焦虑对注意网络功能的影响：认知负荷的调节作用

艾丽欣，王英春

●专题研究 Special Lecture

焦虑对注意网络功能的影响：认知负荷的调节作用

艾丽欣，王英春

在注意控制理论的基础上，分别探讨特质焦虑和状态焦虑对注意网络功能的影响，同时考查认知负荷是否是焦虑干扰注意网络功能的调节变量。研究一，52名被试参与试验，根据特质焦虑得分高低，将被试分为高特质焦虑组和低特质焦虑组。采用注意网络测验任务（ANT）对注意网络功能进行测量，并使用N-Back任务对认知负荷进行操控。结果显示：高认知负荷条件下的注意网络功能效率高于低认知负荷条件；认知负荷是焦虑影响执行控制功能的调节变量。研究二，使用电击和噪音2种惩罚方式，以及限时反应、摄像等方法诱发状态焦虑；使用ANT任务测量注意网络功能；使用N-Back任务对认知负荷进行操控。结果显示：高状态焦虑组的注意网络功能效率低于低状态焦虑组；高认知负荷条件下的警觉功能和执行控制功能效率高于低认知负荷条件；状态焦虑和认知负荷的交互作用不显著。结论：（1）特质焦虑干扰目标导向的注意系统，状态焦虑干扰刺激驱动的注意系统；（2）认知负荷可以提高警觉功能和执行控制功能效率；（3）认知负荷是特质焦虑影响执行控制功能的调节变量。

特质焦虑；状态焦虑；认知负荷；注意网络功能

焦虑会引起运动员运动表现的改变，注意控制理论（Attentional control theory）[1]借鉴注意双系统模型的观点，认为焦虑干扰了双重注意系统，即目标导向的注意系统和刺激驱动的注意系统[2]。在比赛场上，运动员将自己的注意集中在比赛任务上是目标导向的注意系统占主导地位，而如果对外界信息更为敏感是刺激驱动的注意系统占主导地位，更容易被无关信息所干扰。但特质焦虑和状态焦虑对2种注意系统的影响是否一致还不清楚。随着研究的不断深入，研究者们提出了更为复杂的理论模型来解决单一系统理论在解释现象时的不足。S.E.PETERSEN和M.I.PONSNER[3-5]将注意由一个单一的概念扩展为由警觉、定向和执行控制3种功能组成的注意网络系统。警觉功能和定向功能类似自下而上的刺激驱动系统，而执行控制功能则类似自上而下的目标导向系统[6]。这一概念的提出，可以解决不同类型的焦虑对注意过程影响是否一致的问题。

然而，注意控制理论并没有为如何缓解焦虑的干扰作用提供建议，认知负荷或许能够起到这种作用。认知负荷（Cognitive load）是指，工作记忆系统在认知任务中，加工和储存过程所承担的总的认知负荷量，最初出现在认知负荷理论（Cognitive load theory）中，后被运用到教育领域，用来评估教育干预在合作学习中的作用[7-8]。已有研究在检验认知负荷是否会影响焦虑个体的注意控制，是否会影响操作表现。K.VYTAL等[9]研究发现，在高认知负荷条件下，注意资源从焦虑转移到了任务要求上。J.D.DVORAK-BERTSCH等[10]也发现，焦虑个体由于恐惧而增强的惊跳反射在高认知负荷条件下减弱了。因此，本文假设认知负荷可以抵消焦虑对注意的干扰作用。

R.W.KASPER等[11]认为，高水平的运动员之所以在比赛中有出色的表现，一个至关重要的因素是他们有更高的注意控制能力。这一观点在其他研究中也得出了相似的结论，在视觉注意定向、选择性注意和注意分散等任务的处理速度上，运动员比非运动员表现出明显的优势[12]。因此，焦虑对普通人和运动员2个群体的干扰作用是否一致？认知负荷在2类群体中是否都有缓解作用？这些都需要进一步验证。

本研究通过2个试验来检验这些问题。研究一，探讨特质焦虑干扰何种注意系统，认知负荷是否起到缓解作用，同时考查这种缓解在普通大学生和运动员间是否一致；研究二，通过诱发状态焦虑，检验状态焦虑干扰何种注意系统，认知负荷是否起到缓解作用，同时考查2种被试群体间是否存在差异。

1 研究一：特质焦虑对注意网络功能的影响—认知负荷的调节作用

1.1 研究目的

检验普通大学生和排球运动员特质焦虑对注意网络功能的影响，及其认知负荷的调节作用。研究假设：排球运动员的注意网络功能高于普通大学生；高特质焦虑干扰注意网络功能；认知负荷起调节作用。

1.2 研究对象与方法

本研究共52名被试参与试验，男10名，女42名，平均年龄（21.19±3.16）岁，其中排球运动员21名（一级以上水平17名），普通大学生31名。使用二分法，按照特质焦虑问卷得分将研究参与者分为特质焦虑高、低2组。试验采用2×2×2混合试验设计。组间自变量为特质焦虑（高、低）和被试类型（普通大学生、排球运动员），组内自变量为认知负荷（高、低），因变量为注意网络功能（警觉、定向和执行控制）。

特质焦虑采用C.D.SPIELBERGER等[13]编制的状态-特质焦虑量表（State-TraitAnxiety Inventory，STAI）的特质焦虑分量表，共20个题目，4级李克特评分，具有较好的信度和效度。本研究中，克朗巴赫α系数为0.822。

注意网络功能的测量使用注意网络测验任务（Attention Network Task，ANT）[14-17]，使用E-prime 2.0编写（见图1）。每个试次开始时，屏幕中心出现一个“+”注视点，注视点随机呈现400～1 600ms，之后出现线索信号“*”100ms。线索信号的呈现有中心提示、双重提示、空间提示和无提示4种形式。无提示、中心提示和双重提示无法预测靶刺激信号出现的位置，空间提示可以预测靶刺激信号出现的位置（靶刺激信号出现在空间提示呈现的位置）。随后，再次出现注视点400ms。最后，在注视点的上方或下方呈现靶刺激信号（1个包含5个箭头的箭头串，箭头朝向左或朝向右）不超过2 000ms。靶刺激信号共有3种情况：一致、不一致和中性。试验过程中，参与者需要将眼睛盯住屏幕中心，并将手指放在键盘对应的反应键（F、J）上，要求其正确且迅速判断中间箭头的方向，并做出反应。注意网络功能的指标通过不同条件下的反应时差值得到[14]。警觉功能的指标是无提示条件下的平均反应时减去双重提示条件下的反应时，定向功能的指标是中心提示条件下的平均反应时减去空间提示条件下的反应时，执行控制功能的指标是靶刺激不一致条件下的平均反应时减去靶刺激一致条件下的平均反应时[17]。对于警觉功能和定向功能，反应时差值越大，代表该网络功能越高；对于执行控制功能，反应时差值越小，代表该网络功能越高[6，18]。

图1 1个ANT试次的程序示例Figure1 Experim entalProcedure of ANT

参与者来到实验室后，首先阅读《知情同意书》，然后填写特质焦虑量表，最后完成ANT任务。认知负荷使用N-Back任务操控：高认知负荷条件，参与者需要对当前靶刺激信号的前一个靶刺激信号做反应；低认知负荷条件，参与者只需对当前靶刺激信号做反应。2种认知负荷条件下，参与者各需要完成72个试次，其中练习12次。

试验过程中，2名被试由于操作不当，导致数据记录不全，另有2名被试任务操作正确率低于50%，故剔除这些数据。最终纳入分析的参与者为48名（高特质焦虑组23名，低特质焦虑组25名）。使用SPSS17.0进行数据统计处理。

1.3 研究结果

1.3.1 各变量描述性统计结果 注意网络功能的各项效率值和ANT任务操作正确率在高、低认知负荷条件下的描述性统计见表1。

表1 高、低特质焦虑者在高、低认知负荷条件下的注意网络功能描述统计Tab le1 Descriptive Statistics of AttentionalNetwork Function

1.3.2 特质焦虑对注意网络功能的影响：认知负荷的调节作用 以特质焦虑（高、低）、被试类型（普通大学生、排球运动员）为组间自变量，认知负荷（高、低）为组内自变量，注意网络功能（警觉、定向、执行控制）为因变量，分别进行三因素混合设计的一元方差分析。

结果显示：特质焦虑在注意网络功能3个指标上主效应均不显著；认知负荷在警觉功能和执行控制功能上主效应显著，高认知负荷条件下的警觉功能和执行控制功能效率好于低认知负荷条件；被试类型在警觉功能上主效应显著，排球运动员警觉功能的效率显著高于普通大学生；特质焦虑和认知负荷的交互作用在执行控制功能上显著；三因素的交互作用不显著，说明特质焦虑和认知负荷在执行控制功能上的交互作用不受被试类型的影响（见表2）。

表2 特质焦虑和认知负荷对注意网络功能和操作正确率的一元方差分析结果Tab le2 ANOVA Resu lts of TraitAnxiety and Cognitive Load in AttentionalNetwork Function

对特质焦虑和认知负荷的交互作用进行简单效应检验。结果显示：认知负荷在低特质焦虑水平上的简单效应显著（F（1，46）=4.12，P=0.048），在高特质焦虑水平上的简单效应也显著（F（1，46）=28.83，P=0.000）。也就是说，高认知负荷可以促进执行控制功能，而这种促进作用对高特质焦虑组的参与者更为明显（见图2）。

图2 特质焦虑和认知负荷对执行控制功能的交互作用Figure2 Interaction of Trait Anxiety and Cognitive Load on the Executive Contro lFunction

1.4 讨 论

总而言之，本研究的结果基本验证了注意控制的理论，即特质焦虑干扰了自上而下的目标导向的注意系统，高特质焦虑者在面对冲突情境的时候完成任务更加困难，执行控制功能的效率比低特质焦虑者更低，但特质焦虑对自下而上的刺激驱动的注意系统没有干扰作用。认知负荷这一变量的加入，使得特质焦虑对目标导向的注意系统的干扰作用得以缓解，并且认知负荷对警觉功能的促进作用不因特质焦虑而改变。这提示，无论是对高特质焦虑还是低特质焦虑的个体，只要为其赋予高程度的认知负荷，都能提高其注意控制的水平，并且这种促进作用还同时体现在目标导向和刺激驱动2个注意系统上。

排球运动员的警觉功能效率好于普通大学生。这是因为运动中必须保持相当的注意警觉性，并且能稳定持续一定的时间和强度[19]，场上的形势变化莫测，需要运动员在短时间内正确完成预判、决策、行动，需要运动员对信息具备高度的敏感性。

2 研究二：状态焦虑对注意网络功能的影响—认知负荷的调节作用

研究一基本验证了特质焦虑干扰了自上而下的注意系统，而认知负荷可以缓解这种不利影响。特质焦虑是相对稳定的变量，在前人的研究中也都得到了较为一致的结论。而在运动领域中，运动员会面对更多的压力情境，这时，似乎状态焦虑的影响就更为明显。致力于注意控制的研究者们关于状态焦虑的研究结果也是不一致的，这可能跟状态焦虑的操控有关。在研究一的基础上，控制特质焦虑对注意网络功能的作用，检验状态焦虑对注意网络功能的影响，同时检验认知负荷的调节作用。

2.1 预试验：焦虑情境的有效性

2.1.1 研究目的 通过设置压力情境，诱发高程度的状态焦虑。研究假设：高状态焦虑组的参与者状态焦虑水平高于低状态焦虑组。

2.1.2 研究对象与方法 本研究共28名，被试参与试验，男9名，女19名，平均年龄（23.89±1.47）岁，随机分配到高、低状态焦虑组，每组14名。试验采用单因素组间设计，自变量为状态焦虑（高、低），因变量为状态焦虑水平（心率、皮肤导电性、S-AI得分）。

状态焦虑采用C.D.SPIELBERGER等[13]编制的状态-特质焦虑量表（State-TraitAnxiety Inventory，STAI）的状态焦虑分量表，共计20个题目，4级李克特评分，具有较好的信度和效度。本研究中，克朗巴赫α系数为0.927。

参与者到达实验室后，首先通过抽签完成分组；然后穿戴生物反馈仪，用来检测参与者的生理指标，高状态焦虑组还要穿戴程控刺激器，用来呈现电刺激（电压6 V，持续时间100ms，波宽5ms，电击次数1次），实际上只在试验之前让参与者体验电击，试验过程中不会电击；最后，参与者需要完成ANT任务。高状态焦虑组的参与者被告知操作过程中一旦出现错误，将会被惩罚，包括电击和噪音[20]（在试验电脑上播放实际强度约为95.730 dB，告知参与者为100 dB）2种方式，同时，主试站在参与者旁边全程观察试验过程；低状态焦虑组的被试只要求在操作过程中尽量不要出错。参与者需要完成24个练习和120个正式试验。试验结束后，参与者填写状态焦虑问卷。主试询问被试感受，发放报酬并表示感谢。

试验过程中，1名参与者生理指标记录不全，2名在箭头方向不一致条件下的操作全部错误，故剔除这些数据。最终纳入分析的参与者为25名（高状态焦虑组12名，低状态焦虑组13名）。使用SPSS17.0进行数据统计处理。

2.1.3 状态焦虑操控检查 以状态焦虑为自变量，S-AI得分、心率和皮肤导电性的差值为因变量，进行单因素组间设计的多元方差分析。结果显示，状态焦虑情境设置有效（F（1，23）=5.621，P=0.005，偏η2=0.445，power=0.895）。进一步的一元方差分析结果显示，S-AI得分和皮肤导电性差值主效应显著，心率差值主效应不显著（见表3）。但由于生理指标的影响因素较多，相对来说不够稳定，本研究主要以口头报告的S-AI得分为状态焦虑的主要评价指标。试验完成之后，对参与者进行简短访谈，所有高状态焦虑组的被试均体验到了紧张的情绪，总体来说，状态焦虑的情境设置是有效的。

2.1.4 讨 论 本研究中，状态焦虑情境的设置是有效的，口头报告的问卷得分和皮肤导电性的指标都为结果提供了支持，但参与者的心率指标在高、低状态焦虑组并没有显著差异。研究显示，心率会随着压力的增加而提高[21]，提示本研究中使用的状态焦虑诱发方法虽然是有效的，但是，可能在诱发的强度上还需要改进。

表3 高、低状态焦虑组在S-AI得分和生理指标上的得分Tab le3 Score o f S-AIand Physiological Index ofHigh and Low State Anxiety Group

试验完成后，部分参与者表示，噪音的惩罚比较能引起焦虑情绪。在R.HOSKIN[22]的研究中也发现，消极的视听刺激能够成功诱发焦虑，说明噪音是比较适合状态焦虑情境设置的，在正式试验中将会保留噪音惩罚。但是，参与者表示对电击的感觉并不是很强烈，尤其是试验过程中出现错误后没有被电击时，不会出现紧张的感觉。C.SARAPAS等[23]使用轻度电击的方法，证明了可预知的威胁能够引起对威胁信息更高的惊跳反射。正式试验中，考虑增加电刺激的强度，同时在试验过程中一直保持参与者对电刺激的预期（只要操作错误就会被电击），或许可以更好地诱发状态焦虑。同时，也有参与者表示，主试的旁观不但不会引起焦虑情绪，而会干扰其注意。因此，在正式试验的时候，可以考虑不使用主试旁观。在一些研究中还显示，时间压力能够引起个体焦虑[24]。在正式试验中，考虑增加限时反应的方法，对状态焦虑进行诱发。另外，使用摄像机录像，并告知试验参与者录像会被用于同其他人进行比较也可以诱发状态焦虑[15]，正式试验中还增加了摄像机录像的方法。

2.2 正式试验：状态焦虑对注意网络功能的影响—认知负荷的调节作用

2.2.1 研究目的 检验普通大学生和排球运动员高认知负荷对状态焦虑干扰注意网络功能的缓解作用。研究假设：排球运动员的注意网络功能高于普通大学生；高状态焦虑干扰注意网络功能；认知负荷起调节作用。

2.2.2 研究对象与方法 本研究共57名参与者参与试验，男15名，女42名，平均年龄（19.86±2.75）岁，其中排球运动员26名（一级以上水平20名），普通大学生31名，随机分为状态焦虑高、低2组。试验采用2×2×2混合试验设计。组间自变量为状态焦虑（高、低）、被试类型（普通大学生、排球运动员），组内自变量为认知负荷（高、低），因变量为注意网络功能（警觉、定向、执行控制），协变量是特质焦虑。

状态焦虑和特质焦虑的测量同研究一和预试验。本研究中，特质焦虑分量表的克朗巴赫α系数为0.803，状态焦虑分量表的克朗巴赫α系数为0.953。

参与者到实验室后，首先阅读《知情同意书》；然后填写特质焦虑量表；最后，通过抽签进行分组，并穿戴生物反馈仪，高状态焦虑组还要穿戴程控刺激设备。高状态焦虑组的被试每个试次的反应时间为1 s，超过1 s将被记录为错误，试验过程中一旦出现错误，将同时呈现噪音和电击（电压强度24 V，持续时间1 000ms），将摄像机置于参与者正前方记录试验全过程；低状态焦虑组的参与者只需要在2 s内做出反应即可。之后，参与者填写状态焦虑量表并完成ANT任务。认知负荷同样使用NBack任务操控。试验结束后，主试询问被试的感受，解释电击并无伤害，发放报酬表示感谢。

试验过程中，1名参与者中途退出，2名参与者任务操作的正确率低于50%，故剔除这些数据。最后纳入分析的参与者为54名（高状态焦虑组26名，低状态焦虑组28名）。使用SPSS17.0进行数据统计处理。

2.2.3 研究结果 （1）状态焦虑操控检查。以状态焦虑（高、低）为组间自变量，状态焦虑S-AI得分、心率和皮肤导电性的差值为因变量，进行单因素多元方差分析。结果显示，状态焦虑情境设置有效（F（1，52）=17.783，P=0.000，偏η2=0.516，power= 1.000）。进一步的一元方差分析显示，状态焦虑在S-AI得分和心率差值上的主效应都是显著的，在皮肤导电性上的主效应是不显著的（见表4）。由于皮肤导电性个体差异较大，跟体质也有很大关系，因此本研究中的生理指标仅作为参考，主要以SAI的得分为主要指标。

（2）状态焦虑对注意网络功能的影响：认知负荷的调节作用。预分析发现，特质焦虑水平不符合协方差分析的条件，特质焦虑的主效应不显著（F警觉功能=1.508，P警觉功能=0.225；F定向功能= 0.061，P定向功能=0.807；F执行控制功能=0.910，P执行控制功能=0.345）。可以认为，在本研究中，状态焦虑对注意网络功能的作用将不会受到特质焦虑的影响，故舍弃协变量。以状态焦虑（高、低）、被试类型（排球运动员、普通大学生）为组间自变量，认知负荷（高、低）为组内自变量，注意网络功能（警觉功能、定向功能、执行控制功能）为因变量，分别进行三因素混合设计一元方差分析，描述性统计见表5。

表4 高、低状态焦虑组在S-AI得分和生理指标上的得分Table4 Score of S-AIand Physio logica l Index o fHigh and Low State Anxiety Group

表5 高、低状态焦虑者在高、低认知负荷条件下的注意网络功能描述统计Table5 Descriptive Statistics o f Attentiona lNetwork Function

一元方差分析结果显示，状态焦虑在警觉功能和定向功能上的主效应显著，高状态焦虑组的效率值更低。认知负荷在警觉功能和执行控制功能上的主效应显著，高认知负荷条件下的警觉功能和执行控制功能的效率好于低认知负荷条件。被试类型在各因变量上的主效应都不显著，状态焦虑和认知负荷在因变量上的交互作用都不显著，状态焦虑和被试类型在执行控制功能上的交互作用显著。简单效应检验显示，高认知负荷条件下，状态焦虑的2个水平在排球运动员群体上的主效应显著（F（1，52）=5.03，P=0.029），被试类型的2个水平在高状态焦虑组主效应显著（F（1，52）=5.71，P=0.021），提示被试类型可能是状态焦虑影响执行控制功能的调节变量（见表6）。

2.2.4 讨 论 结合研究一的结果提示，特质焦虑和状态焦虑对注意网络功能的干扰作用是不一致的，特质焦虑对执行功能这种目标导向的注意系统有干扰作用，而状态焦虑的干扰作用只在刺激驱动的注意系统中出现。

高认知负荷条件下的警觉功能和执行控制功能效率更高，结合研究一的结果，认知负荷对注意网络功能的作用是积极的，但这种积极作用没有出现在定向功能上。低状态焦虑组的排球运动员和高状态焦虑组的普通大学生表现出更高的执行控制功能效率。提示，虽然高认知负荷可以促进执行控制功能效率，但在排球运动员中，这种促进作用很可能被状态焦虑所干扰。提示，排球运动员更容易被任务无关的变量影响。

状态焦虑和认知负荷的交互作用不显著，说明状态焦虑对注意网络功能的干扰作用不受认知负荷的影响，认知负荷对注意网络功能的促进作用也不受状态焦虑的影响，这2种过程可能是相互独立的。

表6 状态焦虑和认知负荷对注意网络功能和操作正确率的一元方差分析结果Table6 ANOVA Results o f TraitAnxiety and Cognitive Load in AttentionalNetwork Function

3 总讨论

总体来说，本研究在注意控制理论的基础上，将注意系统进一步细化，引入注意网络功能作为因变量，检验了特质焦虑和状态焦虑分别对不同注意系统的干扰作用，得出了特质焦虑和状态焦虑对注意干扰的试验性分离，进一步细化了焦虑干扰注意控制的机制。同时，本文还将被试类型作为组间自变量纳入研究，考查不同被试群体中变量之间的关系是否一致，结果显示，运动员和普通大学生在状态焦虑干扰执行控制功能上存在差异。特质焦虑对注意网络功能的影响在排球运动员和普通大学生2个群体中不存在差异，但排球运动员受状态焦虑的干扰比普通大学生要更为明显，这似乎可以为运动员选材和训练比赛提供依据，即特质焦虑的差异可能并不能预测运动员的成绩，而应该更专注训练比赛中状态焦虑的作用。此外，本研究将认知负荷纳入研究，并且发现认知负荷对焦虑干扰注意控制有缓解作用。

3.1 焦虑干扰注意控制的细化

注意控制理论认为，焦虑干扰注意控制，主要体现在焦虑干扰了自上而下的目标导向的注意系统，使加工偏向于自下而上的刺激驱动的系统[1]。以往研究在特质焦虑上的结果较为一致，在状态焦虑上却出现了不同结果。本研究认为，这是由于对注意系统划分不够明确导致的。本研究基于三重注意系统模型，使用注意网络测验，探讨了特质焦虑和状态焦虑分别对注意网络的影响。

虽然前人的研究认为焦虑引起了注意偏向，但并没有完全将2种注意系统区分开，而这样的结果或多或少会受到任务的性质和刺激的效价所影响。本研究基于注意网络功能测验，分别检验了特质焦虑和状态焦虑如何干扰注意系统。结果显示，特质焦虑干扰了执行控制功能，而状态焦虑对警觉功能和定向功能有消极影响。PACHECO-UNGUETTI等[6]认为，警觉功能和定向功能类似自下而上的刺激驱动系统，执行控制功能则类似自上而下的目标导向系统。这也就说明了，特质焦虑干扰自上而下的注意系统，而状态焦虑干扰自下而上的注意系统。S.J. BISHOP等[25-26]提出的机制或许可以解释这种现象，他们认为，特质焦虑影响执行控制功能是由于特质焦虑者的前额叶皮层的激活程度处于较低的水平。这一解释的提出，在另外一项综述研究中也得到了支持，在以认知材料和情感材料的研究中都发现，前扣带回和外侧前额叶皮层参与了觉察和自动调整的过程[27]。状态焦虑对警觉功能和定向功能的干扰作用则是由于高程度的状态焦虑抑制了右侧额叶和顶叶脑区的激活[5]。S.J. BISHOP等[25]在一项功能成像的研究中检验了特质焦虑和状态焦虑的试验性分离。研究中，参与者需要分别在低负荷条件（字符串中的所有字母都是相同的）和高负荷条件（目标字母嵌套在非目标字母中间）下完成视觉搜索任务，具体操作：参与者需要在一个由6个字母组成的字母串中寻找到“X”或者“N”，字母串出现在中性或者恐惧的面孔背景（分心刺激）上。结果显示，在高负荷条件下，不同的焦虑水平和不同的面孔效价激活的脑区是没有什么差异的；但在低负荷条件下，当分心的面孔为恐惧效价时，高状态焦虑个体表现出杏仁核和颞上沟的反应增强，而高特质焦虑个体却表现出前额叶皮层的反应减少。总之，本研究中特质焦虑和状态焦虑的试验性分离表明：特质焦虑干扰了自上而下的加工过程，对自下而上的加工过程没有影响；状态焦虑干扰了自下而上的加工过程，对自上而下的加工过程没有影响，实现了对焦虑干扰注意控制的再细化。

值得关注的是，本研究还发现，在执行控制功能指标上，状态焦虑和被试类型分组的交互作用。简单效应检验显示，状态焦虑对执行控制功能的干扰作用在排球运动员中表现得更为明显，即在排球运动员群体中，状态焦虑不仅影响了自下而上的注意系统，还同时影响了自上而下的注意系统，这对运动员来说无疑是不好的结果。

3.2 认知负荷对焦虑干扰注意控制的缓解作用

注意控制理论解释了焦虑干扰注意控制的机制，却并没有为如何缓解这种干扰作用提出建议。本研究从认知负荷入手，试图通过增加认知负荷抢先占用注意资源，使得没有更多的注意资源留给焦虑，从而避免焦虑对注意的干扰。

本研究结果显示，研究一和研究二中都出现了认知负荷的主效应，且这种主效应表现为高认知负荷条件下的注意网络功能效率高于低认知负荷条件下。研究一中还出现了特质焦虑和认知负荷的交互作用，即认知负荷缓解了特质焦虑对注意网络功能的干扰作用。研究二中并没有出现状态焦虑和认知负荷的交互作用，可能说明状态焦虑对注意网络功能的干扰作用和认知负荷对注意网络功能的促进作用是相互独立的过程，也就意味着认知负荷的积极作用是不受状态焦虑影响的。无论是特质焦虑干扰执行控制功能还是状态焦虑干扰警觉功能和定向功能，认知负荷在其中都起到了积极的作用。

本研究发现，特质焦虑和认知负荷的交互作用，那么这两者之间是怎样相互影响的呢？VYTAL等[9]提出了焦虑的双成分理论来解释焦虑和认知负荷之间的关系。（1）准备防御机制，是一种自动准备的过程，与惊跳反射增强有关，伴随感知敏感度增强和自动觉醒增强（心率加快和呼吸加速）；（2）焦虑性担忧模型，表现为认知表现下降和惊跳反射增强，而这种模型涉及执行资源的参与，影响了焦虑相关的认知过程。当注意资源被高负荷的言语工作记忆耗尽，焦虑就没有空间对认知过程进行操作，也就消除了预期中的认知表现下降。该理论认为，焦虑只影响任务要求较低的言语认知，并且发现了简单的言语任务为“担忧”相关的分心预留了认知资源，而困难的言语任务可以去竞争这些认知资源。这一理论为解释本研究的结果提供了支持，也就是说，焦虑通过占用认知资源干扰了注意，而认知负荷可以实现同焦虑的竞争，并且能够在焦虑之前抢先占用注意资源，从而避免无关信息对注意的影响。A.J.SHACKMAN等[28]研究显示，焦虑并没有干扰高负荷空间工作记忆条件下的认知表现，或许认知负荷缓解焦虑干扰注意控制的积极作用需要进一步检验，焦虑和认知负荷是怎样相互影响的？不同类型的认知负荷对注意控制的作用是一致的吗？这些都需要进一步的验证。

4 结论

（1）特质焦虑干扰自上而下的执行控制功能，对自下而上的警觉功能和定向功能没有影响；状态焦虑干扰刺激驱动的警觉功能和定向功能，对目标导向的执行控制功能没有影响。

（2）认知负荷可以提高警觉功能和执行控制功能效率，但会降低认知操作正确率。在真实运动情境中，认知负荷可以提升排球运动员的发球表现，缓解高状态焦虑条件带来的不利影响。

（3）认知负荷是特质焦虑影响执行控制功能的调节变量，可以缓解特质焦虑对执行控制功能的干扰作用，对状态焦虑干扰注意网络功能没有影响。

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Effectof Anxiety on AttentionalNetworks：TheM oderating Effectof Cognitive Load

AILixin，WANGYingchun
（Sport Science College，Beijing SportUniversity，Beijing 100084，China）

This paper aimed to use cognitive load forced attention resources on task related information tomitigate the effects of anxiety.The first study ex⁃plored the effects of traitanxiety on attentional network function and examined themoderating effectof cognitive load.52 subjects participated in the experi⁃ment，the first50%and the last50%were divided into high traitanxiety group and low traitanxiety group according to the traitanxiety score.The attentional network task（ANT）wasused tomeasure the attentional network function and the cognitive load using the N-Back task.The results showed thatattention net⁃work efficiency under high cognitive load washigher than that in low cognitive load conditions，the interaction of traitanxiety and cognitive load was significant on the executive control function.Which illustrated that traitanxiety inhibited the executive control function，and high cognitive load was toalleviate thisunfa⁃vorable situation.The second study explored the effects of state anxiety on attentional network function and examined themoderating effects of cognitive load. Stateanxietywas divided into two levels（high and low）.ANT taskswere also used tomeasure attentionalnetwork functionsand the cognitive load wasmanipu⁃lated by N-Back task.The resultsshowed thatattention network efficiencywas lower in high stateanxiety group；attention network efficiencywashigher under high cognitive load.Conclusions：1）Traitanxiety impairs thegoal-directed attentionalsystem，and stateanxiety impairsstimulus-driven attentionalsystem；2）Cognitive load can improve attention network function；3）Cognitive load can alleviate the disturbance of traitanxiety to attention network function，buthas no effecton disturbanceofstateanxiety.

traitanxiety；stateanxiety；cognitive load；attentionalnetwork task

G 804.8

：A

：1005-0000（2017）01-073-08

10.13297/j.cnki.issn1005-0000.2017.01.013

2016-10-12；

2017-01-04；录用日期：2017-01-05

中央高校基本科研业务费专项资金资助课题（项目编号：2016SYS007）

艾丽欣（1990-），女，河北邯郸人，在读硕士研究生，研究方向为运动心理学。

北京体育大学运动人体科学学院，北京100084。