TRIZ理論背景下大語言模型對研究生創(chuàng)新意愿的影響研究：基于技術(shù)接受模型

摘 要：人工智能、大語言模型的飛速發(fā)展對當前我國研究生創(chuàng)新思維培養(yǎng)指出了新的方向。本研究在TRIZ理論背景下，以高校研究生為對象，通過問卷調(diào)查，基于技術(shù)接受模型，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，探索大語言模型對研究生創(chuàng)新意愿的影響研究。研究結(jié)果表明大語言模型的有用性和易用性均能夠提升研究生使用大語言模型的積極態(tài)度，從而提升使用大語言模型的意愿。此外，態(tài)度在模型中起到了部分中介作用。研究認為要想提升學生使用大語言模型的積極性，需要學生樹立對大語言模型的正確態(tài)度和價值觀。

關(guān)鍵詞：TRIZ理論；技術(shù)接受模型；大語言模型；創(chuàng)新意愿

一、引言

隨著我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展需求日益顯現(xiàn)，適應(yīng)社會發(fā)展的多元化、復(fù)合型研究生人才成為新時代市場競爭的關(guān)鍵資源。近年來，教育部明確提出要主動打破傳統(tǒng)學科專業(yè)之間的壁壘，推動多學科、多領(lǐng)域之間的交叉融合，聚焦多個技術(shù)領(lǐng)域，促進基礎(chǔ)、應(yīng)用等多學科復(fù)合，加快多學科交叉和知識融合。同時，數(shù)字時代的到來與人工智能的興起，給當前研究生創(chuàng)新培養(yǎng)提出了新的要求。越來越多的學校愈發(fā)重視學科交叉、科教融合、校企合作、協(xié)同育人的教育理念，同時關(guān)注AI、信息通訊、電子控制、軟件設(shè)計等新型技術(shù)與傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)的緊密結(jié)合，并通過構(gòu)建符合時代發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級要求的人才建設(shè)體系，培養(yǎng)懂理論、強實踐、能創(chuàng)新的高素質(zhì)復(fù)合型人才。

在學科交叉領(lǐng)域，TRIZ理論能夠跨越傳統(tǒng)學科界限，整合多元化的知識和技能，它可以幫助研究者識別和解決跨學科領(lǐng)域中的復(fù)雜問題，提供創(chuàng)新的思維方式，從而推動各學科間的交流與融合。此外，TRIZ理論還具有矛盾思維、理想思維、資源思維的創(chuàng)新特點，這些都有助于引導(dǎo)研究者從不同角度思考問題，尋找最優(yōu)解決方案。在研究者遇到短時間內(nèi)難以解決的難題時，通過理想思維，研究者可以先想到最終理想解，然后再去分析問題，這樣可以幫助他們在復(fù)雜的學科交叉環(huán)境中，找到最佳的解決方案。因此，在研究生創(chuàng)新培養(yǎng)上，考慮將TRIZ理論與大語言模型環(huán)境相結(jié)合，利用TRIZ理論的思維工具和大語言模型環(huán)境的知識檢索和分析功能，根據(jù)具體情況對研究生創(chuàng)新思維培養(yǎng)進行設(shè)計和調(diào)整，能夠幫助學生解決跨領(lǐng)域?qū)W習過程中遇到的難題，提高學生的跨領(lǐng)域知識和技能，培養(yǎng)他們的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力，從而探索出更有效的教育方法和策略。

當前對大學生創(chuàng)新思維和創(chuàng)業(yè)意愿的研究主要集中以下幾個方面。第一，關(guān)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育對創(chuàng)業(yè)意愿的影響。如周麗霞等（2022）采用分層抽樣方法，以山西高校為例，探究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育對護理專業(yè)大學生創(chuàng)業(yè)意愿的影響機制[1]。陳德虎（2016）以浙江省高校為研究對象，提出全面打造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐體系，大力開拓創(chuàng)QMprs+2mB3jXN3S2H+mzhg==新創(chuàng)業(yè)教育社會網(wǎng)絡(luò)的建議[2]。Guo等（2023）通過高職院校樣本分析影響學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)意愿的因素[3]，結(jié)果表明導(dǎo)師要充分利用自己的科研項目，帶動學生創(chuàng)業(yè)團隊將科研項目與創(chuàng)業(yè)項目對接，將科研項目轉(zhuǎn)化為成果，通過挖掘科研項目的市場潛力，激發(fā)學生創(chuàng)業(yè)團隊的成長。Zhang等（2023）主要探討了職業(yè)生涯規(guī)劃課程和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程對高校學生創(chuàng)業(yè)意愿的影響，通過整合職業(yè)規(guī)劃、提供以就業(yè)為導(dǎo)向的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)教育可以幫助學生闡明創(chuàng)業(yè)精神在個人職業(yè)發(fā)展中的地位和價值，并培養(yǎng)創(chuàng)新思維和創(chuàng)業(yè)精神[4]。Dong和Tu（2021）以計劃行為理論為指導(dǎo)，通過建立模型對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育對大學生創(chuàng)業(yè)意愿的影響結(jié)果進行檢驗，研究結(jié)果表明，基于虛擬現(xiàn)實活動的高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育對大學生創(chuàng)業(yè)意愿存在顯著積極影響[5]。第二，關(guān)于參加創(chuàng)業(yè)比賽意愿的相關(guān)研究。宮毅敏和林鎮(zhèn)國（2019）通過高校學生創(chuàng)業(yè)競賽參賽意愿的調(diào)查問卷，運用Apriori 算法進行雙向數(shù)據(jù)挖掘分析，對大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力提升提出可行性建議[6]。第三，關(guān)于創(chuàng)新行為與創(chuàng)業(yè)意愿的影響因素研究。于海琴（2019）通過扎根理論證明大學生創(chuàng)新行為包括五個方面，分別是創(chuàng)新意愿與動機、創(chuàng)新學習、創(chuàng)意、創(chuàng)新行動和創(chuàng)新成果[7]。Zelin等（2021）通過對全國31個省份1231所高校應(yīng)屆畢業(yè)生的調(diào)查，考察了創(chuàng)業(yè)政策對創(chuàng)業(yè)意愿的路徑和影響機制，結(jié)果表明創(chuàng)業(yè)政策與創(chuàng)業(yè)意愿呈正相關(guān)[8]，創(chuàng)業(yè)教育作為“橋梁”在關(guān)系中呈現(xiàn)部分中介作用。但是，鮮有學者研究人工智能對大學生創(chuàng)新意愿的影響，特別是以ChatGPT為首的大語言模型影響研究生創(chuàng)新意愿的研究尚未開展。因此，如何利用大語言模型培養(yǎng)應(yīng)用型研究生創(chuàng)新人才的問題亟需深入研究。

二、理論與假設(shè)

（一）技術(shù)接受模型

技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model），是Davis（1989）運用理性行為理論研究用戶對信息系統(tǒng)接受時所提出的一個模型，提出技術(shù)接受模型最初的目的是對計算機廣泛接受的決定性因素做一個解釋說明。TAM模型認為個體對于信息系統(tǒng)的使用行為是由行為意向決定，而行為意向是由感知有用性和感知易用性決定。近幾年來技術(shù)接受模型多個領(lǐng)域的成功應(yīng)用證實了它的價值（Al-Adwan等，2023；Han和Sa，2022；Azizah等，2022；程慧，2023；余鯤鵬和李偉，2023），能夠比較好的解釋大語言模型對研究生創(chuàng)新意愿影響的問題[9～13]。

（二）假設(shè)提出

基于技術(shù)接受模型，本研究提出三個影響研究生創(chuàng)新意愿的前因變量，即大語言模型的感知有用性、感知易用性和對大語言模型使用態(tài)度。首先對于大語言模型的感知易用性來說，研究生認為大語言模型越容易使用，就越有可能在研究中應(yīng)用它。這種感知易用性可以體現(xiàn)在兩個方面：一是大語言模型的界面和交互方式設(shè)計得越簡單、越直觀，研究生就越容易上手使用；二是大語言模型能夠提供更加智能、更加自動化的功能和服務(wù)，從而幫助研究生更快地完成任務(wù)（Yiu等，2023）[14]。不僅如此，大語言模型的感知易用性也會影響感知有用性，研究生更傾向使用簡單、易上手的學習工具，因此易用性也會積極促進有用性。

對于大語言模型的感知有用性來說，研究生認為大語言模型越有用，就越有可能在研究中應(yīng)用它。這種感知有用性可以體現(xiàn)在兩個方面：一是大語言模型能夠提供更準確、更高效的信息檢索和文本生成能力，從而幫助研究生更快地獲取所需信息，提高研究效率；二是大語言模型能夠根據(jù)研究生的需求和語境，提供更加自然、流暢的語言表達，從而幫助研究生更好地與他人交流和合作。

研究生對大語言模型的態(tài)度也會影響他們的創(chuàng)新意愿。如果研究生對大語言模型持積極態(tài)度，認為它是一種有益的工具，就越有可能在研究中應(yīng)用它。這種積極態(tài)度可以體現(xiàn)在兩個方面：一是研究生認為大語言模型能夠提高他們的研究效率和質(zhì)量，從而對研究更有信心和動力；二是研究生認為大語言模型能夠為他們帶來更多的創(chuàng)新機會和靈感，從而更有意愿嘗試新的研究方向和方法（文森等，2023）[15]。

綜上所述，大語言模型的感知有用性、感知易用性和態(tài)度對研究生的創(chuàng)新意愿具有重要影響。因此本研究提出如下假設(shè)：

H1：大語言模型感知易用性積極影響感知有用性。

H2：大語言模型感知易用性積極影響使用態(tài)度。

H3：大語言模型感知有用性積極影響使用態(tài)度。

H4：對大語言模型的使用態(tài)度積極影響研究生創(chuàng)新意愿。

三、研究設(shè)計與數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)收集

本研究主要通過問卷調(diào)查進行數(shù)據(jù)收集，利用問卷星平臺通過微信朋友圈、QQ群、社區(qū)、課堂等形式進行在線發(fā)放與填寫。問卷內(nèi)容包含兩個部分：第一部分為受訪者基本信息，如性別、年齡、年級等；第二部分為變量測量，主要采用7級李克特量表對大學生使用大預(yù)言模型的感知易用性、感知有用性、態(tài)度和意義進行測量評價，受訪者根據(jù)自身的情況，對自身是否同意問卷題設(shè)的情況進行評分。

通過實地、專業(yè)網(wǎng)站、微信等多種方式發(fā)放大語言模型環(huán)境下研究生創(chuàng)新行為調(diào)查問卷，共計回收184份問卷，剔除回答時間短、答案重復(fù)、答案缺失等無效問卷17份，最終獲得有效問卷167份，問卷有效率90.76%。表1總結(jié)了受訪者的基本信息，受訪者中男性為45人，占比26.9%；女性122人，占比73.1%，女性受訪者占比較高。從年齡與年級來看，調(diào)研對象主要為高校在讀碩士研究生，大部分年齡處于23-27歲之間，占比為63.5%；還有一部分受訪者為在讀博士研究生。從專業(yè)結(jié)構(gòu)來看，經(jīng)管類研究生最多，占比80.8%;文史類、理工類研究生占比17.4%。這一現(xiàn)象可能與調(diào)研地區(qū)存在一定的關(guān)聯(lián)，調(diào)研主要集中于武漢地區(qū)財經(jīng)類高校，因此財經(jīng)管理類受訪者較多。從調(diào)研結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn)，大部分研究生偶爾使用大語言模型，主要應(yīng)用于完成課堂作業(yè)和搜索信息，這一結(jié)論說明大語言模型對研究生學習方式的改變起到一定的推動作用。

（二）信度和效度分析

根據(jù)問卷獲取的數(shù)據(jù)運用SPSS 22進行信度分析，得到四個潛變量的克隆巴赫系數(shù)和組合信度，感知有用性的組合信度為0.904，感知易用性組合信度為0.870，態(tài)度組合信度為0.895，意愿組合信度為0.924，四個變量的克隆巴赫系數(shù)和組合信度均大于0.8，可見量表具有較高的信度（具體數(shù)據(jù)見表2）。

運用SPSS22對量表數(shù)據(jù)進行KMO和Bartleet球形度檢驗，得到的KMO檢驗值為0.921，Bartleet球形度檢驗卡方值在0.01的置信水平下顯著，因此數(shù)據(jù)適合進行因子分析。從表3可以發(fā)現(xiàn)，四因子模型的擬合指標優(yōu)于其他模型，χ2/df（卡方自由度之比）為2.488，達到比較好的水平；RMSEA（近似誤差均方根）為0.095，擬合指數(shù)CFI為0.931，IFI為0.932，均超過0.90以上的參考標準，大部分指標滿足研究標準，說明整體量表具有較好的區(qū)分效度。

（三）相關(guān)性分析

從表4中可以看到，變量之間呈現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，且均在0.01水平下顯著。感知易用性與感知有用性、態(tài)度、意愿的相關(guān)系數(shù)分別為0.519，0.648，0.577。感知易用性和態(tài)度、意愿的相關(guān)系數(shù)分別為0.673，0.569。態(tài)度和意愿的相關(guān)系數(shù)為0.780。結(jié)果初步驗證了本研究提出的假設(shè)。

四、結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果

通過AMOS對結(jié)構(gòu)方程模型進行分析，四因子模型擬合指數(shù)中絕對擬合指數(shù)c2/df小于3，近似誤差均方根基本符合建議值，并且全部達到顯著水平；相對擬合指數(shù)中NFI、IFI、CFI、RFI均接近0.9的建議值。簡約擬合指數(shù)完全符合參考標準。因此，可以認為，在大語言模型環(huán)境下研究生創(chuàng)新行為影響因素模型具有對數(shù)據(jù)較好的擬合能力。

表5呈現(xiàn)了結(jié)構(gòu)方程模型估計結(jié)果。從表中可以發(fā)現(xiàn)，測量題項載荷系數(shù)均大于0.7，且在0.001水平下顯著，說明題項能夠很好反映潛變量。此外，感知易用性能夠顯著正向影響感知有用性，影響系數(shù)為0.581，假設(shè)1成立。感知易用性顯著正向影響態(tài)度，系數(shù)為0.466，假設(shè)2得到支持。感知有用性正向促進態(tài)度，系數(shù)為0.477，在0.001水平下顯著，假設(shè)3成立。最后，態(tài)度能夠正向顯著影響意愿，假設(shè)4得到支持。大語言模型的有用性和易用性均能夠提升研究生使用大語言模型的積極態(tài)度，從而提升使用大語言模型的意愿。進一步來說，態(tài)度在模型中起到了部分中介作用，要想提升學生使用大語言模型的積極性，需要樹立對大語言模型的正確態(tài)度和價值觀。

五、結(jié)論與建議

本研究通過問卷調(diào)研數(shù)據(jù)，基于技術(shù)接受度模型構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程探討大語言模型環(huán)境下研究生創(chuàng)新行為影響研究。研究結(jié)論表明大語言模型的感知易用性能夠提升使用者對大語言模型的感知有用性，感知易用性和感知有用性能夠顯著促進使用大語言模型的積極態(tài)度，最終提升對大語言模型的使用意愿。大語言模型目前使用范圍比較廣泛，但是在易用性方面有所欠缺。盡管經(jīng)過開發(fā)者外部集成與包裝可以供大部分人簡單使用，但是基于深度學習模型的文本訓練并沒有被使用者掌握，因此促進大語言模型對創(chuàng)新行為影響需要首先提升大語言模型的易用性，讓研究生簡單、方便使用最新的大語言模型，并且能夠結(jié)合自身專業(yè)和研究方向?qū)Υ笳Z言模型進行訓練，形成自己獨特的模型庫。除此之外，通過調(diào)查研究我們發(fā)現(xiàn)，大部分同學使用大語言模型完成課堂作業(yè)，事實上這會降低了學生的學習積極性和創(chuàng)新性。利用工具代替思考，完成課堂作業(yè)并不能很好地達到知識的消化和掌握，為了更好地促進大語言模型對學生創(chuàng)新思維的訓練，將大語言模型作為學習的輔助軟件，而不是偷懶工具。一方面，在日常學習中要引導(dǎo)學生樹立正確的價值觀和學習觀，營造良好的學習氛圍和獨立思考的創(chuàng)新思維；另一方面，作為導(dǎo)師要認真審查學生提交的作業(yè)，提升學生對大語言模型的認識，鼓勵學生利用大語言模型拓展思維，防止亂用大語言模型完成學習任務(wù)（見圖1）。

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基金項目：國家社會科學基金一般項目“勞動力市場靈活性促進我國共同富裕的機制路徑及對策研究”（23BJL067）；湖北經(jīng)濟學院研究生教育教學改革研究項目最終成果“基于TRIZ理論的大語言模型環(huán)境下研究生學科交叉培養(yǎng)模式研究”（YJSG202305）

作者簡介：孫一平（1982- ），男，湖北黃岡人，湖北經(jīng)濟學院工商管理學院副教授，博士，研究方向為創(chuàng)新管理；寧婧玥（2000- ），女，湖北鐘祥人，湖北經(jīng)濟學院碩士研究生，研究方向為創(chuàng)新管理；通訊作者王燦（1993- ），男，湖北天門人，湖北經(jīng)濟學院工商管理學院講師，博士，研究方向為創(chuàng)新管理。