不同数学焦虑成人的算术策略运用

首先，研究中高低数学焦虑个体在策略选择和执行中N100波幅差异显著;心算策略选择中N100潜伏期(0~150ms)差异显著;在估算策略执行中，PO3电极点P200潜伏期(150~250ms))差异显著，表明无论心算还是估算，高数学焦虑个体N1-P2波幅大于低数学焦虑个体，潜伏期更长。据此推断数学焦虑在视觉编码阶段就开始影响个体算术策略运用，个体的数字加工编码阶段就已经受到数学焦虑效应影响。这得到了Hopko，McNeil，Gleason和Rabalais(2002)研究的支持：其运用Stroop范式考察数学焦虑个体的编码特性，发现高、低数学焦虑组在刺激特性与数字刺激无关任务上未见显著差异;而在刺激特性与数字相关任务差异显著，相比低数学焦虑组，高数学焦虑组在数字卡片任务的反应时显著高于字母卡片任务。表明高数学焦虑个体对数字刺激、数字编码敏感，数学焦虑在编码阶段就已经开始影响个体的数字加工。

其次，数学焦虑对估算、心算在编码阶段的影响存在差异，在心算与估算的有选条件(xsc1、gsc1)及估算无选条件(gsc2、gsc3)中N1-P2复合波出现数学焦虑效应，但在心算无选条件(xsc2、xsc3)N1-P2复合波上未发现类似效应。这表明数学焦虑对心算与估算在策略执行的编码阶段(0~250ms)N1-P2复合波中出现差异。这与He等人(2011)发现估算与心算在刺激呈现后150ms的数字编码阶段出现差异相一致。而数学焦虑对估算策略执行编码阶段影响更大，而He等发现的心算比估算诱发更大的N170波幅，需要更精确的数字编码，表明数学焦虑效应没有受到精确编码的影响，可能在于精确编码所占用的特定认知资源与数学焦虑不同;还可能在于本研究估算任务作为不熟悉的任务，与精确心算相比，需要被试分配更多的认知资源，依据加工效能理论和注意控制理论等认知资源理论，数学焦虑在估算中占用的认知资源会远远高于心算，因而出现估算与心算的数学焦虑效应差异。而在策略选择中数学焦虑效应都显著，策略选择与执行的差异在于前者对被试要求相对较高，需要被试首先对数字的空间和图形属性精细编码，清楚数字间关系后方可选择策略并执行;而策略执行条件不要求选择策略，只需执行指定策略即可。相较而言，策略选择难于策略执行，需要抑制和转换两个及以上策略。从策略转换代价角度来看，当选择一个新策略时，个体必须抑制刚才的策略执行并且激活新的策略(Lemaire&Lecacheur，2010)，这将占用额外的工作记忆资源。依据加工效能理论，个体的工作记忆系统资源有限，策略选择环节中焦虑情绪、策略抑制与转换、认知任务三者共同竞争有限的认知资源，分配给算术认知操作的工作记忆资源相应减少，从而导致策略选择环节的数学焦虑效应比策略执行环节更趋于显著。在编码阶段就出现数字加工的数学焦虑效应，其效应大小可能受到数字任务难度、熟悉度的影响。

最后在心算策略执行中，高数学焦虑个体在头皮前部、头皮中部、头皮后部的P200潜伏期差异不显著，而低焦虑个体的P200潜伏期却出现了头皮前部<头皮中部<头皮后部的差异。这表明高数学焦虑个体在解决心算策略执行问题中，其需要的脑区激活区域广泛包含了额、中央和顶枕叶，而低数学焦虑个体首先激活与算术任务解决相关的脑区顶枕叶，再适当激活中央，再到额叶。这与以往Lyons和Beilock(2012)的发现相似，表明高数学焦虑者在解决数学问题中可能需要占用更多的脑区，尤其是前额顶网络皮层，耗损更多的工作记忆资源，才能达到与低数学焦虑者相似的表现结果。也有研究表明额区诱发的P200成分反映的是对无关信息的抑制能力或是对目标刺激注意集中能力(张林，刘昌，2006)，这似乎意味着高数学焦虑个体在执行算术认知任务时缺乏灵活性，数学焦虑可能影响个体抑制功能的发挥。其次在估算策略执行中，高低焦虑个体在PO3电极点，P200潜伏期差异显著，表明数学焦虑影响数学任务的相关区域顶枕叶的激活，高数学焦虑者对于数学任务的认知加工速度慢于低焦虑者，出现高数学焦虑者诱发的N1-P2复合波波幅更大，潜伏期延迟。可能在于在数学早期认知加工阶段，高数学焦虑个体可能由于无关信息(焦虑)的干扰付出更多的心理资源，导致其注意过程相对延缓。这受到Eysenck等人(2007)注意控制理论的支持，即数学焦虑导致目标—导向注意系统和刺激—驱动注意系统的不平衡，使焦虑个体优先分配注意资源到任务无关的焦虑情绪上，使得其加工过程更多受到无关刺激影响，从而减少对当前算术认知任务的注意。然而，由于ERP技术的空间分辨率相对较差，因此需要运用fMRI技术进一步验证。

策略选择与执行阶段的N400

编码阶段(0~250ms)之后就是策略选择和策略执行阶段(ElYagoubietal.，2003)。本研究中N400(300~500ms)成分反映个体策略选择阶段和策略执行阶段，在估算策略选择(估算有选条件gsc1)和心算、估算策略执行(无选条件gsc2、gsc3、xsc2、xsc3)下，高焦虑个体的N400波幅更大。表明高低数学焦虑个体在算术策略运用(选择、执行)阶段存在区别。

一般认为N400与长时记忆中语义信息提取有关(魏景汉，罗跃嘉，2010)，也可能是与信息的融合难度有关，例如N400波幅在语义难以预料或者是不相容的句子内容中波幅更大(如Benau，Morris，&Couperus，2011;Kutas&Federmeier，2011)。Sali-sbury(2004)也支持上述论断，认为N400与语义知识无关，而与工作记忆容量有关：N400是工作记忆绝对容量大小的指标之一，工作记忆容量越大，N400的波幅越大。Luo等人(2009)发现心算加法策略中非快捷策略引起的N400波幅显著高于快捷策略，因此推断N400可能反映了工作记忆负荷。本研究中，N400可能反映个体的工作记忆负荷及其任务难度：在算术策略选择或策略执行阶段，高数学焦虑个体的工作记忆负荷高于低焦虑个体。在估算策略选择环节中，双侧额叶、左后顶叶区域N400波幅出现数学焦虑效应;在估算策略执行环节中，高数学焦虑个体相比于低焦虑个体，N400波幅在中央区域左脑波幅高，而在顶枕区域右脑波幅高。在心算策略执行中，则发现左侧额叶区域，N400波幅出现数学焦虑效应。这些结果都体现出心算与估算在策略选择与执行阶段存在明显区别。