现代认知心理学认为，知识是个体通过与其环境相互作用后获得的信息及其组织。知识可分为两类（Anderson）：陈述性知识和程序性知识（也称产生式知识）。前者主要以命题网络或图式表征，是关于事实“是什么”的知识；后者主要以产生式的方式表征，是关于进行某项操作活动的知识（规则）。命题网络或图式的形成需要经过一系列产生式活动。这两类知识获得的心理过程、在个体头脑中的表征、保持与激活的特点等有重要的不同。这种新的知识分类方法对写作过程研究具有重要指导意义。
人的学习应该主要针对命题，命题是意义、思想和观念的单元，若干个彼此联系的命题可组成命题网络。人脑中的知识是通过与其他知识建立某种关系而储存的，只有通过一定的网络系统储存的知识才能被有效的提取和利用。在人脑中，以命题网络形式储存了大量信息，其中大部分命题处于休眠状态。受外界刺激而激活的命题会进入工作记忆中，也就是当前正在思考的内容，这些被激活的命题会激活与之相关的命题，使之进入工作记忆中，表现为思考的逐步进行，这一过程称为激活扩展。
在陈述性知识获得过程中，新命题进入工作记忆后，成为检索已有相关知识的线索，它将激活原有命题网络中的相关命题。新命题与被激活的原有命题同时进入工作记忆中，这时就出现了精加工。通过精加工，新旧命题联系在一起，还会产生新命题，这些都一起进入到命题网络中储存起来。程序性知识是以产生式系统来表征的，产生式是指条件与动作的联结，即在某一条件下会产生某一动作规则，它由条件项“如果”与动作项“那么”构成。人脑之所以能进行计算、推理和解决问题，是由于人通过学习，头脑中储存了一系列以“如果（那么”形式表征的规则，这种规则称之为产生式。从产生式与命题形式上看，“条件（动作”的联结式与“刺激（反应”的联结式是一致的，但产生式中的条件和动作可以是内部事件，不一定表现为外部刺激与反应。产生式与命题的差异可以进一步表现出陈述性知识和程序性知识的区别。以命题形式储存的陈述性知识是再现的信息基础，以产生式储存的程序性知识是操作信息能力的基础，就像多个命题会构成命题网络或图式一样，多个产生式可构成产生式系统（规则）。
虽然，可以用产生式系统来表征程序性知识，但人们在运用程序性知识时并不会意识到每一步，这就是程序性知识的自动化特点。而产生式系统恰恰能表现出这种自动化的特点，即条件与动作之间的联系熟练化后能自动进行。产生式一般储存在长时记忆中，只要遇到符合它的条件，就会被激活，并发出某些动作的指令。自动化是人类认知加工系统的一个优势，由于自动化后的程序性知识不再占用工作记忆资源，因此，人类可以同时进行一些活动，如“一边骑车，一边聊天”，“一边构思，一边书写”。如果书写是自动化了的动作技能，只要不出现生字生词，就不会占用工作记忆资源，不影响写作的其他认知活动。
写作是一个复杂的心理过程，按照认知心理学观点，写作实际上是一个信息加工的过程。影响写作的因素有很多，有关这方面的研究也较多，如字、词、句的知识（Stanovich，1980）及其训练（Samules，1979，Fleish‐er，1979）对写作的影响，词汇量大小、话语知识、主题知识和个人兴趣在写作中的作用等（Kameenu，1982）。
在材料作文中（学生依据给定的阅读材料和要求进行写作），学生对材料理解是非常重要的，这是影响写作的一个重要因素。关于文章理解中的认知容量问题，Meyer &； Penland（1982）认为语义和结构是相当重要的，语义是针对课文意义理解的，语义改变时课文意义也会变化；结构是内容的组织形式，它独立于课文内容。语义和结构是影响文章理解的重要变量，那么它们在文章理解中起什么作用？Britton（1979）采用两项任务技术来检测认知容量的大小，其基本假设是：在第一项任务中增加认知能量，则第二项任务中减少认知能量。结果表明，文章结构相同，内容不同时，阅读材料的内容、意义越丰富，其认知容量越大。学习者分配较多认知资源给有较多语义内容的课文，同时发现由于资源被分配给课文意义，则将增加对语义内容的学习。当文章的意义相同，而结构不同时，读者更偏向于课文结构丰富的文章。对文章结构的认知加工应包含：在工作记忆中保持较长的句子、分析语法和推理文章结构。因此，学习者随着不同的学习任务而有不同的认知容量分配，如不同的指导语、任务结构和任务要求等。根据上述结果，Britton（1982）又提出了文章理解的“认知内容-灵活分配容量假说”（Cognition content‐flexible allocation capaci‐ty hypothesis）。他认为对文章的理解是一个对内容的认知加工过程，内容包括语义和语法结构，前者的改变将导致课文内容的变化，后者独立于课文内容。在文章结构内容相同时，文章语义内容越复杂，则分配在语义内容上的认知容量就越大，反之，则分配在语义内容上的认知容量就越小。在文章语义内容相同时，文章结构内容越丰富，则分配在文章结构上的认知容量就越多，在文章语义内容相同时，文章结构内容越贫乏，则分配在文章结构上的认知容量就越少。对文章理解的认知容量是自由分配的，随着认知任务复杂性的变化而改变。所以，认知容量是影响文章理解的一个重要因素，在阅读过程中，它是自由调配的，文章的语义内容越丰富，结构内容越复杂，则分配在其中的认知容量就越多。
当然，认知容量理论也在进一步发展之中，如Just &； Carpenter（1992）提出了“语言理解的容量理论”（A capacity theory of comprehen‐sion），该理论认为工作记忆限制语言理解，激活是加工和储存的媒介，工作记忆的激活量因人而异。随着研究进一步深入，认知容量的概念也在逐步完善之中。目前，研究者一般认为，认知容量（Cognitive capacity）是指对感觉刺激有影响的认知加工或资源的数量。对认知容量模型有几种预测：
（1）能量模型假设，由竞争性刺激所产生的干扰是不具体的。也就是说我们同时做两件事时的困难，并不是由于任务的相互干扰引起的，而是因为任务需要的资源超过了我们所拥有的资源。相应地，能量模型预测，只要活动不超过允许的资源总量，我们就能够同时做两件事。
（2）当认知加工所需的资源超过了容量，如果我们试图再同时做第二项任务，那么第一项任务的质量将下降。
（3）认知资源的分配策略较灵活，它可以改变以适应新异刺激的需要。
认知负荷理论正是基于上述理论背景而提出的。
一、认知负荷理论
（一）认何负荷理论的主要观点
认知负荷理论（Cognitive load theory）是John Sweller等人在20世纪80年代提出的，主要从认知资源分配角度来考察学习和问题解决，它以认知资源有限理论和图式理论为基础。认知资源是神经系统中的一些基本操作（Danson &； Schell，1983；Sainbury &； Fitgerdd，1990）。认知资源有限理论的主旨是“总量不变，此多彼少”。
认知负荷理论认为，问题解决和学习过程中的各种认知加工活动均需消耗认知资源，若所有活动所需要的资源总量超过了个体所具有的资源总量，会引起资源分配不足的问题，从而影响学习或问题解决的效率，这称之为认知超载（Cognitiveoverload）。学习是一种复杂的认知加工活动，典型地受到认知资源限制，任务目标中包含了许多子目标，需要进行较高水平认知加工，这往往会超出个体所拥有的认知资源总量。从某种意义上讲，学习失败可归因于认知资源的不恰当分配，这可能与高认知负荷密切相关（Sweller，1988）。认知负荷理论强调了一个有限的工作记忆和一个无限的长时记忆（Miller，1956）。它有两个重要的概念：图式、规则。
最早使用图式概念来解释人类高级心理活动的心理学家是Bartlett（1932）。他认为图式是“关于过去反应或以往经历的一种主动组织”，图式可以对新获得的材料进行重构和改造。随后，心理学家们都对图式进行了深入研究。一般认为，图式是一种认知结构，使人们能够将问题进行迅速归类（Bartlett，1932；Koedinger &； Anderson，1990；Low &； Over，1990）。Rumelhart &； Norman（1983）也曾把图式定义为“表征记忆中业已储存的有关类概念（Generic concept）的资料结构”。安德森对此作了一些补充，他认为“图式是对范畴中的规律性作出编码的一种形式，这些规律性既可以是知觉性质的，也可以是命题性质的”。这样，安德森也就对图式与命题两种知识结构作了区分，而命题网络并没有对可以知觉的规律性加以编码。图式是陈述性知识更为高级的单位，是人对自己熟悉的范畴、文本、事件或其他各种实体中的命题、次序及知觉信息所作的综合。图式可分为概念图式和问题图式两类。某一领域熟练者的长时记忆中储存了大量有效的认知图式，这些图式能够在一定范围内自动起作用（Kotovsky，Hayes &； Simon，1985），并根据所面临的实际情境进行快速、正确归类。这种快速、正确归类是一种自动化的认知加工过程，它不需要有意识控制和资源消耗，可弥补工作记忆容量的不足。因此，图式可以使问题解决者能够超出给定信息进行推测。也就是说，图式知识一旦被激活，就能引导问题解决者以特定的方式搜索问题空间，并寻找问题的有关特征。
Thorndike（1977）研究了记叙文图式，他发现具有“结构相同”图式的学习者比“内容和结构均无关”的学习者回忆率高22%。Glenn（1978）的研究表明，良好图式有利于故事信息的回忆。Dansereau（1980）的研究也表明，产生课文材料顺序的程序能被用于促进学习和回忆。随后，心理学家研究了图式训练技术，如Kintsch &； Yarbrough（1982）对读者进行课文结构图式训练，发现训练组比控制组更能理解课文。Rahman &； Bisanz（1986）比较了良好图式和不良图式的读者，发现不良图式的读者没有较好地使用故事图式，同时使用故事图式也不能改善回忆。Rowe &； Rayford（1987），Bellack &； Aagsbach（1987）也认为，读者对课文的图式越熟悉，就越能理解课文。
规则自动化是无意识进行的。当学习者对某一领域的知识技能熟练后，注意控制下的认知加工将减少，逐渐转变为自动加工。规则若不能自动化，人类行为将是缓慢的、e拙的和容易出错的。因此，图式获取和规则自动化是学习的两大机制，它们都是利用长时记忆来弥补工作记忆的不足（Sweller，1993）。学习中，学习者利用长时记忆中的图式对新信息进行加工、整合，使长时记忆中图式的数量不断增多、规模不断扩大、质量不断提高。总之，图式获得和规则的自动化可以大大减轻甚至忽略工作记忆容量的限制。
（二）提高认知加工效率的关键
近年来的研究也证明，在复杂的认知活动中，图式获得和规则自动化是减轻认知负荷、提高认知加工效率的关键（Jelsma，1990）。认知图式可以概念化成认知结构，它在新的问题情境中为人提供一种类比，以解决新问题。自动化规则是一种以共同原则为基础的特定任务程序，在一定的问题情境下能够无意识地进行认知加工，直接控制问题解决的行为。以共同原则为基础的自动化规则，可以节省认知资源，从而减轻信息加工者的认知负荷。在解决迁移性问题时，共同熟悉的部分可以通过自动化规则来完成，而新的部分则通过图式来解决。
合适的“工作样例”策略与时间节省、认知资源节省等密切相关，同时在质量上（增加变异性）能促进图式的获得，在数量上（增加样例数）能促进规则的自动化。样例学习是指从具有详细解答步骤的事例中归纳出隐含的抽象知识来解决问题，这是人类自适应学习的主要方式之一，特别在认知技能获取的早期阶段尤为重要。随着样例学习的有效性得到普遍证实，人们的研究一方面集中于样例学习的加工机制，另一方面则集中于如何设计有效的样例，使之更符合学生的学习规律，从而提高学生的迁移和问题解决技能。
