王鴻祥952221E027025

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Unformatted text preview: 行政院國家科學委員會補助專題研究計畫 ■ 成果報告 創意比知識重要? 概念設計中的創意思考與相關知識的互動關係 計畫類別:■ 個別型計畫 □ 整合型計畫 計畫編號:NSC 95-2221-E-027-025執行期間: 2006 年 8 月 1 日至 2007 年 7 月 31 日 計畫主持人:王鴻祥 共同主持人: 計畫參與人員:陳玫伶,廖語綺 成果報告類型(依經費核定清單規定繳交):■精簡報告 本成果報告包括以下應繳交之附件: ■赴國外出差或研習心得報告一份 □赴大陸地區出差或研習心得報告一份 □出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份 □國際合作研究計畫國外研究報告書一份 □完整報告 處理方式:除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、列 管計畫及下列情形者外,得立即公開查詢 □涉及專利或其他智慧財產權,□一年□二年後可公開查詢 執行單位:國立台北科技大學 中 華 民 國 2007 年 9 月 25 日 可供推廣之研發成果資料表 □ 可申請專利 ■ 可技術移轉 日期:2007 年 9 月 25 日 計畫名稱:創意比知識重要?概念設計中的創意思考與相關知識的 互動關係 國科會補助計畫 計畫主持人:王鴻祥 計畫編號:NSC 95-2221-E-027-025 學門領域:人因工程 技術/創作名稱 一套指認工業設計師創造力與知識經驗關係的方法 發明人/創作人 王鴻祥 中文: 工業設計師的知識與創造力的關係取決於設計師對給定的 設計問題的熟悉程度。對於較熟悉的問題,其操作型的領域知識使 用越多,創造力表現愈佳;對於較陌生的問題,只有在同時使用領 域基本知識與領域設計知識領域時,知識的使用才與創造力表現呈 正相關。領域基本知識可提升問題解答性,領域設計知識有助於新 穎性與造形性的產生,操作型知識於熟悉的問題中對創造力組成因 子皆有益處。經驗知識為領域知識的「替身」 ,無助於創造力表現。 英文: The relationship between design creativity and knowledge 技術說明 depends on the nature of the problem, since the participants have more domain knowledge in familiar problem, and have less in unfamiliar problem. For the familiar problems, the operational knowledge is significant; for the unfamiliar problems, the domain-specific basic knowledge and domain-specific design knowledge are influential. Domain-specific basic knowledge is good for resolution. Domain-specific design knowledge contributes novel and style. Operational knowledge is beneficial to three criteria in familiar problem. Experience knowledge is the “stand-in” for domain knowledge, and is unhelpful to creativity. 可利用之產業及 實務界的設計管理與設計人力資源發展,以及設計專業教育的課程 規劃。 可開發之產品 技術特點 推廣及運用的價值 ※ ※ 本方法以操作行定義將工業設計的知識經驗區分為經驗知識、領域 基本知識、領域設計知識、及操作型知識,並將創造力區分成新穎 性、問題解答性、造形性。可針對特定設計任務之過程紀錄,進行 相關性分析。其結果可於改善設計師創造力與知識經驗的客觀數 據。 企業管理階層可用以提高設計師創造力表現,人力資源部門和工業 設計系所可用以創造力教育訓練課程規劃。 ※ 1.每項研發成果請填寫一式二份,一份隨成果報告送繳本會,一份送 貴單位研 發成果推廣單位(如技術移轉中心) 。 2.本項研發成果若尚未申請專利,請勿揭露可申請專利之主要內容。 3.本表若不敷使用,請自行影印使用。 2 知識於創意設計中的角色 王 鴻祥 * 陳玫伶 ** *國立台北科技大學創新設計研究所 摘 要 本文旨在探討創造力與知識的關係。從文獻中將知識歸納成四類:經驗知識、領域基本知識、領域設知識、及操作 型知識,並細分創造力組成因子為:新穎性、問題解答性、造形性。以 60 名工業設計、家室設計及其他設計領域的大學生 與研究生為受測者,進行實驗研究。結果發現(1)知識與創造力的關係取決於問題的屬性:熟悉的問題,領域知識充足, 各種知識使用愈多創造力表現愈佳,以操作型知識最為重要;陌生的問題,領域知識較少,知識使用愈多創造力表現不一定 愈佳,需同時使用領域基本知識與領域設計知識才能產生創造性。 (2)領域基本知識可提升問題解答性,領域設計知識有助 於新穎性與造形性的產生,操作型知識於熟悉的問題中對創造力組成因子皆有益處。經驗知識為領域知識的「替身」 助 ,無 於創造力表現。 (3)學歷、設計年資愈高創造力表現愈好,表示擁有的知識量愈多創造力成就愈佳,但知識擁有愈多不等於 知識使用愈多。 關鍵詞: 工業設計、創造力、設計知識、設計思考 一、前言 國際工業設計社團協會(ICSD)對工業設計所下的定義為: 工業設計是一種創造的行為,其目的在決 「 定工業產品之最終商品規格與形式。」故產品設計可視為一種創意思考過程。設計師探索問題空間、重 新定義問題,並觀察使用者的需求習慣與生活情境,使用各種知識,設計出令人滿意的產品。縱看整個 過程,知識是一直存在應用著,然學者[22, 23, 25]卻說知識愈多創造力不見得愈佳。 識就是力量」似 「知 乎不包括設計領域,常見到大學生在設計競賽中勝過研究生拿到冠軍,領域外的設計師設計出令人眼睛 一亮的作品,是否因為設計知識的屬性及功能與創造力存在著某種特別的互動關係,讓領域專家的界線 顯得模糊,也讓創意產品被冠上「天馬行空」「跳脫知識框架」的需求,因而創造力化身為機運的產物。 、 許多創造力研究學者[7, 27, 29]認為知識是有利條件而充足條件,又說「個人一旦成功找到找到特定 的解決辦法,就很容易變成缺少效能…經驗豐富的問題解決者反倒無法解答…擁有知識的受試者陷在思 考的習慣模式中」 識與創造力的關係有如水份與植物,水份雖是維生的重要因素,但往往在斟酌多寡 。知 過程中決定了植物的枯榮。故本研究將以概念式設計以主,探討知識於創意設計過程中的運作情形、產 生何種效用,以及影響的結果。 二、文獻探討 創造力研究濫觴 Guilford 認為創造乃是個體產生新的觀念或產品,或融合現有的觀念或產品而改變 成一種新穎的形式,這種能力也就是創造力[6]。大體而言,學者多數認同創造力是一種特殊領域的成就 表現,它和個人的認知、人格、環境習習相關,主要藉由產品表達,包括觀念與具體物品。Meyer [18] 發 現學者們一致認為創造力特徵為:1、新穎性,或稱為原創性(Novel, Novelty, New, Original, Different) , 2、有用性、價值性、或是問題解決性 Useful, Adaptive, Significant, Value, Appropriate, Utility, Resolution) ( 。 Besemer 與 O’Quin[8]認為被視為創造性產品的事物,除了以上的特徵,還應包含整體精緻、協調的表現, 因為人們不會將粗糙不吸引人的東西視為有創造性。而詹志禹[4]則從「變異與選擇」演化論的觀點來看 創造性產品,認為創造性產品需滿足「新穎的變異」與「經得起某種選擇壓力」 。 3 新穎性 問題解決性 造形性 表 1、創造性產品的定義 (改編自[4]) 個人層次 社會文化層次 對個人為首見 令社會大眾感到驚奇 解決個人問題、個人珍視產品 有效解決大眾問題、社會/文化珍視產品 個人美學偏好、自娛的 精緻的、吸引多數人、令人渴望的 Guilford 在 1950 年說: 有一位有創造力的人,可以不需要事實(facts)或經驗來創作。」[21]。由 「沒 此可知「知識」是創意思考的重要資源,目前學術界對於知識唯一的共識就是–每個領域的創造性成就 都需且備該領域的領域知識,然而為何種面向、或產生何種影響主要有兩種不同的觀點。首先,基礎觀 的學者[19, 27, 28]認為知識是創作過程的必需品,且知識是創造力產品的中心價值,主要觀點有:1、具 創造力的個人皆花費大量時間學習與累積知識,如 Hayes 的「十年沈寂」理論。2、具創造力的個人總是 大量、不間斷的練習與學習,如 Ericsson 與其他學者提出的「千鎚百練」過程。3、創造性思考是建立在 過去所習得的知識與技能上,而非破除既有知識,才能產生出新的。Mayer[19]的研究也發現創造性成就 的確是基於過去的知識,不同類型的知識須在問題解答過程的不同階段使用才能產生創意。 其次是張力觀,這類學者[24]認為知識是一把雙刃刀,雖然可以幫助創作過程,但過往的成功經驗, 會致使擁有知識的人受陷於思考的習慣模式中,過度依賴知識會讓人變得無想像力。許多學者並利用人 工智慧科技證實只有充足知識無創造力的電腦也可以進行科學發現,說明創造性成就不只基於知識的運 用。此外,Simonton[22, 23]的歷史計量研究結果也發現創造力與正式教育呈倒 U 字型曲線、與年齡則呈 倒 J 字型曲線,反駁創造力有賴於知識不斷地累積與學習的觀點,因為創造力不會隨著工作年資、教育 程度遞增。 Sternberg 和 Lubart[24]綜合知識對於創造力的重要性有四點:1、知識創造出新產品,而免於冒「無 知風險」 2、知識幫助創造力,使趕與別人意見相左;3、知識幫助製造出高品質的東西,而品質是評斷 ; 創造力的重要指標;4、知識幫助注意偶然發生的事件,並使之成為創造思考的來源。意指知識可為產品 帶來新穎性、避免重複的風險、提升產品品質、產生洞察力。一般而言,學者們對知識於創造力的功能 論述,主要有必要條件與有利條件二種觀點: 表 2、創造力與知識功能的二種觀點 必要條件(necessary) 有利條件(beneficial) 知識是必需的、基本的、需要的 知識是有利的、重要的、有用的 知識是新穎性產生的基本條件,故需要大 只需極少或夠用的領域知識,知識沒有所 量領域知識(超越一般人的知識量) 謂的過多情況 ♦ 知識創造力發展四階段首要的元素 尤 ♦ 解 決 問 題 上 不 拘 泥 於 特 定 知 識 與 關 , 點,才擁有較高的創新頻率(Campbell) 其是準備階段(Wallas) , ♦ 領 域知 識 有益於辨視當前問題與過去 ♦ 離直覺想到的知識/概念較遠的 較可能 帶來創意(Mednick) 經驗的相似性(Weisberg) ♦ 知識是機會的交通工具 知識可以表現 ♦ 知識沒有所謂的過多情形,重要的是何 , 種知識被儲存與知識是否容易取得 創造力(Albert) (Amabile) ♦ 知識為具樹枝狀的網路結構 「點–點」 , 的連結愈活絡愈可能產生創意(Chi) ♦ 創造力產生於跨領域、直覺地思考,並 受限於過度的練習,知識的廣度比深度 ♦ 協助個人層次的創作歷程 並創造突破 , 重要(Simonton) 社會層次的新穎性產品(詹志禹) Campbell, Mednick, Amabile, Gruber, Wallas, Chi, Weisberg, Albert James, DeBono, Sternberg, Simonton, Bailin, Ericsson, Hayes, Mayer, 詹志禹 4 知識 角色 知識量 知 識的 功能 代表 學者 除了知識分類上的研究,法國學者 Hatchuel[13, 14]也提出概念–知識理論(C–K Theory)來瞭解設計 創造性思考中概念與知識互動的方式;概念–知識理論由 C「概念空間」(concepts space)與 K「知識空間」 (knowledge space)組成,設計是二個空間(概念、知)共同擴張的產生過程[14],主要藉由四種方式操作: 1、知識至概念(K→C) 識空間「增加」屬性至概念,2、概念至知識(C→K) 念活化、聯想、尋 :知 :概 找、發現知識,3、概念至概念(C→C) 利用概念的「分離」(partition)與「交集」(inclusion)來增加概念 : 強度,4、知識至知識(K→K) 識衍生、啟發、邏輯推理產生另一個知識。知識愈多可促使概念空間 :知 愈廣愈深,替代方案因而愈多,創造性產品產生的可能性即提高。 C 擴展/ 規劃 有名無實 世界 Disjunction 分割/具體化 K 擴展方式: 衍生、經驗 C Conjunction 活化/發現 K 邏 輯/ 事實世界 圖 1、概念–知識理論矩陣[14] 創造性思考有時又稱為發散式思考與收斂式思考,學術上常用產品生產的流暢性(idea fluency)、原 創性(originality)、與靈活度(flexibility)三種原則來評分,Hocevar與Bachelor[15]從 100 個創造力的測量例 子綜合分 類出關於創造力測驗的八大類別,以產品特質為創造 力評量對象的是教師/同儕/督導者評 分、產品的評判、傑出人士研究、自我陳述創意活動或創意成四項,聚焦於產品特質上的創造力評量主 要有Csikszenmihalyi提出的:技巧(Craftsmanship)、原創(Originality)、美學價值(Aesthetic value)評量,以 及Besemer與O’Quin的創造性產品語意量表T(Creative Product Semantic Scale, CPSS)[8]。其他評量方法還 Amabile[7]的專家共識法(Consensual Assessment Technique, CAT)、與Reis & Renzulli的學生作品評估表 (Student Product Assessment Form, SPAF)[12, 26]。然每種評量方法皆有不足之處,專家共識法只能到產品 的總分,學生作品評估表涉及多過於複雜,創造性產品語意量表則無評判效標欠缺效度,故同時使用多 種方法應可取得較客觀且細緻的評量內容。 三、研究目的 本研究主要探討創意設計過程中,知識的運用與創造性表現的關係,具體目的如下: 1、 創意設計思考中,知識的功能與影響力為何? 2、 探討知識與創造力有無負向遷移的情形? 3、 個人學經歷背景,如設計年資、專業領域對創造力有何影響? 5 四、研究方法 為瞭解領域知識與創造性表現的互動關係,本研究採實驗法進行,分析受測者面對不同領域問題時所 使用的知識類別與數量。 4-1 研究架構 文獻探討 文獻整理 設計知識分類 創造力評量研究 實驗進行 個人資料問卷填寫 快速設計(1)(2) 記錄個人設計過程 圖 2、研究架構圖 4-2 實驗設計 實驗共包含三個部分、兩個問題,分別如下: (1) (2) 個人背景資料填寫:包括所屬領域、專長知識、設計年資、案例實作經驗。 創造力實驗:實驗的問題分別是: 問題一(P1),產品設計問題:沙塵暴日益嚴重,愛乾淨怕過敏的人,隨身攜帶吸取灰塵的器具。 問題二(P2),家具設計問題:2050 年,與主人同桌共餐的狗,所用的坐具。 (3) 記錄設計思考過程:將個人剛才的設計過程記錄於作答紙下方。 實驗結果統計 創造力評量 繪製 C-K 圖 知識使用量統計 統計 迴歸 分析 4-3 受測對象 台北科技大學工業設計系大學部與創新設計研究所、在職專班研究生,領域差異分別是產品設計領域 39 人、與室設計領域 14 人,及其他設計領域(如多媒體、平面、資訊)7 人,共計 60 人。 4-4 創造力評量 本研究採雙軌制評量方式,以創造性產品語意量表[8]最後一個版本作為主要評量方式,同時兼用專 家共評法[7],用以檢測創造性產品語意量表的信度。且因實驗結果並非實際的產品,故去除創造性產品 語意量表中造形性的「製作精美」子項,總共以八個子項進行評量: ‧新穎性:原創性、驚喜性 ‧問題解答性:邏輯性、實用性、價值性、與可理解性 ‧造形性:組織的、雅緻的 4-5 知識量統計 本研究接受 Christiaans[9]的知識分類,並參考 Popovic[20]的見解新增「經驗知識」 將設計知識分為 , 跨領域的經驗知識、領域基本知識、領域設計知識(或簡稱設計知識)、與跨領域的操作型知識。將受測者 的設計過程繪製成「概念–知識圖」[14],計算知識的使用量,當知識重複使用則需加乘計算。以下是四 6 種知識的詳細定義: ♦ 跨領域經驗知識(Ke):較無因果邏輯關係、常識的、意外的,無需接受正式教育即可學習與取得。如: 「消除灰塵最快的方式就是空氣槍」 、或「因為灰塵需要收集起來,如果使用『吸取』的方式不能有 效收集」 。 ♦ 領域基本知識(Kb):指的是在非工業設計相關的領域也可學到的知識,如機械、電機、人因、美學、 行銷。像是: 海棉材質的優點就是吸水、除塵、還可重複使用」「沙塵暴造成的不便有積塵、阻礙 「 、 視線、呼吸不良…。」 ♦ 領域設計知識(Kd):只有在設計領域才能學得到的知識與技巧,如設計方法、設計史、2D/3D的建模、 使用情感…,它可用來:情境分析、想像未來、綜合其他知識產生解答或造形、增加附加價值、表現 設計師個人理念。如: 口紅吸塵器,脣膏為吸塵口、口紅底座則為出風口,包覆管則為馬達區」「人 「 、 物境設定如:境–沙塵暴,用–乾淨,物–鼻子上貼布」 。 跨領域操作型知識(Ko):一種管理與監控解答匯聚過程的領域外知識,知道如何使用知識、何時使用知 識、以及那種方法可以用來協助解題,也可稱做「後設知識」(meta-cognitive knowledge)。為了精確計算 出操作型知識,故採用「概念–知識理論」[14],將操作型知識定義成五類:K→C (應用知識產生概念)、 K1→K2 (知識的推演與啟發)、C1-->K→C2 (舊概念啟發知識,知識再產出新概念)、C1-->C2 (舊概念綜合、 分離至新概念)、C =>K (概念推衍出特殊心得,轉化成個人知識)。其中實線為推理的強方法,虛線為推 理的弱方法。 圖 3、概念草圖(部分) 圖 4、設計過程自述 圖 5、概念–知識圖範例 圖 3 為P2 某位受測者的概念草圖,圖 4 為其自述的設計過程,圖 5 則是根據以上二者繪製而成的概 念–知識圖,右側為知識空間,左側為概念空間,知識空間的每個文字方塊皆為某類「知識」 箭頭則代 , 表「操作型知識」 些知識會同時連結許多箭頭,知識計量上需加乘計算,故知識使用量分別是經驗知 ,有 識 3 個,領域基本知識 2 個,領域設計知識 6 個,跨領域操作型知識 8 個。 7 五、結果與分析 兩個問題實驗結果的創造性產品語意量表評分及專家共評之間呈高度正相關(P1 r=.941, p=.000; P2 r=.900, p=.000),且由二位研究生重複繪製的實驗結果「知識–概念圖」 所統計出來的知識使用總量也僅 , 為 3 個左右的誤差值,故本研究的創造力評量與知識量統計具有信度。確認信度後,下文將進行知識使 用量與創造力評量的迴歸分析。因表格眾多、欄位空間小,以下名詞各以英文簡寫代表:問題一–P1, 問題二–P2,跨領域經驗知識–Ke,領域基本知識–Kb,領域設計知識–Kd,跨領域操作型知識–Ko。 5-1 創造力評量與知識使用量結果 由表 4 可得知 P2 似乎在平均數、高標略低於 P1 一些,但無顯著差異,可見實驗的二個問題難易度 上相差不遠。而從表 5 可看出就兩案知識使用量的情形,P1 所需的知識平均是 16 個,P2 平均是 10.6 個, P1 所使用的知識分別由多至少分別為:Ko>Ke>Kd>Kb,P2 則為 Ko>Kd>Ke>Kb。P1、P2 除了領域基本 知識之外,其他知識使用量皆有顯著差異,主要原因很可能是因為問題的熟悉度不同,導致個人在問題 思考、與細節處理時所使用的知識量也不同。P1 的題目為隨身型吸塵器,吸塵器於台灣是相當常見的生 活用品,雖然題目改成「隨身吸帶」 車用、鍵盤清理用的小型吸塵器也已早已問世,故 P1 對受測者 ,但 而言較為熟悉,擁有的知識較多,知識使用得也較多。而 P2 為狗用餐椅,餐椅雖然常見,但卻從未見過 「狗用」的,甚至連「動物專用椅」都沒有,受測者無法得知狗的座椅需求、與狗椅的前例知識,故 P2 僅能使用較少的知識。 表 4、實驗評量結果 平均數 標準差 高標 4.44 0.754 5.05 4.38 0.660 4.91 表 5、知識使用量統計 Ke Kb Kd Ko 3.75 2.02 3.27 6.97 2.72 2.43 2.1 5.58 0.014* 0.421 0.002* 0.000* P1 P2 低標 3.84 3.84 P1 P2 Sig. Total 16 12.38 0.004* * P<0.05 表示有顯著差異 5-2 P1 分析 首先是知識與創造力評量的相關係數分析,結果 Ko 與 P1 創造力評量最有關係(r=.597, p=.000),Ko 也同時對創造力組成因子「問題解答性、造形性」有中度相關;此外,Kb 也對創造力組成因子「問題解 答性、造形性」有中度相關,而 Kd 則與創造力及創造力組成因子四者皆形成低度相關。 表 6、P1 知識與創造力評量(CPSS)相關係數 P1 CPSS 新穎性 問題解答 造形性 CPSS 1 .596** .935** .902** Ke .160 .137 .154 .101 Kb .359** -.040 .407** .436** Kd .362** .272* .320* .306* Ko .597** .271* .617** .522** ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 接著使用多元迴歸分析知識與創造力評量的迴歸現象。表7 為迴歸模式摘要,可得知R平方為.382, 8 調整後的R平方為.336,顯示此分析最少有 33.6%的解釋力,而模式考驗的結果也指出迴歸效果達顯著水 準(F(4, 54)=8.329, p=.000),故知識與創造力評量有具預測性質的迴歸關係。表8 為個別獨變項的事後考 驗,顯示Ko具有最佳的解釋力,Beta=0.709(p=.002),其他知識則皆未有顯著解釋力(p>0.05)。故可得出P1 知識與創造力評量的迴歸方程式為Y= 0.179XKo + 3.46,Ko≠0。 表7、P1 知識與創造力迴歸係數–模式摘要 變更統計量 調整後 估計的 平方 分子 分母 F R 平方 標準誤 改變 改變量 自由度 自由度 .336 .61987 .382 8.329 4 54 R .618(a) R平 方 .382 顯著性 F 改變 .000 Durbin Watson 檢定 1.940 未標準化係數 (常數) Ke Kb Kd Ko B 3.46 -.050 .009 -.017 .179 標準誤 .207 .042 .046 .040 .055 表8、 P1 知識與創造力迴歸分析–係數 標準化 相關 t Sig. 係數 零階 偏 Beta 16.74 .000 -.172 -1.199 .236 .160 -.161 .028 .191 .849 .359 .026 -.065 -.411 .683 .362 -.056 .709 3.275 .002 .597 .407 共線性統計量 部分 -.128 .020 -.044 .350 允差 .555 .551 .452 .245 VIF 1.80 1.81 2.21 4.09 圖 6 為P1 創造力組成因子與四類知識的迴歸曲線圖,由(a)(b)(c)可知Ke的使用無助於新穎性、問題 解答性、造形性三者的表現。而(d)則顯示Kb與新穎性無關,(e)(f)顯示Kb與問題解答性及造形性則形成漸 進曲線,意指Kb愈多,問題解答性與造形性愈佳。Kd與新穎性(g)、問題解答性(h)、造形性(i)皆形成接近 常數線的遞增斜線,表示Kd雖然有益於創造力三個組成因子,然效率不高,需大量使用才能有明顯的幫 助。Ko與新穎性(j)有遞增斜線的關係,而與問題解答性(k)、與造形性(m)則形成高原曲線造形的迴歸線, 扣除前端陡升的曲線,Ko與創造力三個組成因子的迴歸線斜率皆大於Kd,故Ko愈多,新穎性、問題解答 性、與造形性表現愈佳,且效率較Kd高。 以縱軸的角度來看,新穎性與Kd及Ko有顯著相關,顯示P1 新穎性主要來自於結合吸塵功能與隨身 用品的造形,Ko負責找出可用的知識 (如Kb:吸塵功能的基本機構,或是Ke:隨身用品包括項鍊、鋼筆、 手機),再交以設計知識融合各種知識。而問題解答性造形性共線(四種知識的迴歸線幾乎相同),且由 圖中可知問題解答性及造形性與Kb、Kd、Ko皆有正向關係,表示二者產自於Kb、Kd的提出與推理 (如 Kb:除塵的方式有吸附、風吹、沾黏、擦拭、過水…等,或是Kd:人們隨身攜帶的產品一定是輕、薄、 短、小,具裝飾性及表現性),而負責提出與知識推理工作的正是Ko,故Ko的關係最高(r=.617)。值得一 提的是Ke雖也能提供問題的解答,但易缺乏邏輯與合適性,故經驗知識與問題解答性無關。 9 Novel 新穎性 Resolution 問題解答性 Style 造形性 Ke (a) (b) (c) Kb (d) (e) (f) Kd (g) (h) (i) Ko (j) (k) 圖 6、P1 創造力組成因子與知識的迴歸曲線圖 (l) 5-3 P2 分析 可以得出Kb對創造力表現最有關係(r=0.300, p=0.020),其次為Ko(r=0.288, p=0.025) 然Kd ,雖 與創造力總評分不構成顯著關係,然卻與「新穎性、造形性」也有低度相關,而Ke則不與創造力評量或 創造力構成因子有關係。 10 表9、P2 知識與創造力評量(CPSS)相關係數 CPSS Ke Kb Kd P2 CPSS 1.000 -.130 .300* .244 新穎性 .672** -.222 .212 .255* 問題解答性 .864** -.006 .354** .049 造形性 .772** -.151 .046 .390** ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Ko .288* .199 .246 .222 接著再次使用逐步迴歸分析知識與創造力評量的迴歸現象,依F選入機率≦.050 與F刪除機率≧.100 準則選入的相關知識為Ke、Kb、及Kd,表示這三種知識與創造力評量形成迴歸關係。表10 為模式摘要, R平方為.240 調整後的R平方為.199 顯示此分析有 24.0%~19.9%的解釋力 且具顯著水準(F(1, 56)=4.455, , , , p=0.039)。而在個別獨變項的事後考驗的部分,三種知識皆有顯著意義,Kb的Beta值最高,其次為Kd, 而Ke則是負數,表示Kb、Kd愈多,創造力評量愈高,Ke愈多,創造力評量即愈低;創造力表現不與任一 知 識 形成迴 歸關係,而 是與 Ke 、 Kb 、 Kd 三種知 識 的綜合使 用有關係。 迴歸方程式 為 Y=0.132XKb+ 0.114XKd- 0.089XKe+4.06,Kb+ Kd+ Ke≠0。 R .490 R 平 方 .240 表10、 P2 知識與創造力評量迴歸分析–模式摘要 變更統計量 調整後 估計的 平方 分子 分母 顯著性 F R 平方 標準誤 改變 改變量 自由度 自由度 F 改變 .199 .59083 .060 4.455 1 56 .039 Durbin Watson 檢定 1.434 未標準化係數 (常數) Kb Kd Ke B 4.06 .132 .114 -.089 標準誤 .176 .038 .043 .042 表 11、P2 知識與創造力迴歸分析–係數 標準化 係數 相關 t Sig. 零階 偏 Beta .428 .318 -.258 23.08 3.460 2.684 -2.111 .000 .001 .010 .039 .300 .244 -.130 .420 .338 -.271 共線性統計量 部分 .403 .313 -.246 允差 3.71 .056 .029 -.174 VIF 4.41 .208 .199 -.005 由圖 7 可知Ke與新穎性、問題解答性、與造形性(a~c)皆無顯著關係,意指Ke無助於創造力表現。而 Kb同樣無益於新穎性(d)、與造形性(f),然卻與問題解答性形成倒U字型的曲線(e),Kd則與新穎性(g)、及 造形性(i)也呈平緩的倒U曲線,顯示Kb有助於問題解答性、Kd可增進新穎性與造形性,然過多則有害。 Ko與新穎性(j)、造形性(l)無關,而與問題解答性有高原曲線關係(m),表示Ko為問題解答性的基本量,雖 然有益,但過了門壏值後即無太大功效。 11 N 新穎性 R 問題解答性 S 造形性 Ke (a) (b) (c) Kb (d) (e) (f) Kd (g) (h) (i) Ko (j) (k) 圖 7、P2 創造力組成因子與知識的迴歸曲線圖 (l) 迴歸關係方式中顯示領域基本知識、設計知識皆與創造力評量有正向關係,為何曲線為呈倒U字形? 可從圖d~j影響每個曲線下降的點(A~I)深入探討,表12、13 為上述九個點的知識使用情形,由表可知 Kb、Kd使用多,卻表現異常的主要原因皆是因為知識的引用不適,如點A使用 5 個Kd,但未使用Kb、又 引用多的Ke,故除問題解答性表現不佳外,創造力評量的綜合得分也非常得低(CPSS=3.833) J雖 ;點 12 然使用大量Kb,但只使用 1 個Kd,且應用 3 個Ke,故創造力得分偏低;而點B,因為Kb、Kd皆大量使用, 故雖也加入了許多Ke,創造力評量仍屬高分。 表12、點A~E的知識使用量及創造力評量 點 知識 E C D B A Ke 10 2 2 6 4 Kb 1 1 2 7 0 Kd 7 6 7 6 5 CPSS 3.917 4.675 4.667 5.3 3.833 表13、點F~I的知識使用量及創造力評量 點 知識 I H G F Ke 3 4 5 2 Kb 9 8 7 6 Kd 1 0 0 2 CPSS 4.883 3.517 3.858 5.067 5-4 個人學經歷背景與知識運用 5-4-1 設計年資、知識運用、與創造力表現 創造力評量與設計年資成正比,年資愈多創造力得分愈高(見表14),而從圖 8、圖 9 可看出知識使用 量不隨著年資增加:3 年設計年資的受測者每種知識幾乎都是最少,創造力得分也最低;5 年設計年資的 受測者除了P1 的Ke與P2 的Kb之外,所使用的知識幾乎都是最多的,創造力表現次中;8 年設計年資的受 測者則使用「適量」的知識,知識量多介於 3 年設計年資與 5 年設計年資之間,只有P1 大量使用Kd,P2 減少使用Ke,知識使用效率極佳,以中等知識使用量取得最高的創造力得分。 表14、設計年資與創造力評量 年資 P1 P2 3年 m= 4.08 m= 4.06 5年 m= 4.72 m= 4.77 8 年以上 m= 5.08 m= 4.79 ANOVA p=.0004* p=.02* *P<0.05,有顯著差異 圖 8、P1 年資與知識量比例圖 5-4-2 專業領域、知識運用、與創造力表現 圖 9、P2 年資與知識量比例圖 受測者的專業領域背景與創造力表現無顯著關係(見表15),表示創造力表現不因專業領域不同而有所 差異,從圖 10、圖 11 分別比較P1 與P2 三個不同專業領域受測者四種知識的使用量,發現P1 其他設計領 域組受測者的是因為Kd不足,而大量使用Ke、與Kb,然P1 的Ke與創造力評量無關,Kb也只與問題解答 性及造形性有正相關,不與整體的創造力評量形成具統計意義的迴歸關係,故其他設計領域的創造力得 分並無顯著較高。而P2 三組受測者的每種知識使用量皆相近,故領域差異並不影響創造力表現。 13 表15、專業領域與創造力評量 P1 工業設計 家室設計 其他設計 ANOVA P2 m=4.38 m=4.44 m=4.82 p=.391 m=4.34 m=4.29 m=4.73 p=.328 *P<0.05,有顯著差異 圖 10、領域與 P1 知識量比例圖 圖 11、領域與 P2 知識量比例圖 六、結論與建議 6-1 知識的功能與影響 知識與創造力的關係隨著問題屬性不同,而有不同的功能與影響力,P1 為熟悉的問題,擁有較多的 相關知識,知識使用量具有較大的掌控空間(迴歸方程式的常數較小),故各種知識的使用量幾乎皆對創造 力有正向關係,負責知識推理、應用的操作型知識即為最具迴歸關係的知識。而P2 為陌生的問題,擁有 較少的相關知識,迴歸方程式的常數高達 4.06(P2 的創造力評量均分為 4.38),知識使用量的影響力較低, 故任一個別知識的使用皆不與創造力評量有顯著迴歸,創造性表現只與領域基本知識、設計知識及經驗 知識的綜合使用有關,而操作型知識也變得不重要。 領域基本知識基本上有益於問題解答性,而於熟悉的問題中,則還可對造形性有所貢獻;設計知識有 助於新穎性及造形性,但在熟悉的問題中,也影響問題解答性的產生;操作型知識在陌生的問題中巧婦 難為無米之粥,對創造力表現無顯著貢獻,而在熟悉的問題中則與創造力組成三因子皆呈高度的正相關。 值得注意的是,當設計知識與領域基本知識不足時,個人則會傾向使用過去的生活經驗與常識來彌補差 距,故經驗知識為領域知識的「替身」 然卻無助於創造力表現。 , 表16、知識功能比較表 Ke Kb Kd Ko 創造力 新穎性 問題解決性 造形性 主要能 無益 無關 無關 無關 補充領域知識 的不足 非必要條件 有益 無關 有益 不一定 產生 問題解答性與 造形性 有利條件 有益 有益 不一定 有益 產生 新穎性與 造形性 必要條件 有益 不一定 有益 不一定 主要協助 問題解答性 必要條件 知識條件 Simonton 主張創造性思考為頓悟、神祕不可探的無意識過程[23],其實主要就是在說 「融合」 方式, 的 14 從設計知識的功能來看, 融合」就是一種媒合、類比的方式,故所謂的神祕過程應是某種有條件的多重 「 組合路徑。相反地,Weisberg 認為創造性思考是一種邏輯推理思考[28],此觀點與操作型知識的操作方式 相同,操作型知識即 Campbel、Mednick 與 Chi [28, 21]所謂的「連結」 不同的是操作型知識的連結為推 , 理、啟發、聯想的,而非盲目變異或運氣。 6-2 知識的負向遷移效應 本研究的實驗問題共有兩個,實驗結果的知識與創造力曲線一者為漸進直線,一者為倒U字型曲線, 主要原因為兩個問題熟悉度不同,受測者擁有的相關知識量也不同。具備較多知識量的問題(P1),受測者 無需擔心解題知識的欠缺,重點在於知識的大量推理應用讓解答符合各種角度的需求;而具備較少知識 量的問題(P2),受測者缺乏解答的領域知識,不能隨心所欲引用所需知識,故創造力表現與知識的正確選 擇有關。故問題二(P2)產生「疑似」知識的負向遷移情形,皆因不同知識的功能會增強或消抵其他知識的 創造力表現,而非知識使用愈多造形創造力表現愈差。 6-3 創作者背景知識的影響 Simonton[22]認為大學學歷的創造力表現最佳,之後便漸漸下滑,而本研究發現設計年資愈多、學 歷愈高,創造力表現愈好。3 年設計年資受測者(大學生)知識量少,創造力評量最低;5 年設計年資受測 者(研究生),知識量豐富,然結構混亂、使用較無效率,創造力評量居中;而 8 年設計年資的受測者知識 使用量適中,領域設計知識充足,創造力評量最高。 專業領域背景對創造力評量無顯著影響,可能是因為本研究的工業設計領域受測者部分也做過家具 的設計案,家室設計受測者多數也曾經設計過生活用品,而其他設計領域則是對工業設計有興趣,而從 其他領域轉讀工業設計的人,故領域知識有相當大的重疊性,僅有工業設計領域的受測者於熟悉且同領 域的問題中明顯得使用較多的領域設計知識。 6-4 未來研究建議 (1) 以工作年資超過十年的受測者為研究對象 故學術上的知識正向與負向關係主要辨論對象為十年以上 : 的知識量,本研究的受測者工作年次皆少於十年,故僅得出知識對創意設計的功能與影響,若要準確 探討知識與創造力的關係,應以專業資歷十年以上的受測者為研究對象較佳。 (2) 選用領域差異較大的受測者:本研究的受測者工作資歷與知識重疊性偏高,故領域知識的差異較小, 知識功能的探討未能汲及領域因素,若能以領域差異大的受測者為研究對象,應能更明確的辨視領域 知識界限與效用。 參考文獻 1. 2. 3. 4. 王鴻祥, 2000, 非單調設計推理的設因命題邏輯: 國立台灣大學建築與城鄉研究所博士論文.台北. 江羽慈, 2003, 知識經濟時代的創造力. 教育趨勢導報, 3, 1-7. 張鋒, 馮慶林, & 何亞雲, 2003, 20年來的西方創造性心理測量研究:方法與問題. 西北師大學報:社 科版. 詹志禹, 2000, 知識創造的本質與脈絡:演化論觀點. http://tim.nccu.edu.tw/croci/rusultl.htm (取自 2007/4/20) 15 5. 6. 7. 8. 9. 劉世南, & 郭誌光, 2001, 創造力的概念與定義. 資優教育季刊, 81, 1-7. 陳偉昌, 2001, 職業學校機械科學生技術能力與創造力之相關研究 國立台灣師範大學工業教育研究 所碩士論文 台北. Amabile, T. M., 1996, Creativity in context: Update to The Social Psychology of Creativity. CO: Westview Press. Besemer S.P. & O'Quin K., 1999, Creative Product, in M Runco and S Pritzker (eds), Encyclopedia of Creativity, Academic Press, San Diego, 413-422 Christiaans, H., & Venselaar, K., 2005, Creativity in design engineering and the role of knowledge: modeling the expert. International Journal of Technology and Design Education, 15, 217-236. 10. Christiaans, H. H. C. M., 2002, Creativity as a Design Criterio n. Creativity Research Journal, 14(1), 41-54. 11. Cross, N., 2004, Expertise in design: an overview. Design Studies, 25, 427-441. 12. Fishkin, A. S. & Johnson, A. S, 1998, Who is creative? Identify ing children's creative abilities. Roeper Review, 21(1), 40-46. 13. Hatchuel, A., & Masson, P. L., et al., 2004, C-K theory in practice: Lessons from Industrial Applications. Paper presented at the International Design Conference – design 2004 . 14. Hatchuel, A., & Weil, B., 2003, A new approach of innovative design: an introduction to C-K theory. Paper presented at the International Conference on Engineering Design . 15. Hocevar, D & Bachelor, P., 1989, A Taxonomy and critique of mea surements used in the study of creativity. In J. A. Glover, R. R. Ronning, & C. R. Reynold. (eds.). (1989). Handbook of Creativity, pp.53-75. NY: Plenum. 16. Lawson, B., 2004, What designers know. Boston: Architectural Press. 17. Lawson, B., 2006, How designers think (4 ed.). Boston: Architectural Press. 18. Mayer, R. E., 2005, 創造力研究五十年, 收錄於R. J. Sternberg編, 創造力 (576-590頁). 台北:五南圖書. 19. Mayer, R. E., 2006, The role of domain knowledge in creative pr oblem solving. In J. C. Kaufman & J. Baer (Eds.), Creativity and Reason in Cognitive Development (pp. 145-158). New York: Cambridge University Press. 20. Popovic, V., 2004, Expertise development in product design-stra tegic and domain-specific knowledge connections. Design Studies, 25, 527-545. 21. Scott T. E., 1999, Knowledge, in Encyclopedia of Creativity, M Runco and S Pritzker (eds), Academic Press, San Diego, pp.119-129. 22. Simonton, D. K., 2005, 從歷史計量觀點談創造力. 收錄於R. J. Sternberg編, 創造力 (155-179頁). 台北: 五南圖書. 23. Simonton, D. K., 2006, Creative genius, knowledge, and reason: the lives and works of eminent creators. In J. C. Kaufman & J. Baer (Eds.), Creativity and Reason in Cognitive Development (pp. 43-59). New York: Cambridge University Press. 24. Sternberg, R. J. & Lubart, T. I. (2005). 創造 力概念面面觀及其典範. 收錄於R. J. Sternberg編, 創造力 (331-358頁). 台北:五南圖書. 25. Sternberg, R. J. & O'Hara, L. A., 2005, 創造 力與智力. 收錄於R. J. Sternberg編, 創造力 (331-358頁). 台 北:五南圖書. 26. Renzulli, J. S. & Reis, S. M. Student product assessment form (SPAF). Retrieved July, 30, 2007, from http://www.gifted.uconn.edu/sem/pdf/spaf.pdf. 27. Weisberg, R. W., 2005, 創造力與知識–一項理論上的挑戰. 收錄於R. J. Sternberg編, 創造力 (295-330 16 頁). 台北:五南圖書. 28. Weisberg, R. W., 2006, Expertise and reason in creative thinkin g: evidence from case studies and the laboratory. In J. C. Kaufman & J. Baer (Eds.), Creativity and Reason in Cognitive Development (pp. 7-42). New York: Cambridge University Press. 29. Ward, T. B., Smith, S. M. & Finke, R. A., 2005, 創造性認知. 收錄於R. J. Sternberg編, 創造力 (252-278頁). 台北:五南圖書. How knowledge works in creative design Hung-Hsiang Wang * Mei-Ling Chen ** *Graduate Institute of Innovation Design, National Taipei University of Technology e-mail: wanghh@ntut.edu.tw ** Graduate Institute of Innovation Design, National Taipei University of Technology e-mail: stealer@mail2000.com.tw Abstract In many fields, the more knowledge, the greater achievements; however, it seems not the case in design. For example, those who have higher education and more experiences are not the winners in design competitions all the time. This thesis investigates the function of the knowledge used in creative design process. Four types of knowledge were defined: experience knowledge, domain-specific basic knowledge, domain-specific design knowledge, and operational knowledge. Three criteria for assessing creativity performance were used: novel, resolution, and style. Sixty participants, including undergraduate and graduate students of industrial design, interior design, and visual communication, individually took two conceptual design tasks and described their design process. The results indicate that: (1) the relationship between design creativity and knowledge depends on the nature of the problem, since the participants have more domain knowledge in familiar problem, and have less in unfamiliar problem. For the familiar problems, the operational knowledge is significant; for the unfamiliar problems, the domain-specific basic knowledge and domain-specific design knowledge are influential. (2) Domain-specific basic knowledge is good for resolution. Domain-specific design knowledge contributes novel and style. Operational knowledge is beneficial to three criteria in familiar problem. Experience knowledge is the “stand-in” for domain knowledge, and is unhelpful to creativity. (3) The designers have longer working time and higher education (meaning possessing more knowledge), generate more creative solution. Nevertheless, the amount of a designer ’s knowledge is not equal to the amount of knowledge he or she used in the design process. 17 ...
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This note was uploaded on 11/27/2009 for the course IM MA420 taught by Professor Mar,lee during the Spring '09 term at National Taiwan University.

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