I. 引言

II. 研究方法

a) 研究问题

本研究旨在回答下列3个研究问题:

1. 快速映射与偶然编码是否会对成人二语词汇的图片-词形联想识别记忆产生不同影响?
2. 快速映射与偶然编码是否会对成人二语词汇的词形整合产生不同影响?
3. 快速映射与偶然编码是否会对成人二语词汇的语义整合产生不同影响?

b) 研究设计

本研究采用 2(学习方式) $\times 2$ (测试时间)双因素混合实验设计。其中,学习方式为组间变量,包括快速映射和偶然编码两个水平;测试时间为组内变量,包括即时测试和延时测试两个水平。因变量为三个词汇任务的

表现,即一项外显测试(explicit tests)(词汇识别测试)的成绩和两项内隐测试(implicit tests)(词形整合测试和语义整合任测试)的成绩。

c) 受试

受试为中国某高校50名英语专业大学生,年龄为19-21岁,视力或矫正视力正常,没有学习或阅读障碍。受试分为两组,每组25名,分别通过快速映射和偶然编码两种方式中的一种进行词汇学习。各组受试的母语背景和英语学习经历基本一致,实验前进行的英语水平测试显示两组受试的英语水平没有显著差异 $(p=.564)$ 。

d) 实验材料

之后,需要给16张"完全不熟悉"的图片随机配上16个陌生名称(选自Coutanche & Thompson-Schill, 2014)。陌生词汇是通过替换现有英语名词中的某个音素(如由cradle得到crackle)人为创造的、符合英语发音规则的假词。最后,邀请10名英语母语者按照李克特五级量表对假词的熟悉度、假词与图片的匹配度评分,结果显示假词均为陌生词汇,所选图片均能很好地匹配假词。由此,我们得到了16个生词-图片的组合作为本实验的学习材料。

e) 实验步骤

图片和文字刺激通过E-prime 2.0呈现在计算机屏幕正中央。受试在安静的实验室内单独进行实验,并根据要求通过键盘按键完成实验任务。

f) 学习阶段

整个学习阶段历时20分钟,两组受试分别在不同的条件下学习相同的英语新词,具体处理如下:

1) 快速映射组

在快速映射条件下,两张同类物体(动物或植物)的图片与一个涉及两张图片不同特征(如植物果皮的颜色、动物脚的数量等)的感知判断问题同时呈现(见图2)。其中一张为陌生图片,另一张为熟悉图片,感知判断问题提及目标生词(即陌生图片的指称)。受试需要通过检索和排除已知图片,推断出问题中提及的生词是陌生图片的指称,从而建立新的生词-图片联结并通过按键回答问题(F代表"是",J代表"否")。陌生图片出现在屏幕左侧或右侧的几率相等,问题的正确答案为"是"或"否"的几率也相等。图片及问题同时呈现10秒,要求受试在10秒内通过按键作出回应。16对图片-生词组合共呈现三轮,每轮呈现顺序随机。

图2: 快速映射组学习材料示例

2) 偶然编码组

偶然编码组与快速映射组的学习过程完全相同,唯一区别为偶然编码组的学习材料中删除了熟悉图片(见图3)。

Are the ears of cragle pointing up? 图3: 偶然编码组学习材料示例

g) 测试阶段

学习结束后,受试休息4分钟,随后进行3项词汇测试。词汇识别测试用于考查对词汇和图片的联想记忆,词形整合测试考查词汇竞争效应,语义整合测试考查语义启动效应,在正式测试前分别设有8个练习试次帮助受试熟悉测试流程。三项测试的设置如下:

1) 词汇识别测试

三张同类图片(动物或植物)和一个目标词同时呈现(见图3)。受试通过按键(A、B或C)选择与目标词相对应的图片。16张陌生图片在词汇识别测试中共出现

3次,每次分别在电脑屏幕的不同位置,一次作为正确答案出现,两次作为正确答案的陪同材料(foil)出现。每组测试材料随机呈现,呈现时间不限(直至受试给出答案),并以600毫秒的白屏隔开。

图4: 词汇识别测试材料示例

2) 词形整合测试

测试目标词为32个熟悉的英语单词,其中一半是本实验中16个人造假词的原始词汇(如真词cradle为假词cragle的原始词汇,在实验中被称为"已用词汇"),另一半是实验未涉及的英语单词(被称为"未用词汇"),已用词汇和未用词汇中人造物与自然物各占一半。而且,为实现词汇竞争效应的最大化,已用词汇均选自英语中的隐士词(hermit words),即在英语中无法找到与其有一个字母之差的其他真词。该测试的具体呈现方式如下(见图6):屏幕中央首先呈现600ms的注视点"+",随后注视点消失,目标词呈现,要求受试通过按键(F代表人造物,J代表自然物)尽可能快速并准确地判断目标词是人造物还是自然物,目标词随机呈现,每个试次都在受试按键给出答案后结束并自动跳转至下一试次。

图5: 词形整合测试材料示例

3) 语义整合测试

共包括32个词对(启动词-目标词),其中启动词为学习阶段的16个生词,每个启动词配有两个熟悉单词作为目标词,其中一个单词与启动词语义相关(如crackle-monkey,同为动物),另一个与启动词语义无关(如crackle-orange)。因此,共有16个语义相关的启动词-

目标词词对和16个语义无关的启动词-目标词词对。

每组词对展现方式如下:屏幕中央呈现注视点"+"800ms,随后注视点消失,启动词随即呈现600ms,之后是100ms的空屏,最后呈现目标词,要求受试尽可能快速准确地判断目标词属于动物还是植物(植物按F键,动物按J键)。每组词对呈现顺序随机,并在受试给出答案后自动跳转至下一试次。

图6: 语义整合测试材料示例

为检测受试对所学新词的保持程度,大约24小时后,所有受试再次完成以上三项词汇测试任务,任务内容、方法与即时测试完全一致。

III. 数据处理

词汇识别测试的正确率、词形整合测试和语义整合测试的反应时通过E-prime 2.0记录,词形竞争值由已用词汇反应时减去未用词汇反应时得到,语义启动量通过语义无关启动的反应时减去语义相关启动的反应时得到。三项测试中平均正确率低于 $75\mathrm{\%}$ 的受试数据以及超过 $\pm 2.5$ 个标准差的极端反应时被剔除后,各组的测试成绩和反应时通过SPSS 26进行数据分析。首先对各组数据进行描述性分析,随后进行重复测量的方差分析,若自变量间的交互作用显著,则进行简单效应检验。

IV. 实验结果

a) 词汇识别测试结果

两组受试的词汇识别测试成绩见表1。对词汇识别测试

的成绩进行学习方式 $\times$ 测试时间 $(2\times 2)$

表1:词汇识别测试的均值及标准差

学习方式	即时测	延时测
快速映射	12.40 (2.43)	9.52 (2.02)
偶然编码	9.00 (3.03)	8.28 (1.02)

b) 词形整合测试结果

各组对已用词汇和未用词汇的反应时均值、标准差以及竞争值如表2所示。对反应时数据进行学习方式 × 词汇类型 × 测试时间 $(2\times 2\times 2)$ 三因素方差分析。结果显示,词汇类型的主效应显著, $F(1,48)=17.81$ ,p<.001,已用词汇的反应时显著长于未用词汇;测试时间的主效应显著, $F(1,48)=33.47$ ,p<.001,即时测试的反应时显著长于延时测试的反应时;学习方式的主效应不显著(p>.1)。学习方式与词汇类型的交互效应显著, $F(1,48)=11.28$ ,p=.002。学习方式与测试时间以及词汇类型与测试时间的交互效应均不显著(ps>.1)。对词汇类型与学习方式进行简单效应检验后发现,在快速映射条件下,已用词汇的反应时显著长于未用词汇(p<.001);而在偶然编码条件下,已用词汇与未用词汇的反应时无显著差异(p>.1)。

表2: 词形整合测试的平均反应时及词汇竞争值

学习条件	即时测试			延时测试
	已用词汇	未用词汇	竞争值	已用词汇	未用词汇	竞争值
快速映射	1679.02(192.08)	1498.68(199.38)	180.34(277.40)	1316.88(388.87)	1220.28(298.91)	96.60(178.23)
偶然编码	1511.04 (213.94)	1504.29 (136.11)	6.76 (128.64)	1327.09 (218.42)	1302.34 (177.25)	24.75 (159.91)

c) 语义整合测试

各组在语义相关和语义无关启动条件下的反应时均值、标准差以及启动量如表3所示。对反应时进行学习方式×启动类型×测试时间 $(2\times 2\times 2)$ 三因素方差分析。结果表明,启动类型的主效应显著,F(1,48)=15.19,p<.001,语义无关词汇的反应时显著长于语义相关词汇的反应时;测试时间的主效应不显著 ;学习方式的主效应显著,F(1,48)=

6.45, $p=.014$ 。学习方式与启动类型的交互效应显著, F $(1,48)=16.93$, ; 学习方式与测试时间以及启动类型与测试时间的交互效应不显著 。对启动类型与学习方式进行简单效应检验后发现, 在快速映射条件下, 语义相关启动的反应时显著短于语义无关启动 ; 而在偶然编码条件下, 语义相关与语义无关启动之间的反应时均无显著差异 。

表3:语义整合测试的平均反应时及语义启动量

学习条件	即时测试			延时测试
	语义相关	语义无关	启动量	语义相关	语义无关	启动量
快速映射	750.44(122.57)	861.55(108.38)	111.11(52.20)	757.44(117.53)	821.38(158.54)	63.94(91.83)
偶然编码	898.62(158.67)	893.77(171.84)	-4.85(92.03)	862.29(155.43)	862.38(172.79)	.88(170.77)

V. 讨论

为了探究快速映射范式下影响新词快速皮层整合的因素,偶然编码学习条件删除了快速映射任务中的熟悉图片以验证语义参照的影响。也就是说,快速映射和偶然编码的根本区别在于有无熟悉图片作为语义参照。词汇识别测试的结果显示,快速映射组的成绩显著优于偶然编码组,说明快速映射比偶然编码更有利于二语词汇的联想识别记忆。在词形整合测试中,如果新词能干扰受试对心理词典中已有词项的提取,从而产生词汇竞争效应,就可以得出结论,新词已经被成功地整合到受试的词汇网络中。词形整合测试的结果表明,仅在快速映射条件下,已用词汇的反应时显著长于未用词汇,产生了词汇竞争效应。也就是说,仅快速映射组实现了新词在记忆网络的快速词形整合。在语义整合测试中,语义启动效应可衡量学习者是否将新词整合到了已有的语义网络中。根据激活扩散模型(Quillian,1967;Collins & Loftus,1975),心理词典中各词项的概念层通过词的语义关系相互联接,两个概念具有的语义相似性越多,联系越紧密。一个语义节点的激活会扩散到与之相连的其它概念,因此如果两个词已在心理词典中建立起语义联系,那么启动词(先呈现的词)就能预激活与其语

义相关的目标词(后呈现的词),从而加快目标词的提取,产生启动效应。如果两个词没有在词汇网络中建立起语义联系,则不会产生启动效应。语义整合测试的结果显示,仅在快速映射条件下,语义相关启动的反应时显著短于语义无关启动,产生了语义启动效应。也就是说,仅快速映射能够促进二语新词在心理词典中的快速语义整合。研究结论证明了快速映射范式下已知的语义参照是促使二语新词在大脑新皮质层快速整合的关键因素。

研究结果支持Halberda(2006)的结论,即快速映射任务中,新词与陌生图片之间的联结是通过学习者积极拒绝已知参照物建立的(disjunctive syllogism),而不是简单地将新词与任意新刺激联系起来。在快速映射条件下,熟悉的同类词的图片作为语义参照能帮助学习者推理并建立新词与陌生图片之间的强联结,同时帮助新词与心理词典中原有同类概念建立联系,加速其在语义网络中的定位,进而实现新词在记忆网络中的语义整合。例如,通过快速映射学习新词cragle(动物)时,学习者首先需要提取并排除同时呈现的已知概念tiger(老虎),随后通过推理来确定cragle的指称物(陌生图片),这个过程不仅激活了tiger的概念,还不同程度地激活了与之语义相关的其他动物概念,使cragle被定位在"动

物"类别的语义网络中。相反,偶然编码条件下,由于语义参照物(熟悉图片)的缺失,学习者不能有效地建立起新词与陌生图片之间的联结;即使学习者能够建立起新词与陌生图片间的联结,由于同类概念图片辅助激活作用的缺失,新概念也需要一定的时间才能够被整合到新皮质层的记忆网络中。快速映射范式中已知图片作为语义参照对二语词汇快速语义整合的促进作用还可用神经生理学的结论进行解释,已有研究发现前颞叶对快速映射学习至关重要(Sharon et al., 2011; Greve et al., 2014; Atir-Sharon et al., 2015; Merhav et al., 2015; Zaiser et al. 2021, 2022),该结构主要负责来自特定模态皮质(modality-specific cortices)信息的语义整合(Lambon Ralph et al., 2017),是一个模块化的语义枢纽。因此,快速映射学习所依赖的前颞叶结构为新词的快速语义整合提供了可能,而偶然编码学习由于缺少已知熟悉图片作为语义参照未能刺激前颞叶结构的加工机制,因而无法实现新词的快速词形和语义整合。

VI. 总结

通过比较快速映射和偶然编码两种学习条件下受试的词汇测试成绩可知,快速映射范式下已知熟悉图片作为语义参照对新词的词-图联想识别记忆、快速词形和语义整合具有促进作用。本研究对二语词汇学习具有启发意义,提供了一种更为有效的二语词汇学习方式。在二语词汇教学中,除常用的显性编码学习方式,还可有机融入快速映射方式。本研究还具有重要的理论意义,证明了快速映射中熟悉图片作为语义参照在促进新词实现快速词形和语义整合过程中的重要作用。

虽然本研究努力优化实验设计,但仍存在一些局限。首先,学习材料涉及的词汇类型和语义类别有限,只包括动物和植物两类具体事物名词。其次,本研究采用了三项词汇测试考查二语新词的学习效果,未来研究可采用更加先进的技术衡量二语词汇的学习效果。最后,本研究仅通过控制有无已知熟悉图片作为语义参照,初步探索了影响二语词汇在快速映射学习中实现快速整合的因素。未来研究可通过控制快速映射中的其他变量(如学习意图、已知图片与未知图片间的语义关系以及推理问题的加工深度等)探究其内在加工机制。