数学焦虑影响儿童的数量表征：认知抑制的调节作用

/数学焦虑影响儿童的数量表征：认知抑制的调节作用【摘要】为了考察数学焦虑对儿童数量表征表现的可能影响及认知抑制的潜在调节作用，选取70名小学三年级儿童(高焦虑组36人，低焦虑组34人)为被试，在对抑制条件进行操控的情况下，要求其完成符号、非符号数量表征任务。结果发现，被试在两种数量表征任务中均出现距离效应，与符号数量比较任务相比，高焦虑组在非符号数量比较任务中的正确率显著低于低焦虑组，且高焦虑组表现出了更强的距离效应。鉴于非符号数量比较任务更能反映出个体近似数量系统(ANS)的敏锐性，上述结果意味着高数学焦虑儿童的数量表征更不精确，其在相对复杂问题上较差的表现或许源于基本数量能力缺陷。本研究还发现认知抑制能够调节数学焦虑对个体非符号数量表征的影响，抑制条件下高低焦虑组儿童在正确率指标上的差异大于非抑制条件，抑制条件的设置提高了个体对工作记忆资源的需求，此时焦虑情绪对认知资源的消耗会造成任务所需资源的不足，进而削弱高焦虑个体的认知效用。【关键词】数学焦虑；认知抑制；符号数量表征；非符号数量表征；儿童 1引言 数量认知是人类高级认知发展过程中一个非常重要的领域。数学学习在一定程度上依赖于个体对数量之间联结产生特定数量这一过程的理解以及数量比较能力，即数量表征的能力(陈英和，赖颖慧，2013)。Dehaene，Piazza和Cohen(2003)通过心理数字线(mentalnumberline)来模拟个体对抽象和近似数量进行近似表征的系统(李红霞，司继伟，陈泽建，张堂正，2015)——Halberda和Feigenson(2008)将其称为近似数量系统(ApproximateNumberSystem，ANS)。其中，对近似数量进行的表征(非符号数量表征)指在没有数量符号的情况下，个体能够对多种通道呈现的数量刺激进行有效的解释、表达和操作，其主要特点是不精确性；对抽象数量进行的表征(符号数量表征)则需要个体借助符号知识来对所呈现的数量刺激进行有效表征，它可以进行精确计算，对于该类型任务(如比较两个阿拉伯数字的大小)，随着年龄和经验的增长，速度和精确性也会增加。研究表明上述两种表征与数学表现(mathperformance)密切相关(Bonny&Lourenco，2013；Siegler&Pyke，2013)。值得注意的是，在数量比较任务中有一种常见现象——距离效应。该效应是指被比较的两个数量间的距离越小，个体的反应时越长，错误率也越高(例如，被试比较3和4时的反应时和错误率均高于比较2和8时；Moyer&Landauer，1967)。距离效应的出现是由于相近数量的表征在心理数字线上会有较多的重叠区域，使得个体对距离较近的数量对进行比较时更加困难，因此它反映了数量比较的精确性或者数量比较能力的大小，是衡量个体ANS敏锐性的一个重要指标。 在数学认知领域中，研究者越来越关注与数学表现相关的一些情感成分。数学焦虑作为影响个体数学表现的重要情感因素，受到了广泛关注。司继伟等人(2014)综合前人观点，将数学焦虑描述为“个体处理数学相关问题中出现的不安、紧张、畏惧等焦虑状态和以回避压力感为特征的负性情绪反应”。虽然已有行为研究证实数学焦虑能影响数学表现(Ramirez，chang，Maloney，Levine，&Beilock，2016)，但当前学者们对于其具体影响机制持有不同的观点。例如，Ashcraft和Faust(1994)提出数学焦虑存在复杂性效应：简单任务中一般不会出现明显的数学焦虑效应，随着任务情境的复杂或困难程度升级，数学焦虑效应才会愈加显著，不少研究也验证了该假说(Ashcraft&Kirk，2001；孙燕，司继伟，徐艳丽，2012)。但(Maloneu，Ansari，&Fugelsang，2011)采用数字大小比较任务发现高数学焦虑个体的距离效应要比低数学焦虑个体更显著；(lindskog，Winman，&Poom，2017)使用非符号刺激对大学生被试进行研究也发现近似数量系统敏锐度与数学焦虑呈负相关，即数学焦虑水平越高，在点阵比较任务中的表现越差。上述研究证据意味着数学焦虑很可能在一定程度上也对基本数字认知表现(如数量表征)造成影响，高数学焦虑个体的数量表征更不精确。值得注意的是，这类研究大多是在成年被试中进行，缺乏儿童方面的证据。因此，确定数学焦虑是否影响儿童符号和非符号数量表征的表现是本研究的主要目的之一。 此外，有学者认为，焦虑会通过损耗工作记忆资源而对数学表现产生影响(Ashcraft&Kirk，2001)，并且该效应具有长期性，会导致个体对数学相关情境的回避(Ashcraft&Moore，2009)。中央执行是工作记忆系统的核心成分，可进一步划分为转换、抑制、刷新及双任务协调等四部分(Miyakeetal.，2000)，其中抑制是一项极为重要的工作记忆中央执行能力。通过抑制优势反应，个体可以灵活面对变化的环境，减少或消除不必要的信息对当前任务的干扰。而焦虑情绪则会损害注意控制的抑制功能，使得焦虑个体倾向于将注意资源优先分配给与当前任务无关的威胁刺激，导致其对认知任务的加工延缓(Eysenck，Derakshan，Santos，&Calvo，2007)。此外有证据表明，近似数量表征系统与抑制控制的脑激活区域被发现存在着一定重合(Cantlon，Platt，&Brannon，2009)，儿童的抑制控制与近似数量表征的能力相关显著(Fuhs&Mcneil，2013)。Stroop任务作为一种典型的认知抑制测验，研究者经常借助其来探究认知抑制和数学相关表现之间的联系，如(Szucs，Devine，Soltesz，Nobes，&Gobriel，2013)就发现相对于数学一般儿童，数学困难儿童在进行点阵比较Stroop任务时出现了更强的抑制效应。本研究也将借助Stroop任务来考察认知抑制条件的设置能否调节数学焦虑对个体数量表征表现的限制。 Thomas和Dowker(2000)认为数学能力和数学焦虑之间的关系与年龄相关，虽然早在一年级就已有儿童报告数学焦虑(Ramirez，Gunderson，Levine，&Beilock，2013)，但是数学焦虑对个体数学任务表现的显著影响仅在三年级时出现(Cargnelutti，Tomasetto，&Passolunghi，2016)，因此在该阶段考察数学焦虑对数学相关任务表现的影响更具现实与理论意义(刘桂荣，张景焕，2017)。另外，黄碧娟(2017)使用分位线回归分析发现数学焦虑和算术技能存在显著或边缘显著的线性负相关，因此有必要将算术技能这一变量控制起来以明确数学焦虑的作用。基于此，本研究将以数量表征任务为突破口，将数字比较任务、点阵比较任务作为非抑制情境，数字比较Stroop任务、点阵比较Stroop任务作为抑制情境，要求不同焦虑水平的三年级童完成上述任务，以考察数学焦虑对符号(数字)、非符号(点阵)数量表征的影响及认知抑制的调节作用，从而明确不同数学焦虑水平儿童在不同抑制情境下完成数量表征任务的具体差异表现。我们推测：(1)数学焦虑会削弱儿童的数量表征表现，高数学焦虑个体的表现可能更差；(2)距离效应将普遍存在于被试的任务表现中，但高数学焦虑儿童可能更强烈；(3)认知抑制会调节焦虑情绪对个体在数量表征任务上的影响，具体表现为与非抑制情境相比，抑制情境下高、低数学焦虑水平的被试间表现差异更大。 2方法 2.1被试 从济南市某普通小学整群选取240名三年级儿童作为被试。首先进行团体施测确定被试的数学焦虑水平和算术技能，对数学焦虑量表得分从高到低排序，将得分在前15%的被试划分为高数学焦虑组，得分在后15%的被试划分为低数学焦虑组，各含36名。其中低数学焦虑组中有2名儿童未能完成后续实验任务，剩余有效被试为70名(高焦虑组中男生23名，女生13名；低焦虑组中男生21名，女生13名)，平均年龄为8.34±0.477岁。 2.2实验设计 采用2(数学焦虑水平：高、低)×2(认知抑制：抑制情境、非抑制情境)×2(数量距离：近距离、远距离)的混合实验设计，其中数学焦虑水平为被试间变量，认知抑制和数量表征类型为被试内变量，因变量为被试完成任务的反应时和正确率。 2.3工具与材料 儿童数学焦虑量表：该量表由陈英和和耿柳娜(2005)进行修订，共22个题目，包括四个因素——数学评估焦虑、数学学习焦虑、数学问题解决焦虑和教师焦虑，采用李克特4点计分，总分越高，说明个体的数学焦虑程度也越高。该量表的信效度良好，在陈英和和耿柳娜(2005)的研究中α系数在0.87～0.92之间，四个因素的累积解释率达到51.59%。本研究中α系数为0.93。 算术技能鉴别测验：使用French，Ekstrom和Price(1963)编制的TheFrenchKit测验来测量个体在多位数问题上快速而准确执行相应策略的一种能力——涉及算术流畅性和工作记忆管理(Imbo，2007)。测验共分为四个部分，前两部分涉及的是相对复杂的加法题，后两部分涉及的是相对复杂的减法和乘法题。每部分包含60道题且限定2分钟。所有作答正确的题目的数量即是个体的最后得分，得分越高说明个体的算术技能水平也越高。 数字比较任务：刺激为黑色一号微软雅黑字体呈现的阿拉伯数字，屏幕背景为白色。被试需从同时呈现的两个数字中选择出数值较大的一个(图1a)。数量组合(共20对)的选取参考腾静(2015)研究中点阵比较任务中的数量。所有刺激的数量在5～28之间，两个数字的数量比例有四种，近似为0.5、0.6、0.7和0.8。共包括40个试次，一半试次中大数量在左边方框内，另一半则相反。 数字比较Stroop任务：刺激字体、颜色、屏幕背景同数字比较任务。被试需从同时呈现的两个阿拉伯数字中，选出数量较大的一个(图1b)。所用数量组合同数字比较任务，共40个试次，一半试次中大数在左边方框内，另一半则相反。以大数在左边方框内的20个试次为例，一半试次中数字数量与字号一致(如：左边是一号字体写的8，右边是二号字体写的5)，另一半数字数量与字号不一致(如：左边是二号字体写的8，右边是一号字体写的5)。 点阵比较任务：刺激颜色、屏幕背景同数字比较任务。被试需从同时呈现的两个点阵中，选择出数量较大的一个(图1c)。所用数量组合与数字比较任务相同，共包括40个试次，一半试次中大数量在左边方框内，另一半则相反。单个点的面积保持不变，点阵总面积与点阵数量成正比。 点阵比较Stroop任务：刺激颜色、屏幕背景同数字比较任务。被试需从同时呈现的两个点阵中，选出点的数量更多的一个(图1d)。所用数量组合同数字比较任务，共40个试次，一半试次中点多的在左边方框内，另一半则相反。以点多的在左边方框内的20个试次为例，其中一半试次中点的总面积与点的数量一致(如：左边点的个数为8，圆点总面积为6cm[2]，右边是点的个数为5，圆点总面积为3cm[2])，另一半试次中点的总面积与数量不一致(如：左边点的个数为8，圆点总面积为3cm[2]，右边是点的个数为5，圆点总面积为6cm[2])。 图1四种数量比较任务 2.4程序 准备阶段：被试端坐在离计算机显示器前约50cm的地方，调整好座位高度使眼睛水平线正对显示器中央位置。令被试阅读指导语后，与被试做简短交流(主试口头解释指导语以及实验过程中的注意事项)，确保被试理解任务要求。 练习阶段：正式实验之前有6个练习试次，以便被试了解试验流程，练习中对结果准确性提供反馈。刺激呈现顺序完全随机，练习中的试次在正式试验中不再出现。 正式实验：本实验包括4个组块(Block)，每个组块为一种数量比较任务，包含40个试次，刺激呈现顺序完全随机，本实验共160个试次。此外，四个组块的顺序在被试间也进行了拉丁方平衡。每完成一个组块后被试休息5分钟，每名被试均需完成这四种任务。 每个试次首先呈现1000ms的“+”注视点，之后呈现要比较的数字或点阵数量对(被试按键消失或2000ms后自动消失)，被试进行按键反应，之后是300ms的空屏，紧接着是下一个试次。从数量比较刺激出现到被试按键反应之间的时间为被试的反应时(RT)，正确率(ACC)为被试正确反应的试次数与该组块中总试次数之比。任务实验程序如图2所示。 2.5数据处理 采用Excel2015以及SPSS22.0对实验数据进行处理和统计分析。 3结果 3.1算术技能 对高低数学焦虑组的算术技能鉴别测验分数进行独立样本t检验，结果表明两组之间差异显著，t(68)=-3.25，p=0.002，Cohen'sd=-0.78，高焦虑组的分数(35.78±10.73)显著低于低焦虑组(43.59±9.24)。因此在后续分析中我们将算术技能纳入协变量以进行控制。 图2单次实验流程(以数字比较任务为例) 3.2符号数量表征任务 以算术技能为协变量，对被试在完成符号数量表征任务中表现的反应时(剔除三个标准差之外的数据)和正确率(表1)进行2(数学焦虑类型：高数学焦虑、低数学焦虑)×2(认知抑制：抑制、非抑制)×2(数量距离①：远距离、近距离)的重复测量方差分析。其中，数学焦虑类型为被试间变量，认知抑制、数量距离为被试内变量。在反应时上，数量距离的主效应显著，F(1，67)=8.26，p＜0.01，η[2]p=0.11，随着两数字之间距离的增加，被试完成任务的反应时逐渐下降(887.66msvs.846.18ms)。而其他的主效应、交互作用均不显著(ps＞0.05)。 表1被试完成符号数量表征的平均反应时及正确率(M±SD)<tableborder=1align="center"><tr><td></td><td>高数学焦虑组</td><td>低数学焦虑组</td><td></tr><tr><td></td><td>RT</td><td>ACC</td><td>RT</td><td>ACC</td><td></tr><tr><td>近距离非抑制</td><td>829.16±20.51</td><td>0.90±0.01</td><td>880.54±21.15</td><td>0.95±0.01</td><td></tr><tr><td>近距离抑制</td><td>900.73±25.29</td><td>0.88±0.02</td><td>940.22±26.07</td><td>0.92±0.02</td><td></tr><tr><td>远距离非抑制</td><td>788.92±20.84</td><td>0.97±0.08</td><td>816.34±21.49</td><td>0.98±0.01</td><td></tr><tr><td>远距离抑制</td><td>877.61±24.67</td><td>0.94±0.01</td><td>901.86±15.44</td><td>0.96±0.01</td></tr></table> 在正确率上，数学焦虑水平的主效应边缘显著，F(1，67)=4.04，p=0.05，η[2]p=0.06，高焦虑组被试(0.92)完成任务的正确率低于低焦虑组(0.95)；数学焦虑水平与数量距离的交互作用显著，F(1，67)=4.58，p＜0.05，η[2]p=0.06，简单效应分析表明，高、低数学焦虑组在不同距离数量上的表现均存在显著差异——对远距离数量对进行比较时的准确率显著高于近距离数量对，且高焦虑组的差异更显著，F高焦虑(1，67)=43.24，p＜0.001，η[2]p=0.39，F低焦虑(1，67)=5.45，p＜0.01，η[2]p=0.14。在此基础上，为进一步检验高、低数学焦虑组是否在距离效应上存在差异，本文参照Núez-Pea和Suárez-Pellicioni(2014)的研究，将ACC近距离-ACC远距离的值作为测量距离效应的指标并进行独立样本t检验，结果表明两组在距离效应上的差异未达到显著性水平，t(68)=-1.27，p=0.21。数学焦虑水平、距离和认知抑制的主效应及其之间的交互作用均不显著(ps＞0.05)。 3.3非符号数量表征任务 以算术技能为协变量，对被试在完成非符号数量表征任务中表现的反应时和正确率(表2)进行2(数学焦虑类型：高数学焦虑、低数学焦虑)×2(认知抑制：抑制、非抑制)×2(数量距离：远距离、近距离)的重复测量方差分析。其中，数学焦虑类型为被试间变量，认知抑制、数量距离为被试内变量。在反应时上，认知抑制的主效应显著F(1，67)=17.26，p＜0.001，η[2]p=0.21，被试在非抑制情景中(716.56ms)中完成任务的反应时显著短于非抑制情境(810.38ms)；数量距离的主效应显著，F(1，67)=12.78，p=0.001，η[2]p=0.16，与符号数量表征任务的结果一致，被试完成距离较近任务的反应时(810.14ms)显著长于距离较远任务(716.81ms)。其他的主效应、交互作用均不显著(ps＞0.05)。 表2被试完成非符号数量表征的平均反应时及正确率(M±SD)<tableborder=1align="center"><tr><td></td><td>高数学焦虑组</td><td>低数学焦虑组</td><td></tr><tr><td></td><td>RT</td><td>ACC</td><td>RT</td><td>ACC</td><td></tr><tr><td>近距离非抑制</td><td>757.52±24.24</td><td>0.96±0.01</td><td>760.16±24.99</td><td>0.97±0.01</td><td></tr><tr><td>近距离抑制</td><td>837.94±28.88</td><td>0.76±0.02</td><td>884.95±29.78</td><td>0.86±0.02</td><td></tr><tr><td>远距离非抑制</td><td>664.72±18.90</td><td>0.99±0.00</td><td>683.86±19.49</td><td>0.99±0.00</td><td></tr><tr><td>远距离抑制</td><td>747.80±22.60</td><td>0.93±0.01</td><td>770.85±23.31</td><td>0.97±0.01</td></tr></table> 在正确率上，认知抑制的主效应显著，F(1，67)=10.45，p＜0.01，η[2]p=0.14；数量距离的主效应显著，F(1，67)=27.96，p＜0.001，η[2]p=0.29；上述两因素的交互作用显著，F(1，67)=16.54，p＜0.001，η[2]p=0.20，简单效应分析表明，抑制情境和非抑制情境中距离的不同均能显著影响被试完成任务的正确率，F非抑制(1，67)=22.96，p＜0.001，η[2]p=0.26，F抑制(1，67)=215.88，p＜0.001，η[2]p=0.76，但在抑制情境下，点阵数量的距离所导致的差异大于非抑制情境。数学焦虑水平的主效应显著，F(1，67)=11.17，p=0.001，η[2]p=0.14；其与认知抑制的交互作用显著，F(1，67)=10.02，p＜0.01，η[2]p=0.13，简单效应分析表明，高焦虑组的正确率显著低于低焦虑组，且抑制情境的设置使得两组差异变大(图3)，F非抑制(1，67)=1.47，p＞0.05，η[2]p=0.02，F抑制(1，67)=12.02，p=0.001，η[2]p=0.15；数学焦虑水平与数量距离的交互作用也显著，F(1，67)=7.75，p＜0.01，η[2]p=0.10，简单效应分析发现，两组被试在对远距离数量对进行比较时的正确率显著高于近距离数量对，且高焦虑组被试的差异更为显著(图4)，F高焦虑(1，67)=161.91，p＜0.001，η[2]p=0.71，F低焦虑(1，67)=69.31，p＜0.001，η[2]p=0.51。在此基础上，我们进一步对两组被试的距离效应进行了检验，结果表明高低数学焦虑组的距离效应差异显著，t(68)=-3.59，p=0.001，高焦虑组的距离效应(-0.10)大于低焦虑组(-0.06)。其他的主效应、交互作用均不显著(ps＞0.05)。 图3数学焦虑水平与认知抑制在正确率上的交互作用图 4讨论 本研究尝试通过设置抑制情境、操纵数量的远近距离，深入考察高、低数学焦虑水平儿童在进行数量表征时的表现，以揭示高数学焦虑儿童除前人已证实的复杂算术加工任务受到影响外，是否在基本数学任务上也存在表现差异以及认知抑制是否在其中起调节作用。 图4数学焦虑水平与数量距离在正确率上的交互作用图 4.1数学焦虑与基本数量表征 Ashcraft及其同事所提出的数学焦虑复杂性效应理论认为高数学焦虑个体会伴随数学焦虑引发反刍思维，这将阻碍其工作记忆资源的可利用性，从而使他们在数学任务上的表现变差(Ashcraft&Faust，1994；Ashcraft&Kirk，2001)。该认识基于两个前提：(1)数学焦虑个体仅在复杂数学问题上出现困难；(2)数学焦虑通过暂时地占用工作记忆资源来影响个体表现(Maloney，Risko，Ansari，&Fugelsang，2010)。那么，在相比算术任务更为基础的数量比较任务中，高低数学焦虑水平的被试是否有着不同的表现？首先，本研究中所有被试在非符号任务中正确率及反应时、符号任务中的反应时上均出现了距离效应，这说明他们都正确地理解了任务指导语并能够不依赖于任务形式进行数量比较(Fernandaetal.，2012)。其次，我们发现高数学焦虑儿童在非符号数量比较任务中的正确率显著低于低数学焦虑儿童。这一结果对上文中的前提(1)产生了质疑，即数学焦虑或许能在相对基础的任务上(如数量比较)影响个体的表现。虽然多数数字认知模型假设符号和非符号数量均由ANS根据韦伯定律进行加工，但近来有研究者发现符号和非符号数量是以不同的方式进行编码的(Lyons，Ansari，&Beilock，2015)。Krajcsi，Lengyel和Kojouharova(2018)的最新研究也证明了ANS模型能更好地预测非符号点阵比较的表现，但对符号印度-阿拉伯数字的预测则较差，该结果支持了前人提出的非符号点阵比较任务可能更适用于测量个体的ANS敏锐性(Dietrich，Huber，Moeller，&Klein，2015)。也就是说，本研究中高、低焦虑组在非符号任务上的准确率差异可能反映的是其ANS敏锐性的不同。我们后续对距离效应进行的差异检验结果证明了这一观点——相对于低焦虑儿童，高焦虑儿童在非符号数量表征任务中表现出了更加强烈的距离效应。距离效应被认为是存在于人脑中有序的数量表征，也被称为“心理数字线”的证据(Dehaene，Dehaene-Lambertz，&Cohen，1998)，它能够反映出数量比较的精确性或者数量比较能力的大小，是表示个体ANS敏锐性的一个重要指标。我们推测相对于低焦虑组，高焦虑水平儿童的数字线上的数量重叠部分可能更多，导致他们更加难以激活一个特定数量的大小，尤其是对于较近距离的数量。因此，在高数学焦虑儿童中所观察到的更加强烈的距离效应可能是由于其心理表征精确度(ANS敏锐性)更低所致。从这个角度来说，数学焦虑个体在数学任务上的不佳表现可能源自于其数量加工中基本的、低水平缺陷。因此，Maloney等人(2011)近来提出的混合理论可以更好地解释本研究的发现，即数学焦虑个体在相对较为复杂的数学问题上遇到的困难可能来源于其数量表征精确度更低，这反过来引发了反刍思维，进而产生了一定的工作记忆需求，从而加大了问题的难度。 本实验的结果对于解释数学焦虑为何与数学任务上的表现不佳相关有着重要的意义。三重编码模型(Dehaene，1997；Dehaeneetal.，1998)认为个体拥有三种不同的数量表征系统：类比系统，言语系统以及视觉系统。在类比系统中，数字的非言语语义表征呈现在一条连续的线上(心理数字线)。该系统主要处理数量间的大小和距离关系(Brannon，2006)，并参与数量比较任务，它被认为是建构更高级算术及数学概念的基础。因此，在高焦虑个体中发现的数量表征表现不佳可以解释其在更高级数学能力上的不足。此外，有证据表明数量距离效应的大小与个体在数学任务上表现有关，比如，前人发现6岁儿童在数量比较任务中的距离效应与在标准化数学技能测验中的表现存在明显相关，有着更强烈距离效应的被试在数学任务上要比那些距离效应更小的被试表现更差(Holloway&Ansari，2009)，纵向数据也支持了数字比较的精确性能预测未来的数学成就(DeSmedt，Verschaffel，&Ghesquière，2009)。来自发展性计算障碍儿童的发现也同样支持了该观点，该群体在基本数字大小加工任务上的表现相比正常发展儿童表现更差(Landerl，Bevan，&Butterworth，2004)。这表明此类缺陷的起源可能与基本数量能力相关。未来研究可以进一步验证潜在的数量能力与数学表现之间的因果联系。 4.2认知抑制的调节作用 本研究发现在非符号数量比较任务中，认知抑制能够调节不同数学焦虑水平被试的表现，相对于非抑制情境，抑制情境下高、低数学焦虑儿童在正确率上的差距更大，即抑制情境似乎对高焦虑组的数量比较产生了相对较大的阻碍。(Gilmoreetal.，2013)曾指出个体在点阵比较任务上的表现，不仅体现近似数量表征能力，还能体现其抑制控制的效率。我们的结果支持了这一观点——与点阵比较任务相比，点阵比较Stroop任务中高焦虑组的成绩下降更快，不仅反映出他们在该情境下对非符号数量的表征相对更困难，也反映出了其在非符号表征上的抑制控制效率较低。此外，来自大脑成像研究的证据表明，抑制控制能够激活前额叶和顶叶等脑区(王君，陈天勇，2012)，而个体在点数比较任务中同样能够激活顶叶皮层(Miyakeetal.，2000)。因此认知抑制与非符号数量表证可能存在重叠的脑区以及共同的认知成分(牛玉柏，张丽芬，肖帅，曹贤才，2018)，这从认知神经角度对本结果作出了解释。 注意控制理论(Eysencketal.，2007)认为焦虑会导致个体将认知资源从注意目标转移至思考如何应对干扰信息上来，这些思考需要占用工作记忆资源，从而影响到任务表现。即个体产生焦虑情绪时，焦虑情绪自身就会占用一部分工作记忆资源，能够用于任务操作的工作记忆资源就会相应减少(王翠艳，刘昌，2007)。同样，上文提及的Ashcraft等人(Ashcraft&Faust，1994；Ashcraft&Kirk，2001)观点的前提(2)以及Maloney等人(2011)提出的混合理论也都一致认为数学焦虑能够占用一定的工作记忆资源。但是，这种影响并非可测的，Eysenck和Calvo(1992)就曾对认知效用(performanceeffectiveness)与加工效能(processingefficiency)进行了区分，前者指的是行为测量所体现出的任务完成质量，后者则表明了认知效用及所需认知资源之间的关系，如加工效能的降低可能导致完成目标所需资源的增加(陈琪，2016)。在时间充足或比较简单的任务中，焦虑情绪仅能损害个体的加工效能，认知效用可能不会受到影响，但在时间紧张或较为困难的任务中，由于对工作记忆资源的需求较大，就会与焦虑情绪产生资源上的竞争，从而导致加工效能、认知效用均受到削弱，并表现在测量指标上(孙燕，司继伟，徐艳丽，2012)。具体到本研究而言，在点阵比较Stroop任务中，抑