корреляция между iq и обучением отсутствует
ОБЩИЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ШКОЛЬНАЯ УСПЕВАЕМОСТЬ 1 страница
В мире проведено не менее нескольких десятков тысяч исследований, посвященных установлению отношений между психометрическим интеллектом и школьной успеваемостью, и с каждым годом их число возрастает. Вопрос о возможности прогнозирования успеваемости, поставленный Бине, до сих пор не утратил своей актуальности.
Для теста «Прогрессивные матрицы» Равена корреляция общего интеллекта с уровнем школьной успеваемости равна 0,70 (английские школьники). Данные, полученные в других странах по тесту Равена, менее значимы: корреляции колеблются от 0,33 до 0,61 (успеваемость по математике; немецкие школьники) и 0,72 (общая успеваемость; советские школьники).
Тест Векслера дает менее высокие корреляции с успеваемостью: вербальная шкала — до 0,65, невербальная — от 0,35 до 0,45, общий интеллект — 0,50.
Чаще всего для прогноза школьной успеваемости используют тесты структуры интеллекта или их отдельные субтесты. Например, корреляция суммарных показателей субтестов «Вербальное мышление» и «Числовые способности» теста ДАТ с успеваемостью по отдельным предметам изменяется в пределах 0,70 — 0,80.
Российские психологи не остались в стороне от общего движения и провели массу аналогичных исследований. Например, в работе Э. А. Голубевой, С. А. Изю-мовой и М. К. Кабардова [3] выявлялись корреляции между успеваемостью по различным учебным предметам и результатами тестирования интеллекта батареей Векслера. Исследовались ученики 7-го класса. Полученные коэффициенты корреляции изменялись в диапазоне от 0,15 до 0,65 (успеваемость по черчению и невербальный интеллект). Корреляция общего интеллекта и суммарных оценок успеваемости равнялась 0,49 (для вербального интеллекта г = 0,50, для невербального интеллекта г = 0,40).
Положительные, но умеренные по величине корреляции между учебными оценками и результатами тестирования не позволяли исследователям однозначно утверждать, что интеллект детерминирует успешность обучения. Недостаточно высокие корреляции объяснялись нерелевантностью оценок в качестве критериев успешности обучения, несоответствием материала тестов содержанию учебных программ и т. д.
Анализ распределения индивидов в пространстве координат «школьные оценки» — «величина IQ» свидетельствует о наличии более сложной зависимости между интеллектом и успеваемостью, чем линейная связь.
Нетрудно заметить, что существует положительная корреляция IQ и школьной успеваемости, но для школьников с высоким уровнем интеллекта она минимальна.
Л. Ф. Бурлачук и В. М. Блейхер исследовали зависимость школьной успеваемости от уровня интеллекта (тест Векслера). В ряды слабоуспевающих школьников попали ученики и с высоким, и с низким уровнем интеллекта. Однако лица с интеллектом ниже среднего никогда не входили в число хорошо или отлично успевающих [2]. Главной причиной низкой успеваемости детей с высоким IQ было отсутствие учебной мотивации.
средний величина IQ
Рис. 54. Соотношение между IQ и школьными оценками [9]
Таким образом, существует нижний «порог» IQ для учебной деятельности: успешно учиться может только школьник, чей интеллект выше некоторого уровня, определяемого внешними требованиями деятельности. И вместе с тем успеваемость не растет бесконечно: ее уровень ограничивают системы оценок и требования педагогов к учащимся (см. рис. 54).
В качестве примера рассмотрим результаты исследования, в ходе которого проверялось влияние структуры групповых факторов интеллекта на успеваемость. В работе принимали участие С. Д. Бирюков и А. Н. Воронин — старшие научные сотрудники ИП РАН.
С помощью упрощенного и валидизированного нами варианта теста структуры интеллекта Амтхауэра тестировались уровни развития пространственного, вербального и числового интеллектов у школьников 5-11-х классов. Результаты тестирования сопоставлялись с учебными оценками с помощью корреляционного и регрессионного анализов.
Было обследовано свыше 2000 школьников. Анализировались данные по классам, а также отдельно по группам школьников с оценками выше и ниже средней по выборке.
Зависимости между успеваемостью по учебным предметам и уровнем развития отдельных интеллектуальных способностей удалось выявить только в группах учащихся, успеваемость которых была выше среднегрупповой. Более того, в группах учащихся 5-7-х и 8-9-х классов с успеваемостью ниже средней встречались случаи отрицательной корреляционной зависимости между уровнем интеллекта (в первую очередь — пространственного) и успеваемостью по отдельным учебным предметам. Можно сказать, что в группах неуспевающих школьников встречаются индивиды как с высоким, так и с низким уровнем интеллекта, что полностью соответствует приведенному выше графику (рис. 54).
Если учащихся разделить на группы по уровню развития интеллекта, а не по успеваемости, картина получится более сложная. Результаты конфирматорного факторного анализа свидетельствуют, что выделенные латентные факторы интеллекта и успеваемости в группах школьников с IQ ниже среднего по выборке могут быть связаны положительно, не связаны или связаны отрицательно (5 класс). У детей с интеллектом выше среднего отмечалась положительная связь двух факторов (интеллекта и общей успеваемости). Но она не велика — меньше, чем на смешанной выборке. Исключение из этого правила составляют результаты, полученные на выборках учащихся 10-11-х классов: они прошли отбор, а их менее интеллектуальные сверстники отсеялись.
Можно постулировать наличие нижнего «интеллектуального порога» учебной деятельности: ученик, который обладает IQ ниже этого порога, никогда не будет учиться успешно. С другой стороны, существует и предел успешности обучения для индивида с данным уровнем IQ.
Следовательно, учебная успеваемость (Ni) подчиняется следующему неравенству:
ОБЩИЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Тесты интеллекта, особенно так называемые тесты структуры интеллекта (тест Амтхауэра, GATB, ДАТ и т. д.), широко используют в целях профессионального отбора и распределения кадров.
ОБЩИЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ШКОЛЬНАЯ УСПЕВАЕМОСТЬ
В мире проведено не менее нескольких десятков тысяч исследований, посвященных установлению отношений между психометрическим интеллектом и школьной успеваемостью, и с каждым годом их число возрастает. Вопрос о возможности прогнозирования успеваемости, поставленный Бине, до сих пор не утратил своей актуальности.
Для теста «Прогрессивные матрицы» Равена корреляция общего интеллекта с уровнем школьной успеваемости равна 0,70 (английские школьники). Данные, полученные в других странах по тесту Равена, менее значимы: корреляции колеблются от 0,33 до 0,61 (успеваемость по математике; немецкие школьники) и 0,72 (общая успеваемость; советские школьники).
Тест Векслера дает менее высокие корреляции с успеваемостью: вербальная шкала — до 0,65, невербальная — от 0,35 до 0,45, общий интеллект — 0,50.
Чаще всего для прогноза школьной успеваемости используют тесты структуры интеллекта или их отдельные субтесты. Например, корреляция суммарных показателей субтестов «Вербальное мышление» и «Числовые способности» теста ДАТ с успеваемостью по отдельным предметам изменяется в пределах 0,70 — 0,80.
Российские психологи не остались в стороне от общего движения и провели массу аналогичных исследований. Например, в работе Э. А. Голубевой, С. А. Изю-мовой и М. К. Кабардова [3] выявлялись корреляции между успеваемостью по различным учебным предметам и результатами тестирования интеллекта батареей Векслера. Исследовались ученики 7-го класса. Полученные коэффициенты корреляции изменялись в диапазоне от 0,15 до 0,65 (успеваемость по черчению и невербальный интеллект). Корреляция общего интеллекта и суммарных оценок успеваемости равнялась 0,49 (для вербального интеллекта г = 0,50, для невербального интеллекта г = 0,40).
Положительные, но умеренные по величине корреляции между учебными оценками и результатами тестирования не позволяли исследователям однозначно утверждать, что интеллект детерминирует успешность обучения. Недостаточно высокие корреляции объяснялись нерелевантностью оценок в качестве критериев успешности обучения, несоответствием материала тестов содержанию учебных программ и т. д.
Анализ распределения индивидов в пространстве координат «школьные оценки» — «величина IQ» свидетельствует о наличии более сложной зависимости между интеллектом и успеваемостью, чем линейная связь.
Нетрудно заметить, что существует положительная корреляция IQ и школьной успеваемости, но для школьников с высоким уровнем интеллекта она минимальна.
Л. Ф. Бурлачук и В. М. Блейхер исследовали зависимость школьной успеваемости от уровня интеллекта (тест Векслера). В ряды слабоуспевающих школьников попали ученики и с высоким, и с низким уровнем интеллекта. Однако лица с интеллектом ниже среднего никогда не входили в число хорошо или отлично успевающих [2]. Главной причиной низкой успеваемости детей с высоким IQ было отсутствие учебной мотивации.
средний величина IQ
Рис. 54. Соотношение между IQ и школьными оценками [9]
Таким образом, существует нижний «порог» IQ для учебной деятельности: успешно учиться может только школьник, чей интеллект выше некоторого уровня, определяемого внешними требованиями деятельности. И вместе с тем успеваемость не растет бесконечно: ее уровень ограничивают системы оценок и требования педагогов к учащимся (см. рис. 54).
В качестве примера рассмотрим результаты исследования, в ходе которого проверялось влияние структуры групповых факторов интеллекта на успеваемость. В работе принимали участие С. Д. Бирюков и А. Н. Воронин — старшие научные сотрудники ИП РАН.
С помощью упрощенного и валидизированного нами варианта теста структуры интеллекта Амтхауэра тестировались уровни развития пространственного, вербального и числового интеллектов у школьников 5-11-х классов. Результаты тестирования сопоставлялись с учебными оценками с помощью корреляционного и регрессионного анализов.
Было обследовано свыше 2000 школьников. Анализировались данные по классам, а также отдельно по группам школьников с оценками выше и ниже средней по выборке.
Зависимости между успеваемостью по учебным предметам и уровнем развития отдельных интеллектуальных способностей удалось выявить только в группах учащихся, успеваемость которых была выше среднегрупповой. Более того, в группах учащихся 5-7-х и 8-9-х классов с успеваемостью ниже средней встречались случаи отрицательной корреляционной зависимости между уровнем интеллекта (в первую очередь — пространственного) и успеваемостью по отдельным учебным предметам. Можно сказать, что в группах неуспевающих школьников встречаются индивиды как с высоким, так и с низким уровнем интеллекта, что полностью соответствует приведенному выше графику (рис. 54).
Если учащихся разделить на группы по уровню развития интеллекта, а не по успеваемости, картина получится более сложная. Результаты конфирматорного факторного анализа свидетельствуют, что выделенные латентные факторы интеллекта и успеваемости в группах школьников с IQ ниже среднего по выборке могут быть связаны положительно, не связаны или связаны отрицательно (5 класс). У детей с интеллектом выше среднего отмечалась положительная связь двух факторов (интеллекта и общей успеваемости). Но она не велика — меньше, чем на смешанной выборке. Исключение из этого правила составляют результаты, полученные на выборках учащихся 10-11-х классов: они прошли отбор, а их менее интеллектуальные сверстники отсеялись.
Можно постулировать наличие нижнего «интеллектуального порога» учебной деятельности: ученик, который обладает IQ ниже этого порога, никогда не будет учиться успешно. С другой стороны, существует и предел успешности обучения для индивида с данным уровнем IQ.
Следовательно, учебная успеваемость (Ni) подчиняется следующему неравенству:
ОБЩИЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Тесты интеллекта, особенно так называемые тесты структуры интеллекта (тест Амтхауэра, GATB, ДАТ и т. д.), широко используют в целях профессионального отбора и распределения кадров.
Текст книги «Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие»
Автор книги: Анатолий Воронин
Жанр: Общая психология, Книги по психологии
Текущая страница: 11 (всего у книги 21 страниц) [доступный отрывок для чтения: 8 страниц]
4.2. Модификация модели интеллектуального диапазона в совместной интеллектуальной деятельности
Проблема взаимосвязи интеллекта и продуктивности деятельности является одной из важных и в то же время недостаточно изученных проблем в психологии, оставаясь в дискуссионном поле. Точки зрения различных исследователей на соотношение интеллекта и продуктивности деятельности, будь то учебная или профессиональная деятельность, неоднозначны. Это связано с целым рядом причин, в том числе с различиями в определении интеллекта, его видов (общий, практический, социальный, эмоциональный) (Стернберг, 1996; Дружинин, 2001; Холодная, 2002) и его составляющих (флюидный и кристаллизованный интеллект) (Cattell, 1971). Различаются толкования таких понятий как «продуктивность», «эффективность», «успешность» деятельности, и, как следствие, различны методики измерения интеллекта и оценки деятельности. Данные о соотношении уровня интеллекта и успешности профессиональной деятельности варьируют от 0,20 до 0,50 (Анастази, 2001).
В. Н. Дружинин обобщил результаты многочисленных исследований, посвященных оценке взаимосвязи интеллекта и продуктивности деятельности в модели «интеллектуального диапазона». Согласно предложенной модели, для каждой специфической деятельности существуют свои «нижние» и «верхние» интеллектуальные пороги продуктивности. Для того чтобы освоить ту или иную деятельность, необходимо обладать соответствующим уровнем интеллекта (нижний порог), определяемым требованиями этой деятельности. Вместе с тем, предельный уровень достижений индивида (верхний порог) ограничен актуальным уровнем его интеллекта. Дружинин исходил из того, что успешность человека в различных сферах деятельности определяется общим интеллектом. Общий интеллект лежит в основе креативности, кристаллизованного интеллекта и, возможно, обучаемости. Эти три общие способности соотносятся с успешностью трудовой деятельности, обучения и творчества.
Модель интеллектуального диапазона наглядно проиллюстрирована характером распределения индивидов в пространстве координат «учебные оценки» – «уровень IQ», свидетельствующем о наличии более сложной зависимости между интеллектом и успеваемостью, чем линейная связь. Существует положительная корреляция IQ и школьной успеваемости, но для школьников с высоким уровнем интеллекта она минимальна. На рисунке 4.2 изображена схема типичного соотношения способностей и учебных достижений, взятая из (Дружинин, 2001). На рисунке 4.3 приведен пример, взятый из эмпирического исследования одного из авторов (Ушаков, 2003).
Рис. 4.2. Соотношение познавательных способностей и уровня учебных достижений
Рис. 4.3. Распределение испытуемых в координатах «интеллект – уровень достижений»
На этих рисунках видно характерное «треугольное» распределение: низкому уровню интеллекта соответствуют низкие учебные достижения, в то время как высокому IQ могут соответствовать как высокие, так и низкие достижения.
Л. Ф. Бурлачук и В. М. Блейхер исследовали зависимость школьной успеваемости от уровня интеллекта (тест Векслера). В ряды слабоуспевающих школьников попали ученики и с высоким, и с низким уровнем интеллекта. Однако лица с интеллектом ниже среднего никогда не входили в число хорошо или отлично успевающих (Бурлачук, Блейхер, 1978). Главной причиной низкой успеваемости детей с высоким IQ было отсутствие учебной мотивации.
Таким образом, существует нижний «порог» IQ для учебной деятельности: успешно учиться может только школьник, чей интеллект выше некоторого значения, определяемого внешними требованиями деятельности. И вместе с тем, успеваемость не растет бесконечно: ее уровень ограничивают системы оценок и требования педагогов к учащимся.
В ходе одного из исследований влияния структуры групповых факторов интеллекта на успеваемость (А. Н. Воронин, С. Д. Бирюков) с помощью упрощенного и валидизированного теста структуры интеллекта Р. Амтхауэра тестировались уровни развития пространственного, вербального и числового интеллектов у школьников 5–11 классов (Дружинин, 1999). Результаты тестирования сопоставлялись с учебными оценками с помощью корреляционного и регрессионного анализов. В исследовании принимали участие свыше 2000 школьников. Анализировались данные по классам, а также отдельно – по группам школьников с оценками выше и ниже средней по выборке. Зависимость между успеваемостью по учебным предметам и уровнем развития отдельных интеллектуальных способностей удалось выявить только в группах учащихся, успеваемость которых была выше средней групповой. Более того, в группах учащихся 5–7 и 8–9 классов с успеваемостью ниже средней встречались отрицательные корреляционные зависимости между уровнем интеллекта (в первую очередь – пространственного) и успеваемостью по отдельным учебным предметам. Таким образом, можно сказать, что в группах неуспевающих школьников встречаются индивиды как с высоким, так и с низким уровнем интеллекта. Если учащихся разделить на группы по уровню развития интеллекта, а не по успеваемости, картина получится более сложная. Результаты факторного анализа свидетельствуют, что выделенные латентные факторы интеллекта и успеваемости в группах школьников с IQ ниже среднего по выборке могут быть связаны положительно, не связаны или связаны отрицательно (5 класс). У детей с интеллектом выше среднего связь двух факторов (интеллекта и общей успеваемости) положительна, но не велика – меньше, чем на смешанной выборке. Исключение из этого правила составляют результаты, полученные на выборках учащихся 10–11 классов, прошедших отбор, – их менее способные в интеллектуальном отношении сверстники отсеялись. Можно постулировать наличие нижнего «интеллектуального порога» учебной деятельности: ученик, который обладает IQ ниже этого порога, никогда не будет учиться успешно. С другой стороны, существует и предел успешности обучения для индивида с данным уровнем IQ.
Интеллект определяет верхний, а деятельность – нижний предел успешности обучения, а место ученика в этом диапазоне определяется не когнитивными факторами, а личностными особенностями, в первую очередь учебной мотивацией и такими чертами «идеального ученика», как исполнительность, дисциплинированность, самоконтроль, отсутствие критичности, доверие к авторитетам (Дружинин, 2001).
Одним из первых теорию «порога интеллекта» для профессиональной деятельности предложил Д. Н. Перкинс. Согласно его концепции, для каждой профессии существует нижний пороговый уровень развития интеллекта. Люди с IQ ниже определенного уровня не способны овладеть данной профессией. Если же IQ превышает этот уровень, то между уровнем достижений в профессиональной деятельности и уровнем интеллекта нельзя проследить никакой существенной корреляционной связи. Успешность профессиональной деятельности определяют мотивация, характер индивида, система ценностей и т. д. (Холодная, 2002). Таким образом, успешность деятельности «ограничена снизу» – индивид не способен трудиться, если его IQ меньше некоторого «интеллектуального порога», специфичного для данной профессии.
Другое исследование взаимосвязи интеллекта и профессиональных достижений (Schneider, Krkel, Weinert, 1988, 1989) касается изучения особенностей интеллекта «экспертов» – лиц, компетентных в какой-то определенной сфере деятельности и обладающих интеллектом средним или не ниже среднего. Согласно У. Шнейдеру, для каждой деятельности есть свой «порог», ниже которого индивид не в силах овладеть деятельностью; если его интеллект превышает пороговое значение, то реальные достижения индивида определяются не когнитивными способностями, а настойчивостью, увлеченностью, особенностями темперамента, поддержкой семьи и т. д. Если интеллектуальный порог деятельности невысок, то индивид может иметь как сверхвысокие, так и средние значения интеллекта и быть одинаково успешным в избранной профессии.
Согласно модели Дружинина, интеллект индивида выступает в качестве «верхнего ограничителя» потенциальных творческих достижений. Нижний «интеллектуальный порог» регламентируется самой деятельностью. Способность индивида реализовать свои возможности в соответствующей сфере деятельности зависит от его мотивации, компетентности и внешних условий, в которых эта деятельность разворачивается. В графическом виде «модель интеллектуального диапазона» представлена на рисунке 4.4.
В модели Д. Рензулли вводятся дополнительные факторы, влияющие на индивидуальную продуктивность. Помимо IQ и мотивации, вводится также фактор «приобщенности к задаче» (уровень специальных навыков и знаний). Анализ интеллектуальной деятельности в конкретных условиях ее реализации приводит к необходимости включения в модель ситуационных и межличностных детерминант.
Для верификации модели интеллектуального диапазона в условиях профессиональной деятельности было проведено исследование в трех профессиональных группах менеджеров, различающихся степенью «интеллектуальной нагруженности» управленческой деятельности (Комков, Воронин, 2004). Условно эти группы были названы «продажи», «обеспечение», «управление». Предполагалось, что параметры модели интеллектуального диапазона (нижние и верхние границы и величина диапазона) различны для разных типов профессиональной деятельности. Также допускалось, что в зависимости от специфики деятельности, связи между параметрами модели будут варьироваться. В исследовании приняли участие сотрудники крупной российской компании (менеджеры по продажам, менеджеры обеспечения деятельности операторов ПК и бухгалтеров, руководители среднего звена) в возрасте от 22 до 48 лет, всего 104 человека.
Рис. 4.4. Модель интеллектуального диапазона.
Y – продуктивность; X – интеллект; Xi – индивидуальный интеллект; Xj – «интеллектуальный порог» деятельности; Yi – предельная индивидуальная продуктивность; Yj – требуемая минимальная продуктивность в деятельности; ΔYi Yj – диапазон продуктивности; Xij – индивидуальный интеллектуальный «гандикап»
Для оценки интеллекта использовались методики «Культурно-независимый тест интеллекта» Р. Кеттелла и «Тест интеллектуального потенциала»; для оценки личностных особенностей применялся опросник «Большая пятерка». Индивидуальная продуктивность субъекта была отражена в следующих показателях: выполнение своих обязанностей (соотношение план/факт), размер «сдельной» заработной платы, сложность замены сотрудника и т. д. Уже предварительный анализ результатов показал, что ожидаемое распределение «треугольного» вида отсутствует (рисунок 4.5).
Однако общие закономерности, предсказанные моделью, а именно – увеличение разброса продуктивности в связи с повышением уровня интеллекта удалось воспроизвести при модификации модели на уровне отдельных групп, выделенных по степени интеллектуальной сложности профессиональной деятельности и уровню успешности/неуспешности ее выполнения. Графически эти закономерности представлены на рисунках 4.6 и 4.7.
Рис. 4.5. Распределение в координатах «интеллект – продуктивность»
На рисунках 4.6 и 4.7 видно, что границы «интеллектуального диапазона» значимо повышаются при переходе от группы «продажи» к группе «управления», что, возможно, объясняется возрастанием так называемой «интеллектуальной нагруженности деятельности» (Дружинин, 1999; Воронин, 2004). В группе неуспешных менеджеров данная закономерность отсутствует, не наблюдается и увеличение разброса с возрастанием уровня интеллекта.
Рис. 4.6. Взаимосвязь интеллекта и продуктивности у успешных менеджеров. Диаметр кругов на рисунках 4.6 и 4.7 соответствует среднему квадратичному отклонению для каждой из указанных групп
Рис. 4.7. Взаимосвязь интеллекта и продуктивности у неуспешных менеджеров
В результате корреляционного анализа были выявлены взаимосвязи между отдельными типами интеллекта и показателями продуктивности в зависимости от специфики деятельности (см. таблицу 4.2).
В группе «продажи» не было обнаружено значимых корреляций между анализируемыми показателями. Вероятно, это можно объяснить тем, что данный вид деятельности в большей степени обусловлен коммуникативными и дискурсивными способностями, нежели интеллектом.
Взаимосвязь между интеллектом и продуктивностью деятельности
Данное произведение размещено по согласованию с ООО «ЛитРес» (20% исходного текста). Если размещение книги нарушает чьи-либо права, то сообщите об этом.