记忆处理的层次

关于记忆（尤其是长时记忆）有一个很有影响的补充性理论框架，这便是记忆的处理层次框架。与记忆的结构模型不同，这一框架强调的是记忆的加工处理过程的重要性，而不是记忆的结构和容量。处理层次框架的思路是由弗格斯· 克雷克与鲍勃· 洛克哈特在实验心理学文献中首次阐述的。有趣的是，在某种意义上，小说家马塞尔· 普鲁斯特早已总结出了这一理论的主要原则，他曾写道：“那些我们不曾深入思考的东西，很快就会被忘却。”克雷克和洛克哈特提出，记忆的质量取决于我们在记忆编码的那一刻信息处理的质量。他们描述了不同的处理层次，“表面”层次仅仅处理记忆材料的物理特性，“较深”的层次涉及记忆材料的语音特性，而再深一些的层次则涉及对材料的意义进行语义编码。

随后的许多正式实验都表明，就测试中的记忆表现而言，“深层次”的信息编码处理要优于“表面层次”的处理。此外，通过语义处理对材料作进一步阐释，可增进学习效果。这是什么意思呢？举个例子，假设你被要求学习一组词语，并且需要1）给出列表上每个词语的解释，或者2）说出每个词语令你产生什么样的联想。这两种情况都要求你对这组词语进行语义处理。你在情形1）或情形2）下通常都能更好地记住这组单词。而如果你被要求完成一个较“浅”的、和语义无关的任务，例如3）给列表上的每个词写出一个押韵的词语，或者4）给每个词语中的每个字母标注上它在字母表中的排位序数，那么你的记忆表现则会较差。

换言之，如果我们看见了单词“DOG”，我们可能仅对其进行表面的处理，留意到这个单词是大写的。另一方面，我们也可能在语音层面进行处理，想起它与“frog”和“log”押韵。又或者，我们也可能想到这一单词的意思：“dog”指的是家养的、长毛的动物，有时被称为“人类最好的朋友”。更深入的语义处理则涉及基于词义的进一步发挥，体现了更深层次的加工，也通常会带来更深刻的记忆（例如，我们可能会想到不同种类的狗、它们的起源地、它们最初承担什么功能、特定品种的狗的特征等等）。

克雷克和图尔文的记忆测量实验表明，同一个词语被正确辨认出来的概率从20%到70%不等，取决于之前记忆编码时处理深度的不同——这的确说明关于记忆处理层次的思路很有用。当最初的记忆处理仅仅涉及单词是大写还是小写时，正确辨认的概率仅有20%。进行押韵练习（即语音处理）之后，辨认的正确率得到提升。而当记忆处理的步骤涉及判断单词填入句子后是否读得通，随后的记忆表现又提升了很多，几乎达到70%的正确识别率。

有大量的数据支持这一记忆处理层次模型，不过，最初的模型细节却遭到了批评。反对意见的主要理由是，这一思路在逻辑上是循环论证的。如果我们观察到某种编码处理带来了较好的记忆结果，那么根据记忆的处理层次模型，我们可以认为这种好的结果是由“更深”的认知处理模式导致的。如果相反，另一种编码处理随后带来了较差的记忆结果，那么根据记忆的处理层次模型，这肯定是由于编码过程中较为“肤浅”的处理。问题就在于，记忆的处理层次模型由此变成了一种自我循环、不可验证的理论。关键是如何设计出一套独立于后续记忆表现的标准，去客观衡量记忆处理的“深”与“浅”。

因此有人认为，我们无法脱离后续的记忆表现去确立一个关于记忆处理层次深度的客观标准。不过，最近弗格斯· 克雷克提出，生理学和神经科学的方法也许可以提供独立衡量记忆处理深度的方法。尽管记忆的处理层次模型存在着是否可验证的问题，但重要的是，这种有关记忆处理层次的思路引发了对记忆的功能特性的关注，相关课题包括：信息编码过程对材料进行的不同处理；编码过程中对材料的进一步阐释；编码时记忆处理的恰当与否（即信息是否“转移”到了后续任务中，我们将在第三章中进一步讨论这一点）。与巴特利特所提出的记忆框架（见第一章）类似，记忆处理的层次理论强调我们是记忆过程中活跃的主体，我们所记住的内容既取决于事物或事件本身的特性，也取决于我们在遇到这些事物或事件时自身所进行的加工处理。

第40页残词补全练习的答案

elephant（大象）