团队学习和学习型团队：概念、能力模型、测量及对团队绩效的影响，本文主要内容关键词为：团队论文,学习型论文,绩效论文,测量论文,模型论文，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。
在当前复杂多变的环境下，人们已经越来越认识到组织学习和学习型组织的重要性，并从多个不同的方面（如组织学习的内涵、方式、过程、障碍、测量、方法、工具，以及建立学习型组织的系统方法）进行研究和实践，取得了相应的研究成果。团队作为学习型组织中的重要主体之一，组织中各团队的学习对整个组织的学习能力和学习型组织的建设具有重要的影响[1～7]，因此，研究团队学习和学习型团队的内涵、模型、测量方法及其与团队表现的关系等，应该引起管理学术界和实践界越来越多的关注。
关于团队学习的概念及其重要性，最先提出的学者是圣吉[8]。他在其著作《第五项修炼——学习型组织的艺术与实务》一书中，就提出了包含“团队学习”在内的建立学习型组织的5个方面——个人自我超越、改善心智模式、建立共同愿景、开展团队学习和学会系统思考，还特别强调团队是组织学习的基本单位。
1 团队学习研究进展
1.1 团队学习的定义
关于团队学习的定义，人们从几个不同的角度提出：
(1)从认知和／或行为的角度来定义 认知角度关注团队成员对知识的获得和理解的加深；行为角度关注团队成员行为的改变。
(2)从过程和／或结果的角度来定义 过程角度强调的是团队成员在学习中具有的行为和／或活动（如寻求反馈、共同分享、集体反思和改进等）；结果角度强调的是团队学习后取得的成果（如团队成员知识的增加、技能的发展和团队绩效的提高等）。
人们从上述单一和／或多个角度提出团队学习的定义，下面是几个代表性的说法：SENGE[8]认为，团队学习是发展团队成员整体搭配与实现共同目标的能力的过程，它建立在发展共同愿景和自我超越的基础之上。ARGOTE等[9]将群体学习理解为群体成员获取知识、相互分享和整合各自活动。GIBSON等[10]认为团队学习行为包括通过实验来探索知识，通过反思性沟通来整合观点，通过知识编码来将所学到的知识加以说明和具体化。ELLIS等[11]将团队学习定义为团队成员之间通过分享经验而产生的团队集体层面的知识和技能的相对持久性的变化。EDMONDSON[12]认为团队学习行为是一种持续的反思和行动，包括提出问题、寻求反馈、开展实验、反思结果、讨论失误或非预期的结果。KASL等[13]认为，团队学习是群体为其成员、为群体系统自身和为他人而创造知识的过程，是集体思考和行动发挥核心作用的相互作用的过程集。WONG[14]认为，应将群体学习视作一种过程，诸如深度会谈、群体反思和头脑风暴。
1.2 团队学习的过程、模型和类型
关于团队学习的过程、模型和类型，学者们也开展了一些研究。CANGELOSI等[15]提出了团队学习的4个阶段：初始、搜寻、理解和巩固。MCGRATH等[16]也提出了团队学习的4个阶段：启动项目、解决技术问题、处理冲突和取得绩效，以及3个主要结果：团队生产运行、团队成员支持和团队成员心理满足。BROOKS[17]认为，团队学习包含2种类型的工作，即思考型工作（形成问题、共享知识、整合新知识）和行动型工作（收集数据、发布信息）。TOMPKINS[18]认为团队学习包含4个阶段：形成合作气氛、达到共同理解、建立共同能力和持续不断改进，以及6项影响因素；管理层的支持、结构需求、成员特点、拥护者、团队过程细节和对团队成员贡献的认可方式。DECHANT等[19]认为团队学习包含4个阶段：分散阶段、汇集阶段、整合阶段和持续阶段，以及4个过程：建立或重新建立思维框架、实验、跨越边界和整合不同观点。AKGUN等[20]提出了团队学习的8个过程；获得信息、执行信息、传播信息、主动忘却、逻辑思考、产生灵感、深入洞察和形成记忆。EDMONDSON[21]曾将团队学习行为分为内部学习行为与外部学习行为：前者是指团队成员关注绩效以实现目标、获取新信息、检验假设及创造新的可能性的程度：后者指团队搜寻新信息或向外部相关人员寻求反馈。CHAN等[22]在研究中沿用了EDMONDSON的调查问卷，采用了团队内外部学习行为的分类。WONG[14]也类似地将群体学习分为局部群体学习（在同一群体内成员间人际知识的获取、分享、整合行动）和群体与外部（与群体外的个人之间人际知识的获取、分享、整合行动）。
1.3 团队学习的前因后果关系研究
关于影响团队学习的因素以及团队学习能够影响到的结果变量，人们也进行了一些探讨。综合起来说，他们主要探讨了团队成员个体特征因素（团队成员的认知水平、能力、宜人性、经验开放性）和群体特征因素（群体的人口统计学特征，如异质性和小群体力等），以及情境变量（团队的结构、工作量分配、群体凝聚力、团队心理安全、团队效能感、任务常规性、信任度、对人际风险的认知和团队类型等）对团队学习的影响。例如，EDMONDSON[12]研究了团队层面的学习行为，她发现：团队成员的心理安全感对团队成员从经验中学习的效果具有重要影响，人们只有在感到心理安全的情况下，才会对失误和问题进行公开讨论，然后更好地从经验中学习和改进。人们还探讨了团队学习对协调成员之间的思想和行动[8]、促进团队发展[9]、增加群体创造性、提高团队绩效[12]和提高竞争力等方面的积极影响。国内的一些学者也开始了团队学习的探讨，例如，陆佳芳等[24]分析了团队学习的发生过程、影响因素以及团队学习理论对于组织实践的借鉴意义。肖余春[25]采用现场实验的方法对提出的学习型团队三维特征结构与团队效能关系模型进行了实证研究。唐宁玉等[26]采用现场研究方法对21个虚拟团队学习的效能进行了实证研究。陈国权等[2]提出了学习型组织中的4种主体类型，特别研究了自愿型和要求型2种学习主体的概念和运作方法。
1.4 前人研究的不足和本研究的目标
尽管人们在团队学习方面作了不少的研究，但还存在一些不足，主要体现在：①关于团队学习的概念尽管很多，但还需要建立一个更为系统、全面和整合性的学习型团队的概念；②关于团队学习的行为或过程有所研究，但关于团队学习能力的研究极少；③关于团队学习应该包含哪些行为种类的模型还缺乏系统性和严密性，因此需要明确地建立多维度的、具有逻辑性的行为结构；④需要在多维度的团队学习行为模型的基础上开发出具有足够信度和效度的团队学习能力测量系统；⑤需要实证探索团队学习能力与团队表现（如绩效）之间的关系。
对此，本研究将要进行的工作是：①提出更为系统、全面和整合性的关于团队学习和学习型团队的概念；②建立团队学习和学习型团队的行为／能力模型；③开发具有足够信度和效度的团队学习能力测量系统；④定量探讨团队学习能力与团队绩效之间的关系。
2 关于团队学习的几个基本问题
2.1 团队学习、学习型团队和团队学习能力的改进定义
陈国权[6,7]提出了组织学习和学习型组织的改进定义：组织学习是指组织成员不断获取知识、改善自身的行为、优化组织的体系，以在不断变化的内外环境中使组织保持可持续生存和健康和谐发展的过程。学习型组织是指组织成员能够有意识、系统和持续地不断获取知识、改善自身的行为，优化组织的体系，使组织在不断变化的内外环境中保持可持续生存和健康和谐发展的组织。
团队尽管在规模上比组织要小，但在很多方面具有组织的类似特征，所以，笔者将组织学习和学习型组织的定义适当修改后推广到团队，建立了下面的定义。
团队学习是指，团队成员不断获取知识、改善行为、优化团队体系，以在变化的环境中使团队保持良好生存和健康和谐发展的过程。
学习型团队是指，团队成员能够有意识、系统和持续地不断获取知识、改善行为、优化团队体系，使团队在变化的环境中保持良好生存和健康和谐发展的团队。
团队学习能力是指，团队成员不断获取知识、改善行为、优化团队体系，以在变化的环境中使团队保持良好生存和健康和谐发展的能力。
上述定义强调下面的要点：
(1)团队学习是一种有意识、系统和持续的行为 ①任何团队都具有某种学习行为，但很多情况下是无意识的，而有意识比无意识具有很大的优越性；②团队学习应该是一个系统的过程，包含多个方面的学习；③团队学习是持续不断的行为。
(2)团队学习包含3个方面的改变 ①团队成员知识的改变：通过学习，团队成员丰富了自身的知识；②团队成员行为的改变：通过学习，团队成员将知识转化为行为，以更好的方式进行内外部活动；③团队体系的改变：通过学习，团队的构成、结构、规则、程序、制度等都得到改善。
(3)团队学习有2个目的 ①良好的生存，有更好的业绩；②所有成员能够得到健康和谐的发展，满意度和幸福感得以不断提高。
2.2 团队学习行为和团队学习能力的结构
陈国权[6,7]提出了组织学习模型，其中提出了组织学习的9种行为和相应的组织学习的9种能力。本文将该模型推广到团队学习的研究中。
笔者认为，任何一个团队要在变化的环境下保持良好的生存和健康和谐的发展，必须具有9种相互影响的行为以及相应的能力（见表1和图1）。
表1 团队9种学习分能力的定义
注：①图中数字代表9个子系统的顺序。
②图中双向箭头代表各个子系统之间都是相互作用的。按照每2个子系统都有相互作用来算应该有36个箭头，为了不使本图看起来大复杂，只画出了其中12个箭头。
图1 团队学习行为（能力）模型
2.3 团队学习能力测量量表的开发和测量模型
根据团队学习能力的操作性定义，基于作者以前发展的组织学习能力测量问卷，开发了测量团队学习能力的27个条目，每种学习能力有3个条目（见表2）。该问卷是笔者根据团队9种学习能力的操作性定义进行开发，让几位企业管理者填写，并听取其对问卷条目的语义、表达准确性的意见后修改而成的。
本研究提出了团队学习能力测量的一阶模型。二阶模型、简化模型（见图2）。一阶模型中，团队学习9个分能力是分别计算的。二阶模型中，9个学习分能力从属于更为高阶的变量——团队学习总体能力。这2种模型有待于后面一阶CFA和二阶CFA的检验。
表2 团队9种学习分能力测量问卷
图2 团队学习能力测量的一阶模型、二阶模型和简化模型
3 调查过程和问卷系统
3.1 测量问卷系统
团队学习能力测量问卷，见表2。团队绩效(team performance,TP)采用2种量表测量（见表3），分别为团队绩效1[27]和团队绩效2[12,28,29]。该问卷由笔者翻译成中文，并根据研究专家和实际管理者提出的意见最终完善而成。基于本研究的513个样本进行了信度检验和效度检验。采用SPSS13.0统计软件进行信度检验，团队绩效1和团队绩效2的Cronbach-α系数分别为0.916和0.838，说明测量过程中，各因子测量变量具有很好的内部一致性。进一步采用LISREL8.5统计软件对团队绩效1和团队绩效2进行验证性因子分析(confirmatory factory analysis,CFA)，分析过程中假定因子相关，得到的模型拟合指数如下：
=123.42，df=34，/df=3.63，RMSEA=0.072,GFI=0.95,CFI=0.97，IFI=0.97，NFI=0.96。各项目载荷T值均大于2，P＜0.01。说明各因子具有良好的收敛效度，因此，本研究直接采用该问卷。
这些问卷均采用7点式李克特量表，让被试根据自己所在部门（团队）情况给出对每个条目的同意程度，打分时用的数字越大表示越同意：1表示非常不同意，7表示非常同意。
3.2 数据的收集
本研究选取北京4家IT企业进行数据的收集。这4家的董事长或总经理均为某大学EMBA学生，企业从事计算机软硬件的开发、安装和服务，员工人数在60～350人之间。本研究对这4个企业的所有员工都发放问卷，要求每个员工根据其所在部门（团队）的情况填写问卷。为了使每个员工都能清楚准确地填写，对问卷进行编号，将每个员工的姓名和其所在部门（团队）名称均事先填好。每个公司利用全体员工大会的时间集中填写，由领导提出明确要求，研究人员现场答疑。平均在20min之内完成。总共发出问卷700份，回收660份，有效问卷为513份，共75个团队，平均1个团队约有7个成员。
4 实证分析结果
4.1 变量描述性统计
所有研究变量的描述性统计结果见表4。
表3 团队绩效测量问卷
表4 所有研究变量的描述性统计及各变量之间的相关系数
注：①团队学习总体能力TLC是9个学习分能力的加权平均值；
②相关分析所有变量的相关关系显著水平都在P＜0.01。这里的相关分析采用的是原来变量平均后的分值，所以各个变量之间相关性较高；如果采用因子得分进行相关分析，相关系数会减小。
4.2 信度检验
采用SPSS13.0统计软件进行信度检验，各因子Cronbach-α系数均大于0.8，说明测量过程中，各因子测量变量具有很好的一致性，见表5。
4.3 探索性因子分析
采用SPSS13.0统计软件进行探索性因子分析(exploratory factor analysis,EFA)，采用主成分分析方法，以相等最大值法进行直交旋转，提取9个公因子。因子分析KMO值为0.956，Bartlett's球形检验P＜0.001，数据满足因子分析条件。方差累计解释为83.26%。
4.4 一阶验证性因子分析
采用LISREL 8.5统计软件进行一阶验证性因子分析，分析过程中假定因子相关。模型拟合指数如下：=868.07df=288，/df=3.01，RMSEA=0.063，GFI=0.89，CFI=0.95，IFI=0.95，NFI=0.93。各项目载荷T值均大于2，P＜0.01。说明各因子具有良好的收敛效度，见表5。
4.5 二阶验证性因子分析
采用LISREL 8.5统计软件进行二阶验证性因子分析。二阶因子与一阶因子的关系很强，9个潜变量（发现、发明…建立知识库能力）的标准化载荷系数在0.8～1.0之间，T值也通过了显著性检验(T＞2，P＜0.001)，说明二阶因子具有良好的收敛效度，见表5。
表5 探索性因子分析(EFA)、一阶和二阶验证性因子分析(CFA)和信度检验结果
为了验证各因子的判别效度，将二阶因子和一阶因子间的路径系数限定为1，然后和非限定模型比较。P（△χ，△df）＜0.001，说明各因子具有良好的判别效度，见表6。
表6 二阶CFA因子分析结果
这一结果同时也说明，本研究开发的团队学习能力的9个分能力均从属于更高阶的能力——团队总体学习能力。换言之，在研究和测量团队学习能力时，既可以采用一阶模型（将团队学习能力按9种分能力来计算），也可以采用二阶模型（将9种学习分能力合成为一个团队总体学习能力）。
4.6 回归分析
本研究检验测量问卷的预测效度，同时也探讨团队学习能力与团队绩效之间的关系。在因子分析的基础上，分别以团队绩效1和团队绩效2为因变量，9种团队学习分能力因子的得分为自变量进行回归。以团队绩效1为因变量，F(9,503)=51.40(P＜0.001)，回归方程显著；
为0.48。以团队绩效2为因变量，F(9,503)=44.90(P＜0.001)，回归方程显著；为0.45。这说明9种学习分能力因子可以部分解释团队绩效1和团队绩效2。标准化回归系数见表7。9个因子和团队绩效的关系得到了很好的拟合，表明一阶的团队学习能力的9个因子测量模型具有很好的预测效度，也表明9个团队学习分能力与团队绩效之间均具有显著的正相关关系。
表7 团队9种学习分能力与团队绩效的标准化回归系数和F值
注：标准化回归系数显著水平P＜0.01
根据9个因子得分计算团队总体学习能力(total learning caplibity,TLC)，将其作为自变量分别和团队绩效1和团队绩效2进行回归。以团队绩效1为因变量，F(1,511)=389.22(P＜0.001)，回归方程显著；为0.43。以团队绩效2为因变量，F(1,511)=366.10(P＜0.001)，回归方程显著；为0.42。标准化回归系数见表8。这表明二阶的TLC测量模型具有很好的预测效度，也表明TLC与团队绩效之间具有显著的正相关关系。
表8 TLC与团队绩效的标准化回归系数和F值
注：标准化回归系数显著水平P＜0.01
5 团队学习能力测量模型的选择
比较表7和表8的标准化回归系数和，可以发现：TLC与团队绩效之间回归方程的及同9个团队学习分能力一起与团队绩效之间回归的基本接近，这说明TLC具有对团队绩效足够高的解释力，而且从相关系数来看，TLC与团队绩效之间的相关系数，比任何一个团队学习分能力与团队绩效之间的相关系数都要高。这2个结果综合起来可以表明：在需要时（例如，为了更好地研究团队学习能力与复杂的前因后果变量之间的关系，或者时间和资源有限），为了抓主要矛盾和使模型更加简单，就可以采用二阶团队学习能力测量模型（图2b），甚至简化模型（图2c），用TLC来进行计算和分析。
总之，在未来的研究中，可以有以下几种运用本团队学习能力测量模型的方法及其条件：
(1)运用一阶模型（图2a） 当需要详细具体地了解团队9种学习分能力的状况，或者需要研究9种学习分能力与简单的前因后果变量之间的关系时。
(2)运用二阶模型（图2b） 当需要精确地测量TLC的状况，或者需要研究TLC与复杂的前因后果变量之间的关系时。
(3)运用简化模型（图2c） 当只需要简单测量（而不需要精确）TLC的状况，或者需要研究TLC与复杂的前因后果变量之间的关系时。采用简化模型时，9个学习分能力TLC1，TLC2…TLC9可以分别从相对应的(TQ1、TQ2、TQ3)，(TQ4、TQ5、TQ6)…(TQ25、TQ26、TQ27)9个条目组中各选取1个条目，共形成9个条目。
6 结语
本研究提出了团队学习和学习型团队的定义，建立了团队学习的9个行为和能力结构要素，开发了团队学习能力的定义和测量模型。采用513个样本数据进行了统计检验，结果表明所建立的团队学习能力测量模型具有好的信度和效度，并发现团队学习能力与团队绩效之间具有显著的正相关关系。
本研究中也存在一些需要改进的地方，例如同源误差问题，解决的方法有：①不同变量采用不同来源的数据；②对有些变量（如团队学习能力）可以采用主观评价数据，对其他变量（如团队绩效）可以采用客观数据。
希望这一研究成果能为今后团队学习和学习型团队的进一步研究建立概念、测量和变量之间关系的基础。今后需要进行的研究工作是采用实证的研究方法，探索团队学习能力与各种前因和后果变量之间的关系，更深入系统地认识团队学习的机理、团队学习能产生的影响，以及推进团队学习和建立学习型团队的各种要素。
感谢接受调查的北京4家IT企业领导及其员工对本研究数据收集的支持，以及赵慧群在国外团队学习文献收集和翻译中的帮助。
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