以詞匯學(xué)方法構(gòu)建認(rèn)知風(fēng)格的特質(zhì)結(jié)構(gòu)模型

以詞匯學(xué)方法構(gòu)建認(rèn)知風(fēng)格的特質(zhì)結(jié)構(gòu)模型

B84：A1001－4608（2010）01－0109－06收稿日期：2009－05－221前言認(rèn)知風(fēng)格也稱認(rèn)知模式或認(rèn)知方式，是個(gè)體在認(rèn)知活動(dòng)中表現(xiàn)出的富有個(gè)性的穩(wěn)定模式。Sternberg將認(rèn)知風(fēng)格的研究分為三類，即認(rèn)知中心、人格中心和活動(dòng)中心的研究[1]35。近年來，認(rèn)知風(fēng)格的研究出現(xiàn)一種整合的趨勢(shì)，表現(xiàn)為對(duì)已有的研究進(jìn)行分類總結(jié)和提出新的理論模型解釋已有的研究成果，例如Cury（2001）的“洋蔥”模型、Miller（1987）和Nosal（1990）的信息加工模型、Sternberg（1997）的思維風(fēng)格模型、Riding（1998）的認(rèn)知風(fēng)格兩家族說、Zhang&Sternberg（2005）的智力風(fēng)格三分模型等[2]537－582。中國(guó)學(xué)者對(duì)認(rèn)知風(fēng)格的研究一直停留在介紹、評(píng)價(jià)、修訂和應(yīng)用的傳統(tǒng)模式上，對(duì)認(rèn)知風(fēng)格的基礎(chǔ)研究重視不夠[3]35－43。認(rèn)知風(fēng)格是溝通認(rèn)知和人格的橋梁，探索中文背景下認(rèn)知風(fēng)格的結(jié)構(gòu)具有重要的理論和實(shí)踐意義。本研究借鑒人格研究的詞匯學(xué)方法探索認(rèn)知風(fēng)格的特質(zhì)結(jié)構(gòu)，是一種人格中心的風(fēng)格研究。詞匯學(xué)方法是研究人格特質(zhì)的一種傳統(tǒng)的方法，其基本假設(shè)是人類大多數(shù)的社會(huì)化的個(gè)性特質(zhì)都已經(jīng)編碼在自然語言中，通過對(duì)自然語言的分析和歸類可以探索人格的一般結(jié)構(gòu)[4]1216－1229。認(rèn)知風(fēng)格是一種基本的心理特質(zhì)，可以是內(nèi)隱的，也可以是外顯的，大部分的認(rèn)知風(fēng)格可以用語言來描述，所以詞匯學(xué)方法是構(gòu)建認(rèn)知風(fēng)格特質(zhì)結(jié)構(gòu)模型的有效方法。在詞匯學(xué)假設(shè)基礎(chǔ)上，采用因素分析技術(shù)構(gòu)建模型有兩種具體方法，一種是先通過主成份分析確定低階因素，然后對(duì)低階因素再次進(jìn)行因素分析以確定結(jié)構(gòu)的高階因素，這種方法可以稱之為“至下而上”的方法，Cattell的16種人格因素模型就是這種技術(shù)的成功應(yīng)用[5]926－937。這種方法的主要問題在于高階因素是在低階因素的基礎(chǔ)上再次因素分析的結(jié)果，與特質(zhì)詞匯之間的關(guān)系復(fù)雜，難以解釋并且難以命名。本研究采用“大五”人格模型的建構(gòu)方法，即AB5C的方法[6]1216－1229。先通過主成分分析確定結(jié)構(gòu)的高階因素，然后將特質(zhì)詞匯分布在以高階因素作為坐標(biāo)軸的圓周形的兩維空間，再通過對(duì)每個(gè)圓周的均衡分割以確定低階因素，這種方法也稱為“至上而下”的方法[7]146－163。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于高階因素是特質(zhì)詞匯直接因素分析地結(jié)果，含義明確，容易命名，高階因素與低階因素的關(guān)系也更容易理解和解釋[8]119－141。本研究以大學(xué)生作為詞匯的提供者和認(rèn)知風(fēng)格的研究對(duì)象，原因有二：一是大學(xué)生處于智力發(fā)展的高峰階段，個(gè)性穩(wěn)定，認(rèn)知風(fēng)格相對(duì)成熟，由此建立的認(rèn)知風(fēng)格模型更具一般意義。二是他們具有較好的自省能力和表達(dá)能力，可以更好地理解研究的意圖，配合完成研究工作。2認(rèn)知風(fēng)格詞匯表的編制2.1原始詞匯的產(chǎn)生本研究采用“自由聯(lián)想法”生成認(rèn)知風(fēng)格的原始詞匯。利用公選課課前15分鐘左右的時(shí)間，要求大學(xué)生盡可能多地寫出描述認(rèn)知風(fēng)格的詞匯。題目的形式是：“我_____地思考和解決問題，他（她）______地思考和解決問題”或“我的認(rèn)知風(fēng)格是_____的；他（她）的認(rèn)知風(fēng)格是_______的?！辈捎猛瓿删渥拥姆绞绞菫榱俗尡辉囋~匯的搜索聚焦于認(rèn)知風(fēng)格，而不是一般的人格形容詞或其它能力評(píng)估的詞匯。來自3所大學(xué)507名大學(xué)生參加了認(rèn)知風(fēng)格詞匯的提供。2.2語義合并507名被試共提供7890個(gè)認(rèn)知風(fēng)格的詞匯或短語。經(jīng)過初步整理，所有重復(fù)的詞或短語被合并，確定共有825個(gè)不重復(fù)詞。詞匯的初步篩選分三步進(jìn)行：第一步，剔除低頻詞和明顯的非認(rèn)知風(fēng)格詞匯或短語。詞的頻次范圍從1到251，首先淘汰頻次為1的詞匯，共113個(gè)，然后剔除低頻詞中明顯不適當(dāng)?shù)脑~匯，如“皺眉”、“憤怒”、“個(gè)性”等134個(gè)，剩下578個(gè)詞。這項(xiàng)工作由兩名心理學(xué)專業(yè)人員完成，兩人都認(rèn)為不是認(rèn)知風(fēng)格的詞匯被淘汰，都認(rèn)為是認(rèn)知風(fēng)格的詞匯和兩人意見不一致的詞匯被保留。第二步，同義詞合并，從最高頻次的詞開始，先由兩名心理學(xué)專業(yè)人員評(píng)估合并，兩人意見不一致的由第三人決定。過程是這樣的：頻次最高的詞匯為“理性”，先作為獨(dú)立的一類，從第二個(gè)詞匯“感性”開始，判斷可不可以與“理性”歸為一類，如果不可以，作為獨(dú)立的一類，繼續(xù)進(jìn)行下一個(gè)詞的評(píng)估和判斷，直到全部結(jié)束，產(chǎn)生186個(gè)同義詞組。第三步，確定關(guān)鍵詞，選擇一個(gè)詞作為一組同義詞的關(guān)鍵詞，選擇的標(biāo)準(zhǔn)是：是否高頻詞，是否出現(xiàn)在《現(xiàn)代漢語詞典》里或生活中易于理解的，是否被判定確實(shí)是描繪認(rèn)知風(fēng)格的詞匯。2.3項(xiàng)目分析與詞匯篩選項(xiàng)目難度：將186個(gè)關(guān)鍵詞印在單頁(yè)的A4紙上，要求學(xué)生對(duì)這些詞是否可以描述自己的認(rèn)知風(fēng)格做出判斷，0表示“不”，1表示“是”。難度系數(shù)p為回答“是”的人數(shù)占全部參加測(cè)驗(yàn)人數(shù)的百分比。心理學(xué)選修課上207名大學(xué)生參加了測(cè)試。經(jīng)過計(jì)算，項(xiàng)目的難度在0.15—0.88之間，平均為0.59。詞匯的可理解性：調(diào)查取樣與項(xiàng)目難度分析的取樣相同，要求學(xué)生對(duì)這些詞的可理解性進(jìn)行評(píng)價(jià)，1表示完全不理解；2表示基本理解；3表示完全理解。因?yàn)檫@些詞匯都是來自大學(xué)生自己的表述，所以可理解性普遍較高。以平均分2為標(biāo)準(zhǔn)，低于2分的詞匯被剔除，例如：平面思維、情景性、動(dòng)態(tài)、收斂等24個(gè)關(guān)鍵詞被剔除。描述認(rèn)知風(fēng)格的典型性：由三個(gè)心理學(xué)專家獨(dú)自對(duì)詞匯表達(dá)認(rèn)知風(fēng)格的典型性進(jìn)行評(píng)分，1表示完全不是描述認(rèn)知風(fēng)格；2表示基本可以描述認(rèn)知風(fēng)格；3表示典型的認(rèn)知風(fēng)格詞匯。以總分6為標(biāo)準(zhǔn)，大于等于6分的保留，低于6分的淘汰，共有48個(gè)被淘汰，主要是一些與認(rèn)知相關(guān)的，但主要是表達(dá)態(tài)度、能力的詞匯，例如：遲鈍、平靜、嚴(yán)肅等。經(jīng)過項(xiàng)目分析和淘汰，最后產(chǎn)生了114個(gè)認(rèn)知風(fēng)格的關(guān)鍵詞組。2.4認(rèn)知風(fēng)格詞匯表的構(gòu)成及信度、效度檢驗(yàn)114個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)成認(rèn)知風(fēng)格詞匯表，表中除了認(rèn)知風(fēng)格詞匯，還加入一個(gè)運(yùn)用這個(gè)詞匯對(duì)人進(jìn)行描述的短句，例如：詞匯“按部就班”，加入相應(yīng)的描述“我是一個(gè)按部就班解決問題的人”，以此強(qiáng)調(diào)這些詞匯是用來描述人的認(rèn)知風(fēng)格，而不是一般的個(gè)體差異。要求被試對(duì)這些詞匯符合自己認(rèn)知風(fēng)格描述的程度進(jìn)行評(píng)分，五級(jí)計(jì)分。經(jīng)檢驗(yàn)，認(rèn)知風(fēng)格詞匯表的內(nèi)部一致性信度克倫巴赫系數(shù)α為0.796，間隔一個(gè)月的重測(cè)信度皮爾遜相關(guān)系數(shù)在0.48—0.84之間，平均為0.71。經(jīng)過項(xiàng)目分析和題目篩選，認(rèn)知風(fēng)格詞匯表中詞匯的可理解性、可觀察性和描述認(rèn)知風(fēng)格的典型性達(dá)到要求，表面效度較好。自評(píng)和他評(píng)皮爾遜相關(guān)系數(shù)最低0.22，最高0.90，平均0.54。3認(rèn)知風(fēng)格的特質(zhì)結(jié)構(gòu)模型3.1方法被試：以分層取樣方式確定被試，南京3所大學(xué)12個(gè)專業(yè)的1166名大學(xué)生參與測(cè)試。三所大學(xué)分別為部屬重點(diǎn)院校、省屬一般本科院校和?？茖W(xué)校。12個(gè)專業(yè)分屬理科、工科、文科、醫(yī)學(xué)、管理、藝術(shù)等，代表不同的專業(yè)傾向。其中男生623人，女生543人，一年級(jí)367人，二年級(jí)317人，三年級(jí)301人，重點(diǎn)高校292人，一般本科院校517人，?？茖W(xué)校357人。平均年齡20.3歲。測(cè)驗(yàn)工具：認(rèn)知風(fēng)格詞匯表統(tǒng)計(jì)軟件：SPSS16.0；Matlab7.013.2研究結(jié)果首先采用Hofstee等人發(fā)展的方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行糾偏處理，消除默認(rèn)偏差和社會(huì)期望偏差[9]897－909。建立一個(gè)由12對(duì)反義詞組成的偏差校正量表，然后計(jì)算每個(gè)被試的默認(rèn)偏差分?jǐn)?shù)和社會(huì)期望偏差分?jǐn)?shù)。默認(rèn)偏差分?jǐn)?shù)為被試在偏向矯正量表上的總均分減去理論上的平均數(shù)（2.5分）。社會(huì)期望偏差分?jǐn)?shù)為各對(duì)反義詞評(píng)分的平均差異的離差。最后用題目分?jǐn)?shù)對(duì)同意偏差分?jǐn)?shù)和社會(huì)期望偏差分?jǐn)?shù)進(jìn)行線性回歸，得到的殘差矩陣是一個(gè)不受同意偏差和社會(huì)期望偏差影響的原始分?jǐn)?shù)的替代矩陣。3.2.1主成份分析采用并行分析（Parallelanalysis）確定主成份數(shù)量的最佳范圍[10]865－876，用計(jì)算機(jī)生成5個(gè)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)據(jù)集，與原數(shù)據(jù)有相同的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)的主成份分析，各產(chǎn)生特征值高于單位1的29個(gè)主成份，可以解釋總體變異的68.79％到69.95％，特征值平均1.965，變化范圍從1.91到1.990。由此確定特征值2為因素抽取的標(biāo)準(zhǔn)，特征值低于2的主成份將被忽略。對(duì)去除同意偏差和社會(huì)期望因素的殘差數(shù)據(jù)重新進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)的主成份分析，產(chǎn)生特征值超過2的7個(gè)主成份可以解釋34.82％的變異，因?yàn)椴⑿蟹治鰞A向于高估主成份的數(shù)量，所以1—7是主成份數(shù)量的最佳范圍。根據(jù)因素分析的方差貢獻(xiàn)率（見表1）、碎石圖（見圖1）和因素分析的實(shí)際效果，抽取三個(gè)主成份是最佳的，符合節(jié)儉與概括的原則。三個(gè)主成份構(gòu)成認(rèn)知風(fēng)格的三個(gè)基本維度，即認(rèn)知風(fēng)格特質(zhì)結(jié)構(gòu)的高階因素。第一主成份在“一絲不茍”、“具體”、“微觀”、“精確”、“細(xì)致”等詞匯上有正的載荷，在“沖動(dòng)”“表面”、“粗放”、“宏觀”、“概括”等上面有負(fù)的載荷，命名為認(rèn)知的細(xì)致性因素，其雙極維度為細(xì)致—粗放維度，正極表示認(rèn)知模式精細(xì)、具體的風(fēng)格傾向，負(fù)極表示認(rèn)知模式粗放、整體的風(fēng)格傾向。第二主成份在“創(chuàng)新”、“突破常規(guī)”、“靈感”、“舉一反三”、“跳躍”、“發(fā)散”等詞匯上有正的載荷，在“機(jī)械”、“刻板”、“循規(guī)蹈矩”、“順次”等詞匯上有負(fù)的載荷，命名為認(rèn)知的靈動(dòng)性因素，其雙極維度為靈動(dòng)—規(guī)范維度，正極表示認(rèn)知模式自由、靈活、創(chuàng)新的風(fēng)格傾向，負(fù)極表示認(rèn)知模式嚴(yán)格遵守規(guī)范的風(fēng)格傾向。第三個(gè)主成份在“交流”、“求助”、“討論”、“適應(yīng)”、“合作”等詞匯上有正的載荷，在“悲觀”、“內(nèi)省”、“懷疑”“沉思”等詞匯上有負(fù)的載荷，命名為認(rèn)知的社會(huì)性因素，其雙極維度為合作—內(nèi)省維度，正極表示協(xié)作、分享、與他人互動(dòng)的風(fēng)格傾向，而負(fù)極表示獨(dú)立思考的風(fēng)格傾向。3.2.2特質(zhì)詞匯的圓周表征與低階因素的確定由于三個(gè)高階因素都是雙極結(jié)構(gòu)，而且除了“流暢”這個(gè)特質(zhì)詞匯在三個(gè)主成份上都有比較高的載荷外，絕大多數(shù)特質(zhì)詞匯在一個(gè)主成份或兩個(gè)主成份上有較高的載荷（＞0.25），這樣以高階因素兩兩組合作為垂直坐標(biāo)軸，以各特質(zhì)詞匯對(duì)應(yīng)主成份的載荷為坐標(biāo)，大部分的特質(zhì)詞匯分布在3個(gè)半徑為1圓周內(nèi)，每個(gè)特質(zhì)詞匯有確定的、唯一的位置（“流暢”除外），符合圓周表征的假設(shè)。對(duì)這三個(gè)圓周進(jìn)行均衡分割確定特質(zhì)結(jié)構(gòu)的低階因素及其相互關(guān)系。由于詞匯量較少，本研究采用8等分的方法[11]343－365，將每個(gè)圓周分成8個(gè)區(qū)，垂直軸貫穿一、三、五、七區(qū)，這些區(qū)域分布著只在一個(gè)主成份上有較高載荷的特質(zhì)詞匯（本研究以＞0.25為標(biāo)準(zhǔn)），稱為純因素。其他分區(qū)分布的是在兩個(gè)主成份上都有較大載荷的變量，稱為混合因素。理論上，雙極結(jié)構(gòu)正極和負(fù)極的組合是空的（無意義），所有主成份組合最多產(chǎn)生2N[2]個(gè)分區(qū)（N為高階因素的數(shù)字），三個(gè)主成份最多可以產(chǎn)生18個(gè)分區(qū)，也就是18個(gè)低階因素。實(shí)際上，載荷量＞0.25的特質(zhì)詞匯共有105個(gè)，占全部詞匯的92％。在全部18個(gè)分區(qū)中，只有2個(gè)混合分區(qū)是空的，即粗放—規(guī)范混合因素、規(guī)范—內(nèi)省混合因素。也就是說，實(shí)際產(chǎn)生了16個(gè)低階因素，包括6個(gè)純因素和10個(gè)混合因素，占全部分區(qū)的88.9％，16種低階因素及其特質(zhì)詞匯的分布見表2。處于對(duì)角線上的是純因素，其他位置是由對(duì)應(yīng)主成份組成的混合因素。有9個(gè)低階因素的分區(qū)內(nèi)容飽滿，包含的詞匯在5個(gè)以上，它們是細(xì)致性（Ⅰ＋Ⅰ＋）、粗放性（Ⅰ－Ⅰ－）、靈動(dòng)性（Ⅱ＋Ⅱ＋）、規(guī)范性（Ⅱ－Ⅱ－）、合作性（Ⅲ＋Ⅲ＋）、內(nèi)省性（Ⅲ－Ⅲ－）、細(xì)致—靈動(dòng)性（Ⅰ＋Ⅱ＋）、粗放—靈動(dòng)性（Ⅰ－Ⅱ＋）、細(xì)致—規(guī)范性（Ⅰ＋Ⅱ－）。4討論認(rèn)知風(fēng)格的基本維度是近年來認(rèn)知風(fēng)格研究的熱點(diǎn)問題之一。人們?cè)噲D尋找一種最基本的維度來解釋所有的認(rèn)知風(fēng)格差異。Allison&Hayes對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)中涉及的認(rèn)知風(fēng)格進(jìn)行整理，經(jīng)過因素分析得出一個(gè)單因素模型，即認(rèn)知風(fēng)格的個(gè)體差異是在一個(gè)雙極維度上的差異，這個(gè)維度就是直覺——分析維度[12]119－135。但是這一假設(shè)很快受到質(zhì)疑，Hodgkinson&Sadler-Smith重新對(duì)Allison&Hayes的數(shù)據(jù)進(jìn)行因素分析，修正了題目打包方法和因素抽取的方法，得出二維假設(shè)的結(jié)論，即直覺和分析是兩個(gè)獨(dú)立的維度，但是兩個(gè)單極的維度之間存在一定程度的相關(guān)[13]243-268。Riding&Cheema也曾提出認(rèn)知風(fēng)格的兩個(gè)基本維度分析—整體維度和語詞—表象維度，但是隨后的研究顯示語詞—表象維度的測(cè)量效度不理想[14]193－215。由此可見，分析和整體或直覺維度是被普遍接受的基本維度，人們爭(zhēng)論的焦點(diǎn)在于這是一個(gè)雙極維度還是兩個(gè)單極維度。在本研究中，細(xì)致—粗放維度與分析—整體維度的特質(zhì)描述基本一致，只是本研究側(cè)重特質(zhì)的描述，而認(rèn)知中心的研究側(cè)重認(rèn)知過程的行為解釋。在本研究中，語詞—表象的維度沒有出現(xiàn)，似乎意味著這個(gè)維度不具有一般的意義或者該維度上的個(gè)體差異是難以言說的。靈動(dòng)—規(guī)范的維度在認(rèn)知中心的風(fēng)格研究中沒有出現(xiàn)，卻與當(dāng)下元認(rèn)知風(fēng)格的研究不謀而合。所謂元認(rèn)知風(fēng)格是人們?yōu)榱诉m應(yīng)認(rèn)知任務(wù)的不同特點(diǎn)，選擇或調(diào)整認(rèn)知方式上的個(gè)體差異，這個(gè)維度一般命名為靈活性—?jiǎng)傂跃S度[15]464－481。在元認(rèn)知風(fēng)格意義上，靈活性意味著可以自如地調(diào)控認(rèn)知活動(dòng)，解決認(rèn)知沖突，剛性意味著堅(jiān)持固有的解決問題的方式。合作—內(nèi)省維度反映了認(rèn)知風(fēng)格的社會(huì)性一面，即個(gè)體的認(rèn)知活動(dòng)與他人分享和交流的傾向?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)中并沒有一個(gè)與此對(duì)應(yīng)的獨(dú)立的風(fēng)格維度被提及，這可能跟研究方法有關(guān)。如果以個(gè)體解決特定認(rèn)知任務(wù)的方式考察認(rèn)知風(fēng)格差異，例如完成鑲嵌圖形測(cè)驗(yàn)，每個(gè)個(gè)體獨(dú)立完成，測(cè)驗(yàn)成績(jī)顯然無法反映認(rèn)知風(fēng)格的在這個(gè)特質(zhì)上的差異。但在自然狀態(tài)下，認(rèn)知活動(dòng)是人的社會(huì)活動(dòng)的一部分，或者說也是一種社會(huì)活動(dòng)，認(rèn)知風(fēng)格具有社會(huì)性。這個(gè)特質(zhì)的發(fā)現(xiàn)使認(rèn)知風(fēng)格與人格的關(guān)系更加密切。由此可見，認(rèn)知風(fēng)格的特質(zhì)結(jié)構(gòu)模型是一個(gè)綜合的模型，它既可以反映信息加工方式上分析—整體維度的個(gè)體差異，也可以反映元風(fēng)格維度上的區(qū)別，同時(shí)也體現(xiàn)了認(rèn)知活動(dòng)社會(huì)性方面的不同。澳大利亞心理學(xué)家Roodenberg同樣采用詞匯學(xué)方法，由高中教師提供特質(zhì)詞匯，以高中學(xué)生作為研究對(duì)象，得到一個(gè)認(rèn)知風(fēng)格的三因素圓周模型（A3CSC）。A3CSC的三個(gè)雙極維度分別是創(chuàng)造—刻板、合作—自我中心和緊張—松弛。兩個(gè)模型的不同之處在于兩點(diǎn)，一是本研究的第一主成份細(xì)致——粗放維度沒有出現(xiàn)在A3CSC中，而A3CSC中的緊張——松弛維度沒有出現(xiàn)在本研究中；二是主成份的順序不同，本研究中細(xì)致——粗放維度排在第一位，而A3CSC中創(chuàng)造——刻板維度排在第一位。這種差異可能與研究角度有關(guān)，也可能是兩個(gè)國(guó)家教育和文化的差異導(dǎo)致的。從教師的角度觀察學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格，可能更加關(guān)心學(xué)生認(rèn)知活動(dòng)精神狀態(tài)和內(nèi)心體驗(yàn)，所以緊張和松弛成為重要的認(rèn)知風(fēng)格特質(zhì)。但從大學(xué)生內(nèi)省的角度，他們可能意識(shí)不到這類差異，更關(guān)注認(rèn)知的方式和結(jié)果，所以細(xì)致——粗放維度成為重要的認(rèn)知風(fēng)格特質(zhì)。從教育和文化的角度，認(rèn)知風(fēng)格的形成可能和基礎(chǔ)教育的導(dǎo)向有關(guān)，我們國(guó)家重視知識(shí)的積累，強(qiáng)調(diào)思維的嚴(yán)謹(jǐn)、細(xì)致，而澳大利亞的基礎(chǔ)教育可能相對(duì)更加強(qiáng)調(diào)個(gè)人的興趣、能力的發(fā)展以及創(chuàng)造性的培養(yǎng)，所