복합문제 풀이(complex problem solving) 상황에서 인지부하의 객관적 측정방법 탐색

Objective Measurements of Cognitive Load in Complex Problem Solving

본 연구에서는 온라인 문제풀이 환경에서 동공반응과 문제풀이 시간을 학습자 인지부하 판단을 위한 측정지표로 검증하고자 하였다. 이를 위해 2018년 1학기에 온라인 공고를 통해 모집한 피험자들을 실험집단(n = 46)과 통제집단(n = 45)으로 나눈 후, 외재적 인지부하가 낮은 그리고 높은 조건 간의 동공반응 및 문제풀이 시간에서의 차이를 확인하였다. 외재적 인지부하 차이를 위해 주의분산 효과(split-attention effect)가 적용되었으며, 연구참여자들의 동공반응과 문제풀이 시간을 문제풀이 과정에서 수집하고 실험이 끝난 후 동공확장 평균, 동공확장 누적, 문제풀이 시간 변수로 산출하였다. 통계적 검증은 그룹 간 t 검증으로 실시하였다. 연구 결과 복합문제 풀이 과정에서 동공확대 누적은 학습자의 인지부하 차이를 유의하게 구분하였으나, 동공확대 평균은 통계적으로 유의한 차이를 보고하지 못했다. 또한, 문제풀이 시간의 경우 학습자들은 외재적 인지부하가 높은 상황에서 오히려 짧은 시간을 소요한 것으로 나타났다. 이에 연구진은 동공확대 지표의 민감성과 함께 문제풀이 시간에 있어 학습자의 동기나 학습 참여에의 의지가 변수에 작용할 수 있음을 지적하고, 학습이 진행되는 과정에서 객관적 지표에 근거한 인지적 처방으로 나아가기 위한 논의를 진행하였다.

In this study, we utilized pupil response and time-on-task indicators for an online complex problem- solving experiment. We verified whether these two objective measurements could be used as the indicators for a learner s cognitive load in a real educational environment. Ninety-one participants were randomly assigned to either low (n = 45) or high (n = 46) extraneous cognitive load conditions. They were then required to complete an assignment composed of two complex problems. For extraneous cognitive load, we applied the split-attention effect of cognitive load theory. The pupil response and time-on-task data were collected during the problem-solving process. Mean pupil diameter, the area under the curve (AUC) of the pupil response, and time-on-task indicators were calculated after the experiment. Statistical verifications were calculated from the results of a t-test between the different extraneous cognitive load groups. The results of the study showed that the AUC of the pupil response significantly separated cognitive load differences in the problem-solving process. However, the mean pupil diameter did not report a statistically significant difference. Additionally, in the case of time-on-task, learners spent less time working on their assignment when the extraneous cognitive load was high. From these observations, the researchers point out the possibility that learning motivation may influence time-on-task. They also discuss practical strategies for cognitive intervention.