将生成式人工智能（GenAI）工具（如ChatGPT）整合到当代教育环境中所产生的影响已在管理教育文献中得到探讨，这些研究考察了它们对学生学习活动和学术成果的影响（Ratten & Jones, 2023; Q. Wu et al., 2026）。具体而言，GenAI工具的整合有可能改变教学实践。它能够提供个性化的学习支持（Yu et al., 2026），并通过智能内容创作和模拟工具提高课程相关性（Xu & Babaian, 2021）。此外，通过提供个性化反馈和自适应课程材料，GenAI可以增强学术体验（Adams et al., 2024）。这种个性化的支持使学生能够更好地参与学习，提高理解力，并提升整体学术表现（Kim et al., 2025）。
关于GenAI在管理教育中的实证研究主要集中在学术表现上，而忽视了其培养创造力这一关键学习成果的潜力（Chang et al., 2026）。这一忽视是重要的，因为创造力被认为是现代学习框架中的基础能力，也是商业管理和技术应用课程中的重要目标（Chang et al., 2026）。在这些领域，学生不仅需要掌握理论知识和技术工具，还需要创新性地应用它们来解决复杂问题。因此，GenAI不仅仅是为了提高效率，更是为了积极提升他们的创造性思维能力（Gupta et al., 2024）。
本研究旨在通过提供基于学习的视角来推进GenAI在管理教育中的应用研究，认识到学生创造力是GenAI的重要学习成果。我们将这一观点建立在认知负荷理论（Sweller, 2010）的基础上，该理论是与创造性过程相关的认知框架。认知负荷理论将人类认知视为一个自然的信息处理系统，用于获取、识别和重组信息以支持学习（Sweller, 2003）。这一框架对于理解创造力至关重要，因为创造性行为本身就是一个要求较高的认知过程（Hernandez Sibo et al., 2024）。具体来说，创造力涉及通过发散性思维产生新颖结果的非常规方式。新来的刺激和想法首先需要被注意、编码，并在工作记忆中处理，然后才能被吸收进长期记忆中的稳定知识结构（Paas et al., 2010）。这带来了一个特定的认知挑战：在这些发散性过程中，信息的管理受到工作记忆固有限容量的限制。同时，它依赖于从长期记忆中高效转移和重组组织好的信息（例如概念、先前知识）（Hernandez Sibo et al., 2024）。因此，创造力是一个受认知负荷原则支配的复杂认知操作（Sweller, 2009）。
基于认知负荷理论（Sweller, 2010），我们研究了认知灵活性作为GenAI使用促进学生创造力的关键机制。在管理教育的背景下，认知灵活性被定义为在不同心理状态、任务或策略之间切换的能力，以适应不断变化的环境（Martin & Rubin, 1995）。这种能力培养了学生在动态和不确定的商业学习环境中探索、集中注意力和坚持下去的意愿（Mariam et al., 2023）。作为存储和访问大量信息的系统，GenAI提供了独特的学习机会，使学生能够通过AI生成的内容扩展他们的知识基础（Paul et al., 2022）。这种不断涌入的新信息和视角挑战了现有的认知模式，使学生能够进行更具策略性和更高层次的思考（Zhao et al., 2025）。通过这一过程，学生更加专注于成长和成就，从而激励他们综合不同观点来构建知识。因此，GenAI促进了学生必要的认知灵活性，从而增强了创造力。
认知负荷理论和更广泛的学习文献（Shao et al., 2024）的一个重要组成部分是，学习不会在接收到信息时自动发生。相反，当个体积极有效地参与关键认知过程时，学习才会得到促进，从而优化他们对认知负荷的管理（Baldwin & Ford, 1988; Moreno, 2010; Plass & Kalyuga, 2019; Salas et al., 2012）。重要的是，在由AI驱动的学习环境中，具有高学习目标导向的学生可能会欣赏AI平台提供的个性化学习路径、自适应评估和实时反馈，因为这些特点符合他们对持续改进和掌握的渴望（Wang, 2025, Wang, 2025, Wang et al., 2025）。他们更有可能将与GenAI工具互动时遇到的挑战视为成长的机会，而不是障碍（Liu, 2024）。这种思维方式将他们的认知资源导向持续的学习活动，帮助他们理解不同的观点，并使他们能够有效应对变化的情况，从而增强认知灵活性。因此，我们认为学习目标导向可以加强GenAI使用对认知灵活性的积极影响。图1展示了我们的概念模型。
本研究对GenAI在管理教育中的应用研究做出了几项贡献。首先，尽管越来越多的人对将GenAI整合到教学、学习和机构运营中感兴趣，但关于其对学生创造力具体影响的研究仍然有限（Chang et al., 2026; Rajan & Niranjan, 2025）。我们的研究通过基于学习的视角利用认知负荷理论，将GenAI概念化为一个能够提供个性化学习支持的认知伙伴，从而填补了这一空白。这种伙伴关系提升了学生的认知灵活性，进而增强了他们的创造力。因此，我们扩展了关于GenAI阻碍学生获取关键就业技能的文献（Gupta et al., 2024），并对其教育作用提供了平衡的、积极的论述。此外，我们超越了仅关注学术表现的研究（Gao et al., 2024），将创造力作为管理教育中的核心学习成果进行了探讨。
其次，我们的研究通过应用认知负荷理论来扩展管理教育文献，以理解GenAI使用的影响。学者们已经广泛研究了技术整合对学生表现成果的影响，使用了诸如自我决定理论（Gao et al., 2024）、认知资源框架（Chang et al., 2026）和社会认知理论（Shahzad et al., 2025）等理论。然而，这些文献流并未强调只有当学习者积极使用工作记忆来管理新信息并将其与先前知识整合时，才会发生深度学习或有效的认知处理（Mayer et al., 2001）。理解这种认知处理对于评估技术使用对个人学习成果的影响至关重要（Haryana et al., 2022）。我们的研究通过展示这一学习过程如何增强创造力，为在教育环境中培养创造力开辟了新的途径。
第三，我们的研究回应了最近关于明确GenAI何时以及对谁有效的呼吁（Y.-Y. Wang, 2025），指出了促进GenAI增强创造力的学习目标导向。虽然学习目标导向在创业教育文献中受到了关注（Lin et al., 2023; Liu, 2024），但其在GenAI使用背景下的作用仍研究不足。我们通过采用基于学习的视角来研究学习目标导向作为通过认知灵活性增强从GenAI使用到创造力的路径的调节因素，从而扩展了之前的研究，这些研究将这种导向视为直接塑造意图和结果的自我激励信念，如学术自我效能（Lu et al., 2022）或自我设定的目标难度（Taing et al., 2013）。
