认知负荷理论及其在信息系统研究中的应用与展望

谭旸 袁勤俭

摘要：[目的/意义]本文对认知负荷理论在信息系统研究领域的相关重要研究文献进行梳理与总结，为研究者提供思路和方向。[方法/过程]通过对国内外相关文献的梳理，总结该理论在信息系统研究中的应用，并分别讨论每个方面的研究成果，讨论目前研究中存在的问题和未来的研究方向。[结果/结论]认知负荷理论在信息系统研究中的应用主要包括信息检索研究、信息系统设计研究、信息系统效能评估3个方面。目前的研究存在“应用认知负荷理论研究用户的信息系统使用的研究范围不够广泛”“缺少对内在认知负荷、外在认知负荷和关联认知负荷的定量研究”的问题，未来的研究可以在拓展应用认知负荷理论进行信息系统使用研究的研究情境、探究更多种类的信息检索工具对用户认知负荷的影响、研究削减用户的认知负荷的辅助工具等方面进行探索。

关键词：认知负荷理论：认知负荷：信息系统

DOl： 10.3969/j .issn .1008 -0821 .2019 .12 .018

[中图分类号] G201 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（ 2019） 12-0160-10

认知负荷理论（Cognitive Load Theory.以下简称“CLT”）由澳大利亚心理学家John.Sweller于1988年提出。CLT的核心思想是：为了减少个人在完成任务时需要的精力并提高个人的任务完成效率，应该优化任务流程的设计和任务信息的呈现方式。

CLT自提出以来，为了提升学习效率和降低信息系统使用难度，已被教育学、信息系统等领域的许多学者用来研究如何改进教学设计和优化业务流程。为了把握CLT发展和应用的现状，一些学者对其进行了述评。唐剑岚等在概述了认知负荷的基本内容、演化发展和在目前该理论在教学设计中的应用的基础上，指出了目前的研究存在“实验生态效度不足”、“研究方法单一”、“缺乏对各个阶段的各类认知负荷的研究”等问题[1]。陈光耀等对CLT在E-learning项目设计中的应用进行了总结，提出在设计E -leaming教学时，应当通过注意教学内容的设计、教学内容和与学习者的知识水平的匹配程度来降低学习者的认知负荷，并强调了学者们应当考虑采用客观测量认知负荷的手段进行一些应用性研究[2]。Hollender N等综述了CLT在交互式学习系统研究中的应用，认为在目前的研究中关联认知负荷目前没有得到重视，并指出未来的研究方向应当关注复杂E -learninzg环境的设计[3]。

由前述可知，目前CLT的总结性研究主要存在以下几点不足：1）前文的综述研究都集中在2010年以前，缺少对最新应用研究的评述。2）虽然CLT在信息系统等领域已涌现出不少应用成果，但是CLT的综述研究都集中在教育领域，未见信息系统等领域的研究述评。因此，为了帮助更多学者较为全面地了解CLT和其在信息系统研究领域应用的最新进展，本文拟在简要介绍CLT的源起及其基本内容的演变之后，评述CLT在信息系统研究领域中的应用现状。

1 CLT的源起、演化和基本模型

1.1 CLT的源起

专家（即在特定领域具有专业知识的人）和新手在解决问题的能力上为何有差异、如何促进新手的学习一直是研究的重点。学界通过大量研究，应用图式理论给出了解释：专家与新手在解决问题的能力上本质区别在于图式的运用。根据图式理论，图式是存在于个体记忆中的对外在事物的结构性认识，即专家能够从以往的学习经验中获得并存储可重复利用的知识，当面对新的问题时，将与之相关的知识进行加工来解决问题。

随着对于学习机制的认识不断深入，学者们逐渐发现，新手往往能够顺利解决问题，却难以获得图式。Sweller J结合资源有限理论中“个体具有有限的脑力资源”的观点，通过实验得出结论，新手无法获得图式的原因在于：大量有限的精力被用于解決问题而没有给图式获取留出空间，即新手的问题解决方式所带来的认知负荷干扰了图式的习得。据此，Sweller J提出，应当降低解决问题时的认知负荷来使图式获取更容易发生，即CLT的雏形[4]。

1.2 CLT的演化

1.2.1 CLT的概念演化

最初，人们认知负荷作为整体进行研究。后来，随着研究的深入，学界又将认知负荷进一步细分为内在认知负荷（ Intrinsic Cognitive Load）、外在认知负荷（ Extraneous Cognitive Load）和关联认知负荷（ Germane Cognitive Load）。

1994年，Sweller J在研究为什么一些教学材料难以学习时拓展了CLT，提出了内在认知负荷和外在认知负荷的概念。他指出，总的认知负荷是至少两个相当独立的元素的组合：一个是由教学设计强加的外在认知负荷：另一个是教师无法控制的内在认知负荷[5]。

内在认知负荷是在具体任务中，由必须理解的任务信息、学习材料的复杂性与个人的知识水平的交互作用所引起的难度[5-6]。对于个人来说，给定的任务的性质是内在认知负荷的来源，在任务中，需要处理的互相联系、相互作用的元素越多，会导致更高水平的内在认知负荷[7]。外在认知负荷是由任务信息呈现给学习者的方式产生的，用户将投入多余的信息或与学习目标无关的过程中的精力是外在认知负荷的来源。因此，当教学设计提高了精力使用的效率时，外在认知负荷就会减少[5]。结合过往的研究，Sweller J进一步提出，外在认知负荷的效果可能在很大程度上由内在认知负荷决定，当内在认知负荷较低时，外在认知负荷可能会产生较小的影响，因为总的认知负荷可能相对较低[5，8]。

在提出内在认知负荷和外在认知负荷的概念后，降低外在认知负荷一直是CLT的核心，早期研究几乎都是专门研究教学设计如何减少外在认知负荷。然而在某些情况下，研究者们发现认知负荷能够促进学习，以往“降低认知负荷以促进学习”的结论似乎不成立。因此，一些学者开始研究与图式构建直接相关的第三种认知负荷，即关联认知负荷。

1998年.Sweller J等在验证一系列由CLT产生的教学设计原则时，对个人的认知结构进行了描述，并提出了关联认知负荷的概念。关联认知负荷是指学习者致力于构建图式而投入的精力，它有助于而不是妨碍学习[9]。不同于内在认知负荷和外在认知负荷，关联认知负荷不构成认知负荷的独立来源，而是与个体投入学习的精力分配相关。关联认知负荷的降低意味着学习者投入更多精力处理与学习无关的因素而不是学习材料，即更多的精力被用于与外部认知负荷相关的活动，因此学习效率会降低。适当的教学设计应当减少外在认知负荷，增加关联认知负荷。

1.2.2 CLT的模型演化

Paas F G W C等在比较4种问题求解训练策略时，提出了以因果维度（影响认知负荷的因素）和评价维度（受认知负荷影响的因素）构成的认知负荷二维结构测量模型（见图1），用于代表执行特定任务对特定学习者的施加的认知负荷[IO]。

因果维度包括：学习者特征、任务（环境）特征、学习者与任务（环境）之间的交互作用;其中，学习者特征是相对稳定的因素，如受试者的认知能力、认知风格、知识经验等;任务特征包括任务结构、任务新颖性、奖励机制类型、时间压力等因素;环境特征包括噪声、温度等;而学习者与任务（环境）之间的交互作用可以通过相对不稳定的因素影响认知负荷，如最佳表现的内部标准等。评价维度则包括心理负荷和心理努力，并通过学习行为表现出来;其中，心理负荷由任务（环境）需求所施加，对于给定的任务是不变的;心理努力指实际分配到满足任务需求的精力;绩效指的是学习任务完成的效果。

在模型中，因果维度的3个元素构成认知负荷的来源，评价维度的心理负荷、心智努力和绩效构成认知负荷的结果。其中，心理负荷一部分通过自动化过程来处理学习者熟悉的方面：另一部分通過受控的认知过程作用于图式的获取并影响学习者的心智努力，心智努力和自动化过程最终共同影响学习者的绩效。因此，认知负荷二维模型将任务和学习者作为认知负荷的根本来源，将心理负荷和绩效作为认知负荷的最终结果。

认知负荷二维结构测量模型明确指出了认知负荷的来源和结果，优点是模型中的元素易于量化，然而该模型仅仅能够通过个体和任务的特征测量某个时间段内个体的静态认知负荷水平，而在一个连续的任务中，由于任务时间、任务难度变化等一系列不断变化的因素影响，个体的认知负荷往往不是固定的，而是动态变化的。

因此.Neerincx M A以一段时间内的用户进行任务的状态为研究对象，开发了认知任务负荷三维结构模型[11]。该模型中包括了3种决定认知任务负荷的因素：占用时间、信息加工的水平和任务设置转换（ Task - set Switching），3种决定因素值越高，认知负荷越大。其中，占用时间指的是工作时间在总可用时间中的占比，用于评估单位时间内人承受的工作量。信息加工的水平基于Rasmussen J的“技能一规则一知识框架”[12]分为3个级别：基本技能、基本规则、基本知识，在基本技能级别，信息被自动处理，几乎不需要投入精力;在基本规则级别，输入信息触发基于规则的结果即可解决问题;在基本知识级别，基于输入信息对问题进行分析并制定解决方案，这种类型的信息处理可能涉及对有限的工作的高认知负荷。复杂的任务情境由几个具有不同目标的不同任务组成，这些任务涉及不同的知识、能力和环境，因此，“任务设置”表示具有瞬时状态的任务状态，切换需要在操作和环境级别更改适用的任务知识。

模型根据任务持续时间和3个决定维度把认知负荷状态分为最优工作负荷、负荷超载（ Over-load，任务超过个体能承担的精力上限）、负荷不足（Underload，个体投入的精力低于要求）、警戒（Vigilance，个体持续关注一项任务的状态时，随着时间的推移，效率会下降）和认知锁定（ Cogni-tive Lockup，个体专注于执行一项任务而不愿意切换任务）5种状态。表1展示了任务需求对某一任务周期不同阶段的负面影响。图2展示了一个三维的“负荷”空间，在这个空间中的区域指示了任务对操作者施加的认知负荷需求。

2 CLT在信息系统研究中的应用

2.1 CLT在信息检索研究中的应用

信息检索的过程是用户与检索系统不断交互的过程，信息检索的结果与系统设计、用户经验和任务特性息息相关，CLT在信息检索研究中的应用能够加深对信息检索的过程及结果的理解，对改善信息检索任务的设计、信息检索系统的设计具有十分重要的意义。因此，部分学者将CLT用于研究信息检索相关问题。

2.1.1 信息检索中的认知负荷分布研究

从信息检索系统设计的角度，Dennis S等将认知负荷引入信息检索的研究中，用于更为精准地描述用户的信息检索过程，研究发现在使用全文检索工具时，当用户查看的候选查询被从统计上、语言上或排序上细化时，用户的认知负荷要比查看网页摘要时低[13-14]。在此基础上，Dennis S等从用户经验的角度比较了使用基于全文的搜索、基于目录的搜索和基于短语的查询重构辅助搜索时的搜索效率，发现对搜索工具的不熟悉会增加查询过程中的认知负荷[15]。

从任务特性的角度，Peter S等从用户完成信息检索任务的整体过程出发，测量了被试者在使用网络购物网站的检索工具时的认知负荷和用户满意度，发现较高的认知负荷与任务完成时间较长、二次监测任务失败较多、检索偏好较高、对各自店铺的总体满意度较低有关，并据此提出了将浏览/搜索偏好作为一种启发式认知负荷评估方法[16]。Gwizdka J等针对信息检索任务的过程和阶段，从主要和次要任务绩效的角度讨论认知负荷的评估，通过一个受控的信息检索实验，发现认知负荷强度的测量可能对任务需求的动态变化敏感，而对任务之间的差异不敏感[17]。Cwizdka J进一步探究了使用全文检索工具时信息检索任务各阶段的认知负荷水平的差异，研究发现：搜索任务各阶段的认知负荷存在差异，与检查搜索结果和查看单个文档相比，在相关文档的查询制定和用户描述过程中，认知负荷更高[18]。李建华等在研究用户使用中国知网数据库检索时得出了相似的结论，即信息检索过程中用户平均认知负荷是动态变化的，在形成查询和标记文献内容时，用户的认知负荷水平更高[19]。刘萍等则进一步将数据库检索中的查询行为细化为构建查询和查询重构，并验证了查询重构的认知负荷更高[20]。

从信息检索的认知过程的角度，刘佳等通过整合认知负荷三维模型理论和信息检索的认知理论，以学术数据库检索为例，建立了信息检索认知过程中认知负荷结构模型（见图3），描述了信息检索过程中认知负荷的产生与结果，并提出了信息检索认知负荷的评价框架，包括瞬时负荷（某个特定时刻的认知负荷）、顶峰负荷（在一个特定的时间内，瞬时负荷的最高值）、平均负荷（单位时间内测量的负荷）、累计负荷（整个检索过程中经历的负荷总量）和整体负荷（个体头脑中的累积负荷）[21]。

除了从个人进行信息检索行为的角度，也有学者从协作信息检索行为研究认知负荷的分布。一种观点认为，协作信息检索中用户的总认知负荷与个人的认知负荷没有差异。Shah C在对使用带有交流功能的检索工具的检索过程中协作团队成员的认知负荷进行了测量，结果发现认知负荷并不比个人的认知负荷多[22]。使用相同的检索工具，BrennanAA等探讨了基于场景的任务中协作信息检索和个体信息检索之间的差异，发现除了NASA任务负荷指数中表现的部分外，参与者的认知负荷在合作检索和个人检索中没有区别，即查询行为与总认知负荷之间没有显著关系[23]。另一种观点认为，协作信息检索相比个人信息检索表现出更复杂的认知负荷成因和更高的认知负荷水平。Conzalez-Ibanez R等以带有交流功能的检索工具为例，在研究等积极情感在协作信息搜索行为中的作用时，发现个人的认知负荷更低，并推测团队用户较高的认知负荷是由于沟通、协调、冲突解决等协作活动中涉及的额外因素造成的[24]。Yue Z等电子邮件搜索工具进行研究，通过对协作信息检索的观察和实验后的访谈，发现在整个检索过程中，合作者的认知负荷水平不仅表现为对系统的适应，包括搜索工具和协作工具，还表现为对其他合作者的熟悉，包括相互信任和贡献[25]。总结以上研究，个人信息检索与协作信息检索之间是否存在差异，研究尚未得出较统一的结论。

2.1.2 认知负荷对信息检索的影响研究

Kyoungsik以54名大学生为研究对象，探讨了认知负荷对使用网页全文检索工具时的查询重构行为的影响，发现那些被赋予任务需求、时间控制和挫败感的被试者，即将认知负荷保持在较高水平下的被试者，他们的搜索请求比一般的被试搜索请求更少，即认知负荷会影响用户的查询重构行为[26]。

由前述可知，CLT在信息检索研究中的应用主要在信息检索中认知负荷的分布研究和认知负荷对信息检索的影响研究两部分。其中，信息检索中认知负荷的分布研究集中于使用网页全文检索工具和学术数据库检索工具进行检索，通过对用户在信息检索不同阶段的认知负荷水平的测量，探索了用户的认知负荷水平的影响因素和认知负荷水平对检索结果的影响，并且协作信息检索与个人信息检索中认知负荷的水平是否存在差异还存在分歧;对认知負荷对信息检索的影响研究的成果仅见1篇，研究了认知负荷对用户的查询重构行为的影响。在CLT在信息系统检索中的研究存在以下问题：1）了解认知负荷对信息检索的影响，能够及时发现用户是否处于困境并提供帮助，而大部分研究集中于信息检索中认知负荷的分布研究，对认知负荷对信息检索的影响研究较少，仅见1篇。2）不同种类的认知负荷对用户进行信息检索有不同的影响，如外在认知负荷会降低用户的检索效率，关联认知负荷会促进用户检索行为，而上述研究都对用户的整体认知负荷水平进行研究，未见对不同种类认知负荷的细化研究。3）新型检索工具（如图片检索工具等）和移动端的检索工具在使用步骤、界面设计、结果显示等方面都与传统PC端检索工具有所差异，而上述大部分研究都以传统的PC端检索工具为研究对象，如网页全文检索工具、数据库检索工具和邮件检索工具等，未见对新型检索工具和移动端检索工具中认知负荷的分布和结果的研究。

2.2 CLT在信息系统设计研究中的应用

在用户与信息系统的交互中，信息系统的设计对于用户能否正确理解信息系统的功能并高效地完成任务具有十分重要的影响。在与信息系统的交互过程中，认知负荷水平能够反映用户当前的工作状态，在信息系统设计中应用CLT，对于深入了解用户与信息系统交互的过程中的动态认知变化、把握信息系统的设计对用户理解和操作的影响具有重要的意义。

2.2.1 信息系统设计中影响认知负荷的因素研究

部分学者从系统复杂度的角度出发，研究系统复杂度和用户认知负荷的关系。王求真等通过眼动研究探讨了网站复杂度和任务复杂度对用户认知负荷的影响，发现网站复杂度和任务复杂度会影响用户的认知负荷，并且任务复杂度会调节网站复杂度对用户认知负荷的影响[27]。在此后的进一步研究中，王求真等又以在线购物网站为研究对象研究了由于认知负荷的不同，网站复杂度和任务复杂度如何共同影响用户的视觉注意力和行为，研究表明：当用户在中等复杂度的网站上进行复杂任务时，由于网站很好地匹配了用户当前可付出的认知资源，用户的任务完成时间和注意力都处于最优的水平[28]。张中奎根据CLT和认知负荷二维结构模型，探究并验证了认知负荷在网站复杂度和购买意愿之间的中介效应，以及认知需求在网站复杂度与认知负荷之间的负向调节作用[29]。

部分学者从信息系统的界面设计出发.探究影响用户认知负荷的因素。Hu J H等评估和比较了6种不同的界面设计的有效性，发现基于列表的界面的个人信息系统用户的总体认知负荷与基于图表的界面相当[30]。相似的，Raafat Ceorge Saade等通过对比试验，发现在缺乏训练的条件下，尽管用户对基于图标的界面的感知易用性更高，但基于菜单的界面和基于图标的界面对于个人信息系统用户具有相同水平的认知负荷[31]。Chevalier A等研究了具有不同的经验水平的个人信息系统用户在具有不同的人体工程学质量的网站上搜索信息时的认知资源，研究发现，对于新手和有经验的用户，在人体工程学网站进行信息搜索需要投入更多的认知资源，但对于专业设计师来说，两种网站没有区别，即专业设计师无法预测用户的行为和策略[32]。Reis H M等讨论了与完整的界面相比，简化的界面是否对个人信息系统用户的心智努力需求较少，他们发现，相比完整的界面，隐藏高级和无关特性的界面有助于新手用户表现更好，具有更低的认知负荷，然而，经过适当的培训后，完整的界面比简化的界面更能提高个人信息系统用户的工作效率[33]。

也有部分学者从微观角度讨论了信息系统界面元素设计对个人信息系统用户的认知负荷的影响。MadridR I等探究了超链接对用户阅读网页文本时的认知负荷的影响，实验发现网页链接的数量对认知负荷没有影响，而认知负荷直接受到阅读方式的影响[34]。Rose J M等研究了在计算机税务决策辅助系统中放置解释对个人信息系统用户的图式习得产生的影响，他们发现，当将决策辅助系统中的解释融入到决策辅助系统的问题解决步骤中时，认知负荷会降低，用户会从辅助的使用中获得更多的知识[35]。

在以上两种研究角度的基础上，汪海波等综合考虑了信息系统复杂性和信息系统界面设计，结合数字界面信息加工、认知理论、视觉搜索机制和眼动生理评估探讨了数字界面认知负荷的生成机制和来源途径，从3种认知负荷的角度提出了认知负荷来源途径模型（见图4）[36]。

2.2.2 利用CLT优化信息系统设计的研究

部分学者从信息系统的整体特征出发，认为信息系统应当更易于交互。Harper S等通过对视觉复杂性和一般认知复杂性之间的关系的研究，提出了视觉复杂性和认知复杂性之间的隐含联系，并将视觉复杂性定义为认知负荷的一种隐式度量，通过分析Web页面哪些部分应当在视觉上进行简化，设计更易于个人用户交互的Web页面[37]。

在此基础上，另一部分学者将用户的任务特征考虑在内，认为信息系统的设计应当与用户的认知负荷程度、任务复杂度相匹配。Wang Q等在发现中等复杂度的网站与用户的认知负荷水平匹配能够提高用户任务完成的水平的基础上提出，设计师应当设计能够很好地匹配用户认知负荷的中等复杂度的网站，使用户的视觉注意力最大化[38]。MaschaMF等研究了任务复杂度和任务体验两个因素对辅助决策系统的质量的影响，发现决策辅助工具和使用者之间的不匹配可能导致对工具的依赖性不足，认知负荷领域的研究可以最小化这些有害影响，当决策任务不复杂时，反馈内容增加，当决策任务更复杂时，反馈内容减少，可以缓解依赖不足[39]。

值得一提的是，与上述结论不同，当用户与信息系统交互的目的从工作转向娱乐时，保留一定程度的认知负荷水平被认为对用户是有益的。Ang CS等以大型多人在线角色扮演游戏为例，发现尽管游戏要求越来越高，但参与者似乎会制定策略来克服这些问题，在克服困难后认知负荷也不再成为游戏的障碍，而如果没有认知负荷，参与者会认为游戏没有挑战而失去意义[40]。

由前述研究可知，CLT在信息系统设计研究中的应用主要在信息系统设计中影响认知负荷的因素研究和利用CLT优化信息系统设计的研究两部分。其中，影响认知负荷的因素研究从信息系统复杂度、信息系统的界面设计和部分信息系统微观功能展开，而优化信息系统设计的主要研究方向是通过控制认知负荷水平，提高用户的信息系统使用效率。然而CLT在信息系统设计的研究中还存在一些问题：1）单用户信息系统与协同信息系统在面向的用户和功能上具有差異，用户在使用面向团队合作的协同信息系统是可能面对更多需要关注的内容，而上述多数研究仅考虑了单用户信息系统，适用于单用户信息系统中的结论是否也适用于协同信息系统没有验证，对于目前逐渐应用的云协作、云办公等涉及协同信息系统也缺乏研究。2）在面对具体的任务时，除了任务本身具有的难度，个体的知识水平也是认知负荷的重要影响因素之一，但上述仅有一个研究对实验参与者的知识水平和系统操作水平进行了控制。

2.3 CLT在信息系统效能评估研究中的应用

信息系统能否帮助用户完成任务是评价一个信息系统是否成功的重要因素。用户在与信息系统进行交互时，用户的认知负荷水平反映了用户付出的精力，一旦用户的认知负荷水平过高，就会影响用户的工作效率。应用CLT对信息系统的效能进行评估，有助于优化发现信息系统中存在的问题，优化信息系统的设计。

学者普遍从信息系统的功能设计出发，评估信息系统各种功能设计的效能。Huang W等使用认知负荷来测量图形可视化的有效性，并引入了一种称为心理努力的认知负荷测量方法，并将其与传统的绩效测量方法进一步结合，形成了一种多维度测量方法，称为可视化效率[41]。Niculescu A I等在过往的研究发现压力与认知负荷的相关性的基础上，以24 - 30岁的4名男性为实验对象，从压力和认知负荷的角度评价多模态会话接口的质量，实验发现，压力和认知负荷尽管是相关的，但能够独立影响会话的质量，并受不同的任务难度、信息表达和时间压力的影响[42]。Seufert T等分析了依赖于内在认知负荷的超链接的有效性，研究结果显示超链接只对不太复杂的、低内在认知负荷的任务有效，并且内在认知负荷的程度随专业水平的不同而不同，当专业水平越高，内在认知负荷水平越低，超链接对学习越有帮助[43]。汪海波等在探讨了数字界面认知负荷的生成机制和来源途径的基础上，提出了基于搜索深度一搜索广度、内敛度一发散度的数字界面眼动评价模型[36]。

由前述可知，在应用CLT进行信息系统效能评估研究时，大部分学者以用户在与信息系统交互过程中的行为和心理状态所反映的认知负荷为测量对象，对信息系统的设计如图形可视化、会话接口、超链接等进行评价，现有的研究存在以下不足：1）用户在使用信息系统时，对信息系统的熟练度随时间推移而增加，因此影响用户认知负荷的因素在使用信息系统的不同阶段可能是动态的，而目前还未见对用户的认知负荷是否随用户使用信息系统的时长而变化的研究。2）尽管不同的信息系统可能有众多相异的功能设计，但相比测试特定信息系统的每个功能，一个对信息系统整体效能进行评估的标准能在一定程度上节省评估成本，而上述研究成果都是对信息系统的某个组成部分的效能评估，缺乏应用CLT建立信息系统整体效能评估标准的研究。

3 总结与展望

用户的认知负荷水平是影响用户完成工作效率的重要因素之一。在应用信息系统进行工作的早期，组织内部的培训学习能够降低用户理解并掌握信息系统的功能的难度，从而削减不易理解或操作的信息系统为用户带来的高认知负荷，使组织内的用户能够顺利工作。然而，随着信息系统在各行各业的应用，一方面，信息系统服务的对象从组织内部员工逐渐扩展到开放互联网中的用户：另一方面，信息系统的功能设计的细分程度和个性化程度越来越高，因此，统一培训的方式不再适用于所有的信息系统用户，优化信息系统的功能和界面设计、调节用户使用时认知负荷水平变得越来越重要。在信息系统研究中应用认知负荷理论，提升信息系统的用户友好度，优化用户在与信息系统交互时的所需要投入的精力水平，对于降低用户学习信息系统使用的成本并提高用户工作效率具有重要的意义。

由前述可知，目前对于CLT在信息系统领域内的应用主要集中于信息系统检索、信息系统设计和信息系统效能评估3个方面。然而，现有的研究还存在以下问题：首先，用户的信息系统使用包括信息检索、数据处理、业务管理等，但在上述对用户的信息系统使用行为研究中，CLT的应用仅局限于用户的信息检索行为，对其他信息系统使用缺乏研究;其次，上述的研究绝大部分都以个体的总体认知负荷水平为测量对象，对于CLT中的3类认知负荷少有更深入细化的研究;再次，研究樣本一般规模较小，对更大规模和更多样化的群体的研究较少，年龄、职业和知识水平等因素是否存在对认知负荷的影响仍需要验证。

为了完善和丰富CLT在信息系统领域内的研究和应用，未来可以从以下方面进行拓展：

1）研究更丰富的信息系统使用场景中CLT的应用。以往对认知负荷在信息系统中的应用研究大多探究个人与信息系统的交互中的认知负荷以及单任务条件下用户的认知负荷。然而，在现实环境中，一方面，用户与信息系统往往不是单独进行交互，而是用户、信息系统与环境进行三者的交互;另一方面，用户往往同时有多个任务处于待完成状态，且任务之间常常是并行的。例如，学生使用的E -learning系统，学生既可以在完全独立的环境下使用学习，也能够在课堂上跟随教师的讲解，与其他学生一同使用系统进行学习，并往往有多个并列或非并列的学习任务待完成。多角度全方位考虑用户在各种场景下的认知负荷水平以及其对用户在操作信息系统时产生的影响，能够对现实生活中用户的不同工作状态进行更准确地模拟和探究，对优化信息系统的设计具有现实意义。

2）探究不同类型、不同平台的检索工具对于用户的认知负荷是否具有不同的影响。当前的研究对象集中于网页全文检索工具和数据库检索工具，而各种功能不同、检索方式不同的检索工具正逐步进入人们的生活，从学术检索工具到日常的信息检索，从以文字构建检索式到以图像、声音为检索对象进行检索，从电脑端搜索工具到移动端检索工具，都在不同的应用场合为不同需求的用户提供帮助，如“百度识图”图片检索工具，“拍立淘”商品检索工具等。研究用户使用不同的检索工具时认知负荷的差异，能够进一步了解用户在使用工具的过程和潜在的操作需求，为优化检索工具的设计，尤其是日常生活中使用的检索工具的设计，以及增强系统的用户友好度提供帮助。

3）研究削减用户的认知负荷的辅助工具。系统的迭代是一个较长并且需要付出一定成本的过程，因此，当系统造成认知负荷过载，而新系统无法立即代替旧系统投入使用时，通过辅助工具削减用户过高的认知负荷、提高用户的相关认知负荷，对于系统提供商来说，能够节省时间和开发成本，同时在一定程度上避免系统仓促更换而失去一部分用户;对于用户来说，能够避免立即学习新的系统操作，减少了学习负担。因此，针对如何削减用户过高认知负荷，弱化认知负荷对用户带来的负面影响进行研究，对系统的开发和迭代过程十分重要。

参考文献

[1]唐剑岚，周莹，认知负荷理论及其研究的进展与思考[J].广西师范大学学报：哲学社会科学版，2008，44 （2）：75-83.

[2]陈光耀，汪义凤，认知负荷理论及其在E -leaming中的应用[J].软件导刊，2007，（4）：4-6.

[3] Hollender N，Hofmann C，Deneke M，et al.Integrating Cognitive Load Theory and Concepts of Human -computer Interaction [ J].Computers in Human Behavior， 2010， 26 （6） ： 1278-1288.

[4] Sweller J. Cognitive Load During Problem Solving： Effects on Leaming [Jl. Cognitive Science， 1988， 12 （2） ： 257-285.

[5] Sweller J. Cognitive Load Theory， Learning Difficulty， and In-structional Design [J]. Leaming and Instruction， 1994， 4 （4） ：295-312.

[6] Sweller J， Chandler P. Why Some Material Is Difficult to Learn[J] Cognition and Instruction， 1994， 12 （3） ： 185-233.

[7] Sweller J. Element Interactivity and Intrinsic， Extraneous， andCermane Cognitive Load [J]. Educational Psychology Review，2010， 22 （2） ： 123-138.

[8]Sweller J. Some Cognitive Processes and Their Consequences for theOrganisation and Presentation of Information [J] . Australian Jour-nal of Psychology， 1993， 45 （1） ： 1-8.

[9] Sweller J， Jeroen J G. Van Memenboer and Fred G. W. C. Paas.Cognitive Architecture and Instructional Design [J] . EducationalPsychology Review， 1998， 10 （3） ： 251-296.

[10] Paas F G W C， Jeroen J G. Van Merrienboer. Variahility ofWorked Examples and Transfer of Ceometrical Problem - SolvingSkills： A Cognitive-Load Approach [ J]. Joumal of EducationalPsychology， 1994， 86 （ 1） ： 122-133.

[11] Neerincx M A. Cognitive Task Load Analysis ： Allocating Tasksand Designing Support [J] . Handbook of Cognitive Task Design，2003 ： 283-305.

[12] Rasmussen J. Information Processing and Human-Machine Inter-action ： An Approach to Cognitive Engineering [M]. North-Hol-land， 1987.

[13] Dennis S， Mcarthur R， Bruza P D. Searching the World WideWeb Made Easy？ The Cognitive Load Imposed By Query Refine-ment Mechanisms [J] . Proceedings of Adcs， 1998.

[14] Dennis S， Bruza P， Mcarthur R. Weh Searching： A Process O-riented Experimental Study of Three Interactive Search Paradigms[J] . Joumal of the Association for Information Science & Technolo- gy， 2002， 53 （2） ： 120-133.

[15] Dennis S， Bruza P， Mcarthur R. Weh Searching： A Process O-riented Experimental Study of Three Interactive Search Paradigms[J] . Joumal of the Association for Information Science & Technolo-gy， 2002， 53 （2） ： 120-133.

[16] Peter S， Silvia H， Metrailler Yolanda， et al. Cognitive Load ineCommerce ApplicationsMeasurement and Effects on User Satis-faction [J] . Advances in Human-Computer Interaction， 2009 ： 1 -9.

[17]Gwizdka J. Assessing Cognitive Load on Web Search Tasks [ J ] .The Ergonomics Open Joumal，2009，（2）：114-123.

[18] Gwizdka J Distribution of Cognitive Load in Web Search[ J].Journal of the American Society for Information Science and Tech-nology， 2010， 61 （11）： 2167-2187.

[19]李建華，国佳，沈旺.网络受控环境下信息检索用户认知负荷动态变化分析[J].图书情报工作，2012， 56 （10）：55- 60.

[20]刘萍，杨宇，学术搜索过程中用户认知负荷变化——以中国知网的实证研究为例[J].情报理论与实践，2018， 41 （5）：129- 134.

[21]刘佳，沈旺，李贺，信息检索认知模型及认知负荷评价研究[J].图书情报工作，2012， 56 （24）：133-136.

[22] Shah C.Evaluating the Synergic Effect of Collahoration in Infor-mation Seeking[C] //DBLP. 2011.

[23]Brennan A A， Enns J T.When Two Heads Are Better Than One：Interactive Versus Independent Benefits of Collaborative Cognition[J]. Psychonomic Bulletin&Review， 2015， 22（ 4）： 1076 - 1082.

[24] Gonzalez-Ibanez R， Shah C， Cordova-Rubio N R Smile！ Stud-ying Expressivity of Happiness as a Synergic Factor in CollaborativeInformation Seeking[J].Proceedings of the Association for Infor-mation Science&Technology， 2011， 48（1）.

[25] Yue Z， He D.Exploring Collahorative Information Behavior inContext：A Case Study of E-discovery[J].2010.

[26] Kyoungsik. Exploring the Effect of Cognitive Load on the Propen-sity for Query Reformulation Behavior[ D]. Florida： Florida StateUniversity， 2012.

[27]王求真，曹仔科，马庆国.认知负荷视角下不同复杂度购物网站的眼动研究[J].信息系统学报，2012， （1）：54-63.

[28] Wang Q， Yang S，Cao Z，et al. An Eye - Tracking Study ofWebsite Complexity from Cognitive Load Perspective[J].DecisionSupport Systems， 2014， 62（ 1246）： 1-10.

[29]张中奎，网站复杂度对消费者购买意愿的影响[D].合肥：中国科学技术大学，2015.

[30] Hu J H， MaP C， Chau P Y K.Evaluation of User Interface De-signs for Information Retrieval Systems：A Computer-based Experi-ment [J]. Decision Support Systems， 1999， 27（ 1-2）： 125-143

[31] Raafat George Saade， OtrakjiC A.First Impressions Last a Life-time： Effect of Interface Type on Disorientation and Cognitive Load[J]. Computers in Human Behavior， 2007， 23（1）：525-535.

[32] Chevalier A， Kicka M. Web Designers and Web Users： Influ-ence of the Ergonomic Quality of the Web Site on the InformationSearch[J].Intemational Joumal of Human - Computer Studies，2006， 64 （ 10） ： 1031-1048.

[33] Reis H M， Borges S S， Durelli V H S， et al. Towards ReducingCognitive Load and Enhancing Usability Through a Reduced Craph-ical User Interface for a Dynamic Ceometry System ：

An Experimen-tal Study [C] //Multimedia （ ISM） ， 2012 IEEE IntemationalSymposium on. lEEE. 2012.

[34] Madrid R l， Oostendorp H V. Melguizo M C P. The Effects ofthe Number of Links and Navigation Support on Cognitive Load andLeaming with Hypertext： The Mediating Role of Reading Order[M] . Elsevier Science Publishers B. V ， 2009.

[35] Rose J M， Wolfe C J， Chapman C. The Effects of System DesignAltematives on the Acquisition of Tax Knowledge from a Computer-ized Tax Decision Aid [J] . Accounting Organizations & Society，2000， 25 （3） ： 285-306.

[36] 汪海波 ，薛澄岐，黃剑伟 ，等.基于认知负荷的人机交互数字界面设计和评价 [J].电子机械工程， 2013， 29 （5） ： 57- 60.

[37] Harper S， Michailidou E， Stevens R. Toward a Definition of Vis-ual Complexity as an Implicit Measure of Cognitive Load [ J] . AcmTransactions on Applied Perception， 2009， 6 （2） ： 1-18.

[38] Wang Q， Yang S， Cao Z， et al. An Eye -Tracking Study ofWebsite Complexity from Cognitive Load Perspective [ J] . DecisionSupport Systems， 2014， 62 （1246） ： 1-10.

[39] Mascha M F， Smedley G. Can Computerized Decision Aids Do "Damage" ？ A Case for Tailoring Feedback and Task ComplexityBased on Task Experience [ J ] . International Journal of AccountingInformation Systems， 2007， 8 （2） ： 0-91.

[40] Ang C S， Zaphiris P， Mahmood S. A Model of Cognitive Loadsin Massively Multiplayer Online Role Playing Games [J]. Interac-ting with Computers， 2007， 19 （2） ： 167-179.

[41] Huang W， Eades P， Hong S H. Measuring Effectiveness ofGraph Visualizations ： A Cognitive Load Perspective [ J] . Informa-tion Visualization， 2009 ， 8 （ 3） ：139- 152.

[42] Niculescu A I， Cao Y， Nijholt A. Manipulating Stress and Cog-nitive Load in Conversational Interactions with a Multimodal Systemfor Crisis Management Support [ C] //Development of MultimodalInterfaces ：Active Listening & Synchrony ，Second Cost 2102 Inter-national Training School， Dublin， Ireland， March， Revised Se-lected Papers. DBLP. 2010.

[43] Seufert T， Inge Janen， Roland Bninken. The Impact of IntrinsicCognitive Load on the Effectiveness of Graphical Help for CoherenceFormation [ M ] . Elsevier Science Publishers B. V ， 2007.

收稿日期：2019-08-21

基金項目：江苏省社会科学基金项目“学术虚拟社区知识交流的效果评价研究”（项目编号：17TQB003）。

作者简介：谭肠（1995 -），女，硕士研究生，研究方向：信息管理。

通讯作者：袁勤俭（1969-），男，教授，博士，博士生导师，研究方向：电子商务。