Unraveling the nature of design thinking disposition: Contributions of trait cognitive flexibility and trait empathy on design thinking potential
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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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».