为什么更重的心理负担反而会促使人寻找更好的策略？
这个反直觉的想法是：让一个练得很熟的方法更难执行，反而可能促使解题者去寻找更好的办法。在“定势”情境中，一个人知道一个管用的训练程序，因此几乎没有理由去寻找替代方案——即使存在更优方案。当研究者通过让该训练程序更复杂来增加其认知负荷时，参与者更高效地发现了替代方案，衡量标准是发现替代方案所需的试次数[2]。这一效应对高工作记忆容量的参与者显著[2]。
一种提出的解释是：负荷占用了原本用来让熟悉程序顺利运行的心理资源，使训练路线变得不那么有吸引力，从而让解题者有余力去探索[2]。这是一种可能的机制，而不是已确定的用途。该研究还认为，早先不一致的结果可能来自负荷操纵方式——例如同时给训练程序和替代程序增加负担的次要任务——以及忽视了替代方案被发现的快慢[2]。
高工作记忆容量在负荷下究竟带来了什么
工作记忆容量是一个人能同时保持和操作的信息量。在数学问题解决中，高容量学生能很好地记住和管理信息，这支持了更高级的策略；他们也有更好的注意力控制，这帮助他们找到多种合适的解法[1]。低容量学生在任务变复杂时会失去注意力控制，遗漏重要信息，也不会复查自己的作业[1]。这一模式与以下看法一致：当常规路线变难时，高容量解题者有更多余力去注意并追求替代方案。
效率方面的发现符合这一图景：较高负荷对发现替代方案的益处集中在高容量组[2]。该研究将此视为证据，说明在判断工作记忆如何影响灵活的问题解决时，时机很重要——即替代方案出现前经过了多少试次[2]。
高容量优势何时消失
在一项类别流畅性任务中，人们需要提取动物名称，高容量个体在正常条件下表现更好，也更可能使用有效策略——按科学分类提取动物[3]。然而，在认知负荷增加后，没有出现与工作记忆相关的表现差异，工作记忆也不再预测策略使用[3]。无论负荷如何，使用分类策略都有助于表现，而且这种策略使用与提取表现的关系比工作记忆更强[3]。
因此，答案取决于所测量的是哪种策略。发现比训练程序更好的替代方案，与在流畅性任务中自发选择提取策略并不是一回事。前者在负荷下显示出高容量优势[2]；后者在负荷下优势消失[3]。这些研究在任务和负荷制造方式上也不同，因此这种比较只是提示性的，并非直接矛盾。
这对学习和教学意味着什么
工作记忆容量一直与数学表现相关：一项针对15至17岁学生的研究发现，容量与数学能力之间存在显著关系，高容量学生表现优于低容量同伴[1]。一项针对98名本科生的研究发现，容量解释了积分学表现中74.5%的方差，高容量学生在复杂任务上表现更好[5]。该研究建议教师在设计教学时考虑认知负荷和个体记忆容量，包括为低容量学生提供支架[5]。
策略方面的发现增加了一层细微差别：负荷有时能帮助灵活的解题者找到替代方案，但在其他任务中也可能抹去高容量者的策略使用优势[2][3]。对好奇的读者来说，实用的要点是：认知负荷并非简单的好或坏——它对发现替代方案的影响取决于任务和解题者的工作记忆容量。
本文引用的文献
工作记忆容量如何影响学生的数学问题解决？
工作记忆容量显著影响数学能力，高容量学生使用更高级的策略并找到多种合适的解法，而低容量学生在任务复杂性增加时失去注意力控制并遗漏信息。
认知负荷和工作记忆容量对发现更好替代方案效率的影响：一项生存分析
更复杂的训练程序带来的更高认知负荷提高了发现替代方案的效率，这一效应对高工作记忆容量的参与者显著。
将提取策略分类为工作记忆的函数
高工作记忆个体在正常条件下更常使用有效的提取策略，但在认知负荷增加后，没有出现与工作记忆相关的表现差异，工作记忆也不再预测策略使用。
工作记忆容量和认知负荷对单词识别影响的年龄差异：一项眼动研究
在低工作记忆容量个体中，较低认知负荷下反应时间反而增加，这与高容量组不同。
学生工作记忆容量对解决微积分问题的影响
工作记忆容量与微积分问题解决能力呈显著正相关，解释了74.5%的方差，高容量学生在复杂任务上表现优于低容量学生。