Sedíš před třemi obrazovkami. Na jedné ti běží náhled bezpečnostního incidentu, na druhé analyzuješ síťový provoz, na třetí máš otevřenou dokumentaci. V jednom tabu prohlížeče hledáš postup, jak sestavit proof of concept k čerstvě zjištěné zranitelnosti – protože bez něj to nikdo nebude brát vážně. Ve sluchátkách ti zní hlas projektového manažera ze schůzky, na kterou jsi zřejmě vůbec nemusel být – protože se tam už dvacet minut někdo s někým hádá o prioritu, kterou stejně neovlivníš. Poznámky z posledního stand-upu jsi měl někde pod rukou, ale nejspíš zmizely pod záložkami. A taky jsi měl být už dávno na obědě – jenže víš, že to zase budeš dohánět večer. A v noci se stejně pořádně nevyspíš, protože se ti hlavou budou honit všechny ty otevřené smyčky. Tak se odměníš aspoň čokoládou. I když víš, že bys neměl.
Když se mluví o pracovní zátěži, často se rozlišují její různé podoby – emoční, organizační, tělesná. Méně často se přitom klade důraz na zátěž kognitivní, i když právě ta často určuje, jak zvládnutelná celková situace působí. Mnoho situací, které lidé popisují jako náročné, souvisí méně s jejich obsahem a více s tím, jak obtížné je je mentálně udržet, třídit, rozhodovat se nebo se soustředit. Pocit zahlcení pak nemusí znamenat přemíru práce, ale spíš to, že úkoly nelze dobře strukturovat, předvídat nebo mezi nimi rozlišit, co je důležité. Když se k tomu přidá neustálé přepínání mezi činnostmi nebo tlak na okamžité reakce, bývá vyčerpání spojeno spíš s pozorností než se samotným úsilím.
To, že lidská kognitivní kapacita má své limity, „není třeba dokazovat“ – každý je občas zažil. Právě proto může být užitečné dívat se na kognitivní zátěž jako na praktické východisko. Je to oblast, kterou lze do určité míry ovlivnit – například tím, jak je uspořádané pracovní prostředí, jak fungují nástroje nebo jak jsou formulována očekávání. A také jde často o první rovinu, kde se začnou projevovat známky přetížení – potíže se soustředěním, zpomalené rozhodování, častější chybovost. Pokud se jim věnuje pozornost včas, může to pomoci předejít hlubším formám vyčerpání, které už zasahují i emoce nebo tělo.
Není to selhání jednotlivce – je to předvídatelný důsledek prostředí, které nepočítá s limity lidské mysli. A právě proto je čím dál víc odborníků unavených, zahlcených a odpojených.
V celém tomto komplexním obraze jsme se rozhodli zaměřit na jednu specifickou složku: kognitivní zátěž. Ne proto, že by ostatní dimenze nešly ovlivnit – ale protože právě zde existuje dostupný rámec, konkrétní principy a možnost začít u návrhu prostředí, nástrojů a procesů. Cognitive Load Theory (CLT) nám pomáhá rozpoznat, kde přetěžujeme, kde lze zjednodušit, a kde návrh místo pomoci situaci zhoršuje.
V době, kdy technologie běží vpřed závratným tempem, naše kognitivní schopnosti zůstávají víceméně stejné jako v době, kdy se naši předci snažili zapamatovat si cestu k vodnímu zdroji. A právě CLT – teorie kognitivní zátěže – přináší jednoduché, ale zásadní poznání: jestli chceme být chytřejší, musíme navrhovat chytřeji.
Kognitivní architektura a zátěž pracovní paměti
Cognitive Load Theory (CLT) je teorie vycházející z poznatků o lidské kognitivní architektuře, která je podle Johna Swellera relativně neměnná a evolučně stabilní. Jinými slovy — lidský mozek dnes funguje velmi podobně jako mozek našich předků. Technologie se mění, ale základní principy zpracování informací zůstávají stejné [1, s. 32].
Tuto architekturu lze chápat jako přirozený informační systém, jehož fungování popisuje pět základních principů [1, s. 33–34]:
- Princip informačního úložiště (information store principle): Klíčovou roli hraje dlouhodobá paměť, která má prakticky neomezenou kapacitu. Právě v ní sídlí tzv. schémata — strukturované znalosti a zkušenosti, bez nichž bychom nemohli ani číst.
- Princip přebírání a reorganizace (borrowing and reorganizing principle): Většina poznatků v dlouhodobé paměti je převzata od jiných lidí — prostřednictvím pozorování, čtení nebo naslouchání, nikoli objevováním zcela nového.
- Princip náhodnosti jako geneze (randomness as genesis principle): Nové poznatky vznikají náhodným generováním kroků a jejich testováním. Tento princip — analogický genetickým mutacím — vstupuje do hry ve chvíli, kdy neexistuje žádné vhodné schéma v paměti.
- Princip úzkých limitů změny (narrow limits of change principle): Naše pracovní paměť je extrémně omezená — zvládne pouze 3–4 nové prvky najednou [1, s. 34, dle Cowana, 2001]. A bez opakování je udržíme jen několik sekund [1, s. 34, dle Peterson a Petersonová, 1959].
- Princip environmentální organizace a propojení (environmental organizing and linking principle): Pracovní paměť ale není odkázaná jen na nová data. Dokáže aktivovat známé informace z dlouhodobé paměti, a tím výrazně rozšířit svou efektivitu — pokud je prostředí dobře navrženo.
Sweller shrnuje, že každý návrh výukového nebo technologického prostředí by měl vycházet z těchto principů. Ignorování omezené kapacity pracovní paměti vede k přetížení, neefektivitě a selhání kognitivního zpracování. Právě proto je podle CLT nutné systematicky snižovat nadbytečnou kognitivní zátěž a zároveň podporovat strukturované učení a rozhodování [1, s. 34–35].
Typy kognitivní zátěže: Která vás zbytečně brzdí?
Jakmile pochopíme, jak náš mozek zpracovává informace, musíme si položit další otázku: Co všechno ho může přetížit? Podle verze CLT, kterou představili Chen, Woolcott a Sweller [2], existují dvě základní složky kognitivní zátěže:
- Intrinsická zátěž je dána samotnou povahou učiva nebo úkolu — tedy kolik vzájemně propojených informací musí pracovní paměť zpracovávat najednou. Tento objem označujeme jako element interactivity.
- Extraneous zátěž je naopak způsobena tím, jak jsou informace prezentovány — například pokud jsou instrukce rozděleny do různých nepropojených zdrojů, nejasně formulovány nebo zbytečně opakovány [2, s. 295–296, cit. dle Kalyuga, 2011].
- Germane zátěž představuje mentální úsilí věnované pochopení a vytváření schémat v dlouhodobé paměti. Tento typ zátěže je žádoucí a měl by být aktivně podporován vhodným návrhem prostředí [4, s. 1].
Ale pozor — germane load není samostatnou složkou, jak upozorňují současné formulace CLT. Jde spíše o efektivní přerozdělení pracovní kapacity — tedy o to, že uživatel věnuje svou omezenou pozornost podstatným aspektům úkolu, místo aby ji plýtval na zbytečné nebo rušivé prvky [3, s. 264].
Právě z tohoto důvodu je při návrhu uživatelského rozhraní nebo workflow klíčové nejen minimalizovat extraneous zátěž, ale také aktivně podporovat hlubší kognitivní zapojení — aby se mozek mohl věnovat tomu, na čem skutečně záleží.
Efekty CLT: Co funguje, když návrh pracuje s mozkem, ne proti němu
Cognitive Load Theory není jen o teoriích z učebnic kognitivní psychologie. Její skutečná síla spočívá v tom, že dokáže formovat praktický návrh prostředí, které respektuje limity lidského zpracování informací — ať už jde o rozhraní, úkoly nebo podporu rozhodování. Následující přehled ukazuje, jaké kognitivní efekty byly identifikovány výzkumem a jak je můžeme přetavit do konkrétních návrhových principů.
Efekt úloh bez cíle (goal-free effect) [2, s. 297]
Začátečník, který dostane přesně definovaný úkol (např. „vypočítej úhel x“), má tendenci používat means-ends analýzu — tedy hledat sérii kroků vedoucích k cíli. Tento přístup je ale náročný, protože vyžaduje zpracování mnoha prvků zároveň, což přetěžuje pracovní paměť. Naopak úlohy bez jasného cíle (např. „najdi co nejvíce vypočitatelných úhlů“) umožňují postupné zpracování informací a tím nižší kognitivní zátěž.
Designové doporučení: Začátečníkům nabízíme volnější zadání. Důraz je na pochopení struktury problému, ne výkon za každou cenu.
Efekt řešených příkladů (worked example effect) [2, s. 297]
Studium kompletně vyřešených úloh pomáhá začátečníkům lépe pochopit strukturu úkolů a přenést si znalosti do dlouhodobé paměti pomocí principu převzetí a reorganizace. Vyhnou se tím zbytečnému „tápání“, které zvyšuje extraneous load. Důležitá je však kvalita příkladu — příliš komplikovaný nebo triviální příklad může být kontraproduktivní.
Designové doporučení: Poskytněte testerům vzorové scénáře nebo příklady postupů, které mohou sloužit jako referenční rámce.
Efekt doplňovacích úloh (problem completion effect) [2, s. 297–298]
Zde už není příklad kompletní — uživatel dostává částečně vyřešený úkol, který má dokončit. Díky tomu je snížena kognitivní zátěž, protože část řešení je předem dána, a mozek se může soustředit na klíčové prvky.
Designové doporučení: Nabízejte možnost doplňovat částečně připravené výstupy — checklisty, skripty, koncepty zpráv. Uživatelé se tak vyhnou zbytečné duplikaci práce.
Efekt rozdělené pozornosti (split-attention effect) [2, s. 298]
Když je uživatel nucen rozdělit pozornost mezi více zdrojů — například text a schéma umístěné na různých místech — dochází k mentálnímu přetížení. Pokud informace nelze pochopit samostatně, jejich integrace výrazně zvyšuje extraneous load.
Designové doporučení: Propojujte informace vizuálně či prostorově. Text přímo ve schématu je lepší než popis pod obrázkem.
Efekt redundantních informací (redundancy effect) [2, s. 298]
Méně je někdy více. Pokud uživatel dostává stejné informace vícekrát — například čtený text, který je zároveň psán na obrazovce, nebo ilustrace, které nic nového nepřinášejí — dochází k zbytečnému zatížení paměti.
Designové doporučení: Vyhněte se zbytečnému opakování téhož obsahu v různých modalitách. Odstraňte ilustrace a dekorace, které nenesou informační hodnotu.
Efekt modality (modality effect) [2, s. 299]
Pracovní paměť má víc kanálů — vizuální a sluchový. Pokud rozdělíme informaci mezi ně, zvýšíme kapacitu zpracování. Například graf doplněný mluveným komentářem je účinnější než ten samý doplněný popiskem.
Designové doporučení: Využívejte kombinaci obrazu a zvuku. Hlasový komentář místo psaného textu může zlepšit pochopení — ale pozor na nadbytečné opakování (viz efekt redundantních informací).
Efekt pomíjivých informací (transient information effect) [2, s. 299–300]
Některé informace mizí — jako mluvený text nebo animace bez možnosti návratu. Pokud jsou navíc složité, uživatel je nestihne zpracovat. To vede k nepochopení.
Designové doporučení: Nabízejte statické a trvalé formáty informací. Umožněte zastavení, opakování a segmentaci složitých úseků.
Efekt představivosti (imagination effect) [2, s. 300]
Někdy je lepší si něco představit, než to vidět. Mentální simulace aktivují hlubší poznávací procesy. Tento efekt je zvlášť silný, pokud je nutné chápat vzájemné vztahy více prvků současně.
Designové doporučení: Zařaďte výzvy typu: „Představ si, jak bys postupoval v této situaci.“ Efekt je silnější u zkušenějších uživatelů.
Efekt izolovaných prvků (isolated elements effect) [2, s. 300]
Komplexní úlohu je vhodné nejprve rozdělit na jednodušší části, které lze zvládnout samostatně. Až poté je propojit. Pomáhá to zejména začátečníkům.
Designové doporučení: Umožněte přístup ke krokovému nebo celkovému zobrazení dle úrovně uživatele.
Efekt obrácené expertízy (expertise reversal effect) [2, s. 300]
Co pomáhá nováčkům, může rušit pokročilé. Například řešené příklady nebo podrobné nápovědy už nejsou přínosem, ale přítěží. Tento efekt je úzce propojen s předchozím efektem redundancy.
Designové doporučení: Umožněte personalizaci prostředí — např. pokročilí uživatelé si mohou skrýt nápovědu nebo přejít do „expert módu“.
Efekt postupného ubývání podpory (guidance fading effect) [2, s. 300–301]
Jak uživatel získává zkušenosti, měla by se míra podpory snižovat — od vyřešených příkladů přes doplňování až k samostatné práci. Dynamický přechod od vedení k nezávislosti je klíčem k efektivnímu rozvoji.
Designové doporučení: Navrhujte prostředí, kde lze postupně ubírat oporu — s možností přepínat úroveň podpory podle potřeby.
Efekt interaktivity prvků (element interactivity effect) [2, s. 301–302]
Efektivita všech předchozích efektů závisí na tom, kolik prvků musí být zpracováno současně. Pokud je interaktivita nízká (např. jednoduché úkoly), vedení není třeba. Pokud je vysoká, potřebujeme víc podpory.
Designové doporučení: Při návrhu posuď míru propojenosti informací. Tam, kde je vysoká, nabídni pomoc; kde je nízká, umožni uživateli pracovat samostatně.
Efekty Cognitive Load Theory mohou na první pohled působit jako pevná mapa. Snížit extraneous load, zvýšit germane load, a výkon poroste. Jenže jakmile se přesuneme z prostředí výukového modulu do reálné praxe — například do testovacího nástroje nebo analytického dashboardu — mapa přestává odpovídat terénu.
V teorii například skvěle funguje efekt modality. Pokud rozdělíme informaci mezi zrak a sluch, zapojíme dva nezávislé kanály pracovní paměti, a tím snížíme její zatížení. Tento efekt pravděpodobně souvisí s modelem pracovní paměti Alana Baddeleye, podle kterého existují oddělené komponenty pro zrakově-prostorové a sluchově-verbální zpracování informací — vizuálně-prostorový náčrtník a fonologická smyčka [5]. Tato strukturální oddělenost by mohla vysvětlovat, proč rozdělení informací mezi zrak a sluch vede ke snížení kognitivní zátěže — jak předpokládá tzv. efekt modality v rámci Cognitive Load Theory.
Ještě předtím však Shams a Seitz ukazují, že lidské učení je ve své přirozené podobě převážně multisenzorické — tedy že spontánně kombinujeme zrakové, sluchové, a často i další smyslové vstupy. Právě tato komplexnost přispívá k hlubšímu pochopení a lepšímu zakotvení poznatků. Jak autoři uvádějí [6]:
„multisenzorické tréninkové protokoly mohou lépe přiblížit přirozené podmínky a jsou efektivnější pro učení“ („multisensory training protocols can better approximate natural settings and are more effective for learning“, s. 411).
Zároveň však upozorňují, že přínos multisenzorického zpracování není automatický. Klíčovou roli hraje kongruence — tedy shoda mezi jednotlivými modalitami. Pokud jsou vstupy nekoordinované nebo protichůdné, může se výhoda proměnit ve slabinu. Uživatel je pak zatížen potřebou řešit smyslový nesoulad, což narušuje zpracování i rozhodování [6].
„multisenzorická podpora je omezena předchozí shodou informací přicházejících z různých smyslů“ („multisensory facilitation is limited by preexisting congruencies of information coming from the different senses“, s. 415).
Ještě komplexněji se tímto tématem zabývá Charles Spence [7]. Ve své přehledové studii ukazuje, že smyslové vstupy spolu neinteragují pouze mechanicky, ale i asociativně — tedy na základě naučených nebo vrozených propojení mezi modalitami. Například vysoké tóny jsou spontánně spojovány se světlejšími barvami, ostré tvary bývají vnímány jako nepříjemné. Tato tzv. crossmodal correspondences podle autora představují [7]:
„tendenci určitého znaku nebo vlastnosti v jednom smyslovém módu být přiřazována k určitému znaku v módu jiném“ (“the tendency for a feature or attribute in one sensory modality to be matched with one from another sensory modality”, s. 971).
Správné využití těchto odpovídajících vztahů může usnadnit orientaci a zvýšit intuitivnost rozhraní. Pokud ale návrh tyto souvislosti ignoruje — například když vizuální prvek a zvukový signál nejsou v souladu — může vzniknout kognitivní konflikt. Uživatel je pak nucen řešit, kterému vstupu věřit, což v časově kritických situacích, jako je rozpoznání bezpečnostního incidentu, může znamenat fatální zdržení. Spence sám upozorňuje, že [7]:
„tyto odpovídající vztahy mezi modalitami mohou ovlivnit očekávání uživatele i jeho výkon — zvláště v prostředích s časovým tlakem“ (“crossmodal correspondences can affect user expectations and performance, especially in time-pressured environments”, s. 988).
CLT zároveň téměř výhradně pracuje s kognitivním profilem jednotlivce. Jenže reálná práce v doméně, jako je kyberbezpečnost, je sdílená, distribuovaná, týmová. Rozhodnutí vznikají v kontextu spolupráce, často neformálně a v nehierarchických strukturách. Efekty jako split-attention nebo redundancy zde nemusí fungovat lineárně, protože část zátěže přebírá tým nebo technologie. A to není chyba teorie — to je její přirozené omezení.
Je proto užitečné brát CLT ne jako systém přesných návodů, ale spíš jako citlivý rámec. Rámec, který nám pomáhá odhalit, kde přetěžujeme uživatele informacemi, kde nerozlišujeme mezi nutným a zbytečným, kde vytváříme podmínky, které mozek vnímá ne jako výzvu, ale jako kognitivní past. A právě tehdy, když se teorie potká s kontextem, může skutečně přinést změnu.
Závěr
Kyberbezpečnost jako profesní oblast je charakteristická vysokým tempem, informační komplexitou a nutností rozhodovat se pod tlakem. Tyto faktory vytvářejí prostředí, kde kognitivní zátěž významně ovlivňuje nejen výkonnost, ale i chybovost a duševní pohodu pracovníků.
Například kyberbezpečnostní testování není jen o spuštění nástrojů nebo identifikaci technických zranitelností. Je to prostředí s vysokou informační hustotou, neustálým přepínáním mezi systémy, metodikami a reporty – a s nutností činit rozhodnutí často bez úplných nebo jednoznačných dat. Právě proto zde kognitivní zátěž nehraje vedlejší roli, ale zásadně ovlivňuje výkon, přesnost i celkovou odolnost testera vůči chybám a vyčerpání.
Teorie kognitivní zátěže v tomto kontextu nenabízí jednoduché návody, ale může pomoci rozpoznat, kde zahlcujeme pozornost, kde přetěžujeme pracovní paměť, nebo kde se podpůrné nástroje samy stávají zdrojem chaosu. Pokud ji dokážeme aplikovat citlivě a kontextově – se znalostí konkrétního pracovního prostředí a kognitivní dynamiky testerů – může být užitečným rámcem pro návrh udržitelnějších pracovních podmínek.
Ve světě, kde technické testy probíhají pod časovým tlakem a lidská pozornost má omezený rozsah, rozhoduje každé zjednodušení, které pomůže testerovi udržet soustředění na podstatné. A právě tam, kde nástroje nestačí samy o sobě, může dobře navržený pracovní kontext rozhodnout o tom, zda odborník zachytí kritickou zranitelnost – nebo ji přehlédne zahlcen dalším otevřeným oknem.
Zdroje
[1] SWELLER, John. Cognitive Load Theory and the Use of Educational Technology. Educational Technology, 2008, 48(1), s. 32–35. http://dx.doi.org/10.1007/s11423-019-09701-3
[2] CHEN, O., WOOLCOTT, G. a SWELLER, J. Using cognitive load theory to structure computer‐based learning including MOOCs. Journal of Computer Assisted Learning, 2017, 33(4), s. 293–305. https://doi.org/10.1111/jcal.12188
[3] SWELLER, J., VAN MERRIËNBOER, J. J. G. a PAAS, F. Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 2019, 31(2), s. 261–292. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5
[4] Cognitive Load Theory: A Guide to Applying CLT to Your Teaching. Office of Educational Improvement, Medical College of Wisconsin, 2022. Dostupné z: https://www.mcw.edu/education/academic-affairs/oei/faculty-quick-guides
[5] BADDELEY, Alan D. Working memory. Science, 1992, 255(5044), s. 556–559. https://doi.org/10.1126/science.1736359
[6] SHAMS, Ladan a SEITZ, Aaron R. Benefits of multisensory learning. Trends in Cognitive Sciences, 2008, 12(11), s. 411–417. https://doi.org/10.1016/j.tics.2008.07.006
[7] SPENCE, Charles. Crossmodal correspondences: A tutorial review. Attention, Perception, & Psychophysics, 2011, 73(4), s. 971–995. https://doi.org/10.3758/s13414-010-0073-7