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当有能力的人失败时——工作记忆与数学中的“压力下choking”
Sian L. Beilock and Thomas H. Carr
摘要——我们研究了数学问题解决中压力导致的成绩下降或“压力下choking”与工作记忆容量的个体差异之间的关系。在数学等基于认知的学术技能中，压力被认为会降低技能执行的工作记忆能力，从而损害成绩。结果表明，只有工作记忆容量高的个体会受到表现压力的损害，而且，这些技能下降仅限于对工作记忆容量要求最高的数学问题。这些发现表明，表现压力会损害最有资格获得成功的个体，因为它会消耗个人的工作记忆容量，而工作记忆容量正是他们取得优异表现的基础。
对许多人来说，在学术上尽自己最大努力的愿望很高。表现不佳的后果，尤其是在考试中，包括导师、教师和同伴的不良评价、失去奖学金、放弃教育和就业机会。然而，与检查技能学习和执行背后的认知过程的研究相比(例如，Anderson, 1993; Ericsson amp; Charness, 1994; Rosenbaum, Carlson, amp; Gilmore, 2001)，很少有人研究高风险情况导致令人失望的表现的因果机制。对于那些最有可能经历不必要的技能失败的人的特征，我们所知更少。
最近，认知和社会心理学的研究人员已经开始解决这些问题。最近的三项研究特别关注数学中的失败。Ashcraft和Kirk (2001)研究了数学焦虑是如何破坏那些在不引起焦虑的任务领域中非常有能力的人的表现的。Schmader和Johns(2003)研究了数学中造成刻板印象威胁的认知机制。刻板印象威胁发生在当意识到在特定任务中对某个社会群体的负面刻板印象导致该群体成员的表现不佳时(Steel，1997)。我们((Beilock, Kulp, Holt, amp; Carr，2004)探索了控制“压力下choking”的认知过程。choking，或表现比预期的更差，发生在对高水平表现的渴望最大的情况下((Beilock amp; Carr，2001)。
令人惊讶的是，这些对不同现象的研究得出了类似的结论，关于数学问题解决中次优表现是如何产生的。所有这些都与工作记忆有关，工作记忆是一种短期记忆系统，它在活跃状态下保持与手头任务直接相关的有限信息，同时防止外界干扰和无关的想法(Hasher, Zacks, amp; Lustig, in press; Kane amp; Engle, 2000, 2002))。如果工作记忆维持任务焦点的能力被破坏，表现可能会受损。
Ashcraft 和 Kirk(2001)以及其他焦虑研究人员(Eysenck amp; Keane，1990)认为，焦虑产生了对情境的侵入性担忧，这种担忧占据了通常用于技能执行的部分工作记忆容量。此外，Gray的研究(2001；Gray，Braver，Raichle，2002)指出了“双重打击”，因为焦虑是一种不愉快的情绪，不愉快的情绪状态降低了任何口头信息的工作记忆能力，无论是必要的任务信息还是情景工作。Schmader和Johns (2003)认为刻板印象威胁也通过消耗或减少个人成功完成任务所需的工作记忆容量来干扰表现。最后，我们(Beilock等人，2004年)找到了压力下choking的分心理论的支持，根据这一理论，与焦虑一样，压力会造成精神上的分心，从而竞争并降低原本分配给技能执行的工作记忆能力。
综上所述，这项工作表明工作记忆的妥协会导致严重依赖该系统的任务失败。然而，关于导致次优表现的因果机制的知识只是理解失败的关键的一部分。要真正理解不想要的技能衰退，并设计训练方案来缓解它们，还必须确定那些最有可能失败的人的特征。
为此，当前的实验探索了工作记忆容量的个体差异如何与数学问题解决中压力下choking易感性相关。一个显而易见的假设是，工作记忆容量低的个体比工作记忆容量高的个体更容易在压力下choking，因为工作记忆容量低的个体一开始计算问题解决方案的能力就有限。因此，压力导致的工作内存消耗可能会将可用容量缩减到成功解决问题所需的最小值以下。
然而，还存在另一种可能性:高工作记忆容量者可能比低工作记忆容量者更容易发生压力诱发的失败，假设高工作记忆容量者比低工作记忆容量者在问题解决过程中更依赖加载工作记忆的策略——“如果你有，就炫耀它。如果是这样的话，在正常情况下，高工作记忆容量者在困难的任务上应该比低工作记忆容量者表现得更好，因为高工作记忆容量者应该有更多的资源用于解决问题。然而，当压力增加时，工作记忆的通常优势可能正是使他们容易失败的原因，假设压力引起的工作记忆的消耗使他们失去了通常依赖的产生其优越表现的能力。关于工作记忆和要求注意力的语言流利性和主动干扰任务的表现也有类似的争论。在单任务条件下，高工作记忆容量者在这类任务上的表现优于低工作记忆容量者。然而，增加一个次要任务本质上使高工作记忆容量者的表现类似低工作记忆容量者，因为它减少了高工作记忆容量者通常用来处理困难任务的额外注意力需求的能力(Kane amp; Engle，2000，2002)。
如果压力和焦虑针对的是工作记忆容量高的人，这将对在高压环境下(如大学入学考试)的表现产生重大影响。首先，这表明最有能力处理工作记忆密集型困难情况的人最有可能在压力下“搞砸”。其次，众所周知，工作记忆容量可以调节和预测从理解到学习的高级功能(Engle，Kane amp;Tuholski，1999)，这样的结果会导致在高压环境下区分最有资格获得成功的人和与能力相关的潜力较小的人的表现能力的质疑。
当前的实验
我们选择Gauss(1801)的模运算(MA)任务(1996年在波哥大引用)来探索这些假设。模运算问题的目的是判断问题陈述的真值，如“51equiv;19 (mod 4)”。这个问题通过用第一个数减去中间数(即51-19 ),然后用这个差除以最后一个数(即32divide;4)来解决。如果结果是一个整数(这里是8)，这个陈述就是正确的。模运算任务类似于现实世界的数学，因为它是基于减法和除法程序。然而，因为模运算任务是新颖的，即使对大多数在数学方面有丰富经验的人来说，它作为一个实验室任务也是有利的。
在目前的研究中，个体在低压和高压条件下都进行模运算任务，这些问题被操纵成工作记忆需求低或高。如果压力消耗了模运算任务可用的工作记忆容量，那么当问题解决者处于压力之下时，严重依赖工作记忆的问题将受到最大的影响。此外，如果工作记忆容量的个体差异与表现有关，这种关系对于对工作记忆要求最大的模运算问题应该是最明显的。
就目前而言，较高和较低的工作记忆需求是由解决模运算问题的第一步是否有大数(gt; 20)或是否需要借位来决定的。例如，“5equiv; 3(mod 2)”在第一步(5- 3)中涉及小数字，并且不需要借位，因此它被认为具有较低的工作记忆需求。相比之下，“45equiv; 27 (mod 4)”在第一步中既涉及大数(45-27)，又涉及借位，因此它被认为具有更高的工作记忆需求。大数和借位涉及更长的步骤序列，需要保持更多的中间产品，从而对工作记忆提出了很高的要求(Ashcraft，1992；Ashcraft amp; Kirk，2001)。
方法
被试
对93名密歇根州立大学本科生的数据进行了分析。被试被分成低工作记忆容量者组(47名)和高工作记忆容量者组(46名)，使用他们在两个工作记忆测试中的平均分数的中位数分割: Turner和 Engle(1989)的操作跨度(OSPAN)和Daneman and Carpenter(1980)的阅读跨度(RSPAN)的修订版本。OSPAN包括解决一系列的算术方程，同时尽力记住一系列不相关的单词。每个人一次只能在电脑上得到一个方程式字符串，例如，[(5times;2)-2=8？狗]，并被要求大声验证方程是否正确。然后他们大声朗读这个单词。在系列的最后，他们按顺序写下单词。RSPAN包括阅读一系列句子字母串(例如，“在温暖晴朗的下午，我喜欢在公园散步。？F”)。每个人大声朗读每个句子，被要求验证它是否有意义，然后大声朗读字母。在系列的最后，他们按顺序写下字母。在OSPAN和RSPAN中，每个系列都由两到五个字符串组成，字符串长度的顺序随机决定。对个体进行三个系列的测试。OSPAN和RSPAN分数(范围:0-42)包括在完全回忆试验中回忆的单词或字母的总数。
两次测试的平均跨度分数范围从2到32 （低工作记忆容量者: M =9.76，SE=0.42；高工作记忆容量者: M= 21.07，SE= 0.63)。另外三名被试接受了测试，但未被包括在内，因为他们在广度测试的算术或句子验证部分的准确率低于80%，表明他们没有成功完成测试。然而，包括他们的数据在内的再分析并没有以任何方式改变结果。
程序
被试在电脑上接受单独测试。他们被要求在不牺牲准确性的情况下尽快判断模运算问题，按下“T”或“F”键分别指示每个问题是对还是错。
每次试验都是从屏幕中央的500毫秒注视点开始的。它立即被一个屏幕上的模运算问题所取代，直到被试做出回应。回答后，单词“正确”或“不正确”出现1000毫秒，提供反馈。然后屏幕在1000毫秒的时间间隔内变得一片空白。
被试首先完成三个低需求[(例如，7 equiv;2(mod 5)])和三个高需求[(例如，44 equiv;28(mod 7)]练习问题，这些问题以随机顺序呈现给每个被试。
被试随后完成了一个24题的低压测试和一个24题的高压测试。每个测试中的问题以不同的随机顺序呈现给每个被试。在低压或高压测试中，每个问题对每个被试只出现一次，两个测试中的问题在被试之间得到平衡。在每个测试中，有12个低需求问题和12个高需求问题。每个需求水平中有一半的问题是真实的。低压测试类似练习情境，在这个测试之后，被试被给予一个场景，这个场景被设计成通过涉及现实世界中常见的压力源(金钱激励、同伴压力和社会评价)来创造一个高压环境。
被试被告知计算机使用反应时间和准确率来计算模运算分数。另外告知被试，如果他们能相对于之前的练习试验提高20%的模运算分数，他们将获得5美元。每位被试还被告知，获得该奖励需要“团队努力”:他或她与另一个人随机配对，配对的两个成员都必须提高，才能每人获得5美元。接下来，被试被告知他的搭档已经完成了实验并且提高了20%。如果被试提高20%，被试和搭档都将获得5美元。然而，如果被试没有提高到要求的数量，两个人都不会得到钱。最后，告知被试他或她的表现将被录像，这样当地的数学老师和教授可以检查他或她的表现。主试安装了摄像机(被试右侧0.61米)来记录被试和计算机屏幕。然后，被试完成了24个模运算问题。
这种情况被反复证明会导致不同技能的表现下降，并增加压力和焦虑感。这些增加的压力和焦虑的感知并没有因为数学能力或低压条件下的表现而有所不同(Beilock amp; Carr，2001；Beilock等人，2004)，所以这些因素不太可能与压力反应混淆。
在模运算测试之后，被试完成了纸笔除法任务以及减法和乘法任务。他们被告知这些任务独立于模运算任务，他们应该尽可能快、准确地完成任务，但并不期望他们完成。这些任务作为没有压力的填充剂，旨在减少在高压情况下产生的任何残余感觉。对于这些，被试被简单地告知要尽力而为。实验完成后，所有的被试都获得了5美元并听取了汇报。
结果
在2(工作记忆组:高工作记忆容量，低工作记忆容量) times;2 (问题需求:低，高)times;2(压力:低，高)的方差分析(ANOVA)中检验模运算问题准确性，获得了显著的三向交互作用，F(1, 91) = 6.32, p lt; .02, eta;p2= .07。如图1左上图所示。低工作记忆容量组不受压力影响，这被2(问题需求:低，高) times;2 (压力:低，高)方差分析所证实，问题需求主效应显著，F(1，46)= 137.13，p lt; .01，eta;p2= .75；压力主效应不显著，F lt; 1；无交互效应，F(1，46) =1.70。
相比之下，一个高工作记忆容量组的相似的方差分析(图1，右上图)揭示了问题需求与压力的交互作用，F(1，45)= 4.89，p lt; .04，eta;p2=.10。尽管高工作记忆容量者在低需求问题上的表现并不随压力而异，t(45)= 0.18，但他们在高压条件下在高需求问题上的表现显著下降，t(45) =2.36，p lt; .03，d =0.39。这个结果与压力消耗工作记忆的想法是一致的，工作记忆是高工作记忆容量者用来成功解决高工作记忆需求的最困难问题的。事实上，高压条件完全消除了高工作记忆容量者在低压条件、高需求问题中比低工作记忆容量者享有的优势。这被一个单独的2(工作记忆组:低工作记忆容量，高工作记忆容量) times;2(压力:低，高)高需求问题的准确率的方差分析所证实，结果显示了显著的交互作用，F(1，91）=5.97，p lt; .02，eta;p2=.06。在没有压力的情况下，高工作记忆容量组的准确性显著高于低工作记忆容量组，t(91) =2.65，p lt; .01，d= 0.55。随着压力的施加，这种差异消失，F lt; 1。
针对正确的问题的反应时进行了分析(图1，下图)。三因素方差分析表明，高工作记忆容量者的反应比低工作记忆容量者快，F(1，91) =4.22，p lt; .05，eta;p2.=04高需求问题的反应比低需求问题慢，F(1，91) =422.04，p lt; .01，eta;p2= .82。所有的被试，在低压下都比高压下慢
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