摘 要 快节奏的新媒体时代，“多任务工作”模式已经成为常态。总的来说，本领域研究在理论基础上已经发生转向，未来的研究重点将进展到从认知和计算建模的进步，来培训人类的注意力和大脑网络，并结合神经人体工程学，使我们的学习和工作环境被设计和优化为适合多任务工作的情景。
关键词 多任务处理；媒体；研究
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）209-0147-02
1 理论内涵与研究综述
现如今的工作，生活和学习，使儿童、青少年和成年人都需要进行多任务处理活动，移动终端和多功能设备也要求我们的感知保持“连线”到多个媒体源的状态。本文抓取“日常”生活多任务工作（如驾驶，学习）经典文献，关注多任务处理研究之现状与成果。
总体而言，目前研究表明多任务处理效率较低，会导致比较肤浅的学习。但是当认知、感知、对任务的响应由个人强烈控制之时；当学习平台足够优化时；当通过了大量的练习时，多任务工作策略即可取得成功，甚至可增强人们的视觉和感性技能，有利于人们的知识获取过程。
1.1 多任务处理与媒体
互联网、智能手机、网络游戏和社交媒体让这个时代的人变为“电子土著”。媒体成为多任务处理最重要的来源之一，不同媒介、新老媒介以及新媒介的多媒体功能使多任务处理成为必然。多媒体平台教学成为时兴的做法，例如双语教学、多媒体教学、即将“多余”的材料增加到青少年或者幼儿的认知负荷当中，增强其适应多媒体接触的习惯，培养创造多任务处理能力。
1.2 多任务处理与注意力
从根本上讲，科学实验和日常生活中的多任务处理实际就是一个有效分配和部署注意力资源的问题。或者讲就是需要如何灵活地选择，将注意力集中在当前最重要或突出的情景中，同时并抵制那些不那么重要却容易分散注意力的环境特征。正如威廉・詹姆斯预言的那样，“能够同时进行的概念过程的数量不会超过一个，除非过程非常习惯”。
也就是说，人类的注意力是有限的精神资源，并且在现在快节奏的生活下尤其有限和宝贵，因此注意力可以集中在单个任务或功能上，很难广泛地跨几个任务或者完成功能共享。
1.3 多任务处理与任务干扰元素研究
通常在双任务条件下，对任务响应的延迟干扰程度取决于对共同的知觉，认知或运动资源的需求，如何在任务执行过程中分配它们是巨大的挑战。一个早期重要的隐喻是中央处理瓶颈。中央处理瓶颈（例如响应选择，决策制定）指在响应输出之前，一次只能生产一个任务，所以表现为次要的任务被推迟了。但也有学者提出，在下列条件可实现完美的多任务处理：
1）使用不同的感知和运动过程；
2）不对时间关系或序列顺序进行限制；
3）参与者有足够的实践来编写程序规则。
总之，对于多任务执行过程中信息处理的限制因素目前没有一致的认识。
1.4 多任务处理与任务转换研究
任务切换实验过程中，参与者试图通过交替完成两个或多个任务，而不是同时完成任务。一个主要的研究问题是为什么会产生转换成本，其背后的基础和神经机制是什么？研究表明，一是转换所需要的时间、涉及到刺激-反应现象，另一个转换成本则来自先前任务干扰。
目前在这一领域和上文提到的干扰元素研究中，研究者越来越关注儿童的状况，一是评估年龄变化对他们认知能力提升的表现、二是探究控制注意力（选择，关注，转移，抵制分心）和认知过程（工作记忆，抑制）在早期不成熟条件下的改进措施，进行教育平台和产品的开发。
1.5 多任务处理与个体差异
日常多任务情况的多样性以及个体之间相互作用的复杂性是研究中的难点。研究者发现工作记忆是成功多任务管理的关键，工作记忆能力和良好的空间技能可以作为预测大学生恢复中断任务的效率因素，因为工作记忆是执行功能的关键组成部分。
仅工作记忆不足以支持有效的多任务处理，早期研究认为多任务重要的3个额叶脑区（前额叶前额叶皮层，背外侧前额叶皮质，前扣带皮层）中的超性别差异最显着。还有证据表明独特的遗传特征，可能与这些个体中更有效的信息处理有关。研究者Ophir等人发现大学生群体中，媒体重度用户能够比轻度用户更容易将他们的注意力分散在不同的信息来源之中。
例如，多任务者可能会有一个更有效的“略读”策略，在这种策略中，他们可以处理信息的亮点，而忽略周边或附带的细节。
2 理论成果
经典实验文献表明，多种任务中，除极少数例外情况外，多任务性能效率很低。而有效的多任务需要认知资源依赖于能够控制和部署注意力的执行功能，如工作记忆，反应抑制，灵活的任务集合转移能力和元认知能力，这些认知技能在儿童和青少年时期发育缓慢。
并没有令人信服的证据表明多任务处理（包括媒体多任务处理，动作视频游戏）本身在发展注意力过程中造成了不足。因此多任务本身不会损害发展中的注意力和学习系y。
研究表明，注意力的重大缺陷主要归因于神经生物学和遗传因素，在较小程度上归因于生物危害性暴露（如酒精）以及妊娠和分娩并发症，社会因素。在需要灵活分配注意资源的多任务中，游戏玩家的表现要好于非游戏玩家。而一旦非玩家通过训练获得了这些技能，亦可推广到其他任务。现如今游戏设计已融入更普遍的促进有效学习的功能，如个人难度水平、增量学习、即时反馈、加大参与感等。
神经人机工程学的研究将促进有效的多任务处理，将神经影像技术与行为测量结合起来，提供对人机交互界面的分析，有助于实现这一目标。例如Just等人（2008）的研究显示与驾驶任务激活的顶叶皮层在与句子理解任务同时进行时表现出较低的激活。这项研究不仅为多任务的认知资源减量提供了解释，也为车载技术设计和使用提供了指导。 研究人T在设计新的人机系统或评估现有系统的心理工作量时引用了事件相关电位（ERP），心理工作量是衡量大脑如何努力满足任务需求的一个指标，它可以独立于性能输出进行度量以预测性能稳定性，减量或错误以及即将发生的故障，可用于评估多媒体教育系统的心理工作负载需求，提出优化建议。
工作环境的设计也将使用由单任务和多任务性能的计算建模提供的工具和数据进行优化。几种这样的模型来源于认知架构，并根据人类表现的数据进行验证，已成功地用于预测干扰，并提供了一系列工作环境的指导方针。
实际上，神经工程学技术和计算建模领域的研究工具可以互相利用已经被研究者广泛认同，因为他们开始分享共同的“计算神经工程学”。神经人类工程学作为一个快速发展的领域，已经产生了大量的经验数据以及新的概念和技术。计算建模可以促进数据的总结、组织和解释，通过比较设计方案和备选方案来帮助指导系统设计，并为将来的研究产生新的假设和方向。
3 结论
人的注意力是有限的，海量信息和多任务袭来，只能选择性地注意某些信息、处理某些任务。对大脑的研究表明人类具有强大的认知记忆潜力，但也有其认知负荷和人类不能超越的身体局限，因此多任务处理成为重要的研究议题。
但彼得斯在《交流的无奈》一书中极力“控诉”人类不能实现完美沟通的悲剧事实，放又号召用爱跨越媒体自身必然带有的屏障。多任务处理研究的取向似乎走向了彼得斯的反面，即跨越人的身体局限，借助媒体的“屏障”，来增强自我能力，这种趋势的利弊实难预测。
参考文献
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