创造性自我效能感与主动职业行为：学习敏捷性的中介作用及人工智能态度的调节效应

在AI技术重塑职业发展的背景下，本研究探讨了发展中国家大学生群体中创造性自我效能感(CSE)通过学习敏捷性(LA)影响主动职业行为(PCB)的机制，并揭示积极AI态度(PAIA)的调节作用。研究发现PAIA能强化CSE对PCB的间接效应，为促进青年职业适应力提供了理论和实践依据。

　　

随着人工智能(AI)技术迅猛发展，传统职业路径正被动态化、终身化的个人发展模式取代。世界经济论坛预测，全球约40%劳动力需在五年内掌握新技能。这种变革背景下，青年群体面临两大核心挑战：如何通过创造性自我效能感(Creative Self-Efficacy, CSE)激发职业主动性，以及如何克服AI技术带来的就业不安全感。尤其对于发展中国家而言，AI技术快速渗透与高等教育体系转型不同步的矛盾更为突出。

针对这一现实困境，来自伊斯坦布尔大学的研究团队在《Thinking Skills and Creativity》发表创新性研究。该研究基于职业建构理论(Career Construction Theory, CCT)和社会认知职业自我管理模型，以303名发展中国家大学生为样本，采用纵向设计(T1-T2)和SPSS AMOS分析工具，首次揭示了学习敏捷性(Learning Agility, LA)在CSE与主动职业行为(Proactive Career Behaviors, PCB)间的中介机制，并发现积极AI态度(Positive AI Attitudes, PAIA)能显著增强这种间接效应。

关键技术方法包括：1) 两阶段纵向数据收集(间隔6个月)；2) 采用验证性因子分析(CFA)检验测量工具效度；3) 通过Bootstrap法检验有调节的中介效应；4) 使用Harman单因子检验排除共同方法偏差。样本来自发展中国家综合性大学的在校生群体。

研究结果：

1. 描述性统计：CSE(3.89)、PAIA(3.91)、LA(4.12)和PCB(3.91)均高于理论中值，且彼此呈显著正相关(p<0.01)，Cronbach's α系数在0.79-0.91之间，验证了H1-H3假设。

2. 测量模型验证：四因子模型(χ²
   /df=2.13, CFI=0.97)显著优于单因子模型(Δχ²
   =487.36, p<0.001)，证实构念区分效度。

3. 中介效应检验：LA在CSE→PCB路径的中介效应值为0.18(95%CI[0.11,0.26])，解释总效应的34.6%，支持H4假设。

4. 调节效应分析：PAIA显著调节中介路径后半段(β=0.21, p<0.01)，当PAIA高于均值+1SD时，间接效应增强至0.25(95%CI[0.16,0.35])，验证H5假设。

讨论与意义：
该研究突破性地将AI态度纳入职业心理学框架，发现PAIA不仅缓冲AI技术带来的职业焦虑，更能放大CSE通过LA对PCB的促进作用。在理论层面，拓展了CCT模型在AI时代的适用性，证实个体特质(CSE)、适应能力(LA)与技术认知(PAIA)的三元交互机制。实践层面，为发展中国家高等教育提出双重干预路径：既要通过创新训练提升CSE，又需将AI素养教育融入职业指导体系。

值得注意的是，研究揭示了发展中国家青年群体的特殊性——相比发达国家，其PAIA对职业行为的调节效应更强(β=0.21 vs. 西方研究中的0.12-0.15)，这可能源于技术追赶情境下的"后发优势心理"。作者Merve Ger?ek和Cem Güney ?zveren建议，未来研究可探索AI技术类型(如生成式AI vs. 决策式AI)对职业行为影响的差异性。

该研究的局限性在于样本仅来自单一发展中国家，且未区分学科差异(STEM vs. 人文社科)。但作为首项探讨AI态度调节作用的职业心理学研究，其提出的"CSE-LA-PAIA"三元模型为理解技术变革中的职业适应机制提供了新范式，对制定AI时代的职业政策具有重要参考价值。