The Application of Cognitive Load Theory to the Design of Health and Behavior Change Programs: Principles and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Health and behavior change programs play a crucial role in improving health behaviors at individual and family levels. However, these programs face challenges with engagement and retention and typically show modest efficacy. Cognitive load theory is an established and highly used educational theory that proposes individuals have a finite capacity to process new information ("working memory"). Learning, engagement, and performance are negatively impacted when working memory is exceeded. Cognitive load theory is grounded in an understanding of human cognition and conceptualizes different types of cognitive loads imposed on individuals by a learning experience. Cognitive load theory aims to guide the design of learning experiences, considering how the human mind works, leading to more meaningful and effective learning. Cognitive load theory is increasingly applied to domains outside the classroom, such as designing patient and clinical education. Applying cognitive load theory to the design of health programs, their materials, and interfaces can provide insights. By considering the cognitive demands placed on individuals when interacting with health programs, design can be optimized to reduce cognitive load and better facilitate learning and behavior adoption. This may enhance engagement, retention, and effectiveness of programs. Cognitive load theory may be particularly valuable for individuals with diminished working memory due to high levels of mental load and stress. Design principles are presented to consolidate knowledge from cognitive load theory and existing approaches to guide researchers, policymakers, and health programmers. Further research and interdisciplinary collaboration are needed to realize the potential of cognitive load theory in health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».