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近期，浙江师范大学心理学院汪俊教授团队在国际期刊npj Science of Learning (中科院一区)在线发表了题为Interbrain Neural Correlates of Self and Other Integration in Joint Statistical Learning的学术论文。这项研究探讨了联合统计学习过程中个体整合自身任务与他人任务统计信息过程中的人际间神经机制。
在日常生活中，人类通常能够自动且快速地提取外界世界动态信息中的潜在规则，例如从一串字母中识别出有意义的单词拼音。这种能力被称为统计学习。然而，现有的统计学习研究大多聚焦于个体层面，主要探讨个体在何种条件下能够进行统计学习及其潜在机制。然而，人类的学习并不仅仅局限于自身经验，还需要通过与他人的互动，共同掌握环境中的潜在规则。近期，该团队先前研究发现，当个体与他人共同完成任务时，不仅能够表征自身任务规则，还可以习得他人的任务规则信息（Zheng & Wang, 2023, Cognition；Zheng & Wang, 2024, Psychon. Bull. Rev.）。在此基础上，本研究进一步探讨了人类是否能够整合自身与他人的规则信息（即自我—他人整合），以及这种动态整合过程背后的多脑神经机制。为此，本研究通过同时记录两位被试的脑电活动（EEG），分析了他们在联合统计学习过程中如何习得互补性统计规则，为人类在真实互动中进行自我—他人整合提供了直接的人际神经证据。
实验中，研究者招募被试随机配对，安排至联合情景或基线情景。具体来说，在联合情景中，两名被试相邻而坐，共同完成互补序列反应时任务；而在基线情景中，两名被试中只有一人完成互补序列反应时任务，另一人仅观察屏幕。研究结果发现，相较于基线情景，被试在联合情景中表现出显著的统计学习效应，即行为反应和个体内神经活动(包括P3成分和theta频段的功能连接)的下降速率更高，并且会在统计规则消失或出现时的行为和个体内神经反应显著上升或下降。
更重要的是，本研究还发现，相较于基线情景，联合情景中被试配对之间的theta频段脑间同步性显著上升，并且会在统计规则消失或出现时下降或上升。将神经活动聚类后进一步发现，个体间的theta频段脑间同步性的变化速率与个体内的行为反应时和theta频段功能连接的变化速率显著相关。
总的来说，本研究通过同时记录两名被试脑电活动，揭示了在联合统计学习过程中整合自身与他人规则信息的动态神经机制。研究强调了自我—他人整合在联合统计学习中的独特作用，并拓展了以往仅关注个体统计学习神经机制的研究范畴。从人际神经科学的视角来看，本研究通过更具生态效度的联合情境，探讨了统计学习的神经生理机制及其对学习成果的影响与预测。这一发现为理解人际互动中的学习机制提供了重要线索，并为未来在教育、合作和团队工作中的应用提供了科学依据。
浙江师范大学心理学院2020级博士研究生郑峥为论文的第一作者，汪俊教授为论文的通讯作者。该研究得到了全国教育科学规划课题 (BBA240045)资助。
参考文献：
Zheng, Z., & Wang, J. (2023). Co-actors represent each other's task regularity through social statistical learning. Cognition, 235. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2023.105411
Zheng, Z., & Wang, J. (2024). Interpersonal prior information informs ensemble coding through the co-representation process. Psychonomic Bulletin & Review.31, 886-896. https://doi.org/10.3758/s13423-023-02390-3
Zheng, Z., & Wang, J. (2024). Interbrain neural correlates of self and other integration in joint statistical learning.npj Science of Learning. 9, 68. https://doi.org/10.1038/s41539-024-00280-4
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