Unraveling the nature of design thinking disposition: Contributions of trait cognitive flexibility and trait empathy on design thinking potential
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Design thinking, a human-centered and creative problem-solving approach, has garnered significant attention across various disciplines. However, its ambiguous conceptual nature and lack of a robust theoretical framework have been points of criticism. This study seeks to address the research question: What are the key psychological traits that contribute to an individual’s design thinking disposition? To explore this, a cross-sectional survey was conducted with 904 young adults (aged 18–35) from diverse ethnic backgrounds. The survey measured trait cognitive flexibility, trait cognitive empathy (perspective-taking), trait affective empathy (empathic concern), and design thinking disposition, alongside personality traits (e.g., openness to experience), demographics, and academic performance. Results indicate that trait cognitive flexibility is strongly associated with design thinking disposition, and this relationship is mediated by cognitive empathy (perspective-taking), but not by affective empathy (empathic concern). These effects persist even when controlling for personal attributes such as age, education level, and openness to experience. The findings highlight the pivotal role of cognitive flexibility and underscore the importance of cognitive empathy over affective empathy in fostering design thinking. This study contributes to a deeper understanding of the psychological foundations of design thinking and offers insights for developing evidence-based strategies to cultivate this important disposition.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découle