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短文 Niklas Humble 1 Peter Mozelius 2, 3 1 瑞典乌普萨拉大学信息技术系 2 瑞典耶夫勒大学数字化、技术、媒体和学习 (DTML) 研究项目 3 瑞典中部大学通信、质量管理和信息系统系 (KKI) 短文：1 简介 生成式人工智能 (GAI) 的快速发展对我们社会的许多领域产生了影响，对于高等教育来说，这是一个必须解决的事实。研究报告称，GAI 带来了新的挑战，GAI 是高等教育转型的催化剂 (Chiu, 2024; Yusuf 等人，2024)。根据 Chiu (2024) 的说法，需要考虑的四个最重要的教育领域是学习、教学、评估和管理。这项研究的重点是学习，正如 Choudhuri 等人指出的那样。(2024)，在计算机教育中使用GAI的潜力和陷阱的理解方面存在差距。本文的目的是探讨AI技术对认知负荷的潜在影响，这与高等教育阶段的计算机教育有关。要回答的研究问题是：根据最近的研究，AI技术对计算机教育中的认知负荷的潜在影响是什么？2 认知负荷理论认知负荷理论（CLT）最早由John Sweller及其同事在20世纪80年代开发，已成为教育心理学中最具影响力的理论之一（Schnotz＆Kürschner，2007）。CLT描述了学习任务中涉及的工作记忆资源，并将学习者可以体验到的认知负荷分为内在负荷、外部负荷和相关负荷（Kirschner等，2018）。内在和外在负荷通常被认为是认知负荷的两个主要来源，处理处理信息的复杂性（内在）及其呈现方式（外在）（Kirschner 等，2018）。而相关负荷涵盖用于处理要处理的新信息的工作记忆资源，即内在负荷（Kirschner 等，2018）。此外，该理论经常强调学习者的认知系统的重要性，并且学习指导需要根据这些进行调整和设计（Schnotz & Kürschner，2007）。该理论也受到质疑，例如关于其普遍性的问题，并且关于解释和转变该理论的争论仍在继续（Schnotz & Kürschner，2007）。3 方法但本研究不涉及有关 CLT 的批评和争论，而是使用上面概述的定义。
人工智能对认知负荷的影响...
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