AIGC工具与大学生创造性表达之间关联的因素与路径——基于SEM和fsQCA的混合方法

《Thinking Skills and Creativity》：Factors and Pathways of AIGC Tools' Associations with University Students' Creative Expression—A Hybrid Method Based on SEM and fsQCA

地理空间思维（GST）作为复杂系统，其动态结构和发展机制通过纵向网络分析揭示。研究显示GST各组件（方向、地图解读、图形处理、空间分布理解）在不同阶段发挥关键作用，网络结构具有动态性和复杂性，为教学干预提供新视角。

　　

梁晓宇|董大哲|张建珍|葛家豪

中国金华市浙江师范大学教育学院

摘要

地理空间思维（GST）对于高中生理解空间关系和解决复杂的地理问题至关重要。本研究从复杂系统的角度出发，利用纵向网络分析方法探讨了其各个组成部分之间的动态互动。研究人员通过“空间思维能力测试”（STAT）收集了1608名中国高中生的数据，并通过网络比较和交叉滞后面板网络（CLPN）分析方法研究了GST各组成部分的动态特征、相互关系及其内部发展机制。研究结果表明，GST形成了一个相互关联的结构，在不同发展阶段各组成部分发挥着不同的作用。在早期阶段，方向性是基础；而随着时间的推移，地图解读、图形处理和空间分布理解成为关键的驱动因素。这些发现为GST的发展提供了系统性的视角，并为有针对性的地理空间教学和空间思维训练提供了启示。

引言

21世纪初，《学会空间思考》（National Research Council, 2006）报告强调，空间思维在学术学习和问题解决中起着关键作用。空间思维是地理学理论和实践基础的核心（Niem & Sharpe, 2013）。此外，Walkington等人（2018）认为，理解物理空间变化和空间关系是五种基本地理能力之一。地理学中的空间思维关注的是地球上的空间和位置，而非抽象的空间推理。因此，地理空间思维（GST）被视为个人认知和环境及空间关系理解的基础（Favier & Van Der Schee, 2014）。研究表明，学生的地理空间能力与其在科学、技术和数学方面的表现之间存在强烈相关性（Ishikawa & Newcombe, 2021）。在地方和全球层面面临日益严峻的挑战背景下，培养GST对青少年具有重要意义（Favier & Van Der Schee, 2014），它有助于他们深入理解和解决现实世界的问题（Berse et al., 2011）。

空间思维由三个组成部分构成：空间概念、表示工具和推理过程（National Research Council, 2006）。类似地，“地理尺度上的空间思维”也是一个复杂的多方面结构。GST被定义为通过空间思维解决复杂地理概念或问题的能力（Metoyer & Bednarz, 2017）。Gersmehl等人（2007）确定了GST的八种模式：比较、氛围、区域、层次、类比、转换、模式和关联。地理学家认为空间可视化、空间定向和空间关系是GST的重要组成部分（Bednarz, 2004; Niem & Sharpe, 2013）。尽管有少量研究关注GST的不同组成部分（如地理知识、空间定向和空间关系及其互动，如Carbonell Carrera & Bermejo Asensio, 2017; Hagge, 2023），但复杂系统（CS）理论指出，CS的特点是组成部分之间的互动、动态的微观互动过程、复杂的行为和涌现的结果，具有动态性、复杂性和涌现性（Hilpert & Marchand, 2018）。因此，将GST的本质特征与CS的定义联系起来，可以将其视为一个复杂系统。

然而，现有的GST测量和分析研究主要采用实体视角，忽略了GST是由组成部分互动形成的复杂系统这一事实。例如，Bodzin等人（2014）开发了一种地理空间思维与推理（GTR）测试工具，通过GTR总分的变化来表示学生GST的发展情况。这种方法未能揭示GST组成部分的特征或其互动机制，忽视了CS理论所强调的复杂性和涌现性（Hilpert & Marchand, 2018）。此外，普遍认为GST是可教可学的，并且可以通过教育和培训得到提升（Cohen & Hegarty, 2014; Slattery et al., 2024）。神经科学研究表明，个体的GST与大脑发育相关，并且会随着时间不断演变（Vasilyeva & Lourenco, 2012）。然而，现有的GST研究主要集中在横断面研究或短期干预研究上（Collins, 2018; Carbonell-Carrera, Gunalp, et al., 2020）。一些研究人员利用准实验分析了创新地理空间课程和工具对学生GST的影响（Xiang & Liu, 2017; Mathews et al., 2023）。然而，缺乏纵向研究限制了对GST发展机制的理解。

因此，鉴于以往研究的不足，有必要采用新的研究视角，从复杂系统的角度分析GST的涌现和发展。近年来，网络分析已成为建模和描述CS内部构成及其关系属性的强大方法，在教育和心理学研究中具有广泛应用（Borsboom & Cramer, 2013; Schmittmann et al., 2013; Borsboom et al., 2021）。作为一种结合多变量统计和网络科学的综合方法论框架，网络分析将系统组成部分视为节点，将其条件关联视为边，从而能够精确描述CS内变量之间的结构模式和动态依赖关系。此外，与传统的基于实体的分析方法相比，交叉滞后面板网络（CLPN）分析进一步用于研究GST各组成部分之间的互动及其涌现结果（Liu et al., 2025; Wysocki et al., 2025），并可视化GST作为CS的复杂性和动态性。

因此，本研究将GST视为一个复杂系统，并采用网络分析方法对中国高中生进行了纵向研究。可视化网络图揭示了高中生GST的组成部分、变化、关系和发展机制，为GST的测量和培养提供了见解。

章节片段

空间思维和地理空间思维的定义

空间思维是一个跨学科概念，涵盖心理学、认知科学、GIS科学等多个领域（Wakabayashi & Ishikawa, 2011）。其本质在于通过抽象几何概念（如距离、坐标和维度）来理解空间。空间思维有许多同义词，包括空间认知（da Silva Soares et al., 2025）、空间智力（Davis et al., 2011）、空间能力（Hegarty & Waller, 2005）和空间技能（Uttal et

参与者和研究程序

这项纵向研究采用集群抽样方法，在中国东部的8所高中进行，该地区一直是地理教育改革的重点区域。所有参与者均为十年级学生，代表了中国课程体系中高中地理学习的基础阶段。数据在相隔六个月的两个时间点收集，对应一个学年。第一次测量于2024年1月10日至20日进行（T1），

描述性统计

表4显示了本研究中所有变量的均值和标准差。总体而言，高中生的地理空间思维（GST）在两个测量指标上均处于中等水平。

NCT的结果

图3展示了T1和T2阶段的GST横截面网络，图4显示了中心性。补充表S1提供了横截面网络的边权重。网络稳定性结果显示，T1和T2阶段的节点强度中心稳定性系数均大于

讨论

基于现有研究，本研究将地理空间思维（GST）视为一个复杂系统（CS）。这是首次尝试使用网络分析方法探索GST核心组成部分的动态特征、互动和发展机制，超越了基于实体的研究视角。本研究对现有研究做出了重要的理论和实践贡献。

结论

本研究将地理空间思维（GST）视为一个复杂系统（CS），超越了传统的实体视角。它引入了网络比较和交叉滞后面板网络方法来探索高中生GST的核心组成部分、关系和机制。结果表明，作为CS的GST是复杂、动态和涌现的。在T1网络中，核心要素包括方向性和定向理解以及地图比较；而在T2网络中，重点

CRediT作者贡献声明

梁晓宇：调查、资源收集、初稿撰写、审稿与编辑。董大哲：正式分析、调查、初稿撰写。张建珍：资金筹集、调查、审稿与编辑。葛家豪：调查、资源收集、审稿与编辑、项目管理。所有作者均参与了手稿的审阅。

资助

本研究由中国国家社会科学基金（BAA180017）资助。

伦理批准

本研究遵循了《赫尔辛基宣言》的原则。所有参与者均被要求阅读并签署知情同意书。本研究已获得浙江师范大学研究伦理委员会的批准（编号：ZSRT2023107）。

知情同意

所有参与研究的个体均获得了知情同意。

未引用的参考文献

Kali et al., 1997, Carrera et al., 2017, Carbonell-Carrera et al., 2020, Carbonell-Carrera et al., 2020, Gersmehl Philip and Gersmehl Carol, 2006, Golledge et al., 2008, Ishikawa, 2016, Lee and Bednarz, 2009

CRediT作者贡献声明

梁晓宇：审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。董大哲：初稿撰写、可视化、验证、软件使用、资源提供、方法论、调查、正式分析、数据整理。张建珍：初稿撰写、监督、资金筹集、数据整理、概念化。葛家豪：审稿与编辑、初稿撰写，

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

我们衷心感谢所有参与本研究的人士。