像兩個同事在附近交談這樣簡單的事情可能會使通常可以處理的任務變得複雜。 揚克魯考/Pexels, FAL
是否可以在閱讀電子郵件的同時牢記週末計劃並在電話中聆聽某人的講話？隨著遠距辦公和數位技術的快速擴張（如果不是入侵），多工處理已成為我們日常生活的重要組成部分。
我們可能感覺自己同時在做兩件事，但實際上我們的大腦會無意識地快速將注意力從一項任務轉移到另一項任務。經過50多年的科學研究，表達 “腦力負擔” 開始在日常生活和各種專業環境中聽到。但這個概念仍然引發了許多問題，包括其精確定義以及如何研究或日常管理它。
心理工作負荷也稱為認知工作負荷，相當於 在給定時間內要完成的腦力勞動量，對個人有潛在的後果，例如疲勞加劇或執行任務時出錯的次數。例如，在雜亂的視覺顯示中進行搜尋、參加困難的考試或在繁忙的高速公路上行駛。這些和其他活動需要感知、認知和/或運動過程來產生 靈活且適應性強的行為.
根據具體情況（日常活動與突發事件），這些過程的參與、維持和控制需要不同程度的腦力勞動。有時，這種巨大的腦力勞動會導致科學家所說的「認知超載」或「精神超載」。
尋找通用定義
研究人員仍在努力提出一個跨越與腦力負荷相關的學科的通用定義，包括心理學、管理學和認知科學。對某些人來說，它對應於個人的概念 能力有限 處理資訊－注意力資源的「蓄水池」。對其他人來說，它指的是注意力資源的管理並專注於 手頭任務的要求. 在眾多之中 提議的定義，腦力負荷可以定義為個人在執行任務時投入的精力，作為可用資源和任務特徵的函數。
在神經科學、認知心理學和人體工學（涉及人類與其工作之間關係的科學學科）中，腦力負荷的研究特別涉及所謂的安全關鍵應用。
當認知成本超過可用資源時，結果可以是 “無意識耳聾”.
產生的超載加劇了發生事故的風險。在航空、航太、國防和醫學等領域，結果可能是災難性的——例如，當飛行員在惡劣的天氣條件下著陸時。
雖然實驗室研究增進了我們對特定任務期間大腦功能的了解，但評估個人在日常生活中遇到的複雜工作環境中的表現和精神負荷也很重要。神經人體工學學科創立於 20 世紀末，匯集了神經科學、人體工學和工程學的方法和工具。它被定義為 研究人腦與工作、日常生活表現的關係。一個例子是外科醫生大腦活動的測量，對他們來說 腦力負荷增加可能會導致錯誤並對錶現產生不利影響.
如何研究腦力負荷？
沒有任何單一的工具或方法可以完整地描述個人如何回應特定任務。結合的方法 來自多個感測器或測量的數據 可以更準確可靠地即時估算腦力負荷。在不斷變化的環境（照明、溫度、噪音等波動）或需要適應情況的環境（不適、技術事件等）中更是如此。
自我評估問卷可用於收集人們對他們正在執行的任務的看法。例如，透過結合多維評估程序， NASA-TLX 問卷 提供任務期間或之後的整體心理負荷分數。它是基於六個主觀領域分數（從 0 到 100）的加權平均值。這些都是：
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心理需求：心理活動水準。
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體力需求：體力活動量。
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時間需求：在給定時間內完成任務的壓力感。
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績效：任務目標的達成程度。
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努力：涉及的努力量。
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挫敗感：完成任務時的不滿情緒。
分析單一任務的表現也有助於估計腦力負荷。例如，如果任務要求增加，更頻繁的錯誤或資訊處理速度的降低可能表示精神負擔更高。在雙重認知運動任務的情況下（開車時打電話， 騎自行車或步行時找到方向……），與單獨執行這兩個任務相比，共享由此創建的資源可能會導致效能下降。
神經工效學也提出整合客觀措施來評估腦力負荷 使用多種技術 在隨時間變化的環境中－工作場所、教室、醫院、高速公路等。例如，眼球追蹤分析可以透過測量個人的注意力集中在哪裡來提供有關精神負荷的資訊。心率及其變異性、皮膚電活動甚至便攜式腦部造影等生理測量可以提供精神負荷的特定神經生理學指標。
大腦前額葉皮質是關鍵指標
腦力負荷特別表現在前額葉皮質，該區域是人類在過去幾百萬年中經歷了最大發展的大腦區域。我們大腦的這一部分與 認知控制，監督和管理決策過程的機制。它涉及衝突解決、錯誤檢測和抑制，旨在保證與任務要求和不可預見事件相關的足夠的表現水平，同時保持可接受的認知成本。
測量前額葉皮質的活化可以提供有關所調動的資源數量的資訊。事實上，困難的任務或需要持續關注的任務會導致 前額葉皮質和相關大腦網路的活化更加明顯.
這種情況也會發生在複雜環境中要求體力消耗的情況下，例如在騎自行車的交通情況下，每個騎車人單獨行動，權衡每個選擇的成本和收益。在這種身體和認知雙重任務的情況下， 速度選擇決策 是認知控制的。
管理負載
在嚴苛的環境中，我們的精神負荷可能會在各種外在和內在因素的影響下改變。那麼，我們該如何面對眾多需要關注的因素呢？具體建議如下：
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概述所有需要完成的任務並確定其優先順序。這允許建立一系列要按順序完成的任務，並擱置不重要的任務。
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每項任務應對應 20 分鐘左右的具體短期目標。
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根據手邊的任務調整工作時間。這可以讓您有效地管理腦力負荷並減少分散注意力的干擾。
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始終給自己足夠的恢復時間（閱讀、運動等）。
應用神經人體工學原理可以為管理腦力負荷提供個人化且有效的解決方案。研究仍然非常重要，特別是在考慮人們處理資訊和與環境互動的個人方式時。在這方面， 使用人工智慧方法 從多次測量中提取資訊是一種持續評估從事某項任務的個人的心理負荷的有趣方法。
史蒂芬·佩雷, 運動生理學/神經科學綜合大學教授， EuroMov 運動數位健康研究中心主任， 蒙彼利埃大學
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