九型人格类型在自适应远程教育系统用户模型心理维度中的扩展

文章基本信息

本文原载 MAC-ETL 2016 多学科学术会议论文集（Proceedings of the Multidisciplinary Academic Conference），第 222–230 页。作者 Esad Esgin 与 Gülser Aca，任职于马尔马拉大学（Marmara University）计算机教育与教学技术系。原文标题 Enneagram Personality Types Extension to Psychological Dimension of User Models for Adaptive Distance Education Systems。会议主题：远程教育。本站据原文译出，供学术研究参考；文中表 1–4 均据原文重绘。

编者按：本文把九型人格接到「自适应远程教育系统」这一工程语境里：以 256 名大学生为样本，检验远程教育态度与学业成绩是否随九型类型（及翼型）而变。结论是「统计上不显著」——但这恰是全文最有价值之处：作者据此转而论证，九型不适合做「单变量预测器」，却适合做「用户模型里的心理维度」，并逐型给出可落地的适配建议。可与本站所译 Komasi 等（2016）关于心血管风险的那篇互为参照：两文都在追问同一个问题——九型人格究竟能预测什么、又不宜预测什么。

摘要

在远程教育中实现以学生为中心的教育，其必要性已在诸多研究中讨论。为使这类适配能够产出预期结果，所设计用户模型的准确性及其与现实生活的吻合至关重要。已有关于「人格特征如何用于远程教育自适应」的研究尚不成熟，学界亦无共识。本研究借助数据挖掘所得数据，考察九型人格类型特征能否用于开发远程教育中的自适应与智能系统。研究以李克特式在线量表测定学生的九型人格类型、学业成绩与远程教育态度，并施以统计分析。与结果相一致地，学生的学业成绩与远程教育态度并未随人格类型显著变化；但在描述统计上发现了某些差异。据此，依研究目的，本文给出了将九型人格类型用于远程教育自适应的若干示例。

关键词：九型人格类型；远程教育；自适应系统；用户模型

1　引言

教育是贯穿个体一生的过程。为解决各类问题、提供更契合时代需求的高质量教育，研究者从多个角度开展了大量研究。受创造性、创新性研究的影响，即便在基础教育中，课堂的必要性也开始受到质疑（Gray & Riley, 2013; Griffith, 2010; Kirschner, 2008）；与此同时，应用范围逐步扩大的远程教育方法与技术也在持续推进。技术发展更快地转化为教育环境、空间与课程安排的灵活性、与个人学习节奏的同步推进，以及教育成本的节省等机遇与优势，使远程教育成为满足社会不断增长且变化的教育需求的一个引人注目的选项。然而，由于它面对的是比课堂环境更庞大、特征各异的用户群体，远程教育环境也带来了确定内容边界、呈现方式与系统灵活性之标准的困难（Wu, De Kort, & De Bra, 2001）。自研究者于 1978/1979 年首次使用「用户模型」解决这一问题以来，他们一直在探索自适应系统的开发（Martins, Faria, De Carvalho, & Carrapatoso, 2008）。

对于一个自适应系统，文献界定了三个基本要素（Martins et al., 2008; Wu et al., 2001）：「领域模型」（DM），决定系统信息语境如何结构化；界定良好的「用户模型」（UM）；以及在正确解读 DM 与 UM 数据所定规则下并行运作的「交互/适配模型」（AM）。

Martins 等（2008）在其 UM 模型中，将系统的独立数据分为 UM 架构中的「一般档案」与「心理」两类。姓名、年龄、性别、背景信息与设置等数据呈现在一般档案中，而学习风格与人格痕迹则见于心理域；文中亦指出，心理域的数据通过测验与心理考试获得。在这一维度中，Brusilovsky 与 Millán（2007）在其用户模型里称之为「个体个人特征」，可见他们提及了「认知风格」与「学习风格」，但这些领域尽管是重要的人格特征数据，却尚未能提供自适应系统的实践路径。他们未讨论人格痕迹或类似的更深层心理维度，或因认为其无用。总之，正如 Martins 等（2008）所言，系统自适应的程度显著取决于用户特征类型与数量的确凿性。但关于认知风格或学习风格如何反映在用户界面偏好上、以及这些心理特征在实践中如何运用，其成果是可以取得的（Brusilovsky & Millán, 2007）。真正了解用户个体、考虑其差异的关键，似乎正在于心理特征。可见，要克服这一局限，需要多学科研究，尤其是心理学与用户模型定义领域的结合。在心理学中，弗洛伊德、荣格、阿德勒、霍妮等许多研究者就认识个体与人性开展了重要研究，并发展出不同的理论；他们各自对构成人格的因素及其发展动力等重要主题提出了某些主张（Schultz & Schultz, 2007）。在有前景的人格类型模型中，拥有自成一体的论述、向实践转化能力强且日益受到关注的九型人格引人注目（Bartlett, 2008; Komasi, Soroush, Nazeie, Saeidi, & Zakiei, 2016; Na, Lee, Kim, Song, & Hur, 2012; Tippins & Brent, 2010; Wagner & Walker, 1983）。

九型人格以气质为基础，考察个体差异的「原因」与人格的发展。气质是塑造人格与特质的「结构性加工核心」；据九型人格模型，存在 9 种不同的气质结构。每种结构都有特定的感知与取向优先性，以及评估与定义风格、动机、回避与需求。所有环境条件（教育、文化、父母态度、事件等）都经由此气质结构被感知、评估与解释，并由个体形成响应、态度与信念等结果。因此，可观察与不可观察的心—情—感与行为之整体，构成了人格（Acarkan & Özdemir, 2014）。九型人格模型中存在一个非常动态的系统过程，由子类型与健康层级、各中心的依赖、翼型效应、分离—统合方向等构成（Beatrice Chestnut, 2008; Palmer, 2010; Riso & Hudson, 2009）。理解个体、预测其潜能与人格图像时，本质上需要主型与翼型信息。主型指出一个人处于 9 种九型类型中的哪一种；翼型效应指受该类型「邻型」（尤其是其中之一）的影响，并依主导程度携带其部分特征（Palmer, 2010）。

正如 Baymur（1997）所言：「认识一个人，唯有通过了解他对生活有何期待、在何种影响下行动」。凭借其在基本核心的可能性与潜能之上所建立的结构，九型人格似乎能够向我们呈现独立于外部因素（性别、文化、家庭）的最本质的生命期待，从而让我们预测一个有限影响范围（即远程教育系统）的输出。值得关注的问题是：从九型人格的角度研究心理效应——它在定义用户模型时属于最薄弱环节——是否有用。本研究旨在确定：大学生的远程教育态度与学业成绩是否随其（按九型人格的）主型、以及各类型中的翼型效应而有所差异。

2　方法

本研究基于在自然环境中从随机样本获取的数据，采用「比较性一般调查模型」（Karasar, 1984）。实施中，共访问了 2015—2016 学年注册于马尔马拉大学（Marmara University）的 256 名学生。为确定参与者的人格类型，要求其作答「九型人格类型测验」「人口学信息问卷」与「远程教育态度量表」。

《远程教育态度量表》（SADE）由 Kışla 于 2005 年编制，含 35 个条目，信度系数（Cronbach's Alpha）为 .89（Kışla, 2005）。用于按九型人格模型确定参与者气质类型的「九型人格类型测验」由「Mizaç Harita 企业与个人咨询公司」编制（其信效度研究亦由该公司完成），含 72 道题，最终信度系数（Cronbach's Alpha）为 .88（Yıldırım, 2016）。作为学业成绩的指标，要求参与者在人口学调查中填写其 GMAG（General Mean Academic Grade，一般学业平均成绩）。

3　结果

首先，按人格类型呈现描述统计（表 1），并按翼型效应呈现部分描述统计（表 2）。采用 ANOVA 检验，分析学生的远程教育态度与学业成绩是否随九型人格类型及翼型效应而有所不同。

表 1　按人格类型的描述统计

表 2　按翼型效应的部分描述统计

态度分析结果（表 3）表明，学生的远程教育态度得分按人格类型与翼型均无显著差异（态度_主型：F(8, 221)=1.79，p>.05；态度_翼型：F(16, 212)=1.64，p>.05）。换言之，学生的远程教育态度既不随其人格类型、也不随其翼型显著变化。

表 3　按人格类型的学生远程教育态度得分 ANOVA 结果

学业成绩分析结果（表 4）表明，学生的 GMAG 按人格类型与翼型均无显著差异（成绩_主型：F(8, 226)=1.94，p>.05；成绩_翼型：F(17, 217)=1.59，p>.05）。换言之，学生的一般学业平均成绩不随其人格类型或翼型的效应而显著变化。

表 4　按人格类型的学生 GMAG 得分 ANOVA 结果

4　结论

统计分析所得结果表明，学生的学业成绩与远程教育态度均未随其人格类型而变化。鉴于九型人格类型的一致性、广泛性与准确性，尽管初看之下像是一种矛盾，它仍帮助我们更好地理解这一系统。如相关文献所述，九型人格并非静态分类，而是一个动态系统。因此，该系统为我们提供了关于个体在探索与感知中的动机与优先事项等数据（Riso & Hudson, 1999），并帮助我们预测由环境条件与关系等互动所产生的潜在结果（Acarkan & Özdemir, 2014; Palmer, 2010; Riso & Hudson, 1999）。随个体在其人生故事中展现出的潜能不同，各类型的成就与态度取径也会不同（Acarkan & Özdemir, 2014）。因此，九型人格类型并不能依据人格类型、或凭借单一数据（仅有主型或翼型信息）为成就或态度提供精确预测或强预测力。但通过单一的九型人格类型数据，它或可让我们就「什么有助于提升成就、态度、幸福与满足感」做出有力预测。在此，与本研究的目的一致，本文尝试确定：若在远程教育系统的「用户模型」中引入九型人格类型，实践中可能实现的适配建议。结合九型人格与远程教育的文献，我们认为这些建议将有助于厘清实践中的困惑。下文讨论依类型可实施的可能安排。

第一型。其态度排名为第 4，成就排名为第 2。该人格类型的主导特征是：高道德价值、高原则、完美主义与工作狂、规律—高效，以及压抑情感（Riso & Hudson, 2009）。考虑翼型对远程教育态度的影响，可见其与九型人格系统的预期一致（态度：X̄_1w2=97.88、X̄_1w9=109.40）。翼 2 的特征与第一型的特征在一定程度上相矛盾：翼 2 使第一型评判性的态度趋于柔和，并增强社交性需求（Riso, 2003）。社交性与关系需求的增强，可能是其远程教育态度下降的原因。翼 9 的特征则印证了第一型的特征：带翼 9 的第一型比带翼 2 的第一型更内向、更冷淡（Riso, 2003）。

第二型。其态度排名为第 7，成就排名为第 4。按九型人格系统，第二型远程教育态度偏低属预期之中的情况：由于第二型在直接关系方面较弱、不足，无法满足其最根本的需求与期待，其态度必然偏低。这一情况可通过有效利用「生生」（学生—学生）与「生师」（学生—教育者）沟通渠道而得到正向影响。即便处于虚拟环境，在那些建立了一定课堂氛围的系统中，通过学生间的互动——如帮助他人并获得赞赏，或允许其个人主页上的私密内容（如个人照片）对他者可见——第二型对系统的投入也会增加。成就高于态度，或可由翼型效应解释（态度：X̄_2w1=89.63、X̄_2w3=92.78；成绩：X̄_2w1=2.81、X̄_2w3=2.48）。第二型一侧是完美主义的翼 1，另一侧是优先成就的翼 3：对于带翼 1 的第二型，可通过定义良好的任务、规律且边界清晰的语境来保障；而带翼 3 的第二型，或需被允许通过其成就展现自我，并获得赞赏与奖励（Acarkan & Özdemir, 2014）。

第三型。在态度与成就两方面均居第 1。该组自我驱动的学生通过其成就展现自我，一般在智力与机会所及的范围内是卓有成就的学生（Acarkan & Özdemir, 2014）。由于他们通过忽视或立即解决包括自身感受在内的任何负面因素来保持前行（Acarkan & Özdemir, 2014），他们不会困于系统的问题，而是带着缺陷与负面因素继续在其道路上前行，通常享受积极而充满能量的氛围（Palmer, 2010）。这一特征使其在态度与成就上均遥遥领先。

第四型。尽管明显落后（态度排名第 8），但从成就看处于相对较好的位置（排名第 3）。由于第四型从学生时代起就关注课程与学校的必要性与意义，其对学校生活的意愿可能起起伏伏；对学校与受教育有时「愿意而热切」，有时「不愿而不感兴趣」（Acarkan & Özdemir, 2014）。随时间推移，可以想见他们会基于这些情绪波动与翼型效应发展出应对策略。不过，带翼 3 的第四型比带翼 5 的第四型更具成就、更有远见（态度：X̄_4w3=93.46、X̄_4w5=86.16；成绩：X̄_4w3=2.79、X̄_4w5=2.64）。为正向影响其负面感知，可采取的办法包括：准备一个对其同学及他者可见的个人主页，并允许其自由发帖。为抑制其肤浅、不真诚与被忽视之感，与咨询师或教育者直接沟通、并将其纳入跟进系统，或可让其感觉更好。

第五型。其态度排名（第 5）优于其成就排名（第 7）。除非信任信息来源，否则他们不会热衷于接收信息；对于不信任、认为无价值的信息环境，他们可能到达忽视或低估的程度。作为「研究者」的第五型，其需要是：主题足够深入全面、信息来源可靠并包含准确信息，方能对环境（知识获取）形成正向态度。为此，尽力确保极其丰富、且尽可能由一手来源构成的引用与参考文献部分，可能是有益的。翼型效应会显著影响第五型的人格图像。翼 4 的特征有时与主型相矛盾，但这种矛盾环境为艺术与智识成就铺垫了基础。翼 6 的特征一般印证主型特征，并使他们成为最难与之建立与维持关系的人。另一方面，该组成员在健康时通常勤奋，其生活中最重要的是工作与任务（Riso, 2003）。这些翼型效应的反映亦见于描述统计：带翼 4 的第五型在态度与成就上均远落后于带翼 6 的第五型（态度：X̄_5w4=67.5、X̄_5w6=108.14；成绩：X̄_5w4=2.01、X̄_5w6=2.80）。

第六型。其态度（第 9）与成就（第 8）均处末位。这或源于第六型以「寻求信任」为基础、制造恐惧与焦虑的心智结构（Palmer, 2010）。尽管第六型是用功学习、为学习付出努力的人，但当感到落后于他人时，他们会陷入负面可能性的循环。此时，他们需要有能力、因而可靠之源的支助与肯定（Acarkan & Özdemir, 2014）。系统应通过真实的人来满足第六型的指导与支持需求。否则，第六型无法克服其信任焦虑，也无法取得积极结果。

第七型。态度排名第 3、成就排名第 5。由于难以在同一处维持长时间单调的过程（Acarkan & Özdemir, 2014），许多传统课堂环境对他们来说既枯燥又困难。时间安排、对所分配时间的掌控、语境的多样性与互动，以及允许其自由决定把多少注意力分配到何处，将有助于第七型倾向于远程教育。但在容忍困难而枯燥的事物、细节，以及不以实际效用为基础的语境方面，他们有困难。理论与非实践性的主题，以及以背诵为主的课程，是第七型感到困难的领域（Acarkan & Özdemir, 2014）。可通过以下方式改善第七型在系统中的成就：提供简短语境、按基础内容分级呈现详细信息、在每节末尾提供小结，以及提供单独或互动式语境。值得注意者，第七型所受翼型效应在态度与成就两方面都很高（态度：X̄_7w6=120.33、X̄_7w8=98.40；成绩：X̄_7w6=3.13、X̄_7w8=2.57）。可见在翼 6 影响下举止更为克制、谨慎的第七型，比在翼 8 影响下举止更为不受控的第七型更领先一步。

第八型。尽管态度很高（排名第 2），其学业成绩却偏低（排名第 9），这一点颇为有趣。他们极为鲜活生动，但也相当不受控地追随其内在本能。随着内在能量增加，其对不受控行动的取向也增强，并开始对自己所做的任何事产生强烈情感（Riso & Hudson, 2009）。这种人格及其高自尊，或可解释其「不合常规的高态度」为何未影响其成就。为有助于第八型的学业成就，必须允许其意识到自身急躁与结果导向的人格，并对认可这一特征的视角提出质疑（Acarkan & Özdemir, 2014）。为使能长时间保持与心智活动的联系，必须鼓励其耐心行事。

第九型。其态度与成就排名相同（第 6）。以「和谐与平衡」为基本追寻的第九型（Riso & Hudson, 2009），会避免其情感、偏好与反应中出现正向或负向的峰值。考虑这一特征，其态度排名符合预期水平。对于通常行动缓慢、不欣赏竞争与抗争环境的第九型来说，虚拟课堂环境或比真实课堂更令人放松，也更契合其学习速度。但由于他们倾向于将能量与注意力从重要主题上移开，且他人的愿望在其视角中比自己的更有效（Palmer, 2010），他们可能难以在日常生活进程中自行开始学习。为提升其成就，提供一个由教育者或系统指派、且其中可任意更改的学习计划，将使第九型免于决策负担。借助这一实施，不由其自行决定的学习将成为其日常生活的一部分。

本研究可能存在局限，因为它是「用户模型」与「九型人格」跨学科文献的早期论文之一。这一合作颇有前景，进一步研究将带来重大进展。

5　参考文献

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