发散思维中创造性表现的元认知预测：流畅性、灵活性与原创性的维度特异性

《PsyCh Journal》：Metacognitive Prediction of Creative Performance in Divergent Thinking

　　

摘要 理解个体如何监控和预测自身的创造性表现，对于推进创造性元认知（creative metacognition）理论至关重要。尽管在记忆和问题解决领域已有大量关于元认知预测的研究，但关于人们能否准确预判自身在发散思维（divergent thinking, DT）任务中的表现，目前知之甚少。本研究考察了替代用途任务（Alternative Uses Task, AUT）中的前瞻性元认知预测准确性，重点关注流畅性（fluency）、灵活性（flexibility）和原创性（originality）三个维度。32名被试首先根据其对10个日常物品在每项AUT条目上表现好坏的自我预期进行排序，随后针对相同物品完成口头AUT测验。创造性表现由经过培训的评分者独立评分，预测准确性通过预测排序与实际表现排序之间的Gamma相关进行量化。结果显示，流畅性和灵活性的预测准确性显著高于随机水平，而原创性的预测准确性未达到显著水平。这些发现表明，个体能够前瞻性地监控由语义可及性和基于类别的搜索所支持的发散思维维度，但可能难以预判原创性，因为原创性可能更依赖于远距离联想和表征转换。本研究通过证明发散思维中的元认知预测准确性具有维度特异性而非整体准确或整体不准确，为创造性元认知研究做出了贡献。

论文解读：发散思维中创造性表现的元认知预测——维度特异性的证据

一、研究背景与问题提出

创造性思维在问题解决、创新、学习和适应等广泛现实情境中发挥着基础性作用。在创造性的诸多维度中，发散思维（divergent thinking, DT），即生成多样、多变且原创想法的能力，长期以来被视为创造潜力的重要指标。替代用途任务（Alternative Uses Task, AUT）作为评估DT最广泛使用的工具之一，要求个体为常见物品生成非常规但合理的用途。尽管已有大量研究考察了DT表现背后的认知过程，但对于个体在参与此类任务之前如何监控和预测自身创造性表现，学界所知甚少。

这一问题与创造性元认知（creative metacognition）或元创造性的更广泛构念密切相关。Kaufman和Beghetto提出，创造性元认知涉及创造性自我知识与情境性知识的整合，使个体能够判断创造力应在何时、何地以及如何表达。Lebuda和Benedek进一步提出了创造性元认知的系统性框架，区分了创造性认知中的元认知知识、元认知监控和元认知控制。然而，现有研究多聚焦于一般创造性自我信念、任务后自我评估、元认知感受或广义元认知能力与创造性表现的关系，尚未直接回答个体能否在DT任务执行前准确预测哪些具体条目将产生更高的流畅性、灵活性或原创性。

元认知预测在记忆和问题解决情境中已被广泛研究。学习判断（judgments of learning, JOLs）、知晓感（feeling-of-knowing, FOK）等前瞻性监控过程的研究表明，个体常依赖熟悉性、加工流畅性和主观可及性等启发式线索来估计未来表现。当这些线索对后续表现具有诊断性时，预测可以是准确的。相比之下，在顿悟问题解决中，由于解决方案往往通过表征变化、约束放松或重构而断续地涌现，个体在发现解决方案之前难以触及这些过程，预测准确性通常较低。

DT在理论上处于这两类任务之间的重要中间位置。一方面，DT类似记忆任务，因为想法生成高度依赖语义记忆提取；另一方面，DT也共享创造性问题解决和顿悟的特征，尤其是当需要原创性时。因此，DT可能并非整体可预测或不可预测，其预测准确性可能因组成维度而异。基于此，研究人员提出了两个假设：H1，参与者对流畅性和灵活性的预测准确性将高于随机水平，因为这两个维度由语义可及性和联想搜索支持；H2，参与者对原创性不会表现出可靠的预测准确性，因为原创性更依赖于远距离联想、表征转换和后期涌现的想法生成，这些过程对前瞻性监控而言可及性较低。

二、研究设计与主要技术方法

本研究采用被试内AUT设计。研究人员从首都师范大学招募34名被试（最终有效样本32人，因2人未能在30秒预测窗口内完成全部10个物品的完整排序而被排除），被试均为右利手、无神经或精神疾病史、视力正常或矫正正常。实验通过腾讯会议和PowerPoint在线实施，被试在相对私密安静的环境中单独完成任务，实验者全程一对一互动并实时监控任务参与度。

研究包含两个主要阶段。第一阶段为元认知预测阶段，被试同时看到10个日常物品名称（剪刀、筷子、床单、圆珠笔、花瓶、手表、背包、钥匙、报纸、头盔），需在30秒内根据预期创造性表现从10（最高预期表现）到1（最低预期表现）对这些物品进行排序，且被明确告知仅做前瞻性预测，不得生成实际用途。第二阶段为正式AUT阶段，10个物品名称以随机顺序逐一呈现，被试需在2分钟内口头报告尽可能多的非常规但合理的用途，物品间插入500毫秒空白间隔。被试的口头反应被记录并转录，由经过培训的研究助理核对转录准确性。

创造性表现由三名经过培训的心理学学生基于转录文本独立评分。评分前对所有反应进行有效性筛选，排除不可能、与物品无关、重复或过于模糊的反应。评分包括两个步骤：首先，评分者根据整体创造性水平对被试在10个物品上的AUT表现进行排序；其次，每个有效反应按流畅性、灵活性和原创性三个维度评分。流畅性为每个物品生成的有效反应总数；灵活性为反应所代表的不同概念类别数量；原创性采用5点量表，根据反应在全部反应池中的相对出现频率评定，出现频率越高则原创性得分越低。预测准确性通过计算每位被试预测排序与实际表现排序之间的Goodman–Kruskal Gamma相关系数来量化，随后使用单样本t检验将Gamma系数与0比较。

三、研究结果

3.1 整体创造性的预测准确性

结果显示，被试预测排序与实际表现排序之间的平均Gamma相关显著大于零，M = 0.127, SD = 0.281, t(31) = 2.555, p = 0.016, Cohen's d = 0.639。这一结果表明，被试对其整体创造性表现表现出高于随机水平的预测准确性。

3.2 流畅性的预测准确性

流畅性的预测准确性显著高于随机水平，M = 0.189, SD = 0.282, t(31) = 3.776, p = 0.001, Cohen's d = 0.948。这表明被试能够较为准确地预测自己在不同物品上生成想法数量的相对表现。

3.3 灵活性的预测准确性

灵活性的预测准确性同样显著高于随机水平，M = 0.137, SD = 0.278, t(31) = 2.800, p = 0.009, Cohen's d = 0.697。被试能够在一定程度上预判自己在不同物品上概念类别多样性的相对表现。

3.4 原创性的预测准确性

与流畅性和灵活性形成鲜明对比，原创性的预测准确性未显著高于随机水平，且呈现负向趋势，M = ?0.122, SD = 0.390, t(31) = ?1.765, p = 0.087, Cohen's d = ?0.442。这一结果表明，被试不仅未能准确预测原创性，甚至可能倾向于将某些预期表现良好的物品排在较高位置，而这些物品实际产生的原创反应反而较少。

上述结果模式表明，整体创造性的显著预测准确性不应被解释为被试能够准确预测创造性表现的所有组成部分。整体创造性效应主要与流畅性和灵活性的高于随机预测一致，而原创性未显示出可靠的积极预测准确性。因此，AUT中的元认知预测准确性具有维度特异性。

四、讨论与结论

4.1 发散思维中维度特异性的元认知预测

流畅性和灵活性的显著预测准确性与元认知监控的线索利用理论一致。根据这一观点，个体在估计未来表现时依赖熟悉性、加工流畅性和主观可及性等内部线索。在AUT情境中，流畅性和灵活性与语义联想的可及性和广度密切相关。当个体看到常见物品时，可能能够感知到多少种用途或多少类用途容易获得，这些主观印象为预测后续生成想法的数量和多样性提供了诊断性线索。这一解释也与DT的认知理论一致，即AUT中的早期想法生成强烈受语义提取、联想搜索和基于类别的探索塑造。然而，研究人员指出，该研究未直接测量语义可及性、联想搜索策略或预测期间的被试主观线索，因此可及性解释在理论上合理但仍属间接证据。

4.2 原创性为何未能被可靠预测

与流畅性和灵活性不同，原创性未被预测到高于随机水平。这一发现与原创性依赖对前瞻性元认知监控可及性较低的过程这一观点一致。原创想法通常要求个体超越主导联想、重新考虑物品的典型功能、组合远距离概念或重构物品表征，这些过程在某种程度上类似于顿悟问题解决中涉及的表征变化和重构，而后者的前瞻性预测准确性通常较差。值得注意的是，原创性的预测准确性呈现负向但未显著的趋势，表明被试可能不仅未能准确预测原创性，而且倾向于将某些物品排在较高位置，这些物品随后产生的原创反应反而较少。一种可能的解释是，被试在做预测时依赖初始可及性线索：那些似乎容易生成用途的物品可能被排在高位，但这种容易性可能反映的是常见用途的可及性，而非罕见或原创反应的潜力。换言之，主观流畅性可能成为原创性的误导性线索。这一解释与创造性悬崖错觉（creative cliff illusion）一致，即人们常认为创造力随想法生成过程而下降，即使实际原创性可能保持稳定或增加。

4.3 整体创造性与原创性之间的差异

整体创造性的显著预测准确性需要谨慎解释。尽管整体创造性在概念上常与原创性相关联，但AUT评分中的整体判断也可能受流畅性、灵活性等其他任务表现线索的影响。DT表现通常通过多个指标评估，这些指标不一定捕捉相同的认知过程。在本研究中，流畅性和灵活性的预测准确性高于随机水平而原创性未达到显著水平，这一模式表明整体创造性效应可能反映的是被试对更可及的表现线索（如预期想法数量和多样性）的敏感性，而非对所有创造性表现成分的准确预测。

4.4 原创性预测失败的其他解释

除表征转换解释外，研究人员还考虑了其他可能性。第一，测量相关解释：本研究原创性评分基于样本反应池中的相对频率，由于反应池相对较小，原创性得分可能包含比流畅性和灵活性更多的测量噪声，从而低估了原创性的预测准确性。第二，动机或策略解释：被试可能因原创性常被视为困难、不确定或有风险而不愿预测高原创性，低创造性自我效能或保守的自我评价策略可能导致对自身原创性的低估。第三，任务参数影响：2分钟的口头反应窗口可能有利于可及且常规的反应，限制了通常在想法生成后期出现的原创想法的涌现；口头在线格式也可能引入与创造性能力无关的个体差异，如发音速度、犹豫、背景噪音或录音质量。

4.5 对创造性元认知的启示

本研究发现对创造性元认知研究具有重要贡献，表明DT中的前瞻性监控准确性并非跨维度统一。个体能够预测与想法数量和类别多样性相关的维度，但无法预测原创性。这一模式表明创造性元认知不应被视为单一的总体能力，元认知预测可能取决于创造性表现各组成成分背后的特定认知过程。研究结果也帮助细化了通用元认知与创造性元认知之间的边界：流畅性和灵活性可能由相对诊断性的线索支持，而原创性可能依赖在任务执行前可及性较低或诊断性较差的线索。实践上，无法预测原创性可能对创造性自我调节产生重要影响，如果个体过度依赖早期流畅感，可能低估最初感觉困难但后来产生原创反应的任務或想法，导致过早脱离创造性工作。

4.6 研究结论

综上所述，本研究证明个体能够前瞻性地预测自身DT表现的某些方面，但并非全部。流畅性和灵活性的预测准确性高于随机水平，而原创性则未达到可靠预测。这些发现表明DT中的元认知预测具有维度特异性：个体可能依赖基于可及性的线索来预期想法数量和类别多样性，但这些线索可能不支持对原创性的准确预测。通过区分DT各组成成分的预测准确性，本研究细化了创造性元认知理论，并强调需要考察的不仅是个体能否监控创造力，还包括哪些方面的创造力能够被准确监控。