三段论推理的影响因素及其脑生理关联性研究
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摘要：为探讨人类个体认知功能的脑优势类型对演绎推理的影响，以及这种影响与情绪、信念间的交互性，本研究开展了两项3×2×3×2多因素混合设计的实验。结果显示：大学生被试脑优势类型测验得分与其推理作业成绩的相关度不高，二者不存在简单的线性关系。有“科学实验偏向者”推理总分较高，且较少受到逻辑无效的干扰；有“意识清晰性”特点的被试较少受到消极情绪的干扰；表象清晰且变化灵活的被试容易受到信念冲突的干扰。
一、问题提出与研究目的
演绎推理是认知科学领域富于特色的专题，特别是关于三段论推理的研究，形成了若干涉及心理机制与脑机制的理论模型。三段论推理是由两个给定“前提”推出一个新“结论”的思维过程，它是内部的信息加工活动，会受到推理者内外信息，以及主体智能系统运作模式、情绪系统、信念系统、动机系统等多方面因素的影响[1]。在认知心理学范式下，研究者一般会为被试提供一系列推理作业，尽可能地记录被试完成推理作业的过程信息和结果信息，由此推断其内部的心理机制。但是由于实验目的不同、设计方案不同，所得结果和结论也不同。单在信念偏差效应的研究领域，就积累了许多不同的研究过程和结果，理论的解释也还不能统一[2-4]。另外，心理学实验的结果随时都会受到来自被试教育训练差异的影响，比如胡竹菁的研究发现，当被试对推理形式掌握较好时，就会较少地受到推理内容的误导。而且，在相近情境中，有些被试偏于逻辑思维，有些被试则偏于非逻辑思维[5，6]。
综合近一个世纪的推理心理学机制的研究可以看到，不同的认知理论对人在推理过程中表现出的逻辑和非逻辑效应作出了相应的解释和预测，而认知神经科学方面的前沿技术手段为揭示推理行为的脑机制及对演绎推理的认知理论进行验证和改进提供了更为直接的证据[7]。随着实验心理学资料的积累，心理学家已经确认，影响三段论推理的主客观因素主要包括：前提能够建构的模型数目、前提的内容因素、前提的格式效应以及推理者自身的智力和非智力因素，涉及知识背景、思维习惯、对前提作出的解释等。
过去研究更多从推理作业的特点出发，以材料的难易程度、是否能够激活被试的情绪色彩和信念冲突等为研究变量，从被试的推理行为推断内部的加工程序，寻求具有普适性的认知理论。但这些研究较少涉及个体风格因素的影响。如果将人们已有的思维特点与对推理的表征方式联系起来，探究其是否存在交互作用，或许就能够看到同样的认知过程在不同认知风格、不同高级认知结构类型个体中的不同表现。比如，科学实验已经证明，人的大脑的左右半球，虽然密切联系，但在认知功能上却有明显的分工，或叫作功能偏侧化。心理模型理论认为，推理过程主要发生在左半球。无论是以正常人还是脑损伤病人作为被试，均发现左半球主要执行形式逻辑操作，右半球主要激活与推理内容相关的知识经验。但是，拉夫（Ruff）等人指出前额叶皮层（以右侧前额叶为主）主要负责对空间表征信息进行高级加工和整合，在推理中包含了更多的视空加工过程时，右侧前额叶的激活会明显增强[8]。总之，关于左右半球加工优势的看法分歧明显[9]，而半球功能差异如何影响个体的思维方式和学习方式[10]，还需采取多角度的研究。从文献检索看，关于推理的心理过程及其与脑半球功能差异的关联性研究尚显不足，还没有很好的证据来说明多种因素的影响机制是否受到不同脑区功能以及这些功能区发展水平的影响。
设想，左脑型者、右脑型者和平衡型者，在推理任务中可能会有不同表现，其受信念、情感和逻辑规则影响的情况，可能也会因脑半球优势类型不同而有所差异，这其中很可能存在早期推理研究的变量和脑半球功能类型变量之间的交互效应。我们将脑功能优势类型与信念、情绪、逻辑规则结合起来研究三段论推理的影响因素，同时考察被试专业训练背景的影响，这样既考虑了内在的被试者因素，也结合了外在的实验材料性质的因素。
研究假设：被试脑优势类型可能会对其三段论推理任务的判断成绩造成影响，特别是对信念偏差效应、情绪效应的抑制上存在差异，即可能存在脑优势类型变量与内容愉悦度变量、信念一致性变量之间的交互效应。
二、研究方法
（一）被试
在南京地区某高校采取便利抽样方式抽取二年级、三年级本科生260名，被试均没有学习过专业的逻辑课程或接受过相关培训。同时平衡了被试的年级分布、文理科教育训练背景的分布，文科生112人、理科生148人。
（二）测评材料与实验设计
测评工具：《智力类型测验：左脑型―右脑型（DILR-Ⅰ）》[11]。该工具用于评定个体的智力类型是偏于左脑型、右脑型，还是平衡型。经检验，该测评工具的结构效度较高，同质性信度系数α=0.728，其结构包括五个维度，如表1所示。
实验材料：自编的《推理能力测验题本》，题本共有60道三段论推理题目。
实验一：实验自变量包括题目内容激活的愉悦度有三个水平、题目逻辑结论的有效性有两个水平、被试的智力脑优势类型变量有三个水平、被试的专业训练背景有两个水平，构成3×2×3×2混合设计。
实验二：实验自变量包括题目内容与被试的信念一致性有三个水平、题目逻辑结论的有效性有两个水平、被试的智力脑优势类型变量有三个水平、被试的专业训练背景有两个水平，构成3×2×3×2混合设计。
实验中的因变量均为对推理题目结论正误判断的准确率，以判断准确数为其得分。
（三）测试程序
正式实验前，抽取21名被试进行了预实验，以让主试熟悉实验程序和测试时间设定的适当性。正式测评与实验程序：第一步，向被试说明实验的基本程序；第二步，《智力类型测验：左脑型―右脑型》测评，计时10分钟；第三步，前一项测评结束后，请全部被试同时开始做《推理能力测验题本》上的推理题判断，所有被试完成时间约50分钟。完成后，统一收回。
三、结果与分析
（一）被试脑优势类型的确定
剔除测试结果不完整的11份被试材料，有效测试结果249份。根据《智力类型测验：左脑型―右脑型（DILR-Ⅰ）》测试得分，得到每一被试该测验各分量表的得分，并根据测验的总分对被试进行脑优势类型的划分如表2所示。
（二）脑优势类型测验与推理测验分数的相关分析
为了考察被试推理测验的成绩是否与左右脑优势类型有关联，首先按照脑优势类型测验的总分（score）和分量表（F1～F5）的计分方法得到测验总分和五个因子分，然后计算脑优势测验的总分、分量表分与推理测验总分及各类推理题目测验得分的相关，得到相关矩阵如表3所示。
表3中的数据显示，被试推理测验的成绩与左右脑优势类型测验的相关度不高，脑优势类型测验的总分与推理测验的总分及各类推理测验得分的相关均未达到显著性水平。脑优势类型测验的分量表中，量表3分数与推理测验总分有显著正相关、与“信念不冲突且逻辑有效”的推理测验分数（B1L1）无显著相关、与“信念不冲突且逻辑无效”的推理测验分数（B1L2）有显著的正相关，显示出分量表3的高分者总体上推理成绩较好；在逻辑有效情况下，分量表3的高分和低分都会取得较好推理成绩，显示不出量表3高分者的优势；但当逻辑无效时会总体上造成对推理的干扰，分量表3分数越高，推理成绩也越高，表现出显著的正相关。这是因为分量表3高分者有科学实验偏向，推理中更为理性，受到逻辑无效干扰较少，所以推理成绩较高。量表4得分与消极情绪且逻辑有效类推理得分（E2L1）呈现显著的正相关，显示出有意识清晰性特点的被试较少受到消极情绪的干扰；量表5与信念冲突且逻辑有效类推理得分（B2L1）呈显著负相关，显示出表象活跃型被试容易受信念冲突干扰，影响逻辑判断，使得分数降低。
（三）不同脑优势类型者推理测验得分的差异性检验
1. 基于脑优势类型测验总分分组的差异比较
对上述表现出来的相关关系作进一步探索。首先，以被试的脑优势类型、所学专业（文科类、理科类）和所在年级三个分组变量，对推理作业成绩作多因素方差分析。结果发现，脑优势类型与专业变量对推理测验总分影响的交互效应达到显著性水平（F=3.241，p=0.041，η2=0.027），如图1所示。图1显示，在右脑优势类型的被试中，专业差异不明显，但在平衡型和左脑型优势类型的被试中，专业差异明显，而且在平衡型个体中，理科学生成绩好于文科学生；在左脑型个体中，文科学生成绩好于理科学生。
脑优势类型与专业变量对信念一致但逻辑无效类推理测验得分影响的交互效应达到显著性水平（F=3.123，p=0.046，η2=0.026），如图2所示。在右脑优势类型的被试中，专业差异不明显，但在平衡型和左脑型优势类型的被试中，专业差异明显，而且在平衡型者中，理科学生成绩好于文科学生；在左脑型者中，文科学生成绩好于理科学生，表现出与推理总分变化一样的趋势。
2. 基于脑优势类型测验分量表得分的分组的差异比较
根据表4中显示的相关，可以看出因子F3、因子F4、因子F5与某些类型的推理测验成绩存在显著相关，为了考察这些因子与推理成绩相关的性质，以及其与其他变量的交互效应，我们用四分位数按三个因子得分，将被试划分为三个等级，这样就可以将三个因子转换为分组变量。具体而言划分如下：
F3：人文艺术偏向、平衡型、科学试验偏向，分别记为1、2、3；
F4：意识模糊不可控型、平衡型、意识清晰可控，分别记为1、2、3；
F5：表象活跃、平衡型、表象模糊型，分别记为1、2、3。
基于F3得分分组的差异性比较：
首先使用基于F3得分的分组变量与被试专业变量结合在一起，以推理测验总分作为因变量，进行方差分析，结果发现F3变量的主效应显著。
然后使用基于F3的分组变量与内容愉悦度变量、逻辑有效性变量对推理成绩影响的方差分析中，发现其主效应显著。在这一分组变量与信念一致性变量、逻辑有效性变量对推理成绩影响的方差分析中也发现其主效应显著。数据显示，随着F3分数的增加，被试的推理成绩随之提高。
使用同样方法考察F4、F5对推理测验得分影响的程度。结果发现：基于F4得分的分组变量与被试所在专业类别的交互作用对推理成绩总分有显著性影响（F=3.840，p=0.023，η2=0.031），如图3所示，在左脑型的清晰意识控制下，文科生的推理成绩好于理科生。采取同样的方法分析F5的作用却未发现显著效应。
然后分别使用基于F4、F5的分组变量与内容愉悦度变量、逻辑有效性变量对推理成绩影响的方差分析中，均未发现显著主效应，及与其他变量的交互效应；在使用基于F4、F5的分组变量与信念一致性变量、逻辑有效性变量对推理成绩影响的方差分析中也未发现主效应显著，但这三个变量的交互效应（信念一致性×逻辑有效性×F4）达到了显著性的水平（F=2.695，p=0.030，η2=0.021），这一交互效应较为复杂，可以用图4来显示。
图4显示，在逻辑有效的条件下，信念无关或信念一致时的推理成绩明显好于信念冲突的情况，而且此时信念冲突对被试推理成绩的干扰明显；在逻辑无效条件下，情况正好相反，信念冲突时的推理成绩明显好于信念无关或信念一致的情况。还有一点，在逻辑无效条件下，信念一致性的三个水平间，总体来说，被试的推理成绩差异性更大，图4的右图中，三条曲线的两两之间的距离大部分被拉大。
四、讨论
（一）脑优势类型对推理作业总成绩的影响
以被试的脑优势类型、所学专业类型（文科类、理科类）和所在年级三个分组变量，对推理作业成绩作多因素方差分析。结果显示，脑优势类型与专业变量对推理测验总分影响的交互效应达到显著性水平，具体表现为：右脑优势类型者的专业差异不明显，但平衡型者和左脑型者的专业差异明显。在平衡型者中，理科学生成绩好于文科学生，这一结果是比较容易理解的。平衡型者的智力发展相对比较平衡，一般能够较好地适应各种不同的任务，也能够较快地适应所在环境的训练和影响。所以平衡者被试的成绩表现出与所在专业训练的匹配性，理科学生在训练中发展了他们的严谨和实证倾向，而且在更多的理化课程中符号性思维得到训练，他们的成绩明显好于文科；文科生在专业训练中也发展了与文科课程适应的智能结构，对于符号化的推理反倒不太适应，造成成绩下降。
这里令人费解的是，在左脑优势者中，理科学生的推理成绩反而明显低于文科学生的推理成绩。一种可能的解释是，左脑优势者本身具有分析的、逻辑的、理性的认知优势，他们总体上推理成绩并不差。左脑型者的视觉空间表象加工能力不如右脑优势者，但是如果他们进入到文科类专业学习，这种专业训练恰恰能够对其空间信息加工能力进行补偿性训练，使其在推理过程中左右脑配合得更好，提升了推理成绩，图2所示的结果进一步验证了这一解释。
（二）脑优势类型测验分量表倾向对推理的影响
根据表4中显示的相关，可以看出脑优势类型测验的因子F3、因子F4、因子F5与某些类型的推理测验成绩存在显著相关，进一步分析发现：以推理测验总分作为因变量进行方差分析，发现F3变量的主效应显著，随着F3分数的增加，被试的推理成绩随之提高。F3反映的是个体“科学实验与人文艺术偏向”， F3的高分端表现为“科学实验偏向”，对于理性的、逻辑推理的作业更为胜任。在对F4分量表的影响作更深入的分析发现，其与另两个变量的交互效应显著（信念一致性×逻辑有效性×F4）（F=2.695，p=0.030
图4显示，在逻辑有效的条件下，信念无关或信念一致时的推理成绩明显好于信念冲突的情况，而且此时信念冲突对被试推理成绩的干扰明显；在逻辑无效条件下，情况正好相反，信念冲突时的推理成绩明显好于信念无关或信念一致的情况。还有一点，在逻辑无效条件下，信念一致性的三个水平之间，被试的推理成绩差异性大部分增大，表现为图4的右图中，三条曲线的距离拉大，反映了演绎推理是一个复杂的认知过程，其在刺激材料变量及被试智能变量的交互作用中完成，是一个内外多因素相互制约的认知过程。
综合上述分析，我们看到被试在实验中，推理作业成绩的高低变化是一个内外因素交互作用的结果，在逻辑有效和逻辑无效等不同作业情境中，不同脑优势类型者的成绩对比存在差异，而且被试的专业训练背景也有明显影响。专业训练的适宜性可以在一定程度上补充个体智能的某些缺陷，促进其推理成绩的提升。左右脑半球的功能在推理作业中均发挥着重要作用，相对而言，左脑优势者更能胜任分析的、逻辑的、理性的演绎推理任务。
五、结论
脑半球功能的偏侧化对三段论推理具有一定影响。左脑型者具有更明显的“科学实验”倾向，情绪或意识控制能力强，更适应于分析的、逻辑的演绎推理任务。但右脑型者较强的视觉空间加工能力也会促进推理判断成绩的提高。
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