认知负荷理论

二、认知负荷理论

对认知负荷进行系统的研究并建立起理论假设的是澳大利亚认知心理学家Sweller。Sweller(1988)^[9]以资源有限理论和图式理论为基础，从资源分配的角度来考察认知负荷。资源有限理论认为人的认知资源是有限的，主要表现在工作记忆容量的有限性和注意的选择性两个方面^[10][11]。一方面，工作记忆在接收、保持、加工信息的过程中有着一定的容量限制，如果输入的信息超过这一容量，则信息的加工就会受到一定的影响，甚至不可能进行加工。另一方面，关于注意的研究表明，人们在进行控制性加工时，在同一时间内只能有效地进行一种心理活动，多项任务只能分时进行，这主要是因为人在一定时间内用于完成心理活动的能量或资源也是有限的^[12]。工作记忆容量和注意资源的有限性使个体很难同时加工多种信息，若同时从事几种活动，则存在资源分配的问题，分配遵循“此多彼少，总量不变”的原则。当某种任务含有多种信息加工要求时，将会加重个体的认知负荷。如果某种信息加工要求所需要的认知资源超过了个体本身所具有的认知资源的总量，则会引起资源分配不足的问题，造成认知超负荷(cognitive overload)，从而影响认知加工的效果和效率。在认知负荷理论中，习惯于将注意资源称为“认知资源(cognitive resources)”，把工作记忆容量称为“认知容量(cognitive capacity)”。工作记忆和注意虽然是两个不同的概念，但它们在信息加工过程中是一种“共生关系”。当集中注意对某些信息进行精细加工时，工作记忆的目标相对减少，而工作记忆超载，其实也是由于注意分配不足的问题。此外，学习者在学习过程中，会出现许多无法预测的额外认知活动，这势必会分散学习者的注意力，而注意大量信息无疑又会加重认知负荷。

图式理论认为知识是以图式的形式存储于长时记忆中，图式获取和规则自动化是学习和问题解决的两大机制，它们的作用都是利用长时记忆来弥补工作记忆容量的不足^[13]。在学习和问题解决等认知加工过程中，个体利用长时记忆中的图式对新信息进行加工、整合，使长时记忆中图式的数量不断增多，质量不断提高，从而节省认知资源。另一方面，足够的练习可导致认知活动的自动化。自动化规则是一种以共同原则为基础的特定任务程序，在一定的问题情境下能够不需要意识控制和资源消耗，可弥补工作记忆容量的不足，直接控制问题解决的行为。因而自动化可以节省认知资源，从而减轻认知加工中的认知负荷^{[14][15][16][17][18]}。