Тест прогрессивных матриц дж равена: Прогрессивные матрицы Равена || Пройти тест онлайн

Прогрессивные матрицы Равена — презентация онлайн

1. Прогрессивные матрицы Равена

Выполнили:
Студентки 31 группы
Бабий Людмила
Косова Екатерина
Сыровая Галина
Чижова Полина
Джон Карлайл Равен (28 июня 1902 – 10
августа 1970) известен своими работами в
области
диагностики
и
исследования
компетентностей высокого уровня, их природы,
развития, оценки и реализации. В ходе своих
исследований, проведенных в различных
научных институтах, а также по заказу
Социальной службы британского правительства,
он разработал новую концептуальную схему для
анализа и диагностики человеческих ресурсов, в
которой
решающее
значение
придается
ценностям человека.

3. История создания

Методика «Шкала прогрессивных матриц» была разработана в 1936 году
Джоном Равеном (совместно с Л. Пенроузом). Тест прогрессивные
матрицы Равена (ПМР) предназначен для диагностики уровня
интеллектуального
развития
и
оценивает
способность
к
систематизированной, планомерной, методичной интеллектуальной
деятельности (логичность мышления).
Джон Равен, занимаясь в начале 1930-х годов исследованиями причин
умственных отклонений, столкнулся с необходимостью разработки таких
тестов, посредством которых можно было бы оценить как генетические,
так и средовые причины интеллектуальной недостаточности. Ранее Равен
использовал интеллектуальную шкалу Стэнфорд-Бине, но отмечал ее
громоздкость и сложность интерпретации полученных результатов. Таким
образом Джон Равен поставил перед собой задачу создания таких тестов,
которые
были
бы
теоретически
обоснованы,
однозначно
интерпретируемы, просты для проведения и обработки, пригодны как для
лабораторных, так и для полевых экспериментов
При создании Прогрессивных матриц Равена значительное внимание было уделено также таким
вопросам как четкость и привлекательность дизайна заданий, выполненных профессиональным
художником, их размеру и пространственному взаимоотношению между незавершенной матрицей
и набором альтернативных вариантов решения.
Варианты методики:
1)Стандартные матрицы, выпущенные в 1936 году в Великобритании (Авторы — Л.Пенроуз и
Дж.Равен)
2) В 1947 году появились Цветные прогрессивные матрицы.
3) В 1947 году также были разработаны Продвинутые прогрессивные матрицы. Продвинутые
матрицы, в отличие от обычных матриц Равена, предназначены для измерения высокого IQ — до
136 баллов (136 встречается в среднем у 1 из 122 человек)

5. Возрастные границы применимости Прогрессивных матриц Равена

Варианты теста Равена
Цветные прогрессивные
матрицы
Стандартные прогрессивные
матрицы
Продвинутые
прогрессивные матрицы
Контингент испытуемых
4,5 — 9 лет;
испытуемые с аномальным развитием;
реабилитационные исследования лиц старше 65 лет
дети от 8 до 14 лет;
взрослые от 20 до 65 лет
испытуемые с интеллектуальными способностями выше
среднего
Теоретической основой теста Равена является модель
оценки интеллекта Чарльза Спирмена.
Спирмен сделал вывод о существовании некого «общего»
интеллекта, или «g–фактора», состоящего из продуктивной
и репродуктивной способностей. Будучи учеником
Ч.Спирмена, Джон.Равен также придерживался этой точки
зрения.
В
основе
разработанного
теста
лежат
методологические традиции английской школы изучения
интеллекта, согласно которым наилучшим способом
измерения фактора «g» является определение соотношений
между абстрактными фигурами. Кроме того, при
разработке
теста
был
реализован
принцип
«прогрессивности», заключающийся в том, что выполнение
предшествующих заданий и их серий является как бы
подготовкой обследуемого к выполнению последующих,
более сложных.
Чарльз Эдвард Спирмен
(1863 – 1945)
Структура
теста
Чёрно-белые прогрессивные
матрицы
Равена
(в
оригинальном
варианте)
состоят из 60 матриц (размер
7,5×11 см.), в каждой из
которых отсутствует один из
составляющих её элементов.
Обследуемый
должен
выбрать
недостающий
элемент матрицы среди 6-8
предложенных
вариантов.
Задания сгруппированы в 5
серий — А, В, С, D, Е, каждая
серия состоит из 12 матриц.
Пример серии D

8. Примеры стимульного материала

9. Интерпретация результатов

Полученный
результат
Степень
Итог
95% и больше
1 степень
Особо высокорaзвитый интеллект испытуемого
75-94%
2 степень
Незаурядный интеллект испытуемого
25-74%
3 степень
Средний интеллект испытуемого
6-24%
4 степень
Интеллект испытуемого ниже среднего
5% и меньше
5 степень
Дефектная интеллектуальная способность испытуемого

10. Цветные прогрессивные матрицы Структура теста

Цветной вариант Прогрессивных
матриц Равена (для детей и
пожилых) состоит из трех серий (А;
Ab; В), различающихся по уровню
сложности. Каждая серия содержит
по 12 матриц с пропущенными
элементами. Таким образом, для
работы испытуемому предлагается
36 заданий.
Анализ результатов:
Основываясь
на
психологической
интерпретации каждой серии заданий можно
выявить те характеристики мышления,
которые наиболее и наименее развиты у
испытуемого.
Направления
качественного
анализа
выполнения
Детские психологи в процессе наблюдения за
поведением ребёнка в ходе диагностического
обследования оценивают характеристики речи,
экспрессивность, упорство и настойчивость в
преодолении трудностей, отношение к
разному
типу
диагностических
задач,
психодинамические
характеристики
деятельности ребёнка и т.п.

12.  Качественные показатели выполнения Цветных прогрессивных матриц

Качественные показатели выполнения Цветных
прогрессивных матриц
Оценка работоспособности
•Быстрота утомления
•Наступление пресыщения при работе с однотипным материалом
•Влияние на работоспособность ребёнка позитивной и негативной оценки
•Тип мотивации (учебная, игровая, соревновательная)
Характер деятельности
•Способность к целенаправленной деятельности
•Импульсивность в решениях
•Стратегия поиска (хаотическая, стратегия проб и ошибок)
Темп деятельности и его
изменения
•Типичный темп работы
•Изменение темпа работы в зависимости от врабатываемости или утомления
•Изменение темпа работы в зависимости от сложности заданий
Эмоционально-личностные
характеристики
•Заинтересованность в результате и успехе
•Попытки сравнения себя с другими детьми
•Отношение к своим достижениям (успеху и ошибкам)
•Уверенность в себе
•Отношение к заданию и эмоциональные реакции в начале и в конце
выполнения матриц
Научные исследования, направленные на
оценку умственных способностей
испытуемых из разных этнических и
культурных групп, на изучение

генетических, воспитательных и
образовательных причин
интеллектуальных различий
Профессиональная деятельность, где
данный тест может оказать помощь в
обнаружении наиболее эффективных
администраторов, бизнесменов,
предпринимателей, управляющих,
кураторов и организаторов
Сферы
применения
теста ПМР
Образование и учебные занятия, для
прогнозирования будущих успехов детей
и взрослых, независимо от их
социального и этнического
происхождения
В клинике, для оценки и выявления
нейропсихологических поражений, а
также для контроля результатов,
полученных при применении
разнородных измерений
интеллектуальной способности
Преимущества
прогрессивных матриц
Равена:
Пользователи теста
Равена должны
учитывать:
хорошая теоретическая и методологическая
обоснованность теста;
ограничения, связанные с
построением прогноза на основе
результатов теста Равена;
конструктивная однородность тестовых
заданий;
быстрота проведения и относительная
лёгкость обработки результатов
тестирования;
возможность проведения обследования групп
и отдельных испытуемых, различающихся по
определенным параметрам.
неоднозначность и размытость
самого термина «интеллект»;
взаимодействие средовых и
генетических факторов в проявлении
и развитии когнитивных функций.

Прогрессивные матрицы Равена | Мир Психологии

ПРОГРЕССИВНЫЕ МАТРИЦЫ РАВЕНА

Прогрессивные матрицы Равена (англ. Progressive Matrices Test) — тест на наглядное и в то же время абстрактное мышление по аналогии (тест интеллекта), разработанный англ. психологом Дж. Равеном (1938).

Каждая задача состоит из 2 частей: основного рисунка (к.-л. геометрического узора) с пробелом в правом нижнем углу и набора из 6 или 8 фрагментов, находящихся под основным рисунком. Из этих фрагментов требуется выбрать один, который, будучи поставленным на место пробела, точно подходил бы к рисунку в целом. Прогрессивные матрицы Равена разделяются на 5 серий по 12 матриц в каждой. Благодаря увеличению числа элементов матриц и усложнению принципов из взаимоотношений задачи постепенно усложняются как в пределах одной серии, так и при переходе от серии к серии. Имеется также облегченный вариант П. м. Р., предназначенный для исследования детей и взрослых с нарушениями психической деятельности.

Прогрессивные матрицы Равена широко используются во многих странах как невербальные тесты умственной одаренности (см. Одаренность общая). По мнению сторонников концепции независимости развития мышления от речи, П. м. Р. (как и др. невербальные тесты) позволяют изучать интеллект в «чистом виде», независимо от влияния языка и знаний. Однако подобный вывод не подтверждается современными исследованиями, свидетельствующими об участии внутренней речи в решении сложных матричных задач.

Психологический словарь. И. Кондаков

Прогрессивные матрицы Равена

• Словообразование — происходит от лат. progressio — возрастани и matrix — матка, источник.
• Автор — английский психолог Дж.Равен (1938 г.).
• Категория — тест для диагностики уровня интеллекта.
• Специфика — основаны на работе наглядного мышления по аналогии. Каждая задача теста заключается в том, чтобы — в ограниченное для всего теста время — на место пробела в правом нижнем углу основного рисунка («матрицы»), представляющего собой геометрический узор, вставить один из 6 или 8 фрагментов, находящихся под основным рисунком. Тест имеет 5 серий, по 12 матриц в каждой, с увеличением порядкового номера сложность задания растет. Есть также варианты прогрессивных матриц, использующиеся для диагностики детей и взрослых, имеющих нарушения психической деятельности.

Психологическая энциклопедия. Р. Корсини, А. Ауэрбах.

Прогрессивные матрицы (Равена) (progressive matrices (Raven»s) — разработанные британским психологом Дж. К. Равеном тесты П. м. измеряют способность к выявлению взаимосвязей между элементами изображений, содержащихся в матрице. Пункты матриц представляют собой или целостное изображение, в к-ром отсутствует его небольшая часть, или элементы изображений, распределенные по рядам и колонкам матрицы, с одним пропущенным элементом.

Утверждается, что эти тесты позволяют более непосредственно оценивать способность к восприятию и мышлению за счет снижения влияний вербальной коммуникации и прошлого опыта. Нек-рые психологи считают П. м. относительно чистой мерой фактора g Спирмена. См. также Меры интеллекта, Невербальные тесты интеллекта, Бланковые (типа «карандаш — бумага») тесты интеллекта, Психометрика Г. Робертсон

Неврология. Полный толковый словарь. Никифоров А.С.

нет значения и толкования слова

Оксфордский толковый словарь по психологии

нет значения и толкования слова

предметная область термина

 

назад в раздел : словарь терминов  /  глоссарий  /  таблица

Прогрессивные матрицы Равена это

(Raven Progressive Matrices) — тест интеллекта. Предназначен для измерения уровня интеллектуального развития. Предложен Л. Пенроу-зом и Дж. Равеном в 1936 г. Р. п. м. разрабатывались в соответствии с традициями английской
школы изучения интеллекта, согласно которым наилучшим способом измерения фактора «g» является выявление отношений между абстрактными фигурами. Наиболее известны два основных варианта Р. п. м.: черно-белые и цветные матрицы.
Черно-белые Р. п. м. предназначены для обследования детей и подростков в возрасте от 8 до 14 лет и взрослых в возрасте от 20 до 65 лет (рис. 38).
Цветной вариант (более простой, чем черно-белый) Р. п. м. предназначен для обследования детей в возрасте от 5 до 11 лет, иногда рекомендуется для лиц старше 65 лет. Материал теста черно-белого варианта состоит из 60 матриц или композиций с пропущенным
элементом. Задания разделены на пять серий (А, В, С, D, Е) по 12 однотипных, но возрастающей сложности матриц в каждой серии. Трудность заданий возрастает и при переходе от серии к серии. Обследуемый должен выбрать недостающий элемент матрицы
среди 6—8 предложенных вариантов. При необходимости первые 5 заданий серии А обследуемый выполняет с помощью экспериментатора. Образцы заданий-матриц из черно-белого варианта Р. п. м. приведены на рис. 38.

При разработке теста была сделана попытка реализовать принцип «прогрессивности», заключающийся в том, что выполнение предшествующих заданий и их серий является как бы подготовкой обследуемого к выполнению последующих. Происходит обучение выполнению
более трудных заданий (Дж. Равен, 1963;Б. Зимин, 1962).
Каждая серия заданий составлена по определенным принципам.
Серия А. От обследуемого требуется дополнение недостающей части изображения. Считается, что при работе с матрицами этой серии реализуются следующие основные мыслительные процессы: а) дифференциация основных элементов структуры и раскрытие связей
между ними; б) идентификация недостающей части структуры и сличение ее с представленными образцами.
Серия В. Сводится к нахождению аналогии между двумя парами фигур. Обследуемый раскрывает этот принцип путем постепенной дифференциации элементов.
Серия С. Задания этой серии содержат сложные изменения фигур в соответствии с принципом их непрерывного развития, обогащения по вертикали и горизонтали.
Серия D. Составлена по принципу перестановки фигур в матрице по горизонтальному и вертикальному направлениям.
Серия Б. Наиболее сложная. Процесс решения заданий этой серии заключается в анализе фигур основного изображения и последующей «сборке» недостающей фигуры по частям (аналитико-синтетическая мыслительная деятельность).
Обработка полученных результатов проста. Каждое верное решение оценивается в 1 балл. Подсчитываются общая сумма полученных баллов, а также число правильных решений в каждой из пяти серий. Первичные оценки по таблицам переводятся в соответствии
с возрастными нормами в процентили или станайны (см. ОЦЕНКИ ШКАЛЬНЫЕ). Предусмотрена возможность перевода полученных результатов в IQ-показатель стандартный.
Существенным этапом количественной обработки результатов обследования с помощью Р. п. м. является вычисление «индекса вариабельности». Индекс определяется исходя из таблиц распределения числа правильных решений в каждой из пяти серий. Варианты
распределений решений в сериях были получены эмпирическим путем при анализе выполнения теста испытуемыми из выборки стандартизации. Варианты распределения по таблице определяются в соответствии с общей суммой баллов во всех сериях. Напр.,
при общей оценке в 26 «сырых» баллов оценки по отдельным сериям распределяются следующим образом: А — 10; В — 7; С — 5; D — 3; Е — 1. Табличное распределение сравнивается с полученным в конкретном случае, разности ожидаемых и наличных оценок
в каждой серии (без учета знака) суммируются. Полученная величина и является «индексом вариабельности». Нормальные значения индекса в пределах 0—4 свидетельствуют о достоверности результата исследования. При увеличении индекса до критических
значений (7 и более) данные теста считаются недостоверными.
Сопоставление реального и ожидаемого распределения числа правильных решений в сериях направлено на выявление испытуемых, выполнявших задание путем угадывания. Значение индекса вариабельности может оказаться значительно выше критического в случае
установки испытуемого симулировать низкий результат по тесту (демонстрация несостоятельности в решении самых простых задач).
Цветной вариант Р. п. м. состоит из трех серий — А, Ав, В по 12 матриц в каждой серии.
Обработка полученных результатов такая же, как в черно-белом варианте Р. п. м. Оба варианта могут быть использованы как в качестве теста скорости (с ограничением времени выполнения заданий), так и теста результативности (без ограничения времени)
(Дж. Равен, 1963).
Р. п. м. основываются на двух теориях, разработанной гештальт-психологией теорией перцепции форм и т. и. «теории неогенеза» Ч. Спирмена. В соответствии с теорией перцепции форм каждое задание может быть рассмотрено как определенное целое, состоящее
из ряда взаимосвязанных друг с другом элементов. Предполагается, что первоначально происходит глобальное оценивание задания-матрицы, а затем — осуществление аналитической перцепции с выделением испытуемым принципа, принятого при разработке
серии. На заключительном этапе выделенные элементы включаются в целостный образ, что и способствует обнаружению недостающей детали изображения. Теория Ч. Спирмена развивает рассмотренные положения теории перцепции форм.
Данные, полученные с помощью Р. п. м., хорошо согласуются с показателями других распространенных тестов общих способностей. Так, коэффициенты корреляции между результатами теста (форма ABCDE) и W1SC-R (см. ВЕКСЛЕ-РА ИНТЕЛЛЕКТА ИЗМЕРЕНИЯ ШКАЛЫ)
составляют 0,70—0,74; для испытуемых в возрасте 9—10 лет —0,91; Станфорд — Вине умственного развития шкалы — 0,66; Выготского — Сахарова теста — 0,54. Наиболее высока корреляция оценок Р. п. м. с группой арифметических тестов (0,74—0,87).
Коэффициент надежности теста, по данным различных исследований, варьирует от 0,70 до 0,89. Средняя трудность заданий теста — 32,12 % . Показатель валидности прогностической теста (по связи с критериями успеваемости) -0,72.
Существуют модификации Р. п. м. Одна из таких модификаций предложена автором (Дж. Равен в сотрудничестве с Д. Кортом, 1977, 1982). Оригинальный материал теста претерпел значительные изменения (усложнение заданий, введение новых серий). Существенной
особенностью является дополнение теста вербальной шкалой (Mill Hill Vocabulary Scales) что, по мнению разработчиков, в немалой мере способствует расширению области применения теста. Интересная модификация Р. п. м., а также процедуры обследования
предложена югославскими психологами (3. Буяс, 1961). В этом случае предусмотрена дифференцированная форма оценки ответов обследуемых. От них требуется указать на три фрагмента из тех, которые предложены для восполнения матрицы: точно подходящий,
подходящий более-менее и совершенно не подходящий. Это дает возможность качественной оценки результатов, отпадает также необходимость в использовании индекса вариабельности. Р. п. м. благодаря простоте применения, валидности и надежности результатов,
возможности группового обследования получили широкое распространение в психодиагностике.
В отечественных исследованиях тест успешно используется при обследовании детей и взрослых (С. М. Морозов, 1979, 1980 и др.).

Прогрессивные матрицы Дж. Равена. Психология общих способностей

Прогрессивные матрицы Дж. Равена

Дж. Равен был учеником Ч. Спирмена. В 1936 году он совместно с Л. Пенроузом предложил тест Progressive Matrices для измерения уровня развития общего интеллекта. По мнению Спирмена, наилучшим способом определения интеллекта является тест на поиск абстрактных отношений. В основу заданий теста положены теория гештальта и теория интеллекта Спирмена. Предполагается, что испытуемый первоначально воспринимает задание как целое, затем выделяет закономерности изменения элементов образа, после чего выделенные элементы включаются в целостный образ и находится недостающая часть изображения.

В качестве материала были выбраны абстрактные геометрические фигуры с внутренним рисунком, организованным по определенному закону (см. рис. 16).

Были сконструированы три основных варианта теста: 1) более простой цветной тест, предназначенный для детей от 5 до 11 лет, 2) черно-белый вариант для детей и подростков от 8 до 14 лет и взрослых от 20 до 65 лет, 3) вариант теста, сконструированный в 1977 году Дж. Равеном в сотрудничестве с Д. Кортом и предназначенный для лиц с высокими интеллектуальными достижениями. Последний вариант включает в себя не только невербальную, но и вербальную часть.

Тест может проводиться как с ограничением времени выполнения заданий, так и без ограничения (по желанию исследователя).

В цветном варианте теста используются три серии, различающиеся по уровню трудности. В каждой серии – 12 матриц. Второй вариант состоит из 5 серий (А, В, С, D, Е) по 12 заданий, расположенных по возрастанию трудности. Трудность заданий возрастает от серии А к серии Е. Первые 5 заданий серии А испытуемый выполняет с помощью экспериментатора, остальные – самостоятельно. Испытуемый должен выбрать правильный ответ из 6-8 предложенных. Число вариантов ответа увеличивается по мере возрастания трудности серии.

Равен предполагал, что в ходе выполнения теста испытуемый обучается и выполнение предшествующего задания готовит его к выполнению последующего, более трудного.

В серии А испытуемый должен дополнить недостающую часть изображения. Он должен проявить умение дифференцировать элементы и выявлять связи между элементами гештальта, а также дополнять недостающую часть структуры, сличая ее с образцами.

В серии В испытуемый должен найти аналогии между парами фигур, дифференцируя их элементы.

При выполнении серии С нужно решить задачу, определив принцип изменения фигур по вертикали и горизонтали.

В серии D требуется определить закономерность перестановки фигур по горизонтали и вертикали.

Серия Е для своего решения требует анализа фигур основного изображения и составления недостающей фигуры по частям.

За каждое правильное решение присваивается 1 балл, подсчитывается число правильных решений в каждой серии и общее число баллов, которые переводятся либо в стандартные баллы (стэны), либо в стандартный коэффициент IQ. На основе результатов по сериям вычисляют также «индекс вариабельности». Существуют полученные на выборке стандартизации распределения числа правильных решений по сериям, соответствующие общей сумме баллов. Табличное распределение сравнивается с полученным при тестировании испытуемого, а разности ожидаемой и эмпирической оценок суммируются без учета знака. «Индекс вариабельности» характеризует достоверность результатов и направлен на выявление испытуемых, решавших задания путем угадывания или симулирующих низкий результат (не решавших простые задачи).

Нормальное значение индекса равно 0-4, при значении 7 ответы испытуемого считаются недостоверными.

Как уже было отмечено раньше, вряд ли такую интерпретацию можно считать единственно возможной. В наших исследованиях показано, что решение теста Равена имеет вероятностный характер, поскольку отсутствие интереса к простым заданиям, неправильное понимание задачи (провоцируемое самим материалом теста) приводят к тому, что испытуемый, решая сложные задания, может допустить ошибку в простых.

Надежность теста Равена варьирует в пределах от 0,70 до 0,89; средняя трудность заданий теста 0,32; корреляция с успешностью школьного обучения (оценкой успеваемости) – 0,72. Корреляция с IQ по тесту Д. Векслера (WAIS) составляет 0,70-0,74 (взрослые) и 0,91 (дети 9-10 лет), с арифметическими тестами – до 0,87. Наши исследования показали, что тест Равена не является метрологически безупречным.

Задания D12 и Е8 сконструированы настолько неудачно, что вероятность их правильного решения (0,13 и 0,14) не превышает значимой вероятности случайного решения этого задания (р = 0,125). В задания либо заложена неправильная идея, либо форма материала делает вероятным для испытуемого логические построения, не предусмотренные разработчиком.

В задании ЕЮ, помимо правильного варианта ответа (№ 6), есть два (№ 1 и № 2), частота выбора которых испытуемыми статистически значимо превышает вероятность случайного ответа.

Для задания С12 оценка вероятности выбора правильного ответа (№2) превышает границу статистической значимости, но оценка вероятности выбора ложного варианта (№ 4) значимо превосходит вероятность правильного выбора.

То есть сама структура неверно сконструированного задания наводит испытуемого на ложный ответ. Такое положение дел есть следствие конфликта двух теорий, эклектически положенных в основу теста: перцептивной (гештальт-теория) и теории общего интеллекта. Перцептивные характеристики задания мешают испытуемому произвести его последовательный логический анализ. Тем самым не стратегия «от целого к деталям» вступает в конфликт со стратегией «от деталей к целому», а перцептивная закономерность противоречит логической.

Согласно модели Юсупова, число заданий в тесте уровня не должно превышать 7, а в тесте Равена их 60 (в сокращенном варианте – 30). Тест явно информационно избыточен. Базовыми заданиями, достоверно различающимися по уровню сложности, можно считать только: В8, А12, С4 (или D6), D8 (или D10, илиЕ2),С8, Е6, ЕЮ, Е12.

Число легких заданий в тесте Равена чрезмерно велико – на долю их приходится почти половина всех заданий теста. Более того, нет соответствия между эмпирической и стандартной трудностью заданий (n = 0,543).

Для оценки сложности задания нами и был предложен модифицированный показатель сложности:

С = 1 – n/N,

где n – число решивших тестовое задание, N – общий объем выборки стандартизации.

В первом разделе главы уже упоминалось, что предложенный авторами теста вариант подсчета тестового балла не оправдывает себя и должен быть заменен на более достоверный, учитывающий эмпирическую сложность задания.

Успешность выполнения теста, как мы установили, зависит как от уровня развития «скоростного интеллекта», так и от когнитивной способности, обусловливающей решение сложных заданий.

Возможно, в основе второго фактора лежит дифференцированность когнитивного опыта личности, связанная с такими особенностями интеллекта, как когнитивная сложность, сформированность понятий, вербальная компетентность.

Факторизация корреляционной матрицы применения теста Равена, теста на диагностику когнитивной «простоты-сложности» (автор А. Г. Шмелев) и теста «Понятия» (на обобщение понятий) показала, что выделяются два независимых фактора – невербальный и вербальный, имеющие равный вес, но методика на обобщение понятий включена в невербальный фактор.

Факторный анализ матрицы интеркорреляций семи методик (тест когнитивной простоты-сложности, тест Равена, методика «Понятия», тест Айзенка и пр.) выявил 3 равнозначимых фактора: невербальный – перцептивный (максимальная нагрузка на тест Равена), скоростного интеллекта (максимальная нагрузка – тест Айзенка и геометрический тест на обобщение) и фактор вербальной компетентности (положительная нагрузка на тест «Понятия» и показатель когнитивной простоты). Вместе с тем обнаружена отрицательная и значимая нагрузка этого фактора на тест Равена. Следовательно, чем сложнее и дифференцированнее когнитивный опыт испытуемого, тем успешнее он решает тест Равена, требующий аналитической работы, и хуже справляется с заданиями на понятийное обобщение.

Дифференцированность когнитивных структур является одним из главных параметров интеллекта, определяющих успешность решения аналитических мыслительных задач, в том числе – в тесте Равена.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Прогрессивные матрицы Равена Для чего вообще нужен

Прогрессивные матрицы Равена

Для чего вообще нужен тест Равена? § Тест Равена необходим психологам для определения интеллекта человека с помощью абстрактного материала, в котором требуется обнаружить логические отношения между отдельными элементами. Для его прохождения не важен уровень культурного развития индивидуума. Тест Равена используют и приёме на работу, и в учебных заведениях. Тест Равена универсален, и используется для любого человека, независимо от его пола, возраста и происхождения. Происходит оценка полного диапазона интеллектуальных возможностей человека.

История создания теста, его теоретические и методологические основания § Дж. Равен занимался причинами умственной отсталости. Ему необходимо было разработать тесты для определения генетических и средовых причин данной проблемы. В своих работах использовал шкалу Стэнфорд Бине и понял, что она неудобная. Начал создавать тесты, исходя из временых ограничений, и так, чтобы их мог пройти любой человек, независимо от пола, возраста, образования. Базировался Равен на изучении интеллекта. Теоретической основой создания теста Равена является модель оценки интеллекта Спирмена. Он подметил, что р ты тестирования многих учебных способностей коррелируют между собой. Спирмен сделал вывод о существовании “g фактора”, состоящего из продуктивной и репродуктивной способностей.

1)Репродуктивная умственная деятельность. Предполагает способность использовать прошлый опыт и ранее усвоенную информацию. 2)Продуктивная умств. деятельность. Построение нового видения сложных ситуаций, к чему приходят через активный поиск, через перебор возможных вариантов.

Пытаясь найти более простой способ измерения продуктивных возможностей интеллекта § Равен создаёт тест, ориентированный на диагностику способности к выявлению закономерностей в организации серией последовательно усложняющихся геометрических фигур. § В общем, этот тест опирается на 2 теории: § 1) на теорию форм, развитую в рамках гештальтпсихологии § 2)на теории неогенеза Спирмена. § Опираясь на гештальтпсихологию этот тест предполагает: § изначально испытуемый осуществляет оценку задания в целом § выделение элементов § элементы объединяются, это способствует обнаружению недостающей детали, части изображения.

§ При решении заданий выступают 3 основных психических процесса: § 1)внимание, внимательность(внимание отделяется от восприятия и мышления) § 2)восприятие, восприимчивость § 3)мышление, понятливость

§ Задания идут от простого к сложному. § Условие: матрицы должны предъявляться для анализа испытуемым подряд, без пропусков. § При создании учитывалась привлекательность стимульного материала, учитывался размер задания, пространственное взаимоотношение между незавершённой матрицей и набором альтернативных вариантов решения.

§ Формы теста: § 1)Стандартные матрицы(1936). Авторами первой редакции теста, предназначенной для диагностики детей, были Л. Пенроуз и Дж. Равен. Впоследствии работу с тестовыми заданиями осуществлял Равен. Изначально стандартные матрицы имели вид девятифигурных композиций(напоминали Спирмена). Только у Равена надо было найти пропущенную фигуру, а не описать правило, лежащее в основе композиции. Дети не всегда понимали суть задания и поэтому были созданы похожие задачи со сплошным структурированным рисунком, с вырезанным фрагментом. § Уникальность стандартных матриц: используются в первозданном виде на протяжении более 50 лет!!! § 2)Цветные матрицы(1947). К сериям A и B из стандартных матриц была добавлена серия промежуточной трудности Ab. Стало ярким оформление. § 3)Продвинутые прогрессивные матрицы(1947). Состоят из серии 1(12 заданий) и 2(36 заданий). Необходимы для детальной оценки интеллекта наиболее способной части населения и для целей профдиагностики. В России этих матриц нет!!!

§ В 1977 Равен и Корт сконструировали тест для лиц с высоким IQ. Были усложнены задания, введены новые серии. Введена вербальная шкала.

Изменённые варианты теста Равена: § 1)В издательстве “Когито Центр”. Нуждается в апробации, психометрической проверке; результаты, полученные для первоначального варианта матриц не могут быть однозначно перенесены на параллельную форму. § 2)Югославские психологи. Предложили дифференцированную форму оценки ответов испытуемого. Надо указать на фрагменты, которые точно подходящие, более менее подходящие и совершенно не подходящие. § 3)С использованием шаблона. Недостающие фрагменты матрицы могут подбираться на предметном уровне и вставляются в паз поля матрицы по типу паззла. Данная модификация не нашла своего применения. § 4)Используются компьютерные варианты данного теста.

§ Диагностируемые с помощью теста Равена продуктивные свойства интеллекта гораздо лучше предсказывают интеллектуальные достижения человека по сравнению с репродуктивными свойствами, диагностируемыми вербальными тестами.

§ При принятии диагностических решений необходимо помнить о многозначности трактовки результатов тестирования с помощью матриц Равена и при постановке психолог. диагноза опираться на диагностические принципы комплексности и стереоскопичности(объёмность).

§ Тест Равена может быть использован как в качестве теста скорости (время выполнения 20 минут) рекомендуется проводить в группе, так и в качестве теста результативности (без ограничения времени). Оригинальные размеры матриц 7, 5 х 11, 5 см.

§ В наборе чёрно белого варианта имеется 60 матриц, в каждой отсутствует какой либо элемент. Обследуемый должен выбрать недостающий элемент матрицы среди 6 предложенных вариантов. Задания сгруппированы в 5 серий, каждая состоит из 12 матриц. § Процедура проведения: тест проводится 20 минут. Необходимо строго следить за тем, чтобы до общей команды: «Приступить к выполнению теста» никто не открывал таблицы и не подсматривал. По истечении 20 мин подается команда, например: «Всем закрыть таблицы». О предназначении данного теста можно сказать следующее: «Все наши исследования проводятся исключительно в научных целях, поэтому от вас требуются добросовестность, глубокая обдуманность, искренность и точность в ответах. Данный тест предназначен для уточнения логичности вашего мышления». После этого взять таблицу и открыть для показа всем 1 ю страницу: «На рисунке одной фигуры недостает. Справа изображено 6 8 пронумерованных фигур, одна из которых является искомой. Надо определить закономерность, связывающую между собой фигуры на рисунке, и указать номер искомой фигуры в листке, который вам выдан» (можно показать на примере одного образца). Во время выполнения задач теста необходимо контролировать, чтобы респонденты не списывали друг у друга. По истечении 20 мин подать команду: «Закрыть всем таблицы!» Собрать бланки и таблицы к ним. Проверить, чтобы в правом углу регистрируемого бланка был проставлен карандашом номер обследуемого.

А В С D Е № зад ани я 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Сумма правильных ответов

Ключ для чёрно-белого варианта 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 § 1 -я серия A 4 5 1 2 6 3 6 2 1 3 4 2 2 -я серия B 5 6 1 2 1 3 5 6 4 3 4 8 3 -я серия C 5 3 2 7 8 4 5 1 7 1 6 2 4 -я серия D 3 4 3 8 7 6 5 4 1 2 5 6 5 -я серия E 7 6 8 2 1 5 1 3 6 2 4 5

Ключ для цветного варианта § 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 -я серия A 4 5 1 2 6 5 1 3 4 2 3 6 2 -я серия AB 4 5 1 6 2 5 4 3 2 3 1 6 3 -я серия B 4 1 3 6 5 4 1 3 2 5 2 6

Обработка результатов. § Правильное решение каждого задания оценивается в один балл, затем подсчитывается общее число баллов по всем таблицам и по отдельным сериям. Полученный общий показатель рассматривается как индекс интеллектуальной силы, умственной производительности респондента. Показатели выполнения заданий по отдельным сериям сравнивают со среднестатистическим, учитывают разницу между результатами, полученными в каждой серии, и контрольными, полученными статистической обработкой при исследовании больших групп здоровых обследуемых и, таким образом, расцениваемыми как ожидаемые результаты. Такая разница позволяет судить о надежности полученных результатов (это не относится к психической патологии). Общий счет является показателем интеллектуальных способностей испытуемого, выявляет его умение мыслить согласно определенному методу и системе мышления. Эта система выражается в способе упорядочения фигур в образцах. Коэффициент интеллекта представляет собой общий результат с учетом физического возраста. В соответствии с суммой полученных баллов степень развития интеллекта испытуемого можно определить следующими способами: 1) на основании процентной шкалы § 2)перевод полученных результатов в IQ показатель § 3)качественный анализ результативности выполнения заданий по сериям.

Можно рассчитать процент правильно решённых испытуемым заданий относительно их общего количества и определить уровень его умственных способностей(см. таблицу на сл. слайде). Подобная оценка осуществляется с учётом возраста испытуемого.

Определение уровня умственных способностей согласно процентной шкале Проценты Степень 95 и выше I степень: особо высокоразвитый интеллект испытуемого соответствующей возрастной группы 75 95 2 степень; незаурядный интеллект для данной возрастной группы 25 74 3 степень: средник интеллект для данной возрастной группы 5 24 4 степень: интеллект ниже среднего. 5 и менее 5 степень: дефектная интеллектуальная способность

Следующий способ обработки заключается в переводе “cырого”балла в коэффициет IQ. Такой способ будет полезен для сравнения р-ов данного теста с другими методиками изучения умственных способностей. См. распечатанную таблицу! Далее, ориентируясь на выявленный показатель IQ, можно определить уровень умственных способностей.

Градация уровней умственных способностей Показател Уровень развития и IQ интеллекта Свыше 140 очень высокий, выдающийся интеллект Более 120 высокий, незаурядный интеллект 110 120 незаурядный, хороший интеллект 100 110 нормальный, выше среднего интеллект 90 100 средний интеллект 80 90 слабый, ниже среднего интеллект 70 80 небольшая степень слабоумия 50 70 дебильное слабоумие 20 50 имбецильность, средняя степень слабоумия 0 20 идиотия, самая большая степень слабоумия

Например, ребёнок 10 лет правильно выполнил 27 заданий. Ориентируясь на табличные значения, получаем показатель IQ -96. Это соответствует среднему уровню интеллекта.

Для лиц более старшего возраста IQ(ПОСЛЕ 30 ЛЕТ) вычисляется по формуле: IQ=IQ(в распечатанной таблице)/ %(в следующем слайде) *100

Для определения коэффициента IQ лиц старше 30. § возр аст 16 35 40 45 50 55 60 30 % 10 97 93 88 82 76 70 0

Если необходимо сопоставить результаты выполнения Стандартных матриц Равена с р-ами других методик, то можно перевести “cырой”балл по тесту Равена не в показатели IQ , А В стены.

Перевод показателей в стены Сте 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ны IQ 44 45 59 73 87 101 115 129 143 бал и 58 72 86 100 и л мен 114 128 142 бол ее ее

Интерпретация: § Каждая серия заданий составлена по определенным принципам. В серии А использован принцип установления взаимосвязи в структуре матриц. Здесь задание заключается в дополнении недостающей части основного изображения одним из приведенных в каждой таблице фрагментов. Выполнение задания требует от обследуемого тщательного анализа структуры основного изображения и обнаружения этих же особенностей в одном из нескольких фрагментов. Затем происходит слияние фрагмента, его сравнение с окружением основной части таблицы. Серия В построена по принципу аналогии между парами фигур. Обследуемый должен найти принцип, соответственно которому построена в каждом отдельном случае фигура и, исходя из этого, подобрать недостающий фрагмент. При этом важно определить ось симметрии, соответственно которой расположены фигуры в основном образце. Серия С построена по принципу прогрессивных изменений в фигурах матриц. Эти фигуры в пределах одной матрицы все больше усложняются, происходит как бы непрерывное их развитие. Обогащение фигур новыми элементами подчиняется четкому принципу, обнаружив который, можно подобрать недостающую фигуру. Серия D построена по принципу перегруппировки фигур в матрице. Обследуемый должен найти эту перегруппировку, происходящую в горизонтальном и вертикальном положениях. Серия Е основана на принципе разложения фигур основного изображения на элементы. Недостающие фигуры можно найти, поняв принцип анализа и синтеза фигур.

ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ: § СЕРИЯ A. Психологическое значение: решение зависит от уровня внимательности, уровня статистического представления, воображения и уровня визуального различия (дискриминации). § СЕРИЯ B. Психологическое значение: способность линейной дифференциации и суждение (умозаключение) на основе линейных взаимосвязей. § СЕРИЯ C. Психологическое значение: проявляется способность к динамической (быстрой) наблюдательности и прослеживанию непрерывных изменений, динамическая внимательность и воображение, способность представлять. § СЕРИЯ D. Психологическое значение: решение зависит от способностей схватывать количественные и качественные изменения в упорядочении (составлении) фигур согласно закономерности используемых изменений. § СЕРИЯ E. Психологическое значение: способность наблюдать сложное количественное и качественное различие кинетических, динамических рядов. Высшая форма абстракции и динамического синтеза.

Что вы должны запомнить! 1) Стандартные чёрно-белые матрицы Равена могут применяться для испытуемых от 8 до 65 лет с ограничением во времени и без временных ограничений. 2) Основным направлением обработки результатов чёрно- белых матриц является количественный анализ: получение «сырых» баллов по тесту, перевод его в стандартизированный балл (IQ, стены) в зависимости от возраста испытуемых, сопоставление стандартизированных баллов с имеющимися статистическими нормативами.

3) Качественный анализ подразумевает оценку развитости мыслительных операций в зависимости от успешности решения заданий определённых серий (А, В, С, D, Е). 4) Точность и достоверность получаемой с помощью теста информации напрямую зависит от точности выполнения пользователем инструкций по проведению, регистрации и обработке результатов.

Cтимульный материал для чёрно-белого варианта теста Равена (СЕРИЯ A)

СЕРИЯ B

CЕРИЯ С

СЕРИЯ D

СЕРИЯ E

Стимульный материал для цветного варианта Равена (СЕРИЯ A)

CЕРИЯ Ab

СЕРИЯ B

основные качественные показатели выполнения цветных прогрессивных матриц.

• Быстрота утомления Оценка работоспособности • Наступление пресыщения при работе с однотипным материалом • Влияние на работоспособность ребёнка позитивной и негативной оценки • Тип мотивации, обеспечивающий высокую работоспособность (учебная, игровая, соревновательная) • Способность к целенаправленной деятельности • Импульсивность в решениях Характер деятельности • Стратегия поиска (хаотическая, стратегия проб и ошибок) • Способность к произвольной регуляции интеллектуальной деятельности • Речевое опосредование различных этапов выполнения матричных заданий • Типичный темп работы Темп деятельности и его • Изменение темпа работы в зависимости от врабатываемости или утомления изменения • Изменение темпа работы в зависимости от сложности заданий • Соотношение темпа работы и её продуктивности (правильности) • Этот показатель хорошо выявляется при модифицированной процедуре предъявления прогрессивных матриц, когда у ребенка имеется, по крайней мере, две дополни тельные попытки выполнения заданий. • В то же время можно организовать спе циальную процедуру оценки степени обучаемости ребенка и возможности пе реноса сформированного навыка на аналогичные задания. В ситуации, когда строгая количественная оценка не является для психолога определяющей в выполнении данной методики, а более Обучаемость важен качественный анализ деятельности ребенка, это удобно сделать на матрицах серии В (матрицах В 8 В 12). • При выполнении матрицы В 8 ребенку дается развернутое обучение с анализом рисунка матрицы и подробным разбором характера подбора недостающего фрагмента. Поскольку логика заданий В 9 В 12 в целом аналогична заданию В 8, можно оценить возможность переноса сформированного анализа на решение заданий В 9 В 12. • Заинтересованность в результате и успехе Эмоционально-личностные • Попытки сравнения себя с другими детьми характеристики • Отношение к своим достижениям (успеху и ошибкам) • Уверенность в себе • Отношение к заданию и эмоциональные реакции в начале и в конце выполнения матриц

§ НЕОБХОДИМО ТАКЖЕ ОБРАЩАТЬ ВНИМАНИЕ НА ОШИБКИ РЕБЁНКА!

Раздел I.

ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ, АПРОБАЦИИ И

ПРИМЕНЕНИЯ ТЕСТА «ПРОГРЕССИВНЫЕ

МАТРИЦЫ РАВЕНА»

ВВЕДЕНИЕ

Тест Равена (Raven Progressive Matrices) на настоящий момент

является одним из наиболее известных и популярных тестов,

применяемых в диагностической работе практическими психологами.

Однако построение этой диагностической работы мало согласуется с

современными данными в области психодиагностики. Психологи

достаточно часто вынуждены либо отказываться от применения того

или иного диагностического инструментария в силу его

девалидизации, а также отсутствия отвечающих требованиям

современности норм.

Имея самостоятельную диагностическую ценность, сам тест или

его отдельные задания включаются в различные по назначению и

сферам применения диагностические комплексы и тестовые батареи.

Например, в опубликованном в 1999 году диагностическом

комплексе оценки дошкольной зрелости М.Битяновой и О.Барчук

картинки из матриц Равена используются для оценки развитости

образного мышления. Данный показатель служит одним из

оснований для прогнозирования успешности обучения в школе

(каждый ребёнок в ходе групповой диагностической игры получает

по три картинки с матрицами разного уровня сложности).

С.Я.Рубинштейн рассматривает возможности теста Равена в

оценке интеллектуального дефекта, а И.Ю.Левченко, С.Д.Забрамная

и Т.А.Добровольская указывают на незаменимость данного теста в

изучении психики детей с нарушениями в развитии и использовании

его при проведении психолого-медико-педагогического консилиума

[11; 15]. Прогрессивные матрицы Равена А.П.Бизюк включает в

компендиум методов нейропсихологического исследования [2].

Достаточно часто Прогрессивные матрицы Равена применяются

для обоснования психометрических характеристик более поздних по

времени разработки тестов интеллекта, общих способностей,

умственного развития (ТСИ, «Нарисуй человека», культурно-

независимый тест интеллекта Р.Кеттелла, тест «Домино») [8; 10; 17].

~ 9 ~

Тест может применяться при проведении широкомасштабных

научных психологических и педагогических исследований. Кроме

того, он является незаменимым инструментом диагностики

невербального интеллекта, образного мышления, зрительного

восприятия в ходе консультативной и коррекционной работы

практического психолога. Например, при анализе причин тотальной

учебной неуспеваемости ребёнка младшего школьного возраста или

парциальной неуспешности по отдельным учебным предметам

(черчение, геометрия).

ИСТОРИЯ СОЗДАНИЯ ТЕСТА,

ЕГО ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ

ОСНОВАНИЯ

Дж.Равен не разделял предположение многих психологов о

врожденности и неизменности «интеллекта», или «общей

когнитивной способности». Занимаясь в начале 1930-х годов

исследованиями причин умственных отклонений, он столкнулся с

необходимостью разработки таких тестов, посредством которых

можно было бы оценить как генетические, так и средовые причины

интеллектуальной недостаточности. Работая над проблемой

источников умственной отсталости и используя при этом

интеллектуальную шкалу Стэнфорд-Бине, Дж.Равен отметил

громоздкость последней и сложность интерпретации полученных

результатов. В силу названных выше причин Дж.Равен (J.C.Raven,

1936) сознательно поставил перед собой задачу создания таких

тестов, которые были бы теоретически обоснованы, однозначно

интерпретируемы, просты для проведения и обработки, пригодны как

для лабораторных, так и для полевых экспериментов, а также удобны

для массовых обследований, проводимых на дому, в школах, на

производстве. Важным принципом в создании таких тестов должна

была стать их сопряженность с временными ограничениями и

минимальная зависимость оценок по тесту от различий в

образовании, происхождении и в жизненном опыте людей,

подвергающихся тестированию.

Теоретической и методологической базой для

психодиагностических исследований Дж.Равена стала трактовка

интеллекта, связанная с признанием единого основания

интеллектуальной деятельности. Теоретической основой теста Равена

~ 10 ~

является модель оценки интеллекта Ч.Спирмена (Spearman, 1927),

который первый подметил, что результаты тестирования многих

учебных способностей коррелируют между собой на довольно

высоком уровне — от 0,7 до 0,8. На основании этого Ч.Спирменом

был сделан вывод о существовании некоего «общего» интеллекта,

или «g–фактора», состоящего из продуктивной (eductive) и

репродуктивной (reproductive) способностей.

Будучи учеником Ч.Спирмена, Дж.Равен также придерживался

этой точки зрения [5]. Репродуктивная умственная деятельность

предполагает способность использовать прошлый опыт и ранее

усвоенную информацию. Продуктивная умственная деятельность

включает целостное восприятие проблемной ситуации, ее анализ,

способность выявлять связи и отношения, обнаруживать проблемы,

выходить за пределы имеющихся данных и формирование (чаще в

невербальной форме) понятийных конструктов, облегчающих

осмысление сложных задач со многими взаимозависимыми

переменными, способность приходить к выводам, непосредственно

не представленным в заданной ситуации. Другими словами, это

процесс, связанный с построением нового видения сложных,

неформализованных ситуаций, к которому приходят скорее через

инсайт, активный, целенаправленный поиск, чем через перебор

возможных вариантов. Пытаясь найти более простой способ

измерения продуктивных возможностей интеллекта, Дж.Равен создал

особый тест, ориентированный на диагностику способности к

выявлению закономерностей в организации серий последовательно

усложняющихся геометрических фигур [12; 13]. В основе

разработанного теста лежат методологические традиции английской

школы изучения интеллекта, согласно которым наилучшим способом

измерения фактора «g» является определение соотношений между

абстрактными фигурами.

Кроме так называемой «теории неогенеза» Ч.Спирмена тест

Равена основывается на разработанной в рамках гештальтпсихологии

теории перцепции форм. Согласно основным положениям

гештальтпсихологии, зрительное восприятие является целостным

структурно организованным процессом, протекающим по

определённым законам. Первым из них является закон чёткости

структуры, согласно которому наше восприятие выделяет, прежде

всего, наиболее чёткие по своим геометрическим свойствам

структуры.

~ 11 ~

Следующим был так называемый закон «амплификации»,

согласно которому чёткие, но не законченные структуры всегда

дополняются, достраиваются до геометрического целого. Согласно

теории перцепции форм каждое задание может быть рассмотрено как

определенное целое, состоящее из ряда взаимосвязанных друг с

другом элементов.

Предполагается, что первоначально испытуемый воспринимает

задание как целое, осуществляет глобальную оценку задания-

матрицы. Затем происходит осуществление аналитической

перцепции с выделением закономерности изменения элементов

образа, обнаружением испытуемым принципа, принятого при

разработке серии. На заключительном этапе выделенные элементы

включаются в целостный образ, что способствует обнаружению

недостающей детали, части изображения.

Отнесение невербальных способностей к показателю общего

интеллекта, который зависит в наибольшей степени, по мнению

авторов теста, от фактора наследственности определило специфику

теста как «свободного от влияния культуры». Прогрессивные

матрицы создавались изначально таким образом, чтобы их в равной

степени можно было использовать для тестирования людей всех

возрастов, независимо от уровня образования, национальности и

физического состояния. В целом, по мнению создателей теста, его

задания апеллируют к трем основным психическим процессам —

произвольному вниманию, целостному восприятию и «понятливости»

как основной характеристике познавательной деятельности.

Кроме того, при разработке теста был реализован принцип

«прогрессивности», заключающийся в том, что выполнение предше-

ствующих заданий и их серий является как бы подготовкой

обследуемого к выполнению последующих, более сложных.

Выполнение простых заданий может рассматриваться как обучение к

выполнению более трудных заданий. Тем самым предъявляется

жесткое условие при проведении тестирования: матрицы должны

предъявляться и анализироваться испытуемым подряд, без пропусков

от серии А к серии Е (для цветного варианта прогрессивных матриц

последовательность предъявлений: А, Аb, В).

При конструировании Прогрессивных матриц Равена были

соблюдены основные условия так называемой «Современной теории

тестов» (Item response theory), которую в русскоязычной литературе

иногда называют также «Теорией выбора ответов» и связывают,

~ 12 ~

прежде всего, с именем датского математика Георга Раша.

Интересно, что Г.Раш впервые тестировал свою математическую

модель именно на Прогрессивных матрицах Равена в 1947 году.

Согласно теории выбора ответов, каждый пункт, или задание

теста обладает определенной объективной трудностью, которая

вероятностной функцией связана с уровнем существующего в

популяции латентного качества или способности. Эти параметры

могут быть выражены в единой размерности, причем задача

создателей теста заключается в подборе таких заданий,

характеристические кривые которых не пересекались бы друг с

другом (то есть их относительная трудность не зависела бы от уровня

способности данного испытуемого), имели бы достаточную крутизну,

одинаковую форму и отстояли бы друг от друга на равном

расстоянии, формируя шкалу интервалов. Понятно, что в отсутствии

соответствующего математического аппарата при создании

классических серий матриц Равена применялся визуальный анализ

характеристических кривых отдельных заданий, чтобы отсеять те из

них, которые не удовлетворяли заявленным требованиям.

При создании Прогрессивных матриц Равена значительное

внимание было уделено также таким вопросам как четкость и

привлекательность дизайна заданий, выполненных

профессиональным художником, их размеру и пространственному

взаимоотношению между незавершенной матрицей и набором

альтернативных вариантов решения.

Пилотажные исследования показали, что, с точки зрения самого

процесса решения задачи, альтернативы лучше располагать снизу

матрицы, а не сбоку от нее. Кроме того, значительные усилия были

потрачены на коррекцию негативных тенденций, связанных с

влиянием стратегии рассматривания всего изображения на

вероятность выбора альтернативы, находящейся в той или иной

позиции.

Первой формой теста были так называемые Стандартные

матрицы, выпущенные в свет в 1936 году в Великобритании.

Авторами первой редакции теста, предназначенной для диагностики

детей, были Л.Пенроуз и Дж.Равен. Впоследствии работу с

тестовыми заданиями осуществлял Дж.Равен, поэтому

рассматриваемую методику часто называют тестом Равена.

Первые серии экспериментально использовавшихся

Стандартных матриц представляли собой девятифигурные

~ 13 ~

композиции, напоминающие стимульный материал Ч.Спирмена, с

той лишь разницей, что в заданиях Дж.Равена нужно было найти

пропущенную фигуру, а не описать правило, лежащее в основе

композиции.

Поскольку маленькие дети, в отличие от взрослых, часто не

могли уяснить суть проблемы, были созданы похожие задачи со

сплошным структурированным рисунком, в котором был вырезан

отдельный фрагмент. В этой форме задача стала понятна детям,

начиная с возраста примерно 5 лет.

Стандартные матрицы предназначались для использования не

только в лабораториях, но и в домашней обстановке, в школах, и на

рабочих местах, где условия тестирования и уровень мотивации часто

далеки от идеала. Именно поэтому данный тест должен был быть

коротким, привлекательным для испытуемых (в первую очередь,

конечно детей) и, конечно же, надежным и валидным.

Уникальность Стандартных матриц Равена в том, что они почти

в первозданном виде используются на протяжении уже более 50 лет.

В 1947 году было скорректировано задание B8, а в 1956 была

изменена последовательность некоторых заданий и местоположение

альтернативных ответов (соответственно, изменились и ключи). С тех

пор классическая форма Стандартных матриц Равена остается без

изменений. Стандартные чёрно-белые прогрессивные матрицы

Равена были нормированы в России в 1981 году, а последняя их

редакция относится к 1996 году.

В 1947 году была подготовлена и другая разновидность

Прогрессивных матриц Равена, получившая название Цветные

прогрессивные матрицы. В этом варианте прогрессивных матриц

Равена к сериям A и B из стандартных матриц была добавлена серия

промежуточной трудности Ab. Оформление стимульного материала

было сделано более привлекательным за счет цвета. Цветные

прогрессивные матрицы Равена в России были впервые

опубликованы в 1984году; их последняя редакция относится к 1990

году.

Кроме того, в 1947 году были разработаны и Продвинутые

прогрессивные матрицы. Продвинутые прогрессивные матрицы

состоят из серии I (12 заданий) и II (36 заданий) и предназначены для

детальной оценки интеллекта наиболее способной части популяции

(одарённых) и для целей профдиагностики.

~ 14 ~

Последняя ревизия Продвинутых прогрессивных матриц

относится к 1962 году, однако данных об адаптации и использовании

Продвинутых прогрессивных матриц Равена в России на настоящий

момент нет.

Однако на этом разработка теста не была завершена. В

частности в 1977 году Дж.Равеном в сотрудничестве с Д.Кортом был

сконструирован вариант теста, предназначенный для лиц с высокими

интеллектуальными достижениями. Оригинальный материал теста в

этой модификации претерпел значительные изменения: были

усложнены задания, введены новые серии. Существенной

особенностью является дополнение данной версии теста вербальной

шкалой (Mill Hill Vocabulary Scales) что, по мнению разработчиков, в

немалой мере способствует расширению области применения теста.

В настоящее время в издательстве «Когито-Центр» существует

параллельная форма Стандартных и Цветных Матриц [21]. В то же

время этот вариант методики нуждается в тщательной апробации,

психометрической проверке и результаты, полученные для

первоначального варианта матриц, по мнению Н.Семаго и М.Семаго,

не могут быть однозначно перенесены на параллельную форму [16].

Интересная модификация прогрессивных матриц Равена, а

также процедуры обследования предложена югославскими

психологами. В их варианте предусмотрена дифференцированная

форма оценки ответов обследуемых. От них требуется указать на три

фрагмента из тех, которые предложены для восполнения матрицы:

точно подходящий, подходящий более-менее и совершенно не

подходящий. Это дает возможность качественной оценки

результатов, отпадает также необходимость в использовании индекса

вариабельности.

Необходимо упомянуть еще об одном варианте матриц —

Стандартные прогрессивные матрицы с использованием шаблона

(упрощенный вариант заданий, в котором недостающие фрагменты

матрицы могут подбираться на предметном уровне и вставляются в

паз поля матрицы по типу puzzl). Из-за своей относительной

громоздкости и большой стоимости (данный вариант Стандартных

прогрессивных матриц изготовляется из дерева) он не нашел

применения в массовой практике.

Существуют также и компьютерные варианты Стандартных и

Цветных матриц Равена. В последние годы в нашей стране все чаще

специалисты в области психодиагностики используют компьютерный

~ 15 ~

вариант Прогрессивных матриц Равена (его авторы – И.Н.Гильяшева

и Л.Г.Савицкий). Этот тест может оказаться весьма полезным для

быстрой оценки интеллектуального уровня кандидатов на ту или

иную должность. Хотя он, в отличие, например, от теста Векслера, не

позволяет выявить и оценить качественные характеристики

мыслительной деятельности человека, особенности его памяти,

внимания, широту кругозора, но он дает возможность определить

общий интеллектуальный уровень, что нередко бывает необходимо

для прогнозирования профессиональной пригодности кандидата.

Несмотря на достаточную основательность, теоретическую и

методологическую продуманность теста, необходимо внимательно и

осторожно относиться к интерпретации, психологической трактовке

результатов тестирования с помощью матриц Равена.

Неоднократно отмечалось, что тест Равена является одним из

наиболее «чистых» измерений «g-фактора», хотя сам Равен

предпочитал говорить об измерении «способности к

систематизированному мышлению».

Диагностируемые с помощью теста Равена продуктивные

свойства интеллекта гораздо лучше предсказывают

интеллектуальные достижения человека по сравнению с

репродуктивными свойствами, диагностируемыми вербальными

тестами. Впоследствии успешность выполнения теста

«Прогрессивные матрицы Равена» стала интерпретироваться как

показатель способности к научению на основе обобщения

(концептуализации) собственного опыта в условиях отсутствия

внешних указаний. Это объяснялось тем, что в ходе выполнения теста

испытуемый обучается и выполнение предшествующего задания

готовит его к выполнению последующего.

В.Н.Дружинин предполагает, что «успешность выполнения

теста Равена зависит как от уровня развития «скоростного

интеллекта», так и от когнитивной способности, обусловливающей

решение сложных заданий. Предполагается, что в основе второго

фактора лежит дифференцированность когнитивного опыта

личности, связанная с такими особенностями интеллекта, как

когнитивная сложность, сформированность понятий, вербальная

компетентность. Чем сложнее и дифференцированнее когнитивный

опыт испытуемого, тем успешнее он выполняет тест Равена, и хуже

справляется с заданиями на понятийное обобщение» [5, с.64].

~ 16 ~

Как отмечалось ранее, при выполнении теста Равена

актуализируются такие когнитивные процессы как восприятие

(зрительный анализ и синтез), внимание (устойчивость внимания,

распределение, общая продуктивность, работоспособность,

переключение) и, наконец, образное мышление.

При решении задач-матриц внимание испытуемого очень

напряжено, оно должно поддерживать стремление (интерес) к

решению. В процессе выполнения задания требуется концентрация

внимания и его распределение. При снижении внимания всегда по-

являются ошибки. Кроме внимания, имеют значение воля и эмоции.

Поэтому испытание Прогрессивными матрицами Равена не является

тестом «всеобщего интеллекта», а исследует способность к

систематизированной, планомерной интеллектуальной деятельности.

Было бы ошибкой, если бы тесты Равена считали

интеллектуальными тестами. В этом случае речь идет об определении

способностей к систематизации в мышлении, к планомерности и

методичности, а не о самом интеллекте. Тесты Равена невербальные

испытания, свидетельствующие о том, что вербализация как

мыслительный процесс в их решении значения не имеет.

Тест Равена многими исследователями относится к так

называемым «свободным от культуры» тестам, но даже на его

результаты, как показали специально проведённые исследования

чрезвычайно сильно влияет культурная среда. К примеру, показатели

чёрных граждан США по тесту Равена значительно ниже, чем

показатели белых граждан США и европейцев (аналогично по

выборке индейцев). У белых, живущих в высокогорной местности

(изолянтов), показатели ниже, чем у жителей густонаселённых

равнин. Показатели детей из самых богатых районов США

значительно выше средних европейских данных [5; 6; 18]. В одном из

проведённых нами исследований также демонстрируется

относительно низкая результативность по тесту у осуждённых в

сравнении с правопослушными гражданами в возрасте от 25 до 35 лет

[19].

Таким образом, при принятии диагностических решений

необходимо помнить о многозначности трактовки результатов

тестирования с помощью матриц Равена и при поставке

психологического диагноза опираться на диагностические принципы

комплексности и стереоскопичности.

~ 17 ~

ПСИХОМЕТРИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТЕСТА

Наличие основательной теоретической базы при создании теста

является важным, но не единственным показателем его качества.

Поэтому остановимся на описании ключевых психометрических

показателей теста (валидности и надёжности), полученных не только

самими авторами, но и многочисленными исследователями в России

и за рубежом.

А.Анастази, в своей известной не только за рубежом, но и в

России монографии «Психологическое тестирование», отмечает, что

руководство к Прогрессивным матрицам, составленное самим

Дж.Равеном довольно несовершенно, в нём слишком мало сведений о

надёжности метода и совсем нет данных о его валидности [1]. Эти

сведения получены уже другими многочисленными исследователями,

применявшими данный тест. Также и отечественные психологи

(Дружинин В.Н., Л.Ф.Бурлачук, С.М.Морозов) указывают, что тест

Равена не является метрологически безупречным [4; 5, с.63].

Однако, отмечается, что данные, получаемые с помощью

Прогрессивных матриц Дж.Равена, хорошо согласуются с

показателями других распространенных тестов общих способностей.

Коэффициент корреляции между результатами Стандартных матриц

и показателем IQ по тесту Д.Векслера (WAIS) составляет 0,70-0,74

для взрослых и 0,91 для детей 9-10 лет; корреляции с

арифметическими тестами – 0,74 — 0,87; со шкалами умственного раз-

вития Стэнфорда-Бине — 0,66; с тестом Выготского-Сахарова (в его

«взрослом» варианте) — 0,54 [4; 5; 6; 7].

Исследования с группами умственно отсталых испытуемых и

людьми, отличающимися по уровню образования и профессии,

показывают хорошую конструктную валидность теста [2; 14; 15].

Надёжность методики Равена определялась методом ретеста и

колеблется примерно от 0,7 до 0,9 на разных выборках испытуемых,

то есть является достаточно высокой.

В.Н.Дружинин оценивает среднюю трудность заданий теста в

0,32. Исследования в странах неевропейской культуры, посвященные

возможностям использования теста в группах с сильно отличными

условиями жизни, показали, что низкий тестовый результат в таких

группах отражает уровень образования и подвержен влиянию

научения.

~ 18 ~

Следовательно, для низких тестовых результатов надёжность

существенно меньше приведённых значений. То есть, тест позволяет

достаточно надёжно определять высокую интеллектуальную

продуктивность, и относительно мало надёжен в отношении

определения интеллектуального дефекта.

В целях повышения надёжности и точности, получаемых с

помощью теста Равена результатов, В.Н.Дружинин предлагает для

оценки сложности заданий использовать модифицированный

показатель сложности [5]:

С = 1 – n / N

В данной формуле — n – число испытуемых, решивших тестовое

задание; N – общий объём выборки стандартизации.

Необходимость введения данного показателя и его учет

объясняются тем, что число лёгких заданий в тесте чрезвычайно

велико, на их долю приходится почти половина всех заданий теста,

кроме того, отсутствует соответствие между эмпирической и

стандартной трудностью заданий.

Корреляция результатов теста Равена с успешностью школьного

обучения (оценкой успеваемости) составляет 0,72. Однако,

прогностическая валидность теста относительно невелика. Это

объясняется тем, что успешность в конкретных видах деятельности,

таких, например, как учение, в отношении которых и делается

прогноз, существенно зависит от ряда других функций, в первую

очередь, вербальных (память, речь) и нейродинамических свойств

(устойчивость и произвольность внимания, скорость реакции, общая

работоспособность и др.).

Более того, очевидно, что современная система образования

направлена больше на актуализацию и развитие вербального

интеллекта, в значительной степени опирающегося на мнестические

способности и социальный опыт, нежели на общие способности

ученика. Именно поэтому вербальные тесты интеллекта оказываются

всегда более прогностически валидными относительно критериев

успеваемости в сравнении с невербальными тестами и шкалами, к

которым в свою очередь относится и тест Равена.

Имеются данные о том, что «Прогрессивные матрицы» Равена,

как и другие тесты оценки уровня развития интеллекта, более

~ 19 ~

валидны для прогнозирования успешности профессионального

обучения, чем профессиональной деятельности [3]. Тем не менее,

согласно данным некоторых исследований, уровень интеллекта

оказывает влияние на успешность профессиональной деятельности,

причем это влияние сильнее на более сложные и высокоточные виды

профессиональной деятельности, чем на более простые и не

требующие высокой точности.

Тест Равена является невербальным, то есть для его выполнения

не требуется умения читать и писать. Он основан на использовании

устных инструкций и невербальных заданий. Предполагалось, что эта

методика может применяться для обследования и сравнения людей из

различных культур, говорящих на разных языках, с разным уровнем

образования (и даже совсем неграмотных).

Экспериментальные исследования, проведенные в разных

европейских странах, показали, что нормы, установленные на

выборке испытуемых Великобритании, пригодны для других стран.

Однако было ясно, что для людей, живущих в резко отличающихся

условиях, эти нормы не могут быть использованы, поскольку в этих

группах на результаты теста может оказать влияние уровень

образования. Кроме того, в этих группах на показатель теста

воздействует и фактор научения (то есть индивиды, знакомые с

тестом, выполняют его задания лучше, чем те, кто видит тест

впервые).

Несмотря на перечисленные замечания, в первую очередь

благодаря простоте применения, удовлетворительной валидности и

надежности результатов, высокой стандартизированности, а также

возможности применения теста в массовых, групповых

обследованиях, данная методика получила широкое распространение

в психодиагностической практике.

НАЗНАЧЕНИЕ И СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕСТА

Прогрессивные матрицы Равена предназначены для

определения уровня умственного (интеллектуального) развития

испытуемых в возрасте от 4,5 до 65 лет и старше. Матрицы Равена

могут применяться на выборках испытуемых с любым языковым

составом и социокультурным фоном, с любым уровнем речевого

развития.

~ 20 ~

Поскольку известны три варианта матриц Равена, то следует

заметить, что каждый из вариантов предназначен для проведения

диагностической работы с определённым контингентом испытуемых

(таблица 1).

Таблица 1.

Возрастные границы применимости

Прогрессивных матриц Равена

Варианты теста Равена Контингент испытуемых

Цветные прогрессивные

матрицы

4,5 – 9 лет;

испытуемые с аномальным

развитием;

реабилитационные исследования

лиц старше 65 лет

Стандартные прогрессивные

матрицы

дети от 8 до 14 лет;

взрослые от 20 до 65 лет

Продвинутые прогрессивные

матрицы

испытуемые с

интеллектуальными

способностями выше среднего

Таким образом, в совокупности, шкала Прогрессивных матриц

Равена охватывает широкий возрастной диапазон интеллектуального

развития. Когда необходима более детальная дифференциация на

нижнем или верхнем конце шкалы Стандартных матриц, следует

использовать Цветные или Продвинутые матрицы.

Цели, области и сферы применения

Прогрессивных матриц Равена

1. В России и за рубежом тест Равена зарекомендовал себя как

отличный инструмент для научных исследований, направленных

на оценку умственных способностей испытуемых из разных

этнических и культурных групп, на изучение генетических,

~ 21 ~

воспитательных и образовательных причин интеллектуальных

различий.

2. Общепризнанным является отнесение теста Равена к классу

практических тестов, что делает его весьма пригодным и

необходимым в профессиональной психодиагностике, где

данный тест может оказать помощь в обнаружении наиболее

эффективных администраторов, бизнесменов, предпринимателей,

управляющих, кураторов и организаторов.

3. Возможность же с помощью теста Равена оценки особенностей

пространственного и комбинаторного мышления, равно как и

динамических показателей мышления в целом, значительно

повышают релевантность теста по отношению к задачам

профориентации и профконсультирования.

4. В сфере образования тест эффективно используется для

прогнозирования успехов в обучении детей и взрослых,

независимо от их социального и этнического происхождения.

5. В сфере клинических исследований тест применяется для оценки

и выявления нейропсихологических поражений, а также для

контроля результатов, полученных при применении разнородных

измерений интеллектуальной способности.

6. Невербальная форма процедуры делает тест незаменимым в

условиях клинико-дефектологического исследования лиц с

различными нарушениями речи и слуха, а также людей с низким

уровнем образования (неграмотные люди любого возраста; дети,

не умеющие читать и писать).

7. Тест является незаменимым инструментом в оценке уровня

интеллектуального развития лиц, находящихся или

находившихся в условиях обеднённой среды общения

(заключённые).

8. Наконец, нельзя не упомянуть о возможном неспецифическом

использовании матриц Равена в качестве тестового материала для

других методик. Например, при исследовании уровня

притязаний.

К числу очевидных преимуществ Прогрессивных матриц Равена

следует отнести хорошую теоретическую и методологическую

обоснованность теста; конструктивную однородность тестовых

заданий; быстроту проведения и относительную лёгкость обработки

результатов тестирования; а также возможность проведения

~ 22 ~

обследования с помощью теста групп людей и отдельных

испытуемых, различающихся по социальным, возрастным и другим

параметрам.

Что касается ограничений, то пользователи теста Равена должны

учитывать:

ограничения, связанные с построением прогноза на основе

результатов теста Равена;

неоднозначность и размытость самого термина «интеллект»;

взаимодействие средовых и генетических факторов в

проявлении и развитии когнитивных функций.

Тестом Равена пользуются в более чем 100 странах мира. Во

многих крупных странах – Великобритании, США, Китае, Германии,

Польше, Словакии, Индии, Австралии и других – проведены его

национальные и/или региональные стандартизации. Это касается,

прежде всего, Стандартных прогрессивных матриц [1; 5; 12].

К сожалению, в России, где Прогрессивные матрицы Равена

известны и используются очень широко, такие исследования почти не

проводятся. Хотя имеется одно приятное исключение – в

международное издание «Руководства по Стандартным

прогрессивным матрицам Равена» включены данные И.Э.Щеткиной,

полученные ею на репрезентативной выборке 14-15 летних детей в

г.Брянске.

Прогрессивные матрицы Равена, благодаря простоте

применения, обработки результатов, достаточно высокой валидности

и надежности результатов, возможности группового обследования,

получили широкое распространение в психодиагностике и

применяются в целях диагностики чаще, чем другие, более сложные и

трудоёмкие тесты интеллекта.

Следует особо отметить, что матрицы Равена активно

применяются не только профессиональными психологами, но и

многочисленными специалистами-смежниками. При составлении

данного руководства авторы пытались реализовать задачу повышения

компетентности этих специалистов в пользовании тестом Равена.

~ 23 ~

Выводы по Разделу I:

1. Тест «Прогрессивные матрицы Равена» является

самостоятельной диагностической методикой, а также

часто используется как составной элемент различных по

направленности диагностических комплексов и батарей

тестов.

2. Теоретическим основанием теста Равена являются идеи

гештальт-психологии, модель оценки интеллекта

Ч.Спирмена. Методологическими основаниями теста

являются: принцип «прогрессивности», теория выбора

ответов Г.Раша.

3. Основное назначение теста – оценка общей способности к

систематизированной, планомерной интеллектуальной

деятельности. В процессе выполнения теста

актуализируются такие когнитивные процессы как

зрительное восприятие, внимание и образное мышление.

4. Тест характеризуется высокой ретестовой надёжностью

и удовлетворительной теоретической и прогностической

валидностью.

5. Тест может использоваться как профессиональными

психологами, так и специалистами-смежниками, при

условии обеспечения ими всех технологических и этических

требований.

~ 24 ~

Обзор национальных нормативных исследований и этнических и социально-экономических различий в Соединенных Штатах на JSTOR

Абстрактный

В этой статье обобщены некоторые недавние результаты, касающиеся стабильности результатов теста прогрессивных матриц Равена для различных подгрупп внутри и между Соединенным Королевством, Соединенными Штатами и другими западными обществами. В последующих разделах рассматриваются изменения во времени. Предлагается возможное объяснение различий в нормах во времени и между этническими группами в Соединенных Штатах.

Информация о журнале

The Journal of Educational Measurement (JEM) — это ежеквартальный журнал, в котором публикуются оригинальные исследования в области измерений, отчеты о новых измерительных приборах, обзоры публикаций по измерениям и отчеты об инновационных измерительных приложениях. Рассматриваемые темы представляют интерес для тех, кто занимается практикой измерения в полевых условиях, а также для исследователей и теоретиков измерений. JEM не только представляет новый вклад в теорию и практику измерений, но и служит средством улучшения образовательных измерительных приложений в различных условиях.

Информация об издателе

Национальный совет по измерениям в образовании (NCME) — профессиональная организация. для лиц, занимающихся оценкой, оценкой, тестированием и другими аспектами образовательного измерения. Члены участвуют в строительстве и использовании стандартизированных тестов и оценки на основе результатов, разработка программы оценки и реализация, и оценка программы. NCME создан исключительно для научных, образовательных, литературных и благотворительные цели.К ним относятся: (1) поощрение научных усилий. продвигать науку об измерениях и ее приложениях в образовании и (2) распространение знаний о теории, методах и инструментах доступны для измерения; процедуры, соответствующие интерпретации и использование таких методов и инструментов; и приложения образовательного измерения в индивидуальном и групповом контексте. В состав NCME входят преподаватели университетов; разработчики тестов; штат и федеральный директора по тестированию и исследованиям; профессиональные оценщики; специалисты по тестированию в бизнесе, промышленности, образовании, общественных программах и других профессиях; профессионалы в области лицензирования, сертификации и аттестации; аспиранты из образовательных, психологических и других программ измерения; и другие участвует в тестировании проблем и практик.

прогрессивных матриц Raven | SpringerLink

Раздел

• 45 Цитаты
• Бег 1,1 км Загрузки

Abstract

Тесты Raven Progressive Matrices (RPM) измеряют «общие когнитивные способности» или, лучше сказать, образовательные или «смысловые» способности (Raven, Raven, & Court, 1998a, 2000).Термин «эдуктивный» происходит от латинского корня educere , что означает «вытягивать». Базовая версия теста, известная как стандартные прогрессивные матрицы (или SPM), состоит из пяти наборов элементов, показанных на рисунках 11.1 и 11.2. В каждом наборе предметы становятся все сложнее. В начале каждого набора элементы, хотя и простые, но следуют другой логике. Сеты, в свою очередь, становятся все сложнее. Пять наборов предлагают участникам теста пять возможностей познакомиться с методом мышления, необходимым для решения задач.В дополнение к стандартной серии существуют цветные прогрессивные матрицы (CPM), которые предназначены для распределения оценок детей и менее способных взрослых, и расширенные прогрессивные матрицы (APM), разработанные для распределения оценок верхние 20% населения.

Ключевые слова

Лист ответов Общие когнитивные способности Прогрессивная матрица Психологическая корпорация Прогрессивная матрица

Эти ключевые слова были добавлены машиной, а не авторами.Это экспериментальный процесс, и ключевые слова могут обновляться по мере улучшения алгоритма обучения.

Это предварительный просмотр содержимого подписки,

войдите в

, чтобы проверить доступ.

Предварительный просмотр

Невозможно отобразить предварительный просмотр. Скачать превью PDF.

Ссылки

1. Court, J. H., & Raven, J. (1995). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Равена. Раздел 7: Исследования и ссылки: Резюме нормативных исследований, исследований надежности и валидности и ссылки на все разделы.Оксфорд: издательство Оксфордского университета; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

   Google Scholar

2. Кроуфорд, Дж. Р., Дири, И. Дж., Старр, Дж., И Уолли, Л. Дж. (В печати). NART как показатель предшествующего интеллектуального функционирования: ретроспективное исследование достоверности, охватывающее интервал в 66 лет.

   Психологическая медицина

   .

   Google Scholar

3. Дельтур, Дж. Дж. (1993).

   Echelle de Vocabulaire Mill Hill de J. C. Raven: французская адаптация и сравнение стандартных матриц Mill Hill и стандартных прогрессивных матриц (PM38).Мануэль и другие приложения

   . Брейн ле Шато, Бельгия: Издания L’Application des Techniques Modernes SPRL.

   Google Scholar

4. Айзенк, Х. Дж. (1953).

   Использование и злоупотребления психологией

   . Хармондсворт, Великобритания: Пингвин.

   Google Scholar

5. Флинн, Дж. Р. (1984). Средний IQ американцев: огромный рост с 1932 по 1978 год.

   Психологический бюллетень

   ,

   95

   , 29–51.

   CrossRefGoogle Scholar

6. Флинн, Дж.Р. (1987). Значительный прирост IQ в 14 странах: что на самом деле измеряют тесты IQ.

   Психологический бюллетень

   ,

   101

   ,

   171–191

   .

   CrossRefGoogle Scholar

7. Goodlad, J. (1983). Место

   называется школа

   . Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.

   Google Scholar

8. Хоган Р. (1990). Разоблачение некомпетентных менеджеров.

   Insight, май 21

   , 42–44.

   Google Scholar

9. Hogan, R.(1991). Альтернативная модель эффективности управления

   . Мимео. Талса, ОК: Институт поведенческих наук.

   Google Scholar

10. Ирвин, С. Х. (1969). Факторный анализ африканских способностей и достижений: преемственность между культурами.

    Психологический бюллетень

    ,

    71

    , 20–32.

    CrossRefGoogle Scholar

11. Дженсен А. Р. (1980).

    Смещение при ментальном тестировании

    . Нью-Йорк: Свободная пресса.

    Google Scholar

12. Дженсен А. Р. (1998).

    Фактор g: наука об умственных способностях

    . Вестпорт, Коннектикут: Praeger.

    Google Scholar

13. McClelland, D. C. (1973). Тестирование на компетентность, а не на «интеллект».

    Американский психолог

    ,

    28

    , 1–14.

    PubMedCrossRefGoogle Scholar

14. Messick, S. (1989). Значение и ценности в проверке испытаний: наука и этика оценивания.

    Исследователь в области образования

    ,

    18 (2)

    , 5–11.

    Google Scholar

15. Мессик, С. (1995). Срок действия психологической оценки.

    Американский психолог

    ,

    50

    (9), 741–749.

    CrossRefGoogle Scholar

16. Оуэн, К. (1992). Пригодность стандартных прогрессивных матриц Raven для различных групп в Южной Африке.

    Личность

    и

    Индивидуальные различия

    ,

    13

    , 149–159.

    CrossRefGoogle Scholar

17. Пенроуз, Л.С. (1938).

    Клиническое и генетическое исследование
    из 1280 случаев психических дефектов («Колчестерское обследование»)

    . Совет по медицинским исследованиям. Переиздано Институтом психических и множественных нарушений, 1975 г.

    Google Scholar

18. Raven, J. (1981).

    Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Равена. приложение к исследованиям нет. 1: Британская стандартизация в 1979 г. стандартных прогрессивных матриц и словаря Mill Hill
    шкал

    ,

    вместе со сравнительными данными из более ранних исследований в Великобритании

    ,

    США

    , Канада, Германия и

    Ирландия

    .Оксфорд: издательство Оксфордского университета; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

19. Raven, J. (1991).

    Трагическая иллюзия: Учебное тестирование

    . Нью-Йорк: Trillium Press; Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press.

    Google Scholar

20. Raven, J. (1994). Управление образованием для эффективного обучения:

    Самая важная проблема — примириться с ценностями

    . Юнионвилл, Нью-Йорк: Trillium Press; Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press.

    Google Scholar

21. Raven, J. (1997). Образовательные исследования, этика и BPS. Начальная статья и экспертные обзоры П. Мортимора, Дж. Деметра, Р. Стейнтхоупа, Ю. Рейнольдса и Дж. Линдси.

    Обзор отдела образования

    ,

    21

    , (2) 3–26.

    Google Scholar

22. Raven, J. (2000a). Этические дилеммы.

    Психолог

    ,

    13

    , 404–406.

    Google Scholar

23. Raven, J.(2000b). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Равена. Дополнение к исследованиям № 3 (2-е изд.): Сборник международных и североамериканских нормативных исследований и исследований валидности вместе с обзором использования RPM в нейропсихологической оценке, проведенным Court, Drebing, & Hughes. Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

24. Raven, J. (2000c). Прогрессивные матрицы Ворона: изменение и стабильность с течением времени и культуры.

    Когнитивная психология

    ,

    41

    , 1–48.

    CrossRefGoogle Scholar

25. Raven, J., Raven, J.C., & Court, J.H. (1998a). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven. Раздел 1: Общий обзор. Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

26. Рэйвен, Дж., Рэйвен, Дж. К., и Корт, Дж. Х. (1998b). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven.Раздел 2: Цветные прогрессивные матрицы. Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

27. Raven, J., Raven, J.C., & Court, J.H. (1998c). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven. Раздел 4: Усовершенствованные прогрессивные матрицы. Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

28. Raven, J., Raven, J.C., & Court, J.Х. (1998d).

    Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven. Раздел

    5:

    Словарная шкала Милл-Хилла

    . Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

29. Рэйвен, Дж., Рэйвен, Дж. К., и Корт, Дж. Х. (2000). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven. Раздел 3: Стандартные прогрессивные матрицы. Оксфорд, Великобритания: Oxford Psychologies Press; Сан-Антонио, Техас: Психологическая корпорация.

    Google Scholar

30. Raven, J., & Stephenson, J. (Eds.). (2001).

    Компетентность в обучающемся обществе

    . Нью-Йорк: Lang.

    Google Scholar

31. Саттлер, Дж. М. (2001) Оценка детей: когнитивные приложения. (4-е изд.). Сан-Диего, Калифорния: Джером М. Сэттлер.

    Google Scholar

32. Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). Обоснованность и полезность методов отбора в психологии персонала: практические и теоретические последствия 85-летних результатов исследований.

    Психологический бюллетень

    ,

    124 (2)

    , 262–274.

    CrossRefGoogle Scholar

33. Silvey, J. (1972). Долгосрочные прогнозы обучаемости и ее детерминант в Восточной Африке (Глава 42). В Л. Дж. Кронбах и П. Дж. Дрент (ред.),

    Психологические тесты и культурная адаптация

    . Гаага: Мутон.

    Google Scholar

34. Спирмен, К. (1926).

    Некоторые вопросы теории g (включая закон убывающей доходности)

    .Обращение к секции J Британской ассоциации — Психология, Саутгемптон, Англия, 1925. Лондон: Психологическая лаборатория; Университетский колледж: Сборник статей.

    Google Scholar

35. Spearman, C. (1927a).

    Способности человека

    . Лондон: Макмиллан.

    Google Scholar

36. Спирмен, К. (1927b).

    Сущность «интеллекта» и принципы познания

    (2-е изд.). Лондон: Макмиллан.

    Google Scholar

Информация об авторских правах

© Springer Science + Business Media New York 2003

Авторы и аффилированные лица

Метакогнитивный опыт матриц Рэйвена в сравнении с проблемами понимания

Alderton, D.Л. и Ларсон Г. Э. (1990). Размерность элементов передовых прогрессивных матриц Raven. Образовательные и психологические измерения, 50 , 887–900.

Артикул Google ученый

Арендасы, М., и Соммер, М. (2005). Влияние различных типов перцептивных манипуляций на размерность автоматически генерируемых фигуральных матриц. Intelligence, 33 , 307–324.

Артикул Google ученый

Артур, В., & Woehr, D. J. (1993). Подтверждающее факторное аналитическое исследование, изучающее размерность передовых прогрессивных матриц Raven. Образовательные и психологические измерения, 53 , 471–478.

Артикул Google ученый

Батчелдер, У. Х. и Александер, Г. Э. (2012). Решение проблем с пониманием: критическое рассмотрение возможностей формальной теории. Журнал решения проблем, 5 , 6.

Артикул Google ученый

Беккер, Н., Шмитц, Ф., Фальк, А., Фельдбрюгге, Дж., Ректенвальд, Д., Вильгельм, О., Прекель, Ф., и Спинат, Ф. (2016). Предотвращение стратегий исключения ответов улучшает сходимость фигуральных матриц. Journal of Intelligence, 4 , 2.

Статья Google ученый

Бетелл-Фокс, К. Э., Ломан, Д.Ф. и Сноу Р. Э. (1984). Адаптивное мышление: компонентный анализ и анализ движений глаз геометрической аналогии. Intelligence, 8 , 205–238.

Артикул Google ученый

Карпентер П. А., Джаст М. А. и Шелл П. (1990). Что измеряет один тест интеллекта: теоретическое описание обработки в тесте прогрессивных матриц Raven. Психологическое обозрение, 97 , 404–431.

Артикул Google ученый

Чу, Ю., И МакГрегор, Дж. Н. (2011). Возможности человека при решении проблем с пониманием: обзор. The Journal of Problem Solving, 3 , 6.

Статья Google ученый

Чудерски, А., Ястшембски, Дж., И Куквай, Х. (2020). Как физическое взаимодействие с проблемами понимания влияет на скорость решения, использование подсказок и когнитивную нагрузку. Британский журнал психологии, Early View, https://doi.org/10.1111/bjop.12442

Чудерски, А.& Jastrzębski, J. (2018). Много шума об Ага! Решение задач Insight во многом зависит от объема рабочей памяти и способности рассуждать. Журнал экспериментальной психологии: Общие, 147, 257–281.

Колом Р. и Флорес-Мендоса К. Э. (2007). Интеллект предсказывает успеваемость независимо от факторов SES: данные из Бразилии. Intelligence, 35 , 243–251.

Артикул Google ученый

Коуэн, Н.(2016). Изучение возможного и необходимого в развитии рабочей памяти. Монографии Общества по исследованию детского развития, 81 , 149–158.

Артикул Google ученый

Данек, А. Х., и Вили, Дж. (2017). А как насчет ложных представлений? Разборка Aha! Испытайте множество аспектов, чтобы найти правильные и неправильные решения по отдельности. Frontiers in Psychology, 7 , 2077.

Статья Google ученый

Уважаемый И.J. (2012). Интеллект. Ежегодный обзор психологии, 63 , 453–482.

Артикул Google ученый

Дири И. Дж., Стрэнд С., Смит П. и Фернандес К. (2007). Интеллект и образовательные достижения. Intelligence, 35 , 13–21.

Артикул Google ученый

Деметриу, А., Макрис, Н., Тахмацидис, Д., Кази, С., и Спанудис, Г.(2019). Разложение влияния мыслительных процессов на успеваемость. Intelligence, 77 , 101404.

Статья Google ученый

Drążyk, D., Kumka, M., Zarzycka, K., Zguda, P., & Chuderski, A. (2019). Нет никаких указаний на то, что манипуляции с истощением эго могут повлиять на понимание: комментарий к ДеКаро и Ван Стокуму. Мышление и рассуждение, 26 , 1–33.

Эллис, Дж. Дж., Глахольт, М.Г., & Рейнгольд Э. М. (2011). Движение глаз показывает знание решения до понимания. Сознание и познание, 20 , 768–776.

Артикул Google ученый

Эстрада, Э., Роман, Ф. Дж., Абад, Ф. Дж., И Колом, Р. (2017). Разделение компонентов мощности и скорости в стандартизированных интеллектуальных показателях. Intelligence, 61 , 159–168.

Артикул Google ученый

Флавелл, Дж.Х. (1979). Метапознание и когнитивный мониторинг. Новая область исследования познания и развития. Американский психолог, 34 , 906–911.

Артикул Google ученый

Fleck, J. I., & Weisberg, R. W. (2004). Использование устных протоколов в качестве данных: анализ понимания проблемы свечи. Память и познание, 32 , 990–1006.

Артикул Google ученый

Флек, Дж.И., и Вайсберг, Р. У. (2013). Понимание и анализ: доказательства различных методов решения проблем. Журнал когнитивной психологии, 25 , 436–463.

Артикул Google ученый

Фредерик, С. (2005). Когнитивное размышление и принятие решений. Журнал экономических перспектив, 19 , 25–42.

Артикул Google ученый

Гонтье, К., & Томассин, Н. (2015). Использование стратегии полностью опосредует взаимосвязь между объемом рабочей памяти и производительностью на матрицах Raven. Журнал экспериментальной психологии: Общие, 144 , 916–924.

Артикул Google ученый

Хэтти, Дж. А. К. (2009). Видимое обучение: синтез более 800 метаанализов, относящихся к достижению . Нью-Йорк: Рутледж.

Google ученый

Хейс, Т.Р., Петров А.А., Седерберг П.Б. (2011). Новый метод анализа последовательных движений глаз показывает стратегическое влияние на передовые прогрессивные матрицы Raven. Journal of Vision, 11 , 10–10.

Артикул Google ученый

Хейс, Т. Р., Петров, А. А., и Седерберг, П. Б. (2015). Действительно ли мы становимся умнее, когда наши результаты тестов на подвижный интеллект улучшаются? Intelligence, 48 , 1–14.

Артикул Google ученый

Ярош, А.Ф. и Уайли Дж. (2012). Почему объем рабочей памяти позволяет прогнозировать производительность RAPM? Возможная роль отвлечения внимания. Intelligence, 40 , 427–438.

Артикул Google ученый

Ярош, А. Ф., Раден, М. Дж., И Уайли, Дж. (2019). Объем рабочей памяти и стратегия использования RAPM. Intelligence, 77 , 101387.

Статья Google ученый

Ястшембски, Ю., Ciechanowska, I., & Chuderski, A. (2018). Сильную связь между подвижным интеллектом и рабочей памятью нельзя объяснить использованием стратегии. Intelligence, 66 , 44–53.

Артикул Google ученый

Касс Р. Э. и Рафтери А. Э. (1995). Факторы Байеса. Журнал Американской статистической ассоциации, 90 , 773–795.

Артикул Google ученый

Катона, Г.(1940). Организация и запоминание занятий по психологии обучения и преподавания . Нью-Йорк: издательство Колумбийского университета.

Google ученый

Кноблих, Г., Олссон, С., Хайдер, Х., & Рениус, Д. (1999). Ослабление ограничений и разложение на фрагменты при решении задач Insight. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 25 , 1534–1555.

Google ученый

Куниос, Дж., & Биман, М. (2014). Когнитивная нейробиология понимания. Annual Review of Psychology, 65 (1), 71–93.

Артикул Google ученый

Лёше П., Уайли Дж. И Хассельхорн М. (2015). Как знание правил влияет на решение теста расширенных прогрессивных матриц Raven. Intelligence, 48 , 58–75.

Артикул Google ученый

Лозано, Дж.Х. (2015). Действительно ли импульсивность и интеллект связаны конструкциями? Доказательства, основанные на модели фиксированных звеньев. Личность и индивидуальные различия, 85 , 192–198.

Артикул Google ученый

МакГрю, К. С. (2009). Теория CHC и проект когнитивных способностей человека: Стоя на плечах гигантов исследования психометрического интеллекта. Intelligence, 37 , 1–10.

Артикул Google ученый

Мео, М., Робертс, М. Дж., И Маруччи, Ф. С. (2007). Важность элемента как предиктор сложности элемента для прогрессивных матриц Raven. Intelligence, 35 , 359–368.

Артикул Google ученый

Меткалф, Дж. (1986). Ощущение знания в памяти и решения проблем. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 12 , 288–294.

Google ученый

Меткалф, Дж., & Вибе Д. (1987). Интуиция в понимании и решении проблем, не связанных с пониманием. Память и познание, 15 , 238–246.

Артикул Google ученый

Митчам, А. Л., и Келли, К. М. (2010). Сначала решите проблему: стратегии конструктивного решения могут повлиять на точность ретроспективных суждений о достоверности. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 36 , 699–710.

Google ученый

Оберауэр, К., Schulze, R., Wilhelm, O., & Süß, H.-M. (2005). Рабочая память и интеллект — их взаимосвязь и взаимосвязь: комментарий к Акерману, Байеру и Бойлю (2005). Психологический бюллетень, 131 , 61–65.

Артикул Google ученый

Отани К. и Хисасака Т. (2018). Помимо интеллекта: метааналитический обзор взаимосвязи между мета-познанием, интеллектом и успеваемостью. Метапознание и обучение, 13 , 179–212.

Артикул Google ученый

Прими, Р. (2001). Сложность геометрических задач на индуктивное рассуждение. Intelligence, 30 , 41–70.

Артикул Google ученый

Прими Р., Феррао М. Э. и Алмейда Л. С. (2010). Гибкий интеллект как предиктор обучения: продольный многоуровневый подход, применяемый к математике. Обучение и индивидуальные различия, 20 , 446–451.

Артикул Google ученый

Рэйвен, Дж. К. (1938). Прогрессивные матрицы: тест восприятия интеллекта . Лондон: Х. К. Льюис.

Google ученый

Рэйвен, Дж., Рэйвен, Дж. К., и Корт, Дж. Х. (1998). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven. Раздел 3: Стандартные прогрессивные матрицы . Сан-Антонио: Харкорт.

Google ученый

Рен, X., Ван, Т., Альтмейер, М., и Швейцер, К. (2014). Основанный на обучении отчет о подвижном интеллекте с точки зрения эффекта положения. Обучение и индивидуальные различия, 31 , 30–35.

Артикул Google ученый

Рот Б., Беккер Н., Ромейк С., Шефер С., Домник Ф. и Спинат Ф. М. (2015).Интеллект и школьные оценки: метаанализ. Intelligence, 53 , 118–137.

Артикул Google ученый

Салви, К., Бриколо, Э., Куниос, Дж., Боуден, Э. и Биман, М. (2016). Решения Insight чаще верны, чем аналитические. Мышление и рассуждение, 22 , 443–460.

Артикул Google ученый

Школьник, Дж.В., Олссон, С., и Брукс, К. (1993). Мысли за пределами слов: когда язык затмевает понимание. Журнал экспериментальной психологии: Общие, 122 , 166–183.

Артикул Google ученый

Шроу Г. (1998). Содействие общей метакогнитивной осведомленности. Преподавание науки, 26 , 113–125.

Артикул Google ученый

Корабль, З., Линдси, Д. Р., Маршалл, Р. Л., и Энгл, Р. У. (2014). Механизмы объема рабочей памяти: первичная память, вторичная память и контроль внимания. Журнал памяти и языка, 72 , 116–141.

Артикул Google ученый

Скар, Ø. О., & Ребер Р. (2019). Феноменология ага-переживаний. Наука о мотивации, 6 , 49–60.

Артикул Google ученый

Скшипулец, Б., & Чудерски, А. (2020). Нелинейные эффекты пространственной связанности подразумевают иерархически структурированные представления в визуальной рабочей памяти. Journal of Memory and Language, 113 , 104124.

Статья Google ученый

Стерн, Х. С. (2016). Тест с любым другим названием: P значений, байесовские факторы и статистический вывод. Многомерное исследование поведения, 51 , 23–29.

Артикул Google ученый

Топлак, м.Э., Вест Р. Ф. и Станович К. Э. (2011). Тест на когнитивную рефлексию как предиктор выполнения задач эвристики и предубеждений. Память и познание, 39 , 1275–1289.

Артикул Google ученый

Topolinski, S., & Reber, R. (2010). Получение понимания опыта «Ага». Текущие направления в психологической науке, 19, , 402–405.

Артикул Google ученый

Ансуорт, Н., Фукуда, К., Awh, Э., и Фогель, Э. К. (2014). Рабочая память и подвижный интеллект: емкость, контроль внимания и извлечение вторичной памяти. Когнитивная психология, 71 , 1-26.

Артикул Google ученый

Виньо, Ф., Кесси, А. Ф., и Борс, Д. А. (2006). Анализ движения глаз демонстрирует стратегическое влияние на интеллект. Intelligence, 34 , 261–272.

Артикул Google ученый

Вагенмакерс, Э.-J., Лав, Дж., Марсман, М., Джамил, Т., Ли, А., Верхаген, Дж. И др. (2018). Байесовский вывод для психологии. Часть II: Примеры приложений с JASP. Psychonomic Bulletin & Review, 25 , 58–76.

Артикул Google ученый

Уэбб М. Э., Литтл Д. Р. и Кроппер С. Дж. (2016). Понимание не в проблеме: изучение понимания решения проблем для разных типов задач. Границы в психологии, 7 , 1424.

Артикул Google ученый

Weisberg, R. W. (1992). Метапознание и понимание во время решения проблем: комментарий к Меткалфу. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 18 , 426–431.

Google ученый

Weisberg, R. W. (1995). Пролегомены к теориям понимания в решении проблем: таксономия проблем. В R.Дж. Стернберг и Дж. Э. Дэвидсон (редакторы), Природа проницательности (стр. 157–196). Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Google ученый

Веллер А., Виллежубер Г. и Валле-Туржо Ф. (2011). Интерактивное решение проблем с пониманием. Мышление и рассуждение, 17 , 424–439.

Артикул Google ученый

% PDF-1.2 % 157 0 объект > эндобдж xref 157 107 0000000016 00000 н. 0000002510 00000 н. 0000002645 00000 н. 0000003541 00000 н. 0000003747 00000 н. 0000003814 00000 н. 0000004049 00000 н. 0000004138 00000 п. 0000004199 00000 н. 0000004361 00000 п. 0000004482 00000 н. 0000004569 00000 н. 0000004669 00000 н. 0000004730 00000 н. 0000004791 00000 н. 0000004895 00000 н. 0000004956 00000 н. 0000005067 00000 н. 0000005128 00000 н. 0000005232 00000 н. 0000005292 00000 п. 0000005458 00000 п. 0000005518 00000 н. 0000005714 00000 н. 0000005801 00000 п. 0000005890 00000 н. 0000005950 00000 н. 0000006054 00000 н. 0000006114 00000 п. 0000006216 00000 н. 0000006276 00000 н. 0000006378 00000 п. 0000006438 00000 н. 0000006541 00000 н. 0000006601 00000 п. 0000006703 00000 п. 0000006763 00000 н. 0000006865 00000 н. 0000006925 00000 н. 0000006985 00000 п. 0000007135 00000 н. 0000007207 00000 н. 0000007267 00000 н. 0000007405 00000 н. 0000007465 00000 н. 0000007640 00000 н. 0000007838 00000 п. 0000007925 00000 н. 0000008012 00000 н. 0000008072 00000 н. 0000008173 00000 н. 0000008233 00000 н. 0000008335 00000 н. 0000008395 00000 н. 0000008496 00000 н. 0000008556 00000 н. 0000008616 00000 н. 0000008676 00000 н. 0000008810 00000 н. 0000008897 00000 н. 0000008983 00000 п. 0000009043 00000 н. 0000009144 00000 п. 0000009204 00000 н. 0000009264 00000 н. 0000009324 00000 н. 0000009508 00000 н. 0000009678 00000 н. 0000009765 00000 н. 0000009851 00000 н. 0000009911 00000 н. 0000010022 00000 п. 0000010082 00000 п. 0000010142 00000 п. 0000010202 00000 п. 0000010288 00000 п. 0000010376 00000 п. 0000010436 00000 п. 0000010496 00000 п. 0000010557 00000 п. 0000010629 00000 п. 0000010688 00000 п. 0000010862 00000 п. 0000010952 00000 п. 0000011041 00000 п. 0000011064 00000 п. 0000012368 00000 п. 0000012390 00000 п. 0000013350 00000 п. 0000013438 00000 п. 0000013529 00000 п. 0000013551 00000 п. 0000014523 00000 п. 0000014583 00000 п. 0000014687 00000 п. 0000014709 00000 п. 0000015639 00000 п. 0000015662 00000 п. 0000017378 00000 п. 0000017400 00000 п. 0000017783 00000 п. 0000017843 00000 п. 0000018238 00000 п. 0000019323 00000 п. 0000019570 00000 п. 0000002787 00000 н. 0000003519 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 158 0 объект > эндобдж 159 0 объект fz * e5x6񽯘G +) / U (ξ | NkIR9veKP + c) / P 65524 >> эндобдж 262 0 объект > транслировать I&A nhcJ7sQ7Mӈ «% t #`.~ 7ċszRMPv} r | X4

научных статей, журналов, авторов, подписчиков, издателей

		Как крупный международный издатель академических и исследовательских журналов Science Alert издает и разрабатывает названия в партнерстве с самыми престижные научные общества и издатели. Наша цель заключается в том, чтобы максимально широко использовать качественные исследования зрительская аудитория.
		Мы прилагаем все усилия, чтобы поддержать исследователей которые публикуют в наших журналах.Есть масса информации здесь, чтобы помочь вам публиковаться вместе с нами, а также ценные услуги для авторов, которые уже публиковались у нас.
		2021 цены уже доступны. Ты может получить личную / институциональную подписку перечисленных журналы прямо из Science Alert. В качестве альтернативы вы возможно, пожелает связаться с выбранным вами агентством по подписке.Направляйте заказы, платежи и запросы в службу поддержки. в службу поддержки клиентов журнала в Science Alert.
		Science Alert гордится своей тесные и прозрачные отношения с обществом. В качестве некоммерческий издатель, мы стремимся к самым широким возможное распространение публикуемых нами материалов и на предоставление услуг высочайшего качества нашим издательские партнеры.
		Здесь вы найдете ответы на наиболее часто задаваемые вопросы (FAQ), которые мы получили по электронной почте или через контактную форму в Интернете. В зависимости от характера вопросов мы разделили часто задаваемые вопросы на разные категории.
		Азиатский индекс научного цитирования (ASCI) стремится предоставить авторитетный, надежный и значимая информация по освещению наиболее важных и влиятельные журналы для удовлетворения потребностей мировых научное сообщество.База данных ASCI также предоставляет ссылку к полнотекстовым статьям до более чем 25000 записей с ссылка на цитированные ссылки.

Их теоретическая основа и модель измерения

Джон Рэйвен 67

Использование RPM в нейропсихологической оценке судом, Дребингом и

Хьюзом. Сан-Антонио, Техас: Оценка Харкорта.

Рэйвен, Дж. (2000b). Прогрессивные матрицы Равена: изменение и стабильность в течение культуры и времени. Когнитивная психология, 41, 1-48.

Рэйвен, Дж., Хэннон, Б., Хэнди, Р., Бенсон, К., и Генри, Э. А. (1975a). Обзор

Отношения учителей и учащихся средних классов, Том 1: Восприятие учителями

образовательных целей и экзаменов. Дублин: Ирландская ассоциация по разработке учебных программ

.

Рэйвен, Дж., Хэннон, Б., Хэнди, Р., Бенсон, К., и Генри, Э. А. (1975b). Обзор

отношения учителей и учеников средней школы, Том 2: Восприятие учениками

образовательных целей и их реакция на школу и школьные предметы.

Дублин: Ирландская ассоциация разработки учебных программ.

Рэйвен, Дж., Рэйвен, Дж. К., и Корт, Дж. Х. (1998a). Пособие по матрицам и словарным шкалам Raven’s Progressive

. Раздел 1: Общий обзор. Сан-Антонио, Техас:

Оценка Харкорта.

Рэйвен, Дж., Рэйвен, Дж. К., и Корт, Дж. Х. (1998b). Пособие по матрицам и словарным шкалам Raven’s Progressive

. Раздел 5: Шкала словарного запаса Милл-Хилла. Сан

Антонио, Техас: Оценка Харкорта.

Рэйвен, Дж., Рэйвен, Дж. К., и Корт, Дж. Х. (2000 г., обновлено в 2004 г.). Руководство по прогрессивным матрицам и словарным шкалам Raven

. Раздел 3: Стандартные прогрессивные матрицы

, включая параллельную и плюсовую версии. Сан-Антонио, Техас: Оценка Харкорта

.

Рэйвен Дж., Ричи Дж. И Бакстер Д. (1971). Факторный и кластерный анализ:

Их ценность и стабильность в социологических исследованиях. Экономическое и социальное обозрение,

367-391.

Raven, J., & Stephenson, J. (Eds.). (2001). Компетентность в обучающемся обществе. Новый

Йорк: Питер Лэнг.

Рэйвен, Дж. К. (1936). Психические тесты, используемые в генетических исследованиях: Показатели повторного тестирования

лиц на тестах, в основном на воспитательные и, в основном, на репродуктивные.Неопубликовано

Магистерская диссертация, Лондонский университет.

Рэйвен, Дж. К. (1939). Серия тестов восприятия RECI: экспериментальный обзор.

Британский журнал медицинской психологии, XVIII, часть 1, 16-34.

Ри, ​​М. Дж., Эрлз, Дж. А., и Тичут, М. С. (1994). Прогнозирование производительности: не

намного больше, чем g. Журнал прикладной психологии, 79, 518-524.

Ричардсон, К. (1991). Рассуждения с Рэйвен — в контексте и вне контекста. Британский журнал

педагогической психологии, 61, 129-138.

Скарр, С. (1994). Культурная ярмарка и без культуры. В Р. Дж. Штернберге (ред.), Энциклопедия

человеческого интеллекта. Нью-Йорк: Макмиллан.

Шайе, К. У. (ред.). (1983). Лонгитюдные исследования психологического развития взрослых.

Нью-Йорк: Guilford Press.

Шмидт, Ф. Л., и Хантер, Дж. Э. (1998). Обоснованность и полезность методов отбора

в психологии персонала: практическое и теоретическое значение 85-летних результатов исследований

.Психологический бюллетень, 124 (2), 262-274.

Шон Д. (1973). За пределами стабильного состояния. Лондон: Пингвин.

Шон Д. (1983). Рефлексивный практик. Нью-Йорк: Основные книги.

Шотландский совет по исследованиям в области образования (1933). Интеллект шотландских

детей. Лондон: Издательство Лондонского университета.

Данные исследования морфометрии на основе вокселей

Abstract

Тест «Матрицы Ворона» (RMT) — это невербальный тест, предназначенный для оценки способности людей рассуждать и решать новые проблемы, не полагаясь в значительной степени на декларативные знания, полученные в результате школьного обучения или предыдущего опыта.Несмотря на большое количество поведенческих исследований, которые продемонстрировали гендерные различия в способности рассуждать по матрице Ворона, никакие нейронные данные не подтверждали эту разницу. В этом исследовании морфометрия на основе вокселей (VBM) использовалась в попытке раскрыть гендерно-специфическую нейронную основу способности рассуждать с помощью матриц Raven, измеренной с помощью комбинированного теста Raven ^’ s Matrices (CRT) у 370 здоровых молодых людей. Поведенческие результаты не показали никакой разницы между мужчинами и женщинами. Однако результаты VBM показали, что взаимосвязь между способностью к рассуждению и региональным объемом серого вещества (rGMV) различалась между полами.Связь между оценками CRT и rGMV в дорсолатеральной префронтальной коре (связанная с зрительно-пространственной способностью) была значительно больше у мужчин, чем у женщин, тогда как обратное верно для нижней лобной коры (в отношении способности вербального мышления) и медиальной лобной коры ( занимается связыванием информации), где ассоциация была выше у женщин. Эти данные свидетельствуют о том, что мужчины и женщины используют по-разному структурированный мозг по-разному для достижения одинаковых уровней общей способности к рассуждению с помощью матриц Ворона.

Образец цитирования: Ян В., Лю П., Вэй Д., Ли В., Хитчман Г., Ли Х и др. (2014) Самки и самцы полагаются на разные области коры в матрице Ворона. PLoS ONE 9 (3): e93104. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0093104

Редактор: Карен Лидзба, Университетская детская больница Тюбингена, Германия

Поступила: 12 октября 2013 г .; Принято: 3 марта 2014 г .; Опубликовано: 25 марта 2014 г.

Авторские права: © 2014 Yang et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (31170983) и Фондами фундаментальных исследований для центральных университетов (SWU1309433). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

Матричный тест Рэйвена (RMT) — это невербальный тест, предназначенный для оценки способности людей рассуждать и решать новые проблемы, не полагаясь в значительной степени на декларативные знания, полученные в результате школьного обучения или предыдущего опыта [1]. Эти матрицы состоят из серии невербальных картинок, в каждой из которых отсутствует элемент, завершающий шаблон. Испытуемых просят определить недостающий элемент, завершающий узор.Хорошая производительность RMT требует, чтобы субъекты воспринимали отношения между ячейками в матрицах, определяли отношения между столбцами и строками матриц, а затем интегрировали эту информацию. Лингвистически минимизированный характер теста RMT позволяет измерять способность к рассуждению без влияния языка, образования и культурных факторов. Таким образом, RMT считается одним из лучших показателей индивидуальных различий в способности рассуждать [2].

Половые различия в способности рассуждать по матрице Ворона — одна из самых спорных и интересных тем в этой области исследования.Результаты исследований на сегодняшний день не позволили исследователям прийти к четкому консенсусу в отношении своих выводов. Ряд исследователей оспаривают отсутствие гендерных различий в способности «Матрицы Ворона» [3] — [5]. В частности, Lynn et al. (2004) сообщили, что не существует статистически значимой разницы между оценками, полученными мальчиками и девочками по тесту стандартных прогрессивных матриц для выборки из девятисот двадцати детей в возрасте от 7 до 10 лет в Мексике. Более того, недавняя стандартизация прогрессивных матриц в Сирии для людей в возрасте от 7 до 18 лет также не обнаружила половых различий [3].Однако некоторые исследования половых различий в тесте «Матрицы Ворона» показали преимущество мужчин [6] — [9]. Линн (1998) проанализировала данные из Англии, Гавайев и Бельгии и обнаружила, что мужчины превосходят женщин в тесте стандартных прогрессивных матриц. Этот результат был повторен в исследовании с использованием расширенных прогрессивных матриц [8]. Между тем, в некоторых других исследованиях отмечается преимущество у женщин [3], [10]. Например, Халифа и Линн (2008) сообщили о большой выборке стандартизации детей в возрасте 6–11 лет, которые были протестированы с использованием теста цветных прогрессивных матриц в Объединенных Арабских Эмиратах.Девочки показывали значительно лучшие результаты, чем мальчики, но разница была незначительной. В другом исследовании стандартные прогрессивные матрицы были стандартизированы на выборке из 6529 детей в возрасте 8–15 лет в Кувейте. Результаты показали, что небольшие половые различия были в пользу девочек [10].

Большое количество исследований функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) было предпринято для изучения нейронных механизмов теста матриц Равена [11] — [18]. Некоторые исследования ПЭТ отметили сильную активацию в левой теменно-затылочной области во время выполнения теста Raven [19], [20].Прабхакаран и др. (1997) исследовали активацию мозга во время решения задач прогрессивных матриц Равена у семи молодых здоровых участников. Правая лобная и двусторонняя теменные области мозга больше активировались зрительно-пространственным мышлением, требуемым тестовыми задачами Рэйвена, чем контрольными задачами. Другое исследование независимо манипулировало сложностью отношений и требованиями отвлекающих факторов в задаче, подобной RMT, и обнаружило, что двусторонняя активация DLPFC, распространяющаяся на FPC в левом полушарии, возрастает со сложностью отношений [15].Как правило, результаты исследований фМРТ и ПЭТ предполагают, что рассуждения о матрицах Равена связаны с активацией сети лобных и теменных областей мозга, в частности, дорсолатеральной префронтальной коры (DLPFC), верхней теменной доли и внутри теменной коры [21].

Насколько нам известно, ни одно исследование не изучало гендерно-зависимый нейронный механизм рассуждающей способности «Матрицы Рэйвена». Некоторые исследования выявили две общие стратегии решения проблем, которые можно было бы использовать для решения пунктов Матрицы Ворона.Одна из них — это визуальная стратегия, которая включает в себя применение операций визуального восприятия, таких как наложение изображений друг на друга. Другой — вербальная стратегия, заключающаяся в применении логических операций к особенностям, содержащимся в элементах проблемы [22], [23]. Предыдущие исследования уже показали, что мужчины и женщины могут использовать разные подходы для решения пространственных задач матрицы Равена [24], [25]. Хорошо известно, что разные области мозга поддерживают зрительные и вербальные способности [26] — [35].Если мужчины и женщины используют разные стратегии для решения задач рассуждения Рейвена, разумно предположить, что будут существовать специфичные для пола нейронные корреляты способности рассуждать Матрицы Рейвена [36]. Поскольку функциональная визуализация может измерять только активную обработку, ограниченную задачей, она не может идентифицировать нейронные субстраты половых способностей. Исследования структурной визуализации особенно полезны для изучения анатомических коррелятов личных характеристик, включающих широкий спектр моделей поведения [37].В этом исследовании морфометрия на основе вокселей (VBM) использовалась для изучения гендерно-зависимых нейронных коррелятов способности рассуждать по матрице Равена. Haier et al. [38] использовали Шкалу интеллекта взрослых Векслера (WAIS) для изучения половых различий, связанных с общим интеллектом. Результаты показали, что корреляция между объемом серого вещества и общим интеллектом была сильнее в лобной и теменной долях у мужчин, тогда как более сильная корреляция была обнаружена в лобной доле вместе с зоной Брока у женщин.Хорошо известно, что RMT широко используется для измерения общего интеллекта [2], [39] — [42]. Основываясь на предыдущих исследованиях, мы предположили, что у мужчин с более высокими баллами рассуждения может быть увеличенный региональный объем серого вещества (rGMV) в теменной или лобной областях, связанный с зрительно-пространственными способностями, тогда как у женщин с более высокими баллами рассуждения может быть больше rGMV в нижних отделах. лобные области, связанные с вербальными способностями.

Материалы и методы

Заявление об этике

Эксперимент был одобрен Академическим комитетом Школы психологии и Советом по институциональному обзору Центра визуализации мозга Юго-Западного университета в Китае.Все участники подписали форму информированного согласия перед включением в исследование.

Участники

Всего 384 здоровых правши-добровольца (194 женщины; средний возраст: 19,82 ± 1,31; и 190 мужчин; средний возраст: 20,22 ± 1,37) из Юго-Западного университета в Китае приняли участие в этом исследовании в рамках нашего текущего проекта. изучить связь между визуализацией мозга, творческими способностями и психическим здоровьем. Все участники были носителями китайского языка и имели нормальное или скорректированное зрение.Перед сканированием участники были проверены для подтверждения здорового развития с помощью анкеты-самоотчета, и, таким образом, те участники, которые имели в анамнезе психические или неврологические расстройства, получали психиатрическое лечение или принимали психиатрические препараты, были исключены. Среди участников девять были исключены, потому что они не принимали участия в поведенческой части исследования. Еще пять участников были удалены из-за чрезмерного движения головы. Таким образом, 370 участников (190 женщин, 180 мужчин) были включены в анализ VBM.

Поведенческий экзамен

Матрицы рассуждений

Равена доступны в трех различных формах для участников разного возраста: стандартные прогрессивные матрицы, цветные прогрессивные матрицы и расширенные прогрессивные матрицы [43]. В этом исследовании мы решили использовать китайскую версию RMT, комбинированного теста матриц Равена (CRT) [44] — [46]. У участников было до 40 минут на выполнение этого теста. CRT состоит из стандартных прогрессивных матриц Raven (наборы C, D и E) и цветных прогрессивных матриц Raven (наборы A, B и AB).Учитывая, что цветные прогрессивные матрицы были разработаны для детей в возрасте от 5 до 11 лет, некоторые исследователи объединили цветные и стандартные матрицы, чтобы сделать тест применимым к большему количеству людей. CRT может быть применен к людям в возрасте от 5 до 75 лет.

Получение изображения

Было получено

МРТ-изображений на 3,0-Тлографическом МРТ-сканере Siemens Trio (Siemens Medical, Эрланген, Германия). Анатомические изображения с высоким разрешением, взвешенные по T1, были получены с использованием подготовленной намагниченностью последовательности быстрого градиентного эхо-сигнала [время повторения (TR) = 1900 мс; время эха (TE) = 2.52 мс; время инверсии (TI) = 900 мс; угол переворота = 9 градусов; матрица разрешения = 256 × 256; ломтики = 176; толщина = 1,0 мм; размер вокселя = 1 × 1 × 1 мм].

Предварительная обработка структурных данных

МРТ-изображения были обработаны с использованием SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology, Лондон, Великобритания; www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/), реализованного в Matlab 7.8 (MathWorks Inc., Натик, Массачусетс, США). Каждое МРТ-изображение сначала отображалось в SPM8 для выявления артефактов или грубых анатомических аномалий. Для лучшей регистрации переориентация изображений была вручную настроена на переднюю комиссуру.Изображения были сегментированы на серое вещество (GM), белое вещество (WM) и спинномозговую жидкость с использованием новой сегментации в SPM8. Впоследствии мы выполнили дифференциальную анатомическую регистрацию через экспоненциальную алгебру Ли (DARTEL) в SPM8 для регистрации, нормализации и модуляции [47]. Чтобы гарантировать сохранение региональных различий в абсолютном количестве GM, интенсивность изображения каждого воксела модулировалась детерминантами Якоби. Затем зарегистрированные изображения были преобразованы в пространство Монреальского неврологического института (MNI).Наконец, нормализованные модулированные изображения (изображения GM и WM) были сглажены с полной шириной 10 мм при половине максимума ядра Гаусса для увеличения отношения сигнал / шум.

Статистический анализ

Статистический анализ данных GMV был выполнен с использованием SPM8. Это исследование было направлено на изучение того, различалась ли взаимосвязь между rGMV и оценками Рейвена у мужчин и женщин. Половые различия были проверены с использованием условия ковариатного анализа взаимодействий [37], [48].Во всем анализе мозга секс рассматривался как состояние. Для контроля возможных смешивающих переменных возраст, баллы CRT и глобальные объемы GM были введены в модель как ковариаты. Помимо общего объема мозга, все ковариаты были смоделированы, чтобы сделать уникальную взаимосвязь каждой ковариаты с rGMV очевидной для каждого пола. Эффекты взаимодействия между полом и оценкой рассуждения Ворона на rGMV оценивали с помощью t-контрастов.

Чтобы избежать краевых эффектов на границах между GM и WM, абсолютное пороговое маскирование равно 0.2, что означает, что воксели со значениями серого вещества ниже 0,2 были исключены из анализа. Для всех анализов статистический порог на уровне кластера был установлен на уровне P <0,05 и скорректирован на нестационарную кластерную коррекцию [49] с базовым уровнем вокселов P <0,001. Это было предварительное исследование, поэтому мы не использовали подходы FDR или FEW для коррекции множественных сравнений.

Результаты

Пример описательной статистики

Всего в анализ VBM было включено 370 здоровых участников (190 женщин, 180 мужчин).Средние баллы по шкале CRT составили (66,13 ± 3,13) для мужчин и (66,40 ± 3,05) для женщин. Не было обнаружено значительных гендерных различий ( P > 0,05) в оценках CRT между женщинами и мужчинами.

VBM Результаты

Воксельный анализ ANCOVA показал, что существует эффект взаимодействия между полом и оценками CRT на GMV в следующих трех областях: первая область находилась в правой дорсолатеральной префронтальной коре и примыкала к ней (DLPFC, BA9, размер кластера = 1130, т = 4.27), вторая область была распределена вокруг левой IFC (BA45, размер кластера = 1106, t = 5,21), а третья область была вокруг правой медиальной лобной коры (Medial FC, BA32, размер кластера = 2018, t = 4,82) (см. таблицу 1). Показатели CRT были положительно коррелированы с GMV в правом DLPFC (r = 0,217, p = 0,006) для мужчин, тогда как для женщин в этом регионе не было обнаружено значимой корреляции (r = 0,02, p = 0,776) ( Рисунок 1А). Показатели CRT женщин положительно коррелировали с GMV в одном кластере, примыкающем к левой IFC (r = 0.176, p = 0,011), тогда как для мужчин была обнаружена отрицательная корреляция (r = -0,284, p = 0,000) (рисунок 1B). Кроме того, результаты теста Raven для женщин также показали положительную корреляцию с GMV в кластере, примыкающем к правой медиальной FC (r = 0,184, p = 0,008), тогда как оценки для мужчин отрицательно коррелировали с GMV этот кластер (r = -0,281, p = 0,000) (Рисунок 1C). Диаграмма разброса между оценками CRT и региональным объемом серого вещества (rGMV) показана для иллюстрации.Вероятно, они переоценивают эффекты, потому что был извлечен сигнал пикового вокселя.

Рис. 1. Секс модулирует влияние способности рассуждать на серое вещество в дорсолатеральной префронтальной коре (DLPFC), медиальной лобной коре (MFC) и нижней лобной коре (IFC).

Плотность цвета представляет собой оценку T. График разброса между оценками CRT и rGMV показан только для иллюстрации.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0093104.g001

Обсуждение

В этом исследовании изучались нейроанатомические различия в зависимости от пола, лежащие в основе способности к рассуждению, по оценке CRT на большой выборке участников. Анализ VBM выявил явные различия во вкладе различных областей коры в способность рассуждать между мужчинами и женщинами. Показатели рассуждения мужчин были положительно коррелированы с rGMV в правом DLPFC, тогда как оценки женщин показали положительную корреляцию с rGMV в левой IFC и правой Medial FC.Наши результаты могут указывать на то, что женщины и мужчины, по-видимому, полагаются на разные нейронные субстраты для достижения сопоставимых характеристик рассуждений в ЭЛТ. Некоторые исследования показали, что матрицы рассуждений Рэйвен могут измерять разные способности у мужчин и женщин [24]. Наше исследование дало основу для объяснения этих результатов с точки зрения субстратов неврологической структуры.

Положительная корреляция между rGMV DLPFC и оценками рассуждений для участников-мужчин указывает на то, что мужчины могут больше полагаться на DLPFC для получения более высоких оценок рассуждений [50].Было задокументировано, что DLPFC выполняет важную функцию в поддержании пространственной информации и использовании этой информации для выработки правильного ответа [26], [27], [51] — [54]. Исследования с помощью фМРТ выявили значительную активацию в боковой префронтальной коре, когда субъекты выполняли визуально-пространственные задачи, такие как задача пространственной навигации, задача с отложенным ответом, задача умственного вращения или некоторые задачи, требующие временного сохранения пространственной информации [26], [52] ], [55] — [57]. Некоторые данные из зрительно-пространственных задач, требующих пространственного представления и памяти, таких как задача умственного вращения и задача пространственной навигации, предполагают, что у мужчин есть преимущество в зрительно-пространственных способностях [28], [58] — [60].Другие исследования показали, что визуальные стратегии важны при решении матриц Рэйвена [22], [23], и мужчины, как правило, используют свои зрительно-пространственные способности при решении этих задач [8], [22], [61]. Привычное использование этой способности мужчинами может вызвать увеличение областей мозга, лежащих в ее основе [36]. Таким образом, наши результаты могут указывать на то, что мужчины больше, чем женщины, полагаются на DLPFC, связанный с зрительно-пространственной способностью, для решения задач рассуждения матриц Ворона.

Повышение rGMV в IFC для женщин может указывать на то, что женщины получают более высокие баллы рассуждений, как измерено CRT, благодаря вербально-аналитической способности рассуждать.Большое количество данных нейровизуализации показало, что левая IFC участвует в вербальных коррелированных процессах, таких как фонологические и семантические операции [62] — [65]. Теория рассуждения ментальной логики предполагает, что рассуждение опирается на языковую структуру и должно поддерживаться языковыми областями [66], [67]. Предыдущие исследования показали, что вербально-аналитическое рассуждение было важной стратегией в решении задач пространственного формата, и женщины, как правило, использовали свои вербальные способности при решении этих задач рассуждения [23], [68].Эта стратегия требует наличия вербального представления стимулов и применяет логические операции к характеристикам, содержащимся в элементах матриц задач [22], [61]. Частое использование женщинами своих вербальных способностей может быть основной причиной положительной корреляции между способностью к рассуждению и rGMV IFG, которая, как считается, лежит в основе этой способности [36]. Увеличение rGMV в IFC также предполагает, что женщины больше, чем мужчины, полагаются на IFC при решении задач пространственного формата.

Кроме того, результаты также показали, что повышенная rGMV у женщин в Medial FC была связана с более высокой оценкой аргументации. Некоторые исследования показали, что некоторые ответы на простые вопросы в тестах прогрессивных матриц Равена легко получить путем восприятия паттерна как гештальта, так что соответствующий фрагмент для его завершения может быть определен без использования рассуждений [69]. Считается, что во время этого процесса сопоставления участники сохраняют исходный образец в рабочей памяти и пытаются оценить, может ли дополнительный образец совпадать с исходным.Первоначальный паттерн должен оставаться в сети, и эти два прерывистых события должны быть связаны вместе, чтобы можно было сделать вывод. Некоторые нейровизуализационные исследования показали, что Medial FC участвует в связывании элементов вместе для получения успешной ассоциативной памяти информации [70] — [72]. Таким образом, положительная корреляция для женщин между rGMV Medial FC и способностью к рассуждению может предполагать, что женщины больше полагаются на способность, которая связывает отдельно представленные предметы, прежде чем принимать решение.Кроме того, некоторые исследования документально подтвердили, что женщины, как правило, превосходят мужчин в задачах восприятия, в которых испытуемые должны быстро определять подходящие элементы [73]. Отрицательная корреляция между оценками мужчин и rGMV Medial FC также может поддерживать это мнение.

Было некоторое сходство между результатами нашего исследования и результатами первого исследования, в котором была предпринята попытка изучить специфичные для пола нейронные механизмы общего интеллекта, проведенные Haier et al. [38]. Исследование Haier использовало WAIS для оценки общего интеллекта и обнаружило, что корреляция между объемом серого вещества и интеллектом была сильнее в лобных и теменных долях (BA 8, 9, 39 и 40) для мужчин, тогда как более сильная корреляция была обнаружена в лобная доля (BA10) вместе с зоной Брока у женщин.Хорошо известно, что тест матриц Ворона также является хорошей оценкой общего интеллекта [2], [39] — [42]. Таким образом, хотя в этих двух исследованиях использовались разные показатели общего интеллекта, оба они дали результаты, которые подтверждают мнение о том, что мужчины и женщины могут использовать разные структуры мозга по-разному для достижения аналогичных уровней общего интеллекта [39].

В заключение, это исследование предоставило доказательства, подтверждающие гендерно-специфическую нейроанатомическую структуру в способности рассуждений, измеренную с помощью CRT.Результаты показывают, что мужчины больше полагаются на DLPFC, связанный с зрительно-пространственной способностью, для достижения высокого балла мышления, тогда как женщины больше полагаются на IFC, связанный со способностью вербальной обработки, и медиальный FC, связанный со способностью связывания информации. Не было обнаружено значительных различий между полами в поведенческих результатах способности рассуждать по оценке CRT. Эти результаты могут указывать на то, что мужчины и женщины по-разному используют разные структуры мозга для достижения одинаковых уровней общей способности рассуждать Рейвен.Одним из ограничений этого исследования было то, что участники были студентами колледжа, которые могли иметь одинаковый уровень рассуждений. Таким образом, следует проявлять осторожность, прежде чем распространять эти объяснения на более широкие слои населения.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: WY JQ PL QZ. Проведены эксперименты: WY PL. Проанализированы данные: DW WL. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты для анализа: WY PL DW XL. Написал статью: WY GH.

Список литературы

1. 1.Карпентер PA, Just MA, Shell P (1990) Что измеряет один тест интеллекта: теоретическое рассмотрение обработки в тесте прогрессивных матриц Raven. Психологический обзор 97: 404–431.
2. 2. МакГрю К.С., Фланаган Д.П. (1998) Справочник по испытательному стенду интеллекта (ITDR): перекрестная оценка батарей Gf-Gc. Бостон: Аллин и Бэкон.
3. 3. Халифа О., Линн Р. (2008) Исследование интеллекта в Объединенных Арабских Эмиратах. Человечество ежеквартально 49: 58–64.
4. 4. Линн Р., Бакхофф Э., Контрерас-Ниньо Л.А. (2004) Половые различия по g , рассуждения и визуализация, проверенные с помощью прогрессивных матриц среди детей 7–10 лет: некоторые нормативные данные для Мексики. Личность и индивидуальные различия 36: 779–787.
5. 5. Раштон Дж. П., Дженсен А. Р. (2010) Взлет и падение эффекта Флинна как причина ожидать сокращения разрыва в IQ черных и белых. Интеллект 38: 213–219.
6. 6. Ирвинг П., Линн Р. (2005) Половые различия в средних и изменчивости прогрессивных матриц у студентов университетов: метаанализ.Британский журнал психологии 96: 505–524.
7. 7. Раштон Дж. П., Скуй М. (2001) Выполнение матриц Ворона африканскими и белыми студентами университетов в Южной Африке. Интеллект 28: 251–265.
8. 8. Колом Р., Гарсиа-Лопес О (2002) Половые различия в подвижном интеллекте у выпускников средней школы. Личность и индивидуальные различия 32: 445–451.
9. 9. Линн Р. (1998) Половые различия в интеллекте: ответ Макинтошу. Journal of Biosocial Science 30: 529–532.
10. 10. Абдель-Халек AM, Линн Р. (2006) Половые различия в стандартных прогрессивных матрицах и в уровне образования в Кувейте. Личность и индивидуальные различия 40: 175–182.
11. 11. Прабхакаран В., Смит Дж. А., Десмонд Дж. Э., Гловер Г. Х., Габриэли Дж. Д. (1997) Нейронные субстраты жидких рассуждений: исследование фМРТ активации неокортекса во время выполнения теста прогрессивных матриц Равена. Когнитивная психология 33: 43–63.
12. 12. Кристофф К., Прабхакаран В., Дорфман Дж., Чжао З., Крогер Дж. К. и др.(2001) Участие ростролатеральной префронтальной коры в интеграции отношений во время рассуждения. Нейроизображение 14: 1136–1149.
13. 13. Ли К.Х., Чхве Й.Й., Грей Дж.Р., Чо Ш., Чае Дж.Х. и др. (2006) Нейронные корреляты превосходного интеллекта: более сильное вовлечение задней теменной коры. Нейроизображение 29: 578–586.
14. 14. Haier RJ, Siegel Jr BV, Nuechterlein KH, Hazlett E, Wu JC и др. (1988) Скорость метаболизма глюкозы коры коррелирует с абстрактными рассуждениями и вниманием, изучаемыми с помощью позитронно-эмиссионной томографии.Интеллект 12: 199–217.
15. 15. Kroger JK, Sabb FW, Fales CL, Bookheimer SY, Cohen MS и др. (2002) Вовлечение передней дорсолатеральной префронтальной коры в человеческое мышление: параметрическое исследование сложности отношений. Кора головного мозга 12: 477–485.
16. 16. Desco M, Navas-Sanchez FJ, Sanchez-González J, Reig S, Robles O и др. (2011) Математически одаренные подростки используют более обширные и более двусторонние области лобно-теменной сети, чем средства контроля, во время управляющих функций и плавных рассуждений.Нейроизображение 57: 281–292.
17. 17. Haier RJ, White NS, Alkire MT (2003) Индивидуальные различия в общем интеллекте коррелируют с функцией мозга во время неразумных задач. Интеллект 31: 429–441.
18. 18. Kalbfleisch ML, Van Meter JW, Zeffiro TA (2007) Влияние сложности задачи и правильности ответа на нейронные системы, поддерживающие логическое мышление. Когнитивная нейродинамика 1: 71–84.
19. 19. Берман KF, Illowsy BP, Weinberger DR (1988) Физиологическая дисфункция дорсолатеральной префронтальной коры при шизофрении: IV.Дополнительные доказательства региональной и поведенческой специфики. Архив общей психиатрии 45: 616–622.
20. 20. Risberg J (1986) Региональный мозговой кровоток в нейропсихологии. Neuropsychologia 24: 135–140.
21. 21. Юнг RE, Haier RJ (2007) Теория теменно-фронтальной интеграции (P-FIT) интеллекта: конвергентные данные нейровизуализации. Поведенческие науки и науки о мозге 30: 135–154.
22. 22. Линн Р., Аллик Дж., Ирвинг П. (2004) Половые различия по трем факторам, определенным в стандартных прогрессивных матрицах Равена.Интеллект 32: 411–424.
23. 23. Mackintosh N, Bennett E (2005) Что измеряют матрицы Рэйвена? Анализ с точки зрения половых различий. Интеллект 33: 663–674.
24. 24. Лим Т.К. (1994) Гендерные различия в интеллекте: применение подтверждающего факторного анализа. Интеллект 19: 179–192.
25. 25. Hyde JS, Geiringer ER, Yen WM (1975) Об эмпирической связи между пространственными способностями и половыми различиями в других аспектах когнитивной деятельности.Многомерное поведенческое исследование 10: 289–309.
26. 26. D’Esposito M, Ballard D, Zarahn E, Aguirre G (2000) Роль префронтальной коры в сенсорной памяти и двигательной подготовке: исследование фМРТ, связанное с событием. Нейроизображение 11: 400–408.
27. 27. Funahashi S (2013) Представление пространства в префронтальной коре. Прогресс в нейробиологии 103: 131–155.
28. 28. Astur RS, Ortiz ML, Sutherland RJ (1998) Характеристика работы мужчин и женщин в виртуальном водном задании Морриса: большая и достоверная разница между полами.Поведенческое исследование мозга 93: 185–190.
29. 29. Клементс А., Римродт С., Абель Дж., Бланкнер Дж., Мостофски С. и др. (2006) Половые различия в церебральной латеральности языка и зрительно-пространственной обработке. Мозг и язык 98: 150–158.
30. 30. Батлер Т., Императо-МакГинли Дж., Пан Х., Войер Д., Кордеро Дж. И др. (2006) Половые различия в умственном вращении: обработка сверху вниз и снизу вверх. Нейроизображение 32: 445–456.
31. 31. Рубиа К., Хайд З., Халари Р., Джампьетро В., Смит А. (2010) Влияние возраста и пола на нейронные сети развития визуально-пространственного распределения внимания.Нейроизображение 51: 817–827.
32. 32. Kaiser A, Kuenzli E, Zappatore D, Nitsch C (2007) О латеральной и двусторонней активации самок и самцов во время языковой продукции: исследование с помощью фМРТ. Международный журнал психофизиологии 63: 192–198.
33. 33. Meyer GF, Greenlee M, Wuerger S (2011) Взаимодействие между слуховыми и визуальными семантическими классами стимулов: свидетельство общих сетей обработки речи и действий тела. Журнал когнитивной нейробиологии 23: 2291–2308.
34. 34. Gauthier CT, Duyme M, Zanca M, Capron C (2009) Влияние уровня пола и производительности на активацию мозга во время выполнения задания на беглость речи: исследование функциональной магнитно-резонансной томографии. Cortex 45: 164–176.
35. 35. Валлентин М. (2009) Предполагаемые половые различия в речевых способностях и языковой коре: критический обзор. Мозг и язык 108: 175–183.
36. 36. Канаи Р., Рис Г. (2011) Структурная основа межличностных различий в человеческом поведении и познании.Nature Reviews Neuroscience 12: 231–242.
37. 37. Такеучи Х., Таки Ю., Нучи Р., Секигучи А., Котозаки Ю. и др. (2014) Региональная плотность серого вещества связана с мотивацией достижения: данные морфометрии на основе вокселей. Структура и функции мозга 219: 71–83.
38. 38. Haier RJ, Jung RE, Yeo RA, Head K, Alkire MT (2005) Нейроанатомия общего интеллекта: пол имеет значение. NeuroImage 25: 320–327.
39. 39. Дири Ай Джей, Пенке Л., Джонсон В. (2010) Неврология различий человеческого интеллекта.Nature Reviews Neuroscience 11: 201–211.
40. 40. Олдертон Д.Л., Ларсон Г.Е. (1990) Размерность передовых прогрессивных матричных элементов Raven. Образовательные и психологические измерения 50: 887–900.
41. 41. Кеттелл Р. Б. (1963) Теория жидкого и кристаллизованного интеллекта: критический эксперимент. Журнал педагогической психологии 54: 1–22.
42. 42. Raven JC (1938) Прогрессивные матрицы: перцепционный тест интеллекта. Лондон: HK Льюис.
43. 43. Рэйвен Дж. (2000) Прогрессивные матрицы Ворона: изменение и стабильность в зависимости от культуры и времени. Когнитивная психология 41: 1–48.
44. 44. Ли Д., Ху k-d, Cheng G-p, Jin Y (1988) Отчет о результатах тестирования комбинированного теста Ворона в Шанхае. Психологическая наука: 27–31.
45. 45. Ван Д., Цянь М. (1989) Пересмотренный отчет о комбинированном тесте Ворона в сельской местности Китая. Доклады психологической науки 5: 23–27.
46. 46.Ван Д., Ди М., Цянь М. (2007) Отчет о третьем пересмотре комбинированного теста ворона (CRT-C3) для детей в Китае. Китайский журнал клинической психологии 15: 559–568.
47. 47. Ashburner J (2007) Быстрый алгоритм регистрации диффеоморфных изображений. Нейроизображение 38: 95–113.
48. 48. Ямасуэ Х., Абе О., Шуга М., Ямада Х., Роджерс М.А. и др. (2008) Связанные с полом нейроанатомические основы альтруистического сотрудничества человека. Кора головного мозга 18: 2331–2340.
49. 49.Хаясака С., Фан К.Л., Либерзон И., Уорсли К.Дж., Николс Т.Е. (2004) Нестационарный вывод размера кластера с использованием методов случайного поля и перестановки. Нейроизображение 22: 676–687.
50. 50. Ньютон Дж. Х., МакГрю К. С. (2010) Введение в специальный выпуск: Текущее исследование оценки на основе Кеттелла – Хорна – Кэрролла. Психология в школе 47: 621–634.
51. 51. Goldman-Rakic ​​PS (1996) Региональное и клеточное фракционирование рабочей памяти. Слушания Национальной академии наук 93: 13473–13480.
52. 52. Curtis CE, D’Esposito M (2003) Постоянная активность в префронтальной коре во время рабочей памяти. Тенденции в когнитивных науках 7: 415–423.
53. 53. Diwadkar VA, Carpenter PA, Just MA (2000) Совместная активность теменной и дорсолатеральной префронтальной коры в динамической пространственной рабочей памяти, выявленной с помощью фМРТ. Нейроизображение 12: 85–99.
54. 54. Just MA, Carpenter PA, Maguire M, Diwadkar V, McMains S (2001) Психическое вращение объектов, извлеченных из памяти: исследование пространственной обработки с помощью фМРТ.Журнал экспериментальной психологии: Общие 130: 493–504.
55. 55. Curtis CE, D’Esposito M (2006) Выбор и поддержание целей саккад в лобных полях глаза человека. Журнал нейрофизиологии 95: 3923–3927.
56. 56. Postle BR, Berger JS, Taich AM, D’esposito M (2006) Активность лобной коры головного мозга человека, связанная с пространственной рабочей памятью и саккадическим поведением. Журнал когнитивной неврологии 12: 2–14.
57. 57. Браун М., ДеСуза Дж., Гольц Х.С., Форд К., Менон Р.С. и др.(2004) Сравнение саккад, управляемых памятью и визуально, с использованием связанной с событием фМРТ. Журнал нейрофизиологии 91: 873–889.
58. 58. Марковска А.Л. (1999) Половые диморфизмы в скорости возрастного снижения пространственной памяти: отношение к изменениям в эстральном цикле. Журнал нейробиологии 19: 8122–8133.
59. 59. Левин C, Wolgers G, Herlitz A (2001) Половые различия в пользу женщин в вербальной, но не в зрительно-пространственной эпизодической памяти. Нейропсихология 15: 165–173.
60. 60. Postma A, Jager G, Kessels RP, Koppeschaar HP, van Honk J (2004) Половые различия для избирательных форм пространственной памяти. Мозг и познание 54: 24–34.
61. 61. ДеШон Р.П., Чан Д., Вайсбейн Д.А. (1995) Вербальные затмевающие эффекты на усовершенствованные прогрессивные матрицы Равена: доказательства многомерных детерминант производительности. Интеллект 21: 135–155.
62. 62. Bookheimer S (2002) Функциональная МРТ языка: новые подходы к пониманию корковой организации семантической обработки.Ежегодный обзор нейробиологии 25: 151–188.
63. 63. Stuss DT, Alexander MP, Hamer L, Palumbo C, Dempster R, et al. (1998) Влияние очаговых поражений передних и задних отделов мозга на беглость речи. Журнал Международного нейропсихологического общества 4: 265–278.
64. 64. Price CJ (2000) Анатомия языка: вклад функциональной нейровизуализации. Анатомический журнал 197: 335–359.
65. 65. Петерсен С.Е., Фокс П.Т., Познер М.И., Минтун М., Райхле М.Е. (1988) Позитронно-эмиссионные томографические исследования кортикальной анатомии обработки отдельных слов.Nature 331: 585–589.
66. 66. Braine MD (1978) О связи между естественной логикой рассуждений и стандартной логикой. Психологический обзор 85: 1–21.
67. 67. Родригес-Морено Д., Хирш Дж. (2009) Динамика дедуктивного мышления: исследование фМРТ. Нейропсихология 47: 949–961.
68. 68. Абад Ф.Дж., Колом Р., Реболло И., Эскориал С. (2004) Функционирование элемента дифференциации пола в расширенных прогрессивных матрицах Ворона: доказательства предвзятости.Личность и индивидуальные различия 36: 1459–1470.
69. 69. Van der Ven A, Ellis J (2000) Анализ Раша стандартных прогрессивных матриц Raven. Личность и индивидуальные различия 29: 45–64.
70. 70. Qin S, Piekema C, Petersson KM, Han B, Luo J и др. (2007) Исследование преобразования прерывных ассоциаций в эпизодическую память: исследование фМРТ, связанное с событием.