增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)對認(rèn)知負(fù)荷的影響效果元分析

羅培文，汪 穎

（浙江理工大學(xué) 藝術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院，浙江 杭州 311103）

0 引言

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）作為一種新興技術(shù)，是指將虛擬信息與真實(shí)空間反應(yīng)的信息融合，讓兩類信息進(jìn)行互補(bǔ)，以此促進(jìn)人們的感官認(rèn)知，達(dá)到超越現(xiàn)實(shí)的感官體驗(yàn)。AR 技術(shù)作為“后互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代”一項(xiàng)革命性的認(rèn)知工具，已經(jīng)成為促成工業(yè)智能改革的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前AR 技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于教育、工業(yè)裝配、汽車駕駛、在線零售、醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域。

認(rèn)知負(fù)荷（Cognitive Load）是指在一段特定作業(yè)時(shí)間內(nèi)用于個(gè)體工作記憶的腦力勞動(dòng)總量［1］。在人機(jī)交互過程中，信息呈現(xiàn)的時(shí)效性、直觀性以及全面性影響著系統(tǒng)的效率和可靠性。因此，通過測量使用者的認(rèn)知負(fù)荷來間接評判系統(tǒng)的可用性已成為常用方法。隨著工業(yè)4.0 時(shí)代的到來，人機(jī)交互的高效協(xié)作對于提高生產(chǎn)力至關(guān)重要，但高負(fù)荷的信息環(huán)境會(huì)使操作者的認(rèn)知工作量過載，進(jìn)而影響生產(chǎn)表現(xiàn)，甚至對身心造成傷害［2］。因此，減少腦力工作量已被視為現(xiàn)代信息工作空間中的一個(gè)重要目標(biāo)。本文采用社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域最常見的定量研究方法——元分析法（Meta-Analysis），有目的地整合AR 系統(tǒng)對認(rèn)知負(fù)荷影響的研究結(jié)果，對單個(gè)樣本進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，闡明AR 技術(shù)對用戶認(rèn)知負(fù)荷的影響，并對其在應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展提出相應(yīng)建議。

1 相關(guān)研究

為探索AR 技術(shù)在人機(jī)交互領(lǐng)域的應(yīng)用是否有降低認(rèn)知負(fù)荷的作用，許多研究者進(jìn)行了實(shí)證研究，但結(jié)果卻存在一定差異。當(dāng)前對于AR 技術(shù)降低認(rèn)知負(fù)荷的有效性主要存在兩種觀點(diǎn)：

第一種觀點(diǎn)認(rèn)為AR 技術(shù)能顯著降低用戶的認(rèn)知負(fù)荷。文獻(xiàn)［3］安排實(shí)驗(yàn)組使用AR 模擬實(shí)驗(yàn)工具進(jìn)行物理知識學(xué)習(xí)，對照組則使用傳統(tǒng)教材學(xué)習(xí)，經(jīng)過45min 的干預(yù)，發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)組的認(rèn)知負(fù)荷水平低于對照組，且實(shí)驗(yàn)組有更積極的學(xué)習(xí)態(tài)度。文獻(xiàn)［4］讓汽車行業(yè)裝配員佩戴AR眼鏡執(zhí)行裝配任務(wù)，與不使用AR 眼鏡的員工相比，佩戴AR 眼鏡員工的任務(wù)負(fù)荷指數(shù)NASA-TLX 量表得分下降了10%。因此，AR 技術(shù)的使用對員工的認(rèn)知負(fù)荷產(chǎn)生了積極影響，并且員工可以較好地適應(yīng)這種新設(shè)備。除實(shí)驗(yàn)研究外，一些系統(tǒng)評價(jià)綜述也表明許多AR 系統(tǒng)都可以幫助使用者降低認(rèn)知負(fù)荷，并在任務(wù)中具有更好的表現(xiàn)［5］。

第二種觀點(diǎn)卻認(rèn)為AR 技術(shù)會(huì)增加用戶的認(rèn)知負(fù)荷。文獻(xiàn)［6］采用AR 技術(shù)作為信息提示系統(tǒng)來指導(dǎo)學(xué)生完成物理電路的連接學(xué)習(xí)，并設(shè)置了使用平板顯示信息的學(xué)生作為對照組。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對照組的認(rèn)知負(fù)荷與學(xué)習(xí)收益要優(yōu)于使用AR 技術(shù)的實(shí)驗(yàn)組。文獻(xiàn)［7］通過一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，使用AR 材料學(xué)習(xí)化學(xué)的認(rèn)知負(fù)荷高于使用普通圖文材料，說明AR 技術(shù)的介入未能有效降低認(rèn)知負(fù)荷。

顯然AR 技術(shù)的使用還存在一定爭議。盡管已有許多研究和實(shí)驗(yàn)報(bào)告了AR 技術(shù)給用戶帶來的認(rèn)知負(fù)荷、任務(wù)績效以及許多調(diào)節(jié)變量對結(jié)果的影響，但是缺少對此類研究的整合與歸納。本研究采用元分析法對國內(nèi)外5 個(gè)權(quán)威數(shù)據(jù)庫的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行二次分析，旨在解決以下問題：①與傳統(tǒng)方法（或不使用AR 技術(shù)）相比，AR 技術(shù)是否可以降低用戶的認(rèn)知負(fù)荷？②AR 技術(shù)應(yīng)用于人機(jī)交互領(lǐng)域時(shí)，是否受到AR 設(shè)備、干預(yù)時(shí)間等調(diào)節(jié)因素的影響？

2 數(shù)據(jù)收集

本研究采用系統(tǒng)評價(jià)與元分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。系統(tǒng)評價(jià)是指按照一定標(biāo)準(zhǔn)納入、精煉文獻(xiàn)，聯(lián)合所有搜集到的結(jié)果進(jìn)行編碼、評價(jià)和分析。元分析是對某一類問題進(jìn)行定量分析，有助于探索研究結(jié)果之間的一致性和差異性，將結(jié)果映射至研究主題，有利于后續(xù)發(fā)展探索。由于元分析選題必須具備一定的爭議性，AR 技術(shù)是否有助于降低用戶認(rèn)知負(fù)荷，提升其可用性和易用性往往也具有一定爭議。因此，將元分析方法介入該話題，旨在研究AR這種新興技術(shù)相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)是否能降低用戶的認(rèn)知負(fù)荷。

2.1 文獻(xiàn)篩選

本研究主要圍繞AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷的影響展開。選擇知網(wǎng)、Web of Science、IEEE、Scopus 和ACM Digital Library5 個(gè)覆蓋內(nèi)容較為全面的數(shù)據(jù)庫作為搜索源，選擇文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間為2013 年1 月-2022 年10 月，選擇AR 檢索關(guān)鍵詞為“增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)”“Augmented reality”“Head mounted reality”“AR-HUD”“HoloLens”和“HMD”，認(rèn)知負(fù)荷的檢索關(guān)鍵詞為“認(rèn)知負(fù)荷”“cognitive load”“mental load”“mental effort”“mental workload”和“cognitive load”，由“AND”連接兩類關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。

按照Prisma 發(fā)布的2020 版框架進(jìn)行文獻(xiàn)篩選。文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn)如下：①納入文獻(xiàn)必須為期刊論文或會(huì)議論文，排除綜述型文章；②需要包含實(shí)驗(yàn)組（AR 技術(shù)）和對照組（非AR 技術(shù)）用戶認(rèn)知負(fù)荷的分析與測量；③研究通過實(shí)驗(yàn)展開，文中需詳細(xì)記錄被試信息、實(shí)驗(yàn)方法、測量指標(biāo)和對數(shù)據(jù)結(jié)果的分析，測量數(shù)據(jù)包括樣本量N、均值M、方差SD。綜合上述標(biāo)準(zhǔn)，將從5 個(gè)數(shù)據(jù)庫中檢索到的1 956 篇相關(guān)文獻(xiàn)按照條件進(jìn)行逐篇排查，最終得到25 篇文獻(xiàn)供后續(xù)數(shù)據(jù)提取分析，具體流程如圖1所示。

Fig.1 PRISMA flow for systematic review圖 1 系統(tǒng)回顧PRISMA流程

2.2 文獻(xiàn)編碼

開發(fā)一個(gè)編碼系統(tǒng)并提取25 篇文獻(xiàn)中的31 組數(shù)據(jù)，將是否使用AR 技術(shù)作為自變量，將報(bào)告的主觀認(rèn)知負(fù)荷作為因變量。

在結(jié)局指標(biāo)選擇上，均選擇主觀認(rèn)知評分作為結(jié)局指標(biāo)，但是不同文獻(xiàn)在量表選擇上略有不同，若文獻(xiàn)報(bào)告了總認(rèn)知負(fù)荷值，則將其作為結(jié)局指標(biāo)；若文獻(xiàn)報(bào)告了多個(gè)維度的認(rèn)知負(fù)荷，則依據(jù)以往研究選擇某一類作為結(jié)局指標(biāo)。文獻(xiàn)［8］使用PAAS 認(rèn)知負(fù)荷主觀評級量表［1］，該量表報(bào)告了“心理努力”和“任務(wù)難度”兩個(gè)維度。本研究選擇“心理努力”這一維度進(jìn)行評分，因?yàn)樵摼S度評分對認(rèn)知負(fù)荷的評估更加敏感［9］。文獻(xiàn)［10］使用五點(diǎn)Likert 量表，報(bào)告了“腦力勞動(dòng)”和“腦力負(fù)荷”兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)。已有研究證實(shí)“腦力負(fù)荷”報(bào)告的是內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷，通過量表自評方式對內(nèi)在負(fù)荷進(jìn)行評估更加敏感［11］。因此，本研究將內(nèi)在認(rèn)知負(fù)荷數(shù)據(jù)納入評估范圍。

在調(diào)節(jié)變量的選擇上，按照AR 設(shè)備類型分為可穿戴式設(shè)備和非可穿戴式設(shè)備。將可穿戴式設(shè)備編碼為A，如HoloLens、AR-HMD 等，將非可穿戴式設(shè)備編碼為B，如手機(jī)、平板等。按照AR 系統(tǒng)功能類型分為輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)和信息提示系統(tǒng)，將輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)編碼為1，信息提示系統(tǒng)編碼為2。在信息提示系統(tǒng)中，按照30min 這一注意警覺極限［12］將其分為長時(shí)間干預(yù)與短時(shí)間干預(yù)。將使用信息提示系統(tǒng)超過30min 編碼為L，少于30min 編碼為S。使用輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)均進(jìn)行了多次長期干預(yù)，因此未對輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)的使用時(shí)間進(jìn)行編碼。編碼由兩位研究人員分別進(jìn)行，有爭議的地方邀請其他研究者共同討論、矯正，得出最終的文獻(xiàn)編碼表如表1所示。

Table 1 Literature coding situation表 1 文獻(xiàn)編碼表

3 數(shù)據(jù)分析

為了定量探索AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷的影響，本研究采用綜合性研究工具Stata17 SE 對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理。本研究收集到的結(jié)局指標(biāo)都是連續(xù)性變量，故采用標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差法（SMD）作為效應(yīng)值，采用Cohen 的效應(yīng)量作為計(jì)算方法。Stata17 SE 統(tǒng)計(jì)結(jié)果包括計(jì)算的單個(gè)效應(yīng)值、整體效應(yīng)值，以及偏倚分析、異質(zhì)性檢驗(yàn)與亞組分析結(jié)果。

3.1 異質(zhì)性分析

收集到的文獻(xiàn)由于發(fā)表時(shí)間、地域、研究對象、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等不同，難免會(huì)存在差異。因此有學(xué)者將元分析中不同研究之間的各種變異稱為異質(zhì)性［13］。元分析中主要有兩類異質(zhì)性檢驗(yàn)方式：定性方式主要采用森林圖、漏斗圖等圖示法；定量方式主要有Q 檢驗(yàn)、I2檢驗(yàn)、H 檢驗(yàn)等方法。若Q 統(tǒng)計(jì)量顯著（P＜0.05），則拒絕同質(zhì)性假設(shè)，使用隨機(jī)效應(yīng)模型；反之采用固定效應(yīng)模式。根據(jù)25%、50%和75%將I2統(tǒng)計(jì)量劃分為低、中、高級別［14］。采用Stata 軟件計(jì)算得出31 組數(shù)據(jù)的異質(zhì)性I2=65%，Q 檢驗(yàn)的P=0.02＜0.05。結(jié)果表明納入的文獻(xiàn)存在較強(qiáng)的異質(zhì)性，故本研究選擇隨機(jī)效應(yīng)模型評估AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷的影響。

3.2 偏倚檢驗(yàn)

偏倚又被稱為“系統(tǒng)誤差”，是指研究結(jié)果相較于真實(shí)結(jié)果存在一定偏差。在元分析中，發(fā)表偏倚結(jié)果會(huì)直接影響結(jié)果的可靠性。因此，正確而真實(shí)地評估偏倚結(jié)果，才能盡可能地減小對元分析結(jié)果的影響，使后續(xù)分析結(jié)論更具說服力。本研究采用定性的漏斗圖與定量的Begg 秩相關(guān)法檢驗(yàn)發(fā)表偏倚。首先采用Stata17 SE 制作漏斗圖，如圖2 所示，可以發(fā)現(xiàn)圖中點(diǎn)基本均勻?qū)ΨQ分布在合并效應(yīng)值-0.225 兩側(cè)，但是僅通過圖示結(jié)果定性地判斷具有一定主觀性，因此使用Begg 秩相關(guān)法進(jìn)行定量分析。根據(jù)Begg 秩相關(guān)法檢驗(yàn)結(jié)果來看，Z=0.97＜1.96，p=0.333＞0.05。因此，綜合定性與定量分析結(jié)果可以得出本研究不存在發(fā)表偏倚的問題，得出的合并效應(yīng)值是比較穩(wěn)健的。

Fig.2 Funnel plot of meta-analysis圖 2 元分析漏斗圖

綜上所述，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型計(jì)算主效應(yīng)量，并采用Cohen 的效應(yīng)量計(jì)算方法。31 組數(shù)據(jù)樣本合并后效應(yīng)值SMD=-0.225，根據(jù)Cohen 的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)理論，當(dāng)效應(yīng)值ES≤0.2 時(shí)，表明效應(yīng)較小；當(dāng)0.2 ＜ES ＜0.8 時(shí)，表明具有中等效應(yīng)；當(dāng)ES＞0.8 時(shí)，則表明效應(yīng)較大。因此，根據(jù)研究匯總的SMD 為-0.225（95%CI ［-0.397，-0.053］，P=0.01＜0.05）初步判定AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷具有中等顯著影響。

3.3 不同AR設(shè)備類型對認(rèn)知負(fù)荷的影響

為了進(jìn)一步探索認(rèn)知負(fù)荷是否受到不同AR 設(shè)備這一調(diào)節(jié)變量的影響，研究人員按照設(shè)備類型進(jìn)行亞組分析，結(jié)果如表2 所示。組間效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Chi2=2.78（p=0.1＞0.05），說明使用不同類型AR 設(shè)備對認(rèn)知負(fù)荷的降低效果不同，非可穿戴式設(shè)備如手持小型移動(dòng)設(shè)備或平板電腦（SMD=-0.289；95%CI ［-0.494，-0.084］，p=0.006）比可穿戴式設(shè)備（SMD=-0.01；95%CI ［-0.265，0.247］，p=0.942）有更大的效應(yīng)值，說明使用非可穿戴式設(shè)備對認(rèn)知負(fù)荷的降低效果更明顯。在可穿戴式設(shè)備中未達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性差異，這可能與樣本數(shù)量和任務(wù)設(shè)計(jì)有關(guān)。

3.4 不同功能類型AR系統(tǒng)對認(rèn)知負(fù)荷的影響

AR 技術(shù)介入的領(lǐng)域多種多樣，按照納入的文獻(xiàn)可以將其分為兩類：一類是輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，目的是為了讓用戶學(xué)習(xí)并記憶相關(guān)知識；第二類是信息提示系統(tǒng)，目的是為了讓用戶接受指令并完成相應(yīng)操作。這兩類系統(tǒng)的區(qū)別在于前者強(qiáng)調(diào)信息展示的全面性和多維性，后者強(qiáng)調(diào)信息感知的時(shí)效性。如表3 所示，AR 技術(shù)在介入不同類型的AR 系統(tǒng)時(shí)，對降低認(rèn)知負(fù)荷均有積極作用。輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)（SMD=-0.228；95%CI［-0.468，-0.011］，p=0.062）比信息提示系統(tǒng)有更大的效應(yīng)值（SMD=-0.200；95%CI ［-0.471，-0.008］，p=0.057），說明當(dāng)AR 技術(shù)介入輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)和信息提示系統(tǒng)時(shí)都降低了認(rèn)知負(fù)荷。

Table 2 Difference analysis of the effect of different types of AR equipment on cognitive load表2 不同AR設(shè)備類型對認(rèn)知負(fù)荷的差異分析

Table 3 Difference analysis of the effect of different functional types of AR system on cognitive load表 3 不同功能類型AR系統(tǒng)對認(rèn)知負(fù)荷的差異分析

輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)的p 值不顯著，推測原因是在使用信息系統(tǒng)時(shí)使用時(shí)間對結(jié)果有影響。由于注意警覺的極限是30min［12］，而注意警覺的主要作用是保持機(jī)體處于靈敏狀態(tài)，以接收外來信息。當(dāng)使用者作業(yè)超過30min 后，注意力會(huì)大幅下降，因此AR 系統(tǒng)在使用者注意力大幅下降后，仍能減少用戶認(rèn)知負(fù)荷以幫助作業(yè)正常推進(jìn)，這將是本研究需要重點(diǎn)探索的地方。

亞組分析結(jié)果如表4 所示，短時(shí)間干預(yù)的效應(yīng)值（SMD=-0.41；95%CI ［-0.66，-0.17］，p=0.001）比長時(shí)間干預(yù)的效應(yīng)值（SMD=0.01；95%CI ［-0.37，0.35］，p=0.95）更大。組間效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Chi2=3.25（p=0.07＞0.05），說明使用AR 技術(shù)進(jìn)行不同時(shí)長的干預(yù)會(huì)使其對認(rèn)知負(fù)荷的影響產(chǎn)生差異。當(dāng)使用AR 系統(tǒng)完成信息提示任務(wù)時(shí)間超過30min后，AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷的降低效果非常微小，而當(dāng)用時(shí)少于30min時(shí)能顯著降低認(rèn)知負(fù)荷。

4 討論

隨著AR 技術(shù)的成熟與發(fā)展，降低認(rèn)知負(fù)荷、提高作業(yè)效率已經(jīng)成為現(xiàn)代信息工作中的重要內(nèi)容。本文采用元分析定量地對AR 技術(shù)與認(rèn)知負(fù)荷之間的關(guān)系進(jìn)行綜合檢驗(yàn)，目的在于量化2013 年至今的31 組文獻(xiàn)數(shù)據(jù)樣本中關(guān)于AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷的影響。研究結(jié)果表明，AR 技術(shù)可以有效降低認(rèn)知負(fù)荷、提升系統(tǒng)可用性，有助于用戶更高效地完成任務(wù)。

Table 4 Difference analysis of AR information system on cognitive load under different intervention time表 4 不同干預(yù)時(shí)間下AR信息系統(tǒng)對認(rèn)知負(fù)荷的差異分析

4.1 AR技術(shù)可以減少認(rèn)知負(fù)荷

研究表明AR 技術(shù)可以有效減少認(rèn)知負(fù)荷，這與先前的研究報(bào)告結(jié)果相同［15］。一方面AR 技術(shù)介入信息傳播媒介提高了信息感知效率，因?yàn)锳R 技術(shù)是將虛擬信息直接疊加在物理現(xiàn)實(shí)空間中，用戶不需要在任務(wù)空間與信息空間中來回切換，從而減小了在兩個(gè)空間進(jìn)行信息交換的工作量。而且AR 技術(shù)已經(jīng)從視覺增強(qiáng)擴(kuò)大到聽覺、嗅覺甚至味覺增強(qiáng)，這種多感官交互技術(shù)的發(fā)展擴(kuò)大了信息接受渠道，提高了信息感知效率，符合腦科學(xué)的結(jié)論［16］。從另一方面看，AR 技術(shù)因其具備的情境性、交互性和空間性提升了系統(tǒng)的感知可用性，進(jìn)而提升了用戶的使用動(dòng)機(jī)與滿意度。

4.2 不同AR設(shè)備對認(rèn)知負(fù)荷的影響

使用可穿戴式設(shè)備時(shí)報(bào)告了較低且低于非可穿戴式設(shè)備的效應(yīng)值，說明使用非可穿戴式設(shè)備相較于可穿戴式設(shè)備對認(rèn)知負(fù)荷的控制效果更好。眾所周知，當(dāng)系統(tǒng)的可用性較低時(shí)往往會(huì)加重用戶的認(rèn)知負(fù)荷，雖然AR-HMD、HWD 被廣泛使用，但是許多研究表明了其存在的可用性問題，佩戴較長時(shí)間用戶會(huì)出現(xiàn)眩暈、頭痛等癥狀［15］，并且較小的FOV 會(huì)對用戶產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而增加用戶的認(rèn)知負(fù)荷［17］。當(dāng)AR 搭載的是非可穿戴式設(shè)備時(shí)，對認(rèn)知負(fù)荷的控制具有顯著的積極影響。非可穿戴式設(shè)備主要以手機(jī)、平板等小型輕量化儀器為主，此類設(shè)備的可負(fù)擔(dān)性和使用的普遍性使其成為用戶體驗(yàn)AR 技術(shù)的主要途徑。在一些教學(xué)情況下，AR 搭載可移動(dòng)設(shè)備可以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、增強(qiáng)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，以游戲化的方式提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)，從而降低學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷、提升學(xué)習(xí)成績和表現(xiàn)［18］。有研究表明，使用HMD 作為裝配指令顯示時(shí)，報(bào)告的認(rèn)知負(fù)荷高于使用平板顯示時(shí)［19］，但是由于目前未檢索到對于同一任務(wù)下哪種設(shè)備用AR 技術(shù)展示指令時(shí)有助于任務(wù)表現(xiàn)和工作量評估的相關(guān)文獻(xiàn)來支持該結(jié)論，因此不能直接判斷哪種設(shè)備更具有優(yōu)勢。不過依據(jù)可穿戴式設(shè)備對于使用者適應(yīng)新事物的能力要求更高，可以推測使用者的知識經(jīng)驗(yàn)背景可能會(huì)影響使用不同AR 設(shè)備時(shí)的認(rèn)知負(fù)荷表現(xiàn)。

4.3 不同功能類型AR系統(tǒng)對認(rèn)知負(fù)荷的影響

分析表明，雖然AR 介入輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)與信息提示系統(tǒng)在認(rèn)知負(fù)荷的控制上沒有呈現(xiàn)顯著性差異，原因之一可能是實(shí)驗(yàn)的被試者都是受過高等教育的學(xué)生或者是網(wǎng)生代的學(xué)生，其對新興技術(shù)的接受度較高。眾所周知，認(rèn)知負(fù)荷往往和設(shè)備可用性、易用性相聯(lián)系，因此當(dāng)其快速適應(yīng)后，AR 系統(tǒng)不會(huì)對其造成較高的認(rèn)知負(fù)荷。當(dāng)AR 介入輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)，從學(xué)習(xí)者的角度看，AR 輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)搭配相應(yīng)的教學(xué)方法可以豐富教育環(huán)境，提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與信心。相較于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式，AR 教育游戲產(chǎn)生的心流體驗(yàn)更強(qiáng)烈［11］。從實(shí)驗(yàn)材料來看，AR 技術(shù)幫助從更多維的視角展示學(xué)習(xí)素材，使教學(xué)材料更具趣味性，并且隨著技術(shù)的發(fā)展，學(xué)習(xí)者可以在空間中與學(xué)習(xí)材料進(jìn)行交互。但是AR 技術(shù)需要搭配適宜的學(xué)習(xí)方法和模式才能降低認(rèn)知負(fù)荷，從而提升學(xué)習(xí)成效［20-21］。AR 介入信息提示系統(tǒng)時(shí)未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。在信息提示系統(tǒng)下，用戶主要依據(jù)信息完成任務(wù)，在搜索和解釋信息的過程中，用戶不再需要執(zhí)行如測量、記錄、切換、確認(rèn)等涉及體力和腦力的指令，AR 信息被直接疊加在工作空間上，從而減輕了不同空間互相映射的工作量。但是觀察納入的元分析文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)不顯著差異的原因可能是具體的任務(wù)類型、研究設(shè)計(jì)掩蓋了認(rèn)知負(fù)荷間的差異。選取的實(shí)驗(yàn)需要用戶迅速、準(zhǔn)確地完成組裝、拼接或檢查任務(wù)，此類研究對時(shí)間和體力的要求更高，因而導(dǎo)致更高的認(rèn)知負(fù)荷。

4.4 AR干預(yù)時(shí)間對認(rèn)知負(fù)荷的影響

不同的干預(yù)時(shí)間對認(rèn)知負(fù)荷的降低效果不同，當(dāng)AR介入信息提示系統(tǒng)時(shí)，30min 以下的短時(shí)間干預(yù)能顯著降低認(rèn)知負(fù)荷，當(dāng)干預(yù)時(shí)間較長時(shí)反而會(huì)增加認(rèn)知負(fù)荷。正如有的研究驗(yàn)證了技術(shù)工具在短期干預(yù)時(shí)會(huì)有更為積極的效果［20］。輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)對于時(shí)間需求相對較多，往往都是以一節(jié)課或者一學(xué)期為單位進(jìn)行研究，本研究收集到有關(guān)AR 輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)樣本有限，因此無法探索到有關(guān)AR 輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)的使用時(shí)長與認(rèn)知負(fù)荷之間的影響。但是現(xiàn)有研究表明，學(xué)生成績在很長一段時(shí)間內(nèi)都能得到提高［22］，因?yàn)榻虒W(xué)工具會(huì)持續(xù)影響學(xué)習(xí)進(jìn)程的良性發(fā)展。

5 結(jié)語

通過對31 項(xiàng)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行元分析可以發(fā)現(xiàn)，盡管AR技術(shù)有助于減少認(rèn)知負(fù)荷，但是會(huì)受到AR 設(shè)備、AR 系統(tǒng)類型以及干預(yù)時(shí)間等變量的影響。非可穿戴式設(shè)備對于認(rèn)知負(fù)荷的降低有更顯著的作用。AR 輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以有效降低認(rèn)知負(fù)荷，有助于學(xué)習(xí)者全面了解并吸收知識。當(dāng)使用AR 信息提示系統(tǒng)時(shí)，AR 對于認(rèn)知負(fù)荷的影響不存在顯著差異，但是長時(shí)間的AR 干預(yù)會(huì)加重認(rèn)知負(fù)荷，而短時(shí)間的AR 干預(yù)可以顯著降低認(rèn)知負(fù)荷。因此，為了幫助AR 技術(shù)更好地介入人機(jī)交互領(lǐng)域，提升系統(tǒng)的可用性和用戶體驗(yàn)，提出兩條發(fā)展建議：

（1）找準(zhǔn)介入路徑發(fā)展AR 技術(shù)，提升人機(jī)交互系統(tǒng)的可用性。AR 技術(shù)具有一定發(fā)展?jié)摿Γ谌藱C(jī)交互領(lǐng)域還未實(shí)現(xiàn)AR 技術(shù)與人機(jī)交互系統(tǒng)的深度融合。AR 技術(shù)可以應(yīng)用于系統(tǒng)的界面顯示，幫助使用者快速獲取信息。這一過程需要設(shè)計(jì)者按照任務(wù)類型及特征對信息的重要性進(jìn)行優(yōu)先級展示，選擇適宜的AR 設(shè)備進(jìn)行信息傳達(dá)，并且控制使用時(shí)間，加強(qiáng)多感官多模態(tài)交互，促進(jìn)使用者的信息感知。同時(shí)需要進(jìn)一步發(fā)展AR 技術(shù)，這是提升AR 系統(tǒng)可用性最關(guān)鍵的一環(huán)，以減少因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、掉幀、使用時(shí)出現(xiàn)眩暈感帶來糟糕的使用體驗(yàn)。

（2）多研究交叉融合，提升AR 技術(shù)與人機(jī)系統(tǒng)的適配性。一個(gè)好的人機(jī)交互系統(tǒng)不僅需要技術(shù)作為底部支撐，而且需要適應(yīng)用戶的使用習(xí)慣，并對媒介材料進(jìn)行合理利用。要提升AR 與人機(jī)交互系統(tǒng)的適配性，則需要對人機(jī)系統(tǒng)的交互邏輯、感知方式、界面設(shè)計(jì)等進(jìn)行研究。這樣一個(gè)交叉研究領(lǐng)域離不開設(shè)計(jì)者對計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)和藝術(shù)學(xué)等各類學(xué)科的綜合研究，并促進(jìn)其深度融合發(fā)展。

但是本研究仍然存在一些不足，認(rèn)知負(fù)荷的測量方式是多樣的，本文僅采用了主觀量表評定方式對認(rèn)知負(fù)荷檢測結(jié)果進(jìn)行分析。認(rèn)知負(fù)荷還可以通過如眼動(dòng)儀、肌電儀或通過次任務(wù)方式進(jìn)行客觀檢測，因此在后續(xù)研究中會(huì)嘗試將客觀測量的認(rèn)知負(fù)荷數(shù)據(jù)與主觀評定的認(rèn)知負(fù)荷進(jìn)行整合，更加綜合性和全面性地探索AR 技術(shù)對認(rèn)知負(fù)荷的影響。