时间：2023-09-22 13:04:39
关键词 情绪智力；工作绩效；中介变量；调节变量
分类号 B849：C93
1990年，“情绪智力”概念由Salovey和Mayer正式提出。1995年，Goleman的著作《Emotional intligence：Why it Call mattermore than IQ》使得情绪智力概念在全世界得到广泛传播。自此之后，情绪智力与工作绩效的关系就成为了工业与组织心理学领域的一个重要研究课题。基于情绪智力的不同理论模型，采用情绪智力的不同测验方法和测验工具，研究者针对情绪智力与工作绩效的关系开展了大量研究，积累了丰硕的研究成果。在实践应用领域，为了帮助员工更好地适应工作岗位、表现出良好的工作绩效，管理者在员工招募和培训等环节也广泛应用了情绪智力与工作绩效关系的相关理论和研究成果。
然而，由于多方面原因，有关情绪智力与工作绩效关系的研究也存在着一些问题和不足。这一方面阻碍了相关心理学研究的进一步发展，另一方面也制约了情绪智力在工业与组织领域的实践应用。通过对相关研究文献的系统回顾与梳理，本文首先简要介绍了情绪智力与工作绩效关系的研究现状，然后系统分析了现有研究所存在的问题与不足，并详细阐述了造成这些问题与不足的多方面原因，最后指出了未来研究可能的发展方向，供研究者参考。
1 情绪智力与工作绩效关系的研究现状
关于工作绩效(job performance)的定义，工业与组织心理学领域主要存在着三种观点，分别是工作绩效的结果观、行为观和综合观。结果观倾向于把工作绩效定义为与组织目标实现相关的结果，如产出、关键成果领域、指标、目标、生产率、标准等，代表人物包括Bemardino。Beatty,Kane，Jerry和Maycunich等；行为观倾向于把工作绩效界定为与组织目标实现直接或间接相关的行为，代表人物包括Murphy，Campbell，Borman，Motowidlo，Rotundo和Sackett等；综合观认为工作绩效不仅包括行为和结果，甚至还包括能力、态度、适应性等，代表人物包括Woodruffe，Michael，Angela，Pulakos，Arad，Donovan，Plamondon，Paul和Jane等(韩翼，2006；王弘钰，2010)。本文采用的是工作绩效的综合观，将其定义为与组织目标实现相关的行为与结果的统一体。
关于情绪智力与工作绩效的关系，现有研究结论主要可以归结为以下三个方面。
1.1情绪智力与工作绩效的直接关系
首先，大量实证研究已经证实，情绪智力与不同工作领域――如公司职员(童佳瑾，王垒，解雪，2008；张剑，唐中正，岳红，2008；Kerr,Garvin，Heaton，＆Boyle，2006；Lopes，Grewal，Kadis，Gall，＆Salovey，2006；Semadar，Robins，&Ferris，2006：Sy,Tram，&O'Hara，2006)、政府雇员(Rosete&Ciarrochi，2005；Wong&Law，2002)、公关与销售人员(Baehman，Stain，Campell，＆Sitarenios，2000；Rozell，Pettjohn，&ParkeL 2006)、心理咨询人员(Malouff＆SchuRe，1998)、舞蹈演员(Petrides，Niven，＆Mouskounfi，2006)等――和不同工作层级――如普通工作人员和管理者(吴维库，关鑫，胡伟科，2011；杨慧芳，顾建平，2007；余琼，袁登华，2008；张辉华，李爱梅，凌文辁，徐波，2009；Kerr et al.，2006；Rosete＆Ciarrochi，2005；Semadar et al.，2006)――的工作绩效都有密切关系，更高水平的情绪智力与更高水平的工作绩效相关。其次，还有一些研究显示，在控制一般心理能力和人格变量之后，情绪智力对于工作绩效仍然具有预测能力(递增预测效度)(Lopes et al.，2006；Lopes，SMoveB Cote，＆Beers，2005；Offerman，Bailey,Vasilopoulos，Seal，＆Sass，2004；sy，C6td，＆Saavedra，2005)。最后，在单独的实证研究积累到一定程度之后，元分析研究结果也证实，情绪智力与工作绩效之间存在着积极关系。
1.2情绪智力与工作绩效之间可能的中介变量
大量研究显示，情绪智力与一些虽然不是工作绩效的直接测量指标但同时又对于工作绩效非常重要的变量之间存在相关，这些变量有可能是情绪智力与工作绩效之间的中介变量。首先，情绪智力与社会关系质量存在关联。高情绪智力者具有更高的人际敏感性，能够更好地处理人际交往中的问题，从而能够保持更好的人际关系、获得更多的社会支持。其次，情绪智力与个体健康状况(包括心理健康、生理健康和心身健康)密切相关。更高的情绪智力与更高的乐观水平、更高的工作生活质量、更高的心理健康水平、更低水平的抑郁、社会焦虑知觉、症状报告和心理社会压力以及更少的不良生活习惯相关。再次，情绪智力与个体的压力应对密切相关。在压力情境中，情绪智力相关能力是一种重要的个人资源，有助于促进对压力环境的挑战性而非威胁性评价，引发主动而非逃避的应对策略，从而改善压力应对过程，减轻工作与生活压力。最后，情绪智力与个体的工作生活满意度密切相关，更高的情绪智力与更高水平的工作生活满意度相关联。
1.3情绪智力与工作绩效之间可能的调节变量
研究者发现，情绪智力与工作绩效之间的关系很有可能会随着工作、情境、测量方法和参与者的变化而发生相应变化，这些变量有可能是情绪智力与工作绩效之间的调节变量。首先，工作性质可能影响情绪智力与工作绩效的关系。在包含大量社会交往、对情绪劳动有很高要求、需要应对很大压力的工作中，情绪智力对于工作绩效的预测能力更强。其次，某些人格特质(如内外倾)可能影响情绪智力与工作绩效的关系，外向型领导者从情绪智力中获益最多(Rubin，Munz，&Bommer，2005)。再次，认知能力可能影响情绪智力与工作绩效的关系。在不同认知能力水平群体中，情绪智力与工作绩效的关系模式存在差异(c6t6＆Miners，2006；Ferris，witt，＆Hochwarter,2001)。最后，测量方法可能影响
情绪智力与工作绩效的关系。当情绪智力与工作绩效的评价都来自于同一来源时(如都是自评)，二者之间的相关最高(HalTOS＆Cmdd，2010b)。
2 情绪智力与工作绩效关系相关研究的问题和不足
对于有关情绪智力与工作绩效关系的研究结论，由于相关研究存在的问题和不足，我们应该保持非常谨慎的态度。归结起来，现有研究存在以下几方面的问题和不足。
其一，直接探讨情绪智力与工作绩效关系的研究还相对较少，发表在高质量的同行评阅期刊上的相关研究就更少。当Joseph和Newman(2010)用情绪智力作为关键词在PsyINFO中进行检索时，他们只找到22篇关于隋绪智力与工作绩效的研究。
其二，尽管大量研究显示情绪智力与工作绩效存在积极关系，但是仍然有研究没有发现二者之间的关系，特别是没有发现情绪智力对于工作绩效的递增预测效度。Weinberger(2002)研究了情绪智力与变革型领导的关系，结果发现二者之间没有显著相关。Harms和Cred6(2010a)通过元分析研究发现：对于总体情绪智力相关矩阵，情绪智力几乎不能解释工作绩效任何额外(递增)的变异；对于基于情绪智力能力模型的相关矩阵，情绪智力同样几乎不能解释工作绩效任何额外(递增)的变异；而对于基于情绪智力特质模型的相关矩阵，情绪智力也只能够解释工作绩效少量的额外(递增)变异。
其三，即使是对于情绪智力与工作绩效关系的积极研究结论，我们同样应该谨慎对待。首先，这些关系都只有中等强度，当认知能力和或人格特质的影响被分离之后更是如此。其次，一些研究用的是学生样本，得到的结果可能与真实工作情境存在差异；在现场研究中，工作绩效通常是由上级评定的，而这并不一定是真实绩效的可靠或有效指标；上级评定是“成功”的良好指标，但是其与真实绩效之间的关系尚不明确(Chemiss，2010a.2010b)。最后，在发现积极关系的研究中，也包含了混淆的或不一致的研究结果。例如，在同一项研究中，情绪智力的某些维度可以预测工作绩效，而其他维度则不能，情绪智力可以预测工作绩效的某些指标，但却不能同时预测工作绩效的另外一些指标；在一项研究中，情绪智力的某个维度可以预测工作绩效，而在另一项研究中，预测工作绩效同一指标的却变成了情绪智力的另一个维度。
3 现有研究所存在问题和不足的原因分析
3.1情绪智力的不同理论存在分歧和对立
情绪智力领域存在着包括能力模型(Mayer，Salovey,＆Caruso，2000)、混合模型(mixed model)(Bar-On，2006)、胜任特征模型(competence model)(Goleman，2001)和特质模型(trait model)(Petrides＆Furnham，2001)在内的诸多理论模型。这些理论模型之间存在着很多分歧甚至对立。
首先，情绪智力的定义存在争议。总共有五种不同的观点：其一，认为情绪智力是一种类似于分析性智力(analytical intelligence)的智力(intelligence)(Mayer et al.，2000)。其二，认为情绪智力是一系列人格特质(trait)(etildes＆Furnham，2001)。其三，认为情绪智力是一系列与工作场所的杰出绩效相关联的情绪与社会胜任特征(competence)(Goleman，2001)。其四，认为情绪智力是个体知觉情绪、表达情绪、运用情绪促进推理以及管理自我与他人情绪的相关技能(skill)(Palmer,Gignac，Ekermans，＆Stough，2008)。其五，认为情绪智力是一系列帮助人们适应生活中的社会与情绪需要的技能(skill)和特质(trait)(Bar-On，2006)。
其次，关于情绪智力概念所包含的内容范围存在争议。情绪智力领域存在着两种相互对立的观点。一种观点把情绪智力严格限定为知觉、理解与运用情绪信息的能力(Mayer et al.，2000)，而另一种观点认为情绪智力包括了与成功相关的、没有被IQ所测量的几乎每一个方面(Bat-On，2006；Goleman，2001)。如此一来，尽管情绪智力的一些理论模型只包括四个方面(Mayer et al.，2000)．，其他一些理论模型则可能包含二十甚至更多个方面(cooper＆Sawa，1997)。
最后，理论的分歧在实证研究中也有所体现。Brackett和Mayer(2003)发现，情绪智力的能力模型与特质模型之间的相关只有0.21。van Rooy，Viswesvaran和Pluta(2005)发现，情绪智力的能力．模型与特质模型之间的相关只有0.14。这么低的相关似乎意味着能力模型和特质模型测量的不是同一个概念，情绪智力概念存在着变得没有意义的危险。
3.2情绪智力的现有测验工具存在问题
3.2.1情绪智力测验的基本模式
基于不同的理论模型，工业与组织心理学领域存在着大量不同的情绪智力测验工具。Ashkanasy和Daus(2005)提出了一个很有说服力的观点，把情绪智力测验划分为三种基本模式。模式1遵循Mayer等人(2000)的情绪智力能力模型，采用的测量工具是Mayer-Salovey-CarusoEmotional Intelligence Test(MSCEIT：Mayer,Salovey,Caruso，＆Sitarenios，2002)。模式2遵循的也是Mayer等人(2000)的情绪智力能力模型，但是其采用的测量工具是自陈或他评测验(Workgroup Emotional InteHigence Profile(wEIP)：Jordan et al 2002； Swinbume UniversityEmotional Intelligence Test(SUEIT)：Palmer&Smugh．2001；Wong＆Law Emotional IntelligenceScale(WLEIS)：Wong＆Law，2002)。模式3遵循的是情绪智力的混合模型(也包括胜任特征模型和特质模型，这两种模型有时也被研究者统称为混合模型)，采用的测量工具是自陈或他评测验(Emotional Quotient Inventory(EQ-i)：Bar-On，1999；
Emotional Competence Inventory
360(ECI-360)：Boyatzis，Goleman，＆Rhee，2000；TraitEmotional Intelligence Questionnaire(TEIQue)：Petrides，2001)。
3.2.2能力测验(MSCEIT)存在的问题
实证研究已经发现，情绪智力现有测验工具
(包括能力测验和自陈测验)都存在一定的问题。关于情绪智力的能力测验(ability test)或表现测验(performance test)，即MSCEIt研究者提出了以下几方面问题。首先，MSCEIT的构念效度(construct validity)存在问题。Robert，Zeidner和Matthews(2007)曾经指出，关于MSCEIT的所有证据都证实了一个三因素模型，而迄今为止没有任何证据支持情绪促进思维(assimilating emotionin mought]这个因子的存在。
其次，MSCEIT的计分方法存在问题。MSCEIT提供了两种计分方法：多数人一致评分与专家一致评分(chemiss，2010a)。多数人一致性评分方法将个体的项目反应与常模群体的项目反应进行对照。与常模群体的反应越接近的反应得到的分数越高。例如，如果常模群体中有70％的人选择了某个题目的A选项，那么在该题目上选择A选项的个体就会得到0.70分。专家一致性评分方法与之类似，21位情绪专家组成专家小组，共同决定每个题目的每个选项所对应的分数。例如，如果有18位专家选择D选项作为某个题目的正确答案，那么在该题目上选择D选项的个体就会得到0.86分(18除以21)。Murphy(2006)指出，“当一个人关于某个情绪问题的观点与专家或同时参与测验的大多数人不一致时，我们并不能确定究竟是他的能力低下，还是他仅仅是采用了一种新的(也可能是更好的)思维方式”。
再次，MSCEIT更像是在测量情绪知识而不是情绪能力，而知识测验并不能提供对于个人的实际能力的良好测量(Brody,2005；Chemiss，2010a]。Palmer(2007)曾经指出，除了对于知觉他人情绪的个体能力的测量之外，MSCEIT在更大程度上测量的是情绪知识方面的个体差异。因此，在工作领域中，情绪智力能力测验的分数并不必然等同于雇员实际拥有的情绪能力。换句话说，有些人可能拥有高水平的情绪知识，但却不具备在日常生活中应用这些知识的能力或必需的经验。例如，一个管理者所拥有的关于如何激励下属的知识与理论并不能保证他具备有效运用这些知识与理论的能力或技能。
最后，关于情绪智力的能力模型，有越来越多的证据显示测量方法的影响超过了测量模型。具体而言，基于能力模型的情绪智力自陈测验与基于混合模型的情绪智力自陈测验之间的相关高于前者与其他能力测验的相关。这得到了元分析研究的证实，在不同的情绪智力测验之间，测验方法的相关高于测量模型的相关(Joseph＆Newman，2010)。
3.2.3自陈测验存在的问题
关于情绪智力的自陈测验，研究者主要提出了两个方面的问题。首先，自陈测验的构念效度存在问题，这方面的证据主要来自于新近发表的两篇元分析研究。Joseph和Newman(2010)发现，与情绪智力的能力测验(MSCEIT)和基于情绪智力混合模型的自陈测验相比，基于情绪智力能力模型的自陈测验与情绪智力能力测验(MSCEIT)的相关更低。另外，情绪智力能力测验(MSCEIT)与认知能力的相关为0.28，但基于情绪智力能力模型的自陈测验则与认知能力没有相关。Harms和Crede(2010b)发现，情绪智力的自我评定与他人评定的一致性很低(r=0.16)。
其次，研究者认为，人们对自身能力的评价往往不准确；当人们在其要评价的能力方面本身就很差的情况下，他们的自评能力的准确性就更成问题了。大量研究一致发现，人们在评价自身能力时存在偏差(Dunning，Heath，＆Suls，2004)。这种现象同样也存在于情绪智力领域：有将近80％的人相信自己的情绪智力处于整个人群的前50％(Brackett et al.，2006)。尤其难以解释的是，情绪能力很低的人如何能够确定他们的情绪能力很低。Chemiss(2010a)也认为，人们对自身能力的判断往往并不准确，当这些能力被高度看重时更是如此。在关于情绪知觉与理解的测验中，这个局限显得尤为突出。人们越是缺乏这些方面的能力，他们对于这些能力的判断的准确性就越是令人怀疑。例如，我们可以想象，一个在愤怒管理问题上无能为力的人，很可能会在自陈问卷上表示自己几乎不会被困扰自己的事情所激怒。
3.3情绪智力与工作绩效之间可能并非直接的正向线性关系
首先，情绪智力与工作绩效的关系可能并不是线性的。更有吸引力的一种可能性是，情绪智力与工作绩效之间可能是曲线关系，至少对于情绪智力的某些方面以及某些特定的情境来说情况确实如此。例如，凭直觉我们就能知道，太低的情绪意识可能削弱与他人交往的能力，但是太高的情绪意识可能也会导致一些问题(Jordan，Dasborough，Daus，&Ashkanasy,2010)。例如，Antonakis等人(2009)在领导情境中发现了“情绪的诅咒(t11e curse of emotion)”的影子，在一个需要保持头脑清醒的挑战性情境中，领导者对于维持愉快情绪的过度关心可能导致领导效能低下。因为高情绪智力的领导者可能倾向于去避免可能给领导者本人及其下属带来消极情绪的挑战性情境(如提供纠正性的反馈或实施必要的惩罚措施)。与之类似，对于情绪智力的情绪管理成分而言，Blagden和Craske(1996)发现，过度的反思会导致个体更多地体验消极情感。因此，过多的情绪意识与情绪管理也可能像过少的情绪意识与情绪管理一样对我们产生负面影响，这取决于具体的情境与任务。这有点类似于关于动机与效率关系的著名的耶克斯．多德森定律(Yerkes-Dodson Law)。
其次，情绪智力与工作绩效的关系可能并不总是正向的。Ashkanasy和Dasborou曲提出了这样一种观点，情绪智力的积极作用可能主要体现于包含压力或社会交往的情境中，在某些情境中情绪智力也可能存在着“阴暗面(dark side)'’(Antonakis et al.，2009)。例如，Dasborou曲和Ashkanasy(2002)指出，在某些特定的领导情境下，领导者有可能利用自己的情绪智力能力来实现一些消极的、自我服务的意图。部分实证研究也发现，在某些情境中，低情绪智力甚至对我们有益。Der Foo，Elfenbein，Tan和Aik(2004)发现，低情绪智力有助于在谈判任务中取得更好的结果。Shiv，Loewenstein，Bechara，Damasio和Damasio(2005)发现，在投资决策过程中，在情绪加工方面存在神经缺陷的投资者做出的决策优于那些没有类似缺陷的投资者。
最后，情绪智力与工作绩效之间的关系可能并不总是直接关系。如前所述，情绪智力与工作绩效之间的关系可能受到社会关系质量、健康状
况、压力应对和工作生活满意度等中介变量和工作性质、人格特质、认知能力和测量方法等调节变量的影响。
3.4对情绪智力与工作绩效关系的探讨没有深入到维度水平
正如Cherniss(2010a)所指出的那样，探讨情绪智力对于工作绩效的预测能力的大量研究，总是会忽略情绪智力(预测源)的不同成分之间的区别以及工作绩效(效标)的不同类型或维度之间的区别。相反，研究者通常采用的是一个总体的情绪智力测验和一个总体的工作绩效测验。这样做就意味着情绪智力的所有成分(不论基于何种理论模型)与工作绩效的所有维度之间的关系是相同或相似的。这样的做法显然会影响研究结果的准确性。
4 情绪智力与工作绩效关系研究的未来发展方向
4.1对情绪智力现有理论模型进行整合
情绪智力研究领域存在着以能力模型、特质模型、混合模型和胜任特征模型为代表的诸多理论模型。最初，研究者把情绪智力理论划分为能力模型和混合模型(包括Bar-On的混合模型和Goleman的胜任特征模型)两大流派。后来，研究者又把情绪智力理论划分为能力模型和特质模型(包括Bar-On的混合模型、Goleman的胜任特征模型和Petrides的特质模型)两大流派(Wood，Parker，&Keefer,2009)。在本文接下来的论述中所说的特质模型指的都是这个广义的特质模型。
从本文3.1部分的论述中我们可以看出，关于“情绪智力是什么”和“情绪智力应该包含哪些内容”这两个基本问题，能力模型和特质模型存在着严重的分歧与对立。这一方面给情绪智力概念的批评者提供了机会，另一方面也可能让初次涉足情绪智力领域的研究者和工业与组织心理学领域的实践工作者莫衷一是，妨碍情绪智力理论研究与实践应用的发展。因此，未来研究有必要对情绪智力的不同理论模型进行整合。
仔细分析相关研究文献，我们可以发现，情绪智力现有理论模型的整合存在着理论和方法学基础。首先，关于“情绪智力是什么”的大量不同观点与实证研究成果，提出了一个关于其科学合理性的真实问题(chemiss，2010b)。换句话说，情绪智力应该是一个真实存在的概念。其次，这些不同的理论模型中包含着共同的要素，那就是对情绪的感知、理解和运用。一些研究者已经指出，情绪智力的不同理论模型之间应该是互补关系而不是对立关系，它们都是适应性情绪功能的重要维度(Schutte et al.，2009)。最后，能力模型与特质模型之间的低相关，其原因很可能不是由于它们测量的是不同的概念，而是由于它们采用了不同的测量方法。具体而言，能力模型通常采用的是表现测验(performance tes0(如MSCEIT)，而特质模型通常采用的是自陈测验(self-report test)(如EQ-i)。Cronbach(1960)将心理测验分为最高表现测验(maximal performance test)和典型表现测验(typical performance test)两大类。根据这种分类方法，基于能力模型的表现测验属于最高表现测验，而基于特质模型的自陈测验则属于典型表现测验。相关研究已经证实，针对同一概念的最高表现测验和典型表现测验之间的相关不高。如此一来，情绪智力能力模型与特质模型之间相对较低的相关就不仅是正常的，而且是我们所希望看到的。
关于情绪智力理论的整合途径，只有极少数研究者进行了初步的尝试，提出了一些可能的思路。第一种思路是把能力模型代表的个体特征看作情绪智力，把特质模型代表的个体特征看作情绪与社会胜任特征；前者是后者的基础，后者是前者的具体表现。这里的情绪智力指的是情绪知觉、推理与管理的基本能力，而情绪与社会胜任特征指的是那些与情绪智力存在清晰关联的、有助于在大多数岗位上取得良好绩效的胜任特征，包括社会技能、人格特质、动机、兴趣、目标、价值观、归因风格和生活叙事等(cherniss，2010a，2010b)。第二种思路是“从效标出发”，反过来构建情绪智力的理论体系。具体做法是：第一步，仔细地寻找与情绪以及情绪相关过程关系最为密切、最有可能被其预测的那些工作场所的现象与结果，也就是选择效标；第二步，准确地界定效标并确定其具体维度；第三步，寻找最有助于解释或说明感兴趣效标的特定维度的预测变量，构筑情绪智力的结构体系(Kaplan，Cortina，＆Ruark，2010)。第三种思路是综合运用内容分析(contentanalysis)与因素分析，确定情绪智力的结构体系。首先通过内容分析，初步确定情绪智力的共同性维度：(1)确定一个标准，用以判断哪些维度是构成情绪智力概念的共同性维度；(2)系统比较关于情绪智力概念及其相关概念的不同理论模型及其测验工具所包含的具体内容；(3)根据预先设定的判断共同性维度的标准和系统比较分析的结果，确定情绪智力概念的共同性维度。然后在此基础上进行因素分析，根据因素分析的结果最终确定情绪智力的结构体系(Palmer et al.，2008)。
以上我们介绍了整合情绪智力理论的三种可能途径，供研究者参考。但是我们也必须指出，这三种方法目前都还处于起步阶段，还存在着很多的问题，还远没有发展成熟。这三种途径是否能够实现情绪智力理论的整合?它们各自存在什么问题?是否存在着其他更好的途径?整合后的情绪智力理论模型应该是什么样的?这些问题都有待未来研究予以澄清。
4.2借鉴新的测验范式，编制新的测验工具
情绪智力的现有测验工具都存在着各自的问题。要想推动情绪智力与工作绩效关系的研究继续向前发展，一方面可以对现有测验工具进行改进和完善，另外一种很重要的途径就是借鉴心理测量学领域的新的测验范式，编制出信效度更好的新的情绪智力测验工具。
根据有关研究，情境判断测验(situational Judgment Test，SJT)可能是一个可以借鉴的有用范式。SJT是一种测验方式，它给被试设置一个问题情境，并提供解决这一问题的几个可能的行为反应，让被试进行判断、评价或选择，然后根据被试的作答表现进行评分，并推论其解决问题的能力(Lievens，Peeters，＆Schollaert，2008)。首先，SJT的性质适用于测量情绪智力。SJT是一种更为情境化(更具生态效度)的方法(Lievens＆Chan，2005)，更有可能测量到真实的情绪能力，而不再是情绪知识，而后者正是现有情绪智力能力测验的一个重大不足(Brody,2005；Cherniss，2010a)。另外，因为SJT具有情境化、半投射化特点，相比自陈测验，其测验结果受到社会称许性影响的程度会大大降低。其次，运用SJT测量情绪智力的早期尝试得到了积极的结果(Freudenthaler＆
NeubaueL 2007；MacCann&Robe,s．2008；McDaniel，Hartman，Whetzel，＆Grubb，2007)。最后，SJT可能降低情绪智力测验在不同人群之间的项目功能差异(Differential Item Funetioning.DIF)，提高测验公平性(Nguyen，Biderman，＆McDaniel，2005)。这对于在选拔情境中应用情绪智力测验尤为重要。
此外，情绪智力测量可借鉴的测验范式还包括内隐联想测验(implicit association tests)、条件推理范式(conditional reasoning paradigm)(Orchard et al.，2009)、委托人一人范式(principal-agent paradigm)(Huber．Ariely,＆Fischer,2002)和情感预报范式(affective forecasting paradigm)(Hsee&Hastie，2006)。
4.3综合考虑中介变量和调节变量等因素对情绪智力与工作绩效关系的影响
情绪智力与工作绩效之间可能是曲线关系而不是线性关系，情绪智力与工作绩效之间的关系也并不总是正向的，二者之间的关系会受到诸多中介变量和调节变量的影响。换句话说，随着工作性质、任务情境、绩效测量和样本群体的变化，情绪智力与工作绩效的关系模式也可能随之发生改变。因此，对于情绪智力与工作绩效的关系模式，研究者不能一概而论，应该具体问题具体分析，应该综合考虑中介变量和调节变量等因素的影响。中介变量用以阐述情绪智力与工作绩效存在某种特定关系的内在作用机制，调节变量用以说明情绪智力对工作绩效预测效度的变化范围和发挥作用的具体条件。
具体而言，未来研究应该致力于回答下列问题：(I)情绪智力与工作绩效之间是线性关系还是曲线关系?在什么情况下，二者之间是线性关系?在什么情况下，二者之间是曲线关系?(2)情绪智力的哪些维度与工作绩效之间是线性关系，哪些维度与工作绩效之间是曲线关系?(3)在什么情况下，情绪智力与工作绩效之间是负向关系?在这种情况下，该如何限制情绪智力对于工作绩效的负面影响?(4)社会关系质量、健康状况、压力应对和工作生活满意度等变量是不是情绪智力与工作绩效之间的中介变量?是否还存在其他的中介变量?(5)工作性质、人格特质、认知能力和测量方法等变量是不是影响情绪智力与工作绩效关系的调节变量?是否还存在其他的调节变量?(6)众多中介变量与调节变量之间是否存在交互作用?4．4
深入到维度水平上探讨情绪智力与工作绩
效的关系
Chemiss(20lOa)认为，研究者应该考虑情绪智力所包含的不同能力所具有的不同作用。例如，在某些情境中情绪知觉可能更为重要，但在大多数情境中，情绪管理可能比情绪知觉更为重要。Jordan等人(2010)也认为，在同一个情境中，情绪智力的某些方面(或任务)可能对我们有益，而另一些方面(或任务)则可能对我们有害。Cage和Daus(2006)研究发现，对于销售人员而言，“阅读面部表情”任务上的得分与更少的销售业绩有关，而“理解情绪状态变化”任务上的得分则与更好的销售业绩相关。这些理论观点和研究结果说明，情绪智力不是一个单维概念，而是一个多维概念：情绪智力不同维度与工作绩效之间的关系可能存在差异。与此同时，大量研究者也已经指出，工作绩效也是一个多维概念，包括任务绩效(taskperformance)、周边绩效(contextual performance)和适应性绩效(adaptive performance)等方面(Pulakos，Arad，Donovan，&Plamondon，2000)。绩效定义的拓展和对于绩效多维本质的认识，要求未来研究应该着力证明不同的预测变量和选拔测验将会对不同的绩效维度提供最好的预测效度(Chan，2005)。
2011年2月18日，超级电脑“沃森”打败了人类，站在了与人类智力竞赛的最高领奖台上。著名的未来学家库兹韦尔相信，由于信息技术正朝着“超人类智能”的奇点迈进。当这个信息奇点在2045年到来的时候，人工智能将超越人类智慧。
但也有不少科学家认为机器智慧超越人类智慧还只是一个科学幻想，包括麻省理工的计算机学教授罗勃米勒(Rob Miller)，Facebook人工智能实验室主任、深度学习专家Yann LeCun，都认为机器算法在一些领域的确超越了人类的能力范围。但在一些领域，例如对社会和文化的认知领域，包括不断发明各种新词汇、传播小猫的视频并点赞，或一起参与构的其他文化现象。这些是机器算法很难企及的领域。
1950年，图灵发表题为《机器能思考吗？》的论文，第一次提出“机器思维”的概念。提出假想：一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”(Turing Testing)。
图灵测试经常用来检验机器是否具备人的智能，但图灵测试受人为因素干扰太多，严重依赖裁判者和被测试者的主观判断，而且只判断机器是否具备了人的智能，但机器与人类智慧的差距和变化速度并不能得到定量的分析。因此往往有人宣称其程序通过图灵测试，例如2014年6月英国雷丁大学客座教授凯文沃维克宣称一款名为“尤金古特曼(Eugene Goostman)”的计算机软件通过了测试，但很快就被人揭发他们的测试有很大漏洞并由欺诈嫌疑。
那么有没有一种方法，能够定量检测机器智力的发展水平和速度，并与人类智力进行对比，观察可能潜在的风险并进行防范。2013年以来我们在机器与互联智商方向进行了探索，初步成果已经发表在2014年6月6日举办的ITQM会议上，下面我们将简要介绍如何定量分析机器与人类智慧的未来之争。
2.机器与人类智商通用测试方法(M&H IQ)
在心理科学中，智力(intelligence)是最难理解的概念之一。目前有关智力的定义累积起来不下百种，但一个基本共识是，智力是人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力。
对人类智力的测量即智商测试由比奈西蒙最早提出，1905年比奈西蒙发表了《诊断异常儿童智力的新方法》，即比纳西蒙智力量表，标志着智力测验的正式出现。1916年，美国斯坦福大学教授推孟(L.M. Ter man)将比纳西蒙量表介绍到美国并予以修订，修订之后的量表称为斯坦福比纳量表，它成为目前世界上广泛流传的标准测验之一。
因为目前机器智力发展还很不完善，不能完全套用对人的智商测试。几乎没有任何机器系统能够完成人类智商测量的操作能力测试，因此我们需要吸收以上智商测试量表的优点，设计新的智力评价体系和建立测试题库。使之能同时对机器系统和不同年龄阶段的人类进行测试。这样得出的结果将可以定量的看出机器智慧与人类智慧的差距，通过定时测试，也可以发现机器智慧与人类智慧差距的变化情况。
基于“智力是人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力”这一基本认知，可以从知识的获取能力(观察能力)，知识掌握能力，知识创新能力，知识的反馈能力(表达能力)等四大方面建立新的机器与人类通用智商评价体系，从这四个方面建立15个分测试，并采用德尔菲法对其赋予权重。
具有机器智慧的程序有很多种类，其中搜索引擎具有很强的代表性，作为目前互联网最重要的应用之一，搜索引擎代表有Google，Baidu，Bing等，这些搜索引擎目前在通过各种方式不断提高搜索引擎的智能水平。
例如从只能识别文字增加到能够识别声音和图片；引入“语义理解”技术，试图理解用户的搜索意图；通过深度学习，让搜索引擎可以自动识别图像中是什么物体。因此选择对搜素引擎进行智商测试并与人类进行对比将具有典型的意义。
3.世界搜索引擎排名与机器智慧的弱点
根据机器与人类通用智力量表，可以建立机器与人类通用智商测试题库(因为篇幅问题，本文不进行详细介绍)，2014年5月我们利用这个测试题库对全世界50个搜索引擎和3个不同年龄阶段的人类群体进行测试得到结果如下：
通过测试我们发现搜索引擎在知识的掌握能力上远远超过人类，但在知识的创新能力上全部得分为0。由于知识创新能力在通用智商测试(M&H IQ)的权重更高，因此世界范围的搜索引擎的总体智商大大低于人类智慧，最高的Google的智商值也不到人类6岁儿童的一半。
从上述研究还可以看出智能或智力是由不同的因素组成，例如天文，地理，历史等常识，数学计算，语言翻译。这些方面机器或互联网已经远远超过普通人类的能力，甚至强大到令人恐怖的地步，这也是库兹韦尔的观点能够震慑住很多人的主要原因。
但我们往往忽略，除此之外，智力还包括猜测预测，排列组合，规律发现，创新创造，伪装欺骗等更高等级的智慧因素，而在这些方面，机器和互联网表现的基本为0，更不用说与婴儿比较。
从科技的发展看，低端的智能，机器的能力突飞猛进，高端的智能，机器的能力举步维艰，数十年来毫无进展，未来的智慧世界应该是机器与人类的分工，低端重复性的智能由机器承担，高端的创造性的智能由人类来承担。过分的宣扬机器智慧超越人类智慧，正如Facebook人工智能实验室主任Yann LeCun所说“人工智能的每一个新浪潮，都会带来这么一段从盲目乐观到不理智最后到沮丧的阶段。未来学家生来就愿意做出盲目的预测，尤其是他们特别渴望这个预测成真的时候，可能是为了实现个人抱负。”，
关键词：智力； 天赋； 智力理论； 智力测验
“Giftedness”一词有很多种中文翻译方法，例如“天才”，“天赋”“天分”等。台湾的学者翻译为“资优”，意指那些智力水平高于大众的儿童或者成人。在当代智力的研究领域，关于智力是什么的探索始终在进行。而在教育界，人们对那些超常儿童的特殊教育正呈现愈演愈烈的趋势。什么样的人算是天才？那些被称为天才的人有什么样的特点？当我们说一个人很有天分的时候我们意味着什么？天才等于高智商吗？动机，努力程度或者学习方式能否对天赋产生影响？创造力和天赋是什么关系？天赋到底是真实存在的，还是只是一种被发明出来的社会评价人们的一种方式？或者仅仅是教育者们人为的制造出来的一种评价学生好坏的方法？关于这些问题的争论在这个世纪就没有停止过。
定义天才的重要性在于，由学校或地区所采纳的具体定义将决定谁能够被挑选出来，接受特殊教育和训练，以及谁将被排斥在外。例如：如果一个学校或地区把天才定义为高智力，那么选择过程可能相应的以智商或成绩分数为基础，识别程序本身就限定了哪些儿童能够进入某项特定的教学计划。
在我国的天才儿童教育实践中，也存在着这样的问题。在我国，各种各样的少年班，实验班，层出不穷。但是究竟什么样的儿童少年才有机会获得这种教育？在这里，一个正确明晰的定义，显得尤为重要。如果采用了正确的定义，就可以基本保证进入这样的教育计划的儿童少年可以获得适合他们的教育；但是，如果采用了不恰当的定义，就有可能使一部分具有潜能的儿童被排除在外，得不到合适的发展。
人们必然想通过智商测试来给天赋下一个定义。根据人们在智商测试中获得的分数，人们就由此划分出了弱智，低能，正常，超长，天才等不同的等级。这种仅仅通过一个测试分数来反映天赋高低的方法竟然被绝大多数的人们所接受。人们都认为这是一个很好的对天赋的定义，虽然通过智商得分来定义天赋的方法没有任何理论基础，但是这种定义的方法已经可以很好的为学校教育工作者们所用了。
根据前人的研究，我们可以将天才的定义分为以下几个观点：
（1）心理测量定义。这类定义强调的是从心理测量的角度来定义天才。心理测量包括对天才的智商的测量，认知水平的测量等等。然后根据测验分数，确定哪些是天才。
（2）教育与个体特质定义。强调的是天才儿童所具有的某种特殊的超出常人的特殊品质。比如说超人的毅力，坚持性，创造力等等。如Feldhusen在他的定义中强调天才儿童必须具有以下四个基本要素：一般的心智能力、积极的自我概念、成就动机，及特殊才能。他认为天才就是在成长期间有良好的心理与物理倾向，使其能有优越的学业表现，并且在成年有高水准的成就以及卓越的贡献。
（3）强调社会需要定义。即从社会的需要出发，社会认可哪种才能，就把具有这种才能的儿童称为天才儿童。
（4）特殊才能定义。这种定义强调的是在艺术、音乐、数学、自然科学，或其它一些特殊艺术或领域中具有特殊才能的人。即只要在某一方面具有超出常人的特殊才能，就可以称为天才。
（5）多维定义。从多种角度定义天才儿童，也就是以上几种定义的综合。在天才的众多定义中，我们发现人们似乎偏爱从智商得分的角度进行的定义。抛开对智力和天赋的概念的讨论，让我们看看为什么智力测验仍旧在天才的定义中仍旧保持着一种主导的地位。在许多对天才教育的研究中，它仍旧是一种权威的预测指标。虽然有很多学者对智商测验的科学性提出了质疑，但我们仍然无法否认它在实际应用中的统治地位。时至今日，这些不同版本的智力测验――如WISC-R，WISC III ，Stanford-Binet IV――已被人们所熟识。许多试图取代他们的测验的测验法面临着很多障碍。究其原因，首先人们非常认可这些智力测试的题目。其次那些新的测验方法同样少有标准化，少有足够的理论支持――这是可想而知的，因为关于智力的讨论就没有最终达成共识。其次，那些负责出版这些智力测验的市场人士们，他们自然不愿意舍弃现有的可以给他们带来利润的智力测验，儿转身投资那些不知道前景如何的新的测试方法当中去。
所以，虽然智力测验备受争议，但它仍然占据着巨大的市场份额，没有任何理论支持，却能得到广大民众甚至学者的欢迎，这似乎成为了一种悖论。如果你在网上搜索关于智力测验的内容，我敢保证你会被那些琳琅满目的信息所困惑不已。或许你在这个智商测试中的到了高分，但是马上下一个智商测试中让你觉得自己无比的愚蠢。你的智商到底如何？或许智商测试也不能给你一个绝对准确的标准。
心理学界有一个著名的实验，有心理学家以做智商测试为名，将任意挑选出来的学生分为两组，然后任意指出一组是高智商，另一组是低智商。数月之后，那组被认为智商高的学生智力果然提高了不少，而另一组的学生智商却果然降低了。另外，美国有一位心理学教授经过多年跟踪调查，发现当年被认为智商不高的一些学生，在其后来的发展中所取得的成就远高于那些所谓高智商的同班同学。由此我们可以发出这样的疑问：用智商所涵定的意义到底是什么？
即使智力测验能够真实的反应一个人的智力水平，但是随着社会的不断发展，那些智力测验的题目却没有发生巨大的变化。这也让人产生疑问。自从比奈发表第一套测试题以来，已经过了上百年。智商测试技术几乎没有发生过什么变化，即使有，也只是形式上的改变。例如对问题采用单项选择的形式等。智商测试的分数在逐年提高，这是一位叫弗林的美国教授发现的现象。到底是人们的智商升高了，还是那些智力测验的题目过时了？没有人能说得清。为此，弗林教授给出了一个解释：人们对这个社会的接触媒介以及由此所产生的思维方式，均发生了根本性的变化。对现代人来说，这种类型的思考并不是在阅读书籍、与人交谈或者准备历史考试中所获得的，而恰恰是在设置一个录像机的自动录制程序，或者掌握新手机的界面功能中所获得的……每一种新的视觉媒体特别是交互性的视觉媒体，都对我们大脑带来了新的挑战。我们必须解决新界面的逻辑，追寻线索，判断合适的选择，得出隐含的规律。毫不奇怪，这些正是IQ测试中我们所需要的思维技能。在以“科学”为基础的所谓的IQ测试，在很大程度上体现了一种“单向度”的科学思维。
到底什么样的人是天才？这实在是一个很难回答的问题。或许问一个人“你拥有哪发面比较突出的智力”才是比较正确的问法。这样的问法揭露了一个事实，即我们知道的并没有我们应该知道的那么多――智商有很多种表现形式，单一的智商测试永远无法准确测量出我们的智力，更何论我们的天赋呢。
从最初关于智力的研究到现在，关于智力的定义越来越复杂。智力是一个如此复杂的问题，以至于我们很难全面的解释它。随着致力研究的深入，我们似乎正陷入智力的“深渊”中不能自拔，强烈的探索精神驱使着我们不断深入的去探究它，试图将它进行完全的透彻的解析。
让我们在重新审视一下对于天才的定义的意义。众所周知，最初的“智力测验”的目的是为了筛选出那些智力低于正常水平而不是高于正常水平的儿童。而现在智力测验却常常被人们用来关注那些被我们定义为“天才”的儿童。我们想挑选一些智力较高的儿童，进行特殊的教育。我国的天才儿童的教育实践正是这样做的。例如中科大的“少年班”。不可否认的是这些儿童的确在某一领域取得了远超同龄人的成就，但是就他们整个人生发展来看，事实似乎并不总是这样。他们真的能被称之为天才吗？
许多学者认同，现在的天才教育存在着五大困扰：一是概念和定义的困扰；二是教师与教材的困扰；三是超常人才教育的评估困惑；四是教育体制的困惑；五是超常人才的持续发展困惑。普遍理解的超常教育更重视天资，而对后天获得的非智力因素认识不足，特别是家长的教育心态还存在着一些误区，或是望子成龙过于急迫，不能给孩子提供一个宽松的环境，或是以世俗标准来要求孩子，为孩子的成长设置了无形的障碍。
在整个国家的教育工作中，超常教育的确应当享有重要的地位，但对于儿童来说，教育方法上的重视和社会环境上的宽松都是他们成长过程中必不可少的。中国超常教育的发展需要有一个良好的文化氛围，家长、教师、和新闻机构都有责任避免各种形式的对超常儿童的戕害。重视超常儿童主体性的发挥，培养其独立意识和“平常”心态，把他们的成就意识和创造能力建立在坚实的主体人格之上。
我们与其关注如何筛选出那些智力水平超常的儿童，不如更多的把注意力放在如何让每个在学校的接受教育的儿童都能提高自己智力上面。根据我国古代思想家孔子的理论，因材施教似乎是一个比较正确的方式。对于具有不同人格特质的儿童，我们应该给与不同的教育方式。现在的学者们渐渐的达成了一种共识。智商测试是一个很有效的定义天才的方法，但他是远远不够的。“天才”应该是对一种行为的描述而不是对一个个体的描述――即我们可以称某个人的某个行为是很有天分的表现。这有点像我国古代所说的“天生我才必有用”。此外，更重要的是，我们的研究中心不应该放在寻找一种“正确”的测量天赋的方法，而是应该采取一些措施激发每个儿童各自的潜能。
参考文献
[1] 李莉.有关天才儿童定义的研究综述.中国特殊教育，2003.3
[2] 赵健伟.“弗林效应”与智商悖论.中国社会科学院报
关键词：信息时代；智能电网；建设要点
中图分类号：TM933.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）18-0100-01
社会经济的发展和科学技术的进步，促进了我国电力信息化的发展。在数字化和网络化的信息时代中，电网建设智能化的实现，有利于信息时代中经济发展对电力系统新的要求的实现。
1 智能电网概述
1.1 智能电网的定义
智能电网目前并没有统一的定义，但对智能电网的基本认识是：智能电网对电力用户在高峰时期的用电量进行优化，实现了即插即用的分布式电源并网运行，达到了电力资源的节能减排效果。智能电网在传统电网基础上，实现了电力系统的信息化和数字化，是传输电网的智能化升级，以对电力系统实施进一步优化，保证了电力系统的安全稳定运行，解决了分布式电源并网运行中的电力问题。
1.2 智能电网的特点
①及时性。智能电网可以对电网的实时运行状态进行监测，及时的预测、发现电力运行中出现的问题，迅速对问题的原因进行判断，及时消除安全故障或者安全隐患。当电力系统发生异常时，智能电网可以迅速的对人为破坏和自然扰动进行辨别，对攻击进行有效的防御，保证电力设备和电力工作人员的安全。智能电网可以对故障进行快速隔离和自我恢复，减少人工干预，避免发生大规模停电现象，提高了电力系统的可靠性运行。
②交互性。电网的运行需要电力用户的参与，智能电网实现了电力系统运行的交互性。结合电力用户的实时电价对用电模式进行调整，鼓励电力用户使用分布式电源，对剩余的电力进行出售，提高了电力资源的利用率。
③节能性。智能电网的即插即用分布式电源并网运行，缓解了用电压力，大量应用了风力发电和太阳能等可再生发电能源，降低了电力生产到消费环节的能源损耗，提高了电力能源的利用率。智能电网对电力资源的优化配置，增加了电力设备的传输容量，提高了电力设备的利用率，对电力成本进行了控制，实现了电力系统的正常运行。
2 信息时代智能电网的建设
2.1 用户侧智能电网的建设
用户侧智能电网包括智能电表和AMI两个部分，信息时代下智能电网的建设，包括对用户侧智能电网的建设，换一种说法也就是对智能电表和AMI的建设。
①智能电表。智能电网建设中的重要基础设备之一就是智能电表的建设，是很多智能电网建设的起动项目。在电力用户处的智能终端设备进行安装，包括信息数据的采集、电力用户设备的控制、电力系统的远程维护和升级等功能。在电力系统中对电力用量的实时监控，可以运用智能电表的连续通信功能进行，还可以当作需求管理侧的接口，实现实时的管理和操作。
②AMI。AMI包括智能电表、通信系统和电表数据管理系统，在智能电网中发挥着基础作用。AMI可以根据智能电表对不同通信设备进行应用，按照特定的电力需求和已经设定好的方法对电力用户的用电数据进行测量、收集和分析。电力用户的用电时间可以根据电力价格的变化进行调整，还可以通过分布式电源装置参与电力的削峰填谷，实现电力用户单一被动的消费者到电网运行控制的参与者的转变。
2.2 智能输电网络的建设
智能输电网络是进行电力传输的主要方式，影响了电力发电和用电的平衡供需，是电力系统安全运行的前提。现在我国的智能电网输电网络存在输电阻塞、损耗率高和维护不便等问题，改善这一现状，可以从以下方面进行：
①潮流控制技术。解决输电阻塞的一个行之有效的方法就是应用先进的潮流控制技术，先进的潮流控制技术实现了信息化技术的应用，例如高级的FACTS和HVDC设备，可以有效的对网络潮流进行控制。
②降低输电损耗。智能电网中输电网络中的一个重要的问题就是电力能源传输损耗，我国电力能源的传输损耗可以通过降低线路损耗和分摊网络损耗进行。我国现在的输电线路损耗率为7.18%，每年损失的电力能源大约为1 000亿kW・h，几乎是大亚湾核电站14 a的发电总量。有效的减少输电线路的损耗，可以通过特高压技术和超导高温技术实现，进行远距离的电能传播。利用智能的无功控制设备也可以实现减少输电线路损耗的目的。
③监测设备运行。智能电网的设备检测，应用由智能传感器组成的传感网络进行，可以实现输电网络的恢复。分布式传感器的作用在于对线路参数、杆塔的机械强度、架空线的垂度和温度、绝缘子的绝缘情况、电力线路的摆放和覆冰情况等进行测量。利用传感器监测输电运行设备状况和网络节点中的参数，对输电系统提前进行自动监测和分析，发挥继电保护的作用。
2.3 智能变电站的建设
①智能变电站的数字化。智能变电站的数字化平台，可以实现变电站的自动化运行，进行变电站信息的智能测量。自动化运行是变电站独立于控制中心和其它变电站的运行，可以进行不同变电站和控制中心的互相通信，保证变电站的元件和设备实现自动运行。智能变电站的数字化包括智能开关设备、宽频道、高准确性和较低的维护成本等特点，可以加快智能装置的开发和应用。
②智能变电站的信息化。智能变电站是具有独立的局域网和恢复能力的通信网络，需要一个平台对有线和无线的通线应用进行容纳，对数据的信息采集、监控系统和通信协议保持不间断性。利用智能传感器和智能控制对传统的一次回路进行替换，连接变电站层、间隔层和过程层，实现智能变电站的统一通信。
以全球定位系统为基础的PMU的试验成功，完成了电力系统的同步相量测量。在电力系统中有着广泛的应用，在智能电网中形成了WAMS。在高速通信网络中应用WAMS，可以在广域电网运行中对在线同步测量和相量数据进行汇总，提高电力系统运行的稳定性，为电力在线同步监测提供条件。远程终端单元不适合智能变电站的发展要求，应用PMU进行替换，通过GPS对变电站的测量参数进行统计和分析，才能提高变电站运行的可靠性和稳定性。在智能感应器或者智能测量单元中实现变电站信息数据的计算，可以减少通信的数据流量。智能变电站具有一定的数据管理作用，具有较高的可视化水平。
3 结 语
电网的智能化发展是对多种高级技术的应用，具有智能监测技术、智能仿真和高级计算技术等功能。智能监测技术可以提高系统实时数据、用户用电、可再生能源发电等信息的准确性，智能仿真和高级计算技术，可以对电力系统的运行状况进行准确的监测，对会发生的安全故障进行预测，实现对系统的运行和用户用电方式的优化。
参考文献：
[1] 钟金，郑睿敏，杨卫红.建设信息时代的智能电网[J].电网技术，2009，（13）.
关键词：智能变电站；向量测试；组合箱
中图分类号： TM 933 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）01（a）-0000-00
引言
变电站新设备投运以及电流二次回路改动过的设备恢复送电时，需要在带负荷后进行向量测试，即测量三相负荷电流的有效值和相对于基准电压的相位等并判断相序，以检测电流回路接线的正确性，防止继电保护装置的误动作。传统变电站各间隔保护所用电压、电流模拟量都集成在该间隔的保护屏端子排上，所以向量测试较为简单。对于智能变电站，其电压、电流互感器分为两种情况[1]：一种为电子式互感器，二次采样值为数字量，不存在模拟量；另一种仍然采用传统互感器，二次采样值为模拟量，通过电缆传送到合并单元转换为数字量。目前由于电子式互感器技术并不成熟，所以采用电子式互感器的智能变电站并不多，一般都还是采用传统互感器。文献[2]阐述了配置电子式互感器的智能变电站向量测试方法，但尚无文献对配置传统互感器的智能变电站向量测试予以详细分析。本文分析了此类智能变电站向量测试存在的问题，并针对这些问题，提出了智能变电站向量测试组合箱的设计，而后分析了其作用和优点。
1 向量测试的基本步骤
向量测试一般分为三个步骤：
（1）选取基准电压模拟量，即将智能三相相位伏安表的电压测试线插在基准电压端子上，而后将伏安表的三相钳形电流互感器分别卡在待测间隔的三相电流电缆芯线上；
（2）读取伏安表上三相电流模拟量的幅值及相对于基准电压的相位角，并记录数值；
（3）根据测量数值，作出待测间隔三相负荷电流向量图，判断相序是否正确。
2 智能变电站向量测试的难点
在传统变电站中，每个保护装置的电压模拟量端子和电流模拟量端子都在同一块屏后，智能三相相位伏安表的电压试验线和钳形电流互感器试验线的长度完全满足向量测试的接线要求。而在智能变电站中，各间隔保护的电压模拟量位于母线电压合并单元上，电流模拟量位于该间隔合并单元上。以110kV线路保护的采样回路为例，如图1所示，母线二次电压模拟量在母线压变智能终端柜的合并单元上，线路二次电流模拟量在线路智能终端柜的合并单元上，而保护装置屏后均为电压电流数字量，所以不能像传统保护一样，在保护装置后完成向量测试。若在线路智能终端柜处进行向量测试，那么引入母线压变智能终端柜上的基准电压将成为难点。
通过测量某220kV变电站220kV母线压变智能终端柜到不同220kV线路间隔智能终端柜的距离发现，最大距离为70m，最小距离为7m，测量110kV母线压变智能终端柜到不同110kV线路间隔智能终端柜的距离最大为45m，最小为5m，而智能相位伏安表的电压试验线一般只有2m，完全不能满足测量需求。因此，需要采用施放长电缆的方法，引入电压模拟量。这种方法是可行的，但存在以下几个问题：
（1）人工施放电缆费时、费力，而且需要多人配合，工作效率低下；
（2）如果变电站间隔较多，电缆施放人员需要来回穿越带电间隔进行向量测试，安全隐患较大；
（3）电缆长度不宜过长或过短，若过长，则携带、施放都不方便；若过短，则在引入长距离电压模拟量时，需要将几根电缆的芯线连接起来才能满足长度要求，如此便增大了工作量；
（4）投运送电现场，一般还需要一些基本用具，如一字起、万用表、绝缘胶布、记录笔、记录本等，这些用具和电缆、智能三相相位表分别携带，极为不便，而且摆放在现场，容易造成现场杂乱不堪。
3 智能变电站向量测试组合箱的研制及优点
针对智能变电站向量测试存在的问题，设计并研制了智能变电站向量测试组合箱，其CAD设计效果图如图2所示。
3.1 基本设计
（1）组合箱箱体分为两层：仪表层和电缆层，两层可以分离。仪表层放置智能三相相位伏安表及其配置的钳形电流互感器、绝缘胶布等，箱盖背面的工具袋可以放置一字起、记录笔、记录纸等。电缆层放置80m长的电缆，用于引入基准电压。
（2）仪表层中置放伏安表的盒体背后内嵌磁铁，可以吸附在智能终端柜柜门上。
（3）电缆层设置有带转动把手的电缆线盘，用于缠放电缆；在把手侧面有电缆转接线柱；在距离电缆出线端头合适位置设置直径大于导线穿出孔的橡胶套环；在电缆层箱体下部，安装了四个万向轮，其中两个万向轮带有刹车功能。
3.2 优点分析
组合箱将向量测试所需的基本仪表、用具、电缆等集中在一个箱体内，便于携带，便于管理，特别是电缆集中在箱体内，使用转动把手施放、收拉，大大降低了人力，缩短了工作时间，提高了安全性。此外，组合箱的一些细节设计的优点，如表1所示。
4 结语
智能变电站向量测试组合箱已获得国家实用新型专利，并在宣城供电公司110kV玉屏变、220kV梓山变和220kV山门变等智能变电站的投运中得到应用，取得了很好的应用效果。组合箱的应用，解决了传统向量测试方法在配置传统互感器的智能变电站向量测试中遇到的问题，使保护人员能够方便地携带工器具、转移工器具、转移工作地点、进行向量测试等，节省了测量人员的体力和测量时间，提高了工作效率，并保证了测量人员的安全。
参考文献
[1] 曹团结，黄国方. 智能变电站继电保护技术与应用[M]. 北京：中国出版社，2013.
【关键词】智能；电力参数；测试仪；应用研究
随着社会的发展，人们对电力的需求越来越高，也越来越严格，面对现今电网越来越频繁地使用非线性设备使得电力供应过程中大批量的高次位谐波电流涌入电力传输接收的线路中，产生迫使电网活动的电压，甚至电路的电流波形都出现了意料之外异常变化，为了改善我国传统电力参数测量仪无法再顺应现今电力性能所需标准的现象，我们需要利用发展迅猛的半导体工艺来研发出可以切实解决我国电力实际问题的全新多样的电力参数测量仪。
1.电力参数测试仪发展与相关概念
1.1 电力参数测试仪定义
电力参数测试仪就是一个汇数据采集以及控制两种功能于一体的多功能数据测量仪表。
1.2 电力参数测试仪特点
电力参数测试仪在实际生活中不仅能够顶替多款功能性仪表，其他功能性电力继电器，电力变送功能装置元件还有其他灵敏感应的机械元件；而且由于电力参数测试仪内部存有信息交换通讯的接口，所以几乎可以集成整合安装在所有配电监控电力系统的任何部位；由于自身具有很多优良特性，比如：可以连入高达600伏的直流电压，可以测量获得最大以及最小的所测数值，具有可自主进行测量值参数设定的报警与继电功能，甚至可以具有一定强度非线形结构的负荷进行真实有效的高精度测量等等；电力参数测试仪由于技术多变，所具有的功能也比较繁多，尤其是SMS更能展现出该仪器的高新先进特性。
1.3 电力参数测试仪发展历程
伴随着社会发展，现代微计算机技术也在不断进步，测量仪器也逐渐朝着功能多样化，以及精准度标准越来越高、越来越严的方向发展；不论是以电磁原理进行测量利用指针进行读数作为主要结构原理的仪表第一代还是提高了精准度与识别速度性能，以模拟信号测量转化成数字信号作为结构原仪表第二代，更或者是现在发展势头堪好，以功能多变，操作灵活，读数精准简便作为主要研究发展方向，兼具多种智能功能的仪表第三代，都可以说是展现技术发展以及人文观念创新的最好见证。
1.4 电力参数测量意义
随着社会的发展，人们电力系统负荷情况越来越复杂，来自各方面的干扰也越来越强，比如浪涌干扰，电压跌落等干扰都为电力带来了的安全隐患以及电力系统不稳定等问题，为了解决这些电力问题，我们需要切实了解电力情况，这就需要我们研究可以测量电力电网系统中电压、电流等的有效数值，以此分析电力运行情况，这对提高电力系统电能质量具有现实意义与社会经济利益。
2.智能化电力参数测试仪常见类型
智能化电力参数测试仪比起第一代与第二代在自身结构上主要添加了体积小巧，精准度高的微处理器甚至微型处理器，并结合多种参数传感器加强了自身线性以及过程性的功能延伸，使得自身功能变多彩多样，不仅具有强大的数据存储功能、快速大量的数据运算功能还兼具超强的逻辑评判功能以及智能非人为操控的自动校正，诊断等控制功能，第三代技术方面的先进性主要可以表现在以下几点：
（1）电力参数数值测取精确度高，获取数值多样，灵敏度强，使得读取的数据信号在判断，分析，自我调控处理呈现标准规范的线性与功能展现的过程性变化。
（2）电力系统中添加稳压触发器，反相器控制芯片等元件，甚至编制延时程序取代繁琐的电力硬件电路结构增强仪表判定、逻辑、控制性能强。
（3）增添组合结构的强逻辑性、实效电路，以此增强电力系统仪表的存储，识别，评判功能。
（4）由于电力参数测试仪需要高精确度的复杂计算，所以第三代仪表在干扰电力输出数值准确度的电力电源，电力环境条件以及电力元件输送活动所产生的线路产热等问题方面有所改进，以及为出现在电力参数检测过程中常数的多次运算多次极限值比较进行计算技术的改进。
（5）第三代仪表在减轻电力参数测试仪装置内部硬件的同时也加强了仪表数据处理性能，甚至添加了数据检索以及引进专家专业评判处理进行数据优化自动诊断，检测等多种功能。
（6）第三代仪表通过添加智能校正，数值量程调节等功能减小测量过程中零漂以及量程量度所造成的数值的误差，并通过增添相关智能判断控制元件实现仪表故障报警以及故障点显示功能。
人们为了满足在快速的社会发展下人们对电力日益严格的需求，智能化电力参数测试仪不断进行着技术变化与形式更新，下面就介绍几种我国国内常见的仪表类型。
2.1 DSP智能电力参数测试仪
该类型的测试仪充分弥补旧有电力测量仪测量数值工序繁琐，精确度不够以及受限制于电力工频测量等问题，将谐波分析作为基础原理，使用DSP技术在硬件配置上取长补短，延续主从结构形式的智能控制方式，让89c51作为仪表的内部主机数据信息控制中心，选用TMS320F206作为仪表的从机数据信息控制中心，利用先进的双口结构的RAM信息控制芯片来有效调节仪表控制中心与DSP技术之间的存在数据信息的接收传送不良的问题，并结合接口电路增强仪表的功能多样特性，充分发挥技术芯片数据信息便捷快速控制的特点，以及信息数据控制核心元件MCU的定性操控功能；合理进行仪器内部信息数据获取元件，信息数据判定储存等控制元件，指令智能自主操控中心元件以及人工检测人机合理连接的信息数据通讯控制元件等各元件的调控；与此同时，在仪器的软件方面选择数据信息谐波分析进行电力参数智能测量，利用DSP的基-2 FFT数据收集运算方式进行128点的电力系统数据信息的离散采样，并通过结合电力系统模拟低通滤波硬件进行数据信息滤波参数设置限定来充分削弱电力数据信息收集过程中受到的电波干扰，图1是DSP智能电力参数测试仪电路结构图。
2.2 单片机智能电力参数测试仪
以8098单片机作为智能电力参数测试仪控制处理核心，并连入其他功能电力技术元件的单片机智能电力参数测试仪主要由8098单片机、程序储存器，数据存储器，键盘显示控制电路，键盘，显示器，打印机，互感器，整形电路等，而相关硬件可以按照图2结构组装而成，不仅可以满足国内电能用户基本需求，实现我国电力系统工作活动中所需参数数据信息的自我控制以及自主科学性检测，有效故障点报警功能，并且根据外联技术机械实现自动绘图以及数据信息的实时打印以及实时电力系统检测。但是该类型存在体积大，储存容量小等不足点。
2.3 智能三相电电力参数测试仪
智能三相电电力参数测试仪主要使用ADC和DSP先进技术，通过计算机进行信息数据的操作处理；使用三路电压构成电力线路的输入通道来实现绝缘隔离效果，其三相电形成的电流通过结构为钳形方式的互感器进行电力输出，以提高其内部电力的安全性能；可依据发电机容量分为小型和大、中型两种类别，按照标准我们将容量小于等于50MW的定义为小型，容量大于50MW的定义为大中型，针对于小型结构依据如图3所示的结构作为测试原理图，大中型发电机转子交流阻抗测试原理结构图结构参照图4和图5所示；而在具体测量后我们会将测试所测电流电路电流与电力功率的乘积与电力系统中安置的互感器前后变化的比值作为实际值，其后依据系统所受的电压数值分析得出交流阻抗数值。
总而言之，无论是哪种智能化电力参数测试仪都在自身结构得到加强的同时，充分实现了数据信息传感，数据信息精确检测，所测数据信息评判处理，数据信号相互之间接收传送的通信以及实现精准自主的判断、检测等线性控制等各方面的功能。
3.智能化电力参数测试仪发展前景
回顾智能化电力参数测试仪器的发展，我们可以看到：集聚信息数据采集、精准测量与自主判断分析以及显示测量结果等三大功能的VI（也就是智能化虚拟电力参数测量仪器）成为了现今智能化电力参数测试仪的研究方向，因为它可以利用自身结构中的相关软件将需要进行测量的计算机硬件各数据资源良好的与测试仪硬件相结合，在减小了测量仪内部元件体积节约成本的同时还强化了所测数据信息控制与逻辑分析评判能力，不仅仅可以轻松精准展现所测数据还可以使自身兼具更为强大的数据存储能力。它可以充分满足我国国内电力市场正常运作活动以及常规管理的根本需求，弥补已经流通于电力市场的单片机型智能化电力参数测试仪数据转换繁琐无法进行高强度电力所需测量数据的高精准性参数测量目标需求。甚至结构性能上虽然可以实现所测电力数据的高精确度需求，但是自身结构具有应用范围不够宽泛，功能性差，不能进行较好移植甚至无法实现实时高速数据信号的控制处理等缺陷的数字型智能电力参数测试仪。笔者就此现状查阅多方资料并进行实地取证分析获得在智能化电力参数测试仪发展方面若要想解决我国的实际问题就需要朝着以下几点方向进行深入探索：
（1）小巧精致：为了节约成本，扩大电力参数测试仪的普及范围，避免安装使用时重量以及体积带来的局限性，我们需要仪器体积小巧。
（2）结构功能形式多样：智能电力参数测试仪主要是因为不仅兼具数据读取还可以进行数据的自动判断，自我控制等多样作为主要使用目标进行新技术选配研究的，所以我们在智能化电力参数测试仪应用性研究过程中也一定要注意秉承这一指导原则，进行电力脉冲输出，数值读取显示，针对失压问题进行记忆性记录以及电力的负荷监测等等功能，真正实现经济利益最大化的一表多用目标。
（3）降低检测过程中的功能损耗：为了当出现电力的短时间暂停或者长时间暂停后的正常检测，我们需要将仪表工作功率消耗控制在不超过2VA的范围内，这样才能在电力无法供应的时候因为自我识别判断开启后备供电装置（如安装优质高效性能的锂电池）维持电流1mA状态下的应急措施。
（4）使用技术先进的新型内部元件：为了实现电力参数测试仪的小巧，低成本，多功能性，必然会利用不断发展更新着的电子元件，这不仅是自身发展的需求也是研究发展的需求。
（5）读数简便，准确：电力参数测试仪功能再多，其主要任务还是要进行电力检测数据的读取，所以我们在追求功能多样化的同时必须保证基本功能的完善，这个基本功能就是检测数据的高精度快捷读取与显示。一般为了保证此功能通常放弃旧有继电器机械结构的数值码数的轮显等测量数值的显示方式而是选择使用数据显示容量大，易观测，避免污染辐射等高性能且具有发光功能的二极管以及工作耗电量低的液晶显示器。
（6）研究发展编程逻辑元件：弥补现有智能电力参数测试仪结构过于简单，只适用于安置在较小电路结构中的不足，开发具有灵活多变性的逻辑结构以及成本低，技术先进，结构稳定，检验方便等特点的编程逻辑元件。
（7）选择性价比较高的技术支持元件：为了让智能电力参数测试仪用最少的时间实现高精度的数据测量效果，我们需要使用运算速率可以达到32位甚至更高的技术支持元件。
总之，智能电力参数测试仪应用发展主要就是向着体积小巧，功能多样，技术先进，花销成本最小化以及选择性价比较高的高精度支持元件进行智能化电力参数测试仪的研究。
4.结论
本文从介绍电力参数测试仪概念以及发展开始，之后给出现今国内几种常见的智能电力参数测试仪类型，对其优缺点进行简要论述，以此分析得出智能化电力参数测试仪器的发展研究方向。希望本文的观点可以为进行智能化电力参数测试仪的研究工作的广大读者朋友给予一定参考价值。
参考文献
[1]赵卫东，潘焕成.基于DSP的配电网电量测量系统研制[J].电工技术杂志，2002（02）.
[2]王静，赵怀林，毋茂盛.电网质量分析仪研制[J].电测与仪表，2002（07）.
[3]赵向平，韩智，林晓明.数字信号处理器在电测仪表中的运用[J].科技进步与对策，2000（06）.
[4]董建友，李静，安如存.交流电压、电流同步采样原理与应用[J].河北大学学报（自然科学版），1996（04）.
[5]陈皓，程鹏，熊时泽等.电子测试仪器的发展趋势[J].计算机自动测量与控制，1999（02）.
[6]刘家根，李江，李智勇.高速数字信号处理器在变电站综合自动化系统中的应用[J].电力情报，2002（01）.
【关键词】高速；公路；智能；监控；技术；分析
一、高速公路智能全程监控系统
高速公路自身车流量非常大，为了有效的监测车辆信息、路况情况，依据先进的科学技术，可以发展设计智能全程监控系统，这样便于更好的监测车辆状况，利于高速公路的管制与发展。
二、高速公路智能全程监控系统存在的关键问题
1、图像检测问题
在监控系统中，最重要的就是图像检测与处理，如果不能获得高质量的车辆信息，那其他工作都无法顺利进行。
2、电力供应
考虑到监控系统为电气供应设备，系统需要时时监测车辆信息，因此，为了保证智能监控系统正常工作，需要提供充足的电力供应，只有这样，才可以维持系统的正常工作。
3、图像数据信息传输与存储
监控设备在取得图像信息后需要将信息及时的传送到信息中心，如果传送不及时，无法对车辆以及高速公路路况做出最正确的判断，同时为了便于以后取证或者查询历史记录，需要将大量的图像数据信息存储。
三、高速公路智能监控系统的用途
（1）可以实时的检测当前路况信息，全程时时监测，将信息传送到信息中心，便于管理中心及时做出调整。
（2）对故障车辆或者其他意外情况，可以第一时间发现，并及时针对问题采取措施，赶赴现场，解决问题。
（3）治理高速行驶中存在的一些问题，比如说超速或者说违法行驶，通过监控，将信息传递给驾驶人员与监控信息中心。
由此可知，使用高速公路智能全程监控系统，可以加强高速公路的规范性，促进高速公路的更好发展。
四、高速公路智能全程监控系统关键技术分析
1、高速公路图像处理关键问题
高速公路智能监控系统最核心的部分就是视频图像处理问题，将移动车辆及时捕获，确保对车辆的跟踪录制保证完整性、准确性。考虑到高速公路的车辆流量很大，并且路况非常复杂，因此，对于不同的情形，需要采取不同的方法，只有这样，才可以确保智能监控系统的图像质量。
（1）确定跟踪目标，利用归一化算法
高速公路车辆在行驶时，由于高速公路智能监控系统可以实现360度检测，并且可以通过自动调焦，检测到车辆，但是因无法对车辆做准确定位，因此无法检测出车辆的行驶速度，为了控制好行驶车辆的车速，需要解决车速测量工作，即需要确保视频检测角度。具体可以通过归一化方法，首先将录制视频图形进行分割，然后依据公路的路面颜色等特殊特征，将路面以及路标等无关信息剔除，之后将剩余图片信息进行水平与垂直滤波，最后做霍夫算法变换，通过计算，确定检测行驶车辆的当前角度，利用其他算法即可检测出车辆的车速。
（2）判断车辆与人，利用残余光流检测算法
高速公路在正常运行时，行驶车速非常快，如果有行驶车辆发生故障导致停车或者有行人肆意在车道中行走，很容易造成事故的发生，因此，为了避免事故的发生，需要采取合适的方法，对行人及车辆做出判别，可以采用残余光流检测算法。之所以利用残余光流方法可以有效的解决关键问题，主要在于车辆与行人在高速公路中行驶的方式不一样，车辆在行驶时考虑自身车体架构，主要采取刚体运动，而行人在运动时采用的是非刚体运动，因此，利用这种显著差别，可以很好的解决车辆与人区分关键问题，更好的发展高速公路智能监控系统。
2、智能监控系统的电力供应关键问题
高速公路工作信息量大、时效性强，这就要求确保智能监控系统工作正常，时时处理高速路况信息，电力供应及时。为了有效解决电力问题，目前采取的两种较为实用的方法为外接长电缆进行远途供电、利用太阳能自发生电。对于电力供应，需要结合不同的情况选择不同的方案，如果高速公路段路面较为宽广，且治安措施很到位，那采取经典的外接长电缆供电就可以满足很好的要求；而如果高速公路的路基铺设电缆不好，并且距离供电站较远，那采取太阳能供电较好，在确保电力供应正常的情况下，还可以预防电缆被盗等风险。对于不同的情形，选择不同的措施，有利于解决电力供应的关键技术问题。
3、高速公路智能监控系统网络数据传输与存储关键问题
（1）为了有效的将智能监控系统中的视频数据快速传回到信息处理中心，需要利用网络传输技术。在信息传输过程中，考虑到智能监控系统安置点较为分散，需要同时将不同安置点的数据传回到中心，那就要考虑网络传输的速率以及可靠性问题，针对这种问题，可以通过采取TCP/IP网络传输技术，以IP为技术构架，采用开放式的NGN新进架构技术，通过IP的视频服务器与数据处理服务器，可以快速将各个系统视频数据同时传回到信息处理中心，及时的将视频进行分析、处理。
（2）智能系统视频数据在经过处理后，为了能够将数据保存下来，便于以后检索、调取，需要将数据保存下来。考虑到视频数据自身所需存储空间很大，况且高速公路智能视频监控需要时时检测，所需存款空间更大，因此，需要解决空间问题，确保数据信息存储可以有效的存储，可以采用物理分布式存储，利用ISCSI扩展快存技术，将大量的数据在几秒之内存储到存储介质中，并且在调取时，可以实现秒级回放，大大的提高了存储效率。
五、结束语
随着社会的快速发展，人们生活水平不断提高，车辆购置也开始增多，导致高速公路车流量显著增加，为了有效的预防事故发生，可以利用先进的技术，建设高速智能监控系统，为了实现智能化、自动化监控，需要及时对一些关键问题采取合适的技术手段加以解决，比如说对电源供应根据不同情形采取不同方式，对监控信息的传输与存储采取网络技术，而对图像处理则采取一些算法加以解决，只有这样，才可以真正的加快推进智能监控系统的发展，减少事故的发生，促进高速公路的健康持久发展。
参考文献
[1]高原.高速公路路况全程监控系统及其关键技术.技术趋势，2009 （5）
[2]刘轰.国家高速公路智能全程监控系统及关键技术分析.交通标准化，2011 （8）
[3]沈超.基于高速公路的道路监控系统.科技向导，2012 （1）
[4]邱淮.高速公路应急联动系统研究.中国交通信息产业，2006 （10）
[5]杨雷.智能化高速公路监控管理系统的软硬件结构.信息技术，2002 （2）
作者简介
关键词：斯腾伯格 三元智力 成功智力 教育实践
人类对智慧的探索亘古及今，即使在19世纪科学心理学诞生之前，虽然智慧的实体仍不可捕捉，但却无处不从人类的思维、创造以及社会的进步中体会到它的存在。哲学家们从理性的高度用思辨的方法、生理学家们从客观的角度用生理解剖的方法急诊这个问题，却始终找不到统一的答案。在哲学与生理学力求客观但仍充满疑问和模糊的解释之间，心理学担负着联系哲学和生理学的桥梁作用，既继承认识论中许多有益的观点，又汲取脑神经科学的最新进展和成果，上承下达，集思广益，同时又演变出一套独特的研究范式，对智慧的本质、可能的结构以及发展的过程和机制进行了探索。“智慧”一词应是心理学的发明（斯腾伯格语，见其代表作《超越IQ：人类智力的三元理论》）。科学心理学的诞生使得关于人类智慧本质的研究水平达到了一个前所未有的高度。
一、成功智力理论渊源
科学心理学诞生至今，有关智力的研究范式经历了两次转变。20世纪上半叶，心理计量学流派在智力研究领域占主导，该流派认为智力可以分解为元素，这些元素构成智力的结构。20世纪50年代以来，随着认知心理学的兴起与发展，信息加工的研究方法被广泛地运用于智力研究。信息加工学派认为，智力的单元应是主体根据特定种类的心理表征所进行的即时心理运算或操作。不难看出，该学派注重从具体的智力活动中动态地把握智力，无疑是对心理计量学方法的一次突破。但信息加工的研究方法与生俱来的不足决定它的研究只徘徊在智力的操作层面，不利于揭示智力的全貌。
20世纪70年代，美国耶鲁大学心理学家斯腾伯格（R.J.Sternberg）投身于智力研究领域之初，就分析了传统智力研究的优点与不足。他最早提出的智力成分理论虽然采取的是信息加工的立场，但在很多场合整合了因素分析的方法。
（一）三元智力理论
20世纪80年代中期，作为对传统智力研究的挑战，斯腾伯格在《超越IQ：人类智力的三元理论》（1985年）和《应用的智力》（1986年）两部专著中提出了著名的智力结构的三元模式。
为了说明“什么是智力？”“智力测验在多大程度上能解释一个人的工作表现和事业成功的概率？”等问题，斯腾伯格通过对职业心理学家和普通人的调查认为，人们通常理解的智力包括智力、解决问题的能力和实践智力三个方面的内容，而传统的智力测验只能测验前两种能力，对实践智力却往往无能为力。斯腾伯格认为传统智力测验所顾及的只是主体的内部世界，并且大多数未能很好地控制知识和经验因素的作用，另外，传统智力测验一般是限时测验，因过分强调速度而使测验结果很难真实地反映出受测者的智力状况。针对此类缺陷，斯腾伯格的三元智力理论注重从主体的内部世界、现实的外部世界以及联系内、外部世界的主体的经验世界这三个维度来分析智力，既是对传统智力的批判，也是对原有智力成分理论的扩充与修正。
斯腾伯格认为，人的智力是复杂而多层面的，传统的单一的智力理论不能对智力进行清晰完整地描述。三元智力理论从整体意义上对情境、经验和成分三个层面进行分析，并形成了三个亚理论──情境亚理论、经验亚理论和成分亚理论。三个亚理论结合起来能够较为公正客观地描述和解释个体之间的差异，回答“谁相对较为聪明”的问题。
三元智力理论作为斯腾伯格对“智力”探索的阶段性成果，不仅扩充与修正了传统智力成分理论，而且是对原有智力成分理论及相关智力概念的一次超越。三元智力理论的优越性有以下体现：首先，三元智力理论从主体与外部世界、内部世界及经验世界这三个方面的联系中来分析智力的本质，充分考虑情景、经验水平对智力的影响，使智力不再局限于成分。其次，三元智力理论涉及经验水平，认为经验的多寡也影响智力的测量。再次，三元智力理论为编制较理想的智力测验提供了一个较为适当的理论框架，并且可以在真实性和公平性两大层面上使传统智力测验的缺陷得到一定程度的弥补。当然，情景亚理论和经验亚理论虽提出问题，但并没有使问题得到圆满的解决，并且编制相应的测验也需经过深入的研究和探索过程。基于此类问题，斯腾伯格进行了更为深度的探索，并于十年后提出了成功智力理论，可以视为对三元智力理论的新超越。
（二）从三元智力理论到成功智力理论
作为对三元智力理论的反思与完善，1996年，斯腾伯格在其《成功智力》一书中集中阐述了成功智力理论的内容，赋予智力以新的含义。对于成功，斯腾伯格并未给出一个明确的定义，但如下观点贯穿全书：成功就意味着个体在现实生活中达成自己的目标。这里的“目标”是个体通过努力能够最终达成的人生理想，而不是遥遥无期的空中楼阁；并且“成功”也不是伟人巨匠的专属，它同样属于那些充分发挥自身潜能和智慧在现实生活中找准自己位置的平凡人。因此，成功智力能导致个体以目标为导向并采取相应的行动，是对现实生活真正起到举足轻重作用的智力。或者也可以说，若是脱离现实活动的成功来空谈智力则类似于纸上谈兵。
二、成功智力理论内涵
在斯腾伯格看来成功智力包括分析性智力、创造性智力和实践性智力，三者彼此联系成一个有机的统一体。分析性智力用来解决和判定思维成果的质量，它指的是主体“有意识地规定心理活动的方向以发现一个问题的有效的解决方法”的能力。在问题解决中，分析性智力可以帮助人们从许多种可能中作出选择或对机会进行评估。分析性智力是成功智力三要素中唯一与传统智力测验有所重叠的部分。但斯腾伯格明确指出，分析性智力并不能简单地与智商画等号，传统智力测验测量出了分析性智力的一部分，而分析性智力的领域远远超出了学校的情境，它涉及现实生活中的方方面面。
创造性智力有助于人们从一开始就发现并形成好的想法。它是一种超越已获得的知识和信息，产生出新异思想的能力。传统的智力测验中，智力与创造力很少相关，真正明确地将创造力纳入智力范畴之内的，斯腾伯格当属第一人。并且，他还认为创造力不仅仅是形成思想的能力，还是一个使智力的三个基本方面──创造性、分析性和实践性──得到均衡和运用的过程。
实践性智力指的是个体在生活中获得“经验知识”和背景信息，定义问题实质及解决问题的一种能力，它可以较好地预测个体未来的工作表现。斯腾伯格认为具有成功智力的人的显著标志就是容易获得和使用经验知识。所谓经验知识是指个体自己领会、体验得到的，而不是他人教会的或从书本上直接就能学到的知识，它不同于某种观念或抽象的理论思考，这类知识通常带有行动导向，利于个体解决问题、实现目标。斯腾伯格认为，成功智力具有“领域特殊性” ，但他经过对经验知识进行大量系统的研究之后，却发现获得这类知识的能力体现出某种“类似一般”的特性，“善于获得和运用某一方面经验知识的人，往往也善于掌握并运用其他方面的经验知识……（这样的人）确实具有一种可以推广泛化的技能”。斯腾伯格将解决实际问题的能力作为实践智力的核心，认为经验知识是成功智力的一个方面。它可以帮助人们适应周围的环境。另外，符合成功智力要求的实践性智力还应该可以帮助人们选择环境和塑造环境。
转贴于 成功智力作为一个统一的整体，只有在分析能力、选择能力和实践能力三方面协调、平衡时才最为有效。并强调在具备三方面素质的同时，要选择恰当的时机以适当的方式加以运用，才能获得成功。成功智力理论以新的框架构建出更直观、更易理解的智力结构，并正确处理了智力整体与部分之间的关系。另外，斯腾伯格将创造力纳入智力范畴虽可能因此引发诸多争议，但却无疑丰富了原有智力概念的内涵。同时斯腾伯格还相当重视实践性智力，将解决实际问题的能力归为智力，在一定程度上改变了人们对学习能力的理解，因为学习能力不只表现在学习明确的书本知识和接受他人经验的过程中，它还包括在实际生活中主动学习、领悟、体验不明确知识的能力。总而言之，如果说三元智力理论是对单一成分理论的一次“否定”，那么，作为对三元智力理论的“扬弃” ，成功智力理论就是一种“否定之否定” ，这也充分体现了智力理论的辩证发展的逻辑与历史的统一。
三、成功智力理论对教育实践的启示
（一）发展学生的成功智力，重视个性化教育
当今，“教育所关心的是整个的人，而不是作为产品的人；教育所关心的是富有创造性的生活，而不是物质生产的生活”。当今所倡导的素质教育理念的积极意义在于，创造一个适于学生成长的教育环境──“学习共同体”。“讲究公平，追求卓越” ，所有学生都享有接受优质教育的权利，即人人都能接受适于其自身需要与特点的教育，满足每一个学生的“教育需求、身体需求、社会需求、情感需求、道德需求”，形成“知识社会所需要的更高的读写能力、技术能力、终身学习的能力” ，求得每一个学生身心的和谐发展。总之，素质教育的本质就是实践赋予人性的“个性化教育”。发展成功智力是每一个人的内在需要和愿望，因而重视个性化的教育更要发展学生的成功智力，让每一个正常的学生都能成为具有成功智力的人，这一目标应当成为教育教学活动的重要向导。与传统的智力观不同，斯腾伯格认为每个正常的人都具有发展的潜力，成功智力尤其具有发展变化的可能。换言之，发展学生的成功智力不仅是必要的，也是可能的。教育作为培养人，促进人的发展的活动，理应重视发展成功智力这一教育目标。
如前所述，智力的三元理论表明智力具有情境属性、经验属性和成分属性；成功智力不仅包含分析性智力，而且还包含创造性智力和实践性智力，这三个方面构成成功智力的有机整体。因而，与传统智力观中智力的片面性、静止性和狭隘性相比，斯腾伯格提出的智力是全面的、动态的和广泛联系的。在传统的智力观指导下难以培养出和谐发展的个性化的人，而斯腾伯格的普遍联系的智力观正是实践个性化教育、培养和谐发展的人的需要。从理论与实践的关系来看，在传统的智力观等多种因素的影响下，在学校教育中全面发展的教育理想在现实中变成了德育、智育、体育、美育和劳动教育的“条块分割”；“五育并举”的口号实际上又变成了智育“一支独秀”的假象；理应是开发和培育智力的智育又往往蜕变成了单一的知识教学；这种单一的知识教学又往往被简化成死记硬背。要改变这种状况，我们认为重要的是必须超越传统的智力观，以三元智力理论和成功智力理论为依据确立发展成功智力的教育目标，注意智力培养的全面性、过程性和联系性。
（二）培养学生的批判性思维，重视解决问题的能力的提高
近年来，西方教育界越来越重视学生批判性思维能力的培养。人们将批判性思维看作是学习的一个不可分割的部分，把它与解决问题并列为思维的两大技能。人们提出，增强学生的批判性思维能力应当是学校的关键目标之一，应当把它放在教改的重要位置。批判性思维与一般性思维有所区别，它以客观性、实用性和一致性三条标准为基础。有人认为，批判性思维包括智力技能和批判精神两个组成部分。尼得勒认为批判性思维包含12种基本技能，这些技能可分为定义和明确问题、判断相关信息以及解决问题或作出结论等三个方面。尽管对批判性思维的技能构成，心理学家们众说纷纭，但批判性思维在我们的生活中非常重要，这一点勿庸置疑。
传统的学校教育重知识传授，轻思维教学；重教育结果，轻教育过程。这种教育的直接后果是：学生会“背知识” ，但不会“用知识”；会应付考试，但不会应对生活；能记住某些结论，但不能形成自己的思想观点，更不能很好地表达与表现自己；不会思考问题，更不能有效地解决问题。然而，知识经济和信息化社会的发展对劳动者的实践能力的要求越来越突出，这种教育的弊端也就越来越明显。在斯腾伯格的智力理论中，问题解决是贯穿理论的一条主线，我们认为，以问题解决为中心，实施思维教学包括批判性思维的培养，可以解除“为知识而知识”的知识教学的弊端，培养学生良好的思维能力和品质，提高解决问题的意识和能力。同时应注意教育的过程性，以提高认知能力。
（三）改变传统的学生评价观，重视复合型人才的培养
首先，应当以动态的眼光来看待学生的发展：一是必须明确智力是可以发展的，学生的智力由低水平到高水平的发展是一个过程，因而在教育评价的方式上，不能片面强调结果和终结性评价，应当更重视过程和形成性评价，在评价方法上更应注重多元评价模式；二是必须明确学生的智力活动本身就是一个信息加工过程，其中有相互联系的各个环节，因而不能人为地削减或中断其中的一些必要环节，并且应当根据学生信息加工的整个过程来评价学生的智力表现。其次，应当全面地评价学生。一是要全面评价学生的分析性智力、创造性智力和实践性智力，而不能把智育评价的内容仅仅局限在其中的一个方面（比如分析性智力甚至呆滞智力）。最后，应当以联系的观点来评价学生及其发展。一方面要注意学生个体与周围环境同时态的横向联系，另一方面还要注意学生个体发展历时态的纵向联系，包括对学生个体经验在其发展中的地位和作用的正确评价。
参考文献
[1] R.J.斯腾伯格著，俞晓琳、吴国宏译，《超越IQ──人类智力的三元理论》[M]，华东师范大学出版社2000年.
[2] R.J.斯腾伯格著，吴国宏、钱文译，《成功智力》[M]，华东师范大学出版社1999年.
[3] 联合国教科文组织国际教育发展委员会编著，《学会生存──教育世界的今天和明天》[M]，教育科学出版社1996年.