青少年足球运动员的执行功能优势研究

吴 猛，许瑞平，项明强，何卫龙，王兴芝，张晓文

（1.广州市体育科学研究所，广东 广州 510620；2.广州体育学院 运动与健康学院，广东 广州 510500）

优秀的足球运动员应该具备出色的场上信息快速读取、注意力分配、信息抗干扰等能力，使他能够更快地制定策略和改变策略，在运动领域中这种能力被称为运动智商。而在神经心理学领域，这类能力被称为大脑执行功能。

执行功能（Executive function，EF）是人类的高级认知功能，一般是指个体在实现某一特定目标时，以灵活、优化的方式控制多种认知加工过程协同操作的认知能力［1］。简单来说，执行功能就是人脑的高级控制和协调功能［2］。执行功能有三个维度，信息刷新（Updating）、任务转换（Shifting）和优势反应抑制（Inhibition），三者之间既有关联又相互独立，在复杂的执行任务中分别起到重要作用［3］。

信息刷新是指根据新呈现的信息不断更改工作记忆内容的操作过程，体现了人们不断对记忆中内容进行修正的能力［4］。任务转换是指在指导语引导下的内源性注意的控制机制，即当两项任务竞争同一认知资源时，对这两项任务相互转换的过程。优势反应抑制是指个体对认知过程和认知活动内容的压抑过程，是工作记忆中央执行系统的基本成分，保证工作记忆中执行系统的顺利进行，在转换中抑制已自动化的加工，在刷新中抑制无用和干扰的信息［5］。 从掌握的文献来看，国外有关运动员的大脑执行功能的研究已取得较丰硕成果，而在竞技领域，国内有关足球运动员大脑执行功能的研究尚待加强。

1 研究现状综述

元分析［6，7］结果表明，高水平运动员比低水平运动员具有更好的认知功能，具有小到中等的效应量。近几年，在欧美的足球俱乐部，不少研究者采用认知神经测试对精英运动员与非精英运动员的大脑执行功能展开系统深入研究。例如Vestberg等人［8］探讨了瑞典一所高水平足球学院的49名12-19岁足球运动员的执行功能与运动成绩之间的关系。结果表明，执行功能的工作记忆测试结果和设计流畅性测试结果与赛季的进球数有关。此外，Huijgen等人［9］也探讨了荷兰的88名13-17岁男性足球运动员执行功能与运动表现之间的关系。他们将47名精英青年足球运动员和41名亚精英足球运动员进行对比，结果发现，精英足球运动员执行功能中的抑制控制和认知灵活性好于亚精英足球运动员。其他研究者的研究［10，11］也表明，执行功能和运动成绩有密切关系。梁斌等人［12］在足球天才识别与发展理论模型中明确提出以执行功能为代表的认知心理在足球天才识别中的重要作用。

整体而言，欧美研究者对足球运动员执行功能测试和训练方兴未艾，而国内对足球运动员大脑执行功能的研究比较薄弱，现有研究主要集中在从事校园足球运动的学生群体。如戴朝［13］以46名10-11岁儿童为实验组，进行24周，每周5次，每次2h的足球锻炼，以不进行足球运动的学生作为对照组，研究发现24 周足球锻炼使执行功能的三个子功能均有不同程度的改善。童世敏等人［14］以40名7-12岁参与足球训练学生和20名未参加训练的学生为对象，对两组人群的执行功能进行研究，结果发现，参与足球训练的学生和未参与足球训练的学生相比，执行功能三个子功能均有显著性差异。

国内对足球运动员执行功能的研究，研究对象大多数为普通学校学生，对照组均为无足球运动经验者［13，14］；研究对象的足球运动经历多为半年以内的中短期训练，对于长期从事足球运动的半专业（处于业余培训、区体校业余运动员和省队、职业队专业运动员之间的半天学习文化课、半天训练的市队运动员，运动员至少参加过一次省级以上竞技体育足球比赛，如全国青少年超级联赛、全国青少年锦标赛、广东省运动会、广东省锦标赛，其训练量、训练强度、训练的规律性和科学性明显区别于业余运动员，但尚未达到专业运动员的年龄和水平。）青少年足球运动员执行功能的研究并不多见，而开展半专业足球运动员的大脑执行功能研究至少有如下三点价值。

首先，从以往研究可以推论出足球运动员的执行功能会优于同龄的无足球运动经验者，但与具有一定足球运动经验的对照组相比，半专业足球运动员的执行功能是否能体现出优势，还是会出现长期训练导致的“天花板效应”，以及执行功能的哪个维度更容易出现天花板效应，哪个维度有更大的发展提升空间均尚未得到充分研究，因此，本研究对运动员的大脑执行功能研究具有一定的理论意义。其次，在市队进行训练的半专业足球运动员是省队、各职业俱乐部、国家队的储备人才，探索以执行功能为基础的高级认知功能的优势，对选拔优秀的足球运动员以提高足球运动员的运动水平具有重要的现实意义。第三，青少年的大脑执行功能尚处于发展提高阶段，了解其优势和规律是后续进行针对性训练的前提。鉴于此，本研究以半专业的优秀青少年足球运动员为研究对象，以足球专业的学生作为对照组，试图揭示优秀青少年足球运动员执行功能的优势，以期为足球运动员的选拔和训练提供理论和实践指导。

2 研究方法

2.1 被试

实验组为广州市女足运动员48人，平均年龄14.81岁，平均训练年限4.55年，每周训练六次，每次训练3小时。对照组为广州体育职业技术学院足球专业学生42人，其中男37人、女5人，平均年龄16.94岁，平均训练年限3.84年，每周训练五次，每次训练1.5小时。

应指出的是，本研究的实验组为广州市队女足运动员，对照组为足球专业学生，由于足球运动项目的特殊性，长期规律从事足球运动训练的女运动员比例较少，难以收集到与实验组数量相匹配的女运动员，导致本研究对照组男运动员居多，女运动员较少。然而，以往研究表明［15-18］，青少年在执行功能上性别差异主要表现在空间位置任务，而在言语任务中无性别差异。本研究主要涉及执行功能的三个言语任务，故实验组和对照组性别不匹配不会对实验结果造成影响。

2.2 测试方法

2.2.1 2-back测试

实验设计和材料

选用经典的N-back实验范式［5］，N=2，要求被试按“F”键或者“J”键判断当前刺激与之前倒数第二个刺激是否一致，被试的测试成绩为反应时和正确率。实验刺激为阿拉伯数字，大小为2cm*2cm。刺激颜色为白色，背景颜色为黑色。实验程序由E—prime程序编写和呈现。显示器为17英寸Dell显示器（分辨率1024*768）。

实验流程

在计算机屏幕中央先向被试呈现一个持续时间为1000ms的注视点“+”，然后以每2000ms一个数字的速度呈现一系列数字，其中呈现1500ms，空屏500ms，要求被试从第三个数字开始按键判断每一个出现的刺激是否与此前呈现过的倒数第二个刺激相匹配。数字系列有7、8、9、10四种长度，实验中数字系列的长度随机安排。练习三个数字系列，正式测验6个数字系列，共45个trail。整个实验过程约为12min。

图1 2-back测试实验流程图

2.2.2 数值大小Stroop测试

实验设计和材料

采用数值大小Stroop（Magnitude-size Stroop），数值大小Stroop是色词Stroop的演变。在测量抑制能力方面，数值大小Stroop被认为比色词Sroop具有更高的敏感度［19］，而且由于数字的选择范围比色词的选择范围更大，所以数值大小Stroop更具有优势。该研究范式利用数值的大小和数值书写形状的大小之间构成Stroop冲突。比如呈现形状上比较小的“8”和形状上比较大的“3”，被试的任务是判断两个数的数值大小。测验包括三种任务：第一种任务为一致条件，数值大小与形状大小一致；第二种任务为中性条件，两个数值形状大小一致；第三种任务为不一致条件，数值大小与形状大小相反。被试的测试成绩为每种条件下的反应时和正确率，以及一致条件促进作用的反应时和正确率，不一致条件阻碍作用的反应时和正确率。

实验流程

在计算机屏幕中央先向被试呈现一个持续时间为500ms的注视点“+”，然后以每2000ms一个数字的速度呈现一系列数字，其中呈现1000ms，空屏1000ms，要求被试按“F”键或者“J”键做出“大”、“小”判断。

正式测验之前，每种实验条件下均进行8次练习。正式测验每个条件下各包含20个trail，共3个block，每个block下20个trail。整个实验过程约为10min。

图2 数值大小Stroop测试实验流程图

2.2.3 数字转换测试

实验设计和材料

选用由Salthouse等人所选用［20，21］的数字转换任务（more-odd shifting）。该任务在屏幕中央依次呈现一系列数字，被试按要求对数字（1-9，没有5）进行判断。第一种任务为数字大小判断，即如果呈现的数字小于5，就作出“小”（ 按“F”键）的按键判断；如果大于5，就作出“大”（ 按“J”键）的按键判断。第二种任务为数字奇偶性判断，即如果呈现的数字是奇数，就作出“单”（ 按“R”键）的按键判断；如果呈现的数字是偶数，就作出“双”（ 按“U”键）的按键判断。第三种任务是大小、奇偶性转换条件下判断，即如果呈现的数字是红色，就作出大小判断；如果呈现的数字是绿色，就作出奇偶判断。被试的测试成绩为每种任务的反应时、正确率。同时计算出转换代价，其计算公式：转换代价=转换任务（反应时及正确率）-非转换条件下（反应时及正确率）。

实验流程

在计算机屏幕中央先向被试呈现一个持续时间为500ms的注视点“+”，然后以每2000ms一个数字的速度呈现一系列数字，其中呈现1000ms，空屏1000ms，要求被试按键做出“大”“小”“单”“双”的判断。

正式测验之前，每种实验条件下均进行8次练习。正式测验每个条件下各包含16个trail，共3个block，每个block下16个trail。整个实验过程约为10min。

2.3 统计学处理

采用SPSS24.0统计学软件进行统计分析，描述统计以均数±标准差（M±SD）表示，采用独立样本t检验用于两组间比较，以P＜0.05作为差异有统计学意义。

图3 数字转换任务一实验流程图

图4 数字转换任务二实验流程图

图5 数字转换任务三实验流程图

在数据处理过程中，我们将删除极端数据。删除数据标准如下：2-back测试正确率低于0.6，数值大小Stroop测试正确率低于0.7，数字转换测试正确率低于0.7，实验组2-back测试、数值大小Stroop测试、数字转换测试的数据有效率分别为91.7%、95.7%、89.4%；控制组的数据有效率分别为80.0%、92.9%、92.9%。

3 研究结果

3.1 2-back测试结果

表1T检验结果显示，市队女足运动员2-back测试正确率（0.917±0.052）显著高于足球专业学生（0.875±0.104），t=2.100， p＜0.05，95%CI（0.002～0.082）。由表2可知，市队女足运动员2-back测试反应时（1036.4±286.5）与足球专业学生（1064.4±312.5）差异不显著（t=-0.405，P＞0.05）。

表1 两组队员2-back测试正确率（ACC）结果

表2 两组队员2-back测试反应时（RT）（单位：ms）结果

3.2 数值大小Stroop测试结果

由表3可知，数值大小Stroop测试正确率，两组队员间差异不显著（P＞0.05）。

表3 两组队员数值大小Stroop测试正确率（ACC）结果

由表4可知，数值大小Stroop测试反应时，两组队员间差异不显著（P＞0.05）。

表4 两组队员数值大小Stroop测试反应时（RT）（单位：ms）结果

3.3 数字转换测试结果

由表5可知，市队女足运动员转换测试正确率显著高于足球专业学生（t=2.714，df=79，P＜0.01）；市队女足运动员大小转换正确率的降低比足球专业学生更少（t=2.157，df=80，P＜0.05），表明市队女足运动员转换代价更低；由表6可知，大小测试反应时市队女足运动员显著快于足球专业学生（t=-2.519，df=79，P＜0.05）。

表6 两组队员数字转换测试反应时（RT）（单位：ms）结果

4 讨论

市队女足运动员相对于足球专业学生的执行功能优势主要体现在2-back测试和数字转换测试，即执行功能的刷新和转换两方面。具体表现为市队女足运动员刷新测试正确率更高，转换测试的正确率更高，大小转换的正确率代价更低（转换能力更强），以及大小测试的反应时更快。整体而言，市队女足运动员的执行功能好于足球专业学生，这一结果与以往研究［8，9，13，14］相似。但在具体各个子功能方面存有差异。

在刷新功能方面，虽然本研究结果显示市队女足运动员刷新测试正确率更高，但未体现出刷新测试的反应时间更快，这与以往研究［9，13，14］不一致。导致此结果的原因可能有两个：第一、实验组和对照组均具有长期的足球训练经验，足球运动训练对刷新反应时的优化出现“天花板效应”，但对正确率的优化效应依然存在；第二、对照组的足球专业学生为大专学生，年龄比实验组偏大。执行功能从出生到儿童期、青少年时期，一直到19岁都在逐渐发展［22］，足球专业的学生年龄优势中和了市队女足运动员在反应速度方面的优势。

在抑制功能方面，本研究中实验组相比于对照组执行功能的抑制子功能未体现出优势。这与以往研究［13，14］结果不一致，出现此结果的原因可能在于测试方法的不同，以往研究中抑制功能测试方法有Flanker任务［13，14］、色词Stroop［8］，本研究中采用的是数值大小Stroop测试，虽然未有研究表明抑制功能的哪种测试方法更有优越性，但仍不能排除此项干扰因素。有研究发现，在不同的执行功能测试任务中，激活的神经部位不完全相同。Stroop 任务（ 英语文字处理） 能够使右侧半球出现更多的神经激活，而箭头Stroop 任务（空间处理） 则使左侧半球出现更多的神经激活［23］。神经活性表现出的差异说明脑区在应对不同难度认知任务时所动用的神经资源存在差别［24］。另外，对照组年龄偏大也可能削弱实验组抑制功能的优势。

在转换功能方面，本研究中市队女足运动员反应时更快，转换能力更强。这与以往研究结果基本一致。Vestberg等人［8］的研究结果表明，执行功能的认知灵活性（转换任务）测试结果与赛季的进球数相关显著。Huijgen等人［9］的研究结果表明，与亚精英青年足球运动员相比，精英青年足球运动员执行功能的认知灵活性（转换任务）得分更高，成绩好于亚精英足球运动员。戴朝［13］的研究发现24 周足球锻炼使实验组执行功能的转换子功能反应时更快。

综合以往研究［13，14］我们推测，与无足球训练经验的人相比，有中短期足球训练经验的练习者，在刷新的速度和正确率方面均具有优势，但当足球训练经验达到一定程度以后，运动员之间的速度差异开始变小，主要体现为加工正确率的差异，提示在中高层次的足球运动员选拔过程中，注重点应从认知加工速度转向认知加工准确性，运动员认知训练的关键点，也应转移到认知加工的准确性。另外，足球运动员大脑执行功能的抑制功能相比刷新和转换功能可能更早出现“天花板效应”，提示青少年足球运动员抑制功能可训练窗口期相对较短，刷新和转换功能的训练提高窗口期相对较长。

刷新功能是根据新呈现的信息不断更改工作记忆内容的操作过程，与转换功能中两项任务竞争同一认知资源相比，其所需要的认知资源更少，所以更难体现出认知加工优势。Huijgen等人［9］的研究发现，工作记忆容量与“低水平”认知过程一样，在精英足球运动员与亚精英足球运动员之间没有显著差异，精英运动员仅在需要更多认知资源的“高水平”认知任务上的得分高于亚精英运动员。本研究中女足运动员抑制任务中数值大小Stroop测试未体现出认知加工优势，也可能与测试任务偏简单有关。提示以后在半专业及专业水平的足球运动员执行功能研究中，要采用对认知资源要求更高的3-back测试，以及采用更多的实验范式测试抑制功能，如Flanker任务。

应指出的是，本研究存在实验组与对照组性别不匹配的不足。本研究中对照组为足球专业学生，由于足球项目的特点，具有长期足球训练经验的女性对照组被试非常难收集，并且有研究表明在不涉及空间位置线索时，青少年时期男性、女性在执行功能方面不存在差异。邹嘉［15］采用划消任务、Stroop任务对不同性别、不同年级的初中生执行功能进行研究，结果发现，初二学生比初一学生的执行功能更好，但性别间差异不显著，该研究认为在青少年时期，男女学生的执行功能发展速度相当， 性别差异早在儿童期已逐渐消失。李淑珍等人［16］采用连线测试（TMT）和数字符号测试对不同性别大学生的执行功能进行研究，结果发现，男生与女生的执行功能未见明显差异（P＞0.05）。郭晓彤［17］对色点位置刷新任务、色词干扰任务以及数字转换任务对不同性别大学生三项执行功能的性别差异进行探究，发现色词干扰任务以及数字转换任务不存在性别差异；色点位置刷新任务存在性别差异，男性反应速度更快，表现优于女性。Judge［18］等人的对不同性别大学生的抑制功能进行研究，发现性别主效应不显著，男性、女性在一致性、不一致性条件下的反应时差异不显著。综合以上研究可以认为，在不涉及空间位置信息的执行功能任务中，男性与女性执行功能没有差异，在涉及空间位置线索的任务中，男性表现优于女性。本研究中的三个实验任务均未涉及空间位置信息，可以认为，实验组与对照组性别上的不匹配不会对实验结果造成影响。

本研究存在实验组与对照组年龄不匹配的问题。有研究表明［22］执行功能从出生到儿童期、青少年时期，一直到19岁都在逐渐发展，随着年龄逐渐增大执行功能越来越好。本研究中实验组与对照组相比年龄普遍偏小，会削弱市队女足运动员的执行功能优势；如果实验组与对照组年龄相当，执行功能优势很可能更明显。但由于半专业青少年足球运动员参赛年龄限制，本项目不能获得和大学生足球专业学生年龄相当的运动员。如果采用降低对照组年龄的方法，又会导致两组被试训练时长和训练年限严重不匹配，鉴于本研究的研究内容，训练时长和训练年限是更重要的因素，所以，可能会出现实验组执行功能优势被弱化的风险。

未来的研究，应该更关注纵向研究以区分先天遗传和后天经验的影响。高水平运动员执行功能体现出优势的原因可能在于执行功能与良好运动表现之间的良性循环。那些天生（在没有经过训练的情况下）具有更好的执行功能的个体，成为运动员并且不被淘汰的可能性更大。接下来，运动训练会对执行功能起到促进作用，运动员的运动表现得到提高，并从中体验到了训练的乐趣，即执行功能与运动表现之间形成了良性循环。所以，目前的研究大多不能区分运动员高水平运动表现是由先天决定，还是后天影响的。后续研究者需采用纵向研究方法，将代表经验的训练年限、运动类型、训练强度作为变量考虑在内，同时与大脑的功能、结构变化进行比较，如大脑激活模式或髓鞘化，这将对区别先天与后天、自然与经验具有重要意义。

未来的可能研究路径还可为教练员和科研人员对运动员的认知功能进行个性化训练，以增强重要的认知功能，减少（心理）弱点，保证运动员的全面发展，并且，认知训练可以考虑不同年龄阶段以及运动场上不同位置（比如，前锋和后卫）的需求，并在此基础上形成评价标准，用以精确区分高水平和低水平运动员。

5 结论

5.1 市队女足运动员执行功能的刷新子功能好于足球专业学生，具体表现为市队女足运动员刷新测试的正确率更高。

5.2 市队女足运动员执行功能的转换子功能好于足球专业学生；具体表现为市队女足运动员转换测试正确率更高，大小转换任务正确率的转换代价更低，大小测试反应时更快。

5.3 青少年足球运动员大脑执行功能的抑制功能相比刷新和转换功能可能更早出现“天花板效应”。