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01 理论名称
匹配理论
02 理论内涵
匹配理论一般指认知匹配理论。认知匹配理论 (Cognitive Fit Theory, 简称“CFT”) 是1991年由Vessey在认知心理学和信息处理理论的基础上作为一种研究范式提出的, 其核心观点是问题表征与任务类型的匹配关系影响了解决问题的绩效。
作为信息系统领域最有代表性的匹配理论之一, 自提出之初, 认知匹配理论主要被国外学者应用于信息获取、信息评价等简单的信息处理任务, 后续相继在信息检索、风险决策、绩效判断等相对复杂的任务, 以及会计信息决策支持系统、计算机编程和软件维护、空间决策支持系统、系统需求建模等专业领域得到了验证, 并且发展演化出多个理论模型, 积累了丰硕的研究成果。虽然国内已有零星的研究应用了认知匹配理论, 但多数集中在会计信息系统领域, 未见对认知匹配理论进行系统性介绍的文献, 且学界对理论名称的翻译也不一致, 出现了“认知适配理论”、“认知适应理论”和“认知匹配理论”等多个版本。除了在上述领域外, 在现代教育、智能医疗等系统的信息交互设计、游戏的虚拟现实模拟以及互动广告投放等众多领域, 认知匹配理论也有广阔的应用前景。认知匹配理论的三大经典模型———认知匹配基础模型、认知匹配扩展模型、认知匹配分布式模型。
认知匹配理论的发展大体上可以划分为认知匹配基础模型、认知匹配扩展模型、认知匹配分布式模型3个阶段。
认知匹配基础模型只考虑了任务特征与问题表征的匹配对解决问题的绩效的影响, 适用于解决问题者认知负荷较轻的常规信息处理任务。在应用认知匹配基础模型时应注意根据需要完成的任务选择可能匹配的问题表征方式, 操控解决问题的绩效的一个维度再测量另一个维度, 以及采用多元匹配关系描述问题表征与任务间的匹配状况。
03 理论应用场景与解决问题
认知匹配扩展模型进一步兼顾了解决问题者个体和环境因素对解决问题的绩效的作用, 适用于需要消耗解决问题者更多认知资源或造成更大的认知负荷的专业应用领域。在应用认知匹配扩展模型时需注意借助理论研究明晰模型扩展的边界和有效性, 并且以任务为核心考察扩展模型的匹配关系。
认知匹配分布式模型通过构建分布式问题表征系统和分布式任务表征系统, 对认知匹配理论的基本研究框架进行了进一步的解构和发展, 适用于需要同时研究认知过程和解决问题的绩效的高度专业化应用领域。在应用认知匹配分布式模型时需注意综合运用多种测量方法。
04 参考文献
[1]雷晶,袁勤俭,刘影.认知匹配理论的演化评述[J].现代情报,2018,38(10):152-156+177.
05 相关范文
[1]陈驰茵,翁灵双.雇佣身份多样性情境下的员工工作场所包容感:匹配理论视角下的形成机制研究[J].中国人力资源开发,2021,38(08):6-20.DOI:10.16471/j.cnki.11-2822/c.2021.8.001.
[2]罗英姿,陈尔东.基于人与环境匹配理论的高校毕业生职业发展评价体系构建[J].高等教育研究,2021,42(03):70-78.
[4]雷晶,袁勤俭,刘影.认知匹配理论的演化评述[J].现代情报,2018,38(10):152-156+177.
[5]罗凌峰,彭新育.合同匹配理论中的可观测替代模型[J].中国人口·资源与环境,2017,27(S1):195-202.
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