實驗二的目的即在探討使用認知負荷較高的傳統擺譜學習情境時，是否可以促進學習者使 用觀察和預測策略時考量棋步的回饋、提升學習者投入在內在認知負荷的程度，使得低工作記 憶廣度者與高工作記憶廣度者在棋型辨識的遷移表現都有顯著的進步。為了檢驗上述的假設是 否成立，實驗二使用和實驗一相同的學習材料和程序，僅改變學習的媒介，使用傳統擺譜的方 法提升學習情境的認知負荷──透過實體的棋盤、棋子和棋譜（如圖一），讓初學者自行按照棋 譜上的數字，在棋盤上擺放棋子學習圍棋的棋型。
我認為傳統擺譜是認知負荷較高的學習情境。用傳統擺譜的方法學習棋譜時，學習者須照 著棋譜上的數字順序擺放棋子：（一）先從棋譜上找到現在這步棋的數字，（二）從棋盤上找出 相同的位置、放上同樣顏色的棋子。前者需要初學者在棋譜上搜尋棋步。為了更快找到棋步，
學習者要能預測棋步可能出現在棋盤上的哪個位置，並從高手棋步的回饋中修正自己的預測。
也就就說，為了在棋盤上快速而正確的擺放棋子，學習者有可能會比用電腦擺譜時更注意每步 棋在棋盤上的位置，也會利用棋步與周遭棋子的相對位置（棋型）幫助預測下一步棋可能的位 置。因此透過反覆搜尋棋步和擺棋子的練習，可促使學習者更注意棋型、並利用高手棋步的回 饋修正假設與形成知識基模，進而提升棋型辨識的遷移表現。
根據上述分析，我預期在認知負荷較高的傳統擺譜學習情境下，應可提升初學者使用觀察 策略和預測策略時的投入程度，使得低工作記憶廣度者與高工作記憶廣度者在棋型辨識的遷移 表現都有顯著的進步。
方法
參與者
本研究自普通心理學實驗與網路招募從未學過十九路圍棋布局的成人初學者共62 名，年齡 分佈為18到 29歲，平均 22歲（27位男性，35位女性）。62 名參與者隨機分派至三種學習方法，
其中觀察組21 人（平均年齡 21.6，標準差 2.3），預測組 21 人（平均年齡 21.3，標準差 2.1），
自我解釋組20 人（平均年齡 21.6，標準差 1.5）。參與者在正式實驗前都明白研究目的與流程並
簽署參與同意書。實驗結束後參與者可獲得普心課程額外獎勵或一對一圍棋個別指導15 分鐘。
實驗設計
同實驗一。
實驗程序與材料
與實驗一相同，僅棋譜學習階段改為傳統擺譜方式，各組指導語也同實驗一。
結果
觀察組、預測組與自我解釋組平均年齡並無差異（p＞.8）。三組在工作記憶廣度與圍棋棋 型辨識測驗前測的得分也無顯著組間差異。觀察組、預測組與自我解釋組在前測平均得分分別 為 14.7（SD＝4.8）、14.4（SD＝5.0）與 13.2（SD＝5.0）， F(2,55)＝.50，p＞.6。工作記憶廣度 三組平均分數分別為 65.3（SD＝9.6）、67.8（SD＝5.2）與 67.0（SD＝7.8），F(2,58)＝.56, p＞.5，
顯示三組參與者的認知資源相當，且在學習前圍棋的知識能力亦相同。
不同學習策略是否皆有助於棋型辨識的學習？
為檢驗不同的學習策略在棋型辨識測驗不同類型的題目是否都有顯著的進步，將三組在棋 型辨識測驗記憶題、遷移題和全部題目的平均進步分數進行單一樣本 t 檢定，並校正α值為.017。
結果符合預期，全部題目和記憶題複製實驗一的結果，即三組在全部題目的平均進步分數皆顯 著大於零，（全部：ts＞5.38，ps＜.001；記憶題：ts＞4.68，ps＜.001）。遷移題的表現則與實驗 一略有不同、三組都有顯著的進步。問題導向程度最高的自我解釋策略遷移題平均進步分數2.7
（SD＝3.2）顯著大於零（t＝3.65, p＝.003）；程度中等的預測策略平均進步分數 2.4（SD＝3.5）
顯著大於零（t＝3.16, p＝.007）；與實驗一不同的是，問題導向程度最低的觀察策略平均進步分 數 2.8（SD＝2.9）亦顯著大於零（t＝4.40, p＜.001）。此結果顯示在傳統擺譜的學習情境下，三 種學習策略不但可以增進棋型辨識的記憶，在棋型辨識的遷移表現也都有顯著的進步，不受策 略問題導向程度的影響。
此外，問題導向程度不同的學習策略在遷移題的表現沒有差異。預測組（平均 2.9，SD＝
3.4）和自我解釋組（平均 2.7，SD＝3.2）在遷移題的平均進步分數沒有顯著差異（p＞.9），觀 察組（平均 2.8，SD＝2.9）和預測策略和自我解釋策略也都沒有顯著差異（ps＞.9）。此結果顯 示在高認知負荷的傳統擺譜學習情境下，策略問題導向程度的高低並未影響棋型辨識的遷移表 現。
學習策略與工作記憶廣度對棋型辨識學習的效果
以下分析將進一步將所有參與者按照整體工作記憶廣度平均 67.3（SD＝6.9）分為高、低工 作記憶廣度兩組。高工作記憶廣度組（N＝36）平均為 71.5（SD＝2.4），低工作記憶廣度組
（N＝25）為 59.7（SD＝7.5），F(1,59)＝66.49，p＜.001。在前測平均得分工作記憶廣度高低兩 組並無顯著差異，F(1,59)＝.36，p＞.5。高組為 14.4（SD＝4.6），低者為 13.6（SD＝5.5）。
在各學習策略組按工作記憶廣度進一步分成高低兩組，各組人數如下：觀察組高工作記憶 廣度者12 人，低者 9 人，預測組高者 12 人，低者 8 人，自我解釋組高者 12 人，低者 8 人。
棋型辨識測驗得分算法同實驗一，記憶題和遷移題滿分各 25 分，總分為 50 分。分別計算 記憶題、遷移題和全部題目的進步分數（後測得分減前測得分）作為棋型辨識學習成效的指標。
以PASW statistics 18（Statistics Package for the Social Sciences, Inc.）進行二因子（學習策略╳工 作記憶廣度）變異數分析，結果如表三所示。學習策略與工作記憶廣度對全部題目平均進步分
遷移題 3.3 為觀察組2.1（SD＝2.0），預測組 2.5（SD＝3.7）與自我解釋組 2.6（SD＝3.2），沒有顯著差異，
高低工作記憶廣度者的平均進步分數（高：2.5，SD＝3.4，低：2.8，SD＝2.9）也無差異。此結 果顯示在高認知負荷的傳統擺譜學習情境下，策略問題導向程度和工作記憶廣度的高低不影響 棋型辨識的遷移表現。
記憶題的表現則如所預期、也與實驗一相符，不受學習策略與工作記憶廣度的影響，各組 記憶題的平均進步分數分別為觀察組平均4.4（SD＝3.6），預測組平均 4.1（SD＝2.7）與自我解 釋組 4.5（SD＝4.3），沒有顯著差異，高低工作記憶廣度者的平均進步分數（高：4.5，SD＝3.5，
低：4.1，SD＝3.6）也無差異，兩者交互作用也不顯著（Fs＜1.11, ps＞.3）。
圖七：實驗二觀察組、預測組與自我解釋組高低工作記憶廣度者在遷移題的平均進步分數比較
分符合預期，二因子變異數分析顯示，學習策略主效果不顯著，F(2,55)＝.14，p＞.8，自我解釋 組（平均7.4，SD＝1.5）和預測組（平均 7.5，SD＝.8）的平均主觀投入程度並未顯著高於觀察 組（平均 7.3，SD＝1.5），ps＞.4。顯示在高認知負荷的學習情境，使用問題導向程度高、低不 同的學習策略學習者的投入程度沒有顯著差異。
此外，投入程度也不受工作記憶廣度影響。如圖五所示，低工作記憶廣度組投入程度（平 均7.5，SD＝1.2）與高工作記憶廣度組（平均 7.3，SD＝1.4）無顯著差異，F(1,55)＝.13，p＞.7。
學習策略和工作記憶的交互作用亦不顯著（F(2,55)＝.22, p＞.8）。此結果顯示在高認知負荷的傳 統擺譜學習情境下，高、低工作記憶廣度者的投入程度沒有差異。
棋譜練習次數
練習次數結果與實驗一相符，在相同練習時間下，問題導向程度不同的策略在棋譜學習階 段重複練習的次數不同。二因子變異數分析顯示，學習策略主效果達顯著，F(2,55)＝54.31，p
＜.001。Dunnett t 檢定顯示觀察組的平均練習次數 4.8 次（SD＝2.0 次）顯著大於預測組 1.7 次
（SD＝.5 次）和自我解釋組 1.1 次（SD＝.3 次），ps＜.001。工作記憶廣度對練習次數的主效果 則不顯著、學習策略和工作記憶廣度的交互作用效果也不顯著（ps＞.2）。在固定時間下，高問 題導向的策略練習次數較少，顯示棋型辨識學習成效並非來自於練習次數較多所致。
討論
實驗二檢驗在認知負荷較高的傳統擺譜學習情境下，學習策略問題導向的程度和工作記憶 廣度對棋型辨識的效果。主要發現如下：（一）與電腦擺譜不同，使用不同學習策略的初學者投 入程度沒有顯著差異，問題導向程度最低的觀察組和中等的預測組遷移題分數皆如所預期有顯 著地進步，且與問題導向程度最高的自我解釋組沒有差異。顯示在傳統擺譜學習中，使用問題 導向程度不同的學習策略皆有助於提升初學者在棋型辨識測驗的遷移表現。（二）記憶題的表現 重複實驗一的結果，顯示學習策略問題導向的程度不影響棋型的記憶，三組記憶題分數都有顯 著的進步。（三）在認知負荷較高的傳統擺譜學習情境下，工作記憶廣度不影響棋型辨識的學習 成效。高、低工作記憶廣度者在棋型辨識測驗的遷移題都有顯著的進步，且使用不同學習策略 的三組高、低工作記憶廣度者表現皆沒有顯著差異。
本實驗的結果顯示認知負荷較高的傳統擺譜情境可以使得使用不同學習策略的三組都有相 當高的投入程度，且不論工作記憶廣度高低，觀察組和預測組在遷移題都有顯著的進步。此結 果顯示對於初學者而言，傳統擺譜的棋步搜尋和棋子擺放作業本身就可引導學習者形成較抽象 的知識基模，也使得學習策略的問題導向程度沒有造成學習表現的差異。這也意涵改變「學習 情境」本身的內在認知負荷與改變「學習策略」問題導向程度以提升投入在內在認知負荷程度 這兩種方式對於初學者棋型辨識的學習而言具有相似的效果。與實驗一的結果相較，透過改變
「學習情境」的認知負荷所得到的成效更不受限於工作記憶廣度的影響，特別是使用預測策略 時。
以John Sweller 的認知負荷理論解釋此現象，有可能是因為適當的改變學習情境本身的認知 負荷或學習者使用的學習策略皆有助於將認知資源投入在與學習目標有關的學習材料上、將資 源用於處理這些重要概念之間的關係。因而在傳統擺譜學習情境下，由於已有相當高的內在認 知負荷，就無法再透過提升學習策略的問題導向程度提升學習者投入在內在認知負荷的程度。