在我国教育研究界，非智力因素理论曾经有激争。虽然大家都想把个“真理”越辩越明白，可是唇枪舌剑沉寂后，虎踞龙盘今胜昔。尽管这是学术中的稀松平常事儿，不过怕就怕时间，它那无为而为的惯伎是以不了而了一切：一个理论只要十年八载没有新的思想来光顾，就会风化剥蚀成旧说。去岁，我怀着偶然产生的这种感慨去随便翻翻那场争辩的旧文，不想应了孔子“温故而知新”的话，意外的收获是发现两位教授当年的滔滔雄辩仿佛你向东走我西行，渐行渐远，最终走到了一起来；我觉得这个发现兴许能够成为非智力因素理论学术研讨的一个新的增长点，且看下文分解。 大水莫冲龙王庙 燕国材教授畅谈非智力因素理论时，屡屡提到他的函数式（注：燕国材：《论非智力因素及其在教育工作中的意义》，《贵州教育学院学报》，1988年第1期。）： A＝f（I,N）[1] 式中的A指学习成绩，I指智力因素，N指非智力因素； 全式含义的一个通俗说法可以表达为学习成绩是智力因素和非智力因素共同决定的。 皮连生教授在发表异议的时候也亮出了自己的函数式（注：皮连生：《智育心理学》，人民教育出版社1996年版，第385页。）： 学习成绩＝f（动机，原有知识，IQ水平） [2] 式2的“动机”对应于式1的N，是N的具体一项；“IQ水平”不但对应于式1的I，而且约束精当，可以操作；这都是聊胜式1处。式2还添加了“原有知识”这一项，从而显得与式1不同。 不过皮教授把“原有知识”说成是属于“非智力因素”的（注：参见皮连生：《智育心理学》，人民教育出版社1996年版，第383页， 以及《论“智力因素和非智力因素”分类中的若干理论问题》，载《华东师大学报》（教育科学版），1993年第2期。），这虽然值得玩味，可字眼儿毕竟没扣准， 我想，那个“力”字该改成“商”字吧？当然，这是小毛疵。 若论大体，则式2挤兑不了式1，因为式1 中的I 并不是只能表征为IQ的，在学校实际工作中，它是可以更宽泛也更实用地表征为“认知因素”的，其中自然包括着为学习新知识而必需的知识基础。因此，当我们把式2的“动机”纳入式1的N，把余两项合并为式1的I后， 两式就了无差别了。说到底，式1与式2，貌离而神合。既神合，就莫要大水冲了龙王庙；貌离呢，则权当黑猫白猫看：式1更概括，宜作理论概述用； 式2颇具体，可派实际研究用；两式何妨笑相联袂携手行？ 惜乎浪费了函数式 式1和式2，还都是乔装改扮的Y＝f（X），同属函数一般表达式， 本身不可操作，没法作计算，也就无法检验它们作为假设性理论是否被经验证据所支持。这样的“函数式”没有数学意义，于是乎大材只能小用，聊充一个比喻，显得很浪费。而比喻有“两柄”兼“多边”（注：钱钟书：《管缀编》（第一册），中华书局1979年版，第36～41页。），不但筑不成理论的严阵，反有按下葫芦却起瓢的尴尬。惟此之故，“比喻总是跛脚的”（斯大林），推倒它们很容易，只是此起彼伏都在原地未尝向前进。 式1和式2，含义也朦胧。以式1为例， 我们既可专业化地说：A 是I和N的函数；也可大俗话地讲：A是I和N共同决定的。 但是只要两式都冻结在眼下的表达形式上而不化开，那么前一说法就只是同语反复，因为函数表达式自然表示函数关系呀；后一说法又宽泛无涯，因为函数一般表达式包含的具体形式五花八门，其间的经验涵义甚有差别，那么式1、式2究竟刻画怎样的函数关系呢？在这最要紧的关头，两式都仿佛咬紧了牙关不交代。所以我想，那两式若真要成为理论建树所必需的数学工具，就该接着把方程拉出来，把模型建起来，然后检验之，这才算物尽其用不浪费。 实证研究实不证 燕教授是有意实证其理论的，这是他高于那场争辩中各路持异议的学术力量所在，具有科学研究一般方法论意义，该发扬。而从深化学术探讨的视角看，最好的发扬方式莫过于揭示重要的欠缺，以使后来者的添砖加瓦方便些。比如这样的一组研究（注：详见燕国材主编：《非智力因素的理论、实证与实践研究》中《第四编：实证研究》，华东理工大学出版社1994年版。），分别考察动机、兴趣、意志和性格对学习成绩的关系；它们的设计清一色，只计算相关系数r，结果呈一律， 都是统计上显著的正相关。然而最重要的欠缺恰恰出在这旮旯。 首先，那些研究只做二元相关分析，式1就坐了冷板凳， 因为按照式1做研究，起码也是个三元的回归分析， 所以那组研究根本就没“去”实证式1，这要算个退步。我因此而担心，以式1为精简形式的非智力因素理论恐怕到今天为止还没有经过科学研究的证实。其次，无论从逻辑上，还是从常识上，抑或从研究策略上看，式1 都是蛮好的一个支撑研究的“桥墩”理论。那组研究把它撇在了一旁，自己也就没了依托，结果是不但修不成平坦通达的“桥面”理论，反成了多余的劳作，因为即使在那场争辩中，好像也没有见谁否认过非智力因素与学习成绩的正相关，因此值得做个研究专门给他瞧一瞧。第三，或云r 的重要性在此不是判定相关之有无或相关之正负的“性”，而在厘定正相关的“量”。此言固有理，却差在不知有其二。其实，与自然科学一个样，包括教育在内的社会科学研究的定量分析也是为了确定变量间的比率关系，这就需要获得估计参数。可惜r不是这样的参数，它只定性地描述“N越好，则A也越好”，却不能定量地描述“N若提高1个单位，则可使A大体上提高多少个单位”。这样一看，那组研究就没有什么理论和实践的意义了。前者是因为N与A必为正相关的，否则这世界就荒诞了；后者是因为假如不知道N提高了1、3、5……分后， 大体可以分别“换来”几分的A，我们就设法心中有“数”地帮学生确立提高成绩的目标，更不能指导学生恰如其“分”地努力。显然，学生的努力不能无“度”，过犹不及，反伤其身。第四，要是那组研究报告了完整的描述统计资料就好了，这样我们仍可联系着r来算出二元回归的估计参数， 非智力因素理论的说明也可以有明显的改善，何况那还是“一组”的研究呢，这样的“一批”估计参数对后续研究是极有价值的。所以我建议：如果数据还在，就值得补做回归分析，再次发表，以飨学界。
