影響統計學習效果的可能因素

一、訊息成分間的依存性

早期研究統計學習的學者，曾針對統計學習的條件限制進行探討。包 括 研究 訊 息 本 身 所 隱 含的 統 計 分 佈 結 構 以及 訊 息 呈 現 的 方 式。Saffran (2002) 以人工語言結構探討何種統計分佈是較容易被學習者所發現的，以 及當這些統計分佈資訊經由不同知覺管道 (perceptual modality) 輸入時，學 習者是否皆能夠順利掌握。實驗中以兩種不同的人工語言結構來測試。其 中一種人工語言的成分與成分間，互有「依存性」 (dependency)，或稱為

「可預測性」，亦即訊息中的某成分與另一成分有相依關係，可用已出現的 成分預測即將出現的成分，而另外一種人工語言結構則無此依存性。實驗 的結果發現，當此兩種人工語言透過聽覺管道輸入時，「具依存性」的人工 語言之統計學習表現相對較好。

二、知覺管道對訊息型態的偏好

Saffran (2002) 所 做 的 研 究 中 發 現 ， 聽 覺 管 道 偏 好 「 依 序 呈 現 」 (sequential) 的資訊陳列型態，而視覺管道偏好「同時呈現」 (simultaneous) 的資訊輸入型態，這可能是因為各知覺管道能處理的訊息型態不同，因此 各有其偏好的訊息型態。Conway 與 Christiansen (2005)探討受試者在觸覺、

聽覺、視覺管道中，對於依序呈現的訊息的統計學習表現。結果發現統計 學習成效在不同知覺管道中皆有「質」與「量」的差異。在量的方面，聽 覺管道的統計學習表現比視覺管道和觸覺管道的效果好。而在質的方面，

受試者在事後的回憶測驗中，表現出對於觸覺訊息的前段、聽覺訊息的後 段較為敏感的特質。暗示每種接收管道在處理序列式的訊息時，因為各管 道所偏好的訊息模式不同，統計學習機制會採取不同的運算策略來應對。

早期的研究多將統計學習機制視為一個單一整體，而近幾年的研究傾 向從統計學習機制是多個子系統的概念出發來解釋在不同管道中所發現的 框限性。Frost、Armstrong、Siegelman 及 Christiansen (2015)的研究中指 出，統計學習機制應是「一組」跨認知範疇的神經生理機制的集合，這些 主管學習的神經機制分布在大腦不同的皮質區，並非單一的神經機制。訊

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號透過不同知覺管道輸入，形成對應該管道的內在心理表徵，而統計學習 在計算處理這些訊號間的關係後，便能歸納出訊號單位間的規律性。但也 因為統計學習機制是一組神經生理機制的集合，因此統計學習機制的表現 會受到不同輸入管道原本對於訊號的偏好和限制。換句話說，影響某一管 道處理訊號的特質因素，對於另一管道的訊號而言可能就不具有同樣的影 響力。Frost 等人以此論述來解釋過去研究中已經證實的統計學習「跨認知 範疇」特質，並說明為何不同訊號型態和輸入管道的統計學習表現似乎各 具有其特殊性 (modality specificity )。

三、統計學習效果會受到注意力配置的影響

統計學習機制在早期被視為一種「內隱學習」機制 (implicit learning)，

也就是當統計學習運作時，大多是「自動化」(automatic) 的，且涉及較少 的意識層面，因此學習常常是在「不知不覺」之間發生的。Saffran 等人 (1997) 的研究指出統計學習是一種「偶發式的學習」 (incidental learning)，

意即統計學習發生在不經意之間。在他們的研究中將主要的語音材料以

「背景音」的方式呈現，與此同時，要求受試者完成繪圖作為附屬作業 (secondary task)。結果發現：受試者雖然需要將注意力配置在繪圖作業上，

但是仍可以發現背景聲音中的規律性，並判斷測驗詞彙是否為實驗所定義 的詞。但部分研究者質疑 Saffran 所採用的附屬作業並未有效控制受試者的 注意力配置，受試者是否真的將主要注意力放在繪圖作業中，仍有探討的 空間。

Toro、Sinnett 及 Soto-Faraco (2005) 以斷詞作業 (word segmentation) 檢 測當人們追蹤刺激中的統計規律時，投入「注意力」的多寡與統計學習表 現的關連性。實驗中，操弄受試者的注意力投入程度：一組受試者只需要 被動聆聽語音刺激，不需處理其他附屬作業，屬於投入全部注意力的祖。

而其他兩組受試者需要在聆聽材料時，需要同時處理發生於相同或不同知 覺管道中（視覺、聽覺）的附屬作業任務。結果發現，當受試者的注意力 資源被其他附屬作業佔據時，其統計學習表現（詞彙答對率）顯著地受到 影響而降低。而且即使附屬作業與主作業訊號來自於相同知覺管道，受試

者的表現亦下降至隨機猜測水平。該結果顯示：雖然人們有不需要透過

「說明」、「提示」就能掌握訊息的組合規律的統計資訊追蹤能力，但是成 功的統計學習仍需要適當的注意力之投入。

Turk-Browne、Jungé 及 Scholl (2005)的研究中同時採用內隱的和外顯的 測量方式觀察視覺管道的統計學習和注意力的關係。他們的研究中發現，

視覺管道的統計學習確實需要選擇式注意力 (selective attention)的涉入，在 排除材料本身以及測驗方式所可能造成的影響之後，受試者依然僅在有注 意力涉入的目標材料序列中，展現出統計學習的效果。他們認為視覺管道 的統計學習具有隱性學習的特徵，因為受試者是在有主作業的狀況下學到 視覺訊號間的統計規律性，且參與該實驗的受試者並未回報發現任何隱含 在材料串中的規律。

Pacton 與 Perruchet (2008)發現：不論受試者要學會相鄰或不相鄰成分 間的銜接關係，聯合式注意力 (joint attention) 的涉入扮演習得此一關係的 充分條件 (sufficient condition)，該研究結果與「學習需要注意力涉入」的 看法一致。

然而Musz、Weber 及 Thompson-Schill (2015)以圖形符號為材料的研究 中發現，受試者在接觸材料的過程中，不但能學習到被注意到的材料串中 的規律性，也展現了在未投入注意力的刺激材料中的統計學習效果，這是 與過去研究較為不一致的發現。

整理以上關於注意力和統計學習的關聯性可以發現，研究者在注意力 涉入和如何參與統計學習的研究方面，似乎尚未有一致且明確的結論。早 期的研究似乎傾向認為統計學習是一種不需要注意力涉入的自動化歷程，

但後續的研究結果較為支持統計學習的發生需要注意力的涉入，但亦有部 分研究發現統計學習的效果不論在注意到或未注意到的材料中都能觀察 到。

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