認知負荷理論在教學設計中的應用研究新進展

孫志軍

（銅陵學院，安徽 銅陵 244000）

認知負荷理論在教學設計中的應用研究新進展

孫志軍

（銅陵學院，安徽 銅陵 244000）

認知負荷理論研究證明，樣例能夠減少無關認知負荷，能增加認知活動中更多的工作記憶資源，以促進學習和遷移成績的提高。近來，認知負荷研究的重點開始轉向尋找好的教學設計的刺激工作記憶資源的分配來提高相關認知負荷。文章深化樣例設計和應用來促進學習和遷移的實驗研究進行了評述，以期為認知負荷與教學設計的研究提供新的參考框架。

認知負荷理論；相關認知負荷；交互樣例特征；樣例內特征；自我解釋

一、認知負荷理論簡介

認知負荷理論作為認知與教學設計的理論，近10年來發展較快。[1]它的基本假設是：（1）人的工作記憶容量是有限的，只能同時處理很少的信息；（2）長時記憶是無限的，儲存了大量的信息，能克服工作記憶有限性；（3）長時記憶中的圖式能把信息中包含的較低級別的圖式組織為較高級別的圖式，使其減少工作記憶容量；（4）圖式的自動化能減少工作記憶容量。因此，認知負荷理論的基本原理就是工作記憶與在學習中產生重要作用的長時記憶的相互作用。

教學的最初目標是長時記憶中圖式的建構和自動化，為了建構這些圖式，在學習過程中，必須在工作記憶中存儲和處理這些信息[2]。但是，因為工作記憶在容量上是相當有限的[3]，當學習者學習復雜材料或者采用某種教學方法時，工作記憶很容易超負荷。Sweller和Paas等認知負荷理論研究者認為，工作記憶的超負荷會抑制學習，因此，只有當避免認知超負荷，教學程序才會更有效[4]。

認知負荷理論研究者已經鑒別了在教學中，工作記憶負荷的三個來源[1][2]：內在認知負荷（intrinsic cognitive load）、無關認知負荷（extraneous cognitive load）和相關認知負荷（germane cognitive load）。內在認知負荷與所學材料的內在特征有關，被認為是不可改變的。除了內在認知負荷，無關認知負荷和相關認知負荷受教學設計影響：當教學設計對學習無效時，稱為無關認知負荷；當它對學習產生良好效果時，稱為相關認知負荷。相關認知負荷與圖式的建構和自動化有關，它是作為一個積極的因素而考慮的，它是把有限的工作記憶資源被投入到學習中，以促進學習。

二、近期研究的焦點

雖然當學習材料的內在認知負荷低時，無關認知負荷不阻礙學習，但是當學習材料含有較高內在認知負荷時，無關認知負荷就會阻礙學習。因此，減少無關認知負荷是教學設計的當務之急[5]。[2]研究表明，對于高內在認知負荷的任務，問題解決會造成新手無關認知負荷的增加。通過比較問題解決與樣例學習的學習效果，發現樣例學習比問題解決有效[6]。

樣例學習是指從具有詳細解答步驟的事例中歸納出隱含的抽象知識來解決問題。讓學生學習樣例是一種減少無關認知負荷的有效方式，因為學習者可以投入所有可用的工作記憶容量來分析樣例，并從長時記憶中建構解決問題的圖式[7]。因此，近期認知負荷研究開始專注成功的誘導相關認知負荷[8]。

1.交互樣例特征的研究

（1）樣例與問題結合的研究

Reisslein和Atkinson等人觀察了用電路材料，計算機教學環境下的三種教學程序：樣例—問題（樣例之后立即呈現一個相似的問題）、問題—樣例（問題之后立即呈現一個相似的樣例）、通過從后減少解答步驟使樣例改變成問題[9]。研究結果發現，在近遷移問題中，教學程序主效應不顯著，學生先前知識水平主效應顯著，教學程序和學生知識水平的交互效應顯著，對于具有較低知識的學習者，樣例—問題序列比問題—樣例序列的成績要好，而對具有較高知識學習者，問題—樣例序列比樣例—問題序列的成績要好。根據Anderson的認知技能獲得四階段模型，他們認為低知識學習者是因為處在認知技能獲得的最初階段或第二階段的開始階段，而高知識學習者處于認知技能獲得的第三階段或第四階段的開始，不同階段的學生需要不同樣例設計模式，因此，樣例的設計要考慮到學習者的先前知識的水平。

（2）多樣解決方法的樣例研究

Groβe和Renkl研究了多樣問題解決方法的效應[10]。在他們的第一個實驗中，發現給學習者提供多樣的問題解決方法比提供單個解決方法更能促進學習。他們沒能在第二個實驗中重復這個效應，可能因為使用的材料更復雜，使其具有較高的內在認知負荷。根據Groβe和Renkl的分析，這種內在認知負荷可能留下了不足的工作記憶容量而不能對多樣性的解決方法進行足夠的分析處理，從而兩組之間沒有差異。雖然多樣解決方法能夠引發學習者的自我解釋，這種自我解釋能夠增加相關認知負荷。但是，內在和無關的認知負荷保持不變，這樣就需要額外的學習時間。多樣解決方法的使用使認知負荷達到了工作記憶容量的限制。如果工作記憶被充分的處理全部三種形式的認知負荷，增加一種形式的負荷大概只能通過增加學習時間或減少學習來調節。因此，研究中，學習者的自我解釋可能使認知負荷超出了工作記憶容量，因此，降低了學習效果。

2.樣例內特征研究

（1）Molar樣例與Modular樣例的比較研究

Gerjets等人研究兩種不同的樣例（Molar、Modular）與提供不同詳細的指導性解釋相結合對學習的效果[11][12]。Molar樣例是提供一個主要是以公式、規則為基礎的解決方法，學生需要學習如何和何時使用這個公式。Modular樣例是指提供口頭的或合乎邏輯的解決方法，包括一系列能夠單獨考慮的步驟。Molar樣例著眼于問題所屬的范疇及其所對應的解答程序；Modular樣例通過將復雜的解答程序分解成較小的有意義的部分，以此來減少其內在認知負荷。運用指導性的解釋旨在引發學生自我解釋，增強相關認知負荷。結果表明Modular樣例的學習者具有優勢，他們使用了較少的學習時間、回翻更少的樣例、正確解答更多的問題、報告了更少的認知負荷、更高的成功體驗。但是提供指導性解釋和引發自我解釋這兩種處理都沒有起作用。自我解釋削弱Modular方式樣例的學習，自我解釋強迫學習者處理多余的信息，產生了“冗余效應”。

（2）“條件—反應”對的研究

Catrambone和Yuasa考察只關注問題中的“條件”與同時關注“條件”和“反應”的比較，并結合問題解決與樣例學習，其中與其他研究不同的是，每一課只提供一個樣例，并且樣例之后沒有相似的問題[13]。結果表明，解決問題比學習樣例花費時間長，但是，解決測驗問題的時間短。把學習時間和測驗時間加起來進行比較，兩種方法沒有顯著差異。在解決問題組和樣例學習組，條件和反應都關注的比只關注條件的促進了學習。

（3）樣例中額外信息的研究

Van Gog,Paas和Van Merrie¨nboer研究了在樣例中加上問題解決步驟的信息（對解題步驟進行原理的解釋）和問題解決的系統方法等額外的處理信息與傳統的樣例效應進行比較[14]。有趣的是，傳統的樣例效應被發現，但是額外的處理信息卻沒有優勢。

學習者對額外信息處理的表征在教育設計中是一個極其重要的問題，當添加額外的信息時，“分散注意問題”和“冗余問題”都需要考慮。在分散注意模式中呈現的信息不會有效果，分散注意效應是最大的、最易獲得的認知負荷效應之一，信息應該永遠不要呈現在分散注意模式下直至它不可避免。冗余問題更難進行處理，當額外的信息呈現在現在的實驗中，它的目標是通過減少學習者所參與的需要大量的工作記憶的推理而減少認知負荷。相反，如果額外的信息取代了學習者能很容易且自動化的推論，它將是多余的，導致“冗余效應”。

三、分析與展望

在樣例學習中提高相關認知負荷的大部分方式都是有效的，因為它們增強了對解答步驟的理解。即它們促進理解步驟為什么有效（對原理的自我解釋或教育解釋）、何時運用（可變性、情境干擾）。學習者“不僅要理解這些問題解決任務的步驟，而且要理解何時應用、為何會有效”[15]。

但是，我們認為當前認知負荷理論研究還有許多尚待考慮的地方。

1.不同認知負荷的測量研究

認知負荷理論理論家提出了許多減少內在認知負荷、無關認知負荷和提高相關認知負荷的研究，這為教學設計提供了豐富的指導，但是研究中認知負荷的變化都是總的認知負荷的變化，沒有獨立的測量內在、無關和相關認知負荷的變化。

而且，我們認為大多數的認知負荷效應并不是直接改變了相關認知負荷，而是間接的減少了無關認知負荷，因此釋放了工作記憶容量并增加了相關認知負荷。如果沒有可用的工作記憶容量來增加相關認知負荷，學習很可能被干擾而不是促進。因此，對于不同認知負荷的分別測量將是認知負荷研究下一步更重要的任務。

2.學習者個體特征的研究

倘若學習者能夠提供足夠的自我解釋，或者激勵學習者對問題解決步驟后面的基本原理進行自我解釋，這能夠增加相關認知負荷[16]。但是學習者可能缺少必要的先前知識，如果這樣的話，要求學習者進行自我解釋可能引起無關認知負荷而不是相關認知負荷。既然這樣，學習者可能受益于讓解題步驟后的基本原理在樣例中解釋出來[17]。對于具有較多先前知識的學習者，想象解答步驟可以引起相關認知負荷，而新手則不行[18]。因此，考慮學習者先前知識是重要的，它能影響特定教學策略增加相關認知負荷的效果。學習活動只有符合學習者適當難度水平時，才能引起相關認知負荷，而且學習者也樂意對其投入努力，當學習者能夠進行自我解釋時，指導性解釋就是多余的，并且還可能會引起無關認知負荷[19]。

四、結語

本論文介紹的這些研究已經超越了比較樣例學習與問題解決的效果的研究，重點從提高相關認知負荷的角度來研究樣例教學設計，雖然這些方式的效果有待于進一步驗證，但是至少為我們提供了進一步研究的新的理論框架。

［1］Sweller,J.Cognitive load during problem-solving:Effects on learning[J].Cognitive Science,12,1988：257－285.

［2］Sweller,J.,van Merrie¨nboer,J.,&Paas,F.Cognitive architecture and instructional design[J].Educational Psychology Review,10,1998：251－296.

［3］Miller,G.A.The magical number seven,plus or minus two:some limits on our capacity for processing information[J].Psychological Review,63,1956：81－97.

［4］Paas,F.,Renkl,A.,&Sweller,J.Cognitive load theory and instructional design:recent developments[J].Educational Psychologist,38,2003：1－4.

［5］Van Gog,T.,Ericsson,K.A.,Rikers,R.M.J.P.,&Paas,F..Instructional design for advanced learners:Establishing connections betweenthe theoretical frameworks of cognitive load and deliberate practice[J].Educational Technology Research and Development,53(3),2005：73-81.

［6］Atkinson,R.K.,Derry,S.J.,Renkl,A.,&Wortham,D..Learning from examples:Instructional principles from the worked examplesresearch[J].Review of Educational Research,70,2000：181－214.

［7］Sweller,J..Instructional design consequences of an analogy between evolution by natural selection and human cognitive architecture[J].Instructional Science,32,2004：9－31.

［8］Paas,F.,Renkl,A.,&Sweller,J..Cognitive load theory:Instructional implications of the interaction between information structures and cognitive architecture[J].Instructional Science,32,2004：1－8.

［9］Reisslein,J.,Atkinson,R.K.,Seeling,P.,&Reisslein,M..Encountering the expertise reversal effect with a computerbased environmenton electrical circuit analysis[J].Learning and Instruction,16,2006：92－103.

［10］Groe,C.S.,&Renkl,A..Effects of multiple solution methods in mathematics learning[J].Learning and Instruction,16,2006：122－138.

［11］Gerjets,P.,Scheiter,K.,&Catrambone,R.Designing instructional examples to reduce cognitive load:Molar versus modular presentationof solution procedures[J].Instructional Science,32,2004：33－58.

［12］Gerjets,P.,Scheiter,K.,&Catrambone,R.Can learning from molar and modular worked examples be enhanced by providing instructionalexplanations and prompting self-explanations[J].Learning and Instruction,16,2006：104－121.

［13］Catrambone,R.,&Yuasa,M.Acquisition of procedures:The effects of example elaborations and active learning exercises[J].Learning and Instruction,16,2006：139－153.

［14］Van Gog,T.,Paas,F.,&Van Merrie¨nboer,J.J.G..Effects of process-oriented worked examples on troubleshooting transfer performance[J].Learning and Instruction,16(2),2006154－164.

［15］Gott,S.P.,Parker Hall,E.,Pokorny,R.A.,Dibble,E.,&Glaser,R..A naturalistic study of transfer:Adaptive expertise in technical domains.In D.K.Detterman,&R.J.Sternberg(Eds.),Transfer on trial:Intelligence,cognition,and instruction[J].Norwood,NJ:Ablex.1993：258－288

［16］Chi,M.T.H.,Bassok,M.,Lewis,M.W.,Reimann,P.,&Glaser,R..Self-explanations:How students study and use examples in learning tosolve problems[J].Cognitive Science,13,1989：145－182.

［17］Lovett,M.C..Learning by problem solving versus by examples:The benefits of generating and receiving information.In Proceedings ofthe 14th annual conference of the Cognitive Science Society[J].Hillsdale,NJ:Erlbaum.1992：956－961

［18］Cooper,G.,Tindall-Ford,S.,Chandler,P.,&Sweller,J..Learning by imagining[J].Journal of Experimental Psychology:Applied,7,2001：68－82.

［19］Kalyuga,S.,Ayres,P.,Chandler,P.,&Sweller,J.The expertise reversal effect[J].Educational Psychologist,38,2003：23-32.

The New Development of the Application of Cognitive Load Theory in Instruction Designs

Sun Zhi-jun
（Tongling University，Tongling Anhui 244000，China）

It has been argued in CLTthat worked examples d ecrease extraneous load,enabling more Working Memory(WM)resources to be directed to activities that facilitate learning and transfer performance.Recently,cognitive load research has started to shift its focus towards finding instructional techniques that impose a germane cognitive load by stimulating the allocation of WM resources to such activities.This special issue provides an overview of recent experimental research on ways to further optimise the design and delivery of worked examples in order to foster learning and transfer and describes the new reference framework for future research about cognitive load and instruction design.

Cognitive load theory；Germane cognitive load；Inter-example features；Intra-example features；Self-explanation

G441

A

1672-0547（2011）04-0119-03

2011－07-12

孫志軍（1982-），男，山東沂水人，銅陵學院教師，碩士，研究方向：發展與教育心理學。