大学生问题解决能力深度剖析：为“真实世界”做好准备了吗？

本研究聚焦于高等教育中学生问题解决能力的培养与评估。针对当前管理教育中毕业生解决复杂现实问题能力不足的关切，研究人员基于OECD PISA问题解决框架，对188份学生书面作业进行了深入分析。研究揭示了学生在探索与理解(EU)、表征与构建(RF)方面表现较强，但在规划与执行(PE)、监控与反思(MR)方面存在提升空间。该研究为优化管理教育课程设计、弥合教育与职场需求差距提供了重要实证依据和实践启示。

　　

在当今这个充满不确定性、波动性、复杂性和模糊性（VUCA）的世界里，企业和组织面临的挑战日益复杂多变，甚至是“棘手”的。管理专业的毕业生被寄予厚望，需要具备强大的问题解决能力，以应对职场中的复杂挑战，做出明智决策。然而，长久以来，商学院在培养学生应对真实商业问题方面的有效性一直受到质疑。雇主们对毕业生问题解决等关键技能的欠缺表示不满，这凸显了管理教育与实践需求之间存在的显著差距。随着人工智能（AI）日益融入工作场所，高级问题解决能力将继续构成毕业生就业能力的核心维度。因此，深入探究学生问题解决能力的实际状况，并寻求有效的教学改进策略，显得尤为重要且紧迫。

为了回应这一重要议题，来自墨尔本大学的学习推进威廉姆斯中心（WCLA）的研究员Angelito Calma在《International Journal of Management Education》上发表了一项研究，旨在通过分析学生的书面评估作业， critically examine 他们的问题解决技能，并据此提出教学改进建议。该研究创新性地采用了经济合作与发展组织（OECD）的国际学生评估项目（PISA）的问题解决框架，该框架虽然最初针对15岁学生设计，但其强调的认知过程对于分析高等教育中的复杂问题解决同样具有高度相关性。

研究人员开展了一项基于文档的分析研究。他们收集了历时六年共188份学生小组书面作业（总计8080个自然段）作为分析样本。这些作业源自一门商业分析课程中的一项复杂的小组项目任务，要求学生选择一个真实公司，识别其优化问题，并运用线性规划（Linear Programming, LP）等工具构建模型、解决问题，最终提交一份约6000字的报告。研究采用自然段落分析法（natural paragraph analysis），依据OECD PISA框架的四个核心问题解决过程——探索与理解（Exploring and Understanding, EU）、表征与构建（Representing and Formulating, RF）、规划与执行（Planning and Executing, PE）以及监控与反思（Monitoring and Reflecting, MR）——及其下辖的21项核心任务（core tasks），对每个段落进行编码。通过计算段落被编码到各个过程和任务的比例，来评估学生问题解决能力的强弱项。研究还进行了评分者内部和评分者间信度检验以确保编码的可靠性。

研究结果

问题解决过程的总体表现

分析结果显示，学生的作业内容在四个问题解决过程中的分布存在显著差异。探索与理解（EU）和表征与构建（RF）过程所占比例最高，分别达到43.25%和40.00%，表明学生在这两个环节投入了大量笔墨。相比之下，规划与执行（PE）过程占19.28%，而监控与反思（MR）过程仅占7.30%。这表明学生普遍更擅长于问题的初步理解和模型构建，而在制定和执行计划、以及特别是对解决方案进行监控、评估和反思方面相对薄弱。相关性分析进一步显示，这四个过程之间存在显著的正相关关系，尤其是EU与RF之间相关性极高（.939），PE与MR之间也存在强相关（.847）。

各核心任务的具体表现

深入21项核心任务的分析，揭示了学生能力更细致的图景。

在探索与理解（EU）方面，学生最擅长的是识别和描述所选公司及其问题（EU1，占37.37%）。然而，在阐述为何该问题是一个优化问题（EU2，占12.75%）以及展示对线性规划概念的理解（EU4，占16.18%）方面表现较弱，提示对问题深层原理的理解有待加强。

在表征与构建（RF）方面，学生非常擅长将约束和非负限制表示为方程（RF4，占30.23%）以及使用表格、图形或软件构建线性规划模型（RF5，占25.86%）。但相对而言，批判性地评估所有将用于模型的决策变量和约束条件（RF2，占11.01%）则做得不够，反映出对模型构建要素的审慎评估有所欠缺。

在规划与执行（PE）方面，确定优化目标（如利润最大化或成本最小化，PE1，占21.97%）、概述线性规划步骤（PE3，占21.50%）以及使用工具解决问题（PE6，占22.70%）是学生表现较好的环节。然而，确保每个步骤被正确制定和执行（PE4，占10.91%）以及在必要时修订方案（PE5，占9.86%）则明显较弱，显示出在执行过程中的严谨性和灵活性不足。确定与总体目标Z相关的其他子目标（PE2，占13.05%）也较少被涉及。

在监控与反思（MR）方面，讨论解决方案对决策者和公司的意义（MR3，占39.92%）是学生表现最突出的任务，表明他们能够将数学模型的结果转化为实际商业影响。然而，寻找其他可考虑的变量和替代方案（MR2，占11.24%）、讨论模型和解决方案的局限性（MR4，占16.46%）以及为其他用途校准模型（MR5，占14.74%）则相对较弱，说明对解决方案的批判性反思和拓展性思考能力需要进一步提升。

研究结论与讨论

本研究通过应用OECD PISA问题解决框架，实证评估了管理专业学生在复杂商业分析任务中问题解决能力的表现。结论明确指出，学生总体上在问题识别的初始阶段（EU）和模型构建的技术层面（RF）展现出较强能力，能够有效处理信息、建立问题表征和使用工具。这得益于课程中大量的练习和反馈。然而，他们在问题解决过程的后期阶段，即规划执行的严谨性（PE）、以及特别是对解决方案的监控、评估、寻找替代方案和批判性反思（MR）方面存在明显短板。这些能力恰恰是应对现实世界中“棘手”问题、进行有效决策和创新的关键。

研究的意义在于，它不仅提供了一个新颖且有效的框架（OECD PISA框架）用于分析和评估高等教育中的问题解决技能，更重要的是，它指出了当前教学评估中可能存在的盲点。评分标准（Rubrics）对EU和RF的侧重可能无形中影响了学生在作业中投入的精力分布。因此，为了更全面地培养学生的问