不同技能水準者在高爾夫球推桿動作準備時腦波指標之差異

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(1)國立臺灣師範大學運動與休閒學院體育學系碩士學位論文. 不同技能水準者在高爾夫球推桿動作準備時腦波指標之差異. 研究生：王國鑌指導教授：洪聰敏. 中華民國 105 年 7 月中華民國臺北市.

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(3) ii.

(4) 不同技能水準者在高爾夫球推桿動作準備時腦波指標之差異 2016 年 8 月研究生：王國鑌指導教授：洪聰敏摘要. 本研究目的在於探討不同技能水準者在高爾夫球推桿動作準備時，不同腦波指標差異為何。過去在精準性運動研究上，主要探討專家與生手之間的差異，並且一致發現專家會有較少的皮質活化。然而，先前研究探討業餘選手與專家，結果發現業餘選手活化大於專家。由此可見，技能水準階段的大腦活化並非是直線線性關係。此外，過去研究大部分都採單一指標來探討不同技能水準之間的腦波差異，有鑑於此，本研究招募不同技能水準階段者 (專家、業餘選手、生手)，進一步探討其心生理機制。本研究綜合過去在精準性研究上，電極點與腦波指標的發現，如 Theta、Alpha1、Alpha2、SMR 功率進行專家、業餘選手、生手的差異之比較。結果主要發現專家與業餘在 Fz Theta 功率；Fz、Cz、Pz、T3、T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率；Cz、Pz SMR 功率皆高於生手。即表示專家與業餘選手在認知資源分配、動作計畫、動作控制、視覺-空間注意力、視覺檢索、口語分析的干擾抑制能力以及注意力品質皆優於生手。值得注意的是，業餘選手則是在 T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率顯著高於專家。即表示專家在推桿準備時需要動用較多的神經資源在視覺空間整合區域，使能有效整合視覺空間訊息。. 關鍵詞：複雜動作、注意力、動作準備、動作控制、視覺空間注意力. iii.

(5) EEG activity of different motor skill levels during motor preparation in golf putting task August, 2016 Author: Kuo-Pin Wang Advisor: Tsung-Min Hung Abstract. The purpose of the present study was to investigate EEG activity of different motor skill levels during the motor preparation in golf putting task. Previous evidences exhibited lower cortical activation during precision motor skill preparation in experts, compared to novices. However, the amateurs showed higher cortical activation than experts in motor preparatory period. Therefore, the patterns of brain activity during motor preparatory period among different skill levels could be nonlinear. In addition, previous studies investigating relationship between skill levels and EEG activity focused on only one EEGs indicator. Present study recruited golfers in three different skill levels (i.e., experts, amateurs, and novices) and employed several EEGs indicator (Theta, Alpha 1, Alpha2, SMR), electrode sites (Fz, Cz, Pz, T3, T4) to compare the association between skill level and EEG activity. The results revealed that expert and amateurs showed higher Fz Theta power, Fz, Cz, Pz, T3, T4 Alpha 1 power, Alpha 2 power, Cz, Pz SMR power than novices, indicating experts and amateurs appropriately mobilized neuron resources in a motor plan, motor control, visuo-spatial attention, visual search, verbal-analytic and attention (quality) than novices. It's worth noting that amateurs revealed higher T4 Alpha 1 and Alpha 2 power than experts, which is related to greater visual-spatial integration process during motor preparation in golf putting task. Key words: complex motor skill, attention, motor preparation, motor control, visuospatial attention. iv.

(6) 謝誌今天就在這寧靜的夜晚喝瓶 1664，來述說這三年的經歷到完成這嘔心瀝血的文章。2013 年筆者與三鐵粗哥禕霆與體操王子志謙，一同搭上 HTML 號，準備航向偉大的碩士航道。起初筆者選擇成為腦波競技研究格鬥部成員，並由名揚學長為主要技術指導顧問。在不斷的培養基礎研究能力之中，遇見巧苓、嵐雅、侑蓉、泰廷、冠甫、怡潔、沈震、人英、靖雯、雨龍、小花等學長姊，給予研究技術上的指導，以及不時的關心與灌溉筆者的幼小心靈。使得筆者如同從一顆種子，逐漸成長茁壯。在航行的過程中，皆有新夥伴慕名上船加入，其中包含喜愛喝學術水的漱石、愛說笑話的廷宇、愛甩劉海的建霖、猛猛的蘋果日報 (apple)、北大豹哥 (彥佑)、機場當自己家行走的承恩、跑酷空中轉體六圈的于豪、啦啦甜心冠雯、網球甜心雅婷，以及外籍夥伴 David 與肚子痛會比 YA 的穆罕默德。每次筆者遇到困難時，夥伴們都會適時的給予上、中、下路，馬岱單中之火力支援，以及做出好笑的事情，讓筆者的壓力水準如同鄭伊健的歌曲，「極速」下降。當然，除了認真培養學術能力之外，筆者定期會去重量訓練島嶼，與傳說中師大十猛一同強化體格。這當中，遇見胸肌狂抖的逸杰 (猛杰)、男低音暉貿 (猛貿)、體表總籌承勳 (猛勳)、灌籃高手柏佑 (猛瞇)、高爾夫推桿之國標高手皓宇 (猛宇)、拳擊一步逸平 (猛平)、散打佛陀盈晨 (猛晨)、網球重炮手光宗 (猛宗)、百米速神家瑋 (猛瑋)、投球 160 賈伯斯 (猛斯)、羽球王子宇傑。這些傳說中的人物，讓我的腹肌就像是變魔術般，從六塊變成一塊，最後又變成八塊。最重要的是能夠邊運動邊聊天，可說是一個減壓的好方法。當然，必須感謝的人非常多，如愛運動團的成員 Ashely、Tina、Tia、君禧、珺琳、潘模等、巧穎、科翔、承弦等成員們，邀請筆者參加音樂會、畢業展、爬象山、看奧迪等，讓我大開眼界；心理學群成員泳神嘉笙、書法達人長志、桌球小霸王鳴遠、高爾夫甜心欣耘、意象天后若芸、千蕙、柏鈞等；師大團的小夫學 v.

(7) 長、國標王子 Tony、宗達、湙東、仲緯、萩慈、立偉、乃華、泰瑜、智巧、逸軒、生永，巧怡學姐等優秀的體育系成員與行政團隊，以及一同破學校游泳紀錄的浚鋒、履賢、自雄等；1448 寢每天 543 聊天俱樂部的家倫、盈翔、睿承等，不時地給予打氣加油。此外，還有筆者的營養調配師徐淮人家老闆娘敏姊、大灶益老闆娘豬腳阿姨；師大花師團成員，空手道大師兄哲洋、健身粗哥政廷、跆拳哥豐家，以及來榕樹下或打咔一同為筆者打氣加油的花師所有成員們，讓筆者知道背後還有一群人支持著筆者。讓筆者最後能夠維持最佳的身心狀態接受碩士學位的最後一哩路的挑戰。完成這嘔心瀝血的文章，背後總是有主要的推手，那就是船長洪聰敏老師以及副船長黃崇儒老師，兩位總是明確指引著目標，帶領著筆者與夥伴們划船前進，也感謝張育愷老師、李丹老師、石恆星老師、蔡亨老師、豐東洋老師在划船技術上給予許多寶貴的建議。可想而知，在如此好的學術環境薰陶之下，出品之作，絕對品質保證。另外，特別感謝政大、台大、臺北市立大學、國立體育大學高爾夫球社團與校隊，以及新店高爾夫球場林教練的器材借用給予火力支援。最後要感謝我的家人，讓我能夠專心前進，無所畏懼。還有每次都想要打電話給洪教授，幫我請假，讓我能夠多陪他們的姪女與姪子們。如此可愛與天真的想法，總是讓我更有動力，更有效率的完成手邊工作，趕回家陪伴。生命中有許多的段落，包括求學、畢業、謀職等。很開心最後筆者在碩士階段達成這航道的目標，出版 2 本專章、發表 11 篇國外研討會文章、發表 4 篇國內 A 級期刊、獲頒 4 次獎助學金、優秀碩士生獎學金、優秀碩士生畢業代表、優秀海報發表獎。這樣的成績，証明了，只要有心，就一定可以達到自我設定的目標。而筆者也相信，笨鳥慢飛的理論。雖然筆者自認為是隻笨鳥，但是筆者也相信，只要學會飛翔，就會懂得珍惜羽毛、珍惜努力學來的功夫。起跑可以輸人，但是耐力與毅力決不能輸人，最後勝利的人必有超強的續航力。接下來，就努力準備取得機票搭上飛往美國的班機吧!!航向偉大的博士航道。. vi.

(8) vii.

(9) 目次口試委員與系主任簽字之論文通過簽名表…………………………………………i 論文授權書……………………………………………………………………………ii 中文摘要………………………………...…..….………………………………….....iii 英文摘要………………………………...…..….………………………………….....iv 謝誌……………………………………………………………………………………v 原創性比對結果……………………………………………………………………..vii 目次………………………………………….…………………….………..……….viii. 第壹章緒論……………………………………………………………1 第一節. 前言…...…………………………………………….…………………1. 第貳章研究方法與設計…...………………..…………….…..………8 第一節. 實驗參與者…..………………………..…………………….....……...8. 第二節. 推桿作業…...…………………………………………........…..……...8. 第三節. 腦波紀錄…..……………………………………………….....……….9. 第四節. 實驗步驟………………………………...…...…………..…..….…….9. 第五節. 數據分析………………………………...…...…………..…….…….11. 第六節. 統計分析………………………………...…...…………..…….…….12. 第參章結果.…..…………………..……………………….…………13 第肆章討論.…..…………………..………….………………………18 第伍章文獻探討.…..…………………..………….…………………25 第一節. 不同技能水準者的行為特徵…..………………………..…..….…...25. 第二節. 不同技能水準者的大腦特徵…...……………………....…………...27 viii.

(10) 第三節. 不同腦波指標之意義及精準性運動表現之研究…..…….…..…….28. 第四節. 高爾夫球推桿表現之腦波研究………………………..……...…….35. 第陸章文獻參考.….…………………………..………….….………37 附錄.…..…………………..………….…………………………………51 附錄一. 身體狀況 Check 表………………………………...…………….…..51. 附錄二. 視覺類比量表………………………………...………………….…..52. 附錄三. 實驗情境詢問表…………………………………...………….……..53. 附錄四. 社會效度問卷…………………………………...……………….…..54. 附錄五. 推桿影片檢核表……………………………...…………….…..…..55. ix.

(11) 第壹章緒論. 第一節. 前言. 了解不同階段技能水準者在執行複雜性動作技能(如：高爾夫球推桿、籃球罰球等)心理歷程的差異，即可提供加速動作技能獲得之有效途徑。在探討動作學習歷程，Proctor 與 Dutta (1995) 將過去的動作學習理論進行整體性回顧探討，並提出新的動作學習三階段模型 (Three-Stage Model)。此模型依據 Fitts 與 Posner (1967) 提出從技能學習初期的認知階段 (cognitive stage)，技能學習中期的聯結階段 (associative stage) 到最後趨近自動化階段 (autonomous stage)。當中結合 Anderson (1982) 認知技能獲得理論，技能表現的三個階段結構 (Rasmussen, 1986)，以及 VanLehn (1996) 認知技能獲得三階段。隨著科技的進步，近年來有許多研究透過核磁造影 (Functional magnetic resonance imaging, fMRI) 來探討不同技能水準階段的腦部結構之差異，結果發現隨著技能水準提升腦部皮質呈現出擴張活化再到精緻化之現象 (Callan & Naito, 2014)，此發現開啟了解不同技能階段，大腦結構的改變狀態，進而提供更完整的技能學習曲線之面貌，但此儀器在時間解析度上有其限制。然而，腦波儀器 (Electroencephalography, EEG) 提供高時間解析度，但過去研究大多專注於專家與生手得比較 (Cheng, Hung 等人，2015; Doppelmayr, Finkenzeller, & Sauseng, 2008; Gallicchio, Cooke, & Ring, 2015; Luchsinger, Sandbakk, Schubert, Ettema, & Baumeister, 2016)，並且過去研究指出大腦活化狀態在不同技能水準階段上 (如，生手、業餘、專家)，可能呈現非線性的活化曲線 (Deiber 等人，1997; Toni, Krams, Turner, & Passingham, 1998)，有鑑於此，本研究欲透過腦波儀器來進一步探討不同技能水準者的活化之曲線。 Proctor 與 Dutta (1995) 在統整過去動作學習理論，並依據 Fitts 與 Posner (1967) 提出動作學習的三個階段，提出新的動作學習三階段模型。第一階段為認 1.

(12) 知階段。係指對動作的察覺與調整，認知訊息的接收與理解，以及練習串連所有的動作單位；第二階段為聯結階段。逐漸增強動作相關訊息的接收處理，能夠逐漸注意到與作業相關的線索與所需動用的動作單位，使動作執行更有效率；第三階段趨近自動化階段。為個體逐漸擺脫認知訊息處理，較少刻意努力，使執行該動作時呈現出趨近自動化模式(非意圖、不被意識取得、消耗少的注意力資源)。並結合 Anderson (1982) 提出認知技能獲得理論。包含陳述階段 (declarative) 即表示了解其動作的基本內容，並可以透過語言表達；過渡階段 (transitional) 即表示從需要較多意識涉入至動作本身到逐漸減少意識的干涉之過程階段；程序性階段 (procedural) 係指知道如何使用該技能與既有的知識經驗，來解決問題，通常較不易使用語言表達。另外，技能表現三個階段結構包含，以知識-基礎階段 (knowledge-based) 、規則 - 基礎階段 (rule-based) 、技能 - 基礎階段 (skillbased)(Rasmussen, 1986)。以及 VanLehn (1996) 認知技能獲得三階段，其包含早期階段、中期階段、後期階段。因此，在認知階段包含技能的陳述與了解程序性的知識；聯結階段包含強化習得的技能知識；趨近自動化階段包含技能知識的調整，加速知識運用的效率。拜科技所賜，現今研究已開始透過神經造影儀器來探討不同技能水準階段與腦區活化的關係，使抽象的構念得以具體化。過去透過 fMRI 儀器探討不同技能水準者在準備精準性運動期間 (如：射箭、高爾夫球揮桿) 腦區活化的差異。結果發現生手比起專家顯示出較廣泛的皮質活化區域 (Kim 等人，2014; Milton, Solodkin, Hluštík, & Small, 2007)。其原因在於生手處於最初的認知階段，因此會大量接收內外在訊息與反覆理解其動作的執行要領，使活化許多與作業無關的腦部區域進行配對與調整，因此生手較無法有效篩選與過濾與作業相關的訊息 (Milton, Solodkin, Hlustik, & Small, 2007)。經過幾年且有規律地訓練後，隨著技能水準提升，可以發現腦區神經迴路會不斷地重組，使產生有利於動作行為強化和鞏固的現象，因此活化與作業相關的皮質區域，以及皮質活化範圍會逐漸縮小，. 2.

(13) 使得動作-皮質的連結功能更加有效率 (Krings 等人，2000; Picard, Matsuzaka, & Strick, 2013)。在動作學習歷程的研究上，Toni 等人 (1998) 採用 fMRI 儀器，探討動作序列 (Motor Sequence Learning) 學習過程中皮質的活化曲線。結果發現前額葉皮質區 (prefrontal cortex)、前動作皮質區 (premotor cortex)、頂葉皮質區 (parietal cortex) 活化曲線並非是直線線性的關係。因此，這提出動作學習曲線可能並非是直線線性的重要研究。然而，fMRI 研究限制在於時間解析度的不足，無法即時記錄動作準備期間大腦皮質活化程度的差異。有鑑於此，透過橫斷性研究手段，並搭配能夠即時記錄動作準備期間各個技能水準階段的心理歷程，勢必能夠提供更深入且有效的動作技能發展之途徑。 EEG 的優勢在於具有高時間解析度之特性，能夠立即提供紀錄大腦各個部位所激發的活動量，進而推論其大腦心智之功能。過去研究將腦波技術應用至動作特性屬於較不會產生過多的肌電干擾之精準性目標-導向 (goal-direct) 運動，如：射箭 (Landers, Salazar, & Petruzzello, 1994; Landers 等人，1991; Salazar, Landers, Petruzzello, Crews, & Kubitz, 1990) 、來福槍射擊 (Hatfield, Haufler, Hung, & Spalding, 2004; Haufler, Spalding, Maria, & Hatfield, 2000)、空氣手槍射擊 (Del Percio 等人，2011; Loze, Collins, & Holmes, 2001)、高爾夫球推桿 (Kao, Huang, & Hung, 2013)、籃球罰球 (Chuang, Huang, & Hung, 2013) 等，來探討動作準備期間的心理歷程。上述研究皆發現，紀錄表現前關鍵幾秒的心理變化之歷程，能夠有效辨別技能水準差異與好壞表現之差異，並進一步了解其心理歷程的狀態。過去透過 EEG 來探討專家與生手在精準性運動的研究，發現前額中線 (frontal midline, Fz)、頂葉中線 (Parietal midline, Pz) 4-7 Hz Theta 功率、前額中線、中央區 (Central midline, Cz)、頂葉中線、枕葉中線 (Occipital midline, Oz)、左顳葉 (Left temporal, T3)、右顳葉 (Right temporal, T4) 8-10 Hz Alpha 1 與 10-12 Hz Alpha 2 功率，以及中央區、頂葉的 12-15 Hz 的 SMR 功率具有區辨度，並且各代表不同的心理狀態。. 3.

(14) Fz theta 節律，主要分佈前扣帶皮層 (anterior cingulate cortex) 與扣帶回前部 (anterior cingulate gyrus)，這些大腦區域負責注意力控制歷程，與受意志控制調節由上而下的注意力有關 (Buschman & Miller, 2007)，並且反映出心智努力的狀態，使注意力能夠重新分配至理想的動作執行上 (Sauseng, Hoppe, Klimesch, Gerloff, & Hummel, 2007)。另外，此頻率段與工作記憶處裡歷程 (Onton, Delorme, & Makeig, 2005)、動作學習 (Laukka, Järvilehto, Alexandrov, & Lindqvist, 1995)、注意力投入有關 (Nakashima & Sato, 1993)。過去在精準性運動上發現，專家在動作執行過程中比生手產生更高的 Fz theta 功率。Doppelmayr, Finkenzeller, 與 Sauseng (2008) 研究發現在步槍射擊準備期間，專家比起生手有較高的 Fz theta 功率。即表示專家能夠提取過去經驗來去選擇與作業相關的訊息並使注意力有效投入。反觀，生手沒有過去的經驗，因此無法有效的去選擇作業相關的訊息。此外，Pz theta 節律，係指對於作業難度而所產生對於動作與認知上的需求。過去研究指出隨著作業的難度增加，個體的 Pz theta 功率也隨之增加 (Dolce & Waldeier, 1974; Fournier, Wilson, & Swain, 1999)。 Alpha 節律的活動可作為皮質活化程度之指標。在大腦機制中神經元會因為兩種不同回饋訊息的迴路模式而產生調節。第一種模式「丘腦-皮質」的溝通會產生 Alpha 功率下降，這與神經元興奮以及皮質的「活化增加」有關 (Goldman, Stern, Engel, & Cohen, 2002; Steriade & Llinas, 1988)，即表示感覺動作與認知資訊的傳送與提取。第二種模式「皮質-皮質」溝通而產生 Alpha 功率上升，此現象跟抑制神經元的興奮以及皮質「活化降低」有關 (Pfurtscheller, Stancak, & Neuper, 1996)，並且會抑制感覺動作與認知資訊傳送與提取 (Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999)。根據 Pineda (2008) 回顧文獻提出需將 Alpha 節律區分為 Alpha 1 (8-10Hz) 與 Alpha 2 (10-12Hz)，其主要原因在於此兩種節律可能所代表意義不同。Alpha 1 主要與執行複雜動作作業時的注意力、皮質覺醒與整合複雜的感知覺過程有關 (Pfurtscheller, Neuper, & Krausz, 2000)。Alpha 2 則是與特定性動作作業相關的神. 4.

(15) 經系統與感覺動作處裡歷程或語意訊息闡述有關 (Klimesch, Sauseng, & Hanslmayr, 2007)。過去研究發現專家在 Fz、Cz、Pz、Oz、T3 的 Alpha 1 與 Alpha 2 功率皆高於生手。即表示專家有較佳的動作計畫、動作控制、視覺-空間注意力、視覺檢索、以及較少的口語分析涉入 (Baumeister, Reinecke, Liesen, & Weiss, 2008; Cooke 等人，2014; Del Percio 等人，2009; Haufler 等人，2000)。此外，Cheng 等人 (2015) 第一篇研究採用 SMR 節律來探討專家與生手在飛鏢投擲準備期間的差異。此指標主要位於 Cz 與 Pz 區域，並與知覺訊息處理的整合有關 (Sterman, 1996)。此篇結果發現，專家 SMR 功率高於生手，即表示專家能有效整合對動作執行有助益的外在知覺訊息，使維持較佳的注意力品質 (Cheyne, 2013)。然而，有趣的是，Janelle 等人 (2000) 探討業餘選手與專家在來福槍射擊動作準備時，發現業餘選手右半球 Alpha 與 Beta 功率比起專家來得高，即表示業餘選手可能在視覺空間整合能力較差。綜合上述精準性運動研究，不同技能水準階段的腦波狀態可能並非是直線的線性關係，而是呈現倒 U 曲線的關係。先前研究指出動作作業的簡單與複雜程度會調節腦波的活化曲線狀態 (Calmels, Hars, Holmes, Jarry, & Stam, 2008)。雖然，過去研究皆探討精準性運動，但還是需要有區分的必要性。高爾夫球推桿在精準性運動上被歸類為複雜性運動 (Schmidt & Lee, 2011)。Ross, Tkach, Ruggieri, Lieber, 與 Lapresto (2003) 研究發現在執行高爾夫球動作準備時，主要活動的區域有執行控制與注意力系統有關的前額葉皮質 (Luks, Simpson, Feiwell, & Miller, 2002)；視覺空間注意力有關的頂葉皮質 (Babiloni 等人，2011)；動作計畫與動作控制有關的輔助動作皮質區 (supplementary motor area) (Lotze 等人，1999)；視覺空間訊息整合有關的右顳葉皮質區 (Springer & Deutsch, 1998) ；偵測錯誤、動作調整與控制的小腦 (cerebellum)(Ross 等人，2003)；情緒產生之過程及過濾不必要的訊息刺激與選擇性注意力的投入有關的扣帶迴 (cingulate gyrus)(Milton 等人，2007)。此發現符合. 5.

(16) 在高爾夫球自陳式的行為研究上，顯示高技能水準者比起低技能水準者，在準備擊球時，心理準備較佳、專注力較好、動作較趨近自動化、作業環境與空間的地形判斷較準確、擊球策略多元、負面情緒與認知思考較為穩定 (Thomas & Over, 1994)。更進一步，過去在腦波研究上探討高爾夫球研究 Baumeister 等人 (2008) 統整過去研究在精準性運動所發現專家與生手組內與組間差異之指標，來探討高爾夫球專家與生手的差異。此研究招募 9 位專家與 9 位生手，並採用情境與特質焦慮的量表 (State Trait Anxiety Inventory, STAI) 及視覺類比量表 (Visual Analogue Scale, VAS) 中焦慮主觀分數，來控制其它可能干擾腦波之影響因子。作業採四分鐘執行三公尺的推桿作業並不限推桿次數。結果顯示專家的 Fz、Pz theta 功率，以及 Pz Alpha 1 與 Alpha 2 功率皆顯著高於生手。即表示專家有較佳的注意力來應付作業的挑戰與較佳的感知覺訊息處裡歷程。然而，此研究不足之處在於並未控制難度，因此專家在執行作業時相對比起生手會使用較少的資源來執行作業。根據 Guadagnoli 與 Lee (2004) 提出挑戰點假說 (challenge point hypothesis)，指出找尋該技能水準階段最適合接收訊息的最佳練習之難度，將有助於加速學習之效果。因此，本研究設計個人化 50 % 難度之距離，即有助於提供最佳練習之大腦活化狀態。另外，參與者推桿執行時不應有時間的限制，而是採用事件-鎖定 (event-locked) 來記錄每顆推桿 (Cooke 等人，2014)。更進一步，Gallicchio 等人 (2015) 招募 10 名專家與 10 名生手，來探討兩組間在推桿準備期間的皮質間溝通差異。透過腦波相干性的分析手段，來測量皮質之間功能性的連結程度 (Murias, Swanson, & Srinivasan, 2007)。結果發現專家 Alpha 2 的 T3-Fz 相干性顯著低於生手，即表示專家有較少的認知-動作干擾 (如：有意識的過程)。值得注意的是，特質與狀態焦慮會調節腦波之狀態。然而此研究並未控制特質與狀態焦慮。另外，上述研究皆探討專家與生手的差異，並未採用個人 Alpha 頻率段 (individual alpha frequency, IAF)，使精準找出屬於個別的頻率段之範圍 (Klimesch,. 6.

(17) 1999)，在參與者人數上皆屬於較小的樣本數 (sample size)。在動作表現研究上，過去 Kao 等人 (2013) 透過 Fz theta 節律來探討專家組內高爾夫球推桿好壞表現的差異，結果發現成功表現的 Fz theta 功率比起失敗表現來的低，因此認為當技能水準達到一定水準時，較低的 Fz theta 功率將有助於產生趨近自動化的現象，即表示較不需有過多的意識涉入至推桿作業。類似的研究發現，Cooke 等人 (2014) 透過 Alpha 1 與 Alpha 2 節律來探討專家組內高爾夫球推桿好壞表現的差異，結果發現成功表現的 Fz Alpha 1、Alpha 2 與 Cz Alpha 1、Alpha 2 的功率比起失敗表現來的低，即表示有較佳的動作計畫與促進感知覺訊息處理歷程，使產生較穩定的動作控制品質。在動作學習上，Cheng 等人 (2015) 透過神經回饋訓練 SMR 功率來促進專家高爾夫球推桿表現，結果發現經過八次的神經回饋訓練。後測 SMR 功率顯著高於前測，推桿表現也優於前測。即表示 SMR 功率的增加有助於整合動作相關的外在知覺訊息，使維持較佳的注意力品質，進而提升運動表現。由此可見，當技能水準達到一定程度時，如果產生較少的意識涉入、促進感知覺訊息處理歷程、有效整合與動作相關的外在知覺訊息，即能有效保持趨近自動化的狀態，反之將破壞動作自動化狀態。除此之外，過去研究指出在執行高爾夫球推桿準備時，專家與業餘選手差異也可能在於視覺-空間的轉換能力 (Naito, Kato, & Fukuda, 2004)。即表示專家的右顳葉皮質區的活化可能會大於業餘選手。但可惜的是，此篇研究並未加入腦波，因此還有待本研究提供更進一步的證據。就目前我們所知，在高爾夫球研究上還未有研究加入業餘選手來探討不同技能水準腦波活化狀態。有鑑於此，基於過去研究，本研究欲控制上述未考量到的可能干擾因子，並依據過去在精準性運動所發現腦波指標以及招募專家、業餘、生手來補足此學習曲線的知識缺口。因此，本研究假設一：Fz Theta（4-7 Hz）功率專家與業餘選手皆顯著高於生手，專家則顯著低於業餘選手。本研究假設二、三：Fz、Cz、Pz、T3、T4 Alpha 1 (8-10 Hz) 與 Alpha 2 (10-12 Hz) 功率專家與業. 7.

(18) 餘選手皆顯著高於生手，專家在 Fz、Cz、Pz、T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率顯著低於業餘選手，專家則在 T3 Alpha 1 與 Alpha 2 功率顯著高於業餘選手。本研究假設四：Cz、Pz SMR (12-15 Hz) 功率專家與業餘選手皆顯著高於生手，專家 Cz、 Pz SMR 則會顯著高於業餘選手。簡而言之，腦波在不同技能水準階段上，會呈現出直線與非線性的曲線關係。. 第貳章研究方法與設計第一節實驗參與者本研究採準實驗研究中的事後追溯設計 (Ex Post Facto Design)。本研究招募高爾夫球專家組 15 名 (性別：8 男、7 女，平均年齡 = 20.86 歲，標準差 = ± 2.29)，至少從事 5 年以上 (平均年資 = 8.4，標準差 = ± 2.89 ) 的高爾夫球經驗，平均差點為 4.3 桿 (標準差= ± 2.09 )。業餘組 15 名 (性別：9 男、6 女，平均年齡 = 21 歲，標準差 = 2.08)、平均年資為 3.46 年 (標準差 = ± 2.56 )的高爾夫球經驗，平均差點為 28.92 桿 (標準差 = ± 11.14 )。生手組 15 名 (性別：9 男、6 女，平均年齡 = 22.57 歲，標準差 = ± 1.69)。生手組沒有從事高爾夫球與類似相關運動的經驗。進一步採用單因子變異數分析來分別檢驗專家與業餘選手的運動年資、差點。在運動年資上面，專家顯著高於業餘 (p = .000)。專家比起業餘選手顯示出較低的差點 (p = .000)。根據 Oldfield (1971) 愛丁堡慣用手量表並改編中文版，確認所有參與者皆慣用右手且過去無大腦損傷就醫記錄，皆自願參與本研究，並瞭解整個研究的實驗程序及目的，簽署實驗參與同意書與基本資料。如參與者未達法定年齡 20 歲需由法定代理人簽寫同意書。此研究經國立臺灣師範大學研究倫理審查委員會（Ethics Review Committees）審查及核准。. 第二節推桿作業選擇性注意力對於高爾夫球在執行動作前與動作計畫中扮演重要角色 8.

(19) (Marteniuk & Bertram, 2009)。為了確保三組在基本選擇注意力和視覺-動作能力並無差異，因此採用路徑描繪測驗 (Trail Making Test, TMT) 之 A 部分，其主要是評量選擇性注意力能力，此測驗由美國陸軍於 1944 年發展，為 Army Individual Test Battery 之子測驗 (Partington & Leiter, 1949)。 TMT-A 主要是由數字 1-25 組成，數字隨機排列，受試者需用最快的速度將數字依序逐一串聯，因此，在 A 部分，受試者需在雜亂無章的數字堆中搜尋所欲連結之數字，故為選擇性注意力測驗能力測驗。因此其三組所執行的秒數採單因子變異數分析來檢驗，結果發現三組並未達統計上的顯著之差異 (p = .442)。此外，在推桿器材上，專家與業餘組皆使用自己的球桿。生手則採用國際標準之球桿。高爾夫球洞口依據國際標準直徑為 10.8 公分。每次推桿時本研究人員將會使用量尺來記錄球與洞口的距離。當球進洞時本研究將此距離定義為 0 公分。. 第三節腦波紀錄腦波紀錄方法皆複製 Kao 等人 (2013)。腦波資料由 NeuroScan NuAmps (Neuroscan, Charlotte, NC, USA) 腦波儀記錄，主要以 10-20 電極系統記錄 32 個位置 (Jasper, 1958)。兩耳後乳突連接 (linked ears lob) 作為參照點。前額電極 (Fpz) 作為接地電極收集腦波。除此之外，經由雙極誘導記錄眼電活動 (bipolar electro-oculographic activity, EOG) 以檢測垂直、水平眼動之偽訊。並開啟 60Hz notch 濾波器。每個電極電阻係數必須在 5K 歐姆以下。濾波頻率設定在 1 至 60 Hz，取樣頻 1000 Hz。每個試驗數，將透過紅外線感測器來感應參與者引桿時的動作並立即標記於配對的腦波資料。. 第四節實驗步驟為使參與者能夠融入實驗情境，在實驗前一天，會告知參與者在測試當天不喝含有酒精或咖啡因的飲料或食品，並保持充足的睡眠。隨後由本實驗人員介紹. 9.

(20) 研究目的及填寫研究同意書，並說明本作業操作之方式，生手則會透過 5 分鐘的推桿教學影片並透過檢核表來確認生手是否了解推桿要領。當參與者確實都了解作業的操作內容後，會給予參與者執行 2 公尺、3 公尺與 4 公尺各 30 顆球來適應場地，使得實驗保持良好的內在效度。正式實驗當天參與者抵達實驗場地時，必須先填寫情境特質焦慮量表，其主要用於評估個體之狀態與特質焦慮的量表工具 STAI (Spielberger, Gorsuch, Lushene, Vagg, & Jacobs, 1983)，並採用中文修訂版 (鍾思嘉、龍長風，1984)。其中包含特質焦慮部分（STAI-T），根據 Aftanas, Pavlov, Reva, 與 Varlamov (2003) 指出特質焦慮的高低會因對於事件評價的關係而調節腦波狀態。有鑑於此，本研究採單因子變異數分析，來解決此可能的干擾因子。結果顯示三組皆沒有達統計上顯著 (p = .794)。另外，狀態焦慮部分 (STAI-S) 將會於推桿測驗前與測驗結束後進行填寫。因本實驗並未操弄任何壓力情境，因此確保在執行作業前與後的狀態焦慮是趨近相同的狀態。過去研究指出睡眠時間不足會調節腦波狀態與影響行為表現 (Corsi-Cabrera, Arce, Ramos, Lorenzo, & Guevara, 1996)，為此，除了提醒參與者必須保有充足的睡眠時間，並進一步詢問每位參與者實驗前一天的睡眠時數，透過單因子變異數分析，結果顯示三組在睡眠時間上皆沒有達統計上顯著差異 (p = .461)。隨後並依照國際心生理學會標準程序給予參與者配戴腦波帽 (Quik-Cap, Neuroscan, Charlotte, NC, USA)。當配置完成後，立即檢驗腦波及眼電訊號之品質。確認品質後即進行基準線測試。首先收集預備動作安靜睜眼及閉眼 60 秒腦波資料，其次推桿熱身並找尋個人化 50 % 難度之距離。一旦確定難度後，將再次確認參與者皆了解推桿流程。根據 Lam, Masters, 與 Maxwell (2010) 定義高爾夫球推桿的準備動作，起始點為推桿者將桿子放置於球後面時，隨後引桿動作為終止點。因此，本研究使用紅外線感應推桿者引桿動作並將其事件-記號標記於腦波數據。當開始正式執行作業時，本研究推桿作業採自我配速的方式進行，並採推桿 10 顆球為一個區間，每個區間中間會給予休息 1 分鐘並填寫 VAS 中的焦慮感分數來確認參與者在推桿過程中的. 10.

(21) 焦慮狀況，以及採用推桿情境詢問表，來了解各技能水準階段的推桿技巧與心生理狀態。總共執行 60 次的推桿作業。當結束後會給予填寫 STAI-S、社會效度問卷 (Social validation questionnaire)，整體實驗時間約 1 小時 30 分鐘。. 第五節數據分析腦波資料將透過 Neuroscan Edition 4.5 軟體進行資料分析。此外，當腦波出現汙染時，將進一步給予移除，並根據 Semlitsch, Anderer, Schuster, 與 Presslich (1986) 進行眼電校正 (EOG) 以減少腦波受到眨眼的影響。並採濾波 (Filter) 以 Band pass 的過濾方式將 1-30 Hz 以外的訊號排除，目的在於排除肌肉電流活動 (EMG) 以及極低頻的腦波訊號。有限脈衝響應濾波器設為 12db/oct FIR filter。此研究目的在於將執行動作前兩秒鐘的腦波資料，如有腦波資料超過 ± 100 µV 將會給予移除 (Kao, Huang, & Hung, 2014)。隨後採用快速傅立葉轉換 (Fast Fourier Transformation) 其目的在於將時間面的腦波資料轉換成頻率面加以平均後得到頻譜功率值。更進一步，將功率值採用自然對數轉換 (natural logarithm-transforme) 使資料接近於常態分配 (Davidson, 1988)。依據 Klimesch (1999) 指出各頻率段會存在個別差異，且相對比起其他頻率段的頻寬也會受到影響。因此透過分析參與者閉眼時的安靜腦波並計算出 IAF 值，使更準確地找出屬於個人的頻率段之範圍，先前研究定義 IAF 的頻率段範圍為 7.5-13.5 Hz，並將 32 個電極點之腦波峰值平均。其計算方式如：Theta (IAF-6 Hz 到 IAF-3 Hz)、Alpha 1 (IAF-2 到 IAF)、 Alpha 2 (IAF 到 IAF+2 Hz)、Alpha (IAF-2 到 IAF+3 Hz)、SMR (IAF+2 Hz 到 IAF+5 Hz)。專家組平均 Alpha 峰值為 10.19 Hz (標準差 = 0.98)、業餘組平均峰值為 10.05 Hz (標準差 = 0.58)、生手組平均峰值為 10.03 Hz (標準差 = 0.61)。三組採單因子變異數分析皆未達統計上顯著之差異 (p = .882)。. 11.

(22) 第六節統計分析本研究統計分析採用 SPSS 20 版。本研究自變項為不同技能水準者 (組別：專家、業餘選手、生手)。根據 Schmidt 與 Lee (2011) 指出作業距離與動作準備時間變異程度能夠有效了解該技能的水準與注意力控制能力 (Shiffrin & Schneider, 1977)。此外，依據過去在專家與生手的研究發現，將各個腦波指標分別進行統計分析。因此，依變項為行為資料的推桿距離、準備時間的變異程度；腦波資料 Fz Theta、Pz Theta、Fz Alpha 1、Cz Alpha 1、Pz Alpha 1、T3 Alpha 1、 T4 Alpha 1、Fz Alpha 2、Cz Alpha 2、Pz Alpha 2、T3 Alpha 1、T4 Alpha 1、Cz SMR、Pz SMR 功率。本研究以不同技能水準者的行為資料平均數，進行單因子變異數分析 (one-way ANOVA)，若達統計上顯著則進一步採杜凱氏 HSD 事後比較進行檢驗。腦波資料則採用單因子多變量變異數分析 (multivariate analysis of variance, MANOVA)，若達統計上顯著，則進一步採單因子變異數分析。統計顯著水準設為 Alpha = .05。假設一：以 MANOVA 檢驗三組在 Fz Theta, Pz Theta 上的差異。假設二：以 MANOVA 檢驗三組在 Fz Alpha 1, Cz Alpha 1, Pz Alpha 1, T3 Alpha 1, T4 Alpha 1 上的差異。假設三：以 MANOVA 檢驗三組在 Fz Alpha 2, Cz Alpha 2, Pz Alpha 2, T3 Alpha 2, T4 Alpha 2 上的差異。假設四：以 MANOVA 檢驗三組在 Cz SMR, Pz SMR 上的差異。本研究有三個控制分析。第一，本研究根據 Baumeister 等人 (2008) 為確保不同技能水準者在執行作業前與後的焦慮感保持一致的狀態，因此採 3 (組別：專家、業餘選手、生手) X 2 (作業時間：作業前，作業後) 二因子混合設計變異數分析，來檢驗三組以及作業時間上的狀態焦慮分數是否有差異。第二，根據 Baumeister 等人 (2008) 為確保三組在執行推桿作業當中，主觀焦慮狀態皆處於相同的狀態，因此本研究給予填寫 VAS 之焦慮分數，來控制此 12.

(23) 可能的影響因子。因此採 3 (組別：專家、業餘選手、生手) X 6 (區間：1,2,3,4,5,6) 二因子混合設計變異數分析，來檢驗三組以及作業區間上 VAS 焦慮分數是否有差異。第三，根據 Cheng 等人 (2015) 分析安靜狀態腦波與執行作業時不同技能水準的腦波差異，來確認作業特殊性。然而，過去研究指出，專家睜眼並注視於自身技能相關作業目標物時，會啟動技能相關的鏡像神經元，進而調節腦波狀態 (陳泰廷、蔡侑蓉、王國鑌，2015；Ulloa & Pineda, 2007)。有鑑於此，本研究採用具測量鏡像神經元活動敏感度的 Alpha (8-13Hz) 節律，來檢驗此作業特殊性。因此，本研究採 Alpha 節律在 3 (組別：專家、業餘選手、生手) X 2 (情境：閉眼動作準備狀態,執行動作準備狀態) X 6 (電極點：Fz, Cz, Pz, Oz, T3, T4) 三因子重複量數變異數分析進行檢驗。. 第參章結果三組推桿距離達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 39.725, p = .000)，事後比較顯示，專家的推桿距離遠於業餘選手 (p = .006) 及生手 (p = .000)。業餘選手的推桿距離遠於生手 (p = .000)。三組推桿準備時間的變異達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 12.598, p = .000)。事後比較顯示，專家的推桿準備時間變異顯著小於業餘選手 (p < .049) 與生手 (p = .000)。業餘選手顯著小於生手 (p = .035)，如表一。表一各組推桿距離、推桿準備時間變異程度的平均數與標準差推桿距離. 準備時間變異. 平均數(標準差). 平均數(標準差). 專家. 400 (47.05). .79 (.186). 業餘選手. 353 (26.30). 1.33 (.385). 生手. 273 (41.69). 1.91 (.963) 單位：公分、秒數 13.

(24) 假設一：主效果之 MANOVA 分析結果如表二所示，發現組別變項在 Theta 功率達顯著差異 (λ = .723，p = .013)。進一步以 ANOVA 檢定差異情形如表三所示，Fz Theta 達統計上顯著 (F (2, 42) = 7.935, p = .001, partial η2 = .274)。事後比較發現，專家與業餘選手 Fz Theta 功率未達統計上顯著之差異 (p = .728)，專家與業餘選手 Fz Theta 功率顯著高於生手 (p = .002；p = .001)。然而，Pz Theta 組別未達統計上顯著之差異 (F (2, 42) = 1.696, p = .196, partial η2 = .075)。假設二、主效果之 MANOVA 發現組別變項在 Alpha 1 功率達顯著差異 (λ = .305，p = .000)。進一步以 ANOVA 檢定差異情形，Fz Alpha 1 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 8.232, p = .001, partial η2 = .282)。事後比較發現，專家與業餘選手 Fz Alpha 1 功率未達統計上顯著之差異 (p = .885)，專家與業餘選手 Fz Alpha 1 功率顯著高於生手 (p = .009；p = .002)。Cz Alpha 1 顯示達統計上顯著之差異 (F (2, 42) = 4.041, p = .025, partial η2 = .161)。事後比較發現，專家與業餘選手 Cz Alpha 1 功率未達統計上顯著差異 (p = .807)，專家與業餘選手 Cz Alpha 1 功率顯著高於生手 (p = .048；p = .033)。Pz Alpha 1 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 5.362, p = .008, partial η2 = .203)。事後比較發現，專家與業餘選手 Pz Alpha 1 功率未達統計上顯著之差異 (p = .515)，專家與業餘選手 Pz Alpha 1 功率顯著高於生手 (p = .050；p = .009)。T3 Alpha 1 達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 13.331, p = .000, partial η2 = .388)。事後比較發現，專家與業餘選手 T3 Alpha 1 功率未達統計上顯著之差異 (p = .133)，專家與業餘選手 T3 Alpha 1 功率顯著高於生手 (p = .014；p = .000)。T4 Alpha 1 達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 16.576, p = .000, partial η2 = .441)。事後比較發現，業餘選手 T4 Alpha 1 功率顯著高於專家 (p = .027)，專家與業餘選手 T4 Alpha 1 功率顯著高於生手 (p = .019；p = .000) 假設三、主效果之 MANOVA 發現組別變項在 Alpha 2 功率達顯著差異 (λ = .424，p = .001)。進一步以 ANOVA 檢定差異情形，顯示 Fz Alpha 2 顯示達統計. 14.

(25) 上顯著 (F (2, 42) = 4.345, p = .019, partial η2 = .171)。事後比較發現，專家與業餘選手 Fz Alpha 2 功率未達統計上顯著之差異 (p = .802)，專家與業餘選手 Fz Alpha 2 功率顯著高於生手 (p = .020；p = .011)。Cz Alpha 2 顯示達統計上顯著 (F (2, 42) = 4.176, p = .022, partial η2 = .166)。事後比較發現，專家與業餘選手 Cz Alpha 2 功率未達統計上顯著之差異 (p = .591)，專家與業餘選手 Cz Alpha 2 功率顯著高於生手 (p = .034；p = .009)。Pz Alpha 2 顯示達統計上顯著 (F (2, 42) = 3.282, p = .047, partial η2 = .135)。事後比較發現，專家與業餘選手 Pz Alpha 2 功率未達統計上顯著之差異 (p = .700)，專家與業餘選手 Pz Alpha 2 功率顯著高於生手 (p = .050； p = .022)。T3 Alpha 2 顯示達統計上顯著 (F (2, 42) = 8.660, p = .001, partial η2 = .292)。事後比較發現，專家與業餘選手 T3 Alpha 2 功率未達統計上顯著之差異 (p = .092)，專家與業餘選手 T3 Alpha 2 功率顯著高於生手 (p = .020； p = .000)。T4 Alpha 2 顯示達統計上顯著 (F (2, 42) = 13.953, p = .000, partial η2 = .399)。事後比較發現，業餘選手 T4 Alpha 2 功率顯著高於專家 (p = .015)，專家與業餘選手 T4 Alpha 2 功率顯著高於生手 (p = .009；p = .000)。假設四、主效果之 MANOVA 發現組別變項在 SMR 功率達顯著差異 (λ = .680， p = .003) 。進一步以 ANOVA 檢定差異情形，Cz SMR 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 9.787, p = .000, partial η2 = .318)。事後比較發現，專家與業餘選手 Cz SMR 功率未達統計上顯著之差異 (p = .139)，專家與業餘選手 Cz SMR 功率顯著高於生手 (p = .007；p = .000)。Pz SMR 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 6.222, p = .004, partial η2 = .229)。事後比較發現，專家與業餘選手 Pz SMR 功率未達統計上顯著之差異 (p = .177)，專家與業餘選手 Pz SMR 功率顯著高於生手 (p = .039； p = .001)。表二腦波四個指標值在不同技能水準上之主效果多變量變異數分析摘要表腦波頻率. 效應項. Wilks’ λ 值. p值. Theta. 組別. .723. .013. 15.

(26) Alpha 1. 組別. .305. .000. Alpha 2. 組別. .424. .001. SMR. 組別. .680. .003 *p < .05. 表三不同腦波指標在不同技能水準上差異區域之 ANOVA 分析摘要表腦波頻率. 區域 F 值. p值. 事後比較 (平均數 ± 標準差). Theta. Fz. 7.935. .001. 專家 (1.27 ± .37) = 業餘 (1.32 ± .50) > 生手 (.76 ± .37). Pz. 1.696. .196. Fz. 8.232. .001. 專家 (.96 ± .35) = 業餘 (1.05 ± .71) > 生手 (.35 ± .37). Cz. 4.041. .025. 專家 (.85 ± .39) = 業餘 (.98 ± .83) > 生手 (.42 ± .34). Pz. 5.362. .008. 專家 (.77 ± .42) = 業餘 (1.00 ± .83) > 生手 (.34 ± .25). T3. 13.331 .000. 專家 (.39 ± .49) = 業餘 (.78 ± .61) > 生手 (-.17 ± .39). T4. 16.576 .000. 業餘 (.75 ± .60) > 專家 (.25 ± .50) > 生手 (-.28 ± .32). Fz. 13.152 .000. 專家 (.85 ± .42) = 業餘 (.91 ± .99) > 生手 (.28 ± .32). Cz. 9.818. .000. 專家 (.89 ± .40) = 業餘 (1.00 ± .87) > 生手 (.43 ± .25). Pz. 8.502. .001. 專家 (.96 ± .35) = 業餘 (1.04 ± .90) > 生手 (.54 ± .22). T3. 3.231. .000. 專家 (.64 ± .52) = 業餘 (1.06 ± .93) > 生手 (.06 ± .40). T4. 5.231. .000. 業餘 (1.03 ± .73) > 專家 (.50 ± .56) > 生手 (-.07 ± .39). Cz. 9.787. .000. 專家 (.61 ± .42) = 業餘 (.90 ± .76) > 生手 (.06 ± .26). Pz. 6.222. .004. 專家 (.78 ± .44) = 業餘 (1.14 ± 1.09) > 生手 (.23 ± .34). Alpha 1. Alpha 2. SMR. *p < .05. 單位：µV2. 控制分析一、本研究並未操弄焦慮，因此在狀態焦慮的控制分析上採 3 (組別：專家、業餘選手、生手) X 2 (作業時間：作業前，作業後) 二因子混合設計變異數分析，來檢驗 STAI-S 量表分數是否有差異。結果顯示組別與作業時間交互作用未達統計上顯著 (F(2, 42) = 2.511, p = .094, ηp2 = .109)，並且組別主要效果 16.

(27) 也未達統計上顯著之差異 (F(2, 42) = 2.706, p = .108, ηp2 = .062)。控制分析二、在 VAS 焦慮感的控制分析上，為確保每個推桿區間焦慮水準的分數，三組皆沒有差別，因此採 3 (組別：專家、業餘選手、生手) X 6 (區間： 1,2,3,4,5,6) 二因子混合設計變異數分析，來檢驗三組以及作業區間上的視覺類比量表-焦慮分數是否有差異。結果顯示組別與區間交互作用未達顯著 (F(10, 210) = 1.045, p = .407, ηp2 = .047)。並且組別主要效果也未達統計上的顯著之差異 (F(5, 210) = 2.051, p = .147, ηp2 = .047)。控制分析三、本研究主要檢驗作業特殊性。結果顯示 Alpha 節律在 3 (組別：專家、業餘選手、生手) X 2 (情境：閉眼動作準備狀態,執行動作準備狀態) X 6 (電極點：Fz, Cz, Pz, Oz, T3, T4) 達三因子交互作用 (F (10, 210) = 3.403, p =.000)。進一步採單純主要效果，結果發現組別與電極點在執行動作準備狀態下達顯著交互作用 (F(10, 210) = 3.613, p = .000, ηp2 = .147)。因此更進一步，單純單純主要效果，組別 Fz Alpha 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 13.152, p = .000)。事後比較發現，專家與業餘選手 Fz Alpha 功率未達統計上顯著之差異 (p = .108)，專家與業餘選手 Fz Alpha 功率顯著高於生手 (p = .002；p = .000)。Cz Alpha 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 1.743, p = .000)。事後比較發現，專家與業餘選手 Cz Alpha 功率未達統計上顯著之差異 (p = .110)，專家與業餘選手 Cz Alpha 功率顯著高於生手 (p = .009；p = .000)。Pz Alpha 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 8.502, p = .001)。事後比較發現，專家與業餘選手 Pz Alpha 功率未達統計上顯著之差異 (p = .125)，專家與業餘選手 Pz Alpha 功率顯著高於生手 (p = .016；p = .000)。Oz Alpha 顯示未達統計上顯著差異 (F (2, 42) = .461, p = .433)。T3 Alpha 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 3.325, p = .000)。事後比較發現，專家與業餘選手 T3 Alpha 功率達統計上顯著之差異 (p = .174)，專家與業餘選手 T3 Alpha 功率顯著高於生手 (p = .000；p = .001)。T4 Alpha 顯示達統計上顯著差異 (F (2, 42) = 5.231, p = .000)。事後比較發現，業餘選手 T4 Alpha 功率顯著高於專家 (p = .000)，. 17.

(28) 專家與業餘選手 T4 Alpha 功率顯著高於生手 (p = .022；p = .000)。然而，組別與電極點在閉眼動作準備情境下未達顯著交互作用 (F(10, 210) = 1.353, p = .204, ηp2 = .061)。即表示本實驗操弄成功。. 第肆章討論此研究主要目的在於探討不同技能水準者在高爾夫球動作準備期間，不同腦波指標之差異。本研究主要發現專家與業餘選手在 Fz Theta 功率；Fz、Cz、Pz、 T3、T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率；Cz、Pz SMR 功率皆無差異，但兩組皆顯示高於生手。有趣的是，業餘選手在 T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率顯著高於專家。在行為結果上，專家的準備時間變異程度小於業餘選手與生手，業餘選手也小於生手。本研究主要延伸過去研究在精準性運動場域中不同技能水準上心生理的研究發現。本研究行為結果發現，專家的推桿準備時間變異程度小於業餘選手與生手，業餘選手準備時間變異程度小於生手。過去研究指出專家在推桿準備時間變異程度顯著小於生手。即表示生手因為處於認知階段，因此需要不斷的自我監控動作技能，導致準備時間的變異程度較大。此外，業餘選手處於聯結階段，產生逐漸增強動作相關訊息的接收處理，因此要不斷的修正與調整，使能夠逐漸注意到與作業相關的線索，進而讓動作執行更有效率。因此，這可能是導致準備時間的變異程度比起專家來的大的原因。反之，專家因為經過長時間且大量的練習，因此產生固定且穩定的例行性動作準備流程，使動作準備期間的變異程度較小，以利於推桿表現之穩定 (Beilock, Bertenthal, McCoy, & Carr, 2004; Fitts & Posner, 1967)。這樣的發現，符合過去自陳式的研究，顯示技能水準越高準備擊球時的心理準備與專注力越好、動作較趨近自動化、作業環境與空間的地形判斷較準確、擊球策略越多元、負面情緒與認知思考較為穩定，使最終能有效輸出動作 (Thomas & Over, 1994)。此發現符合技能學習三階段的行為特徵。 18.

(29) 高爾夫推桿在精準性動作上屬於複雜度較高的運動，需要過濾與作業不相干的線索、力道的大小控制、欲執行推桿的方向、外在環境的空間判斷等 (如，草皮紋路、果嶺速度)(Schmidt & Lee, 2011)。根據本研究假設一，主要發現專家與業餘選手在 Fz Theta 功率高於生手。過去研究指出，Fz theta 節律主要與認知資源分配有關，特別是在注意力歷程 (內化注意力、持續性注意力)(Sauseng 等人， 2007)。當執行的作業情境需要注意力時，Fz theta 節律會呈現出活化現象 (Ishihara & Yoshii, 1966)。在解剖生理上，當注意力投入時，Osaka, Komori, Morishita, 與 Osaka (2007) 發現前扣帶皮質 (anterior cingulated cortex)、背側前額皮質區 (left dorsolateral prefrontal cortex) 與上頂葉區 (superior parietal area) 等區域會活化，即表示可能與工作記憶中的注意力有關。因此推測 Fz theta 節律的活化，可能是來自於前扣帶迴 (Gevins, Smith, McEvoy, & Yu, 1997)，或者是前扣帶迴與前額皮質區的交互作用所調節產生 (Asada, Fukuda, Tsunoda, Yamaguchi, & Tonoike, 1999)。更進一步，在心理歷程上，過去研究發現 Fz theta 波可能代表工作記憶的需求程度與意志控制由上而下 (top-down) 的注意力歷程 (Buschman & Miller, 2007; Doppelmayr 等人，2008)。當工作記憶及注意力控制涉入時，將會提升 Fz theta 功率 (Cohen, 2011)。在精準性運動研究上，Doppelmayr 等人 (2008) 探討步槍射擊研究，發現專家比生手顯著較高的 Fz Theta 功率。並表示專家因有先前經驗，所以能夠去選擇作業相關的訊息並使注意力投入。類似的發現，Baumeister 等人 (2008) 探討專家與生手高爾夫球推桿準備動作期間的差異，發現專家有較高的 Fz Theta 功率。並指出生手因為沒有推桿的經驗，因此無法提取與高爾夫球作業相關的重要訊息，導致生手無法持續注意與作業有關的線索上。由此可見，上述研究發現與本研究發現呈現一致，表示專家與業餘選手具有過去的推桿經驗，因此能夠有效的提取與高爾夫球作業相關訊息，使注意力能夠持續投入至相關線索。根據本研究假設二、三，主要發現專家與業餘選手 Fz、Cz、Pz、T3、T4 Alpha. 19.

(30) 1 與 Alpha 2 功率高於生手。先前研究指出，Alpha 節律的活動其包含興奮與抑制模式。興奮模式為「丘腦-皮質」的溝通會產生 Alpha 功率下降，亦指神經元興奮以及皮質的「活化增加」有關 (Goldman 等人，2002; Steriade & Llinas, 1988)，即表示感覺動作與認知資訊的傳送與提取。第二種為抑制模式「皮質-皮質」溝通，會使產生 Alpha 功率上升，此現象跟抑制神經元的興奮以及皮質「活化降低」有關 (Pfurtscheller 等人，1996)，並且會抑制感覺動作與認知資訊傳送與提取 (Pfurtscheller & Lopes da Silva, 1999)。根據過去回顧文獻指出 Alpha 節律有區分為 Alpha 1 與 Alpha 2 的必要性，其主要原因在於此兩種節律在執行動作-相關作業時，所代表的意義皆不同 (Pineda, 2008)。Alpha 1 主要與注意力的投入、皮質的覺醒程度和整合較為複雜的感知覺過程有關 (Pfurtscheller 等人，2000)。Alpha 2 則是與特定動作作業所需的神經系統以及感覺動作訊息處理歷程有關 (Klimesch 等人，2007)。因此，此指標能夠測得動作準備時的感覺動作的訊息處理歷程。過去研究發現指出 Fz、Cz、Pz、T3 Alpha 1 與 Alpha 2 分別代表動作計畫、動作控制、視覺-空間注意力、以及口語分析涉入多寡的指標。過去射擊、高爾夫球推桿研究皆發現專家在這些區域的 Alpha 1 與 Alpha 2 功率皆高於生手 (Baumeister 等人，2008; Cooke 等人，2014; Del Percio 等人，2009; Haufler 等人， 2000)。上述的研究皆與本研究發現呈現一致，即表示專家與業餘選手因為過去長期訓練所累積的經驗與技術，比起生手更不需要刻意動用較多的神經資源來擬定與計算可行的推桿執行策略、動作控制、投入注意力來判斷地形二維與三維的空間，以及在準備過程中有較少的口語分析干擾。可惜的是，過去未有研究探討 T4 alpha 在專家與生手上的差異。根據 Ross 等人 (2003) 研究指出視覺空間訊息整合有關的右顳葉皮質區，在高爾夫球動作準備時也扮演重要的角色 (Fery & Ponserre, 2001; Springer & Deutsch, 1998; Steinberg, Frehlich, & Tennant, 1995)。視覺空間整合的能力為一種能將所見到空間物體表徵使完整呈現在腦中，進一步在腦中排列出這些物體與自身相對應的位置關係 (Sanchez, 2012)。在高爾夫球推桿. 20.

(31) 準備過程中，選手首先判斷欲擊球的方向位置，隨後進入準備擊球動作，此準備階段如能夠在腦中將外在事物的空間物體表徵完整對應，即能產生較佳的動作輸出品質。從本研究的數據顯示，生手因投入過多的注意力來處理較為複雜的作業，因此比起專家與業餘選手需要動用更多的神經資源來整合大量的視覺空間訊息，使產生最終的行為動作。根據本研究假設四，主要發現專家與業餘選手 Cz、Pz SMR 功率顯示高於生手。過去研究指出 SMR 功率大小與感覺動作皮質之活動呈負相關 (Sterman, 1996)。SMR 可作為過濾體感動作訊息程度或是與注意力有關之指標。SMR 除了受到腹側基底丘腦神經核 (ventrobasal thalamic nuclei) 與感覺動作皮質區交互作用所調節之外。在執行動作時觀察到，當體感訊息與觸覺刺激被誘發時，SMR 是由中央溝前的主要動作區與中央溝後的體感皮質區所共同發出的頻率段 (Seemüller, Müller, & Rösler, 2012) ，其位於中央溝後側的體感皮質區 (somatosensory cortex) 被認為是一種執行動作時的知覺訊息「過濾器」 (Bauer, Oostenveld, Peeters, & Fries, 2006)。因此，SMR 指標除了測量體感動作訊息的涉入程度之外，可能與注意力涉入的品質有關 (Osaka 等人，2007)。過去研究指出當 SMR 功率越大，係指肌肉處於一個「放鬆的狀態」 (Sterman & Friar, 1972)。此外，Lemon 與 Griffiths (2005) 發現在動作準備期，SMR 功率增加會降低體感與動作訊息的干擾，減少或抑制體感訊息輸入皮質 (Kober 等人，2015)，進而提升個體的注意力品質。因此，此指標對於整合動作有關的外在知覺訊息與注意力有相當程度的關聯性 (沈震、王國鑌、陳泰廷，印刷中)。在精準性的研究上， Cheng 等人 (2015) 發現飛鏢專家在投擲飛鏢前的 SMR 功率會大於新手，其推論專家在執行飛鏢投擲時對於該技能的熟悉程度較高，因此能夠處於較為放鬆且不需整合過多的動作知覺訊息，使保持較佳的注意力品質。此發現與本研究的發現呈現一致，顯示專家與業餘選手有較佳的動作知覺訊息整合能力。綜合上述發現，專家與業餘選手比起生手能夠有效提取工作記憶 (Luks 等. 21.

(32) 人，2002)；適當的動作計畫與動作控制 (Lotze 等人，1999)；較佳的視覺空間注意力投入 (Babiloni 等人，2011)；較少的口語分析干擾；有效的視覺空間訊息整合 (Springer & Deutsch, 1998)、有效整合動作相關的知覺訊息 (Cheng, Hung, 等人，2015)。反之，生手因為沒有過去的推桿經驗，因此較無法有效提取與作業相關的記憶與過濾無關之訊息，因此需要不斷的計畫欲執行的動作與控制動作、判斷球場地形、處理大量的視覺空間訊息、口語分析動作，以及整合動作知覺訊息，此發現即符合過去在專家與生手的發現並支持神經效率化假說 (Del Percio 等人， 2008)。然而，本研究專家與業餘選手在 Fz Theta 功率；Fz、Cz、Pz、T3、Alpha 1 與 Alpha 2 功率；Cz、Pz SMR 功率皆無差異。這不符合預期的原因可能在於本實驗根據 Guadagnoli 與 Lee (2004) 的挑戰點假說，將其作業難度採個人 50 % 難度之距離進行推桿。其目的在於找出最佳挑戰點。根據過去研究指出當組間工作難度設定接近個人化 50 %時，在具有一定的基礎能力時，認知資源的分配與投入資源上可能會沒有差異 (Borries 等人，2010)。這與本篇難度設計個人化 50 %後的發現呈現一致，其原因可能在於專家與業餘選手參與高爾夫球至少三年以上，因此基本的動作準備步驟皆有一定的程序，此外動作也相對的較為穩定。因此推論在 50 %的難度作業情境下，兩組的注意力資源投入、動作計畫、動作控制皆可能趨近相同狀態。有趣的是，本研究結果顯示業餘選手在 T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率高於專家，根據過去研究指出，專家與業餘選手的差別，可能在於視覺空間整合能力不同 (Janelle 等人，2000)。即表示專家在準備動作時，需要使視覺空間整合皮質區的覺醒提高，進而使特定技能所需的視覺空間整合能力提升，因此能夠有效的配對與調整欲執行推桿的方向與力道多寡，所以在推桿表現上優於業餘選手 (Earle, 1988)。根據上述的結果，可以發現專家與業餘選手的發現並不符合神經效率化假說的基本假定。Picard 等人 (2013) 指出，隨著專業化所產生的神經元活動涉. 22.

(33) 入彈性機制可能會呈現非直線線性的關係。簡而言之，專家腦區可能採取更有效更大量處理訊息 (較多皮質活化) 的方式來應付較複雜的作業需求。從本研究的結果顯示出專家涉入的皮質系統可能比已知的「神經效率假說」更加複雜，即使得知專家在空間上是如何選擇事件或作業相關的皮質區活化。但是專家與業餘在什麼情況狀態下，腦部訊息處理的使用方式目前還不清楚，是藉由提高功率，平行多工訊息處理方式來因應作業需求較有效率，還是以降低功率，使資源投入來因應作業的訊息量較有效率。顯然這二種矛盾的過程都有其合理解釋的必要性。建議未來研究應考慮動作的難度類型與作業的複雜度等因素，來進一步解釋專家與業餘在高爾夫球推桿作業的訊息處理之歷程。本研究採用控制分析來提升探討不同技能水準在不同腦波指標上活動差異之可信度。當中主要控制七項可能會影響腦波狀態及本研究信度的干擾因子。第一、本研究檢驗三組的特質焦慮狀態，結果顯示三組皆沒有差異。第二、檢驗三組的基本選擇注意力和視覺-動作能力，結果顯示三組皆沒有差異。第三、檢驗三組的睡眠時間長度，結果顯示三組皆沒有差異。第四、檢驗三組在執行作業前與作業後的狀態焦慮狀態，結果顯示三組與組內皆沒有差異。第五、檢驗在每個推桿休息區間時的 VAS 焦慮狀態，結果顯示三組皆沒有差異。第六、檢驗作業特殊性，結果顯示在閉眼預備姿勢時，三組 Alpha 功率皆沒有差異。反之，在動作預備時，三組 Alpha 功率有差異。第七、過去研究指出，Pz Theta 節律能夠測得個體對於作業難度上的動作與認知需求。根據 Fournier 等人 (1999) 指出隨著作業的難度增加，Pz Theta 功率也隨之增加 (Dolce & Waldeier, 1974)。更進一步，在高爾夫球專家與生手的研究上，發現專家與生手在執行相同作業難度時，專家顯示出較高的 Pz Theta 功率，即表示專家因有過去的經驗，因此認知需求能有效的來應付作業的難度。有鑑於此，本研究採用個人化 50%難度之距離，顯示 Pz Theta 功率在三組上皆沒有差異，即表示三組的作業難度皆趨近相同，這間接支持作業難度上的控制。. 23.

(34) 根據過去指出事後追溯設計有一些內外在的威脅。其包含內在效度的威脅：歷史、成熟、選擇誤差、選擇與成熟的交互作用、預期心理；外在效度的威脅：測驗與實驗處理的交互作用、選擇誤差與實驗處理的交互作用、實驗安排。其中，本研究採用一些方式來降低內在效度的威脅。如本研究的實驗流程皆採用標準化進行，因此控制歷史的威脅。本研究根據 Kao 等人 (2013) 推桿研究指出推桿時間總長保持在一小時內，即可控制疲倦的現象，因此排除成熟的問題。本研究的所有計算距離分數之方法皆採用客觀分數，因此並不會造成觀察者預期心理的現象發生。在降低外在威脅的因子部分。本研究三組的難度皆設定為個人化的難度，因此參與者皆不會了解自身能力在本研究總體的排序，並且在實驗後皆給予參與者填寫社會效度問卷，來確保每位參與者皆具有一定程度的參與動機，進而降低可能會受到測驗與實驗處理的交互作用影響。最後，本研究採用較接近真實高爾夫球果嶺情境的人工草皮，並且所有跟高爾夫球推桿有關之器材皆採國際認證之標準 (如：推桿器、球、洞口、草皮速度)。進而降低可能會受到實驗安排的反應效果之影響。然而，本研究存在內外在效度的威脅有三：其一為選擇誤差、本研究各組參與者並非隨機抽樣，因此可能會有選擇性誤差的狀態發生，已影響內在的效度。其二為選擇與成熟的交互作用、因各組皆具有特定的特質所組成，除了有過去的高爾夫球運動經驗之外，每位參與者過去所從事的技能運動類型也有所不同，因此較難判斷其技能水準的差異是否皆由高爾夫球的訓練所造成，也可能是由其它類似的運動類型所遷移造成，因而影響組別之間的內在效度。其三為選擇誤差與實驗處理、本研究招募採立意抽樣 (purposive sampling) 方式來招募不同技能水準階段的參與者，因此各組的參與者是否能推論到該技能水準階段的其他參與者，還有待進一步驗證，因此也可能影響外在效度。到目前為止就我們所知，本研究是第一個透過腦波來探討專家、業餘、生手在高爾夫球推桿動作準備時的活化狀態。根據挑戰點假說，將難度設定為 50 %，. 24.

(35) 並且嘗試找出最佳練習之大腦活化狀態。本研究結果符合新的動作學習三階段模型 (Proctor & Dutta, 1995)，其包含最早的動作學習的三個階段模型 (Fitts & Posner, 1967)；認知技能獲得理論 (Anderson, 1982) ；認知技能獲得三階段 (VanLehn, 1996)；技能表現三個階段結構 (Rasmussen, 1986)，神經效率化假說 (陳泰廷、王國鑌，2016；Del Percio 等人，2008)。本研究主要發現專家與業餘選手在 Fz Theta 功率；Fz、Cz、Pz、T3、T4 Alpha 1 與 Alpha 2 功率；Cz、Pz SMR 功率皆顯著高於生手。業餘選手在 T4 Alpha 1、 Alpha2 高於專家。即表示專家與業餘在認知資源分配、動作計畫、動作控制、視覺-空間注意力、視覺檢索、口語分析的干擾抑制能力以及注意力品質皆優於生手。有趣的是，專家與業餘在個人 50 % 難度上，專家需要使視覺空間整合皮質區的覺醒程度提高，進而提升視覺空間整合能力，使有效的配對與調整欲執行推桿的方向與力道多寡，進而產生較佳的推桿表現。未來建議能夠透過神經回饋與口語指導的訓練介入來複製此學習活化曲線，更進一步探討是否能有效促進學習效率。. 第伍章文獻探討本章理論基礎與文獻探討內容包含：第一節、不同技能水準者的行為特徵；第二節、不同技能水準者的大腦特徵；第三節、不同腦波指標之意義及精準性運動表現之研究。第四節、高爾夫球推桿表現之腦波研究。. 第一節不同技能水準者的行為特徵動作學習已被定義為「透過不斷的練習，使技能表現產生永久性改變」 (Schmidt & Lee, 2011)。動作學習也涉及訊息處理的改變過程，如注意力、動作計畫和動作控制等。因此，動作學習除了外顯行為上的改變，與作業所需之相對應腦部結構也會產生改變。根據 Fitts 與 Posner (1967) 提出動作學習的三個階段，認為生手因為處於技能學習的認知階段，因此需要增加對動作技能的察覺與反覆 25.

(36) 調整，使強化認知訊息的接收與理解，在執行動作的過程中，主要透過練習來串連所有與作業相關的動作單位；第二階段為聯結階段，主要是增強動作相關訊息的接收處理，使能夠逐漸注意到與作業相關的線索與所需動用的動作單位，進而使動作執行更有效率；第三階段趨近自動化階段，係指個體逐漸擺脫認知訊息處理，產生較少的刻意努力，使執行該動作時呈現出趨近自動化模式 (非意圖、不被意識取得、消耗少的注意力資源)。然而，Proctor 與 Dutta (1995) 認為此模型有更新的必要，因此統整過去動作學習理論，其包含 Anderson (1982) 提出認知技能獲得三階段理論。第一階段為初學的陳述階段，即表示了解其動作的基本內容，並可以透過語言表達；第二階段為過渡階段，係指需要較多意識涉入至動作本身，並隨著技能水準的提升，使逐漸減少意識的干涉過程；第三階段為專家的程序性階段，亦指知道如何使用該技能與既有的知識經驗，來解決問題，通常較不易使用語言表達。此外，根據技能表現三個階段結構，包含知識-基礎階段、規則-基礎階段、技能-基礎階段 (Rasmussen, 1986)。以及 VanLehn (1996) 認知技能獲得三階段，包含早期、中期、後期階段。綜合上述，可以得知生手在認知階段包含技能的陳述與了解程序性的知識；業餘選手可能處於聯結階段，其包含強化習得的技能知識；專家處於在趨近自動化階段，其包含技能知識的調整，加速知識運用的效率。因此，在動作行為表現上，專家比起生手展現出較佳的感知覺、協調、反應速度、正確率、肌力、協調等能力。 Ross, Phillips, Klein, 與 Cohn (2005) 指出專家與生手的差異有四點，第一、專家能夠注意到有意義的訊息特徵，新手較無法注意到；第二、專家能夠花較長時間來分析情境所發生的事，減少進行動作程序的計畫安排與執行；第三、專家擁有較佳的後設認知技能，使能夠監控自己的表現；第四、專家能有效檢測出動作與策略之問題和發現差異化。因此，專家的優越性在特定的技術領域能夠快速編碼、提取和辨識，並且進一步整合所有相關訊息，進而優化動作前準備與動作中的反應。過去研究指出專家除了有較優異的技能表現，同時也展現出有組織性. 26.

(37) 的知識系統，使專家能夠有效提取記憶、推理和解決問題，更進一步還可遷移至相關的作業上 (Bernardi 等人，2013)。相反的，生手與初學者對於特定的技術領域較無法有效的組織知識，並且串聯與類化所獲得的訊息，進而將其意義單位展現出來。因此，可以發現生手與初學者，即便擁有大量的知識，但無法有系統的將其結構化，必須費力去提取每一個線索與問題的相關訊息，因此產生較大的動作變異、較長的反應時間與較高的錯誤率。由此可見，隨著技能水準提升，在動作與認知的訊息處理會逐漸效率化。這當中的關鍵因素在於動作經驗會調節腦區活化程度與使大腦結構產生改變，進而產生出不同行為的結果表現。. 第二節不同技能水準者的大腦特徵拜科技所賜，過去透過 fMRI 儀器探討不同技能水準者在準備射箭期間腦區活化的差異。在準備精準性運動期間 (如：射箭、高爾夫球揮桿) 腦區活化的差異。結果發現生手比起專家顯示出較廣泛的皮質活化區域 (Kim 等人，2014; Milton 等人，2007)。其原因在於生手處於最初的認知階段，會大量接收內外在訊息與反覆理解其動作的執行要領，使活化許多與作業無關的腦部區域進行配對調整，因此生手較無法有效地篩選與過濾跟作業相關的訊息 (Milton 等人，2007)。經過幾年且有規律地訓練後，隨著技能水準提升，可以發現腦區神經迴路會不斷地重組，使產生有利於動作行為強化和鞏固的現象，因此皮質活化範圍會逐漸縮小，作業相關的皮質區域活化會增強，使得動作-皮質的連結功能更加有效率 (Krings 等人，2000; Picard 等人，2013)。腦部結構的改變，可稱之為「神經可塑性」 (neuroplasticity)，係指透過學習而改變的腦區能力 (Dayan & Cohen, 2011)。在神經可塑性的過程中，主要與程序性知識的獲得與動作行為的改變有關，使具有保留知識與技能層面的能力，進而使逐漸提升行為與認知表現。在皮質活化上，生手尤其是在執行 (控制) 動作計畫腦區，如：中央前迴 (superior frontal gyrus)、額下迴 (inferior frontal gyrus)、腹側前額皮質區 (ventral prefrontal cortex) 比起專家顯示出較大的活化現象，即表示生手對於該作業較不 27.