您认为，一个科学的创造力测评工具，其测评指标首先应具备以下哪种特性？
易于操作和评分
具有良好的内容效度，能准确反映创造力的核心内涵
指标数量尽可能多，以覆盖创造力的所有方面
与现有流行测评工具的指标高度一致
在测评指标的“区分度”方面，您认为理想的指标应该能够：
让所有受测者得到相近的分数
清晰地区分出不同创造力水平的个体
主要反映个体的知识储备而非创造力
在不同文化背景下保持完全一致的得分
关于测评指标的“信度”，以下哪项描述最为准确？
指指标在不同时间、不同评分者间测量结果的一致性
指指标能够预测未来创造性成就的程度
指指标看起来像是在测量创造力的程度
指指标所涵盖的创造力维度的广度
“流畅性”（产生大量想法的能力）作为一项经典的创造力测评指标，其最主要的潜在局限性是什么？
完全无法测量
可能忽视想法的独特性和价值（即“独创性”和“精致性”）
评分过程过于复杂
只适用于艺术领域
将“问题敏感性”（发现和界定问题的能力）纳入创造力测评指标体系，您认为其合理性如何？
非常不合理，创造力只关乎解决问题
比较不合理，这属于智力范畴
比较合理，发现问题是创造性过程的重要开端
非常合理，是创造性思维的关键组成部分
对于测评“创造性人格”的指标（如冒险性、好奇心、坚持性），其科学性的一个主要挑战在于：
这些特质与创造力完全无关
它们无法通过问卷以外的任何方式测量
它们可能受到社会赞许性反应的影响，即被试倾向于给出符合社会期望的答案
这些指标只能预测艺术创造力，不能预测科学创造力
在评估测评指标的“实用性”时，以下哪项是最不重要的考虑因素？
施测和评分所需的时间和成本
指标是否便于大规模在线测评
指标的理论基础是否坚实
评分标准是否清晰、易于培训
如果一个创造力测评工具的指标在工程师群体中有效，但在艺术家群体中无效，这说明该工具可能缺乏：
信度
表面效度
结构效度
跨群体效度（或生态效度）
您认为，在2026年的创造力测评中，是否应该考虑纳入与“人工智能辅助创作”或“人机协同创造力”相关的指标？
完全不应该，这偏离了人类创造力的本质
不太应该，技术工具不应影响创造力评估
比较应该，这反映了新时代创造力的实践场景
非常应该，这是未来创造力发展的重要方向，测评需与时俱进
对于测评指标的权重分配（即不同指标在总分中的占比），最科学的依据应该是：
根据指标的流行程度来决定
由测评工具开发者主观决定
通过专家咨询和实证研究，确定各指标对整体创造力的相对贡献度
平均分配，以示公平
请列举一个您认为在现有创造力测评中常被忽视，但对于衡量“现实世界创造力”却至关重要的指标或维度。
从科学性的角度看，一个测评指标的“评分者间信度”较低，可能由哪些具体原因导致？（请至少写出两点）
为保证测评结果的公平性，在设计和选择测评指标时，应特别注意避免哪些潜在的“偏差”？（请至少写出两种）
理想的创造力测评工具，其指标集应同时具备“宽度”和“深度”。请简要解释“宽度”和“深度”在此处的含义。
如果您要对一个新提出的创造力测评指标进行“效标效度”验证，您会选择哪些“效标”？（请至少列举两种）
在您看来，2026年的创造力测评工具，除了传统的“能力”指标，还应加强对哪个系统层面的考量？