Effect of Short-Term Badminton Training on Global Motion Perception in Adults
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摘要:目的
探讨短期羽毛球训练对成年人整体运动知觉(GMP)的影响。
方法招募训练组被试21名,均为羽毛球培训班成员,控制组被试20名,由普通在校大学生组成。训练组接受10周的羽毛球训练,控制组不进行任何针对性训练。实验前后2组均须完成羽毛球落点知觉任务和GMP任务。
结果训练组训练后在羽毛球落点任务中的判断准确率显著高于训练前,整体运动知觉的阈值低于训练前,而控制组未呈现相似的变化。
结论短期羽毛球训练不仅可有效提高成年人在训练相关的视运动知觉任务中的行为表现,还能改善成年人在更一般性的、与训练无关的GMP任务中的行为表现,羽毛球经历积累的视运动知觉经验具有较好的迁移性。
Abstract:ObjectiveTo investigate the effect of short-term badminton training on global motion perception (GMP) in adults.
Methods21 participants in the training group were all members of the badminton training class, and 20 participants in the control group were ordinary undergraduates. The training group received 10 weeks of badminton training, and the control group did not carry out any regular physical training. Both groups completed the landing point perception task of a flying shuttle and the GMP task.
ResultsThe training group showed a significantly higher accuracy in the landing point judgement task and a lower threshold value in the GMP task than those before the training; while the control group did not exhibit similar changes.
ConclusionThe short-term badminton training may improve not only adults' performance in training-related visual motion perception tasks, but their performance in more general and training-independent tasks (e.g., GMP task). The visual motion perception experience accumulated by badminton training may be better in terms of transferability.
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体育锻炼或急性运动(acute exercise)对认知功能的积极作用得到了大量研究[1-3]的证实,但多数研究聚焦于运动对注意、工作记忆或执行功能等高级认知功能的影响[4-6],较少关注低级认知加工过程(如知觉过程)。知觉是高级认知功能的基础,探讨体育锻炼对知觉的影响同样具有重要意义。
整体运动知觉(Global Motion Perception,GMP)是指在一定视觉场景中,个体通过整合跨空间的局部运动信号,将各局部移动元素的轨迹整合成一个更具全局性的大刺激,并从中获取运动速度和方向等信息的过程[7] 。如果将足球场作为一个视觉场景,运动员们在场上不停地快速移动以协助同伴进球或阻断对手射门。此时,场上每一名运动员相当于一个局部移动元素,移动轨迹因其与带球运动员的空间位置关系不同而不同,但观众能通过整合每名运动员的移动信息而得到整个视觉场景的整体运动信息。GMP是视觉功能的重要组成部分,它还与运动能力[8-10]、阅读能力[11]以及认知能力下降[12]等密切相关。因此,探索能够进一步提高正常个体GMP或改善因老龄化、疾病导致的GMP下降的训练方案具有重要意义。
有研究[13-15]发现,GMP可通过实验室的知觉训练得到改善,但经典的知觉训练产生的知觉学习具有很强的特异性,当检测分辨的任务、检测对象的某一物理特征甚至检测目标在视野中呈现的位置不同时,之前的学习效果就会减弱甚至消失[14-17]。通过经验积累产生学习效应的知觉学习被认为有更强的迁移性或泛化性,可改善人们在一系列注意、知觉等认知任务中的行为表现[18-19]。如研究[20-22]发现,球类运动员更具有GMP优势。Overney等[20]向被试呈现左右平动(horizontal translation)的随机点阵(运动一致性设计为15%、10%和5% 3种水平),要求被试判断点阵的整体运动方向。结果显示,3种一致性水平下网球运动员的准确率均显著高于非网球运动员。Liang等[22]研究发现,羽毛球运动员在随机点阵任务中的运动一致性阈值显著低于短跑运动员和非运动员,而后两者的运动一致性阈值不存在显著差异,提示羽毛球运动对运动员GMP的改善可能源于羽毛球运动本身的特性(如丰富的动态信息)而非一般性体力活动。上述结果表明,借助球类运动进行的知觉学习可能具有很好的迁移性,即知觉学习效果更容易迁移到更一般性的、与训练内容无关的知觉任务中。球类运动的这种优势可能与以下两方面有关:①球类运动属对抗性运动,运动中需根据视觉捕获到的动态环境信息快速调整自己的行为反应,因此球类训练虽以提高专业技术为目的,但也同时提高了视觉动态信息处理能力;②相对于实验室单一的知觉训练任务,伴随球类运动进行的视觉训练更为复杂,具有更高的迁移性。
上述球类运动对GMP影响效果的研究均来自被试间设计,这类研究存在以下两方面的局限:①被试间设计无法分离先天因素对实验结果的影响,积极性结果只能证明球类运动经验和GMP之间存在相关关系,但难以解决GMP优势是高专业能力的原因还是结果这一问题。②运动员多数自小接受某项专业训练,而儿童时期的神经和行为可塑性最强[23],因此,横向对比实验结果难以推广到所有人群特别是可塑性相对较低的成年人。成年后的视觉运动经验积累特别是球类运动经验是否能改善成年人的GMP敏感性目前仍不清楚。此外,刺激速度可能影响个体在GMP任务中的行为表现。如Kassaliete等[24]调查了2055名6~19岁被试在2(°)/s、5(°)/s、8(°)/s 3种速度下的GMP,发现被试的运动一致性阈值随着刺激速度的提高而上升(知觉能力下降)。至今极少有研究探讨刺激速度在知觉学习诱发的GMP变化中的作用。
基于此,本文应用心理物理学方法考察短期羽毛球训练对成年人GMP的影响,并通过对比快、慢2种速度水平的刺激进一步揭示羽毛球运动对GMP的影响特点。先前研究[21-22]发现,羽毛球运动员的GMP优于非运动员,这为本文选择羽毛球运动作为干预手段提供了有效依据。虽然相关研究[18]发现视频游戏也能改善GMP,但视频游戏借助电脑等电子设备呈现,且互动发生在虚拟网络空间中,对个体的视敏度、身体健康和真实生活中的人际交互能力可能存在一定的负面影响;而调查研究[25]发现,拍类运动的身心健康综合价值促进效应较高,且我国羽毛球运动人口数仅次于跑步人口数[26],因此,以羽毛球运动为模型探讨真实生活中的球类运动经验对成年人GMP的影响比以视频游戏为模型具有更好的社会意义和生态效应。
基于羽毛球运动的项目特征(运动过程的复杂性和开放性、动态视觉信息的丰富性)及知觉学习中关于复杂任务迁移性更高的结果,假设:①短期羽毛球训练能改善成年人在训练相关的知觉任务中的行为表现(球落点知觉能力);②训练可提高成年人GMP,即训练组训练后在随机点阵任务中的运动一致性阈值显著低于训练前,且这种训练效应在快速条件下更为显著。
1. 研究方法
1.1 研究被试
招募训练组被试21名,均为羽毛球培训班成员,由在校大学生和社区健康成年人组成;控制组被试20名,由普通在校大学生组成。2组被试在后测前均不知道后测的存在。训练组有7名被试(男性5名,女性2名)未采集到后测数据,最终14名被试(女性9名)的数据有效;控制组20名被试(女性11名)的数据均有效。所有被试视力或矫正视力正常,无白内障、青光眼、黄斑变性等眼部疾病。所有被试在实验前均签署知情同意书并完成一份体育运动经验调查问卷。
1.2 实验设计和程序
采用三因素混合实验设计。自变量1为组别,含训练组和控制组;自变量2为测试时间,含前测和后测;自变量3为刺激速度(GMP任务速度)/任务难度(羽毛球落点知觉任务难度),含慢速[2.4(°)/s]、快速[9.5(°)/s]/难、易2个水平。测试时间和刺激速度/任务难度为被试内因素。因变量为运动一致性阈值和落点判断准确率。
由专业羽毛球教练员对训练组进行为期10周(2次/周、2 h/次)的羽毛球训练课程。每次课程的基本内容包括准备活动(5 min)、上次课程内容复习(20 min,如正手发高远球30次、正手高远球动作30次、反手放网动作30次、杀上网步伐4组)、本次课程技战术要领学习(集中教学20 min,学生分组练习70 min,具体内容包括正手击高远球、正反手放网和挑球等)、放松活动(5 min)。控制组保持原有生活和学习习惯,不进行任何针对性训练。2组被试实验前后都进行羽毛球落点知觉任务和GMP任务测试,测试在安静的房间内进行,视距约60 cm,1次测试持续约30 min。
1.3 刺激和任务
1.3.1 羽毛球落点知觉任务
实验材料来自以往研究[27-28]中世界高水平羽毛球单打竞赛录像的100个片段。其中:难条件片段有60个,每个片段持续时间为480 ms,录像截停点为运动员准备击球但球还未与球拍接触的时刻;易条件片段有40个,每个片段持续时间为1280 ms,录像截停点为球被击出的第800 ms。测试时屏幕中首先呈现白色“+”1000 ms,紧接着呈现比赛片段,要求被试尽可能快速且准确地判断球员可能将球打到前半场还是后半场(不考虑左右),并做出按键反应。按键设置在被试间进行平衡。在正式测试前,每名被试先完成4个练习试次,以熟悉测试程序。
1.3.2 GMP任务
刺激为水平随机运动点阵,所有刺激呈现在刷新率为60 Hz、分辨率为1920×1080 pixel的电脑屏幕上。在黑色屏幕中央呈现一个直径为12 cm、视角为11.42°的白色圆框,内有100个白色圆点。点的密度为0.88点/cm2,大小为2 px。点阵内部分点作为信号点以2.4(°)/s或9.5(°)/s的速度向左或向右一致运动[29-30],其他点作为噪声点以相同速度无规则随机运动。运动信号的一致性水平指信号点占总点数的比例,被试达到实验程序设置的正确率所需的一致性水平即为整体运动一致性阈值。GMP较差的被试需要更高比例的信号点才能对点阵的整体运动方向做出正确判断,即GMP越差运动一致性阈值越高。
GMP任务流程如图1所示,首先在黑色屏幕中央呈现红色注视点提醒被试开始实验(只在开始时呈现一次),然后呈现水平随机运动点阵,之后呈现白色圆点(白色圆点在被试做出反应之后持续200 ms)。接下来呈现新的随机运动点阵,如此循环。要求被试在点阵出现后尽可能快速且准确地判断点阵的整体运动方向,并做出按键反应。实验采用“2下1上”的适应性阶梯法控制运动信号的一致性水平,即连续2次反应正确则降低1个步长(根据被试行为反应提高或降低的阈值的量),1次反应错误则上升1个步长,追踪70.71%正确率水平下的运动一致性阈值[31]。要求被试共完成8次反转(阈值由降低变为提高或是相反),点阵的起始一致性水平为100%,前2次反转步长为10%,从第3次反转开始步长变为5%。步长为5%的后6次反转转折点处一致性阈值的平均值为被试的运动一致性阈值,前2次反转的阈值因不稳定而删除。每种速度的测试共包括2组,每组约35个试次。被试自主控制组间的休息时间。正式实验前会进行20个试次的练习。
1.4 数据分析
使用JASP(https://jasp-stats.org/)统计工具进行数据分析。①对被试人口学信息进行描述性统计,使用独立样本t检验比较人口学信息的组间差异;②对被试在2个任务中的行为表现进行描述性统计分析;③以周运动时长为协变量对被试行为表现进行方差分析。羽毛球落点知觉任务:对被试表现进行2(组别:控制组/训练组)×2(测试时间:前测/后测)×2(难度:难/易)的三因素重复测量方差分析,组别为被试间变量,测试时间和难度为被试内变量;对易条件下的行为表现进行2(组别:控制组/训练组)×2(测试时间:前测/后测)的重复测量方差分析。GMP任务:对运动一致性阈值进行2(组别:控制组/训练组)×2(测试时间:前测/后测)×2(速度:快速/慢速)的三因素重复测量方差分析;分别对慢速和快速条件下的运动一致性阈值进行2(组别:控制组/训练组)×2(测试时间:前测/后测)的重复测量方差分析。使用partial η2评估效应量,然后对以上方差分析中潜在的交互作用进行简单效应分析。P<0.05表示存在显著性差异。
2. 研究结果
2.1 被试的人口学信息
对2组被试的人口学信息进行描述性统计(表1)。独立样本t检验结果显示,训练组年龄显著大于控制组[t(32)=−3.93,P<0.001],训练组周运动时长显著大于控制组[t(32)=−2.34,P=0.026]。2组被试的学历、运动年限、周观看体育比赛时长、电子游戏行为(如半年内游戏时间、上月游戏时间、游戏年限)均无显著差异(P>0.05)。
表 1 人口学信息描述性统计结果(M ± SD)Table 1. Descriptive statistics of demographic information变量 训练组(n=14) 控制组(n=20) 年龄/岁 29.74±9.50 21.33±1.35*** 学历 4.28±0.61 4.20±0.41 运动年限 4.68±4.86 2.45±3.79 运动时长/h·周−1 7.43±6.79 3.20±3.73* 周观看体育比赛时长/h·周−1 1.54±2.12 0.73±2.02 半年内游戏时间 0.57±0.94 1.00±1.08 上月游戏时间 0.50±0.86 1.05±1.10 游戏年限 2.64±4.75 3.90±4.22 注:学历数据以等级表示,1~5分别表示小学、初中、高中、大学、研究生;游戏时间以等级表示,0~3分别代表没有玩过、每周1~5 h、每周5.1~8.0 h、每周8 h以上;***表示控制组与训练组相比,P<0.001;*表示控制组与训练组相比,P<0.05。 2.2 羽毛球落点知觉任务结果
羽毛球落点知觉任务描述性统计结果如表2所示。为避免速度与准确率的权衡效应,进一步计算了逆效率分数(反应时/准确率,Inverse Efficiency Score, IES),分数越高表示行为表现越差[32]。
表 2 羽毛球落点判断结果描述性统计结果(M ± SD)Table 2. Descriptive statistics of badminton landing point judgment results测试时间 任务难度 组别 正确率 反应时/ms IES 前测 难 控制组 0.51 ± 0.04 1243.89 ± 486.52 2443.00 ± 952.73 训练组 0.57 ± 0.08 1785.56 ± 684.50 3162.26 ± 1121.06 易 控制组 0.74 ± 0.13 1346.84 ± 518.13 1896.10 ± 794.63 训练组 0.84 ± 0.13 1834.43 ± 509.47 2320.22 ± 1092.45 后测 难 控制组 0.52 ± 0.06 1060.82 ± 369.79 2106.89 ± 908.99 训练组 0.57 ± 0.07 1611.24 ± 425.04 2851.74 ± 656.26 易 控制组 0.73 ± 0.13 1272.30 ± 527.83 1802.36 ± 760.97 训练组 0.92 ± 0.06 1553.26 ± 236.65 1690.25 ± 231.45 描述性统计结果显示,训练组每周运动时长显著大于控制组,为排除周运动时长对研究结果的影响,将周运动时长作为协变量,对羽毛球落点判断任务的准确率进行方差分析。结果显示,测试时间的主效应显著[F(1,31)=6.43,P=0.016,partial η2=0.17],难度的主效应显著[F(1,31)=65.82,P<0.001,partial η2=0.68],测试时间和组别的交互作用显著[F(1,31)=5.85,P=0.022,partial η2=0.16],三因素交互作用显著[F(1,31)=6.70,P=0.015,partial η2=0.18]。进一步简单效应分析结果显示,控制组在易[F(1,31)=0.26,P=0.62]和难[F(1,31)=2.13,P=0.16]2种条件下,前后测的正确率差异均不显著;训练组在难条件下前后测正确率差异不显著[F(1,31)=0.15,P=0.70],在易条件下后测正确率显著高于前测[F(1,31)=14.80,P=0.002]。对易条件下的IES进行两因素(测试时间和组别)重复测量方差分析,结果如图2所示,测试时间和组别的交互作用显著[F(1,31)=6.53,P=0.016,partial η2=0.17]。进一步简单效应分析发现,训练组后测IES显著小于前测[F(1,31)=10.52,P=0.007],而控制组前后测IES无显著差异[F(1,31)=0.02,P=0.879]。结果证明,短期羽毛球训练可改善个体在难度较低、与训练内容相关的视运动知觉任务中的行为表现。
2.3 GMP任务结果
表3为前后测运动一致性阈值的描述性统计结果。将周运动时长作为协变量,对数据进行三因素重复测量方差分析。结果显示,测试时间[F(1,31)=4.25,P=0.048,partial η2=0.12]、速度[F(1,31)=164.22,P<0.001,partial η2=0.84]的主效应显著,测试时间和组别的交互作用显著[F(1,31)=6.11,P=0.019,partial η2=0.17],其余主效应和交互作用均不显著(P>0.05)。对测试时间和组别的交互作用进行简单效应分析发现,控制组前后测差异不显著[F(1,31)=0.012, P=0.916],训练组后测显著小于前测[F(1,31)=7.53, P=0.018]。分别对2种速度下的运动一致性阈值进行两因素(测试时间和组别)重复测量方差分析发现:在慢速条件下,测试时间、组别的主效应和两者的交互作用均不显著(P>0.05);在快速条件下,测试时间和组别的交互作用显著[F(1,31)=5.13,P=0.031,partial η2=0.14]。简单效应分析结果如图3所示。训练组后测运动一致性阈值显著小于前测[F(1,31)=5.20,P=0.042],控制组前后测无显著差异[F(1,31)=1.04,P=0.322]。结果证明,短期羽毛球训练提高了成年人对快速整体运动的知觉能力。
表 3 前测与后测运动一致性阈值描述性统计结果(M ± SD)Table 3. Descriptive statistics of the motion coherence threshold of the two groups in pre- and post-test测试时间 慢速 快速 控制组 训练组 控制组 训练组 前测 13.94 ± 11.08 11.67 ± 5.67 44.08 ± 14.80 46.40 ± 15.47 后测 14.06 ± 13.47 8.72 ± 2.08 50.25 ± 16.87 44.61 ± 18.51 3. 讨 论
GMP对人类更好地适应周围的动态环境具有重要意义。先前研究发现,长期处于动态信息丰富的视觉场景的个体(如视频游戏玩家和球类运动员)有着较优的GMP(较低的运动一致性阈值),提示视运动知觉经验的积累和更优的GMP之间可能存在一定的相关关系。本文发现:训练组训练后对羽毛球飞行落点的知觉准确率高于训练前,在GMP任务中对整体运动信息的知觉阈值低于训练前;而控制组没有表现出相似的变化。这说明短期羽毛球训练不仅可提高成年人在与训练相关的视运动知觉任务中的行为表现,还可改善成年人对快速整体运动信息的知觉能力,与研究假设相符。这一结果与先前横向研究[20-22]得到的结果一致,且进一步将先前横向研究中“球类运动经历和更优的GMP能力”间的相关关系拓展为因果关系,为羽毛球运动对GMP的影响提供了有力的证据。
3.1 羽毛球训练对专业相关的知觉能力的影响
球类运动员与专业相关的视运动知觉优势已被广泛证实[27,33-34]。应用相同的实验材料和范式,Jin等[27]发现,专业羽毛球运动员在易条件和难条件下球落点判断任务中的准确率均显著高于非运动员,但本文仅在易条件下观察到训练效应。结果的差异可能与2个条件下的任务难度、任务涉及的认知过程、训练经历不同有关。虽然在2种条件下的任务相同,都要求被试根据录像片段判断球的落点,但在2个条件下所提供的信息量差异极大。在难条件下,录像片段的持续时间为480 ms,录像截停于球与拍接触前的瞬间,被试只能借助运动员击球前的位置和肢体姿势等信息来推断运动员可能将球打到什么位置,运动知觉的对象(球)和运动线索的供体(运动员的身体动力学信息)是分离的。难条件下的任务完成完全依赖于预判过程,需要丰富的专业知识积累,相对而言,专业运动员拥有几年甚至十几年的专项训练和比赛经验,而本文中仅10周的训练能积累的专业知识非常有限。在易条件下,录像截停时球已飞过网并且接近落点,被试可更多地根据球的飞行速度和方向来判断球可能的落点,对专业知识的需要相对较少,较短时间或业余训练即可改善个体在这一任务上的行为表现。综上所述,本文结果证实,短期羽毛球训练可提高与训练内容相关的视运动知觉能力,为其是否能提高迁移性指标(GMP)的效果奠定了前期基础。
3.2 羽毛球训练对专业无关的GMP的影响
本文发现10周羽毛球训练后个体在快速条件下GMP能力有所提高,这说明羽毛球运动对视运动知觉的改善作用可以从训练相关的任务迁移到更具一般性的、与训练无关的GMP任务中。羽毛球运动对视运动知觉的这种泛化影响可能与羽毛球运动的复杂性和视觉动态信息的丰富性有关。作为一项开放性对抗项目,羽毛球运动过程极其复杂,涉及多类知觉、球路预期认知过程。当训练任务的复杂度高于测试任务时,知觉训练的学习效应更可能被迁移[35],如包含视觉注意[36]、对比度敏感性[37]等的视频游戏训练可以提升游戏选手在简单的GMP任务中的行为表现[38]。羽毛球运动集小场地、快速度和高时间压力于一身,动态信息极为丰富。虽然它不以视觉训练为直接目的,但通过视觉预判球的落地点对赢得比赛非常关键,它要求运动员在短时间内分析、整合大量视觉动态信息,如球本身的运动信息、运动员在运动场中的跑动信息和持拍臂的挥动信息等。先前已有大量研究[39-41]证明,球类运动经历可能改变个体在各类视觉任务中的行为表现,如季朝新等[41]发现,羽毛球运动员相比新手在完成多目标追踪任务时探测刺激的觉察率更高。
在速度、组别、测试时间三因素交互作用不显著但速度主效应显著的前提下,尝试对不同速度条件下的数据进行两因素方差分析,发现实验操纵的影响主要发生在快速GMP上,即短期羽毛球训练经验仅改善了成年人快速GMP能力,但不影响慢速GMP能力,这可能与以下两方面因素有关:①个体可能存在分别对慢速和快速整体运动更为敏感的两套不同的系统[42],这两套系统发育速度不同[43] 、易受损性不同[44-45],对训练的敏感性可能也不同。如:Meier等[44]发现,弱视儿童的GMP损伤在慢速运动上的表现更为明显;Bogfjellmo等[46]发现,在1.6(°)/s和5.5(°)/s速度下老年组的GMP敏感性均显著低于青年组,且在1.6(°)/s速度下GMP损伤表现得更为严重。②羽毛球运动过程中的视运动知觉是在高时间压力下进行的,视觉信息加工的目的是判断动态环境中高速飞行的球的速度和方向,因此,羽毛球运动可能更多地训练了快速整体运动的加工系统。由于本文的训练持续时间和训练强度远低于专业羽毛球训练,本文结果难以推断长期、专业的羽毛球训练是否可同时改善慢速和快速GMP能力。另外,Yang等[47]基于多类训练任务的研究提出,在知觉学习中可能存在跨任务的一般性知觉学习能力。由于实验设计的局限性,本文无法进一步揭示羽毛球训练改善成年人GMP的具体机制,不能区分成年人经短期羽毛球训练后GMP的改善是源于训练对GMP的直接作用还是训练对跨任务的一般知觉学习能力的改善。
本文也存在一定的局限性。①没有设置活动对照组,难以直接排除“观察到的结果不是由羽毛球这一特定的项目训练而是由单纯的体力活动增加引起的”这样的观点;“羽毛球训练更侧重于改善快速GMP”这一结论是在未发现速度、组别和测试时间3个因素存在交互作用的前提下,对不同速度条件下数据进行两因素方差分析发现的,且简单效应分析得到的训练组前测和后测运动一致性阈值差异虽显著(P=0.042),但接近0.05的统计检验临界值,统计效度较弱。②采用的分组方式不是随机分组,可能会对实验结果产生一定影响。结论的可靠性有待后续研究通过更严谨的实验设计和招募更多的训练组被试证实。另外,足球、网球等运动和羽毛球运动在动作的复杂性和场景的动态性上存在一定相似性,相关研究[20]也发现,网球运动员在特定难度随机点阵任务中的行为表现优于非运动员,因此后续研究有必要全面探讨球类运动与GMP间的关系,以期筛选出提高GMP最有效的运动方式。
本文结果对GMP知觉学习的应用研究具有一定的指导意义。如前所述,知觉学习效应的迁移或泛化是当前知觉学习应用领域面临的极大挑战[48-49]。相较于先前研究发现的可以提高个体GMP泛化程度的知觉学习方法,如实验室点阵任务训练或电子游戏活动等[38, 50],至少对弱视群体和正常群体而言,融合体能、技能、认知能力及更具社会性和娱乐性的羽毛球训练是改善或提高其GMP的更好选择。而且,研究[51]发现,GMP的损伤还可能引发或伴随其他认知功能的损伤,如GMP能力下降可能导致机动车驾驶过程中对危险的感知力下降,阅读障碍儿童[11]、弱视者[52]和自闭症患者[53]等均表现出GMP异常。虽然迄今并无直接证据证明,通过运动训练提高GMP可以有效改善上述认知缺陷或临床症状,但本文为上述功能障碍康复方案的制定提供了一定启示,今后的实验研究可进一步探讨GMP的改善和上述功能障碍改善间可能存在的因果关系。
4. 结 论
本文初步发现,短期羽毛球训练不仅可有效提高成年人在训练相关的视运动知觉任务中的行为表现,还可改善成年人在更一般性的、与训练无关的GMP任务中的行为表现,羽毛球经历积累的视运动知觉经验具有较好的迁移性。
作者贡献声明:石磊:实施研究方案,制定训练方案,撰写论文初稿;作者贡献声明:朱子良:采集、分析、处理数据,校对文稿,核对数据;作者贡献声明:付庆镕:招募被试,实施训练方案;作者贡献声明:金花:设计、实施研究方案,提出论文框架,修改论文。 -
表 1 人口学信息描述性统计结果(M ± SD)
Table 1 Descriptive statistics of demographic information
变量 训练组(n=14) 控制组(n=20) 年龄/岁 29.74±9.50 21.33±1.35*** 学历 4.28±0.61 4.20±0.41 运动年限 4.68±4.86 2.45±3.79 运动时长/h·周−1 7.43±6.79 3.20±3.73* 周观看体育比赛时长/h·周−1 1.54±2.12 0.73±2.02 半年内游戏时间 0.57±0.94 1.00±1.08 上月游戏时间 0.50±0.86 1.05±1.10 游戏年限 2.64±4.75 3.90±4.22 注:学历数据以等级表示,1~5分别表示小学、初中、高中、大学、研究生;游戏时间以等级表示,0~3分别代表没有玩过、每周1~5 h、每周5.1~8.0 h、每周8 h以上;***表示控制组与训练组相比,P<0.001;*表示控制组与训练组相比,P<0.05。 表 2 羽毛球落点判断结果描述性统计结果(M ± SD)
Table 2 Descriptive statistics of badminton landing point judgment results
测试时间 任务难度 组别 正确率 反应时/ms IES 前测 难 控制组 0.51 ± 0.04 1243.89 ± 486.52 2443.00 ± 952.73 训练组 0.57 ± 0.08 1785.56 ± 684.50 3162.26 ± 1121.06 易 控制组 0.74 ± 0.13 1346.84 ± 518.13 1896.10 ± 794.63 训练组 0.84 ± 0.13 1834.43 ± 509.47 2320.22 ± 1092.45 后测 难 控制组 0.52 ± 0.06 1060.82 ± 369.79 2106.89 ± 908.99 训练组 0.57 ± 0.07 1611.24 ± 425.04 2851.74 ± 656.26 易 控制组 0.73 ± 0.13 1272.30 ± 527.83 1802.36 ± 760.97 训练组 0.92 ± 0.06 1553.26 ± 236.65 1690.25 ± 231.45 表 3 前测与后测运动一致性阈值描述性统计结果(M ± SD)
Table 3 Descriptive statistics of the motion coherence threshold of the two groups in pre- and post-test
测试时间 慢速 快速 控制组 训练组 控制组 训练组 前测 13.94 ± 11.08 11.67 ± 5.67 44.08 ± 14.80 46.40 ± 15.47 后测 14.06 ± 13.47 8.72 ± 2.08 50.25 ± 16.87 44.61 ± 18.51 -
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