《Biological Psychology》：It’s Subjective! Effects of Perceptions of Success and Objective Outcomes on Feedback-Related Brain Activity in a Motor Learning Paradigm
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反馈加工影响运动学习与表现。重要的是，相同客观结果依据任务指导语的不同，可被主观感知为成功或失败。为理解练习条件如何影响反馈的奖赏价值，研究人员在参与者练习推盘任务（shuffleboard task）时记录其脑电活动（electroencephalograp
反馈加工影响运动学习与表现。重要的是，相同客观结果依据任务指导语的不同，可被主观感知为成功或失败。为理解练习条件如何影响反馈的奖赏价值，研究人员在参与者练习推盘任务（shuffleboard task）时记录其脑电活动（electroencephalography, EEG），并采用不同成功标准。研究人员使用混合效应模型，在试次水平上探究主观成功与客观误差如何相互作用于反馈相关电位中的奖赏正波（reward positivity, RewP）——该指标反映奖赏预测误差（reward prediction error, RPE）。结果表明，达到参与者任意设定成功标准的试次比被主观感知为失败的试次诱发更大的RewP波幅。此外，尽管较小客观误差比较大的客观误差也诱发更大的RewP波幅，但研究人员证实主观成功比客观误差解释更多的RewP方差。研究人员未发现充分证据表明成功标准调节客观误差与RewP之间的关系，提示误差大小与成功感知是并行加工而非相互替代的关系。总体而言，研究结果表明，赋予学习者表现结果以主观意义是教师调控练习过程中脑奖赏系统的有效简便途径，尤其因为主观结果解读对RewP的影响可大于客观准确性水平。最后，本研究还为RewP在可学习运动任务中对分级客观反馈和结果预期亦敏感这一文献增添了证据。
运动技能的习得依赖于练习过程中反馈的有效加工，而反馈相关脑活动是连接外部信息与内部奖赏系统的关键神经机制。研究者已证实，反馈加工影响中脑多巴胺环路的活动，进而与后续行为改变相关联。然而，练习条件如何调节这一神经机制，尤其是主观因素与客观因素在反馈加工中的相对作用，尚待深入探讨。本研究由Parma等人开展，发表于《Biological Psychology》，旨在考察在运动学习任务中，主观成功感知与客观结果误差如何分别及交互地影响反馈相关电位RewP。
OPTIMAL理论（ Optimizing Performance Through Intrinsic Motivation and Attention for Learning）指出，满足能力需求可提升学习者动机，而简单调整任务指导语以设定较易达到的成功标准，即可增强成功预期。然而，既往研究多聚焦于行为层面，或仅提供定性反馈，未能同时呈现分级客观误差与主观成功标准对神经活动的影响。本研究的核心问题在于：在可学习的运动任务中，主观成功感知与客观误差大小何者对RewP的解释力更强？二者是否存在交互作用？随着练习进程，预期变化又如何调节上述关系？
研究以50名右利手大学生为被试（样本来源于Parma等人2023年较大规模研究的数据集），采用迷你推盘任务。被试坐于桌前，用左手将金属内核塑料圆环推经遮挡板，目标为95厘米外27厘米×27厘米网格中心。被试随机分配至大成功区组（27厘米×27厘米，易标准，n=28）或小成功区组（9厘米×9厘米，难标准，n=22）。练习共10组，每组10试次，组间休息1分钟。每试次后，屏幕呈现成功区轮廓2000毫秒，随后以红/绿色高亮显示落点方格1000毫秒（绿色表示成功区内，红色表示区外），再呈现1000毫秒绿勾+300毫秒"正确"音或红叉+450毫秒"错误"音。反馈呈现时程设计旨在增强奖赏/惩罚感受，同时避免与ERP成分时间重叠。练习前以Edinburgh Handedness Inventory评估利手性。脑电采用64导BrainVision actiCAP系统，按扩展国际10-20系统放置19个头皮电极（Fp1、Fp2、F3、Fz、F4、FC3、FCz、FC4、C3、Cz、C4、CP3、CPz、CP4、P3、Pz、P4、T7、T8），在线参考为左耳垂，接地电极AFz，采样率250Hz，阻抗低于25kΩ。原始数据经1-40Hz带通及60Hz陷波滤波后，进行独立成分分析（independent component analysis, ICA）去除眼动等伪迹。RewP分析时提取反馈 onset 后230-350毫秒窗口，以个人差异波（成功减失败）在Fz、FCz、Cz的最大峰值为中心取40毫秒平均幅值。行为数据以iPad天花板拍摄结合LabView?软件ScorePutting程序计算径向误差（radial error），公式为(x2+y2)1/2，x与y为落点相对目标在纵横轴的偏差。统计分析采用R软件，构建三个线性混合效应模型，以RewP为因变量，分别检验主观成功（模型1）、客观误差（模型2）及二者交互（模型3，以组间变量zone替代试次内success以避免多重共线性）的效应，试次、径向误差经被试内中心化，成功与组别采用正交对比编码，非正态残差采用半参数自助法获取稳健置信区间。
研究结果部分呈现如下。
**模型1：主观成功对RewP的影响**
该模型以主观成功（成功区内vs.区外）、试次及其二次项为固定效应，结果显示成功的主效应显著（β=2.86，p<0.001），成功试次RewP波幅显著大于失败试次，表明主观成功性感知增强反馈的奖赏价值。试次数目的主效应为负（β=-0.11，p=0.037），提示随练习进行RewP波幅总体下降，反映结果预期性增强。试次二次项及交互作用均不显著（ps≥0.305）。补充模型纳入组别与成功的交互作用后，发现Zone×Success交互显著（β=3.00，p=0.011），小成功区组的成功效应更强（小成功区组：p=0.004；大成功区组：p=0.020），提示难度较高的成功标准使成功试次的奖赏信号更为突出。
**模型2：客观误差对RewP的影响**
该模型以径向误差及其二次项、试次及其二次项为固定效应，结果显示径向误差主效应显著为负（β=-9.53，p<0.001），较小误差对应较大RewP；试次数目主效应亦为负（β=-0.14，p=0.011）。径向误差二次项、试次二次项及交互作用均不显著（ps≥0.057）。
**模型1与模型2的比较：何者解释更多RewP方差**
似然比检验表明两模型均优于仅含试次的基准模型。尽管模型2（客观误差）参数更多，模型1（主观成功）的对数似然值更高、AIC更低且条件伪R2更大（模型1：0.47；模型2：0.44），提示主观成功解释更多RewP方差。
**模型3：主观成功与客观误差的交互效应**
该模型以组别（大/小成功区）、径向误差及其二次项、试次及其二次项为固定效应，结果显示径向误差主效应显著为负（β=-10.03，p<0.001），其二次项显著为正（β=19.30，p=0.033），表明RewP对误差的敏感性在较大误差处减弱；试次数目主效应显著为负（β=-0.12，p=0.039）。关键的Zone×Radial error（β=-4.38，p=0.326）及Zone×Radial error2（β=24.30，p=0.176）交互作用均未达到统计显著性，提示成功标准未调节客观误差与RewP的关系。
讨论部分，研究者对结果进行了多层面解读。在主观成功的神经奖赏效应层面，研究证实简单的任务指导语即可塑造学习者对结果的认知评价，进而调控中脑奖赏系统，这与Wilhelm等人（2019）关于认知任务中主观难度感知影响RewP的发现相呼应，但本研究进一步拓展至结果感知的实际操控而非仅预期操控。在客观误差的分级加工层面，RewP对分级客观反馈的敏感性支持其作为正性RPE指标的理论定位，且误差大小与成功感知呈并行加工模式，而非后者覆盖前者，这与Holroyd等人（2006）提出的认知评估模型一致——前额认知系统首先基于主观环境背景确立任务目标，基底神经节据此计算RPE。值得注意的是，研究者提出，负性反馈可能同时诱发FRN/N2成分，后者与RewP时间窗口重叠但极性相反，这或可解释为何试次数目的效应未受成功或误差调节而呈总体线性下降：成功试次的RewP随预期增强而减小，失败试次的FRN/N2因"更不可接受"而增大，二者在电压变化上可能相互抵消。
研究结论部分指出，本研究首次在运动学习任务中同时考察主观成功感知与客观结果对RewP的相对贡献。核心结论包括：第一，主观成功感知对RewP的解释力大于客观误差，为教师、教练及物理治疗师通过简单指导语调控学习者奖赏系统提供了实证支持；第二，RewP对分级客观反馈敏感，但此敏感性可能仅限于正性RPE范畴；第三，成功标准与客观误差的交互作用不显著，提示二者并行加工；第四，RewP随练习进程总体下降，但未发现成功或误差的调节效应，可能涉及RewP与FRN/N2成分的功能分离。研究者还指出，小成功区组的成功试次RewP更高，暗示"适度挑战"的成功标准可能最有利于维持奖赏信号强度与学习动机，这与最佳挑战点框架（optimal challenge point framework）相契合。未来研究应直接检验RewP与行为适应及长时记忆巩固的关系，并优化实验设计以更精细地分离主观成功与客观误差的交互效应。
