Integrative Views on Dual-Task Costs pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Band, Guido P. H. (EDT)/ Jolicoeur, Pierre (EDT)/ Akyurek, Elkan G. (EDT)/ Memelink, Jiska (EDT)

出品人:

页数:668

译者:

出版时间:

价格:53.95

装帧:Pap

isbn号码:9781841698083

丛书系列:

图书标签:

• 认知心理学
• 双任务
• 注意
• 认知负荷
• 执行功能
• 人机交互
• 信息处理
• 任务切换
• 干扰控制
• 神经科学

综合视域下的双任务成本：理论、实证与应用前沿 图书简介 本书以认知神经科学、心理学、人机交互以及工程学为主要视角，深入探讨了人类在执行多项任务或在复杂环境下进行决策时所产生的认知和行为成本。本书旨在超越单一学科的局限，构建一个跨学科的、综合性的理论框架，用于理解、量化和减轻“双任务成本”（Dual-Task Cost, DTC）。我们关注的焦点并非特定书目或既有研究的综述，而是围绕该核心概念，构建一个面向未来研究和实际应用的知识体系。 --- 第一部分：双任务成本的理论基石与认知机制 本部分致力于构建理解双任务成本的坚实理论基础，探讨人类信息处理系统的内在限制。 1.1 认知资源分配的结构模型 双任务成本的核心源于有限的认知资源。本书首先系统梳理了经典资源理论（如 Kahneman 的容量模型）和基于过程的视角（如 Bottleneck理论）。我们重点分析了资源池的具体构成，包括注意力资源、工作记忆容量和执行控制资源。 容量的动态性： 探讨资源池的大小如何受个体差异（如年龄、疲劳状态、情绪唤醒）和任务特性（如任务难度、熟悉度、优先级）影响而动态变化。 资源竞争与交叉干扰： 详细分析当两个任务同时要求同一类型的资源（例如，视觉-空间工作记忆和言语复述）时，竞争如何引发性能下降，并引入“资源溢出”和“串行处理需求”的概念来解释成本的产生。 1.2 执行控制与决策瓶颈 执行控制系统是管理双任务情境的关键。本部分深入探讨了“中央瓶颈”（Central Bottleneck）模型在双任务成本中的作用。 任务切换与前摄/后继抑制 (Interference)： 详细分析从任务A切换到任务B时，残留的与任务A相关的认知活动如何抑制任务B的启动（前摄抑制），以及任务B完成后，其残留的设置如何影响后续任务A的执行（后继抑制）。本书提出了一种多阶段的抑制模型，将这种切换成本分解为感知编码、决策选择和运动启动三个子阶段。 优先级设置与目标维护： 分析大脑如何通过前额叶皮层（PFC）的活动来维持高优先级任务的目标信息，以及当资源不足时，优先级如何影响对次要任务信息的舍弃或降级处理。 1.3 神经生理学基础：从皮层到网络 本部分结合最新的神经影像学证据，揭示双任务成本的生物学标记。 关键脑区的协同作用： 聚焦于前扣带回（ACC）在冲突监测中的角色，背外侧前额叶皮层（DLPFC）在工作记忆维护和执行功能中的作用，以及顶叶皮层在注意力分配中的贡献。 网络同步性与效率： 探讨在双任务状态下，不同功能网络（如默认模式网络 DMN 与任务正向网络 TPN）之间的相互作用和去同步化现象，解释为何网络间的效率降低直接转化为行为成本。 --- 第二部分：成本的量化、测量与调节因素 本部分关注如何准确地测量双任务成本，并分析影响成本强度的关键中介变量。 2.1 双任务成本的经验测量范式 本书系统梳理了量化双任务成本的多种方法，强调了测量效度和信度的重要性。 性能下降指标： 深入分析“差异分数法”、“比例下降法”以及“独立效应分析法”。我们特别提出了一种结合反应时（RT）和准确率的综合成本指数（CCI），用以克服单一指标的局限性。 生理指标的整合： 探讨使用心率变异性（HRV）、皮肤电反应（GSR）和脑电图（EEG）指标（如P300波幅和潜伏期）来捕捉隐性的认知负荷和资源分配的实时变化。 2.2 任务结构对成本的调节效应 双任务成本并非固定不变，它高度依赖于两个任务的内在属性。 任务相似性与模态特异性： 对比同模态（如双视觉）与异模态（如听觉-视觉）任务组合下的成本差异。重点分析当两个任务共享同一感知输入或输出通道时，成本的几何级数增长效应。 时间依赖性与预测性： 探讨任务的间隔时间（SOA）和任务的可预测性如何调节切换成本。当任务序列高度可预测时，认知系统可以预先准备下一任务的执行参数，从而显著降低成本。 2.3 个体差异与情境因素 认知成本的体验和表现因人而异，并受外部环境影响。 专业技能的“自动化”效应： 分析熟练操作者如何通过将部分任务自动化（即将其从执行控制系统转移到更自动化的子皮层回路）来有效规避或降低双任务成本，尤其是在驾驶和飞行等领域。 环境负荷与压力： 探讨噪音、光照变化、时间压力和高风险情境如何通过提高基线唤醒水平（Arousal）和降低有效资源池，放大既有的双任务成本。 --- 第三部分：应用前沿：降低成本的干预策略 基于对成本机制的深刻理解，本部分面向实际应用，提出降低双任务成本的有效策略与技术。 3.1 认知训练与资源增强 训练的目标是提升现有资源容量和优化资源调用效率。 双任务训练范式（DTT）： 设计和评估各种形式的双任务交叉训练方案，着重于促进执行控制系统的适应性，使个体能更有效地在任务间分配注意力。 正向迁移与负面影响： 探讨在某一特定双任务组合中获得的性能提升，是否能泛化到全新的双任务情境，以及过度训练可能导致的资源僵化（Rigidity）问题。 3.2 人机交互中的成本管理设计 本书将双任务成本理论应用于界面设计和系统优化，以提高用户安全性和效率。 信息呈现的“最小分离原则”： 提出了一种基于任务依赖性的信息布局策略，旨在将需要同时处理的关键信息放置在认知上不冲突的感知通道和空间区域。 智能辅助与主动降噪： 探讨如何利用机器学习算法实时预测用户当前的认知负荷，并据此动态调整系统反馈（例如，自动延迟非关键提醒、简化输出格式），从而在用户资源耗尽前主动干预，降低潜在的灾难性成本。 3.3 未来展望：智能系统与人机共融 展望未来研究方向，特别是涉及新兴技术对人类认知限制的挑战。 穿戴式技术与实时反馈： 讨论如何利用生物传感器和增强现实（AR）技术，为用户提供关于其当前认知负荷的实时、非侵入性反馈，使用户能自我调节任务表现。 混合现实环境下的成本挑战： 分析在沉浸式和混合现实（MR）环境中，新增的空间感知、身体运动和虚拟反馈回路如何与传统任务竞争资源，以及如何设计能够最大化任务效能的沉浸式界面。 --- 本书的价值 本书并非对现有研究的简单叠加，而是力求通过跨学科的整合，构建一个更具解释力和预测力的框架，以应对当今复杂世界中日益增加的多任务需求。它为认知科学家、人机交互设计师、心理治疗师以及系统工程师提供了一套详尽的理论工具和实践指南，以理解并有效管理人类处理信息时的内在“瓶颈”。

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