Arab Educational Information Network

هدفت الدراسة إلى تحديد القيمة التنبؤية بالإبداع الهندسي في ضوء كل من التفكير الجدلي البرهاني وفاعلية الذات الإبداعية وكفاءة التعامل مع القلق المعرفي والمناخ الإبداعي وهل تختلف تلك القيمة باختلاف الجامعة عين شمس/ الأميركية. وتكونت عينة الدراسة من 300 طالب وطالبة من طلاب كلية الهندسة من جامعتي عين شمس والأميركية (200 طالب وطالبة هندسة عين شمس، و100 طالبًا وطالبة هندسة الجامعة الأميركية) 23 محكّما من أساتذة كلية الهندسة على مشروعات التخرج (15 محكّما من كلية الهندسة-عين شمس) و (8 محكّمين من كلية الهندسة-الجامعة الأميريكية). وطُبّق عليهم الأدوات الآتية: قائمة قواعد تقدير الناتج الإبداعي (إعداد كل من (2006) Sndtanen & Dean, Hender, Rodgers، تعريب الباحث). مهام التفكير الجدلي البرهاني (إعداد الباحث)؛ مقياس فاعلية الذات الإبداعية (إعداد الباحث)؛ مقياس كفاءة التعامل مع القلق المعرفي (إعداد الباحث)؛ مقياس المناخ الإبداعي (إعداد الباحث)، وتم استخدام تحليل الإنحدار المتعدد للإجابة على أسئلة الدراسة والتأكد من فروضها. وخلصت الدراسة إلى أن فاعلية الذات الإبداعية والتفكير الجدلي البرهاني وكفاءة التعامل مع القلق المعرفي، كلّها تسهم بشكل دال في التنبؤ بالإبداع الهندسي، وهي تفسّر حوالي 40% من قيمة التباين الكلي فى الإبداع في الجامعتين معًا، وكانت معادلة الانحدار التي تساعد في التنبؤ بالإبداع على الصورة الآتية: القيمة المتوقعة لـ(الإبداع)=9.509 (ثابت الانحدار)+ 0.114 (فاعلية الذات الإبداعية) + 0.932 (كفاءة القلق المعرفي)- 0.017 (المناخ الإبداعي) + 0.433 (التفكير الجدلي). وأن القيم التنبؤية تختلف باختلاف الجامعة كلّ على حدة، حيث إن المناخ الإبداعي يتنبأ بالإبداع الهندسي لدى طلاب هندسة الجامعة الأميركية، حيث يفسّر 30.5% من قيمة التباين الكلي في الإبداع في حين أن فاعلية الذات الإبداعية تتنبأ بالإبداع الهندسي لدى طلاب هندسة عين شمس، حيث تفسر حوال ى55.2% من قيمة التباين فى الإبداع. وكانت معادلة الانحدار التي تساعد في التنبؤ بالإبداع على الصورة الآتية: بالنسبة للجامعة الأميريكية: القيمة المتوقعة لـ(الإبداع)= 19.84 (ثابت الانحدار)- 0.04 (فاعلية الذات الإبداعية)+ 0.05 (كفاءة القلق المعرفي)+ 0.09 (المناخ الإبداعي)+ 0.18 (التفكير الجدلي)؛ بالنسبة لجامعة عين شمس: القيمة المتوقعة لـ(الإبداع)=-0.41 (ثابت الانحدار)+ 0.22 (فاعلية الذات الإبداعية)+ 0.10 (كفاءة القلق المعرفي)+ 0.03 (المناخ الإبداعي)+ 0.35 (التفكير الجدلي). (ملخص المؤلف)

The research aimed to determine the predictive value of engineering creativity in the light of both Dialectical thinking. Creative self-efficacy. Efficiency of dealing with cognitive anxiety and creative climate and know whether this value varies by the University of Ain Shams American. The study sample consisted of 300 male and female students from the Faculty of Engineering from Ain Shams University and American University, 200 students from Ain Shams University, 100 students from the American Univeisity (AUC) and 23 raters from the Faculty of Engineering (15 raters from stuff of Faculty of Engineering Ain Shams on graduation projects of some students) (8 raters from stuff of Faculty of Engineering American University (AUC) on graduation projects of some students of the Faculty of Engineering American University). The following tools were applied to the sample: the list of rules for estimating the creative output: prepared by Dean. Hender, Rodgers & Sndtanen (2006), the tasks of the dialectical thinking (preparation of the researcher), creative self-efficacy questionnaire (researcher’s preparation) Efficiency of dealing with cognitive anxiety questionnaire (the researcher’s preparation), the Creative Climate questionnaire (researcher’s preparation). It was used multiple regression analysis to answer the questions of the study and make sure from hypotheses. Study concluded that creative self-efficacy and Dialectical thinking and Efficiency of dealing with cognitive anxiety contribute to the prediction of creative engineering, and they explain about 40% of the value of total variation in creativity in the two universities together. The regression equation that helps predict creativity is the following: The expected value of (creativity) = 9.509 (regression constant) + 0.114 (creative self-efficacy)+ 0.932 (cognitive anxiety efficiency) - 0.017 (creative climate) + 0.433 dialectical thinking and predictive values vary according to each university separately, as the creative climate predicts creativity engineering students at the American University of Engineering: which explains 30.5% of the value of total variation in creativity, while the creative self-efficacy predict engineering creativity of the students are Study of Ain Shams, where explain about 55.2% of variation in creativity. The regression equation that helps predict creativity is the following for the American University: The expected value of (creativity) = 19.84 (regression constant) -0.04 (creative self-efficacy) + 0.05 (cognitive anxiety efficiency) + 0.09 creative climate +0.18 dialectical thinking). For Ain Shams University: The expected value of (creativity)= -0.41 (regression constant) +0.22 (creative self- efficacy) +0.10 (cognitive anxiety efficiency) +0.03. Creative climate +0.35 dialectical thinking. (Author’s abstract)