DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 计算结果与讨论 原子轨道线性组合方法为我们计算和分析原子电荷分布、重叠布居以及原子间的电荷转移提供了有力的理论依据。首先，计算了中心V离子与6个氧配位体之间的重叠布居(也称为键布居)。可以用计算得到的沿键方向的重叠布居来判断V-O之间价键的离子性或共价性的强弱以及它们之间共享电子的程度。通过对V与O之间重叠布居数的计算和分析，我们发现布居数与两原子之间的距离相关联，即重叠布居值越大，则两原子之间共价性越强，原子之间的距离越短。但是重叠布居数并不受占位库仑相互作用(U)的影响。对于不同的值，R相VO 2 的重叠布居数有两个固定的值0.25和0.7，分别对应两种不同的键长1.9323和1.9215。R相VO 2 的平均重叠布居为0.556，但是对于M1的平均重叠布居数为0.36，则两者的比值为1.5，说明R相中V-O的共价性比M1相中V-O的共价性强。 然后，我们分别计算了两种相结构的能带，图2分别给出了带隙(E g )随着U的变化曲线。从图2中可以看出，对于R相结构VO 2 的占位库仑相互作用U~5.3时带隙值大于0 eV，呈现出绝缘体特性；而对于M1相结构而言，当U~4.78时带隙突然打开，表现为绝缘体特性。这种现象说明MIT发生时，VO 2 并没有发生SPT。然而两种相结构由金属到绝缘体的转变有着完全不同的特点。在M1相中，当U达到4.78 eV时，带隙值从0 eV突变到0.32 eV。此时的能带结构图如图3所示。从图中可知，带隙(E g ~0.32 eV)价带顶和导带底在动量空间中不同对称点的间接带隙，而在同一对称点D处的直接带隙值为0.58 eV。此时的间接带隙值(0.32 eV)可以用来解释Verleur等人[ 32 ] 在试验中测到的在0.31 eV处突然发生光传输的现象。但是间接带隙在实验中并不容易观测到，这是因为对于间接带隙的绝缘体，单纯的光吸收并不能使电子由价带顶跃迁到导带底，必须在吸收光子的同时伴随着吸收或发射一个声子以遵守跃迁定则中的动量守恒定律。与直接带隙中电子跃迁相比，间接带隙中的跃迁是个二级过程，发生的几率要小得多，因此试验中观测到的光学带隙通常为直接带隙。所以本计算中所得到的直接带隙(~0.58 eV)与Ladd and Paul [ 33 ] 在试验中测得光学带隙(0.6 eV)吻合的很好。进一步分析图2，我们还可以发现当Hubbard U值为4.78时R相结构的VO 2 带隙为0 eV表现为金属特性，而M1相结构具有~ 0.32 eV的带隙呈绝缘体特性。然而Koethe等人[ 34 ] 利用LDA + U的方法得出了R相和M1相均为绝缘体的结论。与文献[ 34 ] 相比我们的结果更符合实验现象。因此，我们认 图2. M1相和R相VO 2 的能隙(Eg)随U值的变化曲线 图3. 当占位库仑相互作用U = 4.78时单斜相VO 2 的能带结构图 为VO 2 中V的占位库伦相互作用势为4.78。 为了定性的考察M1相结构中电子占据数随着U的变化，本文对VO 2 中的V离子进行了Mulliken原子布居分析，结果如图4所示。其中图4(a)给出了V离子的原子布居数随着U值得变化曲线。由图4(a)中容易发现，当在不考虑库仑相互作用势能时V离子的原子布居数为正值，说明V离子带正电荷。V离子的原子布居数随着U值得增加而增加，但是当U值增大到4.78时，突然出现了一个明显的峰。这一现象说明，在MIT过程中大量的电子从中心V离子转移到了6个O配位体。因此我们可以得出这样的结论：在不引起其它效应(例如结构扭曲或声子散射)的情况下，电子之间的库仑相互作用力可以引起MIT。同时，中心钒原子和其周边的6个氧配位体之间发生的一个有趣的电荷转移现象表明二氧化钒中发生的金属绝缘体相变应该属于电荷转移型[ 35 ] -[ 38 ] 。伴随着原子布居数的突然增加，不同二聚体相邻V离子之间的重叠布居数会突然减小，出现一个向下的峰值(如图4(b)所示)。根据Mulliken原理我们知道当布居数为负值时表示两原子之间成反键(库仑排斥作用)。因此我们的计算结果表明在U = 4.78相变点，不同二聚体相邻V离子之间出现了明显的排斥作用力导致之间的距离变长，而与此同时沿c轴方向的同一二聚体中V-V之间距离会缩短，结构更加的稳定。为进一步探索MIT机制，我们计算了M1相结构VO 2 中3d轨道的分波态电子态密度(PDOS)。U取不同值时V-3d轨道的PDOS如图5所示。通过分析图5可知，随着U值的逐渐增加，PDOS曲线整体向高能方向漂移。此外更为明显的现象是随着U值的增加，费米能级附近的PDOS峰值不断降低，与之相对应的是O-2p轨道的电荷数的增加。这种现象是由前面所讨论的电荷转移导致的。 最后，为了研究M1相结构VO 2 的磁学特性，我们计算了自旋向上和自旋向下的态密度分布(如图6)。由图6可得，电子自旋向上和自旋向下的态密度分布存在着差别，并不能完全重合，因此具有绝缘体性质的M1相VO 2 呈现出铁磁性而不是反铁磁性。因为Mott型绝缘体通常表现出反铁磁性，例如V 2 O 3 MIT就是典型的Mott-Hubbard型，它的自旋向上和自旋向下的态密度分布完全重合(如图7所示)具有反铁磁性，所以比 图4. (a) V原子的原子布居数随U值的变化曲线，(b) V-V键的重叠布居数随U值的变化曲线 图5. U取不同的值时，V-3d轨道的分态密度(PDOS)图 较图6和图7所示的自旋极化态密度图我们认为VO 2 的金属绝缘体相变并不是Mott型而是电荷转移型。
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user: 4. 总结 本文采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法，分别计算了二氧化钒的Mulliken布居、能带结构以及电子态密度，解释了一些实验现象并对金属绝缘体相变作了一定的解释。结果得出如下结论： 首先，重叠布居数与原子间的距离相关而并不受占位库仑相互作用的影响。高的重叠布居值说明此键是共价键，而较低的重叠布居值说明是离子相互作用。计算分析发现R和M1相VO 2 中V-O的平均重叠布居值的比值为1.5，说明R相中V-O的共价性比M1相中的强。 其次，我们发现，随着U值得增加，不管在高温R相还是低温M1相的二氧化钒中都可以得到绝缘体态。然而在M1相中，能隙的突然打开现象与实验观测现象非常一致。另外，M1相VO 2 是带隙约为0.32 eV的间接带隙半导体，这个带隙值可以用来解释实验中突然观测到0.31 eV处发生光传输的现象。 图6. 绝缘体特性VO 2 的自旋极化态密度 图7. V 2 O 3 的自旋极化态密度 然而，直接带隙(~0.58 eV)可以解释实验中在0.6 eV处的光传输现象。由此，我们认为M1相中发生的MIT是一阶相变，并且并没有引起SPT。但是通过Mulliken布居分析，我们发现在MIT过程中，中心钒原子和其周边的6个氧配位体之间发生了一个有趣的电荷转移现象。这一现象表明二氧化钒中发生的金属绝缘体相变应该属于电荷转移型。 最后，由自旋极化态密度，我们研究了VO 2 的磁性特征。一般情况下，Mott型绝缘体(例如典型的V 2 O 3 )呈现反铁磁性，但是VO 2 却表现出铁磁特性。所以，我们认为VO 2 的金属绝缘体相变并不是Mott型即Mott-Hubbard机制，而是属于电荷转移型相变。
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user: 摘 要 依恋的内部工作模式是一个认知/情感性的组织，个体的依恋风格在这两个系统的转变中起到了非常重要的作用，有研究表明这两个系统处于动态平衡的状态，但很容易受压力因素的影响。回避型个体在压力状态下更容易引发抑郁、焦虑，为了避免依恋系统的激活，他们会抑制依恋相关信息的加工，表现出情绪表征的特异性；在认知加工中回避型个体则采用“自上而下”的去激活策略抑制对依恋相关负性信息的记忆加工，导致了回避型个体的非精细编码和提取失败，这需要认知努力。说明去激活策略在构建和维持回避型个体的防御性心理系统上有很大的作用。未来研究可从依恋启动、记忆加工的神经机制，以及内隐记忆等角度进行进一步探讨。 关键词 :回避型依恋，内部工作模式，认知，情绪，记忆
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user: 1. 引言 依恋风格有多种分类方法，现在越来越多的研究者认为依恋的内部工作模式(Internal Working Model， IWM)的潜在维度更能准确描述和预测成人依恋风格的个体差异  (尤瑾，郭永玉，2008) ，其中最常用的就是  Bartholomew和Horowitz (1991) 的两维成人依恋内部模型，采用依恋焦虑和依恋回避两个连续维度将成人依恋归为四种类型：安全型、焦虑型、回避型和恐惧型。其中回避型个体表现为高回避和低焦虑，他们持有的负向他人表征认为他人是具有敌意的，不可接近的，具有伤害性的，因而通常采取去激活策略，回避亲密关系及相关信息、情感因素的激活，与他人保持距离，很难自我表露。 究其原因，依恋的IWM是婴儿/孩子与父母等早期依恋对象在相处的过程中形成的对自己和依恋对象的心理表征，并且这种认知/情感性的构造会在长大后继续影响个体的思想、情感和行为。  Bowlby (1973) 将IWM描述为一个庞大的无意识过滤器，通过这个过滤器，回避型个体会排除对负性信息的加工；  Baldwin (1992) 的关系图式理论则认为这种心理表征是一种内部结构，按照自上而下的加工方式对新的信息加以建构。它们有组织的贮存在记忆中，并引导对新信息的理解。本文从记忆加工的角度，对回避型个体IWMs的认知–情感特点进行了深入而全面的分析，力求从依恋理论及IWMs的角度分析回避型个体出现记忆亏损的原因，为以后的研究提供清晰而系统的理论依据，并对未来该领域的研究进行展望。
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user: 2. 回避型依恋个体的IWM与记忆 IWM被假设包括两种互为补充的成分：一个是关于依恋对象的，另一个是关于自己的。前者描述的是当婴儿需要时，看护者是否是可得的、敏感的和有反应的；后者涉及的是自我是否是有价值或值得关爱和看护的  (Bowlby， 1979) 。回避型个体的依恋对象长期的不可得性和不敏感性使得回避型个体发展出他人是不可信的、没有反应的负性他人表征，而他们低焦虑的特征使得他们持有积极正向的自我信念，认为自己是可爱的、有价值的、值得关爱和照看的。这种内部工作模式就会在重要经验和不断一般化的过程中稳固下来，形成抽象的心理表征，并有可能自动和无意识地工作，在成人后仍旧主导着依恋关系  (Bretherton， 1990) ，包括恋爱关系、友谊等亲密关系。 有研究者借助  Bretherton (1990) 的事件图式理论来理解IWM，因为在某种意义上事件图式被认为是与最初的依恋经验同构的。事件图式产生于自传式记忆过程；进而，这些图式又指导对新信息的获取。因而，对过去经验的记忆方式(编码)决定了以后怎样对相似经验进行加工(解码)。对回避型个体来说，在童年期和青少年期，如果个体有相对一致的拒绝、负性的看护经历，内部工作模式就会在重要经验和不断一般化的过程中稳固下来。这样，开始于特殊的婴儿–看护者关系的模式导致了涉及自己和社会的更抽象的表征的形成。这种表征一旦形成，就有可能自动和无意识地工作。同时，  Pietromonaco (2000) 等人假设，IWM也是一种过程，这些过程影响个体收集什么样的信息、个体怎样解释发生在他生活中的事件以及个体将记住什么。所以，当个体在经历一些新的事物时，原有的图式结构或事件表征就会在无意识间对这一新经验进行同化和整合。
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user: 3. 回避型依恋系统的情绪–认知表征 IWMs是一个认知/情感性的组织，其中关于自我和他人的内部表征是一种主观的、内在的心理印象，一种关于自我和他人的感觉模式，既包含了认知信息，也包含了相应的情绪调节特征。与之相似，  Fonagy和Luyten (2009) 提出我们需要对理解和回应他人的社会加工过程做出基本的区分，即情绪和认知表征过程。根据这个区分，情绪表征对应于更加自动的、内隐的、甚至无意识的加工他人外在信息(如表情、动作等)的过程；相反，认知表征系统属于更加外显和自主水平的社会情感加工过程  (Lieberman， 2007) ，它优先加工他人的内在信息(如心理状态、意向等)。 个体的依恋风格在这两个系统的转变间起到了非常重要的作用，有研究表明这两个系统处于动态平衡的状态，但很容易受压力因素的影响  (Mayes， 2006) 。对于回避型个体来说，当遇到一般压力性事件时，为了避免激活依恋系统，回避型个体会优先使用认知表征，而抑制情绪调节，使得对需回忆事件的积极情绪的唤醒度、愉悦度评分降低；但是，当压力越大，唤醒度越高，处境越紧急时，这种认知控制的作用就会减弱，两个加工过程的切换点会不可避免的更倾向于激活情绪调节系统  (Fonagy & Luyten， 2009) ，从而在行为上表现为从灵活可变的执行控制到自动化、习惯性的行为，这时回避型个体就会编码、加工更多的负性信息。然而，从进化角度来看，这种转变是为了帮助个体做出及时的、自动化的自我保护反应，以适应危险的环境，研究表明回避型个体记住负性信息是出于记住并表达负性情绪的进化需要，有助于回避型个体更好的适应压力性情境，不让他们感受更多的负性情绪  (Chae， Goodman， & Edelstein， 2010) 。
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user: 4. 回避型依恋系统在记忆加工中的情绪特点 I研究表明回避型个体的情绪特征不是泛化的，而是只针对依恋相关的负性刺激。大量研究表明情绪性刺激比中性刺激更有提取优势，如在成年人身上存在的负性偏向  (Baltazar， Shutts， & Kinzler， 2012) ，他们更加倾向于学习、使用负性信息  (van Emmichoven et al.， 2003) ，这具有进化和生物意义。早期研究发现让被试回忆童年时期带有某种特定情绪(如生气、悲伤、焦虑、高兴)的经历时，回避型依恋个体不易回忆负性记忆  (Mikulincer & Orbach， 1995) ；后续关于高回避型依恋个体的研究也支持了这一结果，研究发现回避型依恋个体更难提取儿时的情绪性信息，特别是有关悲伤和焦虑的信息  (Fraley et al.， 2000) ，且回忆内容的情绪强度也较低  (Sutin & Robins， 2007) 。同样，对于高情绪强度的事件，如儿童性虐待，  Edelstein等(2005) 发现回避型个体的记忆准确性更低，同时高情绪性信息回忆量更少，这说明了情绪确实是一个重要的调节变量。但是可以发现这些实验材料的情绪效价不仅包括了积极、消极维度，也包括了其它负性因素，如焦虑、人际失败、性虐待、依恋对象是否在场等，因此虽然在不同程度上包含了个体在与依恋对象长期交往中形成的依恋风格的影响，但是这些研究并没有对把依恋相关性从情绪性中分离出来，而是把它们混为一谈。 为了探究真正影响回避型个体记忆加工的因素，  Edelstein (2006) 首次系统的比较了学习材料的情绪效价、依恋相关度和中性词汇对回避型依恋风格者工作记忆的影响。结果发现回避型个体与依恋相关的积极、消极刺激的工作记忆亏损均相关，与非依恋相关刺激和中性刺激的工作记忆容量无关。这说明了不是材料的情绪特性，而是材料依恋相关性带来的潜在成分(如拒绝、亲密)引起的焦虑或痛苦激活了回避型个体的依恋体系，从而导致了回避型个体的记忆亏损。随后，  马书采(2011) 采用同样的研究范式发现回避维度得分越高，对依恋词的工作记忆成绩越低，且对依恋词的回忆率显著低于中性词和情绪词，说明了回避性依恋者具有回避依恋性信息的注意偏向，支持了  Edelstein (2006) 的结果，但是对依恋词、中性词、情绪词这三类刺激，都出现了依恋回避维度得分越高，工作记忆成绩越低的趋势，说明了回避型依恋者的依恋回避具有刺激普遍性。回避性注意偏向在程度上存在非常显著的刺激特定性，对依恋性刺激的回避性注意偏向显著高于中性刺激和情绪性刺激。还有研究表明回避型依恋风格在对社会性且依恋相关的情绪性刺激的感知上存在差异，但对仅仅是负性或威胁性的社会性刺激的感知无差异  (Vrtička， 2012)  ，再次强调了依恋相关性的重要性。 此外，  Vrtička (2012) 发现回避型个体选择性的降低了对正性社会刺激的愉悦度评分，其它研究也发现回避型个体回忆依恋相关负性信息的情绪强度也较低  (Sutin & Robins， 2007)  ，同时高情绪性信息回忆量更少  (Edelstein et al.， 2005) 。出现这种现象的原因在于回避型个体的去激活策略有意识的抑制了对情绪性信息的加工，降低了情绪强度，以免引起心理疼痛。所以，回避型个体比其它依恋类型普遍报告较弱的情绪强度，因为不安全的内部工作模型已经过滤掉可能引起心理疼痛的情绪性内容。 那么依恋相关负性刺激是如何影响记忆提取的呢？一方面，依恋理论认为回避型个体会限制那些有潜在压力性信息的加工来避免依赖系统的激活，从而避免体验到心理痛苦。另一方面，  Mikulincer和Orbach (1995) 发现回避型个体报告高抑制、高焦虑，不易回忆负性记忆，其他生理指标也表明他们会体验到焦虑  (Dozier & Kobak， 1992) 。已有研究发现负性情绪、焦虑情境  (Schmader & Johns， 2003) 、高压力  (Klein & Boals， 2001) 会影响记忆加工，因为这些信息在一定程度上激活个体的依恋系统后，个体采用的情绪调节策略会使认知资源关注在应对负性情绪或自我调节上，从而忽视了事件的细节；也可能过大的压力会压倒个体的应对体系，导致记忆混论，致使不准确的记忆报告。
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user: 5. 回避型依恋系统子在记忆加工中的认知特点 Bowlby (1980) 假设当回避型个体面对导致痛苦的先前依恋相关的社会信息时，他的内部工作模型将提供防御性的机能。因此，假如以前当个体的依恋系统被激活时，他体验到了悲痛，那么当前IWM将限制可能激活依恋系统的类似信息的加工，以免个体重新体验悲痛，保护性的模式最有可能在个体加工潜在痛苦的消极依恋相关的社会信息时出现(当他们需要时依恋对象不在)。在依恋和记忆的研究中，  Fraley，Garner和Shaver (2000) 在  Bowlby (1980) 认知抑制观点的基础上，提出回避型个体把依恋相关的情绪性信息排除在注意之外至少有两种不同的方式，一种是事前防御策略，主要通过减少对那些可能激活不愉快感受的信息的注意，从而可以减少对该事件的编码信息量；另一种是事后防御策略，即提取失败，主要通过抑制已编码信息的激活和可接近性。两者都是去激活策略在不同阶段的表现，并且事前防御策略可能比事后防御策略更加有效  (Fraley et al.， 2007) ，因为一旦信息被编码且在记忆系统中进行表征就变成了一个敏感点，其它相关联信息也会导致这个敏感点的激活，而一经激活就可能破坏回避型个体自我依赖的表象。 Fraley和Brumbaugh (2007) 先用一段录音进行情绪唤醒，然后对被试关于录音内容的记忆进行了内隐和外显测验，结果发现高回避个体回忆的细节更少，内隐记忆测验成绩也更差；当通过给被试金钱奖励以鼓励回忆时，高回避个体仍然回忆较少的信息，说明高回避个体并非因为后期提取动机不足造成了记忆亏损，而是在记忆的编码阶段就抑制了信息的加工，从而减少了编码的信息量。此外，  Fraley et al. (2000) 测量被试听一段录音后所得到的记忆遗忘曲线发现回避型个体和这些故事细节被遗忘的速度并没有相关。  Edelstein (2005) 也发现回避型和非回避型依恋者在编码后同样都会描述或回顾这个故事。因为事后编码(回想和谈论)可以促进记忆，这些结果表明事后编码(回想和讨论)并不能完全解释回避型个体的记忆亏损。因此Fraley认为回避型个体的记忆亏损源自于编码和注意较少，而不是事后编码。这些行为学研究的缺点就在于无法把编码和提取阶段的指标分开，只能通过提取结果对编码阶段进行推断。虽然编码特异性原则  (Tulving & Thomson， 1973) ，迁移合适加工观点  (Roediger， Gallo， & Geraci， 2002) 等都认为编码的方式决定了随后提取的内容以及有效提取的方式，但已有研究发现提取并不是编码的完全复原，这些结果只能说明回避型个体对负性信息的记忆亏损源于编码阶段和提取阶段的去激活策略的共同作用，也无法得知两个阶段的去激活策略的作用大小和具体机制。 鉴于行为学实验只能从外部的行为结果对内部的加工过程加以推断，为了弥补行为学的缺陷，近年来研究者开始用认知神经科学的方法对依恋风格对编码阶段的影响进行了初步探索。早期成分N170、N200可以反映对面孔结构性的编码，研究发现对所有效价的面孔刺激，回避型个体比安全型个体均表现出较大的N200波幅  (Fraedrich et al.， 2010) 和N170波幅。这也说明回避型依恋较之安全型依恋在编码上更困难，他们采用的是非精细加工策略。  Mikulincer和Shaver (2009) 发现回避型依恋个体对负性刺激表现出增强的P300波幅也再次说明了在控制加工阶段回避型个体分配了一定的认知资源抑制了对负性刺激的编码。这个结果也许能解释为什么非安全型依恋被试具有强烈依恋不安全感的原因，因为他们对依恋刺激在编码的早期和晚期都存在不足，同时也反映出他们非安全依恋策略的使用。 在记忆提取阶段回避型个体同样会抑制依恋相关信息的提取，这个认知调节过程需要消耗认知资源。当认知损耗  (Kohn， Rholes， & Schemeichel， 2012) 或认知负荷增大  (Mikulincer et al.， 2004) 的情况下，回避型个体的防御等级会降低，以至于回忆更多的负性记忆。说明回避型个体的事后防御策略需要意志努力，是一个控制加工过程。但是自我调节损耗并没有影响正性记忆的提取，再次说明了这些记忆不需要采用抑制策略。
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user: 6. 总结与展望 尽管还有一些争议，但是关于回避型依恋风格记忆加工的认知–情绪特点深化了我们对回避型个体IWMs的认识。总的来说，回避型个体的情绪表征具有特异性，他们会抑制依恋相关信息的加工；在认知加工中回避型个体则“自上而下”的去激活策略抑制对依恋相关负性信息的记忆加工，导致了回避型个体的非精细编码和提取失败，事后防御策略的难度更大。去激活策略在构建和维持回避型个体的防御性心理系统上有很大的作用。未来研究可从依恋启动、记忆加工的神经机制，以及内隐记忆等角度进行进一步探讨。 6.1. 研究依恋系统激活问题对记忆加工的影响 虽然很多研究中在实验前试图通过各种方法启动被试的依恋体系，但是因为不清楚这些方法启动的依恋体系的充分和程度是否系统，因此在这些研究中，依恋风格是否真的影响到了个体在任务中的表现还有待商榷  (Rowe et al.， 2003) 。此外，  Woodhouse和Gelso (2008) 提出个体对情绪性事件重要性的感知与依恋系统是否激活、是否运用情绪调节策略有关系。现有研究发现依恋系统的外显启动比内隐启动效果更好；但是并不是所有的研究者都认为依恋系统需要在记忆编码前进行刻意的激活，认为其会在加工依恋相关信息的过程中自动激活，  Bowlby (1973) 就曾提出成人依恋系统是以个体无意识的方式运行的，后续研究发现感知皮层加工阶段的ERP早期成分也验证了这一假设。以后的研究可以就依恋系统激活与否、激活时间(如学习前、后)、激活方法(内隐、外显激活)、激活标准(依恋系统激活的成分和程度)等方面进行进一步的研究。 6.2. 采用认知神经科学的方法研究回避型个体编码和提取阶段的加工机制 研究发现回避型个体在注意的早期阶段就能迅速的区分出面孔的情绪效价，这时回避型个体表现为警觉而非抑制  (Dan & Raz， 2012) 。并且回避型个体在记忆编码后期如何采取去激活策略的具体机制还不清楚；并且按照依恋理论，回避型依恋个体为了避免依恋系统的激活，应该倾向于减少对依恋相关的负性信息的提取，但是有些行为学研究结果和这个观点刚好相反，个中原因至今也不是很确定。以后的研究可以采用认知神经科学的方法考察记忆编码和提取部分的内部加工机制，弥补行为研究的不足，为依恋研究提供新的视角和证据。 6.3. 注重回避型依恋个体影响内隐记忆的机制研究 在记忆领域，人们对经历过的事件不一定都能有意识提取， 有些信息尽管人们不能在直接的记忆测验中提取出来，甚至也没有觉察到自己拥有对这些信息的记忆， 但它们却影响着人们对一些特定任务的操作，即内隐记忆现象。依恋系统不仅具有意识性，还具有潜意识性，这已经得到了相关研究的支持。已有研究采用反应时实验和父母同伴依恋量表的方式，发现父母同伴依恋的内隐和外显依恋结构在三个维度上(信任、沟通和疏离)是分离的  (臧运洪，2011) ，  范寅莹(2012) 采用内隐测量与外显测量，也发现成人的亲子依恋和婚恋依恋在无意识层面与意识层面不存在一致性。因此，未来可以对回避型个体内隐及外显记忆的加工机制进行进一步的研究及比较，深化对回避型个体记忆加工的了解。
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user: 摘 要 采用等级排列法考察三年级、初一、高一和大学生数字偏好的发展特点及形成原因。结果表明：1) 当以百分比为指标时，三年级和初一学生最喜欢1和6，最不喜欢0；高一和大学生最喜欢7，最不喜欢4。2) 当以平均等级得分为指标时，三年级、初一和高一学生最喜欢6，大学生最喜欢6和8。另外，三年级最不喜欢0；初一最不喜欢0和4；高一和大学生最不喜欢4。3) 数字偏好的原因主要来自于谐音寓意和是否幸运，可能受多元文化和个人经历等因素的影响。这些发现表明我国青少年逐步形成“喜欢6和8，忌讳4”的数字偏好。 关键词 :数字偏好，发展特点，谐音文化，个人经历
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user: 1. 引言 数字是语言中用于表示数量和顺序的文字符号。然而，它的用途并不仅仅限制在计数方面，也承载着丰富的文化信息，形成了特有的数字文化现象，人们对数字的偏好就是其文化功能的主要表现  (Ang， 1997; Hock， 2004；成良斌，1995) 。 所谓数字偏好，是指人们对特定数字的回避或者喜爱  (Agarwal et al.， 2014; Boyd， 1985; Kramer & Block， 2011；韦嘉，张进辅，2011) 。  Kendall和Smith (1938) 研究数字样本分布时发现，由于存在人为偏好，样本中的数字并不完全服从随机分布。这种对不同数字的喜爱程度不同，是全人类都普遍存在的社会文化现象，但中西方各不相同。西方人喜欢数字3和7，因为它们都是奇数，是完美和谐的数字。另外，相传在《最后的晚餐》中，耶稣被坐在第十三个座位上犹大的出卖，最后被钉死在了十字架上，当天是星期五又是13号。因此他们认为星期五和13都代表坏运气，这两个不幸的数字最后会结合成非常不幸的一天，即“黑色星期五”  (Boyd， 1985; Kramer & Block， 2008; Palazzolo， 2005; Pokryshevskaya & Antipov， 2015; Shum， Sun， & Ye， 2014) 。我国则是一个非常讲究“谐音文化”的国家，具有美好谐音的数字受到很多人的喜欢，例如6的谐音为“禄”和“顺”，寓意功名利禄和顺利，8和9的谐音分别是“发”和“久”，寓意发财和长久；而4的谐音是“死”，受到很多人的刻意回避  (Agarwal et al.， 2014; Ang， 1997; Jiang， Cho， & Adaval， 2009; Levy et al.， 2011; Lip， 1992， 1995)  。 然而，对中国人数字偏好的研究主要来自于文化分析，实证研究很少。  Ang (1997) 使用七点量表要求69名已工作的中国成年人对数字0~9的幸运程度进行评分，结果表明数字8的幸运程度显著高于4。  韦嘉、张进辅(2011) 使用纸笔测验法随机抽样了1482名初一至高三的中学生，要求他们从0~9中选择最喜欢和最不喜欢的数字，并尽可能写明原因。通过对各数字选择人数的分析，结果表明中学生已经存在数字偏好，他们最喜欢数字6，因为6代表学业顺利；最不喜欢数字4，因为他们恐惧死亡。 数字偏好是一个随着时间、文化和地域而变化的动态概念  (Hamerman & Johar， 2013; Hock， 2004；陈永艳，张进辅，李建，2009) 。已往研究仅考察了某一阶段数字偏好的特点，并未从纵向的角度探讨数字偏好形成的年龄特点。首先，在数概念刚形成儿童的思维中，不会对某些数字明显喜欢或回避  (韦嘉，张进辅，2011) 。那么，从刚形成数概念的儿童到已具有一定数字偏好的中学生，数字偏好是如何形成的？其次，各年龄阶段的青少年在生理、心理等方面存在较大差异  (林崇德，2009) ，他们对数字的偏好是否也存在不同？第三，我国中学生最喜欢数字6，成年人最喜欢的则是8。那么，已经成年但尚未工作的大学生会最喜欢数字6还是8？第四，我国目前正处于社会转型时期，国内外各种思潮不断碰撞，互联网得到普及。那么，在传统文化、西方文化和网络文化等影响下成长的学生，数字偏好是否具有新的特点？其原因是什么？ 本研究的目的是探讨数字偏好的年龄发展特点及其形成原因，进行三方面的推进：首先，扩大了被试的年龄范围，选取了小学三年级、初一、高一和大学四个不同阶段的学生作为被试。其次，由于等级排列法具有较高的经济性、简便性、直观性和内部一致性，被广泛应用于偏好判断、感知觉的测量等方面  (郭秀艳，杨志良，2005；田晓明，冯成志，2009；吴鸿业等，1989) ，故本研究使用此方法；第三，本研究将全面分析青少年最喜欢或最不喜欢每个数字的原因。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 来自14所学校的小学三年级、初一、高一和大学生四个年龄阶段共计1186名学生参加了实验。除没有任何偏好、漏排和重复排序的72名学生以外，共收回有效问卷1114份，有效率为94.7%。其中，三年级230名被试，男110人，女120人(M = 8.91岁，SD = 0.37)；初一年级286名被试，男147人，女139人(M = 12.89岁，SD = 0.38)；高一年级298名被试，男133人，女165人(M = 16.19岁，SD = 1.80)；大学生300名被试，男女各150人(M = 20.06岁，SD = 1.72)。 2.2. 程序 采用个别施测和集体施测两种方式。要求每个被试把数字0、1、2、3、4、5、6、7、8、9按照从最喜欢到最不喜欢的程度依次排序，并分别说明最喜欢和最不喜欢数字的原因。 2.3. 数据输入及统计分析 首先将被试按照喜欢程度对0~9这十个数字排列的先后顺序分别赋予不同的等级，从最不喜欢到最喜欢的数字依次录入等级1、2、3、4、5、6、7、8、9和10。然后统计四组被试对每个数字选择最喜欢和最不喜欢人数的百分比后，进行第一次排序。最后，将四组被试每个数字的平均等级得分进行重复测量方差分析，并结合Z分数的值对其第二次排序。
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user: 3. 结果 3.1. 最喜欢和最不喜欢数字人数百分比 由于四组被试人数稍有不同，为了更科学地进行比较，我们将三年级、初一、高一和大学生对每个数字最喜欢和最不喜欢的人数所占百分比进行统计。结果表明从最喜欢的角度看，三年级排在前两位的分别是1和6，初一年级位居前两名的分别是6和1，高一学生分别是7和6；大学生最喜欢7的人数也最多，其次是0。从最不喜欢的角度看，三年级和初一排在前两位的均分别为0和4，高一年级最不喜欢的分别为4和0；大学生最不喜欢4的人数最多，其次是7 (见表1)。 3.2. 每个数字的平均等级得分 对每个数字的等级分进行4 (组别：三年级、初一、高一、大学生) × 10 (数字0~9)的重复测量方差分析，其中，数字为组内变量，组别为组间变量。结果表明数字和组别的主效应显著，数字：F (9， 9963) = 47.65，p < 0.001，η 2 = 0.89；组别：F (3， 1107) = 2.71，p = 0.043，η 2 = 0.10。数字和组别的交互作用显著，F (27， 9963) = 4.72，p < 0.001，η 2 = 0.01。 简单效应分析结果表明，三年级学生对数字6的平均等级得分除与8无显著差异之外，均高于其它数字，p值最大为0.003；数字8与1、7无显著差异，但后两者的平均等级得分均显著低于6，高于数字4，p值最大为0.003；数字2、3、5、9的平均等级得分均显著低于6和8，最大p值为0.044；数字4的平均等级得分显著高于0，而低于其它8个数字，p值最大为0.016；数字0的平均等级得分最低，均显著低于其它数字，p < 0.001。 初一学生对数字1和6的平均等级得分除与5差异不显著之外，均高于其它数字，p值最大为0.048；数字5还与9无显著差异，但高于其它数字，p值最高为0.035；数字8和9的平均等级得分显著低于数字1和6，而高于数字0和4，p值最高为0.035；数字2、3和7的平均等级得分低于1、5和6，但高于数字0，p值最大为0.043；数字0和4的平均等级得分最低，p值最大为0.043。 高一学生对数字6和8的平均等级得分最高，均高于其它数字，p值最大为0.029；数字9除与1、2无显著差异以外，均低于6和8而高于其它数字，p值最大为0.018；数字1和2的平均等级得分显著低于6和8，而高于0和4，p值最大为0.002；数字3、5和7则显著低于6、8和9，而高于4，p值最大为0.013；数字0的平均得分较低，除与3、7无显著差异之外，只高于数字4，p = 0.001；数字4的平均得分最低，显著低于其它9个数字，p值均小于0.001。 大学生对数字6和8的平均等级得分最高，均显著高于其它数字，p值最大为0.004；数字0、1、2、3、5、7、9的平均得分居中，均低于数字6和8而高于4，p值最大为0.004；数字4的平均等级得分最低，均低于其它9个数字，p值均小于0.001。 最后，根据四组被试对各数字的平均等级得分求出百分数，然后查出相应的Z分数  (张厚粲，徐建平，2009) ，并结合方差分析的结果，分别排列出每个组别的等级顺序(见表2)。 3.3. 原因分析 分析表明，青少年数字偏好的原因包括是否带来幸运、数学信息、是否好看和直觉四大类。除极少部分被试不能说明原因，仅凭直觉排序外，数字是否带来幸运占最大的比例。其中，谐音的寓意是否吉利均接近总数的一半(见表3)。 Table 1 The percentage of the most like and least like from 0 to 9 of four group 程度 组别 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 最喜欢 三年级 6.1 17.8 10.9 3.0 5.7 6.1 15.7 5.2 13.9 14.8 初一 12.2 13.6 11.2 5.2 2.1 3.5 17.5 7.0 11.2 11.2 高一 6.0 10.4 8.7 8.4 5.4 6.4 13.8 14.4 13.4 13.1 大学生 14.7 6.7 8.7 8.3 9.7 6.3 9.3 16.0 10.7 9.3 最不喜欢 三年级 40.0 7.4 8.3 5.2 20.0 2.6 0.4 3.0 3.5 8.7 初一 27.3 4.9 15.0 6.6 15.4 8.7 1.4 5.2 5.9 14.7 高一 17.1 5.4 8.7 7.7 32.6 5.4 3.0 10.4 3.4 8.4 大学生 11.7 6.3 6.3 5.7 29.0 5.7 4.3 15.3 3.0 12.0 表1. 四组被试对数字0~9最喜欢和最不喜欢的人数百分比(%) 注：排在最喜欢和最不喜欢前两位的百分比为粗体字，以示强调。 Table 2 The average scores and rand order of the most like and least like of four group 组别 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 M 3.49 5.75 5.44 5.54 4.82 5.64 6.57 5.73 6.25 5.72 三年级 Z分数 -0.28 0.36 0.28 0.31 0.10 0.34 0.62 0.36 0.50 0.34 等级顺序 7 3 5 4 6 4 1 3 2 4 M 4.59 6.19 5.50 5.41 4.75 5.98 6.47 5.16 5.62 5.53 初一 Z分数 0.05 0.47 0.28 0.26 0.08 0.42 0.56 0.18 0.33 0.28 等级顺序 7 2 5 5 7 3 1 6 4 5 M 4.91 5.66 5.69 5.31 3.77 5.31 6.90 5.22 6.49 5.95 高一 Z分数 0.10 0.33 0.33 0.23 -0.2 0.23 0.65 0.21 0.59 0.42 等级顺序 6 4 4 5 7 5 1 4 2 3 M 5.46 5.49 5.46 5.23 4.33 5.51 6.26 5.32 6.24 5.48 大学生 Z分数 0.28 0.28 0.28 0.28 -0.05 0.28 0.53 0.26 0.50 0.28 等级顺序 2 2 2 2 3 2 1 2 1 2 表2. 四组被试对0~9喜欢程度的平均等级得分(M)及等级顺序 Table 3 The choosing reasons’ frequencies and percentages of four group 组别 幸运数字 数学信息 是否好看 直觉 合计 谐音寓意 个人经历 三年级 237 (49.7%) 130 (27.3%) 73 (15.3%) 22 (4.6%) 15 (3.1%) 477 初一 236 (47.8%) 124 (25.1%) 83 (16.8%) 19 (3.8%) 32 (6.5%) 494 高一 272 (49.4%) 152 (27.6%) 70 (12.7%) 32 (5.8%) 25 (4.5%) 551 大学生 288 (51.8%) 147 (26.4%) 46 (8.3%) 45 (8.1%) 30 (5.4%) 556 表3. 四组被试选择原因的频次及百分比
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user: 4. 讨论 4.1. 数字偏好的发展特点 本研究采用等级排列法，要求被试按照从最喜欢到最不喜欢的顺序对数字0~9依次排列。与以往研究相比，既有一致的地方，也有较多新的发现。 首先，当从最喜欢人数百分比的角度来看，数字偏好存在一个发展的过程。从三年级最喜欢数字1，到初一最喜欢6，发展到高一和大学生最喜欢7。三年级学生最喜欢的数字是1，主要与学习成绩有关，因为他们很多人想考第一名。与以往研究结果一致，初一学生最喜欢数字6的人数最多，表明他们更希望学业和生活顺利  (韦嘉，张进辅，2011) 。不一致的是，高一和大学生最喜欢数字7的人数最多，并不是数字6或8，这是本研究最大的发现之一。主要原因来自三方面，其一是他们认为一周有7天，因此7是最神奇的数字  (Boyd， 1985) ；其二是偶像的队服号是7号，所以他们也最喜欢数字7；其三则是受到日本漫画和游戏的影响。 从最不喜欢的角度来看，最不喜欢的数字是从0逐渐发展到4的。其中，三年级和初一学生最不喜欢的数字都是0，其次才是4，说明传统文化中认为数字4不吉利的观念虽然已经影响到他们，但不是最主要的原因。他们最不喜欢0主要与考试成绩有关，由于数字0的谐音是“零”，意味着考试成绩是零分，而他们不想考出这么差的成绩，所以相对于4，他们更回避0。高一和大学生被试最不喜欢的数字是4，因为谐音是“死”而被认为不吉利，这与以往研究一致  (韦嘉，张进辅，2011；Ang， 1997; Lip， 1992， 1995; Kramer & Block， 2008， 2011) 。 其次，当以平均等级得分为指标进行考察时，也可看出我国的传统文化和个人经历随年龄的增长逐渐影响被试的数字偏好，具有三个鲜明的发展特点。第一，四组被试平均等级得分最高的都是数字6，这说明传统文化中6是吉利数字、“六六大顺”的寓意已经影响到了三年级学生，并且到大学生一直稳定地存在。而对数字8的喜欢则有一个相对曲折的过程。三年级学生对数字6和8的喜欢等级分别位于第一和第二。与  韦嘉和张进辅(2011) 的研究一致，初一和高一学生都最喜欢数字6，通过对原因的分析，这主要与他们希望学业顺利有关。不同的是，初一被试对数字1的喜欢等级位居第二，分析表明这可能与他们更希望学习成绩能考到第一名有关；数字8则位于第四，喜欢程度较低。而高一学生对数字8的等级顺序为第二，喜欢程度回升。大学生被试对数字8的喜欢程度继续增加，与数字6一起并列第一。通过分析，被试喜欢数字8也主要是由于其谐音为“发”，寓意发财，受传统文化影响  (Ang， 1997; Jiang， Cho， & Adaval， 2009; Kramer & Block， 2008， 2011) 。 第二，总的来说，四个年龄阶段的被试最不喜欢的数字是0和4，但也有一个逐步变化的过程，与最不喜欢人数百分比的结果很相似。具体表现在三年级学生最不喜欢数字0，其次才是4，最主要原因是他们最不喜欢考零分，也不喜欢一无所有。这说明传统文化中忌讳数字4已经对他们产生初步影响，但由于学习成绩更为重要，所以他们更不喜欢0而非4。初一学生平均等级得分最低的是数字0和4，二者之间没有显著差异，表明对学习成绩考差的担忧与对死亡的恐惧同时都是他们不愿意面对的。而高一被试最不喜欢的数字是4，其次才是0，这表明高一学生忌讳数字4，并首次超过对成绩和未来的担心。到了大学阶段，对4的平均等级得分显著低于其它所有数字，表明传统文化中4寓意“死亡”对大学生的影响非常大。 第三，对每个数字喜欢的等级顺序呈现出由分散到集中的趋势。从表2可以看出，根据Z分数的结果，三年级、初一和高一被试对每个数字的等级顺序均有7个等级，非常分散，表明个体对每个数字的等级评分从三年级到高一存在很大差异。然而，大学生被试的等级顺序只有三个，非常集中。除了最喜欢数字6和8，最不喜欢4以外，其它七个数字的平均等级得分均无显著差异，这表明文化对数字偏好的影响在大学阶段已经基本形成。  韦嘉和张进辅(2011) 发现中学生最喜欢数字6，  Ang (1997) 则发现中国在职工作成年人最喜欢数字8。而本研究发现大学生最喜欢的数字既有6，又有8，这个结果介于中学生和在职工作的成年人之间，这可能与大学生所处的角色和人生经历有关。尽管他们已是成年人，但仍然是还没有参加工作的学生，因此学业和人生顺利、以及经济上能富足可能在他们心目中都同等重要  (Kramer & Block， 2008， 2011) 。 4.2. 数字偏好的原因分析 分析表明，影响青少年数字偏好的最主要原因为数字是否幸运。所谓幸运数字，一般是指在某方面给人带来好运气的数字  (Hamerman & Johar， 2013; Kramer & Block， 2011) ，主要有两个来源：其一，源自于传统文化中数字的谐音是否吉利。例如，数字6、8和9的谐音分别为顺、发和久，对应顺利、发财和长久等吉利的寓意；数字4的谐音为死，对应死亡的不吉利寓意，这主要受传统文化的影响  (Ang， 1997；成良斌，1995；韦嘉，张进辅，2011) 。与传统文化中6的谐音还有“禄”不同，本研究的所有被试并未将数字6和古人所推崇的功名利禄联系在一起。其二，来源于个人经历。例如，青少年认为与生日和学号等有关的数字能带来好运，因此很喜欢这些幸运数字。反之，如果某个数字带来不好的运气，他们就会最讨厌这个数字  (Hamerman & Johar， 2013) 。这种由于谐音或个人经历的建立数字偏好主要是通过人们的错误归因产生，认为其预示着吉凶，是数字迷信的一个直接原因  (Agarwal et al.， 2014; Kramer & Block， 2008， 2011; Pokryshevskaya & Antipov， 2015；陈永艳，张进辅，李建，2009；韦嘉，张进辅，2011) 。 对数字0和1的偏好是不断发展变化的，可能与学习有关。以数字0为例，主要包括从零开始，寓意起点和希望；担心考试得零分以及一无所有三个方面。其中，三年级、初一、高一和大学生担心考试得零分依次占45.5%、33.3%、4%和0%，呈现不断下降的趋势；认为0代表起点和希望分别占5.7%、15.6%、16%和23.7%，则呈现逐渐上升的趋势；而象征一无所有分别占45.5%、46.7%、40%和38.2%，变化的幅度虽然不大，但总的比例较高。由此可见，年龄越低，学习成绩对数字偏好的影响越大；而年龄越大，所受教育程度越高，成绩影响越小，思考的角度越丰富。 传统文化认为由数字“二”组成的词语例如“二百五”和“有二心”等大多具有贬义的色彩。然而原因分析表明被试并没有将2与上述原因联系，却更多地指向网络中流行的“很二”和“二货”等，认为其寓意傻和笨，是辱骂别人的话。也有一小部分人认为自己就很二，则是取其傻傻的、可爱的意思，具有调侃自己的意味  (杨彩贤，2014) 。学生认为数字5在网络中的谐音为“我”，故对2和5的谐音寓意可能主要受网络文化的影响。 另外，数学信息包括奇偶性、大小以及是否容易计算三个方面，均与数学学习有关，体现出表示数量和顺序等信息的数字本身对偏好的影响。与传统观点不一致的是，四组被试对奇偶性均未出现“以双为美、以偶为吉”的一般趋势，而表现为较大的个体差异。而是否好看体现为数字形状所带来的感觉。以数字0为例，形状是一个圆，最喜欢的认为它对称完美，而最不喜欢的认为圆是空的。
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user: 5. 结论 1) 当以最喜欢和最不喜欢数字的人数百分比为指标时，三年级和初一学生最喜欢的数字分别是1和6，最不喜欢的均是0；高一和大学生都最喜欢7，最不喜欢4。 2) 当以平均等级得分为指标时，三年级、初一和高一学生最喜欢6，大学生最喜欢6和8。三年级学生最不喜欢数字0，其次是4；初一学生最不喜欢0和4，高一学生最不喜欢4，其次是0；大学生最不喜欢4。 3) 数字偏好的原因主要来自于其是否带来幸运，可能受谐音文化和个人经历等影响。
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user: 摘 要 上个世纪90年代研究者就创造力的领域一般性和特殊性展开激烈争鸣，标志着创造力的研究从领域一般性深入到具体的表现领域。创造力的领域特殊性成为创造力研究中的重要取向。测量重点也从发散思维测验过渡到对不同领域创造性表现的测量。由于创造力的复杂性，如何测量成为研究进展中的重要问题。本研究从创造力领域特殊性的概念出发，对同感评估、标准化测验和自我报告这三类创造力的领域测量进行评析。最后，对该领域的测量提出展望。 关键词 :创造力，领域特殊性，同感评估，标准化测验，自我报告
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user: 1. 引言 在目前的创造力研究中，领域一般性和特殊性是最具争议的问题之一。上个世纪90年代开始，研究者开始就创造力的领域一般性和特殊性展开激烈争鸣。创造力的领域一般性观点认为创造力存在跨领域的一致性，不同领域存在通用的、创造力相关认知技能 (Plucker， 1998) ；而创造力的领域特殊性观点认为不同领域的创造力需要不同的认知技能，在某一领域的创造力很难迁移到其他领域 (Baer， 1998) 。在心理学研究中，  商卫星和熊哲宏(2007) 认为，尽管“领域特殊性”还不是一种统一的心理理论，但已成为一种重要的心理学思想或研究范式。我国研究者也开始关注到这个现象并展开研究 (吕凯，2014；吉海霞，谷传华，2011) 。虽然领域特殊性已经成为创造力研究中重要的取向，但由于创造力本身的复杂性，对不同领域创造力的测量仍在发展之中，对目前的测量研究进行述评和展望，可以为创造力领域的研究进展提供方法上的借鉴。
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user: 2. 创造力的领域特殊性概念 领域特殊性思想最早是由进化心理学家提出的，他们认为对人类最重要的是适应性行为，而适应性行为在各个领域是不同的。领域一般性的心理结构无法提高行为的适应性，行行精通必然是样样稀松，领域特殊性的发展则因为其具有更多进化优势而被自然选择所青睐 (Cosmides & Tooby， 1994) 。 随着进化和人类文明的繁荣发展，关于人类智力或心智的复杂性和特殊性也在理论和实证研究中得到了充分的证实。 Gardner (1983) 的多元智能理论认为，人类的智能分为七方面，即语言智能、逻辑–数学智能、音乐智能、空间智能、身体–运动智能、人际关系智能和自我认识智能。 Feist (2004) 也提出了七种心智领域，分别为心理、物理、生物、语言、数学、艺术和音乐。智力、心智领域均与创造力之间有着非常密切的关系，如果个体存在着多种形式的智能和心智组成，那么也可能存在着多种形式的创造力。Baer和Plucker曾就创造力的领域特殊性和一般性问题首次在《Creativity Research Journal》上进行争辩： Baer (1998) 认为创造性思维是在特殊领域表现出来的，不仅具有领域特殊性，还具有任务的特殊性，他认为广义的领域包括各种认知能力，如语言、数学、音乐或语言等，将更狭义的任务界定为微领域。 Plucker (1998) 则认为创造性是领域一般性的，所谓的领域特殊性研究只是对理论的选择性解释，存在概念、方法和逻辑等问题。这次公开的争鸣标志着创造力的领域特殊性研究的正式开端。 不论是在理论层面，还是实证研究层面，学者们对创造力研究的关注焦点从领域一般性扩展到领域特殊性 (Baer， 2012) 。创造力的游乐园模型 (Kaufman & Baer， 2004; Baer & Kaufman， 2005) ，提出创造力的四个层次结构：先决条件(Initial Requirements)、一般主题领域(General Thematic Areas)、领域(Domains)和微领域(Micro-Domains)。创造力的领域特殊性发展模型  (Plucker & Beghetto， 2004; Plucker & Zabelina， 2009) 则从纵向发展的角度，提出创造力的领域一般性–特殊性水平会随着社会环境和个体从童年到成年的发展变化而变化，随着个体的成长和发展，其创造力的领域特殊性更高。这是目前两个具有代表性的专门阐述了领域特殊性的创造力理论。除了理论层面，实证研究中对于创造力的领域特殊性的探讨也成为研究的趋势。在实证研究中，研究者从测量(创造性产品评估)和干预(创造性训练)两个不同的角度来检验创造力是否具有领域特殊性的问题，认为回答问题的关键是看不同领域的创造性作品评分是否相关，以及在一个领域的创造性训练是否可以促进另一个领域的创造力 (Baer， 2012) 。 Conti等人(1996) 检验了13个不同领域的创造性作品的相关，发现8个正相关，4个负相关，1个零相关，且13个相关系数平均分很低(r = 0.11)，只解释了1%的变异。 Baer (2008) 的研究也发现类似的结论：不同领域产品的创造性评分相关很低。 Han (2003) 通过三个研究来探索创造力的一般性和特殊性问题，研究1中检验了109个7~8岁的孩子在语言、艺术和数学这三个不同领域的创造性表现和一般创造性思维技能的关系，只有讲故事和数学问题的相关显著(r = 0.28)，语言和艺术，数学与艺术之间的相关均不显著，一般性发散思维对各领域创造力的预测力也很低；研究2通过对3个高创造力孩子的案例研究检验了创造力的一般性和特殊性是如何体现的。这两个研究均支持了创造力存在领域的特殊性。 Dow和Mayer (2004) 在研究1中请被试对顿悟问题进行分类，揭示了共有4类顿悟问题：言语、数学、空间和言语和空间的综合题，在研究2和3中，被试分别接受了4类不同的问题解决训练，空间问题解决训练组比言语问题训练组在空间问题解决上的表现更好，在其他类型问题解决上则未有这种优势表现。这些研究支持：一个领域的创造力不能预测另一个领域的创造力。从创造性产品评估和创造性训练两个不同的角度对“创造力是否具有领域特殊性”的检验增添了人们对创造力领域特殊性的关注。
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user: 3. 创造力测量的发展 创造力的测量经过几十年的发展已经较为成熟。 Zeng，Proctor和Salvendy (2011) 归纳了十类测量创造力的方法：心理测量工具(发散思维测验)、人格量表、态度和兴趣系列、传记调查表、同伴提名、教师提名、专家评定、产品评价、卓越表现、自我报告的创造性活动和成绩。这里并未区分一般领域和具体领域的创造力。上述的十类测量中，针对发散思维、人格、态度和兴趣偏重于创造力的一般性，传记、提名、自我报告既可评估创造力的一般性特征(如个体表现出的创造性人格、态度等)，也可用于对具体领域创造力的评估(科学、艺术、数学、音乐、绘画等)，专家评定、产品评估、卓越表现则针对具体领域背景下的人或产品，更适合作为测量不同领域创造力的方法。 自上个世纪90年代创造力的领域特殊性研究兴起以来，如何测量到真实的创造力，使测量结果更具生态学效度成为该领域首要关注的基本问题。创造性思维、创造性人格测验均是对创造力一般性特征的测量，比如使用广泛的Torrance发散思维测验曾受到研究者的强烈批评 (Baer， 2008) ，但同时有研究者支持它可以作为测量一般性创造力的有效工具 (Kim， 2006) 或者至少是预测创造力的良好指标 (Kim， 2008) 。随着领域特殊性研究的发展，研究者开始提出发散思维不等同于创造力 (Runco， 2008) ， Kim (2008) 的元分析发现发散思维和创造性成就的相关显著，但是很低(r = 0.22)。研究者认为个体的领域性知识在理解和测量创造力上有更重要的作用，测量真实情景下的创造力成为更被认可的有效测量方法  (Weisberg， 2006) 。研究者通过对不同领域(如讲故事、写作、数学和艺术) 创造性产品的考察，从而测量以实际表现为基础的创造力 (Baer， 1996， 1998; Han， 2003) 。
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user: 5. 未来展望 虽然已有很多针对创造力的不同领域的测量方法，但是就领域测量的研究现状而言，尚需要从以下几个方面完善：1) 创造力领域结构的研究：创造力领域特殊性的发展推进了人们对于不同领域认识的深化， Baer和Kaufman (2004) 提出的创造力游乐园模型区分七个主题层面 (Kaufman， Cole， & Baer， 2009) ，每个主题层面是具体的领域，每个领域下面又有微领域，对领域的结构进行了层次上的界定，但由于不同主题层面存在相互包含关系(如企业和人际)，而且对于领域及微领域的具体划分并没有详细的说明和实证的支持，因此只是在理论构思上提供了启示。对创造力领域结构进行清晰的界定是对不同领域创造力进行测量的基础，因此未来需要更多针对创造力的领域结构的实证研究；2) 标准化测量的发展：创造力领域的标准化测验评分中不需要依赖于专家的评估，更为经济、高效，但标准化建立过程中却要求很高，一方面测验需要建立详细的评分标准、程序和可参照的常模，另一方面领域的特殊性越高，越需要具体领域的专家和心理测量学家的共同合作，因此目前发展成熟的、针对具体领域的标准化测验并不多，这也是未来的测量研究需要开拓的部分；3) 多元化测验的发展：创造力本身是一个多元的概念，在领域上有一般性和领域特殊性之分，在内容上有个人(person)、过程(process)、环境(press)和产品(product)之分，在水平上又有微创造力、小创造、专业和卓越创造力之分。最近有学者在这个方面进行了开创性的探索，发展了针对科学和艺术领域的多角度测验组合，该组测验包括领域一般性和特殊性的成分，兼顾了创造性过程的两个主要阶段(观点的产生和评估)，包括两个创造性成就测验(专业创造力或卓越创造力)，还包括与创造力关系密切的智力和人格测量 (Agnoli， Corazza， & Runco， 2014) 。多元化创造力测验的发展可以对创造力进行更为全面、真实的考察，使得我们可以更近距离地触及“创造力”的本质。
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user: 摘 要 美国非常重视培育核心价值观，积累了丰富的经验，其基本做法是通过政府、政党、中介组织、学校、媒体、法律、宗教、实物、文化产业、高科技等途径、手段和方法进行直接或间接的灌输与渗透。系统梳理、理性分析、批判汲取美国培育核心价值观的实践路径，对于培育社会主义核心价值观具有重要参考意义和借鉴价值。 关键词 :美国，核心价值观，培育路径
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user: 1. 引言 美国在其历史发展中非常重视培育核心价值观，积累了丰富的经验。系统梳理、理性分析、批判汲取美国培育核心价值观的基本做法，对于我们培育社会主义核心价值观具有重要参考意义和借鉴价值。
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user: 2. 通过政府培育核心价值观 当今社会，政府行为对核心价值观的确立及其在全社会的普及与强化起着主导作用。美国政府一直把培育和宣扬自由、平等、人权、民主、法治作为国家战略，以改造世界的价值观为己任，打着“维和”与“反恐”的口号进行价值观输出。这一行径遭到了世界上许多国家的谴责，那些美国企图“拯救”的国家也纷纷起来反抗。1994年，美国总统把道德与人格教育列入施政纲领，规定每年举行一次白宫人格教育会议、每年拨专款400万美元用于人格教育测试和教育活动，并从1996年起联邦政府每年另拨270万美元资助10所中小学创立青少年“品质教育”样板[ 1 ] 。