認知負荷

停課不停學線上教學連結點

英峰黃により

疫情中MobileLearning

林光章により

史上超強學習法

HUANG YU HSINGにより

資訊學系學程

bingyan chungにより

認知負荷對多媒體教學之影響

Working Memory

教學設計

探索式教學設計不可避免的會導致過多的工作記憶區的負荷

當教學目標是要獲得自動化的schema時，我們必須一直監控著工作記憶區的狀況

必須讓學習者在有限的時間內去保留及處理新訊息

限制

時間

Peterson(1959)發現如果不經預習，所有在工作記憶區的內容只能保留20秒

容量

在工作記憶區可操弄的元件不會超過2-4個元件

Miller(1956)研究顯示工作記憶區只能暫存七個資訊元件

The Structure of Knowledge in Long-Term Memory

schema是認知的構成物

提取方式

經由長時間的練習可以讓它更加自動化而不需經由意識控制

自動化的schema是被保存在長期記憶中的，且型式可以是圖片、文字、言語

教材被保存在長期記憶中可以是有意識的或是自動化的

專家

在專業領域中熟練的工作表現依賴於無數個存在於長期記憶中的schema

閱讀

額外的schema聯結這些曲線到一些客體、事件、過程而產生意義

組合字的schema形成片語的schema

許多字母的schema形成字的schema

人能夠閱讀是因為每一個字母的獨特schemas

從多媒體的角度來看

知識儲存

寫的schema

說的schema

語文的schema

圖像的schema

它使不同的資訊元件能夠被歸類成為一個單一元件

schema需要一段很長的時間才能形成，而且它們皆被儲存在長期記憶區中

學習在長期記憶中的改變

理解性的學習

理解能讓長期記憶有更多的改變

學會了用乘法表取代重覆性的加法來計算三支鉛筆的價錢

死記強背的學習

背誦乘法表而不會用乘法表來幫助重覆加法的計算

學習背誦字母表而不會用它們來寫文章

Long-Term Memory

專家的定義

教學設計最重要的功能就是要幫助學生擁有這樣的知識流暢性

有較好的問題解決能力

能夠很流暢的應用在他們所熟悉的領域

問題解決能力

辨識出他所面對的狀況和他必須採取的行動

情境中最好的策略的資訊

有關問題情境的資訊

儲存在長期記憶的資訊成就了一個專家

一個西洋棋高手能夠熟記100000個棋譜

專長領域的問題情境上的記憶力比起生手有很大量且優異的記憶力

實驗證明

Chase and Simon(1973)依此重做實驗

顯示好的棋手只能對真實的棋局有較好的記憶能力

幾秒內呈現一張真實的棋譜

較差的棋手只能回憶起較少的部份細節

好的棋手可正確地回憶起大部份的棋譜細節

好的西洋棋手與差的西洋棋手的差別

對棋盤狀況的記憶能力

特性

容量非常的大

與學習的關係

教學的目標就要對長期記憶做適當的改變

學習發生在長期記憶的改變

與基因密碼的比較

長期記憶也是為了適應環境

長期記憶要經長時間不斷的學習

資訊如果符合適應環境的需求，就會被留下來

基因密碼影響生物的環境適應

與基因密碼在生物學中的角色一樣

Multimedia and Working Memory Limitations

教學上

使用不同管道的處理資訊將有助於學習

能適當的使用這兩個子系統將有助於提昇工作記憶區的能力

在教學上我們必須遵循工作記憶區這樣的分工方式

現在研究

Baddeley

三部份

一個是「語音迴路」，它用來處理口語的訊息

一個是「視覺空間擷取器」，它用來處理二維到三維的物體

中央處理單位

統合協調

最具影響力

目前的研究顯示較多的證據支持這兩個子系統是獨立運作的，較少的證據支持中央處理單位的協調角色。

工作記憶區是由不同的串流(頻道、處理過程)所組成

早期研究

工作記憶當成是一個主體

General Instructional Implications of Working Memory Characteristics

要在教學上讓學生處理新的訊息，我們必須克服工作記憶區的限制

學習

探索式教學

對獲取知識來說漫長無效率的過程

依賴隨機測試的方式去產生有效解決方式

就像物種適應環境的過程

如果我們無法讓學生有突破工作記憶區限制的可能性，學生只好物種進化般隨機選擇解決方法，而教學設計就是找到這樣的可能性。

在探索式教學中學生必須依賴隨機測試的方式去產生有效解決方式，這對獲取知識來說漫長無效率的過程。

學生學習新的事物時所用的資訊處理流程就像物種適應環境的過程

Why working memory is limited

隨機測試

從資訊處理的角度來看，人類對問題解決亦是如此，它也是依賴測試效率來隨機產生下一代。

長期記憶區的運作跟自然界的進化選擇是很相似的

結論

我們進化為一個小而有用的工作記憶區

一個無限制的工作記憶區造成反效果

一個較小的工作記憶區反而比較大的有效率

假設

工作記憶區中一次能組合四個元件

我們知道有哪些排列是可能的

我們很難去判斷哪一種排列是最好

排列方式可以有4*3*2*1=24種方式

如果人類進化到擁有較大的工作記憶區

我們有更大的工作記憶區能夠掌控10個元件

認知結構要去測試這麼多的關聯性將是不可能的

組合方式將會有10的降冪次方3628800