鐘麗佳 盛群力
摘要:弗萊德·帕斯教授作為教育心理學領域近五年來最多產的研究者,對于認知負荷理論研究和實踐頗有建樹。弗萊德·帕斯教授認為,基于人類認知架構的特點來進行教學設計,有助于調控學習中承受的認知負荷。認知負荷理論的研究者都在努力通過設計各種教學方式來彌補那些無效的工作記憶負荷,從而策劃如何通過教學條件來實現學習過程中的認知負荷“最優化”。調控認知負荷的前提和途徑是明確其測量手段,主觀心理努力的分級標尺是一種重要且應用廣泛的測量手段。在測量認知負荷的基礎上,可以進一步計算教學效率或心理效能。綜合學習者集中付出的心理努力和業績表現水平,是預測教學效能的最佳手段。教學調控的策略則應依據任務本身的元素互動性和學習者的先備基礎來調整樣例的形式和順序。培育綜合認知能力需要在復雜的學習環境中調整教學設計,對物理環境以及人體運動的研究在推進認知負荷理論模型的升華上邁開了實質性步伐。
關鍵詞:弗萊德·帕斯(荷蘭);認知負荷;綜合認知能力;認知測量;教學設計
中圖分類號:G40-057 文獻標識碼:A 文章編號:1009-5195(2017)04-0003-08 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2017.04.001
一、愉快的研究經歷
訪談者:尊敬的弗萊德·帕斯教授,您好。很高興您能接受我們的采訪。您是如何涉足研究綜合學習的?在此發展歷程中,您遇到了什么樣的機遇和挑戰?
弗萊德·帕斯:我于1988年在荷蘭馬斯特里赫特大學(University of Maastricht)獲得人體運動科學的碩士學位,而后于1993年在特溫特大學(University of Twente)獲得教育技術博士學位。1993年到1999年,我先后在荷蘭馬斯特里赫特大學人體運動專業和認知心理學專業擔任助理教授。1999年至2005年,我在荷蘭開放大學擔任教育技術專業副教授。2005年我被荷蘭開放大學和鹿特丹伊拉斯謨大學聘為教育心理學專業的終身教授。2009年我開始全職在鹿特丹伊拉斯謨大學擔任教授工作。我在1989年開始攻讀博士學位的時候,受到約翰·斯維勒(John Sweller)研究的啟發,決定將博士論文的選題落在認知負荷理論上。最終我的博士論文題目為《如何在綜合認知任務培訓中對認知負荷進行教學控制》。后來我的博士論文在心理學領域的頂級雜志《教育心理學評論》上成功發表,這推動我繼續沿著這個方向深化自己的研究。后續我在認知負荷理論的研究中加入了很多新的元素,例如變式度效應、相關認知負荷、認知負荷測量、教學效率、人體運動效應等。
我并不認為自己遇到什么挑戰,大部分情況是一些機遇擺在面前。這些機遇是由以下這些志同道合的朋友和前輩創造的,他們分別是約翰·斯維勒、亨克·施密特(Henk Schmidt)和杰倫·范梅里恩伯爾(Jeroen J. J. G. Van Merri?nboer)。他們對我的研究給予了無限的啟發和支持。此外,我的同事保羅·錢德勒(Paul Chandler)和好友保羅·艾爾斯(Paul Ayres)在我的生命中也扮演了重要的角色,讓我有機會在澳大利亞臥龍崗大學和新南威爾士大學工作。
訪談者:您在認知負荷理論方面的研究與約翰·斯維勒的研究有什么相通和差別嗎?
弗萊德·帕斯:我認為認知負荷理論是一種非常廣博的理論,而且我一直嘗試將物理環境融入認知負荷理論的研究,將焦慮測量、自我調節能力測量和人體運動作為重要的研究子課題。我認為負荷理論的研究者都在努力通過設計各種教學方式來彌補那些無效的工作記憶負荷,從而策劃如何通過教學條件來控制認知負荷。約翰·斯維勒更多關注對既定效果的微調,如瞬態信息效應。但是從原理上來看,我們在很多方面都保有一致意見,而且在進一步深化發展這一理論上雙方都找到了恰當的方式。
訪談者:眾所周知,您被教育心理學界最著名的5本雜志評為全世界最多產的研究者。如何成為一名優秀的研究者,請您介紹一些經驗。
弗萊德·帕斯:最重要的是:要投入大量的時間;對于研究成功的要求,要時刻保持敏銳的直覺;在選擇一個課題的時候,遵循自己的研究熱情和好奇心;選題既要有重要的理論意義,也要具備教育實踐意義;要尋找高質量的相關學術期刊;向多產的研究者討教;閱讀高質量的文章作為樣例;廣泛閱讀學科外的文章以獲取靈感;和你的同伴以及專家探討自己的文章;審閱其他同事的文章;在國際會議上提交你的研究成果;積極參與國際性的學術組織;英語語言表達要正確、簡潔、具有技巧性。但同時也要注意以下幾點“忌諱”:不要猶豫和著名的專家接觸;不要試圖顛覆其他專家的觀點;不要將簡單的事情說得很復雜,故弄玄虛。
訪談者:請您介紹一下在職業生涯中最快樂的經歷,以及澳大利亞的研究氛圍與歐洲的工作環境有什么區別?
弗萊德·帕斯:對我而言,職業生涯中最快樂的經歷就是自由。作為一名研究員,我做的每一項工作不僅僅對雇傭我的學校做出了貢獻,而且也為我的履歷增添了一道道亮麗的色彩。這種自由同時也給我提供機會與澳大利亞、中國臺灣以及美國的同事和朋友進行愉快地合作。我在澳大利亞臥龍崗大學擔任客座教授期間,非常榮幸能在一個特別令人振奮的工作環境中與一批同事以及朋友協同共進。澳大利亞的研究氛圍與歐洲大致相同,但是與荷蘭相比,科研工作在澳大利亞更受重視。相對而言,荷蘭更為注重產學研結合的實踐成果。
二、新的研究焦點
訪談者:請您介紹一下最近的研究關注點,在您的職業生涯中又是如何將這些研究焦點相互銜接和轉換的?
弗萊德·帕斯:我最近以及最新的研究方向主要聚焦于局部和全身運動對認知行為和健康產生的影響,分別指的是身體的姿勢和體育活動。早在20世紀90年代,我的學術研究生涯起點便是人體運動對學習和認知的影響。經歷了25年的起起落落,現在我又回歸到這個起點,最近我特別關注兒童的身體活動對于其認知和健康的影響。總體而言,我的研究關注點主要體現在以下方面:
第一,基于戴維·吉爾里(David Geary)和約翰·斯維勒的工作,我進一步引介了關于認知負荷理論的演進與發展。這一最新發展關注的是,只有當學習者去獲取那些文化上看來相對重要的新信息,而且在此之前他們又從來沒有專門學習過這些信息,那么就會受到工作記憶容量的限制。文化知識是生物學上的次級信息。當學習者需要獲取生物學上的一級知識,也就是他們之前專門涉及過處理此類信息,那么工作記憶容量的限制就會削減。
第二,我新近的一個關注點是瞬態信息效應,指的是當學習者還沒有足夠的時間來對輸入的信息進行恰當加工之前,呈現的信息就已經丟失了。在運用現代教育技術時,我們常常會發現有些教學形式本身就是瞬態的,因為先前的信息很快被新進的信息所取代。我們可以在動畫教學和語音文本中找到樣例。例如,在認知負荷理論框架的指導下,我們曾在實驗中基于動畫的教學方式來研究瞬態效應。研究結果顯示,動畫教學形式和靜態圖片相比并沒有什么優勢,甚至有時還表現略微遜色。這激發了研究者對于瞬態信息的關注熱情。通過各種合作研究,尤其是在澳大利亞新南威爾士大學與保羅·艾爾斯的合作研究,我們已經發現了低效的動畫教學形式與瞬態信息之間的相互聯系(Ayres et al.,2007)。融合認知負荷理論的演進、認知神經科學以及具身認知等方面的跨學科研究方法,我們也得出了一些相關的理論啟示,即在學習人體運動技能時,動畫比靜態圖片的效果更好。此階段我們的主要貢獻在于,關注是否有可能通過激發在非教育環境中自動獲取的通用型生物學一級知識,來推動在教育情境中學習生物學次級知識(Paas et al.,2012)。
第三,將有關人類認知架構的科學知識應用到教學設計之中。這一研究方向主要關注如何利用人類認知架構的結構和功能來設計各種各樣的教學程序。其研究成果主要表現為針對綜合認知任務培訓的各種創新型教學程序,例如變式度效應、補全效應、人體運動效應以及集體記憶容量效應。變式度效應是基于一種理論假設,減少外在認知負荷之后釋放的工作記憶容量可以用于額外的學習活動,這種活動有助于促進學習遷移(即增加相關認知負荷)(Paas & Van Merri?nboer,1994a)。補全效應是由范梅里恩伯爾率先提出的,指的是補全任務比工作樣例更能激發學生付出更多的努力(Paas,1992)。工作樣例最明顯的一個缺點就是它無法強迫學習者仔細學習這個樣例。補全問題指的是向學習者提供給定狀態、目標狀態和部分解決方案,要求學習者必須完成一項剩余部分的解決方案。“補全教學策略”就是一開始向學習者提供近乎完整的解決方案,然后逐步過渡到由學習者自主生成部分直至完整的解決方案。人體運動效應已經改變了關于動畫學習效果的研究視角。通過在神經科學中已經得以證實的一種鏡像神經系統的神經結構,我們能夠運用其解釋為什么只有在涉及人體運動技能的認知任務學習中,動畫才會比靜態圖片更有效(Van Gog et al.,2009)。集體記憶容量效應表明,想要實現合作學習相對個體學習的優勢,前提條件是學習任務的復雜程度要超出個體能夠駕馭的范圍(Kirschner et al.,2009)。
第四,鑒別和測量認知負荷。這一研究方向主要關注的是認知負荷的定義和實證驗證(Paas & Van Merri?nboer,1994b)。此外,該類研究同時還聚焦鑒別和開發那些可以在教育研究中得以應用的認知負荷測量手段。我已經率先開發了關于認知負荷最主要的主觀測量手段,同時也介紹了很多生理測量技術,如針對心率變化(Paas et al.,1994)和瞳孔放大的光譜分析(Van Gerven et al.,2004)。目前主觀分級測量在教育研究和實踐中得以廣泛應用,這種測量手段能夠衡量學習任務在學習者身上施加的認知負荷(Paas et al.,2003)。 最近這項研究的焦點落在如何利用主觀測量手段來區分各種不同類型的認知負荷(Leppink et al.,2013)。
第五,應用基于認知負荷理論的教學原理來彌補因為老齡化而造成的認知損傷。當前研究領域中有越來越多的證據支持這樣一種假設:即在綜合性認知任務中,很有可能會出現與年齡相關的認知行為衰退現象。因為這些任務高度依賴于是否能夠獲得充足的、引發關注的資源,從而成功地完成任務。由于與衰老相關的認知能力衰退,使得這些資源遭受不成比例的損失。基于此,我率先證實了基于認知負荷理論的教學方式可以補償在工作記憶中產生的與衰老相關的認知衰退(Paas,Camp & Rikers,2001)。
第六,教學效率的測量。這一條路線主要聚焦于如何開發一種數學計算的手段,結合心理努力和任務表現的得分,來測量教學條件的效率(Paas et al.,1993;Van Gog & Paas,2008)。這種測量手段已在認知負荷研究領域得以廣泛應用,以此實現教學條件相關效率的可視化。此外,這種測量手段也為個性化培訓系統中動態學習任務選擇設計的算法奠定了基礎。
三、認知負荷理論模型發展
訪談者:您如何看待認知負荷的三種分類?在最近的理論框架中,有學者認為相關負荷不再是第三種認知負荷,而是作為能夠促進學習的內在負荷,您對這種提法怎么看?
弗萊德·帕斯:認知負荷理論劃分了三種負荷類型:內在負荷、外在負荷和相關負荷。內在負荷是由需要學習的材料本身的復雜性所引發的,也就是需要獲得的圖式的復雜程度。外在負荷是由于教學程序設計不當從而干擾了圖式獲取過程所引發的。相關負荷指的是處理內在負荷所需要的工作記憶資源。從教學設計的觀點來看,外在負荷和相關負荷共處于一個雙向溝通的容器,因為減少外在負荷就意味著解放部分認知資源的占用,騰出空間來增加相關負荷。斯維勒重新定義了外在負荷和相關負荷,通過元素互動性將兩者聯系起來,并且通過元素互動性來解釋三種負荷。元素互動性最初僅僅用于解釋內在認知負荷的一個關鍵性特征(Sweller et al.,1994;Sweller,2004)。現在我們認為,外在負荷是由于那些對于手頭的任務而言并不是很重要的元素之間的互動性所引發的,這些可以通過調整教學程序而刪減。相關負荷則是由應對那些促進學習的元素互動性所需的工作記憶資源所引發的。這種概念重構具有較為深遠的理論和現實意義,從理論上看,這為三種負荷類型之間的關系奠定了一個扎實的理性基礎。從現實角度而言,這種重構將啟發新的教學程序。你所提到的新分類將認知負荷僅僅劃分為兩類,雖然將工作簡化了,但是卻很難從動機角度來解釋心理努力。相關負荷一直與內在負荷緊密相連,因此也與任務特征有關,那么我們該如何解釋那些激發學習動機和心理努力卻并不是與任務本身直接相關的教學策略?很明顯,這種分類的可行性還需要繼續考證。
訪談者:請您具體介紹一下您目前在認知負荷理論上的主要研究課題?
弗萊德·帕斯:我尤其感興趣的是在跨學科研究基礎上拓展認知負荷理論。我在頭腦中設定了這樣一個目標——致力于開發一種認知負荷理論的新模型,將物理學習環境納入認知負荷的重要成分之中(Choi et al.,2014)。我還對如何在管理工作記憶負荷中應用人體動作即手勢感興趣(Pouw et al.,2014)。此外,我還與臥龍崗大學的同事一起合作研究了一項重要課題——關于認知負荷的自我管理(Gordon et al.,2016)。這里指的是,學習者要有能力處理那些并沒有按照認知原理設計的教學材料。另外,我和保羅·艾爾斯合作研究的關于靜態圖片和動畫的學習,這是基于澳大利亞研究理事會的一個基金項目,我們合作愉快且取得了豐碩的成果,成功發表了許多很有影響力的論文(Castro-Alonso et al.,2014)。最后,我一直持續關注的依然是認知負荷的測量手段。
訪談者:您可否預測未來10年歐洲在認知負荷理論研究方面會有哪些動向和發展趨勢?
弗萊德·帕斯:我認為認知負荷理論的研究在歐洲和世界上其他地方僅僅存在一點細微差別。基于我和臺灣師范大學Tzu-Chien Liu教授之間的合作,我認為亞洲研究的聚焦點更多在技術對學習環境的支持。總體而言,研究者都在關注認知負荷效應所引發的限制條件。我們正在尋找有關認知資源消退的例子。盡管尋找限制條件很重要,但我更樂意聚焦思考和研究新的效應。在最近發表的理論性文章中已經介紹了一些效應,例如演進式教育心理學以及如何將認知負荷理論拓展到物理學習環境中。
四、如何測量認知負荷
訪談者:您主要采用什么手段來測量心理努力?研究心理努力對于促進教學設計具有怎樣的積極意義?
弗萊德·帕斯:認知負荷理論不能脫離認知負荷的測量。認知負荷理論的主要假設是與工作記憶負荷有關,然而證實認知負荷理論的唯一途徑是測量認知負荷。主觀心理努力的分級標尺已在學習、教學和培訓中得以廣泛應用,但是關于應用這種分級標尺的時間和頻率仍然有多種方式。例如有些研究是在一個學習或測試階段中的每一次任務完成之后應用這種測量標尺,有的則是在一個階段終結之后再測量。我們在學生完成一組難易程度混合的任務序列之后測試一次心理努力,這樣的得分比在每一次任務結束之后立即測試心理努力再相加所得的平均分要高。這些數據表明,學生可能是基于任務序列中最復雜的一個任務來打分的。我們通過實驗進一步證實,當任務序列中全部都是簡單任務,即內在負荷都較低時,在每次任務完成之后立即測量心理努力所得的均值和整個序列結束之后測量一次的得分并沒有實質區別。如果問題序列是由復雜問題構成的,那么得到的結果和前面一樣,即合并測試的均值要高于單次的即時測量。我們今后的研究也許會指向多選項測量手段或單一項測量手段與學習結果之間的關系,既要檢測業績行為,也要測量測試中付出的心理努力。也許有人會說,多選項測量和單一項測量并不需要完全對應,只要結果能夠鑒別不同教學條件之間的差異就可以了。但是,正如前文所述,如果只在教學過程的終期測量一次心理努力,那幾乎無法判斷究竟是哪種程度的教學方式組合對學習過程中的認知負荷產生了影響。因此,我們建議最好是在一個長期任務實施的過程中多次測量心理努力,參考第一個實驗(Van Merrienboer et al.,2002;Yeo & Neal,2004;2008),或者在任務中感知難度分級(Ayres,2006),以及在一組任務或一個長期任務中重復測量能夠提供有關認知負荷的波動信息,即瞬間負荷(Xie et al.,2000)。
訪談者:您如何看待心理效能的意義?在何時以何種方式測量心理效能較為合適?
弗萊德·帕斯:我認為心理效能是認知負荷研究中非常重要的一個因變量,可以將其視為智能任務挑選系統算法的基礎。主觀測量是認知負荷研究中重要的手段之一,同時也是決定心理效能的關鍵。鑒于認知負荷本身的多維特征,業績行為、心理負荷和心理努力之間的復雜交互關系,認知負荷的測量對于研究者來說是一個難題。這種復雜性可以在觀察中得以體現。盡管學習者的認知容量有限,但是他們可以投入更多的心理努力來彌補增加的心理負荷(即任務的難度),從而確保將業績表現穩定在某一個水平上。因此,我們很難通過基于任務或業績的測量來推測與特定業績水平相關聯的認知投入。相反,心理努力可能反映出在業績表現和心理負荷測量中無法體現的重要信息。基于上述討論,綜合學習者集中付出的心理努力和業績表現的水平,這些成為預測教學效能的最佳手段。在1993年,我和范梅里恩伯爾介紹過一種方法,即基于測試成績和在測試中投入的心理努力來測量教學條件的效率。這種方法可以幫助研究者和教學設計者比較各種教學方式的效果。現在的研究已對這種方法加以改良,更多在學習過程中而非測試中測量學習者付出的心理努力。在比較各種教學材料時,這種改良之后的測量手段更適用于教學目的指向減輕外在負荷的情境。如果你的教學目的在于激發學習者在學習過程中投入更多的心理努力,那么這種改良之后的測量手段就不太適用了。在分析教學條件時,我們還是強烈建議研究者采用最初的那種基于測試階段測量心理努力(而不是任務難度)和測試成績的方法(Van Gog & Paas,2008)。此外,如果能夠在長期的學習過程中或專長發展中運用這種測量效率的方法,那會非常有趣。這將會給學習者、教師、輔導者等提供有關學生個體發展更為精確的圖景,從而進一步激發他們學習的積極性。鑒于有關總體認知負荷的主觀測量價值已經得以證實,最近的研究進一步發展了這種主觀分級標尺,用以區分不同類型的認知負荷(Leppink et al.,2013)。這種測量工具是很有前景的,但仍需大量的實驗驗證。
五、調控認知負荷的教學設計
訪談者:您為什么建議我們使用樣例-問題配對,而不是問題-樣例配對?請您用認知負荷理論為我們解釋一下原由。
弗萊德·帕斯:這是一個非常經典的認知負荷問題。首先你需要建構一個圖式,然后才能夠去解決一個問題。如果本身沒有圖式,直接去解決問題,將會導致策略無效并且產生較高的負荷,沒有可供學習的認知資源。而工作樣例就是建構圖式的最好途徑。已有大量研究證實,對于新手教師而言,更多采用樣例教學比基于問題學習的效果要好。以上觀點清楚地表明,學習者應該最初從工作樣例中獲取圖式,然后才能學習如何解決問題,并且獲取可以用于心理加工的認知資源。前期研究也表明,樣例-問題配對和問題-樣例配對與學習者先備知識之間存在著互動關系:當學習者的先備知識不足時,他們從樣例-問題配對中獲益更多;而當學習者具備充足的先備知識時,他們從問題-樣例配對中獲益最多(Van Gog et al.,2011)。
訪談者:您是如何看待基于過程的工作樣例和基于結果的樣例兩者的先后順序的?在不同領域的實踐中有什么差別?
弗萊德·帕斯:有關專長反轉的研究表明,學生的先備知識對教學形式的效果會產生影響。對于沒有先備知識的學生來說,有效的教學形式對于知識豐富的學生來說可能是無效的,反之亦然。基于過程的工作樣例最初有助于學習,但是當學生已經了解了過程形式之后,樣例就變得多余并且開始阻礙學習(Van Gog,Paas & Van Merrienboer,2008)。
對于新手而言,我建議最佳的培訓順序是從基于過程的樣例開始,因為這些樣例表明了解決問題要做什么以及為什么要這樣做。教師需要對這些樣例提供完整的支持。而后可以讓學生學習基于結果的樣例,僅僅表明需要做什么。這兩種類型的樣例都可以采用補全任務的形式,下一步就是要求學生自己解決問題了。
訪談者:您認為在復雜學習環境設計中該如何調控關于認知負荷的教學控制?
弗萊德·帕斯:鑒于認知負荷理論的核心指引,本領域的研究者面對的主要挑戰就是如何通過教學手段來調節學習者承擔的認知負荷,從而提供恰當的教學策略來實現學習過程中的認知負荷“最優化”。請注意這里的關鍵詞是“最優化”。長期以來諸多實踐者對此存在一種誤解,即研究目標是降低學習者工作記憶中的認知負荷。但事實并非如此,我們的研究目標是既要避免超負荷,也要避免負荷過輕,因為這兩種條件都會阻礙學習進程(Teigen,1994;Young et al.,2002)。當然我們要做的還是減少那些阻礙學習條件所產生的負荷(即外在負荷),并且增加能夠促進學習條件所產生的負荷(即相關負荷)。有相當長一段時間,人們認為教學中的內在負荷是不可調整的,但是新近的研究已經對此有了突破(Pollock et al.,2002)。最初,需要人為地降低復雜材料中包含的較高元素互動性來驅動加工信息的一個圖式或部分圖式。可以將材料分成幾個獨立版塊呈現,但要控制在工作記憶容量可以加工的范圍之內。降低元素互動性可能最初會導致學生的理解能力降低。但是從長遠來看,圖式建構的加速還是會提升學習者的理解力。盡管當內在負荷比較低的時候,外在負荷并不會對學習產生非常明顯的負面效應,但是當內在負荷較高時確實是有影響的。此時,就有必要降低外在負荷了。例如,運用圖片和文本相結合的形式來呈現材料,有利于避免注意力分離效應和冗余效應,這時還可以利用多模態效應來呈現相互對應的文本和圖片信息。當外在負荷降低的時候,學習者就可以將剩余的認知容量用于加工相關認知負荷。但是這并不會自然而然地發生。當今的研究直接指向開發那些能激勵學習者在與學習相關的活動中投入更多認知資源的教學策略。例如,要求學習者對于工作樣例中的解決方案進行想象和自我解釋,以便對信息進行深層次加工,以及學習各種序列高變式度的工作樣例(Cooper et al.,2001)。
訪談者:前面您提到了物理環境的研究,請您介紹一下如何通過調節物理環境來調控學習過程中的認知負荷?
弗萊德·帕斯:當前的研究者較少關注物理環境對認知負荷和學習的影響。我們要研究的核心問題不僅僅是證明物理學習環境與學習者特征或學習任務之間的因果交互關系,更重要的是利用認知負荷理論中的學習效能概念,來驗證是否存在特定的物理環境能夠實現付出較少的心理努力而獲得較高的業績表現成果。非常有趣的是,在鑒定物理學習環境作為認知負荷的一個成因時,對于相關負荷的研究頗有啟示。因為對于相關負荷的新近研究認為,相關負荷通過對工作記憶增加元素互動性會增加內在負荷。如果特定的物理學習環境也會增加相關負荷,如引入中等程度的噪音(Mehta et al.,2012),那么我們就有必要重新界定相關負荷了, 因為噪音并沒有增加學習任務的元素互動性。
訪談者:非常榮幸能與帕斯教授進行面對面的交流,聆聽您從認知心理學視角對教學設計發表的真知灼見,非常感謝您對我們所提問題的回答和闡釋。
參考文獻:
[1]Ayres, P.(2006). Using Subjective Measures to Detect Variations of Intrinsic Load within Problems[J]. Learning and Instruction, 16(5): 389-400.
[2]Ayres, P., & Paas, F.(Eds.)(2007). A Cognitive-Load Approach to the Learning Effectiveness of Instructional Animations[J].Applied Cognitive Psychology, 21(6):695-700.
[3]Castro-Alonso, J. C., Ayres, P., & Paas, F.(2014). Learning from Observing Hands in Static and Animated Versions of Non-manipulative Tasks[J]. Learning and Instruction, 34(6):11-21.
[4]Choi, H., Van Merri?nboer, J. J. G., & Paas, F.(2014). Effects of the Physical Environment on Cognitive Load and Learning: Towards a New Model of Cognitive Load[J]. Educational Psychology Review, 26(2):225-244.
[5]Cooper, G., Tindall-Ford, S., & Chandler, P. et al.(2001). Learning by Imagining[J]. Journal of Experimental Psychology: Applied, 7(1):68-82.
[6]Gordon, C., Tindall-Ford, S., & Agostinho, S. et al.(2016). Learning from Instructor-Managed and Self-Managed Split-Attention Materials[J]. Applied Cognitive Psychology, 30(1):1-9.
[7]Kirschner, F., Paas, F., & Kirschner, P. A.(2009). A Cognitive Load Approach to Collaborative Learning: United Brains for Complex Tasks[J]. Educational Psychology Review, 21(1):31-42.
[8]Leppink, J., Paas, F., & Van der Vleuten, C. P. M. et al.(2013). Development of an Instrument for Measuring Different Types of Cognitive Load[J]. Behavioral Research, 45(4):1058-1072.
[9]Mehta, R., Zhu, R. J., & Cheema, A.(2012). Is Noise Always Bad? Exploring the Effects of Ambient Noise on Creative Cognition[J]. Journal of Consumer Research, 39(4):784-799.
[10]Paas, F.(1992). Training Strategies for Attaining Transfer of Problem-Solving Skill in Statistics: A Cognitive-Load Approach[J]. Journal of Educational Psychology, 84(4):429-434.
[11]Paas, F., & Sweller, J.(2012). An Evolutionary Upgrade of Cognitive Load Theory: Using the Human Motor System and Collaboration to Support the Learning of Complex Cognitive Tasks[J]. Educational Psychology Review, 24(1):27-45.
[12]Paas, F., & Van Merri?nboer, J. J. G.(1993). The Efficiency of Instructional Conditions: An Approach to Combine Mental-Effort and Performance Measures[J]. Human Factors, 35(4):737-743.
[13]Paas, F., & Van Merri?nboer, J. J. G.(1994a). Variability of Worked Examples and Transfer of Geometrical Problem-solving Skills: A Cognitive-Load Approach[J]. Journal of Educational Psychology, 86(1):122-133.
[14]Paas, F., & Van Merri?nboer, J. J. G.(1994b). Instructional Control of Cognitive Load in the Training of Complex Cognitive Tasks[J]. Educational Psychology Review, 6(4):51-71.
[15]Paas, F., Camp, G., & Rikers, R.(2001). Instructional Compensation for Age-Related Cognitive Declines: Effects of Goal-Specificity in Maze Learning[J]. Journal of Educational Psychology, 93(1):181-186.
[16]Paas, F., Tuovinen, J. E., & Tabbers, H. et al.(2003). Cognitive Load Measurement as a Means to Advance Cognitive Load Theory[J]. Educational Psychologist, 38(1):63-71.
[17]Paas, F., Van Merri?nboer, J., & Adam, J.(1994). Measurement of Cognitive Load in Instructional Research[J]. Perceptual and Motor Skills, 79(1):419-430.
[18]Pollock, E., Chandler, P., & Sweller, J.(2002). Assimilating Complex Information[J]. Learning and Instruction, 12(1):61-86.
[19]Pouw, W., Van Gog, T., & Paas, F.(2014). An Embedded and Embodied Cognition Review of Instructional Manipulatives[J]. Educational Psychology Review, 26(1):51-72.
[20]Sweller, J.(2004). Instructional Design Consequences of an Analogy Between Evolution by Natural Selection and Human Cognitive Architecture[J]. Instructional Science, 12(1):185-233.
[21]Sweller, J., & Chandler, P.(1994). Why Some Material Is Difficult to Learn[J]. Cognition and Instruction, 12(3):185-233.
[22]Teigen, K. H.(1994). Yerkes-Dodson: A Law for All Seasons[J]. Theory and Psychology, 4(4):525-547.
[23]Van Gerven, P. W. M., Paas, F., & Van Merri?nboer, J. J. G. et al.(2004). Memory Load and Task-Evoked Pupillary Responses in Aging[J]. Psychophysiology, 41(2):167-175.
[24]Van Gog, T., & Paas, F.(2008). Instructional Efficiency: Revisiting the Original Construct in Educational Research[J]. Educational Psychologist, 43(1):16-26.
[25]Van Gog, T., Kester, L., & Paas, F.(2011). Effects of Worked Examples, Example-Problem, and Problem-Example Pairs on Novices' Learning[J]. Contemporary Educational Psychology, 36(3):212-218.
[26]Van Gog, T., Paas, F., & Marcus, N. et al.(2009). The Mirror-Neuron System and Observational Learning: Implications for the Effectiveness of Dynamic Visualizations[J]. Educational Psychology Review, 21(1):21-30.
[27]Van Gog, T., Paas, F., & Van Merrienboer, J. J. G.(2008). Effects of Studying Sequences of Process-Oriented and Product-Oriented Worked Examples on Troubleshooting Transfer Efficiency[J]. Learning and Instruction, 18(3):211-222.
[28]Van Merri?nboer, J. J. G., Schuurman, J. G., & De Croock, M. B. M. et al.(2002). Redirecting Learners Attention During Training: Effects on Cognitive Load, Transfer Test Performance and Training Efficiency[J]. Learning and Instruction, 12(1):11-37.
[29]Xie, B., & Salvendy, G.(2000). Review and Reappraisal of Modeling and Predicting Mental Workload in Single-and Multi-task Environments[J]. Work and Stress, 14(1):74-99.
[30]Yeo, G. B., & Neal, A.(2004). A Multilevel Analysis of Effort, Practice and Performance: Effects of Ability, Conscientiousness, and Goal Orientation[J]. Journal of Applied Psychology, 89(2):231-247.
[31]Yeo, G. B., & Neal, A.(2008). Subjective Cognitive Effort: A Model of States, Traits, and Time[J]. Journal of Applied Psychology, 93(3):617-631.
[32]Young, M. S., & Stanton, N. A.(2002). Malleable Attentional Resources Theory: A New Explanation for the Eeffects of Mental Underload on Performance[J]. Human Factors, 44(3):365-375.
收稿日期 2017-05-30 責任編輯 劉選
Abstract:As the most productive researcher in the field of educational psychology between 2009 and 2014, Fred Paas had made great contribution to the research and practice of cognitive load theory. He reckoned that, the instructional design based on the cognitive architecture of human being would be conducive to the management of cognitive load during learning. The researchers of cognitive load theory made efforts in designing various instructional approaches to make up the ineffective cognitive load, in order to realize the optimal cognitive load during learning through instructional conditions. The prerequisite and approach to controlling cognitive load is to identify the measurement techniques, and the subjective mental effort rating scales is a kind of very important measurement instrument which had been widely applied in many researches. On the basis of measuring cognitive load, it is possible to calculate the instructional efficiency or mental efficiency. Combining the learnerstest performance and mental effort invested to attain this test performance could be the optimal technique of predicting instructional efficiency. The instructional management strategies should be oriented to adjust the format and the sequence of examples based on the element interactivity of the tasks inherently and prior knowledge of learners. To develop the complex cognitive skills needs to regulate the instructional design in the complex learning environment, and the research on the physical learning environment and human movement sciences would facilitate the great progress of refining the model cognitive load theory.
Keywords: Fred Paas (Netherlands); Cognitive Load; Complex Cognitive Skills; Cognitive Measurement; Instructional Design