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Young理论 | 认知卸载理论

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列清单、做笔记、设置提醒,都是人们借助身体或外部环境完成认知任务的常见方式。认知卸载(cognitive offloading)是指通过身体行动改变任务的信息加工要求,从而降低认知需求。

生成式人工智能进入学习场景后,借助工具检索、整理和生成内容,也可以视为认知卸载的新形式。生成式人工智能可以承接部分认知加工,使认知劳动在学习者与机器之间重新分配。它提醒我们进一步思考:哪些任务可以交给工具,哪些认知加工仍需由学习者完成?

如果您对认知卸载理论感兴趣,就赶快和小编一起阅读一下吧~

基本形式

认知卸载大致可以分为两类:一类把认知要求转移到身体上,另一类把认知要求转移到外部世界。

1.借助身体完成认知

身体动作可以直接改变任务的加工要求。其中一种方式称为外部标准化(external normalization):个体通过转动头部或物体等身体动作,调整外部刺激的方向,使它与记忆中已有表征的方向一致。与之相对,内部标准化(internal normalization)不改变外部刺激,而是在头脑中对刺激表征进行心理旋转,使其与记忆中的表征对齐。

例如,阅读倾斜文字时,个体既可以在头脑中旋转文字表征,也可以转动头部或文字本身。前者属于内部标准化,后者属于外部标准化。相关实验表明,外部标准化能够降低刺激旋转带来的加工成本。随着与刺激旋转相关的内部需求增加,自发外部标准化的可能性也会增加。

2.借助外部环境完成认知

人们还会通过书写、键入计算机、绘制草图或其他方式改变环境,以记录需要记住的信息。前瞻记忆是其中的典型情境:为了提醒自己在未来执行某项行动,人们会放置便签或任务相关物品,或者利用智能手机或可穿戴设备设置提醒。这种通过外部线索触发延迟意图的认知卸载被称为意图卸载(intention offloading)。

选择卸载的机制

1.内部认知需求

在不能借助外部支持时,任务需要的内部认知资源越多,人们在可以自由选择时越可能进行卸载。例如,刺激旋转角度增大、需要记忆的信息增多,或者任务受到打断时,内部完成任务的难度会上升,转动身体、写下信息或设置提醒的可能性也随之增加。

2.元认知评价

个体会参考自己过去仅靠记忆或借助外部工具完成任务的效果、对特定工具是否可靠的看法,以及采用某种方式时是否顺畅、是否费力,从而决定继续依靠自身的认知加工,还是进行认知卸载。对自身能力信心较低的人,即使客观能力相近,也可能更愿意设置提醒。反之,错误评价自身能力也可能导致并非最优的卸载选择。

认知卸载的元认知模型认为,当同一目标既可以依靠内部加工,也可以借助身体或环境完成时,个体先经历策略选择,再采用内部策略或扩展策略。策略使用的结果又会反过来影响后续判断,形成“元认知评价—策略选择—实施策略—更新元认知评价”的循环。

在生成式人工智能支持的学习中,有效调节认知卸载需要学习者辨别哪些认知加工可以交给机器,同时校准自身监测、核验人工智能输出,并在必要时重新内化相关认知活动。

图1 认知卸载的元认知模型

收益与代价

1.减轻当前负担

在需要日后完成某件事时,记录在便签、设备等外部媒介中的信息,可能比仅靠自身记忆保持的信息更持久、更不容易发生扭曲,因此能够提高按计划完成任务的可能性。但人们有时也会在提醒并不能客观提高准确率的情况下继续卸载。可能原因包括:卸载还存在实验尚未检测到的表现收益,人们倾向于选择更省脑力的任务完成方式,或者人们错误地认为卸载一定能够改善表现。

2.改变记忆的内容与分配

把信息保存到外部,可能削弱人们对被保存内容本身的记忆。但外部保存也可能减少先前信息对后来学习内容的干扰,从而帮助人们记住新内容。因此,认知卸载并非单纯增强或削弱记忆,而是在重新分配需要记住的内容。人们可能不再着重记住信息内容,而是转向记住信息的存储位置。

3.改变对自身知识的判断

依赖互联网获取信息,可能使人们模糊自身知识与互联网知识之间的界限,并高估自己头脑中真正掌握的知识。不过,当人们明确知道可以借助互联网时,也可能更愿意承认自己不知道答案,并降低对自身知识状态的判断。

4.带来能力下降与过度依赖风险

某些卸载方式虽然能够改善当下表现,却可能削弱脱离工具后独立完成任务的能力。例如,依赖逐向导航可能损害对路线环境的记忆,并降低无导航时的寻路表现。在自动化环境中,风险不仅表现为记忆下降,还可能涉及监控不足、对工具输出的过度依赖和技能退化。

教育启示

在教育情境中,手势可以减轻儿童解释数学问题时的认知负担,从而帮助学习。不过,不同形式的认知卸载可能产生不同的教育后果。

认知卸载能否促进学习取决于两个条件:被卸载的认知要求不是学习目标本身要求掌握的内容;卸载节省下来的认知资源得到有效利用,而不是被转移到与学习无关的活动。

教育中应把学习者调节认知卸载的能力作为人工智能时代的重要培养目标,并通过明确指导和具体学科任务中的持续练习加以发展。

参考资料

[1] Risko E F, Gilbert S J. Cognitive offloading[J]. Trends in Cognitive Sciences, 2016, 20(9): 676-688.

[2] Nakamura D. Augmentation or erosion? Regulating cognitive offloading in generative AI-supported STEM learning[J]. Educational Psychology Review, 2026, 38(1): 124.

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