Studying the Association between Thinking Styles and Creativity among Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Developing thinking skills has been receiving considerable attention in educational systems. Students are taught how to use the power of thinking to live a better life. Understanding and utilizing ways of thinking as a preferred approach of reasoning, assessment, and judgment in different aspects of life seem to be influential. This paper aims to study the relationship between viewpoints and creativity in students of Torbat Heidariyeh University of Medical Sciences in 2015.Methods: Sternberg Wagner Thinking Styles Inventory and Abedi Creativity Questionnaire were used to collect the data among students. 13 styles of thinking were studied. Data was analyzed by SPSS20. P<0.05 considered significant.Findings: The mean score of students’ creativity was 97.88±19.17. The highest (24.96±2.43) and lowest (14.11±1.16) mean score belonged to anarchic and legislative styles of thinking respectively. Our findings indicate that local (r=-0.176) and conservative (r=-0.701) forms of thinking are negatively related to creativity. In addition, legislative (r=0.512), global (r=0.634), liberal(r=0.653), hierarchical (r=0.181), anarchic (r=0.356), internal (r=0.198), and external (r=0.189) styles of thinking were positively related to creativity. With respect to legislative (r=0.045), judicial (r=0.23), conservative (r=0.009), and external (r=0.001) styles, no significant difference was observed between male and female students.Conclusion: It is imperative to pay considerable attention to thinking styles and their influence on students’ creativity. As thinking styles are teachable, the hope is that those styles of thinking that create active learning and facilitate creativity in students be taught to learners and teachers.Keywords: creativity, thinking styles, students
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».