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客體注意在工作記憶加工綁定中的特性

發(fā)布時間:2020-03-27 10:47
【摘要】:特征綁定是認(rèn)知科學(xué)中的核心問題之一。近十年來,研究者就工作記憶加工綁定的注意機(jī)制進(jìn)行了大量探討,該類研究主要圍繞綁定在工作記憶中的加工是否較單特征需要更多的注意展開。大量研究均提示工作記憶加工綁定并不需要更多注意資源。然而,最近有研究者提出了工作記憶加工綁定的“客體注意假設(shè)”,指出客體注意在工作記憶的綁定加工中起關(guān)鍵作用,即加工綁定較單特征需要更多的客體注意(Shen.Huang,Gao,2015)。雖然已有兩項研究為客體注意假設(shè)提供了初步證據(jù),但距探明工作記憶加工綁定的注意機(jī)制尚存較大距離,該問題仍需進(jìn)行系統(tǒng)研究。本研究采用雙任務(wù)范式,即在工作記憶保持階段插入消耗客體注意的次任務(wù),探討次任務(wù)對綁定記憶績效的影響。從綁定的組成形式、編碼深度、激活狀態(tài)、特征數(shù)量這四方面,系統(tǒng)考察了客體注意在工作記憶加工綁定中的特性,并據(jù)此檢驗了“強(qiáng)”客體注意假設(shè)(即穩(wěn)健成立,不受條件限制)和“弱”客體注意假設(shè)(即僅在特定條件下成立)。本研究包括八個實驗。在實驗1至實驗4中,筆者分別操縱跨空間綁定、跨時間綁定、客體-背景綁定三種實驗條件,考察客體注意在三種外部特征綁定加工中的作用。實驗5和實驗6分別考察了編碼時間和序列位置,以確定不同編碼深度和激活狀態(tài)條件下綁定對客體注意的需求。實驗7和實驗8采用兩種不同的三特征綁定,探究綁定所含特征數(shù)量與客體注意消耗量之間的關(guān)系。本研究主要結(jié)果如下:(1)消耗客體注意的次任務(wù)對跨空間綁定、跨時間綁定與客體-背景綁定在工作記憶中的保持產(chǎn)生選擇性破壞,而空間注意的消耗并未導(dǎo)致綁定的選擇性破壞,說明客體注意在工作記憶加工綁定的過程中具有跨綁定形式的一致性。(2)縮短編碼時間的條件下,客體次任務(wù)對綁定績效仍存在選擇性破壞,表明客體注意在工作記憶的綁定加工中具有跨編碼深度的一致性。(3)記憶項序列呈現(xiàn)時,客體次任務(wù)對不同序列位置綁定的績效造成了同等程度的破壞,表明客體注意在工作記憶的加工綁定中具有跨激活狀態(tài)的一致性。(4)客體次任務(wù)對三特征綁定與雙特征綁定造成了同等程度的績效破壞,表明客體注意消耗量不受綁定表征所含特征數(shù)量的調(diào)節(jié)。上述結(jié)果不僅為工作記憶加工綁定的客體注意假設(shè)提供了堅實的證據(jù),同時揭示了客體注意在工作記憶加工綁定中的特性,也為“強(qiáng)”客體注意假設(shè)提供了證據(jù)。
【圖文】:

流程圖,流程圖,工作記憶,績效


1.2.1階段一:早期探索與爭論逡逑特征綁定開始得到工作記憶領(lǐng)域研究者關(guān)注始于Luck與V0gel(1997)的工作。該研逡逑究采用變化覺察范式(change邋detection邋paradigm,見圖1.1)對視覺工作記憶的存儲容逡逑量進(jìn)行了系統(tǒng)探討。變化覺察范是工作記憶領(lǐng)域最常見的研究范式之一,包括三個主要逡逑階段:(1)編碼階段,屏幕上會給被試短暫呈現(xiàn)一個或多個視覺刺激(即記憶項,memory逡逑array);邋(2)保持階段,記憶項消失,,屏幕出現(xiàn)空屏或掩蔽刺激一小段時間(為防止長逡逑時記憶的參與,一般在l-10s之間),被試需在這段時間努力保持對記憶項的記憶;(3)逡逑檢測階段,屏幕上出現(xiàn)一個或多個視覺刺激(即檢測項,probe),要求被試判斷這一(些)逡逑剌激與記憶項相比是否發(fā)生了變化。研究者可通過變化覺察范式獲得被試在特定條件下逡逑的記憶績效,并估算被試的工作記憶容量。Luck與Vogel發(fā)現(xiàn),被試記憶2-6個多特征逡逑客體的記憶績效與記憶相同數(shù)量的簡單特征(如顏色、朝向等)繢效間無顯著差異,記逡逑憶績效僅隨記憶項數(shù)量的增加而下降。換言之

結(jié)構(gòu)框圖,結(jié)構(gòu)框圖,工作記憶,客體


圖1.4本研究的結(jié)構(gòu)框圖逡逑1.5研究意義逡逑綁定問題長期以來一直是認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的核心問楲,工作記憶加工}伓ǖ淖⒁饣棋義細(xì)槍ぷ骷且淞煊虻難芯咳鵲。本研究舍撾舔溈两z吞遄⒁庠詮ぷ骷且浼庸伓ㄖ械奶劐義閑裕狀蚊魅分賦霾⒓煅榱恕扒??客体注茵h偕,对“客体注意''假蓹赖Z酃鄣愕娜妨⑵鸕藉義狹酥匾牡旎饔謾1狙芯慷醞晟葡鐘泄ぷ骷且淅礪劭蚣芫哂兄匾礪垡庖,同时为工辶x獻(xiàn)骷且淞煊螄執(zhí)胬礪勰P橢浯罱飼帕,并对视觉紦溷模型的构建汽R攪舜俳饔謾e義

本文編號:2602856

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