反饋促進(jìn)學(xué)習(xí)的神經(jīng)機(jī)制

馮 霞 馮成志

（蘇州大學(xué)心理系，蘇州 215123）

1 引言

早在心理學(xué)認(rèn)知概念盛行時，就有研究者提出，人類大腦是個反饋控制系統(tǒng) （Pezzulo＆ Cisek，2016）?，F(xiàn)實(shí)生活中反饋無處不在，有時甚至關(guān)乎生命安全。如開車下坡時，我們根據(jù)坡度、限速和儀表盤上的速度指示制動，根據(jù)制動效果做出反應(yīng)調(diào)整。這里潛在的期望是：恰當(dāng)?shù)姆答仌龠M(jìn)學(xué)習(xí)，讓接收者受益。恰當(dāng)?shù)姆答伌龠M(jìn)學(xué)習(xí)得到了很多證據(jù)的支持，元分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn)得到反饋的實(shí)驗(yàn)組相對于控制組成績高出0.41個標(biāo)準(zhǔn)差，相當(dāng)于能夠在標(biāo)準(zhǔn)化測驗(yàn)中從第50百分位提高到第66百分位（Wiliam，2011）。反饋不總發(fā)揮正面推動作用，Kluger與DeNisi（1996）對600多項(xiàng)研究的元分析發(fā)現(xiàn)，總體上反饋效應(yīng)顯著，但有三分之一的研究顯示反饋反而降低了學(xué)習(xí)成績。直接將反饋與行為結(jié)果聯(lián)系起來是非常混亂的，結(jié)果可能相互矛盾。反饋相關(guān)神經(jīng)機(jī)制的研究能為理解反饋的作用提供新的視角。

有關(guān)反饋研究的腦電指標(biāo)中，研究者最常選用的是錯誤相關(guān)負(fù)波（error－related negativity）（Krigolson， 2018）和反饋相關(guān)負(fù)波（feedback－related negativity， FRN）（Holroyd ＆ Krigolson， 2007； Peterbugs， Kobza， ＆ Bellebaum， 2016）。 FRN 最初由Miltner在時間估計任務(wù)中發(fā)現(xiàn)，他當(dāng)時認(rèn)為該成分與ERN一樣，反映的是錯誤覺察過程。ERN與FRN有很大相似性：（1）兩者都是誘發(fā)源引發(fā)的負(fù)波，只是時間進(jìn)程上有差異。在實(shí)際研究中，誘發(fā)相應(yīng)波形的時間是個范圍，且會因?qū)嶒?yàn)任務(wù)不同而存在差異。ERN的峰值約在錯誤反應(yīng)后80ms，F(xiàn)RN是反饋呈現(xiàn)后約 145～300ms之間的負(fù)波 （Luft， 2014）。 （2）ERN和FRN都被溯源至前扣帶回 （anterior cingulate cortex， ACC）（Walsh ＆ Anderson， 2012）。 （3）對波形的理論解釋也存在一定重疊。如，強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論和情緒動機(jī)假說，既可見于對ERN的解釋（Holroyd＆ Coles，2002；），也可見于對 FRN的解釋（Hajcak， Moser， Holroyd， ＆ Simons， 2007；李鵬，李紅，2008）?；趦烧叩年P(guān)系，研究者將ERN分為反應(yīng) ERN（response－locked ERN）和反饋 ERN（feedback－locked ERN）（李鵬， 李紅， 2008）， 前者在反應(yīng)后約0～150ms出現(xiàn)，后者在反饋后約200～300ms出現(xiàn)，反饋ERN即為FRN。盡管命名上進(jìn)一步細(xì)分，但ERN和FRN都定位于中央前回，且都是在錯誤試次后波幅更大，研究者普遍認(rèn)為，它們至少是相關(guān)的。筆者認(rèn)為，就“反饋”的含義，F(xiàn)RN是一個更廣泛的概念，由于研究者多關(guān)注錯誤反饋，使得FRN在很多研究中與ERN、fERN（the feedback error related negativity）、FN（feedback negativity）實(shí)際指的是同一含義（Krigolson，2018），本文關(guān)注反饋?zhàn)饔脵C(jī)制，使用FRN描述。

如前所述，反饋加工與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系是個很大的命題，且行為結(jié)果?；ハ嗝堋Ｊ录嚓P(guān)電位的研究表明，加工反饋的方式與學(xué)習(xí)質(zhì)量有很大關(guān)系（Luft，2014）。本文將從FRN和θ、β振蕩的角度回顧以往相關(guān)研究中學(xué)習(xí)者的反饋加工特點(diǎn)，為進(jìn)一步理解學(xué)習(xí)任務(wù)中反饋加工機(jī)制提供幫助。

2 學(xué)習(xí)任務(wù)中的FRN研究

縱觀FRN研究，常用的有博弈任務(wù)（Gheza，Paul， ＆ Pourtois， 2018；Hajcak et al.， 2007）、時間估計任務(wù) （Holroyd＆ Krigolson，2007；Luft，Nolte， ＆ Bhattacharya， 2013； Luft， Takase， ＆Bhattacharya， 2014； Pornpattananangkul ＆ Nusslock，2016）、規(guī)則學(xué)習(xí)任務(wù) （Bellebaum ＆ Daum，2008； Bellebaum， Kobza， Thiele， ＆ Daum，2010； Santesso et al.，2008）等。 在各種任務(wù)中，作者一方面關(guān)注實(shí)驗(yàn)所引發(fā)的FRN特征；另一方面，關(guān)注FRN與行為表現(xiàn)的關(guān)系；更進(jìn)一步地，探討FRN能否作為高效學(xué)習(xí)者的標(biāo)志。

博弈任務(wù)要求被試在選項(xiàng)中迫選，每個選擇都意味著得失相應(yīng)價值，被試最終獲得的價值可在實(shí)驗(yàn)后按比例兌換成獎金，以此激勵被試在實(shí)驗(yàn)中獲得最大化結(jié)果的動機(jī)。如要求被試按鍵猜測四個門中隱藏的獎勵：線索1、2、3代表獲獎的概率分別是25%、50%、75%（未告知被試），反應(yīng)后給予反饋。與一般博弈任務(wù)不同的是，該研究在線索后或被試選擇后，詢問“你認(rèn)為自己能贏得這個試次嗎”以做出獎勵預(yù)測。結(jié)果表明，選擇后做出預(yù)測，預(yù)料之外的FRN更大，證實(shí)FRN的大小與獎勵預(yù)測偏差程度有關(guān)，同時該效應(yīng)的大小與預(yù)期和結(jié)果之間的接近性有關(guān)（Hajcak et al.， 2007）。 在 Sailer（2010）的研究中，成功選擇帶來更大收益或更小損失的選項(xiàng)為正確反應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與未習(xí)得者相比，習(xí)得者的FRN更小；同時，無論結(jié)果類型如何，在整個實(shí)驗(yàn)過程中，習(xí)得者和未習(xí)得者的FRN均有相似程度的降低。但引起FRN降低的原因是不同的：實(shí)驗(yàn)后期，習(xí)得者FRN降低是由于結(jié)果的可預(yù)測性，而未習(xí)得者FRN的降低不能歸因于可預(yù)測性，可能是由于動機(jī)顯著降低引起的。

時間估計任務(wù)也常被使用。Holroyd等（2007）通過調(diào)控被試做出反應(yīng)的時間窗長度來控制任務(wù)難度，分析預(yù)期內(nèi)外的行為和腦電數(shù)據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，預(yù)期中與預(yù)期外的反應(yīng)時和ERP波形差異均顯著；預(yù)期中反應(yīng)時／fERN變化小，預(yù)期外的變化大，證實(shí)fERN振幅反映的是反饋預(yù)測誤差信號，且該信號大小與被試在任務(wù)中的行為變化相關(guān)，即非預(yù)期試次后行為調(diào)整更大，fERN能反映基于反饋信息的行為適應(yīng)性調(diào)整。Pornpattananangkul等（2016）的時間估計實(shí)驗(yàn)也證實(shí)了EEG指數(shù)與行為數(shù)據(jù)相關(guān)，實(shí)驗(yàn)中要求被試分別完成“延遲折扣”行為任務(wù)和時間估計獎賞腦電任務(wù)。結(jié)果顯示：相對于無獎勵試次，獎勵試次在獎勵預(yù)期和獎勵結(jié)果階段的EEG活動都增強(qiáng)。而且，EEG指數(shù)顯著預(yù)測了行為表現(xiàn)，表現(xiàn)為：反饋前α抑制，反饋鎖定θ、β都與延遲折扣任務(wù)中“延遲—大獎勵”的偏向相關(guān)，表明在獎勵學(xué)習(xí)中，這些EEG指數(shù)對學(xué)習(xí)和調(diào)整行為以獲得最大化獎勵是非常重要的。但就時間評定任務(wù)自身而言，Luft的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高低學(xué)習(xí)者的FRN沒有差異（Luft et al.，2013；Luft et al.， 2014）。

規(guī)則學(xué)習(xí)任務(wù)中，習(xí)得任務(wù)的規(guī)則將利于獎勵獲得。即一旦習(xí)得規(guī)則，就能基于規(guī)則對結(jié)果產(chǎn)生期待。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，洞察任務(wù)規(guī)則后，意料外的負(fù)反饋引發(fā)更大波幅FRN：習(xí)得規(guī)則的被試，消極反饋后FRN增加；未習(xí)得規(guī)則的被試，沒有表現(xiàn)出FRN的調(diào)節(jié)特點(diǎn)（Bellebaum ＆ Daum，2008），說明規(guī)則學(xué)習(xí)中，F(xiàn)RN能反映學(xué)習(xí)效果。在Santesso的研究中，不是所有的正確反應(yīng)都會獲得獎勵反饋，學(xué)習(xí)被定義為對高概率獎勵刺激的反應(yīng)偏向。結(jié)果顯示，與未習(xí)得者相比，習(xí)得者在獎勵反饋后表現(xiàn)出更正的（即更小的）FRN（Santesso et al.， 2008）。 相對于直接映射到某結(jié)果的確定性反饋，概率線索任務(wù)更復(fù)雜，因?yàn)樗髮W(xué)習(xí)者更關(guān)注當(dāng)前與以往反饋結(jié)果的關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上調(diào)整后續(xù)的反應(yīng)判斷。

上述研究利用多種實(shí)驗(yàn)任務(wù)，從不同角度論證了FRN與行為表現(xiàn)之間的關(guān)系，證實(shí)了兩者之間的相關(guān)性。不難看出，雖然以上研究中都涉及對FRN的探討，但任務(wù)類型多樣，學(xué)習(xí)的性質(zhì)存在差異，對學(xué)習(xí)的操作性定義也因任務(wù)而異。Arbel等提出FRN是學(xué)習(xí)者使用反饋程度的標(biāo)志 （Arbel，Murphy， ＆ Donchin， 2014）。 若確實(shí)如此，那么，“能從反饋中有效提取信息，促進(jìn)學(xué)習(xí)”的高效學(xué)習(xí)者和“不能從反饋中有效學(xué)習(xí)”的低效學(xué)習(xí)者在FRN指標(biāo)上應(yīng)表現(xiàn)出差異。但目前這方面的證據(jù)有限且不一致。如前所述，發(fā)現(xiàn)FRN與高效學(xué)習(xí)者間存在關(guān)系的學(xué)習(xí)任務(wù)多涉及概率因素 （Bellebaum＆Daum， 2008； Sailer et al.， 2010； Santesso et al.，2008），而不是基于錯誤的學(xué)習(xí)，如時間估計任務(wù)（Luft et al.， 2013； Luft et al.， 2014）。 概率學(xué)習(xí)任務(wù)與其它任務(wù)相比，不同學(xué)習(xí)階段所代表的含義可能不同。概率任務(wù)晚期體現(xiàn)的是對學(xué)習(xí)作用已削弱的預(yù)期反饋，而同樣的加工階段在陳述性學(xué)習(xí)中仍是信息豐富的反饋（Yael＆ Hao，2016）。已有研究通過改變指導(dǎo)語來控制反饋的信息量，結(jié)果表明FRN能反映非預(yù)期反饋的信息性（Schiffer，Siletti，Waszak，＆ Yeung，2017）。這種可能的信息差異與FRN有什么關(guān)系是值得進(jìn)一步考慮的問題。

3 學(xué)習(xí)任務(wù)中的時頻特征

由于ERP是對特定“事件”下多個試次平均后的波形特征，并不能囊括鎖時／鎖位外的信息，并且試次間得出平均和差異波的不同處理方式也可能造成不一致的結(jié)果，使得反饋相關(guān)電活動的加工特征變得不透明 （Cavanagh，F(xiàn)rank，Klein，＆ Allen，2010）。分析反饋加工中的振蕩特征一方面能挖掘鎖時／鎖位外的波形信息，提高對數(shù)據(jù)的利用率；另一方面能避免ERP分析中不同成分相互干擾的問題（Glazer， Kelley， Pornpattananangkul， Mittal， ＆Nusslock，2018），為認(rèn)識反饋學(xué)習(xí)機(jī)制提供新的視角（Cohen， Wilmes， ＆ Vijver， 2011）。 在實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程中，前額 θ（4－8Hz）和 β（19－23Hz）波段振蕩及它們之間的交互作用非常重要（Vijver，Ridderinkhof， ＆ Cohen， 2011）。

對反饋加工相關(guān)θ波的考察主要集中在額中線區(qū)域，如前額FCz和Fz點(diǎn)。許多研究發(fā)現(xiàn)，錯誤反饋后200～500ms，前額中區(qū)θ波能量升高，它與消極反饋、失去金錢后的學(xué)習(xí)過程緊密聯(lián)系在一起（Cavanagh， Zambrano-Vazquez， ＆ Allen， 2012； Cohen， Elger， ＆ Ranganath， 2007； Cohen et al.，2011； Hamel et al.， 2018； Luft et al.， 2013）。 與ERP成分不同的是，θ波段的活動反映在多種額中央成分中 （如ERN、FRN、N2等），且不受任務(wù)類型（如oddball、概率強(qiáng)化學(xué)習(xí)、反應(yīng)沖突任務(wù)）和刺激性質(zhì)（新穎、沖突、懲罰、錯誤）的影響（Cavanagh，Zambrano-Vazquez， et al.， 2012）。 也有證據(jù)表明 θ與FRN成分的產(chǎn)生有很大關(guān)系，主要表現(xiàn)在：FRN和θ波的主要活躍皮層均是包括ACC在內(nèi)的前額區(qū) 域 （Cavanagh ＆ Frank， 2014； Glazer et al.，2018），且FRN和θ均對獲獎概率敏感 （Cohen et al.，2007）。研究者認(rèn)為，反饋后前額中部的θ波活動反映的是同一網(wǎng)絡(luò)下物理距離較大的不同腦區(qū)之間的溝通機(jī)制（Glazer et al.， 2018）?？疾鞂W(xué)習(xí)過程中的θ波變化時發(fā)現(xiàn)，當(dāng)行為反應(yīng)是探索性的，即結(jié)果有很大不確定性時，θ能量較高；在善于利用不確定性引導(dǎo)探索行為的被試群體中，前額θ能量更大（Cavanagh， Figueroa， Cohen， ＆ Frank， 2012）；一旦被試習(xí)得聯(lián)系或者不需要改變或?qū)ふ倚碌牟呗詴r，θ 效應(yīng)減少（Cunillera et al.， 2012）。 而且，θ 波與更佳的學(xué)習(xí)表現(xiàn)有關(guān)。在時間估計任務(wù)中，高效學(xué)習(xí)者的額中部在錯誤反饋后有更大θ波能量；前額中區(qū)θ波能預(yù)測學(xué)習(xí)過程中的糾正行為，在善于學(xué)習(xí)的人中 θ 波能量更高（Luft et al.， 2013），結(jié)合時間估計的任務(wù)特征，習(xí)得好反映的是錯誤反饋后有更高的認(rèn)知控制。

β波的研究主要集中在左中央和中前額電極位置 （Cohen et al.，2007； HajiHosseini，Rodríguez－Fornells， ＆ Marco－Pallarés， 2012； Vijver et al.，2011）。β的活動反映了獎勵相關(guān)區(qū)域的激活，且在非預(yù)期性獎勵反應(yīng)后才增加 （HajiHosseini et al.，2012），這說明β與獎賞促進(jìn)的學(xué)習(xí)有一定的關(guān)系，是正確反應(yīng)試次后維持運(yùn)動系統(tǒng)的信號。以往研究表明，β能量活動似乎與任務(wù)性質(zhì)和反饋特征有比較大的關(guān)系。在時間評定任務(wù)中，地形圖中體現(xiàn)的能量區(qū)域與左側(cè)感覺運(yùn)動區(qū)域關(guān)聯(lián)，而在概率學(xué)習(xí)任務(wù)中的能量區(qū)域偏前額中部。這可能與時間估計任務(wù)后給予的是正確和錯誤反饋 （Luft et al.，2013；Vijver et al.，2011），而概率學(xué)習(xí)任務(wù)中給予的是獎勵反饋（HajiHosseini et al.， 2012）有關(guān)。 在時間估計任務(wù)中，β去同步化與被試在任務(wù)中的績效好壞高度相關(guān)。針對反饋信息加工，可能存在兩種不同的β能量活動模式：一種是前額與中前額區(qū)域與獎勵信息加工相關(guān)的同步化 （event－related synchronization，ERS：α和β波段在大腦靜息狀態(tài)下表現(xiàn)出波幅增高的電活動）——獎勵反饋后β升高；另一種是前額偏左區(qū)域與錯誤信息加工有關(guān)的β頻率去同步化（Luft， 2014）（event－related desynchronization，ERD——同時進(jìn)行的信息加工導(dǎo)致α和β波段振蕩幅度減低）——錯誤反饋后β降低。研究者認(rèn)為，失去／錯誤反饋相關(guān)的β去同步化能驅(qū)動學(xué)習(xí)和隨后的調(diào)整，以改善績效。后續(xù)研究需要進(jìn)一步研究積極反饋后β能量增加和消極反饋后β降低的相互獨(dú)立的機(jī)制（Glazer et al.， 2018）。

4 反饋促進(jìn)學(xué)習(xí)的解釋機(jī)制

FRN的功能與意義，即FRN反映了何種加工過程和機(jī)制的問題，國內(nèi)已有研究者（李丹陽，李鵬，李紅，2018）對近10年FRN的理論解釋進(jìn)行了回顧，在眾多假說中，影響較大的主要有強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論（reinforcement learning theory）和預(yù)期違反假說（expectancy－deviation hypothesis）。

Holroyd（2002）提出的基于基底神經(jīng)節(jié)—多巴胺生物系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)假設(shè)是解釋反饋機(jī)制最具影響力的理論。該理論認(rèn)為，神經(jīng)系統(tǒng)由多個運(yùn)動控制器組成，不同運(yùn)動控制器與不同皮層相聯(lián)系。當(dāng)系統(tǒng)確定進(jìn)行中的事件比預(yù)期差時，會引發(fā)中腦多巴胺相位降低，減少的多巴胺活動使對前扣帶回皮層抑制解除，引發(fā)錯誤試次中產(chǎn)生FRN。前扣帶回皮層利用這些預(yù)測誤差信號去選擇、增強(qiáng)對當(dāng)前任務(wù)最合適的運(yùn)動控制器。

盡管該理論有較大影響力，但關(guān)于多巴胺作用的推論，受到不少質(zhì)疑，主要原因是：目前的研究手段很難在人體上直接作用于多巴胺并觀察其變化，更多是對“黑匣子”過程的推論。極少數(shù)研究從基因和藥理水平上證明了多巴胺系統(tǒng)活動性與FRN大小之間的關(guān)系。但多巴胺的藥理性操作比較復(fù)雜，涉及劑量、被試的新陳代謝水平、荷爾蒙激素水平等，基因操作手段在一般實(shí)驗(yàn)環(huán)境下較難實(shí)現(xiàn)，故在多數(shù)研究中驗(yàn)證多巴胺機(jī)制存在困難。這也使得Holroyd和Coles模型中有些關(guān)鍵假設(shè)目前無法得到檢驗(yàn)。

眾多用FRN為指標(biāo)的研究中，都涉及預(yù)期偏離、預(yù)測誤差等類似表述，主要是因?yàn)椋海?）從對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的直觀解釋看，很多研究發(fā)現(xiàn)“預(yù)期外比預(yù)期內(nèi)引發(fā)更大FRN波幅”（Bellebaum ＆ Daum，2008；Cohen etal.， 2007； Oliveira， McDonald， ＆Goodman，2007），似乎 FRN就是“預(yù)期偏差”的反映。（2）從發(fā)生發(fā)展過程看，“預(yù)期誤差”能解釋學(xué)習(xí)的變化過程——學(xué)習(xí)的核心是學(xué)會預(yù)測線索，而對預(yù)測線索的感知受預(yù)期誤差調(diào)節(jié) （Nasser，Calu，Schoenbaum，＆ Sharpe，2017）。根據(jù)線索，從習(xí)得到未習(xí)得的變化過程就是預(yù)期誤差由大變小的過程。（3）“強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論”和“預(yù)期違反假說”對FRN的解釋只是基于不同角度和形式，兩者并不是非此即彼的關(guān)系。Heydari等認(rèn)為，多巴胺相位信號攜帶了獎勵預(yù)測誤差信息（Heydari＆ Holroyd，2016）。Oliveira等認(rèn)為，預(yù)期違反假說只是改進(jìn)了表達(dá)方式，與強(qiáng)化學(xué)習(xí)等其它關(guān)于FRN和ACC功能的觀點(diǎn)并不沖突（Oliveira et al.， 2007）。 近年來，有研究者提出，反饋效價和反饋預(yù)期的加工依賴不同的大腦系統(tǒng)（Gheza et al.， 2018），F(xiàn)RN 是反饋預(yù)期和反饋效價相互作用的產(chǎn)物，存在正負(fù)之分的獎賞預(yù)測誤差（李丹陽，李鵬，李紅，2018），該解釋與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論一致。因此，雖然從對實(shí)驗(yàn)結(jié)果和學(xué)習(xí)過程的直觀解釋看，“預(yù)期違反假說”有很大的適應(yīng)性，但需從深層加工機(jī)制上給予補(bǔ)充。

此外，F(xiàn)RN不僅反映了強(qiáng)化學(xué)習(xí)，還涉及情緒加工過程，盡管關(guān)于FRN的情緒動機(jī)假說現(xiàn)已很少被單獨(dú)論述，但學(xué)習(xí)過程中的情緒加工過程不容忽視，對學(xué)習(xí)過程中反饋機(jī)制的解釋需完善。有研究者提出，反饋加工應(yīng)從雙加工角度認(rèn)識 （Sanfey＆Chang，2008）：一方面是自動加工過程，像強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論和基底神經(jīng)節(jié)—多巴胺模型 （Holroyd＆Coles，2002）；另一方面，將P300作為學(xué)習(xí)中控制加工過程的一個指標(biāo)（Ullsperger，F(xiàn)ischer，Nigbur，＆ Endrass，2014）。P300在行為調(diào)整、處理任務(wù)說明、加工工作記憶等方面都發(fā)揮一定作用，它似乎比FRN更適合預(yù)測適應(yīng)性行為 （Martín，Appelbaum，Pearson， Huettel， ＆ Woldorff， 2013； Ullsperger et al.，2014）。目前研究中，這兩個系統(tǒng)似乎可以獨(dú)立地加工反饋信息，且對不同的反饋?zhàn)兞棵舾?，但它們之間也存在相互作用的證據(jù)，后續(xù)研究可從雙加工的視角進(jìn)一步厘清它們在基于反饋的適應(yīng)性行為中發(fā)揮的作用，建立更具廣泛性和解釋力的反饋加工模型。

5 研究展望

從內(nèi)部神經(jīng)機(jī)制研究FRN，對揭示反饋的學(xué)習(xí)和決策機(jī)制很有幫助，并已取得了一些成果，但這對于解釋 “人類如何利用反饋信息促進(jìn)學(xué)習(xí)和行為改善”這一問題還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。并且還有一些問題待澄清。如，F(xiàn)RN與反饋效價之間的關(guān)系如何，即FRN到底對正性還是負(fù)性結(jié)果更敏感？FRN究竟是積極反饋誘發(fā)的正偏向波還是消極反饋誘發(fā)的負(fù)偏向波，抑或是兩者共同作用的結(jié)果？已有一些研究者提供證據(jù)證明反饋評價并不是調(diào)節(jié)負(fù)性而是調(diào)節(jié)正性條件下的波形。具體而言，他們發(fā)現(xiàn)正確反饋的內(nèi)在評價過程在N200時間窗內(nèi)誘發(fā)正性波，積極和消極反饋后的ERP差異更多來自于獎賞而不是錯誤加工過程（Cockburn＆ Holroyd，2018），建議將原來的反饋錯誤相關(guān)負(fù)波更名為獎勵正波 （the reward positivity） （Krigolson， Hassall， ＆ Handy， 2014；Proudfit，2015）。如何正確理解獎勵正波和反饋負(fù)波之間的關(guān)系，它們所反映的內(nèi)在反饋評價過程到底有何異同？這是未來研究反饋評價過程的研究者都必須面對的一個基礎(chǔ)問題。關(guān)于學(xué)習(xí)任務(wù)中FRN研究的一個重要方面是，F(xiàn)RN對學(xué)習(xí)的什么特征敏感。比如學(xué)習(xí)通常被置于兩種框架下討論：一是試誤學(xué)習(xí)，二是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（獎懲）?；阱e誤的學(xué)習(xí)常和內(nèi)隱學(xué)習(xí)或程序化學(xué)習(xí)過程相聯(lián)系，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)更多地包含假設(shè)檢驗(yàn)的過程（Luft，2014）。如，博弈任務(wù)和規(guī)則學(xué)習(xí)任務(wù)的加工過程中更多涉及假設(shè)檢驗(yàn)，而時間估計任務(wù)則是基于錯誤對行為進(jìn)行調(diào)整。學(xué)習(xí)任務(wù)特征與FRN之間的關(guān)系究竟如何？再如，隨著學(xué)習(xí)的推進(jìn)，F(xiàn)RN會相應(yīng)地如何變化？這種變化是否因?qū)W習(xí)任務(wù)類型不同而存在差異？在數(shù)據(jù)處理方面，越來越多的研究者意識到，簡單分析某個或某些電極點(diǎn)的FRN波形、振幅特征是非常不夠的，利用事件相關(guān)電位的動態(tài)分析法，能從頻率、能量、相位等多方面全面分析數(shù)據(jù)，未來反饋機(jī)制的研究中必將廣泛使用該方法。盡管不可能所有關(guān)注FRN的研究都使用完全相同的方法，但需要清楚所用方法的局限性，并嘗試從多種方法去全面理解。