基于贝叶斯网络的创造性协作学习模式研究

创造力在各个领域中扮演着越来越重要的角色，我们的教学系统要作出相应的转变以发展学生的创造力。本文以团队创造力模式以及有助于发展创造力的基本因素为基础提出了计算机支持的创造性协作学习模式。具体地说，我们采用贝叶斯网络分类技术组建易于增强团队创造力的学习团队。结果表明，组建创造性协作学习团队，提供创造性情景学习环境能够提高学习者的创造力以及教学绩效。

贝叶斯网络 创造力 协作学习

协作学习指的是在学习过程中，学习者是互相分享知识、共同创造知识、建构意义、共同理解概念和理论等的团队成员。先前的学习软件迫使学习者只能作为孤立的个体来学习，计算机支持的协作学习（Computer Supported Collaborative Learning，简称CSCL）的产生弥补了这一缺陷[1]。在计算机支持的协作学习（CSCL）中，学习是通过计算机支持的学生之间以及师生之间的互动合作获得的。

本文提出将学习者组织成团队进行计算机支持的协作学习方法，目标在于增强每个团队的创造力。近年来，团队创造力这个概念引起了越来越多教育机构和公司的兴趣。然而，确定团队成员之间的相互影响会如何提高或降低团队的创造性绩效却具有相当的难度。本文将首先介绍团队创造力的概念，然后设计一种模式用于开发一个将学习者合理分配进创造性学习团队的自动系统。我们的方法包括以下三步：

1.评估每个学习者影响团队创造力的特征（如创造力水平、动机、知识领域等）；

2.根据评估结果将学习者分类；

3.根据学习者对团队创造力的影响力分数将学习者合理分组，组建创造性学习团队。

一、学习团队创造力

创造力是心理学文献中争论较多的一个概念。Sternberg等人认为，创造力就是制作出独创性的、高品质的、恰当的作品的能力[2]。Sternberg提出的创造力的投资理论试图详细阐述创造力的概念及其来源[3]。创造力的投资理论认为，具有创造力的人是那些乐于并且有能力，比方说，在思想领域低价买进高价卖出的人。低价买进指的是研究那些不为人知的、非大众化的然而却具有内在发展潜力的思想。通常这些思想第一次提出时会遭到公众的抵制，然而具有创造力的人不会因此放弃，最终他将以高价“卖出”一种全新的、强有力的或孚众望的思想，并通过这种方式养成一种创新的习惯[3]。

团队创造性被认为是创造性行为的社会属性之一，是近年来出现的研究论题。然而，由于团队成员间的相互影响以及各成员社会背景的不同、个人能力以及知识水平的差异会在创造性学习过程中产生附加值，团队创造力并不仅仅等同于团队成员的个人创造力之和。Baruah &paulus（2009）提出了团队成员间相互影响的重要性及其在促进创造过程中的作用[4]。Baruah &paulus（2009）指出，协作作用（synergy）指的是团队内部合作而产生的附加收益，这种附加收益来源于团队成员间相互影响而产生的认知激励和动机激励。此外，根据协作作用理论，两位作者还指出了影响团队创造力的认知、社会及动机因素，包括思想交流、与团队其他成员进行成绩比较而产生的潜在竞争、概念、成果及观点的共享、内在动机等[4]。

创造性学习与旨在发展个体创造力的教学过程紧密相关，而协作创造性学习认为学习是学习者之间合作交流、相互影响的结果。团队创造力可以通过提供恰当的情景教学以及组织适当的团队得以提高。

二、团队创造力模式

Amabile定义了创造力的成分理论，并提出了影响创造力的要素[5]。其中的三个要素涉及个人层面：领域相关技能、创造相关过程、任务动机。第四个要素为非个人要素：社会环境。领域相关技能指的是个人在某一特定领域中的知识和技能。创造相关过程包括促进创造力的个体特征：认知方式、个性品质等。任务动机包括个人的内在动机。作者指出，成分理论的中心原则是创造力的内在动机原则。外部因素，即社会环境因素相当于工作学习环境。此外，作者认为外部因素要么促进创造力，要么阻碍创造力的发展。对该理论感兴趣的读者可以参考文献[5]。本文中的情景学习环境即社会环境因素。

Sawyer（2003）提出的团队创造力模式认为创造力是共时的相互作用和历时性交流的协同作用[6]。Taggar（2002）在其团队创造力的多级模式中强调，除了拥有创造性成员，团队创造力还深受团队成员间相互作用的相关过程影响[7]。Yeh（2012）提出的影响创造力的环境因素分为以下三类：1.促进团队创造力的因素（如管理者及合作者的支持、心理安全感、群体过程）；2.阻碍创造性思想产生的因素（如想法一致、资源不足以及官僚结构）；3.其他因素（如团队多样性、团队内部冲突、团队凝聚力等）。本文主要研究组建创造性学习团队时的个人要素[8]。

三、计算机支持的创造性协作学习模式

本章将介绍我们提出的计算机支持的创造性协作学习模式（见图1）。首先，我们评估每个学习者影响团队创造力的特征，如创造力水平、动机、知识领域等；然后根据评估结果将学习者分类；最后，根据学习者对团队创造力的影响力分数将学习者合理分组，组建创造性团队。为了组建创造性团队，我们比较了简单贝叶斯分类器、基于神经网络的分类器、决策树以及支持向量机等多种分类技术之后选择了简单贝叶斯分类器，即一种基于贝叶斯定理的概率分类器[9]。

贝叶斯网络是基于概率的有向无环图，是一种图形化的网络，可用于描述不确定性知识。一个贝叶斯网络由代表变量的节点及连接这些节点的有向边构成，每个节点代表一个随机变量，连接两个节点的有向边定义变量之间的概率依赖，用条件概率定量表达这些概率依赖关系。关于贝叶斯网络分类技术的详细介绍，感兴趣的读者可参考文献[10]。

本文将使用简单贝叶斯网络来模拟计算机支持的创造性协作学习模式。属性A1，A2，…An由创造力的情景因素构成，而“类别”相当于按照学习者对团队创造力的贡献而划分的学习者类别（见图2）。就个人创造力对团队创造力的影响力大小而言，本文考虑三类学习者：A（较高），B（中等），C（较低）。需要考虑的属性包括创造力水平、知识领域和个人动机。

创造力水平可由发散性思维、创造性人格等各种不同的测试来确定。本文选用的是Gough的创造性人格量表（Creative Personality Scale，简称CPS）。结果范围为-12到18之间。知识领域由学习者在某一具体测试中的得分来确定，结果范围为1到10。我们使用一份问卷来评估动机水平，结果为0（动机较低），1（动机中等），2（动机较高）。

使用贝叶斯网络的训练样本集可知如何确定每个学习者根据其对团队创造力的影响力所属的类别。通过训练样本集，该分类器确定个体的每个属性属于某一类别的条件概率，然后应用贝叶斯定理，计算出一个给定的属性属于某一类别的概率，后验概率最高的类别就是预计类（见图3）。

组建创造性团队要考虑每一个学习者根据其对团队创造力的影响力所属的类别，基于公平的分配算法将三种可能的类别（影响力较高、影响力中等、影响力较低）混合后生成创造性团队。

在第二阶段创造性学习过程发生，以下创造力激发因素会影响创造环境[11]：

1.提高创造力的重要性：学习者要充分认识到创造力在学习和日常生活中的作用；

2.动机性任务；

3.建议性任务；

4.使用不同的教学策略（基于问题的学习、基于项目的学习）；

5.发展社交能力/协作能力；

6.发展各种不同的情景教学模式，训练批判式思维；

7.留出问题讨论时间；

8.课堂教学不要过度安排；

9.设计涉及多种文化的跨学科的任务；

10.包括信息融合性任务。

在第三阶段教师对团队的学习效果和学习方法进行评估，评估的结果为教师对团队的创造力水平进行评分。该评估可用Torrance的创造性思维测试（Torrance Tests of Creative Thinking，简称TTCT）中定义的四个等级来实施[12]：流利性；灵活性；独创性；详尽性。团队创造力水平的评估结果可能较低、中等或较高，如果达到了理想的创造力水平，组建创造性团队的目标便实现了，否则可在下一个教学过程中重组创造性学习团队。

四、结论

创造力在各个领域中扮演着越来越重要的角色，我们的教学系统要作出相应的转变以发展学生的创造力。本文以团队创造力模式以及有助于发展创造力的基本因素为基础提出了计算机支持的创造性协作学习模式。具体地说，我们采用贝叶斯网络分类技术组建易于增强团队创造力的学习团队。结果表明，组建创造性学习团队，提供创造性情景学习环境能够提高学习者的创造力以及教学绩效。

参考文献

[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：赵晓非（1978-），男，辽宁锦州人，天津工业大学计算机科学与软件学院讲师，博士。]

【责任编辑 孙晓雯】