人工智慧时代下有效人机协作的导师制：一个整合理论框架——学术研究报告

本研究题为《Mentoring for Effective Human-AI Collaboration: An Integrated Theoretical Framework》（人机协作中导师制促进有效性：一个整合理论框架），由林杰鹏（Chieh-Peng Lin）与陈佩君（Pei-Chun Chen）合作完成。林杰鹏任职于台湾台北的国立阳明交通大学，陈佩君任职于台湾新北的淡江大学。该研究论文发表于《Total Quality Management & Business Excellence》期刊2025年第36卷第9-10期，于2025年5月14日在线发表，页码为1062-1076。

一、 研究背景与目的

本研究根植于组织行为学、人力资源管理（Human Resource Development， HRD）与技术管理（Technology Management）的交叉领域。随着人工智慧（AI）技术在工作场所的快速渗透与革命性影响，人机协作（Human-AI Collaboration）已成为提升组织效能、驱动创新的关键途径。现有研究已广泛探讨了人机协作在服务业、游戏、艺术等特定情境下的优势，例如提升实时洞察力、辅助技能学习、优化任务分配等。然而，现有知识体系存在一个显著缺口：我们对于如何系统地、有效地鼓励和引导员工参与人机协作，尤其是在AI革命带来的颠覆性冲击背景下，其内在的发展过程、关键驱动因素和调节机制尚缺乏一个全面而普适的理解。

具体而言，现有研究多聚焦于人机协作的“结果”，但对促成有效协作的“过程”——即从感知AI潜力到实际协作实践，再到产生积极成果的完整发展链条——缺乏清晰的理论描绘。这使得人力资源开发（HRD）的专业实践缺乏坚实的理论指导，往往依赖于主观判断或零散的经验，难以在不同行业和情境下设计出高效能的培训与发展策略。鉴于此，本研究旨在填补这一理论空白，提出一个整合性的理论框架，以阐明人机协作发展的完整过程。研究旨在回答三个核心问题：（1）人机协作发展的初始驱动因素是什么？（2）实现人机协作涉及哪些中介过程？（3）这一过程中的关键调节因素是什么，它们如何发挥作用？通过回答这些问题，研究试图为人机协作的HRD实践提供科学、普适的理论基石，帮助组织在AI时代更好地进行人才培养。

二、 研究设计与理论构建流程

本研究是一项定性的理论研究（Qualitative Theoretical Research），其主要工作流程并非传统的量化数据收集与假设检验，而是通过系统的文献梳理与理论整合，构建一个解释性的概念框架。其具体流程如下：

1. 识别理论基础与理论缺口： 研究首先回顾了与人机协作和组织变革相关的现有理论。研究发现，尽管有理论涉及技术采纳和组织适应，但缺乏一个专门解释人机协作动态发展过程的框架。特别是，需要能够解释从技术潜力（可能性）到实际行动（现实化）的过渡机制，以及在此过程中人的复杂心理反应。
2. 选择并整合核心理论： 为应对上述缺口，研究精心选择了两个互补的理论作为框架的核心支柱。
   • 可供性实现理论（Affordance Actualization Theory， AAT）： 该理论解释了技术与行动者如何互动，包含两个阶段：可供性（Affordance）阶段（识别AI与员工共同提供的潜力和可能性）和实际化（Actualization）阶段（将这些潜力付诸实践并实现具体成果）。AAT擅长描述人机协作的起点（可能性）和终点（成果），但对于连接二者的中间过程——即行动者如何对AI这一“事件”作出心理和行为反应——解释不足。
   • 事件系统理论（Event System Theory， EST）： 该理论为理解组织成员如何感知并对重要事件（如AI革命）作出反应提供了视角。它强调事件（以其新颖性、关键性和颠覆性为特征）会引发行动者一系列反应（Reactions），这些反应可以是积极的（如感知到的个人发展、工作效率提升），也可以是消极的（如技术压力、工作不安全感）。EST恰好可以填补AAT框架中的“过程”空白。
   • 整合过程： 研究将AAT和EST进行逻辑整合，形成了一个“输入-过程-输出（Input-Process-Output， IPO）”框架。其中，“可供性”作为输入（Input），由AI事件引发的“积极与消极反应”作为核心中介过程（Process），而“人机协作实践”及其产生的“多层次成果”则作为输出（Output）。这一整合创造了一个连贯的叙事链条：AI的可供性（潜力）作为一个重要事件，触发员工的混合心理反应，这些反应进而激励或阻碍他们实际参与人机协作的程度，最终协作实践产生个人、团队和组织层面的成果。
3. 引入调节变量——导师制类型： 为了增强框架的实践指导价值，研究进一步引入了三种导师制（Mentorship）类型作为关键的调节变量（Moderator），旨在探讨外部干预如何优化上述发展过程。这三种导师制分别基于变革型领导理论（Transformational Theory）和交易型领导理论（Transactional Theory），以及战略管理的概念衍生而来：
   • 变革型导师制（Transformational Mentorship）： 侧重于启发和赋能员工，帮助他们积极应对AI革命的挑战，塑造积极心态并发展AI相关技能。
   • 交易型导师制（Transactional Mentorship）： 侧重于通过明确的奖励与后果（如绩效评估）来激励员工，澄清人机协作的目标与期望。
   • 战略型导师制（Strategic Mentorship）： 侧重于引导员工从战略角度思考人机协作的成功路径，优化资源配置和长期适应。
4. 推导研究命题（Propositions）： 基于上述整合框架，研究通过严谨的逻辑推演，提出了十条具体的研究命题（P1-P10）。这些命题并非可直接检验的统计假设（Hypotheses），而是旨在阐明概念间理论关系的陈述。它们共同勾勒了框架内各变量（可供性、积极/消极反应、人机协作、成果、三类导师制）之间的动态关系网络。
5. 阐述理论贡献与未来议程： 在构建框架和命题后，研究详细讨论了其理论意义、实践启示，并系统地规划了未来的研究议程，包括扩展理论框架、实证检验HRD实践、开发测量工具、建立HRD与AI专家的沟通模型等。

三、 主要研究结果（理论命题）及其逻辑关系

本研究的主要“结果”体现为十条相互关联的理论命题，它们详细阐述了框架中各个部分的作用机制。

命题1与命题2：可供性的双重效应。 研究提出，AI与员工共同创造的可供性（Affordance）（即协同潜力）是驱动整个过程的起点。然而，这种潜力具有双刃剑效应。命题1指出，可供性能增强员工的积极反应（Positive Reactions），如个人发展（Personal Development）和感知工作效能（Perceived Work Efficiency）。当员工看到AI能帮助自己学习、成长并提升效率时，会产生正向动力。命题2则指出，可供性同样可能加剧消极反应（Negative Reactions），如技术压力（Technostress）和感知工作不安全感（Perceived Job Insecurity）。员工可能因需要不断学习新AI应用而感到压力，或因担忧AI替代其工作而感到不安。这两个命题共同说明了人机协作起始阶段的复杂心理动态：潜力既带来希望，也引发焦虑。

命题3与命题4：反应对协作行为的中介作用。 员工的反应是连接“潜力感知”与“实际行动”的关键桥梁。命题3表明，积极反应（如感到个人在发展、工作效率在提高）会激励员工更深入地探索和应用AI，从而增强人机协作（Enhance Human-AI Collaboration）。命题4则表明，消极反应（如承受技术压力、担心失业）会令员工对AI产生抵触或回避，从而削弱人机协作（Weaken Human-AI Collaboration）。这两个命题清晰地阐述了AAT框架中从“可供性”到“实际化”的中介过程：潜力本身不直接导致行动，而是通过激发员工的混合心理反应，再由这些反应推动或抑制实际的协作行为。

命题5：成果的反馈效应。 人机协作实践产生的成果（Outcomes）（如工作绩效、创新绩效）并非终点，它们会形成重要的反馈回路。命题5提出，积极的协作成果能够强化积极反应，同时弱化消极反应。例如，当员工通过人机协作成功提升了绩效或创造力时，他们会更确信AI对个人发展的价值（强化积极反应），并减轻之前对工作被替代的担忧（弱化消极反应）。这个命题使框架成为一个动态、自我调节的系统，强调了持续成功体验对于固化积极人机协作模式的重要性。

命题6至命题10：三类导师制的调节作用。 三类导师制在过程的不同阶段扮演着关键的调节角色，旨在优化发展路径。

• 变革型导师制在反应形成阶段的调节（命题6 & 7）： 命题6指出，变革型导师制能强化可供性对积极反应的正面影响。当导师善于启发和赋能时，员工更能从AI潜力中看到成长和效率提升的机会。命题7则指出，变革型导师制能弱化可供性对消极反应的负面影响。通过培养员工的抗压能力和风险承受心态，导师可以帮助员工缓解技术压力和对工作的不安全感。这表明，在员工刚接触AI潜力、心理反应正在形成的初期，变革型指导至关重要。
• 交易型导师制在行为转化阶段的调节（命题8 & 9）： 命题8指出，交易型导师制能强化积极反应对人机协作的促进作用。当员工因积极反应而产生协作意愿时，明确的奖励和认可可以进一步激励他们将意愿转化为实际行动。命题9则指出，交易型导师制能弱化消极反应对人机协作的阻碍作用。通过设定清晰的目标和提供克服困难的激励，导师可以帮助员工在感到压力或不安全时，仍然维持一定程度的协作努力。这表明，当员工心理反应已经产生，需要推动或维持具体协作行为时，交易型指导非常有效。
• 战略型导师制在反馈循环阶段的调节（命题10）： 命题10指出，战略型导师制能同时强化成果对积极反应的正面反馈效应，以及强化成果对消极反应的负面减弱效应。战略型导师帮助员工从长远和战略视角理解协作成果的意义，使他们更能从成功中汲取持续发展的动力，也更能在面对挑战时保持战略定力，从而优化整个反馈循环的质量。

这十条命题共同构成了一套详尽的理论机制图，清晰展示了人机协作如何从潜在可能，经过复杂的心理中介过程，在特定导师干预的调节下，发展为实际行为并产生持续影响。它们为后续的实证研究提供了明确的概念关系和可操作化的方向。

四、 研究结论与价值

本研究的核心结论是提出了一个关于人机协作发展的、普适性强的整合理论框架。该框架首次将可供性实现理论（AAT）与事件系统理论（EST）有机结合，系统揭示了从“AI潜力感知”到“心理反应形成”，再到“协作行为实践”及“成果反馈”的完整、动态过程。更重要的是，框架明确引入了变革型、交易型和战略型三种导师制作为关键的干预杠杆，并精准定位了它们在不同过程阶段（反应形成期、行为转化期、反馈优化期）的最佳作用时机。

其科学价值在于：第一，推动了人机协作研究从碎片化、情境化的描述向系统化、普适化的理论构建迈进，提供了具有“法则性网络（Nomological Network）”的解释框架。第二，创新性地将人力资源开发（HRD）中的人才培养视角（导师制）深度融入技术管理领域，为跨学科研究开辟了新路径。第三，提出的十条研究命题为未来实证研究（无论是定量还是定性）提供了丰富的、可检验的理论假设来源，指明了具体的研究方向。

其应用价值尤为突出：为组织的人力资源开发专业人员、管理者及导师提供了清晰的“路线图”和“工具箱”。它明确指出，促进有效人机协作不能“一刀切”，而需要根据协作发展的不同阶段，灵活运用不同类型的导师指导策略。例如，在员工初步接触AI时，应侧重变革型指导以塑造积极心态；在推动具体协作项目时，应结合交易型指导以明确目标和激励；在评估和优化协作成果时，应引入战略型指导以促进长远学习与适应。这有助于组织设计出更精准、更高效的培训项目、绩效管理系统和领导力发展计划，从而在AI时代最大化人力与技术的协同价值。

五、 研究亮点与特色

1. 理论整合的创新性： 研究创造性地将源自信息系统领域的AAT与源自组织心理学的EST相结合，构建了一个解释人机协作动态过程的原创性框架，填补了现有理论空白。
2. 实践导向的精确性： 不仅提出了理论框架，更通过引入三类导师制并将其定位为特定阶段的调节变量，使理论具有极强的实践操作指导意义。明确指出了“在正确的时间使用正确的导师风格”这一核心管理启示。
3. 研究视角的跨学科性： 成功桥接了技术管理、组织行为学和人力资源开发等多个学科，体现了解决复杂管理问题所需的跨学科思维。
4. 命题体系的系统性： 提出的十条命题构成了一个逻辑严密、环环相扣的理论体系，全面刻画了变量间的复杂关系（直接效应、中介效应、调节效应、反馈效应），展现了高度的理论严谨性。
5. 未来议程的启发性： 文末提出的未来研究议程（扩展理论、实证检验、工具开发、模型建立等）非常详尽且具有前瞻性，为该领域后续研究绘制了清晰的蓝图。

六、 其他有价值内容

除了核心框架，本文还提供了若干有价值的补充内容：文末的术语表（Glossary） 清晰定义了“可供性”、“实际化”、“变革型导师制”等九个关键概念，有助于读者统一理解。表1 列举了AI相关技能与伦理的具体类别与示例（如AI素养、批判性思维、AI治理、伦理意识等），为人机协作所需的具体能力培养提供了参考清单。表2和表3 分别列出了未来研究可探索的潜在变量（如其他积极/消极反应、其他导师风格、AI的不同角色）以及五个关键研究领域与具体研究问题，极大拓宽了读者的研究视野，显示了作者对该领域发展的深度思考。这些内容共同增强了论文的完整性和作为领域基础文献的参考价值。