基于認知負荷理論設計慕課

張恩銘 盛群力

摘 要：大規模、開放的在線課程（慕課）是一種計算機輔助學習形式。它為無數參與者提供開放的互聯網教育資源，然而有人卻批評其整體質量和實用性。在建設慕課時，大多數開發者只在最低程度上，考慮人類認知架構及相關的教學設計原則。本文認為，認知負荷理論源于人類認知架構和進化教育心理學，可以為任何計算機輔助學習形式（包括慕課）提供理想的教學設計原則。本文首先概述這一理論，之后提出一些教學設計原則。在計算機輔助學習環境下，人可以據此設計在線學習，并找到教學設計的理論基礎。

關鍵詞：認知負荷理論;進化教育心理學;人類認知架構;教學設計;慕課

一、引言

2008年以來，慕課（MOOCs）平臺越來越多。對那些想在校外學習，卻沒有正式學歷的人來說，這些平臺為其提供了開放獲取（Open Access）的資源和在線課程（Hew，2016;McAuley，Stewart，Siem-ens & Cormier，2015）。正是由于這種可選擇性和人們對慕課的需求，一些人研究了可能提高慕課教學質量的因素（Deimann & Vogt，2015;Moe，2015;Siemens，2013）。然而，盡管慕課起源于學習科學，但其中大多數的組織基礎并不是目前對人類認知的認識（參見Clarà & Barberà，2014中的討論部分）。本文認為，要想設計出教學效果更好的在線學習（包括慕課）材料，就需要用到基于人類認知架構（human cognitive architecture）的認知負荷理論（cognitive load theory）（Sweller，2012;Sweller，Ayres & Kalyuga，2011）。首先，我們將對在線學習的一些理論和實踐問題進行概述，之后簡要介紹認知負荷理論，并假設該理論同計算機輔助學習（例如慕課）相關，最后在其指導下，總結教學效果。

二、影響慕課設計有效性的一般因素

香檳（Champaign）等人（2014）研究了在線學習時間與表現和技能之間的相關性。結果表明，學生的技能水平與在線學習時間呈強烈的負相關關系。這說明領域內專業知識較多的學生，只需較少的時間就可以學習相關材料。然而，在線學習時間與概念學習卻呈強烈的正相關關系。這說明學生在線學習的時間越長，概念學習效果越好。不過，作者擔心，由于被試的選擇范圍大、可用的教學技能多，很難確定究竟是哪些因素影響了學習。

休（Hew，2016）研究了影響學生在線學習參與度的教學設計因素。研究對象是參與語言、文學和藝術與設計三個慕課項目的學生。通過檢查這些學生反映的數據，他找到五個影響參與度的因素：（1）課程以問題為導向，有明確的解釋;（2）講師愿意與學生互動，教學富有熱情;（3）學生可以和同伴互相分享知識和見解;（4）學生專注于學習和思考正在講授的內容;（5）學生可以根據自己的學習風格偏好，使用和參與多種在線資源和活動。

埃爾·哈穆多娃（El-Hmoudova，2014）基于多種學習風格偏好，探討了課程數量多但輟課率（dropout rates）高的問題。許多學生在視覺效果、活躍程度和學習順序方面有中等程度的偏好。此外，如果學生對某個學習風格有強烈偏好，那么就會想讓在線學習環境也能適應其風格。鄭（Zheng，2015）等人也著重研究了輟課率。結果表明，激勵學生學習慕課的一個原因是，其可以幫助自己做好高中升大學的準備。另一個原因則是社交互動（social interaction）——至少對一些學生來說，最初加入慕課的動機是認識更多的人。此外，王和貝克（Wang & Baker，2015）關于學習動機的觀點也很引人注目，即完成慕課的學生對其內容本身更感興趣，而未完成的學生卻只會視慕課為一次學習體驗。

三、影響慕課學習質量的因素

有人指出，目前慕課不但教學質量（包括內容質量、教學設計質量和教學實施質量）低，而且鮮有研究關注其提高（Bali，2014;Fischer，2014）。奧西安尼爾索等人（Ossiannilsso，Altinay & Altinay，2015）的研究表明，教學設計和學習環境會影響學習者的學習體驗，并且這二者同開放性（openness）、個性化（personalization）、選擇性學習（choice-based learning）和協作學習環境（colla-borative learning context）一樣，會從多個方面影響慕課質量。這些因素解釋了恩庫瓦沃西（Nkuyubwatsi，2013）的看法。他基于學生視角，從學習環境評估和慕課設計兩方面，比較了在線學習和面對面教學，并認為慕課在開放性、可選擇性、多樣性和風格化方面可能優于面對面教學，但后者可以安排更多同齡人之間的互動。費希爾（Fischer，2014）認為，就學習質量而言，慕課也許不是最理想的在線學習形式。因為許多慕課仍采用傳統教學模式，并且已經商業化。大多數批判性研究都明確指出，目前缺乏對慕課教學方法的研究（Bali，2014;Deimann & Vogt，2015;Moe，2015）。此外，不論是那些主張互動、提供協作學習空間的，還是那些提供內容的慕課（Siemens，2013），都沒有重視在線學習者的認知需求。

以上回顧了一些關于慕課和其他計算機輔助教學形式的研究。本文認為，為了設計出有效的在線教學，未來可能需要基于人類認知設計和評估計算機輔助學習環境。在下一節，我們將介紹基于人類認知架構的認知負荷理論，之后從認知角度出發，討論慕課和其他計算機輔助學習形式的結構。

四、認知負荷理論

知識可分為兩級：生物初級和生物高級（Geary，2007，2008，2012;Geary & Berch，2016）。隨著進化，人習得生物初級知識（biologically primary knowledge）是不費力的、順理成章的，并且不需要他人指導。大多數通用認知技能都是生物初級的，例如一般的問題解決策略（Tricot & Sweller，2014）。

隨著文化的發展，人類開始需要另一類知識——生物高級知識（biologically secondary knowledge），其與生物初級知識存在本質上的不同。習得生物高級知識需要自己下意識的努力和他人明確的指導（Kirschner，Sweller & Clark，2006;Sweller，Kirschner & Clark，2007），因為從本質上講，其中大部分都是特定領域知識而非通用認知知識。我們之所以需要思考“怎樣做到相關信息的最佳傳遞”，就是因為習得生物高級知識需要他人明確的指導。認知負荷理論關注的就是這個問題，它與一切計算機輔助教學形式的成功密切相關。

人類認知架構是認知負荷理論的基礎，涉及對認知結構、認知功能和加工過程的組織。正因其存在，我們才能用教學設計的重頭戲——生物高級知識——來學習、思考和解決問題（Sweller et al.，2011）。人類認知架構類似于生物進化論中的“自然信息加工系統”（natural information processing system）。我們可以將其描述為“五項基本原則”（Sweller & Sweller，2006）。

信息存貯原則（Information store principle）：人若想其認知系統發揮作用，就需要在長時記憶中存貯大量特定領域的信息（De Groot，Gobet & Jongman，1996）。我們認為，長時記憶中的信息容量和存貯時間是沒有限制的。從教育角度看，一個人在相關領域有無專長，取決于他（她）之前是否習得并存貯了大量的生物高級知識和特定領域知識。

引用與重組原則（The borrowing and reorgani-zing principle）：認知系統需要大量信息才能發揮作用，這些信息主要引用自他人。比如，我們閱讀他人的作品，聆聽他人的講話，以及模仿他人的行為（Bandura，1986）。其他物種幾乎都不具備這項生物初級技能——從他人身上獲取信息的能力。引用的信息與長時記憶中的原有知識相結合（即整合與重組）以后，才能存貯在長時記憶中。

隨機生成原則（Randomness as genesis princi-ple）：在解決問題時，人如果無法引用他人信息，那么就可以用“隨機生成和檢驗程序”來生成信息，之后將其與長時記憶中存貯的有效信息進行比較，以確定其有效性。無效的信息不能進入長時記憶。

變化最小原則（Narrow limits of change princi-ple）：“隨機生成和檢驗”過程發生在工作記憶中，但是如果需要檢驗的元素過多，那么工作記憶就不能有效工作。原因是在加工來自環境的新信息時，工作記憶容量（Cowan，2001;Miller，1956）和持續時間（Peterson & Peterson，1959）有限。不過，也正是由于工作記憶每次加工的信息量有限，長時記憶才不會發生大而迅速的變化，從而保持其正常功能。

環境組織與聯結原則（Environmental organizing and linking principle）：最后這個原則揭示了人如何從長時記憶中提取存貯的信息，并據此確定行為。環境中的外部信號激活了長時記憶中存貯的相關信息，之后人再將其轉移至工作記憶中，以確定行為。與來自環境的新信息不同，工作記憶可以無限處理來自長時記憶的良構信息（Ericsson & Kintsch，1995）。

本節介紹了人類認知架構，它是認知負荷理論的基礎。我們可以利用“引用與重組原則”，從他人那里獲取信息。如果獲取不到所需信息，我們也可以嘗試利用“隨機生成原則”生成信息。根據“變化最小原則”，工作記憶雖然其容量和持續時間有限，但還是必須加工這些新信息。人可以利用“信息存貯原則”，將加工后的信息存貯在長時記憶中。完成存貯后，根據“環境組織與聯結原則”，環境中的線索（cues）可以激活這些已有的、熟悉的信息。

五、元素交互性與認知負荷類型

上述結構解釋了人如何獲取和使用信息，也指導了基于計算機技術的教學設計（例如慕課和計算機輔助學習）。下面我們將用元素交互性（element interactivity）的概念，討論為什么某些信息會造成繁重的工作記憶負荷。

元素交互性

元素交互性是衡量任務復雜性的指標之一，作為一個基本概念，人們可以用它來確定認知負荷類型。由于交互的元素之間有邏輯聯系，所以工作記憶必須同時加工它們（Sweller，2010）。例如，當學生正在學習解代數方程時，其工作記憶負荷和問題的元素交互性都很高。這是因為方程的任何一部分發生變化，都會對整體造成影響。學生必須學習方程中的各個交互元素。反之，當學生正在學習第二外語的單詞時，卻可以分別理解其釋義，因為其互相之間沒有邏輯聯系。學習這類材料時，元素交互性和認知負荷都很低，原因是學生在學習某個單詞的釋義時，不需要考慮其他單詞。

兩種認知負荷類型

最新版本的認知負荷理論討論了兩種認知負荷：內在認知負荷和外在認知負荷（Kalyuga，2011）。內在認知負荷（intrinsic load）由學習材料確定，其影響因素包括學習材料性質和元素交互性水平。之前提到的兩個示例——解代數方程和學習第二外語單詞——都隱含內在認知負荷的變化。

改變學習信息或學習者的類型，都會使內在認知負荷發生變化。例如，如果解方程的人是專家，那么與新手學習者相比，其內在認知負荷和元素交互性較低。根據“環境組織與聯結原則”，專家可以將整個方程視為一個元素，因為其長時記憶中有相關信息。

與內在認知負荷不同，外在認知負荷（extraneous load）的影響因素是學習材料的呈現方式。這種認知負荷會干擾學習，因此教師應努力減少或消除其影響。它的另一個影響因素是元素交互性。如果我們能在不改變學習內容的情況下，改變元素交互性，那么外在認知負荷也會發生變化。例如，當新手學習者采用樣例學習時，工作記憶中必須同時加工的交互性元素就會減少，而當其嘗試解決問題時，相反的效應就會產生，因為此時元素交互性水平高（Sweller，2010）。在學習樣例時，學習者只需要加工那些得到答案所必需的步驟。而在解決新問題時，學習者則需要加工那些無效的步驟，從而提高了元素交互性。

六、基于認知負荷理論的慕課建設指南

雖然在建設慕課時，還沒有用到認知負荷理論，但是有理由認為，人可以將其提供的教學設計建議，直接用于慕課和其他計算機輔助學習過程。文獻中已經指出了一些慕課的問題，我們假設這些問題由不良教學設計引起。所謂“不良”，是指忽視人類認知架構和進化教育心理學。在本節，我們將研究如何基于認知負荷理論，指導慕課教學。

有隨機對照實驗表明，和傳統的教學條件相比，認知負荷理論提出的教學條件，可以讓學習者更高級地學習。這證實了認知負荷理論框架下的認知負荷效應（cognitive load effects）。我們假設，在其指示下，人可以有效建設計算機輔助學習平臺（例如慕課），以促進學習。本節我們將討論這些效應，以直接用于計算機輔助學習。

自由目標效應（The goal-free effect）

自由目標問題旨在通過“手段—目的分析法”來減少無關認知負荷（Sweller，Van Merri nboer & Paas，1998）。假設現在需要解一道幾何問題：求角的值。這是一道“固定目標問題”。新手一般會用“手段—目的分析法”，專注于問題目標，找到一系列問題解決步驟，以減小已知條件和目標之間的差距。在過程中，學習者需要學習許多交互性元素，這加重了工作記憶的負荷。

然而，自由目標問題可能是一些開放性問題，例如讓學生找到所有滿足題設的角度值。學習者只需閱讀題目的已知條件，計算出可能的角度值即可。學習者在同一時間內，只需要考慮某一個，而非一系列滿足題設的角度，這降低了元素交互性，所以他便能以更好的狀態，區分問題類型并做出相應行為。艾爾斯（Ayres，1993）表示，與傳統的固定目標問題相比，使用自由目標問題的教學效果更好。

樣例效應（The worked example effect）

樣例效應是指與不提供指導相比，向學習者提供完整的問題解決指導會使其學得更好（Renkl，2014）。由前面的理論分析可知，根據引用與重組原則，學習樣例就是引用他人的良構知識;而根據隨機生成原則，如果學習者缺乏特定領域知識和問題解決知識，那么在解決問題時，就需要隨機生成解決方案，并分別測試其有效性。與后者相比，學習者在加工樣例時，需要處理的交互性元素較少，其外在認知負荷也較小。

許多研究調查并支持了樣例效應，其內容涉及多個領域（Cooper & Sweller，1987;Kyun，Kalyuga & Sweller，2013;Paas，1992;Rourke & Sweller，2009;Sweller & Cooper，1985）。有人調查了用播客提供樣例，是否可以提高學生的數學表現（Kay & Edwards，2012;Kay & Kletskin，2012）。學生對這些播客的反響強烈，其數學表現也有所提高。然而，在這些實驗中，樣例學習并未與其他形式的教學設計進行比較。

不過，并非任何程度的樣例都能有效地減少外在認知負荷。如果提供了無效樣例，或學習者不需要的樣例，那么就可能產生負面影響。我們將在后面幾個部分討論這些問題。

問題補全效應（The problem completion effect）

待補全的問題可以替代那些提供了全部解決方案的傳統示例。它明確提供一些解題步驟，但卻留下關鍵步驟，以供學習者補全。

范梅里恩伯爾（Van Merri nboer，1990）首次深入研究了任務補全的有效性。“任務”的來源是認知負荷理論框架下的計算機編程課。研究人員將學生隨機分為兩組：傳統策略組和問題補全組。在傳統策略組，學生需要設計和編寫新的計算機程序;而在問題補全組，學生則需要修改和擴展現有的計算機程序。后測結果表明，問題補全組的表現更好。范梅里恩伯爾和德克羅克（DeCroock，1992）進行了類似內容的研究。后測結果也表明，問題補全比傳統問題解決的效果要好。

為了研究問題補全效應，帕斯（Paas，1992）比較了三種情況：樣例、問題補全和傳統問題解決。結果表明，樣例組、問題補全組比傳統問題解決組的效果要好。然而，對問題補全組來說，或許只有在遠遷移后測任務中，才能產生這種“好效果”（Van Merri-? nboer，Schuurman，DeCroock & Paas，2002）。

分散注意效應（The split-attention effect）

課堂上的信息可能在空間或時間上相互分離。當學生需要分散其注意力，以處理這些來源豐富的信息時，分散注意效應便發生了。如果信息本身不夠清晰，并且難以理解，那么學生就需要在心理上整合（Sweller et al.，2011）。然而，如果教師已經整合了這些信息，那么交互元素的數量就會減少。學生不再需要自行整合，其外在認知負荷就會減少，學習效果也會變好。

多媒體學習也提出同樣的效應。例如，卡爾優加、錢德勒和斯維勒（Kalyuga，Chandler & Sweller，1999）將圖表和文字制作成計算機輔助教學材料，之后測試效果。他們發現，與分散注意的信息相比，預先整合的信息可以增強學習效果。謝里希和吉崎（Al-Shehri & Gitsaki，2010）比較了兩種教學設計：分散注意和整合呈現，之后評估了學習者的在線閱讀表現。結果表明，在線整合材料可以增強學習效果。類似地，劉、林、蔡和帕斯（Liu，Lin，Tsai & Paas，2012）研究了在物理領域中，移動學習（mobile learning）的分散注意效應。結果也表明，當文字和圖片同時出現在移動設備中時，學生表現得更好。

冗余效應（The redundancy effect）

在認知負荷理論的框架內，任何不需要學習的信息都是冗余信息（Sweller et al.，2011）。例如，用多種形式提供的相同信息（如供學生聆聽或閱讀的文字），或不必要的裝飾性信息（誘人的細節，如與文字有關的動畫）。如果工作記憶加工了這些信息，那么就會增加其外在負荷。冗余信息似乎也能分散注意，因為它也來自多個信息源（source），但冗余效應更強調，學習者不用互相對照這些信息，就能實現理解。例如，在多媒體學習中，當相同的信息同時以圖表和文本，或書面和口頭的形式呈現時，冗余效應就可能產生。

當冗余發生時，我們應該減少一個信息源，而不是整合來自多個信息源的信息。例如，錢德勒和斯維勒（Chandler & Sweller，1991）設計了一個生物學實驗，一組的學習材料是心臟、肺和身體的血液流動圖，以及一篇相同內容的書面文字;而另一組則只能看到相同的流動圖。結果表明，沒有書面內容的小組反而學得更好。梅耶、海澤和隆（Mayer，Heiser & Lonn，2001）發現，當學習材料只是帶有講解的動畫，而不在屏幕上附加與講解內容一致的文字時，大學生學得更好。

雙重通道效應（The modality effect）

怎樣使用圖表和文本？這取決于其產生的分散注意效應和冗余效應。類似地，怎樣提供視覺和聽覺信息，則取決于兩個信息源之間的邏輯關系。如前所述，我們不應該口頭重復書面信息，因為這會造成冗余。然而，在某些嚴格界定的條件（與分散注意效應的條件類似）下，同時提供視覺和聽覺信息反而是有益的。如果學生沒有文本就無法看懂一張圖表，那么便滿足了分散注意效應的條件，此時最好口述內容，而非提供書面文字，或將圖表和文字整合在一起。

工作記憶有兩個組成部分：視覺-空間畫板（visuo-spatial sketch pad）和語音回路（phonological loop）（Baddeley，1992）。廷德爾福特、錢德勒和斯維勒（Tindall-Ford，Chandler & Sweller，1997）指出，與只利用視覺通道相比，學習者同時利用視覺和聽覺通道，可以學得更好。可能的解釋是，同時使用兩個通道增加了工作記憶的可用容量（Penney，1989）。許多人都研究了雙重通道效應（Kalyuga，Chandler & Sweller，2000;Mayer & Moreno，1998;Tindall-Ford et al.，1997）。廷德爾福特等人（1997）比較了兩種文字和圖表的呈現方式：一是分別用聽覺和視覺呈現;二是只用視覺呈現。結果表明，混合呈現要優于單一通道呈現。梅耶和莫雷諾（Mayer & Moreno，1998）也做了類似的研究，設計了多種實驗，內容是解釋閃電形成過程或汽車制動系統。在實驗中，一組聆聽主要步驟的講解，而另一組則閱讀屏幕上的文字，其內容與前一組的講解相同。結果證明，混合呈現的學習效果更好。

信息即逝效應（The transient information effect）

雙重通道效應表明，用聽覺形式呈現信息具有潛在優勢。然而，這種方式有其局限性。與文本不同，口述是短暫的。如果這些冗長并且元素交互性很高的材料是書面文字，那么學習者就可以隨時重復閱讀。他們可以停下來去思考某一部分內容（例如難點），也能根據需要回看;但是如果口述呈現，由于其短暫性，我們就很難甚至不可能思考和回看，因為新信息很快就會取代舊信息。如果材料的元素交互性很高，那么工作記憶就需要同時加工新舊信息，但是問題在于，舊信息已經消失。基于認知負荷理論，不應以口頭形式呈現元素交互性高的信息。因為在舊的聲音信息消失以前，學生可能來不及加工，之后也很難，甚至不可能恢復它們，這便產生了信息即逝效應。

信息即逝效應表明，在材料的元素交互性高時，短暫式呈現（例如口述）比書面呈現相同材料的效果要差。此外，信息即逝效應也會影響雙重通道效應。萊希和斯維勒（Leahy & Sweller，2011）得到的“反通道效應”（reverse modality effect）認為，書面信息優于聽覺信息。只有當元素交互性高的文本分小段呈現時，才能得到傳統的“雙重通道效應”，即聽覺信息更有用。

即逝信息不只是聽覺信息，還包括視頻和動畫。黃、萊希、馬庫斯和斯維勒（Wong，Leahy，Marcus & Sweller，2012）也研究了信息即逝效應。他們采用講解教學和動畫輔助教學兩種形式，得到了與萊希和斯維勒（2011）相似的結果，后者檢驗了雙重通道效應。結果表明，冗長的動畫輔助教學不如靜態圖像有效，而后者則不如分段呈現的動畫有效。

信息即逝效應與計算機輔助學習系統密切相關。隨著現代教學技術的發展，我們能更加輕易地使用口頭語言、視頻和動畫。不過，使用這些技術的能力并不能解釋其自身的合理性。最終判斷教學方法有效性的不是教學技術，而是之前就出現的人類認知。

想象效應（The imagination effect）

想象效應是指在學習程序或概念時，想象學習比傳統學習的效果好（Leahy & Sweller，2004）。一些研究應用想象策略，來學習程序性和概念性知識，已經得到了正向結果（Leahy & Sweller，2004，2005，2008）。萊希和斯維勒（2004）比較了想象策略和傳統學習。結果表明，使用想象策略比學習說明書的效果好。后來，萊希和斯維勒（2005，2008）擴展了他們2004年的結論：元素交互性高的材料更可能產生想象效應。

洛伊特納、利奧波德和薩姆弗斯（Leutner，Leopold & Sumfleth，2009）在多媒體學習的化學課上，比較了繪制示意圖和想象分子結構圖這兩種行為。結果表明，想象分子結構圖降低了認知負荷水平，并增強了學生的理解，而繪制示意圖卻提高了認知負荷水平，并降低了其理解。

獨立元素效應（The isolated elements effect）

獨立元素效應是指最開始呈現的教學信息中，獨立的元素，而非復雜交互的元素，可以減少過多的內在認知負荷。其缺點是，由于信息以獨立元素的形式呈現，所以學習者起初可能不太理解它們之間的關系。不過，學習者可以先形成部分圖式，之后再借助下一階段的教學，來了解它們之間的關系，進而形成整體圖式（Pollock，Chandler & Sweller，2002）。

布萊尼、卡爾優加和斯維勒（Blayney，Kalyuga & Sweller，2010）比較了兩種教學形式：獨立—交互元素形式和完全交互元素形式。實驗的參與者是會計專業的大學生。結果表明，新手學習者從前一種形式中獲益更多，而專家學習者則在后者中的學習效果更好。在實驗中，當專家采用獨立—交互元素形式學習時，需要動用額外的工作記憶資源，以將這些簡單的獨立元素和原有知識整合起來，這反而干擾了學習。結果還表明，獨立—交互元素策略與學習者的專業知識存在交互作用，下一節討論的就是與其相關的“專長逆轉效應”。

專長逆轉效應（The expertise reversal effect）

所有教學上的“效應”，包括認知負荷效應，都有各自的適用范圍。專長逆轉效應（Kalyuga，Ayres，Chandler & Sweller，2003）與許多認知負荷效應一樣，其邊界的來源是學習者類型和任務特征的交互作用。假設我們基于認知負荷理論，提出了一種與傳統方法相比，對新手學習者更有效的新方法，那么隨著學習者專業知識的增加，新方法的相對有效性可能降低。最終，新方法可能徹底失去優勢，其與舊方法的相對有效性甚至會逆轉。

人們普遍用冗余效應來解釋專長逆轉效應。新手學習者必需的信息，對專家學習者來說是冗余且負面的。例如，新手可能需要在樣例的協助下，才能理解問題的解法。但是隨著學習者專業知識的增加，這些樣例會變得無效、冗余，直至產生專長逆轉效應（Kalyuga，Chandler，Tuovinen & Sweller，2001）。再例如，卡爾優加（Kalyuga，2000）等人在進行對照實驗時也發現了專長逆轉效應。參與實驗的兩組學生分別學習帶有和不帶有聲音講解的圖表。在實驗中，教師對學生進行了培訓，以增加其專業知識。起初，帶聲音講解的效果更好，但隨著學生專業知識的增多，不帶聲音講解的效果反而更好。

計算機輔助學習是克服專長逆轉效應的理想方式。根據該效應，隨著學習者專業水平的提高，教師也應該改變其教學類型。一種可行的辦法是：對學習者進行在線評估，據其知識水平來改變教學方法，這比“一把尺子衡量法”（one-size-fits-all regime）要合理得多（Kalyuga & Sweller，2004，2005）。

撤除指導效應（The guidance fading effect）

根據專長逆轉效應，學習環境的設計依據是學習者的專業知識。撤除指導效應（Renkl，2014）提供了一種合理設計學習環境的方法。例如，我們可以將完整的樣例改成待補全的任務（參見相關章節），之后再讓學生解決問題（Van Merrinboer，Kirschner & Kester，2003;Van Merrinboer，1990）。“撤除指導效應”的提出基于這樣的假設：隨著學習者專業知識的增多，雖然其解決的問題更復雜，但仍將擁有充足的工作記憶資源。

倫克爾、阿特金森、邁爾和斯特利（Renkl，Atkinson，Maier & Staley，2002）將“逆向與正向撤除指導”同另外兩種教學策略——“傳統樣例”和“問題解決對”——進行比較。不論是課堂實驗還是實驗室實驗，“撤除指導”都優于另外兩種策略。

在使用該策略時，應該注意的另一個問題是撤除指導的速度。賴斯林、 蘇里文等人（Reisslein，Sulli-van & Reisslein，2007）比較了三種撤除速度：立刻撤除、快速撤除和緩慢撤除。立刻撤除組在學習樣例后直接解決問題;而快速撤除組則在學習樣例后，完成待補全的任務，其待補全程度逐漸增加（第二個任務有一步待補全，第三個任務有兩步待補全，依此類推）;緩慢撤除組與快速撤除組相比，只在待補全程度的增加速度上有差異（每兩個樣例只增加一個待補全的步驟）。實驗結果表明，撤除指導的速度與學習者專業知識水平之間存在交互作用。專家學習者在指導“立刻撤除”和“快速撤除”時獲益更多，而缺乏經驗的學習者則在指導“緩慢撤除”時學得更好。充分的指導和慢速的教學減少了外在認知負荷，因此更適合新手。

元素交互效應（The element interactivity effect）

人們通常認為，專長逆轉效應是一種獨立的認知負荷效應。但最近卻有人認為，它只是一個更普遍的效應——元素交互效應的特例。元素交互效應已經流傳多年（Sweller，1994，2010;Sweller & Chandler，

1994）。它與專長逆轉效應都是二級效應，都為一級效應提供邊界。對專長逆轉效應來說，是學習者的專業知識水平提供了邊界;而對元素交互效應來說，提供邊界的則是材料的元素交互水平。

當信息的內在認知負荷高時，就會產生認知負荷效應;反之，認知負荷效應就會消失，同時產生元素交互效應（Sweller & Chandler，1994;Tindall-Ford et al.，1997）。實際上，當材料的元素交互性低時，某一效應不僅可能消失，也可能產生。陳、卡爾優加和斯維勒（Chen，Kalyuga & Sweller，2015，2016）發現的例子很有說服力，這個例子關于元素交互效應，是說元素交互性高的信息會產生傳統的樣例效應;而元素交互性低的信息則會產生“反轉效應”，又叫“生成效應”（generation effect），后者比樣例效應發現得更早。當后續記憶任務為學習者提供的還不如他們自己生成的答案時，生成效應便產生了。

如前所述，改變元素交互性的方法有兩種。一是改變任務類型。例如，像我們在得到“獨立元素效應”時那樣，減少任務中交互元素的數量。二是改變學習者的專業知識水平，這便是“專長逆轉效應”和“元素交互效應”的聯系之處。

假設一個人正在解題：已知……求……。對一個剛學解方程的人來說，這個問題不僅難，而且元素交互性相對較高。為了成功解題，工作記憶需要同時加工的元素數量很多。然而，只要一個人具備代數計算能力，就可以輕松地在工作記憶中加工所有元素。許多人都能輕易地心算出答案。如前所述，根據環境組織與聯結原則，人可以從長時記憶中提取相關知識，并以之解題。如果一個人已經解出過很多類似的題目，那么就會將整個問題及其解法視為一個元素。所以對領域內的專家來說，這類問題的元素交互性很低。

一個專長逆轉效應的例子是：專家學習樣例會造成冗余，從而增加其工作記憶負荷。專業知識的變化引起了元素交互性的變化，后者又導致了專長逆轉效應。從這個意義上講，專長逆轉效應只是元素交互效應的特例而已。

那么，綜合兩種效應會產生怎樣的教學效果呢？在一項實驗中，陳等人（Chen et al.，2015）教新手計算幾何圖形面積。教學材料有兩種：一種是元素交互性低的常規幾何公式，而另一種則具有綜合性，其目的是教學生運用那些公式來計算圖形面積。對這些學生來說，后一種材料的元素交互性很高。結果表明，根據樣例效應，在教授元素交互性高的材料時，教師應該提供更多樣例的指導;而根據生成效應，在教授元素交互性低的材料時，教師則應該讓學生自己生成答案，這樣學生的表現才會更好。

然而，隨著兩組學習者專業知識的增加，第二次實驗都得到了生成效應。這是因為隨著學習者專業知識的增加，元素交互性水平反而降低。對專家來說，即便材料復雜到會產生很高水平的認知負荷，過多的指導也是冗余的。結果表明，只有在學習元素交互性高的材料時，才會出現樣例效應，這也與“元素交互效應”的表述一致。此外，結果還說明了專長反轉效應：對新手有益的“樣例效應”，其實是對專家有害的“反樣例效應”（reverse worked example effect）。

由此可見，“專長逆轉效應”和“元素交互效應”是相互“糾纏”的關系。隨著學習者專業知識水平的提高，元素交互性也會降低，此時教師應降低其指導水平。

七、認知負荷效應在慕課和其他計算機輔助學習形式中的應用

前面已經提到多種認知負荷效應。盡管有人已經利用多種計算機輔助學習形式，對其進行測試，但據我們所知，那其中不包括慕課。因此，我們只能在缺少隨機對照實驗的情況下，基于認知負荷理論及其相關效應，提出一些可能提高慕課學習效果的建議（假設）。實際上，由于沒有實證依據，上述假設的有效性仍有待驗證（每種假設都需要至少一條證據）。

我們有充分的理由猜測，認知負荷效應同樣適用于慕課。對于知識，無論是生物初級、通用技能知識還是生物高級、特定領域知識，無論是電子版還是打印版，人都能加工。例如，沒有證據表明，在學習效果方面，呈現在屏幕上的文字和圖表，與相同內容的打印版之間有差異。在兩種條件下，認知系統加工材料的方式一樣，其中的工作記憶和長時記憶也都發揮了相同的作用。

顯然，與打印材料相比，屏幕呈現更容易產生某些效應。例如，用電子版信息更容易產生信息即逝效應，從而對工作記憶造成負面影響。原因也很簡單：數字技術更容易呈現即逝的信息。然而，不管媒介是什么，我們的認知系統都會用相同的方式，來對即逝的信息做出反應。

八、結 論

認知負荷理論提供了一種綜合的教學設計理論。為了引出這個理論，本文首先解釋了人類認知架構，之后提出了一些教學設計原則，并假設人可以直接用其來建設計算機輔助學習單元（例如慕課）。除慕課外，許多在線學習環境都已應用這一理論，它為有效學習系統的建設提供了很多指南。未來仍需很多研究，以使其適用于慕課。

基于認知負荷理論及其教學建議，我們可以解釋慕課的一些失敗之處，特別是為什么一些慕課不能說服學習者完成課程學習。另外，要強調的是，人已經基于人類認知架構提出認知負荷理論，據此提出假設，設計相關的對照實驗，根據實驗結果給出教學建議，并謹慎地檢驗。因此我們預計，即便在慕課環境下，這些建議也很可能有效。不同于目前多數學習系統，“基于認知負荷理論的計算機輔助學習單元”已經提出了許多教學建議，我們認為，采用這些建議會讓學習效果更好。

參考文獻：

O.Chen，G.Woolcott & J.Sweller.Using cognitive load theory to structure computer based learning including MOOCs，Journal of Computer Assisted Learning，2017，（33）：293-305.本文翻譯經作者授權。

（責任編輯 杜丹丹）