婴儿瞳孔动态变化揭示环境波动驱动的早期学习机制及其与情绪调节的关联

本研究通过瞳孔测量技术和计算建模（VKF模型），首次揭示8月龄婴儿能通过瞳孔大小（tonic/phasic）动态追踪环境波动性（volatility），并优化学习策略。该发现证实婴儿具有主动适应环境变化的能力，且个体差异与气质特征（IBQ量表）相关，为认知弹性与心理健康的早期机制提供新见解。

　　

研究背景
人类适应环境变化的能力是认知发展的核心，但这一能力的发育起源长期未知。过去20年，成人研究表明，在稳定环境中，意外事件被视为噪声；而在波动性（volatility）环境中，它们可能预示真实变化，触发信念更新。然而，这种能力何时出现、婴儿如何主动应对环境变化，仍是未解之谜。更关键的是，个体差异是否与早期情绪特质相关，可能为心理健康风险提供早期标记。

研究方法
研究人员设计了一项反转学习任务，结合瞳孔测量（tonic/phasic）和计算建模（volatile Kalman filter, VKF），追踪61名8月龄婴儿的实时学习过程。通过量化瞳孔大小（反映去甲肾上腺素活性）和注视行为，模型参数（如学习率λ、初始波动性v₀）被拟合以解析婴儿如何估计环境波动性。此外，通过婴儿行为问卷（IBQ）评估气质特征（如调节能力、积极情感）。

研究结果

1. 婴儿追踪环境波动性
婴儿的tonic瞳孔大小与VKF估计的波动性显著相关（β=0.23, P<0.001），表明其能通过瞳孔动态反映环境变化。模型参数显示，婴儿初始预期环境稳定（v₀=0.01），但能通过λ=0.3的学习率适应波动。

2. 学习优化机制
Phasic瞳孔响应揭示，婴儿根据波动性调整预测误差（PE）权重：高波动时，大PE引发更强瞳孔反应（β=0.3, P<0.001）；低波动时，小PE更受重视（β=-0.05, P<0.001）。这表明婴儿能动态优化学习策略。

3. 个体差异与气质关联
个体波动性估计偏差（δ值）与IBQ评分相关：δ越高（波动性高估），调节能力越差（β=-1.61, P=0.008）；适中δ者积极情感更多（二次项P=0.02），提示早期学习能力与情绪调节存在联系。

结论与意义
该研究首次证明婴儿能主动利用环境波动性信息优化学习，而非被动反应。个体差异与气质的关联为“波动性误估可能是心理健康跨诊断标记”的假说（如焦虑、抑郁）提供了发育证据。未来需纵向研究验证这些早期差异如何影响长期认知与社会情感发展。成果发表于《SCIENCE ADVANCES》，为理解认知弹性的发育根源开辟了新途径。