【正文】 96b） 存在萬(wàn)能的發(fā)散性思考能力嗎？（ 2），創(chuàng)造學(xué)會(huì)第 17次大會(huì)論文集， . (25) 徐 X東 (1999) 課題特有的發(fā)散性思考訓(xùn)練的效果 ,日本心理學(xué)會(huì)第 23大會(huì)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(shí)驗(yàn)方法的意義和局限性的討論 ,教育科學(xué) , 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(shù)的 智能化創(chuàng)意生成支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)研究 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)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(shí)現(xiàn)的，如果我們能夠大量地匯集這些線索，當(dāng)我們面臨各種各樣的問(wèn)題情境即需要?jiǎng)?chuàng)造性情況時(shí)，至少也會(huì)有一個(gè)能夠應(yīng)對(duì)解決這一問(wèn)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(guó)藤進(jìn)， 1993；小橋康章； 1998）。用于支持創(chuàng)造性活動(dòng)的理由是，基于說(shuō)明的假設(shè)的發(fā)現(xiàn)是一種創(chuàng)造性活動(dòng)。 ? 國(guó)外現(xiàn)狀： 近年來(lái)美日等國(guó)，研究者協(xié)商合作高效地開展大規(guī)模及復(fù)雜的科學(xué)以及理工學(xué)的問(wèn)題解決研究與實(shí)踐活動(dòng)異?；钴S，以美國(guó)國(guó)家能源部（ EMSL DOE,2023）、 海陸空三軍的研究所、大學(xué)、研究所，以及日本的 “ 產(chǎn)官學(xué) ” 組織 “ 先進(jìn)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)協(xié)議會(huì)（ ALIC） ”（ 2023）、民營(yíng)企業(yè)（如： NTT、 富士通綜研、三菱、產(chǎn)能、日本 IBM、 NEC等）、國(guó)家研究機(jī)關(guān)（通產(chǎn)省電子技研、郵政省通訊綜研、科學(xué)技術(shù)信息中心、科技廳技研）、大學(xué)（東大崛研究室、阪大宗森研究室、北陸先端科大國(guó)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(jì)算機(jī)（或者人工智能）而產(chǎn)生的技術(shù)用 Miichael的觀點(diǎn)來(lái)解釋的話可以認(rèn)為是：為連接的技術(shù)；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以看成是一種內(nèi)化技術(shù)。 如： （ 1） Jeffrey Baumgartner主持 , 由 JPB Creative Co, Ltd開發(fā)的 (2023)， 它可實(shí)現(xiàn)在一個(gè)小組中經(jīng)過(guò)完全的集體研討過(guò)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(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 Cognitive Science AI System 36 對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)品（組件）的分析 ? 很少考慮用戶社會(huì)特性：需要根據(jù) “ 群體偏愛等級(jí)程度級(jí)表（ 10－point）（ Group Preference Scale－ Timothy， Paul B. Paulus 1999） ”來(lái)建立自動(dòng)小組劃分機(jī)制，如考慮創(chuàng)意質(zhì)量，就要采用一種經(jīng)過(guò)實(shí)證研究驗(yàn)證過(guò)的發(fā)散思考技術(shù)來(lái)生成高質(zhì)量的創(chuàng)意。 ? 原因： ? 構(gòu)筑計(jì)算機(jī)直接生成創(chuàng)意產(chǎn)品，很難超越計(jì)算量這一屏障； ? 人的思維過(guò)程、機(jī)制還不很清楚；沒有辦法在機(jī)器上建模； ? 人腦和電腦各有優(yōu)勢(shì)： 電腦：高速運(yùn)算、重復(fù)性大量作業(yè)、對(duì)可計(jì)算的數(shù)字信息搜索、模式識(shí)別即快又準(zhǔn)；但缺少靈活定（發(fā)散思考、或然性）； 人腦：大量的情境化知識(shí)背景、經(jīng)驗(yàn)為搜索、判斷提供線索；具有知識(shí)、情感的社會(huì)化機(jī)制；具有知識(shí)的社會(huì)化和情境化機(jī)制； ? 降低成本。因此適當(dāng)?shù)貙?duì)信息進(jìn)行集約，使相似者聚類，不但會(huì)發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)，更會(huì)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(duì)創(chuàng)意進(jìn)行進(jìn)一步的挖掘和有效利用，這時(shí)便產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)自動(dòng)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的需求。 ? 最鄰近問(wèn)題領(lǐng)域抽出規(guī)則：通過(guò)計(jì)算 δ 、 再根據(jù) MDS結(jié)果的布置 ， 最后決定鄰近領(lǐng)域 。 ? 時(shí)代需求： 日本學(xué)者稱， 21世紀(jì)由競(jìng)爭(zhēng)與集中的時(shí)代轉(zhuǎn)向分散和協(xié)作的時(shí)代（ Kunimoto, 2023；Okamoto,2023）， 在這樣一個(gè)時(shí)代里，不同價(jià)值觀、經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)的專家學(xué)者，超越時(shí)空，在突飛猛進(jìn)的計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)的幫助下，開展創(chuàng)造性問(wèn)題解決活動(dòng)已成為一種新型科研方式的主流 。 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 Cognitive Science AI System 48 展望與我國(guó)今后應(yīng)該開展的研究課題 我國(guó)學(xué)者在本領(lǐng)域中面臨的緊迫課題： ? 途徑： 我國(guó)要想在 21世紀(jì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)（ Nonaka,90） 中趕超歐美日等發(fā)達(dá)國(guó)家成為科學(xué)技術(shù)先進(jìn)國(guó)家，其中主要途徑之一就是激發(fā)科學(xué)工作者的創(chuàng)造性。最后對(duì) “ 最鄰近知識(shí)提取方法 ” 的應(yīng)用可能性，根據(jù)開發(fā)原型系統(tǒng)和具體運(yùn)行，開展認(rèn)知科學(xué)的評(píng)價(jià)。 其中：最類似給出分?jǐn)?shù)為： ；最不類似： 中國(guó) 蘇聯(lián) XXXXX YYYYY 中國(guó) 9． 00 蘇聯(lián) 9． 00 XXXX MDS（ Multidimensional Scaling）多向度量尺法簡(jiǎn)單介紹 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 Cognitive Science AI System 42 發(fā)展中國(guó)家 親共產(chǎn)黨 蘇聯(lián) 南斯拉 剛果 親西歐 發(fā)達(dá)國(guó)家 中國(guó) 美國(guó) 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 Cognitive Science AI System 43 研究?jī)?nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題 ? 最新研究證明 ， 頭腦風(fēng)暴 （ BS） 缺乏有效性的原因之一是個(gè)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(shí)現(xiàn)一個(gè)根據(jù)小組偏愛度注冊(cè)表自動(dòng)生成適合這一特性的分支系統(tǒng)； ? 這里需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題是 ， 系統(tǒng)根據(jù)測(cè)量結(jié)果自動(dòng)生成分支 ， 這可通過(guò)相應(yīng)的人工智能算法來(lái)完成 。 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 Cognitive Science AI System 39 研究方法論（策略） ? 人機(jī)互助系統(tǒng)：采用人類擅長(zhǎng)的由人類來(lái)做；機(jī)器擅長(zhǎng)的由機(jī)器來(lái)做，這種優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的 technology approach的研究開發(fā)戰(zhàn)略。 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 Cognitive Science AI System 35 對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)品（組件）的分析 ? 存在的問(wèn)題： ? 有效性缺少實(shí)證研究的支持：有關(guān)上述 BS(Brainstorming)與 KJ法、創(chuàng)造性獨(dú)自理論的有效性和可信性問(wèn)題近年來(lái)受到心理學(xué)與認(rèn)知科學(xué)研究者的質(zhì)疑，比如，眾多的實(shí)證研究結(jié)果幾乎與這一理論期待的效果正好相反，同時(shí)，近期有研究結(jié)果顯示，個(gè)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(zhǎng)谷川 徐 ,1995b； 高橋 ,1993； Mayer,1992； 小橋 ,1996；徐 ,1995, 1996,2023 a,b）。 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)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(guó) 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(shù)（ 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(shù)是頭腦風(fēng)暴（ Brainstorming）， 但是它們大都在交互的群體中應(yīng)用。 華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)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(xué)者稱， 21世