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背景音乐对学习的影响
大卫·斯科兹
摘要
本评论调查了背景音乐对学习的影响，从而得出了一些相关见解。首先，声乐，特别是高度引起音乐倾向于削弱表现，而乐器音乐使大多数人不受影响。第二，与内向者相比，外部效应似乎不如背景音乐和噪音的影响。第三，一些证据表明，个人所执行的认知任务的类型与背景音乐的影响有关，因为音乐倾向于削弱语言任务的表现，同时几乎不影响算术或推理任务的表现。所有效果都相当小而且短暂;调查结果相当不一致，所以建议在背景音乐对学习的影响方面提出广泛的要求时要小心。
引言
随着小型和轻量级多媒体设备的出现，越来越多的学生选择将自己封装在公共空间中，“调出”环境的声音。这种“感官门控”有时被称为在年轻一代的学生中尤其受欢迎（Bull，2010）。许多大学生在学习大厅里学习，使用耳机来提高沉浸的水平，更好地关注材料，但是在学习时听音乐的效果还有很多争议。当然可以想象的是，感官输入的变化量的增加或变化的变化远离了学生们可能从中获得的重点，在这种情况下甚至可能会产生有害影响。
多年来已经介绍了这个问题的几种理论方法，并且有必要根据这些理论概述已经发现的许多效应（有时需要）。也许与Rauscher，Shaw和Ky（1993）发表的最受欢迎的音乐与学习主题相关的研究即是所谓的“莫扎特效应”，指莫扎特音乐对参与者在空间任务中表现出的有益影响。特别值得注意的是本研究描述了通过让学员在学习会话之前听音乐而获得的结果。这项研究的结果并没有被一贯地重现，而且在哪里，效果是相当小的（Chabris，1999），所以这个发现的有效性已经被质疑了（参见Steele，Bass和Crook ，1999）。最近有一些尝试调查音乐在被称为整合阶段的影响，因此在内容学习之后（Judde，2010），但大多数研究涉及到个人正在倾听音乐的影响同时学习材料。
已经有许多方法来解决这个问题，但是最常用来预测感觉输入对认知任务对绩效的影响的理论基础是Baddeley（Baddeley＆Hitch，1974; Baddeley，1986）的工作记忆模型，通常是组合的参考不相关的言语效应（Salameacute;＆Baddeley，1982,1989）。在巴德利的模式中，有三个系统：首先是中央执行官，负责协调其奴隶制度，整合感官投入，决定应用哪些认知策略以及控制注意力和抑制。其他两个系统称为视觉空间画板和语音循环。前者基本上作为视觉输入的记忆，但允许其操纵。后者充当通过审计流提供的短语音信息的在线存储。 Baddeley模型的中心假设是在工作记忆中可以处理的信息量有限制。背景音乐可以被认为是噪声的来源，假设认知处理的目标是利用所有注意力资源并假设音乐被遵守。因此，如果这样的噪声源使用了一定量的工作记忆资源，这些资源显然不能用于处理认知征税的任务。听觉信号如人类语言与语音循环中的处理冲突的想法在这里被称为结构干扰的假设。这给我们提出了另一个在这个背景下制定的想法，即认为更有注意力的资源是有效完成任务所需要的，这样的想法会越来越多地影响到这个过程，所以我们期待着会发现更大的效果音乐逐渐侵入认知的注意子系统。任务越复杂，就越有侵略性。此外，人类似乎对人类语言敏感，正如研究调查不相关的言语效应的研究（Salameacute;＆Baddeley，1982,1989）所指出的那样，人们表现出倾向于注意人类言语的倾向，即使这些倾向是分散于他们所在的任务应该完成。
由于听众的个人特征可能会改变噪声刺激的影响的方向或大小，因此只有明智的做法才能控制这些因素。艾森克皮质唤醒理论（Eysenck，1967）一直是背景音乐对个人影响的一些框架的核心。根据艾森克（Eysenck）的说法，内向和外在的皮质感觉程度不同;而内向者的运作水平普遍较高，需要较少的刺激才能达到最佳唤醒水平。这是相关的，因为唤醒的最佳水平通常被理解为与性能相关的倒U形功能（Berlyne，1967）。当应用于该模型时，艾森克理论预测外部需要更多的刺激才能达到最佳水平，而内向者需要较少的刺激。在这个意义上，支持艾森克理论的证据将是对巴德利工作记忆模型的证据，因为后者将预测噪音对表现产生不利影响。噪声影响的大小可能会因刺激方式与噪声模态的重叠而不同;但是，如果噪音处理占用了注意资源，便不会成为预期的结果。将提出的工作记忆和觉醒情绪理论放在考验中应该为我们提供更清楚的答案。
这个评论的目的是要回答的核心问题是：有哪些因素和情况可以确定是否可以观察到效果 - 它的方向是什么？假设在尝试揭开背景音乐对学习的复杂影响时，至少有四个变量需要考虑，我现在将介绍一下。我将在本论文中讨论的第一个变量是“音乐类型”：声音刺激的组成部分，如乐器或声乐元素。第二个变量可以被称为“音乐特征”，并且包括节奏，乐器分层，心情和歌词意义等元素。第三个变量我将被称为“听众的个人特征”，其中包括个性，存在和形式的音乐偏好和学习习惯。我将要解决的最后一个变量是“任务特征”，这是相当自我解释的：根据收听者执行的类型或任务，背景音乐可能会有不同的影响。有很多口头的任务，这在Baddeley的工作记忆模式方面特别有趣，那么就有空间推理和逻辑问题以及心理算术。这些是我将寻求探讨的四个主题。
音乐类型的相关性
Crawford和Strapp（1994）研究了音乐类型在控制个人学习习惯影响的实验中的作用。他们首先评估了61名大学生的外向性和学习习惯水平，然后向他们展示了包含空间扫描，逻辑思维和视觉相关记忆任务的电池。学生被随机分配到三个音乐类型的条件 - 声乐，器乐和沉默 - 在一个多学科之间的设计。作者预测条件与学习习惯之间的相互作用以及条件的主要影响;通常在音乐方面学习的学生在音乐条件上的表现要优于没有音乐的学生，预期声乐将会削弱任何比器乐的表现。这里的主要发现是，除了视觉关联记忆任务之外，所有主题的所有主题的声乐破坏了表现，通常用音乐学习的学生在声乐方面进行了轻松的练习。另一个有趣的结果是，在学习过程中不常听音乐的学生在沉默状态下表现得比那些报告他们通常在学习时听音乐的学生群体更好。
作者得出结论，背景音乐损害了作为被处理的信息与越来越有意义的噪声之间的竞争的必然结果。他们解释了工作记忆需求和假设，通常用音乐学习的学生可能已经制定了减少其效果的应对策略的相当异常的促进发现。他们解释了艾森克斯对外向学生的不足觉醒的沉默条件的差异结果，借鉴他们发现通常在学习中听音乐的学生也往往更加外向化。
最近由Johansson，Holmqvist，Mossberg和Lindgren（2011）进行的眼睛跟踪研究证实了这些发现，他们调查了背景音乐和噪音对阅读理解的可能影响。受试者实验包括24名大学生，他们首先测试了对象span1以及外向程度。实验者然后要求他们提供学生喜欢的音乐和他们明确不喜欢听的音乐的样本。之后，学生们在四种不同的条件下进行阅读理解任务，即优先音乐，非首选音乐，咖啡噪音和沉默。作者假设，更多地是基于直觉的理由，而不是以前的结果，阅读理解将被首选音乐改善，并受到非首选音乐和咖啡噪音的损害。他们还预期对象跨度与性能相关，认为较高的对象跨度将表示更高的认知能力，这可能有助于提高处理任务的速度和准确性。最后，他们预测，如果条件是削弱性能，相应的眼睛跟踪数据将显示出更长的固定持续时间，更多的回归，更多的二次阅读和较短的扫视幅度的趋势，基于以前的现场发现。
结果提供了两个重要的见解：首先，如果不喜欢背景音乐，则不利于表现。条件之间没有其他差异。对象跨度也与任何记录的度量无关。第二，他们的眼睛跟踪相关假设没有一个被数据支持，但是对于外部视力，眼睛跟踪和性能数据似乎表明这个组由不太熟练的读者组成。有趣的是，背景音乐或噪音的破坏程度，由退学考试中的学生评定，被证明与表现无关，尽管相当预期的结果是，所有类型的音乐和噪音都导致了比沉默更高的唤醒，因为由瞳孔扩张程度测量。可能值得注意的是，Johansson等人还发现眼睛跟踪数据的证据表明，一般而言，外包往往不太熟练。事实上，只有非首选音乐才能导致表现的下降，这是显而易见的，因为它意味着个人听众的特征可能与音乐特征相比更具有影响力，这个可能性将在本评论第三段进行调查。
Pool，Koolstra和van der Voort（2003）设计了一个实验来评估背景媒体对阅读理解和口头记忆任务的影响。他们使用随机区块设计，将160名八年级学生分配到四种背景媒体条件之一：母语电视肥皂剧，外语音乐视频，外语广播音乐和沉默。表现由阅读理解和记忆任务的分数以及任务时间表示。在早期研究的基础上，作者预测，只有肥皂剧才会对表现产生重大的不利影响。假设记忆任务会比阅读理解任务更早地导致能力限制用尽，他们预计当涉及记忆时，背景媒体的影响会更强。结果表明，导致业绩较差的唯一条件是肥皂剧情况，学生的得分明显低于其他条件下的学生。池等对这些发现给出一些可能的解释，其中注意能力干扰的可能作用。这个解释表明，肥皂剧可能需要比外国声乐更多的关注，这将符合Salameacute;和Baddeley与他们所谓的无人看管的语音效果相关的发现。在这个想法的基础上，假设抒情音乐比乐器音乐更加分散，这是合乎逻辑的，因为抒情音乐包含人的言语，注意的子系统不太可以忽略（Salameacute;＆Baddeley，1989）。如结果所示，包含听众外部的人类语音的音频流似乎需要较少的注意资源，尽管导致语音信号和专用于任务的语音工作记忆之间的结构性干扰。
如果音频流的意义是观察到的性能差异的原因，如结构性干扰假说所预测的，则纯粹由语音组成的音频流应产生相同的效果。在最近由Alley和Greene撰写的一项研究中（2008）进行了调查。在这个受试者实验中，他们提出了60位参与者有四种背景条件：沉默，声乐，等效的乐器音乐和无关的言语。不合理的演讲包括戏剧节选。该实验中的因变量是数字跨度。存在三个显着差异：沉默条件下的数字跨度比语音或声乐音乐条件更高，而与乐乐相比，乐器音乐的数字比率更高。正如学生所报道的那样，熟悉一首歌与表现无关。有趣的是，声乐被报道为最令人分心，其次是演讲和乐器音乐。这些评分之间的所有差异都是显着的。
胡同和格林解释为支持工作记忆的标准模型和不相关的言语效应假说。上述结果是相对不均匀的，几乎没有结论，正如仅有两项研究发现声乐的整体效果所表明的。然而，有一个趋势表明，背景音乐倾向于削弱性能而不是促进它，因为上述研究没有报告任何有益的影响。人们可以认为这与巴德利的工作记忆模式是一致的，但研究结果不一致需要进一步审查。也许更多的背景音乐本身的特点造型其效果。现在我将转向这些音乐功能，并分析哪些（如果有的话）导致更小的损害或甚至促进表现。
音乐特征的相关性
在2010年的脑电图（EEG）研究中，Jauml;ncke和Sandmann操纵了节奏，以及音乐作品是否变调。可以想象，不正确的音乐比调谐音乐更接近于噪音，所以我们期望看到不平衡的音乐和噪音，以便在任务性能方面产生可比的效果。为了确定背景音乐是否改善了语言学习，他们随机分配了75个主题到五个非声乐背景音乐条件之一：调谐快或慢，失调快或慢和棕色噪声3。令人惊讶的是，任何一组之间没有发现有关口头学习或脑电活动的相关措施。尽管这种无效结果，EEG数据表明背景音乐增加了皮质激活，可以作为间接证据来支持音乐通过提高其皮质唤醒水平来影响学习者的表现。
同样，Cassidy和MacDonald（2007）评估了音乐节选的唤起潜力。在他们的研究中，40名大学生首先完成了外向程度，音乐偏好和学习习惯的测试，然后进行了Stroop神经心理筛查测试，他们必须朗读不同颜色的屏幕上打印的色彩名称，四种音乐条件之一的口头记忆任务：放松或积极的音乐，背景噪音或沉默。 Cassidy和MacDonald使用艾森克的皮层唤醒理论来预测音乐会影响觉醒和心情。特别是，他们预测在噪音条件下表现最差，其次是音乐和沉默。第二，他们预计内向者在音乐和噪音条件下的表现要比外在程度更差。第三，他们期望内向者倾听较低的音乐学习偏好。结果并不如预期那样清晰：外向性的任务依赖主要作用表明外推在内向性上比内向性更好，而内向者对所有口头记忆任务表现都更好。另外，背景音乐有一个重要的主要影响，表明背景音乐一般性能受损。与任何测试相比，放松音乐对性能没有不利影响，与噪音和侵略性音乐相反。后者影响内向者的表现超过外部性能。卡西迪和麦克唐纳的背景音乐的负面影响导致了听音乐需要认知能力的奉献，否则这些认知能力将会用于任务。因此，这是支持巴德利工作记忆模式的证据。扩展只影响一个任务的结果，所以作者认为它是对艾森克理论的部分支持。他们提出，效应的任务依赖可能是任务复杂性的结果 - 声称Stroop任务可以被认为比其他任务在认知上更加费力。
Hallam，Price和Katsarou（2002）报道了一个稍微更加惊人的发现，他们在第一次实验中比较了学生在一系列算术问题上的表现。三十一名儿童被随机分配到背景音乐条件或无音乐控制条件。在前者中，学生聆听了平静的儿童音乐。结果表明，各组之间精确解决问题的百分比没有显着差异，但音乐条件下的儿童在控制条件下试图解决比问题更多的问题，则可以称之为增加毅力。一个有趣的结果是，在音乐条件下的得分表现出比在控制条件下的得分更多的差异，暗示了该组中的学生在与背景音乐相关的相关维度上的差异，反过来又缓和了表现。
在他们的第二项研究中，Hallam等随机分配了30名小学生到三组之一：第一组听了平静的音乐，第二组听了积极的音乐，第三组没有听音乐。这一次，作者给了学生口头记忆的任务，以及评估利他主义水平的任务，以了解音乐是否会影响学生的亲社会行为。数据分析显示平静背景音乐对口头记忆和利他主义任务的积极影响;积极的音乐导致两项任务的最低分。这表明音乐的效果可能与动机有关。也可以想象某些音乐类型会引起有益的心情。以下研究可能会揭示情绪高度，或更实际的生理 - 唤醒 - 改变品质背景音乐可能提供。
在一个有些独特的研究中，Savan（1999）在连续的科学课程中寻找背景音乐对行为和一些生理指标影
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