2-1 認知負荷理論
根據 Sweller 等人所著的 Cognitive Load Theory(Sweller, Ayres, &
Kalyuga, 2011) 一書中所述，認知負荷理論是一種在生物演化框架下，基於人 類認知架構發展而來的教學設計理論。將人類認知系統的運作，類比為生物演化 系統的運作，因為這兩種系統都是一種自然訊息處理系統，因此對於訊息的處理 具有相似的運作機制。了解如生物演化的一般自然訊息處理系統處理訊息的特性，
有助於了解關於人類認知處理訊息時的某些主要特性，進而提供教學設計的建議，
而這也是認知負荷理論的最終目標。根據認知負荷理論，至今已經產生許多認知 負荷效應，提供了許多教學設計建議，這些效應將於後文統整說明。
認知負荷理論的四個假設(Sweller, Merrienboer, & Paas, 1998) ： 1. 工作記憶有限。
2. 長期記憶無限。
3. 知識與技能是以基模（schema）形式儲存於長期記憶。
4. 基模運作自動化是建構基模的重要過程。
2-1-1 自然訊息處理系統與人類認知架構
認知負荷理論將人類認知系統類比為生物演化系統，視為一種自然訊息處 理系統，處理訊息時具有以下原則(Sweller et al., 2011)：
1. 訊息儲存原則（the information store principle）
所有訊息必定儲存在一個容量無限的訊息儲存庫之中。在人類認知 系統中，長期記憶扮演訊息儲存庫的角色，而知識以基模的形式儲存於 長期記憶中。
2. 借用與重組原則（the borrowing and reorganizing principle）
大部分新訊息是由他人的訊息儲存庫借用而來，而且大多會與自身
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訊息儲存庫中的相關訊息經過某種程度的重整，形成新的訊息而儲存於 訊息儲存庫中。在人類認知系統中，新知識大多是由他人的長期記憶中 借用而來（透過如書本等媒介），與從長期記憶中提取的相關基模在工作 記憶中整合，形成新的基模而儲存於長期記憶。而整合的過程具有隨機 性，因此有時會產生迷思概念。
3. 隨機生成原則（the randomness as genesis principle）
隨機生成原則的唯一目的是產生全新的訊息，所產生的新訊息不同 於由借用與重組原則借用而來的新訊息。在人類認知系統中，當從事問 題解決時，如果缺乏可用的知識，則隨機產生可能的解決方案，在工作 記憶中執行，然後檢測是否有效，有效則儲存以備未來再利用，無效則 丟棄，重複上述步驟直到問題解決。長期記憶中的知識基模有助於減少 隨機生成與測試程序的次數。
4. 改變狹隘限制性原則（the narrow limits of change principle）
隨機生成原則強調隨機產生與測試程序，其訊息通常是沒有組織 的，而訊息處理系統能處理的訊息量是有限的。太多的訊息，其變化 組合之數量容易使訊息處理系統無法負荷，因此變化的幅度必須有所 限制，以利訊息處理系統能迅速處理、快速反應，在演化上是具有優 勢的。在人類認知系統中，隨機生成與測試程序是在工作記憶中進 行，而工作記憶處理訊息元素的容量與持續時間有限，因此同時在工 作記憶中處理的元素數量必須受到限制，以免認知資源超載。
5. 環境組織與連結原則（the environmental organizing and link principle）
自然訊息處理系統的最終目的是要在環境中適當的運作。透過環境 組織與連結原則，運用訊息儲存庫中的訊息，以應對環境中的各種狀況 與問題。在人類認知系統中，在工作記憶中處理提取自長期記憶的知識 基模，以管理人類在環境中的各種活動與問題解決。而工作記憶處理來
自長期記憶的熟悉訊息時，則容量與持續時間是不受限制的。
以上五個原則彼此合作、各司其職。在人類認知系統中，透過訊息儲存 原則將知識基模儲存於長期記憶；透過借用與重組原則與隨機生成原則獲取 新知識基模；透過改變狹隘限制性原則與環境組織與連結原則，應用長期記 憶中的知識基模，以應對環境中的各種狀況與問題處理。
教學的主要目的在於增加長期記憶中的知識基模，如果長期記憶沒有變 化，則意味著沒有學習發生。從人類認知架構的角度，學習的目的是增加環 境組織與連結原則的效益，而此原則必須在長期記憶中有大量可用知識基模 才有作用。增加知識基模的最有效方式為透過借用與重組原則，此為教學應 該強調的。如果沒有可借用的來源，則透過隨機成因原則創造，但因為狹隘 限制性原則，工作記憶處理陌生的新訊息時是有限制的，因此創造新訊息的 過程通常是緩慢的。無論透過借用與重組原則或隨機生成原則獲得新訊息，
皆受限於工作記憶的限制。
2-1-2 認知負荷類型
根據認知負荷理論，學習者必須在工作記憶中處理教學訊息，這些工作記 憶的負荷即為認知負荷，其類型如下(Sweller et al., 2011)：
1. 內在認知負荷（Intrinsic Cognitive Load）
內在認知負荷的來源有二，其中一種來自於學習內容本身的內在結 構，與教學程序無關。另一種是增生認知負荷（Germane Cognitive Load），是用於處理與學習內容有關的訊息時額外產生的工作記憶資源 需求，同樣產生一種內在認知負荷。用於處理內在認知負荷的認知資源 稱為增生資源（germane resources）。
2. 外在認知負荷（Extraneous Cognitive Load）
外在認知負荷不是來自於學習內容的內在結構，而是來自於教材呈 現方式或學習者參與的教學活動，這種負荷是由所用的教學程序產生，
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在許多情況下是多餘的，應該盡量排除。用於處理外在認知負荷的認知 資源稱為外在資源（extraneous resources）。
學習材料的認知負荷總量由內在認知負荷與外在認知負荷累加而得。工作 記憶資源是有限的，一旦認知負荷總量超過可用的工作記憶資源，將不利於學 習，甚至導致無法學習。教學設計應該盡可能減少外在認知負荷，盡量提供工 作記憶資源用以處理與學習有關的內在認知負荷。
學習內容本身的複雜性即內容元素的交互性，決定了內在認知負荷。在低 元素交互性的情況下，元素之間的關連程度不強，內在認知負荷較低；反之，
在高元素交互性的情況下，元素之間的關連程度較高，內在認知負荷也較高。
學習者本身的先備知識水準較高時，因為基模的作用，原本是獨立的數個元素 可以視為一個單一元素，內在認知負荷因此降低。
高內在認知負荷的學習內容通常較難，但低內在認知負荷的學習內容並不 代表較簡單，如果內容元素交互性較低，但需處理大量元素時，仍可能超過工 作記憶負荷。
當學習內容是高元素交互性時，若相關交互作用的訊息元素可以全部在工 作記憶中處理時，則訊息可以被理解。而理解有助於創造更高階的知識基模。
元素交互性也決定了外在認知負荷。若教學程序要求同時處理的訊息元素 少，則外在認知負荷較低；相反的，若教學程序要求同時處理的訊息元素較 多，則外在認知負荷較高。外在認知負荷可以透過改變教學程序而降低。
認知負荷理論的目標主要是設計降低外在認知負荷的教學程序，對於內在 認知負荷則是要充分運用、妥善管理，並非總是降低，但總認知負荷仍不能超 過工作記憶的限制。
2-1-3 認知負荷效應
認知負荷理論藉由隨機對照實驗，已經產生許多認知負荷效應，分述如 下。(Sweller et al., 2011)
1. 開放目標效應（Goal Free Effect）
當以沒有明確目標的問題取代有明確目標的問題，學習者產生較好 的學習成效時，即產生了開放目標效應。以數學問題為例，常見的具有 明確目標之問題敘述如「求出角 A」，可以改為沒有明確目標問題的敘述
「盡可能求出所有的角」，如此仍可達到「求出角 A」 的目標。
問題解決時如果缺乏相關知識基模，則學習者往往比較已知條件與 問題目標之間的差異，試著在許多交互作用的元素間搜尋、建立關連，
以找出可以消除差異的解決方案，如此會造成極大的的認知負荷，且容 易忽略各個已知或未知條件之間的局部關係，因而無法獲得更多關於問 題整體結構的知識。
在開放目標問題環境下可以降低外在認知負荷，專注在局部關係，
促進規則歸納與基模獲得，對於只包含有限步驟的問題是有效的。
2. 工作示例效應（Worked Example Effect）
學習者，特別是新手，學習工作示例比學習相同內容的問題解決，
產生較好的學習成效時，即產生了工作示例效應。
工作示例提供了一個問題的逐步解題示範，提供了來自於工作示例 的設計者長期記憶的問題解決基模，有助於學生理解問題、建構完整的 解題基模，可以降低外在認知負荷，加速基模自動化的過程。
研究工作示例時也發現了以下效應：完成問題效應、分散注意力效 應、冗餘效應、形式效應、專業知識反轉效應、指引漸退效應與變化效 應。
3. 完成問題效應（Problem Completion Effect）
完成問題是一種部分的工作示例，保留部分關鍵的解題步驟，要求 學習者完成。若工作示例的步驟太多，會產生額外的外在認知負荷。完 成問題可以降低外在認知負荷，確保學習者深入思考問題並注意關鍵訊 息，有助於基模建構。
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4. 分散注意力效應（Split-Attention Effect）
當學習者學習整合了不同訊息來源的學習材料，比學習在空間或時 間上分離的材料，產生較好的學習成效時，即產生了分散注意力效應。
當各種分散來源的學習材料無法單獨理解，而且沒有冗餘時，學習 者必須在心智上整合，並在不同來源間不斷來回搜尋、參照，產生了大 量的外在認知負荷。整合了各種來源的學習材料，可以減少不必要的搜
當各種分散來源的學習材料無法單獨理解，而且沒有冗餘時，學習 者必須在心智上整合，並在不同來源間不斷來回搜尋、參照，產生了大 量的外在認知負荷。整合了各種來源的學習材料，可以減少不必要的搜