在線學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷研究進(jìn)展(2007—2021)

邊 坤，王 巖

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 藝術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

一、引言

教育與技術(shù)的結(jié)合是歷史的必然,美國(guó)教育部教育技術(shù)辦公室2017年在《美國(guó)國(guó)家教育技術(shù)計(jì)劃》中提出技術(shù)應(yīng)能提升教育水平,確保學(xué)生獲得優(yōu)質(zhì)教育體驗(yàn)[1]。以計(jì)算機(jī)、軟件、現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)為支持的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育,豐富并完善著線下教育的不足。

本文系統(tǒng)整理了近15年國(guó)內(nèi)外學(xué)者在認(rèn)知負(fù)荷理論視角下的遠(yuǎn)程教育研究進(jìn)展并分析了未來(lái)的研究趨勢(shì)。可視化分析基于中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)和Web of Science所提供的文獻(xiàn)數(shù)據(jù),使用CiteSpace軟件構(gòu)建可視化知識(shí)圖譜,通過(guò)文獻(xiàn)分析法對(duì)主要研究?jī)?nèi)容進(jìn)行歸納與分析,旨在為相關(guān)的研究者提供理論參考和依據(jù)。

二、文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)

(一)文獻(xiàn)來(lái)源

由于遠(yuǎn)程教育和線上學(xué)習(xí)及在線學(xué)習(xí)關(guān)系密切,本文以“認(rèn)知負(fù)荷”“遠(yuǎn)程教育”“線上學(xué)習(xí)”“在線學(xué)習(xí)”為關(guān)鍵詞在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù),以“Cognitive Load”“Distance Education”“Online Learning”“E-Learning”為關(guān)鍵詞在Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,檢索時(shí)間截至2021年5月10日。剔除檢索結(jié)果中的新聞報(bào)道、會(huì)議紀(jì)要和重復(fù)文獻(xiàn),在CNKI和Web of Science分別得到相關(guān)文獻(xiàn)169篇、319篇。

(二)文獻(xiàn)時(shí)間分布

將2007年至2021年間國(guó)內(nèi)外遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷研究的相關(guān)文獻(xiàn)量轉(zhuǎn)換成年度分布折線圖(見圖1),國(guó)內(nèi)外對(duì)該領(lǐng)域的研究總體趨勢(shì)呈上升態(tài)勢(shì)。其中:(1)國(guó)內(nèi)自2007年至2015年相關(guān)文獻(xiàn)較少,文獻(xiàn)數(shù)量從2015年至2019年波動(dòng)較大,2019至2021年發(fā)文量明顯增長(zhǎng)并在2021年達(dá)到頂峰;(2)國(guó)外相關(guān)研究自2007年至2018年12年間發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量波動(dòng)較大,2018年至2021年文獻(xiàn)數(shù)量增長(zhǎng)較快并在2021年達(dá)到頂峰。該領(lǐng)域的研究正在逐步受到關(guān)注,有望成為未來(lái)新興的研究領(lǐng)域。

圖1 國(guó)內(nèi)外遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷論文發(fā)表數(shù)量趨勢(shì)

(三)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析

在CiteSpace主界面,選擇“關(guān)鍵詞”為節(jié)點(diǎn),其他設(shè)置不變,運(yùn)行生成CNKI和Web of Science兩個(gè)樣本中關(guān)鍵字圖譜和頻數(shù)如圖2、表1所示。除“認(rèn)知負(fù)荷”和“遠(yuǎn)程教育”等檢索詞,高頻詞匯包括“學(xué)習(xí)效果”“教學(xué)設(shè)計(jì)”等。隨著遠(yuǎn)程教育成為大多數(shù)高等教育機(jī)構(gòu)在新冠疫情期間繼續(xù)教學(xué)的首選方案,學(xué)者們更加關(guān)注遠(yuǎn)程教育的教學(xué)設(shè)計(jì)和對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響。通過(guò)關(guān)鍵詞對(duì)比可以看出,國(guó)內(nèi)學(xué)者傾向于研究學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷的影響,而國(guó)外學(xué)者注重對(duì)學(xué)生、模型和教育知識(shí)的研究。

表1 關(guān)鍵字頻數(shù)

圖2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)關(guān)鍵詞圖譜

(四)國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)

利用CiteSpace軟件繪制國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的時(shí)間軸視圖(見圖3、圖4),不僅展現(xiàn)了相關(guān)文獻(xiàn)主題的變遷趨勢(shì),還反映出各個(gè)聚類發(fā)展演變的時(shí)間跨度和研究進(jìn)程。認(rèn)知負(fù)荷和遠(yuǎn)程教育早期的研究主要以網(wǎng)絡(luò)課程和學(xué)習(xí)行為為主,隨著技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,研究?jī)?nèi)容逐漸多元化,加入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、工作記憶、可用性、冗余效應(yīng)、心流體驗(yàn)等內(nèi)容。

圖3 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)時(shí)間軸

圖4 國(guó)外文獻(xiàn)時(shí)間軸

三、主題研究進(jìn)展

(一)遠(yuǎn)程教育中的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估模型

遠(yuǎn)程教育中的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估技術(shù)是認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量研究的基礎(chǔ),學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)圍繞認(rèn)知負(fù)荷的精確程度展開。李金波等人采用因素分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種建模方法,探索人機(jī)交互過(guò)程中認(rèn)知負(fù)荷的綜合評(píng)估建模方法,得出“采用多維綜合評(píng)估模型對(duì)雙任務(wù)作業(yè)認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行測(cè)量總體上比采用單一評(píng)估指標(biāo)的測(cè)量更為有效”[3]。Gou等研究者基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)建模,提出了智能穿戴應(yīng)用下的學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷檢測(cè)模型[4],實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的模型由于特征融合和分類的最佳組合而實(shí)現(xiàn)了最高的認(rèn)知負(fù)荷檢測(cè)精度。遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估模型的建立,學(xué)者們基于不同測(cè)量方法對(duì)采集的數(shù)據(jù)建立了不同的評(píng)估模型,模型的準(zhǔn)確率得到了一定程度的提高。

(二)遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷的測(cè)量方法

1.主觀測(cè)量法

主觀測(cè)量法是認(rèn)知負(fù)荷研究中最常見的分析方法,假設(shè)學(xué)習(xí)者有能力回顧自己的認(rèn)知過(guò)程,并且可以說(shuō)明他們所感受到的任務(wù)難度和心理努力的總量[5]。常用的測(cè)量工具包括NASA-TLX、WP和CLS量表,其中NASA-TLX量表是在遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量使用最多的工具。

NASA-TLX量表因其測(cè)量的敏感性和簡(jiǎn)單易用性受到研究者的廣泛使用。該量表包括績(jī)效水平、努力程度、時(shí)間需求、心理需求、體力需求、受挫程度6個(gè)維度,每個(gè)維度分為20個(gè)等級(jí),依據(jù)權(quán)重系數(shù)可計(jì)算出學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷水平[6]。WP量表以負(fù)荷多重資源模型為基礎(chǔ),涉及中樞處理、響應(yīng)、空間編碼、語(yǔ)言、視覺、聽覺、操作輸出、語(yǔ)言輸出8種認(rèn)知資源,完成學(xué)習(xí)任務(wù)后學(xué)習(xí)者分別對(duì)上述8種認(rèn)知資源占用量進(jìn)行賦值評(píng)分[7],因該量表具有較好的敏感性與診斷性,在中低難度任務(wù)下,被認(rèn)為是測(cè)量認(rèn)知負(fù)荷較為理想的工具。

由Leppink和他的同事開發(fā)的認(rèn)知負(fù)荷量表(CLS)已經(jīng)成為衡量?jī)?nèi)在負(fù)荷(IL)、外在負(fù)荷(EL)和相關(guān)負(fù)荷(GL)的最有效和最廣泛使用的自我報(bào)告測(cè)量方法之一[8]。該量表與其他量表不同的是,從認(rèn)知負(fù)荷理論的三種類型設(shè)計(jì)問(wèn)卷,問(wèn)卷共10個(gè)問(wèn)項(xiàng),其中內(nèi)在負(fù)荷和外在負(fù)荷各3問(wèn),相關(guān)負(fù)荷4問(wèn)。Jamie等研究者使用CLS量表研究外在認(rèn)知負(fù)荷和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷之間的關(guān)系,以及認(rèn)知學(xué)習(xí)策略的使用如何調(diào)節(jié)這種關(guān)系[9]。該量表的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在其可以廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的知識(shí)研究領(lǐng)域。

主觀測(cè)量法雖然易于使用且敏感性較高,在使用過(guò)程中不具入侵性,容易被接受,但不同的被試差異會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響,且測(cè)量過(guò)程主觀性太強(qiáng),測(cè)量結(jié)果也并未對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程中認(rèn)知負(fù)荷變化的原因進(jìn)行闡釋。

2.客觀測(cè)量法

客觀測(cè)量法是目前測(cè)量認(rèn)知負(fù)荷最為有效和精確的方法,且種類繁多,在遠(yuǎn)程教育中,認(rèn)知負(fù)荷的客觀測(cè)量法應(yīng)用最廣泛的主要有雙任務(wù)測(cè)量法、眼動(dòng)和腦電測(cè)量。

(1)雙任務(wù)測(cè)量法是研究工作記憶中的重要研究方法,該方法基于資源有限理論,實(shí)驗(yàn)中要求被試在進(jìn)行主任務(wù)的同時(shí)完成一項(xiàng)次任務(wù),且次任務(wù)的效果與空閑的工作記憶容量直接相關(guān),空閑容量本身取決于主要任務(wù)所需的容量[10]。(2)遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域一般以眼睛注視和掃視來(lái)測(cè)量認(rèn)知狀態(tài)[11],也有研究者發(fā)現(xiàn)瞳孔直徑和微眼跳幅度也可以區(qū)分不同層次的認(rèn)知負(fù)荷[12]。眼動(dòng)追蹤技術(shù)為遠(yuǎn)程教育學(xué)習(xí)環(huán)境下認(rèn)知狀態(tài)研究提供了有效方法[13]。(3)腦電測(cè)量技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)人的腦力活動(dòng),且更具客觀性,通常選擇θ和α腦波頻段數(shù)據(jù)測(cè)量[14]。因此,也有部分學(xué)者基于認(rèn)知負(fù)荷理論,構(gòu)建捕捉和標(biāo)記用戶在學(xué)習(xí)過(guò)程中的心理狀態(tài)的模型用來(lái)量化認(rèn)知負(fù)荷。

雙任務(wù)測(cè)量法在識(shí)別認(rèn)知負(fù)荷的過(guò)程中靈敏度高,但該測(cè)量方法在測(cè)量過(guò)程中侵入性太強(qiáng),會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)任務(wù)產(chǎn)生影響,因此該方法的易用性和可用性等方面不具備優(yōu)勢(shì),適用范圍較窄。與雙任務(wù)測(cè)量相比,眼動(dòng)和腦電技術(shù)因其高分辨率和準(zhǔn)確率等優(yōu)勢(shì)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。但此類方法也有一定的局限,在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中必須在特定的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,對(duì)被試的接受度產(chǎn)生一定的影響,且研究者針對(duì)實(shí)驗(yàn)程序、設(shè)計(jì)等要有較高的操作基礎(chǔ)。

3.多模態(tài)測(cè)量方法

為得到更加精確的認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量結(jié)果,國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用多模態(tài)的認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量方法對(duì)遠(yuǎn)程教育中的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行測(cè)量。Maria、Kruger等研究者采用兩種或兩種以上客觀測(cè)量(如雙任務(wù)測(cè)量、心率、心理測(cè)量、腦電和眼動(dòng)等)相結(jié)合的方法,對(duì)認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行多模態(tài)測(cè)量[15-16]。Larmuseau等研究者提出使用主觀測(cè)量的認(rèn)知負(fù)荷與生理數(shù)據(jù)(即皮膚電反應(yīng)、皮膚溫度、心率和心率變異性)相結(jié)合的方法,揭示了皮膚溫度和心率評(píng)估高認(rèn)知負(fù)荷的潛力[17]。多模態(tài)的認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量方法同時(shí)具有客觀測(cè)量和主觀測(cè)量方法的優(yōu)勢(shì),也解決了單一測(cè)量法和一維法對(duì)認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量的方法限制。

(三)遠(yuǎn)程教育中學(xué)習(xí)效果的影響因素

基于認(rèn)知負(fù)荷理論的遠(yuǎn)程教育中學(xué)習(xí)效果的影響因素的研究已經(jīng)取得了一定的成果,相關(guān)研究主要圍繞學(xué)習(xí)材料呈現(xiàn)方式、教育形式和學(xué)習(xí)者特征三方面展開。在學(xué)習(xí)材料對(duì)學(xué)習(xí)效果影響的研究中,王紅艷、Chang和韓曉玲等人研究了課程界面不同指示類型對(duì)學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷的影響,進(jìn)而考量其對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響[18-20]。教育形式研究方面,張敏等人對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)中的被試者數(shù)據(jù)展開元分析[21]。學(xué)習(xí)者特征研究方面,王改花等人通過(guò)眼動(dòng)實(shí)驗(yàn),探索了不同學(xué)習(xí)風(fēng)格學(xué)習(xí)者對(duì)不同類型在線學(xué)習(xí)材料學(xué)習(xí)效果的影響[22],研究結(jié)果為科學(xué)設(shè)計(jì)在線開放課程提供一定的實(shí)證證據(jù)和理論支撐。Yen等人通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)行為痕跡的追蹤,提出了基于學(xué)習(xí)分析的方法,通過(guò)調(diào)整在線課程中使用的教學(xué)策略來(lái)管理認(rèn)知負(fù)荷,進(jìn)而提升學(xué)習(xí)效果[23]。

在對(duì)學(xué)習(xí)效果的研究中,研究者們將認(rèn)知負(fù)荷作為驗(yàn)證學(xué)習(xí)效果的測(cè)量指標(biāo)之一,通常與滿意度、用戶體驗(yàn)等內(nèi)容結(jié)合進(jìn)行相關(guān)研究,注重研究廣度的同時(shí)缺乏針對(duì)性研究深度。

(四)基于認(rèn)知負(fù)荷的學(xué)習(xí)策略優(yōu)化

1.交互設(shè)計(jì)研究

交互活動(dòng)是學(xué)習(xí)過(guò)程中提升教學(xué)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié),但在遠(yuǎn)程教育中由于學(xué)習(xí)平臺(tái)、教學(xué)設(shè)計(jì)等內(nèi)容的影響,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程教育過(guò)程中良好的交互還需要對(duì)其進(jìn)行深入研究以期實(shí)現(xiàn)。學(xué)術(shù)界也有部分學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行研究,楊彥軍、M A Just等人以認(rèn)知負(fù)荷理論、多媒體學(xué)習(xí)理論作為交互設(shè)計(jì)的認(rèn)知理論依據(jù),以系統(tǒng)觀來(lái)指導(dǎo)教學(xué)交互各層次的交互設(shè)計(jì)[24-25]。Wang等人通過(guò)對(duì)比在線協(xié)作學(xué)習(xí)過(guò)程中三個(gè)版本(即互動(dòng)版本、視頻版本和文本版本)的媒體呈現(xiàn)方式對(duì)認(rèn)知負(fù)荷的影響,探討了學(xué)生在參與不同多媒體時(shí)的在線協(xié)作行為模式,得出結(jié)論:互動(dòng)版本的在線學(xué)習(xí)形成了積極的學(xué)習(xí)氛圍且認(rèn)知負(fù)荷適中,為遠(yuǎn)程教育中交互設(shè)計(jì)的必要性提供了量化支持[26]。在對(duì)交互設(shè)計(jì)的研究中,研究者們通常從認(rèn)知負(fù)荷理論出發(fā),使用文獻(xiàn)綜述法分析總結(jié),進(jìn)而提出交互設(shè)計(jì)的策略,最后印證策略。因此,此類研究策略的提出缺少?gòu)膶?shí)踐過(guò)程中得到的實(shí)證證據(jù)。

2.界面設(shè)計(jì)研究

線上學(xué)習(xí)平臺(tái)為遠(yuǎn)程教育提供了實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ),且線上學(xué)習(xí)平臺(tái)的界面設(shè)計(jì)與學(xué)習(xí)者外在認(rèn)知負(fù)荷直接相關(guān),因此,一些研究者通過(guò)優(yōu)化界面設(shè)計(jì)降低學(xué)習(xí)者的外在認(rèn)知負(fù)荷,進(jìn)而提升學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果。裴珊珊基于認(rèn)知負(fù)荷理論,通過(guò)問(wèn)卷調(diào)研法、訪談法和案例分析法選取典型在線課程案例,梳理在線課程教學(xué)界面布局設(shè)計(jì)要素,并從內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷、外在認(rèn)知負(fù)荷和相關(guān)認(rèn)知負(fù)荷三個(gè)方面,篩選出與認(rèn)知負(fù)荷相關(guān)的設(shè)計(jì)要素,對(duì)在線課程教學(xué)界面布局進(jìn)行優(yōu)化,創(chuàng)建了在線課程視頻界面設(shè)計(jì)策略模板[27]。Zhang等研究者探討移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)用戶學(xué)習(xí)效率的影響,并制定認(rèn)知指標(biāo)來(lái)評(píng)估用戶在移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)效率[28]。研究者們將線上學(xué)習(xí)平臺(tái)拆分為課程視頻界面、平臺(tái)導(dǎo)航和頁(yè)面布局等幾個(gè)方面分別進(jìn)行研究,得出界面設(shè)計(jì)的優(yōu)化方案,為下一步系統(tǒng)平臺(tái)界面設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。

3.學(xué)習(xí)內(nèi)容設(shè)計(jì)研究

遠(yuǎn)程教育已成為學(xué)生在線學(xué)習(xí)的重要途徑,學(xué)術(shù)界通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的設(shè)計(jì)研究,提出針對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)、教學(xué)設(shè)計(jì)的策略,為學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)和教師教學(xué)設(shè)計(jì)提供設(shè)計(jì)支持。馬志巖提出基于認(rèn)知負(fù)荷理論的在線學(xué)習(xí)活動(dòng)主題設(shè)計(jì)模型和過(guò)程設(shè)計(jì)模型,進(jìn)而構(gòu)建了基于認(rèn)知負(fù)荷理論的在線學(xué)習(xí)活動(dòng)設(shè)計(jì)模型[29]。李梅、刁勇峰等人基于認(rèn)知圖式、信息加工理論和認(rèn)知負(fù)荷理論,對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行研究,為遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)提供建議[30-31]。Choi等人使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為學(xué)習(xí)分析方法,分析電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷的個(gè)性化診斷評(píng)估,結(jié)果表明,與認(rèn)知負(fù)荷相關(guān)的診斷信息,可以幫助學(xué)習(xí)者通過(guò)管理和控制他們?cè)陔娮訉W(xué)習(xí)環(huán)境中的認(rèn)知負(fù)荷來(lái)提高學(xué)業(yè)成績(jī)[32]。學(xué)術(shù)界對(duì)于學(xué)習(xí)內(nèi)容的設(shè)計(jì)相關(guān)研究較多,內(nèi)容也較為豐富,相關(guān)研究中的認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量方法也從開始的主觀測(cè)量逐步發(fā)展到與客觀測(cè)量的方法相結(jié)合,認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估的準(zhǔn)確性不斷提高。

4.認(rèn)知負(fù)荷優(yōu)化模型

認(rèn)知負(fù)荷是線上學(xué)習(xí)效果的重要影響因素,已有研究者通過(guò)探析認(rèn)知負(fù)荷的影響因素并提出策略進(jìn)而建立認(rèn)知負(fù)荷的優(yōu)化模型。崔寧在認(rèn)知負(fù)荷理論的指導(dǎo)下,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)研和訪談,探析了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷的影響因素,并在此基礎(chǔ)上形成了兩種網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷優(yōu)化模型[33]。李飛飛基于認(rèn)知負(fù)荷理論和多媒體學(xué)習(xí)生成理論分析了虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷的產(chǎn)生,構(gòu)建了虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中學(xué)習(xí)者認(rèn)知負(fù)荷的生成模型,并提出優(yōu)化控制策略[34]。有關(guān)于認(rèn)知負(fù)荷優(yōu)化的模型中,研究者們都以認(rèn)知負(fù)荷理論為出發(fā)點(diǎn),通過(guò)文獻(xiàn)梳理或與其他理論結(jié)合的方法,提出遠(yuǎn)程教育中的認(rèn)知負(fù)荷優(yōu)化模型,缺少針對(duì)遠(yuǎn)程教育認(rèn)知負(fù)荷的實(shí)證測(cè)量研究。

四、結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理和解讀,可得到以下結(jié)論:

一方面,對(duì)于遠(yuǎn)程教育中的認(rèn)知負(fù)荷研究,學(xué)術(shù)界已經(jīng)取得了豐碩的成果。學(xué)者們通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程中認(rèn)知負(fù)荷的監(jiān)測(cè)分析,以提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果為主要目的,結(jié)合認(rèn)知科學(xué)和腦科學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí),從學(xué)與教兩個(gè)角度出發(fā),對(duì)認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化,為學(xué)習(xí)者提高學(xué)習(xí)效率和教師的教學(xué)設(shè)計(jì)提供強(qiáng)有力的支持,但對(duì)遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷的研究總體上較為分散,針對(duì)遠(yuǎn)程教育中產(chǎn)生認(rèn)知負(fù)荷的各個(gè)方面缺乏全局性的相關(guān)研究。

另一方面,通過(guò)對(duì)遠(yuǎn)程教育中的認(rèn)知負(fù)荷相關(guān)文獻(xiàn)的研究可以看出,未來(lái)研究在以下幾個(gè)方面值得探索。一是深度挖掘技術(shù)對(duì)認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量模型建立的支持。已有研究者采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)建立了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估模型,因此,深度學(xué)習(xí)技術(shù)會(huì)成為未來(lái)認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估模型建立的關(guān)鍵技術(shù)。二是探索引入認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量的其他方法,應(yīng)用到遠(yuǎn)程教育的認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量中。行為測(cè)量法也是認(rèn)知負(fù)荷的測(cè)量方法之一,是指通過(guò)分析學(xué)習(xí)者行為特征而測(cè)量其認(rèn)知負(fù)荷的方法,該方法并未得到廣泛的應(yīng)用,但在遠(yuǎn)程教育這種開放性環(huán)境中,很難使用認(rèn)知實(shí)驗(yàn)的形式對(duì)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行測(cè)量的情況下,使用行為測(cè)量的方法衡量學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀況是未來(lái)值得探索的方向。三是探究如何將“研究發(fā)現(xiàn)”轉(zhuǎn)化為“設(shè)計(jì)策略”。在使用腦電技術(shù)對(duì)遠(yuǎn)程教育中認(rèn)知負(fù)荷測(cè)量的研究中,盡管腦電可以實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知負(fù)荷,但得到的研究結(jié)論并不能科學(xué)的與設(shè)計(jì)策略銜接,為進(jìn)一步設(shè)計(jì)內(nèi)容提供指導(dǎo),因此,如何將實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為對(duì)提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率的有力支撐是未來(lái)需要努力的方向。