Trends Cogn Sci︱邱江团队撰写知识丰富领域创造性问题解决观点文章
撰文︱杨文静
责编︱王思珍
编辑︱杨彬伟
人类社会是一部创新的历史，创造性的解决问题（Creative problem solving，CPS）对人类文明的发展和进步至关重要。随着科技的进步，各行业对个体创造性的要求越来越高。现实生活中创造性问题解决离不开丰富的知识经验，个体通过在学校、生活中获得的知识创造性的解决现实生活中的问题。基于知识丰富领域的CPS研究对于现实生活中青少年的创造性培养，各领域的创造性培养都具有重要启发作用。
近日，西南大学邱江教授团队在Trends in Cognitive Sciences期刊上在线发表了题为“Creative problem solving in knowledge-rich contexts” 的观点文章（Opinion）。作者系统回顾了创造性研究进展，并且基于团队多年在该领域的原创性工作，提出了知识丰富领域的创造性问题解决的研究范式和未来研究展望。
知识经验在CPS中起着重要作用，然而知识经验存在个体差异，为了探究创造性过程，传统的创造性研究都尽量排除知识经验的作用（如，经典的测量聚合思维的远距离联想任务）[1,2]，或将知识经验对创造性问题解决的影响降到最低限度（如，经典的发散思维任务）[3,4]。基于这些范式的研究结果加深了人们对创造性的理解，但这都与现实生活中的创造性问题解决有一定距离，因此，传统创造性研究对现实生活中创造性的测量和培养的借鉴意义受到了限制[5]。
本文认为可以通过两种方式对知识丰富领域的创造性问题解决进行研究：第一是对专家和新手的创造性问题解决进行研究。但专家和新手在知识表征、问题解决方式等多方面都存在差异，通过这一范式得到的结果并不能回答知识丰富领域的创造性问题解决是如何产生的[6,7]。第二是开发适用于研究新手如何学习知识，创造性问题解决的范式，从个体知识学习、知识应用、知识创造的角度理解创造性问题解决。该团队从2006年开始在张庆林教授的指导下，探索采用学习—测试范式（原型启发范式）从知识学习的角度来理解现实生活中的创造性问题解决[8-10]。在该范式中，个体学习相同的知识，然后进行创造性问题解决。不同于传统的创造性问题解决排除知识经验的作用，这一研究范式首次将知识学习纳入了创造性的研究中，为探讨知识在创造性问题解决中的作用提供了可行方法。
图1 原型启发式范式中创造性问题解决的认知图示。在原型启发式范式中，参与者(I)面临一个问题，(II)搜索以前学过的原型，以便(III)确定一个能实现与问题所需功能相一致的原型，这表明(IV)原型的特征结构可以被用来构建一个解决该问题的科学创新。
（图源：Wenjing Yang, et al., TICS, 2022）
该研究团队自主开发了字谜材料库和科学发明材料库，来考察知识丰富领域的创造性问题解决的认知神经机制[8,9]。基于学习—测试范式和两个材料库，团队对知识丰富领域的创造性问题解决进行了全面探讨。基于该范式的探究，试图回答为何老师教授了相同的知识，学生却在创造性问题解决中有不同表现。该论文通过比较学习—测试范式，类比迁移范式及专家新手问题解决中神经机制的差异，发现知识丰富领域的创造性问题解决涉及更多语义知识搜索和提取过程[11，12]。未来研究可以从语义网络的角度研究知识学习、表征、知识提取对知识丰富领域的创造性问题解决的影响[13]。这对于现实生活中青少年的创造性培养教育，各领域的创造性培养都具有重要启发作用。
图2 知识丰富背景下进行创造性思维时参与的大脑区域。橙点表示参与类比生成任务的区域；绿点表示在原型启发式范式中参与富于知识的创造性问题解决的区域；紫点表示参与音乐创作、绘画创作和文学创作等专业领域的创造性思维的区域。
（图源：Wenjing Yang, et al., Trends Cogn Sci, 2022）
原文链接：https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(22)00156-5
该论文通讯作者为西南大学心理学部邱江教授，第一作者为西南大学杨文静副教授和乔治城大学Adam Green教授。该项工作得到国家社科基金重大项目（21&ZD312）和国家自然科学基金（32071070）支持。邱江教授团队采用脑科学、心理学、教育学和计算机科学等多学科交叉的方法，围绕创造性测评，青少年创造性的发展规律，创造性的干预提升，与国内外多个团队展开合作研究，尝试建立青少年创新素质评价与提升路径，探索青少年创新素质培养和拔尖创新人才选拔方案。
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1. Mednick, S.A. (1968) The Remote Associates Test. J. Creat. Behav. 2, 213–214
2. Kounios, J. and Beeman, M. (2014) The cognitive neuroscience of insight. Annu. Rev. Psychol. 65, 71–93
3. Mednick, S. (1962) The associative basis of the creative process. Psychol. Rev. 69, 220–232
4. Torrance, E.P. (1974) The Torrance Tests of Creative ThinkingNorms-Technical Manual Research Edition-Verbal Tests, Forms A and B- Figural Tests, Forms A and B, Personnel Press
5. Dietrich, A. (2019) Where in the brain is creativity: a brief account of a wild-goose chase.Curr. Opin. Behav. Sci. 27, 36–39
6. Kowatari, Y. et al. (2009) Neural networks involved in artistic creativity. Hum. Brain Mapp. 30, 1678–1690
7. Bar, M. et al. (2008) Scenes unseen: the parahippocampal cortex intrinsically subserves contextual associations, not scenes or places per se. J. Neurosci. 28, 8539–8544
8. Qiu, J.. et al. (2008) The neural basis of insight problem solving: an event-related potential study. Brain Cogn. 68, 100–106
9. Qiu, J. et al. (2010) Neural correlates of the “Aha” experiences: evidence from an fMRI study of insight problem solving. Cortex 46, 397–403
10. Yang, W. et al. (2016) Prototypes are key heuristic information in insight problem solving. Creat. Res. J. 28, 67–77
11. Holyoak, K.J. (2012) Analogy and relational reasoning. In The Oxford Handbook of Thinking and Reasoning (Holyoak, K.J. and Morrison, R.G., eds), pp. 234–259, Oxford University Press
12. Green, A.E. et al. (2017) Thinking cap plus thinking zap: tDCS of frontopolar cortex improves creative analogical reasoning and facilitates conscious augmentation of state creativity in verb generation. Cereb. Cortex 27, 2628–2639
13. Kenett, Y.N. (2019) What can quantitative measures of semantic distance tell us about creativity. Curr. Opin. Behav. Sci. 27, 11–16
本文完