DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 乐观的概念 乐观是日常生活中的一个大众概念，人们通常将乐观理解为一种积极的心态。在学术界，目前对乐观的定义主要有三种取向。 2.1. 乐观的气质取向 最早对乐观进行研究的是Scheier和他的团队。Scheier & Carver (1985)认为乐观是一种稳定的人格特质，是个体对未来普遍的积极的期望，这种期望涉及个体的整体生活，而非仅仅是生活的某个领域，这种乐观又被称为气质性乐观(Carver & Scheier， 2014)。根据这种定义，乐观者倾向于期望好事情更多眷顾自己，悲观者倾向于期望坏事发生在自己身上。这是公认的与乐观的起源和现实生活最为相符的一个概念，它也在乐观的研究领域中得到最广泛认同和使用。 2.2. 乐观的解释风格取向 Peterson和Seligman (1984)认为人们对未来的期待主要源于对过去事件的解释，乐观是一种解释风格，是个体对成功或者失败进行归因时表现出来的一种稳定倾向，并把解释风格分为两种：乐观解释风格(Optimistic Explanatory Style， OES)和悲观解释风格(Pessimistic Explanatory Style， PES)。乐观解释风格将消极事件归因于外部的、暂时的、具体的因素，将积极事件归因于内部的、稳定的、普遍的因素；悲观解释风格将积极事件归因于外部的、暂时的、具体的因素，将消极事件归因于内部的、稳定的、普遍的因素。 2.3. 乐观的信息加工取向 Sharot等人(2007)从信息加工的角度来定义乐观，指出乐观是人们认识世界时存在的一种普遍的认知偏差。人们总是期望未来是好的，即使并没有足够证据来支持这种期望，例如在对未来事件进行评估时，个体更容易夸大事件的积极结果，而忽视其他可能的消极结果。Sharot等(2011)的研究发现，这种认知偏差发生在信息加工阶段，人们总是偏好注意积极信息，对消极信息表现出较弱的编码能力。这种观点说明了乐观很有可能是人类进化的结果，为了更好地生存下去，人们选择关注积极信息而忽视消极信息。
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user: 3. 乐观的测量 不同研究者对乐观的内涵具有不同的理解，因此从各自的角度出发，采用不同的方式对乐观进行测量。 3.1. 生活定向量表 测量乐观的一种方式是直接询问人们对未来生活的期望是好还是坏。Scheier和Carver编制的生活定向量表(The Life Orientation Test， LOT)和修订版(LOT-R)就是采用这种方式来测量乐观的。该测验包含一系列的陈述，如“我总是乐观地面对未来”、“我很少指望有好事会发生在我身上”，被试评估他们赞同这些描述的程度。得分越高，表示个体乐观水平越高。Scheier和Carver主张LOT量表是单维度量表，他们将乐观倾向和悲观倾向视为单一维度上的对立两极，大多数人都只是处于这一维度上的某个点，每个人所处的位置都不同，因此每个人的乐观倾向水平也不同。然而一些研究者并不赞同单因素模型，他们认为乐观倾向和悲观倾向并非同一维度上的两极。Glaesmer等(2012)采用验证性因素分析表明，LOT量表具有两个维度，乐观与悲观存在较低相关(r = −0.2)，是两种不同的结构。尽管如此，乐观结构的一维、二维之争并未停止，值得更进一步探讨。 3.2. 解释风格量表 Seligman等(1984)以归因理论为基础，把乐观看作一种解释风格，采取归因风格问卷(The Attributional Style Questionnaire， ASQ)来测量。解释风格问卷给被试提供一系列包括积极结果和消极结果的假设事件，问他们产生每一种结果的主要原因是什么，并在多点分量表上对这些原因进行归因选择，包括普遍的和特定的、持续的和暂时的、内在的和外在的。问卷包含12个假设事件，6个积极事件和6个消极事件，每个事件都需进行一下三种因果关系评估：内部的—外部的、稳定的—不稳定的、整体的—局部的，总分越高，个体解释风格越乐观。然而有研究发现，对消极事件的稳定归因风格与一般期望的测量只存在中等程度的相关(Ahrens & Haaga， 1993; Peterson & Vaidya， 2001)。因此，尽管两种测量方式与概念上相似的结果相关，但是他们不能相互代替。 3.3. 信息转变任务 Sharot (2011)根据乐观的认知偏差定义，采用一种可操作的方式来测量乐观，这使得乐观的测量有了实质性的突破。信息转变任务(information updating task)是Sharot等(2011)提出一种新的研究乐观的实验范式。其基本思路是首先让被试对事件发生在自己身上的可能性做一次评估a，然后给被试呈现该事件发生在与被试相似的其他个体身上的平均可能性b；最后， 等被试执行评估完所有的事件之后，让被试对这些事件发生在自己身上的可能性进行再次评估c。如果再次评估的可能性低于平均可能性，即c < b，则说明被试进行了乐观的认知调整，如果再次评估的可能性高于平均可能性，即c > b，则说明被试进行了悲观的认知调整。 Sharot，Kanai等人(2012)进一步对“信息转变”范式进行了补充， 来控制个体记忆效果对概率事件评估的影响。研究者让被试回忆之前呈现的相应积极和消极事件的概率为 P (C)，整个过程中，被试的记忆错误为ME (A)，并且研究者发现记忆错误与之前呈现该事件的概率无关，即发现个体对这些事件存在良好的记忆效果，个体并不是根据记忆经验对概率事件进行客观评估，而是以乐观和积极的方式进行概率评估。
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user: 4. 乐观的益处 大量研究结果表明乐观给人们带来的益处颇丰。这些研究主要集中于健康领域和个人成就领域。最近几年，研究者在人际关系尤其是亲密关系领域开展乐观的研究，发现乐观对亲密关系的建立和维持具有积极作用，这为乐观研究开辟了一个新领域。 4.1. 乐观与健康 乐观的研究最早在身体健康领域受到研究者关注。一项为期八年的对妇女的健康调查项目显示乐观者患冠状心脏疾病和死于该疾病相关原因的可能性更低(Tindle et al.， 2009) 。相比悲观者，他们有更强的免疫反应功能(Szondy， 2004)、更快的痊愈速度(Ebrecht et al.， 2004)以及更健康的饮食方式(Hingle et al.， 2014)。 在心理健康领域，乐观被认为是心理健康的重要预测变量。研究结果指出越乐观的人越倾向于报告更高水平的生活满意度和积极情绪以及更低水平的消极情绪。许多研究发现成人的乐观和积极情绪或消极情绪有强烈的直接关系，Schweizer等人(2001)的研究结果表明，个人乐观与生活满意度呈显著正相关，和抑郁呈显著负相关。国内研究也表明乐观人格与生活满意度、积极情感具有显著正相关，与消极情绪具有显著负相关(温娟娟，郑雪，2011) 。个体乐观倾向越强，抑郁水平越低(陶沙，2006) 。 4.2. 乐观与个人成就 一些研究者对青少年群体进行研究，发现乐观者在学业上能够取得更好的成就。一项研究发现乐观能够预测学生的学业成绩，乐观与更少的辍学以及更好社会适应相联系(Solberg Nes et al.， 2009)。在考试情境中，高乐观水平的女生体验较低的考试焦虑，并获得考试高分。有研究者认为，这可能是在追求多重目标的过程中，乐观者能够更好地平衡各目标间努力的付出(Segerstrom， 2006)，例如对高优先目标增加投入，对低优先目标减少投入(Geers et al.， 2009)。还有研究者对乐观与职业生涯成功之间的关系进行了研究，发现一个人的乐观倾向还影响职业生涯的成功与否(Peterson et al.， 1988)。例如Seligman和Schulman (1986)在考察乐观型解释风格与人寿保险公司销售代理绩效表现之间关系时发现，前两年里，乐观型解释风格问卷得分排在前50%的销售代理比排在后50%的代理多卖出37％的保险。之后，研究者对103名新进销售代理人员进行一年的追踪调查也得出类似结果，乐观得分较低(排在后50％)的销售代理放弃工作的可能性是乐观得分较高(排在前50%)的同事的两倍。 4.3. 乐观与人际关系 人际关系领域是乐观研究的一个新领域。研究者发现，乐观与一种温暖而略占优势的人际风格相联系，乐观的男性对自己的人际关系更加满意，并且拥有更加和谐的夫妻关系(Smith et al.， 2013)。相比悲观主义者，乐观主义者能成功地处理人际关系危机，而且他们的孩子也具有更好的适应性(Heinonen， et al.， 2006)。 有研究者将焦点转向亲密关系领域，发现乐观作为一种稳定的人格特质，对亲密关系具有促进作用。Srivastava等(2006)对106对情侣进行问卷调查，结果显示，在乐观水平上得分高的被试对亲密关系有较高满意度，并且乐观者的伴侣也报告更高的亲密关系满意度，一年后对这些情侣的关系状况再次进行调查，发现乐观能显著预测一年后情侣的关系维持状况。Neff和Geers (2013)采用日记法(Daily diary)对52 (N = 104)对新婚夫妻进行为期12天的追踪研究，发现个体的乐观水平越高，对婚姻的幸福感也越高。一年后的追踪研究显示，高乐观者婚姻幸福感下降较少。Smith等(2013)的研究结果表明乐观与更好的婚姻适应相联系，乐观预测婚姻关系的改善。乐观与婚姻适应的关系不是简单的期望效应，而是乐观这一人格特质的结果。
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user: 5. 乐观如何带来益处？ 众多研究证明了乐观在生理、心理、学业、人际关系等领域给人们带来诸多益处，那么乐观是如何使这一切发生的呢？目前主要有两种观点来解释乐观的益处。 5.1. 乐观与应对方式 乐观是如何给个体带来益处的？一个可能的解释是乐观者和悲观者处理逆境的方法不同。在许多方面，这种差异反应在应对方式上。即乐观的人即使遇到困难也继续努力；悲观者遇到困难尝试逃避，甚至放弃。例如，在冠状动脉搭桥手术后，比起悲观病人，乐观的病人更可能参加心脏康复项目，摄入维生素和吃低油脂的食物。另一项对女性患乳腺癌患者的研究着重考察了两种应对反应：斗争精神(面对癌症并试着打败它)和无助，这两种对方式在乐观与一年后的生活质量间起中介作用(Schou et al.， 2005)。Nes和Segerstrom (2006)的元分析显示，面对压力情景，乐观者与悲观者应对方式的差异主要表现在以下四个方面：乐观者倾向于面对问题、接受现实、坚持目标、问题聚焦；而悲观者倾向于逃避问题，否认现实、放弃目标、情绪聚焦。应对方式影响个体的主观幸福感和生活质量被大量研究证实，因此，乐观者比悲观者有更好的心理结果部分是因为他们应对方式上的差异。 5.2. 乐观与知觉偏差 除了应对方式，还有研究者将关注点转向乐观者的认知特点上。已有研究表明乐观者对信息存在积极偏好，甚至在信息加工的无意识阶段——信息的选择和编码阶段，这种偏好就已经发挥作用。Segerstrom (2001)在情绪的stroop任务中发现，高水平的乐观与对积极词汇注意偏差的增加正相关，与对消极词汇注意偏差的减少负相关，在控制情绪变量后，相关任然显著。Karademas和他的团队(2007)在注意偏向的研究中发现高气质乐观者更偏好注视快乐的词汇。Peters等人(2016)对56名被试进行眼动追踪，发现高气质乐观者对快乐表情注视时间较长，而对愤怒、痛苦的表情的注视时间较短。乐观者在社会认知过程中也存在知觉偏差。社会认知领域的研究表明，乐观者进行信息判断时，容易出现知觉偏差。比起悲观者，他们更倾向于高估积极事件发生的可能性，低估消极事件发生的可能性，表现出更大的积极偏差(Davidson & Prkachin， 1997；陈瑞君，2012)。Sharot等人(2011)对乐观的脑机制进行探索，发现乐观可能与消极信息编码过程的减弱以及消极信息的更新失败有关。乐观与知觉偏差的研究表明，乐观是一种具有认知成分的人格特质，它影响个体如何观察自己及周围环境，如何加工输入信息以及如何根据这些信息做出决定。 总之，面对困境，乐观者采用积极的应对方式，付出持续努力克服困难，这让他们更容易获得好的结果。然而，乐观者与悲观者在信息加工和社会认知上表现出的差异说明乐观是一种具有认知特点的人格特质，它影响人们如何观察自己及周围环境，如何加工输入信息以及如何根据这些信息做出决定。面对相同情境，乐观者更倾向于对外部输入进行积极解释，从而表现出更多适应性的行为方式，对积极信息的认知偏好可能是乐观为人们带来益处更为本质的原因。
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user: 6. 乐观总是好的吗？ 乐观总是好的吗？在某些情况下，乐观是否会给人们带来损失？这是研究者一开始就关注到的问题。一些研究者认为乐观可能给人们带来损失的情况是存在的，因为过度乐观可能导致人们低估潜在威胁或者高估自己的应对能力，从而导致糟糕的结果。确实有部分研究证明了乐观的不利影响。例如一项关于赌博的研究发现，相比悲观者，乐观者对赌局结果有更多的积极期望，并且在输掉赌局后表现出较低的减少赌注的意愿(Gibson & Sanbonmatsu， 2004)。研究中的被试实际上没有赌博问题，但是这个结果说明了在赌博情景下乐观可能带来的问题。还有一项研究显示，具有较低乐观水平的创业者在新的创业实践中有更好的表现(表现定义为员工的成长和收入) (Hmieleski & Baron， 2009)。然而这项研究有一个样本问题：创业者通常是一个群体中特别乐观的人。研究者认为低乐观预测更好的创业表现，说明乐观可能在一些情景中有曲线效应，这值得进一步研究。
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user: 7. 小结与展望 本研究从以下几个方面进行了回顾：乐观的定义与测量方式；乐观给人们带来的积极影响以及乐观通过何种方式影响人们的生活，大部分研究都表明乐观是一种令人向往的特质。但是从现有研究看来，还存在一些不足。 首先，研究者对乐观概念的研究还未达成共识。气质取向将乐观看作一种期望，解释风格取向将乐观看作一种归因风格，信息加工取向则将乐观看作一种认知偏差，三种取向从各自的角度展开研究，但应看到这三种取向有相互交汇的地方，即都强调了乐观的认知特点。未来研究应该注意对三种取向之间的相互联系进行探讨，从认知方面深化乐观研究。 其次，关于乐观的结果变量方面已展开了大量研究，众多研究表明乐观是一种心理资源，对人们的生活产生积极影响。然而关于乐观前因变量方面的研究，目前还少有研究涉及。人们的乐观来源于哪里？那些对生活充满悲观情绪的人们，该如何提高他们的乐观水平？这些问题都是未来研究应该关注的。 最后，有研究表明乐观并非总能为人们带来益处，乐观也有消极作用。在诸如赌博的风险情景中，过于乐观似乎会让人们低估风险，或者高估自己应对风险的能力，从而导致损失。人们在生活中总是面临各式各样的风险，如健康风险、投资风险、创业风险等等，在这些风险情景中，乐观究竟会给人们带来收益还是损失？这也是未来研究的方向之一。
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user: 摘 要 左右两半球在隐喻加工中的作用一直饱受争议，有研究支持右半球具有特殊作用，也有研究发现左右两半球对于隐喻加工没有差异。通过总结以往研究发现，隐喻性质和言语水平是导致研究结论不一致的重要原因。未来对于隐喻的研究要区分不同隐喻类型并在不同的言语水平上进行考察。 关键词 :隐喻加工，左半球，右半球 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 隐喻(metaphor)，也称为暗喻，是一种没有明显比喻词的比喻形式。认知隐喻观提出隐喻作为人们经验、认知、思维、语言、行为的基础，是人类生存的主要和基本方式。日常用语有大约70%的沟通来自隐喻，其使用的普遍性和重要性不言而喻。传统认知科学一直把右半球当作“无声半球”，即大脑左半球是语言加工的绝对优势半球。然而越来越多的研究表明，大脑右半球在理解幽默言语、讽刺、反讽、请求、间接请求、隐喻等其他非字面义的功能性言语中发挥了重要作用(Brownell， Michel， Powelson， & Gardner， 1983; Bihrle， Brownell， Powelson， & Gardner， 1986; Kaplan， Brownell， Jacobs， & Gardner， 1990; Brownell & Stringfellow， 1999; Eviatar & Just， 2006)，但有关右半球在隐喻加工中是否具有特殊作用，学术界至今仍未形成十分一致的观点。
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user: 2. 右半球在隐喻加工中具有特殊作用 隐喻加工右半球优势的最初证据来自对脑损伤群体的研究，这些研究发现患者在一般语言理解和隐喻理解上的表现存在差异。如在Winner & Gardner (1977)的研究中依次给脑损伤患者呈现隐喻句和图片，要求患者判断图片与隐喻句是否匹配。结果发现右半球损伤患者(RHD)比左半球损伤患者(LHD)更难进行匹配任务(Winner & Gardner， 1977)。Brownell等人(1990)要求被试对目标词的替代词语进行选择，目标词包含两类：一种是多义形容词(例如：“warm”具有隐喻义“loving”)、另一种是多义名词(例如：“pen”具有非隐喻义“writing implement/cage”)。结果发现，左半球损伤病人比右半球损伤病人更偏向选择隐喻义的替代词(Brownell， Simpson， Bihrle， Potter， & Gardner， 1990)。 近些年，许多采用脑成像技术在健康人群体中的研究也支持右半球在隐喻理解中的特殊作用。Bottini等采用PET技术发现理解隐喻义时右侧前额叶、右颞中回、右前楔叶有额外激活，研究者认为右半球在隐喻理解过程中具有独特作用(Bottini et al.， 1994)。Sotillo等人(2005)利用ERP源定位技术探讨了在隐喻理解的某一阶段是否存在右半球优势。先呈现一个不熟悉的比喻句(如“城市的绿肺”)，该句消失后呈现两种情况的刺激词，一种是可以定义句子的词(如“公园”)，另一种是不能定义句子的词(如“信号”)，要求被试判断句子与词语之间是否有语义关系，并记录分析被试阅读目标词的ERP。结果发现两种目标词在大脑右侧颞中回和右侧颞上回区域有不同程度的激活。实验结果支持了右半球(右侧颞叶皮层)至少在隐喻加工中某一阶段具有独特作用(Sotillo et al.， 2005)。Mashal等人(2005， 2007)利用fMRI技术发现，新颖隐喻在右半球的颞上沟和额下回有更强的激活(Mashal， Faust， & Hendler， 2005; Mashal， Faust， Hendler， & Jung-Beeman， 2007)。Faust和Mashal (2007)使用分视野技术考察了隐喻加工的半球差异。实验材料为新隐喻、传统隐喻、一般语义、无关四类关系词对，被试判断语义是否相关。结果发现，对于新颖隐喻，呈现在左视野（右半球）比呈现在右视野（左半球）时，被试有更高的正确率和更短的反应时，而其他几种材料没有发现右半球的促进效应。研究者认为右半球至少在新颖隐喻加工过程中的某一阶段（如隐喻意义的整合阶段）起到了关键的作用(Faust & Mashal， 2007)。接着二人(2008)又将分视野技术与信号检测技术相结合进行研究，并得到了重复性结果。实验1的信号是新颖隐喻词对，实验2的信号是一般语义词对，两个实验中的噪音均是语义无关的词对。结果发现右半球对于区分新颖隐喻和无关词对比左半球有更高的敏感度；而在区分熟悉的一般词对和无关词对时，左右半球的敏感性没有显著差异。实验结果表明右半球对于语义距离远的概念之间建立语义联结有一定优势(Mashal & Faust， 2008)。
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user: 3. 右半球在隐喻加工中不具有特殊作用 在隐喻加工的右半球优势理论在学术界风靡的同时，也有越来越多的研究对其提出质疑。如Lee & Depretto (2006)的试验中给被试依次听三个词，词1 (hot)与词2 (cold)存在字面义上反义词的关系，而词3有两种情况：一种是词2的字面义的近义词(chilly)，另一种是词2隐喻义的近义词(unfriendly)。被试判断词3与词2在意义上是否相似。实验发现理解隐喻义比理解字面义在大脑左半球的前额叶、颞-顶叶联合区有更多的激活，而没有出现更多的右半球激活(Lee & Depretto， 2006)。Stringaris等人(2007)探讨隐喻义句，字面义句和无意义句三种不同句子类型加工的脑机制。被试判断句子是否有意义。结果发现隐喻义句和字面义句在反应时上没有差异。脑成像结果也表明加工隐喻时左侧额下回、左侧丘脑有更多激活(Stringaris， Medford， Giampietro， Brammer， & David， 2007)。Kacinik和Chiarello (2007)采用分视野技术探讨句子情境下隐喻词汇加工的半球差异，句子语境居中呈现，目标尾词分别在左右半球呈现。被试对目标词做真假词判断。结果发现在加工速度上，左半球快于右半球；字面义目标词快于隐喻义目标词；清晰语境快于混淆语境。且在清晰语境下，无论是左半球还是右半球，字面义目标词和隐喻义目标词都比无关目标词的反应快，且差异显著。这一结果并不支持右半球在加工隐喻词汇时的优势作用，两半球在加工一般句子或是隐喻句时非常相似，且均为左半球占优势。右半球受到语境限制而选择激活与语境一致的信息，研究者认为语境而不是词义的优势决定了左右半球在加工字面义和隐喻义句子时的激活情况(Kacinik & Chiarello， 2007)。Bohrn等人(2012)通过元分析方法发现，隐喻加工主要激活左半球，只有新颖隐喻额外的激活右侧额下回，研究者推测这可能与被试需要把新颖隐喻中的抽象概念联系起来产生一个不明显的隐喻义有关(Bohrn， Altmann， & Jacobs， 2012)。而在最近的行为学研究中，Forgács等人(2014)则比较了新颖隐喻义和新颖字面义的加工。实验材料为没有文本背景的名词-名词复合词对，结果发现无论是在左视野还是右视野，两者的加工速度都没有差异(Forgács， Lukács， & Pléh， 2014)。 更有意思的是，在关于隐喻加工的系列研究中，早期发现的右半球优势，在随后的研究中并没有得以重复。如Rapp等人2001年的研究支持右脑优势理论，而2004年和2007年的fMRI研究转而支持左脑加工说，实验中给被试阅读结构为“An A is a B”的字面义句和隐喻句，并对两种句子的时态、词频、任务难度等进行严格匹配。实验结果发现加工隐喻句比加工字面义句并没有更多地激活右半球，而主要激活了左额下回、左颞下回以及左颞中回和左颞下回后部等区域。2007年的研究使用“单侧性指数”分析背外侧前额叶、颞回、颞中回、在颞下回、楔前叶、颞极、海马体等兴趣区，也没有发现隐喻加工的右半球优势，而主要在左半球加工(Rapp et al.， 2001， 2004， 2007)。
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user: 4. 隐喻加工需要左右半球共同参与 全脑说主张隐喻加工不只是某一半球发挥作用，而是全脑分工合作，共同参与。Kacinik和Chiarello (2007)的研究中实验2探讨典型隐喻句的左右半球加工差异。字面句/隐喻句作为启动句居中呈现，字面义词/隐喻义词作为目标词分别在左右视野呈现，分为一致条件(字面句-字面启动，隐喻句-隐喻启动)和不一致条件(字面句-隐喻启动，隐喻句-字面启动)，结果发现在无论在左半球还是右半球，一致条件下的字面义和隐喻义目标词都有启动效应，研究认为在有适当语境的情况下，左右半球通达隐喻意义的过程非常相似(Kacinik & Chiarello， 2007)。 Arzouan等人(2007)采用ERP源定位技术，要求被试对新颖隐喻词对、传统隐喻词对、一般字面义词对、无关词对进行语义判断任务。结果发现新颖隐喻和无关词对更多的激活了右脑，而传统隐喻和一般字面义更多的激活左脑。研究者认为隐喻加工中右半球的参与是非充分的，需要大脑两半球复杂的动态加工结合(Arzouan， Goldstein， & Faust， 2007)。Coulson & Petten (2007)采用ERP和分视野技术相结合探讨隐喻加工的加工时程与半球差异。句子按照句尾字面义/隐喻义词语的预期程度分为三类：按预期结束(高预期的字面义)、合理的但不按预期结束(低预期字面义和低预期隐喻义)，句子尾词为目标词，在左视野或右视野呈现。研究发现隐喻句引发的脑电活动在两半球的表现非常相似，没有明显的一侧化(Coulson & Petten， 2007)。Schmidt等人(2007)的研究发现，无论是隐喻义还是一般字面义，均表现为不熟悉的、语义关系遥远的内容加工具有右半球优势，熟悉的、语义关系密切的内容加工具有左半球优势，语义关系的远近而非隐喻义决定了右半球是否参与。结果进一步支持左右脑的分工学说，左脑负责语义关系较近联系密切的信息加工，而右脑则负责语义关系较远联系不紧密的信息加工(Schmidt， Debuse， & Seger， 2007)。 在中文语境下，Ahrens等人(2007)利用fMRI技术考察与一般字面义句子相比，理解常规隐喻和异常隐喻时是否会激活不同的脑区。实验中三种类型的句子结构没有相似性，且异常隐喻句的理解程度显著低于其他两类句子。实验仅要求被试阅读句子。结果发现常规隐喻义与一般字面义相比，只有大脑右半球颞下回有轻微激活；异常隐喻义和常规隐喻义相比，在双侧额中回和中央前回以及右侧额上回、左侧额下回、梭状回等区域都有更多激活。研究者认为在隐喻加工中，左右脑都有激活(Ahrens et al.， 2007)。
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user: 5. 研究展望 近年来的实证研究有些支持右半球在隐喻加工中具有特殊作用，有的研究却持截然相反的观点，但总结发现这些矛盾并非无法调和。首先，以往研究未对隐喻类型加以区分，不同研究中隐喻材料的差异是导致研究结论不一致的一个重要原因。隐喻不是只有单一类型的比喻性语言，区分不同类型的隐喻将会推进语言理解的理论。其次，言语水平的差异是导致研究结论不一致的一个重要原因，以往研究中有的实验以词语材料进行研究，而另外一些研究使用句子材料，句子材料包含的语境信息会影响隐喻加工。因此对于隐喻的研究要区分不同隐喻类型并在不同的言语水平上进行考察。近期的一项fMRI研究发现不同言语水平上不同的隐喻类型具有不同的脑区激活(李莹，2015)。因此对于隐喻加工机制研究，应当对隐喻类型和言语水平加以区分。
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user: 摘 要 目的：研究从集中注意力的生理方面出发探究屏住呼吸对短时记忆的影响，从而为注意与记忆的课题提供新的证据。方法：实验研究采用的是被试内设计，以0~9的阿拉伯数字随机组成的3~13位数字串为记忆材料。选取40名大四学生为被试，通过E-Prime程序来测量个体在正常呼吸条件下和屏住呼吸条件下的短时记忆广度的成绩。结果：1) 正常呼吸条件下与屏住呼吸实验条件下的短时记忆广度有显著差异(p < 0.01)，主动控制的屏住呼吸不利于个体的短时记忆，会造成对短时记忆的干扰。2) 在正常呼吸与屏住呼吸实验条件下的短时记忆广度都不存在性别差异(p > 0.05)。结论：主动屏住呼吸对短时记忆广度有负面影响。 关键词 :屏住呼吸，注意，短时记忆，数字记忆广度 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 短时记忆是指保持在一分钟以内的记忆，短时记忆广度则被认为是评价短时记忆能力的一个重要指标。美国心理学家Miller (1956)是第一个对短时记忆进行定量研究的，他认为短时记忆能进行组块，并且他提出短时记忆的信息容量为7 ± 2个组块。组块能够提高记忆的容量和效率，同时也表明短时记忆容量的有限性。Baddeley (1974)发现个体的短时记忆只能维持2秒，如果在此期间不及时进行复述，记忆痕迹就会迅速衰退，而短时记忆容量实际上是指个体在2秒内能够加以复述的项目数量，一般我们将之称为短时记忆广度，而测量记忆广度主要有数字、图片、汉字和位置这四类。国内李德明、刘昌和李贵芸(2003)对个体的数字工作记忆广度进行了研究，结果表明被试的平均数字工作记忆广度为5.9 ± 2.1。前人探讨了许多关于影响短时记忆广度的因素，如年龄、材料、教育、背景声音等物理或社会因素(张乐，2005；包燕，2003)，却极少涉及到个体的生理因素对短时记忆的影响。 呼吸是维持个体生命活动所必须的基本生理活动之一。人的自主呼吸的过程为：呼气—屏气—吸气—屏气。呼吸虽然属于无意识运动，但呼吸频率是能受个体意识控制的，它与个体的心理生理状态密切相关。Kraemer (2005)指出屏住呼吸会使血压上升，屏住呼吸时，个体会感到缺氧，当屏住呼吸的时间延长后会产生呼吸困难，这时个体不仅会加深呼吸，而且主观上还有不适的困压感。而紧张会促使个体下意识地屏住呼吸和注意高度集中，而注意资源的有限性却决定了我们对所加工的信息进行选择和取舍。无意识地屏住呼吸会使个体高度集中注意力，短暂地提高记忆效率。 在认知心理学中，其中P300是事件相关电位(Event-related potential， ERP)中稳定反映个体认知功能的内源性成分，它与个体的记忆、注意等认知过程密不可分。而在医学中存在一种名为阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive sleep apnea hypopnea syndrome， OSAS)的病，它的重要症状是认知功能损伤，主要表现为记忆、注意、判断等的损伤(邹可等，2014；郭全荣，2014)。潘志杰等人(2011)探讨了OSAS患者的P300指标和记忆功能的状况，提出慢性间歇低氧可能导致与记忆相关的脑功能区域发生损伤性变化；此外国内彭小虎(2009)研究发现呼吸相位与P300波幅密切相关，呼吸各相位可能对大脑皮层产生影响，因此在病理学中缺氧与记忆密切相关。 很少有研究关注个体在进行记忆时是否会受到生理因素的影响，并且一般对于呼吸的研究都是在医学或病理学的基础上进行的，比如有研究发现事件相关电位P300与个体的认知功能密切相关等。本文是基于前人的研究来探索屏住呼吸和认知功能之间的关系，在日常生活中注意、记忆和学习的有效性紧密相关，但在研究中往往只考虑到注意的对象、分配或转移，而忽略注意集中时所伴随的生理反应对短时记忆的影响。研究者想通过本实验对个体在屏住呼吸时的短时记忆广度与正常呼吸时的短时记忆广度之间进行观察对比，从而了解人们在高度集中注意下产生的屏住呼吸的行为是否利于人们思考和记忆。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究工具 实验硬件设备为一台戴尔笔记本，屏幕分辨率为1366 × 768，通过心理学实验软件E-prime 2.0编制实验程序，并控制实验的进程。被试端坐于计算机前，眼睛距离屏幕约65 cm。实验环境安静，采用日光灯照明。记忆材料为0~9的阿拉伯数字随机组成的3~13位数字串。 2.2. 被试选取 在本研究中，采用方便取样的方法抽取40名来自于湖南第一师范学院本科学生，平均年龄22岁，年龄范围是20~23岁。所有被试视力正常或矫正视力正常。
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user: 3. 实验研究 3.1. 研究方法 本研究采用的是被试内设计，其中被试的任务是在两种不同呼吸情况下完成数字记忆广度实验。第一次被试在保持正常呼吸下进行实验；第二次被试用左手捏住鼻子屏住呼吸进行实验。数字记忆广度实验过程：被试看完实验指导语后，按“Q”键开始实验。屏幕上正中央出现红色“+”注视点500 ms后呈现数字系列，每个数字呈现200 ms，呈现完一个数字系列后立即将记忆内容输入到屏幕中答案方框中，然后按“Enter”键继续。其中每个数字系列之间有1000 ms的间隔时间。实验分为练习阶段和正式实验阶段，练习阶段的数字长度为3~4，正式实验阶段的数字长度为4~13，每个长度进行三次尝试，练习阶段每个长度有两次及以上尝试通过后则进入正式实验阶段。 正式实验分为两轮，第一轮是被试在正常呼吸条件下进行数字记忆广度实验，当被试进行完第一轮实验后休息2~3分钟，然后进行第二轮实验。第二轮实验是被试在记忆每个数字系列和输入答案的过程，需将左手捏住鼻子屏住呼吸，在输完一个数字系列的答案后至按“Enter”键继续下一个数字系列之间，被试可以换气。其中捏鼻屏住呼吸是模仿医学中屏住呼吸训练而来(陈亚静等，2017)。 本实验将被试随机分为两组，每组20人，第一组被试先进行正常呼吸条件下的数字记忆广度实验，再进行屏住呼吸条件下的数字记忆广度实验。第二组被试则是以相反的顺序进行实验(图1)。 图1. 行为实验流程 3.2. 实验结果 通过E-Prime 2.0的E-Merge对数据进行预处理，然后将预处理的数据导入到SPSS 16.0软件中进行数据的统计和分析，而本实验计算数字记忆广度的方法是将每一系列连续呈现3次，则以3次都能通过的最长系列作为基数，再将其他能通过的刺激系列的长度按1/3或2/3加在基数上，两者之和算作记忆广度。 3.2.1. 正常条件下和屏住呼吸条件下的短时记忆广度的差异性比较 为了考察被试在正常呼吸和屏住呼吸两种实验条件中短时记忆广度的差异性，所以采用了配对样本t检验，发现全体被试(N = 40)在正常呼吸条件下的短时记忆广度为：7.58 ± 1.35 (M ± SD)；全体被试在屏住呼吸条件下短时记忆广度为：7.01 ± 1.15 (M ± SD)。被试在两种实验条件下的短时记忆广度的差异非常显著(t = 3.66，p = 0.001)，支持假设一。 3.2.2. 不同性别的被试在正常呼吸和屏住呼吸实验中的短时记忆广度的差异性比较 本文采用独立样本t检验的方法比较13名男性和27名女性分别在正常呼吸和屏住呼吸实验中短时记忆广度的差异性，如下表1。 由表1可知，在正常呼吸实验中，男性和女性的短时记忆广度不存在显著差异(t = 0.281，p = 0.78)；在屏住呼吸实验中，男性和女性的短时记忆广度同样也不存在显著差异(t = 0.255，p = 0.80)。目前，很少有研究表明数字短时记忆存在性别差异。由于男性和女性在思维上存在差异，也许会对记忆不同材料时出现性别差异，这一方面还需进一步研究。 3.2.3. 正常呼吸和屏住呼吸实验中被试错误个数的比较 为了排除屏住呼吸的个体生理差异，将每个被试同样短时记忆广度的不同实验中的错误数进行比较，发现被试普遍在同样短时记忆广度内屏住呼吸时错误个数较多，如下图2。以此证明，无论个体能坚持屏住呼吸的时间长度是多少，屏住呼吸还是会对短时记忆造成一定干扰。 图2. 折线图 Table 1 The descriptive results of the short-term memory span experiments in different sex subject 实验类型 性别 n M SD 正常呼吸实验 男 13 7.67 1.23 女 27 7.54 1.44 屏住呼吸实验 男 13 7.08 1.21 女 27 6.98 1.15 表1. 不同性别的被试在两种实验中短时记忆广度实验中的描述性结果
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user: 4. 讨论与结论 4.1. 研究讨论 本实验测量了40名被试在正常呼吸条件下和屏住呼吸条件下短时记忆广度，发现被试在屏住呼吸实验条件下记忆力显著衰退。而不同性别的被试在两种实验条件下并未有显著差异。许多研究指出被试在正常呼吸条件下进行的短时记忆广度实验，一般会采取复述的策略，特别是长度不断增加，一般到7~8位数时，个体会下意识的出声复述。但是在屏住呼吸条件下，采取不了出声的复述策略，从而在一定程度上影响了短时记忆效果。当个体在屏住呼吸时，大脑会自动分配资源和能量来维持这个行为。当我们主动屏住呼吸时，我们会感到心跳加快、心情紧张，反而更想深呼吸，这是因为大脑接受到缺氧的信号，给自己的全身应急机制带来警告。而如果我们大脑在接受到警告信号时，我们还在一边进行记忆，大脑可能会产生一定的混乱或者是资源的重新分配，从而限制短时记忆所需要的注意资源。 4.1.1. 从生理的角度探讨屏住呼吸对短时记忆的影响 在实验刚开始时，屏住呼吸也许会让被试更好的集中注意力，短时记忆的效果会很好。但注意有分散的时候，尤其是生理上的不适应会更容易造成注意力的分散。而注意分散又属于凭借意志的认知情绪调节策略，有研究表明：注意分散能降低主观消极情绪，并且注意分散能很大程度降低杏仁核的激活，杏仁核是记忆的重要脑机制，当屏住呼吸造成生理不适，慢慢导致注意分散，在一定程度上抑制了杏仁核的激活，从而影响了对记忆材料的复述(Sheppes et al.， 2011)。 有科学家推测，人体的膈肌是通过长时间地主动收缩，来使胸腔保持扩张，从而达到屏住呼吸的效果(王建波，2009)。在这种情况下，在实验中当短时记忆广度不断增加时，个体的屏气时间会逐渐加长，由于膈肌没有正常收缩，它会向大脑发送刺激信息，可能就是因为大脑受到这种刺激，让我们隐约觉得不舒服最后到难受，个体就会主动换气和加深呼吸，所以研究者猜测当大脑同时接收记忆的信息和屏住呼吸的信号时会产生资源竞争。大脑对氧气的消耗占全身需氧量的1/5，人体的短时记忆过程也是需要氧气的参与，大脑缺氧会影响短时记忆的加工过程。而且脑的慢性轻度缺氧即可引发困倦、注意力分散、记忆力降低等症状，也由此可以解释屏住呼吸的缺氧对短时记忆造成的影响。但关于此实验中大脑的具体变化需要进一步的研究。 4.1.2. 从注意的角度探讨屏住呼吸对短时记忆的影响 依照传统的注意和记忆的理论，需要注意资源的认知加工都是控制加工。在整个实验中，短时记忆的知觉组织需要注意资源，而且顺序回忆相较于自由回忆在编码和提取阶段都需要较多的注意资源，同时屏住呼吸是人为主动造成的也需要占用注意资源。个体在有意识地屏住呼吸时会分散一部分认知资源，而且随着时间延长，个体屏住呼吸会让身体产生越来越多的不适应，即使个体通过努力去进行有意注意那些记忆材料，可是也还是会产生疲劳感，就如在日常生活中，我们有时候紧张到一定程度会感觉到短暂的记忆空白，记忆效率下降。有研究表明短时记忆的顺序回忆不同于自由回忆，顺序回忆数字在编码上就同时存在时间和知觉组织对注意资源的竞争，加上之前所说的屏住呼吸也分散了一部分注意资源，资源的竞争导致了短时记忆的成绩变化。 4.1.3. 关于屏住呼吸对短时记忆影响的性别差异不显著 在国内外关于短时记忆的研究中，普遍得出性别对于数字记忆广度没有显著影响。男性在理解记忆和抽象记忆方面较强，而女性在机械记忆和形象记忆方面较强。对于随机数字这种实验材料在普通人的短时记忆中属于无意义材料，所以并无性别差异。 总而言之，本研究通过实验对个体在屏住呼吸时的短时记忆广度与正常呼吸时的短时记忆广度之间进行观察对比，得出个体在主动屏住呼吸时短时记忆广度下降，不利于个体的思考和记忆。在一定程度上为屏住呼吸和认知功能的研究提供了新的证据和思考方向。这同时也建议我们在日常生活中，面对各种压力，需高度集中注意力时要学会调整自己的呼吸，如采用腹式呼吸、放松式训练等心理恢复手段，这种放慢呼吸的心理训练以减少大脑能量消耗来进行放松恢复、消除疲劳，放慢呼吸有调节内平衡的作用，让个体以更佳的状态进行思考和活动。 4.2. 研究结论 (1) 个体在正常呼吸条件下与在屏住呼吸条件下的短时记忆广度之间存在极其显著的差异。其中个体在屏住呼吸时的短时记忆广度会下降。 (2) 男、女性在正常呼吸条件下与在屏住呼吸条件下的短时记忆广度不存在性别差异。
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user: 5. 研究的不足与展望 总体而言，本研究存在一些需要再改进和后续研究的方面，总结如下： 本研究关注的是个体在屏住呼吸时对短时记忆广度的影响，在实验过程中不免会受到环境中噪音因素影响，虽然采用恒定法将噪音作为额外变量控制在一定范围内，但不免会有一些意外因素存在。从以往研究来看，未曾有学者研究过关于呼吸对于短时记忆广度的影响，对屏住呼吸和注意之间直接关系的探讨也暂未出现，前人研究都是通过紧张间接地探究呼吸与注意的关系，因此不免在本研究中缺少关于该现象的生理机制更有说服力的解释，不过这也可以作为后续研究的一个发展方向。其次虽然本研究中男性和女性的数字记忆广度无显著差异，但这只是从短时记忆的数字材料出发的。而且男性和女性在思维方面有不同，可以采用不同的材料来测量之间的差异，或者测量不同年龄的人群在屏住呼吸时对短时记忆广度的影响。
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user: 摘 要 采用“80.8”神经类型量表对苏州市六所不同类型高校的810名在校大学生进行研究。结果发现，大学生神经类型的分布主要集中在中间型、强中间型、中下型等几个类型，1~4型和13~16型这两类极端神经类型所占人数较少。大学生神经类型分布在性别上无显著差异，但在不同类型学校中存在显著性差异。在大脑机能特性方面，男、女大学生联合测试的得分平均分和漏率平均分上不存在显著差异，而在错率平均分上男、女大学生之间存在显著差异。不同类型学校之间的大学生联合测试得分平均分、错率平均分和漏率平均分之间都存在显著差异。对学生进行神经类型的研究，可以了解其脑机能特点及其潜能，有利于进行因材施教和开展教育、教学研究工作，提升高校学生综合素质。 关键词 :神经类型，大脑机能，素质教育 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 神经类型是大脑高级神经活动特性的一种描述，是个体行为差异的内在因素。高级神经活动的内在特征是生来就有的，即先天决定的，但出生后的环境和个体实践活动的综合影响能使神经活动发生改变，而且后天的影响在神经类型的形成中起重要的作用。巴甫洛夫首先提出了神经类型的概念，并且深入研究了神经系统类型特性和判断方法，通过大量的实验研究，提出了神经系统的兴奋和抑制过程的强度、平衡性和灵活性三种基本特性，按照三种基本特性将人的神经类型划分为活泼型、安静型、兴奋型、弱型四种类型。巴甫洛夫认为神经系统类型是先天的，并在一定程度上受到后天环境的影响。 国内学者张卿华和王文英教授(1993)根据高级神经学说理论，原创设计出我国心理学第一个心理测量量表与测评方法——“80-8”神经类型测验量表法，对人的大脑机能能力和特性进行测量与评价。上个世纪80年代以来，运用“80.8”神经类型测验量表法，对全国27个省、自治区、直辖市7-22岁男、女学生10万余人进行了大脑机能测验，对了解中国学生大脑机能发育水平的现状、特点及其规律有重要的参考价值。此后，神经类型测试广泛应用于超常学生选拔、运动员及航天员选材等各种人员选拔及学生心理档案建设中。 因为课题组的研究时间集中于1980年代，距离现今时间有30年之久。中国社会在改革开放30多年之后，已经发生了翻天覆地的变化。随着经济的飞速发展，人们生活水平的逐步提高，学生生活、成长的环境不同于1980年代，教育条件也不可同日而语，大学生神经系统的类型的分布是否也会因为环境的转变而改变，这值得我们进一步的研究。随着社会就业竞争压力的日益增大，对在校大学生的素质综合教育显得更加迫切和具有现实意义(张卿华，王文英，2008)。此外，通过对大学生进行神经类型测试，了解大学生的脑机能特点及其潜能，有利于进行因材施教和开展教育、教学研究工作，有利于探讨大学生如何在现有神经类型水平上改进学习策略，提高学业成绩，有利于促进学生素质的全面提高。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 对江苏省苏州市三种类型的6所高校内810名在校大学生进行施测，其中男生217人，女生593人。每种类型学校人数分布情况：I类(本一本二)学校222人，II类(本三)学校189人，III类(专科)学校399人。对所有被试组织团体施测，且被试首次参加该“808”神经类型测试。 2.2. 研究工具和研究程序 采用张卿华、王文英设计的80.8神经类型测试表，让被试完成三份作业。作业1：在8种相似符号中规定两种符号为阳性符号，其余均为阴性符号，要求在5分钟内尽快找出阳性符号；作业2：每行规定两个符号为阳性符号，其余均为阴性符号，要求同作业1；作业3：除规定每行两个符号为阳性符号外，还规定一个特殊符号为条件抑制符号，并规定在该符号后立即出现的阳性符号变为阴性符号，要求同作业1。每种方法以秒表记时5分钟，间隔5分钟，总计约30分钟。先查出总阅符号数、漏划、错划和应划符号数，然后计算得分数，漏、错百分率，最后按标准评定出神经类型。
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user: 4. 讨论 4.1. 大学生神经类型分布情况 不同神经类型所表现出的特征是由神经系统本身的结构和功能上的差异所决定的，其本质上说，由于组成大脑皮质的分子结构不同(基因不同)，分子运动水平不同(各种神经递质释放能量不同)，以及分子运动的性质、形式不同(信息传递方式、信息储存、提取的速度不同)，所以不同神经类型的人具有不同的天赋素质，而这种素质又为智力的发展和人的成长提供了可能性。 本次神经类型调查中，神经类型分布特点是大部分集中于强中间型和中间过渡型，强而均衡的类型及弱而不均衡的类型所占的比例较小。强中间型的特点是其生理、心理特点有的接近灵活型，有的接近兴奋型，有的接近易扰型，有的接近稳定型。中间过渡型的特点是其生理、心理特点有的接近安静型，有的接近亚兴奋型，有的接近亚易扰型甚至泛散型。这些中间型的学生，有的反应较慢，有一定的惰性(中间偏安静型)，但这类学生思维深刻细致，掌握知识和技能较牢固，沉着耐心，认真刻苦，喜欢固定的工作方式和环境，这类学生需要加强应变能力和适应性锻炼。有的富于激情，好胜，有时不易控制情感，反应有时不准确(中间偏兴奋型)，但注意力比较集中，心智能力较好，这类学生应培养其沉着冷静处理问题的能力，加强自控力锻炼。有的注意力不容易长时间集中，易受到干扰，学习和工作起伏较大，粗心(中间偏易扰型)，但这类学生思维较为广阔，反应迅速，富于联想，这类学生应注重培养细心、耐心踏实的品格。 不同性别大学生神经类型上分布差异性研究发现，男、女大学生唯有在中下型的神经类型上存在显著差异，且女生所占的比例显著高于男生。中下型的生理心理特点是：有的接近谨慎型，有的接近泛散型，有的接近抑制型。女生在这一神经类型上所占人数的比例显著高于男生，说明其更加接近于谨慎型、泛散型和抑制型这几类神经类型。由于家庭、社会、学校对女生培养教育方式上强调传统意义上的矜持内敛，期望女孩子成为“闺秀”，注重培养她们的细心、稳重的心理品质。加上其自身敏感的特性，相比较男生粗狂的生活方式，可能使其在神经类型上会受到一定的影响。 Table 6 College students’ nerve types comparison before and after 30 years (% n 1型 2型 3型 4型 5型 6型 7型 8型 9型 10型 11型 12型 13型 14型 15型 16型 男生神经类型占比 30年前 0.50 3.00 3.50 7.25 2.00 1.75 3.00 2.00 22.50 20.50 15.50 7.50 5.25 2.75 2.50 0.50 30年后 0.50 2.30 6.00 10.10 1.80 3.20 5.50 2.80 15.70 15.20 12.90 7.80 5.50 3.70 3.70 3.20 各种类型之间c 2 = −0.36， P = 0.72 女生神经类型占比 30年前 0.24 2.38 6.19 5.95 3.10 4.76 6.67 3.10 14.29 19.05 15.71 8.33 4.05 3.57 1.90 0.71 30年后 0.70 1.90 5.70 7.30 1.30 2.70 3.00 2.20 17.00 19.90 18.00 6.40 4.00 4.40 2.20 3.20 各种类型之间c 2 = −0.94， P = 0.76 表6. 苏州市大学生与全国学生神经类型30年前后的分布(%) 此次研究还发现，不同类型高校大学生的神经类型上存在显著差异。三类高校主要在最佳型、稳定型、安静型和模糊型这四种神经类型上存在显著性差异。最佳型的人的生理特点为神经系统兴奋与抑制过程的强度极强而且集中(感受性高、耐受性高)，平衡性好，灵活性极高，皮质细胞工作能力极强，能承受强刺激，个体自控能力强，应变能力和适应新环境能力强，具有优越的天赋素质和才能的基础。稳定型的生理特点与灵活性接近，但是对环境适应需要有一个过程，应变能力不及灵活型者。安静型在生理、心理特点上相较于最佳型，一般具有惰性，需要加强适应性和应变能力的锻炼。分析结果显示，在以上三类神经类型中，I类学校显著高于其他两类学校。此类学校为本二以上的学校，在生源上具有明显的优势。对于这类学校学生，应更加严格要求，对其不断地提出新的奋斗目标。 模糊型的神经系统强度弱，均衡性差，灵活性差。兴奋与抑制过程都处于扩散状态。皮质细胞工作能力差。对于这类学生应加强智力活动的训练，加倍的勤奋努力。III类学校的比例在模糊型上显著高于其他两类学校，生源上不如前两类学校，但是对于这类学生不能一概而论，“长于此短于彼”的现象极为普遍，学生能力的发展也很不均衡，教师在教育的过程中不能给学生乱贴标签，应该根据学生的各自特点，进行因材施教，在专业课业传授之余，也要重点加强非智力因素的培养，使得学生得到全面发展。 4.2. 关于大学生的大脑机能特性 在本研究中，女生的错率平均分显著高于男生，说明了在此次调查的在校大学生中，女生的兴奋集中程度较低，兴奋易扩散，后作用明显，而男生则具有较高的兴奋集中程度，分化能力强，情绪较稳定。男、女大学生在联合测试总分上没有显著型的差异，说明对于大学生而言，大脑机能能力在性别上已经不存在明显的差异。上世纪80年代关于学生大脑机能能力研究的结果表明，18岁以后，男生在测验的总分上高于女生，与此次研究结果有所差异。这表明，随着经济发展，教育公平性逐渐被国家重视和推行，在男、女之间，都能得到一样的教育，资源平等并且机会平等。 除了性别的因素外，本研究还针对三类学校进行了差异性研究。研究结果表明，不同类型高校之间的均分、错率平均分、漏率平均分均存在显著的差异。这可能有两方面的原因：一方面是与学生生源有关系。记忆力、注意集中力等能力与先天遗传因素有关，贯穿于人一生发展的各个阶段，经历高考等关键选拔考试的学生，一定程度上经过了能力上的筛选，从而导致了此次结果的产生。另一方面是与后天的教育环境有关，不同类型的高校，尤其是“985”和“211”高校在师资队伍水平、人才培养模式、教学设备与条件和校园文化等方面均优于普通本专科学校，这种后天的教育与环境加大了不同类型高校学生在神经机能之间的差异。 《国家中长期人才发展规划纲要》中指出，要发挥高端人才引领作用，培养一批科学家、科技领军人才、工程师和高水平的哲学社会科学专家，分发挥高层次人才在经济社会发展和人才队伍建设中的引领作用。同时注重整体开发，加强人才培养，促进人的全面发展。不同类型的高校也应该顺应国家和社会发展需要，根据不同层次学生的大脑机能特性和认知发展特点，不断调整自身的教育教学方式。通过神经类型测试，能够较直接、客观地反映人类大脑皮质机能水平，通过加强“80.8”神经类型测试的应用，对于一些对注意力、兴奋性与灵活性有一定要求的专业，可以挑选合适的学生进行重点培养。中下型甚至弱型的学生，在教学和生活中，应对这些学生给予特殊关心，绝不能鄙视，不同神经类型的学生要采取不同的教育方式，依据学生的天赋素质，打好坚实的文化知识基础，培养和发展实际能力，使每个学生都可以人尽其才。
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user: 5. 结论 采用“80.8”神经类型测试表对苏州市六所不同高校的810名在校男、女大学生进行研究，得出以下结论： 1) 大学生神经类型的分布主要集中在中间型、强中间型等几个类型中，1~4型和13~16型两端神经类型所占人数较少，与30年前张卿华和王文英教授所做的大学生神经类型情况进行对比，分布情况基本一致。 2) 大学生神经类型分布在性别上无显著差异，但在不同类型学校中存在显著性差异。 3) 在大脑机能特性方面，男、女大学生联合测试的得分平均分和漏率平均分上不存在显著差异，而在错率平均分上男、女大学生之间存在显著差异。不同类型学校之间的大学生联合测试得分平均分、错率平均分和漏率平均分之间都存在显著差异。 4) 通过神经类型研究，可以了解学生的脑机能特点及其潜能，有利于进行因材施教和开展教育、教学研究工作，提升高校学生综合素质。
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user: 摘 要 本研究利用行为实验和ERP技术两种方式探讨使用智能手机软件所获得的视觉经验对个体视知觉的改变的影响。首先，我们采用了视觉搜索和有效视野两种实验范式来测量参与者的视觉注意，两种范式中的目标刺激为参与者熟悉的软件图标和不熟悉的软件图标。结果发现，在视觉搜索范式中，参与者对于熟悉图标的搜索效率显著高于不熟悉图标；而在有效视野范式中，参与者对熟悉图标的探测敏感性也显著高于不熟悉图标。然后，在ERP实验中，我们采用了oddball范式，偏差刺激分别为熟悉的图标和不熟悉的图标，结果发现，熟悉图标引发的P2和P300成分的波幅均大于不熟悉的图标所引发的波幅。这些结果从行为和神经机制的角度说明了，手机频繁使用所导致的熟悉性的增加会增强人们对相关刺激的注意。 关键词 :APP，视觉注意，ERP Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/