2022年6月16日，北京师范大学心理学部胡啸博士（第一作者）和北京师范大学心理学部---教育部人文社科重点研究基地发展心理研究院、中国基础教育质量监测协同创新中心罗良教授（通讯作者）在实验心理学领域知名期刊Journal of Experimental Psychology: General上发表了题为“Are the contributions of processing experience and prior beliefs to confidence ratings domain-general or domain-specific?”的研究成果。该研究使用元记忆的贝叶斯推理模型作为分析工具，探讨了元认知过程的内在机制在不同认知领域之间的一般性。

元认知(metacognition)又被称为“对认知的认知”，指的是个体对自身认知过程的监测与控制。元认知监测反映了个体对自身认知活动与任务完成状况的评估，它对于后续认知过程的有效调控和认知策略的合理使用具有重要意义。在实验心理学领域，研究者经常使用信心判断范式来研究元认知监测，即要求被试完成某个认知任务（如知觉辨别任务或记忆任务），并在每个试次的作答完成后对自己给出答案的信心程度进行评定。

元认知领域的一个重要研究问题是元认知监测的内在机制是在不同认知领域（如知觉和记忆）之间保持一致，还是在每个领域中具有独特机制。针对这一问题，研究者通常要求同一组被试完成不同领域的信心判断任务，并计算每个任务的元认知分辨率(resolution)，它反映了个体的信心判断结果能否有效区分作答正确与错误的试次；如果被试在正确试次中给出高信心判断，而在错误试次中给出低信心判断，则元认知分辨率较高。以往研究认为，如果不同领域任务中的元认知分辨率存在显著相关，则说明元认知机制存在跨领域一般性。然而，关于这一相关是否显著存在，以往研究存在较大争议。

本研究认为，元认知分辨率并不是考察元认知机制领域一般性的最佳指标。这是由于元认知分辨率反映的并不是元认知过程自身的表现，而是元认知监测结果与任务成绩之间的关系，而这一关系会显著受到任务形式的影响。即使在同一认知领域中，当任务要求不同时，个体在元认知监测时利用的线索也会存在差异，进而导致信心判断结果对任务表现的预测程度存在差异。因此，元认知分辨率的跨领域相关系数可能会低估元认知机制的领域一般性程度。

为了更好地考察元认知机制的领域一般性，本研究使用课题组之前提出的元记忆贝叶斯推理模型(Bayesian inference model for metamemory, BIM)作为数据分析工具。元记忆是元认知的子成分，具体指个体在记忆过程中的元认知监控。BIM模型认为，个体在评估自身记忆成绩时，会同时利用当前记忆任务中的加工体验(experience)和在任务开始前已经形成的关于自身记忆能力的先验信念(prior belief)，并通过一个贝叶斯推理过程来评估当前记忆材料能够被成功回忆的后验概率；个体在元记忆过程中利用加工体验和先验信念的程度由参数Pexp来刻画，Pexp越高则个体利用体验的程度越高、利用信念的程度越低。本研究首次将BIM模型拓展到知觉元认知领域，并考察了Pexp在记忆和知觉领域是否存在显著相关。与元认知分辨率不同，Pexp纯粹反映了元认知过程自身的加工机制，因此是探索元认知机制领域一般性的更好指标。

图1  BIM模型示意图

本研究包含3个实验，每个实验招募了68名被试。在实验1、2中，被试完成了不同形式的知觉与记忆任务，并在任务中给出信心判断。数据分析结果表明，元认知分辨率（使用以往研究中常见的meta-d’/d’为指标）的跨领域相关系数较弱，但Pexp具有较强的跨领域相关。实验3进一步证明，即使在同一认知领域（知觉）中，当任务形式不同时，meta-d’/d’也不具有跨任务相关，但Pexp的跨任务相关仍然显著，支持了本研究的理论观点。

图2 meta-d’/d’和Pexp的跨领域相关系数（以实验1为例）

为了进一步考察Pexp和meta-d’/d’的跨领域相关之间的差异，本研究对信心判断数据库(The Confidence Database)中的6项已发表研究进行了元分析，结果表明Pexp的跨领域相关显著高于meta-d’/d’。因此，meta-d’/d’可能确实低估了元认知机制的领域一般性，而基于Pexp的结果表明个体在元记忆监测时利用加工经验和先验信念的内在机制具有较强的跨领域相似性。

图3 针对Pexp和meta-d’/d’的跨领域相关系数差值的元分析

北京师范大学心理学部胡啸博士为该论文第一作者，北京师范大学心理学部---教育部人文社科重点研究基地发展心理研究院、中国基础教育质量监测协同创新中心罗良教授为该论文通讯作者。其他作者包括心理学部发展心理研究院杨春亮副教授。本研究得到国家自然科学基金(32171045, 32000742)资助，特此表示感谢。

文章链接：https://doi.org/10.1037/xge0001257

课题组网站：http://metacog.bnu.edu.cn/

参考文献：

Hu, X., Zheng, J., Su, N., Fan, T., Yang, C., Yin, Y., Fleming, S. M., & Luo, L.* (2021). A Bayesian inference model for metamemory. Psychological Review, 128(5), 824-855.

Hu, X., Yang, C., & Luo, L.* (2022). Retrospective confidence rating about memory performance is affected by both retrieval fluency and non-decision time. Metacognition and Learning. Advance online publication.