第一章 认知负荷研究概述 1
第一节 认知负荷理论 5
一、认知负荷的概念 5
二、认知负荷理论 6
第二节 认知负荷的结构 8
一、Sweller的三分法 8
二、Paas等人的二分法 9
第三节 认知负荷的影响因素 12
一、任务特征与认知负荷 13
二、个体特征与认知负荷 16
第四节 认知负荷的测评技术 29
一、主观评估方法 31
二、作业绩效测量方法 33
三、生理测量方法 34
四、认知负荷测评方法的其他分类 38
第五节 认知负荷的应用 38
一、降低外在认知负荷 39
二、减少内在认知负荷 47
三、增加有效认知负荷 49
第六节 认知负荷研究的评析 50
一、对认知负荷概念的认识和研究结论不完全一致 51
二、以往关于认知负荷的研究大多集中于学习和问题解决等领域，较少涉及其他领域的认知负荷问题 51
三、任务特征和个体特征对认知负荷综合影响的研究较少 53
四、认知负荷随持续作业时间变化的研究尚未引起足够重视 54
五、认知负荷测评方法存在局限性 56
第七节 研究目标与内容 62
一、对认知负荷含义的理解 62
二、研究目标 62
三、研究内容 63
第二章 认知负荷相关因素的实验研究 65
第一节 研究目的与构思 65
一、研究目的 65
二、研究构思 65
第二节 认知负荷相关因素的实验 67
一、实验设计 67
二、被试 67
三、实验材料与测试工具 68
四、认知负荷的影响因素与评估指标 70
五、实验程序 75
六、数据的收集与整理 77
第三节 不同任务特征和个体特征条件下认知负荷的差异 78
一、不同任务特征条件下认知负荷的差异 78
二、不同个体特征条件下认知负荷的差异 87
第四节 任务特征和个体特征对认知负荷的综合影响 99
一、结构方程建模分析的基本原理 99
二、在主观评估指标上任务特征、个体特征对认知负荷的影响 102
三、在绩效评估指标上任务特征、个体特征对认知负荷的影响 104
四、在生理测量指标上任务特征、个体特征对认知负荷的影响 106
第五节 讨论与结论 109
一、讨论 109
二、研究结论 115
第三章 认知负荷的综合评估 118
第一节 神经网络原理及其在负荷测评中的运用 119
一、神经网络建模的基本原理 119
二、神经网络的主要特点与功能 126
三、神经网络建模技术在心理工作负荷测评中的已有应用 127
四、神经网络建模技术在认知负荷测评中的应用 130
第二节 基于BP网络的认知负荷多维综合评估模型 132
一、BP网络的结构和学习算法 133
二、BP网络运用于认知负荷多维综合评估的设计 136
第三节 基于SOM网络的认知负荷综合评估模型 146
一、SOM网络结构和学习算法 146
二、SOM网络运用于认知负荷综合评估的设计 148
第四节 基于因素分析的认知负荷综合评估模型 151
一、因素分析的基本原理 151
二、基于因素分析方法的认知负荷综合评估模型构建 154
第五节 讨论与结论 158
一、输出项设置方式对认知负荷综合评估结果的影响 158
二、认知负荷综合评估模型的比较 159
三、综合评估方法与单指标测评方法的比较 160
四、研究结论 161
第四章 认知负荷的变化预测 162
第一节 研究目的 162
第二节持续作业过程中认知负荷变化实验 163
一、实验设计 163
二、被试 164
三、实验材料与配置 164
四、实验程序 164
五、数据收集与整理 165
六、不同作业时间段认知负荷在各评估指标上变化的分析 166
第三节 持续作业过程中认知负荷变化预测模型构建 173
一、Elman网络简介 173
二、在各评估指标上，认知负荷随作业时间变化的Elman网络预测模型 175
三、在各评估指标上认知负荷随作业时间变化的BP网络预测模型 185
第四节 讨论与结论 188
一、持续作业时间与认知负荷在各评估指标上发生变化的关系 188
二、不同输入／输出项模式设计之间的比较 189
三、不同预测模型的预测性能比较 191
四、在各评估指标上认知负荷随作业时间变化预测模型的具体应用 191
五、研究结论 192
第五章 结语及研究展望 195
第一节 结语 195
一、研究的主要结论 195
二、研究的主要创新点 197
三、研究的现实意义 198
四、研究的主要局限 199
第二节 未来研究展望 200
一、神经网络与模糊数学的结合 202
二、神经网络与小波分析相结合 204
三、神经网络与主成分分析的结合 205
附录1实验指导语及问卷 208
附录2搜索目标 226
参考文献 236