信息加工理论与潜能发展学说

信息加工理论与潜能发展学说_智慧信息

心理学对信息加工的主要贡献是提供了人类认知系统的一般模型和发展模型。它把人类的认知准确地分解成若干部分，对每一个部分进行分解研究，揭露了信息加工的认知改变机制。它还帮助我们澄清特殊领域和一般领域的发展方面是如何作用到一起的。

然而。信息加工的心理学还没导致广泛的理论。也没有告诉我们更多的有关认知和其他发展领域的联系。虽然。信息加工研究者在结合他们的发现和大脑发展的研究上慢了，但他们在这一领域正阔步前进。

一、信息加工理论的发展

目前世界上信息加工理论主要有凯斯的新皮亚杰学派的理论、罗伯特。西格尔的联结主义和西格尔的策略选择模型。还有许多发展方法已经引起广泛的关注，每一种方法都是从成人的信息加工中获得观点的。下面介绍的三种观点，他们从不同的优势观点来研究认知的改变。

（一）凯斯的新皮亚杰学派的理论

里宾·凯斯（1992a，1998）的新皮亚杰学派理论接受了皮亚杰的发展阶段理论，但认为每一阶段多发生变化。和一个阶段到下一阶段运动一样，每个阶段的变化是由于信息加工能力的加强。每个主要阶段包括一个明显的认知结构类型——在婴儿期是感觉输入和物理行为；在儿童早期事件和行为的心理表征；在青年期是表征的复杂转变。随着儿童成为有效的认知加工者，他们能保持和结合在工作记忆中的信息量扩大了，使顺序发展成为可能。

根据凯斯的理论，工作记忆容量的获得受三个因素的影响。

1.大脑的发育。大脑皮质活动的改变与认知能力的主要成就是一致的。凯斯认为，连接的成长、修剪和髓鞘化构成这些成长突变的基础，而成长的突变又能提高思维的有效性，为每一个阶段做准备。通过这一方式生物在认知发展上强加了一个系统范围的上限。在任何特定的时期，在大脑没有进一步发育的情况下，儿童是不能超越加工容量的某一上限的。

2.方案和自动化的实践。根据凯斯的理论，皮亚杰的方案构成儿童的心理策略。当儿童重复地使用方案，他们变得更加自动化且需要很少的注意。这就便于用工作记忆中的资源将已经存在的方案和产生的新方案结合起来。注意这些变化机制是如何给皮亚杰的同化和适应的概念提供一个平衡的但清晰的观点的。实践方案（同化）导致自动化，这就减少了对其他活动的注意，允许方案的结合和构建（适应）。

3.中心概念化结构的形成。一旦皮亚杰的阶段方案变得足够自动化，就可以获得足够的工作记忆的容量，并巩固成改进的表征形式。结果，儿童获得中心概念化结构（central conceptual structure），即概念和关系的网络，允许他们以更先进的方式考虑更大范围内的问题。相应的，由于这些构造允许用更有效的方法去解释经历和解决问题，因此加工容量进一步扩大（Case，19961998）。当儿童形成新的中心概念化结构时，他们将进入下一个发展阶段。

凯斯的新皮亚杰派理论解释儿童在信息加工期间对守恒的掌握。当这些孩子将水从一个容器倒到了另一个容器，他们调整了对液体高度和宽度的理解，获得了液体守恒。凯斯和他的同事将他们的理论应用到许多任务中，包括解决算术问题、故事的理解、绘画、即兴地演奏音乐、处理前和解释社会情境（Case，1992，1998；Case＆Okamoto，1996）。在每一个任务中，学前儿童的中心概念化结构方案集中在一个维度。如故事的理解，他们仅仅抓住单一的故事线索。在绘画中，他们单独地描述物体，忽视他们的空间布置。到学龄早期，中心概念化结构成为两个维度。儿童叙述连贯的故事，用一个主情节和许多次情节，他们的绘画遵循一系列的规则来表达知觉，也因此包括许多参考点：如近的、中间的和远的。

凯斯的理论提供了关于水平滞差的信息变化原因——许多理解在不同的时间特定环境下出现而不是一下子全部掌握。第一，相同的逻辑洞察力的不同形式，如液体甜重量的守恒。可能会在对儿童的加工需求中变化。结果，每一个成功的任务需要掌握更多的工作记忆资源。第二，儿童特殊任务的经历变化很大。一个经常听和复述故事但很少画画的儿童，在讲故事方面比在绘画方面表现出更先进的中心概念化结构。

图3-7　学前儿童在绘画时，集中在一个维度上，而忽视它们的空间布置。（图片取自金色摇篮2012年）

凯斯（1998）理论仍然需要在许多任务领域进行验证。但到目前为止，在提供一个基本能力、策略的应用和儿童重新组织他们的思维与发展相互作用的建设性努力是如何组合方面是唯一的。

（二）联结主义

联结主义（eonneetionism）亦称“联结主义心理学”，20世纪初美国心理学家E．L．桑代克在对动物实验研究的基础上提出的一种学习心理学理论。认为情境感觉和动作冲动反应之间形成的联结是学习的基础，也是心理行为的基本单位。主张：①联结有两类：一类是先天的联结或反应趋势，即本能；另一类是习得的联结或反应趋势，即习惯。联结，人和动物都有。②根据动物学习实验，提出三条学习律，即练习律、效果律和准备律。③强调刺激与反应之间的联结，否认在动物联结形成中观念的作用，只要把可能的情境及其元素或复合物和与之相联系的反应的各种复杂表现加以归类编目，就可以了解人的整个心理活动。④强调人与动物心理的连续性，差别仅仅在于联结的复杂程度不同。动物学习不存在思维和推理的作用，而是在情境刺激与反应之间的联结。桑代克首创动物学习实验，研究动物与人类心理的连续性问题，从发生心理学的层面开辟机能心理学的一条研究渠道，为机能主义向行为主义过渡提供重要前提。但桑代克的联结主义心理学也存在机械论倾向和本能决定论的生物学化倾向。（2）20世纪80年代初，认知心理学中兴起的一种认知研究范式，亦即网络模型。联结主义的指导性启示和主要灵感来自大脑或神经系统，它把认知看成是网络的整体活动。网络是个动态的系统，它由类似于神经元的基本单元和结点构成，每个单元都有不同的活性，外部的输入、其他单元的活性传递和随着时间的衰减，都会使一个单元的静息活性发生动态的改变。联结主义赋予网络以核心性的地位，采纳分布表征和并行加工理论，强调的是网络的并行分布加工，注重的是网络加工的数学基础。20世纪80年代以来，网络取向的联结主义取代了符号取向的认知主义，成为现代认知心理学的理论基础。

联结主义（connectionism）试图通过计算机模拟学习任务来解释信息加工过程。他们使用大量的相互联系的加工单元，这些加工单元以层状结构组织，类似大脑的神经逻辑结构。这些人造的神经网络以程序输入电脑建立学习库，以任务的形式呈现给儿童。

1.联结主义的基本观点与模型

联结主义模式的基本构成成分包括单元和联结。单元是带有活性值的简单加工器；联结则是单元之间相互作用的中介，单元及单元之间的联结构成网络。一般来说联结都是加权的。因此特定的输入将根据权数的提示而决定接受它的单元是兴奋还是抑制。这些数值通过联结而在单元之间传递。运用这种网络时，大多是选择一些单元作为输入端。这些单元都具有由环境所赋予的活性值。其他的一些单元则被选作输出端，网络的任务就是计算与每一输入单元所对应的输出单元的数值。在联结主义模式中，知识贮存在加工单元的联结之中，单元的激活表征将引起其他单元的新的激活模式。在联结主义看来，认知并不能用符号运算的规则进行解释，认知其实就是相互联系的具有活性值的神经单元所构成的网络的动态整体活动，这种网络所实现的整体状态与对象世界的特征基本一致。联结主义网络模式虽然包含很多神经节，但它们本身并不起多大作用，因为神经节中不包含任何信息，它认为信息是整个交互作用的神经节的激活模式，知识信息并不存在于特定的地点，而是存在于神经网络的联结中或权重里，通过调整权重就可以改变网络的联结关系并进而改变网络的功能，这就是“联结主义”概念的基本内涵。由于它把信息看成是分布在各个神经元及神经元的联结中，信奉通过合作并行主义的形式来运用简单的单个加工单元来加工信息，因此又称为并行分布加工；由于它是对真实神经网络的模拟，故又称为人工神经网络；由于斯摩伦斯基（P．Smolensky）把它与符号加工范式进行了比较，认为它是处于符号层次水平和真实神经元层次之间的无意识加工，因此有时又把它称作亚符号范式。

与符号加工范式相比，利用人工神经网络模型解释信息加工过程具有更大的生态适应性，这主要是由该模型所具有的多方面特点决定的：（1）并行结构和并行加工。联结主义模型中的各结点是并行的网状结构，它采用的是并行分布的信息加工模式，信息或知识也是分布地储存在各个神经单元之间的联结权重中。无论是单个神经单元或是整个网络，都同时具有信息储存和信息处理的双重功能。正是由于大量神经单元可以同时处理信息，因此它的反应速度就大大加快了。（2）可塑性、自学习、自组织和自适应性。各神经单元间的联结是可塑的，其联结强度可以在学习过程中得到调整和变化，因此人工神经网络具有很强的学习能力，和人脑一样有自组织性和自适应性；（3）非线性和容错性。人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态，其在数学上表现为一种非线性关系。此外，由于模型中信息的分布式储存，模型激活时会有大量神经单元的并行加工，因此少数神经元受到损伤，整个系统的功能将继续有效，局部残缺或甚至是错误的信息，不会从根本上影响整个系统的正常功能，这就是它的容错性。（4）非凸性。一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数，例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。总之，联结主义模型模拟了人脑的结构特点和功能特点，它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科，在解释人的心理和行为方面显得更加有效。

2.联结主义模型的学习规则

联结主义模型或人工神经网络模型主要考虑的是网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为，其学习方式可分为非监督学习和监督学习。

（1）Hebb学习规则

赫布（1904-1985）是加拿大著名生理心理学家。在1949年出版的《行为的组织》中，赫布提出了其神经心理学理论。赫布认为神经网络的学习过程最终是发生在神经元之间的突触部位，突触的联结强度随着突触前后神经元的活动而变化，变化的量与两个神经元的活性之和成正比。Hebb学习规则是一个无监督学习规则，这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性，从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。这一点与人类观察和认识世界的过程非常吻合，人类观察和认识世界在相当程度上就是在根据事物的统计特征进行分类。

由赫布提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础，在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法，使得神经网络能够通过联结权重的调整，构造客观世界的内在表征。

（2）Delta学习规则和BP算法

Hebb规则在解释人的学习方面也有其局限性，他忽略了人的学习在许多情况下是有目标驱动的，期望目标也必然影响到学习规则的操作，于是后来就有监督性学习规则提出来，如Delta规则和BP算法等等。“这种规则是对于具有连续函数的神经元的一种有监督学习规则，也是一种梯度下降的学习规则，它主要是通过把完全的输出模式与完全的目标模式相比较而操作的。”［1］当输入层神经元接收到外部作用后，经过隐含层和输出层神经单元的运算得到输出，这一输出结果会与目标或期望结果比较，比较的结果会使神经网络对神经单元的联结权重作出调整和改变。这里有两条原则：“其一，权重的增量应该正比于误差的梯度；其二，权重向量的调整结果能够使误差减少。”（余嘉元，2001）

依靠Delta学习规则，鲁梅尔哈特（Rumelhart）和麦克莱兰德（MacClelland）等于1986年详细讨论了多层前馈网络的误差反传算法（Backpropagation，简称为BP算法）。在神经网络学习过程中，首先要有一组目标值，然后给予网络一组刺激信号对之进行训练，每次训练网络都会输出一组向量与目标值进行比较，于是多项误差汇总形成全局误差函数。误差反传使得误差函数能够指导网络对单元联结权重的调整和改变。BP算法的基本思想就是通过调整权重，使得该误差函数的输出达到全域最低或达到全域的误差允许值。BP算法及其以后的改进成为人工神经网络模型建构的常用操作过程。

3.联结模型评析

联结模型提供了一些固有的程序如何获得“进行中的”知识——检验复杂学习环境的结构并获得各种技能。因此，联结主义者的发现可能提供了反对先天论者思维的模块观点的强有力的证据。这和潜能发展理论是相符的。潜能发展理论也认为人类的认知系统是后天的加工者，如提供特殊的学习机会，渐渐地将获得特殊领域的能力。

然而，联结主义还不能完全说明信息加工的机制。首先，人造神经网络学习很慢，通常比儿童和成人需要更多的接触任务，而儿童和成人有时显示突然的洞察力（Rai⁃ｊamkers，Koten，＆Molenaar，1996）。这一困难可能来自联结模型的相对被动的特性。其次，联结系统的内部表征对联结的强度是有限的。人造神经网络不能创建计划、假设或建议，这些培养了复杂的、更有效的人类知识（回忆对平衡秤问题的解决，神经网络从未达到力矩的概念）。或许由于这个原因，联结主义者的解释局限于特殊技能。第三，我们不能确定人造神经网络真正反映大脑的作用。

（三）西格尔的策略选择模型

罗伯特·西格尔（1995a，1996）的策略选择模型（model of strategy choice）是目前许多努力应用进化论描述儿童信息加工的模型之一。当给出一个挑战性的问题，儿童就会想出许多解决的策略。然后凭经验，选择一些策略，这些策略出现频率较高，从而“存活下来”。其他的策略，出现频率较低，也因此“相继死去”。在生物背景下，儿童心理策略以变化和选择为特征，可以获得更合适的问题解决的技术。

1.试用策略

为了研究儿童的策略使用，西格尔使用微型遗传的研究设计，在一个延长的时间内给儿童呈现大量的问题，记录他们的策略和每一策略出现和减弱的环境。他发现儿童在各种问题上试用各种策略，这些策略包括数字守恒、时间叙述、一系列项目的记忆、早期阅读单字的解码、拼写、基本的数数，甚至跳踢跶舞（Siegler 1995-1996）。

儿童是如何在许多策略中选择合适的策略的呢？当我们给5岁儿童一个问题，如2＋4，儿童用下面的策略而不应用程序来猜测：他们从1数手指（1，2，3，4，5，6）；或者举起一只手的4个手指，另一只手的两个手指，发现总共6个手指；或者从小数2开始，并“记数”（2，3，4，5，6）；或者从大数4开始，“记数”（4，5，6），因为工作量最少，这一策略被称作“最小”策略，或自动地从记忆中恢复答案。

西格尔发现用于基本数数的策略和其他类型的问题，并没有以阶段式的方式进行。相反，它沿着重叠波的方式。一些变得出现频率较低，其他则出现频率较高，而且还随时间上升和下降。

儿童是如何从没有什么效果的策略转向更有效的策略的？通常，他们发现一个更快的程序，以更耗时的技术为成功的结果。例如，儿童经常数指头解决加法问题。渐渐地，他们变得不需要数就能熟练地认出手指数。一旦他们能这么做，他们很快转向“最小”策略（Siegler＆Jenkins，1989）。同样，某些问题需要更好的策略。已经使用“最小”策略的儿童，他们至少一次认识到它在像3＋22这样问题上的无用，因为这一数数是冗长累人的。而且数字概念的推理培养有效性（Canobi，Reeve，＆Pattison，1998）。首先，学生经常使用“最小”策略，是在他们认识到不考虑相加两者的顺序，所得结果相同之后（2＋4＝6和4＋2＝6）。最后，教给儿童一个有效的策略通常导致他们在策略库中加入新的技巧。虽然起初他们没有将这些技巧推广到新的问题上（Aliba⁃li，1999）。

甚至当儿童意识到更合适的策略，他们却不是常常利用它。使用一个新策略需要很大的努力，它会给工作记忆资源增加负担。而且，直到儿童有时间去实践新的技术，否则儿童常常不愿放弃一个建好的策略去寻求一个新的策略，这或许是因为收效甚微的缘故。很清楚，策略发展在许多任务上是渐进的。

西格尔理论低估了策略变化对设计新的、更合适思想的重要性，其“发展”是通过广泛的解决问题的经历。目前，导致儿童选择策略的机制中那些产生策略的机制更清楚。而且模型还需根据任务进行检测，在任务中这些策略没有很好地界定，例如讲故事和绘画很早就用来说明凯斯的新皮亚杰理论。

同时，策略选择模型，提供了发展强有力的想象，它克服了阶段理论说明儿童思想的多样性和经常变化的缺陷。在这一新的观点中，每一种新的思考方式被看做“波浪接近海岸，许多波浪（思考方式）重叠在任何给定的时间，每一波浪的高度（使用思考方式的频率）连续改变，不同的波在不同的时间达到顶峰，一些波浪从未达到顶峰，但仍影响其他波浪并对潮汐起作用”（Siegler，1996）。

二、信息加工的模型

从信息加工的角度来研究学习，起自不同的来源。有人认为（Ellis，1978），是受了格式塔记忆理论的影响，这种理论强调，有机体如何组织他们记忆的内容，反映了他们是如何主动地组织知觉的方式。也有人（Norman，1970）区分了对当今信息加工理论有影响的三种理论：（1）由埃斯蒂斯和斯彭思等人最早提出的学习的数学理论（mathematical learning theories）；（2）强调以选择性注意为起点、长时记忆痕迹为终点的信号探示理论（signal detection theories）；（3）注重人工智能和计算机模拟的计算机模型理论（Computer-model theories）。从创造性思维的角度来研究信息加工模型，我们认为主要有理性模型和感性模型两种。

（一）理性模型

理性模型是指用逻辑程序的方法进行信息加工，其代表是帕恩斯一奥斯本模型。该模型最早是由奥斯本于1963年创立的，后来得到帕恩斯（1981）的发展与完善，后又被伊萨克森和特瑞分格（Isaksen＆Treffinger，1985）进一步发展，由多个心理学家历时20年之久才得到完善。帕恩斯一奥斯本模型在大量的训练计划中得到应用，被认为是效果最佳的教学模式之一。

帕恩斯一奥斯本模型引导主体在创造过程中对照9个方面的问题进行思考，以便启迪思路、开拓思维想象的空间、促进人们产生新设想、新方案的方法。9个大问题：有无其他用途、能否借用、能否改变、能否扩大、能否缩小、能否代用、能否重新调整、能否颠倒、能否组合。

例：

帕恩斯一奥斯本模型对创造性信息加工是很有启发性的。第一，决策总是从发现问题、明确界定问题开始的，是一种目标定向的行为。第二，一个创造性方案的产生总是在收集信息、研究信息、加工信息的基础上产生的。第三，创造性信息加工过程是主动的发散性思维和主动的聚合思维的联合作用的结果。不仅需要发散性思维，而且要对发散出来的各种方案依据一系列标准进行评价和判断，这就需要克服定势和证真偏向。

（二）感性模型

感性模型是西蒙顿（Simonton 2003）最近提出一个新的创造性思维的信息加工理论，认为创造过程是有限制的随机行为的结果。科学创造所面临的问题往往比较模糊，其中的一些问题空间成分是不清楚的（Klahr＆Simon，1999）。通常问题空间信息越模糊，潜在启发的数量便越大，通过任一特定启发获得解决方法的可能就越小。如果这种可能性出现了，那在很大程度上具有随机的感性特性。他认为这一结论的最好例子是最近一项关于遥远联想测试（RAT）的研究结论（Friedman，Fishbach，Forster＆Werth，2003）。该研究的理论假设是：创造性是在各个信息概念之间建立遥远联想的能力。西蒙顿认为，如果考虑以下三个方面，便会发现联想层次梯度平坦的被试，其测试结果有明显的随机性（Simonton，1999），在不同领域里随机过程受限的程度不同。这些限制包括（a）对进入组合过程的想法（idea）的限制，（b）对组合过程完全随机程度的限制，（c）对确认优秀组合的标准的限制（Simonton，2003）。这就涉及个体因素对创造性过程的影响。个体的信息加工差异变量必然会使联想过程更难预测，更带有随机性。

西蒙顿的感性信息加工过程中，决策者所面临的问题，往往比较模糊，其中的一些问题空间成分是不清楚的（Klahr＆Simon，1999），因此在信息的创造性加工中，具有偶然性和随机性。要成功探索投资决策中的创造性信息加工的机制和规律，具有很大的难度，因此，不能通过一个测试就下结论。必须通过一系列测试，借助巧妙的实验设计，才有可能揭示创造性信息加工的机制和规律。

三、信息运行的过程

1.智慧信息的输入

信息输入是人脑进行信息加工的起点，不建立信息输入的相关模型无法具体讨论潜能发展的信息加工问题。信息输入就是指以人的感官和大脑的神经活动为载体以反映主客体关系存在为内容的信息对人心理系统的作用。信息输入是由神经冲动输入所负载的。信息输入与注意机制有关。注意是用于调控信息输入的一种输入至输出反应，是指向自身信息输入窗口的调控过程，其功能是选择信息、切分信息、压缩信息。注意对信息的选择按maｘ择大原则自动进行。显意识知觉的信息是经中枢注意选择的信号较强者。

2.智慧信息的编码

信息编码是人脑进行信息处理的基础，无论是信息通讯、存储、转换和利用都离不开信息编码和解码问题。信息编码就是指将信息与某种载体以特定方式结合在一起使之变成载体与信息结合的信号的过程。而解码则是信息从载体剥离出来的过程。思维信息编码有物理、化学、神经活动的信息编码的普遍性与多样性。思维活动的信息编码涉及分子水平编码、神经元水平编码和神经元网络关系的信息编码。思维活动信息编码有多通道、多水平、多类型问题。较低层次的是感官水平的信息编码，较高层次的是中枢的信息编码。

3.智慧信息的存储

信息存储是心理学信息加工理论的核心问题之一。信息以什么方式存储于大脑中将决定信息的检索提取和输出。输入大脑的信息按时间相关性原理存储，即同时或继时呈现于大脑中的信息捆绑在同一记忆结构中，长时记忆以功能离散的单位化的形式存贮于人脑系统中。记忆的信息负载于多种通道多种载体的多种水平之上。

许多证据与阿特金森和西夫林的存储模型是一致的，例如，当你试图上一系列用来支持短时与长时记忆的区别条例时，有名的序列位置效应（serial positioneffect）就会产生，中间序列的事物与两头的事物相比，更不容易记住。随着时间的推移，在序列末位的事物会逐渐衰退，而在开始部位的事物则仍存在记忆中。之所以会这样，研究者认为这是因为最后记忆的事物只是保存短时记忆中，而开始记忆的事物则有足够的时间进入长时记忆中。当给予一系列的刺激，然后过一会进行认知测试，甚至3个月的婴儿也会表现出序列位置效应。

其他的研究结果对存储模型则提出了疑问。感觉登录和短时记忆容量的研究存在很大的差别，例如，感觉登录时视觉信息保留的时间就从0．25秒到25秒不等，短时记忆容量曾一度受限于7个，目前实际是从2到20个不等（Baddeley，1994；Lockhart＆Craik，1990）。当有效地应用策略时，能大大提高容量。在一个例子中，将数字再编码成有意义的序列，可以使工作记忆的容量扩大到80个数字。对这些硬件单元精确大小的识别困难，导致一些研究人员开始转向信息加工水平的观点。

4.智慧的信息激活与加工

信息激活是大脑信息加工过程的重要组成部分。没有信息的激活谈不上输入信息与记忆信息之间的相互作用，信息激活的状态决定心理活动特定时刻的输出，离开信息激活的描述就不能建立整体的心理活动信息加工模型。凡内容相同或相似的心理状态及相应的记忆单元之间，表现为知、情、意、需要、兴趣、动机、气质、能力、性格等具体心理活动内容的相同或相似单元之间具有相互激活的关系。这叫心理状态信息的“共鸣激活”原理。信息加工水平模型摒弃了系统容器有固定存储量的观点。该模型认为：记忆取决于信息加工的程度。例如：我们可以根据表面特征，注意它的外观和发音对单词进行编码。在这些例子中，我们必须注意单词是大写还是小写，或大声对自己读。为了进行深入的加工，我们可以根据其含义或语义特征进行编码，并与已经存在于系统中的其他信息联系起来。在信息加工水平模型中，以较浅的方式来加工信息时，这些信息会很快衰退并消失，相反，当信息通过意义的解释并与已有的知识相联系时，就会保留更长的时间。根据加工水平观点，工作记忆从信息加工活动中获得的注意力的资源是有限的，而不是固定的。同时加工许多信息的困难与我们在多个活动上注意力分配的程度有关（Baddeley，1992）。一个人分配到一个活动上注意力的数量取决于自动化（automatization）——学得如何好，或自动化程度如何，这是认知过程所需要的。不然练者需要更多的注意力。结果，注意力资源就从其他同时进行的活动上转移到本任务上来。相反，自动的认知过程需要较少或无需注意力，这样个体就可以同时处理其他任务。

考虑有两个儿童：一个是骑自行车的初学者，一个技巧熟练的骑手，新手的全部注意力将集中用于努力控制踏板并保持平衡。同时他们的父母坚持这些新手应在交通方便的地区进行练习，因为这时有很少或几乎没有注意力资源被分配用来当心汽车和行人。相反，熟练的骑手则可在小巷中随意穿行，分发报纸，嚼口香糖，同时又与邻近的骑手谈话。

5.智慧信息的输出

信息输出是思维活动信息加工的重要组成部分，存储于大脑中的信息要用于指导人的行为就必须从记忆系统中检索和提取出来，信息输出是信息利用的前提。思维活动信息输出是按竞争的择大机制进行，信息输出的反馈与人的显意识知觉的关系密切。

信息加工模型表明认知系统的两个主要方面是随着年龄的变化而变化的，这两个方面包括：系统的硬件，或加工单元的绝对大小；系统的软件，或策略使用的程度和有效性。也就是说，发展是更大的系统和程序或策略的更广泛的安排，这导致过程资源的更有效的使用。

策略的使用随年龄而提高，这一点是毫无疑问的。在所拥有的有限系统空间的前提下，儿童逐渐获得分配空间或注意力的多种程序。同时他们也能更深入地处理信息——这一点是获取与年龄相关记忆的重要原因。

凯尔发现处理任务的时间随年龄的增加而减少。但是更重要的是许多行为中的变化率是相同的——在12岁左右这种变化率就开始迅速下降了。

年龄大的儿童和成人在他们的认知系统中一次保留更多的信息，迅速扫描这些信息。并在更广泛的环境下作出更快的反应。然而，凯尔提醒我们这些人的神经发展并不是引起信息加工程度增加的唯一因素。在许多任务情况下，年龄稍大的人更擅长运用策略提高信息加工的效率（Kail＆park，1994）。

总之，尽管认知系统的准确容量限制难以确定，但其相应的硬件与软件却随儿童的发展而变化。这两个方面，一个强调大脑的成熟度，一个则强调信息在实验中的传输。

图3-8　这些幼儿园的孩子已经知道用已有的知识对新材料进行深度加工和编码吗？（图片取自金色摇篮）

四、信息加工理论与潜能发展学说的互补

潜能发展学说与信息加工理论既有共同点，也有不同的侧重点：第一，都试图根据认知任务的操作起着一定作用的心理过程来理解人的智力，只是在寻求理解的过程中，潜能发展学说更强调智力的后天分化和早期的教育，而信息加工理论强调大脑自身的认知功能。如Jeason的理论纯粹根据信息加工过程的速度来理解，而智力三元结构理论和PASS理论的研究者则根据非常复杂的问题解决过程来理解信息加工过程的精确度与策略，智力活动的高级过程和元认知成分占有极重要的地位。与潜能发展的理论相比，信息加工理论认为思维是分离技能的集合而不是一个单一的整体。他们依靠许多机制来解释它的发展。下表是这一理论最重要的观点，从中我们可以看到，信息加工理论的研究侧重于脑功能的内在研究，也补充了潜能发展学说未到领域。

表3-1　来自信息加工观点的认知改变机制

第二，在方法上，信息加工认知心理采用计算机模拟等方法对人的智力活动过程进行精细的分析和描述，比以前的智力理论前进了一大步。计算机模拟常和理论分析结合在一起，多从程序缩减、流程分析、程序模拟三个方面着手。程序缩减是一种以潜在性因素作为资料来源，用分离认知因素来探讨认知过程的方法。典型的设计是让被试执行两种复杂程度不同的任务，从对比的角度来探讨复杂任务的操作时间和信息加工过程。流程分析是通过计算机流程图的比较进一步探讨操作时心理表征的顺序和方向。程序模拟是把人的认知过程编成各种计算机语言输入计算机，如果输入的程序能正常工作，设计者至少可以得知某种心理过程在逻辑上是可行的，即获得逻辑合理性方面的验证。例如，克拉克等人用计算机模拟的方法探讨了人的句子理解过程，达柯等人则探讨了人怎样利用自己有限的短时记忆去处理和分析句子的前后关系，这些研究都取得了一定的成就。

潜能发展学说不仅采用传统的现象学的分析方法、整体分析法、历史分析法、归纳诊断法、过程分析法法，还创造性地提出了独生子横向比较的潜能发展学说的研究方法，潜能发展学说首先通过实验，获得一条关于环境与智力两者关系的“回归曲线”，然后，在此基础上作出了遗传（潜能与差异）、环境与智力三者的关系模型；根据理论分析，对高尔顿的遗传差异分布进行修正，并将修正后的遗传差异分布增加进实验研究所获得关系图中，从而最终在同一个坐标系里，建立了一个描述遗传（潜能与差异）、环境与智力的潜能心理学三维基本理论模型，并最终在同一个坐标系里，建立了一个描述遗传（潜能与差异）、环境与智力的潜能心理学三维基本理论模型。潜能发展学说把三维基本理论模型与现代教育教学的理论、方法进行有机的结合和高效的应用，提高了潜能开发的系统质量。此外，潜能发展学说也吸纳了计算机模拟的研究方法，并将其运用于儿童潜能开发之中。

第三，潜能发展学说和信息加工理论都试图对复杂的认知行为进行解释，但是信息加工理论并不关注人类“环境建构”及生存的社会文化背景，虽使信息加工理论成功地避开了纷扰杂沓的外部变量，但是这样一来，也使其研究缺失了人的社会文化与成长阶段的关联。潜能发展学说继承发展了美国心理学家塞西智力的生物生态理论，试图研究在历史和文化背景中的心理活动过程的本质，从遗传型和表现型的关系入手研究了智力，但缺乏大脑信息运行模型的依据。因此，我们把两种理论放在一起进行辨析比较，就发现他们的互补性要大于分歧，“他们都在善意并恰到好处的为对方的不足提供了弥补。”^[25]

潜能发展学说在采纳信息加工理论的同时，应尽量考虑信息加工观点的一些缺点：第一，信息加工认知心理学所考察的认知问题，如解答逻辑原理、下棋等等，都属于逻辑—数学类型的智力题，这使得它对人类智力的多样性，以及人类智力的最高体现——创造性不敏感和缺乏研究。另外，计算机并没有欲望、兴趣和注意力，尽管它们可以通过网络和调制解调器与其他机器连接，但却无法形成友谊、换位思考或吸收道德和社会价值观，也许正是计算机化比喻的缺点，关于认知和其他领域发展的关系，信息加工并没有为我们提供多少内容。第二，信息加工观点对认知发展的生理方面的研究的反应是缓慢的，尽管联结理论通过创作计算机模拟已经填补了这一空缺，在神经水平上来模仿人类的信息加工，帮助我们理解婴幼儿可能获得复杂的技能。同样，进化的观点开始出现在信息加工理论中，在生物进化和认知发展之间建立起了桥梁。如西格尔的策略选择模型的说明和特定的认知改变的心理社会化的基础的研究，修正了我们对儿童大脑加工能力的评价。信息加工认知心理学重视了人内部智力活动过程的探讨，但是对社会文化环境对人的智力的要求及其相互作用比较忽视。人的智力是人在应付环境的过程中形成起来的，不探讨人的智力活动与环境的关系就难以真正把握智力的本质及其起源。

信息加工理论在智力研究方面无疑比因素理论棋高一着，但由于它本身方法论的局限，于是产生与信息加工理论并行的一种智力研究理论——潜能发展心理学，使智力研究走出了信息加工理论的困境，这为智力研究带来了新的曙光。