Cognitive load theory has been a major influence for the field of educational psychology. One of the main guidelines of the theory is that extraneous cognitive load should be reduced to leave sufficient cognitive resources for the actual learning to take place. In recent years, research regarding various design factors, in particular from the field of digital and online learning, have challenged this assumption. Interactive learning media, immersion, disfluency, realism, and redundant elements constitute five major challenges, since these design factors have been shown to induce task-irrelevant cognitive load, i.e., extraneous load, while still promoting motivation and learning. However, currently there is no unified approach to integrate such effects into cognitive load theory. By including aspects of constructive alignment, an approach aimed at fostering deep forms of learning in order to achieve specific learning outcomes, we devise a strategy to balance cognitive load in digital learning. Most importantly, we suggest considering both the positive and negative effects on cognitive load that certain design factors of digital learning can cause. In addition, a number of research results highlight that some types of positive effects of digital learning can only be detected using a suitable assessment method. This strategy of aligning cognitive load with desired learning outcomes will be useful for formulating theory-guided and empirically testable hypotheses, but can be particularly helpful for practitioners to embrace emerging technologies while minimizing potential extraneous drawbacks.

认知负荷理论一直对教育心理学领域产生重大影响。该理论的主要指导原则之一是应减少外部认知负荷，以便为实际学习的发生留下足够的认知资源。近年来，关于各种设计因素的研究，特别是来自数字和在线学习领域的研究，已经挑战了这一假设。交互式学习媒体、沉浸感、不流畅、现实主义和冗余元素构成了五个主要挑战，因为这些设计因素已被证明会诱发与任务无关的认知负荷，即外来负荷，同时仍能促进动机和学习。然而，目前还没有统一的方法将这些影响整合到认知负荷理论中。通过包括建设性对齐的方面，一种旨在培养深度学习形式以实现特定学习成果的方法，我们设计了一种策略来平衡数字学习中的认知负荷。最重要的是，我们建议考虑数字学习的某些设计因素可能对认知负荷产生的积极和消极影响。此外，一些研究结果强调，只有使用合适的评估方法才能检测到数字学习的某些类型的积极影响。这种将认知负荷与期望的学习结果保持一致的策略将有助于制定理论指导和经验可检验的假设，但对于从业者采用新兴技术同时最大限度地减少潜在的外来缺点特别有帮助。我们设计了一种策略来平衡数字学习中的认知负荷。最重要的是，我们建议考虑数字学习的某些设计因素可能对认知负荷产生的积极和消极影响。此外，一些研究结果强调，只有使用合适的评估方法才能检测到数字学习的某些类型的积极影响。这种将认知负荷与期望的学习结果保持一致的策略将有助于制定理论指导和经验可检验的假设，但对于从业者采用新兴技术同时最大限度地减少潜在的外来缺点特别有帮助。我们设计了一种策略来平衡数字学习中的认知负荷。最重要的是，我们建议考虑数字学习的某些设计因素可能对认知负荷产生的积极和消极影响。此外，一些研究结果强调，只有使用合适的评估方法才能检测到数字学习的某些类型的积极影响。这种将认知负荷与期望的学习结果保持一致的策略将有助于制定理论指导和经验可检验的假设，但对于从业者采用新兴技术同时最大限度地减少潜在的外来缺点特别有帮助。我们建议考虑数字学习的某些设计因素可能对认知负荷产生的积极和消极影响。此外，一些研究结果强调，只有使用合适的评估方法才能检测到数字学习的某些类型的积极影响。这种将认知负荷与期望的学习结果保持一致的策略将有助于制定理论指导和经验可检验的假设，但对于从业者采用新兴技术同时最大限度地减少潜在的外来缺点特别有帮助。我们建议考虑数字学习的某些设计因素可能对认知负荷产生的积极和消极影响。此外，一些研究结果强调，只有使用合适的评估方法才能检测到数字学习的某些类型的积极影响。这种将认知负荷与期望的学习结果保持一致的策略将有助于制定理论指导和经验可检验的假设，但对于从业者采用新兴技术同时最大限度地减少潜在的外来缺点特别有帮助。