不同个体特征条件下认知负荷的差异

不同个体特征条件下认知负荷的差异_认知负荷的评估与变化预测研究

二、不同个体特征条件下认知负荷的差异

(一)不同作业自我效能水平下认知负荷的差异

根据自我效能问卷的调查结果，作业自我效能水平可分成1～11共11个等级。我们计算各个认知负荷评估指标在不同作业自我效能水平下的均值，并对各评估指标在不同作业自我效能水平下均值的差异进行方差分析，其结果见表2.2。

从表2.2中可以看出，自我效能在心理努力、任务主观难度、瞳孔直径和主任务正确率上产生显著的效应(p＜0.05)，而在注视时间、注视次数、眼跳距离、主任务反应时和次任务正确反应时变化上则没有显示出显著的效应(p＞0.05)。

进一步对存在显著效应的评估指标进行分析。从图2.10中可以看出，自我效能与心理努力之间的关系是非线性关系，呈近似的倒U形状，即在低和高自我效能情形下，心理努力投入水平较低;而在中等自我效能水平时，心理努力投入水平最高。自我效能与任务主观难度和瞳孔直径的关系也相类似，呈现出两头低、中间高的形态。而自我效能与主任务正确率的关系则相反，呈现出V形的形态，即在低和高自我效能时，正确率相对较高;在中等自我效能时，正确率较低。但从总体的变化趋势来看，自我效能越高，主任务正确率呈现出增大的趋势。

图2.10　自我效能与心理努力的关系图

自我效能与任务主观难度、瞳孔直径及主任务正确率的关系图分别如图2.11、图2.12和图2.13所示。

图2.11　自我效能与任务主观难度的关系图

(二)不同成就目标定向下认知负荷的差异

1.成就目标定向量表的验证

为了验证修订后的成就目标定向量表的信度、效度，我们首先抽取82名在校大学生对量表的13个项目进行测试，然后对测试结果进行探索性因素分析。发现第13个项目“我会尽量避免那些我可能做得不好的情境”在学习目标定向和回避定向两个维度上的负荷都比较均匀(分别为0.497和0.450)，因而将其进行删除。删除后的量表再进行探索性因素分析，其结果见表2.3。学习目标定向、证实定向和回避定向三个维度共12个项目解释方差率为55.35%，三个维度的内在一致性系数分别为0.729、0.728和0.708，总量表的内在一致性系数为0.739。本研究还抽取正式实验时获得的33个样本进行验证性因素分析，对探索性因素分析得出的三因素结构进行进一步的验证。根据Joreskog，Sorbom(1993)以及Medsker等人(1994)的建议，我们主要采用以下的模型拟合度指数:χ²/df、GFI、NFI、CFI、RMSEA。一般χ²/df小于5表示模型可以接受，小于3则模型较好;GFI、NFI、CFI等指数应大于或接近0.90;RMSEA小于0.05表示模型拟合得好，在0.05～0.08之间表示模型基本可以接受，越接近0越好。经验证量表的拟合度指数为:χ²/df=2.978，GFI=0.90，NFI=0.88，CFI=0.89，RMSEA=0.092。除RMSEA相对较大外，其余指标均在较合理的范围内。因此表明探索性因素分析提出的成就目标定向三因素模型基本得到了数据的支持。

图2.12　自我效能与瞳孔直径的关系图

图2.13　自我效能与主任务正确率的关系图

2.个体成就目标定向对认知负荷评估指标值的影响

针对成就目标定向的每个构成维度，将被试按在该维度上的得分从高到低进行排序，并将被试分成前27%、中间和后27%三个部分，代表低、中、高三个水平。计算每个水平下各个认知负荷评估指标的均值，在此基础上，分别进行各评估指标在每个维度不同水平下均值差异的方差分析，其结果见表2.4。

观察表2.4可见，虽然成就目标各维度对各个评估指标值的影响大小不同，但所有三个维度均没有对认知负荷的评估指标值产生显著的影响(p＞0.05)。相比较而言，学习目标定向对主任务正确率影响较大，证实定向对注视次数影响较大，而回避定向对注视次数和瞳孔直径影响较大。

表2.3　成就目标定向量表探索性分析结果

注:低于0.450的因素负荷没有在表中标注。

(三)不同认知风格下认知负荷的差异

认知风格分析系统(CSA)共分三部分测验，在分测验1中，第1、3、5、7、9、11个项目是概念分类性的项目;第2、4、6、8、10、12个项目是形象性的项目。我们剔除被试回答不正确的测试结果，然后将每个被试在概念分类项目上的平均反应时除以在形象性项目上的平均反应时，可得到每个被试的言语—表象比率。同理，将每个被试在分测验2中回答正确项目的平均反应时除以在分测验3中回答正确项目的平均反应时，就可以得到每个被试的整体—分析比率。对所有被试的言语—表象和整体—分析两个维度进行汇总。其在每个维度上的平均数、标准差、最小值和最大值见表2.5。

表2.5　认知风格描述统计结果

分别计算言语—表象维度与整体—分析维度的内在一致性系数，其值分别为0.875和0.875，说明CSA具有较高的信度。

两个维度之间的相关系数为0.052，可见两个维度是相互独立的。

分别针对言语—表象和整体—分析维度，将被试按在该维度下的比率得分从高到低排列，前27%的被试作为高比率，后27%被试作为低比率，中间的作为中间比率;高比率对应表象型或分析型认知风格，低比率对应言语型或整体型认知风格，中间比率对应双极型或中间型认知风格。计算各评估指标在每个维度下各种认知风格类型的均值，并对各评估指标在每个维度下不同认知风格类型均值的差异进行方差分析，其结果见表2.6。

从表中可以看出，虽然评估指标值在不同认知风格类型之间存在程度不等的差异，但没有评估指标值表现出统计上的显著差异(p＞0.05)。

(四)不同状态元认知水平下认知负荷的差异

1.状态元认知量表的验证

抽取实验测得的33个被试(共198组数据)中的17个被试(共102组数据)作为样本，对修订后的状态元认知量表进行探索性分析。由于项目“进行搜索任务过程中，我会及时改正搜索中的错误”在知觉和自我检查两个维度均存在较大的因子负荷(分别为0.488和0.400);项目“进行搜索时，我会尽量采用最简单的搜索方法”其最大因子负荷均不超过0.45，而且不同维度之间的负荷比较均衡，因而对这两个项目进行删除。然后再进行探索性分析，其结果见表2.7。量表的方差贡献率为54.20%，4个分量表的内在一致性系数分别为0.789、0.827、0.657和0.608，总量表的内在一致性系数为0.798。

由于国内还没有学者的研究证明状态元认知概念的因素理论构想。因此，本研究抽取另外16个被试(共96组数据)采用验证性因素分析来对探索性因素分析得出的四因素结构进行进一步的验证。经验证，模型的拟合指数为:χ²/df=2.409，GFI=0.88，NFI=0.83，CFI=0.82，RMSEA=0.080。上述拟合指数均在可接受的范围内或附近。因此表明探索性因素分析提出的状态元认知四因素模型基本得到了数据的支持。

表2.7　状态元认知量表的探索性因素分析结果

续表

续表

注:低于0.450的因素负荷没有在表中标注。

2.状态元认知对认知负荷的影响

同理，将状态元认知的四个维度分别按得分的高低分成前27%、中间、后27%三个部分，代表低、中、高三个水平。计算各个认知负荷评估指标在每个维度三个水平下的均值，再对各评估指标在每个维度下各水平均值的差异进行方差分析，其结果见表2.8。

观察表2.8可以发现，状态元认知中的知觉维度主要对心理努力、任务主观难度、注视时间、瞳孔直径和主任务正确率产生显著的效应(p＜0.05);认知策略则主要对心理努力、任务主观难度、瞳孔直径等产生显著的效应(p＜0.05);计划和自我检查两维度则在所有评估指标值上均没有统计上的显著效应。

进一步观察表2.8的平均值可以发现，知觉水平越高，心理努力投入下降，任务主观难度降低，注视时间和注视次数减少，眼跳距离变小，瞳孔直径呈下降趋势，主任务反应时减少，而主任务正确率上升。认知策略层次越高，心理努力投入和任务主观难度呈下降趋势，眼跳距离和瞳孔直径变小，而主任务正确率则上升。同样，虽然计划和自我检查对认知负荷评估指标值的影响没有统计上的显著性，但也存在程度不等的相关性。