类比推理的眼动研究：揭示个体类比推理策略发展的有效手段

/类比推理的眼动研究：揭示个体类比推理策略发展的有效手段【摘要】近年来，研究者利用眼动技术具有高时间精度的优势，探明不同年龄群体完成类比推理过程的眼动模式特点并得出其在进行类比推理时所使用的策略。基于类比推理的眼动研究发现了三种典型的类比推理策略——项目优先策略、结构匹配策略和语义限制策略。成人更多表现为项目优先策略，儿童更多表现为语义限制策略。未来研究可以优化类比推理眼动指标，尤其是全局扫视路径的计算方法，并重点关注特殊群体的类比推理眼动模式以及关注类比推理策略与其他认知能力的交互作用。 1前言 类比推理(analogicalreasoning)作为抽象逻辑思维的一种重要形式，指在某种情景或领域中先前获得的有关问题(源问题)解决方法的知识向另一个情景或领域问题(靶问题)的迁移(Gentner，1988；Holyoak，2012)。类比推理赋予了人类在未经历过的复杂情况下进行推断和学习的能力，被认为是人类认知发展的“驱动力”(Rattermann&Genter，1998)，是人类智能的主要载体之一(Hofstaster，2001；Holyoak，2012)。从个体的婴儿时期开始，类比推理能力就发挥着重要的作用。类比推理可以帮助婴儿适应环境(Gentner，2010)，预测学龄前儿童的学习效能(Chiu&Alexander，2014)，与学龄儿童数学等科学课程的学习息息相关(Richland&McDonough，2010；Zhengetal.，2008)，甚至可以预测个体之后的学业和专业成就(Kunceletal.，2004)。所以，类比推理一直是研究者比较关注的研究领域。 在过去的数十年里，研究者多从行为研究的角度探究类比推理的发展特点及影响因素(Choetal.，2007；Chuderska&Chuderski，2014；Richland&Burchinal，2013；李红，冯廷勇，2002；张莉等，2010)，但单一的行为数据维度不足以描述个体完成类比推理的具体过程。例如，工作记忆能力不足的个体和抑制控制能力不足的个体完成类比推理任务时的行为数据指标是类似的(如，正确率低于正常个体，反应时高于正常个体)。研究者们近来利用眼动技术深入探究两种个体完成类比推理过程，发现工作记忆能力不足的被试在“编码”阶段不能够很好地加工类比情景中的源物体和靶物体之间的联系，会在源物体和靶物体上花费更多时间(陈逸群等，2020；汪夏，陈向阳，2012)；而抑制控制能力不足的被试在“映射”阶段不能够很好地抑制其他刺激的干扰，会在知觉干扰和其他选项中花费更多的时间(Starretal.，2018；Thibaut&French，2016)。行为层面的结果数据无法揭示个体在不同类比推理阶段的具体表现，更难以探明不同群体类比推理模式的差异。 眼动技术可以很好地把这种行为指标上无显著差异，但实质在不同类比阶段具有差异的类比推理模式区分开，并且能够获得个体在类比推理过程中的直接信息。眼动技术应用于类比推理领域具有突出的优势及特点：首先，眼动技术具有高时间精度的特点(Rayner，1979)，可以细微准确地揭示类比推理的时间进程问题。类比推理过程由编码、推理、映射、应用、调整和反应六个阶段组成(Sternberg，1977)，行为研究数据大多只能得到有关“推理”和“映射”两个阶段的结果(Gordon&Moser，2007)，但眼动技术凭借其收集到的数据贯穿整个类比推理过程的特性，能够为类比推理的其他阶段分析提供数据。例如，可以将被试完成类比推理任务全程的眼动数据按时间顺序分为“前时间片段(slice1)”、“中时间片段(slice2)”、“后时间片段(slice3)”。“前时间片段”的眼动模式为“编码”和“推理”过程提供客观数据；“中时间片段”的眼动模式为“映射”和“应用”过程提供客观数据；而“后时间片段”的眼动模式更多体现的是被试“调整”和“反应”过程(Thibaut&French，2016)。其次，眼动数据可以揭示个体类比推理表现更深层次的原因。例如，行为研究只能揭示相比成人，儿童在类比推理过程中更容易受到分心或干扰的影响(Gentner&Medina，1998；Richlandetal.，2006；Simmsetal.，2018；马晓清等，2008)，但是眼动技术可以深入探明相比成人，儿童具体是在类比推理的哪个阶段(早期编码阶段还是后期决策阶段)受到分心或干扰的影响而造成类比推理表现变差(Thibaut&French，2016；Thibautetal.，2011)。最后，眼动技术可以突破传统行为研究在测量过程中的局限。具体来说，行为研究以幼儿或特殊儿童群体为被试时，只能以纸质测验的形式采用事后回溯或提问的方式推断被试解决类比推理问题策略(Richlandetal.，2006)。但眼动技术可以通过计算机记录个体在加工类比推理问题时的实时眼动模式(如对不同物体的注视顺序及时间)直接得到个体的类推策略，无需被试进行刻意的按键或口头报告等行为反应。眼动技术不仅可以优化测量环节，而且使结果更为直观和准确。 2类比推理眼动研究的常用范式及指标 目前有两种不同的范式被用于类比推理的眼动研究——情景类比推理任务(Gordon&Moser，2007；Frenchetal.，2016)和经典的A∶B∶∶C∶D类比推理任务(Thibaut&French，2016；Vendettietal.，2017；Whitakeretal.，2017)。情景类比推理任务如图1a，上图表示源情景，由两个物体的一层关系组成(如“猫追老鼠”)，其中源物体用箭头表示(如“猫”)。下图表示靶情景，由五个物体组成，其中两个物体组成和源情景相同的关系(如“男孩追女孩”)，其余三个物体一个与源情景中的某个物体构成知觉或语义干扰(如“鸟”)，另外两个是与核心类比关系无关的物体(如“房子”和“球”)。要求被试从靶情景中选择一个和源物体具有相同关系的物体。研究者可以通过改变情境关系复杂性、增减场景元素或改变干扰选项性质探究成人和儿童完成情境类比推理任务的表现及其影响因素(Richlandetal.，2006)。采用该范式的眼动研究者会事先画好情景中各个物体的兴趣区，分析被试在不同时间进程内对各个兴趣区的注视情况及兴趣间的扫视情况来分析被试完成类比推理的特点，或是进行不同年龄群体的类比推理眼动模式的对比分析。 经典的A∶B∶∶C∶D类比推理任务如图1b，上行呈现的是一组未完成类比推理问题，由A、B、C和一张空白图片组成，下行呈现的是四张选项图片(一张目标图片T，一张干扰图片S，两张无关图片U)。要求被试根据A和B的关系(如“儿童睡在床上”)，从下行四张选项图片中选择一张与C图片进行匹配并作为空白处的答案(正确答案应是“猫睡在枕头上”，“老鼠”为语义干扰图片S，“拖鞋”和“吉他”为无关图片U)。该研究范式可以通过操纵A和B的类比推理关系远近及难易程度(Andrews&Bohadana，2017；Vendettietal.，2014)或是干扰选项的性质(Vendettietal.，2017)深入探究类比推理的影响因素。该任务范式用于眼动研究时，每张图片为一个兴趣区，便于研究者分析被试在各个兴趣区的注视情况及兴趣间的扫视情况。 两种研究范式得到有关类比推理的发展特点是类似的(Gladyetal.，2014)。由于经典的A∶B∶∶C∶D类任务具备“适用年龄群体广”、“可通过设置选项性质来操纵任务中的干扰类型”、“便于设置兴趣区”等优点，近几年类比推理的眼动研究采用经典的A∶B∶∶C∶D类任务更多一些。相比行为指标揭示的有限结果，目前的眼动研究采用这两个类比范式已经探明了儿童和成人解决类比推理问题时使用的类比策略是存在差异的(Starretal.，2018；Vendetti，etal.，2017)，并揭示了儿童类比表现不足主要是因为类比初期编码阶段对源物体间的关系加工不足且在后期反应和调整阶段对项目的扫视监控不足(Thibaut&French，2016)。 近年来的眼动研究以上述两种类比任务为实验材料，主要关注不同年龄群体在类比推理过程中对每个项目(如，A，B，C，T等)的注视情况、项目间(如，A-B，A-C，C-T等)的眼跳情况以及整体扫视路径等眼动指标。具体来说，个体对各项目的注视情况代表个体对项目的辨识、理解和分析程度，个体在项目之间的眼跳扫视情况反映个体的信息搜索行为。例如，个体对A、B物体的注视及A-B间扫视代表对个体对源物体及其关系的加工理解程度；个体对C物体及选项的注视和扫视反映了个体的答案搜索行为(Thibaut&French，2016)。研究表明，成人和儿童在类比推理过程中对不同项目的注视时间、项目间的眼跳模式均不同(French&Thibaut，2014；Gordon&Moser，2007；Thibautetal.，2011)。Thibaut等人(2011)对比5岁、8岁儿童和成人完成含有语义干扰的A∶B∶∶C∶D类比推理任务的眼动模式发现，成人会更多地注视A项目和B项目以及在AB之间来回扫视，然后再去注视C项目，并在C项目和选项间的来回扫视。儿童与此相反，儿童会优先关注C项目及各个选项，不断地在C项目和各个选项中来回扫视，而更少关注A项目和B项目。随后的研究者(Vendettietal.，2017)探究成人完成既包含语义干扰又包含知觉干扰的A∶B∶∶C∶D类比推理任务的眼动模式发现，成人仍然是首先较多注视A物体和B物体及在AB之间来回扫视，但是转向四个选项时会首先关注知觉干扰选项而非语义干扰或目标选项。 单个项目的注视及项目间的眼跳只能反映被试在类比推理过程中的局部动态视觉搜索情况，近年来，研究者试图揭示不同年龄群体完成类比过程的全局扫视路径以全面揭示被试在类推过程中的动态眼动信息。Glady等人(2014)提出了一套新的眼动路径分析方法，他们改进Jarodska等人(2010)的路径比较算法，将全局的扫视路径简化为关键点的眼跳向量，然后将不同被试的扫视路径的眼跳向量描绘在二维散点图中，通过散点图的分布得到不同扫视路径的相似度和差异度。他们基于这套算法比较了6岁儿童和成人完成情景类比任务和A∶B∶∶C∶D类比任务的眼动模式，发现每个年龄群体完成两种不同的类比推理任务的眼动路径表现出一致性；但是儿童的二维散点图比成人的更分散，这也表明了儿童和成人完成类比推理任务的扫视路径的差异。 图1类比推理情景任务和经典A∶B∶∶C∶D类比推理任务举例 3基于眼动模式的成人与儿童类比推理策略比较 类比推理眼动研究的早期探索已经揭示了儿童和成人完成类比任务时，在项目的注视情况、项目间的眼跳情况甚至全局扫视路径都有差异，但这些研究结果多为描述性的眼动模式结果，研究者试图基于儿童或成人眼动模式推断出其深层的类推策略的差异，并关注是否可以通过儿童或成人眼动模式表现出的类比推理策略预测其完成类比推理任务的正确率(Starretal.，2018；Vendettietal.，2017)。 目前，研究者利用眼动技术提出了三种常用的解决类比推理问题的策略——项目优先策略(project-firststrategy)、结构匹配策略(structure-mappingstrategy)和语义限制策略(semantic-constraintstrategy)(图2)。以“手套∶手∶∶袜子∶脚”为例，A项目指“手套”，B项目指“手”，C项目指“袜子”，D项目指“脚”。个体若采用项目优先策略(Hummel&Holyoak，1997)，则会优先关注A项目、B项目以及在AB之间来回扫视，然后再注视C项目和目标，为寻找与C项目匹配的选项缩短搜寻空间。即个体会首先明确“手套”和“手”的关系(如“手套”让“手”更暖和)，然后再明确和匹配“手套”和“袜子”之间的关系(如它们都属于保暖类衣物)，匹配了两个领域的关系后，个体就会应用“手套”和“手”的相似规则产生“脚”的答案(如“袜子”让“脚”更暖和)。结构匹配策略则是假定知识是有结构层级的，类比推理问题可以通过匹配一个物体到另一个物体的结构表征映射来完成(Markman&Gentner，1993)。如果个体采用结构匹配策略，则会首先注视A项目、C项目，然后在AC之间来回眼跳，然后再注视B项目和目标，试图寻找类比问题的答案。同样以“手套∶手∶∶袜子∶脚”为例，个体则会首先匹配“手套”和“袜子”，产生很多种可能性，然后再根据“手”(B项目)推断“脚”(D项目)。所以，项目优先策略是一种自上而下的策略，结构匹配策略是一种自下而上的策略。语义限制策略最早由Leech等人(2008)提出，是指个体在类比推理过程中首先关注C项目和反应选项，不断地在C项目和干扰选项中来回扫视，试图寻找与C项目匹配的选项。在“手套∶手∶∶袜子∶脚”例子中，被试的搜索空间会只局限于“袜子”，而不优先注视“手套”和“手”。语义限制策略是被认为不够成熟有效的策略，尤其是当类比推理关系复杂性超过个体的工作记忆容量时，个体会选择这种认知负担小的类比推理策略。 图2基于眼动模式发现的三种典型的类比推理策略 目前有两种方法可以基于眼动模式得出个体解决类比推理问题所采用的具体策略。一种方式是将被试解决每一个类比推理问题时长按时间顺序平均分为三份(Thibaut&French，2016)，然后对个体完成所有类比推理问题的每一份时长进行加和平均，关注被试在三段时间内的不同兴趣区的注视点情况及兴趣区间的扫视情况。French和Thibaut(2014)将儿童和成人完成A∶B∶∶C∶D类比推理任务的眼动模式按时间进程平均分为“前时间片段”、“中时间片段”、“后时间片段”，发现个体在“前时间片段”的眼动模式对于其完成类比推理任务的正确率有64%的预测率，个体在“中时间片段”的眼动模式可达82%的预测率，个体在“后时间片段”的眼动模式高达90%的预测率。随后，Thibaut和French(2016)进一步比较5岁儿童、8岁儿童、青少年及成人完成含有语义干扰选项的A∶B∶∶C∶D类比任务在三个时间片段的眼动模式，发现青少年和成人在“前时间片段”时更多关注A项目和B项目，并在AB间来回扫视，在“中时间片段”时更多关注C项目、正确目标选项及语义干扰选项，在“后时间片段”时更多关注C项目和正确目标选项，这符合项目优先策略。但是5岁和8岁儿童在“前时间片段”时会优先关注C项目，而非A项目和B项目，在“中时间片段”和“后时间片段”时，儿童仍对C项目与正确目标选项及C项目与语义干扰选项中不断扫视，呈现出语义限制策略的特点。此外，相比5岁和8岁儿童，青少年和成人在“后时间片段”时都对A项目及B项目有较多的回视，说明青少年和成人对自己的类比过程有更密切的监控能力。这些研究结果都说明细致划分眼动时间进程的方法不仅可以有效地预测其类比推理表现，还可以揭示被试在类比推理不同阶段所采用的类比推理策略。 Vendetti及其同事发展出一套更为量化的计算类比推理策略的公式，他们根据被试在类比推理任务中对不同兴趣区的注视情况及兴趣区间的注视顺序计算出被试完成类比推理任务的类推策略(Starretal.，2018；Vendettietal.，2017)。他们的理论假设是：发生越早且注视时间越长的注视点占权重越大。每一个注视点的计算分数是该注视点的持续时间与其位置倒数的乘积。具体来说，如图3，公式1表示的是项目优先策略的计算法方法，公式2表示的是结构匹配策略的计算方法，公式3表示的是语义限制策略的计算方法。公式中的“分数某兴趣区的首次注视点”指的是第一次注视该兴趣区注视点(但在整个眼动序列中并不一定是第一个)的时长与其位置倒数的乘积；“分数AB兴趣区间扫视”指的是由A兴趣区转移到B兴趣区的注视点时长与其位置倒数的乘积，其他式子以此类推。公式中T、S、P、U分别指“目标选项”、“和C选项具有语义关联的选项”、“和C选项具有知觉干扰的选项”以及“无关选项”。由于类比推理的过程非常复杂，需要经历“编码”、“推理”、“映射”、“应用”和“调整”多个阶段，所以被试在解决类比推理问题时不会局限于某一种策略，而是会采用多个类推策略。Vendetti团队判定被试完成每个类比推理试次所用策略的方法是：根据被试的眼动数据，计算每个试次三种策略公式的分数，哪种策略分数最高就判定被试完成本试次采用哪种策略。最后得到被试完成全部的类比推理任务采用三种类比推理策略的比例。 研究者采用这种类推策略的计算方法，结合儿童和成人完成A∶B∶∶C∶D任务的眼动模式发现，成人使用项目优先策略的试次中注视知觉干扰选项和正确目标选项的概率是没有差异的。成人使用结构匹配策略的试次时会较多注视知觉干扰选项，即易受到知觉干扰的影响。成人使用语义限制策略时对语义干扰选项的注视比例会增加。更重要的是，成人使用项目优先策略比例越大，被试完成类比推理任务的正确率越高；使用语义限制策略比例越高，个体的类比推理表现就越差；而结构匹配策略的比例不能预测个体完成类比推理任务的正确率(Vendettietal.，2017)。随后，Starr等人(2018)发现，相比成人，儿童采用语义限制策略比例更大。并且儿童之间存在较大的个体差异，能够正确类比的儿童在眼动模式中体现在可以优先关注AB配对，然后再看C项目和选项图片。他们进一步指出，对于儿童来说，使用更有效的类比推理策略比抑制无关信息更能有效完成类比推理任务(Starretal.，2018)。 上述两种基于眼动数据划分类比推理策略的方法都被证明是有效的，并且研究所得结果有很多一致的地方，比如儿童会对C选项给予更多的关注，而成人则会对A和B选项给予更多的关注。这两种方法在使用中各有利弊：时间进程的划分方法更为直观，可以直接看到被试在类比推理不同时间进程的眼动模式变化，不过由于不同被试完成同一个类比推理任务的时间不完全相同，所以要将每位被试的每个类比推理试次的眼动时间进程平均划分三份，然后再把所有试次的同一个时间段内，对各个项目的注视情况进行加和平均，数据处理相对繁琐。相比之下，公式计算方法更为量化和简便，但是由于公式计算方法对不同注视时间先后不同的注视点赋予的权重不同，研究者也未建立一套对注视点发生先后的量化标准，也具有一定的主观性。未来研究可以将两种方法结合使用，通过公式计算方法得到个体加工类比推理问题的策略，通过划分时间进程的方法得到个体在类比推理不同阶段的具体眼动模式，较为全面地揭示个体的类比推理的眼动过程及策略。 4总结与展望 近年来，研究者以儿童或成人为被试，对类比推理的眼动模式及眼动策略进行了研究。发现儿童和成人在类比推理过程