1980년대 교육 심리학자 존 스웰러(John Sweller)는 인지 부하 이론(Cognitive Load Theory, CLT)을 제안했습니다. CLT는 우리가 새로운 것을 배울 때 작업 기억(working memory)이 얼마나 많은 부담을 받는지를 설명하는 이론으로 우리의 작업 기억은 용량과 지속 시간에 한계가 있기 때문에, 한 번에 너무 많은 정보를 처리하려 하면 쉽게 지쳐 버리거나 이해가 어려워집니다. 그래서 학습 자료나 교육 설계는 이 인지 부하를 고려해 설계하는 것이 중요합니다.

예전에는 인지 부하를 단순히 ‘과제의 난이도’로 여겼지만, 지금은 학습자가 실제로 느끼는 부담을 중심으로 이해하고 있습니다. 대표적인 측정 도구로는 NASA-TLX가 널리 쓰이고 있습니다.

또한, 인지 심리학자 산드라 마샬(Sandra Marshall)은 ICA(Index of Cognitive Activity)라는 지표를 개발했습니다. 이 지표는 시선 추적기를 이용해 동공 크기의 변화를 분석하는 방식으로, 눈의 미세한 반응을 통해 우리가 얼마나 많은 정신적 노력을 쓰고 있는지 객관적으로 파악할 수 있게 합니다.

동공(pupil)은 눈 한가운데에 있는 까만 구멍처럼 보이는 부분입니다. 사실 이곳은 검은색이 아니라 투명한 통로인데, 눈 속이 어두워서 검게 보입니다. 동공의 크기는 상황에 따라 달라지며 보통 약 2~8mm 정도로 변합니다. 이 크기를 조절하는 것은 동공을 둘러싼 홍채(iris)라는 눈의 색깔 있는 부분으로 2가지 주요 근육이 있습니다.

• 홍채 조임근: 동공을 줄이는 역할을 합니다. 이 근육이 수축하면 동공이 작아지는데, 이는 빛이 강할 때 눈을 보호하기 위해 일어납니다. 이를 동공 빛 반응(PLR)이라고 부릅니다. 또, 가까운 물체를 볼 때도 동공이 줄어드는데, 이를 동공 근접 반응(PNR)이라 합니다.

• 홍채 확장근: 반대로 동공을 키우는 역할을 합니다. 이 근육이 당겨지면 동공이 커지는데, 이는 주로 교감 신경계에 의해 조절됩니다. 덕분에 우리가 놀라거나, 흥분하거나, 정신적으로 집중해야 할 때 동공이 커지는 현상이 나타나는데, 이를 심리감각적 동공 반응(PPR)이라고 합니다.

1960년대 초, 심리학자 헤스(Hess)와 폴트(Polt)는 사람들에게 난이도가 다른 암산 문제를 풀게 하면서 동공 변화를 관찰했습니다. 결과는 문제가 어려워질수록 동공이 더 크게 확장 되었습니다. 이 연구는 동공 크기가 단순히 빛의 변화 때문만이 아니라, 뇌가 얼마나 많은 인지적 노력을 기울이고 있는지를 보여주는 지표가 될 수 있음을 밝힌 계기가 되었습니다. 비슷한 시기에 카네만(Kahneman)과 비티(Beatty)도 기억 실험을 통해 같은 패턴을 발견했습니다. 기억해야 할 숫자가 많아질수록 동공이 더 커졌던 겁니다. 이후 많은 연구자들은 독서, 시각 과제, 문제 해결 등 다양한 상황에서 이 현상을 과학적으로 입증해 왔습니다.

오늘날 기술 발전 덕분에 시선 추적기를 통해 동공 확장을 손쉽게 연구할 수 있습니다. 최근의 기기들은 비교적 저렴하면서도 정밀도가 뛰어나, 동공 크기의 미세한 변화를 감지할 수 있습니다. 특히 다른 눈 움직임과 달리 동공은 천천히 반응하는 특성을 가지고 있어서, 너무 높은 빈도의 측정 장비가 없어도 충분히 연구가 가능합니다. 물론, 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 위해서는 몇 가지 주의할 점이 있습니다.

• 빛의 영향: 동공은 빛 변화에도 민감하므로, 실험 환경의 밝기를 일정하게 유지해야 합니다.

• 참가자 상태: 약물 복용이나 신경학적 이상(예: 제3뇌신경 마비)은 동공 반응에 영향을 줄 수 있으므로 참가자를 적절히 선별해야 합니다.

• 분석 기준: 자극에 따른 동공 크기 변화와 반응 속도를 정확히 분석하려면, 각 참가자에 대한 기준선 데이터를 설정하는 과정이 필요합니다.

1  Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.

2  Hart, S.G., & Staveland, L.E. (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research. Advances in Psychology, 52, 139-183.

3  Marshall, S.P. (2002). The Index of Cognitive Activity: Measuring Cognitive Workload. In Proceedings of the IEEE 7th Conference on Human Factors and Power Plants (Scottsdale, AZ:IEEE), 5-9.

4  Mathot, S. (2018). Pupillometry: Psychology, Physiology, and Function. Journal of Cognition, 1(1), 16.

5  Hess, E.H., & Polt, J.M. (1964). Pupil size in relation to mental activity during simple problem-solving. Science, 143, 1190-1192.

6  Kahneman, D., & Beatty, J. (1966). Pupil diameter and load on memory. Science, 154, 1583-.

7  Rudmann, D.S., McConkie, G.W., & Zheng, X.S. (2003). Eye Tracking in Cognitive State Detection for HCI. In Proceedings of the 5th International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI’03). ACM, New York, NY, USA, 159-163.