特殊教育研究學刊
民103，39 卷 2 期，87-107 頁 DOI: 10.6172/BSE.201407.3902004
延宕交叉相關與潛在成長模式在創造力 傾向與科技創造力關係間之分析
蕭佳純
臺南大學教育系副教授
就世界各先進國家的教育改革而言，雖然其強調的重點不盡相同，但發展學 生的科學或科技創造力可說是先進國家的共同趨勢。然有關創造力的相關研究卻 顯少從科技創造力的縱貫性發展著手，因此，探討臺灣國小學童科技創造力成長 趨勢及影響因素的重要性不言而喻。本研究採用延宕交叉相關與潛在成長模式來 探討國小學童創造力傾向與科技創造力之間的因果機制，以及創造力傾向對科技 創造力發展的影響。本研究採用問卷調查進行縱貫性研究，研究資料來源為 488 位國小五年級學童，利用兩年時間共進行四波調查。首先，在延宕交叉相關分析 結果顯示，創造力傾向與科技創造力具有交互影響關係，且創造力傾向扮演啟動 者的角色。其次，在潛在成長模式的分析結果顯示，國小學童的創造力傾向呈現 先減少、後增加的成長趨勢，是受到第一次測量結果的影響。而在科技創造力表 現的部分，是呈現先上升、後下降的趨勢。創造力傾向對於科技創造力的影響具 有因果關係存在，而創造力傾向的初始狀態對科技創造力的初始狀態及成長速率 有顯著正向的影響效果。此外，創造力傾向的成長速率愈快，其科技創造力成長 速率也會愈陡峭。由此，本研究得出以下幾點結論：一、創造力傾向與科技創造 力間具有交互影響機制與因果方向性；二、國小學童創造力傾向與科技創造力呈 現不同的潛在成長變化；三、創造力傾向對於科技創造力起始狀態與成長速率具 有影響。依據上述結果，本研究並分別針對教育實務及未來研究給予建議。
關鍵詞：延宕交叉相關、科技創造力、創造力傾向、潛在成長模式
* 本文作者通訊方式（r3687108@yahoo.com.tw）。
研究背景與重要性
吳靜吉、曾敬梅、王涵儀、林志哲和林偉 文（2004）研究發現，包括美、英、法、義、
德、荷、加、澳、紐，以及新加坡、日本、韓 國、中國大陸、香港，都正積極從事創造力方 面的教育與開發工作，利用不同的方式，結合 文化、生活、傳播媒體與學術單位的研究，由 政府與民間的力量一起推動，將創造力深植在 一般人的腦海裡。由此可知，二十一世紀已進 入了所謂的「創造力時代」（Florida, 2004）。
回顧近 50 年來，儘管教育、心理領域以「創 造力」為主題的研究如雨後春筍，成果亦相當 豐碩，連帶使得創造力的研究在近年來也進展 相當神速（Kaufman & Beghetto, 2009），然有 關創造力的相關研究卻顯少從創造力的縱貫性 發展著手。因此，探討臺灣國小學童創造力成 長趨勢及影響因素的重要性不言而喻。就世界 各先進國家的教育改革而言，雖然其強調的重 點不盡相同，但發展學生的科學或科技創造力 可說是先進國家的共同趨勢。例如：臺灣從小 學到大學，除了每年都有舉辦科學競賽外，九 年一貫課程所包含十大基本能力中的「欣賞、
表現與創新」與七大學習領域中的「自然與生 活科技」，都與小學生的科學、科技創造力密 切相關。因此，本研究所討論的創造力將聚焦 於科技創造力。然而，因有關於科技創造力的 討論尚不多，所以，本研究在接下來的文獻討 論上仍以創造力為切入點，希望以科技創造力 的論述為基礎，藉此推論到科技創造力。
回顧過去創造力的研究發現，自 1950 年 來，個人特質一直是學者研究創造力的重點之 一，直到近幾年，它依然是許多創造力研究中 的重要變項（吳明雄、許碧珊、張德正、張可 立，2009；Amabile, 1996; Starko, 2000; Stern- berg & Lubart, 1999）。綜合多位學者的看法
（胡夢蕾，2006；葉玉珠、吳靜吉、鄭英耀，
2000 ； Mellou, 1996; Runco & Sakamoto, 1999），具有高創造力者大致上具有某些創造 力傾向，例如：精力旺盛、高度的工作熱忱、
大膽、自信、好奇、樂觀、理性主義等，由此 可知，學生的創造力傾向是一個討論創造力影 響因素時的重點。國內外對於創造力的研究大 多偏向認知的部分，但是，創造力的另一面 向：情意部分，也就是創造力傾向這方面的研 究則相對較少（李偉清，2012），尤其是針對 國小學童創造力傾向的實證性研究更是不多見
（洪文東，2002；蔡笑岳、朱雨潔，2007；
Hwang, Chen, Dung, & Yang, 2007; Magoun, Eaton, & Owens, 2002）。更可惜的是，目前僅 有的研究並非以縱貫性資料蒐集的方式來了解 創造力傾向與創造力之間的因果關係。因為具 有創造力傾向的學生可能有高創造力；反之，
具有高創造力者也可能反過來再增強自己的創 造力傾向。這正是心理學「自驗預言」（self- fulfilling prophecy）所解釋的，也就是說，當 解釋一個人的信念或期望，不論正確與否，都 會影響到一個情境的結果或一個人的行為表 現。有鑑於此，本研究擬採用四次科技創造力 與創造力傾向的資料蒐集，透過延宕交叉分析 方式來了解創造力傾向與科技創造力之間的因 果關係，並進一步利用潛在成長分析來了解科 技創造力與創造力傾向的成長趨勢。
本研究根據心理學「自驗預言」理論，推 論國小學童的創造力傾向與科技創造力可能存 在相互影響的效果。不過，過去橫斷面的研究 設計並無法探討相互影響效果，這種相互影響 效果的討論需要藉由長期追蹤資料來進行分析
（林俊瑩、黃毅志，2006）。所謂長期追蹤資 料，是指一組樣本持續追蹤觀察多年的資料，
其兼具橫斷面與時間序列兩個面向。相較於傳 統橫斷面的設計，長期追蹤資料可以藉由大量 樣本點來增加估計的自由度，降低預測變項間
的線性重合，同時還可以建構與檢定較複雜的 行為模型（陳俊瑋，2011；黃芳玫、吳齊殷，
2010）。所以，本研究將利用長期追蹤資料分 析的優勢，探討國小學童創造力傾向與科技創 造力的相互影響效果。因為國小學童的創造力 傾向與科技創造力的發展並非一成不變，而是 會隨著時間的遞移而有所變化（Daniel, 2007;
Kim, Hon, & Crant, 2009; Wai, Lubinski, & Ben- bow, 2005），因此，本研究特定設計兩個研究 以釐清相關問題。研究一採用「延宕交叉相關 設計」（cross-lagged panel correlation design）
（巫博瀚、陸偉明，2010；Greenberg, 2008;
Shedish, Cook, & Campbell, 2001）進行資料分 析，提供前一個時間點的變項對下一個時間點 的另一變項具有合乎前後因果的解釋，也就是 了解創造力傾向與創造力之間的交互因果關係 為何。不過，「延宕交叉相關設計」只能檢視 個人特性的長期平均狀況，相較於團體的長期 平均狀況是穩定或不穩定，它並沒有辦法讓我 們了解或預測個人內在成長變化的個別差異
（吳齊殷、李文傑，2003；Mason, 2001）。所 以，本研究源自研究一的結果特定設計研究 二，即在了解了創造力傾向與科技創造力的因 果 關 係 後 ， 在 研 究 二 利 用 潛 在 成 長 模 式
（latent growth modeling, LGM），探討國小學 童創造力傾向與科技創造力個別潛在成長變 化，以及創造力傾向對創造力潛在成長變化的 影響，企圖描繪國小學童科技創造力的發展與 動態轉析，以進一步作為描述國小學童科技創 造力發展軌跡的具體論據。綜合上述，本研究 將以國小學童為對象，以時間變項為主軸，採 用長期性的縱貫性資料，以延宕交叉分析、
LGM 的分析策略，具體呈現科技創造力隨著 時間變動的變化情形，並考量與創造力傾向的 關係互動，是否對科技創造力的影響具前後時 序的效果，以檢驗研究的預期。
文獻探討
一、創造力傾向對科技創造力的正 向影響
最 近 的 研 究 者 多 從 「 匯 合 取 向 」
（ confluence approach ） 來 探 討 創 造 力
（Sternberg, 1999），認為創造力的發生並不 只是單一層面的因素所能解釋。這論點與若干 研究（Kaufman & Bear, 2005, 2008; Kaufman, Bear & Gentile, 2004）的研究結果相符，他們 指出，每個人即使專精在一個領域中具備有非 常專業的知識，但卻不一定在此領域中就具備 有創造性的貢獻或作品，也就是說，創造力的 發揮需匯合各種因素的交互作用後才得以發 揮。Sternberg 和 Lubart（1999）提出的創造力
「投資理論」，強調創造力表現需要的六大資 源之一就是「人格特質」。而林幸台（2002）
在他的研究中也認同，性格與意志是是否蛻變 為創意人的重要關鍵。
有許多研究者研究各領域傑出創造者的人 格特質，試圖找出創造力特質跟創造能力相關 的部分。例如：Barron 和 Harrington（1981）
經由 15 年的研究發現，創造者的人格特質有 穩定、審美、價值、興趣廣泛、精神充沛、不 厭煩、獨立判斷、主動、自信、有解決問題之 能力和自知之明。葉玉珠（2000）的訪談研究 發現，影響科技創造力表現的重要 16 項創造 力傾向，包含喜歡與人互動、具有冒險精神、
願意成長、不斷求進步、興趣廣泛、喜歡嘗試 等。洪文東（2002）也綜合一些學者專家的研 究後發現，從事創造型兒童有以下特徵，包含 觀察力敏銳、喜歡求證事物、有想像力、超人 的記憶、毅力堅強、善用各種符號、喜歡排列 組合等 20 項特質。洪榮昭、康鳳梅和林展立
（2003）認為，較有創造力的科技競賽學生具 有以下的特質：樂觀、進取、心胸開闊、務實
本分、有自信、有時間觀念與樂於學習，這種 一致性的心理傾向屬於創造行為表現的情感層 面（毛連塭，1995；Williams, 1980），它對於 個體創造力的發揮具有直接的效果。蕭佳純
（2012）的研究就證實，國小兒童的創造力傾 向對於創造力具有直接影響。
類似的結果也在以成人為對象的研究，例 如：葉玉珠等人（2000）、洪久賢、溫秀玲、
蔡長艷和宋慧娟（2003）、林碧芳和邱皓政
（2008）。葉玉珠（2006）的研究更明確指 出，創造力傾向對於創造力的發揮具有直接、
關鍵的積極促進作用，是以，個體若無創造力 傾向也難有創造力的產生（李偉清，2012）。
毛連塭（1995）主張，創造是一種人格傾向，
具有創造傾向者更能發揮其創造力的效果，所 以，創造力的人格特質非為創造力的本體，但 卻是創造力能否發展成創造思考的關鍵因素。
創造力不但是認知方面的特質，創造傾向的人 格特質對創造行為的表現也有重大影響，因 此，評量與創造力有關的人格特質（如獨立、
冒險、開放、想像等），可經由此來推測其創 造力的高低。由此可知，過去相當多研究在測 量創造力高低時的測量工具乃是直接測量學生 的創造力傾向高低，以作為預測創造力表現，
較缺乏直接測量、分析創造力傾向與創造力之 間的關係，反倒是認為創造力傾向高，創造力 就高。但是，創造力傾向高是否就能代表創造 力表現會高？尤其，本研究所討論的是科技創 造力，這中間關係的論述應該有更多的實證研 究來支持，這也正是本研究所關心的重點之 一。換言之，本研究欲了解創造力傾向高，是 否科技創造力的發展程度也會愈高？這變項間 的關係究竟為何，正是本研究關心之處。
二、科技創造力對創造力傾向的正 向影響
創造力傾向是個體於創造活動中所表現的
人格傾向（Beeko, 2005; Edwin, Emily, & John, 2005; Maddux & Galinsky, 2009），這種人格傾 向係創造性人物顯現出來的人格特質，包括態 度 、 動 機 、 興 趣 與 情 緒 等 。 方 瑋 和 邱 發 忠
（2009）進一步指出，Williams 的創造傾向架 構與大部分學者專家的創意人格構念重疊的部 分是最多的，足見其所提出的理論架構是創造 性傾向中最為關鍵的構念。Williams（1980）
認為，創造力可分為認知與情感兩大領域，此 二者是個人創造力的一體兩面，彼此相輔相 成，關係至為密切。他進一步發現，高創造力 者具備四種主要特質：冒險性、好奇心、想像 力、挑戰性，稱為創造力傾向。本研究即依據 Williams 所制定之創造力傾向量表，經林幸台
（1995）修訂，成為「威廉斯創造力傾向量 表」來探討創造傾向，分數愈高表示愈具創造 力傾向。過去多數研究（王立永、李小平、張 金秀，2006；師保國、許晶晶，2009；蔡笑 岳、朱雨潔，2007）皆直接使用「威廉斯創造 力傾向量表」進行相關研究，可見該量表在國 內已被廣泛應用且甚受歡迎。
Helson（1999）的研究指出，創造特質往 往給人長期、一致性的印象，但創作動力卻隨 著個人的生活情況不同而有所改變。他以加州 米爾斯學院的 100 位女性學生採用約 30 年的 縱貫性研究，自 100 位女生就讀學院高年級 時，追溯至其 50 歲左右。研究發現，評估創 造潛能時，發現創造產能與強烈的創造動機和 彈性等特質有關。由此可知，創造力傾向也是 隨著時間產生變動，而並非長期一致的。而 後，Sternberg（1999）的研究更明確指出，創 意個人特質以及創造力傾向等不是固定不變 的，而是可改變的人格特質。Wang（2003）
的文獻，進一步推論七年級過後，青少年創造 力傾向呈持續下降的趨勢。
若以歸因理論來看，Weiner（1990）的歸 因歷程說明了，動機是行為的引發因素，可以
清楚其因果關係，但是，學習的成敗經驗也是 影響下個階段學習的趨向或逃避反應的動力。
也就是說，學習投入太差就可能得到不理想的 學習成績，而此成績也相對代表負面的失敗經 驗，更可能造成他下一次的學習因為逃避這樣 的失敗經驗而更減少學習投入。而創造力是否 對創造力傾向也有這樣的影響關係，目前國內 外尚無任何文獻討論，但若以歸因理論來推 論，國小學童因為自己的創造力表現獲得肯定 而進一步強化自己的創造力傾向，這樣的關係 成立是具有合理性及邏輯性的。另一方面，若 從創造力理論來看，Williams（1980）發展創 造力思考與創造力傾向測驗指出，創造力思考 屬於「認知」領域，而創造力傾向屬於「情 意」領域。一般而言，當學童認知到興趣或重 要性時，慢慢地，便會培養出相關的情意，換 言之，學童在經過若干時日後應可漸漸表現出 高創意人的特質。綜合上述可知，創造力傾向 與科技創造力之間的因果關係目前並無定論，
本研究在研究一將藉由延宕交叉設計的方式來 了解創造力傾向與科技創造力之間的因果關 係，並根據研究一的分析結果，進一步設計研 究二，以了解這因果關係彼此之間的影響關係 究竟為何。
研究設計
一、研究對象
本研究在研究對象的選取上，因考量到創 造力測驗適用於國小高年級學生，且因須追蹤 兩年，避免學生在升上國中後造成大量樣本的 流失，所以，定義研究對象為國小五年級的學 童，取樣範圍限制在大臺南地區的國小學童。
取樣方式依學校規模大小採取隨機抽樣，其 中，大規模（學校班級數 25 班以上）抽取 15 所學校；中規模（學校班級數 14-24 班）抽取 15 所學校；小規模（學校班級數 13 班以下）
抽取八所學校。本研究共針對 38 所學校發出 問卷，因顧及小規模學校每年級可能只有一個 班，所以，本研究針對每一所學校隨機抽樣一 班，且為了教師協助發放問卷的方便性，故要 求全班同學都填答問卷。而為了提高回收的有 效數量，研究者於問卷發放前先致電協助施測 之教師，說明研究目的及填答方式，以降低填 答者的疑慮。因本研究採用縱貫性的四次調 查，在長達兩年的四次調查中，因透過導師的 協助，所以，並無流失樣本。最後，問卷有效 回收共有 35 所國小（即 35 個班級）、488 名 學生協助進行調查，也就是說，每班學生規模 約介於 8 至 22 人，平均班級人數規模為 14 人。
二、研究工具
本研究所討論的變項共有創造力及創造力 傾向二者，而對應使用的研究工具則為科技創 造力測驗以及創造力傾向量表。在創造力部分 使用「科技創造力測驗」的原因是，有關於創 造力與知識的量化研究，主要是針對在創造領 域上發展出專家水準的「10 年法則」（10- year rule）而進行的研究（Hayes, 1989），或 是 採 用 質 性 的 個 案 研 究 （Csiksentimihaly, 1996），這些研究均證實，在發明之前，個人 必須長期浸淫在選定的領域之中。高創造力者 需常處於待命模式，而擁有強大的知識則是使 個體處於待命模式的先決條件，足可見知識對 創造力的重要性，換言之，創造力是必須與特 定的領域知識做結合的。本研究因委託「生活 與自然科技領域」的教師來發放問卷，且科技 創造力、科學創造力為九年一貫課程中此一領 域的重要指標，基於上述理由，本研究乃在創 造力部分聚焦於「科技創造力」的討論，且之 後的分析結果及討論、建議等部分也僅限於科 技創造力的討論，於此特別提出說明。針對兩 項研究工具以下介紹之。
（一）科技創造力測驗
本研究所使用的科技創造力測驗係採葉玉 珠（2004）所編製之科技創造力測驗，此測驗 包含兩個分測驗：「字詞聯想」與「書包設 計」。其中，「字詞聯想」包括自然與生活科技 領域中 24 個重要的基本元素名稱，針對元素 間可能的組合想出各種產品，其思考過程是否 合理，即所寫出產品與組合的元素必須有其存 在的可能性，才可作為是否得分的篩選依據，
測驗時間為10 分鐘。另一個「書包設計」，則 是測量受試者能否將相關科學概念結合，並將 測其視覺化與產品化的創造思考能力，此分測 驗包括「書包繪圖」及「書包特色」，前者測 驗必須將所發明的書包畫出，並為此書包命 名，重點在於強調產品造型及將產品視覺化，
測驗時間為 10 分鐘；後者測驗則必須將所發 明書包的特色以及欲擁有此特色必須要具備的 東西或裝備寫出來，測驗時間為10 分鐘。
「字詞聯想」和「書包設計」在評分時，
均必須先刪除不合理的答案。「字詞聯想」分 測驗的評分指標包含流暢力、變通力、獨創 力、精進力，流暢力的評分以有效答案個數為 其得分；變通力評分則以全部有效答案所屬類 別的個數為評分依據；獨創力評分則以答案出 現的百分比為計分依據，每個答案百分比在 5%以上者為 0 分，百分比在 2%至 4.99%者為 一分，百分比在 1.99%以下者為兩分，所有答 案獨創力加總即為獨創力分數；精進力評分依 據為每個答案有效組成成分個數的加總。而
「書包設計」分測驗的評分指標包含流暢力、
變通力、獨創力、精進力及視覺造型等五項，
其中，視覺造型評分依照所畫出書包的附加設 備或裝飾，一種算一分以作為視覺造型的分 數；其他流暢力、變通力、獨創力、精進力的 評分方式與「字詞聯想」相同，惟變通力及獨 創力評分依據類別（23 類）及反映項目名稱 有所不同。再者，其「字詞聯想」分測驗總分
是以流暢力、變通力、獨創力及精進力等四項 分數分別依常模轉換成T 分數，再將上述四項 T 分數以各占 25%的比例相加，所得之加權 T 分數總和即為此分測驗的總分。「書包設計」
分測驗總分是以流暢力、變通力、獨創力、精 進力及視覺造型等五項分數分別依常模轉換成 T 分數，再將上述五項 T 分數以各占 20%的比 例相加，所得之加權T 分數總和即為此分測驗 的總分。由以上的計分過程可發現，不論是字 詞聯想或是書包設計分測驗，在計分上都是以 流暢力、變動力、獨創力與精進力為基礎，彼 此間皆互為基礎且具高度相關，缺一不可。所 以，葉玉珠（2004）在設計此測驗時乃是以
「整體」的觀點來看科技創造力，因而採用加 權T 分數的加總方式來代表科技創造力，而後 續使用該量表者，例如：蕭佳純（2012），也 都是採用加總分數的評量方式。所以，科技創 造力測驗的總分即為兩個分測驗的平均總分。
（二）創造力傾向量表
本研究所使用的創造力傾向量表乃參考林 幸台（1995）修訂自 Williams（1980）的創造 力傾向測驗，此測驗共包含四個分量表：冒險 性（6 題）、好奇性（11 題）、想像力（8 題）
以及挑戰性（8 題），故此量表共計 33 題。本 研究使用Likert 六點量表進行測量，「1」表示
「非常不同意」，「6」表示「非常同意」，分數 愈高代表學生之創造力傾向愈高，此屬情意方 面的評量。本研究利用第一次回收樣本經二階 驗證性因素分析後得 SRMR、GFI 值分別為 0.049、.91，RMSEA 為.041 均達到理想標準。
在增值適配度方面，適配度指數 NFI、RFI、
IFI、CFI 依序為.90、.91、.91、.90，皆大於.90 的標準，顯示本量表的理論模式與觀察資料的 整體適配度達到理想標準。至於在後續分析的 計分方式上，本研究之所以採用加總計分的方 式，原因在於，創造力傾向雖可分為冒險性、
好奇性、想像力及挑戰性等四個面向，但是，
創 造 力 不 僅 涉 及 「 知 」 的 層 面 ， 也 應 包 含
「情」的層面，而人格特質就屬於情的層面，
以及「意」的層面：包括人格傾向（劉世南、
郭誌光，2003）。也就是說，創造力傾向雖然 是一種人格特質，但它卻是偏向於「情意」部 分的內涵，當看待個人情意時，則適合以「整 體」的概念來處理之。就如同張春興（2013）
所提，當我們在討論若干人格特質，例如：態 度、情意、滿意度等變項時，經常無法明確地 去區分不同層面之間的區隔，所以在研究時，
較容易傾向以整體的概念來因應。而其他直接 使用 Williams（1980）創造力傾向工具的研 究，例如：王立永等人（2006）、師保國和許 晶晶（2009），也都是以加總總分的方式來處 理，所以，本研究也以總分方式來分析。再 者，除了理論基礎之外，本研究也輔以統計分 析結果加以佐證，也就是說，為了解四個分量 表的權重是否相等，才可進行加總平均為一指 標變項，續進行測量恆等性分析中的平均數結 構 CFA 。 而 此 平 均 數 模 型 之 NCP=162.2 、 NNFI=0.92、CFI=0.93，且創造力傾向的四個 分量表的負荷量分別為.71、.69、.77、.68，因 此推論權重應為相等。至此，創造力傾向四個 指標可進行加總平均以進行後續分析的證據，
即較為明確。
三、研究一：延宕交叉分析之研究 設計與架構
本研究採縱貫性設計，而在資料分析時，
分別以延宕交叉相關設計來確認創造力傾向與 科技創造力之間的因果關係外，更進一步以潛 在成長模式來了解創造力傾向與科技創造力的 成長趨勢。而樣本四次施測的時間如下：第一 波調查時間為2010 年 12 月至 2011 年 2 月；
第二波調查時間為2011 年 4 至 6 月；第三波 調查時間為2011 年 10 至 12 月；第四波調查
時間則為2012 年 4 至 6 月。本研究首先採延 宕交叉分析，從國小學童創造力發展的角度著 眼，旨在探討國小學童的創造力傾向與科技創 造力如何產生跨時間點的交互因果關係。首 先，就單一時間點的變項間關聯來看，圖一中 的 rA1B1、rA2B2、rA3B3、rA4B4 為 同 時 係 數
（synchronous coefficients），目的在了解科技 創造力與創造力傾向之間的關聯程度。其次，
就變項間的交互因果關係而言，可透過兩個變 項之間交互影響的延宕交叉相關係數（cross- lagged correlation）的大小強弱比較，來分析 科技創造力與創造力傾向在發展歷程中的交互 影響，以釐清其因果機制（巫博瀚、陸偉明，
2010；Greenberg, 2008; Shedish et al., 2001）。
如果第一個時間點的「A1」（第一波的創造力 傾向）與後一個時間點「B2」（第二波的科技 創造力）的延宕交叉相關係數（rA1B2），大於 前一個時間點「B1」（第一波的科技創造力）
與後一個時間點「A2」（第二波的創造力傾 向）的延宕交叉相關係數（rB1A2），則存在延 宕的因果關係。也就是說，rA1B2＞rB1A2、rA2B3
＞rB2A3且rA3B4＞rB3A4。另一種可能的情況則是 rB1A2＞rA1B2、rB2A3＞rA2B3且 rB3A4＞rA3B4，也是 另 外 一 種 可 能 的 因 果 關 係 （Shedish et al., 2001）。換句話說，透過分析前一個時間點的 創造力傾向與後一個時間點的科技創造力之間 的延宕交叉相關係數（rA1B2、rA2B3或 rA3B4），
或前一個時間點的科技創造力與後一個時間點 的創造力傾向的延宕交叉相關係數（rB1A2、 rB2A3或rB3A4）其關聯強度的比較，可以釐清創 造力傾向與科技創造力在發展歷程中的交互因 果關係。至於潛在成長模式的設計與架構，因 為需植基於研究一的結果，所以須等到研究一 的結果分析後才可確定，將留待研究二時再說 明。
圖一 延宕交叉分析架構
研究結果分析與討論
以下就兩個研究設計：延宕交叉分析以及 潛在成長模式的分析結果進行說明與討論。
一、研究一：延宕交叉分析結果
圖二為創造力傾向與科技創造力橫跨四個 波次的延宕交叉分析結果。就創造力傾向與科 技創造力的同時係數而言，兩個變項在四個波 次的同時相關分別為.086、.143、.068 及.211
（ rA1B1=.086 ， rA2B2=.143 ， rA3B3=.068 ， rA4B4=.211），均達.05 的顯著水準，顯示創造力 傾向與科技創造力兩者之間具有顯著的正向關 聯，只是這關聯程度並不高。再者，兩個變項 間的關聯程度在四個波次中相當穩定，創造力 傾向較科技創造力的穩定效果為高，創造力傾 向 為 .496 、 .636 及 .601 （ rA1A2=.496 ， rA2A3=.636 ， rA3A4=.601 ）， 但 科 技 創 造 力 為.564、.371 及.441（rB1B2=.564，rB2B3=.371，
rB3B4=.441）。
而就延宕交叉相關係數而言，所有的延宕 交叉相關係數皆達.05 的顯著水準，但大抵呈 現低度程度的相關，不過，仍顯示出創造力傾
向與科技創造力之間具有交互影響的關係。值 得注意的是，不論是第一波創造力傾向對第二 波科技創造力的相關係數（rA1B2=.178）、第二 波創造力傾向對第三波科技創造力的相關係 數、（rA2B3=.197）或是第三波創造力傾向對第 四波科技創造力的相關係數（rA3B4=.218），均 大於第一波科技創造力對第二波創造力傾向的 相關係數（rB1A2=.143）、第二波科技創造力對 第三波創造力傾向的相關係數（rB2A3=.123），
以及第三波科技創造力對第四波創造力傾向的 相關係數（rB3A4=.167）。接下來，則需要針對 rA1B2與rB1A2、rA2B3與 rB2A3，以及 rA3B4與rB3A4 這三對延宕交叉相關係數之間的差異是否顯著 來進行考驗。因為這些成對相關係數值都是來 自於同一樣本，所以，需要採用相依樣本的檢 定來進行差異顯著性考驗。而在.05 的顯著水 準下，三對延宕交叉相關係數的 t 值分別為 2.84、3.09 及 4.12，均達到顯著水準，顯示兩 相關係數的相關大小具有差異。此一研究結果 為本研究的重大發現之一，顯示二者互為因果 的關係中以創造力傾向影響創造力為重，在第 一波國小學童的創造力傾向較高者，第二波的 科技創造力也會較好；第二波的創造力傾向進 而影響第三波的科技創造力；而且第三波的創
B1 B2 B3 B4
造力傾向也會進一步地影響科技創造力。此結 果不僅釐清創造力傾向與科技創造力之間的交 互因果變化，為二者之間的因果方向性提出有
力的實證支持，更揭示國小學童的創造力傾向 對於科技創造力的發展具有不可忽視的影響。
圖二 延宕交叉分析結果
二、研究二：潛在成長模式分析結果
在開始研究二的分析之前，因為研究二的 設計是植基於研究一的結果，而研究一發現，
創造力傾向是影響科技創造力的原因，所以，
研究二的設計就以創造力傾向為因、科技創造 力為果，探討國小高年級學童創造力傾向與科 技創造力的起始點與成長幅度，以及創造力傾 向對科技創造力的起始點與成長幅度的影響。
由於模式中同時包含科技創造力斜率與創造力 傾向斜率這兩個依變項，故以多變項潛在成長 模 型 （ multivariate latent growth models, MLGM）進行分析（Bollen & Curran, 2006;
Fraine, Van Damme, & Onghena, 2007），研究架 構如圖三所示。此模型的分析原理起源於結構 方程模式（structural equation models, SEM），
主要用於縱貫性研究的分析，亦即分析重複測 量的變數在不同時間點的變化情形。本研究利 用 MLGM 處理國小高年級學童在兩年四次的 科技創造力及創造力傾向測量後的長期變化，
除此之外，也了解這些變項在模式變化過程中
是否可被解釋。研究重點放在探索決定改變歷 程的兩大觀點：一是研究剛開始進行時的「起 始能力狀態」（initial ability status），亦即「水 準」（level）因素；二是研究結束時的能力改 變狀態（growth rate），亦即「形狀」（shape）
因素（侯雅齡，2009）。其中，水準因素主要 分析四次測量分數的平均數，如果估計參數達 顯著且估計值增加，代表平均數呈現有意義的 增減；而形狀因素代表受試者整體平均數的變 化趨勢，能對平均數最終增減狀態進行檢驗
（李介至、陳泉源、梁滄郎，2010）。雖然過 去以重複量數的變異數分析也可以分析平均數 的改變，但卻無法允許外因變項之間的凝聚
（incorporation），也無法分析模式最終的變化 情形（Shevlin & Millar, 2006）。除此之外，
Bollen 和 Curran（2006）更進一步說明了，若 潛在變項的起始點與成長速率有顯著差異，則 可以在兩個變項上做第二階因素的探討，了解 有哪些因素會影響起始點與成長速率。
圖三為本研究根據研究一結果所建構的潛 在成長模式，模式中包含八個觀察變項，其
B1 傾向A1
B2 傾向A2
B3 傾向A3
B4 傾向A4
圖三 創造力傾向與創造力潛在成長模型結構
中，X1至 X4代表四次重複評估創造力傾向所 得之觀察變項；而Y1至Y4代表四次重複評估 科技創造力所得之觀察變項；δ1至δ4分別代表 X1至 X4的估計誤差，而ε1至ε4分別代表 Y1
至 Y4的估計誤差；αx和 βx代表創造力傾向的 潛在截距與斜率，而 αy和 βy代表科技創造力 的潛在截距與斜率。此外，本研究亦假定創造 力傾向的潛在截距與斜率間具有相關（φ）；γ1
和γ2為創造力傾向截距對科技創造力截距與斜 率的影響，γ3為創造力傾向斜率對科技創造力 斜率的影響。依據上述，本研究首先將水準因 素（η1）四個因素負荷量設定為 1，使水準因 子固定在第一次測量的分數水準，也就是說，
該因子代表測量的初始狀態。本研究並將形狀 因子（η2）相關聯的第一個測量指標變項的因 素負荷量固定設限為 0，最後一個測量指標變 項的因素負荷量設定為 1，而介於這兩個極端 點之間的各個測量指標變項的因素負荷量則開 放估計其參數，以表示該「改變」因素確實可 以被解釋成起點到終點的整體能力變化因素，
也可藉此了解觀察變項在研究期間之變化趨勢
（林宴瑛、程炳林，2007）。由於 MLGM 之起 始點及成長率兩個潛在變項之測量加權是依據 直線成長模式所做之設定，不是估計值，所以 在解釋上宜採用未標準化解，因此在結果與討 論中，研究者所繪之模式圖皆呈現未標準化解
（Bollen & Curran, 2006）。以下本研究就模式 適配度評鑑、創造力傾向與科技創造力隨時間 改變情形，以及創造力傾向對科技創造力潛在 成長影響之分析等三部分加以描述，而分析結 果如圖四所示。
（一）模式適配度評鑑
首先，在基本適配度考驗方面，本研究的八個 誤差變異值皆為正值，介於 1.81 至 240.99 之 間，且皆達顯著水準，而誤差變異 t 值介於 4.91 至 12.76 之間，皆大於 1.96，且達顯著水 準。估計參數標準誤介於.06 至.58 之間，亦無 過大標準誤。上述結果顯示，本研究所提出模 式符合基本適配標準。再者，在整體模式適配 度方面，根據余民寧（2006）的觀點，整體適 配度考驗包含絕對適配度、增值適配度和精簡 適配度等三方面評鑑。整體模式適配度考驗顯 示，本研究的χ2(17)=51.15，p<0.05，但因 χ2值 常會隨著樣本人數波動，一旦樣本人數很大 時，幾乎所有的模式都可能被拒絕。因此，本 研究主要參酌其他的適配度指數來評鑑模式與 觀察資料的適配程度。在絕對適配度考驗指標 方面，RMSEA＝.06、SRMR＝.05，僅有 RMSEA 略大於.05 的良好適配標準；GFI
＝.975、AGFI＝.948；增值適配度考驗指標方 面，NFI＝.970、CFI＝.979、IFI＝.980、RFI
＝.950，此四個指標皆大於.90 的標準。而在
圖四 創造力傾向與創造力潛在成長模型未標準化參數估計值圖解
精簡適配度考驗指標方面，PNFI＝.589、PGFI
＝.461，其中 PGFI 指標雖未大於.50 的標準，
但亦相當接近；且 AIC＝72 比飽和模式之 86.97 和獨立模式之 1707.68 小，此符合理論 模式的 AIC 必須小於獨立模式的 AIC 之標 準，顯示本模式能精簡的變項數有效反映變項 間的關係（余民寧，2006）。從這些指標顯 示，本研究所建構的國小學童創造力傾向與科 技創造力的多變項潛在成長模型與觀察資料的 整體適配度相當理想。最後，在本研究所建構 模型的標準化解中，創造力傾向由起始點及成 長率所預測的四個觀察指標，除了所有估計參 數都達到顯著水準外，個別項目信度方面介 於.04 至.77 之間，仍有兩個指標未達.5 以上標 準；另一方面，科技創造力由起始點及成長率 所預測的四個觀察指標，除了所有估計參數都 達到顯著水準外，個別項目信度方面介於.05 至.67 之間，有五指標未達.5 以上標準。由上 可知，本研究所建構的模式其內在結構適配度 仍有相當的改進空間，但因仍有相當多的指標 符合適配值，且基本適配標準評鑑與整體模式 適配度評鑑皆達到標準，說明本研究模式對於 觀察資料還是有一定解釋力。
（二）創造力傾向及科技創造力隨時間改變情形 由上述的模式適配度評鑑結果可知，因為
本研究模型與觀察資料的適配度尚稱理想，表 示起始狀態與改變潛在因素在本研究中是確實 存在的。此外，由測量模式結果可知，創造力 傾向改變潛在因素對第一次測量的因素負荷量 預設為 0，第二次及第三次測量的因素負荷量 估計值分別為-0.13（t=-2.17, p<.05）以及 0.18
（t=2.94, p<.05），皆達到.05 的顯著水準。而 第四次的因素負荷量預設為 1，這顯示成長模 式的成長速率改變具有統計意義。其中，第二 次測量的因素負荷量估計值為-0.13，表示第二 次 測 量 分 數 較 第 一 次 測 量 分 數 會 減 少 0.13 倍，也就是國小學童的創造力傾向在第二次測 量時是下降的；第三次測量的因素負荷量估計 值為 0.18，表示第二次測量分數到第三次測量 分數之間的平均數增加倍率為 0.18 倍，顯示 國小學童的創造力傾向在第三次測量時又會回 到將近第一次的測量水準，而四次測量中又以 第四次的測量表現最好。此外，由於創造力傾 向的「起始狀態」與「改變」潛在因素之間的 共變數為 1.10（t=2.67, p<.05），達到.05 的顯 著水準，此即顯示創造力傾向的「起始狀態」
對「改變」是有預測作用的。換言之，國小學 童的四次創造力傾向成長效果的改變，是會受 到「起始狀態」的好壞表現所影響的。也就是 說，國小學童的創造力傾向呈現先減少、後增
加的成長趨勢，大致上是受到第一次測量結果 的影響。
而在科技創造力表現隨時間改變的部分，
與創造力傾向相同的是，本研究將改變潛在因 素對第一次測量的因素負荷量預設為 0，第二 次及第三次測量的因素負荷量估計值分別為 0.63 （ t=2.74, p<.05 ） 以 及 3.64 （ t=2.44, p<.05），皆達到.05 的顯著水準。而第四次的 因素負荷量預設為 1，這顯示成長模式的成長 速率改變具有統計意義。其中，第二次測量的 因素負荷量估計值為 0.63，表示第二次測量分 數較第一次測量分數會增加 0.63 倍，也就是 國小學童的科技創造力表現在第二次測量時是 上升的；第三次測量的因素負荷量估計值為 3.64，表示第二次測量分數到第三次測量分數 之間的平均數增加倍率更高，為 3.64 倍，顯 示國小學童的科技創造力表現在四次測量中以 第三次的測量表現最好，而到了第四次時又稍 微下降。對照本研究測量的時間點，第三次測 量時間為五年級上學期，而第四次測量為五年 級結束後。此結果大致符合過去的若干研究發 現 ， 例 如 ：Claxton 、 Pannells 和 Rhoads
（2005）以縱貫性研究來了解小學生創造力的 發展情形，而在此研究中發現學生的創造力會 於四年級時開始產生衰退，但是，於九年級之 青春期又會開始成長。本研究結果由於缺乏四 年級樣本，因此，無法得知是否符合「四年級 低谷」的現象，但卻可發現，創造力在五年級 時會呈現逐漸上升的發展趨勢，六年級時又會 下降一些，與國外學生於九年級創造力成長的 發展趨勢不盡相同。也就是說，國內五、六年 級學生的科技創造力發展趨勢是呈現先上升、
後下降的變動趨勢。
（三）創造力傾向對科技創造力潛在成長影響 之分析
圖四是創造力傾向影響科技創造力之非標 準化解的多變量潛在成長模式。由圖四可知，
創造力傾向截距對科技創造力的截距與斜率分 別有顯著正向的影響效果（未標準化係數值分 別為0.91、0.32；t 值分別為 4.22、2.46，p 值 皆<.05），表示若國小學童創造力傾向的初始 狀態愈高，其科技創造力初始狀態也會愈高，
科技創造力成長速率也會愈陡峭。除了截距的 影響之外，創造力傾向的斜率也會對科技創造 力的斜率有顯著的正向影響效果（未標準化係 數值分別為0.44；t 值為 2.75，p<.05），表示 若國小學童創造力傾向的成長速率愈快，則其 科技創造力成長速率也會愈陡峭。此研究結果 大致符合國內研究者，例如：葉玉珠（2006）
的研究結果，但不同的是，過去研究是橫斷性 的研究取向，係以單一時間點來檢證創造力傾 向與創造力的正向關係；而本研究乃是較完整 地以縱貫性的資料蒐集方式來了解創造力傾向 初始狀態及斜率對於科技創造力初始狀態及成 長速率的影響，因此，對於國內創造力相關理 論的完整性有一定的貢獻性。
結論與建議
一、結論
有鑑於臺灣過去文獻未曾以縱貫性設計釐 清創造力傾向與創造力間的因果機制，且對於 國小學童創造力傾向與創造力成長速率的了 解，迄今仍付之闕如，本研究乃採取縱貫性研 究設計，以釐清創造力傾向與科技創造力間的 因果關係與動態變化歷程，對於國內的創造力 相關研究可謂具有重大貢獻。據此，以下針對 本研究的重要發現提出結論，並進一步提出相 關建議。
（一）創造力傾向與科技創造力間具有交互影 響機制與因果方向性
本研究從488 位國小學童的固定樣本追蹤 資料顯示，國小學童的創造力傾向與科技創造 力具有相互影響的關係。因創造力傾向與科技
創造力的同時相關與交叉相關都達到顯著，由 此可知，當國小學童的創造力傾向提高時，則 其科技創造力程度也能獲得提升；反之亦然。
此一研究結果意味著，國小學童在科技創造力 的發展過程中，若能維持著高度的創造力傾 向，將能產生正向的循環，進而促使高創造力 表現。其次，透過延宕交叉相關係數發現，創 造力傾向對科技創造力的影響大於科技創造力 對於創造力傾向的影響，此結果不僅釐清創造 力傾向與科技創造力之間的交互因果變化，為 兩者之間的因果方向性提出有力的實證支持，
更揭示國小學童的創造力傾向對於科技創造力 的發展具有不可忽視的影響。也就是說，當國 小學童的創造力傾向愈高，爾後的科技創造力 也會愈高，而較高的科技創造力也會導致國小 學童未來有較高的創造力傾向。本研究從 488 位國小學童的長期追蹤資料發現，創造力傾向 扮演著啟動者的角色，也就是說，臺灣的實證 資料顯示，國小學童的創造力傾向可促進科技 創造力的發展，此主張與過去研究大致相同，
只是過去國外研究並未以縱貫性設計來加以佐 證，這在臺灣的實證資料更是首見，顯示過去 研究所提出的理論模型在本研究結果提出後可 獲得證實。
（二）國小學童創造力傾向與科技創造力呈現 不同的潛在成長變化
由於創造力傾向的「起始狀態」與「改 變」潛在因素之間的共變數為 1.10（t=-2.67, p<.05），達到.05 的顯著水準，此即顯示創造 力傾向的「起始狀態」對「改變」是有預測作 用的。也就是說，國小學童的四次創造力傾向 成長效果的改變，是會受到「起始狀態」的好 壞表現所影響的。換言之，國小學童他們的創 造力傾向呈現先減少、後增加的成長趨勢，是 受到第一次測量結果的影響。而在科技創造力 表現隨時間改變的部分，對照本研究測量的時 間點，是呈現先上升、後下降的趨勢，而下降
的時間點約莫是在小學五年級結束，要升六年 級的時候。也就是說，本研究有關於科技創造 力發展的結果大致呈現五年級開始逐漸上升的 趨勢，但因為缺乏四年級的樣本，所以，無法 與創造力理論上的「四年級低谷」的現象進行 對話，此點甚為可惜。不過，本研究發現，國 內五年級小學生的科技創造力上升現象，到了 要升六年級時，可能因為面臨即將升國中的升 學壓力而使科技創造力開始呈現下降的趨勢。
但究竟升學壓力是否是抑制創造力發展的原因 之一不得而知，有待未來研究繼續探究之。
（三）創造力傾向對於科技創造力起始狀態與 成長速率具有影響
本研究發現，創造力傾向的初始狀態與科 技創造力的初始狀態有顯著正向的影響效果，
表示若國小學童創造力傾向的初始狀態愈高，
則其科技創造力初始狀態也會愈高，這與過去 橫斷面的研究所得到的結果相同。但從長期追 蹤資料來看，它只是特定時間點國小學童創造 力與創造力傾向的關係而已。不過，創造力傾 向截距對科技創造力的斜率也有顯著正向的影 響效果，顯示科技創造力初始狀態愈高，科技 創造力成長速率也會愈陡峭。而且，創造力傾 向的成長速率愈快，則他的科技創造力成長速 率也會愈陡峭，代表較早時間點之國小學童創 造力傾向對於科技創造力改變量的影響效果。
二、建議
（一）對教育實務的建議
本研究發現，在科技創造力與創造力傾向 的因果關係中，以創造力傾向為因、科技創造 力為果，且在進一步的分析中也發現，若創造 力傾向的起始狀態較高，則學童的科技創造力 初始狀態與成長速率也會較高；再者，若創造 力傾向的成長速率較高，則科技創造力的成長 速率也會愈高。由此可知，若能提升學生的創 造力傾向，則能促使科技創造力的提升。也因
為高科技創造力可以提升下一階段的創造力傾 向，所以創造力傾向與科技創造力便可藉由良 性循環，持續相互提升。至於以教育實務領域 來看，究竟應如何提升學童的創造力傾向？過 去研究多有證實，教師的創造思考教學有助於 學生的創造力傾向提升，所以，校長應鼓勵教 師進行相關的創造思考課程的設計與實踐，甚 至教育行政單位也可以積極辦理創造思考教學 的相關研習，藉以強化教師在創造力教學的專 業知能，而教師更可提供學生運用想像力的學 習機會，促進學生創造力傾向的發展，給予學 童發展想像力的機會。
對於家長而言，體認到自己的孩子有個別 差異存在，了解到一味地拿自己的孩子與別人 的孩子比較是不對的，有必要去了解自己的孩 子是哪一種認知傾向，與孩子的老師討論是獲 取教養資訊的捷徑。奉行「為孩子做最少的父 母是最好的父母」的準則，凡事事必躬親，容 易造成小孩慣於依賴師長來解決生活所遭遇的 問題，缺乏接受挑戰解決問題、承受挫折的機 會，不利於創造力的發揮。所以，鼓勵孩子對 任何事自由探索，以寬鬆的標準來看待結果，
首先改變「不可以」的回答慣性，是最佳的出 發點。
（二）對未來研究的建議
依據本研究結果，針對後續研究，本研究 提出相關建議如下。首先，有關創造力傾向如 何對學童的科技創造力及其發展產生影響，其 間的中介因素為何？影響機制為何？這些議題 不論在理論與實務上均有其重大意義，值得未 來做系統性的探究。此外，由於創造力傾向為 心理抽象特質，具有變項的特質，也就是說，
構念本身就具有測量誤差，而重複測量也會有 自我相關的問題。儘管研究二已經以潛在成長 模型處理這方面的問題，惟研究一所採用的延 宕交叉相關設計囿於方法學上的限制，未能妥 善處理，仍需後續研究者以較高階的統計技術
予以處理。再者，本研究所使用的固定樣本追 蹤資料共有四波，雖足以窺探國小學童創造力 傾向與科技創造力的發展歷程，惟仍建議後續 研究可將蒐集資料的時程繼續延長進入國中、
甚至高中的追蹤資料，或是以本研究發現為基 礎持續進行追蹤分析，相信將能對國小學童科 技創造力的發展趨勢與型態有更清晰的掌握。
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收稿日期：2013.08.17 接受日期：2014.01.12
Bulletin of Special Education 2014, 39(2), 87-107
Cross-lagged Panel Correlation and Latent Growth Modeling in the Relationship Between Creativity
Tendency and Technology Creativity
Chia-Chun Hsiao
Associate Professor,
Dept. of Education, National University of Tainan
ABSTRACT
Purpose: Aspects of educational reform that are emphasized in various advanced coun- tries worldwide differ according to country; however, the development of the science or technology creativity of students is considered a common trend in advanced countries.
Although a large amount of relevant research has been conducted on creativity, few stud- ies have focused on the longitudinal development of technology creativity. The im- portance of exploring the growth trend of technology creativity and the factors affecting elementary school pupils in Taiwan is self-evident. Researching these issues was there- fore the purpose of this study. Methods: Both cross-lagged panel correlation and latent growth modeling were used in this study to determine the causal mechanism between the creativity tendency and technology creativity of elementary school pupils in Taiwan, as well as the effects of creativity tendency on the development of technology creativity. A questionnaire survey was administered preceding longitudinal research, and data were acquired from 488 G5 pupils in an elementary school. In addition, four times of investi- gation are preceded in 2 years for this study. Results/Findings: The results of the analy- sis of cross-lagged panel correlation, creativity tendency, and technology creativity indi- cated a mutually influential relationship, and creativity tendency played the role of a starter. The results of latent growth modeling revealed an initially decreasing, then in- creasing creativity tendency growth trend for the pupils; this is considered as the effect of the first measured results. Conversely, the growth trend of technology creativity initially increased and subsequently deceased. Thus, creativity tendency revealed a causal rela- tionship with the effects of technology creativity, whereas the initial state of creativity tendency exerted significantly positive effects on the initial state and growth rate of tech-
nology creativity. Furthermore, when creativity tendency exhibited a faster growth rate, the growth rate of technology creativity increased. Conclusions/Implications: First, mu- tual cause and effect mechanisms were observed between creativity tendency and tech- nology creativity. Second, the creativity tendency and technology creativity of the ele- mentary school pupils in Taiwan exhibited distinct latent growth changes. Third, creativi- ty tendency exerted effects on the initial state and growth rate of technology creativity.
Based on these results, suggestions aimed at enhancing educational practice and future research are proposed.
Keywords: cross-lagged panel correlation, technology creativity, creativity tendency, la- tent growth modeling
