王洪彪，周成林，王丽岩

从以往的研究我们知道，Abernethy通过时间遮蔽与空间遮蔽的方法，对羽毛球运动员的视觉搜索策略进行了研究，其结果表明，专业运动员在提取关键信息方面要强于初学者[11]；国内朱骎等也通过时空遮蔽的方法对羽毛球进行了研究，得出了同样的结论[8]；但是，他们的研究有的是在动态下进行的；有的虽用图片作为刺激材料，但以时空遮蔽的方法完成实验的。对动态视频的搜索无法分离出先行信息的作用，而应用时空遮蔽的方法又不如眼动记录方法效度高，而且，对搜索策略的影响可能还有其他影响因素，例如信息量的大小、认知负荷等。Abernethy对羽毛球运动员研究发现，在击球前167 ms和83 ms对图片定格时，专业运动员与初学者之间在预判球落点的速度和准确性并无显著性差异[12]。但是，Abernethy的研究是在直接预判球落点的复杂条件下进行的，本研究通过对运动员与教练员的访谈发现，运动员在比赛中并不总是提前预判球的落点，往往先预判对手的击球方式，然后才预判击球线路；而程勇民的研究表明，男运动员在对手击球前40～120 ms起动，女运动员在对方击球前40～80 ms起动[1]。结合Abernethy的研究我们知道，在击球前的83 ms时间以前，运动员应该无法预判到对手的击球方式或击球线路，因此，本研究把43 ms作为预判反应时定格时机。

运动员的提前启动意味着他们提前预判到了对手的击球方式或击球线路。在程勇民的预判测试系统中，运动员做出的预判是在有对手存在的前提下，而朱駸的研究是在没有对手情况下的预判，那么，有无对手的不同信息量情况下，专家与新手的视觉搜索特征是否会不同呢?因此，本研究比较不同信息量与不同认知负荷刺激下羽毛球运动员与初学者视觉搜索特征的差异。与前人的研究一样，我们预测专业运动员组被试视觉搜索的关键部位信息为运动员的球拍与持拍臂[10]。专家组被试比新手组被试视觉搜索的效率高，搜索加工速度快，并且搜索模式倾向于集中化与节省化。与以往研究不同的地方在于，我们预测不同认知负荷中不同水平运动员在不同信息量刺激下视觉搜索特征方面存在差异，三者对预测绩效有显著的影响，并且影响到视觉搜索的效率、模式与分配。

2 方法

2.1 被试

实验以初学者大学生和羽毛球专业运动员为被试。新手组（体院选修羽毛球课大学生）与专家组（国家一、二级专业运动员）各14人，其中，每组男、女各7人；专家组被试的平均年龄为 20.64±0.89岁，平均训练年限为10.79±1.86年；新手组被试平均年龄为 20.29±0.45岁。所有被试无色盲且视力正常，全部自愿参加实验，实验之后给予一定报酬。

2.2 实验设计

本实验采用2（信息量：低、高）、2（运动水平：新手、专家）、2（认知负荷：简单任务、复杂任务）多因素混合实验设计来探讨认知负荷、水平与信息量对羽毛球练习者视觉搜索特征的影响；其中，运动水平为组间变量，认知负荷与信息量为组内变量。因变量为被试的预判准确率、反应时以及观看图片时的注视分配、注视时间、注视次数、注视频率、眼跳距离、注视轨迹。

2.3 实验材料

经过与羽毛球运动专家和国家一级运动员共同讨论，以羽毛球比赛中后场击球图片为测试材料。所有图片都是通过剪辑世界高水平羽毛球比赛录像制作而成，图片定格时机在球接触球拍前43 ms；即在球接触球拍瞬间向前推一帧。按照场地区域、动作难度均等原则，根据后场击球方式（拉、吊、杀）和击球线路（直线、斜线）等选取60个测试图片，每类10个。所有素材都由专家共同讨论，并对测试材料进行筛选，剔除不具有辨别力的测试图片。最后保留36张图片，然后，通过photoshop 10.0软件对图片进行处理，最后将18张无对手比赛图片（低信息量）与18张有对手比赛图片（高信息量）共36张图片作为实验的刺激材料。简单任务为预测击球方式，而复杂任务则预测击球方式加线路。

2.4 实验仪器

本实验使用的仪器包括：美国应用科学实验室（Applied science laboratory，ASL）生产的 H 6头戴式眼部跟踪系统，记录眼动数据的眼动仪1台，测量模式为瞳孔—角膜反射，采样速率为120 Hz。同时配备2台实验用计算机，1台用于采集眼动数据；另1台用于呈现实验刺激材料。实验用显示器为19 in.（1024 X 768分辨率、刷新频率为100 Hz）的DELL液晶显示器，显示器中央点与被试的眼睛处于一个水平线。

2.5 实验任务

实验任务有：选择反应时任务；专项情境动作预判任务。

选择反应时任务：选择羽毛球比赛中运动员后场击球方式拉球、吊球、杀球三选一任务和判断击球方式加线路的六选一任务。使用计算机将刺激材料在显示器上显示，要求被试面对屏幕，端坐在桌前，尽量将身体调整到最舒服的姿势，在进行简单任务判断时，单手的拇指、食指和中指分别按在3个标有拉球、吊球和杀球的反应键上，距离屏幕为60 cm。在进行复杂任务判断时，双手的拇指、食指和中指分别按在标有拉直、吊直、杀直、拉斜、吊斜和杀斜6个反应键上。开始之前提示被试准备判断，要求被试当某一击球方式或击球方式加击球线路的汉字出现时，用手按下3个反应键或6个反应键中与显示的汉字一样位置的键。为防止优势手与非优势手对反应时间的影响，在实验过程中，把实验任务分成两部分，优势手与非优势手各完成一部分。

被试进行选择反应时测量主要因为，对于键盘操作不熟练或者由于选择反应过多会影响对专项情境测试时的反应时间。如果被试在对刺激的选择反应时指标有明显差异，则在结果分析以协变量加以控制，从而剔除选择反应时差异的影响。

专项情境动作预判任务：把经过剪辑筛选好的羽毛球刺激图片用 E-Prime软件编成刺激程序，呈现在屏幕上，要求被试根据图片情境对图片上方运动员的击球方式及击球方式加击球线路进行预判，按下相对应的键。反应时与准确率由 E-Prime软件自动收集，眼动数据由眼动仪记录传给控制眼动仪的计算机收集。

2.6 实验程序

练习次数的预实验：为了确定在正式测试中被试不会因为，键盘操作不熟练和所反应过多的不熟悉而影响被试在专项情境中测试的反应时间，在正式开始实验前对被试进行一次熟悉键位反应的预实验。选取16名被试，专家和新手各8名。每名被试共进行10～30次按键反应训练，被试在练习简单任务时15次时操作的熟练性趋于稳定，练习复杂任务时25次以后熟练性趋于稳定，所以，被试测验前的按键反应时次数定为18次（简单任务）和30次（复杂任务）。

在实验前让被试填写自行编制的基本情况调查表，记录被试的性别、年龄、训练年限、运动等级等基本情况。选取视力正常，以及从未做过类似实验的羽毛球练习者。先对被试进行眼动追踪系统的调试，当校正达到实验要求后，被试进行实验前练习，在实验开始前，给被试念实验指导语：“现在我们进行关于羽毛球预判击球方式的视觉搜索测试，判断的准确程度和快慢将反应你们的测试水平。简单任务测试时，要求你们在每个图片中上方运动员可能的击球方式做出准确而快速的判断，击球方式包括拉、吊、杀三选一；并快速按下键盘中相对应的键。复杂任务测试时，要求你们在每个图片中上方运动员可能的击球方式及击球线路做出准确而快速的判断，后场击球方式包括拉直线、斜线，吊直线、斜线，杀直线、斜线六选一；并快速按键。总共有36张图片，整个测试大约10 min。希望大家集中精力完成测试”。

实验刺激程序由 E-prime软件编制，实验流程如图1所示。开始实验后，首先呈现的是简单任务判断的反应时练习指导语，“下面将会在屏幕上出现3种击球方式（拉、吊、杀）文字中的一种，在你看到文字时，请尽可能准确快速的按下键盘中相对应的键，总共进行18次熟悉键盘练习，按任意键开始……”，指导语呈现时间没有限制；每个文字刺激呈现时间为2 000 ms，呈现顺序为随机呈现。被试判断如果超过2 000 ms，则刺激呈现自动刷新到下一个文字刺激，在每个文字刺激之间，在黑色屏幕背景中间呈现一白色注视点“+”，呈现时间为500 ms，它的作用在于集中被试的注意力，避免被试的眼光漂移；减少视觉刺激种类，使刺激类型单一化。在练习结束后，呈现简单任务预判指导语，“下面将会在屏幕上出现羽毛球后场击球图片，但你看到图片时，请判断图片上方运动员的击球方式为拉、吊、杀中的哪一种?请尽可能准确快速的按下键盘中相对应的键，总共36张图片，按任意键开始……”指导语呈现时间没有限制；接着播放刺激图片，每个图片的呈现时间为3 000 ms，呈现顺序为随机呈现。被试判断时间超过3 000 ms，屏幕自动刷新到下一个图片。每个图片之间，在黑色屏幕背景中间呈现一白色注视点“+”，呈现时间为500 ms。

图1 实验流程图

简单任务实验完成后，屏幕呈现复杂任务判断的反应时练习指导语：“下面将会在屏幕上出现6种击球方式及线路（拉直、拉斜、吊直、吊斜、杀直、杀斜）文字中的一种，在你看到文字时，请尽可能准确快速的按下键盘中相对应的键，总共进行30次熟悉键盘练习，按任意键开始……”，指导语呈现时间没有限制；每个文字刺激呈现时间为5 000 ms，呈现顺序为随机呈现。被试判断如果超过5 000 ms，则刺激呈现自动刷新到下一个文字刺激，在每个文字刺激之间，在黑色屏幕背景中间呈现一白色注视点“+”，呈现时间为500 ms。练习结束之后，屏幕呈现复杂任务预判指导语，“下面将会在屏幕上出现后场击球图片，在你看到图片时，请判断图片上方运动员的击球方式及线路是拉直、拉斜、吊直、吊斜、杀直、杀斜中6种中的哪一种?请尽可能准确快速的按下键盘中相对应的键，总共36张图片，按任意键开始……”，指导语呈现时间没有限制；接着播放刺激图片，每个图片的呈现时间为5 000 ms，呈现顺序为随机呈现。被试判断时间超过5 000 ms，屏幕自动刷新到下一个图片。每个图片之间，在黑色屏幕背景中间呈现一白色注视点“+”，呈现时间为500 ms，如此直到实验结束。

2.7 数据采集与处理

因变量为被试判断的反应时、准确性和眼动数据指标（包括注视次数、注视时间、注视轨迹等）。如果CRT在简单任务或复杂任务中存在组间差异，则以协变量进行处理。对于测验中测得的选择反应时与判别反应时的数据，小于100 ms或者大于其平均值3个标准差的，作为特异数据予以删除。其中，行为指标数据由 E-p rime软件自动采集；眼动指标数据由 Eye-Trac6000软件自动记录，采用ASL Eye Tracker6000系列的Eyenal软件和FixPlot软件分析眼动数据。采用SPSS 15.0和Microsoft Office2003中的Excel软件对所收集的数据进行处理。

3 结果

3.1 羽毛球运动员行为指标结果

3.1.1 选择反应时

图2 羽毛球运动员在不同认知负荷中选择反应时示意图

对不同水平羽毛球运动员的CRT结果进行重复测量方差分析，结果表明，在不同认知负荷方面选择反应时主效应差异显著，F（1，26）=1 385.19，P＜0.01；复杂任务比简单任务选择反应时用时更长。在不同水平间的选择反应时主效应差异不显著，F（1，26）=2.15，P＞0.05；两者之间的交互作用差异不显著，F（1，26）=0.25，P＞0.05 （图2）。这说明运动员在简单任务3选1反应的选择反应时没有表现出水平间的差异，而在复杂任务6选1也没有表现出水平间的差异，各组运动员的选择反应时水平相当，也说明了基本的CRT值没有对运动员的专项情境判断绩效产生显著性的影响，因此，不需要将CRT作为协变量在方差分析中加以处理。

3.1.2 预判准确率

对不同水平羽毛球运动员预判准确率结果进行方差分析，结果表明，认知负荷主效应显著，F（1，26）=126.45，P＜0.01；简单任务预判准确率明显高于复杂任务预判准确率。认知负荷与运动水平交互作用不显著，F（1，26）= 0.19，P＞0.05；与信息量的交互作用不显著，F（1，26）= 0.07，P＞0.05；与运动水平和信息量三因素之间交互作用不显著，F（1，26）=0.07，P＞0.05。在对不同水平运动员的准确率比较得出，主效应差异显著，F（1，26）=33.10，P＜0.01；专家情境预判准确率率明显高于新手；与信息量交互作用显著，F（1，26）=4.38，P＜0.05（图3）。进一步的简单效应分析发现，对于新手，在信息量上没有显著性差异，F（1，26）=0.02，P＞0.05；而对于专家组被试，在信息量上差异显著，F（1，26）=8.04，P＜0.01；专家组在高信息量情况下，预判准确率明显高于在低信息量情境下预判准确率，对不同信息量的准确率比较表明，主效应不显著，F（1，26）=0.81，P＞0.05。

图3 羽毛球运动员在不同认知负荷情况下预判准确率示意图

这说明，不论是专家还是新手预判准确率都受认知负荷的影响；而信息量主要影响专家组被试。

3.1.3 预判反应时

对不同水平羽毛球运动员预判反应时进行重复测量方差分析，结果表明，认知负荷的主效应显著，F（1，26）= 260.74，P＜0.01；复杂任务的反应时明显高于简单任务的反应时。认知负荷与运动水平之间反应时的交互作用显著，F（1，26）=46.25，P＜0.01（图4）；进一步简单效应分析表明，在简单任务条件下，专家与新手在反应时主效应不显著，F（1，26）=0.90，P＞0.05；而在复杂任务条件下，专家与新手主效应显著，F（1，26）=75.12，P＜0.01；专家的反应时明显短于新手反应时。

图4 羽毛球运动员在不同认知负荷情况下预判反应时示意图

认知负荷与信息量的交互作用不显著，F（1，26）= 2.84，P＞0.05；与运动水平和信息量三因素之间的交互作用不显著，F（1，26）=1.92，P＞0.05。在对不同水平练习者反应时比较表明，主效应差异显著，F（1，26）=29.77，P＜0.01；专家情境预判反应时明显低于新手；与信息量的交互作用不显著，F（1，26）=0.72，P＞0.05。对不同信息量的反应时比较表明，主效应显著，F（1，26）=4.98，P＜ 0.05；高信息量条件下反应时明显短于低信息量条件下反应时。

以上结果表明，预判反应时受认知负荷和信息量的影响，并且只在复杂任务中专家预判反应时快于新手。

3.2 羽毛球运动员眼动指标结果

3.2.1 注视时间

对羽毛球运动员注视时间进行重复测量方差分析，结果表明：认知负荷的主效应显著，F（1，26）=13.80，P＜ 0.01；复杂任务的注视时间明显多于简单任务的注视时间。

认知负荷与运动水平之间注视时间交互作用不显著，F（1，26）=.45，P＞0.05。认知负荷与信息量的交互作用显著，F（1，26）=5.83，P＜0.05（图5）；进一步简单效应分析发现，在简单任务条件下，低信息量与高信息量在注视时间上主效应不显著，F（1，26）=1.43，P＞0.05；而在复杂任务条件下，低信息量与高信息量主效应显著，F（1，26）=4.92，P＜0.05；低信息量情况下的注视时间明显少于高信息量情况下的注视时间。与运动水平和信息量三因素之间的交互作用不显著，F（1，26）=0.91，P＞ 0.05。在对不同水平运动员的注视时间比较表明，水平主效应差异显著，F（1，26）=9.54，P＜0.01；专家注视时间明显少于新手；与信息量的交互作用不显著，F（1，26）= 0.69，P＞0.05。对不同信息量的注视时间比较表明，信息量主效应不显著，F（1，26）=0.52，P＞0.05。以上结果表明，认知负荷影响被试的注视时间；无论专家还是新手在复杂任务中低信息量的注视时间少于高信息量注视时间。

图5 羽毛球运动员在不同认知负荷情况下注视时间示意图

3.2.2 注视频率

图6 羽毛球运动员在不同认知负荷情况下注视频率示意图

对羽毛球练习者注视频率进行重复测量方差分析；结果表明：认知负荷主效应不显著，F（1，26）=0.06，P＞ 0.05；认知负荷与运动水平之间交互作用显著，F（1，26）= 4.45，P＜0.05（图6）。进一步简单效应分析发现，在简单任务条件下，新手组与专家组在注视频率上主效应不显著，F（1，26）=3.17，P＞0.05；而在复杂任务条件下，新手组与专家组主效应显著，F（1，26）=21.73，P＜0.01；专家组比新手组注视频率更少。

认知负荷与信息量交互作用不显著，F（1，26）=2.87，P＞0.05；认知负荷、运动水平和信息量三因素之间的交互作用不显著，F（1，26）=0.12，P＞0.05。在对不同水平练习者的注视频率比较表明，水平主效应差异显著，F（1，26） =20.76，P＜0.01，专家组被试的注视频率明显少于新手组被试；水平与信息量的交互作用不显著，F（1，26）=0.14，P＞ 0.05。对不同信息量的注视时间比较表明，信息量主效应不显著，F（1，26）=0.52，P＞0.05。以上结果表明，只是在复杂任务条件下，专家注视频率比新手少。

3.2.3 注视次数

对羽毛球运动员注视次数进行重复测量方差分析，结果表明：认知负荷的主效应显著，F（1，26）=33.04，P＜ 0.01；复杂任务条件下的注视次数明显多于简单任务条件下的注视次数（图7）。认知负荷与运动水平之间的交互作用不显著，F（1，26）=3.47，P＜0.01。认知负荷与信息量的交互作用不显著，F（1，26）=0.39，P＞0.05；认知负荷、水平和信息量三因素之间的交互作用不显著，F（1，26） =0.15，P＞0.05。

图7 羽毛球运动员在不同认知负荷情况下注视次数示意图

在对不同水平运动员注视次数比较表明，水平主效应差异显著，F（1，26）=57.00，P＜0.01；专家组被试的注视次数明显少于新手组被试；水平与信息量的交互作用不显著，F（1，26）=0.09，P＞0.05。对不同信息量的注视时间比较表明，信息量主效应不显著，F（1，26）=0.02，P＞ 0.05。以上结果表明，认知负荷越高，注视次数越多；运动水平越高注视次数越少。

3.2.4 眼跳距离

对羽毛球运动员眼跳距离进行重复测量方差分析，结果表明：认知负荷的主效应显著，F（1，26）=55.97，P＜ 0.01；复杂任务条件下的眼跳距离明显多于简单任务条件下的眼跳距离。认知负荷与运动水平之间的交互作用不显著，F（1，26）=0.22，P＞0.05（图8）。认知负荷与信息量的交互作用不显著，F（1，26）=1.06，P＞0.05；认知负荷、水平和信息量三因素之间的交互作用不显著，F（1，26） =0.38，P＞0.05。

图8 羽毛球运动员不同认知负荷情况下眼跳距离示意图

对不同水平运动员的眼跳距离比较表明，水平主效应差异显著，F（1，26）=4.85，P＜0.05；专家组被试的眼跳距离明显高于新手组被试；水平与信息量的交互作用不显著，F（1，26）=0.30，P＞0.05。对不同信息量的注视时间比较表明，信息量主效应不显著，F（1，26）=1.05，P＞ 0.05。这说明，运动水平越高眼跳距离越大。

3.2.5 注视分配

对羽毛球运动员在注视分配方面比较表明（表1），在简单任务条件下，专家组被试对手臂与球拍的注视程度高于新手组被试，并且专家组被试对有对手的图片中手臂与球拍的注视最多；在躯干与下肢方面，专家组被试注视低于新手组被试；而在对人与场地方面的对手图片专家明显注视更多，说明对于方向的判断，专家更善于利用对手的站位。

表1 羽毛球运动员注视分配不同注视部位均值一览表 （％，M±SD）

在复杂任务条件下，专家组被试同样注视手臂与球拍要多于新手组，而专家对于头与躯干部位注视最少，在对人与场地注视上，有对手图片的专家注视最多，显然，专家在复杂任务条件下更善于利用对手的信息（图9）。

图9 羽毛球运动员的注视分配示意图

3.2.6 注视轨迹

注视轨迹是指各个注视点的连线，通常反映被试的视觉搜索策略（张运亮，2004），以下各图是新手组被试与专家组被试在不同条件下的注视轨迹，这里只列举了具有典型代表的新手与专家注视轨迹。

通过图10和图11的对比分析可以发现，在简单任务与低信息量条件下，专家的注视轨迹比新手注视轨迹要紧凑节省。

图10 简单-低信息量新手注视轨迹示意图

图11 简单-低信息量专家注视轨迹示意图

4 讨论

4.1 羽毛球运动员的行为指标情况

本研究的结果表明，认知负荷与信息量对不同水平羽毛球运动员动作预判反应时有显著性的影响。无论专家组被试还是新手组被试，对有对手图片（高信息量）的预判反应时明显低于对无对手图片预判反应时，显然，专家和新手无论是在简单任务条件下还是在复杂任务条件下，信息量都起到了减少预判时间的作用；在羽毛球真正比赛场景中，要预判对手的启动动作，清楚自己的位置也很重要。然而，先前有研究者应用遮蔽法研究羽毛球动作预判时，并没有考虑到预判者自身位置，而屏蔽掉了这个信息，这也损害了其研究的生态学效度[8]。对水平与认知负荷两个因素的分析表明，在简单任务条件下，专家与新手在反应时上并没有显著性的差异，而在复杂任务条件下，专家与新手差异显著，并且专家的反应时明显短于新手反应时。正如本研究综述中所阐述的那样，专家与新手都习得了一定的羽毛球技、战术知识，头脑中已经拥有了一定的知觉模式，因而，在简单任务预判中，新手显示了与专家预判趋同的特征，这也从侧面反应了新手利用了和专家一样的预判策略；但是，在对复杂任务预判中，专家则明显快于新手的预判反应时，显然，当认知负荷增加，被试的认知负荷加大时，需要被试提取的羽毛球认知资源大大增加了，而对于拥有更少的羽毛球技、战术认知资源的新手来讲，影响更大一些；而拥有十几年训练经验的专家组被试，此时则显示出了羽毛球的知识与技能已经内化为认知专长的优势。

对羽毛球运动员预判准确率的分析结果发现，无论专家还是新手对于简单任务预判的准确率明显高于复杂任务预判的准确率。专家的情境预判准确性明显高于新手。对于新手组被试，在信息量上没有显著性差异，而对于专家组被试，专家练习者在高信息量情况下的预判准确率显著性高于在低信息量情境下的预判，说明信息量这一因素主要影响了专家组运动员，而对于新手组没有影响。这也提示我们，在对有比较丰富知识与运动经验的专业运动员进行知觉训练时，要考虑到对手场上站位的重要性。正如前文所述，本研究也证实了王树明的研究，羽毛球击球过程中存在知觉预判现象，并且专家预判准确率更高[4]。对此的解释，王树明认为，“由于多年的训练，优秀运动员提高了对专项技能的知觉分化水平，即提高了知觉敏感性，使记忆更加丰富，从而使知觉过程更加适应做出归类判断所需要的评价标准，导致其记忆容量增大，以便更多的信息加工”[4]。在笔者看来，不仅如此，从行为指标的分析来看，特别是在不同认知负荷与不同刺激信息量的条件下，专家与新手之间的差异固然有知觉的影子，但更重要的是对场景即时刺激的反应又快又准，只用知觉学习理论是很难完全解释得通。这些知识与技能如果不能内化为认知专长，则很难说提取就提取出来。羽毛球电视解说员可能知觉分化水平更高，但是他们进行动作预判则不见得更优秀，原因在于，他们的知觉分化并没有转化为认知专长，在即时预判中，很难说能够进行工作记忆的提取与存储。

本研究的另外一个开创性的研究是，探讨了认知负荷、水平与信息量3个因素同时作用于知觉动作技能的知觉预判的情况。3个因素显然都对其知觉预判的绩效有影响。这就提示我们，在对知觉运动技能进行知觉训练时，要根据运动水平具体考虑认知负荷与信息量，如对专业运动员，简单任务练习可能没有什么效果，而且在高信息量的条件下，对专家才更有用，那么，对于新手，复杂任务是否难度太大呢?我们可以通过增加他们基本的运动项目的专项知识，进行强化训练。

4.2 羽毛球运动员眼动指标情况

4.2.1 羽毛球运动员视觉搜索的效率

视觉搜索效率主要体现在被试的注视时间与注视的频率上。在每一个注视点上停留的时间称为注视时间。注视时间的长短反映了被试对实验刺激材料的视觉加工的程度。就一个被试而言，注视时间越长，视觉加工程度越深。“对于不同被试，注视时间越长，认知其加工速度越慢，加工效率越低。注视频率指被试在单位时间内的注视次数，注视频率在一定程度上可以反映出对所搜索视觉信息的加工速度[5]”。注视频率越高，则表明单位时间内获得的信息越多，加工速度也越快；相反，信息少，加工速度慢。

本研究对羽毛球运动员注视时间分析表明，专家组被试的注视时间明显低于新手组被试。复杂任务的注视时间明显高于简单任务的注视时间。而在复杂任务条件下，低信息量情况下的注视时间明显长于高信息量情况下的注视时间。本研究的结果表明认知负荷、水平和刺激材料的信息量对被试视觉搜索的注视时间均产生了影响，提示我们，要在多个因素与多个角度下思考视觉搜索的效率，如王丽岩等人的研究从刺激材料是动态还是静态，刺激条件是平面还是立体等角度出发，其实质均是信息量一个变量[3]。而笔者认为，对于复杂任务的注视时间高于简单任务注视时间，表明信息加工的负荷程度对于视觉搜索的影响不可忽视。在复杂任务中，高信息量注视时间短于低信息量注视时间，表明信息量的增加并没有成为视觉搜索的负担，相反有利于搜索效率的提高。而在简单任务中两者没有差异，说明随着认知负荷的增加而增加信息量是有利于视觉搜索效率的。其原因可能与被试的专项知识经验有关，尽管信息量增加了，但是被试们仍然清楚哪些是预判的关键信息。对运动员的注视频率比较表明，在简单任务条件下，新手组与专家组在注视频率上差异不显著，而在复杂任务条件下，专家组被试注视频率显著性的少于新手组注视频率。显然，认知负荷越大，新手组被试搜索的效率越低，这可能因为在复杂任务中，新手组被试的视觉搜索加工与专家组有差异。专家组被试可以将“自下而上”与“自上而下”加工结合得更好，而新手组被试则没有这些认知加工的优势。

4.2.2 羽毛球运动员视觉搜索的模式

“视觉搜索模式指被试在视觉搜索时采用的信息搜索方式，包括对刺激材料的注视次数、眼跳距离以及各个注视点所组成的注视轨迹等”[6]。注视次数是注视材料的难易程度的一个指标；而眼跳距离则反映了注视广度，如果一次注视能够容纳很多信息，经过信息提取后，转移到下次注视时就要跳过较大的距离。“如果一次注视仅能注视有限的、很少的内容，则眼跳距离就会很小”[2]。研究结果显示，认知负荷越大，被试注视次数越多，被试运动水平越高注视次数越少。复杂任务条件下的眼跳距离明显大于简单任务条件下的眼跳距离。专家组被试的眼跳距离明显大于新手组被试。就本研究而言，专家注视次数少，眼跳距离大；注视轨迹更趋集中；而新手注视次数多，眼跳距离小，注视轨迹比较分散。本研究与王丽岩的研究在注视轨迹上专家与新手表现出了相反的趋势，这可能与本研究采用的刺激材料的不同信息量有关，在对高信息量图片注视时，专家能够充分利用对手位置信息，而新手几乎很少注视对手位置信息，专家对对手位置信息的加工造成了在注视广度上要超过新手[3]。由此得知，专家组被试在一次注视时对较多的信息进行了加工，说明专家的注视策略更为集中，表现出精炼的信息搜索能力。在注视轨迹上，专家组被试的注视轨迹比较简单和集中，新手组被试注视轨迹比较复杂与分散。由此看出，专家组被试比新手组被试采用了更为合理的视觉搜索模式。对视觉信息的利用，明显受到了寻求策略的影响。本研究发现，专家组被试的注视轨迹比新手组被试更加集中，这与 Ripoll的研究相一致。他在对拳击运动员的眼动研究中发现，“专家注视轨迹比新手趋向于紧凑与集中；出现这种差异可能是由注视行为的不同组织方式而引起的，专家的注视行为是‘综合型’的，而新手的注视行为是‘分析型’的”[15]。综合型是把不同的单个信息按照内部的逻辑关系与记忆组化互相结合起来，而不是对单个信息的单独分析。本研究的结果也证实了以往研究中的一致观点：专家视觉搜索中采用的是高频率的短时注意，即对更多领域的一种更为广阔的注视策略。本研究还发现，刺激材料的信息量对注视策略没有显著影响，而认知负荷则是一个关键的因素，这就提醒我们，在进行视觉搜索的注视策略的训练时，要充分考虑到认知负荷的影响。

4.2.3 羽毛球运动员视觉搜索的分配

“视觉搜索的过程就是通过注视运动情境中的各个部位信息，提取出有价值信息的过程”[6]。进而对这些提取出来的信息进行认知加工，以便做出下一步的选择。如此，专家组被试能否做出正确预判，观察到有效的信息区域也就是有效部位是预判绩效的关键。本研究的实验结果表明，在简单任务条件下，专家和新手都把注意力主要注视在手臂与球拍部位信息上，注视的时间达到了总时间的50％以上，但相对来讲，专家的注视时间则超过了总注视时间的70％。尽管新手和专家都知道预判的关键信息在于手臂与球拍，但是在实际注视过程中，专家便显出了更为集中与精炼的趋势。新手把与专家注视时间上的差异多用在了躯干与下肢部位上。显然，由于专项知识与经验的欠缺，新手对关键信息的把握还差很多。本研究还发现，同样是专家，在对信息量不同的材料注视上，对于高信息量的图片，专家比新手更多地注意了对手位置信息。在复杂任务中这种表现更为明显。在对复杂任务预判中，尽管关键信息仍然在手臂与球拍，但是与简单任务相比较，注视时间占总注视时间已经大大减少了。但专家仍然明显高于新手。新手损失的注视时间更多地分配在躯干与下肢，而专家损失的时间更多分配给了对手位置与场地关系。通过对本研究结果的分析，我们可以看出，手臂与球拍是羽毛球练习者预判对手接球方式与线路的重要线索，球拍的信息提供了预测出球方向的主要线索，而持拍手臂信息可能是预测出球力量和球速的主要线索。本研究与Abernethy和Russell所做的研究结果相一致[9]。而Jackson和Mogan使用空间遮蔽研究法对网球发球预判的方向进行了研究，得出相似的结论，即“专家组被试的主要注视部位为持拍臂与球拍”[14]。在高信息量复杂任务预判中，专家除了注视持拍臂与球拍之外，也关注对手与场地的情况，新手则很少关注对手的位置，这也说明了专家组被试注视的视野比较宽，范围比较大，这可能主要是因为专家组被试经过多年的专项训练，对于对手的动作预判从总体运动情境上有整体的把握，而且能够在具体的关键细节上提取重要的信息。而新手组被试运动水平较低，相当多的注意放在了躯干与下肢部位。也可能是因为，专家在进行信息加工时，较多的采用了外周视觉，进行整体的平行扫描，而新手则采用了局部的系列扫描。这在一些研究中得到了证实[14]，Tyldesley等人的研究同样发现，“专家组被试不仅动作预判绩效明显好于新手组，而且，觉察行为比新手组被试更具有一致性和建设性，注视的部位与时间也不同，搜索的模式是从具体信息到整体信息的把握，而新手组被试则不同，只注意具体的细节，很少从整体去考虑”。

5 结论

1.专业运动员与初学者都善于利用较多的信息来加快动作预判速度，二者在简单任务中的动作预判准确率优于复杂任务中的预判准确性，而信息量主要影响专业运动员动作预判准确性。

2.专业运动员注视时间低于初学者，在复杂任务中，二者在高信息量的注视时间少于低信息量的注视时间，且专业运动员比初学者注视频率更少。

3.两组被试复杂任务中注视次数与眼跳距离多于简单任务，专业运动员注视次数少于初学者，眼跳距离多余初学者，注视轨迹比初学者更为集中。

4.在视觉搜索分配上，专业运动员与初学者都主要关注球拍与持拍臂，但是，在复杂任务与高信息量中，专业运动员比初学者更多关注场上对手与场地位置关系。

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