基于貝葉斯網絡的創造性協作學習模式研究

創造力在各個領域中扮演著越來越重要的角色，我們的教學系統要作出相應的轉變以發展學生的創造力。本文以團隊創造力模式以及有助于發展創造力的基本因素為基礎提出了計算機支持的創造性協作學習模式。具體地說，我們采用貝葉斯網絡分類技術組建易于增強團隊創造力的學習團隊。結果表明，組建創造性協作學習團隊，提供創造性情景學習環境能夠提高學習者的創造力以及教學績效。

貝葉斯網絡 創造力 協作學習

協作學習指的是在學習過程中，學習者是互相分享知識、共同創造知識、建構意義、共同理解概念和理論等的團隊成員。先前的學習軟件迫使學習者只能作為孤立的個體來學習，計算機支持的協作學習（Computer Supported Collaborative Learning，簡稱CSCL）的產生彌補了這一缺陷[1]。在計算機支持的協作學習（CSCL）中，學習是通過計算機支持的學生之間以及師生之間的互動合作獲得的。

本文提出將學習者組織成團隊進行計算機支持的協作學習方法，目標在于增強每個團隊的創造力。近年來，團隊創造力這個概念引起了越來越多教育機構和公司的興趣。然而，確定團隊成員之間的相互影響會如何提高或降低團隊的創造性績效卻具有相當的難度。本文將首先介紹團隊創造力的概念，然后設計一種模式用于開發一個將學習者合理分配進創造性學習團隊的自動系統。我們的方法包括以下三步：

1.評估每個學習者影響團隊創造力的特征（如創造力水平、動機、知識領域等）；

2.根據評估結果將學習者分類；

3.根據學習者對團隊創造力的影響力分數將學習者合理分組，組建創造性學習團隊。

一、學習團隊創造力

創造力是心理學文獻中爭論較多的一個概念。Sternberg等人認為，創造力就是制作出獨創性的、高品質的、恰當的作品的能力[2]。Sternberg提出的創造力的投資理論試圖詳細闡述創造力的概念及其來源[3]。創造力的投資理論認為，具有創造力的人是那些樂于并且有能力，比方說，在思想領域低價買進高價賣出的人。低價買進指的是研究那些不為人知的、非大眾化的然而卻具有內在發展潛力的思想。通常這些思想第一次提出時會遭到公眾的抵制，然而具有創造力的人不會因此放棄，最終他將以高價“賣出”一種全新的、強有力的或孚眾望的思想，并通過這種方式養成一種創新的習慣[3]。

團隊創造性被認為是創造性行為的社會屬性之一，是近年來出現的研究論題。然而，由于團隊成員間的相互影響以及各成員社會背景的不同、個人能力以及知識水平的差異會在創造性學習過程中產生附加值，團隊創造力并不僅僅等同于團隊成員的個人創造力之和。Baruah &paulus（2009）提出了團隊成員間相互影響的重要性及其在促進創造過程中的作用[4]。Baruah &paulus（2009）指出，協作作用（synergy）指的是團隊內部合作而產生的附加收益，這種附加收益來源于團隊成員間相互影響而產生的認知激勵和動機激勵。此外，根據協作作用理論，兩位作者還指出了影響團隊創造力的認知、社會及動機因素，包括思想交流、與團隊其他成員進行成績比較而產生的潛在競爭、概念、成果及觀點的共享、內在動機等[4]。

創造性學習與旨在發展個體創造力的教學過程緊密相關，而協作創造性學習認為學習是學習者之間合作交流、相互影響的結果。團隊創造力可以通過提供恰當的情景教學以及組織適當的團隊得以提高。

二、團隊創造力模式

Amabile定義了創造力的成分理論，并提出了影響創造力的要素[5]。其中的三個要素涉及個人層面：領域相關技能、創造相關過程、任務動機。第四個要素為非個人要素：社會環境。領域相關技能指的是個人在某一特定領域中的知識和技能。創造相關過程包括促進創造力的個體特征：認知方式、個性品質等。任務動機包括個人的內在動機。作者指出，成分理論的中心原則是創造力的內在動機原則。外部因素，即社會環境因素相當于工作學習環境。此外，作者認為外部因素要么促進創造力，要么阻礙創造力的發展。對該理論感興趣的讀者可以參考文獻[5]。本文中的情景學習環境即社會環境因素。

Sawyer（2003）提出的團隊創造力模式認為創造力是共時的相互作用和歷時性交流的協同作用[6]。Taggar（2002）在其團隊創造力的多級模式中強調，除了擁有創造性成員，團隊創造力還深受團隊成員間相互作用的相關過程影響[7]。Yeh（2012）提出的影響創造力的環境因素分為以下三類：1.促進團隊創造力的因素（如管理者及合作者的支持、心理安全感、群體過程）；2.阻礙創造性思想產生的因素（如想法一致、資源不足以及官僚結構）；3.其他因素（如團隊多樣性、團隊內部沖突、團隊凝聚力等）。本文主要研究組建創造性學習團隊時的個人要素[8]。

三、計算機支持的創造性協作學習模式

本章將介紹我們提出的計算機支持的創造性協作學習模式（見圖1）。首先，我們評估每個學習者影響團隊創造力的特征，如創造力水平、動機、知識領域等；然后根據評估結果將學習者分類；最后，根據學習者對團隊創造力的影響力分數將學習者合理分組，組建創造性團隊。為了組建創造性團隊，我們比較了簡單貝葉斯分類器、基于神經網絡的分類器、決策樹以及支持向量機等多種分類技術之后選擇了簡單貝葉斯分類器，即一種基于貝葉斯定理的概率分類器[9]。

貝葉斯網絡是基于概率的有向無環圖，是一種圖形化的網絡，可用于描述不確定性知識。一個貝葉斯網絡由代表變量的節點及連接這些節點的有向邊構成，每個節點代表一個隨機變量，連接兩個節點的有向邊定義變量之間的概率依賴，用條件概率定量表達這些概率依賴關系。關于貝葉斯網絡分類技術的詳細介紹，感興趣的讀者可參考文獻[10]。

本文將使用簡單貝葉斯網絡來模擬計算機支持的創造性協作學習模式。屬性A1，A2，…An由創造力的情景因素構成，而“類別”相當于按照學習者對團隊創造力的貢獻而劃分的學習者類別（見圖2）。就個人創造力對團隊創造力的影響力大小而言，本文考慮三類學習者：A（較高），B（中等），C（較低）。需要考慮的屬性包括創造力水平、知識領域和個人動機。

創造力水平可由發散性思維、創造性人格等各種不同的測試來確定。本文選用的是Gough的創造性人格量表（Creative Personality Scale，簡稱CPS）。結果范圍為-12到18之間。知識領域由學習者在某一具體測試中的得分來確定，結果范圍為1到10。我們使用一份問卷來評估動機水平，結果為0（動機較低），1（動機中等），2（動機較高）。

使用貝葉斯網絡的訓練樣本集可知如何確定每個學習者根據其對團隊創造力的影響力所屬的類別。通過訓練樣本集，該分類器確定個體的每個屬性屬于某一類別的條件概率，然后應用貝葉斯定理，計算出一個給定的屬性屬于某一類別的概率，后驗概率最高的類別就是預計類（見圖3）。

組建創造性團隊要考慮每一個學習者根據其對團隊創造力的影響力所屬的類別，基于公平的分配算法將三種可能的類別（影響力較高、影響力中等、影響力較低）混合后生成創造性團隊。

在第二階段創造性學習過程發生，以下創造力激發因素會影響創造環境[11]：

1.提高創造力的重要性：學習者要充分認識到創造力在學習和日常生活中的作用；

2.動機性任務；

3.建議性任務；

4.使用不同的教學策略（基于問題的學習、基于項目的學習）；

5.發展社交能力/協作能力；

6.發展各種不同的情景教學模式，訓練批判式思維；

7.留出問題討論時間；

8.課堂教學不要過度安排；

9.設計涉及多種文化的跨學科的任務；

10.包括信息融合性任務。

在第三階段教師對團隊的學習效果和學習方法進行評估，評估的結果為教師對團隊的創造力水平進行評分。該評估可用Torrance的創造性思維測試（Torrance Tests of Creative Thinking，簡稱TTCT）中定義的四個等級來實施[12]：流利性；靈活性；獨創性；詳盡性。團隊創造力水平的評估結果可能較低、中等或較高，如果達到了理想的創造力水平，組建創造性團隊的目標便實現了，否則可在下一個教學過程中重組創造性學習團隊。

四、結論

創造力在各個領域中扮演著越來越重要的角色，我們的教學系統要作出相應的轉變以發展學生的創造力。本文以團隊創造力模式以及有助于發展創造力的基本因素為基礎提出了計算機支持的創造性協作學習模式。具體地說，我們采用貝葉斯網絡分類技術組建易于增強團隊創造力的學習團隊。結果表明，組建創造性學習團隊，提供創造性情景學習環境能夠提高學習者的創造力以及教學績效。

參考文獻

[1] Stahl，G.，Koschmann，T.，Suthers，D.，Computer-supported collaborative learning：An historical perspective，in R.K.Sawyer（Ed.），Cambridge handbook of the learning sciences，Cambridge，UK：Cambridge University Press，pp.409-426，2006.

[2] Sternberg，R.J.，Lubart，T.I.，Kaufman，J.C.，Pretz，J.E.，Creativity.In K.J.Holyoak & R.G.Morrison，The Cambridge handbook of thinking and reasoning， New York：Cambridge University Press，pp 351-369，2005.

[3] Sternberg，R.J.，The Assessment of Creativity：An Investment-Based Approach，Creativity Research Journal，24（1），pp.3-12，2012.

[4] Baruah，J.，Paulus，P.B.，Enhancing Group Creativity：The Search for Synergy，in Elizabeth A.Mannix，Jack A.Goncalo，Margaret A.Neale（ed.）Creativity in Groups（Research on Managing Groups and Teams，Volume12），Emerald Group Publishing Limited，pp.29-56，2009.

[5] Amabile，T.M.，Componential Theory of Creativity，to appear in Encyclopedia of Management Theory （Eric H. Kessler，Ed.），Sage Publications，2013.

[6] Sawyer，R.K.，Group creativity：Music，Theater，Collaboration.Mahwah，NJ：Lawrence Erlbaum，2003.

[7] Taggar，S.，Individual Creativity and Group Ability to Utilize Individual Creative Resources：A Multilevel Model，The Academy of Management Journal，45（2），pp.315-330，2002.

[8] Yeh，Ya-Ching，The Effects of Contextual Characteristics on Team Creativity：Positive，Negative，or Still Undecided？，Working Paper No 38，Centre for East and South-East Asian Studies，2012.

[9] Joyce，J.，Bayes'Theorem，The Stanford Encyclopedia of Philosophy（Fall 2008 Edition），Edward N.Zalta（ed.），http：//plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/bayes-theorem/，2008.

[10] Friedman，N.，Geiger，D.& Goldszmidt，M.，Bayesian network classifiers，Machine Learning 29，131-163，1997.

[11] Moise，G.，Triggers for Creativity in Computer-Supported Collaborative Learning，Proceedings of the 9th International Scientific Conference eLearning and Software for Education，Bucharest，2013.

[12] Torrance，E.P.，Torrance tests of creative thinking.Bensenville，IL： Scholastic，Testing Service，1966.

[作者：趙曉非（1978-），男，遼寧錦州人，天津工業大學計算機科學與軟件學院講師，博士。]

【責任編輯 孫曉雯】