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创新能力是一个国家的核心竞争力，是国家软实力的核心体现。世界各国都把创新人才的培养问题提升到国家战略层面，并出台一系列鼓励性政策和措施，以期在日新月异的全球竞争中占据有利地位。当前，如何高效地培养创新人才尤其是科技创新人才，已经成为了我国教育改革的重要内容和方向。然而，对教育政策进行重大调整和变革必须基于实证研究，在教育领域培养创新人才应当建立在对创新能力的科学认识的基础上。
近年来，我国对于脑科学发展的重视程度越来越高。在2018年的两院院士大会上，习近平总书记提出了“全球科技创新进入空前密集活跃的时期”的重要论断，并且指出“以合成生物学、基因编辑、脑科学、再生医学等为代表的生命科学领域孕育新的变革”。当前，我国的脑科学计划正在酝酿且临近发布，其中很大一部分研究内容与人脑的发育和学习有关。本文将根据国内外有关创新的研究成果，重点介绍创新能力发展的脑认知机制及其对STEM教育的启示。
创新的定义和类型
创新有不同的定义，目前研究者们倾向于认为创新是一个多层次、多角度的社会实践活动，它包括创造、发明、革新、制造、导致、促使产生过去存在的知识、物质、物品或运用，而且这些新的、过去不存在的或是没有发现的新知识和新事物是对社会发展有积极作用的。
关于创新的类型，一般可分为迷你创新（ Mini-C）、日常创新（Little-C）、专业创新（Pro-C）和杰出创新（Big-C）4类，其中迷你创新是指个体主观的、内部的解释，聚焦于对经验、行动和事件给出新颖且有个人意义的解释;日常创新是指日常生活中提出的新颖、有效的问题解决方法;专业创新是指超越了日常创新但尚未达到杰出创新的状态;杰出创新是指在一个领域作出重大贡献或者发明创造。研究者认为，所有个体的创新能力都是从Mini- C这一层级开始发展的，很少有个体可以达到Pro- C和Big-C。对于绝大多数人来说，随着层级的提高，创新活动的领域专业性越来越强，因此个体在多个领域富有创新能力的可能性越来越小。
创新能力与智力水平没有必然联系
人们一直都很关注创新能力与智力水平之间的关系，很容易想当然地认为智商（IQ）分值越高，创新能力越强。关于这个问题，早在1921年，Lewis Terman等人就开始对1910年以后出生在美国加州的一批儿童（757人），IQ在135～200之间，持续地进行了跟踪研究。这些人在成年以后的确要比其他人成功，但是属于Big-C的只有3人。后续的众多研究表明，Big-C人群的平均IQ在120左右，更高的IQ对创新能力没有任何影响，这说明创新能力和高IQ之间并没有必然联系。
人脑中没有“创新中枢”
人们在生活中可能会经常听到这样一些有关脑科学的“科学研究成果”，例如：我们只使用了10%的脑，人脑可以分为“左脑型”和“右脑型”， “左脑发达”的人数理逻辑能力比较强，“右脑发达”的人空间能力、艺术能力、想象力或创造性比较强，等等。然而，这些说法都是错误的，没有任何科学依据。这些有关脑科学的错误理解和观点往往被统称为“神经神话”。
最新的一系列研究表明，人脑中并不存在特定的脑结构对创新能力起着决定性作用，个体创新能力的差异很可能是脑的功能网络差异所导致的，也就是说人脑中并没有所谓的“创新中枢”。
从脑网络的角度看，人脑中的组织和结构构成了6大不同的功能网络，分别是躯体运动网络（Somatomotor Network）、背侧注意网络（Dorsal Attention Network）、视觉网络（Visual Network）、凸显网络（Salience Network）、默认网络（Default Mode Network） 和控制网络（Control Network），其中控制网络和背侧注意网络又被统称为“执行控制网络（Executive Control Networks）”。脑的6大功能网络如图1所示。
研究表明，与创新相关的脑功能网络主要包括执行控制网络、默认网络和凸显网络，其中默认网络负责创新思维的产生，执行控制网络负责创新思维的评估。默认网络和执行控制网络在创新思维的产生过程中共同协作，并且凸显网络在这其中起着非常重要的双向调节作用。个体的创新能力取决于这些脑功能网络协同工作的能力，善于创新的人的全脑网络更加优化，连接更为广泛，脑的整体工作效率比别人更加高效，在解决同样的问题时所需要的时间更短、消耗的能量更小。
默认网络是创新的脑机制里很值得关注的部分。默认网络是一组连接在一起的脑区（包括腹内侧前额皮层、背内侧前额皮层、前扣带中回、楔前叶、后扣带回皮层、顶下小叶和海马），这一组脑区在认知工作开始的状态下，比如说做数学题或者思考事情的时候，反而比静息状态时还要更加安静，所以往往又被称为“静默网络”。需要强调的是，默认网络中的楔前叶被认为与模型（如棋谱、乐谱、科学教育中的大概念）的记忆和理解有关。
默认网络与心智游移（Mind Wondering）这种很有意思的心理现象有关，也就是我们常说的走神儿或开小差儿。心智游移现象非常普遍，在清醒的时候，人脑大约有15%～50%的时间处于游移状态。值得注意的是，这种心智游移或走神儿现象并不完全是坏事。相反，适当的心智游移为人们提供了一些“迷你酝酿”的时间，可以让人们暂时脱离手头的问题，并为顿悟的发生提供一个简短的机会，从而为创造性想法的产生提供帮助。研究表明，人出现最有价值创新的时候，往往不是在非常专注的情况下，而是在心智游移的过程当中产生，正所谓“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”。
此外，很多教师经常会有这种体会：有的学生看似在走神儿，但是叫他回答问题的时候他却能对答如流。研究表明，这些人的脑网络更为高效，以至于可以同时应对几件事情，这可能恰恰是创新能力发展的重要脑功能基础。因此，我们应当更为客观地看待孩子的走神儿现象。
基于大概念开展STEM教育
儿童生而具有强烈的好奇心和学习科学的巨大潜力。但是，儿童也会形成一些对科学和数学概念的错误理解。认知科学的研究发现，人脑中一旦形成错误的科学和数学概念，会对将来的学习造成非常严重的影响。脑科学研究成果表明，当人形成长期记忆时，神经元连接处的结构会发生变化。因此，学生已经建立的错误前概念在脑中很难被抹去，只能通过后天不断地学习才能抑制，即使在概念的改变发生时，学生仍然保留了他们原来的前概念，只是新的知识抑制了原来的概念，需要他们作出快速反应，如考试时往往依然容易出错。研究表明，基于探究和基于证据的STEM教育有助于较好地抑制错误概念（如图2所示）。
大概念（Big ideas）是指重要科学领域中有结构、有联系的科学核心概念和模型。有关创新能力发展的神经教育学研究和实践发现：基于大概念理念的科学教育可以使学生高效地掌握概念和建立模型，进而发展出優秀的决策判断能力和创新能力。
因此，STEM教育工作者应当使用良好的策略，围绕大概念理念设计STEM课程，尽早地对儿童进行基于探究和大概念的STEM教育，把STEM学习组织为趋向于大概念的、连续的、有联系的学习进程，在儿童巩固错误概念之前帮助他们建立正确的科学概念，或者通过基于探究和基于证据的STEM教学及时干预他们错误的科学概念。
近年来，我国对于脑科学发展的重视程度越来越高。在2018年的两院院士大会上，习近平总书记提出了“全球科技创新进入空前密集活跃的时期”的重要论断，并且指出“以合成生物学、基因编辑、脑科学、再生医学等为代表的生命科学领域孕育新的变革”。当前，我国的脑科学计划正在酝酿且临近发布，其中很大一部分研究内容与人脑的发育和学习有关。本文将根据国内外有关创新的研究成果，重点介绍创新能力发展的脑认知机制及其对STEM教育的启示。
创新的定义和类型
创新有不同的定义，目前研究者们倾向于认为创新是一个多层次、多角度的社会实践活动，它包括创造、发明、革新、制造、导致、促使产生过去存在的知识、物质、物品或运用，而且这些新的、过去不存在的或是没有发现的新知识和新事物是对社会发展有积极作用的。
关于创新的类型，一般可分为迷你创新（ Mini-C）、日常创新（Little-C）、专业创新（Pro-C）和杰出创新（Big-C）4类，其中迷你创新是指个体主观的、内部的解释，聚焦于对经验、行动和事件给出新颖且有个人意义的解释;日常创新是指日常生活中提出的新颖、有效的问题解决方法;专业创新是指超越了日常创新但尚未达到杰出创新的状态;杰出创新是指在一个领域作出重大贡献或者发明创造。研究者认为，所有个体的创新能力都是从Mini- C这一层级开始发展的，很少有个体可以达到Pro- C和Big-C。对于绝大多数人来说，随着层级的提高，创新活动的领域专业性越来越强，因此个体在多个领域富有创新能力的可能性越来越小。
创新能力与智力水平没有必然联系
人们一直都很关注创新能力与智力水平之间的关系，很容易想当然地认为智商（IQ）分值越高，创新能力越强。关于这个问题，早在1921年，Lewis Terman等人就开始对1910年以后出生在美国加州的一批儿童（757人），IQ在135～200之间，持续地进行了跟踪研究。这些人在成年以后的确要比其他人成功，但是属于Big-C的只有3人。后续的众多研究表明，Big-C人群的平均IQ在120左右，更高的IQ对创新能力没有任何影响，这说明创新能力和高IQ之间并没有必然联系。
人脑中没有“创新中枢”
人们在生活中可能会经常听到这样一些有关脑科学的“科学研究成果”，例如：我们只使用了10%的脑，人脑可以分为“左脑型”和“右脑型”， “左脑发达”的人数理逻辑能力比较强，“右脑发达”的人空间能力、艺术能力、想象力或创造性比较强，等等。然而，这些说法都是错误的，没有任何科学依据。这些有关脑科学的错误理解和观点往往被统称为“神经神话”。
最新的一系列研究表明，人脑中并不存在特定的脑结构对创新能力起着决定性作用，个体创新能力的差异很可能是脑的功能网络差异所导致的，也就是说人脑中并没有所谓的“创新中枢”。
从脑网络的角度看，人脑中的组织和结构构成了6大不同的功能网络，分别是躯体运动网络（Somatomotor Network）、背侧注意网络（Dorsal Attention Network）、视觉网络（Visual Network）、凸显网络（Salience Network）、默认网络（Default Mode Network） 和控制网络（Control Network），其中控制网络和背侧注意网络又被统称为“执行控制网络（Executive Control Networks）”。脑的6大功能网络如图1所示。
研究表明，与创新相关的脑功能网络主要包括执行控制网络、默认网络和凸显网络，其中默认网络负责创新思维的产生，执行控制网络负责创新思维的评估。默认网络和执行控制网络在创新思维的产生过程中共同协作，并且凸显网络在这其中起着非常重要的双向调节作用。个体的创新能力取决于这些脑功能网络协同工作的能力，善于创新的人的全脑网络更加优化，连接更为广泛，脑的整体工作效率比别人更加高效，在解决同样的问题时所需要的时间更短、消耗的能量更小。
默认网络是创新的脑机制里很值得关注的部分。默认网络是一组连接在一起的脑区（包括腹内侧前额皮层、背内侧前额皮层、前扣带中回、楔前叶、后扣带回皮层、顶下小叶和海马），这一组脑区在认知工作开始的状态下，比如说做数学题或者思考事情的时候，反而比静息状态时还要更加安静，所以往往又被称为“静默网络”。需要强调的是，默认网络中的楔前叶被认为与模型（如棋谱、乐谱、科学教育中的大概念）的记忆和理解有关。
默认网络与心智游移（Mind Wondering）这种很有意思的心理现象有关，也就是我们常说的走神儿或开小差儿。心智游移现象非常普遍，在清醒的时候，人脑大约有15%～50%的时间处于游移状态。值得注意的是，这种心智游移或走神儿现象并不完全是坏事。相反，适当的心智游移为人们提供了一些“迷你酝酿”的时间，可以让人们暂时脱离手头的问题，并为顿悟的发生提供一个简短的机会，从而为创造性想法的产生提供帮助。研究表明，人出现最有价值创新的时候，往往不是在非常专注的情况下，而是在心智游移的过程当中产生，正所谓“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”。
此外，很多教师经常会有这种体会：有的学生看似在走神儿，但是叫他回答问题的时候他却能对答如流。研究表明，这些人的脑网络更为高效，以至于可以同时应对几件事情，这可能恰恰是创新能力发展的重要脑功能基础。因此，我们应当更为客观地看待孩子的走神儿现象。
基于大概念开展STEM教育
儿童生而具有强烈的好奇心和学习科学的巨大潜力。但是，儿童也会形成一些对科学和数学概念的错误理解。认知科学的研究发现，人脑中一旦形成错误的科学和数学概念，会对将来的学习造成非常严重的影响。脑科学研究成果表明，当人形成长期记忆时，神经元连接处的结构会发生变化。因此，学生已经建立的错误前概念在脑中很难被抹去，只能通过后天不断地学习才能抑制，即使在概念的改变发生时，学生仍然保留了他们原来的前概念，只是新的知识抑制了原来的概念，需要他们作出快速反应，如考试时往往依然容易出错。研究表明，基于探究和基于证据的STEM教育有助于较好地抑制错误概念（如图2所示）。
大概念（Big ideas）是指重要科学领域中有结构、有联系的科学核心概念和模型。有关创新能力发展的神经教育学研究和实践发现：基于大概念理念的科学教育可以使学生高效地掌握概念和建立模型，进而发展出優秀的决策判断能力和创新能力。
因此，STEM教育工作者应当使用良好的策略，围绕大概念理念设计STEM课程，尽早地对儿童进行基于探究和大概念的STEM教育，把STEM学习组织为趋向于大概念的、连续的、有联系的学习进程，在儿童巩固错误概念之前帮助他们建立正确的科学概念，或者通过基于探究和基于证据的STEM教学及时干预他们错误的科学概念。