霍尔系数单位是什么_百度知道
霍尔系数单位是什么
霍尔系数的单位是米的三次方每库仑。——立方米/库仑(m3/C)霍尔元件应用的基本原理是霍尔效应。霍尔效应是一种磁敏效应，一般在半导体薄片的长度X方向上施加磁感应强度为B的磁场，则在宽度Y方向上会产生电动势UH，这种现象即称为霍尔效应。UH称为霍尔电势，其大小可表示为：UH=RH/d*IC*B
（1）式中，RH称为霍尔系数，由半导体材料的性质决定；d为半导体材料的厚度。设RH/d=K,则式（1）可写为：UH=K*IC*B
(2)可见，霍尔电压与控制电流及磁感应强度的乘积成正比，K称为乘积灵敏度。K值越大，灵敏度就越高；元件厚度越小，输出电压也越大。在式（2）中，若控制电流IC,为常数，磁感应强度B与被测电流成正比，就可以做成霍尔电流传感器；另外，若仍固定IC为常数，B与被测电压成正比，又可制成霍尔电压传感器。
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(发表长评至少500字)高校学生科技团队创造力影响因素研究
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高校学生科技团队创造力影响因素研究
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高校学生科技团队创造力影响因素研究（《教育学术月刊》2014年第1期) ■黄学彬 摘&&&要：文章以高校信息技术相关专业的学生科技团队为研究对象，对3个典型案例进行探索性案例分析，对9所大学的9个学生团队相关人员进行深度访谈，用扎根理论对访谈结果进行分析，并对298个学生团队进行问卷调查。发现高校学生科技团队创造力发展的影响因素为输入过程因素、创造力氛围因素、创造力测量因子三个层次。学生科技团队输入过程因素为五个因素，即学校支持、实践平台、物质资源、指导老师和成员能力；创造力氛围因素为四因子结构，即激励机制、充分交流、队长能力、障碍和压力；创造力测量因子则为两因子结构，即新产品和新方法。文章进一步探讨了这三个层次对学生科技团队创造力的影响机制。 关键词：高校学生；科技团队创造力；创造力影响因素 基金项目：本文系中国工程院2007年“创新型工程科技人才培养研究”咨询项目子课题(CAG-07-07-4)及“琼州学院学科带头人和博士科研启动基金(2014XB04)”的研究成果。 中图分类号：G49&&&&&&文献标志码：A&&&&&&文章编号：14)01-0056-07 作者简介:黄学彬，男，琼州学院研究员，区域可持续发展研究院常务副院长，管理学博士，研究方向：团队创造力（海南三亚&&572022）。 创新人才培养是高校的重要任务。近年来，高校在创新人才培养方面做了很多努力，也积累了不少实践经验，尤其在以团队的方式促进学生创造力发展方面有很多成功案例。国内外以科技团队、研发团队为对象的实证研究较多，不少研究成果很有影响力。鉴于此，本文以高校学生科技团队为研究对象，通过文献分析、探索性案例分析、深度访谈、问卷调查、定量分析等方法，分析学生科技团队创造力的影响因素和影响机制。 一、团队创造力研究理论与假设 1.团队创造力 创造力可以是一种认知的能力，可视为扩散性思考之一，[1]是智力因素的交互作用，[2]提供了解决问题的新的不同观点与选择方案。[3]创造力不只注重过程，还包括最后结果。[4] 在团队创造力的定义中，West的定义较为全面。“在外部需求的影响下，团队通过一系列团队过程，将团队任务特征和团队知识、多样化和技巧转化为创造性的产品、工艺、服务或工作方式。”[5]本研究中的学生科技团队创造力是指学生团队在外部和内部因素影响下，在解决问题、创造新事物的过程中采用新方法和创造新产品的综合能力。 团队创造力有别于个体创造力，更注重创造主体的团队创造性品质及其在创造成果中的具体体现。[6]过去几十年来，很多学者发现从创造氛围入手来测量团队创造力是一个比较好的方法。West提出了测量团队创造力氛围的TCI（Team&Climate&Inventory）,即从任务特征、领导支持（组织保障）、团队互动（成员特征）三个维度来测量；[7]Amabile提出了KEYS(Assessing&the&Climate&for&Creativity的别称)量表，从任务特征、组织保障、领导支持、团队特征互动、组织阻碍五个维度来测量；[8]Isaksen构建了SOQ评估模型，即创造性感知评估概念模型。[9] 在探讨团队创造力测量模型的研究中，Hackman的“I-P-O”（输入-过程-输出）模型被很多学者用作团队创造力的研究框架，[10]同时强调团队互动过程对连接影响和团队创造力产出之间的重要作用。Woodman提出的“函数”论说明了成员层面和团队层面的关系，着重强调了团队成员创造力的作用。[11]Scott等人研究创新行为的影响因素有别于Hackman和Woodman的研究视角，从创新行为这样一个观察团队创新的观察点，找到其影响因素和影响机制。[12]Amabile从另外一个全新的视角（创新环境&Context）来研究团队创造力，提出了评估模型KEYS量表和成分架构。本文根据前人的研究成果并结合学生科技团队的实际情况，将从三个方面来构建学生科技团队创造力的测量体系。 高校信息技术相关专业学生团队属于学生科技团队，笔者对前人有关企业团队、科技团队、新产品开发团队和以学生团队为研究对象的研究成果进行了整理和分析，发现团队输入、过程因素对团队创造力有影响。直接测量团队创造力的代表性研究比较多，这些研究结果从多个方面提出了多个测量创造力的维度。本文结合深度访谈，根据学生科技团队自身的特殊属性，得出了自己的研究框架，即团队创造力输入过程影响因素、团队创造力氛围和团队创造力测量。 2.输入过程因素对创造力的影响 1996年Amabile提出了影响创造力的五个方面，即创造力的促进、自治和自由度、资源、压力、组织对创造力的阻碍。1983年Hackman在团队互动过程模型中探讨团队创造力影响因素时将奖励、教育、信息系统作为团队的必要条件，除此之外，他还认为提供团队所需资源是关键因素。[13]Woodman在1993年提出了一个多层面的创造力理论，认为团队创造力是个体创造力的函数，也就是说个体创造力的水平会影响到作为函数的团队创造力的结果。又提出，团队创造力是组织创造力的重要因子，组织层面或团队层面的因素，包括脉络因素（contextual&Influence）、团队组成（group&composition）、团队特征、团队过程、人际互动等因素也会影响到团队创造力并且各层面高度互动。[14] 通过收集到的约20多项关于团队创造力影响因素的研究，根据学生团队的特点将这些因素进行汇总，共有129项因素。对团队成员、队长、学校领导和指导老师的访谈，笔者发现了很多新的影响因素。 案例分析和访谈结果表明：学生科技团队的成长离不开高校支持，尤其是学校对学生团队成员进行的相关技能培训。除此之外还包括参加比赛、学校对学生团队的奖励以及学校帮助学生推广他们的成果，以上因素概括为学校支持。理论分析中，可以发现学校对学生团队的支持能够为其研发活动提供发展的温床，具体方式可以分为激励制度（Amabile&&1996）、创新政策（傅世侠&2005&；West&2002）、容忍风险（Isaksen&1999）、教育（Hackman&1983）等。 假设1（H1）：学校支持对团队创造力氛围有正向影响。 案例分析表明，工作室、实验室对学生科技团队创造性成果的取得有较大的帮助。访谈结果发现，活动场所是学生团队开展学习和创造性活动的场所，学校为学生团队提供工作和活动的场地，以上因素概括为工作室。 假设2（H2）：工作室对团队创造力氛围有正向影响。 案例研究发现，学生参加竞争性的比赛能够提高学生的创造性实践能力。访谈结果表明，学校与企业的合作为学生团队提供实践活动的机会；学校内的学生活动能够促进团队之间的交流互动。 假设3（H3）:&实践活动对团队创造力氛围有正向影响。 案例分析表明，指导老师在知识技能上给予学生指导，在技术上为团队提供强有力的支持。访谈中发现，优秀的指导老师为团队明确发展方向并促进其创新活动的进展，指导老师对学生团队的指导频率影响团队的创造力。 假设4（H4）：指导老师对团队创造力氛围有正向影响。 案例分析表明，必要的物质资源（如资金支持）是研发活动顺利进行的重要保证（傅世侠2005）。而学生作为缺乏独立经济能力的群体，在没有外界经费支持的情况下，很难产生创造性的成果。提供团队所需资源是保证其创造活动顺利进行的关键因素（Hackman&1983）。此外，Amabile（1996）在影响创造力的五个方面中指出充足的资源对团队创造力至关重要。 假设5（H5）：物质资源对团队创造力氛围有正向影响。 案例分析表明，团队成员的优秀品质是学生科技团队的创造力源泉。访谈结果表明，团队成员的相关技能和综合素质影响团队创造力；成员对团队工作的兴趣影响团队创造力。团队成员的技能作为团队互动过程中重要过程性因素，对团队创造力十分重要（Hackman&1983）。 假设6（H6）：成员能力对团队创造力氛围有正向影响。 3.团队创造力氛围对团队创造力的影响 通过对团队创造力氛围的测量来度量团队的创造力是国内外十多年来被很多研究者所采纳的方法。Amabile从环境评估入手来预测创造行为，即从创造氛围来评估创造力。她认为“社会环境能够影响创造行为的水平和频率”。[15]她于1995年提出了测量团队创造力的氛围评估表，即KEYS量表。[16]Isaksen提出了团队创造力的氛围测量工具，制定了“情境态势问卷”（Situation&Outlook&Questionnaire，即SOQ，1999[17]）。该问卷提出了团队氛围测量的9个指标，即挑战/参与度、创意的支持、冒险性、构思的时间压力、自由度、争论、冲突性、信任/开放性和充满活力、有趣幽默的环境。[18]Amabile在1996年KEYS量表中提出组织层面的激励就是鼓励产生新的创意和冒险，对新创意有公平一致的评估，从各个管理层面上都重视创新，认同和奖励创造，认为其对团队创造力有明显的促进作用。在访谈中了解到团队模范的激励作用有利于团队发展。 假设7（H7）：激励机制对创造力有正向影响。 West&(2002)在总结前人创造力研究的基础上，提出了团队创造力氛围测量的TCI（Team&Climate&Inventory），[19]包括三个方面：任务特性、领导支持/组织保障、成员互动/成员特征，[20]五个条目：远景目标、任务导向、创新支持、参与的安全、互动频率。[21]团队互动是团队成员在团队日常事务中成员交流的程度和频率。Woodman认为人际互动是团队创造力的重要影响因素。成员互动的频率，即团队成员之间正式见面和非正式见面的频次和程度会影响团队的创造力（West&2002）。在访谈中了解：团队成员之间的交流促进创造的产生。合理有效的工作方式有利于提高工作效率。合理的分工可以提高工作效率，发挥成员的最大优势。 假设8（H8）：充分交流对团队创造力有正向影响。 案例分析发现，在学生科技团队中，指导老师相当于“总设计师”，而队长则是“总指挥”。在访谈中了解到，队长的领导风格影响团队的创造活动，队长的能力和素质影响团队的发展。 假设9（H9）：队长能力对团队创造力有正向影响。 组织障碍与工作压力往往可能对团队的研究工作起阻碍作用，如内部政治问题，严厉批评新想法，破坏性内部冲突，回避风险，过分强调身份地位等都可能影响团队创造力的发展（Amabile&1996）。KEYS（Amabile&1996）中的组织障碍：阻碍创造的组织文化，包括内部政治问题、严厉批评新想法、破坏性内部冲突、回避风险、过分强调身份地位。在访谈中发现，合理解决冲突能够保障团队的稳定，同时提高团队协作能力。压力影响团队的创造力。 假设10（H10）：内部障碍对创造力有负向影响。 以上假设构成了学生科技团队创造力影响因素、氛围的研究框架（如图1所示）。 二、研究方法 1.变量测量 根据问卷条目设计的结果，笔者采用李克特（Likert&scale）5点问卷设计方法[22]。问卷的变量测量共分为三个部分：团队和团队成员基本信息；输入和过程因素测量；团队创造力氛围测量。 团队和团队成员基本信息的7个测量维度，包括年级、专业、团队类型、团队创建方式、角色、团队成员离开团队的意愿和团队存在的时间，共11个填写项。在对访谈结果进行扎根理论处理的过程中，发现团队类型、团队产生方式、团队成员专业等是有必要测量的。为了方便了解团队高校所在的地区和团队名称等，笔者将问卷基本信息填写项做了详细的介绍。 根据文献分析的结果，综合探索性案例分析以及访谈分析结果，输入过程因素的6个测量维度，包括学校支持、工作室、实践活动、指导老师、物质资源、成员能力，共设计了18项测量条目。 同样，根据文献分析的结果，综合案例分析及访谈分析结果，团队创造力氛围测量设计了18项测量条目。 2.调查方法 软件选择与问卷处理：在对现成的开源网络调查软件进行比较之后，最终选择limesurvey作为本次调查的管理软件。该软件使用方便，问卷设计和数据管理的功能很全面，除了能够记录问卷结果之外，该软件还能够记录问卷填写者的IP地址和来源网页，该功能为问卷结果处理提供了一项鉴别依据。 调查对象选择：选取北京、沈阳、山东、浙江、广东、海南、河北、安徽、湖南、甘肃、四川等地区大学的学生科技团队作为调查对象。通过联系大学信息技术相关专业的领导来组织问卷调查，一再强调，需要找团队里的学生，且团队的存在时间超过3个月。 问卷回收：通过多种渠道，共收集到调查问卷1210份，采用小样本数据处理办法，删除不符合要求的问卷，最终得到有效问卷973份。再根据γWG(J)计算结果，删除掉了32个团队的问卷，最终得到870份问卷，分别属于298个团队。 在有效问卷中，男生占64%，女生占36%；大一学生占14%，大二学生占38%，大三学生占28%，大四学生占12%，研一学生占4%，研二学生占3%，研三学生占1%。本科生占92%，研究生占8%；信息相关专业学生占68%，技术相关专业学生占26%，非技术相关专业学生占6%；队长占31%，核心成员占42%，普通成员占27%。东部省份高校：北京占12%，辽宁占6%，山东占19%，浙江占13%，广东占6%，海南占6%；中部省份高校：山西占6%，河北占13%，湖南占6%；西部省份高校：四川占13%。 3.测量条目检验 首先，对各变量进行描述性统计，Kline&1998[23]认为当偏度绝对值小于3，峰度绝对值小于10时，表明样本基本服从正态分布。本研究的偏度绝对值均小于3，峰度绝对值均小于10，因此样本基本服从正态分布。 选取0.5作为CITC（Corrected-itemtotal&Correlation）的最小值（Cronbach’s&Alpha,&1951）。[24]将小于0.5的条目删除，删除前后，需比较其余条目CITC值的变化，如果剩余条目的α系数始终大于0.7&(Nunnally&1978)，[25]说明信度符合要求。结果表明，每个条目的因子负荷值基本符合要求，因此全部保留。 在进入结构方程验证之前，对团队层面数据加总，本研究选择0.8作为参与加总的团队个体数据的γWG(J)标准值，结果表明各个变量的γWG(J)值在0.83到0.94之间，均大于0.8，符合检验要求。 4.因子分析 （1）创造力氛围因子分析 用主成分因子分析法对学生科技团队创造力氛围测量条目进行分析。KMO值大于0.7、显著性概率为0.000、特征值大于最小要求值1为分析标准，根据主成分因子分析的意义，遵循删除在两个或两个以上的公共因子上具有接近因子载荷的条目，最终发现18个测量条目中有4个因子的特征值大于1，将这4个因子进行归类并命名，最终结果如表1。 激励机制因子：有挑战性、鼓励创意、经常交流、交流密切； 充分交流因子：工作自由、支持创意、及时帮助、愿意交流、践行承诺、关系融洽、分工合理； 队长能力因子：清楚目标、综合能力强、队长魅力大； 内部障碍因子：私心重、严重冲突、压制想法、目标困难。 表1&学生科技团队创造力氛围因子分析 条目&&&&充分交流&&&&内部 障碍&&&&队长 能力&&&&激励 机制&&&&共同性 关系融洽&&&&0.718&&&&&&&&&&&&&&&&0.610 践行承诺&&&&0.684&&&&&&&&&&&&&&&&0.588 工作自由&&&&0.665&&&&&&&&&&&&&&&&0.449 及时帮助&&&&0.653&&&&&&&&&&&&&&&&0.587 愿意交流&&&&0.621&&&&&&&&&&&&&&&&0.643 支持创意&&&&0.571&&&&&&&&&&&&&&&&0.539 分工合理&&&&0.529&&&&&&&&&&&&&&&&0.562 严重冲突&&&&&&&&0.849&&&&&&&&&&&&0.765 压制想法&&&&&&&&0.836&&&&&&&&&&&&0.755 私心重&&&&&&&&0.756&&&&&&&&&&&&0.623 目标困难&&&&&&&&0.724&&&&&&&&&&&&0.538 综合能力强&&&&&&&&&&&&0.786&&&&&&&&0.720 队长魅力大&&&&&&&&&&&&0.781&&&&&&&&0.654 清楚目标&&&&&&&&&&&&0.698&&&&&&&&0.659 有挑战性&&&&&&&&&&&&&&&&0.839&&&&0.727 鼓励创意&&&&&&&&&&&&&&&&0.670&&&&0.590 交流密切&&&&&&&&&&&&&&&&0.607&&&&0.632 经常交流&&&&&&&&&&&&&&&&0.530&&&&0.573 KMO值&&&&0.904&&&&　 Bartlett&&&&&2362&&&&　 显著性&&&&0.000&&&&　 特征值&&&&6.848&&&&2.181&&&&1.103&&&&1.081&&&&11.213 解释的方差比例（%）&&&&38.042&&&&12.115&&&&6.130&&&&6.007&&&&　 累计解释率（%）&&&&62.294&&&&　 （2）创造力因子分析 用主成分因子分析法对学生科技团队创造力测量条目进行分析。KMO值大于0.7、显著性概率为0.000、特征值大于最小要求值1为分析标准，发现有两个因子的特征值大于1，将这两个因子进行归类并命名，最终得出表2。 表2&学生科技团队创造力因子分析 条目&&&&新方法&&&&新产品&&&&共同性 新办法&&&&0.791&&&&　&&&&0.661 新技术&&&&0.766&&&&&&&&0.599 新方式&&&&0.732&&&&&&&&0.604 策略调整&&&&0.693&&&&&&&&0.500 新点子&&&&0.655&&&&　&&&&0.463 专利成果&&&&&&&&0.810&&&&0.670 新产品&&&&&&&&0.807&&&&0.678 新创意&&&&　&&&&0.534&&&&0.473 KMO值&&&&0.822&&&& Bartlett检验卡方值&&&&712.698&&&& 显著性概率&&&&0.000&&&& 特征值&&&&3.564&&&&1.084&&&&4.648 解释的方差比例（%）&&&&44.549&&&&13.554&&&&　 累计解释率（%）&&&&58.103&&&&　 新方法因子：新点子、新办法、策略调整、新方式、新技术； 新产品因子：新产品、新创意、专利成果。 三、数据分析 本研究采用因子负载值大于最小要求值0.5、KMO值大于0.7、显著性概率均为0.000、累计解释方差比例大于最小要求值50%为标准值，对团队创造力氛围测量条目、团队创造力测量条目进行了探索性因子分析。得出团队创造力氛围测量的18个条目、团队创造力测量的8个条目均符合因子分析标准。 用CITC值大于最小要求值0.3，整体α系数大于最小要求值0.7为标准，对团队创造力氛围测量条目、团队创造力测量条目进行了信度检验。得出团队创造力氛围测量的18个条目、团队创造力测量的8个条目均符合信度要求。 1.模型拟合优度 为了验证学生科技团队创造力氛围的各变量是否适合进入结构方程模型，首先要对这些变量进行收敛效度分析。用潜变量提取的平均方差（Average&Variance&Extracted，简称AVE）中检验收敛效度。AVE的最小值设定为0.5（Fornell&Larcker，1981）。[26]模型的适配度指标数值范围及建议值整理如表3所示。 表3&最佳适配度指标及建议值 指标&&&&数值区间&&&&值区间 χ2/df&&&&0以上&&&&小于5，小于3更优 RMR&&&&0以上&&&&小于0.10，小于0.05更优 RMSEA&&&&0以上&&&&小于0.10，小于0.05更优 GFI&&&&0-1之间，有可能会出现负值&&&&大于0.9 AGFI&&&&0-1之间，有可能会出现负值&&&&大于0.9 NFI&&&&0-1之间&&&&大于0.9 IFI&&&&0以上，多数时候在0-1之间&&&&大于0.9 CFI&&&&0-1之间&&&&大于0.9 3.模型假设检验结果 为了得到输入过程因素通过创造力氛围因子作用于创造力因子的最优拟合模型，笔者使用AMOS的Specification&Search将模型中的关系均设置为虚线，从8192种可能的模型中，得出了本研究的最优拟合中介模型（BCC=0.000，BIC为次小值）。 对模型进行参数估计，得到如表4所示的参数。可以看出模型图路径的拟合参数基本上接近评价标准，说明该模型拟合路径可以接受。 　&&&&绝对拟合指标&&&&相对拟合指标 &&&&χ2/df&&&&RMR&&&&GFI&&&&RMSEA&&&&NFI&&&&RFI&&&&IFI&&&&TLI&&&&CFI 中介模型&&&&2.030&&&&0.715&&&&863&&&&0.059&&&&0.734&&&&0.713&&&&0.844&&&&0.831&&&&0.843 评价标准&&&&&2&&&&&0.1&&&&&0.9&&&&&0.1&&&&&0.9&&&&&0.9&&&&&0.9&&&&&0.9&&&&&0.9 从学生科技团队创造力输入过程因素、创造力氛围因子、创造力因子的中介模型图中，得出了以下检验结果（见表5）。 表5&路径标准回归系数与相应假设检验结果 路径说明&&&&路径系数&&&&P值&&&&对应 假设&&&&假设是 否通过 学校支持→队长能力&&&&0.17***&&&&0.000&&&&H1&&&&是 工作室→创造力氛围&&&&-&&&&&&&&H2&&&&否 实践活动→创造力&&&&0.57***&&&&0.000&&&&H3&&&&是 指导老师→激励机制&&&&0.22***&&&&0.000&&&&H4&&&&是 物质资源→队长能力&&&&0.19***&&&&0.000&&&&H5&&&&是 成员能力→内部障碍&&&&-0.23***&&&&0.000&&&&H6&&&&是 激励机制→创造力&&&&-&&&&&&&&H7&&&&否 充分交流→创造力&&&&0.76***&&&&0.000&&&&H8&&&&是 队长能力→创造力&&&&0.64***&&&&0.000&&&&H9&&&&是 内部障碍→创造力&&&&0.34***&&&&0.000&&&&H10&&&&是 注：*&表示P检验在0.05水平显著；**&表示P检验在0.01水平显著；***&表示P检验在0.001水平显著。 以上可以得出，除H2、H7没有通过验证外，其余假设均得到了支持。学校支持对队长能力的标准化路径系数为0.17，P值为0.000，在0.001水平上显著。实践活动对创造力的标准化路径系数为0.57，P值为0.000，在0.001水平上显著。指导老师对激励机制的标准化路径系数为0.22，P值为0.000，在0.001水平上显著。物质资源对队长能力的标准化路径系数为0.19，P值为0.000，在0.001水平上显著。成员能力对内部障碍的标准化路径系数为-0.23，P值为0.000，在0.001水平上呈显著性负相关。充分交流通过中介作用对创造力的标准化路径系数为0.76，P值为0.000，在0.001水平上显著。队长能力对创造力的标准化路径系数为0.64，P值为0.000，在0.001水平上显著。内部障碍对创造力的标准化路径系数为0.34，P值为0.000，在0.001水平上显著。而工作室、激励机制对创造力的作用不成立。最终得出本研究结果：学校支持、物质资源、指导老师和成员能力通过创造力氛围作用于团队创造力；实践活动直接作用于创造力。 四、研究结果与分析 本研究通过对25所高校的298个团队的870名成员进行了有效的问卷调查，通过多种定量研究方法对因素之间的关系进行分析和验证得出如下结论： 1.外部资源和锻炼机会是信息技术相关专业学生科技团队创造力发展的必要条件 通过结构方程验证表明，团队的输入过程因素中，物质资源、实践活动、指导老师、成员能力是相对作用较明显的因素。相关研究表明，提供团队所需的资源是促进团队发展的关键因素（Hackman&1983)，组织保障（充足的资源）是评价团队创造力氛围的重要指标之一（Amabile&1996)，科技团队创造力评估模型的外部气氛中资金设备是重要的评价指标（傅世侠&2005）。 根据资源依存理论的观点，物质资源对学生科技团队来说相当于组织所需要的资金、物质等资源，指导老师对学生科技团队来说相当于组织发展所需要的技术资源。如果我们把学生科技团队比作一个组织的话，输入过程因素相当于资源依存理论所描述的组织需要的外部资源。 以上，证实了外部资源和锻炼机会是信息技术相关专业学生科技团队创造力发展的必要条件。 2.团队内部的科学管理是信息技术相关专业学生科技团队创造力发展的保障 本研究的实证研究中，发现团队激励、充分交流对团队创造力有一定程度的正向影响，内部障碍对团队创造力有负向影响。基于以上的研究成果，笔者发现，在团队中进行科学的管理是非常必要的，主要可从三个方面开展工作：第一，激励机制，它会涉及评价体系的问题，而评价体系是标杆，是指挥棒，有什么样的评价体系就会有什么样的高校、教师和学生；第二，让团队成员有充分交流的机会；第三，及时地发现并解决内部矛盾。 3.团队成员的个人能力是信息技术相关专业学生科技团队创造力发展的源泉 &团队成员的个人能力包括成员技能、成员创造力和成员解决难题的能力。 本研究中的实证研究表明，成员的个人能力对团队创造力氛围和团队创造力都有一定的影响，成员自身知识技能水平直接影响到团队创造力，而成员创造力对团队创造力的效果最为显著。因此，团队成员的个人能力是信息技术相关专业学生科技团队创造力发展的源泉。 综上所述，本研究认为，团队的外部资源和锻炼机会、团队内部的科学管理和团队成员的个人能力对信息技术相关专业学生科技团队的创造力影响较高。因而，提高信息技术相关专业学生科技团队的创造力需从以上三个方面入手。 参考文献 [1]Guilford,&J.P.“Creativity&,Yesterday&,Today&Tomorrow”,The&Journal&of&Creative&Behavior&,1967，(1). 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[26]转引自:黄芳铭.&结构方程模式-理论与应用[M].北京:中国税务出版社，2005. 责任编辑：程方生&&&&&&&& Creativity&Influencing&Factors&of&College&Student&Technological&Team& Huang&&Xuebin Abstract:&This&article&takes&some&student&technological&teams&of&information&technology&related&majors&as&the&research&object&and&three&typical&cases&for&exploratory&analysis.Depth&interview&was&taken&on&9&student&teams&from&9&universities&and&the&grounded&theory&was&used&to&analyze&the&interview&results,&and&298&student&teams&were&also&asked&to&conduct&questionnaire&investigation.Lt&was&found&that&the&influencing&factors&on&university&student&technological&team&creativity&development&are&at&three&levels&and&they&are&the&input&process&factors,&creativity&climate&factors,&and&creativity&measuring&factors.&The&input&process&factors&involve&five&aspect:&school&support,&practice&platform,&material&resource,&guidance&teacher&and&member&ability&and&the&creativity&climate&factor&is&of&four&aspects&structure,namely&incentive&mechanism,&full&communication,&captain&ability,&obstacle&and&pressure.Creativity&measurement&has&two&factor&is&two&factors&as&new&product&and&new&method.It&also&discusses&the&mechanism&of&three&levels&influencing&student&technological&team&creativity. Keywords:&information&technology&related&major&student&&Team&&Creativity&influencing&factors
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