Creativity in Design Engineers: Attitudes, Opinions and Potentially Influential Factors
Notice bibliographique
Résumé
Is creativity important in engineering design? If it is, then why do most undergraduate engineering programs spend so little time teaching creativity? And therefore, as a result of our programs, do our students emerge more creative, less creative or no different compared to when they arrived? If creativity is worth developing, can we accurately measure it in our students, and can we enhance it systematically?These were some of the questions that motivated the initiation of a creativity research program in the College of Engineering at the University of Saskatchewan. The assumption was that creativity is important in engineering, especially in design. The intent was to understand how we could assess creativity in our students and then enhance it.The focus of this initial study is a precursor to many of these more applied questions. We had students and faculty from a variety of Colleges, including Engineering, answer an online survey that probed attitudes towards creativity, respondent personality characteristics, opinions regarding conditional influences on creativity, and potential demographic factors influencing the creativity of individuals. As well, we employed a validated creativity attitudes and beliefs measurement tool (rCAB) as an accepted benchmark for assessment.The survey included both closed- and open-ended questions. The results from some of the open-ended questions have been analyzed to determine emerging groups of similar types of answers, and then efforts have been made to relate the groups in a meaningful framework.The results for the Engineering students are emphasized, but they are also compared with students and faculty from other Colleges. Closed questions were analyzed using inferential statistical tests (distributions, means, standard deviations, t-tests, ANOVA, Cronbach’s alpha), while the open-ended responses are compared more qualitatively when they cannot be quantified easily.The survey went through ethics approval and was distributed in the latter half of the Fall 2015 term.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».