开源PsychoPy用于脑与认知课程的实验案例

谭平 周开军 李桂梅 覃业梅 何静

摘要：该文针对脑与认知课程较难开展相关实验的问题，提出将 PsychoPy 引到脑与认知的课程实验中，介绍了 PsychoPy 的特点以及优势，并设计内隐注意力的实验案例，然后从案例设计思路、原理和方法到实验教学评价对该案例进行了详细阐述，旨在帮助同学们通过实验掌握认知科学相关知识和科学实验流程，为后续相关课程和技术的学习奠定基础。

关键词：脑与认知；PsychoPy；内隐注意力；脑机接口；实验案例

中图分类号：G642      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）30-0143-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

脑与认知是智能科学与技术专业和人工智能专业的重要基础知识课程，体现了脑科学、认知科学、人工智能及计算机和信息科学等多学科领域交叉的特点[1-2]。该课程要求学生掌握脑与认知科学的基本概念、知识结构及其在现实生活中的应用，熟悉认知相关的智能科学技术方法、原理与应用等，了解相关领域的研究现状和发展趋势，对已有成果展开分析与讨论，为今后进一步的学科探索打好基础。

1 脑与认知课程教学现状

1.1 教师大多来自工科，对脑与认知科学教学经验不足

脑与认知课程由于涉到多个学科与领域，因此讲授脑与认知内容的教师自身应具备多专业交叉的知识和技术素养，而现实是课程教师大多来自工科背景，缺乏脑科学、认知科学和心理学相关基础，知识结构对于讲授脑与认知内容还是明显不足。另外，脑与认知知识结构、教学目标、实验内容也没有统一明确的认识，因此教师讲授脑与认知内容时缺乏统一的培养模式，教学因人而异也比较困难。因此，需要教师参与培训，提高知识水平，同时制定统一的教学大纲与实验体系，确保实验内容与教学内容一致[3-4]。

1.2 部分实验内容与认知科学教学内容联系不够紧密

脑与认知课程现有教学主要以讲授为主，较少开展相关脑与认知相关的实验。已开设该课程的学校，他们的实验也主要以图像识别、语音信号、神经网络等相关内容为主，而较少触及认知科学的相关实验[5]。

1.3 实验教学配套设备不足

脑与认知实验平台尚未完全建立，不少实验课程采用临时开设的方式，实验内容简单，与实际需求严重脱节。脑与认知的实验教学一般需要配套软硬件环境的支撑。在建设脑与认知实验教学软硬件环境时，应从实验教学内容和实验环境条件出发，有计划地建设脑与认知应用型实验平台[6]。另一方面要充分调动教师的积极性和创造性，结合实验环境和资源开发具体的实验案例，并根据实验内容编写配套的实验指导手册。

2 脑与认知实验案例的设计与探索

脑与认知课程中包含脑科学和认知科学，因此相关认知实验是非常重要的实验教学内容。通过实验可以帮助同学们快速了解认知实验的流程，提高对脑与认知课程的进一步理解。本案例设计是利用开源软件PsychoPy设计内隐注意力实验[7-9]，其他理解、记忆、脑机接口等相关认知实验设计过程类似。

2.1 PsychoPy的介绍

PsychoPy 是一款基于 Python 语言完全开源的专门为编制心理学实验程序而设计的一款免费软件[7]。该软件是英国诺丁汉大学 Jonathan Peirce教授等人开发，2003发布第一版，2018年发布第三版，最新版本号为 2021.2.3，官方网址为 https：//psychopy.org。凭借其易用性和稳定性，能够替代传统实验软件E-prime等心理学实验软件[10]。

2.2 PsychoPy的实验设计流程

PsychoPy 给用户提供两种实验设计方式：图形模式和代码模式。其中图形模式，用户可通过图形界面的简单设置，就能很快设计一个实验。编程模式需要用户有较好编程能力。这里以图形模式介绍设计流程。图形模式中包含三个界面：一个流程（Flow）；一个或多个环节（Routines），它们在流程中组合到一起；还有一些组件（Components），它们将用在各个环节中。

其中组件是实验中的基本单元，典型的刺激组件包括图像、文字组件，而响应组件包括鼠标、键盘组件等。这些组件在实验过程中能表达某个需要的动作，也可連接外部硬件设备。Builder 中有许多组件，表1 列出了常用组件。

环节（Routines）主要定义各组件的交互过程，包含一个或多个刺激，以及响应。当然也可包括其他内容，例如指令提示、反馈信息或者其他消息等。一次试验可以包含多个环节。

流程 Flow 在 Builder 界面的下方。Flow 实际就是一个流程框架图，可以控制各环节的顺序以及各环节重复的次数（通过插入 Loop 控制循环次数）。Flow 中的每个环节按顺序执行，其中一个环节执行完后，按顺序执行下一个环节，如果有循环的话，就执行循环，循环结束后， 执行下一个环节，直到退出。

图形模式设计实验的步骤主要有4步：

第1步： 刺激呈现设计；

第2步： 收集实验者的反馈信息；

第3步： 设计重复次数，并改变每次内容；

第4步： 提取所收集的实验数据；

第5步： 分析实验数据和结果，得到相关结论。

2.3 PsychoPy 认知实验举例

这里以 Posner Cueing实验为例，该实验是为了研究内隐注意力的影响[8]。该实验中，参与者注视屏幕，然后屏幕上会呈现一个刺激，参与者必须快速响应，判断刺激目标是在左边还是右边。在目标出现之前，屏幕上会短时间内出现一个暗示方向的三角形，它暗示目标出现是左边还是右边。通常情况下，这个三角形暗示的方向与目标的位置一致，这样参与者的注意力会转移到该三角形暗示的位置上，期待目标在这个位置出现。而在某些时候，这暗示的三角形会指示错误的位置，目标方块会出现在错误的一边。通过观察参与者响应速度，能测量注意力的影响，当目标出现在注意的位置时，大部分人的响应会快一些。下面介绍设计流程。

1） 设置刺激呈现

本实验中，需要呈现一个暗示信号，该信号可以用类似箭头的三角形实现，点击组件界面中多边形即可插入多边形组件。为了保证方向指示，采用锐角三角形，其参数设置为宽100，高200。除了暗示信号外，还有目标信号，这里直接使用正方形，其出现的位置将在左边或右边。图 1 是该实验的设计图，其中主要环节是 trails，而 ITI 环节设置为每次实验的短暂停顿。在 trial 环节中，有暗示和目标两个组件实现刺激呈现。它们的参数包括形状、大小和停顿时间等，图2中是这两个组件的示意图，其中（a）和（b）表示暗示信号和目标信号方向一致，而（c）和（d）表示不一致。

2） 收集实验者的反馈信息

环节中的按键组件完成对实验者反馈信息的收集任务。实验者在刺激呈现后，判断目标刺激出现的位置，然后按键回复。判断目标出现在左边时，按左键；目标出现在右边时，按右键。按键 Key 组件的主要属性设置值如表2所示。

3） 设计实验重复次数

在流程界面上点击插入循环块。由于试验中有一些参数，需要建立一个参数文件。该文件可以在 xlsx表格文件中设置，其中第一行是表头，第二行开始是各参数的值，如表3 所示。该xlsx文件添加到trials属性的conditions中。

4） 提取实验数据，并分析获得结果

实验结束后，在 data 目录文件夹下保存了以实验名称为开头的csv文件，该文件包含了trial的所有实验数据。本实验中，可以进行数据分析，例如统计准确率、暗示与目标一致时的响应速度，不一致时的响应速度。表 4列出了一個实验者的具体统计数据。从统计信息中可以看出，当暗示和目标不一致时，实验者平均响应时间为1.21秒；而暗示和目标信息一致时的，实验者平均响应时间为0.63 秒。由实验可以得出结论，当视觉刺激出现在被注意的空间位置时，被试的反应速度要更快（相比刺激出现在不被注意的空间位置时，反应时缩短约60 ms）。这个结论可以用于解释人们生活中的一些常识，例如驾驶员开车时左右看后视镜，这样的动作有益于提高驾驶员在出现危险情况时反应判断的速度。

3 结论

本文介绍了PsychoPy的特点以及在认知实验中的应用，并以Posner内隐注意力实验作为案例进行详细介绍。可以看出PsychoPy能非常方便快速地搭建脑与认知的一些基础实验，帮助同学们通过实验掌握认知科学相关知识和科学实验流程，为后续相关课程和技术的学习奠定基础。

参考文献：

[1] 王志良， 脑与认知科学概论[M]， 北京邮电大学出版社， 2011.

[2] 刘柯，邓欣等.智能科学与技术专业的“认知科学基础”课程建设探析[J].教育教学论坛，2020， 461（15）：84-85.

[3] 赵秀洁，冷珊等.脑与认知科学课程的混合式教学探索与实践[J].计算机教育，2019， 298（10）： 31-33+55.

[4] 孙美艳，刘微等.实验教学中大学生创新能力培养的探究[J].吉林医药学院学报， 2021， 42（06）： 467-468.

[5] 刘思耘、江帆，认知心理学经典实验范式[M]，华中师范大学出版社，2014.

[6] 代煜，许林.脑与认知科学基础课程中学生创新能力培养方式探索[J].计算机教育，2017， 274（10）：54-56.

[7] PsychoPy Manual [EB/OL]， [2021-8-30]. http：//www.psychopy.org.

[8] Peirce Jonathan， MacAskill Michael. Building experiments in PsychoPy [M]. Sage Publish， 2018.

[9] Meyerhoff， H.S.， Papenmeier， F. Individual differences in visual attention： A short， reliable， open-source， and multilingual test of multiple object tracking in PsychoPy. Behav Res， 2020， 52： 2556–2566.

[10] Garaizar P， Vadillo MA. Accuracy and precision of visual stimulus timing in PsychoPy： no timing errors in standard usage. PLoS One. 2014， 3;9（11）：e112033.

【通联编辑：李雅琪】