Notice bibliographique
Résumé
There are fundamental differences between “teaching innovation” and “enabling people to innovate”. In this paper we study the technical and behavioral challenges for enabling innovation learning. We present the relationships among emotional resilience and technical performance, major sources of cognitive limitations, bias and technical points of failure, based on theoretical constructs and experiments with nearly 1,000 participants of varied gender, technical and psychological diversity. Our experiments are based on a method that has achieved superior results in learning and impact (40 team-based theses raised US$13 million in funding, obtained 13 patents, and launched 19 startups and 11 corporate ventures in 5 years). The method was designed with the objective of building innovation capabilities in a developing country, and has been refined through exploratory and experimental iterations since 2006 at Universidad Adolfo Ibanez (Chile), Deusto Business School (Spain), MIT (US), and in corporate settings across fifteen countries including the US, Spain, the Netherlands and Belgium. The underlying methodology is based on cognitive load theory, emotional response and decision-making under uncertainty, and mobilization of capabilities. It includes a process, methods and tools for addressing the technical challenges of an innovation journey, as well as thinking and making routines for enhancing cognitive and emotional responses that affect technical performance. We have identified theoretical gaps, and explanations for how cognitive and emotional factors affect teams performance on diverse stages and tasks during innovation, and propose a construct for understanding the mediating and synergic roles of cognition and emotions at individual and team levels. The methodology was awarded the 2015 Wharton QS Reimagine Education Award for best innovation in teaching delivery. It is based on understanding innovation as a highly risky and uncertain journey of learning that is driven by discovery, enabled by empathy, and fueled by failure in order to achieve superior impact.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».