金钱奖赏线索对考试焦虑个体注意偏向的影响

2020-11-26郑会杰

应用心理学 2020年4期

郑会杰

(1.云南师范大学教育学部，昆明 650500；2.民族教育信息化教育部重点实验室(云南师范大学)，昆明 650500；3.云南经济管理学院教育学院，昆明 650300)

1 引言

考试焦虑是一种在特定情境下的特质焦虑(Hodapp,Glanzmann,& Laux,1995)，意味着考试焦虑个体既可能存在状态性焦虑的一面，也可能存在特质焦虑的一面，或二者兼而有之。不少针对考试焦虑个体认知特征的研究指出，高考试焦虑个体对负性刺激存在注意偏向(Zhang,Dong,& Zhou,2018;卢克龙等,2015)。目前，对这种注意偏向产生的解释存在不同的观点：①个体对负性刺激存在较高的注意警觉(attentional vigilance)(Mano,Gibler,Mano,& Beckmann,2018；Klumpp & Amir,2009)；②个体对负性刺激存在注意脱离(attentional disengagement)困难(刘莹,张文娟，周仁来,2015)。基于已有研究，本研究推测导致观点分歧的原因可能与实验范式的选取有关，如大量采用点探测范式(Macleod,Mathews & Tata,1986)的研究表明，与中性刺激相比，负性刺激能够更快地捕获高焦虑个体的注意偏向(即注意警觉更高)(Putwain,Langdale,Woods,& Nicholson,2011；董云英,张小聪，周仁来,2015)；而采用线索-靶范式(Posner,1980)的研究结果却表明，高焦虑个体很难将注意从负性刺激转移开(即注意脱离困难)(Yiend & Mathews,2001；陈睿,刘潇楠，周仁来,2011)。点探测范式和线索-靶范式的不同之处在于线索呈现方式的差异。与线索-靶范式相比，点探测范式中线索呈现阶段，同时呈现的中性刺激会增加对负性刺激注意捕获的干扰，从而减少对负性刺激的注意卷入，使其对该类刺激的注意脱离更为容易。而线索-靶范式恰好能够减少这种干扰，使得研究者能够更为准确地操纵负性刺激对个体注意捕获的效应大小。

高焦虑个体对负性刺激的注意偏向在其焦虑情绪的维持和发展中起重要作用(Mogg & Bradley,2016)。Cai等人(2018)的干预实验表明高考试焦虑个体的注意偏向可通过增加其对中性刺激的注意概率进行调节，最终缓解其考试焦虑。然而，单纯地通过高考试焦虑个体被动接受中性刺激的方式缓解考试焦虑，其效果依赖于所选择的中性刺激是否能够吸引高考试焦虑个体的注意。事实上，只有将被动接受刺激转换为主动关注刺激，这样的注意偏向调节及考试焦虑缓解才是真正有效的。这一转换过程也就是个体动机的激发过程，而奖赏则被认为是驱动动机的有效刺激。这意味着在日常生活中，人们可以将奖赏作为一种心理干预手段，对达到预定目标的高考试焦虑个体给予奖励，借以分散高考试焦虑个体的对考试相关信息的过度关注，从而缓解其考试焦虑。

研究显示，奖赏对个体完成认知任务，如认知控制(Botvinick & Braver,2015)或注意偏向(Libera & Chelazzi,2006;St Rmer,Eppinger,& Li,2014)等有较好的促进作用。目前关于奖赏影响注意偏向的作用主要有两种解释：①奖赏通过调节自上而下的注意控制策略影响注意偏向(Kiss,Driver,& Eimer,2009;Sawaki,Luck,& Raymond,2015;Seitz,Kim,& Watanabe,2009)。Kiss,Driver和Eimer(2009)的研究发现，相较低奖赏刺激，被试对高奖赏刺激的反应时更短，且高奖赏刺激诱发了潜伏期更早、波幅更大的N2pc成分。该成分被证实与自上而下的注意控制策略密切相关(Grubert & Eimer,2016)。这表明获得奖赏的期望可能会增加个体对自上而下的注意控制策略的选用。②奖赏刺激的选择史(selection history)将影响注意偏向结果(Awh,Belopolsky,& Theeuwes,2012;Failing & Theeuwes,2017)。奖赏刺激的选择史指个体若在先前任务中倾向于对奖赏刺激做出更快反应，受这种选择经验影响，当前任务中的奖赏刺激将优先捕获个体注意。Anderson,Laurent和Yantis(2011)的研究中，在联结学习阶段将红色圆圈与高奖赏匹配，而在视觉搜索任务中却将红色圆圈标记为分心刺激，结果当红色圆圈与目标刺激一起呈现时，被试对目标刺激的觉察速度变慢。这意味着先前对与奖赏相联系刺激的选择史对当前任务产生了影响。既然奖赏可以改变实验任务中的注意偏向，那么奖赏的这种特性是否可用于调节焦虑个体的注意偏向？Sigurjónsdóttir,Björnsson,Ludvigsdóttir,和Kristjnsson(2015)采用金钱奖赏选择史条件下的点探测任务，以社交焦虑被试开展实验，结果发现，社交焦虑个体对负性刺激的注意脱离困难指数显著减小，表明金钱奖赏对社交焦虑个体的注意偏向具有正向调节作用。值得注意的是，社交焦虑和前文中提及的考试焦虑是同属焦虑，但二者的诱发情境不同，且奖赏对注意偏向具有调节作用这一结果并未在考试焦虑个体身上得到验证。

综合上述研究结果，本研究做出如下推论：金钱奖赏能够普遍促进个体的注意加工；高考试焦虑个体相对于低考试焦虑个体，其注意功能更可能存在注意脱离困难而非注意警觉缺乏；金钱奖赏可能在一定程度上调节高考试焦虑个体的异常注意偏向。已有研究缺乏对考试焦虑个体基于动机驱动调节注意偏向的探索。本研究选取考试焦虑个体，采用金钱奖赏线索下的线索-靶范式，旨在探究奖赏对考试焦虑个体的注意偏向是否具有正向的促进作用，以及作用的性质是什么。研究假设为：(1)所有被试在有奖赏条件下的反应时均短于无奖赏条件。(2)在无奖赏条件下，a.高考试焦虑个体的注意脱离指数显著高于低考试焦虑个体；b.高、低考试焦虑个体在注意警觉指数差异不显著。(3)在有奖赏条件下，高、低考试焦虑个体的注意脱离指数和警觉指数的差异均不显著。

2 被试选择

2.1 样本来源

以便利取样方式选取云南某大学本科生共310人(男生58人)，平均年龄为19.21±1.38岁。所有被试均未参与过同类型调查。

2.2 测量工具

研究采用Sarason于1978年编制，经王才康(2001)汉化的考试焦虑量表(Test Anxiety Scale，TAS)。根据Newman(1996)提出临床诊断标准，TAS得分12分以下为低考试焦虑，12～20分为中度考试焦虑，20分及以上为高考试焦虑。

2.3 测量结果

所有发放问卷中有23人(男生6人)因填涂不完整或信息缺失剔除，有效回收率为92.58%。剩下的287大学生中，低焦虑者97人，中度焦虑这132人，高焦虑者58人。经单因素方差分析及事后多重检验可知，三个焦虑水平组的被试在TAS测验的均值上的两两差异均统计显著(ps<0.01)。因此，本研究在期末考试期间对本科学生的施测结果表明，高考试焦虑的检出率为20.21%，这与王才康(2001)在研究中得到21.8%的检出率基本一致。

3 实验设计

3.1 被试

依据问卷调查结果，选取高考试焦虑被试31人(男生4人)，平均年龄为19.6±1.61岁，低考试焦虑被试30人(男生13人)，平均年龄为20.67±2.26岁。所有被试视力或矫正视力正常，无精神疾病，在实验结束后获得现金报酬。

3.2 实验材料和仪器

鉴于图片比词语有更高的情绪唤醒度(Kensinger & Schacter,2006)，本研究采用图片作为情绪唤醒材料。所用图片材料选自于靓、陈睿、张小聪和周仁来(2011)编制的“考试焦虑图片库”。与考试相关图片相关度1为1.36，愉悦度为3.75，唤醒度为5.27，威胁度为4.79；与考试无关图片相关度为2.83，愉悦度为5.05，唤醒度为3.84，威胁度为2.48。每张图片大小为3.5×3.5厘米，颜色为黑白。此外，选取面值100的人民币图片作为金钱奖赏线索，大小为8×4.5cm，将与之大小一样的灰色图片作为无金钱奖赏线索。

实验程序由E-Prime 1.1编写，实验用显示器相关参数为19寸液晶显示器，刷新率为60HZ，分辨率为1024×768。

3.3 设计方案

研究为2(焦虑类型：高、低)×2(奖赏类型：有、无)×2(线索类型：有效、无效)×2(图片类型：相关、无关)的混合实验设计，其中焦虑类型为组间变量，奖赏类型、线索类型、图片类型均为组内变量。

3.4 实验流程

实验开始时，要求被试平视电脑显示屏，双眼距显示屏60厘米。单试次流程为(详见图1)：在屏幕中央呈现注视点“+”500ms，随后，在注视点位置呈现奖赏线索800ms，奖赏线索消失后，呈现中央注视点“+”，左右两侧各有一个方框，与考试相关或无关图片将随机出现在其中的一个方框里，呈现时间为800ms，在50～199ms随机的空屏掩蔽后出现靶目标“★”，“★”可能与图片出现在相同位置的方框内，也可能出现在对侧的方框内。要求被试尽快且准确地对“★”所在位置进行判断，“★”出现在左侧用左手食指按“A”键，在右侧用右手食指按“L”键。每个试次按键后或超过2000ms未按键，则进入下一个试次。其中，有无金钱奖赏线索、考试相关/无关图片、图片线索有效性的数量在实验按键任务中平衡。练习实验包含16个试次，每个试次结束给予正确与否反馈，正式实验包含4个试次组，每个试次组(block)有80个试次，随机呈现，无反馈。

图1 单个试次流程图(以无奖赏条件下线索无效为例)

4 结果

剔除正确率为53%的被试1名(女性，高考试焦虑)，其余被试的平均正确率为99±1.8%，因此本研究仅以反应时及通过反应时获得的注意偏向指数为因变量。为了更可靠地确认实验效应，本研究除采用重复测量方差分析处理数据之外，还利用JASP软件计算了贝叶斯因子(BF10或BF01)。其中，预期显著的效应将依据BF10进行统计决断，而预期不显著或不做预期的效应将依据BF01进行统计决断。鉴于在较大样本容量下，贝叶斯因子分析比传统显著性检验更加严格(吴凡,顾全,施壮华,高在峰,沈模卫,2018)，为了尽可能避免获得假阳性的结论，当两种统计分析方法的结果可能导致不一致结论时，以贝叶斯因子分析的结果作为下结论的依据。

4.1 反应时结果

剔除单个被试偏离平均反应时3倍标准差以外，以及反应时长于1000ms或短于100ms极端值，剔除数据占总数据量的4.69%。

经重复测量方差分析可知(各实验单元的描述统计结果见表1)，奖赏类型主效应显著且贝叶斯分析结果支持H1成立，F(1,58)=7.32，p=0.009，ηp2=0.11，BF10=2.402×105，有着中度关联强度的效应量，被试在有奖赏条件下的反应时(M=374ms,SD=69ms)显著短于无奖赏条件(M=389ms,SD=81ms)。图片类型主效应显著但贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=7.93，p=0.007，ηp2=0.12，BF01=13.949，被试对考试无关图片后出现靶刺激的反应时(M=380ms，SD=73ms)与考试相关图片条件下的反应时(M=384ms,SD=72ms)差异不大，因此依据贝叶斯分析结果认为效应未能获得实验数据支持。线索类型主效应不显著且贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=2.483，p=0.121，ηp2=0.041，BF01=16.193，被试对线索有效条件下的反应时(M=380ms,SD=70ms)与线索无效条件下的反应时(M=384ms,SD=76ms)差异不大。焦虑类型主效应不显著且贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=0.041，p=0.841，ηp2=0.001，BF01=5.320，低考试焦虑被试的反应时(M=380ms,SD=102ms)与考试焦虑被试的反应时(M=384ms,SD=102ms)差异不大。

图片类型×焦虑类型交互作用显著但贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=7.99，p=0.006，ηp2=0.12，BF01=11.436，因此依据贝叶斯分析结果认为效应未能获得实验数据支持。同样，奖赏类型×图片类型×焦虑类型交互作用显著但贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=5.24，p=0.026，ηp2=0.08，BF01=76.075，因此认为效应未能获得实验数据支持。奖赏类型×焦虑类型交互作用不显著但贝叶斯分析结果却不支持H0成立，F(1,58)=0.97，p=0.328，ηp2=0.016，BF01=2.040)，这一效应无法通过反应时的数据得到明确支持或否定的证据。但本文后续以注意偏向指数为因变量的分析却能对奖赏类型×焦虑类型的交互作用作出更确定的解释。其余交互作用均不显著(Fs(1,58)<3.15，ps>0.081，BF01s>2.040)。

4.2 注意偏向指数结果分析

有研究将注意警觉指数和注意脱离指数作为注意偏向的指标(Koster,Rudi,Ellen,Erik,&Geert,2005)以探讨注意偏向的形成机制，计算方法为：注意警觉指数=RT无关有效-RT相关有效，值为正数说明被试存在注意警觉；注意脱离指数=RT相关无效-RT无关无效，值为正数说明被试存在注意脱离困难。

将注意警觉指数与注意脱离指数分别作为因变量，焦虑类型和奖赏类型作自变量，经重复测量方差分析发现(详见图2)：

表1 高、低考试焦虑被试在不同实验条件下的反应时(ms)描述统计

图2 被试在不同实验条件下的注意偏向指数

就注意警觉指数而言，焦虑类型主效应不显著且贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=1.167，p=0.285，ηp2=0.02，BF01=3.834，低考试焦虑被试的警觉指数的M=-1.42ms,SD=22.649ms，高考试焦虑被试的警觉指数的M=-5.88ms,SD=22.649ms。奖赏类型主效应不显著且贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=0.035，p=0.851，ηp2=0.001，BF01=6.963，被试在奖赏条件下的警觉指数的M=-3.3ms,SD=23.788ms，被试在无奖赏条件下的警觉指数的M=-4ms,SD=19.032ms。奖赏类型×焦虑类型交互效应不显著且贝叶斯分析结果支持H0成立，F(1,58)=0.740，p=0.013，ηp2=0.013，BF01=15.763。

就注意脱离指数而言，焦虑类型主效应显著且贝叶斯分析结果支持H1成立，F(1,58)=14.069，p=0.000，ηp2=0.195，BF10=29.676。事后检验分析发现，高考试焦虑被试(M=11.067ms,SD=18.226ms)显著大于低考试焦虑被试的注意脱离指数(M=-1.417ms,SD=18.226ms)(p=0.000)。奖赏类型主效应不显著且贝叶斯分析结果不支持H1成立，F(1,58)=1.568，p=0.216，ηp2=0.026，BF10=1.016，被试在奖赏条件下的脱离指数的M=2.77ms，SD=20.395ms，在无奖赏条件下的脱离指数的M=6.88ms，SD=15.507ms。奖赏类型×焦虑类型交互效应显著且贝叶斯分析结果支持H1成立，F(1,58)=4.642，p=0.035，ηp2=0.074，BF10=3.064。简单效应分析发现，在无奖赏条件下，高考试焦虑被试的注意脱离指数(M=16.67ms,SD=15.004ms)显著大于低考试焦虑被试的注意脱离指数(M=-2.90ms，SD=15.999ms)(p=0.000)；在奖赏条件下高考试焦虑被试(M=5.47ms，SD=22.122ms)和低考试焦虑被试(M=0.07ms，SD=18.512ms)的注意脱离指数差异不显著(p=0.309)；高考试焦虑被试在无奖赏条件下的注意脱离指数(M=16.67ms，SD=15.004ms)显著大于奖赏条件下的注意脱离指数(M=5.47ms，SD=22.122ms)(p=0.019)，低考试焦虑被试在有、无奖赏条件下的注意脱离指数差异不显著(p=0.526)。

5 讨论

研究采用金钱奖赏线索结合线索-靶范式，旨在探讨金钱奖赏线索对考试焦虑个体与考试相关刺激注意偏向的调节作用。

5.1 无奖赏条件下的注意偏向特征

研究得到，在无奖赏条件下，高考试焦虑个体的注意脱离困难指数为正数。根据Koster,Rudi,Ellen,Erik和Geert(2005)提出的标准，这表明高考试焦虑被试对考试相关图片存在注意偏向。研究者推测，这一注意偏向是由于与考试无关图片相比，考试相关图片捕获了高考试焦虑被试更多的注意资源，导致其对随后出现的靶刺激反应速度变慢所致。田彦英、Cody、胡延坤、刁留亭和杨东(2019)研究指出，焦虑情绪会削弱认知资源分配，进而抑制认知加工。进一步对注意警觉和脱离指数的对比发现，在无奖赏线索条件下，高考试焦虑被试在注意脱离指数上显著大于低考试焦虑被试，而后者在两类指数上差异并不显著，研究假设2a和2b得到支持，与陈睿等(2011)的研究结果一致。这表明，对考试相关刺激的注意脱离困难是高考试焦虑被试注意偏向的主要特征。

5.2 奖赏对考试焦虑个体注意偏向的调节作用

反应时结果显示，所有被试在奖赏条件下的反应时显著短于无奖赏条件，且贝叶斯因子支持该效应成立的证据极强，研究假设1得到支持。然而，奖赏类型×图片类型×焦虑类型交互作用并不成立，该结论与Dong,De Beuckelaer,Yu和Zhou(2016)的研究结论不一致。这是由于本研究采纳了贝叶斯因子的统计分析决断标准，如果仅从显著性检验的结果来看，本研究的这项结果与前人研究中对应的结果是一致的。研究结果表明对高、低考试焦虑被试而言，无论靶刺激出现在与考试相关或无关图片之后，其在有奖赏条件下的反应时均短于无奖赏条件，表明奖赏促进了其对靶刺激的觉察，且这种促进效应与图片类型无关。Eysenck和Calvo(1992)的加工效能理论指出，状态焦虑个体在完成任务的过程中，焦虑会耗用其认知资源，但也有益于提高个体的作业动机。当提高作业动机的效能大于认知资源耗用效能时，个体的作业成绩就会得到提升。此外，Pessoa和Engelmann(2010)提出的注意动机效应机制模型同样指出，奖赏诱发的动机和注意调节对认知、行为会产生积极的影响。基于此，研究者推测，本研究中被试的动机除了来自自身的焦虑状态外，还有来自奖赏诱发的，二者叠加效能大于焦虑所耗用认知资源的效能。因此，高、低考试焦虑个体在有奖赏条件下的反应速度显著快于无奖赏条件。至于奖赏条件是否能调节考试焦虑水平对注意偏向的影响作用，在本研究中未获得可靠的实验证据，这种效应是否存在，还需要进一步设计更精确的实验来检验。

注意警觉和脱离指数分析发现，在有奖赏条件下，高、低考试焦虑被试在注意脱离指数上的差异是不显著的，符合研究假设3。研究结果还发现，高考试焦虑被试在有奖赏条件下的注意脱离指数显著小于无奖赏条件，这与Sigurjónsdóttir,Björnsson,Ludvigsdóttir和Kristjánsson(2015)选择社交焦虑被试为研究对象所得结果一致。这表明与无奖赏条件相比，奖赏加快了高考试焦虑被试从与考试相关刺激上的注意脱离速度，导致其对随后出现的靶刺激的觉察速度变快，甚至与低考试焦虑相当。在有奖赏条件下，高、低焦虑被试在注意警觉指数上差异并不显著，这一结果与研究假设3一致。这表明高考试焦虑个体的注意偏向机制表现为对与考试相关刺激的注意脱离困难，同时，奖赏对这一机制的调节作用主要体现在降低了高考试焦虑个体对与考试相关刺激的注意脱离困难。这说明奖赏信号在调节认知、优化行为过程中有重要作用(龚梦园,贾珂,李晟,2018)。Pessoa和Engelmann(2010)提出的注意动机效应机制模型指出奖赏对行为、认知的优化主要包含三种模式：①动机和注意调节对个体的行为单独产生影响；②动机可以直接对行为产生影响，也可以通过注意调节的中介作用对行为产生影响；③注意调节和动机的交互作用对行为产生影响。对于本研究中奖赏对高考试焦虑被试注意偏向的影响作用到底符合哪一种模式，在未来研究中可进一步探讨。