認知負荷
認知心理学では、 認知負荷は作業メモリリソースの使用量を指します。認知負荷理論は、認知負荷を3つのタイプに区別します：固有、外部、および密接です。
固有の認知的負荷は特定のトピックに関連する努力であり、 外部の認知的負荷は情報またはタスクが学習者に提示される方法を指し、 密接な認知的負荷は知識の永続的なストアまたはスキーマを作成する作業を指します。
認知負荷理論は、John Swellerによる問題解決の研究から1980年代後半に開発されました。 Swellerは、学習者の認知的負荷を減らすために教育設計を使用できると主張しました。その後、他の研究者が認知負荷を示す認知された精神的努力を測定する方法を開発しました。タスク起動瞳孔反応は、作業記憶に直接関連する認知負荷の信頼できる高感度な測定です。情報は、最初に作業メモリにアクセスして処理された後にのみ、長期メモリに保存されます。ただし、作業メモリの容量と期間は非常に限られています。これらの制限は、ある条件下では学習を妨げます。重度の認知的負荷はタスクの完了にマイナスの影響を与える可能性があり、認知的負荷の経験は全員で同じではないことに注意することが重要です。高齢者、学生、および子供は、異なる、より多くの場合、より高い認知的負荷を経験します。
認知負荷理論の基本的な考え方は、作業記憶の役割と制限をさらに考慮すれば、教育設計の質が向上するということです。
特に携帯電話の使用による注意散漫の増加により、学生は学業の成功を減らす可能性のある高い認知負荷を経験する傾向があります。
理論
「認知負荷理論は、知的パフォーマンスを最適化する学習者の活動を促進する方法で情報の提示を支援するためのガイドラインを提供するように設計されています」。 Swellerの理論は、情報処理理論の側面を利用して、指導中の学習に対する同時作業メモリ負荷の固有の制限を強調しています。教材を設計するための主要な分析単位としてスキーマを利用します。
歴史
認知負荷理論の歴史は、1950年代の認知科学の始まりとGAミラーの研究にまでさかのぼることができます。彼の古典的な論文の中で、ミラーはおそらく私たちの作業メモリ容量に固有の限界があることを最初に示唆したでしょう。彼の実験結果は、人間は一般的に短期記憶で7プラスまたはマイナス2単位の情報しか保持できないことを示唆しています。また、1970年代初頭、サイモンとチェイスは、「チャンク」という用語を使用して、人々が短期記憶で情報を整理する方法を説明した最初の人物でした。このメモリコンポーネントのチャンク化は、スキーマ構築とも呼ばれています。
1980年代後半、John Swellerは問題解決を研究しながら認知負荷理論（CLT）を開発しました。問題を解決する際に学習者を研究すると、彼と彼の仲間は、学習者がしばしば平均値解析と呼ばれる問題解決戦略を使用することを発見した。彼は、平均値解析による問題解決には、比較的大量の認知処理能力が必要であり、これはスキーマ構築に充てられない可能性があることを示唆しています。 Swellerは、教育設計者は問題解決を伴わない教育資料を設計することにより、この不必要な認知的負荷を防ぐべきだと提案しています。代替教材の例には、実例および目標のない問題として知られるものが含まれます。
1990年代には、認知負荷理論がいくつかのコンテキストで適用されました。これらの研究の経験的結果は、いくつかの学習効果の実証につながりました：完了問題効果、モダリティ効果、分割注意効果、実例効果、そして専門知識の逆転効果。
タイプ
認知負荷理論は一般的なフレームワークを提供し、教育設計者が環境内、またはより一般的にはほとんどの教材内で学習の条件を制御できるようにすることにより、教育設計に幅広い影響を与えます。具体的には、経験に基づいたガイドラインを提供し、教育設計者が学習中の外部の認知負荷を減らし、学習者の注意を適切な教材に再び集中させ、それによって密接な（スキーマ関連の）認知負荷を高めるのに役立ちます。この理論は、3つのタイプの認知負荷を区別します：固有の認知負荷、密接な認知負荷、および外部の認知負荷。
真性
固有の認知負荷は、特定の教育トピックに関連する固有の難易度です。この用語は、1990年代初頭にチャンドラーとスウェラーによって最初に使用されました。彼らによると、すべての命令には固有の困難が伴います（たとえば、2 + 2の計算と微分方程式の解法）。この固有の難易度は、インストラクターが変更することはできません。ただし、多くのスキーマは個々の「サブスキーマ」に分割され、個別に教えられ、後で一緒に戻されて全体として説明されます。
無関係な
情報が学習者に提示され、教育設計者の制御下にある方法によって、 外部の認知負荷が生成されます。この負荷は、教材の設計に起因する可能性があります。外部負荷を処理するためにリソースを使用する単一の制限された認知リソースがあるため、固有の負荷と密接な負荷（すなわち、学習）を処理するために利用可能なリソースの数は減少します。したがって、特に固有および/または密接な負荷が高い場合（つまり、問題が困難な場合）、外部負荷を減らすように材料を設計する必要があります。
正方形を生徒に説明する方法が2つある場合に、外部の認知負荷の例が発生します。正方形は図であり、比fig的な媒体を使用して説明する必要があります。確かに、インストラクターは口頭で正方形を説明できますが、口頭で説明するのではなく、学習者が正方形を見せられたときにインストラクターが何を話しているかを見るのに、ほんの少しの労力とはるかに少ない労力しかかかりません。この場合、視覚媒体の効率が優先されます。これは、学習者に不必要な情報を過度にロードしないためです。この不必要な認知負荷は、無関係であると説明されています。
ChandlerとSwellerは、外部の認知負荷の概念を導入しました。この記事は、このワーキングメモリの負荷を調査するために行った6つの実験の結果を報告するために書かれました。これらの実験の多くは、スプリットアテンションエフェクトを実証する資料を含んでいます。彼らは、教材の形式が学習を促進または制限することを発見した。彼らは、パフォーマンスの違いは、命令の形式によって課される認知的負荷のより高いレベルによるものであると提案しました。 「外部の認知負荷」は、この不必要な（人工的に誘発された）認知負荷の用語です。
ゲルマン
ドイツの認知的負荷は、スキーマの処理、構築、自動化です。 1998年にSweller、VanMerriënboer、Paasによって最初に説明されました。一般的に、固有の認知負荷は不変であると考えられています（ただし、複雑な素材のセグメント化と順序付けによって複雑さを管理するためにテクニックを適用できます）が、教育設計者は無関係な負荷を操作できます。外部負荷を制限し、ゲルマン負荷を促進することが推奨されます。
1998年のSweller、VanMerriënboer＆Paasによる記事まで、認知負荷理論は主に外部の認知負荷の減少に集中していました。この記事から、認知負荷の研究者は、外部負荷となるものをリダイレクトするように命令を再設計する方法を模索し始め、現在はスキーマの構築（ドイツ語の負荷）に焦点を当てています。したがって、教育設計者にとっては、「外部の認知負荷を減らし、学習者の注意をスキーマの構築に直接関連する認知プロセスに向け直す」ことが非常に重要です。
測定
PaasとVanMerriënboerは、認知的負荷の指標である知覚された精神的努力を研究者が測定するのに役立つ構造（相対条件効率として知られる）を開発しました。この構造は、教育条件を比較する比較的単純な手段を提供します。メンタルエフォートの評価とパフォーマンススコアを組み合わせます。グループ平均zスコアはグラフ化され、一元配置分散分析（ANOVA）と比較できます。
PaasとVanMerriënboerは、相対的な条件効率を使用して、3つの教育条件（実施例、修了問題、および発見慣行）を比較しました。彼らは、実例を学習した学習者が最も効率的であり、問題完成戦略を使用した学習者がそれに続くことを発見しました。この初期の研究以来、他の多くの研究者は、学習および指導に関連する認知負荷を測定するために、これおよび他の構造を使用してきました。
人間工学的アプローチでは、認知負荷の定量的な神経生理学的発現を求めます。これは、一般的な機器を使用して、たとえば、認知と身体の両方の作業負荷の尺度として心拍数血圧製品（RPP）を使用して測定できます。彼らは、RPP対策を使用して、ワークロードの制限を設定し、作業手当を設定することができると考えています。
タスクによって呼び出される瞳孔反応は、ワーキングメモリの認知的負荷を直接反映する測定形式です。瞳孔の拡大が大きいと、認知負荷が高いことがわかります。認知負荷が低い場合、瞳孔収縮が発生します。タスクで呼び出された瞳孔反応は、作業記憶との直接的な相関関係を示し、学習とは明らかに関係のない認知負荷の効果的な測定になります。
一部の研究者は、認知負荷のさまざまな尺度を比較しています。たとえば、Deleeuw and Mayer（2008）は、認知負荷の一般的に使用される3つの測定値を比較し、外部、固有、および密接な負荷に対して異なる方法で応答することを発見しました。
認知負荷の確立された眼球運動と瞳孔反応の指標は次のとおりです。
- 瞳孔径の平均
- 瞳孔径偏差
- 注視点の固定数> 500ミリ秒
- サッカード速度
- 瞳孔ヒパス
処理能力の個人差
個人は、処理能力が体系的に異なるという証拠が見つかっています。たとえば、初心者とエキスパートの間で処理能力に個人差があります。専門家は、特定のタスクに関してより多くの知識または経験を持っているため、タスクに関連する認知的負荷が軽減されます。初心者はこの経験や知識を持っていないため、認知負荷が高くなります。
貧しい環境は認知的負荷に寄与する可能性があると理論化されています。目の前のタスク、またはタスクの解決に使用されるプロセスに関係なく、貧困を経験する人々は認知的負荷も高くなります。多くの要因が、中流階級や上流階級の人々には存在しない社会経済的地位の低い人々の認知的負荷に寄与しています。
個人の処理能力を特定することは、個人の指示をさらに適応させる（または行動を予測する）際に非常に役立つ可能性があります。したがって、さらなる研究が明らかに望まれます。まず、使用するプロセスの詳細な分析によって課されるメモリ負荷を計算することが不可欠です。第二に、個々の被験者が実際にそれらのプロセスを使用していることを確認することが不可欠です。後者には、集中的な事前トレーニングが必要です。
重い認知負荷の影響
通常、重い認知負荷は、手元のタスクにエラーまたは何らかの干渉を引き起こします。重度の認知的負荷もステレオタイプ化を増加させる可能性があります。ステレオタイプ化は基本的帰属エラーの延長であり、認知的負荷が重いほど頻度も増加します。認知的負荷と覚醒の概念は、社会的円滑化の「過負荷仮説」の説明に寄与します。聴衆がいる場合、被験者は主観的に複雑なタスクでパフォーマンスが低下する傾向があります（主観的に簡単なタスクで優れている傾向があります）。
亜集団研究
高齢者
重度の認知負荷の危険性は高齢者に見られます。加齢により、作業記憶の効率が低下し、認知的負荷が高くなる可能性があります。重度の認知負荷と重心の制御との関係は、高齢者集団で大きく相関しています。認知的負荷が増加すると、高齢者の重心の動揺が増加します。別の研究では、身体の動揺と認知機能の関係とマルチタスク中の関係を調べ、バランスの乱れが認知課題のパフォーマンスの低下につながることを発見しました。重い認知負荷は高齢者のバランスを乱す可能性があります。逆に、バランスに対する需要の増加は、認知負荷を増加させる可能性があります。
大学生
教室でのラップトップの普及により、学校での認知的負荷の増加は大きな懸念事項です。 Facebookやその他のソーシャル形式のコミュニケーションを使用すると、複数のタスクを追加すると、教室での生徒のパフォーマンスが低下します。多くの認知リソースが利用可能な場合、1つのタスクから別のタスクに切り替わる確率が高く、最適な切り替え動作につながりません。 Facebookのヘビーユーザーである生徒と、近くに座っているFacebookのヘビーユーザーである生徒はどちらも成績が悪く、GPAが低下しました。
子供達
英国の心理学者であるアラン・バデリーとグラハム・ヒッチが提案した作業記憶の構成要素は、6歳の時点で存在しています。ただし、大人と子供の知識には明確な違いがあります。これらの違いは、処理効率の開発上の増加によるものです。子どもには一般的な知識がなく、これが子どもの認知的負荷の増加を引き起こすものです。貧しい家庭の子供たちは、多くの場合、中流階級の子供たちよりも学習環境でさらに高い認知負荷を経験します。彼らの両親はしばしば正式な教育を受けていないため、これらの子供たちは学校教育の概念について聞いたり、話したり、学んだりしません。学習に関しては、数字、単語、概念の経験が不足しているため、認知的負荷が増大します。
子どもが成長するにつれて、子どもたちは優れた基本的なプロセスと能力を発達させます。また、メタ認知も発達します。これは、自分の認知活動を理解するのに役立ちます。最後に、彼らは彼らの経験を通してより大きなコンテンツ知識を獲得します。これらの要素は、発達する子供の認知負荷を軽減するのに役立ちます。
ジェスチャーとは、子どもが話す際の認知的負荷を軽減するために使用する手法です。身振りで示すことで、他のタスクのために作業メモリを解放できます。ポインティングを使用すると、子供はポインティングしているオブジェクトを最適な表現として使用できます。つまり、この表現を作業メモリに保持する必要がないため、認知負荷が軽減されます。さらに、不在のオブジェクトについて身振りで示すことで、頭の中でそれを想像する難しさが軽減されます。
実施形態と双方向性
身体活動は、この活動がどのように実行されるかに応じて、学習に有利であると同時に有害でもあります。認知的負荷理論家は、CLTを具体化された認知研究からの洞察とより互換性のあるものにする更新を求めています。その結果、学習環境におけるインタラクティブな機能の有用性を予測する手段として、具体化された認知負荷理論が提案されました。このフレームワークでは、相互作用の具体化されたモードが学習成果を高めるために、対話機能の利点（認知処理の容易化など）が認知コスト（運動協調など）を超える必要があります。
