（一）内隐学习的定义

在内隐学习的研究中，研究者们面临的最为关键的问题就是对内隐学习的界定，即究竟什么是内隐学习。目前较有代表性的定义大致有以下几种。

Arthur Reber最早于1965年提出“内隐学习”一词。用他早期著作中的话说，内隐学习就是无意识获得刺激环境中的复杂知识的过程。在这一过程中，个体并没有意识到或者陈述出控制他们行为的规则是什么，但却学会了这种规则。

而在Lewicki，Czyzewska和Hoffman（1987）的眼中，内隐学习是指被试获得具体知识，然而说不出他们所习得的知识，甚至意识不到他们已有所学习的情况。

Mathews（1989）则认为内隐学习是不同于外显学习的另一种学习模式，它是自动化的、无意识的，而且能更有效地发现任务变量间不显著的协变关系。

我国学者杨治良（1993）也于同期开始关注内隐学习，他以无意义字母串为材料，提出了内隐学习的“三高特征”：高选择力、高潜力、高效性，对内隐学习的定义予以辅助。

Cleeremans和Jimenez（1996）主张如果知识是在无目的状态下获得的，并且能够无意识地影响行为，那么发生的应该是内隐学习。

Seger（1998）认为内隐学习以一种偶然的方式发生，无须运用有意识的假设—检验策略，无须被试获得足够的有意识的知识，它就能提高被试在测验中的成绩，是新材料的学习，不涉及先前已有表征的激活，是健忘症患者能够进行的学习。

Frensch（1998）在对内隐学习的概念进行实质分析的基础上提出，内隐学习即无目的、自动地获得事件或客体间的结构关系，也就是说，个体还没有意识到环境的结构关系，学习便发生了。

（二）内隐学习的相关理论

虽然内隐学习的存在已经得到公认，但是我们对内隐学习的机制仍旧知之甚少。尽管也有研究者关注了机制问题，但是由于研究范式各不相同，几乎没有形成一般性的理论框架，随处可见的往往是针对具体实验范式提出的理论模型。内隐学习研究开始于人工语法学习，因此这一领域发展较为成熟的理论模型多针对人工语法范式下的内隐学习。目前人工语法范式下，较有影响的四个计算模型分别是Druhan和Mathews提出的THIYOS分类器系统（THYIOS Classifier System，1989），Servan Schrieber和Anderson提出的竞争组块模型（Competitive Chunking，1990），Brooks和Hintzmanthe提出的范例模型（Exemplar Models，1978），以及Dienes，Cleeremans和McClelland提出的联结主义模型（Connectionist Models，1991）。这些模型都在一定程度上解释了限定状态人工语法学习的原理，它们都强调确实有一些内容可以到达意识层面，比如规则、组块、总体类似性以及激活模式；而内隐知识则残存在力量模式中，它决定着什么内容适合到达意识层面。我国学者郭秀艳和杨治良（2002）曾经对这四种模型进行过详尽的评介。在人工语法范式之外，近年来研究者们也开始关注SRT任务下的内隐学习机制，但研究仍处于探索阶段，未形成系统的理论模型。纵观整个内隐学习研究领域，现存的机制模型都来自不同的数据基础，因此很难判断哪个更为准确。我们认为普遍性或许可以作为评估的一个标准，即一个好的模型应该不仅能解释某特定范式下的内隐学习，还能推广到其他研究范式下。相信随着研究方法的进展，一个能广泛解释各种内隐学习机制的模型有望构建成功。

（三）内隐学习的相关研究方法(www.daowen.com)

1967年，Reber设计了限定状态人工语法，并提出了内隐学习的概念。从此，一个崭新的研究领域——内隐学习产生了。目前通常采用的内隐学习研究方法有如下几种。

1.人工语法（Artificial Grammar Learning）

人工语法学习范式由Reber于1967年提出。在典型的人工语法实验中，主试在学习阶段向实验组被试呈现符合语法的字符串，通过指导语，要求被试记忆字符串，引导他们单纯识记，而不探究字符串之间的内在联系或规则。在后续的测验中，实验组被试被告知，刚才的学习材料是有规律的，并被要求判断测验阶段的材料是否符合规律。而对照组被试在学习阶段就被告知学习材料有规律，且被要求努力探寻这些规律。如果实验组被试的判断高于对照组，而又难以用言语陈述自己判断的依据，就表明发生了内隐学习。我国学者杨治良（1991）曾经在Reber和Mathews等人的研究基础上，采用隐含关键字母“SCT”的记忆材料，发现了明显的启动。人工语法是内隐学习研究中最早产生也是最常用的范式。然而，这种范式一直存在争议。因为人工语法任务强调的是用指导语来控制学习的内隐性，但是这很难确保被试不自发采用学习策略。而且当被试被告知所学的字符串符合某种语法规则时，他们可能会在测试阶段通过回忆有目的地再学习。再者，由于个体的言语报告能力有限，有时无法报告知识未必说明个体没有意识到所学的知识。

2.复杂系统控制任务（Complex System Control Procedure）

Broadbent于1977年提出了以复杂问题解决为核心的系统控制任务。该范式采用模拟的生产和社会情境进行研究，如糖生产任务和城市交通系统，发现被试可以学会令人满意的控制行为，却回答不出他们已经学会的有关如何控制系统的问题。系统控制任务中潜藏的规律不明显且复杂，这使得知识无法通达到意识层面。该研究范式有一点显著区别于其他内隐学习任务，即被试在学习阶段是有意识地主动寻找规律。Broadbent等人将这种有目的、充分注意但自己觉察不到的学习称为非选择性学习。系统控制任务和其他的内隐学习范式相比，外显过程可能比内隐过程发挥了更重要的作用（Buchner等，1995）。从这个意义上来说，目前的系统控制任务可能不是一个好的内隐学习任务。而我们认为虽然从定义出发，生活中这类有目的但无法觉察的学习过程不像严格意义上的内隐学习，但它们普遍存在，可能具有更广泛的现实价值。

3.序列反应时任务（Serial Reaction Time Task）

Nissen和Bullemer于1987年提出序列反应时任务的范式。在这种研究范式下，被试只被告知将要进行的是反应时测试，他们的任务是对依次出现在不同空间位置的视觉刺激，按相应键尽快反应。但是他们不知道这些刺激是按某个固定但不明显的模式依次呈现的。在多次重复该固定位置序列（例如4—2—3—1—3—2—4—3—2—1）的情况下，被试的反应时会逐渐下降。这时插入一个随机的位置序列，被试的反应时就会突然增加。假如被试对随机位置序列的反应时显著长于对固定位置序列的反应时，就说明发生了序列学习。反应时任务结束后，被试还要接受测量外显知识的任务，通常是生成任务（Generate Task）。被试要根据屏幕上出现的刺激位置，预测下一个刺激出现的位置。如果反应时指标与生成任务的准确度相关很低，说明发生的是内隐学习。在序列反应时任务中，被试都始终不知道刺激呈现具有规律性，因此学习和提取过程都是“内隐”的，这就避免了人工语法任务的一大缺陷，即被试在测试阶段有目的地再学习。但是，研究者们对序列学习同样存在疑问。例如Perruchet等（1990）以及Shanks和St.John（1994）认为，用相关来证明内隐和外显的分离缺乏说服力。即便是高相关也不一定能否认内隐学习，因为内隐和外显知识会同时发展，甚至内隐知识会导致外显知识的发生。其次，用生成任务来测量外显的序列知识似乎也有问题，因为被试仍然没有被明确告知要按照先前任务中的序列规律来预测。因此，Perruchet和Amorim提出用再认和自由回忆任务来检测外显的序列知识。但Cohen和Curran（1993）认为即使是这两种方法，也未必仅仅测量了外显知识。

4.非显著协变关系学习法（Covariations of Nonsalient Stimulus Features）

非显著协变关系学习法是近年来发展出一种新的内隐学习研究范式，又称“潜在协变关系探测法”（Hidden Covariation Detection）（Lewicki等，1989）。这类方法的特点在于，如果刺激特征X出现，特征Y也必然出现，但它们的共变关系不易引起注意。例如，Lewicki（1986）向被试呈现一系列女性的头部照片，每张照片都伴有丰富的个性描述。其中，凡被描述为“善良”的女性，其头发都比被描述为“能干”的女性长（对另一组被试，协变关系恰好相反，即善良女性的头发较短）。在测试阶段，向被试呈现没有个性描述的新照片，要求被试对照片中的女性做出“善良”或“能干”的评价。结果发现，被试的评价与刺激间的协变关系一致：长头发的女性更多地被评价为是善良的，而短头发的则是能干的（用于平衡的另一组被试的评价则相反）。而在后来的面谈中，几乎无人报告刺激呈现中的协变关系。研究者因此推断被试获得的协变关系是内隐的。后来又有研究者们用不同材料构建非显著的协变关系，如Lewicki和Hill等人（1997）。这些研究都显示了被试对任务变量之间多重关系的无意识加工效应，证实了非显著协变关系内隐学习。除了以上介绍的四种常用的研究范式，概率学习、信号检测论以及信息论等研究方法也曾经被用于探查内隐学习。

（四）内隐学习在教育教学的应用

内隐学习是一种普遍存在的现象。任何学习中都同时存在内隐学习和外显学习这两种认知过程。在教学过程中，教师应当视学习对象和学习材料的特点，引导学生采用适当的学习方式。郭秀艳和杨治良（2002）的研究也表明，在学习复杂任务时应先具备一个内隐知识基础，然后再试图建立外显的任务模型。在内隐学习占优的条件下，教师采用更为宽松自然的方法，为内隐学习创造更多的条件。总之，教师在教学中不仅要关注外显的行为和表面现象，而且还要注意培养学生潜在的学习积极性和内隐学习潜能。