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工作记忆力的心理学范式工作记忆力是指在短时间内对信息进行处理和保持的能力，是人类认知过程中的重要组成部分。
它在学习、思考、决策等各个方面都起到关键作用。
本文将从心理学范式的角度，对工作记忆力进行探讨。
一、工作记忆力的定义和组成工作记忆力是指在需要进行认知操作时，暂时存储和处理信息的能力。
它由中央执行系统和两个子系统组成：被动存储和主动处理系统。
被动存储系统是指暂时保存信息的能力，如短期记忆。
主动处理系统是指对信息进行操作和加工的能力，如注意、推理和决策。
二、工作记忆力的测量方法心理学研究中，有多种范式被用于测量工作记忆力。
其中最常用的是N-back任务和操作性跨模态匹配任务。
1. N-back任务N-back任务是一种连续性的工作记忆力测量方法。
参与者需要根据先前呈现的信息，判断当前呈现的信息是否与之前的某个特定信息一致。
该任务能够测量被动存储系统和主动处理系统的能力。
2. 操作性跨模态匹配任务操作性跨模态匹配任务要求参与者根据视觉和听觉信息的匹配程度进行判断。
该任务能够测量工作记忆力中主动处理系统的能力。
三、工作记忆力的影响因素工作记忆力的表现受到多种因素的影响。
以下是一些常见的影响因素：1. 年龄：随着年龄的增长，工作记忆力会逐渐下降。
这可能与大脑结构和功能的变化有关。
2. 学习：学习新的知识和技能可以提高工作记忆力。
通过反复练习和巩固，可以增加工作记忆力的容量和效能。
3. 注意力：注意力是工作记忆力的重要组成部分。
注意力不集中会导致信息的丢失和处理能力的下降。
4. 情绪：情绪状态对工作记忆力有一定影响。
积极的情绪可以提高工作记忆力，而负面情绪则可能干扰工作记忆力的表现。
四、工作记忆力的训练方法工作记忆力可以通过一些训练方法进行提升。
1. 反复练习：通过不断重复练习，可以提高工作记忆力的容量和效能。
2. 分解任务：将复杂的任务分解成多个较小的子任务，分别进行处理。
这样可以减轻工作记忆的负担，提高表现。
工作记忆相关评估方法
工作记忆的评估方法有多种，包括行为测量和神经机制测量两种。
行为测量方法主要通过智力测验、任务成绩、反应时间等指标来反映工作记忆训练的效果。
例如，N-Back任务是一种常用的工作记忆训练任务，通过
衡量参与者在不同难度下的正确率和反应时间来评估训练效果。
此外，数字广度任务（包括顺背数字及倒背数字，其中倒背得分更能代表工作记忆能力）和字母广度任务也是常用的心理测验。
神经机制测量方法主要通过脑电图、功能磁共振成像等技术来测量训练前后的脑活动变化。
研究表明，工作记忆训练可以增加脑区间的连接、改变脑区的激活模式、提高神经可塑性等。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅关于工作记忆的文献资料或咨询相关专家。
工作记忆训练研究新进展工作记忆训练研究新进展【摘要】工作记忆训练是近年兴起的一个认知心理学研究新领域。
工作记忆训练的研究一般关注其训练效果在高级认知领域的迁移。
新近的研究显示工作记忆训练对认知功能的提高有显著影响，其训练效应可以迁移，存在着延迟迁移现象。
【关键词】工作记忆训练认知功能【中图分类号】B842.3 【文献标识码】A 【文章编号】1674-481021-0197-01近年来，采用各种复杂任务以循序渐进的方式集中对工作记忆进行训练成为提升个体认知绩效的一种有效方式，它能显著提升工作记忆、流体智力、注意力、阅读和数学等认知功能。
工作记忆是个体在执行认知任务过程中对信息暂时保持与操作的能力，人们已经证明了工作记忆在人类智力、学习、推理和创造力等高级认知活动中起着重要作用。
工作记忆训练的兴起有重要的实践意义：在临床领域，工作记忆的训练可以作为一个有效的工具来对工作记忆缺陷个体进行临床干预和治疗。
在教育领域，工作记忆的训练可以为特殊儿童提供帮助，也能用以提高正常人群的智力或学业成绩。
一工作记忆训练对一般认知能力的影响早前研究证明在相同类型任务中工作记忆训练能表现出迁移效应，可以提升另一些未经训练的工作记忆任务操作成绩。
近期研究者探讨了工作记忆训练对认知功能的提高效果究竟是由于高强度训练还是工作记忆能力的提高。
他们比拟了高强度的工作记忆训练组与分散式训练组的训练效果，显示分散式训练的效果更好，即认知功能的提高应归功于工作记忆能力的提高。
仲崇健以小学生为对象的研究说明，同时双任务训练对提高流体智力效果最好；工作记忆训练不仅有助于流体智力的提高还有助于提高被试者的数学成绩；低工作记忆能力的个体比起高能力个体受益更大。
而国外一项研究显示工作记忆能力训练后被试者认知能力测试成绩并无提高，研究者对此的解释是智力的提高并不能简单归因于工作记忆容量或能力的提高。
这使工作记忆与智力的关系尚存在争议，将来的目标是研究训练效果迁移的机制。
视觉工作记忆研究进展
梁凤华;曹立人
【期刊名称】《人类工效学》
【年(卷),期】2004(010)002
【摘要】对视觉工作记忆加工模式的研究进行了综述.视觉工作记忆加工模式有3种:整合加工模式、平行加工模式及双重存贮加工模式.并详细介绍了相关研究所使用的研究范式.
【总页数】3页(P23-25)
【作者】梁凤华;曹立人
【作者单位】浙江大学心理与行为科学系,浙江,杭州,310028;浙江大学心理与行为科学系,浙江,杭州,310028
【正文语种】中文
【中图分类】TB18;B842
【相关文献】
1.客体的视觉工作记忆研究进展 [J], 李鹏;沈模卫;郎学明;陈硕
2.视觉工作记忆内容对视觉搜索的影响 [J], 杨海波;尹莎莎;白学军
3.言语工作记忆对视觉工作记忆的影响 [J], 吴文春;金志成
4.精神分裂症患者视觉数字和视觉空间N-back任务下工作记忆的相关研究 [J], 李培福;冒海瀛;吴士豪;杨柳青;王惠玲
5.视觉工作记忆内容引导情绪面孔的视觉搜索 [J], 范玲霞;CodyDing;郭仁露;杨东;;;;
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数学学习困难初中生的N-back任务表现特征蔡丹;李其维;邓赐平【摘要】目的:分析数学学习困难初中生与学习优秀初中生的核心认知过程机制差异.方法:采用N-back任务作为测查工作记忆能力的指标,分析初中42名数困生和53名数优生的表现差异.结果:两组学生在0-back任务中无显著差异,在1-back和2-back任务中的差异逐渐增大.回归分析表明2-back和1-back任务对数学成绩有显著影响.结论:1)随着认知负荷增高,数困生和数优生的表现差距增大.数学学习困难的核心认知缺损是工作记忆能力而非简单认知加工过程.2)N-back任务能有效预测数学学习成绩.【期刊名称】《心理学探新》【年(卷),期】2011(031)004【总页数】5页(P321-325)【关键词】数学学习困难;N-back任务;工作记忆【作者】蔡丹;李其维;邓赐平【作者单位】上海师范大学,教育学院,上海,200234;华东师范大学,心理与认知科学学院,上海,200062;华东师范大学,心理与认知科学学院,上海,200062【正文语种】中文【中图分类】B842.51 引言数学学习困难学生通常智力正常，但学业成就较低［1］。
数学学习困难的认知加工机制受到广泛关注，许多研究结果都表明数学学习困难学生在视觉－空间记忆中存在缺损，并特别强调视－空工作记忆在数学活动中的重要性［2－5］。
Passolunghi跟踪了数学学习困难学生的发展变化，结果发现他们在工作记忆上具有广泛的缺损［6］。
Swanson指出，学习困难儿童解决数学应用题的正确率与语音加工和言语工作记忆成绩均有显著相关；言语工作记忆和视－空工作记忆能力均是数学困难儿童数学成绩的重要预测因子［7］。
随着神经影像学的研究深入，N－back任务随之发展而起，该任务逐步取代了工作记忆广度的范式，作为衡量视觉－空间工作记忆功能的主要指标之一［8，9］。
Owen等人对 N －back 任务的元分析研究发现，以N－back任务作为工作记忆测查工具的研究越来越多，通过改变刺激材料，可以获取在线的视觉－空间工作记忆信息，也可以获取言语听觉工作记忆信息［8］。
Dual n-back 是一种训练认知灵活性和工作记忆的神经心理学任务。
其规则如下：
1. 任务要求被试者同时追踪两个任务，一个视听跟踪任务（字母序列），一个记忆任务（记忆盒子中的物品）。
2. 被试者需要同时处理两个任务，一个任务要求被试者按照屏幕上的字母顺序依次点击（视觉跟踪任务），另一个任务要求被试者回忆物品的顺序，在屏幕下方有若干个小圆点，点击相应位置上的小圆点就可以控制下方的物体上升，完成任务。
总的来说，Dual n-back 规则要求被试者同时处理两个任务，并且需要不断更新和调整自己的思维和注意力，以适应不断变化的规则和要求。
工作记忆的研究综述作者：管芳来源：《现代交际》2016年第12期[摘要]刷新功能是执行功能的重要组成部分，刷新功能与工作记忆任务密切相关，工作记忆以及刷新功能一直受到研究者的关注，本文从工作记忆的概念、模型提出与发展、研究范式以及脑机制等方面对工作记忆及刷新功能进行全面综述。
[关键词]工作记忆执行功能刷新功能[中图分类号]G44 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2016）12-0134-02一、工作记忆和执行功能的含义在认知心理学中，1974年Bdadelye和Hithc等人对工作记忆进行了明确的界定，他们认为工作记忆是一种能量有限的系统，该系统对信息进行暂时性储存、加工，并且工作记忆为言语理解、学习和推理等提供临时的储存空间和加工时所必需的信息。
[1]研究表明，工作记忆与执行功能、抑制和液态智力等高级认知能力关系密切。
执行功能是目前心理学家所关注的焦点，是工作记忆相关研究中最重要的部分，同时也是研究相对滞后的一部分。
然而执行功能的含义其实相当广泛，至今还没有一个明确的定义，从整体上讲，它指有机体对思想和行动进行有意识控制的心理过程，对认知过程有非常防范的影响，同时又具有非领域特异性的特点。
目前研究较多的执行功能有：记忆更新、注意转换、双任务协调和抑制优势反应。
[2，3]其中，工作记忆刷新与工作记忆任务关系最为密切，并且它与工作记忆广度任务相关显著。
二、工作记忆模型的提出与发展Baddelye在模拟短时记忆的实验基础上提出了工作记忆模型，认为工作记忆该模型包括中央执行系统、语音回路和视觉空间摸板[4]，如图1所示。
工作记忆可能存在多个系统，分别用于加工处理不同种类的信息。
目前发现至少存在两种类型的工作记忆系统，即负责处理语言信息的言语工作记忆和负责处理空间信息空间工作记忆。
言语工作记忆对应于Baddeley提出的工作记忆中的语音环路，可以看成是言语信息的缓存区，而空间工作记忆则对应于视空模板中负责缓存空间信息的缓存区。
摘要实验采用n-back范式，考察了视觉工作记忆负荷与反应时、辨别力和主观评价的关系，以及空间位置记忆负荷与图形记忆负荷的差异。结果发现，随着记忆负荷的增大，反应时延长，辨别力降低，主观负荷提高。视觉图形记忆任务的负荷水平高于视觉空间位置记忆任务的负荷水平；同时也为视觉图形记忆和视觉空间记忆具有不同的加工过程提供了证据。
关键词视觉工作记忆负荷，n-back范式，nasa-tlx量表。 分类号b849
1引言
在人机交互作用中，工作记忆负荷过高（或过低）是产生操作错误的重要原因之一。人机界面的优化设计必须使工作记忆负荷与用户的水平相适应[1]。 有研究者采用n-back范式对工作记忆负荷进行了大量的研究。n-back范式要求被试将刚刚出现过的刺激与前面第n个刺激相比较，通过控制当前刺激与目标刺激间隔的刺激个数来操纵负荷。该范式的优点在于将任务设计成在工作记忆上施加一连续的、参数可变的负荷，而其它任务需求保持恒定[1,5,6]。然而这些研究大多集中于言语记忆子系统，即便是在视觉空间记忆的研究中也往往针对空间位置，而对视觉客体的研究尚属少见[7]。然而人们对语言材料与视觉图形材料的加工过程存在差别，在言语方面获得的结果可能与视觉空间记忆的研究结果并不一致；视觉空间位置与视觉客体的记忆也可能存在着不同的加工规律[8]。 本实验采用n-back范式，考察了视觉工作记忆负荷与反应时、辨别力和主观评价的关系，以及空间位置记忆负荷与图形记忆负荷的差异，旨在为人机系统的优化设计提供心理学依据。
2方法
2.1被试 16名（9男7女）在校本科生和研究生，身体健康，右利手，视力（或矫正视力）正常，年龄在19～25岁之间，平均年龄为23.2±1.9岁。
2.2实验材料 制作8幅黑色背景下的白色抽象几何图形作为实验刺激，其高度和宽度均为2.6cm。实验刺激的6个呈现位置均匀分布在以屏幕中心为圆心，以5cm为半径的圆周上。实验装置主要由一台带19″dell显示器的pⅱ450型兼容机和头部支架构成。
2.3实验设计与程序 实验采用2（任务类型）×3（任务难度）的被试者内设计。以n-back范式操作任务难度。当n=1时，要求被试比较当前刺激和与它相邻的前一个刺激；当n=2时，则比较当前刺激和它前面隔一个位置上的刺激；当n=3时，要比较的是当前刺激和它前面隔两个位置上的刺激，由此获得低、中、高三种相应的任务难度，每种任务难度下包含有240+n个刺激，实验时间约为9分钟，整个实验需花费大约2小时。 任务类型包括位置匹配任务和图形匹配任务两类。在位置匹配任务中，要求被试判断两个刺激呈现的位置是否相同，而不管两者是否为同一个图形；在图形匹配任务中，则要求被试判断两个刺激是否为同一个图形，而不管它们的呈现位置如何。 实验中，先向被试呈现一个“+”作为注视点，然后立即呈现实验刺激200毫秒，从实验刺激消失到下一个实验刺激出现的时间间隔为2秒。要求被试分别以左（或右）手食指对实验刺激序列中的匹配刺激或不匹配刺激作相应的按键反应（“是”或“否”），由计算机记录反应结果。匹配刺激与不匹配刺激呈现数目的比例为1:2。被试的观察距离为1米。 当每个实验序列结束时，要求被试完成nasa-tlx量表[9]，对任务负荷进行主观评价。nasa-tlx量表包括心理要求、生理要求、时间要求、作业成绩、努力和挫折水平六个维度。对量表的评价由两部分构成，首先要求被试对这六个维度进行两两比较，以确定各维度在负荷中的权重，共比较15次；随后要求被试在100mm线段上标记各个维度的负荷量。 正式实验前一天对被试进行训练，使被试熟悉实验情景，以减低练习效应。
3结果
3.1反应时 反应时的结果见表1。表1中显示，随着记忆负荷增大，反应时增长。
对反应时进行2（反应类型：匹配与不匹配）×2（任务类型）×3（任务难度）的被试者内三因素方差分析。结果发现，上述三个因素的主效应均显著。其中反应类型：f（1,15）=6.163，p＜0.05；任务类型：f（1,15）=77.583，p＜0.001；任务难度：f（2,30）=16.838，p＜0.001。图形匹配任务的反应时长于位置匹配任务，对匹配刺激的反应时大于非匹配刺激；低、中和高三种负荷水平的两两差异显著（p＜0.01），高难度任务的反应时最长，中等难度次之，低难度任务的反应时最短。 反应类型与任务类型的交互作用显著，f（1,15）=5.514，p＜0.05。简单效应（见图1）分析发现，在匹配和不匹配两类反应中图形匹配任务的反应时均比位置匹配任务长，匹配：f（1,15）=96.97，p＜0.001；不匹配：f（1,15）=51.56，p＜0.001；但只有在图形匹配任务中匹配刺激的反应时长于不匹配刺激，位置匹配：f（1,15）=1.07，p＞0.05；图形匹配：f（1,15）=10.77，p＜0.01。
反应类型与任务难度的交互作用显著，f（2,30）=7.446，p＜0.05。简单效应（见图2）分析发现，在匹配和不匹配两类反应条件下，反应时总是随着任务难度增大而增长，其中匹配：f（2,30）=22.93，p＜0.001；不匹配：f（2,30）=30.63，p＜0.001；但只有在低难度条件下匹配反应的反应时长于不匹配反应，低难度：f（1,15）=14.38，p＜0.01；中难度：f（1,15）=0.63，p＞0.05；高难度：f（1,15）=1.45，p＞0.05。 3.2辨别力 根据信号检测论的原理，将被试对匹配刺激的正确反应计为“击中”，对非匹配刺激的错误反应计为“虚报”，由公式（1）和公式（2）分别计算各种实验条件下被试的辨别力（d′）和反应倾向（β），见表2。
d′=z（击中率）－z（虚报率） （1） β =o（击中率）／o（虚报率） （2）
公式（1）中的z（击中率）和z（虚报率）分别表示击中的条件概率和虚报的条件概率的z分数。公式（2）中的o（击中率）和o（虚报率）表示击中的条件概率和虚报的条件概率的z分数所对应的y值。
对d′进行2（任务类型）×3（任务难度）的被试者内二因素方差分析。结果发现：d′的任务类型和任务难度主效应均显著，任务类型：f（1,15）=136.074，p＜0.001；任务难度：f（2,30）=121.655，p＜0.001，其中位置匹配任务的d′大于图形匹配任务；三种负荷水平的两两差异显著（p＜0.001），即随任务难度提高，被试的辨别力逐渐下降。 任务类型与任务难度的交互作用显著（f（2,30）=12.217，p＜0.001）。简单效应（见图3）分析发现，随任务难度提高，辨别力下降（p＜0.001），位置匹配任务的d′大于图形匹配任务（p＜0.001）。
对β进行方差分析后发现，各种效应均未达到显著水平。其中任务类型：f（1,15）=0.770，p＞0.05；任务难度：f（2,30）=2.857，p＞0.05；交互作用：f（2,30）=1.696，p＞0.05。因此可以认为，被试行为反应的差异与判断标准无关。
3.3主观评价 根据nasa-tlx量表计算出主观心理负荷各维度的权重，将各维度评价值加权之和作为总负荷。 各维度权重的计算步骤如下： （1）维度间配对比较，将在被试主观体验到的负荷中作用较大者记为1，较小者记为0。 （2）计算某种实验条件下所有被试某一维度上的得分之和与该实验条件下所有维度得分之和的比值，以此作为该维度在该实验条件下的权重。 表3显示，主观心理负荷的不同维度具有不同的权重，除了位置匹配1-back任务外，其余条件下权重最高的维度均为心理要求，各任务条件下权重最低的是挫折水平维度。
表4显示了不同实验条件下的总负荷及各维度的负荷值。对总负荷及其六个维度上的负荷值分别进行2（任务类型）×3（任务难度）的方差分析，结果如表5所示。图形匹配任务的总负荷高于位置匹配任务，其中心理要求和努力两个维度的任务类型主效应显著。随任务难度增加，总负荷增大，低、中、高三种负荷水平的两两间差异显著（p＜0.05）。除了生理要求和作业成绩维度之外，其余四个维度的任务难度主效应均显著。总负荷在任务类型与任务难度上的交互作用显著。进一步的简单效应（图4）分析发现，只有图形匹配任务的总负荷随难度提高而增大，而位置匹配任务的总负荷则不随难度变化而变化；高任务难度下，图形匹配任务的总负荷大于位置匹配任务，低、中任务难度下的两种任务类型的总负荷之间无显著差异。其中低：f（1,15）=1.33，p＞0.05；中：f（1,15）=4.32，p＞0.05；高：f（1,15）=9.06，p＜0.01。对挫折水平的任务类型与任务难度的交互作用的简单效应分析得到了与总负荷相一致的结果，图形匹配任务的挫折水平随难度提高而增大，高难度任务下图形匹配任务的挫折水平大于位置匹配任务（p＜0.01）。这表明总负荷任务类型与任务难度的交互作用主要体现在挫折水平上，主观负荷量表在较高任务难度下对负荷更敏感。
4讨论
本实验还发现，仅在低难度任务下匹配刺激的反应时长于非匹配刺激，中、高任务难度下匹配刺激与非匹配刺激反应时无差别。笔者认为反应时由三部分组成：对新刺激进行编码的时间、刺激匹配的时间以及做反应的时间。在低任务难度下，对新刺激编码时间相对较短，做反应的时间相对稳定，反应时主要受刺激匹配时间的影响，使得匹配刺激的反应时较非匹配刺激长。随任务难度增大，对新刺激编码的时间延长，刺激匹配时间在反应时中所占的比重相对减小，这就缩小了匹配刺激与非匹配刺激反应时的差距，因此中、高难度下两类刺激反应时无差异。
