【正文】 96b） 存在萬能的發(fā)散性思考能力嗎？（ 2），創(chuàng)造學會第 17次大會論文集， . (25) 徐 X東 (1999) 課題特有的發(fā)散性思考訓練的效果 ,日本心理學會第 23大會論文集 , . (26) 徐 X東 (2023) The Effects of DivergentThinking Training on the Creative Writing of Haiku, Japan of Educational Technology,～ 110. (27) 徐 X東， A Study of the Universality of Divergent Thinking in Language Domin, Journal of Japan Creativity Society . pp62～ 71. (28) 徐 X東 (2023) 教育研究中實驗方法的意義和局限性的討論 ,教育科學 , No17(4).pp. 11～15. (29) Yang,L., FU,X.(2023).The progress of the research on cognitive progresses of multimode informal Psychological Science,24(4),465467. 基于數(shù)據(jù)挖掘技術的 智能化創(chuàng)意生成支持系統(tǒng)的基礎研究 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 17 創(chuàng)意生成的支持 (Idea Generation Supporting System) ? 創(chuàng)意生成支援： 借助某種線索使得我們的 “ 思考行為 ” 或者 “ 包含思考的行為 ” 更具有創(chuàng)造性，理論上是可以實現(xiàn)的，如果我們能夠大量地匯集這些線索，當我們面臨各種各樣的問題情境即需要創(chuàng)造性情況時，至少也會有一個能夠應對解決這一問題情境的線索（解決辦法），為此，使得思考這一行為更具有創(chuàng)造性這一嘗試一般稱之為創(chuàng)意生成支援（支持）（國藤進， 1993；小橋康章； 1998）。用于支持創(chuàng)造性活動的理由是，基于說明的假設的發(fā)現(xiàn)是一種創(chuàng)造性活動。 ? 國外現(xiàn)狀： 近年來美日等國，研究者協(xié)商合作高效地開展大規(guī)模及復雜的科學以及理工學的問題解決研究與實踐活動異?；钴S，以美國國家能源部（ EMSL DOE,2023）、 海陸空三軍的研究所、大學、研究所，以及日本的 “ 產(chǎn)官學 ” 組織 “ 先進學習基礎協(xié)議會（ ALIC） ”（ 2023）、民營企業(yè)（如： NTT、 富士通綜研、三菱、產(chǎn)能、日本 IBM、 NEC等）、國家研究機關（通產(chǎn)省電子技研、郵政省通訊綜研、科學技術信息中心、科技廳技研）、大學（東大崛研究室、阪大宗森研究室、北陸先端科大國藤研究室、東北大田中研究室、中京大互田研究室 由現(xiàn)在的計算機（或者人工智能）而產(chǎn)生的技術用 Miichael的觀點來解釋的話可以認為是：為連接的技術；而神經(jīng)網(wǎng)絡技術可以看成是一種內(nèi)化技術。 如： （ 1） Jeffrey Baumgartner主持 , 由 JPB Creative Co, Ltd開發(fā)的 (2023)， 它可實現(xiàn)在一個小組中經(jīng)過完全的集體研討過程然后指示用戶決定哪一創(chuàng)意是最好的功能。 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 36 對系統(tǒng)產(chǎn)品（組件）的分析 ? 很少考慮用戶社會特性：需要根據(jù) “ 群體偏愛等級程度級表（ 10－point）（ Group Preference Scale－ Timothy， Paul B. Paulus 1999） ”來建立自動小組劃分機制，如考慮創(chuàng)意質(zhì)量，就要采用一種經(jīng)過實證研究驗證過的發(fā)散思考技術來生成高質(zhì)量的創(chuàng)意。 ? 原因： ? 構(gòu)筑計算機直接生成創(chuàng)意產(chǎn)品，很難超越計算量這一屏障； ? 人的思維過程、機制還不很清楚；沒有辦法在機器上建模； ? 人腦和電腦各有優(yōu)勢： 電腦：高速運算、重復性大量作業(yè)、對可計算的數(shù)字信息搜索、模式識別即快又準；但缺少靈活定（發(fā)散思考、或然性）； 人腦：大量的情境化知識背景、經(jīng)驗為搜索、判斷提供線索；具有知識、情感的社會化機制；具有知識的社會化和情境化機制； ? 降低成本。因此適當?shù)貙π畔⑦M行集約，使相似者聚類，不但會發(fā)現(xiàn)重點，更會根據(jù)這些種類生成概念，再由這一概念生成更多的創(chuàng)意，這樣便可轉(zhuǎn)換視角，便于對創(chuàng)意進行進一步的挖掘和有效利用，這時便產(chǎn)生了計算機自動對大量數(shù)據(jù)進行聚類的需求。 ? 最鄰近問題領域抽出規(guī)則：通過計算 δ 、 再根據(jù) MDS結(jié)果的布置 ， 最后決定鄰近領域 。 ? 時代需求： 日本學者稱， 21世紀由競爭與集中的時代轉(zhuǎn)向分散和協(xié)作的時代（ Kunimoto, 2023；Okamoto,2023）， 在這樣一個時代里，不同價值觀、經(jīng)驗和專業(yè)的專家學者，超越時空，在突飛猛進的計算機與信息技術的幫助下，開展創(chuàng)造性問題解決活動已成為一種新型科研方式的主流 。 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 48 展望與我國今后應該開展的研究課題 我國學者在本領域中面臨的緊迫課題： ? 途徑： 我國要想在 21世紀知識經(jīng)濟社會（ Nonaka,90） 中趕超歐美日等發(fā)達國家成為科學技術先進國家，其中主要途徑之一就是激發(fā)科學工作者的創(chuàng)造性。最后對 “ 最鄰近知識提取方法 ” 的應用可能性，根據(jù)開發(fā)原型系統(tǒng)和具體運行，開展認知科學的評價。 其中：最類似給出分數(shù)為： ；最不類似： 中國 蘇聯(lián) XXXXX YYYYY 中國 9． 00 蘇聯(lián) 9． 00 XXXX MDS（ Multidimensional Scaling）多向度量尺法簡單介紹 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 42 發(fā)展中國家 親共產(chǎn)黨 蘇聯(lián) 南斯拉 剛果 親西歐 發(fā)達國家 中國 美國 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 43 研究內(nèi)容和擬解決的關鍵問題 ? 最新研究證明 ， 頭腦風暴 （ BS） 缺乏有效性的原因之一是個人小組偏愛程度的影響 ； ? 本系統(tǒng)充分考慮用戶的這一特征 ， 實現(xiàn)一個根據(jù)小組偏愛度注冊表自動生成適合這一特性的分支系統(tǒng)； ? 這里需要解決的關鍵問題是 ， 系統(tǒng)根據(jù)測量結(jié)果自動生成分支 ， 這可通過相應的人工智能算法來完成 。 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 39 研究方法論（策略） ? 人機互助系統(tǒng)：采用人類擅長的由人類來做；機器擅長的由機器來做，這種優(yōu)勢互補的 technology approach的研究開發(fā)戰(zhàn)略。 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 35 對系統(tǒng)產(chǎn)品（組件）的分析 ? 存在的問題： ? 有效性缺少實證研究的支持：有關上述 BS(Brainstorming)與 KJ法、創(chuàng)造性獨自理論的有效性和可信性問題近年來受到心理學與認知科學研究者的質(zhì)疑，比如，眾多的實證研究結(jié)果幾乎與這一理論期待的效果正好相反，同時，近期有研究結(jié)果顯示，個人作業(yè)結(jié)果（名義組）總和高于相互作用的集體的生產(chǎn)性（ Baer, 1993,1994,1996, 1997, 2023； 長谷川 徐 ,1995b； 高橋 ,1993； Mayer,1992； 小橋 ,1996；徐 ,1995, 1996,2023 a,b）。 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 24 根據(jù)這些技法開發(fā)的創(chuàng)意生成支持系統(tǒng) BrainStormer (2023)、 Brainstorming Toolbox（ 2023）、 FUJITSU9 JSAI9 KUNIFUJI9 KUNIFUJI9 SICE9 SICE95a、 SICE95b、 JSAI9 JSAI97等。 ? 美國 歐洲： 以美、英、德為主的歐洲開發(fā)的系統(tǒng)所基于的原理主要根據(jù)發(fā)散性思維技術（ Topdown） 而開發(fā)的支持發(fā)散性思維的流暢性（ Fluency） 的系統(tǒng)居多，主要采用的技術是頭腦風暴（ Brainstorming）， 但是它們大都在交互的群體中應用。 華南師范大學教育信息技術學院 Cognitive Science AI System 21 創(chuàng)意生成支持系統(tǒng)的現(xiàn)狀 ? 背景： 日本學者稱， 21世