趙 莉 鄧 銳 王紅時 陳 華

5913(2009)22-0103-03

摘要:優(yōu)秀的軟件開發(fā)人員都有著明顯的認知風格的偏好。為了定量地實證研究這種偏好,課題組主要采用Riding的理論和編制方法,進行重新組題、修正并成功開發(fā)CSA(Cognitive Style Analysis)軟件系統(tǒng)。

關鍵詞:軟件開發(fā)人員;認知風格;Riding認知風格理論;CSA

中圖分類號:G642 文獻標識碼:A

1引言

認知風格,是指“信息加工過程中,圍繞內在人格特征、以合適的方式發(fā)展的自我一致性的特征”,是“個體在認知活動中表現出來的人格傾向和人格特征上的差異。他直接指向學習者處理信息的習慣,描述了學習者感知、思考、記憶和問題處理的類型模式,反映了個體知覺信息時的特定偏好”。從20世紀40年代中期起出現了幾種認知風格模型,許多研究者由于獨立進行研究的緣故,提出一長串的風格名稱。20世紀90年代Riding等人對認知風格的背景進行深入的分析,把各種各樣的認知風格類型歸結到兩個基本維度——整體-分析維度和言語-表象維度。整體-分析風格范疇的風格測量所測評的是個體傾向于把信息組織成整體部分還是不同部分,屬于這一范疇的典型代表有場獨立性-依存性、粗放型-敏銳性、沖動性-反思性等;言語-表象風格范疇測量所測評的是個體在思維時傾向于借助言語還是心理表象來表征信息,屬于這一范疇的典型代表有言語型-視覺型和言語型-表象型。現代EEG、ERP等實驗為兩個風格維度提供了有力的證據。

從事不同職業(yè)的成員具有共性的認知風格,軟件開發(fā)人員指的是軟件行業(yè)從事開發(fā)的應用型人員,既不包含算法研究等理論研究人員,也不包含軟件開發(fā)管理人員。我們在研究中發(fā)現優(yōu)秀的軟件開發(fā)人員都有著明顯的認知風格的偏好。為了定量地實證研究這種偏好,課題組主要采用Riding的理論和編制方法,進行重新組題、修正并成功開發(fā)CSA(Cognitive Style Analysis)軟件系統(tǒng)。

2Riding的認知風格理論和CSA系統(tǒng)

Riding等人給出了一個結構模式,開發(fā)出認知風格的整合測評工具——認知風格分析系統(tǒng)(CSA)。CSA直接測量整體-分析和言語-表象維度的兩端,由3個分測驗構成。第一個分測驗通過每次呈現一個要求判斷“對”、“錯”的陳述,來測評言語-表象維度。測驗中關于認知范疇的信息的陳述和描述外觀項目的陳述各占一半。研究者假定表象型的個體由于物體相對容易被表征為心理表象,能夠迅速獲得用于比較的信息,從而對外觀性的陳述做出的反映更快。同時假定言語型個體對認知范疇的項目的反映時間會更短,計算機記錄對每個項目的反映時,并且計算言語-表象比率。低比率反映的是言語型,高比率反映的是表象型,居于中間位置的被認為是雙重型。采用這種方法,要求個體必須既閱讀言語型項目,又閱讀表象型項目,以便于閱讀能力和速度同時得到監(jiān)控。

后面的兩個分測驗用于評估整體-分析維度。其中的第一個分測驗的項目要求個體判斷成對的復雜幾何圖形是否相同。假定整體型的個體對這種任務的反映可能相對較快,其中的第二個分測驗的項目要求被測試人通過按兩個有標記的鍵中的一個來指出作為刺激的簡單幾何圖形(例如,正方形、三角形等)是否包含在復雜的幾何圖形中。假定,分析型的個體把簡單圖形從鑲嵌他在內的復雜幾何圖形中分離出來的速度相對要快些,在進行這一分測驗時,計算機同樣要記錄反應時,計算整體加工與分析加工的比率。低比率反映了整體性加工傾向,高比率反映了分析性加工傾向,介于兩者之間的比率被稱為“中間型”。

在做這些測驗時,被試者并不知道該測驗記錄反應時,目的是讓他們以一種輕松的方式接受測試任務,反映出他們通常加工信息的方式。由于使用比率、總體的反應速度并不影響風格的測試結果。在Riding和Cheema的研究中給出了開發(fā)CSA的背景材料。

3CSA的優(yōu)點和缺點

CSA為測評個體在兩個基本的認知風格維度上的位置提供了一種的簡單、快捷、方便的手段(Riding,1991b)。該測評工具有五個優(yōu)點:(1)他是一種客觀性的測驗;(2)他確實評估了風格維度的兩端,如果沒有做到這點,測驗評估的就是能力而不是認知風格了;(3)測試沒有包含問卷類的項目或者有難度的語言,適合于從兒童到成人的任何年齡段;(4)他的測試情境能適用于各種各樣的環(huán)境,不受環(huán)境約束;(5)他在許多國家得到應用,在本質上一般不受文化的影響。

Ali Reza Rezaeia(2003)等人對CSA系統(tǒng)提出一些建議來改進CSA的信度和效度,這些建議包括:(1)進行三個分測驗時盡量不要出現中斷,因為在進行CSA測量時被試者需要在一種輕松的狀態(tài)下完成加工信息,主試者應避免給出任何線索暗示被試者的分數與反映速度有關,如果強調反應速度的話,個體的加工信息的方式就可能會改變,CSA的信度對反應時間非常敏感,即使一個簡短的中斷也會影響信度和效度系數;(2)將來的CSA版本應該在結果中提供每個分測驗中各個項目的反應時。CSA的結果中只列出全部的反應時的比率,而不顯示每個項目的反應時。這樣在結果分析時會失去很多的信息;(3)改變問題的呈現方式,CSA的一個局限性可能與言語-表象的兩個量表的內容效度有關,因為在這兩個量表中問題的呈現需要被試者首先讀懂以“句子”形式出現的陳述,這就可能使言語型的被試者減少對每個項目的反應時;(4)增加CSA各個類型問題的數量,CSA每種類型問題的數量太有限,為了降低由于隨機誤差所帶來的影響建議增加每個種類項目的測驗數量;(5)建議將CSA測驗中判斷對錯的有顏色的按鈕改成同樣的顏色或沒有顏色;(6)使用規(guī)范統(tǒng)一的提問方式來替代有顏色標記的題干;(7)提高言語-表象維度量表的可變性。由于整體-分析維度上問題的難度要高于言語-表象維度的項目,整體-分析維度的信度可能要比言語-表象維度的信度要高,因此增加該維度中項目的數量和變化可以提高測驗的信度。

4設計實現

“軟件開發(fā)人員的認知風格研究”是針對軟件從業(yè)人員的風格的研究,在這里我們假定軟件從業(yè)人員的認知風格在某維度方面存在偏好,采取Ali Reza Rezaeia(2003)等人對CSA系統(tǒng)的建議,根據CSA的測試模式進行修正后制定了具體的4個分測驗,小組的成員對CSA測試系統(tǒng)做了一個模擬的系統(tǒng)“軟件行業(yè)從業(yè)人員的認知風格測試系統(tǒng)”。

Riding的CSA系統(tǒng)涉及到的表象維度的測試是用言語描述的,這就可能使表象型的被試者先要進行言語-表象的轉換,從而增加對每個項目的反應時?？紤]到這一點,我們在測試系統(tǒng)的編制中,將表象測試題設計為用圖形來描述。這將提高表象維度的測試效度。

考慮到評測時主要是根據“反應時”作為衡量不同風格的依據,所以我們首選了C#系統(tǒng)進行編程,而非C#等JIT解釋型語言系統(tǒng)。用C#語言工具編寫出用于測試軟件人員認知風格的軟件,將四個分測驗進行綜合測試,因為在做這些測驗時,被試者并不知道該測驗記錄反應時,目的是讓他們以一種輕松的方式接受測試任務,反映出他們通常加工信息的方式。由于使用了比率,所以總體的反應速度并不影響風格的測試結果。測試系統(tǒng)如圖1所示:

第一個分測驗是以圖形方式呈現的對外觀認知的項目,用來測試表象維度。假設表象型的個體由于物體相對容易被表征為心理表象,從而對圖形題干將會做出更快的反應,并且從這些表象中能夠直接而迅速地獲得用于比較的信息,如圖2所示。

第二個分測驗包含著認知范疇的信息來測試言語維度。言語測試題如:

我(男)爸爸的姑姑的唯一的兄弟的妻子的唯一的孫子的媽媽的最大的姐姐是:

A大姑 B大嫂 C大嬸 D大姨 E大姐

言語型的個體對認知范疇的項目反應時間更短,因為表象型的個體需要先將抽象的言語轉換為形象來表征。計算機記錄對被試者對每個項目的反應時。

第三個分測驗包含著有成對的復雜幾何圖形組,他要求個體判斷同一組的圖形是否相同用來評估整體維度。如圖3所示。

第四個分測驗項目包含著一個簡單圖形和一個復雜圖形,他要求被試者在復雜圖形中找到簡單圖形用來評估分析維度,這一測驗所考察的是個體對包含在復雜圖形里的簡單圖形的去隱蔽能力,他假定分析型的人在這一作業(yè)中做的更快。如圖4所示。

測試由隨機從每個分測驗的測試題目中選擇10個題目共計40題組成。在測試中考慮到被試者由于對題目沒有興趣,或者大多數題目沒有經過大腦的認真思考就回答這樣會影響測試分析的最終結果,因此必須對測試卷的有效性進行合理判斷,如果一個測試卷的每一個項目的錯誤率達到30%,我們就判定該測試卷為無效試卷。

測試時,計算機記錄下被試者對每一個分測驗的各個項目的反應時。通過計算言語和表象平均反應時的比率,作為整體加工與分析加工比率信息。低比率反映了整體加工傾向,高比率反映了分析加工傾向,界于這兩者之間的比率為中間型。同理計算言語和表象反應時的比率,低比率反映了表象維度傾向,高比率反映了表象維度傾向,界于這兩者之間的比率為中間型。

目前課題組正在利用該系統(tǒng)對分組被試者進行測試,相關調查分析結果將另文闡述。

參考文獻:

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Design and Analysis of a Cognitive Style Analysis System toward Software Developer

ZHAO Li1,2, DENG Rui2, WANG Hong-shi2, CHEN Hua3

(1. Hunan University, Changsha 410000, China ; 2. Hunan College of Information, Changsha 410200, China ;

3. Zhongzhou College, Zhengzhou 450000, China)

Abstract: The outstanding software developers are of the evident preferences toward cognitive style. A cognitive style analysis system based on Ridings theory about cognitive style has been developed after a series of analyzing and revising, so as to test and research the preferences of developers.

Key words: software developer; cognitive style; Riding Cognitive Style theory; CSA