Mirroring Neurostimulation Outcomes Through Behavioral Interventions to Improve Creative Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Creativity, a key component of engineering design, is not a static trait, but a skill that can be strategically enhanced. Neurostimulation methods, e.g., using electrical current to stimulate brain areas, have been reliably shown to improve creative performance. However, safety and ethical concerns present obstacles to the direct implementation of such methods in the engineering-design process. Thus, the current work explores whether creative performance can be enhanced using behavioral tasks that recruit the same brain regions targeted in neurostimulation studies. Study participants were 30 undergraduate students enrolled in an introductory psychology course. Two intervention tasks, a Stroop task and a finger-tapping pattern-matching task, each with easy and hard versions, were used in a 2 (task type) x 3 (task difficulty) within-subjects design. Relative to the pretest period, difficulty was manipulated by using versions of tasks with 1) predictable responses (easy) and 2) unpredictable responses (hard). Creativity in each experimental condition was assessed via the well-validated Alternative Uses Test (AUT). A multilevel analysis revealed a significant increase in fluency (number of alternative uses) as task difficulty increased regardless of task type. Flexibility (number of alternative-uses categories) also increased with task difficulty, but the effect was stronger for the Stroop task. These results suggest that high-difficulty versions of the selected tasks may be more effective in increasing AUT performance. Between the two tasks studied, the Stroop task has greater potential as a candidate to adapt as a behavioral intervention to improve creativity. Beyond the Stroop task, other behaviors, which activate brain regions that respond favorably to neurostimulation, may also be explored as the bases of interventions to improve creative performance in engineering design.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».