创新支持是否改变了在校大学生的创新行为?,本文主要内容关键词为:在校论文,改变了论文,大学生论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。
一、背景与问题 实施创新驱动发展战略,核心就是聚集创新人才,实质就是创新人才驱动。大学作为人才培养的重要基地,如何适应时代需求,培养一批国家发展建设急需的创新人才,成为当前时代背景下的高等教育改革创新的重要问题。 在这一背景下,近年来,高等学校通过增加基础科研设施投入、鼓励和支持师生国际交流、加大海外创新人才引进、改革学校教育教学模式等多种手段进行了积极的尝试。为了加快创新人才培养改革,2007年,教育部批准实施了“大学生创新性实验计划”;2009年,教育部推行了“研究生教育创新计划”;同年,教育部联合中组部、财政部实施“基础学科拔尖学生培养试验计划”;2012年,国家启动了“高等学校创新能力提升计划”等。除了上述国家层面的各类高等教育创新计划外,各学校也积极尝试开展教育改革、探索创新人才培养的新途径,如中国科技大学、西安交通大学等校针对早慧少年开办的少年班,北京大学开设的元培实验班,复旦大学的望道计划等。可以看出,创新人才培养活动已经受到从国家层面到学校层面的高度重视,通过创新环境营建、加大教育投入、改进教育教学方法等途径培养学生的创新意识、提升学生创新创造力的做法已经逐渐成为高等教育工作者的普遍共识。 本文在这一背景下开展研究,结合学生访谈及文献梳理构建理论模型,进一步明确以下问题,并从创新支持到个体创新自我效能感以及个体创新行为产生的影响路径,检验以下变量构成与变量关系。明确这些疑问将有助于科学评估在校大学生创新创造力发展情况,改善我国创新人才培养实践。 (1)在校大学生对各种创新支持行为的感知,如何分类描述? (2)学生感知到的创新支持和个体创新行为之间的关系是什么?大学生的创新自我效能感如何,是否在其关系中发挥了中介效应? (3)不同类型的学生是否存在差异,主要有哪些差异? 二、理论探讨 (一)创新支持 “创新支持”是指大学生对学校创新环境和各种有利于创新的举措、做法的主观认知和体验。20世纪90年代,西方管理学、心理学研究者开始关注组织氛围对个体发展的影响,并衍生出组织学习氛围、组织创新氛围等概念。随着创新在当代社会中地位的凸显,创新氛围逐渐成为更受关注的概念。Siegel等研究者围绕创新氛围研究提出了创新支持量表(Siegel Scale of Support for Innovation),通过“对创新的支持、对个人创新的支持、上层的支持力度”等题项来刻画组织的创新氛围[1]。此外,在Amabile和West[2][3]等研究者涉及创新氛围的相关研究中都对创新支持进行了测量。2004年开始,以Tierney和Farmer为代表的一批研究者从创新氛围研究中剥离出创新支持(Support for Innovation)的概念,并专门编制了创新支持行为量表(Creativity Supportive Behavior Scale,CSBS),通过实证研究方法探索了企业组织中管理者行为对员工创造力的影响关系。当前发展不同行为主体的创造力成为社会关注的话题,青少年时期更是创造力形成和发展的关键时期,但目前针对在校大学生的相关研究还很匮乏。本文将借鉴上述研究成果,依据对当前高校创新支持活动的调研分析及对学生的调研,改编量表并抽取和验证当前高校创新支持的具体维度。 (二)个体创新行为 “个体创新行为”是指将有益的新想法、新知识、新观点运用于学习和现实生活中的所有个人行动和意愿。一般来说,创新可以分为个体、群体、组织三个层次,其中个体层次的创新是其他创新的最终来源[4],Zhou和George认为个体创新行为不仅仅指创新构想的产生,还包括创新内容、创新的推广以及发展出执行方案[5]。过去几十年中,西方研究者从不同视角探究了个体创新的影响因素,它们包含个体的抽象思维能力、认知能力、积极情感、创造性人格、领导者的个人特质、领导者的认知风格、领导者与下属的关系、领导者的支持行为、组织文化、时间压力、任务的挑战性、任务的复杂性等。Scott和Bruce指出,个体创新行为从识别问题开始,进一步产生创新构想或解决方案,并为创新想法寻找支持,最后将创新想法“产品化”及“制度化”[6]。这个过程可以概括为三个阶段:问题的确立以及构想或解决方式的产生;寻求对其构想的支持;由此产生创新的标准或模式,使其可被扩散和使用,完成并实现创新的构想。这三个阶段构成个体创新行为的基本过程。在此基础上,国外学者Kleysen和Street以及台湾学者黄致凯进一步发展并通过量表验证了个体创新行为的维度[7][8]。本文将在上述研究基础上,借鉴Scott等编制的个人创新行为量表[6]并加以适当改编,该量表也是目前较受认可的量表之一。 (三)创新自我效能感 创新自我效能感(Creative Self-efficacy)是自我效能感理论与创造力理论相结合而产生的概念,指个体对自己从事特定活动时是否具有产生创造性成果能力的评价[9]。当代著名心理学家Albert Bandura于20世纪70年代提出自我效能感的概念,他认为自我效能感是个体对自己成功完成某项特定任务或工作所持有的信心[10]。自我效能感所涉及的并不是能力本身,而是个体对自己能否整合利用所有的知识、技能以及资本去完成某项特定任务的自信程度,是个体认为自己“能不能”完成任务和工作的主观判断。个体对自身能力的感知存在高感知和低感知的差异。高感知即个体的自我效能感高;反之,则自我效能感低。研究已发现,那些自我效能感高的人能够在相应领域中表现得更好,而个体在低自我效能感的任务领域中往往表现欠佳[11]。自我效能感高的个体,在解决特定领域的特定问题时,还更能够持之以恒[12]。但与此同时,自我效能感还具有动态性和可变性,会受到个人成就、替代经验、言语说服、心理与情绪激励等内外部因素的影响[13]。研究者Ford在其创造力模型中,将自我效能感视为激发个体创新创造力的一个重要的动机成分,认为自我效能感会影响个体未来的创造行为与表现[14]。在不同的领域和情境下,个体的自我效能感会发生相应的变化。例如,在强调创新与创造力培养的环境下,个体的自我效能感会受到情景、领域等特定因素的影响,个体会随之学习不同领域的知识和技能,并发展出不同的能力来做出相应的回应。创新自我效能感(Creative Self-efficacy)的概念和研究因此诞生。这一概念自2002年提出以来,已经在企业管理、护理、公务员等领域中开始应用,针对中国内地大学生的相关实证研究还基本空白。 (四)理论框架与假设 组织支持理论和三元交互论为本研究框架的构建和假设形成提供了理论基础。Eisenberger等研究者在社会交换理论的基础上提出了组织支持理论(Organizational Support Theory)和组织支持感知(Perceived Organizational Support)的概念,他们认为组织支持感知是增强个体对组织的情感依恋、努力工作以获得组织奖励的重要基础[15]。个体感受到更多的组织支持,就会对组织产生更多的依恋,从而更加认同组织文化,继而做出更多符合组织导向的行为。组织支持理论弥补了以往侧重个体对组织承诺而忽略组织对个体承诺的缺失,更加突出了外部环境、软硬件支持、上级鼓励等因素的作用,在实践中得到了广泛的应用。McMillian等研究者在此基础上进一步指出,组织的支持还包含其他多种类型,如工具性支持、行为支持、情感支持和信息支持等。20世纪80年代中期,Bandura等研究者从个体心理机能发展的视角提出三元交互理论,指出个体行为是外部环境、内部主体性因素以及过去与现在行为三者之间动态交互的产物,人们不只是由外部事件塑造的有反应性的机体,他们的行为还具有自我组织、自我调节、自我反思的特点。这一理论将反映个体能力信念的自我效能感与外部环境、个体行为紧密连接在一起,成为分析个人行为选择、外部行为环境与个体因素的重要理论。 结合“组织支持理论”和“三元交互理论”的观点,本研究关注了学生如何感知学校各种创新支持举措及其对学生个体创新行为的影响。回顾国内外研究文献可以发现,Benight和Bandura在创伤性恢复研究中发现,社会支持正向影响自我效能感,而资源缺失则会负向影响自我效能感[16];Tierney和Farmer在皮格马利翁效应和员工创造力关系的研究中指出,管理者创新支持直接影响个体对创造力期望的看法,进而影响个体创新自我效能感,同时层级关系、教育水平、专业知识等外部因素都能直接、正向影响员工的创新自我效能感[17];Ghafoor和Masood在研究中也发现,变革型领导和绩效取向等外部因素都能正向影响个体的创新自我效能感[18]。近年来国内学者也面向儿童、企业员工等对象尝试探索了家庭环境、领导的预期与支持、组织氛围等外部因素对员工创新自我效能感的影响[19][20][21],并陆续验证了上述外部环境因素对创新自我效能感的正向影响。综上所述,本研究提出如下假设: 假设H1:大学生感知到的创新支持将正向影响创新自我效能感。 创新支持是创新氛围研究的重要组成部分,是影响团队创新的重要因素[22]。Scott和Bruce通过个人创新行为模型探索了创新支持与个人创新行为之间的正相关关系[6];Amabile等提出创新的内在动机原理,指出创新支持对创新有着积极的影响[23];Gilson和Shalley也发现,团队成员感知到支持创新的氛围将有利于创新行为投入[24]。国内学者顾远东、彭纪生[25]以及隋杨、陈云云和王辉[26]也探索了支持创新的氛围对个体创新和创新绩效的积极影响。综上所述,本研究提出如下假设: 假设H2:大学生感知到的创新支持将正向影响学生的个人创新行为。 围绕创新自我效能感和创造力的关系,近年来学者开展了大量研究。Bandura发现积极的创新自我效能感是形成创造力的主要影响因素之一[27]。Carmeli和Schaubroeck研究指出,高创新自我效能感的个体能够更积极地投入创新工作并促进其创新行为的发生[28]。Beghetto以中学生为样本发现,拥有高创新自我效能感的学生,课后参与学术活动和学校活动的几率更高[29]。Tierney和Farmer基于时间序列的研究发现,随着创新自我效能感增长,个体的创造性表现也会随之提升[30]。Seo等学者则在构建的个人创造力模型中指出,创新自我效能感通过影响个人资本,进而影响个人创造力[31]。研究者还发现创新自我效能感在外部因素变量(变革型领导、学习取向、组织创新氛围、教师创新支持)与个体创新创造力发展方面起到了中介作用[32][25][33]。综上所述,本研究提出如下假设: 假设H3:创新自我效能感正向影响个人创新行为,并在创新支持和个人创新行为之间起中介作用。 综合以上分析,本研究的理论框架和变量关系如图1所示。 图1 理论模型 三、研究方法 调查问卷包括两个部分:基本情况介绍和正式问卷。基本情况部分由学生性别、所属学校、所在学科等控制变量组成。正式问卷包含三个子量表。第一部分是创新支持量表,该量表借鉴Tierney和Farmer针对企业管理者的创新支持量表进行改编,题项和内容表述更加符合中国大学管理实践,并在此基础上进行了预测问卷发放以保证问卷的信效度。这一部分主要测量了学生感知到的国家和学校层面的各类创新支持,共计16个题项。第二部分是创新自我效能感量表,主要借鉴Beghetto开发的创新自我效能感量表,并结合中国情境进行了改编,共3个题项,主要测量学生对待自己进行创新的自信程度。第三部分是个体创新行为量表,主要借鉴Scott编制的个体创新行为量表,并结合中国情境进行了改编,用于测量学生创新行为产生和执行情况,共6个题项。三个量表均采用李克特五点量表,具体变量描述及编码见表1。 本研究运用随机抽样的方法面向五所学校的全日制在校学生进行了调查。选取陕西省五所高等院校为抽样单位,主要考虑到陕西省为我国高等教育大省,各级各类学校分布均匀,且调研者熟悉陕西高校情况,有利于保证问卷质量和回收率。问卷还选取西安交通大学“基础学科拔尖学生培养试验计划”(简称“拔尖计划”)的学生作为调研对象。该计划自2009年实施,西安交通大学作为首批入选单位之一,已连续六年在数学、物理两个基础学科进行人才培养,是当前国家支持力度最大、影响力最大的创新人才培养计划之一。 2013年12月至2015年7月,本研究共发放调查问卷965份,回收有效问卷934份,问卷有效率为96.8%。其中,研究型大学(西安交通大学、陕西科技大学)学生占总样本的68.2%,其他学校(西安建筑科技大学华清学院、西安培华学院、西安外事学院)学生占总样本的31.8%;女性占总样本的48.9%,男性占51.1%;STEM专业学生占51.7%,其他专业学生占48.3%;普通在校大学生占83.9%,拔尖计划的学生占16.1%。 问卷调研包括预测试和正式测试两个步骤,在对预测问卷中信效度不理想的题项进行删除、调整后,开始发放正式问卷。回收正式问卷数据后,首先验证了所有量表的信效度,进行了数据的描述统计分析;第二步,分析并检验了创新支持的维度构成,运用因子分析方法,提取并命名了三个因子;第三步,进行了变量的相关分析;第四步,检验了拔尖班学生和其他学生在个体创新行为方面的差异;第五步,进行回归分析,检验了创新支持和创新自我效能感对学生个体创新行为的影响。 四、数据结果 运用SPSS20.0对数据的信度和效度进行分析,结果显示:创新支持量表信度检验的α系数为0.934,创新自我效能感量表的α系数为0.783,个人创新行为量表的α系数为0.843。这说明问卷具有很好的内部一致性,符合问卷设计要求。 采用探索性因子分析方法(主成分分析法抽取因子,并进行最大正交旋转)对创新支持维度进行分析,KMO值为0.945,Bartlett球形检验的X[2]为10286.651(自由度为120),伴随概率值为0.000<0.01,说明适合进行因子分析。分析创新支持变量的因子旋转载荷可以发现,它可以分为三个维度。根据题项内容和前期调研情况,分别对三个因子进行命名,称为工具化支持、精神支持、人际支持,具体结果见表2。 变量描述统计的均值和标准差显示(表3),当前高校的创新支持较为明显,其中精神支持得分比人际支持、工具化支持略高。 从学科分组的组别统计可知,自然科学类学生创新行为的得分均值最高(M=47.30),其次是工程与科学技术类学科的学生(M=43.30),学生个人创新行为倾向得分最低的是人文社会科学类学科的学生(M=41.11),各学科学生在个人创新行为倾向上的均值都在均值的95%置信区间上下限之间。方差同质性检验结果显示,F=12.258,p=0.000<0.001,已经达到0.001上的显著水平。说明不同学科的个人创新行为倾向存在显著差异。 从拔尖计划的组别统计可见,入选拔尖计划的学生,在个人创新行为方面的得分更高。表4的方差齐性检验结果显示,F=16.945,达到0.001上的显著水平,说明进入拔尖计划与否,大学生的创新行为存在显著差异。 对变量的多重共线性诊断结果显示,变量之间的容差介于0.407至0.888之间,均大于0。方差的膨胀因子(VIE)介于1.126和2.454之间,平均VIF值为1.782,可以认为回归模型不存在多重共线性问题,降低回归模型估计失真的可能。 对变量的多元回归分析结果见64页表5。模型1显示,对于整体样本而言,入选拔尖计划对大学生创新行为具有显著的影响。此外,低父母教育程度、低学业成绩均对个体创新行为具有显著的负向影响,也就是说,高父母教育程度、高学业成绩的学生个体创新行为更显著。 模型2、3显示,对于整体样本而言,加入创新支持维度后,性别、精神支持、人际支持均对个人创新行为具有显著的正向影响,STEM专业、低父母教育程度、低学业成绩对个人创新行为具有显著的负向影响,模型的解释程度提高了18.1%,说明创新支持是影响个体创新行为的重要因素。进一步加入创新自我效能感后,精神支持、人际支持以及创新自我效能感均是个体创新行为的显著影响因素,模型的解释程度提高了19.7%,说明创新支持和创新自我效能感是影响个体创新行为的重要因素。 模型4、5显示,对于普通大学生而言,加入创新支持后,性别、精神支持、人际支持正向影响个人创新行为,低父母教育程度和低学业成绩负向影响个体创新行为。加入创新自我效能感后,性别、低父母教育程度、低学业成绩的影响不再显著,但精神支持、人际支持、创新自我效能感都是影响个人创新行为的显著因素,模型解释程度提高了29%,且创新自我效能感在其中发挥了中介作用。 模型6、7显示,对于拔尖计划学生而言,加入创新支持后,仅人际支持正向影响个人创新行为,模型解释程度为14.5%。进一步加入创新自我效能感后,仅创新自我效能感是影响个人创新行为的显著因素,模型解释程度提高32.1%。 综上所述,本文提出的研究假设部分得到验证。对于普通大学生而言,精神支持与人际支持维度对个人创新行为有正向影响,创新自我效能感正向影响个人创新行为,且在创新支持和个人创新行为之间发挥中介作用。对于拔尖计划学生而言,人际支持和创新自我效能感均对个人创新行为有正向影响,其他影响个人创新行为的因素还有待进一步探索。 五、结论与展望 第一,我国高等院校的创新支持可以分为工具化支持、精神支持、人际支持三个维度,但实证结果显示,目前工具化支持对学生的创新行为影响不显著。导致这一结果的原因可能和在读本科生对高校硬件设施、一流科研设施、尖端实验平台的接触有限有关,也可能是工具化支持确实不是影响创新的最根本原因,屠呦呦团队在科研条件有限的情况下取得了青蒿素提取的重大成就,也是一个例证。未来还可以在增加师生交流、互动、国际合作等方面继续增加投入,并将精神支持和人际支持方面的成功经验不断推广。 第二,方差分析结果显示,入选拔尖计划的学生,其个人创新行为与普通大学生存在显著的差异。但是,多元回归结果又显示,入选拔尖计划的学生并不认可创新支持是导致个人创新行为更高的主要因素。导致这一结果的原因可能在于,这一计划的宣传与定位较高,学生视野更宽,学生从选报这一计划之初就有名师指导、享受一流师资,具有多样化的国际化培养渠道等。这些因素可能导致学生对创新支持的期望更高而感知水平较低。因此,未来一方面可以增加拔尖计划入选学生,另一方面,也可适当关注学生的预期,让学生更加客观地面对创新能力形成与发展过程。 第三,对于所有调研学生而言,创新自我效能感都在个人创新行为发展中发挥了重要作用。对于普通大学生而言,它是创新支持与个人创新行为的中介变量;而对于拔尖计划学生而言,它也对个人创新行为具有显著的正向影响。未来学校可以进一步关注学生创新能力发展的心理因素,增强大学生对投入创新的自信,这样能更好地使创新投入发挥事半功倍的作用。 本研究只是对于创新支持与创新力发展的初步探索,研究还具有一定局限性。在本研究涉及的变量中,入选拔尖人才计划的学生与普通大学生存在显著的差异,但本研究计划仅揭示出有限的规律;受到调研条件的局限,选择的拔尖计划学生样本也相对有限,未来都可进一步深入研究。 收稿日期:2015-10-22创新支持是否改变了大学生的创新行为?_自我效能感论文
创新支持是否改变了大学生的创新行为?_自我效能感论文
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