デジタル学習環境における学習者の認知負荷の知的調節メカニズムに関する研究

本研究は、教育政策改革の文脈においてデジタル学習環境向けの知的認知負荷調節フレームワークを開発した。中国の「ダブルリダクション政策」発効後、補習中心の学校教育は技術支援型学習へと進化し、学生に想像を絶する認知的負担を強いている。これに対応し、本研究は認知負荷理論と適応技術を組み合わせ、認知状態のリアルタイム認識と個別介入を通じてこれらの問題を解決する。東城区の320名の学生を対象とした混合研究法に基づき、eラーニング環境に適応したNASA-TLXなどの確立された尺度を用いて認知負荷の多次元パターンを評価した。スマート調節システムは、社会経済的に不利な学生群で学業成績が15.3ポイント向上し、課題達成率は32％向上、認知負荷レベルは多様な学習者で平均23.1％低減するなど、顕著な効果を示した。システムは87.3％の精度で認識を行い234ミリ秒で応答し、タイムリーな介入を促進する。自己ペースの復習活動は91.2％の成功率を示した一方、協働課題は成功率68.4％と依然課題がある。結果は自己管理型デジタル学習に必要な動的適応能力を認知負荷理論に拡張するものである。本研究は、eラーニングの認知体験を最大化し、教育の公平性目標を促進するとともに、改革後の教育システムにおけるコアな自己調整学習スキルを育成するためのエビデンスに基づく実践を提供する。