智慧问题解决能力的结构与测量

傅绪荣 汪凤炎 魏新东

（1 南京晓庄学院心理健康研究院，南京市未成年人心理健康研究院， 南京 210013； 2 南京师范大学心理学院， 南京 210097）

1 引言

经过40 多年发展， 智慧心理学渐成研究热点，其中智慧的定义和测量一直是学界关注的重要问题（Glück， 2017）。 到目前为止，学界未形成对智慧的统 一 定 义 （Baltes ＆ Staudinger， 2000； Ardelt，2016； Webster， Weststrate， Ferrari， Munroe， ＆Pierce， 2017； Grossmann， 2017），但主流定义都隐含德才一体方是智慧的思想 （陈浩彬， 汪凤炎，2013）。对于智慧的测量，目前流行两种做法。一种是建立智慧结构的理论框架，编制标准化的自陈量表，一次性测量个体在日常生活中多大程度上展现具有智慧色彩的综合心理素质，这被称为自陈量表法，如三维智慧量表 （three-dimensional wisdom scale，3D-WS）（Ardelt， 2003），智慧自我评估量表（selfassessed wisdom scale， SAWS） （Webster， 2007），整合智慧量表 （integrative wisdom scale， IWS）（傅绪荣， 汪凤炎， 2020）。另一种方法是让个体出声报告其问题解决过程，根据一定的评分标准，由专家对其思维过程和结果进行评定， 这被称为表现法（Baltes ＆ Staudinger， 1990； Grossmann， 2017）。实际上， 两种测量方法的差异根源于智慧的研究取向不同： 采用自陈量表法的研究大多认为智慧是具有跨情境和跨时间稳定性的人格特质， 可称之为智慧人格研究取向 （Ardelt， 2003； Webster， 2007；Glück， 2017）； 而采用表现法的研究者往往认为智慧是一种专家知识及个体运用知识解决现实问题的能力， 可称之为智慧能力研究取向 （Baltes ＆Staudinger， 2000； Sternberg， 1998； Grossmann，2017； Glück， 2017）。相比于智慧人格研究，智慧能力研究更重视个体的思维过程 （Kuzzmann ＆Baltes， 2005）。 此外，虽然自陈量表施测方便，但因易产生测量误差而广受诟病（Brienza， Fung， Santos， Bobocel， ＆ Grossmann， 2017； Glück et al，2013； Staudinger ＆ Glück， 2011）。 表现法测试程序繁琐复杂，耗时费力，然而测量的准确性似乎更高（Kuzzmann ＆ Baltes， 2005； Brienza et al.，2017）。因此，本文从智慧能力研究取向出发，尝试采用表现法测量个体的智慧问题解决能力。

在智慧能力研究中， 柏林智慧模式的开创性研究发挥着奠基性作用 （Baltes ＆ Staudinger， 2000；Mickler ＆ Staudinger， 2008； Glück， 2017）。 柏林智慧模式的研究者认为， 智慧是个体在解决重要的人生意义和行为问题时展露的专家知识和卓越判断力， 他们采用表现法这种典型的能力测验形式测量智慧相关知识（wisdom related knowledge），具体包括：程序性知识、陈述性知识、价值观相对性、毕生发展的情境知识、对不确定性的认识和管理（Baltes ＆Staudinger， 2000）。 知识是智慧展现的基本条件之一，从这个角度说，柏林智慧模式着力测量智慧相关知识有其合理的一面， 但拥有渊博的知识并不等于拥有智慧， 运用知识解决现实问题也许对智慧更重要， 即智慧问题解决能力可能才是智慧更关键的特征（汪凤炎， 郑红， 2014， pp.197-202）。 如 Sternberg（1998， 2013）认为智慧是个体在正向价值观的指导下，运用智力、知识和创造力，对冲突各方的利益、长期和短期利益以及对适应、选择和改变环境等进行平衡的能力， 最终获得整体利益。 Sternberg（2001）采用表现法，测量个体解决人际冲突问题的能力，评分标准为七项：试图获得整体利益、对各方利益的平衡、兼顾长期和短期的利益、解释适应、选择和改造环境的理由、思考价值观的运用、问题解决过程的总体质量、问题解决方案的总体质量。 Yang（2017）提出了智慧的历程观，认为个体的智慧表现在认知整合、实际行动和良好效果的整个过程中，是整合不同视角和相互冲突的观念，解决问题，化解冲突，维持和谐的过程。 然而，目前并未出现以智慧的历程观为基础采用表现法测量智慧能力的测量工具。 Grossmann（2017）也认为知识不是智慧的核心，智慧是具有亲社会性的实用性推理能力（pragmatic reasoning competence） 或智慧推理能力 （wise reasoning ability），个体预测社会冲突事件发展进程时表现如下智慧特征：理智谦逊、宏观的视角、对事态变化保持敏感、 对冲突各方观点的整合。 虽然Grossmann，Varnum，Kitayama 和 Nisbett（2013）主要测量个体的智慧推理能力， 但有意将问题解决能力作为评价的指标之一，如要求个体“寻找化解冲突的方案”。 Brienza 等（2017）根据智慧推理模式编制的情境智慧推理量表也包括寻找冲突解决方案这一维度，如测试题：“认识到解决这个冲突很重要。 ”然而可惜的是， 他们没有将解决方案的质量作为评价智慧 的 主 要 指 标 之 一 。 最 近 ，Hu，Ferrari，Wang 和Woodruff（2017）开创表现法测量中国人智慧的研究范式， 他们使用与柏林智慧模式类似的人生规划材料，测量个体为对方提出智慧建议的能力，并用中国人内隐智慧概念中的维度进行评分，如认知投入、实践投入、社会投入、精神超脱、积极心态等。 事实上，智慧的建议能力体现了为他人解决问题提供建议的过程， 这说明智慧建议能力和智慧问题解决能力存在密切的联系（Yang， 2008）。

综上可知，虽然在智慧能力研究中，智慧问题解决能力受到不同程度的重视， 但到目前为止学界并未对智慧问题解决能力进行明确的定义和全面而直接的测量。本文在智慧的德才一体的指导下，尝试提出智慧问题解决能力的定义和结构。

1.1 智慧问题解决能力的定义和结构

智慧的德才一体理论认为， 智慧是个体在其智力与知识的基础上， 经由经验与练习习得的一种德才一体的综合心理素质。 个体一旦拥有这种综合心理素质，就能睿智、豁达地看待人生与展现人生，洞察生活中形形色色的人与事； 当身处某种复杂问题情境时， 就能在其良心的引导下或善良动机的激发下， 及时运用其聪明才智去正确认知和理解所面临的复杂问题，进而采用正确、新颖（常常能给人灵活与巧妙的印象） 且合乎伦理道德规范的手段或方法高效率地解决问题， 并保证其行动结果不但不会损害他人和社会的正当权益， 还能长久地增进他人和社会或自己、他人和社会的福祉（汪凤炎， 傅绪荣，2017）。 因此，可将智慧问题解决能力界定为个体解决复杂现实问题的过程和结果展现出“德才一体”的心理特征。 参考 Sternberg（2001， p.241； 2013）的观点和做法， 可从智慧思维和智慧方案两个方面把握智慧问题解决能力的特点。 智慧思维是问题解决的思维过程，动态地体现了智慧问题解决能力的特点。出声报告法是测量智慧思维的重要方式， 该方法使个体的思维过程外化， 研究者据此可判断出智慧者在解决问题过程中的思维特征。 智慧方案指问题解决方案的智慧特征，是个体思维活动的产物，研究者借此可从静态层面把握智慧的特点。 根据智慧的德才一体理论提出的智慧结构观 （汪凤炎， 郑红，2014， p.195）可制定评价智慧问题解决能力的 6 个标准：善意、创造性、不确定性、多方思考、仁爱、洞察力，前两者用于评价智慧方案，后四者用于评价智慧思维过程。

善意指智慧方案在动机和效果上不但不会损害他人或社会的正当权益， 还能长久地增进他人或社会的福祉（汪凤炎， 郑红， 2014， p.195）。 创造性指智慧方案兼具新颖和实用的特点 （汪凤炎， 郑红，2014， p.189）。 将创造性作为评价智慧方案的指标，不是说智慧方案一定需要创造性， 如果常规方案能较好地兼顾各方利益， 也能在一定程度上体现个体的智慧。 强调创造性作为评价智慧方案的指标是因为：一方面，普通人受思维定式的影响，有时难以找到复杂现实问题的解决方案， 具有创造性的人能突破常规思维的束缚，灵活巧妙地化解眼前的难题；另一方面，通过凸显创造性可将智慧与良好记忆、知识的熟练运用区分开来 （汪凤炎， 郑红， 2014， p.203）。 不确定性指个体对问题情境的模糊性有所认识，知道解决方案的结果具有不可预测性，以及认识到自我的局限性， 也包括对情境和事态的发展变化有敏感的认识。 不确定性是良好思维方式的另一种表现，主要指辩证思维。多方思考指从冲突各方的角度思考问题，以及兼顾长期和短期的视角（汪凤炎，傅绪荣， 2017）。现实问题往往包括两方乃至多方利益的冲突，只考虑单方面的利益，有可能激化矛盾，只有兼顾各方的视角，才能有效地化解冲突（Sternberg， 2013； Grossmann， 2017）。 多方思考也体现了善， 但与方案的良好结果不同在于前者是就问题解决的思维过程而言。仁爱指站在他人的立场上，展现出接纳、包容、友爱和宽容他人的态度（汪凤炎，郑红， 2014， p.195）， 但与方案的良好结果不同在于， 仁爱主要指个体看待和提出智慧方案的过程中是否展现善而非智慧方案本身是否体现善。 与多方思考的不同在于，仁爱更关注善的情感层面。洞察力指个体愿意深入地思考问题，透过表面现象，分析问题情境信息、人物的内心活动、人物内心与外在环境或处境的交互作用对个体行为的影响， 精确地评估形势并能得出合理的推论。从六个标准的内涵看，智慧问题解决能力是良好品德和聪明才智整合而成的综合心理素质的反映（汪凤炎， 郑红， 2015）。仁爱、多方思考和方案的善意主要是良好品德的体现，创造性、不确定性和洞察力主要属于聪明才智的范畴。

1.2 智慧问题解决能力的测量

测量方法和材料。 表现法是目前智慧能力研究取向测量智慧的主要方式之一 （傅绪荣， 汪凤炎，陈浩彬， 2019）。 冲突情境涉及各种利益的平衡，是测量智慧问题解决能力较为理想的材料（Sternberg，2001； Thomas ＆ Kunzmann， 2013； Grossmann，2017）。 如 Weststrate，Ferrari，Fournier 和 McLean（2018）发现，人们往往认为人际关系事件（如人际冲突）能促进智慧发展，因而选择人际冲突情境作为测试材料。同时借鉴Grossmann 等（2013）的一些做法，如采用3 点计分，故事情境包含更多的背景信息，适当减少评分者人数等。

测量工具的结构效度。第一，柏林智慧模式和智慧问题解决都属于智慧能力取向， 因此预测两者呈显著的中等及以上正相关。第二，幸福感往往被认为与智慧有关， 可预测智慧问题解决与幸福感存在一定的关系（Law ＆ Staudinger， 2017）。 相比于普通人，智慧者更可能在自我成长、追寻人生意义和帮助他人中获得幸福，即获得心理幸福感（Kunzmann ＆Baltes， 2003； Webster， Westerhof， ＆ Bohlmeijer，2012）。 实证研究也发现智慧与心理幸福感（自我实现幸福感）正相关（傅绪荣， 魏新东， 王予灵， 汪凤炎， 2019），因此预测智慧问题解决能力与心理幸福感呈现显著的正相关。相比于心理幸福感，主观幸福感测量指标（如生活满意度）没有区分智慧高低者的价值观差异（Diener ＆ Suh， 1998），即高智慧者和低智慧者可能基于不同的价值观对生活感到满意或不满意， 因此预测智慧问题解决能力与生活满意度不相关。第三，智慧人格与智慧能力秉持不同的研究取向且采用了不同的测量方式， 以往研究也发现两者的正相关不高（0.2 左右）（Glück， 2017）。 因此预测智慧问题解决能力与智慧人格存在较低的正相关。

总之，本文旨在以智慧的德才一体理论为指导，开发从智慧思维和智慧方案两个方面测量智慧问题解决能力的研究工具。 具体来说：（1）检验智慧问题解决能力测量工具的评分者信度和内部一致性信度；（2） 计算智慧问题解决能力与柏林智慧模式，3D-WS，SAWS、IWS 以及幸福感的关系， 初步考察该测量工具的结构效度。

2 方法

2.1 被试

通过网络和张贴广告的方式， 招募到来自某地区六所高校共80 名大学生被试，2 人中途退出，最终样本为78 人。其中男生36 人，女生42 人；本科生37 人，研究生 41 人；文史类 39 人，理工类 39 人。 年龄在18～27 岁之间，平均年龄22 岁。 所有被试均不知道研究主题、目的和假设，完成整个实验后获得一定报酬。

2.2 程序与材料

实验前一天，被试在问卷星上填写SAWS 和IWS。在实验室中，先施测柏林智慧模式，约20 分钟。休息5 分钟后，施测智慧问题解决能力，约40～50 分钟，中间不休息。整个测试过程都进行录音。实验结束第二天，施测3D-WS。三个月后，被试在问卷星上填写心理幸福感量表和一般生活满意度量表。

2.2.1 施测智慧问题解决能力

（1）筛选、改编材料。 筛选材料的标准：第一，须为人际冲突情境；第二，经过改编后符合当前的时代性和现实性；第三，尽可能不为大众熟知。 改编材料的标准：第一，保持故事情境的完整性；第二，将故事中表征原型人物的相关信息做模糊化处理；第三，在适度增加背景信息的情况下， 将故事的字数控制在300 字以内，以减轻被试加工信息的负担。 事先选择30 名大学生，通过试测，逐步修改材料，以便满足可理解性、时代性、不熟悉、有冲突、背景信息充分等条件。 为增加测量信度，测试材料为三则，分别为酒具情境、香水情境和助人情境，字数在158～230 个汉字之间。

（2）测量程序。 将三则材料分别印在三张A4 纸上，每一则材料附三个相同的问题：“您如何看待这件事情？ 为什么？ ”“请您替 XX 想个解决办法。 请尽可能多提出解决方案， 然后从中挑选一个您最满意的，回答为什么这个最满意和解答该问题时，您是如何考虑的？”一名主试和一名被试坐在安静的实验室中。测试前，由主试讲解测试要求，正式测试时每次随机呈现一个故事情境。 如果被试知道故事原型，则要求其重新思考如何解决该问题。研究发现只有酒具情境有3 人报告见过，其他两个情境均未报告见过。 如果被试报告未见过故事原型，那么主试宣读并讲解这个情境，确保被试能正确理解。每个情境给10 分钟的思考时间，被试自行回答上述三个问题，答题时间不限，思考时被试可用纸和笔记录要点。 需要注意的是，主试可适当鼓励被试尽可能深入地思考，但不能引导被试作答。 由于出声报告思维过程有可能降低答题质量，我们未要求被试在思考时报告其思维活动，而是在提出解决方案后，反思其思维过程。

2.2.2 施测柏林智慧模式

测试材料：“当回顾以前的生活时， 人们会发现他们并没有实现自己曾经制定的目标和计划。 您觉得他们会怎么想和怎么做？”由于柏林智慧模式倾向于从一般角度测量智慧， 因而测试时要求被试从一般角度进行思考。 将材料打印在A4 纸上交给被试，测试流程遵照 Staudinger，Smith 和 Baltes （1994）编制的测试手册进行。 给被试10 分钟的思考时间，做答时间不限，思考时被试可用纸和笔记录要点。张卫东（2006）与 Hu 等（2017）采用柏林智慧模式分别在上海成人和浙江大学生群体中施测， 发现其具有良好的信度和效度。

2.2.3 自陈量表

（1）Ardelt（2003）编制的 3D-WS 测量认知、反省和情感三个维度。将反向计分题的得分反转，然后计算每个维度的得分为对应题目的平均分， 被试智慧得分为三个维度的平均分 （α总量表＝0.77）。 （2）Webster（2007）编制的 SAWS 测量重要人生经验、反省与回顾、情绪调节、开放性和幽默等五个维度。 每个维度的得分为对应题目加总分， 被试的智慧得分为五个维度的加总分（α总量表＝0.90）。 （3）傅绪荣和汪凤炎（2019）编制的IWS 为良好品德和聪明才智二维结构。将反向计分题反转，计算每个维度的得分为对应题目的平均分， 被试的智慧得分为九个维度的平均分（α总量表＝0.86）。（4）Cheng 和 Chan（2005）修订的心理幸福感量表包括六个维度，分别测量自主性、自我接纳、环境控制、人生目标、个人成长、良好的人际关系，每个维度14 题。将反向计分题的得分反转，然后计算每个维度的得分为对应题目加总分， 被试的心理幸福感分数为六个维度的加总分 （α总量表＝0.84）。（5）采用 Leung 和 Leung（1992）修订的生活满意度量表。 被试的生活满意度得分为五个题目的加总分（α总量表＝0.81）。

2.3 转录与评分

为避免被试的声音特征对评分造成不良影响，增加评分的客观性，将录音全部转录为文本，校对文字错误。

2.3.1 柏林智慧模式的评分

招募10 名心理学研究生作为评分者，其中男生和女生各 5 名， 年龄在 22～27 岁之间， 平均年龄25.5 岁。 将柏林智慧模式使用的评分手册翻译成中文，按照其程序进行评分。

2.3.2 智慧问题解决模式的评分

招募4 名心理学研究生作为评分者，其中男性和女性各2 名，年龄在24～28 岁之间，平均年龄26 岁。为降低疲劳度、简化程序和减少评分指标之间的相互干扰，选择两组评分者，每组两人，一组评定智慧方案，另一组评定智慧思维，所有评分者独自评分。智慧方案得分为最满意方案的得分。 事先讲解评分标准，然后练习评分，在达到较高一致性后（r＞0.9），开始正式评分。评分材料不含性别、年龄、专业和年级等人口学信息，顺序随机排列，评分量尺为3 点计分，1 分表示与评分标准相似性非常低，3 分为与评分标准相似性非常高，评分举例见表1。 对分歧较大的材料，经评分者和研究者讨论，给出最终分数。

表1 评分指标得分举例

3 结果

3.1 测量信度及描述性统计

柏林智慧模式的做答字数为300～2593 个汉字（M＝996.29，SD＝442.08）， 评分者信度的 Cronbach’s α 在 0.79 到 0.88 之间。 将两名评分者在某个指标上的分数加以平均，作为该指标的得分。 5 个指标的内部一致性信度良好，Cronbach’s α 为 0.81。 计算 5 个测量指标的均分作为柏林智慧模式的得分（见表2）。

人际冲突情境的做答字数： 酒具情境为394～2567 个汉字 （M＝989.58，SD＝457.42）， 香水情境为354～2250 个汉字（M＝956.67，SD＝419.28），助人情境为 412～2050 个汉字（M＝945.22，SD＝347.94）。 三个情境的平均做答字数不存在显著差异（F（2，231）＝0.25，p＞0.05）。 智慧问题解决能力的评分者信度Kappa＝0.63～0.79。 将两名评分者在某个指标上的分数加以平均，作为该指标的得分。智慧问题解决能力测量指标的内部一致性良好，Cronbach’s α 为 0.86。为简化统计程序，将6 个指标的分数加以平均，得到德才一体智慧问题解决能力总分（见表2）。 要求其中60 名被试在7 点量尺上自评材料的难度，结果发现酒具、 香水和助人情境的难度均分分别为4.43，4.58 和 3.12，差 异显著 ［F（2，177）＝18.22，p＜0.001］，事后比较发现，酒具和香水情境的难度没有差异，助人材料难度显著低于前两者。

表2 各变量的描述性统计结果

3.2 智慧问题解决能力与柏林智慧模式的关系

计算智慧问题解决与柏林智慧模式得分的皮尔逊相关系数，发现两者达到中等正相关（r＝0.44，p＝0.002）， 大部分测量指标的相关系数也达到显著性水平（见表 3）。

表3 智慧问题解决能力与柏林智慧模式的关系

3.3 智慧人格与智慧能力的关系

由表4 可知，柏林智慧模式与SAWS 和3D-WS的相关更高，但未达到显著性水平（分别为r＝0.14，p＞0.05；r＝0.11，p＞0.05）， 与 IWS 的相关非常低且不显著（r＝0.06，p＞0.05）。 智慧问题解决能力与 IWS 的相关更高， 但同样未达到显著性水平 （r＝0.13，p＞0.05），与 SAWS 和 3D-WS 相关非常低且不显著（r＝0.01，p＞0.05；r＝0.08，p＞0.05）。 另外，SAWS 中的情绪调节分量表与柏林智慧模式正相关显著（r＝0.24，p＝0.034）。在 IWS 分量表中，只有反省思维分量表与智慧问题解决能力正相关显著（r＝0.27，p＝0.018）。

表4 智慧人格与智慧能力的关系

3.4 智慧问题解决能力与幸福感的关系

与预期相符， 智慧问题解决能力与一般生活满意度的相关没有达到显著性水平 （r＝0.09，p＞0.05），但与心理幸福感呈显著的正相关（r＝0.26，p＝0.023）。

4 讨论

4.1 智慧问题解决能力测量的信度

选择两组评分者，一组评定智慧方案，另一组评定智慧思维过程，这不同于Grossmann 等（2013）选择一组评分者评定所有测量指标的做法， 也不同于柏林智慧模式采用每组两人只评定一个标准的做法。 采用折中方式，既减小评分指标的相互干扰，也适当降低培训时间和精力的消耗， 结果发现这种评分方式也取得了较好的评分者信度。另外，六个评分标准的 Cronbach’s α 系数为 0.86，说明六个测量指标具有良好的内部一致性。

4.2 智慧问题解决能力与柏林智慧模式的关系

智慧问题解决能力与柏林智慧模式达到中等正相关， 且大部分测量指标的正相关都达到显著性水平。一方面，两者正相关可能是由于两者都采用表现法测量智慧。相比于自陈量表，表现法减弱了被试对自我表现的夸大、隐瞒和不正确的自我认知（Brienza et al.， 2017）。 同时，表现法能够更有效地测量智慧中的智力、 知识和创造性等需要认知操作的成分（Kuzzmann ＆ Baltes， 2005）。 然而柏林智慧模式的测量程序较为复杂和繁琐，且生态效度不高（Bangen et al.， 2013）。 有研究对此做了一些改变，如将 7 点评分简化为3 点评分， 增加问题情景的背景信息等（Grossmann et al.， 2013）。 本研究继承这些优势，但不限于此。 柏林模式重视对知识的测量，Grossmann（2017）将知识排除在智慧测量之外，认为推理能力才是智慧的关键。 然而他们未直接测量智慧问题解决能力，这正是本研究的切入点。 另一方面，柏林智慧模式和本研究对智慧的认识有一定的关系，如陈述性知识和程序性知识作为智慧问题解决能力的基础发挥作用，价值观相对性与仁爱和多方思考，对不确定性的认识和管理与不确定和洞察力等存在一定的关系。

4.3 智慧人格与智慧能力的关系

柏林智慧模式、SAWS 和3D-WS 均是在西方学者提出的理论基础上编制的测量工具， 本研究发现柏林智慧模式与SAWS 和3D-WS 具有更高的正相关，分别达到 0.14 和 0.11，但未达到显著性水平。 以往研究发现它们之间具有显著性正相关， 但相关系数不高（0.2 左右），本研究与国外的研究结果较为接近（Glück et al.， 2013； Brienza et al.， 2017）。 智慧问题解决能力和IWS 的理论基础为智慧的德才一体理论，本研究发现两者具有更高的正相关，但同样未达到显著性水平。 柏林智慧模式和智慧问题解决模式同属智慧能力研究取向，SAWS、3D-WS 和IWS 主要测量智慧人格， 这似乎说明智慧人格和智慧能力可能具有较大的差异（Glück， 2017）。 如 Hu（2016）在中国浙江大学生中采用3D-WS 和柏林智慧模式与中国大陆智慧模式（the Mainland Chinese wisdom paradigm） 分别测量智慧人格和智慧能力，同样发现两者之间没有达到显著性正相关。 然而要想弄清楚智慧人格和智慧能力的关系， 还要考虑两种测量范式和智慧类型的差异。一方面，两种测量法的测量准确性不同。 当使用自陈量表法测量积极心理品质时，一般人会夸大自己的表现，智慧水平较高的人倾向于进行自我批判， 因此高智慧者在自陈式量表中的得分可能比一般人更低 （Glück et al.，2013）。 另一方面，两种测量范式测量的智慧类型不同。表现法往往采用虚拟情景，由被试从旁观者的角度解决问题时表现出来的智慧， 有研究者将其称为一般智慧； 另一种是个体在解决自己遇到的问题时展现的智慧， 这被称为个人智慧 （Staudinger ＆Glück， 2011），往往由自陈量表测量（Ardelt， 2003；Webster， 2007）。 如果两种方法测量了不同智慧类型， 那么两种测量方法的关系就归属于两种智慧类型的关系问题。人们在解决自己面临的问题时，更不容易展现智慧，而帮助他人解决问题时，更易展现智慧 （Mickler ＆ Staudinger， 2008； Grossmann ＆Kross， 2014； Sternberg， 2013）。 Sternberg（2013）认为个人智慧比一般智慧的内涵更丰富， 前者要求个体有将抽象原理和原则以符合伦理道德的形式应用于自身的态度，而这种态度是人们更难达到的。

4.4 智慧问题解决能力与幸福感的关系

幸福感一直被视为智慧测量工具的重要效标（Law ＆ Staudinger， 2016）。 基于不同哲学基础，学界存在两种研究取向： 享乐主义幸福感 （主观幸福感）和自我实现幸福感（心理幸福感）（Ryan ＆ Deci， 2001）。 智慧与心理幸福感的正相关得到了学界的普遍认同 （Ardelt， 2003； Kunzmann ＆ Baltes，2003； Webster et al.， 2012）。本研究也发现智慧问题解决与心理幸福感显著正相关，支持这一观点。智慧与主观幸福感的关系存在争论： 一种观点认为两者 几 乎 没 有 关 系 （Kunzmann ＆ Baltes， 2003；Mickler ＆ Staudinger， 2008； Weststrate ＆ Glück，2017），另一种观点认为两者正相关（Ardelt， 2016；Bergsma ＆ Ardelt， 2012）。 本研究发现智慧问题解决与生活满意度的正相关没有达到显著性水平，支持上述第一种观点。与心理幸福感不同，生活满意度概念不包含明确的价值偏向， 如追求个人享乐价值的人和追求贡献于社会的人都可能对生活感到满意。相比于普通人，智慧者具有卓越的聪明才智和良好的道德品质，使他们对人生的认识更加深刻，追求自我成长、 帮助他人和做出社会贡献的动机更加强烈。因此，智慧者的幸福感更可能来自对高尚的人生意义的追求、自我成长的需要、社会价值和潜能的实现以及精神的超脱和逍遥， 而不是物质和个人的感官 享 受 （Kunzmann ＆ Baltes， 2003； Webster et al.， 2012； 傅绪荣等， 2019）。

4.5 贡献、不足与展望

本文主要的贡献是， 在智慧的德才一体理论的指导下，提出智慧问题解决能力的概念和测量指标，拓展了智慧测量的范围。本文的不足主要体现在：第一，该测量工具不能测量智慧发展水平。通过智慧发展水平测验可判断个体的智慧到底处于哪个阶段，与其他人相比，他或她的智慧发展水平是高还是低。当前几乎所有智慧测量工具都无法测量智慧发展水平。 测量智慧发展水平可选择高中低不同难度和复杂度的问题，被试依次解决这些问题。如果被试只能解决低难度和复杂度的问题， 那么他们就处于智慧的初级发展水平，以此类推。未来宜朝着开发出真正能测量智慧发展水平的工具而努力 （陈浩彬， 汪凤炎， 2013）。 第二，样本的特征和容量。 一方面，大学生社会阅历相对较少，另一方面，限于研究精力和经费，选择了相对较小的样本量，这两者可能影响测量的效果。 未来可采用更广泛的样本进一步验证该模型和测量工具的可靠性。第三，施测和评分过程较为繁琐。 测量指标较多，不利于提高测量效率，难以进行大样本施测。未来可做如下考虑，由于智慧方案也部分体现智慧思维的特征， 因此也可只评估智慧方案的特征， 以此作为智慧问题解决能力的指标。 第四，测量的生态效度有待提高。采用虚拟情境故事作为实验材料，难以真正使被试卷入其中，生态效度较低。 未来可探索如何测量个体在现实生活中处理人际冲突时展现的智慧问题解决能力。