复杂的问题在创业教育:检查机会识别的复杂应用程序中解决问题

文摘

在开放的黑盒什么创业教育(EE)应该是本研究的重点是探索两个结构之间的关系:机会识别(OI)和复杂的问题解决模式(CPS)。OI,特定于域的能力,是创业研究的核心,而CPS更domain-general技能。在概念层面上,有理由相信CPS技能可以帮助个人在动态和非透明的环境中识别潜在的机会。因此,我们是否CPS实证分析与OI 113名硕士学生。数据分析使用多个回归。结果表明,CPS预测的数量混凝土想法,学生产生,表明有CPS技能支持详细的生成,潜在的优质的经营理念。当前研究的结果表明,训练CPS,更domain-general技能,可能是一个有价值的部分什么应该在EE。

1。介绍

获得创业技能可以帮助学生准备一个工作生活的特征是不确定性和复杂性1]。因此,创业教育(EE)收到的关注作为一种手段关闭之间的差距的类型所需的年轻人才市场和人才实际上是提供高等教育。EE在这项研究中广泛地定义为“[c]用、方法和活动支持发展动机、技能和经验,这可以是创业,管理和参与的价值创造过程”([2),14页)。在这个定义中,情感表达不仅是新的创业创造;它还包括其他价值创造过程越来越多的出现在日常生活(工作)。然而,许多实证研究并不适用的广泛定义EE但只关注教学所需技能独立创业(3]。赖德奥特和灰色(4)在他们的评论在EE得出这样的结论:对情感表达的研究仍处于早期阶段,目前尚不清楚是否和如何EE作品。在一个广泛的争论EE结果黑盒的什么EE应该是。

在这个手稿,我们的目标是为开放这个黑盒子,解释一个重要创业在创业能力的作用是广泛达成一致,也就是说,机会识别(OI;(5])。OI是创业的概念核心文献,机会和识别的定义开始的创业过程。解释变量背后OI被广泛讨论。例如,Gielnik et al。6)发现,发散思维解释生成的数量和创意的经营理念。王等人。7)发现,自我效能感、先验知识、社会网络、工业环境和看法的机会明显OI的研究和开发经理解释道。尽管这些和其他的研究已大大改善了我们对OI的理解,对OI的研究仍处于早期阶段(8,9]。

谢长廷et al。10)认为,在OI个人搜索或偶然发现问题的解决。识别机会涉及到决策过程和寻求信息活动让事实和事实之间的关系在解决问题10,11]。以系统化的方式寻求信息和决策导致更多的识别机会(12]。一组技能,支持个人系统地寻求信息和做出决策的复杂的世界是复杂的问题解决(CPS;(13])。CPS的目标任务和动态特征,nonroutine,和互动,因为它们可能发生在OI。这些任务需要高阶思维能力的CPS,包括认知(例如,液体推理;(14,15])和认知(例如,自我管理;(13,16])的过程。此外,CPS与EE因为CPS的宽泛的定义,作为一个更通用的技能,帮助管理创业行动。尽管在概念层次上的联系,但关系OI和CPS尚未实证分析(11]。

CPS的重要性,对当前和未来的一代又一代的个人工作是最好的反映在决定由经济合作与发展组织(OECD)将CPS到国际学生评估项目(PISA;(17]),包括技能密切相关的解决问题的技术项目为国际成人能力评估(PIAAC;(18])。一般来说,这些行动已经评估了CPS的成千上万的学生和成年人受控条件下使用基于计算机的评估(17,18]。使用类似的方法,实证研究已经确定了CPS相关技能,被发现与学校和大学成功(例如,19- - - - - -21])。少量的研究表明CPS有关成功的工作设置(22- - - - - -24]。在理论的基础上,Neubert et al。25CPS)讨论作为一个有前途的技能提高工作性能的预测在复杂和非透明的任务。

简而言之,当创业者识别机会,然后他们理想的解决复杂问题在系统方面创造新价值之旅。这个理论理解的基础上,我们调查是否技能来解决复杂的问题相关识别的早期创业的机会。为此,我们提供了一个实证研究与CPS OI。我们测试了113名硕士学生创业或职业发展课程,主要是为了启动或参与一个新的风险。本研究的目的是测试CPS OI的实证作用是否使用一个标准化的设置从不同的研究领域,建立了任务。

1.1。复杂的解决问题

在其本质上,问题解决之间的障碍克服给定情况和国家的目的。这些障碍发生如果底层系统的功能未知的个人(26,27]。例如,一个工程师电器的快速发展的物联网面临的障碍,如果技术功能发展太快,工程师保持最新的没有经常使用和交互。缺乏知识的功能只有一个组件可以被认为是一个屏障,阻止一个解决方案。因此,毕希纳(引用Frensch和凡克(28],p。14) CPS定义如下。

复杂的问题解决模式(CPS)成功与任务环境是动态的(即交互。,change as a function of the user’s intervention and/or as a function of time) and in which some, if not all, of the environment’s regularities can only be revealed by successful exploration and integration of the information gained in that process.

CPS的目标任务和动态特征,nonroutine和互动,因此需要超过特定领域的先验知识。这些特征是使复杂的障碍,或者,换句话说,让一个任务一个复杂的问题,要求积极探索找到一个新的解决方案和应用。克服复杂的障碍需要通用技能的知识获取和应用这些知识(16,29日- - - - - -31日]。知识获取和知识应用的CPS domain-general过程不同于特定领域的先验知识(即。、专家知识或经验;(32- - - - - -34])。

与丰富的经验,例如,如果一个工程师在物联网面临未知的问题调光的发光二极管(led)的家庭自动化系统,她管理着,她才有可能解决这个问题的基础上她的先验知识,一旦她收集了新的知识以模型问题而言,她是熟悉的,比如电路。解决甚至可以对她意味着企业家在某种程度上,她可能会确定一个商业机会,如果她的解决方案是全新的和有利的。相比之下,她完全清楚解决问题的系统,如传统的调光灯泡在家庭自动化系统中,电气工程师很可能以前已知的过程需要为了到达solution-she常规将解决这个问题,不是抱有创业。然而,到达一个暗淡的一项新技术解决方案,如发光二极管、工程师面临一个复杂的问题,超过他们的先验知识。她的复杂的问题是利用新理由成功操纵方式led她从未做过(即。、调光)没有不受欢迎的副作用(如闪烁)。她必须学会如何正确昏暗的led放在第一位。,到达她的新问题的电路模型是一个复杂的问题,需要domain-general过程知识获取和知识应用的led灯的功能。

一般来说,复杂的问题分享如何处理任务的模糊和缺乏透明度在任务环境;任务结构是复杂的和环境是动态的。系统中变量是相互关联的;他们随时间变化和互动;他们是否有关尚不清楚(初13]。因此,为了到达她的电路模型,domain-general过程使她去探索,重组,利用新的led电子电路知识。这些过程是特别有用的先验知识不可用或不足时,通常是新技术的情况,例如,例如,家庭自动化系统的led。简而言之,domain-general过程导致知识结构未知的系统是如何工作的(例如,led在家庭自动化)以及如何控制这样一个系统中(例如,调光)(31日]。这些过程构成的核心domain-general CPS的构造21,29日]。

1.2。机会识别

Suddaby et al。8)最近发表的一个特殊的问题《华尔街日报》的商业冒险OI,强调重要性和相关性,OI领域的创业精神。学者往往不会达成一致的机会是什么,过程潜在机会如何发展(例如,35,36])。例如,一些作者认为,机会出现在经济环境,可以发现提醒个人(37]。然而,另一些人认为是机会创建由个人与他们的(社会)环境(36]。最近,作者倾向于同意不同意见的机会和过程潜在的机会可以共存8,9]:想法可以“发现”产生的经济环境或个人愿意成为一名企业家。

在这个手稿,我们遵循Suddaby et al。8]和沃格尔[9)通过承认不同的观点对机会和他们的潜在过程能够共存。不过,讨论的机会在这个手稿主要支安打(但不限于)对机遇发现的角度来看,在认知心理学(其根源38]。这个观点被认为是最与CPS的关系。在这篇文章中,识别机会的能力被定义为“个人的能力来确定新产品创意,流程,实践或服务来响应特定的痛苦,问题,或新市场需要”([11],p . 417)。

从发现的角度来看,市场是不断变化的,提供新的信息,使个人不断获得新的信息,可以帮助识别机会(36]。信息的作用是第一决定因素解释了为什么一些人识别一个机会别人不识别。假设并不是均匀地分布在个人信息(39]。因此,重要的是(1)访问相关信息,(2)先验知识,这样可以充分使用新信息。示例的工程师的目标是微弱的发光二极管,它是新的,它帮助如果她知道专家光变暗或者当她是一个数字原生,谁能够系统地搜索相关信息。关于第二点,先验知识可以支持在解释新信息。当工程师已经变暗的先验知识传统的灯泡,这有助于她的新信息连接到她已经知道,因此,给意义更深入和更丰富的层次上的信息(40]。因此,能够访问相关信息和先验知识在某一领域解释为什么有些个人识别一个机会而其他人不这样做,没有积极寻找它:个人价值信息或事件不同,因为的先验知识41]。

第二,不确定性在OI扮演一个重要角色(36]。个人收集信息从利益相关方。这些利益相关者价值信息以某种方式,可以分享一些信息,但不是全部,或者甚至可以分享错误的信息。由个人整合和合并,经常不稳定,收集的信息对未来事件的预期(即。的机会)。只有事前可能确定的最终价值的机会之后,一个想法已经开发和测试了其潜力(40]。不确定性的程度影响的机会信仰individual-individuals可以或多或少地确定潜在的想法的机会。这些信念对是否影响他们的个人行动的机会(40]。总之,个人必须能够处理不确定性的潜在机会和挑战从利益相关者收集相关信息。

第三,在实证研究中,使用等。39基于结构对齐)解释OI。结构调整是“认知工具,人们用它来比较中得出影响比较”([39],p . 416)。个人理解新信息通过比较他们已经知道,通过检测相似之处,可以帮助他们理解和意义的情况。他们发现,个人考虑对齐与表面特性和高阶结构关系,以发掘机遇。表面特性基础,如材料新技术包括。高阶结构更为复杂和抽象的关系,如因果关系有助于理解如何以及为什么消费者行为以某种方式(39,40]。

使用的研究等。39]表明,尤其是相似的高阶结构关系有助于识别新的机会。

1.3。将复杂的问题解决和机会识别

精化CPS和OI揭示一些潜在的认知心理学和创业领域之间的联系,即关于(1)的使用和分布(前)知识和信息,处理不确定性,(2)和(3)CPS在结构调整的作用。

第一,学者们倾向于同意特定领域的先验知识是必要但不充分识别机会。在更复杂的情况下,个人需要技能的应用和扩展他们的先验知识。增加知识变得更有可能,一个人解决一个复杂的问题,然后可以导致OI [42]。例如,示例的工程师利用一个复杂的问题时,她的想法是调光发光二极管和意识到这并不是像传统调光灯泡一样简单。在这种情况下,能够识别机会和高级别CPS都是有价值的:调光led的特点(即一个复杂的问题。动态,nonroutine和互动;(16),与此同时,有机会在家庭自动化的潜在变暗,探索解决方案。更具体地说,led灯开始闪烁时黯淡和传统的灯泡一样,但他们的应用程序在家庭自动化是新的,和适当的调光的发光二极管可能没有提前被照顾。这里,有先验知识传统的调光灯泡是不够的探索潜在的机会;工程师也需要的技能来处理复杂的问题,需要的domain-general过程获取和应用新知识为了控制led灯的调光。能够成功地获得知识和将这些知识应用到手头的问题需要解决的复杂问题和探索机会潜力暗淡的led。如上所述,只有事前可能确定一个机会的价值,当工程师已经使用她的CPS开发led调光和成功(或不)在发展意味着这led不闪烁(40]。

最终,差异产生的知识区分那些认为机会在复杂环境和那些不43- - - - - -45]。类似于企业家、成功解决复杂的问题积极获取知识通过假设周围的信息是不完整的或错误的32]。换句话说,企业家和成功的解决复杂问题都显示出极大的意愿挑战信息。这个意愿或趋势可能促进获取信息的能力,这种能力可以使那些认为机会之间的差异,知识在复杂环境和那些不。

第二,关于不确定性,应用CPS [28),一般个人克服复杂障碍之间的一个给定的状态和所需的目标状态。在创业,机会的不确定性的信念40),例如,关于技术、用户需求,和整个市场的发展,代表着这样一个复杂的障碍(46]。从这个意义上说,个人努力创造新价值之间的障碍需要克服复杂,一方面,一个给定的状态yet-to-be-connected信息技术和用户需求,另一方面,一个理想的未来状态,涉及一个还不存在的产品或服务。知识获取和知识应用的过程会导致收集相关的,正确的信息,可以帮助克服复杂障碍(1),(2)潜在的机会,减少不确定性,因此,(3)提高个人的机会的信念(40]。,一旦前面的例子的工程师克服复杂的障碍如何昏暗的led在家庭自动化系统,防止闪烁,她成功地减少不确定性,因此,在确定和探索的调光led新机会,有效的方法。能够克服这些障碍,工程师需要能够处理不确定性和处理动态,nonroutine和交互式任务。

这一过程可以应用到支持此类活动是简化环境中的不同数量的信息,这样就可管理(cf。5,13])。简化的一个方法是先观察一个问题发展而不受干涉的自由,和明年探索问题一步一步通过改变一次只有一个变量。一次只改变一个变量是一个策略来克服复杂的障碍,增益控制,最终解决一个复杂问题(VOTAT策略;(47])。然而,VOTAT不足以解决一个复杂问题,需要一整套策略和自适应的使用(见[48])。VOTAT策略是一个特定的众多不同的勘探策略可能有助于简化知识获取在现实世界中以及在当前CPS测试,已应用于本研究[49,50]。

第三,CPS技能识别机会的支持作用也可以主张在考虑认知一致性OI的角色,所调查的使用等。39]。当个人面对一个复杂的任务在一个动态的情况下,结构性调整的过程可能非常苛刻,尤其是在检测相似的高阶与手头的问题情境的关系。使用et al。39)认为,个人需要检测和过程相关的信号在更深的层面上。就像在处理(新)和不确定性的信息,结构调整可以追溯到CPS的积分过程:知识获取和知识应用程序(32]。这些密切交织在一起的,同样重要的是解决复杂问题的过程13)导致知识结构如何更深层次上的未知系统的工作原理和如何在这样一个系统控制31日]。知识获取开始作为一个问题解决者检索信息的环境,它还不清楚什么是重要的,什么不是。它继续作为解算器降低了信息为了保持一组相关的部分,从而导致一个可操作的问题表示(见上图;(34])。支持一个机会的识别在实际市场中,一个可操作的表示理想包含足够数量的块的拼图来识别客户的需求,这样的需求可以满足。这个可操作的表现形式是将获得的知识应用到一组的基础目标,因此,逐步控制问题的变量,以便成功地解决这个问题,或者,换句话说,识别一个机会。

2。目前的研究

本研究的目的是根据经验评估是否CPS在OI中起着重要的作用。调查的CPS之间的联系和OI有潜力导致开放黑盒EE应该是什么。正如简介中提到的,在这项研究中,情感表达是广义的,有创造新价值的共同核心[3]。通过比较一个更特定于域的能力,即OI,和一个更通用的技能,即CPS,我们旨在有助于更好的理解学生应该学会在情感表达上针对培养学生职业生涯充满了复杂性和不确定性(1]。从概念的角度来看,CPS的重要性OI似乎是合理的。正如上面所讨论的,CPS(1)有助于充分获取和应用新的OI过程中的相关信息,(2)有助于应对不确定性,和(3)支持要求结构调整过程。随后,这手稿的主要研究问题,CPS与OI到什么程度呢?

3所示。方法

3.1。样品和程序

样本包括113名荷兰学生做他们的主人在生命科学领域的研究,为每周两个学期的课程创业技能和职业发展与规划(这个示例也用于不同的研究有不同的目的,即开发OI的测量;参见[51])。创业技能解决重要的企业家的个人,个人特征和学生创造思维导图自己的创业特征、目标和意图。作为课程的一部分,学生们把自己的创业想法。在职业发展与规划,学生反映和描述自己的职业目标和创建了一个行动计划对这些目标的实现。学生的年龄在21岁到31岁之间(M = 23.55年,SD = 2.00),和68.1%是女性。当被问及“可能是什么,你会在你的一生中,参与创业吗?,” almost all of the students (96.2%) stated that they had the intention, at least to some degree, of getting involved in an entrepreneurial venture (“maybe” [30.8%], “probably will” [38.5%], and “definitely will” [26.9%]); 70.2% of the students even stated the intention to get involved within the next 5 years (“maybe” [37.5%], “probably will” [26.0%], and “definitely will” [6.7%]); 7.7% of the sample were currently involved in an entrepreneurial venture, and 12.5% had undertaken an entrepreneurial venture in the past (questions adapted from DeTienne and Chandler [52])。

分成四个几乎甚至组织,参与者之间的旋转一个会话OI和控制变量进行评估(会话;见下一段),一个会话的CPS评估计算机格式(会话B;见下一段),与内容无关的课程评估。会话A和B都持续了45分钟,而课程持续了1.5小时,所以第一个A和B两组之间进行切换的会话第一1.5小时,组3和4。然后,A和B组3和4之间的切换会话组1和2的课程。切换之间的团体单独研讨会为每个不同的会话导致两个房间每组10-15-minute减免。

3.2。措施

3.2.1之上。机会识别

早期开发的性能评估对OI Baggen et al。51使用了)。在评估中,参与者被要求生成有关可持续发展的经营理念,为例密切相关参与者的背景(他们的学生从大学在生命科学领域)。在的情况下,在可持续发展领域的问题的例子,如教育和气候变化。参与者被问:“想象一下,你被要求给输入为经营理念新创业公司在该地区的可持续发展。这些经营理念可以关注人,星球,和/或利润,和可能导致的社会、环境和经济收益。新创业公司的想法出现在你介意吗?“此外,这是说“你不必担心的想法是否有潜力高或低的成功。不要限制自己;想法你能列出,越多越好。”

生成的想法是得分(1)可理解性,(2)具体性,和(3)灵活性。评分标准中,采用从吉尔福德的早期工作53),开发标准分数创造力任务的结果。可理解性是指反应实际上对应于问题(1 =理解;0 =难以理解)。具体包含的程度可以想象或应用的想法(1 =混凝土;0 =不具体)。每个参与者的比例可理解的想法,也具体的计算。灵活性是指数量的类别中,参与者可以生成经营理念。每个想法是得分为一个类别,对应给出的示例中可持续发展。总共六个类别定义:食物、体面的住房、能源、气候变化、教育,和个人的健康和安全。分数计算的灵活性得分类别的数量除以总数的类别(即。6)。

为了发展速率,两家评级机构(作者)的团队取得了10%的三轮进球的想法,这是一个可以接受的比例当得分如此大的数据集54]。每次得分后,他们比较和讨论他们的研究结果和改进的码书到可以接受的水平评分者间信度达到了评分过程中,科恩Kappa。78(灵活性),82.9%的二分变量协议(具体)和94.7%(可理解性)。请参阅Baggen et al。51)一个更具体的经营理念的阐述分析。

3.2.2。复杂的解决问题

我们雇佣了一个介绍任务和一组六个复杂的任务从完全基于计算机的模拟CPS评估测试MicroFIN [49,50]。多个MicroFIN特性,基于一个正式的框架的动态任务称为“有限状态自动机”[55]。基于这个框架,MicroFIN旨在对抗限制宽度的问题包括在以前的CPS工具(例如,MicroDYN;(56在任务[]),促进更大的异质性49,50,57]。MicroFIN最近发现聚合效度建立了CPS仪器和区分效度与不同措施的一般心理能力(GMA);(49,58])。MicroFIN任务共享一个通用的布局影响输出变量和输入变量中按照理论背景介绍(即。,test items contain (a) values that change with the user’s interaction and (b) various nontransparent interactions between variables, such as threshold or equilibrium states in the input variables; [13])。

例如,我们的参与者面临的挑战计划一个城市而考虑不同利益集团的需要(“Plan-o-Maton”任务;参见图1)。这个非透明的的目标任务是平衡各方的利益(例如,家庭和工业)通过改善城市景观的位置。双方的相互作用导致了离散状态的幸福感,也叫做平衡,可以通过不同的方式相互作用。相似但不同的任务包括,例如,(a)的挑战成功管理一个音乐厅,多样的根据音乐的类型(例如,古典和摇滚),价格水平和大气(室内和室外)或(b)的挑战成功收获一种新的南瓜,根据季节和不同肥料的数量。

参与者去探索一个未知的问题是为了获得知识的因果结构任务和干预的可能性。接下来,四个项目每个任务被用来评估参与者的问题(即知识。知识获取)。随后,一个项目每个任务要求被试应用他们所学的知识去处理每个任务实现预先设定的目标从而控制系统或,换句话说,来解决复杂的问题(即。、知识应用程序)。总的来说,每个MicroFIN任务花了大约5分钟完成(更详细描述不同的MicroFIN任务和项目,看到49,50])。

详细,确定参与者的知识获取得分,他们收到信贷的正确总结以前未知的关系在一个任务(例如,Plan-o-Maton),没有信用,如果他们没有这样做。四项的平均得分是知识获取每个任务。确定参与者的分数的知识应用项目,他们收到信贷对每个任务到达目标状态(例如,不同状态的幸福家庭和工业Plan-o-Maton),和没有信用了,当参与者未能这样做。知识获取和知识应用的成绩进一步聚合所有任务最后崩溃一般CPS分数据Kretzschmar等所使用的一个过程。58]。由于软件问题,一个MicroFIN任务的数据没有保存,因此,我们的分析是基于五个任务。克伦巴赫α的计算作为一个指标的可靠性和基于罗德里格斯和Maeda提出的方法59]。克伦巴赫的αMicroFIN .57。

总之,MicroFIN提供一定程度的技能来解决复杂的问题,源于理论考虑CPS和已经得到实际验证49,50,58,60]。

3.2.3。控制变量

为了测量之间的独特关系CPS OI,我们另外评估和控制两个变量可能与CPS或OI:解决问题的自我概念和先验知识。解决问题的自我概念是一个人的自我感觉能力解决问题(61年)除了实际解决问题由CPS性能。自我概念措施应与性能尺度相关联的一个相应的能力(61年]。CPS和解决问题的自我概念对应,控制了这个地区的自我概念允许我们显示是否相信一个人的能力或能力本身或两者可能利用OI。先验知识对一个市场或主题的发展影响(即新公司的想法。OI)在一个特定的领域(例如,62年])。认为在部分OI,知识不是人群中均匀分布。先验知识的人在一个特定的领域更有可能识别一个机会(41]。

解决问题的自我概念。我们使用了六个解决问题的项目从自我描述问卷III (SDQ三世;(61年])来评估解决问题的自我概念。SDQ III 13被设计用来衡量自我概念因素,解决问题的一个因素。项目的一个例子是“我很擅长解决问题,”,参与者回答5分李克特量表使用类似。克伦巴赫α的规模是0。

先验知识。参与者必须想出尽可能多的经营理念的基础上,与可持续性。因此,我们旨在控制sustainability-related先验知识的参与者。我们让参与者他们知道多少几个sustainability-related主题诸如气候变化5分李克特量表使用问题(8)之前,主要的调查。克伦巴赫α是.76;

3.3。数据分析

所有使用R统计计算软件(63年]。我们应用多个罪名使用老鼠包(64年)结合miceadds包(65年]。在细节中,我们使用10估算数据集(100次迭代;方法:预测平均匹配)占28%的缺失数据两MicroFIN任务,这是技术问题的结果发生在年底计算机评估第二组的测试参与者。虽然技术在很短的时间内解决问题,并不是所有的参与者能够在所有工作任务由于外部时间的限制。对于所有其他任务,缺失数据的数量不到9%。检查模式缺失的数据,小的测试表明,数据没有完全随机(MCAR;= 633.5625, )。在下面,我们估算数据(计算结果的报告 )。

在初步分析,我们为变量描述性统计计算以及二元皮尔逊相关性提供基本的数据结构的信息。测试是否CPS(1)中可解释的变异的数量可理解的想法,(2)比例的具体想法,和(3)灵活性除了先验知识和解决问题的自我概念,我们计算多重回归分析和比较不同的模型。在模型1,我们退化可理解的想法在我们的控制变量的数量,在模型1 b,我们包括CPS作为统计预测除了我们的控制变量。同时,在模型2和3,我们分别退化的比例控制变量,具体思路和灵活性在模型2 b和3 b,我们另外包括CPS。

4所示。结果

4.1。初步分析

参与者透露平均总数6.27理解思想和5.77具体想法OI的任务。平均分数的灵活性的参与者。53,indicating that they generated ideas in about three of the six categories (see Table1)。

CPS的数量没有明显与理解的想法( , ),是弱但显著相关具体的想法(的比例 , )和灵活性的分数( , 与OI)控制变量显示相关性很弱,不重要的(见表2)。解决问题的自我概念与理解思想的数量显著相关( , )和CPS ( , )。的相关性。71 ( )理解数量之间的想法和灵活性也显示出他们显著相关。

4.2。测试的假设

在基本模型1的控制变量被用来预测的数量可理解的想法,只有解决问题的自我概念( , )是一个重要的预测指标。先验知识( , )仍然是无意义的。模型1 b与CPS作为额外的预测(见表3)透露,CPS ( , 解决问题的自我概念)和控制变量( , )和先验知识( , )同样在预测的数量可理解的想法。与模型1相比,CPS解释一个额外的1.7%(调整:0.8%)的方差的理解的想法。

2的基本模型,其中包括解决问题的自我概念( , )和先验知识( , ),没有预测混凝土的比例的想法。然而,模型2 b(见表3)透露,CPS ( , )的比例显著预测具体的想法。解决问题的自我概念( , )和先验知识( , )仍然是无意义的。CPS逐步解释5.9%(调整:5.4%)的方差的比例具体思想相比,基本模型2(见表3),其中包括控制变量。

最后,在基本模型3,解决问题的自我概念( , )和先验知识( , )没有预测评分的灵活性。在模型3 b, CPS不是灵活性的一个重要预测( , );控制变量解决问题的自我概念( , )和先验知识( , )仍然是无意义的。3模型相比,该模型包括CPS(模型3 b)解释了一个额外的2.7%(调整:1.9%)得分的方差的灵活性。总之,CPS只显著预测模型2中的比例的具体想法。

5。讨论

与这项研究中,我们审查的角色在OI CPS管理标准化的绩效任务的CPS和OI的样本113名学生,他们中的大部分人都有一个独立创业的兴趣。我们发现CPS增量预测混凝土的比例的想法超出了控制变量解决问题的自我概念和先验知识。这些结果可以解释为第一个经验证据的重要作用CPS创业活动和建议培训CPS技能”可能是一个有价值的定义之外什么“应该在情感表达。下面,我们首先详细说明研究结果,在我们反思EE(实际)的意义我们的结果。

5.1。复杂的问题解决在机会识别的作用

CPS仅仅导致统计预测混凝土的比例的想法,而这里所有控制变量仍不相关的预测。CPS OI和三个指标之间的相关性之间不等。18岁,。29日,which can be considered small [66年)介质效应(67年]。这意味着CPS流程问题至少在某种程度上在OI的应用标准化创业任务上下文。相比之下,我们的研究结果表明,先验知识在应用程序中不扮演任何角色的任务,而一个人的解决问题的自我概念问题的理解的想法。或许有人认为,在一个真正的市场,拥有高水平的CPS的个体更有可能进行探索的必要步骤,简化和控制复杂的任务,以最终确定混凝土和容易适用的机会比其他人更好。

关于影响的大小,(a)整个小尺度效应对CPS确认在先前的研究结果报告的模式与创业认知和非认知素质预测结果(例如,68年,69年])。例如,GMA和五大(即。,broad personality traits) are two well-researched predictors that both matter but nonetheless do not specifically match the context of entrepreneurship. Gielnik et al. [68年GMA和OI)没有发现显著的关系,只有适度的OI和发散思维的关系。在他们的荟萃分析,劳赫和Frese [69年)之间的相关性报道,接近0 domain-general预测和创业成果,特别是在使用五大研究。相反,其他研究的荟萃分析,匹配特征与创业结果报告温和和异构关系相对较小。而不是像专门创业特质,这些预测仍然domain-general。因为它是不绑定到一个特定的域,CPS也不专门匹配的背景下创业。

此外,(b)是应用计算机对OI CPS和paper-and-pencil-based评估真正的不同方法,OI和CPS的关系都是由于测量的特定结构和不可能简单地归咎于一个常见的方法按照Podsakoff et al。70年]。因此,根据(a)之前的发现,(b)使用不同措施的CPS和OI在目前的研究中,直接关系CPS和OI不是特别小,而是画了有意义的结果,支持CPS的预测企业活动。

结果表明,CPS预测(即生成的业务的具体想法。OI)。此外,相关(CPS和灵活性 )。尽管CPS不是一个重要的预测的灵活性,灵活性和CPS之间的相关性之间的关系,另一方面CPS和具体性另一方面提供理由相信CPS的价值生成的想法质量好。这个结果可能解释基于知识获取和知识应用的过程。如上所述,(之前)知识的差异区分那些识别某些机会和那些不43- - - - - -45]。更具体地说,那些有更高水平的CPS可以确定具体的机会,visualizable和适用,在复杂的环境中。企业家和成功的解决复杂问题都显示出极大的意愿挑战信息。这个意愿或趋势可能促进获取信息的能力,这种能力可以使那些认为混凝土之间的差异知识详细和那些没有机会。总而言之,有效解决问题的具体性和企业家到达一个更高的水平(a)减少不确定性和重组资源来解决相关的复杂问题,(b)使用一系列的流程简化复杂的环境,和(c)共享的倾向问题的相关性和信息的完整性。这样,知识获取过程利用经营理念的适用性;当个体更多地接触的任务,他们给更具体的答案。的知识应用,有人高CPS被证明是比别人更好应用新知识。在OI,这种优势可能转化成具体的想法,更准备申请。综上所述,本研究的结果支持了这样的观点,即CPS进步解释企业家如何处理不确定性和重组资源,为什么他们不同于其他人,,最终,他们如何确定具体的机会,准备申请。

关于解决问题的自我概念和知识之前,我们的结果偏离了我们的预期和先前的研究。关于解决问题的自我概念,我们期望它与CPS显著相关,比如沼泽和奥尼尔61年)显示为其他领域,自我概念和通信能力。解决问题的自我概念仅仅导致解释的全面性的想法,他们的具体性和灵活性。这种模式可能意味着相信一个人的解决问题的能力支持至少一个小extent-coming与想法,但没有影响混凝土或灵活的思想。为我们展示了CPS,至少对于具体的想法,而是一个比一个人的自我概念,使自己的能力不同。

关于先验知识,巴蒂尔(41区分三种类型的先验知识:(1)市场的先验知识,(2)先验知识如何服务市场,和(3)客户问题的先验知识。他的研究结果表明,许多类型的先验知识影响识别机会的过程中,可开发的不同的功能和角色。当使用et al。39)认为,由此产生的先验知识优势个体不仅认识到机会,而且画市场之间的相似之处连接这些点之间的相关,复杂的信息从一个到另一个市场。项目测量先验知识只在本研究中相关内容的情况下OI的任务。先验知识的作用,因此,它的测量可能是更复杂的和扩展方式,这或许可以解释缺乏先验知识之间的关系和三个OI,是研究的结果。

5.2。优势和局限性

我们管理的计算机模拟复杂和动态的问题获得的性能测量CPS为了澄清OI和CPS的关系。相反,先前的定量研究使用自我评估问卷,而不是认知能力的措施(最近的一个评论中看到71年])或取得的性能措施从paper-and-pencil-based评估测试(例如,68年])。这些不同的方法的共同点是,他们不能解释复杂和动态任务发生在创业活动中(例如,62年,72年,73年])。自我报告和paper-and-pencil-based性能措施评估一个人之间的交互和动态变化的任务。然而,如果这样的复杂与动态的交互任务实施创业活动中发挥作用,多次提出本文研究不能备用计算机的优势评估受控条件下模拟等问题。事实上,我们的研究结果支持的应用以计算机为基础的评估检查和更好地理解创业活动。

同时,本研究显示一些局限性和需要修改在未来的研究尺度和程序。首先,除了解决问题的自我概念和先验知识,认知协变量和版主(例如,GMA和发散思维)并不包括在我们的实证研究,虽然这些影响人们如何处理信息能力一般(74年),之前已经检查了在创业结果(cf的背景下。68年]),如OI。

第二,背离的结果可能是由于的选择(a)或(b)工具示例。(一)样本量很小,和,因此,是很小的。因此,必须被小心的重要结果。我们学生样本的年龄和经验范围受到限制,这可能掩盖更强的实证关系之间的样本是由年轻的创业者21到31岁的,由于他们缺乏创业的实际经验,创业成功或不能提供额外的信息数量的创新。(b)独立变量(即。,CPS) and the dependent variables (i.e., the number of comprehensible ideas, concreteness, and flexibility) were merely indicators for real-life performance in solving complex problems or in identifying opportunities. These constraints came along with detriments to external validity and generalizability and thus reduced the interpretability of the results. However, as the real-world performances of experts in CPS and entrepreneurial tasks are rare and are hardly observable events [39,75年],虚构的任务绩效的观察学生正在准备创业事业是一个可行的手段获得的第一个经验证据CPS和创业活动之间的关系。

5.3。未来的研究

首先,在研究设计方面,其他变量可以包含在早些时候的研究表明,他们的研究设计与CPS或者OI,如GMA和发散思维68年,74年]。此外,CPS和OI调查之间的关系在不同的群体,如独立的企业家和企业员工。这样的研究将提供洞察OI和CPS之间的关系在不同的设置。

其次,未来研究设计应使用纵向数据和干预研究为了使颞动力学的研究或结论的因果关系和培训对CPS和创业活动的影响(cf。76年,77年])。在实验研究中,DeTienne和钱德勒52]发现创造力培训更影响学生产生思想的创新性,而生成的想法。显然,创造力影响质量生成的思想,这是符合当前的研究的结果,仔细建议CPS还影响质量的想法。在未来的研究中,培训CPS OI功能的影响被测试的学生可以以调查CPS是否也有类似的效果对OI创造力的能力。

5.4。实际意义

如上所述,难以严格区分应该教什么EE当宽泛的定义后3]。应对批评的那种,教育者越来越吸引学生不同的学习方式,如实验和真实的创业实践(详情,请参阅[78年])。如果解决复杂问题的一部分个人做什么新的价值创造之旅,目前的研究表明,CPS可能为EE贡献宝贵的技能。每一个定义,技能是通过练习和训练(可修改的79年]。恰恰因此,CPS技能是这个名字意味着的技巧可能磨教学和实践。先前的实证结果指向的可能性增加CPS和相关技能教学和实践中,至少在研究实验室(80年- - - - - -85年]。

更具体地说,教育CPS技能可以参与所谓的发展模式。发展模型,学习者逐渐学会行动抱有创业教育系统的水平和成绩(3]。这样的发展模型可以从小学教育,学习者可以开发他们的CPS技能通过积极参与日常社会和技术的问题和挑战,尤其是动态和随时间变化和相互作用。之后,在中等和高等教育,教学变得更加关注学习课程知识。因此,然后更特定于域的创业能力,如OI,可以教。

然而,追溯到制度化教育的开端,倡议加强CPS仍在起步阶段,没有一个统一的基本概念框架和有效的教学方法86年]。CPS的一个重要障碍阻碍更多的实际考虑评估和教育一直缺乏有效的情况下,底层结构的可靠措施。最近这个障碍克服CPS 2012年PISA测试的应用程序(17CPS)和第一验证研究在教育领域揭示(例如,19- - - - - -21,58])。因此,评估CPS EE的技能可能是一个非常CPS编织成EE的第一步。

6。结论

实证研究发现弱,但重要的统计关系支持,CPS在OI的应用中发挥作用的早期阶段创业精神。记住这项研究的局限性,结果指向CPS domain-general预测的企业活动。从初步的证据,我们认为一个人是否成功地识别创业机会,从而解决一个复杂问题在动态和未知的任务环境将部分取决于他或她的CPS的水平。然而,我们的研究结果还需要被复制和证实。目前,我们对创业研究的贡献是一个实证研究中,我们评估是否CPS在OI的应用中发挥作用的学生可能要复杂和快速发展的技术进步的影响。因此,整合CPS技能EE来说是非常有价值的,因为它是一个通用的技能与一个至关重要的潜在联系创业能力,即OI,适合广大EE以价值创造为核心的定义。

的利益冲突

撒母耳Greiff是两位作者之一的商用康博测试是基于多个复杂系统的方法,采用相同的评估原则MicroDYN。然而,对于任何研究和教育目的,MicroDYN可用的免费版本。塞缪尔·康博Greiff接收专利费。

确认

这项工作得到了FP-7研究项目“'Europe LLLight除”下批准号290683年。作者要感谢创业帮助教师和学生在组织和参与这项研究。此外,作者感谢DIPF稍后通知集团(http://tba.dipf.de)提供创作工具CBA项目建设者和技术支持。

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