Componential Theories of Creativity: A Case Study of Teaching Creative Problem Solving
Notice bibliographique
Résumé
Engineering is the discipline of applying scientific and mathematical tools to solve practical problems for society. At the core of a person’s problem-solving abilities is their creativity. This is a preliminary and exploratory theory-based paper summarizing the two most prevalent componential theories of creativity as applied to a case study. These theories outline a set of processes which contribute to a person’s ability to be creative in a domain. The components differ slightly between models, but include: motivation; domain-specific knowledge, skills, and abilities; and cognitive process of creativity including problem finding, ideation, and evaluation.To demonstrate the practical application of these theories to engineering pedagogy, they will be applied to a case study of a 2-day academic hackathon called “Tron Days”. Tron Days guides students through a multi-step modelling and verification process and concludes with teams of students designing and constructing a robotic arm. At the end of the second day, students demonstrated their functioning robotic prototypes. This event has now been run twice for first semester Mechatronics Engineering students, and similar implementations with different problems have been run in seven other engineering programs at the same institution. Each section of this paper will demonstrate the application of componential theories of creativity by drawing connections to the Tron Days event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».