知晓己之所知与未知：尽责性与才智如何驱动知识探索以生成、评估和选择创意——基于创新锦标赛的纵向研究

《Journal of Creativity》：I need to know what I know and I do not know to generate, evaluate, and select creative ideas: How conscientiousness and intellect drive knowledge exploration

　　

研究人员使用一种名为“创新锦标赛”（innovation tournament）的活动，通过为期16周的纵向设计，考察尽责性（Conscientiousness）这一人格因素以及才智（Intellect）和开放性（Openness）两个层面如何解释知识探索深度的个体差异。此外，研究人员还探讨了知识探索深度和才智层面如何解释生成创造性想法时识别障碍的个体差异以及同伴评定的创造力得分。参与者选择并探索他们想要产生创造性想法的类别，然后生成、评估并选择其最具创造性的想法参加创新锦标赛。结果显示，才智和尽责性与知识探索深度呈正相关。知识探索深度与想法生成过程中对障碍的识别呈正相关。最后，创造力得分与才智和知识探索深度呈正相关。研究人员解释了理论和教育意义。

创造性想法生成被认为是高度重要的技能，教育研究越来越多关注学习过程中的创造力，例如自我调节学习模型（Metacognition and Affective Model of Self-Regulated Learning, MASRL）强调个人因素在任务表现中的作用。然而，以往关于人格与创造力的实证研究大多采用横断面设计、实验室任务和信息贫乏情境，主要关注结果变量而非过程变量，导致对知识探索等初始过程的个体差异认识不足。此外，尽责性与创造力结果的关系在现有文献中尚不一致。因此，研究人员开展了一项纵向研究，在信息丰富的现实任务“创新锦标赛”（innovation tournament）中，考察尽责性人格因素以及才智和开放性两个层面如何影响知识探索深度，并进一步探讨知识探索深度对障碍识别和创造力得分的作用，以回答人格因素在创意生成过程中的角色。

研究人员招募了210名商学院学生参与为期约16周的创新锦标赛。该教学动态分为四个阶段：类别与问题探索（6-8周）、想法生成（2周）、想法选择与准备（2周）、锦标赛展示与评估（2-3周）。参与者在探索阶段自主选择要解决的问题类别并收集信息；随后生成尽可能多原创且有效的想法，两次记录生成过程中遇到的障碍和挑战；然后选择最佳想法并准备陈述；最后所有同伴对每个想法的原创性和有效性进行评分。研究测量了开放性、才智、尽责性（均为10个项目，内部一致性分别为α=0.70、0.78、0.74），知识探索深度和障碍识别深度由独立评分者按1-6分编码，创造力分数为同伴评分的原创性和有效性均值。采用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析，模型拟合良好（χ²=8.31，df=9，p=0.502，RMSEA=0.01，CFI=0.99，TLI=0.99）。结果显示：才智和尽责性与知识探索深度均呈显著正相关（γ=0.161，p=0.007；γ=0.256，p=0.002），支持假设1，并回答研究问题2；开放性则无显著关联（γ=-0.070，p=0.278），回答研究问题1。知识探索深度显著正向预测时间1的障碍识别深度（b=0.207，p<0.001）和同伴创造力分数（b=0.282，p<0.001），支持假设2和3。此外，在控制知识探索深度后，才智仍显著正向预测创造力分数（γ=0.138，p=0.019），并通过知识探索深度产生显著的间接效应（0.045，p=0.027，置信区间[0.001，0.105]），支持假设4。内生变量的平方多重相关系数分别为：知识探索深度0.080、时间1障碍识别0.066、时间2障碍识别0.318、创造力分数0.110，表明效应量较小。

关键技术方法方面，研究人员采用纵向设计，样本为210名商学院学生。创新锦标赛作为教学项目，由同一讲师以相同材料授课。人格因素使用10点量表分别测量开放性、才智和尽责性。知识探索深度和障碍识别深度通过开放式问题收集文本，由一名具有15年以上营销、创意与创新经验的独立评分者按1-6分编码；第二评分者评估40%文本，组内相关系数（intraclass correlation）分别为0.78和0.75。创造力分数由10-20名同伴对原创性和有效性进行评分，合成平均值。统计分析使用Mplus 7.11进行结构方程建模，采用稳健极大似然估计（Maximum Likelihood Robust Estimator, MLR）处理缺失数据（缺失率<1%）。

研究结果从以下几个方面呈现。人格与知识探索深度方面，研究发现才智和尽责性与知识探索深度正相关，开放性则无显著关系。知识探索与障碍识别方面，更深的知识探索显著预测了在想法生成阶段识别更多障碍和挑战。知识探索、才智与创造力方面，知识探索深度和才智均正向预测同伴评定的创造力分数，才智还通过知识探索产生间接效应。这些结果基于结构方程模型的路径系数和bootstrap置信区间。

讨论部分中，理论意义方面，研究结果符合才智的核心特征即求知欲，以及尽责性包含自律和长期规划的特点。开放性与知识探索无关，可能因为开放性更多与艺术成就相关。知识探索深度有助于识别障碍，表明深度知识支持创造性元认知的监控过程。知识探索深度与创造力分数的正向关联，支持知识在信息丰富情境中发挥核心作用的观点。教育意义方面，教授应鼓励学生发展知识探索的习惯，并纠正认为创造力是自发过程的错误信念，同时鼓励学生将想法社会化以获得反馈。局限性包括：方差解释量较小，其他未纳入变量可能重要；同伴评估可能不同于专家评估；多数变量未重复测量，因此结果应视为相关性而非因果关系。结论翻译如下：总之，研究结果表明，知识在预测创造力分数以及识别生成创造性想法时的障碍和挑战方面具有重要作用。这种反思形式有助于在构思过程中产生更具创造性的想法。知识探索和获取深度的个体差异可部分由尽责性特质和才智方面解释；同样，同伴评定的想法创造力分数的个体差异可部分由才智方面和知识探索深度解释。通过运用多种信息来源的设计，研究人员展示了知识探索深度和创造力分数的重要个体差异，这些差异可部分由人格因素和方面解释。