教學互動中師生腦間同步性及其調節因素

摘" 要" 教學互動是課堂教學的核心社會心理過程。本文聚焦于言語、非言語以及混合互動三種具體教學互動形式， 發現元認知加工、心理理論、工作記憶、言語加工、情緒等相關腦區的協同作用構成了教學互動的神經基礎。特別是人際腦間同步性（IBS）在識別有效教學互動中具有重要的神經標記物意義， 且受到教學能力、教學策略、知識經驗、情緒等多因素的調節。未來研究方向應側重于細化這三種教學互動的共享和特異性神經機制， 進一步考察IBS的其他調節因素， 并在研究設計和方法拓展上凸顯教學研究的生態效度， 以準確反映教學實踐的真實情況。

關鍵詞" 教學互動， 認知神經機制， 腦間同步性， 調節因素

分類號" B849： G44

互動是人與人或群體之間發生的交互動作或反應過程（顧明遠， 1998）。教學互動是一般性互動在教育教學中的具體化與語境化， 是課堂教學的核心社會心理過程， 深刻影響課堂氛圍的塑造（張偉平 等， 2020）、學習者在教學活動中的參與度與積極性（Sun et al.， 2022）以及對新舊知識之間聯系的建構（彭海濤， 2021）， 從而決定教學效果與教學目標的實現程度。鑒于教學互動在教學和發展中的重要意義， 教學互動的質量、策略和功能等相關問題受到了研究者的廣泛關注。近年來， 隨著認知神經科學發展和神經成像技術的進步， 從腦間神經科學視角研究教學互動的神經機制成為可能。本文即從這一視角對相關文獻進行梳理， 探討教學過程中師生不同類型互動的腦間同步性及其調節因素， 為深入理解教學情境中的互動過程、促進互動質量提供依據。

1" 教學互動中的腦間同步現象

人類的本質是社會的， 社會互動在日常生活中處于核心地位（Redcay et al.， 2019）。為揭示人際互動的發生機制， 研究者在傳統行為研究基礎上， 進一步采用認知神經科學手段來探秘互動過程中的大腦活動。然而， 大多數腦成像研究只測量單一個體的大腦活動， 雖能表征與社會認知相關的神經活動， 但卻忽略了多個大腦之間動態信息交互。因此， 為實時采集和測量兩個或多個個體之間的動態行為和神經活動， 多腦同時掃描這一技術已被廣泛地用于研究兩人或多人參與的人際互動， 囊括感知與運動、信息傳遞與加工、思維與決策等領域（李先春 等， 2018）。

人際互動研究采用的實驗范式大致可以分成三類：聯合行動范式（joint action） （Novembre et al.， 2016）、決策博弈范式（joint decision-making） （Ciaramidaro et al.， 2018）、“發起者”和“接收者”范式（Anders et al.， 2011; Smirnov et al.， 2019）。綜合以往研究發現， 在時間、空間或頻率上的大腦信號相關性或一致性——人際腦間同步性（interpersonal brain synchronization， IBS）， 可以作為一個識別有效互動過程的典型神經標記物。隨著腦成像技術的發展， 大腦數據分析方法也隨之革新， 例如基于小波變換相干性（wavelet transform coherence， WTC） （Zheng et al.， 2018）、皮爾遜相關系數（Holper et al.， 2013）等算法計算IBS。此外， 研究者還試圖使用格蘭杰因果分析（granger causality analysis， GCA）來研究互動雙方大腦信號間的因果關系（Pan et al.， 2018）。通過fMRI、ERP等方法， 研究者發現人際互動行為引起了包括前額葉（張丹丹 等， 2020; Bellucci et al.， 2019）、前扣帶回（anterior cingulate cortex， ACC） （?piláková et al.， 2020）、眶額皮層（orbitofrontal cortex， OFC） （張丹丹 等， 2020）、顳頂皮層（temporoparietal cortex） （張丹丹 等， 2020; Bellucci et al.， 2019）等在內的腦區激活。這些研究為教學互動神經機制的探討奠定了知識和方法學基礎。

教學涉及從教師到學習者的新穎信息的轉移（Nguyen et al.， 2022）。作為一種特殊而復雜的人際互動行為， 教學互動是否同樣會引發上述腦區的激活呢？迄今為止， 教學互動的認知神經機制研究主要關注的科學問題涉及：言語互動對教學的影響， 例如蘇格拉底式師生對話、師生合作問題解決、課堂教學互動風格等（Holper et al.， 2013; Takeuchi et al.， 2019; Zheng et al.， 2018）; 非言語互動對教學的影響， 例如師生身體同步、教師手勢（Holle et al.， 2008; Nozawa et al.， 2019; Quandt et al.， 2012; Takeuchi et al.， 2017）; 混合互動對教學的影響， 例如師生聯合合唱（Pan et al.， 2018）。那么， 基于不同互動形式的教學互動是否在師生腦區激活中具有共同性或特異性？下文將根據教師與學習者互動過程中信息傳遞的不同形式及其組合， 分析師生在這些過程中大腦活動變化特征。最后， 筆者從人際腦間同步的角度提出， 師生教學互動可能是一個“驅動?互動同步”的過程， 為揭示教學互動的潛在神經基礎提供進一步的理論依據。

1.1" 言語互動中的腦間同步

在教學活動中， 言語互動最先受到研究者的重視， 這是因為教學行為主要依賴于語言， 強調語言的表達和理解能力， 包括教師的講解、提問、反饋等。這類互動也可以被稱為側重言語互動（verbal interaction）的教學互動。在實時、復雜的教學互動過程中， 師生雙方離不開元認知能力對自身認知過程的監控和調節（Takeuchi et al.， 2017， 2019）， 以及利用心智化能力來理解有關自己與他人的信息， 并對他人的行為進行預測（Brockington et al.， 2018; Zheng et al.， 2018）。

因此， 面對面言語教學涉及認知互動和元認知能力的運用。例如， 教師通過元認知能力監控和調節自己的教學策略， 而學習者則通過元認知能力監控學習過程并調節學習行為。這些認知過程離不開前額葉的核心作用（Holper et al.， 2013; Takeuchi et al.， 2019）。Holper等人（2013）率先利用fNIRS技術記錄了教學互動中師生雙方大腦前額葉（prefrontal cortex， PFC）的活動。研究結果顯示， 在互動教學中， 數字、算術處理等涉及認知控制的任務引發了認知加工腦區的活躍， 進而激活了前額葉皮質， 成功獲得知識的學習者與教師在前額葉大腦活動上表現出同步現象。在另一項問題解決的實驗中， 教師在給出七巧板謎題提示后， 其PFC的活性增加， 收到提示后的學習者在任務解決后， PFC活性也隨之增加（Takeuchi et al.， 2019）。這表明， 教師和學習者的PFC共同參與解決問題時相關的元認知過程， 較高活性的PFC引發更高的認知功能促進了問題解決。

其次， 言語互動還涉及與心理理論相關的大腦網絡， 并影響了師生雙方的腦間同步性（Brockington et al.， 2018; Zheng et al.， 2018）。例如， 在互動和講授教學中， 師生在顳頂聯合區（temporoparietal junction， TPJ）的腦間同步顯著大于在視頻教學中的表現（Zheng et al.， 2018）。研究還發現， 教學信息可通過言語互動誘發教師右顳頂葉交界處和學習者前顳上皮層（anterior superior temporal cortex， aSTC）腦區之間較高的人際腦間同步性， 即異源腦區同步活動性增強的現象。另外， 師生IBS增加與學習者推理測試成績呈正相關。這說明教學互動過程， 教師并非盲目地傳遞教學信息， 而是需要對學習者心理狀態進行預測， 以便更有效地向學習者提問; 學習者也會整合信息， 以推斷教師行為的意義和意圖（Correia et al.， 2014）。當學習者只需要接受知識傳遞時， 則會引發師生心智化功能腦區的不對稱激活（Brockington et al.， 2018）。總之， 師生之間的心理理論相關腦區的IBS反映了雙方同知識相關方面的聯合心理活動， 與教師將知識傳遞給學習者的過程密切相關。

在面對面言語教學互動過程中， 與情感聯結有關的腦區也會激活。通過對比教學前后靜息狀態下腦間活動， 發現教學后師生在右側感覺運動皮層（sensorimotor cortex， SMC）的腦間同步性更強（Zheng et al.， 2020）。這說明進行知識傳遞和溝通對話時， 言語互動還能夠提供情感情緒交流的信息。因此， 教學互動不僅會影響師生關系， 還會促進師生間建立情感紐帶， 體現為情感聯結會隨著師生腦間同步性的增強而提高， 而情感的建立反過來又促進了教學互動的有效性。

除上述腦區外， 言語教學互動的神經基礎還包括與工作記憶及聽覺語言相關的腦區（Nguyen et al.， 2022）。教師進行課堂教學以及安排合理復習時， 師生的腦間同步性覆蓋了感覺皮層（sensory cortices）、顳上回（superior temporal gyrus， STG）和顳中回（middle temporal gyrus， MTG）， 并延伸到更高階的后內側皮層（posterior medial cortex， PMC）、雙側背外側前額葉皮質（dorsolateral prefrontal cortex， DlPFC）、右側內側前額葉皮質（medial prefrontal cortex， MPFC）以及雙側頂上小葉（superior parietal lobule， SPL）等腦區。其中， SPL與工作記憶中信息的操縱和編碼相關（Sahan et al.， 2019）。當學習者在學習新知識時， 工作記憶同時加工和儲存多種信息， 并對已有知識進行操縱和重排。而在教學互動過程中， 上述腦間同步性表明師生間創造了共享的語義知識， 并在教師和學習者之間保持一致的表征。

綜上所述， 教學中的言語互動主要與元認知加工、心理理論、語言加工等過程密切相關。位于額葉、顳葉、頂葉、顳頂聯合區、感覺皮層、運動皮層等腦區的腦間神經同步在互動過程中發揮了積極作用。

1.2" 非言語互動中的腦間同步

然而， 包括手勢、面部表情、目光接觸等一系列非語言行為的交流線索對于教學過程的影響也十分重要， 本文稱之為側重非言語互動（nonverbal interaction）的教學互動。教師使用肢體語言來示范動作， 或者通過面部表情和眼神來傳達情感和態度， 其對學習者成績表現的影響甚至超過了通過言語進行的教學互動。Nozawa等人（2019）考察了體態語言在教學互動的作用， 結果發現， 身體的同步會引起師生間PFC的IBS， 并對隨后的師生教學過程產生影響。在有效的非言語教學互動中， 教師和學習者的左側PFC活動也會發生同步變化（Takeuchi et al.， 2017）。與言語互動一致， PFC在非言語教學互動中同樣發揮著重要的作用， 教師和學習者互動中激活認知相應的腦區神經活動， 以共同完成教學過程。

實際上， 最簡單的交流條件——目光接觸， 也可構成相互反饋系統， 促進互動雙方間注意力共享。相對于間接凝視， 雙方在目光接觸過程中的PFC激活增強（Piazza et al.， 2020）， 互動雙方的人際腦間同步性也更強（Leong et al.， 2017）， 在行為上表現為發送者可以預測接收者隨后的注意力（Wass et al.， 2018）。此外， 更近的空間距離和更直接的目光接觸可以誘導雙方在DIPFC的人際腦間同步（Wang et al.， 2022）， 促進協作行為及溝通效率。此外， 面部表情的識別也是人際互動影響因素之一。當接收者觀察面部表情時， 發送者的顳葉、額葉以及運動皮層的大腦活動強度（Hirsch et al.， 2023）可以預測接收者特定情緒時的腦區激活（Anders et al.， 2011）。然而， 在目前的教育研究中， 利用超掃描技術探究目光接觸和面部表情內容的實證數據仍相對缺乏， 未來可以拓寬關于非言語行為對教學互動的影響的研究。

還有一些研究者采用視頻教學的實驗設計， 考察了教師手勢對學習者的認知神經過程的影響。目前教學互動的手勢研究主要分為兩種：指示性手勢和象征性手勢。其中， 指示性手勢明確指向物體， 用于具體信息的直接表達; 象征性手勢是強調抽象概念的表達， 需伴隨語言理解其含義。Holle等人（2008）較早對教師的象征性手勢進行研究， 發現該手勢描述語義時激活學習者左后顳上溝（posterior superior temporal sulcus， pSTS）、雙側頂下小葉（inferior parietal lobule， IPL）等腦區。STS在視聽整合過程中的具有重要作用， 而IPL是鏡像神經系統（mirror neuron system， MNS）的核心腦區。這兩個腦區的激活說明， 學習者能夠整合手勢和語義信息， 并通過觀察教師手勢來實現對教師行為、意圖和目的的理解。后續研究表明， 與指示性手勢相比， 教師在采取象征性手勢教學時， 學習者在右腦中央、頂葉和枕葉等部位的α波（8～13 Hz）和β波（14～29 Hz）的振幅降低（Quandt et al.， 2012）。α和β波與視覺空間注意力的分配和復雜的認知活動密切相關（He et al.， 2018）， 說明象征性手勢相比指示性手勢調動了更多的視空間注意資源參與認知活動。

進一步研究還發現， 手勢教學可以激活更廣泛的腦區活動。例如， 小腦在手勢觀察和學習過程中發揮著重要作用。折紙觀察學習期間教師和學習者IBS發生在小腦區域， IBS的提高與學習者隨后更好表現相關（Kostorz et al.， 2020）。此外， 錯誤手勢教學對于師生腦間同步性也有影響。當言語內容與教師手勢指向物體不一致時， 激活學習者左側額下回（inferior frontal gyrus， IFG）和雙側后顳中回（posterior middle temporal gyrus， pMTG）。這些區域在言語和概念匹配中發揮重要作用（Peeters et al.， 2017）， 暗示學習者需要更多的認知資源來完成與手勢不匹配的學習任務。相對地， 當教師有效運用手勢時， 學習者的前額葉θ波以及枕區和頂區α波（10～12 Hz）能量降低（Pi et al.， 2021）。前額葉θ波的降低與認知負荷的減少有關， 枕葉和頂葉區域的高頻α波降低說明對視覺注意力相關的認知負荷減少（Emami amp; Chau， 2020）。因此， 教師的手勢能夠幫助學習者聚焦關鍵信息， 促進其在時空維度上的信息整合。學習者對雙通道信息的加工不僅未受到信息過載的影響， 反而減少了對工作記憶的表征需求、降低了認知負荷， 學習者的學習效率因而得以提升。

不過， 非言語互動引起的腦間同步性是否來源于共享的感覺輸入和行為模式所引發的大腦活動的相似？IBS是互動的神經基礎， 還是僅僅作為附帶現象存在？排除共同感官輸入和相同行為的影響非常重要。研究者在動物研究中發現：相比基于自然環境發聲的蝙蝠， 經過發聲訓練的蝙蝠的單個神經元活動被重組， 導致大腦間同步性消失（Rose et al.， 2021）; 而通過多元統計模型忽略小鼠互動中所有可觀察行為， 其腦間同步現象依然存在（Kingsbury et al.， 2019）。這些研究證實， 腦間同步性是社會互動行為的固有特征， 并非僅依賴于共享的感覺輸入和行為模式。此外， 積極的非語言行為可以在不同層面誘導神經活動一致性， 包括低水平的視覺腦區、信息理解腦區以及高層次的非言語區域， 這為教學和互動交流提供了共享的神經基礎。總之， 與非言語教學相關的腦區可能包括了額葉、顳葉、枕葉、感覺皮層、運動皮層等， 依不同的實驗任務而有所變化。當前關于非言語互動教學認知神經機制的研究大多仍局限于單腦， 未來可以深入考察非言語教學互動的多腦基礎。

1.3" 混合互動中的腦間同步

混合互動（mixed interaction）是指在教學過程中， 研究對象并不僅局限于言語或者非言語的單一行為， 而是關注在言語表達的同時伴隨著面部表情、動作手勢等非言語表達方式的互動行為。這種行為更接近真實教學情境， 具有更高的生態效度， 因此實驗結論具有更高的理論意義與實踐價值。現有研究多關注游戲、唱歌以及樂器演奏等互動過程中的協調合作， 并發現額葉在混合互動中的作用更加明顯。雙側額下回（inferior frontal cortex， IFC）是大腦的關鍵語言中樞（Lee et al.， 2021）， 例如教師和學習者對音樂相關句法的處理和識別就引起IFC的神經活動。一項研究對比了整體教授法和部分教授法中IFC在師生腦間的人際同步情況（Pan et al.， 2018）。結果發現， “部分學習”互動次數更多、學習結果更好， 還會引發師生間IFC的同步現象。IFC也是鏡像神經系統的重要樞紐（Iacoboni amp; Dapretto， 2006）。這說明學習者能夠將感知到的一系列動作映像整合到自己的運動表征中， 幫助自己最佳地預測教師行為、模擬教師的思想及意圖并由此促進教學互動。因此， 在歌唱互動期間， IFC的人際大腦同步現象在學習者觀察教師示范時效應最強， 并且與學習結果顯著相關。這與梅耶多媒體學習認知理論觀點一致， 即任何同時利用處理信息的雙通道（視覺?圖像、聽覺?語言）的教學都會對學習有益（Mayer， 2005）。

新近研究發現， 外源性師生間大腦同步振蕩活動也能增強互動學習。Pan和Novembre等人（2021）開發了一項雙腦刺激（dual brain stimulation）技術， 利用經顱交流電刺激（transcranial alternating current stimulation， tACS）同時向教師和學習者的頭顱傳遞同步電流。當刺激額葉下部區域且教師和學習者之間6赫茲的交流電同相時， 師生雙方表現出自發性運動同步， 并且這種刺激還會促進學習成績的提高。該研究為互動障礙或者學習困難的改善提供了新思路， 未來可以采用經顱交流電刺激增強人際腦間同步性， 進而提升學習者的表現。

綜上所述， 額葉在混合互動形式的教學互動中發揮著重要作用， 外源性IBS對教學互動也具有重要意義。目前， 混合互動條件下教學互動腦機制的研究數量尚顯不足， 但該情境更符合真實課堂教學， 因而具有較高的生態效度， 預示著未來研究的廣闊前景。

1.4" 腦間同步與行為表現

教學互動與行為的關系主要通過學習成績與學習表現體現。學習成績可以通過教學前后知識差異（Davidesco et al.， 2023; Nguyen et al.， 2022; Takeuchi et al.， 2019; Zheng et al.， 2018）、完成測驗的成功率（Peeters et al.， 2017）或反應時（Pi et al.， 2021）來量化。有效的教學互動可以促進學習者學習成績的提高， 降低測驗反應時， 提高測驗正確率。

其他教學和學習行為測量還包括學習者的個體特征、教師的個體特征和教學互動。學習者的特征， 如學習者自我認定的注意力、加入群體的傾向等被報告與學習者群體IBS呈正相關（Dikker et al.， 2017）， 而自我描述的認知負荷也與腦區激活有關（Pi et al.， 2021）。對于教師來說， 更高的觀點采擇能力和教學能力有助于促進師生人際腦間同步性（Sun et al.， 2020）。與教學互動相關的行為測量包括師生的情感聯結（Zheng et al.， 2020）、互動方式（Zheng et al.， 2018）以及師生雙方身體的同步（Nozawa et al.， 2019）。此外， 教師與學習者或學習者與學習者間的IBS越強， 學習者的學習表現越好（Nguyen et al.， 2022; Pan et al.， 2018; Zheng et al.， 2018）。教學互動后師生雙方腦與行為建立聯系， IBS作為教學互動情景下的神經生物標志物， 可能在預測學習成果方面發揮關鍵作用。

1.5" 師生腦間同步的特異性

總體上， 相較于其他人際互動模式， 教學互動具有更為明確的教育性特點（葉子， 龐麗娟， 2001）。對比三種不同教學互動方式， IBS出現在與各種任務相關的腦區。雖然研究者的實驗范式不同以及基于不同理論下選擇的腦區也不同， 但共享的神經機制主要集中在額葉（Holper et al.， 2013; Takeuchi et al.， 2019）和顳頂聯合區（Brockington et al.， 2018; Zheng et al.， 2018）。這表明教學互動的基礎是共同注意及相互預測， 大腦的社會認知網絡共同參與理解他人的意圖和情感狀態。在教學互動中， 信息早期輸入激活了低級視覺感覺區， 而高階腦區隨著時間的推移和信息的輸入在整合新知識以及理解他人目的方面起到至關重要的作用。

相較于其他互動形式， 非言語互動更能特異性地激活與視覺處理和空間信息有關的枕葉和頂葉。這可能是因為學習者在注意教師非言語教學互動信息時， 需要啟動視覺認知資源， 以幫助解讀體態姿勢、目光接觸和面部表情等非言語信號。鏡像神經元系統（尤其是頂葉皮層部分）在理解他人動作意圖時發揮作用， 這有助于學生模仿和學習非言語行為， 并最終提升學習成果。此外， 是否因為儀器受限或者實驗范式的限制導致言語互動教學相關研究沒有關注到枕葉的腦區活動尚不可知， 這意味著未來需要進一步探究言語互動和非言語互動的特異性。混合互動更明顯地激活了與語言產生和運動理解相關的高級腦區——IFC （Pan et al.， 2018）， 這在一定程度上印證混合互動是更為完善和復雜的教學形式。混合互動對言語和非言語線索進行多模態信息整合， 需要大腦中的多個區域協同工作以處理來自聽覺和視覺通道的信息。這個過程要求更高的注意力和執行功能， 以同時處理多種類型的信息并做出相應的反應。與之相比， 雖然側重言語互動的教學激活了與心理理論、情緒情感相關的腦區， 但由于混合互動研究的數量限制， 二者的特異性神經機制同樣有待深入研究。

1.6" 師生腦間同步與“驅動?互動同步”

上述腦區在教與學的互動中具有不同的功能， 揭示了不同教學互動過程發生發展機制。IBS可能反映了教師與學習者在神經層面上高效交流的獨特機制：通過構建一個深度共享的知識表征， 雙方能夠實現有效的協調和成功的互動。因此， 教學互動中共同注意和相互預測是師生腦間同步性的關鍵。腦間同步性源于兩個神經元群：編碼自我行為神經元群和編碼他人行為神經元群（Kingsbury et al.， 2019）。師生雙方能夠通過對自己和對方行為的預測編碼， 形成共享的認知表征。實現腦間同步現象， 需要個體能夠快速準確地預測同伴， 而這與個體整合自我和對方信息的程度有關（楊明， 何蔚祺， 2024）。例如領導者能夠通過預測自己和追隨者之間的交流行為， 在正確的時間說正確的話（Jiang et al.， 2015）。當雙方地位存在差異時， 同步性取決于編碼他人行為的神經元回路， 主導者更強烈地驅動大腦間同步性（Kingsbury et al.， 2019）。互動雙方的整合程度也被稱為自我?他人重疊。重疊程度越高， 個體越愿意從他人的角度看問題， 處理來自他人的信息越快越準確， 也越容易對他人產生共情， 有助于腦間同步性的形成。前額葉皮層和顳頂聯合區通過編碼自己和他人的行為表征， 這可能是構成腦間同步與自我?他人重疊共同的神經基礎（Zheng et al.， 2018）。

Burgess （2013）將“驅動?互動”同步描述為：驅動同步（一方隨著另一方變化）和互動同步（兩者相互影響達到平衡）。本文試圖通過自我?他人重疊理論來深化對教學互動腦間同步性的認識。例如， 自我?他人重疊能夠促進師生目標和認知一致性的建立。首先， 學生傾向于采納那些與他們已有知識體系相符合的新信息， 當教師的教學內容與學生的認知框架相匹配時， 學生更容易接受并同步教師的教學節奏（Holper et al.， 2013; Takeuchi et al.， 2019）。其次， 在情感重疊的背景下， 個體間的信息交流能夠實現同步互動。情緒感染的校正假設為我們提供了一種理解， 即人們會調整自己的行為和態度， 以糾正可能存在的偏差（Wróbel amp; Imbir， 2019）。在特定的社會環境中， 個體更傾向于模仿那些與自己關系更為密切的人的情緒表達（Bizzego et al.， 2020）。當面對希望建立聯系的互動對象時， 個體的反思性目標（即與對方建立親密關系）與沖動性目標（即自然地模仿對方）是一致的， 無需對模仿行為進行調整， 這兩種模式相互增強， 即學習者與教師之間的社會關系越緊密， 師生腦間同步性越高（Bevilacqua et al.， 2019）。然而， 當面對敵對或不友好的對象時， 回避模仿與自動激活的模仿行為之間存在沖突， 此時大腦會嘗試通過自上而下的神經活動調整來阻止這種無意識的模仿行為。通過社會情感聯結， 個體之間會同步進行身體運動、注視行為、心理過程和神經活動（Feldman， 2017）。教師和學習者還可以通過情感調節來建立情感“共享空間”， 減少雙方大腦間的信息延遲（Anders et al.， 2011）。

值得注意的是， 互動本身要求個體監控雙向反應， 這勢必需要調動更多的認知資源。但是， 根據前文總結發現， 互動式學習的結果表現更佳（Pan et al.， 2018）。這可能是因為師生雙方行為、意圖的吻合很大程度上決定了互動式學習的效果。因此， 從腦間同步的角度來看， 師生教學互動更可能是“驅動?互動同步”的過程。以師生的共同參與為前提， 在教學開始階段， 教師依靠其教學能力和教學風格占據課堂主導權， 以知識導向為主的教學穩定驅動學習者大腦神經過程， 最終使其與教師的大腦形成同步; 在教學深入階段， 學習者積極主動參與知識建構， 教學在運動、情感以及認知層面達到一致性， 行為協調及相互理解弱化教師主導者身份， 教師和學習者大腦網絡相互作用、相互影響， 最終達到同步平衡狀態。教學互動同步既可以維持在驅動同步， 也可以向互動同步轉變。在師生達到同步平衡的狀態后， 知識或技能的傳遞將會更加靈活、有變通性， 也將更利于師生之間的平等對話與共同學習。

2" 教學互動中腦間同步性的影響因素

目前， 教學互動中腦間同步性的調節機制仍有待深入探討。教學作為一種多形式、多內容、多維度的互動系統， 教師的個體差異、教育教學模式、對學習者的期望與評價以及學習者自身的個性特征（葉子， 龐麗娟， 2001）等因素在影響教學互動質量和互動結果的同時， 是否會特異性激活某些腦區？基于以往研究， 從師生雙方互動的視角來探討哪些因素可能調節師生互動的過程也是一個重要課題。本節將聚焦教師教學能力、教學策略、知識經驗， 以及學習者的先驗知識、情緒情感以及跨文化因素， 考察互動雙方大腦活動的變化， 以揭示影響腦間同步性的影響因素。

2.1" 教學能力影響腦間同步

教師的教學能力在感知、解釋和管理課堂教學中都會起到重要的作用。研究發現， 在專家型教師的課堂互動中， 學習者的高階思維活動類型更加豐富（馬靜 等， 2023）。這可能是由于專家型教師的專業思維的敏捷性以及先前獲得的知識增強其認知優勢， 使得他們在教學互動中表現得更出色（Wolff et al.， 2015）。相比新手教師， 專家教師可以監控更多的領域（Stahnke amp; Bl?meke， 2021）， 并且更能關注學習者的學習和教學環境。這種認知優勢不僅體現在行為實驗中， 還在腦間同步性研究中得到了驗證。有研究者通過合作教學范式， 探究了教學經驗對教學互動產生影響的神經機制。結果發現， 教學能力更佳的專家型教師和學習者之間， 位于左側背外側前額葉皮質的人際腦同步性增加（Sun et al.， 2020）。不僅如此， 專家型教師的觀點采擇能力較新手教師更強， 因此在互動時， 與心理理論相關腦區的師生腦間同步性也更強。這一現象可以用De Jaegher等人（2016）提出的互動腦假說（Interactive Brain Hypothesis， IBH）解釋。該理論認為， 教師先前獲得的知識和技能會影響后續的教學互動過程中學生個體的認知神經過程， 進而影響教師與學習者之間的腦間同步程度。由此可見， 專家型教師更加突出的教學能力， 不僅是師生互動過程中與新手型教師的差異來源， 同時也可能是調節學習過程的重要影響因素之一。

2.2" 教學策略影響腦間同步

不同的教學策略同樣會影響師生互動模式和學習者的學業成績。Pan等人（2020）對比了兩種教學策略下的師生腦間同步性：一組教師采取腳手架策略， 提出關鍵問題或者通過提示來引導學習者講出概念意義; 另一組教師采取解釋策略， 直接向學習者解釋概念并舉例說明。結果顯示， 采取腳手架策略的教師更好地驅動了腦?腦的同步， 與學習者在PFC和STC出現更強的腦間同步。這表明， 教學互動過程能夠主動地建構師生的知識體系， 并形成對教學內容的理解， 進而引發更加有效的學習。嗣后的一項研究發現， 當教師采取精細反饋策略（提供正確答案及范例）而非簡單策略（僅提供正確答案）時， 教師和學習者在額頂區域（frontoparietal regions）的神經同步顯著增強（Zhu et al.， 2022）， 包括中央后回（postcentral gyrus， PoCG）、頂上回（superior parietal gyrus， SPG）、額上回（superior frontal gyrus， SFG）以及額中回（medial frontal gyrus， MFG）。上述發現主要是由教師與學習者互動期間教師所采取的腳手架行為及精細反饋策略驅動的。教師采取建設性引導策略的積極作用也符合Chi等人（2014）提出的交互式?建構性?主動?被動（interactive-constructive- active-passive， ICAP）理論。該理論認為， 相比被動地從教師那里獲取知識， 學習者從教師指導中主動地理解知識需要更多的雙向交流， 這也得到了上述腦間同步研究的實證支持。因此， 互動式的教學策略可以更有效地激活師生間的腦間同步性， 更有利于學生的認知建構和知識獲得。

2.3" 先驗知識影響腦間同步

先驗知識和經驗可以提高學習者檢索重要學習信息的效率， 并幫助學習者構建更有效的互助策略（姜雪 等， 2022）。先前研究表明， 擁有先驗知識的學習者與教師互動時會建立更多的目光接觸、點頭同步， 這不僅滿足教師期望， 同時還會影響到教師的行為、鼓勵教師采取更多的非語言行為， 進而提高面對面講座任務中師生之間的溝通效率（Thepsoonthorn et al.， 2016）。Liu等人（2019）通過兩種學習材料操控學習者的知識狀態：先驗知識組教授概率論的條件概率和非先驗知識組教授期權理論。結果證實， 在面對面互動條件下， 具有先驗知識的學習者與教師在PFC上觀察到IBS的增強。這表明， 當學習者擁有與新內容有關的先驗知識時， 他們會有更好的準備狀態， 增強對課堂的注意力以及同教師的互動交流。此外， Sun等人（2021）發現， 當擁有更多社會經驗的老師和學習者共同完成合作繪畫任務時， 師生組合比生生組合的成績更好， 并且在額極皮層（frontopolar cortex， FPC）觀察到了腦間同步現象。綜上所述， 學生的先驗知識在教學互動中都發揮著至關重要的作用。

2.4" 情緒情感影響腦間同步

課堂上的情緒對學習者和教師都是至關重要的。情緒能夠增強主體間大腦活動的同步性， 從而調整不同個體的特定大腦網絡， 以支持對世界的感知、體驗和預測（Nummenmaa et al.， 2012）。具體到教學互動中， 教師和學習者之間的腦間同步會隨著學習者的參與度和對教師的喜愛程度而變化：學習者與教師的社會關系越密切， 二者間的腦間同步性越高（Bevilacqua et al.， 2019）。腦間同步性不僅可以表征互動雙方間認知信息的共享行為， 還能捕捉到與情緒相關的信息。有研究者通過睡眠剝奪（sleep deprivation， SD）揭示了情緒受損對教學互動的影響：當學習者在經歷睡眠剝奪后， 其學習表現較差; 但在教師指導與互動學習后， 成績得以改善， 并且學習者和教師在IFC表現出更大的腦間同步性， 這種同步性還能夠預測學習者在推理測試中的表現（Pan， Guyon， et al.， 2021）。研究發現， 睡眠不足正向預測學習者的負性情緒（張鵬程 等， 2023）， 影響面孔情緒加工的不同方面（雷旭 等， 2024）。因此， IBS被認為能夠捕捉互動雙方間情緒信息的分享（Nummenmaa et al.， 2012）。雖然睡眠剝奪會影響對他人情緒的識別和分類能力， 導致移情能力和個體自我感知的情緒智力的降低（Guadagni et al.， 2014）， 從而阻礙教師和學習者之間的交流， 但教學互動過程的協調和整合能夠補償睡眠剝奪后的學習狀態。此外， 教師可能在推動教學和睡眠剝奪學習者腦間同步性中起著主導作用。

2.5" 文化影響腦間同步

目前， 跨文化背景對腦間同步性調節的影響仍處于起步階段。相較于西方文化， 東方文化更加強調社會聯系， 更重視與他人和諧相處以及集體目標的實現。研究發現， 跨文化背景影響互動雙方腦間同步程度（Lim et al.， 2024）。例如， 對比新加坡參與者（東方文化背景）與意大利參與者（西方文化背景）， 僅意大利參與者的同步性可以通過性格因素預測。這可能是由于西方個體神經動態更具特殊性， 而東方個體神經動態則更為相似（Xu et al.， 2023）。盡管當前尚無研究直接對比東西方文化與師生腦間同步性之間的關系， 但相關文獻指出， 文化與同步性的關系值得進一步研究。

2.6" 小結

教學互動是一個動態、雙向過程， 需要教師根據學習者的即時反應進行調整， 以及學習者根據教師的知識傳遞進行協調。這一過程涉及到相關腦區的快速響應， 包括教師評估學習者的理解程度和知識狀態、學習者整合和理解知識（工作記憶）、教師調整教學策略、學習者對自己認知過程的監控和調節（元認知加工）， 并以適當的情緒狀態進行交流（情緒加工）。因此， 腦間同步性的調節要素可能涉及到認知和情緒加工的動態交互。例如， 教師的情緒狀態可能會影響其教學策略的選擇， 進而影響學習者的工作記憶和言語加工等腦區的活動。而當學習者感到焦慮或沮喪時， 其注意和記憶可能會受到影響， 此時教師也可以通過情緒調節幫助學習者保持最佳學習狀態。

現如今， 教育發展逐漸轉向以提高質量和優化結構為核心的內涵發展新階段（鐘秉林， 王新鳳， 2019）。教師應如何適應不斷變化的教育需求， 以最大化教學成果？從教學策略來看， 應采用互動式教學， 鼓勵學生積極參與課堂討論和實踐活動， 促進師生之間的思維同步（Pan et al.， 2020）; 從教學能力來看， 教師要通過專業培訓， 不斷更新和擴展自己的教學方法和學科知識、與學生建立有效地知識同步（Sun et al.， 2020）; 從先驗知識來看， 教師應當評估并分析學習者的先驗知識水平、將學習者已有知識框架與新知識相連接， 以增強學習過程中的認知同步（Liu et al.， 2019; Sun et al.， 2021）; 從情緒情感來看， 應在教學中融入情緒元素， 幫助學習者識別和管理自己的情緒， 創建和諧的課堂環境， 增強師生情感同步（Pan， Guyon， et al.， 2021）。通過以上方式， 師生同步性將在優化教學過程中發揮作用， 推動教育質量的持續提升。

同時， 隨著現代技術的不斷發展， 同步性的監測和應用有望成為提高教學效果的重要手段。腦機接口（brain-computer interface， BCI）的出現將神經活動轉化為可視化信息， 提供大腦與外部世界通信和控制的可能（Song et al.， 2022）。BCI可以通過標記腦電信號來解讀個體注意力狀況、情緒狀態以及身體功能等深層信息。基于此， 教學互動中教師和學習者能更好地關注彼此， 并真實地感受到對方的情緒， 從而創造一個更加真實和有效的學習環境。因此， BCI技術與IBS的組合應用， 能夠更加全面地檢測和反映課堂中師生大腦狀況。其中， 神經反饋作為關鍵環節顯示出巨大潛力。Dikker等人（2021）發現， 腦?腦同步的視聽反饋能顯著提升腦間耦合效應。基于這些重要發現， 學習者通過參與持續的神經反饋建立穩定的注意力狀態， 借助BCI技術還能夠將其認知活動、意圖和對刺激的反應等反饋傳達給教師， 以改善教學效果（Krell et al.， 2019）。盡管神經反饋技術的有效性和實踐性仍在探索當中， 但其研究前景十分廣闊。

3" 總結與展望

與其他社會情境中的人際互動相似， IBS同樣能夠作為教學互動典型的神經標志物， 但同時也表現出一定的教學情境特殊性：一方面， 元認知加工、心理理論、工作記憶、言語加工、情緒等相關腦區的協同作用構成教學互動的神經基礎， 表明教學互動是一種與多心理成分有關的復雜而多元的人際互動過程; 另一方面， 教學互動的腦間同步性還會受到教學能力、教學策略、知識經驗以及情緒情感等教育性因素的影響。基于本文的綜述可知， 教學互動涉及低階和高階大腦區域的人際腦間同步性， 以及師生之間的同源和異源大腦區域的人際腦間同步性。為進一步加深對教學互動過程的認識， 為基于行為觀察的教學互動理論提供更多的來自認知神經方面的證據， 未來研究者可以從以下幾個方面著手， 對教學情景下的師生互動進行更深入的探索：

第一， 探究教學互動中IBS程度及其與行為的因果關系。基于目前的研究， IBS很大程度上與教學行為相互影響。雖然教學行為會更大程度地對IBS產生影響， 但二者的因果方向性仍有待進一步探討。證明IBS與塑造神經或行為過程中的因果關系仍然是一項重大挑戰。因此， 未來的研究應該嘗試了解哪些因素影響IBS與教學行為之間的因果方向性。對于教學互動而言， 知識的可獲得性在某種程度上可能對IBS和教學行為之間產生影響：當知識容易獲得時， 行為更有可能驅動IBS， 而知識難以獲得的情況下， 則可能導致相反的情況（Gugnowska et al.， 2022）。

目前， 借助非侵入性腦刺激方法（例如transcranial direct current stimulatioin， tDCS、transcranial alternating current stimulation， tACS、transcranial magnetic stimulation， TMS）對IBS過程進行外源性干預， 以驗證教學互動與IBS之間的因果關系， 是一個十分具有潛力的研究方向。關注增強IBS因素的同時探尋IBS的減弱的時間進程或雙方腦區不對稱激活的現象， 將有助于進一步理解IBS機制。此外， 本文提出的“驅動?互動同步”的腦間同步過程仍然是一個假設性的理論。在未來的研究中， 可以根據任務類型及互動方式， 對驅動同步和互動同步兩者進行試驗性的分離。例如， 借助虛擬現實技術降低生理狀態影響等手段， 結合多樣化的教學場景， 考察兩種同步的神經過程及其內部的轉化機制。

第二， 考察IBS的其他調節因素。上文梳理了教學互動的腦間同步性會受到教學能力、教學策略、知識經驗以及情緒情感等教育性因素的影響， 但事實上， 還有其他更多的調節因素值得探索。從師生各自的個體因素考慮， IBS可能受到學習者的學段、學習動機、學業情緒等以及教師的教學動機、教學風格、教學投入等影響; 從人際因素考慮， 師生關系、團體規模、不同成員構成（Dikker et al.， 2017）對教學互動過程中腦間同步也可能帶來影響。另外， 還可以從情境因素來考察教學互動時長、教學環境變化（Meshulam et al.， 2021）對IBS時空動態的影響， 或者是教育數字化背景下師?機?生新型教育教學互動中的IBS變化。從跨文化因素角度揭示文化價值觀、溝通方式對IBS的影響， 也值得深入探討。總之， 對這些調節因素的考察， 將進一步揭示教學互動神經機制的教育特異性和IBS的變化條件。

第三， 進一步突出研究的生態效度。以往研究大多只關注教師采取不同教學方式對學習者施加的影響和作用， 并未同時考慮學習者指向教師的互動或者是學習者與學習者之間的互動等形式（Pan et al.， 2018; Zheng et al.， 2018; Zheng et al.， 2020）。再者相關實驗數據大多是在實驗室環境中的短期模擬教學中收集的， 與真實的課堂教學環境仍存在較大的差距。而課堂教學并非固定、一成不變的， 教育場景具有不可預知性， 因此非結構化的實驗情景更加貼合真實課堂， 更能反映師生真實的心理狀態和神經活動（Nozawa et al.， 2016）。在未來研究中， 可以將fNIRS?fMRI、fNIRS?fMRI?EEG等技術融合， 應用便攜式和可穿戴大腦設備（Davidesco et al.， 2021; Struckmann et al.， 2022; Wagner et al.， 2021）來捕捉有關師生雙方互動中更加豐富的信息維度。在數據分析上， 可以將師生對話模式、動作、表情等產生的多維數據相互融合、納入同步性研究中， 如面部表情、眼部、手部和身體運動以及生理學數據等數據。在范式上， 可以將非結構化任務范式以及田野研究范式應用于教學互動的研究， 以揭示師生腦間同步指標是否具有其普適意義。未來還可以結合教師個體同學習者群體形成的超腦網絡系統（hyper? brain network）， 通過整合不同神經活動測量模式的多模態實時成像等方式， 更加精準地對師生互動中的腦間同步現象進行驗證。這種精準度有助于提升教學互動中認知神經機制研究的生態效度， 即研究結果在實際教學環境中的適用性和有效性。

此外， 深入探討不同類型的教學互動。Pan等人（2022）提出腦間同步性可能由不同類型的社會校準引起， 例如行為同步（人際運動同步）、認知同步（共同注意）和情感感染（情緒感染）。這三種類型的同步方式與本文提出的三種互動類型有重疊之處， 例如言語互動可能更多涉及認知同步， 而非言語互動則與行為同步相關。今后的研究可以結合這兩種視角， 對教學互動的類型進行新的劃分， 探討不同類型的腦間同步性。最后， 還應當推動教育神經科學與教學實踐的有機結合、加強教師與教育神經科學專家的對話， 幫助教師將腦科學研究成果納入教學計劃中受益， 特別是引導腦科學專家更多地關注教育實踐問題， 實現教育實踐與教育研究的雙贏。

參考文獻

顧明遠. （1998）. 教育大辭典. 上海：上海教育出版社.

姜雪， 李雨佳， 張元哲， 劉暢. （2022）. 先驗知識差異對協同信息搜索和學習效果的影響研究. 圖書情報工作， 66（8）， 32?41.

雷旭， 白朵， 米怡祺. （2024）. 睡眠剝奪對面孔情緒加工的影響——認知神經科學的視角. 四川師范大學學報（自然科學版）， 47（2）， 143?154+140.

李先春， 卑力添， 袁滌， 丁雅娜， 馮丹陽. （2018）. 超掃描視角下的社會互動腦機制. 心理科學， 41（6）， 1484?1491.

馬靜， 趙文君， 曹一鳴. （2023）. 基于高階思維培養的專家與新手數學教師課堂對話比較研究. 數學教育學報， 32（3）， 68?72+102.

彭海濤. （2021）. 課堂師生互動的深度與限度. 教育理論與實踐， 41（14）， 57?60.

楊明， 何蔚祺. （2024）. 參與式社會互動中腦間同步的自我-他人重疊機制. 科學通報， 69（26）， 3943?3951.

葉子， 龐麗娟. （2001）. 師生互動的本質與特征. 教育研究， （4）， 30?34.

張丹丹， 王駒， 趙君， 陳淑美， 黃琰淋， 高秋鳳. （2020）. 抑郁傾向對合作的影響：雙人同步近紅外腦成像研究. 心理學報， 52（5）， 609?622.

張鵬程， 李喜， 韓午陽， 沈永江. （2023）. 睡眠不足對中小學生負性情緒的影響： 一個鏈式中介模型. 心理發展與教育， 39（3）， 402?409.

張偉平， 陳夢婷， 趙曉娜， 白雪. （2020）. 專遞課堂中師生互動對課堂學習效果的影響——以崇陽縣小學美術專遞課堂為例. 電化教育研究， 41（8）， 90?96.

鐘秉林， 王新鳳. （2019）. 普及化階段我國高校教學質量評價范式的轉變. 中國大學教學， （9）， 80?85.

Anders， S.， Heinzle， J.， Weiskopf， N.， Ethofer， T.， amp; Haynes， J.-D. （2011）. Flow of affective information between communicating brains. NeuroImage， 54（1）， 439?446.

Bellucci， G.， Molter， F.， amp; Park， S. Q. （2019）. Neural representations of honesty predict future trust behavior. Nature Communications， 10（1）， 1?12.

Bevilacqua， D.， Davidesco， I.， Wan， L.， Chaloner， K.， Rowland， J.， Ding， M.， Poeppel， D.， amp; Dikker， S. （2019）. Brain-to-brain synchrony and learning outcomes vary by student-teacher dynamics： Evidence from a real-world classroom electroencephalography study. Journal of Cognitive Neuroscience， 31（3）， 401?411.

Bizzego， A.， Azhari， A.， Campostrini， N.， Truzzi， A.， Ng， L. Y.， Gabrieli， G.， ... Esposito， G. （2020）. Strangers， friends， and lovers show different physiological synchrony in different emotional States. Behavioral Sciences， 10（1）， 11.

Brockington， G.， Balardin， J. B.， Zimeo Morais， G. A.， Malheiros， A.， Lent， R.， Moura， L. M.， amp; Sato， J. R. （2018）. From the laboratory to the classroom： The potential of functional near-infrared spectroscopy in educational neuroscience. Frontiers in Psychology， 9， 1840.

Burgess， A. P. （2013）. On the interpretation of synchronization in EEG hyperscanning studies： A cautionary note. Frontiers in Human Neuroscience， 7， 881.

Chi， M. T. H.， amp; Wylie， R. （2014）. The ICAP framework： Linking cognitive engagement to active learning outcomes. Educational Psychologist， 49（4）， 219?243.

Ciaramidaro， A.， Toppi， J.， Casper， C.， Freitag， C. M.， Siniatchkin， M.， amp; Astolfi， L. （2018）. Multiple-brain connectivity during third party punishment： An EEG hyperscanning study. Scientific Reports， 8（1）， 6822.

Correia， J.， Formisano， E.， Valente， G.， Hausfeld， L.， Jansma， B.， amp; Bonte， M. （2014）. Brain-based translation： fMRI decoding of spoken words in bilinguals reveals language- independent semantic representations in anterior temporal lobe. Journal of Neuroscience， 34（1）， 332?338.

Davidesco， I.， Laurent， E.， Valk， H.， West， T.， Milne， C.， Poeppel， D.， amp; Dikker， S. （2023）. The temporal dynamics of brain-to-brain synchrony between students and teachers predict learning outcomes. Psychological Science， 34（5）， 633?643.

Davidesco， I.， Matuk， C.， Bevilacqua， D.， Poeppel， D.， amp; Dikker， S. （2021）. Neuroscience research in the classroom： Portable brain technologies in education research. Educational Researcher， 50（9）， 649?656.

De Jaegher， H.， Di Paolo， E.， amp; Adolphs， R. （2016）. What does the interactive brain hypothesis mean for social neuroscience？ A dialogue. Philosophical Transactions of the Royal Society B： Biological Sciences， 371（1693）， 1?10.

Dikker， S.， Michalareas， G.， Oostrik， M.， Serafimaki， A.， Kahraman， H. M.， Struiksma， M. E.， amp; Poeppel， D. （2021）. Crowdsourcing neuroscience： Inter-brain coupling during face-to-face interactions outside the laboratory. NeuroImage， 227， 117436.

Dikker， S.， Wan， L.， Davidesco， I.， Kaggen， L.， Oostrik， M.， McClintock， J.， ... Poeppel， D. （2017）. Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom. Current Biology， 27（9）， 1375?1380.

Emami， Z.， amp; Chau， T. （2020）. The effects of visual distractors on cognitive load in a motor imagery brain-computer interface. Behavioural Brain Research， 378， 112240.

Feldman， R. （2017）. The neurobiology of human attachments. Trends in Cognitive Sciences， 21（2）， 80?99.

Guadagni， V.， Burles， F.， Ferrara， M.， amp; Iaria， G. （2014）. The effects of sleep deprivation on emotional empathy. Journal of Sleep Research， 23（6）， 657?663.

Gugnowska， K.， Novembre， G.， Kohler， N.， Villringer， A.， Keller， P. E.， amp; Sammler， D. （2022）. Endogenous sources of interbrain synchrony in duetting pianists. Cerebral Cortex， 32（18）， 4110?4127.

He， Y.， Steines， M.， Sommer， J.， Gebhardt， H.， Nagels， A.， Sammer， G.， Kircher， T.， amp; Straube， B. （2018）. Spatial-temporal dynamics of gesture?speech integration： A simultaneous EEG-fMRI study. Brain Structure amp; Function， 223（7）， 3073?3089.

Hirsch， J.， Zhang， X.， Noah， J. A.， amp; Bhattacharya， A. （2023）. Neural mechanisms for emotional contagion and spontaneous mimicry of live facial expressions. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B， 378（1875）， 20210472.

Holle， H.， Gunter， T. C.， Rüschemeyer， S.-A.， Hennenlotter， A.， amp; Iacoboni， M. （2008）. Neural correlates of the processing of co-speech gestures. Neuroimage， 39（4）， 2010?2024.

Holper， L.， Goldin， A. P.， Shalom， D. E.， Battro， A. M.， Wolf， M.， amp; Sigman， M. （2013）. The teaching and the learning brain： A cortical hemodynamic marker of teacher-student interactions in the Socratic dialog. International Journal of Educational Research， 59， 1?10.

Iacoboni， M.， amp; Dapretto， M. （2006）. The mirror neuron system and the consequences of its dysfunction. Nature Reviews Neuroscience， 7（12）， 942?951.

Jiang. J.， Chen， C.S.， Dai， B. H.， Shi， G.， Ding， G. S.， Liu， L.， amp; Lu. C. M. （2015）. Leader emergence through interpersonal neural synchronization. Proceedings of the National Academy of Sciences， 112（14）， 4274?4279.

Kingsbury， L.， Huang， S.， Wang， J.， Gu， K.， Golshani， P.， Wu， Y. E.， amp; Hong， W. （2019）. Correlated neural activity and encoding of behavior across brains of socially interacting animals. Cell， 178（2）， 429?446.

Kostorz， K.， Flanagin， V. L.， amp; Glasauer， S. （2020）. Synchronization between instructor and observer when learning a complex bimanual skill. NeuroImage， 216， 116659.

Krell， J.， Todd， A.， Dolecki， P. （2019）. Bridging the gap between theory and practice in neurofeedback training for attention. Mind， Brain， and Education， 13（4）， 246?260.

Lee， H.-J.， Cheng， S.， Lee， C.-Y.， amp; Kuo， W.-J. （2021）. The neural basis of compound word processing revealed by varying semantic transparency and morphemic neighborhood size. Brain and Language， 221， 104985.

Leong， V.， Byrne， E.， Clackson， K.， Georgieva， S.， Lam， S.， amp; Wass， S. （2017）. Speaker gaze increases information coupling between infant and adult brains. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 114（50）， 13290?13295.

Lim， M.， Carollo， A.， Bizzego， A.， Chen， A， S.， amp; Esposito， G. （2024）. Culture， sex and social context influence brain-to-brain synchrony： An fNIRS hyperscanning study. BMC Psychology， 12（1）， 350.

Liu， J.， Zhang， R.， Geng， B.， Zhang， T.， Yuan， D.， Otani， S.， amp; Li， X. （2019）. Interplay between prior knowledge and communication mode on teaching effectiveness： Interpersonal neural synchronization as a neural marker. NeuroImage， 193， 93?102.

Mayer， R. E. （2005）. Cognitive theory of multimedia learning. New York： Cambridge University Press.

Meshulam， M.， Hasenfratz， L.， Hillman， H.， Liu， Y.-F.， Nguyen， M.， Norman， K. A.， amp; Hasson， U. （2021）. Neural alignment predicts learning outcomes in students taking an introduction to computer science course. Nature Communications， 12（1）， 1922.

Nguyen， M.， Chang， A.， Micciche， E.， Meshulam， M.， Nastase， S. A.， amp; Hasson， U. （2022）. Teacher?student neural coupling during teaching and learning. Social Cognitive and Affective Neuroscience， 17（4）， 367?376.

Novembre， G.， Sammler， D.， amp; Keller， P. E. （2016）. Neural alpha oscillations index the balance between self-other integration and segregation in real-time joint action. Neuropsychologia， 89， 414?425.

Nozawa， T.， Sakaki， K.， Ikeda， S.， Jeong， H.， Yamazaki， S.， Kawata， K. H. D. S.， ... Kawashima， R. （2019）. Prior physical synchrony enhances rapport and inter-brain synchronization during subsequent educational communication. Scientific Reports， 9（1）， 12747.

Nozawa， T.， Sasaki， Y.， Sakaki， K.， Yokoyama， R.， amp; Kawashima， R. （2016）. Interpersonal frontopolar neural synchronization in group communication： An exploration toward fNIRS hyperscanning of natural interactions. NeuroImage， 133， 484?497.

Nummenmaa， L.， Glerean， E.， Viinikainen， M.， J??skel?inen， I. P.， Hari， R.， amp; Sams， M. （2012）. Emotions promote social interaction by synchronizing brain activity across individuals. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 109（24）， 9599?9604.

Pan， Y.， Dikker， S.， Goldstein， P.， Zhu， Y.， Yang， C.， amp; Hu， Y. （2020）. Instructor-learner brain coupling discriminates between instructional approaches and predicts learning. NeuroImage， 211， 116657.

Pan， Y.， Guyon， C.， Borragán， G.， Hu， Y.， amp; Peigneux， P. （2021）. Interpersonal brain synchronization with instructor compensates for learner’s sleep deprivation in interactive learning. Biochemical Pharmacology， 191， 114111.

Pan， Y.， Novembre， G.， amp; Olsson， A. （2022）. The interpersonal neuroscience of social learning. Perspectives on Psychological Science， 17（3）， 680?695.

Pan， Y.， Novembre， G.， Song， B.， Li， X.， amp; Hu， Y. （2018）. Interpersonal synchronization of inferior frontal cortices tracks social interactive learning of a song. NeuroImage， 183， 280?290.

Pan， Y.， Novembre， G.， Song， B.， Zhu， Y.， amp; Hu， Y. （2021）. Dual brain stimulation enhances interpersonal learning through spontaneous movement synchrony. Social Cognitive and Affective Neuroscience， 16（1?2）， 210?221.

Peeters， D.， Snijders， T. M.， Hagoort， P.， amp; ?zyürek， A. （2017）. Linking language to the visual world： Neural correlates of comprehending verbal reference to objects through pointing and visual cues. Neuropsychologia， 95， 21?29.

Pi， Z.， Zhu， F.， Zhang， Y.， amp; Yang， J. （2021）. An instructor’s beat gestures facilitate second language vocabulary learning from instructional videos： Behavioral and neural evidence. Language Teaching Research， 28（5）， 1997?2005.

Piazza， E. A.， Hasenfratz， L.， Hasson， U.， amp; Lew-Williams， C. （2020）. Infant and adult brains are coupled to the dynamics of natural communication. Psychological Science， 31（1）， 6?17.

Quandt， L. C.， Marshall， P. J.， Shipley， T. F.， Beilock， S. L.， amp; Goldin-Meadow， S. （2012）. Sensitivity of alpha and beta oscillations to sensorimotor characteristics of action： An EEG study of action production and gesture observation. Neuropsychologia， 50（12）， 2745?2751.

Redcay， E.， amp; Schilbach， L. （2019）. Using second-person neuroscience to elucidate the mechanisms of social interaction. Nature Reviews Neuroscience， 20（8）， 495?505.

Rose， M. C.， Styr， B.， Schmid， T. A.， Elie， J. E.， amp; Yartsev， M. M. （2021）. Cortical representation of group social communication in bats. Science， 374（6566）， 422.

Sahan， M. I.， Majerus， S.， Andres， M.， amp; Fias， W. （2019）. Functionally distinct contributions of parietal cortex to a numerical landmark task： An fMRI study. Cortex， 114， 28?40.

Smirnov， D.， Saarim?ki， H.， Glerean， E.， Hari， R.， Sams， M.， amp; Nummenmaa， L. （2019）. Emotions amplify speaker- listener neural alignment. Human Brain Mapping， 40（16）， 4777?4788.

Song， X.， Zeng， Y.， Tong， L.， Shu， J.， Yang， Q.， Kou， J.， Sun， M.， amp; Yan， B. （2022）. A collaborative brain-computer interface framework for enhancing group detection performance of dynamic visual targets. Computational Intelligence amp; Neuroscience， 2022， 4752450.

?piláková， B.， Shaw， D. J.， Czekóová， K.， Mare?ek， R.， amp; Brázdil， M. （2020）. Getting into sync： Data?driven analyses reveal patterns of neural coupling that distinguish among different social exchanges. Human Brain Mapping， 41（4）， 1072?1083.

Stahnke， R.， amp; Bl?meke， S. （2021）. Novice and expert teachers’ situation-specific skills regarding classroom management： What do they perceive， interpret and suggest？ Teaching and Teacher Education， 98， 103243.

Struckmann， W.， Bodén， R.， Gingnell， M.， F?llmar， D.， amp; Persson， J. （2022）. Modulation of dorsolateral prefrontal cortex functional connectivity after intermittent theta-burst stimulation in depression： Combining findings from fNIRS and fMRI. NeuroImage Clinical， 34， 103028.

Sun， B.， Xiao， W.， Feng， X.， Shao， Y.， Zhang， W.， amp; Li， W. （2020）. Behavioral and brain synchronization differences between expert and novice teachers when collaborating with students. Brain and Cognition， 139， 105513.

Sun， B.， Xiao， W.， Lin， S.， Shao， Y.， Li， W.， amp; Zhang， W. （2021）. Cooperation with partners of differing social experience： An fNIRS-based hyperscanning study. Brain and Cognition， 154， 105803.

Sun， H.-L.， Sun， T.， Sha， F.-Y.， Gu， X.-Y.， Hou， X.-R.， Zhu， F.-Y.， amp; Fang， P.-T. （2022）. The influence of teacher?student interaction on the effects of online learning： Based on a serial mediating model. Frontiers in Psychology， 13， 779217.

Takeuchi， N.， Mori， T.， Suzukamo， Y.， amp; Izumi， S. I. （2017）. Integration of teaching processes and learning assessment in the prefrontal cortex during a video game teaching-learning task. Frontiers in Psychology， 7， 2052.

Takeuchi， N.， Mori， T.， Suzukamo， Y.， amp; Izumi， S. I. （2019）. Activity of prefrontal cortex in teachers and students during teaching of an insight problem. Mind， Brain， and Education， 13（3）， 167?175.

Thepsoonthorn， C.， Yokozuka， T.， Miura， S.， Ogawa， K.， amp; Miyake， Y. （2016）. Prior knowledge facilitates mutual gaze convergence and head nodding synchrony in face- to-face communication. Scientific Reports， 6（1）， 38261.

Wagner， J. C.， Zinos， A.， Chen， W.-L.， Conant， L.， Malloy， M.， Heffernan， J.， ... Whelan， H. T. （2021）. Comparison of whole-head functional near-infrared spectroscopy with functional magnetic resonance imaging and potential application in pediatric neurology. Pediatric Neurology， 122， 68?75.

Wang， X.， Lu， K.， He， Y.， Gao， Z.， amp; Hao， N. （2022）. Close spatial distance and direct gaze bring better communication outcomes and more intertwined neural networks. NeuroImage， 261， 119515.

Wass， S. V.， Clackson， K.， Georgieva， S. D.， Brightman， L.， Nutbrown， R.， amp; Leong， V. （2018）. Infants’ visual sustained attention is higher during joint play than solo play： Is this due to increased endogenous attention control or exogenous stimulus capture？ Developmental Science， 21（6）， e12667.

Wolff， C. E.， van den Bogert， N.， Jarodzka， H.， amp; Boshuizen， H. P. A. （2015）. Keeping an eye on learning： Differences between expert and novice teachers’ representations of classroom management events. Journal of Teacher Education， 66（1）， 68?85.

Wróbel， M.， amp; Imbir， K. K. （2019）. Broadening the perspective on emotional contagion and emotional mimicry： The correction hypothesis. Perspectives on Psychological Science， 14（3）， 437?451.

Xu， J.， Wainio-Theberge， S.， Wolff， A.， Qin， P.， Zhang， Y.， She， X.， ... Northoff， G. （2023）. Culture shapes spontaneous brain dynamics-shared versus idiosyncratic neural features among Chinese versus Canadian subjects. Social Neuroscience， 18（5）， 312?330.

Zheng， L.， Chen， C.， Liu， W.， Long， Y.， Zhao， H.， Bai， X.， Zhang， Z.， Han， Z.， Liu， L.， Guo， T.， Chen， B.， Ding， G.， amp; Lu， C. （2018）. Enhancement of teaching outcome through neural prediction of the students’ knowledge state. Human brain mapping， 39（7）， 3046?3057.

Zheng， L.， Liu， W.， Long， Y.， Zhai， Y.， Zhao， H.， Bai， X.， ... Lu， C. （2020）. Affiliative bonding between teachers and students through interpersonal synchronisation in brain activity. Social Cognitive and Affective Neuroscience， 15（1）， 97?109.

Zhu， Y.， Leong， V.， Hou， Y.， Zhang， D.， Pan， Y.， amp; Hu， Y. （2022）. Instructor-learner neural synchronization during elaborated feedback predicts learning transfer. Journal of Educational Psychology， 114（6）， 1427?1441.

Brain-to-brain synchronyduring teacher-student interactions and

its regulatory factors in teaching interaction

GONG Fangying， SUN Yifan， HE Qin， SHI Ke， LIU Wei， CHEN Ning

（College of Psychology， Shanghai Normal University， Shanghai 200234， China）

Abstract： Teaching interaction is the core social psychological process of classroom teaching， and this paper focuses on three specific forms of teaching interaction： verbal， non-verbal and mixed interactions. It is found that the synergy of metacognitive processing， theory of mind， working memory， language processing and emotion and other related brain areas form the neural basis of teaching interaction. Interpersonal Brain Synchronization （IBS） plays an important role as a neural marker in identifying effective teaching interactions. It is regulated by many factors such as teaching ability， teaching strategy， prior knowledge and emotion. Future research directions should focus on refining the common and specific neural mechanisms of these three types of teaching interactions， further investigating other moderators of IBS， and emphasizing the ecological validity of teaching research in terms of research design and methodological extension to accurately reflect the realities of teaching practice.

Keywords： teaching interaction， cognitive neural mechanism， interpersonal brain synchronization， moderating factors