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创造性是人类社会进步的源泉。最大化的发挥人类的创造性潜能或能为人类社会的进步提供动力。已有研究表明,创造性焦虑普遍存在于各个领域,从传统上被人们视为“创造性”的领域(如音乐、视觉艺术等领域)到通常被视为不太具有创造性的领域(如科学和数学等领域)。这种特定于某一领域的创造性焦虑可能会对人们从事的职业和专业产生重要影响。因此,找出阻碍创造性产生的潜在因素迫在眉睫。早期对创造性与焦虑之间关系的研究大多集中于探讨特质焦虑或状态焦虑对创造性的影响。关于创造性与焦虑的关系,现有研究尚未有统一结论。有的研究者认为,焦虑窄化了注意范围,消耗了认知资源,从而抑制了创造性。但也有研究发现焦虑能促进创造性想法的产生。现有研究都将创造性和焦虑分开来探讨。但在认知过程中,创造性想法的产生与焦虑体验在时间进程和大脑反应上不可能完全分得开,二者几乎是同时发生,密切相关的。Darker和Green等人指出对创造性思维的焦虑可能是一个被人们忽视的成就限制因素。根据创造性广义上的“标准定义”—一个体产生新颖独特且有实用价值的观点或产品的能力(Runco&Jaeger,2012),Darker和Green等人(2019)开发了创造性焦虑量表(Creativity Anxiety Scale,CAS,下同),包含创造性焦虑(Creativity Anxiety,CA)和非创造性焦虑(Non-Creativity Anxiety Control,NAC)这两个维度。创造性焦虑指的是个体对创造性思维的焦虑。创造性焦虑问卷中,创造性焦虑维度测量个体在面对需要创造性思维产生(即:需要创造性认知参与)的情境下感受到的焦虑,非创造性焦虑测量个体在不需要创造性认知参与的情境下感受到的焦虑。非创造性焦虑维度的设置是为了将创造性焦虑从非创造性需求情境下感受到的焦虑隔离开来,从而得到较为纯粹的只针对创造性思维的焦虑。Darker等人(2019)在美国样本上发现个体的创造性焦虑水平对创造性成就具有负向预测的作用,这提示创造性焦虑可能是个体创造性成就发展的潜在阻碍因素。因此,识别和测量阻碍创造性产生的潜在因素迫在眉睫。CAS自2019年被开发出来后,在其他国家还没有研究者对此量表进行修订和应用。虽然人人都会对创造性思维产生焦虑,但并不是所有人都能体验到同等水平的创造性焦虑。已有研究指出,创造性在人群中存在个体差异,且女性的创造性焦虑水平显著高于男性。大脑是个体创造性焦虑产生和变化的关键生理基础。近年来,随着现代神经成像技术的发展和成熟,越来越多的研究者对创造性的神经机制进行考察。已有研究发现大脑默认网络、执行控制网络以及突显网络是创造性想法产生的基础。然而,从未有研究对创造性焦虑的个体差异及大脑神经基础进行探讨,有关创造性焦虑个体差异背后的神经机制尚不明确。因此,本研究试图对CAS进行中文版修订,并从个体差异角度切入,首次探讨创造性焦虑的静息态功能连接基础,从而发展出可切实改善和调节创造性焦虑的有效举措。研究一首次对CAS(Daker,Cortes,Lyons,&Green,2019)进行中文版修订,旨在修订出符合中国的文化背景、信度和效度较高、符合心理测量学标准的中国版创造性焦虑量表。首先,对CAS进行翻译修订,形成量表初稿,将初步修订的量表在样本一的257名被试中进行预测试,并对量表中的题项进行探索性因素分析和信、效度检验,同时和国外结果作对比。结果发现,CAS中文版量表初稿的信、效度符合标准;将探索性因素分析的结果与原量表进行对比,发现创造性焦虑维度中有两个条目的因子载荷系数显著低于原量表(第五题与第六题)。原量表开发者Darker及Green认为,在跨文化修订量表时,为了减少因量表本身所造成的创造性焦虑的文化差异,在修订量表时应严格把控修订质量,每个因子的载荷系数大小应与原量表基本保持一致。在CAS原量表中,每个因子的载荷系数均大于0.7,表明CAS的结构体系合理性较好。经原量表开发者建议,为了与原量表的因子载荷系数水平保持一致,我们删除了创造性焦虑维度的第五和第六个题项及NAC维度的第五和第六个题项。其次,将修订后的量表作为正式量表在样本二的175名被试中进行施测,再次进行信、效度检验、验证性因素分析,以确保量表的有效性和可靠性,从而确定中文版CAS。在正式施测样本中,我们发现中文版CAS的信、效度符合标准,验证性因素分析结果显示其结果符合整体模型的适配度的评价指标和评价标准。研究二从个体差异的角度切入,使用基于脑功能连接组的预测模型(Connectome-based Predictive Modeling,CPM)首次揭示创造性焦虑的个体差异及静息态功能连接基础。具体来说,以全脑功能连接数据为输入,使用交叉验证来减少模型误差,最终训练出一个泛化能力良好的预测模型来预测个体的创造性焦虑水平,并使用一个独立样本来对主样本发现的结果进行重复验证,以验证结果的可靠性。结果发现,由额顶控制网络、默认网络、凸显网络、视觉网络的功能连接构成的这组功能连接(也可称其为“边”)能够显著预测个体的创造性焦虑水平,其结果也能在另一个独立样本上得到重复验证。这些网络主要参与创意想法产生、创意想法评估、情绪反应和情绪加工等过程,提示高创造性焦虑个体可能通过情绪调节、创意想法产生及评估等来降低创造性焦虑体验,从而为高创造性焦虑个体拥有较好的创造性认知能力提供神经科学证据。此外,我们在研究二中还发现个体的创造性焦虑水平对创造性成就具有显著的负向预测作用,创造性焦虑越高的个体在创造性成就上的表现越差。这提示创造性焦虑可能是个体创造性成就发展的潜在阻碍因素。上述研究结果首先在行为层面上确定了中文版CAS为2个维度共12个条目,并揭示了创造性焦虑与创造性成就之间的关系,即个体的创造性焦虑水平能够显著负向预测创造性成就,这提示创造性焦虑可能是个体创造性成就发展的潜在阻碍因素。同时在静息态功能连接层面,首次发现了与创造性焦虑有关的一组功能连接,这组边位于由额顶控制网络、默认网络、凸显网络、视觉网络,这一组边在另一个独立样本上也得到了重复验证。结果中所揭示出的关键脑网络可能说明提示高创造性焦虑个体可能通过情绪调节、创意想法产生及评估等来降低创造性焦虑体验,从而为高创造性焦虑个体拥有较好的创造性认知能力提供神经科学证据,这有助于我们对创造性焦虑背后神经机制的全面理解以及对提升个体创造性能力的应用和实践具有重要作用。