得更差，而控制组则完成得更好。
驾只对两组匹配未进行任何的实验处理时，向平均数回归将会
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第十二章个别差算写夏i_产一
发生。这个效应与前面的一个例子相同，即当两名被作为B学生的
错误“匹配”发生时，再次测量的成绩表明，优等生会从B提高到
A…，而其他人则从B下降到c＋。既然我们已经预料到此情境中向
平均数回归的存在会导致组间的差异（控制组会好些），那么我们该
怎样评估我们的研究结果呢？既然我们可能预料到处理（领先）组由
于回归假象而导致更糟糕的成绩，那么这是否意味着处理组由于领
先计划的实施而真的提高了呢？
回答这个问题是不可能的，因为在领先的威斯汀豪斯一俄亥俄评
估中，回归假象的值不能被计算出。在上一段中，我们对这类研究中
的回归假象作出了合理的推测。更适当的是，由于不知道回归假象
怎样影响结果，所以不应该在那个研究的基础上得出任何结论。
一般而言，难于估计大小的回归假象在这类研究中是很有可能
存在的，并且这个事实已经被广为接受了。那么，为什么还要做这样
的研究呢，尤其当重要的政治、经济栩社会决策可能会以其研究结果
为依据时。这个问题是由坎贝尔和厄尔巴克（1970a，b）以及西西雷
利和他的支持者（Cicirelli； 1970t Evans和Schiller．1970）提出的。
他们的答案迥然不同，并且他们提出的问题类型也常常是科学家所
面临的，但科学却从来不能解决的问题。坎贝尔和厄尔巴克提出，坏
信息比根本没有信息还要糟糕：如果适当控制的实验不能被执行，那382
么应该没有数据被搜集。另一方面，埃文斯和希勒（ Schiller）反驳
道＋“这个立场不能理解每一个程序都将被最武断的、轶事的、盲目推
祟的和主观的手段评估”（p； 220）。坎贝尔和厄尔巴克同时指出，“当
科学的威信被用来支持那些科学评价不可能情况下的报告时，我们
就可以判定它发生了误导”（1970b，p．224）。作为一个根本的解决
办法，他们提出召集“由争论中不属于任何一方的专家组成的”委员
会来决定这件事。
按照严格的逻辑范围来说，这个问题可能是不可解决的；但我们
仍能完全赞同，一个研究应该根据可行的最好科学程序来实施。威
斯汀豪斯一俄亥俄研究是如何被适当实施的？最好的方式是在实验
开始时把参加者随机分配到无处理或处理（领先）条件中。在淌除混
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／实验心理学
淆因素上没有什么其他的办法除了随机分配。但让寻求治疗程序帮
助的一半儿童不接受任何的训练是不公平的。当然＋刚开始人们无
法保证这个程序确实有益；因为它正是研究者所要揭示的。当给有
病的控制组安慰剂而不是治疗药物时，同样的问题在医学研究中也
出现了。但要注意，对这个问题应该从两方面讨论·从长远的角度来
看＋针对治疗有效性的细致研究中会有更多的人获益，而不会由于治
疗的暂停遭受损害。
除了随机分配还有其他的解决办法。一个可能是把所有儿童都
随机分配到不同的组中，并接受不同的程序以相互抵消这些程序的
效力。这里有一个困难，即训练程序可能表现出相等的效力。那么
就无法知道其中哪一个更好了。
当儿童被随机分配到处理和无处理条件中时，什么会发生？下
面让我们探讨由南赖特迈耶和雷米（1986）所做的一个四年半的纵向
实验。被试是来自美国大城市贫穷家庭的80个儿童。一出生就有
一半的儿童被随机分配到无处理控制组。这些控制儿童参加一个日
照料中心直到实验结束，但他们没有接受任何特别的教育处理。其
余的一半则被随机分配到处理组。他们的日照料中心包括一个用于
阻止心理延迟的领先型程序。实验中的所有被试都是正常出生的，
并且体重至少五磅。在出生后的最初五分钟里，用一个量表测量了
新生儿的生理反应性＋该量表类似于第Z章中介绍过的布雷泽尔顿
修订的那个。这个测试的结果表明，在控制和实验组中都有一半多
点的新生儿的生理反应不理想。因此，我们在这个实验中区分出了
四组：实验的（包含教育的日照料）／理想的、控制的（普通的日照料）／
理想的、实验的／不理想的以及控制的／不理想的。
四岁半时的智力测量显示了三个重要的发现。首先，出生五分
钟测得生理水平理想的儿童在智力测验上的得分较高，而那些生理
水平不理想的儿童则得分较低。其次，与控制组被试相比，在测验的
言语部分，教育处理组儿童略好些I在操作部分，实验组则要好得多。
最后，大部分教育效应是由于一个交互作用；不理想控制组被试在智
力测验的所有方面都很差；结果如图12…4所示。这个交互作用类
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第十二章个器
理想的 不理想的
出生时测得的分数
图12—4布鞲特迈耶和雷米（1986）的结果
表明教育处理与出生时的健康对后来54个月大的幼儿知
煎／作业分数的交互作用。同样，未写出但仍能看出的智力
测验的言语和拙量部分的交互作用。
似于第2章提到的协同作用例子。由于事后的调查揭示了两组被试
间高度类似的家庭背景，因此布赖特迈耶和雷米能够安全地推出早
期教育有着重要意义——尤其对那些出生时生理水平不理想的儿
童——这一结论。
从问题到实验：基本内容
问题动机与情绪在智力作业中起什么作用？
你们当中许多人可能是数学恐怖的——你只是憎恶数学课、数
学作业和数学考试。而另一些人则可能不喜欢某种类型的考试，比
如短文考试或多项选择考试。如果你属于上述一种群体，或如果你
有着能影响你的测验和考试成绩的喜好或憎恶＋那么你正在展现动
机和情绪对作业的效应。辨认此类喜好和憎恶对于小学老师来说特
别重要，因为一旦一名学生开始憎恶某一事情，雪球效应就会出现。
例如，假设一个小学生出于某种理由开始不喜欢数学了，那么那个学
生将不仅发现数学考试可恶，而且还友现学数学也同样可恶。不学384
习新的数学概念将导致糟糕的测验成绩，进而又会增加这种厌恶感，
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如此等等。
有关认知探索方面的情绪观点在此不细述了。德韦克（ Dweck）
及其同事确定了两个一般目标，这两个目标是儿童从事智力活动时
所具有的，并且它们在述及儿童有智力的原始理论中就已经显而易
见了（Dweck和Bempechat．1983；Dweck和Elliott，1983）。一些
儿童采用的目标被称为成绩目标。这些儿童似乎竭力不显得愚蠢；
他们想要显得聪明和不被同伴或老师给予否定评价。采用成绩目标
的儿童有着德韦克所说的一个智力的实体理论。这些儿童相信，他
们具有的锟合智力可以由其他人的评价和他们在智力任务上的表现
而得到最适当的估计。其他儿童则倾向于采用学习目标，该目标使
得他们通过学习新技能和知识来竭力变得更聪明些。他们相信智力
是通过刻苦工作和努力就能被提高的一组技能和知识，该理论被德
韦克命名为工具性提高理论。这些目标怎样影响儿童的作业？在一
些环境中这些目标是有益的吗？在此将讨论这些间题。
问蹲儿童的动机月标怎样影响他们的智力作业？
我们可能预期，儿童的目标对他们作业的影响会与任务要求发
生交互作用（ Hetherington和Parke，1986）。相对于新学习和高努
力的要求而言，快速、准确和正确操作的要求可能会使实体理论家们
完成得更好。而对工具性提高理论家们来说则相反，新学习和高努
力的要求可能会导致更好的作业。
假设任务性质与儿童的动机目标将会发生交互作用，即任务
要求与动机目标一致时智力作业将会最好，而两者有冲突时则会阻
碍他们智力任务的完成。
验证这个假设的一个实验设计要求两组儿童：实体组和工具性
提高组。每组都应该在两个条件下接受测试：成绩目标和学习目标。
因此，这将是一个由被试变量作被试间变量和测试条件作被试内变
量而构成的混台设计。
包含这两个变量的根本原因是为了了解它们之间的交互作用。
当实验变量中的一个变量是准自变量时，比如被试变量，这是很重要
的。因为被试变量必须被选出来并且不被操纵，所以在发现一个真385
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第十二章个踊差异s发展f
实自变量对被试变量的不同水平上的分化性效应方面是重要的。
这个研究中首先要做的事情是选出这两组被试。不利的是，满
足该目的的公开测试还没有。但是，德韦克已经提供了一个区分实
体理论家和工具性提高理论家的简单方法。让儿童从两个对智力的
陈述中选出一个，而且这两个陈述或者反映成绩目标或反映学习目
标。因此，依据这个原则你可以造出许多个陈述对（比如16个）。儿
童在此测验上的分数是选择某类陈述的次数。此例中实体分数将从
O变化到16。你可能产生的一些陈述类型的例子如下：
1．（a）你可以学习新东西，但你的聪明才智不会变化。
（b）聪明才智是只要你想就能提高的东西。
2．（a）tlt出错时我会觉得自己聪明。
（b）学会怎样做事情时我会觉得自己聪明。
3．（a）第一个交考卷时我会喜欢学校的功课。
（b）学习新东西时我会喜欢学校的功课。
4．（a）做容易的功课时我会觉得自己聪明。
（b）正在读一本难理解的书时我会觉得自己聪明。
确定儿童组属的最容易办法是，计算所有参加测试儿童实体分
的中数（印中位数）。然后再把高于中数的儿童分配到实体组，把低
于申数的其余儿童分配到工具性提高组。
建立一个可靠有效的测验是极其困难和耗时的。你可能发现，
在你的测验中得到一个广泛的分数分布也是困难的。为了确保获得
分数很高和很低的儿童，你可能需要修订你的测验问题直到产生好
的分数分布为止。
确定好每组成员之后（大约每组中15会是一个好的最低数），你
将需要设置测试情境了。在这里，德韦克和贝姆佩查特描述
了几种让实体和工具性提高儿童选择的任务，并要求他们估计自己
会做得怎么样。这些任务在难度和作业目标（学习或显得聪明）上不
同。作出选择后，给所有儿童都呈现中等难度的相同任务。因此，他
们通对先前的指导语操纵了儿童对任务的感知。同样的程序在本实
验中仍可使用。你可以用与德韦克用过的类似的指导语，然后让儿
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