非认知技能的概念及测量进展.docx
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非认知技能的概念及测量进展
01
引言
非认知技能是近年教育和经济领域研究的新兴热点。
过去十多年,该领域的论文数量迅速增长。
经济合作与发展组织、联合国教科文组织等对此进行了详尽的回顾和分析,并达成一致结论——非认知技能是重要的,并具有教育的可投资性。
[1][2]同样的结论也发表在2017年9月美国杰出科学家协会(theCouncilofDistinguishedScientists)的联合声明中。
该声明指出,非认知技能对人们在学校、工作场所、家庭和社区的生活都是必须的,并且可以在儿童、青少年期间及以后的人生中得以培养和发展;学校教育对非认知技能的培养能发挥重要作用。
[3]这表明人们已不再质疑非认知技能的重要性和可培养性,亟需进一步探讨的是非认知技能的概念、内涵及如何测量的问题。
目前该领域不仅充斥着大量意义相近的术语,在测量上更是各不相同。
学术界还有待对非认知技能的内涵展开研究,并形成可靠的测量工具。
[4]
在这一背景下,本文将对该领域的文献进行回顾和分析,展现非认知技能研究的脉络,并对概念、内涵和测量方法进行辨析、梳理和探讨。
下文将依此安排展开论述:
第二部分将对非认知技能的概念进行辨析;第三部分将探讨非认知技能的内涵和测量框架;第四部分将展现非认知技能的测量方法及进展;第五部分将对如何选取或建构非认知技能提出建议。
02
概念的缘起和辨析
“非认知技能”是针对认知领域提出来的。
从字面意思看,是指不属于认知范畴的那部分技能。
对这一术语的来源,梅西克(Messick)曾解释:
“一旦认知能力被用来指代传统学校教育的认知和学科成绩……非认知术语就出现了,被用来描述其他方面。
”[5]伊斯顿(Easton)更生动地描述:
“人们都讨厌这个术语,但在使用它的时候却又大概知道它的意思。
”[6]人们提出非认知技能,最初是想强调个人获得成功需要具备非认知方面的能力。
这一思想虽然早已体现在哈里斯(Harris)[7]的论文中,并在博尔斯(Bowles)等[8]、詹克斯(Jencks)等[9]的论文中得到论述,但在20世纪90年代,主流的看法是将教育、收入的增长和差距归因于认知技能价值的增长和分配。
[10]在其著作《钟形理论》(TheBellCurve)中,赫恩斯坦(Hernstein)和默里(Murray)就争辩说,认知能力比社会经济背景、教育程度更重要;工资收入、失业、犯罪乃至趋于扩大的经济不平等都可以直接归因于认知能力的差距。
[11]但进入21世纪,这一观点受到以诺贝尔经济学奖得主詹姆斯·赫克曼(JamesHeckman)等为代表的一批经济学家批评。
他们的研究指出,传统的人力资本研究单一强调认知技能是有问题的,因为人格特质、坚持、合作等非认知特征对个人取得成功至关重要。
[12][13]在他们的带领下,更多的证据涌现,并带动研究者对人力资本的探讨从认知能力转向了更广泛的人格、社会情感、心理行为等方面的特征。
[14][15]“非认知技能”被经济学家广泛使用,用来描述那些“不能被智力测验或学业成绩测量的个人特征”[16],或者“和智商无关或弱相关的人格特质”[17]。
它通常被定义为“在劳动力市场、学校教育和其他领域中具有价值的个人特征、目标、品格、动机和偏好”[18]。
它们不仅和人力资本产出如教育、劳动力市场成就是相关的,并且是可以后天改变的。
相对于过去研究对认知能力的单一强调,经济学家界定出一个“非认知”领域,对扩展人力资本的内涵具有积极的意义。
但作为一个新兴领域,经济学对非认知的探讨才刚开始。
而对心理学家来说,有关人格、社会情感、心理等的非认知特征,却是其长期研究的对象。
他们不仅已经积累了丰富的研究基础,同时也发展了自己领域的专门术语,如人格特质(personalitytraits)、社会情感能力/智力(socialandemotionalability/intelligence)、品格特质(charactertrait)、情绪能力/智力(emotionalcompetence/intelligence)。
[19]因此,当经济学家开始触及这一领域,并使用“非认知技能”术语时,便遭到了心理学家的批评和反对。
他们不赞同“非认知技能”被经济学家大量使用,认为它过于宽泛而无用,还暗示着对人类的行为特征缺乏认识。
[20]更主要的是,心理学家认为以“认知”去界定“非认知”的概念是不准确的,因为从处理信息的角度来说,任何一个心理过程都有认知的成分。
[21]一些批评者更是反对使用非认知技能去描述生产性品格(productivecharacter),指出任务坚持、有效的社会互动等都需要认知性的投入,而这些并不与一些认知测试无关。
[22]这种认知性的投入被心理学家称为执行功能(executivefunction)——一个管理认知过程的概括性术语。
[23]它涉及对个体的意识和行为进行监督和控制的各种操作过程,包括自我调节、认知灵活性、反应抑制、计划等。
[24]如自我调节不仅包含了如控制自己情绪、延迟满足等情感成分,同样也包含了如指导注意力、转移视线和灵活应对变化、存储信息、抑制反应等认知成分。
举例来说,一个学生在教室里能过滤噪音专心解数学题,就严重依赖于这种能力。
[25][26]
回应上述批评,赫克曼等建议用“品格技能”(characterskills)去替代“非认知技能”。
[27][28]“品格技能”较好地回应了马丁·路德·金(MartinLutherKing,Jr.)在1948年提出的教育目标——“智力加品格是教育真正的目的”[29],但到目前为止,还仅被少量的经济学家采用。
[30][31]在教育政策和实践领域里,更多采用“社会情感(学习)技能/能力(socialandemotionallearningskills/competencies)”。
[32][33]这可能是由于社会情感学习项目的广泛开展。
[34][35]从字面意思看,“社会情感技能/能力”强调了情感和社会方面的发展,却不太能体现与生产相关的品格,因此其对于强调人力资本产出的经济学家来说也并不合意。
其他术语如软技能(soft skill),被认为破坏了对这种技能客观性和重要性的认识。
[36]而人格特质、社会情感能力/智能、品格特征、情绪能力/智力等,带有很浓重的心理学科特色;尤其是“特质”,传递了一种先天或不可改变的信息。
[37]为此,一些经济学家决定继续采用“非认知技能”,并解释说之所以如此,是因为一个清晰的更有共识的术语还没出现。
[38]但无论采用何种术语,人们都希望能指代这样一种内涵——人们应对不同情境时所表现出来的一种稳定的思想、感觉和行为模式,并能够体现如下特点:
一是难以被智力测验或学业成绩测量的那部分;二是对个人的社会经济生活有重要的影响(包括教育、就业、雇佣、健康、家庭生活等);三是可以通过正式或非正式的学习经历获得。
为了体现后两个特征,研究者一般同意采用“技能(skills)”而非“特质(trait)”或“能力(ability)”,以摒弃后者先天或不可改变的指向。
实际上,人们之所以对非认知技能抱有这么大的热情,也是假设这种技能是可以通过后天学习获得的。
总的来说,到目前为止,尽管人们都认识到“非认知技能”术语的缺陷,但应该替换成哪个术语以更好地表达其内涵,并没有形成一致意见。
但正如达克沃思(Duckworth)等所言,“从科学的角度,在术语上达成一致意见并没有那么重要,更重要的是解决其内涵及怎么测量的问题,并达成一定共识……至于采用哪个术语,各领域都有其自己的发展历史和关注点,因此,最好留给他们自己来决定,而不是理论心理学家”[39]。
鉴于到目前也还没出现一个更清晰并有广泛共识的术语,本文仍沿袭采用“非认知技能”,其考虑有二:
一是以强调那些与认知相区别,但对工作和生活有重要影响的技能;二是区别于人格心理学等领域的工作,并展现教育和经济领域的文献和研究脉络。
但本研究也并不试图从字面含义去与“认知”作严格区分,在对具体技能的测量和讨论中,也并不试图去排除认知成分。
综合这些考虑,本文将非认知技能的内涵定义为:
人们应对不同情境和背景时表现出来的一种稳定的思想、感觉和行为模式,并具有可收益(beneficial)、可改变(malleable)的特征。
03
测量内涵及框架探索
有关认知或学业的测试,已形成了比较成熟、可靠的工具,并对当代教育政策和实践产生了重要影响。
[40]但同时,对人的认知才能以外的属性和特征的测量,却在很长时期内没有很好跟进。
虽然过去十多年,人们对非认知技能的重要性已达成共识,但在内涵及如何测量的问题上仍然充满争议。
与“非认知技能”概念综合、宽泛的特点相呼应,研究者在测量上的探索,也同样表现出多样、异质的特点。
[41]
(一)最初的探索和测量
作为一个新兴领域,经济学家对非认知技能的测量,得益于但也多限于已有国家调查数据提供的测量信息,包括有关人格特质、心理测量以及与非认知相关的行为数据。
[42]赫克曼等也承认,在他们的研究中,采用心理学的自尊和心理控制点来测量非认知,也是因为美国青少年追踪数据(NationalLongitudinal SurveyofYouth,简称NLSY79)正好提供了这些数据。
[43]他们后来的研究也继续使用该数据的自尊及控制点量表、问题行为数据作为非认知技能的测量指标。
[44]其他经济学家也多效仿,包括采用英国1970代调查数据(the1970BritishCohortStudy)有关社会化、人格特质、情绪、行为问题、同伴关系、亲社会行为量表数据[45][46],英国儿童发展调查(the1958NationalChildDevelopmentStudy)的社会适应数据[47],德国社会经济面板数据(GermanSocio-EconomicPanel)的控制点量表和大五人格、经济偏好数据等[48][49] ,澳大利亚儿童追踪调查(LongitudinalSurveyofAustralianChildren)的不安、同伴关系、情绪问题数据[50],理解美国研究数据库(UnderstandingAmericaStudy)的大五人格、意志力、学术努力程度甚至被访者做问卷的努力程度[51]。
近年来,中国也有学者用中国教育追踪调查的相关题项来测量非认知技能。
[52][53]
采用已有国家调查数据的相关信息,为经济学家在研究非认知技能的初期阶段就积累了很多证据,特别对非认知技能的经济价值的认识。
但由于这些调查的测量内容各不相同,研究者尽管都采用了同样的术语“非认知”,其结果却缺乏可比性。
[54]这不仅不利于证据的有效积累;同时局限于已有数据,也阻碍了去探索其他更重要的非认知技能。
并且,这些数据由于并非专门针对非认知测量,仅能提供少量的测量信息,因而也不足以满足教育投资研究的需求,难以为教育决策提供丰富可靠的实证依据。
[55]
(二)非认知技能的框架探索
经济学家建立在已有数据测量上的研究,帮助积累了很多证据,这对初期阶段的探索具有积极的意义;但更全面地测量非认知技能,还需要探讨其内涵并建构一个有意义的框架。
类似探索已有开展,虽然很少使用“非认知技能”的概念。
本部分将对此进行整理和分类。
已有的测量框架,主要体现在以下领域:
一是学术领域的探索,如人格心理学的大五人格结构模型;二是政府、国际组织和教育测评机构出于评估和监控需要开发的,用于测量学生社会情感发展的框架和指标;三是教育干预和实践领域出于项目评估需要建立的有关社会情感项目评估的框架。
本部分梳理了12个测量框架,并在人力资本视角下重新分类,将非认知技能分为“成就目标”技能、“人际合作”技能、“情绪管理”技能等三个维度,以分别指向人们“如何处理学业、事业”的能力、“处理人际关系及合作共事”的能力以及“如何与自己相处”的能力(如表1所示)。
表1非认知技能的框架分类
第一类是成就目标技能,描述有关处理学业和事业的非认知技能。
这一维度通常和学校教育的学业成绩、工作绩效紧密相关,可包括大五人格结构中的开放性人格(想象力、审美、情感丰富、尝新、好奇、不断检验旧观念)、尽责性人格(自信、秩序、责任感、为成果努力、自律、慎重),以及相关技能,如长远目标、好奇心、创造力、坚韧性、自律、时间管理、执行功能、责任心、努力等。
第二类是人际合作技能,描述人们如何与人相处并共事的技能,包括宜人性人格(信任、直率、利他、温顺、谦虚、慈悲)、外向性人格(热情、合群、果断、活跃、寻求刺激、积极情绪),以及相关技能,如领导力、合作、社会交往技能等。
第三类是情绪管理技能,描述人们如何和自己相处的能力,可包括大五人格中的神经质人格(包括焦虑、生气敌意、沮丧、敏感害羞、冲动、脆弱),以及相关技能,如自我效能、抗逆力、自尊/自我概念、自我管理和调整、压力容忍等。
04
测量方法的借鉴和拓展
非认知技能的内涵和测量表现出宽泛、多样化的特点。
具体到测量方法,不仅借鉴了心理学领域的测量工具;近年在经济学家的探索下,还出现了行为测量、经济偏好等测量方法,表现为跨学科的探索和融合趋势。
(一)借鉴心理学的测量工具
采用问卷自评或他评方式收集受访者有关感觉、信念和行为取向等方面的信息,是目前测量非认知技能的主要手段,这些工具通常来自心理学领域的成熟量表。
例如,赫克曼等用来测量非认知技能的罗森伯格(Rosenberg)自尊量表,即通过让受访者自我评价如“我感到我有许多好的品质”,并按从不同意到同意四点进行计分。
[68]这种方法因易开发、成本低、易操作和可信度高,被广泛用于心理学和教育测量领域,特别是在大样本调查中。
[69]它也被认为具有很高的预测效力,因为人们通常比较擅长通过问卷来传达他们的真实信息。
[70][71]
需要指出的是,自评/他评量表有两个可能会导致严重偏误的问题:
一是作假和社会期望偏差(fakingandsocialdesirabilitybias)。
它是指受访者在回答问题时,为获得好评而过度报告“良好行为”或低报“不良行为”的情况。
[72]如在填写罗森伯格自尊量表题项“我感到我有许多好的品质”时,受访者可能会为了迎合某种期望而高评自己。
二是评价尺度偏差(referencebias),即人们在评价时因为参照标尺不同而造成的测量偏误。
如何评价自己,一般会受到同伴行为或文化的影响,如在填答“我学习很努力”这样的问题时,学生对怎样算努力的标准是不一样的。
[73][74]这种偏误尤其出现在群体水平上,特别是进行跨国或跨文化研究时,由于参考标尺不同,以自评数据为基础的多文化比较结果常常是矛盾的。
[75]
为了纠正上述偏估,出现了一些新的方法,以增进群体(如性别、种族、语言/文化)之间的可比性。
例如,过度申报技术法(theover-claimingtechnique),即通过识别受访者过度申报的倾向或伪造倾向,予以纠正这种偏差。
[76]锚定法(anchoringvignettes)主要用来纠正评价尺度偏差,其思路是通过设置虚拟情境,为受访者提供统一的参照系,以降低因评价尺度不一致带来的误差。
[77]该方法使群体之间的比较成为可能,并已用于跨国比较研究。
[78][79]其他常用技术还有迫选量表(forcedchoice),用以提高不同群体打分的可比性;情境判断测验(situationaljudgmenttests),可以降低社会期望偏误和作假问题。
[80][81]此外,成就测验方法(performancetests),可用来测量一些难以测量的技能,如合作解决问题的能力、创造力等。
[82]该方法和智力测验一样,因为很难被欺骗,从而大幅度减少了社会期望偏误和作假的问题。
[83]但总的来说,上述方法常面临成本高、难以操作的困难,因而在大样本调查中,仍然主要采用李克特自评/他评量表,并多改制成短表,以节省时间和成本。
(二)经济学家的探索和拓展
1.用“行为产出”测量“技能”
经济学家指出,如果一个行为产出依靠某种技能,那么当控制所处环境的激励及其他技能后,这一行为产出同样也是测量这种技能的有效工具。
[84]在其较早发表的重要论文中,赫克曼发现普通教育文凭持有者比传统高中毕业生有更多的吸毒行为。
由于他们可以被认为达到同样水平的认知和学业水平,进而推断是非认知水平的不同导致了吸毒行为的差异,这为用吸毒行为代理非认知技能提供了依据。
[85]在后来的研究中,赫克曼等就直接采用了一些行为指标测量非认知技能,包括早期不良行为(如在学校或工作中打架、威胁别人等暴力行为)、吸食大麻、抽烟、15岁前酗酒以及其他危险鲁莽的行为等。
[86]其他经济学家用以测量非认知的行为指标还有旷课、旷学、纪律问题行为、留级和升级[87],家庭作业完成情况、体育运动和学术活动参与情况等[88][89]。
这些行为数据来自学校、政府收集的行政管理数据,或是受访者/他人(老师、同伴和父母)的报告。
此外,扎玛瑞(Zamarro)还创造性的以受访者填答问卷的认真程度测量非认知技能。
[90]
用能被观察的行为或者完成某项任务的情况来测量非认知技能,有其积极之处,它被认为能克服自评工具的评价尺度偏差问题。
但如果观察到的行为不仅是所测技能的产出结果,同时也是所处情境或其他技能的产出,那么以行为测量这种技能就出现了偏误问题。
[91]为了处理这种偏误,需要对测量环境进行标准化处理,以控制环境激励对行为产出的影响;同时还要控制其他技能对产出行为的影响,提高行为产出对所测目标技能的代表性。
[92]但要实现这两点,通常要求严格的实验设计,而大样本的问卷调查一般很难满足。
因此,行为产出作为一种环境激励和多种技能共同作用的结果,如果不对干扰项加以控制就用作非认知技能的测量工具,其结果是高度被质疑的。
[93]
2.用“经济偏好”测量“技能”
除了借鉴心理学的测量工具,经济学家也尝试去整理和融合自身领域的相关知识。
虽然同样是研究人类行为选择,和心理学家不同,经济学家通常以偏好(preference)概念去捕捉影响行为异质性的心理特点,如时间偏好(timepreference)、风险规避(riskaversion)、利他(altruism)和社会偏好(socialpreferences)等。
但传统上,经济学家研究偏好的目的是更好地去解释行为,而非关心偏好本身,因此很少去关心偏好本身的稳定性、预测效力、来源或影响因素等。
[94]这些潜在的偏好只是被默认为是持久的、稳定的,却少有可靠的证据。
[95]如伯格翰(Borghans)等所指,“我们对经济偏好的稳定性知之甚少。
据我们所知,还没有纵向研究对时间偏好在生命周期中的稳定性进行了检验”[96]。
近年来,这一情况随着经济学家对非认知技能的兴趣发生改变。
他们对能否将“偏好”也当做一种非认知技能加以研究发生兴趣。
但如果要将“偏好”视为一种“技能”,首先还需要对其在跨期及不同决策背景下的稳定性进行检验。
这项工作在后来的经济学研究中得以开展,如卡尔森(Carlsson)等以2005—2011年的越南追踪样本,验证了亲社会偏好在不同时期和背景下的稳定性[97];阿诺(Arno)和伊娃(Eva)的研究发现,在跨期和跨情境下,时间折现率和风险规避偏好是高信度和高稳定性的[98]。
庄(Chuang)和谢克特(Schechter)的研究还发现,通过问卷法测量的社会偏好具有很高的稳定性,但通过实验法测量的风险偏好和时间偏好却没有表现出较高的稳定性,由此建议用问卷法测量是更好的选择。
[99]此外,为了比较心理学和经济学的测量,经济学家还专门探讨了经济偏好和人格特质之间的关系,发现无论是实验室数据还是问卷数据,经济偏好与大五人格之间的关联度都很低,并且经济偏好和人格测量工具在预测未来生活方面也都表现出异质性。
[100]这表明,这两个概念可能代表了不同的个人属性,是相辅相成的。
这也说明经济学的偏好测量是对心理测量的有益补充。
[101]对此,赫克曼等认为,最好能把心理测量和经济偏好等研究结合起来。
[102]达克沃斯和耶格尔(Yeager)也建议用多种方法测量非认知技能,认为这可以大大提高测量的信效度。
[103]实际上,在汉弗莱(Humphrie)等的研究中就同时采用了大五人格量表和经济偏好去测量非认知技能。
[104]
05
建议
上文围绕非认知技能的缘起、概念和测量方法进行了梳理、分析和讨论,展现了经济学、心理学、教育学等的跨学科合作。
以此为基础,具体到非认知技能指标的建构时,有以下建议:
第一,有关非认知技能的识别。
到目前为止,教育系统对致力于发展何种非认知技能,并没有达成一致意见。
这需要研究者开展大量研究,以找到值得人们进行教育投资的非认知技能。
本文在文献回顾的基础上,提出了一个开放性的分类框架,包括成就目标、人际合作和情绪管理等三个维度。
选取具体技能,可在每个维度下,依照人力资本的两个重要特征开展:
一是有意义的或者具有未来可回报的特征,即能对个人未来的社会经济生活产生积极的影响(包括教育、就业、雇佣、健康、家庭生活等)。
二是具有可培养的特征,即可以通过后天正式或非正式的学习经历获得。
第二,关于测量工具的建构或选取。
鉴于心理学和测量领域研究的积累和成就,可借鉴、选取并修正已经被广泛使用的人格或心理测量工具。
但应考虑以下三个方面:
一是测量目的。
测量是否有效,不仅受制于工具自身的心理测量属性,同时也与其使用目的有关,比如个人诊断、问责评估和教育基础研究对测量工具的要求就很不一样。
[105]因此,在选取测量工具时,应考虑其测量目的。
二是选取经同行评议、信效度检验并被高引的测量工具,以增进测量结果的可靠性和可积累性,并尽量采用短表形式,减少测量所需的时间和成本,以适应大样本调查。
三是测量工具的本土化工作。
当选取国外的量表工具时,还应对量表进行本土化的信效度检验。
一个标准的自评/他评量表通常在信度检验上要求提供内部一致性信度和重测信度,在效度检验上提供区别效度、结构效度、准则效度等信息。
[106]
总的来说,过去十多年,研究者对人力资本和教育投资的探讨已开始从认知能力/学业成绩转向了更广泛的人格、社会情感、心理行为等非认知方面的特征。
到目前为止,人们对非认知技能的重要性和可培养性已达成共识,并在国际上引发了一系列的教育改革。
而实证研究也开始进入新阶段,人们不再争论非认知技能是否重要、能否投资等问题,而是转向寻找如何提升非认知技能水平的可靠证据。
这需要对非认知技能的测量内涵、方法和工具加以探讨,本文即开展了这项工作,以为后来教育实证和决策研究提供基础。
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