《International Journal of Management Education》：Cultivating university students’ creativity and entrepreneurship: An AI-powered scenario-based design thinking approach
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本文聚焦生成式人工智能创业课程如何有效转化为学生创业行为这一核心问题，基于三元交互决定论和技术接受模型构建CCSIB理论框架。通过对1018名重点高校学生进行混合研究，发现课程通过"创业认知→数字创业自我效能感→采纳意向"的链式中介路径驱动行为，fsQCA进一步揭示三条等效形成路径。研究为数字化时代的创业教育设计提供了理论依据和实践蓝图。
随着生成式人工智能技术在教育领域的快速渗透，专门培养学生运用GAI进行创业的课程已成为创新人才培养的重要载体。然而在这些课程蓬勃发展的背后，一个关键问题始终悬而未决：这些精心设计的教学干预，是否真能转化为学生实实在在的创业行动？现有研究往往将创业课程视为"黑箱"，既未能清晰刻画从课程学习到行为实践的完整心理传导路径，也忽略了不同因素组合可能产生的非线性效应。
为解开这个谜团，杭州师范大学中国创新创业教育研究所的黄杨杰团队开展了一项突破性研究。他们巧妙整合社会认知理论的三元交互决定论和技术接受模型，构建了全新的"课程-认知-自我效能感-意向-行为"理论框架。通过对1018名来自中国重点高校、具有GAI创业课程学习经历的学生进行大规模问卷调查，研究团队采用偏最小二乘结构方程模型和模糊集定性比较分析相结合的混合研究方法，揭示了GAI创业课程影响学生行为的内在机制。
研究发现了一个令人惊讶的现象：虽然课程对创业认知和采纳意向具有显著促进作用，但对数字创业自我效能感的直接增强效果却十分有限。这表明，当学生首次接触GAI技术的真实复杂性时，可能会经历"信心冲击"。然而，课程通过培育GAI创业认知这一坚实基础，间接为自我效能感的建立铺平了道路，最终形成"认知→效能感→意向"的关键传导路径。
研究采用PLS-SEM验证理论模型的线性关系，利用fsQCA探索导致高创业行为的多重并发因果条件。样本来自中国重点高校的1018名已完成GAI创业课程的学生，通过多阶段严谨程序开发测量工具，并控制共同方法偏差和多重共线性问题。
测量模型检验显示，所有构念具有良好的信度和效度。复合信度值在0.842-0.959之间，平均方差抽取量在0.640-0.864之间，异质-单质比值均低于0.90，证实了测量模型的可靠性。
结构模型分析结果表明，GAI创业课程对创业认知具有显著正向影响，路径系数为0.368；对数字创业自我效能感的直接效应较弱，路径系数为0.071；对采纳意向的影响最为突出，路径系数达0.816。创业认知对效能感的影响系数为0.633，效能感对采纳意向的影响为0.073。三个中介变量对创业行为均具有显著正向预测作用。
fsQCA识别出三条导致高创业行为的等效路径：课程-认知协同路径显示高质量课程与高认知结合可直接促进行为；认知-效能感协同路径表明高认知与高效能感组合是内在驱动的重要途径；认知-意向协同路径强调技术认知支撑下的意向才能有效转化行为。同时，分析发现导致低行为的两条路径：认知与效能感双重缺失路径，以及缺乏课程参与、认知和意向的脱离路径。
研究结论表明，GAI创业课程通过"创业认知→数字创业自我效能感→创业采纳意向"的链式中介机制显著促进创业行为。这一发现挑战了技术接受模型的简约假设，证明其核心构念是在教育环境中通过认知过程内生形成的。同时研究为三元交互决定论提供了可检验的微观基础模型，阐明了环境、个人和行为要素的互动机制。
实践层面，研究建议高校管理者应构建完整的创业生态系统，课程设计者需采用基于认知建立和效能感激活的两阶段教学设计，教师则应从知识传授者转变为信心教练。特别需要注意的是，必须在促进创新与维护学术诚信间取得平衡，通过设计强调批判性思维的评估方式，培养学生的伦理意识。
该研究的创新之处在于揭示了创业教育在高科技环境中的双重作用：课程是建立认知基础不可或缺的途径，但其对信心的直接提升作用有限，自信的真正建立需要以扎实的认知为前提。这一发现为数字化时代的创业教育提供了重要的理论指导和实践启示，指出应该将GAI视为增强人类能力的催化剂，而非简单的自动化工具，从而培养既精通技术又具有批判性思维和伦理责任的新一代创业者。
