心算的策略选择(4)
Vandierendonck，2005)。为了进一步验证熟悉度假设和奇偶性信息假设的合理性，Vandorpe，Rammelaere和Vandierendonck(2005)把问题类型作为自变量之一进行了研究。实验选取20名被试完成一系列的加法运算，结果发现问题类型和奇偶效应之间存在着显著的交互作用。最重大的发现是E+E类型的问题表现出了很强的奇偶效应，不仅奇偶效应和距离效应发生了中和，而且距离效应发生了反转(reversed)。这种结果有力地驳斥了熟悉度假设，因为按照熟悉度假设，实验结果或者应该是所有类型的问题都只表现出距离效应，或者应该是O+O类型的问题表现出强奇偶效应、混合性问题(E+0，O+E)表现出强的反转奇偶效应，与当前结果毫不吻合。这种结果支持了奇偶性规则假设，Vando~e，Rammelaere和Vandierendonck(2005)的研究和Didie巧ean(2007)的研究具有内在的一致性。Didier5ean(2007)采用奇偶性规则任务对内隐学习进行了考察，实验分学习阶段和测试阶段，学习阶段出现的数字对遵循一定的奇偶性规则，被试事先并不知道存在这样的规则。在测试阶段出现的所有数字对一半遵循与学习阶段同样的奇偶规则。一半不遵循，结果发现遵循与不遵循奇偶性规则对被试的成绩造成了极其显著的影响，后续的实验2和实验3采用不同的变式更严密地论证了出现这种结果是由于被试在学习阶段自动地学习到了奇偶性规则的变化，这与奇偶性信息在被试的数字加工过程中起着重要作用的观点相一致。
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综合起来看，奇偶性规则假设能更合理地解释奇偶效应，奇偶性信息在被试解决问题的认知加工中扮演着重要角色。如果给定答案的奇偶性与正确答案不一致，被试无需计算，直接就可判定其错误。而如果给定答案的奇偶性与正确答案一致，那么被试就需要其他一些更复杂的操作(比如计算出问题的正确答案来与之比较)，然后才能判定其正确与否，这是两种完全不同的策略。同时，我们也应注意到奇偶效应研究中存在的问题，比如奇偶性信息是以怎样的方式参与进加工过程的?问题类型(奇偶性不同的问题)究竟做为一种什么因素而存在?是否有单独的脑区负责奇偶信息的加工?另外，我们也应该看到奇偶效应研究中ERP和fMRI技术的欠缺，这些都是未来研究所应该注意的。
5 总结与展望
心算作为数字加工和数学运算中的一个重要研究领域，吸引着众多研究者的目光。对心算的探讨有助于我们更深入的认识与理解人类的思维活动，也会为我们的现实生活提供有益的指导。文中我们从策略选择的角度分析总结了心算研究中的一些新进展。总结起来看，当前心算研究表明，在心算活动的过程中包含有不同的加工策略。有关问题大小效应的研究表明，被试对于小问题采用直接提取策略进行加工，而对于大问题则采用基于算术规则的运算进行加工。有关距离效应的研究揭示出，被试对于近距离问题采用精确计算策略进行加工，而对于远距离问题则采用合理性检查策略进行加工，这种策略选择的差异已经有了明确的生理学证据。有关奇偶效应，当前研究已经表明奇偶性信息参与了被试的加工过程，且在之中起着重要的作用，对于奇偶性不一致问题，被试采用一种快捷的加工策略，对于奇偶性一致问题，则需要采用一定的运算加工策略，这样，我们阐述了心算活动中不同的策略选择，这给更深入地理解心算活动带来了一定的借鉴。
, http://www.100md.com
但同时，当前的研究还存在着诸多问题，需要进一步研究的证实与解释。比如问题大小效应和距离效应所面，临的分界点问题、奇偶效应的研究欠缺、心算中不同的加工策略与心理的双加工理论(Barrett，Tugade，&Engle，2004；Beilock&DeCaro。2007；Gimmig，Huguet，Cavemi，&Cury，2006；Rydell，McConnell，Mackie，&Strain，2006)有没有内在的一致性等，另外，鉴于心算研究中各种因素的易混淆性(问题大小效应、奇偶效应、距离效应、精算和估算、借位问题、tic effect(指解决两个运算数相同的问题比运算数不同的问题，其反应时更快，正确率更高)、干扰效应等各种因素在数字加工中极易混淆)，未来的研究还应注意实验设计的精密性和巧妙性，第三，对于心算研究来说，未来研究也应兼顾研究的深入性与研究的综合性，在深入研究各个具体问题的同时，也应该有部分研究探讨心算活动中最一般的规律，这也是当前心算研究中相对薄弱的环节。
总体上，当前心算研究依然伴随着许多丞待解决的问题。我们相信，借助新的研究手段与巧妙的实验设计，可以逐步解决这些问题，从而有助于我们进一步理解人类认知活动的特点。, http://www.100md.com(陈亚林 刘 昌 陈杜鹃)
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综合起来看，奇偶性规则假设能更合理地解释奇偶效应，奇偶性信息在被试解决问题的认知加工中扮演着重要角色。如果给定答案的奇偶性与正确答案不一致，被试无需计算，直接就可判定其错误。而如果给定答案的奇偶性与正确答案一致，那么被试就需要其他一些更复杂的操作(比如计算出问题的正确答案来与之比较)，然后才能判定其正确与否，这是两种完全不同的策略。同时，我们也应注意到奇偶效应研究中存在的问题，比如奇偶性信息是以怎样的方式参与进加工过程的?问题类型(奇偶性不同的问题)究竟做为一种什么因素而存在?是否有单独的脑区负责奇偶信息的加工?另外，我们也应该看到奇偶效应研究中ERP和fMRI技术的欠缺，这些都是未来研究所应该注意的。
5 总结与展望
心算作为数字加工和数学运算中的一个重要研究领域，吸引着众多研究者的目光。对心算的探讨有助于我们更深入的认识与理解人类的思维活动，也会为我们的现实生活提供有益的指导。文中我们从策略选择的角度分析总结了心算研究中的一些新进展。总结起来看，当前心算研究表明，在心算活动的过程中包含有不同的加工策略。有关问题大小效应的研究表明，被试对于小问题采用直接提取策略进行加工，而对于大问题则采用基于算术规则的运算进行加工。有关距离效应的研究揭示出，被试对于近距离问题采用精确计算策略进行加工，而对于远距离问题则采用合理性检查策略进行加工，这种策略选择的差异已经有了明确的生理学证据。有关奇偶效应，当前研究已经表明奇偶性信息参与了被试的加工过程，且在之中起着重要的作用，对于奇偶性不一致问题，被试采用一种快捷的加工策略，对于奇偶性一致问题，则需要采用一定的运算加工策略，这样，我们阐述了心算活动中不同的策略选择，这给更深入地理解心算活动带来了一定的借鉴。
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但同时，当前的研究还存在着诸多问题，需要进一步研究的证实与解释。比如问题大小效应和距离效应所面，临的分界点问题、奇偶效应的研究欠缺、心算中不同的加工策略与心理的双加工理论(Barrett，Tugade，&Engle，2004；Beilock&DeCaro。2007；Gimmig，Huguet，Cavemi，&Cury，2006；Rydell，McConnell，Mackie，&Strain，2006)有没有内在的一致性等，另外，鉴于心算研究中各种因素的易混淆性(问题大小效应、奇偶效应、距离效应、精算和估算、借位问题、tic effect(指解决两个运算数相同的问题比运算数不同的问题，其反应时更快，正确率更高)、干扰效应等各种因素在数字加工中极易混淆)，未来的研究还应注意实验设计的精密性和巧妙性，第三，对于心算研究来说，未来研究也应兼顾研究的深入性与研究的综合性，在深入研究各个具体问题的同时，也应该有部分研究探讨心算活动中最一般的规律，这也是当前心算研究中相对薄弱的环节。
总体上，当前心算研究依然伴随着许多丞待解决的问题。我们相信，借助新的研究手段与巧妙的实验设计，可以逐步解决这些问题，从而有助于我们进一步理解人类认知活动的特点。, http://www.100md.com(陈亚林 刘 昌 陈杜鹃)