2017, Vol. 15引用本文 |
| 样例启动对中学生创造性科学问题提出能力的影响 |
2. 青少年网络心理与行为教育部重点实验室，武汉 430079;
3. 华中师范大学心理学院，武汉 430079
20世纪50年代，在美国心理学家Guilford的倡导下，创造力开始得到心理学家的广泛重视。自此，创造力的研究逐渐繁荣并获得丰硕的研究成果。今天，创造力已成为培育21世纪人才核心素养的重要目标。创造性科学问题提出能力（creative scientific problem finding ability, CSPF）是科学创造力与问题提出的有机结合，是指根据一定的目的与问题情境，运用已有知识和经验，在独特地、新颖地、且有价值地（或恰当地）提出并表达科学问题的过程中，所表现出来的智能品质或能力（Hu, Shi, Han, Wang, & Adey, 2010; 刘春晖, 林崇德, 2015）。该能力体现在针对任务所能提出问题的数量，问题所涉及的广度，以及问题的新颖性等方面（韩琴, 胡卫平, 贾小娟, 2013）。
样例启动是结构良好领域（如数学、物理等）知识的有效学习方法（Atkinson, Derry, Renkl, & Wortham, 2000; Paas & van Gog, 2006）。样例表现出专家解决问题的核心特征（VanLehn, 1999），将学习者注意力集中于图式结构相关信息上（Stark, Kopp, & Fischer, 2011），避免了问题解决中广泛的搜索过程，因此样例启动只占用较低水平的认知负荷而使更多认知资源在图式建构时处于空闲状态（张奇, 蔡晨, 2015; Sweller & Cooper, 1985）。也有研究表明，样例启动对结构化低领域知识（如创造力）的学习也非常有效（Nievelstein, van Gog, van Dijck, & Boshuizen, 2013; Rourke & Sweller, 2009）。衣新发对创造力启动效应进行了探索，发现仅提供有创意的启动样例并不能有效提高创造力水平，只有同时给予对创造性表达的鼓励方可有效提高一般创造力与艺术创造力（衣新发，胡卫平，2013）。但此研究未考虑样例的不同类型，因为有研究通过探索错误样例得出了不一致的结果。错误样例是指包含错误解题步骤或错误解法的例题（许德志, 张奇, 2011; Adams et al., 2014; Große & Renkl, 2007）。学习错误样例可获得“负面知识”，从而有效防止知识应用中错误的产生，且错误样例可激发学习者的自我解释而达到对知识的深度理解（VanLehn, 1999），所以错误样例可有效促进知识的学习。但也有研究者认为，只有学习者清楚理解错误原因时错误样例的启动效应才能发挥出来（Stark et al., 2011）。而对错误样例的理解在于将其与正确样例作比较，但多数研究中往往是单独呈现错误样例（Große & Renkl, 2007; Huang, Liu, & Shiu, 2008）。此时学习者需要自发产生正确样例并比较两种样例，这要求其具备良好的元认知技能（Durkin & Rittle-Johnson, 2012）。否则，错误样例将导致认知负荷过重而降低学习效率。综上可见，不同类型样例直接影响个体的认知负荷。
认知负荷理论认为信息加工过程中存在3种认知负荷（Sweller, 1988）：内部认知负荷，由学习材料复杂性所决定；外部认知负荷，主要由不当的教学设计引起，是超出内部负荷的额外负荷部分；相关认知负荷，与图式归纳有关，决定学习内容的迁移水平（吴先强, 韦斯林, 2009; 周爱保, 马小凤, 李晶, 崔丹, 2013）。三种类型的认知负荷相互叠加，共同制约学习策略的有效性（Paas, Renkl, & Sweller, 2003）。样例反映学习材料复杂性，所以样例学习会产生内部认知负荷。样例学习的结果需迁移到学习任务中，所以会引起相关认知负荷（Stark et al., 2011）。错误样例既会增加相关认知负荷（Sweller, van Merrinboer, & Paas, 1998），也会在学习者难以解释错误原因时增加外部认知负荷，外部认知负荷水平过高将导致认知超载而妨碍学习进程（Stark et al., 2011; Adams et al., 2014）。那么高、低创造性水平样例将如何影响创造性科学问题提出能力？目前我们还未发现这方面的相关研究。
基于此，本研究通过提供不同创造性水平的样例，探索不同样例启动方式对中学生创造性科学问题提出能力的影响机制，以揭示样例启动、题型和创造性科学问题提出能力三者之间的影响关系，同时试图为青少年创造力的培养提供有效的实践指导。本研究假设：（1）不同样例启动方式对创造性科学问题提出能力有不同影响；（2）样例启动与题型共同影响个体创造性科学问题提出能力。
2 研究方法 2.1 实验设计采用3（样例启动）×2（题型）的混合实验设计。样例启动为被试间变量，包括三个水平：高创造性样例、低创造性样例和无样例；题型为被试内变量，包括两个水平：开放式题目、封闭式题目。
2.2 被试从临汾市抽取1476名中学生作为被试，将其随机分配到高创造性样例组、低创造性样例组和无样例组中进行施测。共回收有效问卷1404份，有效率95.12%。其中男生628人，女生776人，男女比例1∶1.24，平均年龄为15.38岁。
| 表 1 抽样被试的人数分布情况 |
 |
2.3 研究工具
创造性科学问题提出能力测验由胡卫平、韩琴编制（Hu et al., 2010），属于纸笔测验，可用于团体施测。测验包括两道题，开放式题目要求联系生活经验和对日常生活的观察进行提问；封闭式题目则指示受测者参照宇航员站在月球上的图片提出有关星球的科学问题。该测验从流畅性、灵活性和独创性三个品质上进行评分。流畅性根据所提出问题的数目进行记分，每个有效问题记1分；灵活性依据所提出问题的种类记分，每个种类记1分；独创性依照提出这一问题的人数与总人数的比例记分，比例小于5%记2分，比例为5%~10%记1分。三个品质得分之和为创造性科学问题提出能力的总分。该测验具有较高的信效度，本研究中开放式题目的内部一致性信度为0.77，封闭式题目的内部一致性信度为0.79。
2.4 研究程序第一步，对110名中学生进行施测，以获得两个题目的高、低创造性样例。根据独创性评分规则，从每个题目的预测结果中选取得分最高和最低的问题各10个，作为备选样例。将每个题目的20个备选样例随机排序，使用共感评价技术（宋晓辉, 施建农, 2005），要求8位长期从事创造力研究的心理学研究者用Likert七点量表进行评分，最终每道题分别获得高、低创造性样例各2个。例如，开放式题目的高创造性样例是“喝液态氧会不会肚子疼，还是会感觉很棒”，低创造性样例是“能否找到第二个适合人类居住的星球”；封闭式题目的高创造性样例是“人类能与外星生物通婚吗”，低创造性样例是“是否有水”。使用以上样例重新编制测验用问卷，每个题目均有2个样例。第二步，被试分组。将被试按班级随机分成高创造性样例组、低创造性样例组和无样例组。第三步，完成测验。采取团体施测的方法，完成含有不同样例的创造性科学问题提出能力测验，时间为16分钟。
2.5 数据管理采用SPSS19.0进行数据管理和分析，采用的统计方法主要有多元方差分析和简单效应检验。
3 研究结果 3.1 中学生创造性科学问题提出能力的平均数和标准差不同样例启动组不同题型的中学生创造性科学问题提出能力及三种品质的平均数和标准差如表2所示。
| 表 2 创造性科学问题提出能力及各品质的描述统计结果（M±SD） |
|
3.2 样例启动与题型对中学生创造性科学问题提出能力的影响
以创造性科学问题提出能力以及流畅性、灵活性和独创性得分作为因变量，以样例启动方式、题型为自变量，进行多元方差分析。结果表明：第一，样例启动对创造性科学问题提出能力及各品质均有显著的主效应，分别是F（2, 1401）=20.11, p<0.001, η2=0.03; F（2, 1401）=13.90, p<0.001, η2=0.02; F（2, 1401）=9.84, p<0.001, η2=0.01; F（2, 1401）=23.66, p<0.001, η2=0.03。第二，题型对创造性科学问题提出能力及独创性有显著的主效应，分别是F（1, 1401）=12.74, p<0.001, η2=0.01; F（1, 1401）=90.36, p<0.001, η2=0.06。第三，样例启动与题型对创造性科学问题提出能力及各品质均有显著的交互效应，分别是F（2, 1401）=55.44, p<0.001, η2=0.07; F（2, 1401）=24.68, p<0.001, η2=0.03; F（2, 1401）=44.81, p<0.001, η2=0.06; F（2, 1401）=68.55, p<0.001, η2=0.09。
3.3 中学生创造性科学问题提出能力及其各品质的差异为进一步分析样例启动与题型的交互效应，进行简单效应分析。开放式题目上，中学生的创造性科学问题提出能力及三种品质上均存在显著的样例启动差异，分别是F（2, 1401）=12.51, p<0.001, η2=0.02; F（2, 1401）=4.73, p<0.01, η2=0.01; F（2, 1401）=4.39, p<0.05, η2=0.01; F（2, 1401）=27.38, p<0.001, η2=0.04。使用LSD法进行事后多重比较发现，对于创造性科学问题提出能力，高、低创造性样例组显著低于无样例组（p<0.001）；在流畅性品质上，高、低创造性样例组显著低于无样例组（p<0.05）；在灵活性品质上，高创造性样例组显著低于无样例组（p<0.01），低创造性样例组也低于无样例组但差异不显著（p>0.05）；在独创性品质上，高、低创造性样例组显著低于无样例组（p<0.001）。
封闭式题目上，中学生的创造性科学问题提出能力及三种品质上也有显著的样例启动差异，分别是F（2, 1401）=48.58, p<0.001, η2=0.07; F（2, 1401）=30.30, p<0.001, η2=0.04; F（2, 1401）=44.55, p<0.001, η2=0.06; F（2, 1401）=51.76, p<0.001, η2=0.07。多重比较结果表明，对于创造性科学问题提出能力，高创造性样例组显著高于无样例组与低创造性样例组（p<0.001），低创造性样例组显著低于无样例组（p<0.01）；对于流畅性和灵活性品质，高创造性样例组显著高于无样例组与低创造性样例组（p<0.001），低创造性样例组显著低于无样例组（p<0.001）；对于独创性品质，高创造性样例组显著高于无样例组与低创造性样例组（p<0.001）。
4 讨论 4.1 样例启动对封闭式题目水平上创造性科学问题提出能力的影响封闭式题目水平上，高创造性样例对创造性科学问题提出能力有明显促进作用，低创造性样例则有明显抑制作用。这是由以下三种原因所综合导致的。第一，由创造力的性质所决定。创造力是一种自发的自我表达，是一种选择而不是必须（Ford, 1996），只有在个体感到充分自由的情况下才能得到充分发挥（徐希铮, 张景焕, 刘桂荣, 李鹰, 2012）。因此投入到风险性的创造性活动中需要必要的鼓励和支持（Gist & Mitchell, 1992; 张勇, 龙立荣, 2013）。以Amabile为代表的人本学派所提出的认知评价理论认为，信息性暗示有助于促进创造力，而控制性暗示则会破坏个体创造力（Amabile, 1983; Eisenberger & Aselage, 2009; 张景焕, 刘桂荣, 师玮玮, 付秀君, 2011）。
第二，与中学生较低的创造力先前知识水平有关。根据认知负荷理论，学习者的先前知识水平决定学习任务的内部认知负荷。先前知识水平高则学习材料简单、内部负荷低，反之则材料复杂、内部负荷高 （Große & Renkl, 2007）。且学习者前期知识水平是在学习之前发生的、不可改变的，所以学习任务的内部负荷是恒定的（周爱保等, 2013）。中学阶段很少开设创造力相关课程，创造力相关先前知识不足导致中学生在创造性地提出科学问题时产生较大的内部认知负荷。
第三，受封闭式题目题型特征的影响。封闭式题目将问题情境限定于“星球”的知识框架内，明确指出思维目的，为思维活动提供支架，通过降低工作记忆中的信息量减少学生的外部认知负荷，使个体可以快速切入题目提出相关问题（王博韬, 2013）。当提供高创造性样例进行启动时，样例为学习者提供有效的问题解决途径，同时学习者受这种信息性暗示有效减少外部认知负荷，有更多的认知资源用于关联加工从而产生更具有创造性的产品（周爱保等, 2013）。而呈现低创造性样例并被告知不要提出类似问题时，学习者受到控制性信息的暗示，使其在内部认知负荷较高的基础上产生过多的外部认知负荷，最终妨碍其创造性表达（Eisenberger & Aselage, 2009; 张景焕等, 2011）。此外，封闭性题目将个体限制在单一领域的有限知识范围内，个体间提出的问题大同小异，所以中学生在封闭式题目上的独创性表现较差（Hu et al., 2010），出现地板效应。此时提供启动样例，高创造性样例可有效减少认知负荷产生显著的促进作用，而低创造性样例则不对独创性品质产生明显的抑制作用。
4.2 样例启动对开放式题目水平上创造性科学问题提出能力的影响在开放式题目水平上，高创造性样例与低创造性样例均对创造性科学问题提出能力有抑制作用。与封闭式题目相比，开放式题目为个体提供更广阔的想象空间，使更多备用资源进入意识（胡卫平, 王兴起, 2010），个体间提出的问题五花八门，因此在开放式题目上表现出较高的独创性品质（Hu et al., 2010）。但开放式题目“日常生活”的问题范围显得大而无限，过多备用资源进入意识增加了工作记忆中的信息量，个体提出问题时需结合自己的兴趣确定思维目的方可完成任务。这一过程无疑会增加外部认知负荷而影响提问速度，甚至使得个体面对问题无从下手（刘菊, 钟绍春, 解月光, 2012; 王博韬, 2013）。
中学生较低的创造力先前知识水平已使其在提出问题时产生较高的内部认知负荷，开放式题目的题型特征则使认知负荷进一步提高。此时为中学生呈现样例，都会因已经产生过高的认知负荷而进一步增加外部认知负荷。认知负荷的严重超载使负荷总量超出了个体的可承受范围，破坏了促使创造力产生的自由氛围，最终抑制创造性科学问题提出能力（Stark et al., 2011; Adams et al., 2014）。所以在开放式题目水平上，两种类型的启动样例均对创造性科学问题提出能力有抑制作用。
4.3 样例启动对不同题型水平上创造性科学问题提出能力的影响差异高创造性样例对封闭式题目上的创造性科学问题提出能力有明显的促进作用，对开放式题目上的创造性科学问题提出能力则有抑制作用。如前所述，封闭式题目的问题情境为个体提供了思考框架，呈现高创造性样例可有效减轻认知负荷从而产生促进作用（Eisenberger & Aselage, 2009; 张景焕等, 2011）。而开放式题目广阔的问题范围使得学习者产生较大的外部认知负荷，提供样例反而增加认知负荷产生抑制作用（刘菊等, 2012）。
低创造性样例对开放式题目的抑制作用大于对封闭式题目的抑制作用，主要体现在独创性品质上。开放式题目广阔的问题空间使中学生表现出更好的独创性品质（Hu et al., 2010），这也使其更容易受到低创造性样例的抑制作用。而个体在封闭式题目上的独创性品质表现较差，甚至出现地板效应，故低创造性样例对其影响很小。然而在流畅性和灵活性品质上，低创造性样例对封闭式题目的抑制作用大于对开放式题目的抑制作用。这可能与两种题型所引起的不同认知负荷有关。与开放式题目相比，封闭式题目限定问题范围有力减轻了外部认知负荷（王博韬, 2013）。因此低创造性样例可在封闭式题目上增加更多的外部认知负荷。但综合三种品质从创造性科学问题提出能力来看，低创造性样例对开放式题目的抑制作用更大。
5 结论本研究得出如下结论：（1）封闭式题目水平上，高创造性样例对中学生创造性科学问题提出能力有促进作用，低创造性样例则有明显抑制作用；开放式题目水平上，高创造性样例与低创造性样例对创造性科学问题提出能力均有抑制作用；（2）低创造性样例对开放式题目的抑制作用大于对封闭式题目的抑制作用。
韩琴, 胡卫平, 贾小娟. (2013). 同伴互动小组结构对小学生创造性问题提出的影响. 心理科学, 36(2), 417–423. |
胡卫平, 王兴起. (2010). 情绪对创造性科学问题提出能力的影响. 心理科学, 33(3), 608–611. |
刘春晖, 林崇德. (2015). 个体变量、材料变量对大学生创造性问题提出能力的影响. 心理发展与教育, 31(5), 513–521. |
刘菊, 钟绍春, 解月光. (2012). 物理实验中开放性问题教学的几点思考. 课程·教材·教法, 32(8), 112–118. |
宋晓辉, 施建农. (2005). 创造力测量手段——同感评估技术(CAT)简介. 心理科学进展, 13(6), 739–744. |
王博韬. (2013). 大脑半球互动水平对创造性科学问题提出能力的影响 (硕士学位论文). 山西师范大学. |
吴先强, 韦斯林. (2009). 国外认知负荷理论与有效教学的研究进展及启示. 全球教育展望, 38(2), 28–31, 10. |
徐希铮, 张景焕, 刘桂荣, 李鹰. (2012). 奖励对创造力的影响及其机制. 心理科学进展, 20(9), 1419–1425. |
衣新发, 胡卫平. (2013). 科学创造力与艺术创造力: 启动效应及领域影响. 心理科学进展, 21(1), 22–30. |
许德志, 张奇. (2011). 碳氢共价键结构式正误样例组合的学习效果. 心理科学, 34(2), 386–392. |
张景焕, 刘桂荣, 师玮玮, 付秀君. (2011). 动机的激发与小学生创造思维的关系: 自主性动机的中介作用. 心理学报, 43(10), 1138–1150. |
张奇, 蔡晨. (2015). 规则样例学习的实验研究和理论探索. 心理与行为研究, 13(5), 614–620. |
张勇, 龙立荣. (2013). 绩效薪酬对雇员创造力的影响: 人—工作匹配和创造力自我效能的作用. 心理学报, 45(3), 363–376. |
周爱保, 马小凤, 李晶, 崔丹. (2013). 提取练习在记忆保持与迁移中的优势效应:基于认知负荷理论的解释. 心理学报, 45(8), 849–859. |
Adams, D. M., McLaren, B. M., Durkin, K., Mayer, R. E., Rittle-Johnson, B., Isotani, S., & van Velsen, M. (2014). Using erroneous examples to improve mathematics learning with a web-based tutoring system. Computers in Human Behavior, 36, 401–411. |
Amabile, T. M. (1983). The social psychology of creativity: A componential conceptualization. Journal of Personality and Social Psychology, 45, 357–376. |
Atkinson, R. K., Derry, S. J., Renkl, A., & Wortham, D. (2000). Learning from examples: Instructional principles from the worked examples research. Review of Educational Research, 70(2), 181–214. |
Durkin, K., & Rittle-Johnson, B. (2012). The effectiveness of using incorrect examples to support learning about decimal magnitude. Learning and Instruction, 22, 206–214. |
Eisenberger, R., & Aselage, J. (2009). Incremental effects of reward on experienced performance pressure: Positive outcomes for intrinsic interest and creativity. Journal of Organizational Behavior, 30, 95–117. |
Ford, C. M. (1996). A theory of individual creative action in multiple social domains. The Academy of Management Review, 21, 1112–1142. |
Gist, M. E., & Mitchell, T. R. (1992). Self-efficacy: A theoretical analysis of its determinants and malleability. The Academy of Management Review, 17, 183–211. |
Große, C. S., & Renkl, A. (2007). Finding and fixing errors in worked examples: Can this foster learning outcomes? Learning and Instruction, 17, 612–634. |
Hu, W. P., Shi, Q. Z., Han, Q., Wang, X. Q., & Adey, P. (2010). Creative scientific problem finding and its developmental trend. Creativity Research Journal, 22(1), 46–52. |
Huang, T. H., Liu, Y. C., & Shiu, C. Y. (2008). Construction of an online learning system for decimal numbers through the use of cognitive conflict strategy. Computers & Education, 50, 61–76. |
Nievelstein, F., van Gog, T., van Dijck, G., & Boshuizen, H. P. A. (2013). The worked example and expertise reversal effect in less structured tasks: Learning to reason about legal cases. Contemporary Educational Psychology, 38, 118–125. |
Paas, F., Renkl, A., & Sweller, J. (2003). Cognitive load theory and instructional design: Recent developments. Educational Psychologist, 38(1), 1–4. |
Paas, F., & van Gog, T. (2006). Optimising worked example instruction: Different ways to increase germane cognitive load. Learning and Instruction, 16, 87–91. |
Rourke, A., & Sweller, J. (2009). The worked-example effect using ill-defined problems: Learning to recognise designers’ styles. Learning and Instruction, 19, 185–199. |
Stark, R., Kopp, V., & Fischer, M. R. (2011). Case-based learning with worked examples in complex domains: Two experimental studies in undergraduate medical education. Learning and Instruction, 21, 22–33. |
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12, 257–285. |
Sweller, J., & Cooper, G. A. (1985). The use of worked examples as a substitute for problem solving in learning algebra. Cognition and Instruction, 2(1), 59–89. |
Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. G. W. C. (1998). Cognitive architecture and instructional design. Educational Psychology Review, 10, 251–296. |
VanLehn, K. (1999). Rule-learning events in the acquisition of a complex skill: An evaluation of CASCADE. The Journal of the Learning Sciences, 8, 71–125. |
2. Key Laboratory of Adolescent Cyberpsychology and Behavior, Ministry of Education, Wuhan 430079;
3. School of Psychology, Central China Normal University, Wuhan 430079