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Physiological analysis of cognitive load variations during complex information processing
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OA
AI
DOI：10.1186/s12544-024-00692-8.png)
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摘要
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在复杂情境下的信息处理产生的认知负荷高于在最优情境下。尽管信息处理对专家而言认知负荷较低，这是由于其高水平的先前知识和大量的图式，但在非最优情境下信息复杂性的增加可能会产生专家反转效应。在本研究中，我们分析了非预期呈现信息如何影响不同专业水平的火车旅客在沉浸式虚拟火车站导航过程中的认知负荷。对脑电图和皮肤电活动的生理指标分析、NASA-任务负荷指数的主观测量，以及识别阶段绑定记忆得分作为行为表现测量，帮助量化了研究期间的认知负荷。随着被调查火车站专业水平的提升，参与者在实验的编码到识别阶段显示出与低专业水平参与者相等或更高的认知负荷，表明存在专家反转效应。专业水平较低的参与者从编码到识别阶段未表现出认知负荷水平的任何统计学显著差异。这些发现表明，复杂的环境情境可能有助于减少图式更新随着专业水平的提升，从而产生专家反转效应。
Keyword:
Cognitive load theory
Expertise
Memory
EEG
EDA
Train travellers
Brain waves
期刊
IF:
4.2
论文数:
169
被引数:
2.3K
机构
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