科學(xué)發(fā)明情境中問題提出的腦機(jī)制再探*

童丹丹 李文福 祿 鵬 楊文靜 楊 東 張慶林 邱 江

科學(xué)發(fā)明情境中問題提出的腦機(jī)制再探

童丹丹李文福祿 鵬楊文靜楊 東張慶林邱 江

(西北師范大學(xué)心理學(xué)院, 甘肅省行為與心理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蘭州 730030) (西南大學(xué)心理學(xué)部, 認(rèn)知與人格教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 北碚 400715) (濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院精神衛(wèi)生學(xué)院, 山東 濟(jì)寧 272067)

以高生態(tài)學(xué)效度的科學(xué)發(fā)明問題情境作為實(shí)驗(yàn)材料, 采用靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù), 基于低頻振幅(ALFF)和靜息態(tài)功能連接(RSFC)的分析方法, 探討創(chuàng)造性科學(xué)問題提出的腦機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 在控制了被試性別、年齡后, 提出新穎有效性問題的比率越高, 左內(nèi)側(cè)前額葉(Left media prefrontal cortex, L-mPFC)和右小腦前葉(Right cerebellum)的ALFF值越高。進(jìn)一步功能連接分析發(fā)現(xiàn), 提出新穎有效性問題的比率與mPFC和楔葉(Cuneus)之間的功能連接強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)。結(jié)果強(qiáng)調(diào)mPFC對于科學(xué)發(fā)明情境中問題提出的重要作用, 且更高比率的新穎有效性問題的提出是通過mPFC與其它腦區(qū)的協(xié)同聯(lián)結(jié)來實(shí)現(xiàn)的。

創(chuàng)造性, 科學(xué)發(fā)明問題提出, 內(nèi)側(cè)前額葉, 低頻振幅, 功能連接

1 引言

創(chuàng)造性思維是指個(gè)體在已有知識經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上, 利用多角度思維活動進(jìn)而產(chǎn)生具有新穎獨(dú)特特點(diǎn)和使用價(jià)值的產(chǎn)品的過程, 是人類文明的基石和社會進(jìn)步的動力(Hennessey & Amabile, 2010; Jung et al., 2013; Sternberg & Lubart, 1993)。提出問題是創(chuàng)新的開始, 所以越來越多的研究者認(rèn)為善于提出問題是創(chuàng)造性思維的重要和關(guān)鍵組成部分(Alabbasi & Cramond, 2018; Alabbasi, Paek, Cramond, & Runco, 2020; Hu, Shi, Han, Wang, & Adey, 2010)。問題提出是問題解決的先導(dǎo), 它將決定個(gè)體如何處理問題, 以及個(gè)體能否順利解決問題等過程(Gilhooly, Fioratou, & Henretty, 2011; Holman, 2018)。Getzels也強(qiáng)調(diào)問題以能夠產(chǎn)生解決方法的方式被發(fā)現(xiàn)和提出的重要性, 并認(rèn)為創(chuàng)造性成就的獲得源于創(chuàng)造性的問題提出而不是問題解決(Getzels, 2011)。已有研究者從行為和神經(jīng)科學(xué)角度對問題解決的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制進(jìn)行了大量探索(Aziz- Zadeh, Kaplan, & Iacoboni, 2009; Huang, Fan, & Luo, 2015; Jung-Beeman et al., 2004; Kounios & Beeman, 2013; Qiu et al., 2010; Subramaniam, 2008; Wu, Knoblich, & Luo, 2013; Xue, Lu, & Hao, 2018; Zhao et al., 2013; 楊文靜等, 2018), 但問題提出的研究在一定程度上還不夠充分, 腦機(jī)制的研究更是受到研究者的有限關(guān)注(Alabbasi & Cramond, 2018; Reiter- Palmon & Robinson, 2009; Tong et al., 2013; 胡衛(wèi)平, 韓葵葵, 2015)。

對創(chuàng)造性思維認(rèn)知加工過程的探究是創(chuàng)造性研究的一個(gè)基本問題, 已有研究對創(chuàng)造性問題提出進(jìn)行了諸多探索(Dietrich & Kanso, 2010; 周丹, 施建農(nóng), 2005)。較為常見的研究方法是通過呈現(xiàn)不同特征的問題材料來明確問題提出的關(guān)鍵要素。如將呈現(xiàn)式問題情境和發(fā)現(xiàn)式問題情境(Runco & Okuda, 1988), 熟悉領(lǐng)域問題情境和陌生領(lǐng)域問題情境(吳真真, 張慶林, 2005), 真實(shí)情境和非真實(shí)情境(Runco, Illies, & Reiterpalmon, 2005), 實(shí)物材料和言語材料(陳麗君, 張慶林, 蔡治, 2006), 結(jié)構(gòu)良好問題情境和結(jié)構(gòu)不良問題情境(Lee & Cho, 2007), 矛盾式問題情境和潛藏式問題情境(陳麗君, 鄭雪, 2011), 開放式問題情境和封閉式問題情境(Cheng, Hu, Jia, & Runco, 2016)等進(jìn)行對比研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 問題情境是問題提出的關(guān)鍵因素, 并與如大腦半球互動水平、知識水平、明確性指導(dǎo)語效應(yīng)等交互對創(chuàng)造性問題提出產(chǎn)生影響(Cheng et al., 2016; Lee & Cho, 2007;王博韜等, 2017)。此外, 認(rèn)知抑制能力(胡衛(wèi)平, 程麗芳, 賈小娟, 韓蒙, 陳英和, 2015)、人格特質(zhì)(李海燕, 胡衛(wèi)平, 申繼亮, 2010; Paletz & Peng, 2009)、情緒和動機(jī)(Chen, Hu, & Plucker, 2016; 胡衛(wèi)平, 周蓓, 2010)、學(xué)校環(huán)境(Han et al., 2013; Jia et al., 2017)等也是創(chuàng)造性問題提出重要的內(nèi)外部影響因素。

已有研究對創(chuàng)造性問題提出的認(rèn)知過程給予了較為詳盡的描述, 但仍存在一些問題。例如, 從實(shí)驗(yàn)材料來看, 已有實(shí)驗(yàn)材料多為從獨(dú)特性、靈活性和流暢性的維度進(jìn)行評價(jià)的發(fā)散性思維測驗(yàn)(Hu & Adey, 2002; Hu et al., 2010; 申繼亮, 胡衛(wèi)平, 林崇德, 2002; Torrance, 1966), 缺少對有效性(適宜性)的探討。此外, 已有研究較多基于為數(shù)不多的簡單物品、文字圖片或人為設(shè)定的問題情境研究創(chuàng)造性問題提出過程(陳麗君, 鄭雪, 2011; Runco et al., 2005; Runco & Okuda, 1988; Torrance, 1966), 較少使用真實(shí)情境的實(shí)驗(yàn)材料對問題提出進(jìn)行測量。有效性是創(chuàng)造性思維最本質(zhì)的特征之一, 是評判創(chuàng)造性能力的很好指標(biāo)(Sternberg & Lubart, 1993; 吳真真, 邱江, 張慶林, 2008), 且相比于標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)散性思維測驗(yàn), 真實(shí)情境的問題提出測試分?jǐn)?shù)更能有效預(yù)測個(gè)體的創(chuàng)造性能力, 是創(chuàng)造性成果產(chǎn)生的有利保障(Okuda, Runco, & Berger, 1991)。基于此, 探討創(chuàng)造性問題提出的認(rèn)知過程, 尤其是揭示創(chuàng)造性問題提出的腦機(jī)制需要采用更貼合創(chuàng)造性思維本質(zhì)且更有生態(tài)學(xué)效度的實(shí)驗(yàn)材料。

科學(xué)問題研究是人類最典型且最富有創(chuàng)造力的活動, 創(chuàng)造性思維體現(xiàn)最為充分、最為集中的領(lǐng)域是科學(xué)領(lǐng)域(錢兆華, 1999)。科學(xué)創(chuàng)造力是一般創(chuàng)造力在科學(xué)學(xué)科中的具體表現(xiàn), 其核心是科學(xué)創(chuàng)造性思維, 即具有新穎性和價(jià)值性的科學(xué)思維活動(胡衛(wèi)平, 韓葵葵, 2015), 提出問題是科學(xué)創(chuàng)造過程的重要階段(Hu et al., 2010)。Ward認(rèn)為使用現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生過的科學(xué)發(fā)明創(chuàng)造實(shí)例對創(chuàng)造性思維進(jìn)行研究, 因其接近科學(xué)發(fā)明創(chuàng)造實(shí)際, 有更高的生態(tài)學(xué)效度(Ward, 2007)。國內(nèi)學(xué)者張慶林等(張慶林, 田燕, 邱江, 2012; 朱丹等, 2011)也基于現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生過的科學(xué)發(fā)明實(shí)例編制了測量科學(xué)創(chuàng)造力的科學(xué)發(fā)明創(chuàng)造實(shí)驗(yàn)問題材料?；诖? 本研究認(rèn)為可以將科學(xué)創(chuàng)造力和問題提出相結(jié)合, 選用科學(xué)領(lǐng)域中體現(xiàn)創(chuàng)造性思維的實(shí)例開發(fā)有生態(tài)學(xué)效度的創(chuàng)造性問題提出的測量工具。

“表征轉(zhuǎn)變”理論認(rèn)為人們在面對問題情境時(shí), 傾向于根據(jù)問題情境所提示的方式來進(jìn)行表征, 并在相應(yīng)的錯(cuò)誤問題空間內(nèi)進(jìn)行搜索。如果在問題空間內(nèi)長時(shí)間找不到方法, 就需要在元水平空間中去搜索恰當(dāng)?shù)谋碚? 進(jìn)入正確的問題空間, 最終使問題得以解決(Kaplan & Simon, 1990)?！霸图せ睢崩碚搫t認(rèn)為當(dāng)問題解決者遇到思維僵局時(shí), 可以在表面無關(guān)但具有內(nèi)在語義連接的原型材料的啟發(fā)下, 打破原有的思維僵局, 將原型事物中所包含的啟發(fā)信息運(yùn)用到科學(xué)問題中, 從而進(jìn)入正確的問題空間(張慶林等, 2012)。因此, 童丹丹(2017)基于“表征轉(zhuǎn)變”和“原型啟發(fā)”理論, 從“新穎性”和“有效性”的角度出發(fā), 收集科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)新近發(fā)生的科學(xué)發(fā)明創(chuàng)造實(shí)例, 采用測量和訪談相結(jié)合的方法, 通過系列實(shí)驗(yàn)編制了擁有難度, 定勢強(qiáng)度、啟發(fā)量等多項(xiàng)指標(biāo)的更貼合創(chuàng)造性思維本質(zhì)且更有生態(tài)學(xué)效度的創(chuàng)造性科學(xué)問題提出材料, 并完成了實(shí)驗(yàn)材料和實(shí)驗(yàn)范式的有效性驗(yàn)證。

創(chuàng)造性問題解決已被證明是一項(xiàng)需要全腦參與的復(fù)雜認(rèn)知過程, 涉及不同腦區(qū)間的功能協(xié)作(Aziz-Zadeh et al., 2009; Jung-Beeman et al., 2004; Kounios & Beeman, 2013; Luo & Niki, 2003; Qiu et al., 2010; Wu et al., 2013; 范亮艷等, 2014; 李文福等, 2016)。在創(chuàng)造性問題提出領(lǐng)域, 王博韜(2013)使用腦電分析方法(electroencephalogram, EEG), 結(jié)果發(fā)現(xiàn)混合利手個(gè)體的創(chuàng)造性科學(xué)問題提出分?jǐn)?shù)更高, 且在前額葉、額中區(qū)存在更多的α波, 說明創(chuàng)造性科學(xué)問題的產(chǎn)生有賴于負(fù)責(zé)抑制控制及概念聯(lián)結(jié)的額葉等關(guān)鍵腦區(qū)的參與。童丹丹等人(2013)采用功能性磁共振成像技術(shù)(Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI), 探討科學(xué)發(fā)明情境中的問題提出的大腦機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn)激活的腦區(qū)為左側(cè)梭狀回、左側(cè)內(nèi)側(cè)額葉、左側(cè)豆?fàn)詈?、右小腦和左側(cè)中央前回。Tong等人(2013)采用類似的方法探討在有無原型兩種條件的科學(xué)發(fā)明問題提出, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)問題提出中原型啟發(fā)效應(yīng)的腦激活定位在楔前葉和角回。周寰(2015)采用事件相關(guān)電位技術(shù)(Event- related potential, ERP)發(fā)現(xiàn)高創(chuàng)造性科學(xué)問題提出個(gè)體在新穎性評價(jià)任務(wù)中的Ｐ3成分波幅值上存在顯著差異, 說明他們工作記憶的存儲和概念表征更新的效率更高, 注意模式更加靈活, 進(jìn)而能更有效地評價(jià)圖片的新穎性。雖然上述研究對于理解創(chuàng)造性問題提出的本質(zhì)具有重要作用, 但由于在實(shí)驗(yàn)范式和技術(shù)手段等方面存在差異且研究數(shù)量匱乏, 導(dǎo)致獲得的結(jié)果很難相互印證和支撐, 創(chuàng)造性科學(xué)問題提出的神經(jīng)機(jī)制還缺乏共識, 科學(xué)創(chuàng)造力神經(jīng)機(jī)制的研究仍需要大力加強(qiáng)(胡衛(wèi)平, 韓葵葵, 2015)。因此, 利用更豐富的, 尤其是脫離實(shí)驗(yàn)任務(wù)限制的腦影像技術(shù)研究創(chuàng)造性問題提出的神經(jīng)機(jī)制顯得尤為必要。

靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù)可以記錄沒有外在認(rèn)知任務(wù)狀態(tài)下大腦的自發(fā)神經(jīng)活動(Biswal, Yetkin, Haughton, & Hyde, 2010; Zuo et al., 2010), 因此, 該方法不受任務(wù)的制約, 測量的是人腦在休息狀態(tài)下血氧水平依賴低頻波動信號, 能夠較好且穩(wěn)定的鑒別不同心理引起的大腦自發(fā)神經(jīng)活動的差異(Buckner, 2012; Fulwiler, King, & Zhang, 2012)?；陟o息態(tài)功能磁共振成像技術(shù), 已有研究從個(gè)體差異角度對創(chuàng)造性思維的神經(jīng)機(jī)制進(jìn)行探討, 在一定程度上說明了創(chuàng)造力不同的個(gè)體具有特定的大腦基礎(chǔ)。Takeuchi等人(2012)使用基于種子點(diǎn)的靜息態(tài)功能連接(Resting state functional connectivity, RSFC)分析方法, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)個(gè)體在發(fā)散性思維任務(wù)上的成績與內(nèi)側(cè)前額葉和后扣帶回之間的RSFC強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)。Wei等人(2014)發(fā)現(xiàn)托蘭斯發(fā)散性思維測驗(yàn)的分?jǐn)?shù)與內(nèi)側(cè)前額葉和顳中回之間的功能連接強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)。Chen等人(2014)的研究結(jié)果進(jìn)一步發(fā)現(xiàn), 個(gè)體在創(chuàng)造性成就測驗(yàn)上的分?jǐn)?shù)與雙側(cè)前扣帶和額中回的RSFC強(qiáng)度呈顯著負(fù)相關(guān), 且個(gè)體的認(rèn)知靈活性對其關(guān)系存在中介效應(yīng)。李文福等人(2016)綜合采用局部一致性(Regional homogeneity, ReHo)和低頻振幅(amplitude of low frequency fluctuation, ALFF)分析方法, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)個(gè)體科學(xué)發(fā)明問題解決的正確率與左側(cè)前扣帶的ReHo和ALFF值呈顯著正相關(guān)。已有研究或采用基于種子點(diǎn)的靜息態(tài)功能連接方法探索關(guān)于創(chuàng)造性思維的長距離功能連接, 或關(guān)注腦區(qū)內(nèi)自發(fā)BOLD (Blood oxygenation level dependent)信號的局部活動特性, 缺乏從靜息態(tài)腦成像角度對于創(chuàng)造性思維腦機(jī)制的完整探索。此外, 已有研究主要使用發(fā)散性思維任務(wù)、創(chuàng)造性成就問卷和科學(xué)發(fā)明問題解決實(shí)驗(yàn)材料探索創(chuàng)造性思維的腦機(jī)制, 尚未從創(chuàng)造性問題提出的角度進(jìn)行探討。

ALFF采用0.01~0.08 Hz頻段內(nèi)所有頻率點(diǎn)上波幅值的平均值來表示每個(gè)體素的BOLD信號強(qiáng)度, 從能量的角度反映了各個(gè)體素在靜息狀態(tài)下自發(fā)活動水平的高低(Zang et al., 2007)。它不僅能夠反應(yīng)個(gè)體不同的狀態(tài), 還能反映出個(gè)體的人格差異, 是使用較為廣泛的測量局部神經(jīng)自發(fā)活動的有效指標(biāo)(Wei et al., 2013)。已有研究表明ALFF和多種認(rèn)知能力, 個(gè)性品質(zhì)或精神病理學(xué)疾病有關(guān), 比如工作記憶(Zou et al., 2013), 幸福感(羅揚(yáng)眉等, 2015), 阿爾茲海默癥(He et al., 2007)等。RSFC反應(yīng)的是不同腦區(qū)之間的自發(fā)神經(jīng)信號的連通性和這些腦區(qū)形成網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同作用, 可通過連通性、整合性良好的腦網(wǎng)絡(luò)揭示外在行為表現(xiàn)的內(nèi)在神經(jīng)環(huán)路, 是研究大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自發(fā)性活動的有效指標(biāo)(Mennes et al., 2010)。該方法已經(jīng)被廣泛用于個(gè)體認(rèn)知能力研究, 比如創(chuàng)造力(Takeuchi et al., 2012)等; 也可以反映各種精神病理學(xué)疾病與腦區(qū)之間的聯(lián)系, 比如社會焦慮癥(Hahn et al., 2011)和抑郁癥(Zeng et al., 2012)等。同時(shí)使用ALFF (靜息態(tài)自發(fā)信號)和RSFC (不同腦區(qū)信號的協(xié)同), 可以有效且完整的探明創(chuàng)造性問題提出的大腦內(nèi)部穩(wěn)定的功能組織。

已有研究表明, 高創(chuàng)造性問題提出和低創(chuàng)造性問題提出個(gè)體在新穎觀點(diǎn)產(chǎn)生、無關(guān)信息抑制等能力上存在系統(tǒng)性差異(Tong et al., 2013; 胡衛(wèi)平等, 2015; 王博韜, 2013; 周寰, 2015)。內(nèi)側(cè)額葉被認(rèn)為是新穎觀點(diǎn)產(chǎn)生和評估的經(jīng)典腦區(qū), 且作為“意識努力”的關(guān)鍵點(diǎn)主要負(fù)責(zé)認(rèn)知控制等思維過程(Beaty et al., 2014; Chen et al., 2014; Fink et al., 2010; Kounios et al., 2006; 羅勁, 張秀玲, 2006; Shamay-Tsoory et al., 2011; Talati & Hirsch, 2005)。據(jù)此, 我們假設(shè)內(nèi)側(cè)前額葉的ALFF值可能會與創(chuàng)造性科學(xué)問題提出有關(guān)。此外, 已有研究發(fā)現(xiàn), 內(nèi)側(cè)前額葉作為默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn), 其與默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)其他節(jié)點(diǎn)功能連接強(qiáng)度的增強(qiáng)在創(chuàng)造性觀點(diǎn)產(chǎn)生中發(fā)揮重要作用(Takeuchi et al., 2012; Wei et al., 2013)?？茖W(xué)創(chuàng)造力與額葉、頂葉和扣帶回有著密切的關(guān)系(Jung et al., 2010; Limb & Braun, 2008; 沈汪兵, 劉昌, 王永娟, 2010)。據(jù)此, 我們選定內(nèi)側(cè)前額葉為種子點(diǎn)并假設(shè)造性科學(xué)問題提出的比率與內(nèi)側(cè)前額葉和后扣帶/楔前葉(Takeuchi et al., 2012), 頂葉下葉(與空間表征和處理相關(guān)) (Gansler et al., 2011)等默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的功能連接強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)。

基于這些假設(shè), 本研究擬采用靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù)中的ALFF和RSFC兩種指標(biāo), 選取發(fā)生在現(xiàn)實(shí)生活中的具有較高生態(tài)學(xué)效度的科學(xué)發(fā)明問題為實(shí)驗(yàn)材料, 以探明靜息狀態(tài)下大腦自發(fā)活動與創(chuàng)造性科學(xué)問題提出之間的關(guān)系。

2 方法

2.1 被試

通過網(wǎng)絡(luò)廣告招募107名健康在校大學(xué)生參與研究, 刪除3名頭動數(shù)據(jù)過大的被試, 最后104名被試(平均年齡19.26 ± 0.99歲)被用于正式分析。其中男性32人(平均年齡19.66 ± 1.15歲), 女性72人(平均年齡19.08 ± 0.85歲)。為檢驗(yàn)樣本量是否合理, 采用G* Power 3.1 (Faul, Erdfelder, Buchner, & Lang, 2009)軟件進(jìn)行Post hoc統(tǒng)計(jì)功效檢驗(yàn)(effect size () = 0. 25, α = 0. 05), 結(jié)果顯示power = 0.99, 表明樣本量充足。所有參與者視力或矯正視力正常, 無精神疾病史和手術(shù)外傷史, 具有電腦操作技能, 實(shí)驗(yàn)前未接觸過實(shí)驗(yàn)材料。被試進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室后, 首先簽署知情同意書, 然后由主試介紹實(shí)驗(yàn)程序。被試在掃描室外完成行為實(shí)驗(yàn), 然后由掃描員將其送入掃描室, 進(jìn)行靜息態(tài)掃描。實(shí)驗(yàn)后給予適當(dāng)報(bào)酬。該研究所有試驗(yàn)程序和處理皆通過了學(xué)術(shù)倫理委員會的批準(zhǔn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)材料

從創(chuàng)造性科學(xué)問題提出材料庫中選取難度適宜的9個(gè)題目用于正式實(shí)驗(yàn)(童丹丹, 2017)。實(shí)驗(yàn)材料通過對科學(xué)發(fā)明創(chuàng)造實(shí)例篩選編制而來, 所有材料都滿足新穎、通俗易懂和不涉及專業(yè)領(lǐng)域知識的條件。每個(gè)材料均包含暗含矛盾的問題情境、具有一定錯(cuò)誤導(dǎo)向的舊問題和具有啟發(fā)性信息的原型。下面是實(shí)驗(yàn)材料的1個(gè)樣例：

問題情境：地球周圍有很多小行星, 如果行星撞擊地球會帶來毀滅性的災(zāi)難?？扇绻l(fā)射原子彈去炸毀行星, 又會帶來各種原子輻射的危害。

舊問題：如何解決原子彈炸毀小行星后帶來的輻射問題？

原型：我們在打臺球的時(shí)候, 用一點(diǎn)點(diǎn)力量撞擊一顆前進(jìn)中的臺球, 它就會改變方向, 離開原來的軌道。

基于“表征轉(zhuǎn)變”和“原型啟發(fā)”理論, 個(gè)體在遇到帶有定勢思維的問題情境和舊問題時(shí)(思維僵局), 傾向于根據(jù)問題情境所提示的方式來進(jìn)行表征, 并在相應(yīng)的錯(cuò)誤問題空間內(nèi)進(jìn)行搜索。如果個(gè)體想提出創(chuàng)造性問題就需要進(jìn)入元水平問題空間, 搜索到其他恰當(dāng)?shù)膯栴}表征, 這時(shí)則可能提出新穎性問題, 而激活頭腦中或者外界環(huán)境中的具有語義連接的啟發(fā)性信息, 并與問題情境建立聯(lián)系, 則使得提出新穎且有效的創(chuàng)造性問題成為可能(Holman, 2018; Kaplan & Simon, 1990; 童丹丹, 2017; 張慶林等, 2012)。暗含矛盾的問題情境可以引發(fā)個(gè)體對提出問題的思考和猜想性的解釋。舊問題的設(shè)定采用個(gè)體閱讀矛盾情境后, 首先會想到的且沒有任何價(jià)值性的簡單問題, 可以為個(gè)體提供錯(cuò)誤的思維定勢, 引導(dǎo)其進(jìn)入錯(cuò)誤的問題空間。原型的提供既可以幫助個(gè)體跳出錯(cuò)誤的水平空間又能為個(gè)體指明了問題方向, 進(jìn)入正確的問題空間。

創(chuàng)造性科學(xué)發(fā)明問題提出材料注重如何跳出情境和舊問題所引發(fā)的錯(cuò)誤問題空間, 進(jìn)而尋找正確問題方向的能力。當(dāng)前測試中舊問題的思維定勢更類似于生活中的百思不得其解, 彌補(bǔ)了以往實(shí)驗(yàn)材料在生態(tài)效度上的不足。本研究所使用的實(shí)驗(yàn)材料皆由課題組精心編制而成, 并被用于其他研究中(童丹丹, 2017)。已有研究表明, 有效性問題提出的比率與創(chuàng)造性成就測試分?jǐn)?shù)相關(guān)顯著, 表明創(chuàng)造性科學(xué)發(fā)明問題提出材料能夠在一定程度上預(yù)測到現(xiàn)實(shí)生活中創(chuàng)造性成就的高低, 具有一定的有效性。此外, 從事不同創(chuàng)新性工作的個(gè)體(研發(fā)類員工和操作類員工)在科學(xué)發(fā)明問題提出分?jǐn)?shù)上差異顯著, 協(xié)變年齡和學(xué)歷等額外變量后, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)研發(fā)類員工提出有效性問題的比率顯著高于操作類員工, 實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步在企業(yè)環(huán)境中驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)材料的有效性(童丹丹, 2017)。

2.3 行為數(shù)據(jù)的收集與評價(jià)

采用E-prime軟件完成實(shí)驗(yàn)材料的編程與呈現(xiàn)。結(jié)合已有的科學(xué)發(fā)明問題的研究(吳真真等, 2008), 本研究在實(shí)驗(yàn)中采用“9對9”的“學(xué)習(xí)原型?提出問題”兩階段實(shí)驗(yàn)范式考察個(gè)體提出新穎有效性問題的大腦機(jī)制。具體流程為：首先在屏幕中央呈現(xiàn)注視點(diǎn)“+”, 黑底白字, 時(shí)間為0.5 s, 然后隨機(jī)呈現(xiàn)9個(gè)原型材料, 被試仔細(xì)閱讀原型材料, 理解后按“1”鍵, 按鍵后跳至下一個(gè)原型材料, 每個(gè)原型材料至多呈現(xiàn)60 s, 時(shí)間到自動跳到下一個(gè), 直到呈現(xiàn)完全部原型材料。接下來屏幕中央再次呈現(xiàn)注視點(diǎn)“+”, 黑底白字, 時(shí)間同樣為0.5 s, 隨后隨機(jī)呈現(xiàn)9個(gè)問題情境和舊問題, 被試?yán)斫夂蠡趩栴}情境提出新穎有效的新問題, 60 s后問題情境和舊問題消失并呈現(xiàn)作答提示, 被試在答題紙上根據(jù)題目呈現(xiàn)順序依次寫下想到的問題, 寫完按“1”鍵, 提示消失進(jìn)入下一個(gè)問題情境, 直到呈現(xiàn)完全部問題情境和舊問題。實(shí)驗(yàn)流程如圖1所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)流程圖

基于“表征轉(zhuǎn)變”理論與“原型激活”理論制訂了創(chuàng)造性科學(xué)問題提出材料的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(Kaplan & Simon, 1990; 張慶林等, 2012)。如果答案是對舊問題的簡單重復(fù)或者對其意思的重復(fù)表達(dá), 則認(rèn)為個(gè)體仍束縛于舊的問題空間, 例如：如何減少原子輻射的影響？/怎么樣制造輻射低的核武器？計(jì)0分; 如果答案不糾結(jié)于舊問題所設(shè)定的問題空間, 而是指向未來且充滿想象性, 具有新穎性, 例如：行星撞擊地球的危害大還是原子輻射危害大？/小行星為什么會撞擊地球？計(jì)1分; 如果答案既不糾結(jié)于舊的問題空間且提出的問題為帶有一定的問題解決思路的科學(xué)假設(shè), 具有有效性或價(jià)值性, 例如：可以設(shè)計(jì)特定的軌道, 讓小行星自己遠(yuǎn)離地球嗎？/可以借用其他力量撞擊小行星, 使其偏離原來的軌道嗎？計(jì)2分。新穎性問題的比率是指得分為非0分的題目占總測試題目的比率, 新穎有效性問題的比率是指得分為2分的題目占總測試題目的比率。新穎性問題的比率越高, 表明被試越能夠打破舊的認(rèn)知模式, 跳出錯(cuò)誤的問題空間, 提出新穎性的問題; 新穎有效性問題的比率越高, 表明被試越能夠通過思維重組或原型啟發(fā)等認(rèn)知過程, 建立與任務(wù)目標(biāo)相關(guān)的有效聯(lián)結(jié), 提出有價(jià)值的問題。

2.4 靜息態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

靜息態(tài)磁共振影像通過西門子3.0 Tesla磁共振成像掃描儀(Siemens Medical, Erlangen, Germany)獲得。使用塊狀泡沫墊和專用耳塞來減少頭部移動及儀器噪音的干擾。掃描前, 讓被試更換實(shí)驗(yàn)室專用服裝, 同時(shí)取下佩戴的金屬首飾等, 以避免衣服上的金屬物體對被試安全和成像質(zhì)量的影響。掃描過程中要求被試閉上眼睛躺著放松, 在整個(gè)掃描過程中保持頭部不要移動, 閉眼休息(Wang et al., 2011)。

采用全腦平面梯度回波成像序列(gradient-echo echo planar imaging, EPI)進(jìn)行掃描, 相關(guān)掃描參數(shù)為：重復(fù)時(shí)間(repetition time, TR) = 2000 ms, 回波時(shí)間(echo time, TE) = 30 ms, 反轉(zhuǎn)角(flip angle) = 90°, 掃描視野(field of view, FOV) = 220 mm × 220 mm, 層厚(thickness) = 3 mm, 層間距(slice gap) = 1 mm, 體素大小(voxel size) = 3.4 mm × 3.4 mm × 4 mm,掃描矩陣(acquisition matrix) = 64×64。掃描總時(shí)間為8分鐘零4秒, 共獲得242個(gè)時(shí)間點(diǎn)的連續(xù)圖像。

基于Matlab平臺, 使用DPARSF (Data ProcessingAssistant for Resting-State fMRI soft ware, http://www. restfmri.net/forum/DPARSF)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理(Yan & Zang, 2010)。具體步驟如下：(1)檢查靜息態(tài)的數(shù)據(jù)質(zhì)量, 查看是否有掃描不全或者存在偽影的被試數(shù)據(jù); (2)將原始的DICOM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可進(jìn)行分析的NIFTI數(shù)據(jù)格式; (3)為了獲得穩(wěn)定的磁共振圖像, 剔除前10個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù), 并逐步對剩余穩(wěn)定數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間層校正(slice timing)、頭動校正(head motion), 刪除平動大于3 mm和轉(zhuǎn)動超過3度的被試(刪掉3個(gè)被試數(shù)據(jù))并去除生理噪音; (4)采用DARTEL (diffeomorphic anatomical registration through exponentiated Lie algebra)將處理后數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到MNI (montreal neurological institute)標(biāo)準(zhǔn)空間模板, 標(biāo)準(zhǔn)化后的體素大小是3 mm × 3 mm × 3 mm; (5)使用6 mm平滑核(full width at half maximum, FWHM)對圖像進(jìn)行高斯平滑, 以增加信噪比; (6) 降低低頻和高頻噪音的影響, 進(jìn)行去線性漂移。

2.5 統(tǒng)計(jì)分析

ALFF的計(jì)算和分析。采用REST (Resting-state fMRI data toolkit)工具包(Song et al., 2011), 依照Zang等人(2007)的計(jì)算方法, 將全腦每一個(gè)體素的時(shí)間序列進(jìn)行傅里葉變換, 而后對頻域功率譜的峰下面積開平方, 得到的值即可代表信號震蕩的幅度。同時(shí), 將每個(gè)體素在0.01~0.08 Hz之間的頻率平方根進(jìn)行平均, 即為ALFF值。為了達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化的目的, 將每個(gè)體素的ALFF值除以全腦均值作歸一化處理, 獲得每個(gè)體素標(biāo)準(zhǔn)化的ALFF值(Biswal et al., 2010)。為探索創(chuàng)造性科學(xué)問題提出能力與低頻振幅的關(guān)系, 本研究使用基于體素的協(xié)方差分析方法(voxel- wise analysis of covariance, ANCOVA)進(jìn)行全腦分析, 年齡、性別為無關(guān)變量, 創(chuàng)造性科學(xué)問題提出分?jǐn)?shù)為感興趣變量。使用多元線性回歸(multiple linear regressions) 來檢測問題提出分?jǐn)?shù)與ALFF的關(guān)系。顯著性結(jié)果經(jīng)過拓?fù)銯DR (topological FDR)校正, 顯著性水平為< 0.05 (two tail) (Chumbley & Friston, 2009)。

RSFC的計(jì)算和分析。同樣采用REST工具包, 基于種子點(diǎn)相關(guān)分析的方法, 分別以研究中ALFF顯著相關(guān)的腦區(qū)和創(chuàng)造性思維靜息態(tài)分析經(jīng)典文獻(xiàn)中具有解剖學(xué)代表的內(nèi)側(cè)前額葉(mPFC, X = 0, Y = 54, Z = 8) (Beaty et al., 2014; Whitfield-Gabrieli & Nieto-Castanon, 2012)為感興趣區(qū)(region of interest, ROI), 并以感興趣區(qū)坐標(biāo)為圓心, 建立一個(gè)半徑為6 mm的圓。計(jì)算方法如下：首先, 提取每個(gè)感興趣區(qū)域內(nèi)所有體素的時(shí)間序列, 同時(shí)把全腦信號、白質(zhì)、腦脊液和6個(gè)頭動參數(shù)作為無意義的變量進(jìn)行回歸; 其次, 用voxel-wise相關(guān)分析法計(jì)算每個(gè)種子點(diǎn)與全腦其他腦區(qū)之間的相關(guān)系數(shù), 并將相關(guān)系數(shù)進(jìn)行費(fèi)舍轉(zhuǎn)換(Fisher`s-to-transformation)。最后, 使用多元線性回歸分析, 年齡、性別為無關(guān)變量, 創(chuàng)造性科學(xué)問題提出分?jǐn)?shù)為感興趣變量, 計(jì)算功能連接強(qiáng)度與創(chuàng)造性科學(xué)問題提出的相關(guān), 進(jìn)一步檢驗(yàn)是否存在特定的網(wǎng)絡(luò)連接可以顯著預(yù)測創(chuàng)造性科學(xué)問題提出能力。顯著性結(jié)果同樣經(jīng)過拓?fù)銯DR校正, 顯著性水平為< 0.05 (two tail) (Chumbley & Friston, 2009)。使用G*Power軟件計(jì)算多元回歸分析結(jié)果的效應(yīng)量(Faul et al., 2009)。

3 結(jié)果

3.1 行為數(shù)據(jù)結(jié)果

對新穎性問題提出比率和新穎有效性問題提出比率在性別上做獨(dú)立樣本檢驗(yàn), 結(jié)果發(fā)現(xiàn)2個(gè)變量上均沒有顯著的性別差異(s > 0.05)。具體為, 在新穎性問題提出比率上, 男性被試的正確率為0.86 ± 0.19, 女性被試的正確率為0.90 ± 0.10, 男女之間沒有顯著差異(= 0.184); 新穎有效性問題提出比率上, 男性被試的正確率為0.33 ± 0.27, 女性被試的正確率為0.33 ± 0.26, 男女之間沒有顯著差異(= 0.945)。然后對新穎性問題提出比率和新穎有效性問題提出比率做相關(guān)分析, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩列數(shù)據(jù)相關(guān)極其顯著= 0.343,< 0.001。創(chuàng)造性科學(xué)問題提出比率的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等見表1。

3.2 腦成像數(shù)據(jù)結(jié)果

3.2.1 ALFF分析結(jié)果

分別對ALFF與新穎性問題提出比率、新穎有效性問題提出比率進(jìn)行多元回歸分析, 將性別和年齡等作為協(xié)變量進(jìn)行控制。結(jié)果顯示：控制了協(xié)變量后, 提出新穎有效性問題比率與左側(cè)腹內(nèi)側(cè)前額葉(L-vmPFC)和右側(cè)小腦前葉(Right cerebellum)的ALFF值呈顯著正相關(guān)(表2和圖2); 沒有發(fā)現(xiàn)和新穎性問題提出比率顯著相關(guān)的腦區(qū)。

表1 創(chuàng)造性科學(xué)問題提出比率的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差

表2 ALFF和新穎有效性問題提出比率顯著相關(guān)的腦區(qū)

3.2.2 RSFC分析結(jié)果

分別選擇ALFF?行為分析顯著的腦區(qū)(左側(cè)mPFC)和經(jīng)典文獻(xiàn)中與創(chuàng)造性思維密切相關(guān)的腦區(qū)(右側(cè)mPFC)作為種子點(diǎn)(Beaty et al., 2014)與全腦的功能連接進(jìn)行多元回歸分析。結(jié)果顯示, 控制了年齡, 性別等協(xié)變量后, 右內(nèi)側(cè)前額葉(R-mPFC)和左側(cè)楔葉(L-Cuneus)之間的功能連接強(qiáng)度與提出新穎有效性問題的比率呈顯著正相關(guān)(坐標(biāo) x = ?3, y = ?90, z = 33; 團(tuán)塊大小 = 249體素;= 4.03;= 0.13;= 0.33;< 0.001; 圖3), 內(nèi)側(cè)前額葉與楔葉之間的功能連接越強(qiáng), 提出新穎有效性問題的比率越高; 左內(nèi)側(cè)前額葉(L-mPFC)和其他腦區(qū)的功能連接強(qiáng)度與提出有效性問題的比率之間不存在顯著相關(guān)結(jié)果。

4 討論

研究首次選取高生態(tài)學(xué)效度的科學(xué)發(fā)明問題情境作為實(shí)驗(yàn)材料, 采用高空間分辨率的靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù), 利用被廣泛使用的ALFF和RSFC兩種指標(biāo), 探索科學(xué)發(fā)明情境中問題提出的大腦功能基礎(chǔ), 為進(jìn)一步理解創(chuàng)造性思維的本質(zhì)提供了數(shù)據(jù)支持。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 靜息態(tài)自發(fā)神經(jīng)活動強(qiáng)度和功能連接反映了科學(xué)發(fā)明情境中問題提出的個(gè)體差異。具體而言, 在ALFF分析中, 提出新穎有效性問題的比率越高, 左內(nèi)側(cè)前額葉和右小腦前葉的自發(fā)活動越強(qiáng)。在進(jìn)一步的RSFC分析中發(fā)現(xiàn), 提出新穎有效性問題比率與右內(nèi)側(cè)前額葉和左側(cè)楔葉之間的功能連接強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)。兩種靜息態(tài)腦影像數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析結(jié)果說明了內(nèi)側(cè)前額葉在科學(xué)發(fā)明情境的問題提出過程中的重要作用。

圖2 ALFF值和新穎有效性問題提出比率顯著相關(guān)的腦區(qū)。左圖代表左側(cè)腹內(nèi)側(cè)前額葉, 右側(cè)小腦的ALFF值與新穎有效性問題提出比率的顯著相關(guān)。右圖表示將與新穎有效性問題提出比率有顯著相關(guān)的大腦區(qū)域的ALFF值提取出來, 并與新穎有效性問題提出比率進(jìn)行Pearson相關(guān)分析。

圖3 與種子點(diǎn)組成的功能連接網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測提出新穎有效性問題提出的腦區(qū)。左圖表示以右內(nèi)側(cè)前額葉為種子點(diǎn), 與新穎有效性問題提出比率顯著正相關(guān)的連接為左側(cè)楔葉, 右側(cè)表示將與提出新穎有效性問題比率有顯著相關(guān)的內(nèi)側(cè)額葉?楔葉功能連接值提取出來并與新穎有效性問題提出比率進(jìn)行Pearson相關(guān)分析。

創(chuàng)造性思維是產(chǎn)生新穎和適用觀點(diǎn)或產(chǎn)品的過程, 因此, 無論是領(lǐng)域一般性的創(chuàng)造性思維(例如發(fā)散思維、聚合思維等), 還是領(lǐng)域特殊性的創(chuàng)造性思維(如科學(xué)創(chuàng)造力、藝術(shù)創(chuàng)造力等)都包含新穎觀點(diǎn)的生成和評估(Sternberg & Lubart, 1993; Feist, 1998)。已有研究也發(fā)現(xiàn)二者都與負(fù)責(zé)新穎觀點(diǎn)產(chǎn)生的內(nèi)側(cè)前額葉皮層及額中回的活動有關(guān)(Darsaud et al., 2011; Hao et al., 2013; Gilbert et al., 2010; Fink et al., 2010; Limb & Braun, 2008)。因此, 與已有結(jié)果相一致, 當(dāng)前研究中內(nèi)側(cè)前額葉自發(fā)活動與創(chuàng)造性科學(xué)問題提出比率的正相關(guān)可以理解其與新穎性觀點(diǎn)的產(chǎn)生相關(guān)。

然而, 科學(xué)創(chuàng)造力遵循更強(qiáng)的邏輯規(guī)則, 更依賴于排除一切無關(guān)信息、有目的的信息加工方式, 更強(qiáng)調(diào)重新概括和綜合已有的表面看似各不相干的知識, 創(chuàng)造出新的科學(xué)知識的能力(白學(xué)軍等, 2014; 胡衛(wèi)平, 韓葵葵, 2015)。以往研究也發(fā)現(xiàn)高創(chuàng)造性問題提出個(gè)體更擅長抑制無關(guān)信息, 更容易激活頭腦中的概念網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)等(胡衛(wèi)平等, 2015; 王博韜, 2013; 周寰, 2015)。Kounios等人(2006)發(fā)現(xiàn)頓悟的心理準(zhǔn)備與內(nèi)側(cè)額葉的顯著激活有關(guān), 他們認(rèn)為內(nèi)側(cè)額葉的激活可能與自上而下的認(rèn)知控制的增長, 例如抑制無關(guān)思維, 選擇合適的解決策略而忽視不合適的解決策略有關(guān)。Darsaud等人采用數(shù)字遞減任務(wù)探討了延遲頓悟的神經(jīng)機(jī)制, 結(jié)果表明內(nèi)側(cè)前額葉可能參與了語義聯(lián)結(jié), 規(guī)則發(fā)現(xiàn)等創(chuàng)造性相關(guān)的認(rèn)知過程(Darsaud et al., 2011; Lang et al., 2006)。此外, 還有一些研究推斷內(nèi)側(cè)額葉參與到?jīng)_突加工, 反應(yīng)選擇和抑制控制等認(rèn)知過程(Moore et al., 2009; Takeuchi et al., 2012)。因此, 本研究推斷, 內(nèi)側(cè)前額葉可能幫助高問題提出個(gè)體更好的抑制無關(guān)信息, 擺脫舊問題空間的束縛, 對各語句的語義進(jìn)行整合, 將表面上相距較遠(yuǎn)的問題情境與啟發(fā)性信息(原型或者個(gè)體本來的知識)建立語義聯(lián)結(jié), 進(jìn)而提出具有建設(shè)性的或者科學(xué)假設(shè)的問題。

此外, 已有研究表明, 高創(chuàng)造性科學(xué)問題提出個(gè)體能夠更好的根據(jù)刺激在任務(wù)中的意義而在工作記憶中分別存儲, 從而提高信息加工的效率(周寰, 2015)。Howard-Jone等人(2005)使用編造故事任務(wù)探討創(chuàng)造性觀點(diǎn)產(chǎn)生的神經(jīng)機(jī)制, 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 相對于編造非創(chuàng)造性故事, 編造創(chuàng)造性故事條件顯著地激活了雙側(cè)的內(nèi)側(cè)前額葉, 這可能反映了內(nèi)側(cè)前額葉與工作記憶的存儲及情境性記憶的提取有關(guān)。此外, 內(nèi)側(cè)前額葉也被認(rèn)為在操作工作記憶中的信息中扮演重要作用(Cairo et al., 2004)。在本研究中, 相比于對舊問題的簡單重復(fù), 在頭腦中尋找適當(dāng)啟發(fā)性原型、建立新異聯(lián)系和形成新的具有科學(xué)假設(shè)的問題的加工過程增加了工作記憶負(fù)荷。因此, 在新穎有效問題提出的過程中, 內(nèi)側(cè)額葉可能還涉及信息在工作記憶中的存儲和提取的過程。

此外, Beaty等(2014)認(rèn)為新穎觀點(diǎn)的產(chǎn)生與默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(Default Mode Network, DMN)的經(jīng)典腦區(qū)(如內(nèi)側(cè)前額葉、后扣帶及雙側(cè)頂下小葉)有關(guān)。Takeuchi等人(2012)探索創(chuàng)造性思維和內(nèi)側(cè)前額葉與大腦其他區(qū)域間的功能連接之間的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)散性思維測驗(yàn)分?jǐn)?shù)與內(nèi)側(cè)前額葉?后扣帶這兩個(gè)默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之間的功能連接強(qiáng)度顯著正相關(guān)。Wei等人(2014)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn), 托蘭斯發(fā)散性思維測驗(yàn)分?jǐn)?shù)與內(nèi)側(cè)前額葉?顳中回之間的功能連接強(qiáng)度顯著正相關(guān), 而顳中回同樣為默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。因此, 內(nèi)側(cè)前額葉作為默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)前部的核心節(jié)點(diǎn), 其功能連接強(qiáng)度的增強(qiáng)在創(chuàng)造性觀點(diǎn)產(chǎn)生中發(fā)揮重要作用。此外, Takeuchi等人(2010)采用彌散張量成像(diffusion tensor imaging, DTI)技術(shù)發(fā)現(xiàn), 內(nèi)側(cè)前額葉白質(zhì)結(jié)構(gòu)完整性與發(fā)散性思維測驗(yàn)分?jǐn)?shù)呈顯著正相關(guān)。結(jié)構(gòu)連接是腦區(qū)間功能連接的基礎(chǔ)(Greicius et al., 2003), 更高的個(gè)體白質(zhì)結(jié)構(gòu)完整性使更強(qiáng)的功能連接成為可能(Au Duong et al., 2005)。因此, 高問題提出能力個(gè)體內(nèi)側(cè)前額葉功能連接的增強(qiáng)也許部分與高創(chuàng)造性個(gè)體有更高的內(nèi)側(cè)前額葉白質(zhì)結(jié)構(gòu)完整性有關(guān)。

科學(xué)活動的加工過程還包括信息從一個(gè)領(lǐng)域向另一個(gè)領(lǐng)域的遷移和轉(zhuǎn)換, 涉及大量的抽象推理(白學(xué)軍等, 2014; 胡衛(wèi)平, 韓葵葵, 2015)。已有研究發(fā)現(xiàn), 相比于藝術(shù)創(chuàng)造力所激活的顳葉以及運(yùn)動皮層, 科學(xué)創(chuàng)造力更多地出現(xiàn)頂葉皮層的激活(Gilbert et al., 2010; Luo et al., 2013; O’Boyle et al., 2005; 沈汪兵等, 2010), 而楔葉/楔前葉正是推理加工、問題解決任務(wù)中常見的激活腦區(qū)(Ferstl & Yves von Cramon, 2001; Luo et al., 2013; Qiu et al., 2010)。當(dāng)前研究的RSFC分析中發(fā)現(xiàn), 提出新穎有效性問題比率與右內(nèi)側(cè)前額葉和左側(cè)楔葉之間的功能連接強(qiáng)度呈顯著正相關(guān), 與已有結(jié)果保持了較高的一致性, 驗(yàn)證了本實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。此外, Fink等人(2014)發(fā)現(xiàn)言語想象創(chuàng)造性測試的靈活性和流暢性得分與右側(cè)楔葉及楔前葉的灰質(zhì)密度正相關(guān)。言語想象創(chuàng)造性測試的完成要求靈活觀點(diǎn)的產(chǎn)生, 多樣變化的信息的利用以及問題導(dǎo)向的解決方案(而非無系統(tǒng)的不切實(shí)際的幻想)。據(jù)此, 本研究推斷在當(dāng)前的創(chuàng)造性科學(xué)問題提出情境中, 楔前葉所負(fù)責(zé)的推理加工、觀點(diǎn)產(chǎn)生以及問題導(dǎo)向的思考方向使得新穎有效問題的提出成為可能。

Andreasen和Ramchandran (2012)發(fā)現(xiàn)楔葉與詞語聯(lián)想任務(wù)的表現(xiàn)相關(guān), 結(jié)果可能反映了這些腦區(qū)與視覺意向(visual mental imagery)存在密切關(guān)聯(lián)。沈汪兵、羅勁、劉昌和袁媛(2012)還發(fā)現(xiàn)楔葉和楔前葉組成的“非言語的”視覺空間信息加工網(wǎng)絡(luò)有利于問題表征的有效轉(zhuǎn)換。這些結(jié)果說明了頂枕區(qū), 如楔葉和楔前葉在心理表象中的突出作用。此外, 先前研究表明, 楔前葉與前額皮層一起控制著來源記憶(在來源記憶中記憶的來源情景被回想起), 這個(gè)過程中楔前葉的功能是為前額皮層提供充足的上下文的聯(lián)系從而選擇正確的過去的記憶(Lundstrom, Ingvar, & Petersson, 2005), 在科學(xué)創(chuàng)造力中這類情景記憶與個(gè)體的啟發(fā)性知識的回憶有關(guān)(Luo et al., 2013; Qiu et al., 2010)。這些結(jié)果都證明了楔前葉通過在大腦中以實(shí)物形象再現(xiàn)的方式來進(jìn)行信息提取和視覺表象的記憶檢索?；诖? 本研究推斷高創(chuàng)造性問題提出個(gè)體可能擁有更生動的視覺心理表象和更好的情景記憶能力, 使得啟發(fā)性原型信息得到更好的貯存和提取, 內(nèi)側(cè)額葉和楔葉的功能連接為這些認(rèn)知能力的獲得提供了大腦功能基礎(chǔ)。

以往研究表明, 高低創(chuàng)造性問題提出個(gè)體在注意資源分配上存在差異, 具體表現(xiàn)為高創(chuàng)造性問題提出個(gè)體注意資源的分配和注意模式的轉(zhuǎn)換更加靈活等(Feist, 1998; 王博韜, 2013; 周寰, 2015)。Qiu等(2010)以字謎為實(shí)驗(yàn)材料探索頓悟問題準(zhǔn)備和解決階段的腦機(jī)制, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)成功解決問題狀態(tài)顯著激活了小腦。據(jù)此, 研究者推斷小腦也許在注意資源分配, 知覺重組及信息提取中起到一定的作用。童丹丹等(2013)發(fā)現(xiàn)科學(xué)發(fā)明情境中的問題提出涉及的腦區(qū)也包含左側(cè)內(nèi)側(cè)額葉、右小腦, 其中, 右小腦可能是配合內(nèi)側(cè)額葉進(jìn)行注意資源的調(diào)節(jié)和分配。Houk (2005)則支持小腦負(fù)責(zé)維持個(gè)體正在進(jìn)行的行為或者想法, 為進(jìn)行中的任務(wù)提供了矯正的功能。李文福(2014)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)高學(xué)術(shù)成就組個(gè)體在小腦后葉上的灰質(zhì)密度顯著高于控制組, 這樣的結(jié)果可能反映了高成就組個(gè)體更好的語言整合和反應(yīng)抑制能力。基于此, 本研究推斷當(dāng)個(gè)體基于包含矛盾的問題情境提出問題時(shí), 高創(chuàng)造性問題提出個(gè)體更好地利用小腦將提問目標(biāo)維持在頭腦中, 并將更多的注意資源分配給情境中的矛盾或缺口, 對于這些矛盾進(jìn)行更深的知覺重組, 進(jìn)而整合語言發(fā)現(xiàn)新穎且有效的科學(xué)問題。

本研究以高生態(tài)學(xué)效度的科學(xué)發(fā)明問題情境作為實(shí)驗(yàn)材料, 采用靜息態(tài)功能磁共振成像技術(shù), 基于低頻振幅和靜息態(tài)功能連接的分析方法, 探討創(chuàng)造性科學(xué)問題提出的腦機(jī)制。結(jié)果表明新穎有效性問題的提出是通過mPFC與其它腦區(qū)的協(xié)同聯(lián)結(jié)來實(shí)現(xiàn)的, 為進(jìn)一步揭示科學(xué)創(chuàng)造力問題提出的神經(jīng)機(jī)制提供了部分證據(jù), 是首個(gè)利用靜息態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)對科學(xué)發(fā)明問題提出進(jìn)行系統(tǒng)分析的研究。當(dāng)前研究也存在某些不足, 比如, 研究中僅采用了靜息態(tài)功能磁共振成像中較為基礎(chǔ)的分析方法, 缺乏其他模態(tài)的磁共振成像研究和更為復(fù)雜的腦網(wǎng)絡(luò)分析。因此, 在未來研究中可以加入彌散張量成像技術(shù)(Diffusion Tensor Imaging, DTI)、動態(tài)因果模型(dynamic causal modeling, DCM)以及小世界網(wǎng)絡(luò)分析(small-world network)等技術(shù)幫助我們更加全面地探索創(chuàng)造性科學(xué)問題提出的神經(jīng)機(jī)制; 當(dāng)前研究是以成年人為被試的橫斷研究, 為了探明大腦發(fā)育過程與創(chuàng)造性問題提出之間的關(guān)系, 應(yīng)該考慮以兒童和青少年群體為被試的縱向研究。因此, 未來的研究還可以開展縱向的追蹤研究, 探討創(chuàng)造性問題提出腦機(jī)制在不同時(shí)期的變化; 另外, 腦的活動與創(chuàng)造的環(huán)境是密不可分的, 要充分描繪創(chuàng)造性問題提出的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制, 未來研究還必須綜合考慮創(chuàng)造過程中腦與多重環(huán)境系統(tǒng)之間的相互作用, 進(jìn)行多層次的研究。

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The neural basis of scientific innovation problem finding

TONG DanDan, LI WenFu, LU Peng, YANG WenJing, YANG Dong, ZHANG QingLin, QIU Jiang

(School of Psychology, Northwest Normal University, Key Laboratory of Behavioral and Mental Health of Gansu Province, Lanzhou 730070, China) (School of Psychology, Southwest University, Chongqing 400715, China) (Department of Mental Health, Jining Medical University, Jining 272067, China)

Creative thinking, which refers to the process by which individuals produce a unique, valuable product based on existing knowledge, experience, and multi-perspective thinking activities, is the cornerstone of human civilization and social progress. As an important part of the creative field, scientific inventions in particular require individuals to break the existing state and build new things in the process of creating them. Therefore, the use of real-life examples of scientific inventions to explore the cognitive neural mechanism of creative thinking has become a focus of recent research. There have been many studies of creative problem solving, especially regarding its neural mechanisms. However, less attention has been paid to the issue of problem finding. Hence, the present study employed resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) and scientific invention problem-finding materials to identify the neural substrates of the process of scientific innovation problem finding.

In the present study, nine scientific innovation problem situations were selected as materials. Each problem consisted of three parts: (paradoxical) problem situation, (misleading) old problem, and heuristic prototype. The modified learning-testing paradigm was used to explore the brain mechanisms of problem finding. Participants were asked to find a new problem based on the given problem situation and old problem in the testing phase after learning all the heuristic prototypes in the learning phase. A total of 104 undergraduates (mean age = 19.26 ± 0.99) were enrolled in the final experiment. The rs-fMRI data were acquired using an echo planar imaging (EPI) sequence from a 3-T Siemens Magnetom Trio scanner (Siemens Medical, Erlangen, Germany) at the MRI center of Southwest University. We used both the amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) and resting-state functional connectivity (RSFC) to measure the local properties of rs-fMRI signals, and then investigated the relationship between ALFF/RSFC and individual differences in scientific problem finding.

After controlling for age and sex, the results of multiple regression analysis showed that individuals with a high rate of useful problems had higher spontaneous brain activity in the left medial prefrontal cortex (L-mPFC) and cerebellum. Functional connectivity analysis further found a significant positive correlation between the rate of useful problems and the mPFC-Cuneus functional connectivity.

Based on these results, we infer that: (1) The mPFC plays an important role in the process of scientific innovation problem finding. It might be responsive to two aspects: one involved in breaking the thinking set and forming novel association and another associated with the extraction and processing of working memory. (2) The cerebellum and the cuneus might be separately involved in the inter-semantic allocation of attentional resources and divulging.

creativity, scientific innovation problem finding, mPFC, AlFF, RSFC

2019-12-20

* 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31470981; 31771231), 教育部人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目(19XJC190001), 甘肅省社科規(guī)劃項(xiàng)目(19YB026), 山東省高等學(xué)校“青創(chuàng)科技計(jì)劃”項(xiàng)目(2019RWF003)。

張慶林, E-mail: zhangql@swu.edu.cn; 邱江, E-mail: qiuj318@swu.edu.cn

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