雙重作業之分心/心智負荷

本研究實驗設計下之雙重作業，Task 1 與 Task 2 會使用不同注意 力資源？依本研究實驗發現，受試者執行 Task 1 與 Task 2 時，是會

使用不同注意力資源。從行為實驗結果說明：依據 Wester et al. (2008) 提及 Task 1 屬於技能基礎行為，駕駛者會以大量自動化來反應突如 其來的各種狀況(Horrey & Wickens, 2006)。而 Task 2 屬於知識基礎行 為的認知作業，與工作記憶有關，例如判斷選擇答案過程，是從知覺、

中 央 執 行 階 段 到 反 應 等 階 段 (Rasmussen, 1987; Ashcraft, 1992;

Campbell, 1995; Fürst & Hitch, 2000; Sertz & Schumann-Henasteler, 2000, 2002; DeStefano & LeFevre, 2004; Wester, et al., 2008)。從 EEG 實驗結果發現，Task 1 於 Motor 腦區有活化現象，Task 2 於 Frontal 腦區有活化現象(Lin, 2008)。

而在雙重作業干擾效應，亦可以透過中央瓶頸模型、容量分享策 略、多重資源分配、Rasmussen’s SRK及重疊效應 (overlap effects) (Navon & Miller, 2002; Ruthruff et al., 2003;

3.4.2.1 −400ms SOA 狀態（Task 2 比 Task 1 早 400ms 出現）

Tombu & Jolicoeur, 2003) 等理論，說明雙重作業於不同時距出現，各種現象解釋。

在−400ms SOA 狀態下，受試者先接受到視覺刺激(數學計算式) 後，就開始展開計算，可是處理到某階段時，車輛 却發生偏移，此時 此刻正考驗者受試者之駕駛策略，究竟開車優先？回答數學計算優 先？或平行處理之權衡問題，本研究實驗結果發現，受試者似乎會以 潛意識之自動化 (automatic) 快速反應 Task 1。例如，在−400ms SOA

狀態，Task 1 反應時間並沒有增加 (NV < 1)，Task 2 受中央瓶頸效應 影響(NV > 1)，此一現象也與過去研究學者 Pashler (1994) 與 Navon and Miller (2002) 所提出結果相呼應。另外，解決數學問題屬於知識 基礎水準，所以，在中央執行部門過程中，需要更多的心智負荷及注 意力資源 (Logie et al., 1994; Lemaire et al., 1996; Rammelaere et al., 1999, 2001; Fürst & Hitch, 2000; Seitz & Schumann-Hengsteler, 2000, 2002; Deschuyteneer & Vandierendonck, 2005)，導致 Task 2 的在

−400ms SOA 狀態的反應時間最長 (NV 最高)。

然而經過本研究證實，在−400ms SOA 狀態，Task 2 確實有較差 的績效，如反應時間較長、高工作負荷現象，可是 Task 2 却沒有影響 到 Task 1，而造成受試者分心。本研究推理，有下列理由說明此現象：

(1) Tasks 1 及 Task 2 處理過程中可能受到容量限制，受試者能夠經過 協調的機制，發展出最佳的策略，安排其優先順序或同時處理機 制，所以，Tasks 1 及 Task 2 共同分享其資源 (Wickens et al., 1997;

Navon & Miller, 2002)。從本研究中，我們發現受試者把開車設定 為優先處理重要的作業 (Wickens et al., 1997; Lansdown, 2002)。

(2) 受試者使用沒有干擾的管道 (non-interfering channels)，依據注意 力多重資源模型，注意力資源是可以有效分時。因此，工作記憶 之心智作業並沒有干擾到視覺－空間－手動握方向盤反應情形

(Wickens, 2002; Horrey et al., 2005; Wester, 2008)。

(3) Tasks 1 對於受試者而言，也許操控動作是太簡單，以至於以潛意 識自動化反應。

(4) 受試者存著預期 (anticipated) 心理，把數學計算視為線索 (cue)，

當數學計算式出現後，在短時間內，接下來路況即將出現偏移，

準備要反應 Task 1。

在−400ms SOA 狀態下，在實際生活應用，類似於邊開車邊講行 動電話，突然之間，車輛發生偏移，駕駛者將立即暫時中斷講行動電 話，把偏移反應視為第一優先要務，當完成車輛控制反應後，再去執 行講行動電話，因此，導致 RT 2 變長及工作負荷增加現象。

3.4.2.2 0ms SOA 狀態（Task 1 與 Task 2 同時出現）

在 0ms SOA 狀態下，執行雙重作業似乎格外困難，因為受試者 將面臨各種型式的權衡(trade-off)問題，例如優先反應車輛偏移問題、

或優先解決數學計算問題、或採取其他開車行為策略因應。依據本研 究觀察，在 0ms SOA 狀態下，受試者採取開車行為策略為資源分享 (capacity sharing) 及多重資源(multiple resources) 使用方式 (Pashler, 1994; Wickens, 2003) 。 此 一 現 象 也 與 過 去 研 究 學 者 Strayer and Johnston (2001)與 Wester (2008) 所提出結果相呼應。另外，在 SOA

言，受試者視覺刺激（車輛偏移），立即手動控制方向盤反應，使用 不同資源向度。依 Lin (2008)研究證實，Task 1, 2 在腦區活化區域不 同，如 Task 1 在 motor 腦區域有活化現象，Task 2 在 Front 腦區域有 活化現象。Task 1 構成視覺－手動相容效應，Task 2 屬於認知作業，

Task 1 與 Task 2 困難度比較，Task 2 顯然高於 Task 1，所以，RT 2 比 RT 1 高。

在 0ms SOA 狀態中，為何 Task 1 & Task 2 同時出現時，導致 RT2 增加及高工作負荷推論說明：(1) 駕駛策略操控行為，導致 RT 2 增加 (Van Selst & Jolicoeur, 1997; Jiang, 2004)，因為 Task 1, 2 同時出現，

受試者經過協調機制，先反應 Task 1 (NV < 1)，再處理 Task 2 (NV >

1)。(2) 當 Task 2 困難度增加時，RT 2 增加，而認知資源配置至 Task 2 增加 (Tombu & Jolicoeur, 2003)。

3.4.2.3 400ms SOA 狀態（Task 1 比 Task 2 早 400ms 出現）

在 400ms SOA 狀 態 下 ， Task 2 的 反 應 時 間 比 單 一 作 業

（single-task）狀態高。在執行Task 1過程中，對於Task 2有輕微工作 負荷影響，因為從圖 3.14中，可以清楚看出Task 1與Task 2二項作業 時間重疊 （temporal overlap）為RT1-SOA (<RT1)，比－ 400ms 及 0ms SOA 狀態RT1低，換句話說，受試者先執行Task 1後，然後再執行Task 2，所以，工作負荷程度比其他前2種狀態是比較低的(如圖3.14(c)所

示)。另外，從研究結果，我們可以推論說，受試者採用開車行為策 略，是強調Task 1的重要性優先於Task 2，所以，先快速反應Task 1 (Ruthruff et al., 2003)。

就本章節之本研究實驗結果討論，計有下列二項小結論：

(1) 若困難作業 (Task 2) 先出現，則數學回答的反應時間較長，相對 的，若容易作業 (Task 1) 先出現，則車輛偏移反應時間較短。

(2) 二項作業時間重疊區域對於工作負荷程度存在著密切正向關係，

即重疊區域增加，則工作負荷增加。

(a) ^{M DR MR}

500 1000 1500

0 2000 2500 Time (ms)

MR

圖 3.14 Daul-tasl (SOAs)及 single-task 示意圖