Stimuli

（2）填写TUTs量表:要求参与者根据执行Modified-CPT时的表现完成邓迪压力状态问卷[22]中与任务无关想法的量表。

1.1.6 数据分析 （1）行为指标。反应时间（response time，RT）:试验参与者正确反应的平均反应时间，包括个体对go和no-go刺激的辨别反应和对不同位置go刺激的选择反应时间，反映指向任务的注意资源多少。

辨别力指数（d’）:是信号检测论中的重要指标，反映个体辨别go与no-go刺激的心理特性，即对信号的辨别能力，是个体对目标信号在工作记忆中表征和提取的能力。具体计算方法是d’=Z击中率-Z虚报率，d’越大说明试验参与者对目标信号感受性越高，对go刺激的辨别能力更强。如果击中率为1和虚报率为0，则Z值赋值为3.90和-3.90。因为正态分布的PZO表中，Z值在（-3.90，3.90）区间范围内对应的P值为0.999 9，已经接近1，误差仅为0.000 01[38]。

总漏报率（overall-OE）:反映个体未对目标作出及时应答，与注意疏忽（attention lapse）有关。计算方法为试验参与者未对go刺激及时做按键反应的总体数量占go刺激总数的比例。总漏报率越高，说明对当前任务的总体注意程度越低，注意疏忽发生越频繁。该指标受注意资源多少、对目标/非目标的辨别力、心智游移等因素影响。

（2）TUTs量表得分。计算8个与任务无关想法（TUTs）条目的平均分，分数越高代表在任务完成过程中产生的与任务无关想法越多，任务参与程度越低。反之，任务参与程度越高。

采用SPSS Statistics 22做数据分析，首先考虑认知性任务中存在的速度-准确性权衡，分别检验总击中率、总虚报率与overall-RT的相关程度。其次，以任务阶段和运动水平作为自变量，分别对不同任务阶段的反应时间（RT）和辨别力指数（d’）做重复测量方差分析。最后，分别对2组的overall-OE作逐步回归方程，筛选出哪些指标对目标探测的贡献更大，决定不同运动水平overall-OE的指标是否存在差别。

1.2 试验结果

1.2.1 任务阶段、运动水平影响反应时间的效应分析 考虑到试验过程中可能存在速度-准确性权衡这种反应策略对表现的影响，因此分别检验总反应时间（overall-RT）与击中率、虚报率的相关，结果显示:overall-RT和击中率（97.977%）的相关r=-0.591，P=0.000；overall-RT和虚报率（0.069%）的相关r=0.017，P=0.913。反应速度越快，击中率越高；反应时与虚报率相关不显著，不存在速度-准确性权衡。

反应时间进行重复测量方差分析显示:球形检验成立（P＞0.050）；任务阶段的主效应显著[F（5，42）=6.723，P=0.000，Partial η2=0.138]。事后检验发现，第1阶段的反应时间均快于后面5个阶段（P＜0.050），第5阶段的反应时间显著快于第6阶段（P＜0.050）（见图2），其他阶段两两比较均不显著（P＞0.050），运动水平主效应、任务阶段×运动水平两因素交互作用均不显著（见表2）。

表2 任务阶段、运动水平对反应时（RT）的重复测量方差分析Table 2 Repeated ANOVA of Response Time（RT）with Distractor，Task Phase，Sport Level

图2 不同任务阶段的反应时间（RT）和差异比较Figure2 RT Among Different Task Phases and Difference Comparison

1.2.2 任务阶段、运动水平影响辨别力指数的效应分析 对辨别力指数的重复测量方差分析显示:球形检验成立（P＞0.05），任务阶段和运动水平主效应、两因素的交互效应均不显著（P＞0.050）（见表3）。

表3 任务阶段、运动水平对辨别力指数（d’）的重复测量方差分析Table 3 Repeated ANOVA of Discrimination Index（d’）with Distractor，Task Phase，Sport Level

1.2.3 总反应时间、总辨别力指数、与任务无关想法对漏报率的贡献分析 普通大学生组overall-OE分别与overall-RT、overall-d’、TUTs的相关分析显示:overall-OE与overall-RT显著正相关（r=0.624，P=0.002）；overall-OE与overall-d’显著负相关（r=-0.877，P=0.000）；overall-OE与TUTs相关不显著（r=0.329，P=0.135）。将显著相关的overall-RT、overall-d’对overalll-OE做逐步回归方程发现:只有overall-d’对overall-OE有显著负向预测作用，标准化回归系数Beta=-0.877，t=-8.154，P＜0.001；overall-RT对overall-OE的预测作用不显著，标准化回归系数Beta=0.159，t=1.205，P=0.243。回归方程的调整R2=0.769，△R2=0.757，F（1，20）=66.493，P=0.000。

大学生运动员组，overall-OE与overall-RT显著正相关（r=0.554，P=0.007）；overall-OE与overall-d’显著负相关（r=-0.735，P=0.000）；overall-OE与TUTs相关不显著（r=-0.050，P=0.826）。将显著相关的overall-RT、overall-d’对overall-OE做逐步回归方程，与普通大学生组的结果一致:只有overall-d’对overall-OE有显著负向预测作用，标准化回归系数Beta=-0.735，t=-4.843，P＜0.001；overall-RT对overall-OE的预测作用不显著，标准化回归系数Beta=0.103，t=0.489，P=0.630。回归方程的调整R2=0.540，△R2=0.517，F（1，20）=23.455，P=0.000。

1.3 讨 论

2组在改进后的CPT范式中出现了持续注意下降，在第1阶段（4 min）之后反应速度便出现显著下降，大学生运动员组并未显示出优势，这支持了假设1。资源损耗理论认为，随着任务的进行，个体的注意资源不断减少，资源恢复的速度抵不过损耗的速度，因此导致加工速度下降。辨别力指数是影响2组注意疏忽的心理指标，这个并不难理解，辨别目标与非目标的心理感受性是影响总体漏报率的重要因素，研究结果未发现任务参与程度越低，导致的注意疏忽越多。没有支持负荷不足理论提出的与任务无关想法是导致成绩下降的原因，不支持假设2。原因可能是，只是在任务完成后对心智游移做主观评价，并没有研究不同任务阶段的与任务无关想法的变化。这主要是为了减少由于主观评价对持续注意任务执行的干扰，以及反复评价对参与者造成的额外负担。但由于该主观评价指标并不是本研究的重点，因此在后续研究中只作为影响注意疏忽一个因素来检验。

2 试验2a

试验2a在试验1基础上加入分心刺激，研究执行控制需求提高的持续注意任务是否存在持续注意下降，分心刺激对大学生运动员和普通大学生中等认知负荷持续注意表现的影响，以及影响中等认知负荷持续注意任务的注意疏忽。

假设1:根据试验1的研究结果及资源损耗理论，普通大学生组的注意资源随任务时间的延长会出现下降，加工速度逐渐减慢，即持续注意下降。根据认知转移理论和选择促进理论，运动员提高的持续注意表现主要体现在具有一定执行功能的认知任务上，因此大学生运动员组不会出现持续注意下降。假设2:分心刺激不会干扰大学生运动员组对目标刺激的加工速度和对目标的提取能力。假设3:在影响注意疏忽的因素中，根据试验1的结果和信号检测论，对目标刺激的辨别力是影响注意疏忽的因素。

2.1 研究对象与方法

2.1.1 试验参与者 36名本科生，分成普通大学生组和大学生运动员组，平均年龄19.45岁，其他条件同试验1（见表4）。

表4 试验2a参与者基本情况Table4 Participants’Basic Information in Ex.2a

2.1.2 设计采用2（分心刺激:无、有）×6（任务阶段:阶段1、2、3、4、5、6）×2（运动水平:无、有）3因素混合试验设计，组内自变量为分心刺激和任务阶段，组间自变量为运动水平，因变量为行为指标和主观报告指标。

2.1.3 仪器设备 同试验1。

2.1.4 试验材料 改进的持续表现任务（Modified-CPT）:在试验1的基础上加入与任务无关的分心刺激，构成无分心刺激的目标图片、无分心刺激的非目标图片、有分心刺激的目标图片和无分心刺激的非目标图片4种类型的试次。数量分配上，一半数量的目标图片和非目标图片与分心刺激同时呈现。分心刺激为黑色圆点，直径为400像素，呈现位置为图片位置外的另3个象限的位置之一，不与图片位置重合，与图片同时触发、同时消失（见图3）。其他条件同试验1。

与任务无关想法量表（TUTs）:同试验1。

图3 试验2a程序Figure3 Ex.2a Trial Procedure and Stimuli

2.1.5 程序试验程序与试验1相似，采用个别施测。正式试验主要分为修改的持续表现任务（Modified-CPT）和与任务无关想法（TUTs）的主观报告2部分。

（1）低目标刺激频率的Modified-CPT:练习阶段共8个试次，分心刺激+目标、分心刺激+非目标、无分心刺激+目标、无分心刺激+无目标试次各2次，反应正确率达到100%才可进入正式试验，否则始终处于练习阶段。正式试验阶段共6个block，120试次/block。以单个block为例，3张不同目标图片在4个象限位置各出现1次，即每张呈现4次/block，其中2次有分心刺激、2次无分心刺激，即目标+分心刺激6个试次（保证分心刺激出现在4个位置至少1次）和目标+无分心刺激6个试次，目标共出现12次；6张不同的风景图片在4个象限各出现3次，共108次，其中54次有分心刺激，且保证分心刺激在每个位置上至少出现13次，其余54次无分心刺激；block之间无休息，整个试验目标图片共出现72次；其他及任务持续时间同试验1（见图3）。

（2）填写TUTs量表:同试验1。

2.1.6 数据分析 采用SPSS Statistics 22做数据分析，首先考虑到认知性任务中存在的速度-准确性权衡，分别检验总击中率、总虚报率与Overall-RT的相关程度。其次，以分心刺激、任务阶段和运动水平作为自变量，分别对不同任务阶段的反应时间（RT）、辨别力指数（d’）做重复测量方差分析。最后，分别对2组的Overall-OE作逐步回归方程，筛选出哪些指标对目标探测的贡献更大，决定不同运动水平Overall-OE的指标是否存在差别。各因变量指标计算方法同试验1。

2.2 试验结果

2.2.1 分心刺激、任务阶段、运动水平影响反应时间的效应分析 速度-准确性权衡的检验结果显示:Overall-RT和击中率（96.597%）的相关r=-0.481，P=0.003；Overall-RT和虚报率（0.021%）的相关r=0.030，P=0.862。反应速度越快，击中率越高；Overall-RT与虚报率相关不显著，不存在速度-准确性权衡。

对反应时间的重复测量方差分析，球形检验结果显示:分心刺激、任务阶段不符合球形检验（P＜0.05），分心刺激×任务阶段符合球形检验（P＞0.050）。因此，对不满足球形检验的自变量，需校正单变量检验的自由度，取Greenhouse-Geisser Epsilon（G-G）矫正系数。重复测量方差分析结果显示:任务阶段主效应显著[F（3.597，34）=6.332，P=0.000，Partial η2=0.157]；任务阶段和运动水平交互作用显著[F（3.597，34）=2.691，P=0.040，Partial η2=0.073]；其他因素的主效应、交互作用均不显著（见表5）。对任务阶段和运动水平交互作用做进一步简单效应分析，任务阶段在运动水平的2个水平上分别进行检验，任务阶段在普通大学生这一水平上进行两两比较，结果发现:第1阶段的RT显著快于后5个阶段（P＜0.05）；第2阶段的RT显著快于第4、5阶段（P＜0.05）（见图4）。任务阶段在大学生运动员水平上两两比较发现:第1阶段与其他阶段相比，显著快于第2～第5阶段（P＜0.050）；与第 5阶段相比，呈边缘显著（P=0.064，Partial η2=0.188）；与第6阶段相比，RT不显著，而且第6阶段的RT显著快于第2～第5阶段（P＜0.05），在第6阶段反应速度显著提高，反应速度与任务阶段呈“倒U型”关系（见图5）。

表5 分心刺激、任务阶段、运动水平对反应时间（RT）的重复测量方差分析Table5 Repeated ANOVA of Response Time（RT）with Distractor，Task Phase，Sport Level

图4 普通大学生组在不同任务阶段的反应时（RT）和差异比较Figure4 RT Among Different Task Phases and Difference Comparison in Undergraduate Student Group

虽然从2组各阶段反应时间的均值来看，普通大学生组在大部分时间反应速度更快，但对运动水平在任务阶段的6个水平分别进行独立样本t检验，结果发现差异均不显著（P＜0.050）。

2.2.2 分心刺激、任务阶段、运动水平影响辨别力指数效应分析 对辨别力指数的重复测量方差分析，球形检验结果显示:分心刺激、任务阶段、分心×任务阶段球形检验均不成立（P＜0.050）。因此，需校正单变量检验的自由度，取Greenhouse-Geisser Epsilon（G-G）矫正系数，结果表明:任务阶段主效应显著[F（3.423，34）=2.476，P=0.034，Partial η2=0.068]；其他因素主效应、交互效应均不显著（P＜0.050）（见表6）。

图5 大学生运动员组在不同任务阶段的反应时（RT）和差异比较Figure5 RT Among Different Task Phases and Difference Comparison in College Student Athletes Group

表6 分心刺激、任务阶段、运动水平对辨别力指数（d’）的重复测量方差分析Table 6 Repeated ANOVA of Discrimination Index（d’）with Distractor，Task Phase，Sport Level

2.2.3 反应时间、辨别力指数、TUTs对漏报率的贡献分析 普通大学生组，首先将overall-OE分别与无分心刺激RT、有分心刺激RT、无分心刺激d’、有分心刺激d’、TUTs做相关分析，结果发现:overall-OE与无分心刺激RT显著正相关（r=0.539，P=0.021）；overall-OE与有分心刺激RT显著正相关（r=0.520，P=0.027）；Overall-OE与无分心刺激d’显著负相关（r=-0.700，P=0.001）；overall-OE与有分心刺激条件的d’显著负相关（r=-0.720，P=0.001）；overall-oe与 TUTs相关不显著（r=0.188，P=0.454）。其次，将相关显著的有无分心刺激RT、有无分心刺激d’对overall-OE做逐步回归方程，发现:有、无分心刺激d’对overall-OE均有显著负向预测作用，无分心刺激d’的标准化回归系数Beta=-0.495，t=-3.381，P＜0.010；有分心刺激d’的标准化回归系数 Beta=-0.528，t=-3.602，P＜0.010；有、无分心刺激RT 都对overall-OE的预测作用不显著，无分心刺激RT的标准化回归系数Beta=0.013，t=0.074，P=0.942，有分心刺激条件RT的标准化回归系数Beta=-0.109，t=-0.570，P=0.577。回归方程的调整R2=0.727，△R2=0.690，F（2，15）=19.954，P=0.000。

大学生运动员组，overall-OE与无分心刺激RT正相关且边缘显著（r=0.466，P=0.051）；overall-OE与有分心刺激RT无显著相关（r=0.198，P=0.430）；overall-OE与无分心刺激d’显著负相关（r=-0.858，P=0.000）；overall-OE与有分心刺激d’显著负相关（r=-0.701，P=0.001）；overall-OE与TUTs显著正相关（r=0.589，P=0.010）。其次，将相关显著的有无分心刺激d’、TUTs对Overall-OE做逐步回归方程，虽然无分心条件RT与overall-OE呈边缘显著，但也将其纳入回归方程，结果发现:有、无分心刺激d’对overall-OE均有显著负向预测作用，无分心刺激d’的标准化回归系数Beta=-0.685，t=-6.896，P＜0.001，有分心刺激d’的标准化回归系数 Beta=-0.415，t=-4.178，P=0.001；无分心刺激 RT、TUTs对overall-OE的预测作用不显著，无分心刺激RT的标准化回归系数Beta=-0.024，t=-0.221，P=0.828，TUTs的标准化回归系数Beta=0.148，t=1.348，p=0.199。回归方程的调整R2=0.878，△R2=0.862，F（2，15）=54.009，P=0.000。

2.3 讨论

本试验中，持续注意下降只存在于无运动水平组，与试验1趋势相似，无运动水平组的加工速度在第1阶段之后便呈现显著下降，注意资源随着任务进行逐渐减少，支持假设1。选择促进理论认为，提高的持续注意表现主要体现在具有一定执行功能的认知任务上，因此运动训练会促进中等认知负荷的持续注意任务表现。而大学生运动员组的反应时间变化则与试验1不同，阶段与加工速度的变化呈“倒U”型，也就是说，对于有运动水平的试验参与者来说，反应速度在下降后，经过一段时间还会有所提高。从资源损耗理论来看，任务中后期，运动员损耗的注意资源恢复到了原有水平，因此反应速度提高至初始阶段，提示运动员注意资源速度恢复更快。但2组的加工速度、对目标的辨别并不受分心刺激的影响，这可能与分心刺激与目标刺激的相似程度及任务负荷有关，部分支持假设2。在对注意疏忽的回归分析中，与试验1相同，任务参与程度并不是影响漏报的因素，而是有、无分心刺激条件下的辨别力指数。

虽然在注意资源的补给上比较快，但是这种优势是否也能迁移至更高认知负荷的任务中？本试验中，虽然增加了分心刺激，但可能由于不够“分心”以及任务负荷本身对大学生的工作记忆挑战并不大，试验2b将提高工作记忆负荷来继续探究简单的分心刺激是否对高认知负荷的持续注意是否有影响。

3 试验2b

目的:研究高认知负荷的持续注意任务是否存在持续注意下降，分心刺激对大学生运动员和普通大学生高认知负荷的持续注意表现的影响，以及影响高认知负荷持续注意任务注意疏忽的因素。

假设1:根据资源损耗理论，普通大学生组的注意资源随任务时间的延长会出现下降，加工速度逐渐减慢，即持续注意下降；根据认知转移理论和选择促进理论，运动员提高的持续注意表现主要体现在具有一定执行功能的认知任务上，但根据试验2a的结果，在高认知负荷任务中，补给的速度可能无法满足任务需求，因此大学生运动员组也会出现持续注意下降。假设2:分心刺激不会干扰大学生运动员组对目标刺激的加工速度和对目标的提取能力。假设3:在影响注意疏忽的因素中，根据试验2a的结果和信号检测论，对目标刺激的辨别力是影响注意疏忽的因素。

3.1 研究对象与方法

3.1.1 试验参与者 48名本科生，分为普通大学生组和大学生运动员组，平均年龄19.45岁，其他条件同试验1（见表7）。

表7 试验2b参与者基本情况Table 7 Participants’Basic Information in Ex.2b

3.1.2 设计采用2（分心刺激:无、有）×6（任务阶段:阶段1、2、3、4、5、6）×2（运动水平:普通大学生、大学生运动员）3因素混合试验设计，组内自变量为分心刺激和任务阶段，组间自变量同试验2b。

3.1.3 仪器设备 同试验1。

3.1.4 试验材料 改进的线索目标持续表现任务（Modified AX-CPT）:试验材料中的目标图片、非目标图片和分心刺激同试验2a。但与试验2a相比，通过增加线索刺激A、B及目标刺激概率提高任务负荷，称为AX-CPT，具体为:任务中包括AX、BX、AY和BY 4种序列，要求参与者对序列AX做反应，即对A之后出现的目标X做反应，对其他3种序列不做反应，X和Y分别为试验2a中的足球赛场和风景图片。本试验中，增加了线索刺激A和B试验材料，为了减少试验材料的单调性，试验将字母A和字母B用颜色卡片来代替，A用紫色图片替代，B用其他颜色图片代表，包括黄色、红色、咖色3种。之所以B刺激只采用一种颜色的图片，依然考虑到任务的单调性可能导致参与者动机下降，同时也提高了任务难度。也就是说，如果在紫色图片之后呈现足球赛场图片，那么就要对足球赛场图片作反应；如果紫色图片之后出现风景图片，那么不需要做反应；黄色/红色//咖色之后，无论呈现的是赛场还是风景图片，均不作反应。一半数量的AX和BY有分心刺激出现，且分心刺激与X或Y同时出现。A、B、X、Y图片和分心刺激呈现位置依然为屏幕4个象限位置之一，且分心刺激不与X、Y位置重合。按键反应同试验1。

与任务无关想法量表（TUTs）:同试验1。

3.1.5 试验设计与程序 试验程序与试验1相似，采用个别施测。

（1）ModifiedAX-CPT:与试验1、试验2a一样，共6个block，block之间无休息，每个block包括AX、AY、BX、BY 4种序列，以每个序列为1个单位试次，共40个AX序列，18个非AX序列（BX、AY、BY序列各6个），AX呈现概率约为70.00%（68.97%）。分心刺激与X或Y同时出现，出现概率为50%，即40个AX序列中有20个AX序列中的X与干扰刺激同时出现，9个非AX序列（BX、AY、BY各3个）种的X或Y与干扰刺激同时出现。线索刺激、目标/非目标刺激呈现时间相同（150 ms），线索刺激消失之后有700～2 000 ms空屏，随后出现目标或非目标图片，图标/非目标图片消失后有700 ms空屏等待反应时间，如果在这一窗口未做反应则视作漏报，之后有随机0～1 300 ms时间间隔出现下一个序列（见图6）。每个block持续时间和整个任务时间同试验1。

（2）填写TUTs量表:同试验1。

图6 试验2b程序Figure6 Ex.2a Trial Procedure and Stimuli

3.1.6 数据分析 除了研究2a中的各因变量外，额外加入因变量RT-variability，计算方法为整个任务的正确反应时间的标准差/整个任务正确反应时间的均值[33]，该指标反映了内源性注意（endogenous attention）在这一阶段的波动情况[39]，作为影响漏报率因素纳入回归方程。统计方法同研究2a。

3.2 试验结果

3.2.1 分心刺激、任务阶段、运动水平影响反应时间的效应分析 速度-准确性权衡检验显示:overall-RT和击中率（95.178%）显著负相关（r=-0.601，P=0.000），反应时越快，击中率越高；overall-RT和虚报率（2.675%）显著负相关（r=-0.164，P=0.282），不存在速度-准确性权衡。

以分心刺激、任务阶段为被试内自变量，运动水平为组间自变量，以反应时间（RT）为因变量，进行2（分心刺激:无、有）×6（任务阶段1～6）×2（运动水平:无、有）重复测量方差分析，球形检验结果显示:分心刺激、任务阶段不符合球形检验（P＜0.050）；分心刺激×任务阶段符合球形检验（P＞0.050）。因此，对不满足球形检验，需校正单变量检验的自由度取Greenhouse-Geisser Epsilon（G-G）矫正系数。重复测量协方差分析结果表明:分心刺激主效应显著[F（1.000，88）=25.637，P=0.000，Partial η2=0.374]，无分心刺激的RT（M=516.276，SD=61.367）显著快于有分心刺激的RT（M=528.345，SD=62.090）；任务阶段主效应显著[F（3.588，440）=3.414，P=0.015，Partial η2=0.074]，进一步多重比较发现，阶段1的反应速度显著快于阶段2～6（P＜0.050）（见图7）；运动训练主效应边缘显著[F（1，88）=3.704，P=0.061，Partial η2=0.079]，大学生运动员组的反应时间（M=539.818，SD=57.858）显著快于普通大学生组（M=511.189，SD=55.262）；其他交互作用均不显著（P＞0.050）（见表8）。

图7 不同任务阶段反应时（RT）的两两比较Figure7 The Different Task Phase of Response Time（RT）Pairs of Comparison

表8 分心刺激、任务阶段、运动水平对反应时间（RT）的重复测量协方差分析Table8 Analysis of Covariance of Discrimination Index（d’）with Distractor，Task Phase，Sport Level

3.2.2 分心刺激、任务阶段、运动水平影响辨别力指数的效应分析 以分心刺激、任务阶段为被试内自变量，以运动水平为组间自变量，以6个任务阶段的辨别力指数（d’）为因变量，进行2（分心刺激:无、有）×6（任务阶段1～6）×2（运动水平:普通大学生、大学生有运动员）重复测量方差分析，球形检验结果显示:分心刺激自变量不符合球形检验（P＜0.050）；分心刺激、分心刺激×任务阶段符合球形检验（P＞0.050）。因此，需采纳校正单变量检验的自由度，取Greenhouse-Geisser Epsilon（G-G）矫正系数。结果表明:分心刺激主效应显著[F（1.000，88）=8.617，P=0.005，Partial η2=0.158]；任务阶段主效应边缘显著[F（5，440）=2.204，P=0.055，Partial η2=0.046]（见表9）。

表9 分心刺激、任务阶段、运动水平对辨别力指数（d’）的重复测量方差分析Table9 Repeated ANOVA of Discrimination Index（d’）with Distractor，Task Phase，Sport Level

分心刺激×运动水平交互效应显著[F（1.000，45）=5.186，P=0.027，Partial η2=0.101]。进一步简单效应分析，分心刺激自变量分别在2个运动水平的比较发现:普通大学生组在无分心、有分心刺激条件的辨别力指数差异显著[F（1，21）=11.313，P=0.003，partialη2=0.330]，无分心刺激条件的辨别力（M=4.326，SD=0.895）显著大于有分心刺激条件（M=3.841，SD=0.785）；大学生运动员组在无分心刺激条件下的d’（M=4.086，SD=0.913）与有分心刺激条件的d’（M=4.037，SD=1.085）差别不显著[F（1，22）=0.062，P=0.806，partialη2=0.003]（见图8）。运动水平分别在分心刺激条件2个水平进行独立样本T检验，结果显示:无分心刺激条件下，普通大学生组的d’（M=4.086，SD=0.913）与大学生运动员组的d’（M=4.326，SD=0.895）差异不显著[t（1，43）=0.823，P=0.374，d=0.263]；相同地，在有分心刺激条件下，普通大学生组（M=3.841，SD=0.785）和大学生运动员组（M=4.037，SD=1.085）差异也不显著[t（1，43）=0.494，P=0.489，d=0.250]；其他自变量主效应、交互效应均不显著（P＞0.05）。

图8 不同运动水平参与者在无分心刺激、有分心刺激条件下的辨别力指数（d’）Figure8 D’of Different Sport Level Participant in The Condition of Distractor and Non-distractor

3.2.3 反应时间、反应时间变异性、辨别力指数、TUTs对漏报率的贡献分析 相比于试验2a，因变量多了总反应时间变异性（overall RT-variability）这一指标，因此除了将有、无分心刺激条件的反应时间（RT）、辨别力指数（d’）分开纳入回归方程之外，还将overall RT-variability也一并纳入。之所以没有将无分心、有分心条件的反应时间变异性分开纳入，原因在于有、无分心刺激的试次是随机混合呈现的，而RT-variability反映了内源性注意的波动特点，如果分开统计，那么将失去该指标的意义。

对于普通大学生组，首先，将该组总漏报率（overall-OE）分别与无分心刺激RT、有分心刺激RT、无分心辨别力（d’）、有分心辨别力（d’）、总反应时间变异性（overall RT-variability）和任务无关想法（TUTs）做相关分析。结果发现:overall-OE与无分心刺激RT显著正相关（r=0.534，P=0.007）；overall-OE与有分心刺激RT显著正相关（r=0.605，P=0.002）；overall-OE与无分心刺激d’显著负相关（r=-0.631，P=0.001）；overall-OE与有分心刺激d’显著负相关（r=-0.622，P=0.001）；overall-OE与overall RT-variability相关不显著（r=0.184，P=0.390）；overall-OE与TUTs相关不显著（r=0.126，P=0.557）。其次，将相关显著的有、无分心刺激条件的RT，有、无分心刺激的d’对overall-OE做逐步回归方程，发现:无分心刺激条件的d’和有分心刺激条件RT对overall-OE有显著贡献，其中无分心刺激条件的d’的标准化回归系数Beta=-0.606，t=-5.365，P＜0.001，有分心刺激条件RT标准化回归系数Beta=0.579，t=5.126，P＜0.001；其他因素的贡献率不显著。回归方程的调整R2=0.733，△R2=0.707，F（2，19）=28.767，P=0.000。

对于大学生运动员组，overall-OE与无分心刺激RT呈边缘显著正相关（r=0.603，P=0.002）；overall-OE与有分心刺激RT显著正相关（r=0.573，P=0.003）；overall-OE与无分心刺激d’呈边缘显著负相关（r=-0.387，P=0.062）；漏报率与有分心刺激条件d’呈边缘显著负相关（r=-0.376，P=0.070）；overall-OE与overall RT-variability显著正相关（r=0.471，P=0.020）；overall-OE与TUTs无显著相关（r=0.154，P=0.471）。其次，将相关显著的有、无分心刺激条件RT，overall RT-varibility，以及相关边缘显著的有、无分心刺激条件d’对overall-OE做逐步回归方程，发现:无分心刺激条件的RT和无分心刺激条件的d’对overall-OE有显著贡献，无分心刺激RT的标准化回归系数Beta=0.616，t=4.109，P＜0.010，无分心刺激的d’的标准化回归系数Beta=-0.406，t=-2.707，P=0.013；其他因素的贡献率不显著。回归方程的调整R2=0.484，△R2=0.529，F（2，20）=11.771，P=0.000。

3.3 讨论

注意资源虽然随时间下降，但仅在第2阶段呈现显著下降，之后处在一个较稳定的水平，下降速度不及研究2a，部分支持假设1。根据资源损耗理论，试验2b的工作记忆负荷提高，持续注意下降的程度将大大提高，但本试验的下降趋势却与试验1相同。原因可能在于，本研究中采用的范式，提高的工作记忆负荷虽然占用了工作记忆容量，但未必损耗注意资源，这取决于任务特点，具体分析见4.1。

分心刺激虽然对2组的目标加工速度均造成了影响，但大学生运动员在不同条件下的加工速度均快于普通大学生，且并没有干扰大学生运动员的目标提取。在影响注意疏忽的因素中，结果与试验1和试验2a差别较大，对于普通大学生组来说，无分心刺激条件下的辨别力指数越大，发生的注意疏忽越少，而在有分心刺激条件下对目标的加工速度越慢，发生的注意疏忽越多；对于大学生运动员，除了无分心刺激条件下的辨别力指数同样影响注意疏忽外，无分心刺激条件下对目标的加工速度越慢，发生的注意疏忽越多。对于有运动训练经历的大学生来说，没有分心刺激条件下对目标的辨别和加工是影响注意疏忽的敏感指标，部分支持假设3。

4 总讨论

4.1 分心刺激、任务阶段、运动水平影响反应时间的效应分析——基于任务负荷变化的讨论

大学生运动员和普通大学生在持续注意下降方面是否存在差异，是否因不同认知负荷而有所差别，这是本研究的目的之一。在一些持续注意任务中，当个体呈现较高的击中率和较低的错报率时，反应时间就变成了测量表现的关键指标[28，40]。在本研究中，反应时间随任务阶段的变化反映了用于任务加工的注意资源多少的变化。2组在不同认知负荷任务中，注意资源随任务阶段损耗程度不同。

研究2a在研究1的基础上加入了分心刺激，注意损耗程度大大下降。研究2a中，参与者为了避免对分心刺激的位置作反应，需要增加额外的认知控制，因此导致资源损耗的增加，但大学生运动员组的注意资源在损耗之后迅速恢复，任务阶段和注意资源呈“倒U”型。根据选择促进理论[11，24]，运动训练获得的认知机能提高在具有一定执行功能的认知任务上，在本研究中得到支持。大学生运动员在中等负荷任务中，损耗的注意资源能够迅速恢复。任务开始阶段，资源被自上而下的认知操作消耗[41]，资源的消耗主要用于执行任务所要求的注意维持和对目标在大脑中的表征[42-43]。大学生运动员在长期的训练、比赛中，认知参与运动决策，注意则是维持运动知觉、决策的重要条件，随着比赛时间的延长，认知资源消耗，但他们为了保持运动表现，长期的体育活动使认知机能也相应提高，恢复能力也更佳。根据资源损耗理论，任务中注意资源不断被消耗，也在不断补充，如果补给的速度赶不上认知操作造成的资源损耗，那么将导致表现下降。运动员的注意资源经历一段下降后，又迅速得到补给。M.B.PONTIFEX等[44]研究了一次身体活动对损耗的注意资源有恢复作用，试验中分别选择20 min身体活动和静坐观看中性电影，发现与前测相比，观看中性电影后注意资源减少，表现为P3波幅下降，身体活动后的P3b波幅差异不显著。虽然本研究中试验参与者没有进行身体活动，但可以推测，长期的身体活动能够使个体拥有一个更具潜力、更高效的认知资源补给系统。

但在研究2b中，虽然研究2b比研究2a的工作记忆负荷更高，下降程度却不及研究2a。如果从工作记忆负荷的角度来看，这2种任务都是用于测量持续注意的常用范式，都需要工作记忆对目标的持续表征[45]。但AX-CPT任务中，背景信息包括线索刺激和目标刺激，这需要在工作记忆中保留更多的信息，所以执行难度更大，维持机能更易受损[46-47]，可能导致漏报更多、反应速度更慢。但2个任务的目标概率等任务特点对其他认知加工的影响也存在差异。从目标概率来看，高反应概率更易诱发个体的自动反应倾向[48]，更有研究认为高概率目标的持续注意任务与反应抑制和动作控制机制有关，而非持续注意本身[49]。而低概率目标的持续注意任务虽然导致较慢的反应时间[50]，但此种任务更接近早期的持续注意任务，长时间观察任务，并偶尔做出反应[21]。因此，有时被看做更适合评价持续注意。研究2a的低目标刺激概率（约10%），参与者要时时将目标刺激和呈现刺激做比较，同时要抵抗分心刺激对选择反应的干扰。

虽然本研究未对不同任务负荷的反应时间和击中率做统计比较，但从反应速度和漏报率（击中率）的均值来看，研究2b的反应速度明显快于之前的试验结果，击中率更低，这与前人的研究结果一致[51-57]。这2个指标看起来“矛盾”，实则反映的是不同的认知过程:反应准备状态和目标探测。（1）X-CPT需要个体持续将刺激与工作记忆中的单一目标刺激比较并作出反应的准备，因此采用的是持续注意-持续准备反应。而个体在执行AX-CPT时，只需要在A线索之后集中注意并作出反应的准备，相对于X-CPT，采用的是“短时”注意-“短时”反应准备。研究发现，线索A之后反映准备状态的CNV（Contingent negative variation，关联性负波）波幅与反应速度关系密切，同时激活和调节认知控制中的神经加工[16]。而且高有氧适能个体的CNV波幅显著大于低有氧适能个体[58-59]。据此，大学生运动员的反应速度快于普通大学生的原因在于大学生的反应准备状态更好。（2）个体在执行X-CPT时，是一种低水平的持续注意，而在AXCPT中，注意集中程度更高、反应准备更充分[55]。（3）AX-CPT需要更多的控制加工，主要体现在信息转换上。因此，工作记忆负荷、准备状态对表现的影响分别体现在目标探测和反应时间上，正是线索A的提示作用，减轻了持续注意下降，而工作记忆负荷的提高并没有加速持续注意的下降。

分心刺激对低负荷、中等负荷的目标加工速度没有影响，而对高负荷任务产生影响，原因如下。（1）在试验2b中，对目标的反应依赖于线索刺激，在线索A呈现后被激活或受到检索，而在刺激未出现的其他时间，注意资源得到释放，目标的反复激活更多依赖于线索A和对目标刺激的特征，如果线索A对目标X的激活不充分，那么分心刺激可能会进一步降低激活效率。（2）本研究采用的分心刺激与目标刺激的冲突程度。在视觉注意任务中，可使注意力分散的刺激特征或性质包括感知突出[60-63]，具有突然的触发或偏移[64-67]，目标刺激在时间、空间上接近[68-70]或与目标刺激有相同或相似特征[71-72]。本研究中的分心刺激与目标刺激在外部特征上并不相关，但在感知上显著且出现的范围与目标一致，可以说是“关联性较低的”的分心刺激。在有关注意捕获的文献中[71，73]，分心刺激是否影响目标捕获也与两者的“属性”共享程度有关，这里的“属性”是试验参与者对目标刺激的特征在头脑中预先的自上而下的有关“设置”。因此，分心刺激还不够“分心”也可能是没有影响低、中认知负荷任务表现的原因，但即使是最简单的分心刺激，也会干扰高认知负荷任务的表现。

4.2 分心刺激、任务阶段、运动水平影响辨别力指数的效应分析——基于任务负荷变化的讨论

持续注意任务中，对目标刺激的辨别随着任务认知负荷的不同而变化。低负荷任务中，辨别力指数不受任务阶段、运动训练背景影响，辨别力指数反映了目标刺激在工作记忆中的表征和提取，低负荷任务中个体能够顺利提取目标，并不会受持续时间影响。

工作记忆是在复杂认知活动中，控制、管理和积极维持任务有关信息的机制或过程[74-75]。工作记忆之于认知加工的作用不仅仅用于信息储存，而且影响注意控制，通过将个体注意导向工作记忆表征的信息或与信息有关的特征[76-77]影响注意方向。由于目标刺激在工作记忆中事先激活并且随后呈现，那么该目标刺激将会被优先选择，成为注意焦点[78]。如果个体为了能更好地执行任务，不仅对目标信息做了表征，而且对无关信息、分心刺激做了表征，那么对无关信息的多余表征将会干扰目标提取。工作记忆是一个持续认知加工中暂时储存信息的系统，该系统经常受无关信息和前摄干扰的影响[74]。但本研究中，2组参与者在低、中等认知负荷任务中均表现出良好的注意控制，能够应对任务要求，未受干扰。而在试验2b中则不然，分心刺激仅对普通大学生有消极影响，大学生运动员则并未受此影响，这可能是由于任务需要较高的认知控制[79]，如高工作记忆负荷，以及大学生运动员有较高的注意控制有关。高工作记忆负荷任务增加了干扰效应，出现反应-竞争效应[80]。神经影像研究发现，随着工作记忆负荷提高，与视觉分心刺激呈现时相关联的视觉皮层活动也将提高[81]。E.DEMETER等[25]认为，如果能够证明即使干扰刺激与目标刺激在属性、特征上无关，干扰效应依然存在，那么与任务相关的分心刺激对任务表现有消极影响也就不难证明。本研究始终坚持采用极为简单的分心刺激，意义就在于减少由于分心刺激与目标刺激在特点上高度重合、相容造成的阳性结果，使研究结果更具有推广性和说服力。所以，从研究结果来看，即使是最简单、与目标无关的刺激也会干扰目标刺激的加工和在工作记忆中的提取。

虽然分心刺激干扰了运动员的加工速度，但是并没有干扰目标刺激的辨别和提取。运动员有较高的工作记忆能力，这种能力不仅体现在容量上，也体现在注意控制上，甚至后者更为重要。据此，运动员在高任务负荷中，对信息的提取并不受分心刺激影响的原因，可能与较高的注意控制有关。尤其对于长期从事对抗性项目的运动参与者来说，个体需要长时间关注对手行为并对对方的战术做出预期判断，更重要的是能够分辨出有效和无效信息，如对手的假动作、场上与任务无关的情境刺激，复杂的比赛情境使运动员更能避免分心刺激对其做出正确反应的干扰[3，82-83]，而这正是运动员在干扰信息丰富的运动情境所必需的。从事开放性运动技能的运动员虽然在技术动作上自动化，并不依赖工作记忆，但是采取何种战术需要根据情境做调整，并不完全依赖之前的不适宜当前运动情境的行动计划，在解决冲突时更擅长[84]。过滤效率假说（filtering-efficiency hypothesis）认为，高工作记忆能力个体可以通过加强已经进入工作记忆的目标刺激的表征，或抑制对无关刺激的表征来达到有效过滤。完美的认知加工系统包括适当收紧的注意和整洁的工作记忆，避免对与目标刺激无关的信息表征，以此获得对目标快速而精准的反应[85]。为了确认高工作记忆个体到底与目标选择有关还是分心刺激抑制有关，或者两者都有关，J.M.GASPAR等[86]在一个有竞争性地视觉检索任务中记录了与注意选择和主动抑制的神经生理活动，结果发现，高工作记忆个体能够有效抑制分心刺激，也就是说工作记忆能力差异与抑制无关的、突出刺激的注意控制并且限制其进入视觉处理的较高阶段有关，高工作记忆个体通过抑制分心刺激进入工作记忆来提高任务表现，而低工作记忆能力个体则不能。

4.3 影响注意疏忽的回归分析——基于任务负荷变化的讨论

在对注意疏忽的回归分析中，影响2组在低、中等负荷任务中注意疏忽的因素无差别，分别是对目标/非目标的辨别力和有、无分心刺激条件时对目标的辨别力，这符合信号检测论，支持假设。但在高认知负荷任务中，影响2组注意疏忽的部分因素出现了差异，影响普通大学生组注意疏忽因素为无分心刺激的辨别力和有分心刺激的反应时，影响大学生运动员组注意疏忽因素为无分心刺激的辨别力和无分心刺激的反应时。与前2个试验相比，影响高负荷任务的注意疏忽反而没有分心刺激的辨别力，说明2组有分心刺激条件下的辨别力并不是影响注意疏忽的关键。对于普通大学生组，除了无分心刺激条件的辨别力指数外，花在有分心刺激的目标辨别时间越长，越容易发生注意疏忽，这一点也似乎违背常理，加工时间越长，反而越容易出错。也就是说，个体可能由于任务负荷比较大，在做目标反应时更仔细、认真，用加工时间换取正确率，但结果却事与愿违。另外的原因也可能是分心刺激和目标刺激同时出现，抢占注意资源，导致加工效率下降。E.DEMETER等[25]的研究不仅发现当与任务无关的分心刺激与目标刺激同时触发时导致目标击中率下降，而且发现目标击中率下降往往伴随着较长的P3潜伏期和较小的P3波幅。影响大学生运动员组注意疏忽，除了无分心刺激辨别力指数之外，还有无分心刺激条件下的目标反应时，在仅有目标刺激出现时，运动员的反应时间越长，更容易产生注意疏忽。但很显然，这并不意味着运动员在没有分心刺激时对目标的加工能力更差。长期的运动训练，使大学生运动员能够快速而充分调动身体、心理资源应对复杂的比赛情境，也习得了资源节省化原则，而且运动员根据不同任务负荷分配注意资源，当有分心刺激出现时，能够迅速分配给认知加工更多的资源，而在没有分心刺激时，相应的注意资源分配较少，对抗性项目运动员更擅长在多变、复杂的任务中分配更多注意资源[87]。因此不难推测，在没有分心刺激时，为了将自己的资源有效分配，并不会释放更多的资源，这也是本研究未发现运动员组在执行较低负荷认知任务时有优势的重要原因。本研究的3个试验均未发现与任务无关想法对注意疏忽的影响，研究用任务无关想法反映个体参与任务的程度，分数越高，参与程度越低，因此假设这种与任务无关想法越高，那么表现越差。假设未得到支持的原因也可能是，对参与者与任务无关想法的评价为8个问题的主观评价，而且是有意识的，并且是回溯形式，而对无意识的心智游移并没有探测。

5 结论

本研究主要探讨运动训练对不同认知负荷的持续注意的影响，尤其是在抵抗持续注意下降和分心刺激方面。结果发现，大学生运动员具有更高效的注意资源补给系统，带有提示意义的线索刺激将会减弱工作记忆负荷对注意资源的损耗。研究采用低目标关联的分心刺激，即使是看上去不怎么“分心”的刺激也会干扰高认知负荷的持续注意任务中对目标刺激的加工速度，但是并没有干扰大学生运动员对目标的提取。在影响注意疏忽的因素中，并未发现与任务无关想法的预测作用，并没有支持负荷不足理论。除了对目标的辨别力显著影响注意疏忽之外，在高认知负荷任务中发现，普通大学生在面对分心刺激时，越努力越出错，而大学生运动员更善于根据任务负荷分配认知资源。

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