基于唤起理论的协同创新任务难度划分研究

任务分解与合作是协同创新的重要途径,确定合理的任务难度是调动创新主体最优唤起水平,从而提升创新绩效的关键。基于心理学唤起理论中作业绩效与唤起水平的倒U型曲线关系以及任务难易程度对倒U型曲线产生的偏移,构建任务难易程度影响下的协同创新收益模型。通过模型演算得到,提高任务难度有利于降低主体的最优唤起水平,提高创新资源投入分摊比例只能降低其自身的最优唤起水平,协作方的最优唤起水平反而随着分摊比例提升而提高。恰当的任务难易程度受到创新效率常数、创新收益常数以及创新资源投入比例的共同影响。以算例和案例对模型结论进行验证。研究结论有助于协同创新组织合理确定创新任务难度以及分配创新任务。

“唤起理论”在音乐创作中的体现——以唢呐曲《一枝花》为例

文章以唢呐曲《一枝花》为例,剖析"唤起理论"在音乐创作中的体现,在"唤起理论"基础上推出作曲家桌前创作时从回忆具体映像到构建抽象音乐的宏观逻辑进行式,以及对中国的器乐作品《一枝花》进行分析,体现出剖析过程对于音乐作品分析的帮助。