Тест структуры интеллекта амтхауэра: Тест Р.Амтхауэра, Тест структуры интеллекта (TSI) « Психологические тесты

Опубликовано автором

Содержание

Тест структуры интеллекта Амтхауэра | Блог 4brain

Хотели бы вы узнать свой коэффициент интеллекта? Сравнить его с коэффициентами других людей, проследить собственные возрастные изменения? Тест структуры интеллекта Амтхауэра даёт вам такую возможность. Разберёмся, как он устроен, где его можно пройти и зачем это делать.

А наша онлайн-программа «Когнитивистика» обучит вас 20 техникам мышления и поможет внедрить их в свою жизнь, чтобы принимать качественные, эффективные решения и находить нестандартные подходы к решению задач.

Тест Амтхауэра

Тест структуры интеллекта Амтхауэра – тест для определения коэффициента интеллекта. Он был разработан немецким психологом Рудольфом Амтхауэром в 1953 году.

Тест состоит из 9 субтестов, результаты которых группируются в коэффициент вербального, конструктивного и математического интеллекта. На основе этих групп выводится общий коэффициент интеллекта – IQ.

С помощью теста структуры интеллекта можно исследовать когнитивные способности людей в возрасте от 13 лет до 61 года.

Считается, что методика Амтхауэра обладает высокой надёжностью и валидностью.

Из-за этого тест структуры интеллекта часто используется в ходе профессионального отбора. Он позволяет определить уровень развития логического и комбинаторного мышления, вербального интеллекта, внимания, памяти, пространственного воображения, а также способности оперировать числами.

Поэтому результаты позволяют судить не только об общем уровне интеллекта человека, но и прогнозировать, в какой сфере деятельности он сможет проявить себя лучше всего.

Теперь перейдём к рассмотрению субтестов, составляющих тест Амтхауэра.

Субтесты

Каждый из девяти субтестов включает в себя 16-20 заданий – всего 176. На прохождение всех субтестов отводится суммарно 90 минут (не считая время, потраченное на инструктаж к каждому типу заданий).

Итак, рассмотрим каждый из субтестов и примеры заданий:

1

Логический отбор

Испытуемому необходимо закончить предложение одним из предложенных слов, опираясь на логическое мышление и общую осведомлённость. Даётся 20 заданий и 6 минут на их выполнение.

Пример задания:

Больше всего кролик похож на…

  1. ежа;
  2. зайца;
  3. кота;
  4. белку;
  5. лису.

Ответ: 2

2

Исключение лишнего

Во втором субтесте исследуется способность к абстрагированию. Дано 5 слов. 4 из них можно объединить по смыслу. Нужно определить лишнее слово – оно и будет являться ответом. Даётся 20 заданий и 6 минут на их выполнение.

Пример задания:

  1. стол;
  2. кресло;
  3. помидор;
  4. шкаф;
  5. стул.

Ответ: 3

3

Аналогии

Субтест направлен на изучение комбинаторных способностей. Даётся 3 слова. Первое слово и второе связаны определённым образом. Нужно подобрать четвёртое слово из пяти предложенных вариантов, чтобы оно было связано с третьим так же, как второе с первым. 20 заданий и 7 минут на то, чтобы их выполнить.

Пример задания:

Круг – шар, квадрат – …

  1. треугольник;
  2. прямоугольник;
  3. пирамида;
  4. куб;
  5. геометрия.

Ответ: 4

4

Классификация

Данный субтест оценивает, насколько хорошо испытуемый умеет формулировать свою точку зрения. Необходимо объединить два предложенных слова по общему признаку. Этот общий признак нужно выразить одним словом – оно и будет ответом на задание. 16 пар слов, 8 минут на решение субтеста.

Пример задания:

Кукуруза, ячмень – …

Ответ: злаковые

5

Задание на счёт

Исследуется практическое математическое мышление. 20 задач, 10 минут на их выполнение.

Помимо выполнения арифметических действий, испытуемому необходимо задумываться, правильным ли способом он решает предложенное задание.

Пример задания:

Фрукты в 20 ящиках весят 350 кг. Пустые ящики весят по 2,5 кг. Сколько весят фрукты без ящиков?

Ответ: 300 кг

6

Ряды чисел

В этом субтесте изучается способность оперировать числами и анализируется индуктивное мышление. Предложено 20 числовых рядов, в каждом из которых прослеживается закономерность. Необходимо выявить эту закономерность и продолжить ряд. На выполнение субтеста даётся 10 минут.

Пример задания:

9, 7, 10, 8, 11, 9, 12 …

Ответ: 10

7

Выбор фигур

Субтест направлен на оценку комбинаторных способностей. Испытуемому в произвольном порядке выдаются карточки, на которых изображены части одной фигуры. Необходимо мысленно соединить эти фрагменты и из предложенных вариантов выбрать получившуюся фигуру. 20 заданий, на которые даётся 7 минут.

Пример задания:

Если, например, сложить фрагменты под номером 129, мы получим фигуру под буквой Д, а под номером 133 – Г.

8

Задача с кубиками

Субтест предназначен для исследования примерно тех же показателей, что и в предыдущем субтесте. Предлагается куб, который нужно соотнести с таким же, но повёрнутыми другой гранью. 20 заданий, на выполнение которых отводится 9 минут.

Пример задания:

Изображение: http://met.emissia. org

Кубик под номером 01 соответствует кубику под буквой А, кубик под номером 02 – кубику под буквой Д, под номером 03 – Б, 04 – В, 05 – Г.

9

Запоминание

Предлагается таблица с группами слов. Необходимо их запомнить. Затем нужно отвечать на вопросы, опираясь на то, что вы только что запомнили. В таблице 25 слов, времени на её запоминание – 3 минуты. После этого даются 20 заданий, с которыми нужно справиться в течение 6 минут.

Пример задания:

Цветы:ромашкалилияФиалкагвоздикаТюльпан
Животные:дельфинлеопардЁжхорёкЗаяц
Птицы:УткакурицаВоробейчибисПавлин
Инструменты:шилорубанокМолотокщипцыотвёртка
Произведения искусства:романстихиКартинаоперабасня

Слово из какой группы начинается на букву «ф»?

Ответ: цветы (фиалка)

Если запомнить таблицу с 25 словами за 3 минуты для вас кажется сложной задачей, рекомендуем прочитать вводную статью по мнемотехнике и записаться на онлайн-программу «Мнемотехники».

После этого запоминать слова (а также цифры и много другое) вы будете куда быстрее.

Где пройти тест?

Тест можно пройти онлайн, например, здесь или здесь. Сразу после прохождения вы сможете узнать свой результат.

Учитывайте, что медианное значение равняется 100 баллам. Соответственно 90-110 баллов – это средний результат, выше 110 – высокий, ниже 90 – низкий.

А чтобы ваш мозг всегда был в тонусе и когнитивные способности развивались, запишитесь на бесплатную онлайн-программу «Нейробика».

Желаем успехов!

Тест структуры интеллекта Амтхауэра кабинетный вариант

Диагностика структуры интеллекта

Тест структуры интеллекта Амтхауэра (IST)  предназначен для оценки уровня и структуры интеллектуальных способностей людей в возрасте от 13 до 60 лет в целях профессиональной ориентации и профотбора.

Время тестирования: 90-100 минут

Категория методики: Когнитивный тест

Возрастной диапазон: с 13 до 60 лет

Форма проведения: Индивидуальная, групповая

Обработка результатов: ручная, компьютерная

Направление: интеллектуальные и творческие способности

Тестирование: бланковое

 

 

Назначение и сфера возможного использования методики

Тест Амтхауэра предназначен для углубленного изучения структурно-уровневых характеристик интеллекта и определения того, какой тип высшего образования или деятельности, требующей высшего образования, индивид сможет освоить. Его использование позволяет оценить способности человека к естественным, общественным, математическим, техническим наукам, иностранным языкам, предпринимательству, а также к ряду конкретных профессий и прогнозировать успешность обучения и дальнейшей профессиональной деятельности.

Методика широко применяется в работе психологической службы сферы образования, в целях профессиональной ориентации школьников и студентов, в работе центров занятости населения, при  профотборе и работе с персоналом, для анализа кадрового потенциала предприятий.

Адаптация теста выполнена кандидатом психологических наук Людмилой Аполлоновной Ясюковой.

 

Содержание теста и особенности работы с методикой

При создании теста Рудольф Амтхауэр исходил из концепции, рассматривающей интеллект как специализированную подструктуру в целостной структуре личности. Этот конструкт понимается им как структурированная целостность психических способностей, проявляющихся в различных формах деятельности.

В интеллекте обнаруживается наличие определенных «центров тяжести» — речевого, счетно-математического интеллекта, пространственных представлений, функций памяти и других. Автор отмечал тесную связь интеллекта с другими компонентами личности, ее волевой и эмоциональной сферами, потребностями и интересами. При отборе тестовых заданий он руководствовался двумя основными принципами: обеспечением максимально высокой корреляции каждого субтеста с общим результатом и достижением возможно низкой корреляции между отдельными группами заданий.

Тест включает в себя 180 заданий, объединенных в 9 субтестов со следующими содержательными характеристиками: общая осведомленность, понятийное логическое и интуитивное мышление, понятийная категоризация, математическая интуиция, формально-логическое мышление, пространственное мышление, образный синтез, оперативная логическая память. Работа с каждым субтестом предваряется инструкцией и примером. Время выполнения заданий ограничено.

Тест позволяет интерпретировать результаты на трех уровнях:

  1. Качественная оценка общего уровня интеллекта – выявляется на основе общего результата, переводится в формы «высокий», «средний», «низкий».
  2. Тип интеллекта – выявляется на основе интерпретации профиля, качественно характеризующую группу субтестов с наиболее высокими показателями.
  3. Уровень развития отдельных способностей (или интеллектуальных операций) – интерпретируются результаты, полученные по отдельным субтестам.

Рудольф Амтхауэр создавал данный тест для изучения структурных характеристик интеллекта, то есть для решения двух последних задач. Мы не рекомендуем использовать тест для определения общего уровня интеллектуального развития, как это привычно делают с тестом Векслера. Функция определяется структурой, то есть характер функционирования интеллекта определяется его структурными особенностями. Методика позволяет рассмотреть  в отдельности и сочетании  различные характеристики  интеллекта, что чрезвычайно важно в профессиональном отборе персонала на узконаправленные  специальности, для выполнения конкретных задач внутри предприятия и т.д.

Методика имеет две параллельные формы (А и В). Тестирование может проводиться как индивидуально, так и в групповой форме. Общее время работы, включая инструктирование, занимает примерно 90 минут.

Тест проводится в бланковом формате, сопровождается программой обработки результатов, позволяющей представить результаты тестирования в форме графика. В методическом руководстве размещены нормативные таблицы результатов для различных возрастов испытуемых, а также подробно описан детальный пошаговый механизм интерпретации полученных  данных и составления окончательного письменного заключения для обеспечения наиболее эффективной работы с методикой.

 

Комплектация методики

 

  • Методическое руководство  «Тест структуры интеллекта Амтхауэра», Л.А. Ясюкова
  • Тестовые тетради формы A, В субтесты I-V
  • Тестовые тетради формы A, В субтесты VI-IX
  • Лист с заданиями 161–180
  • Бланки ответов
  • Ключи для ручной обработки результатов (формы A, В)
  • Флеш-накопитель с программой обработки результатов
  • Секундомер
  • Сертификат качества «Иматон»
  • Фирменная ручка «Иматон»
  • Коробка-футляр с магнитным клапаном

Дополнительные сведения и условия

Компьютерная программа защищена кодом активации. Пользователь получает пробный период работы с программой в течение пяти дней после установки на компьютер. Инструкция по активации программы записана на CD в «Руководстве пользователя компьютерной программы». Один экземпляр компьютерной программы предназначен для одного рабочего места, активировать программу с одним серийным номером можно только два раза. После первой активации компьютерной программы остается резервная активация, предусмотренная для случаев переустановки операционной системы вашего персонального компьютера или возникновения неисправностей, препятствующих работе с программой.

Тест структуры интеллекта Амтхауэра — BrainApps.ru

Методика, определяющая структуру интеллекта (Amthauer Intelligens Structur Test, IST), была разработана немецким ученым Рудольфом Амтхауэром в 1973 году с целью профессионального психодиагностического дифференцирования испытуемых. Тест многократно модифицировался. Интеллектуальное развитие с помощью IST измеряется у лиц от 12 до 61 года.

По мнению Амтхауэра, интеллект является единой структурой психических способностей человека, которые реализуются в деятельностных проявлениях. Также интеллект является подструктурой в личностной целостности, а потому связан и равнозначно развивается в связи с эмоциональной частью, интересами, волей, потребностями. Его идеи и тест послужили основой различных методик для диагностирования интеллектуально-профессиональных возможностей.

Тест структуры интеллекта Амтхауэра применим для определения:

  • конкретных интеллектуальных способностей;
  • уровня развитости ЗУН теоретического, практического, конструктивного характера;
  • общих интеллектуальных характеристик для их дальнейшей коррекции;
  • профессиональной ориентации;
  • оптимизации взаимодействия руководителя и работника;
  • уровня абстрагирования и обобщения;
  • способностей к запоминанию;
  • наличия и развитости пространственного воображения.

Структура теста

Amthauer Intelligens Structur Test включает 9 субтестов до 20 заданий в каждом:

  1. Осведомленность. Индукция, простые знания, память, рациональность, самостоятельность мыслительных операций, актуализация конкретных знаний. 20 заданий – 6 минут.
  2. Исключение лишнего. Язык, лексическое значение, речевое мышление, вербальная реактивность, аналитическое сравнение, абстрагирование. 20 заданий – 6 минут.
  3. Поиск аналогий. Комбинирование, подвижность мысли, суждения и умозаключения, обобщение, логические цепочки. 20 заданий – 7 минут.
  4. Определение общего. Обобщение, абстрагирование, сформированность научных представлений, выражение содержательных мыслей. 16 заданий – 8 минут.
  5. Арифметический разум. Анализ, мышление, умозаключение, обобщение математической направленности, оперативное решение задач. 20 заданий – 10 минут.
  6. Определение закономерностей. Индукция, упорядоченность, способности к вычислению, темп, ритм мыслительных операций, оперирование числами. 20 заданий – 10 мин.
  7. Пространственное сложение. Двухмерность, пространственное мышление, конструктивные способности, комбинаторика, геометрические задачи. 20 заданий – 7 минут.
  8. Пространственное воображение. Обобщение пространственных образов, аналитическое и синтетическое мышление, трехмерность, действенность, конструктивность. 20 заданий – 9 минут.
  9. Запоминание. Осмысленность, концентрация, внимание, логика, кратковременная память. 20 заданий – 6 минут.

Тест Амтхауэра демонстрирует высокую валидность и надежность.

%d1%82%d0%b5%d1%81%d1%82%20%d0%b0%d0%bc%d1%82%d1%85%d0%b0%d1%83%d1%8d%d1%80%d0%b0%20%28%d1%82%d0%b5%d1%81%d1%82%20%d1%81%d1%82%d1%80%d1%83%d0%ba%d1%82%d1%83%d1%80%d1%8b%20%d0%b8%d0%bd%d1%82%d0%b5%d0%bb%d0%bb%d0%b5%d0%ba%d1%82%d0%b0%29 — с русского на все языки

Все языкиАбхазскийАдыгейскийАфрикаансАйнский языкАканАлтайскийАрагонскийАрабскийАстурийскийАймараАзербайджанскийБашкирскийБагобоБелорусскийБолгарскийТибетскийБурятскийКаталанскийЧеченскийШорскийЧерокиШайенскогоКриЧешскийКрымскотатарскийЦерковнославянский (Старославянский)ЧувашскийВаллийскийДатскийНемецкийДолганскийГреческийАнглийскийЭсперантоИспанскийЭстонскийБаскскийЭвенкийскийПерсидскийФинскийФарерскийФранцузскийИрландскийГэльскийГуараниКлингонскийЭльзасскийИвритХиндиХорватскийВерхнелужицкийГаитянскийВенгерскийАрмянскийИндонезийскийИнупиакИнгушскийИсландскийИтальянскийЯпонскийГрузинскийКарачаевскийЧеркесскийКазахскийКхмерскийКорейскийКумыкскийКурдскийКомиКиргизскийЛатинскийЛюксембургскийСефардскийЛингалаЛитовскийЛатышскийМаньчжурскийМикенскийМокшанскийМаориМарийскийМакедонскийКомиМонгольскийМалайскийМайяЭрзянскийНидерландскийНорвежскийНауатльОрокскийНогайскийОсетинскийОсманскийПенджабскийПалиПольскийПапьяментоДревнерусский языкПортугальскийКечуаКвеньяРумынский, МолдавскийАрумынскийРусскийСанскритСеверносаамскийЯкутскийСловацкийСловенскийАлбанскийСербскийШведскийСуахилиШумерскийСилезскийТофаларскийТаджикскийТайскийТуркменскийТагальскийТурецкийТатарскийТувинскийТвиУдмурдскийУйгурскийУкраинскийУрдуУрумскийУзбекскийВьетнамскийВепсскийВарайскийЮпийскийИдишЙорубаКитайский

 

Все языкиАнглийскийНемецкийНорвежскийКитайскийИвритФранцузскийУкраинскийИтальянскийПортугальскийВенгерскийТурецкийПольскийДатскийЛатинскийИспанскийСловенскийГреческийЛатышскийФинскийПерсидскийНидерландскийШведскийЯпонскийЭстонскийТаджикскийАрабскийКазахскийТатарскийЧеченскийКарачаевскийСловацкийБелорусскийЧешскийАрмянскийАзербайджанскийУзбекскийШорскийРусскийЭсперантоКрымскотатарскийСуахилиЛитовскийТайскийОсетинскийАдыгейскийЯкутскийАйнский языкЦерковнославянский (Старославянский)ИсландскийИндонезийскийАварскийМонгольскийИдишИнгушскийЭрзянскийКорейскийИжорскийМарийскийМокшанскийУдмурдскийВодскийВепсскийАлтайскийЧувашскийКумыкскийТуркменскийУйгурскийУрумскийЭвенкийскийБашкирскийБаскский

Тест структуры интеллекта Амтхауэра (TSI)

1.

Тест структуры  интеллекта  Амтхауэра (TSI)  

2. Рудольф Амтхауэр (1920—1989)

— немецкий
психолог

3. Позиция Амтхауэра по вопросу интеллекта

Интеллект — специализированная подструктура в
целостной структуре личности.
В интеллекте есть «центры тяжести» — речевые,
счетно-математический интеллект,
пространственные представления, функции
памяти и др.
Амтхауэр отмечал тесную связь интеллекта с
другими компонентами личности, ее волевой и
эмоционалной сферами, потредностями и
интересами.

4. Назначение теста Амтхауэра

Измерение уровня интеллектуального
развития лиц в возрасте от 13 до 61 года
Исследование структуры интеллекта
личности
Дифференциация кандидатов на
различные виды обучения и
деятельности в практике
профессионального отбора.

5. Описание теста

Психологическая методика ТУС является
адаптацией на русскоязычной выборке
теста структуры интеллекта Р. Амтхауэра
в его чешской модификации.
Все субтесты методики содержат 20
заданий, за исключением субтеста 4,
который включает 16 заданий.
Общее количество заданий теста — 176.

7. (I)»Логический отбор» (LS)

(I)»Логический отбор» (LS)
Образец.
Кролик больше всего похож на…
а) кошку; б) белку; в) зайца; г) лису; д)
ежа.
Если вы нашли правильный ответ, то в
листе ответов ставится следующее: 1в,
означающее, что «Кролик больше всего
похож на зайца».

8. (II) Определение общих черт (GE)

Образец.
а) идти; б) мчаться; в) ползти; г) бежать; д)
лежать.
Ответ 2д, так как «лежать» не относится к
обозначению способов передвижения. Слово
«лежать» является лишним по смыслу в ряду
названных слов.

9. (III) «Аналогии»(AN)

(III) «Аналогии»(AN)
Образец.
Темный : светлый; мокрый : ?
а) дождливый; б) сырой; в) пасмурный; г)
влажный; д) сухой.
Ответ 2д, так как взаимное отношение темного
и светлого имеет такой же противоречивый
смысл, как взаимное отношение мокрого и
сухого.

10. (IV) «Классификация»(KL)

(IV) «Классификация»(KL)
Образец.
Пшеница, овес – ?
Ответ: зерновые, так как это слово
точно передает общий смысл обоих
слов, объединяя их этим общим
смыслом.

11. (V) «Задание на счёт»(RA). 

(V) «Задание на счёт»(RA).
Образец.
Лодка плывет по течению реки со скоростью 10
км/час, а скорость этого течения составляет 4
км/час. Какова скорость лодки относительно
берега?
Ответ: 14 км/час, так как в этой задаче
необходимо сложить скорость лодки и течения
воды: 10 + 4.

12. (VI) «Ряды чисел»(ZR). 

(VI) «Ряды чисел»(ZR).
Образец.
9, 7, 10, 8, 11, 9, 12…
Ответ: 10, так как в этом числовом ряду
особенность связи чисел между собою состоит
в том, что при переходе от первого числа ко
второму нужно вычесть 2 единицы, а при
переходе от второго числа к третьему нужно
прибавить 3 единицы и т. д.

13. (VII) «Выбор фигур»(FS).

  (VII) «Выбор фигур»(FS).
Соединив части
фигур 01, получим
фигуру «а», поэтому
в ваших листах
ответов в разделе 7 в
строке 01 зачеркнута
«а», то есть 1.а. При
соединении частей
02 возникает фигура
«д».
Соответственно, из
03 получаем «б», из
04 – «г».

14. (VIII) «Задача с кубиками»(WU)

(VIII) «Задача с кубиками»(WU)
Куб (01)
представляет
измененное
положение куба «а».
Второй куб (02)
соответствует кубу
«д», третий (03) –
кубу «б», (04) – «в»,
(05) – «г».
Правильная запись
ответа: 1 .а.

15. (IX) Задания на способность сосредоточить внимание и сохранить в памяти усвоенное (ME) 

(IX) Задания на способность
сосредоточить внимание и сохранить
в памяти усвоенное (ME)
Образец.
Первая буква – «ф». Из группы слов, означающих: 1)
цветок, 2) инструмент, 3) птицу, 4) произведение
искусства, 5) животное, на букву «ф» начинается лишь
фиалка, то есть цветок. Следовательно, в листе ответов
укажите цифру 1.
Правильная запись ответа: 1.1.

17. Обработка результатов

За каждый правильный ответ(кроме 4 субтеста)
начисляется 1 балл, за каждый неправильный ответ
начисляется 0 баллов.
По 4 субтесту в зависимости от степени правильности
ответа начисляется 2 балла, 1 балл или 0 баллов.
По каждому субтесту подсчитывается сумма баллов.
Сумма баллов по
первым четырем
субтестам
характеризует уровень
вербального
интеллекта,
по 5 и 6 субтестам —
уровень числового
интеллекта
по 7 и 8 субтестам —
пространственного
интеллекта,
сумма баллов по всем 9
субтестам является
показателем общего
интеллекта.

20. Вычисление уровня IQ

Количество баллов по каждому субтесту представляет
собой первичный или сырой показатель. Все
первичные результаты по формуле переводятся в
шкалу IQ.
Норма – диапазон от 70 до 130 IQ, (95%) всех
значений показателей.
IQ менее 70 — уровень интеллекта очень
низкий,
IQ от 70 до 85 — низкий уровень интеллекта,
от 85 до 115 IQ — средний уровень
интеллекта,
IQ от 115 до 130 — высокий
IQ выше 130 — очень высокий
уровенб развития интеллектуальных
способностей.

22. Комплексы субтестов

1.Комплекс вербальных субтестов
(субтесты 1-4), предполагающий общую
способность оперировать словами как
сигналами и символами.
2. Комплекс математических субтестов
(5, 6), предполагающий способности в
области практической математики и
программирования.
3. Комплекс конструктивных
субтестов (7, 8), предполагающий
развитые конструктивные способности
теоретического и практического плана.
4. Комплексы теоретических (2, 4) и
практических планов способностей (1,
3). Результативность по этим тестам
следует сравнить попарно, чтобы более
определенно высказать заключение о
возможной профессиональной подготовк
е и успешности в обучении.

Тест структуры интеллекта Р. Амтхауэра — Инструменты когнитивного мониторинга — Каталог файлов

Тест немецкого психолога Роберта Амтхауэра является основным инструментом когнитивной диагностики в когнитивной технологии обучения. Он является надёжным средством диагностики структуры и уровней различных сторон интеллектуального развития школьников. Необходимость его применения в настоящее время становится всё более очевидной в связи с тем, что в образовании чётко обозначилась проблема формирования информационной компетентности школьников. Благодаря субтестовой структуре тест Амтхауэра позволяет дифференцированно оценивать уровень развития различных сторон интеллекта. Отдельные субтесты можно объединить в следующие группы:

• вербальные субтесты, диагностирующие  комплекс вербальных способностей, необходимых для успешного  оперирования информацией, представленной в словесной форме; • математические субтесты, определяющие комплекс способностей, связанных с количественным моделированием явлений, основанном на оперировании математическими символами и числами; •  пространственные субтесты, определяющие уровень развития наглядно-образного мышления, практических и теоретических конструктивных способностей, пространственного воображения.

Именно групповые оценки трёх перечисленных сторон интеллекта позволяют определить слабые и сильные стороны интеллекта школьника. При интерпретации результатов важны не столько точные численные данные, сколько их принадлежность к одной из трёх возможных областей. Статистической нормой являются результаты, лежащие в области значений от 90 до 110 единиц. Это означает, что данный испытуемый выполнил задания теста также, как и большинство его сверстников. Если результаты превышают 110 единиц, то ученик обладает более высокими способностями, которые выражены тем более сильно, чем выше значение IQ. При значении меньше 90 способности ученика оказываются ниже средних, что оказывает существенное влияние на учебный процесс.

Использовать данные теста Амтхауэра можно и нужно двояким образом. Во-первых, они необходимы для определения причин учебных затруднений и разработки корректирующих моделей обучения. Во-вторых, на основе результатов выполнения теста можно определить те области деятельности, в которых ученик может оказаться успешным, и выбрать соответствующий профиль обучения. Создавая свой тест, Амтхауэр преследовал именно цель разработки эффективного инструмента профессиональной ориентации. С этой точки зрения важно не столько определить интеллектуальные дефициты ученика (эта задача важна для когнитивной технологии), сколько найти те области, для деятельности в которых он обладает достаточными способностями. Например, если ученик получил высокие баллы по шкалам практического интеллекта, но низкие ‒ по шкалам теоретического интеллекта, то получение высшего образования для него не имеет смысла. В условиях современного российского образования он, разумеется, сможет получить диплом какого-либо университета, поступив на платное отделение, но это будет только диплом, а не само высшее образование. Такому ребёнку лучше рекомендовать поступить в ПТУ или колледж, выбрав направление в соответствии с преимущественным развитием одного из видов интеллекта. При преобладании вербального интеллекта лучше ориентироваться на социальные профессии, пространственного ‒ технические. Практические математические способности нужны при работе в сфере экономики. 

Тест структуры интеллекта Амтхауэра — Заметки на полях — ЖЖ


Сегодня проходила тест структуры интеллекта Амтхауэра. В последний раз я проходила его лет пять назад, вскоре после получения диплома, а сейчас наткнулась на него в интернете, решила пройти. Результаты стали получаться чуть ниже, чем при последнем прохождении теста, а итог так и вовсе слишком низкий — 112 вместо 130. Когда несколько лет я проходила какой-то другой тест и получила на выходе результат IQ=116, я оскорбилась :). Утешило меня только то, что в тот же день на другом тесте я получила результат IQ=194. Я тогда просто посчитала, что все тесты несовершенны, потому и дают столь разные результаты. А тест Амтхауэра мне всегда нравился. Но результаты по этому тесту у меня в основном получались за счет субтестов «Пространственное воображение» и «Комбинаторное мышление» (по остальным тестам результаты были уровня примерно 115-120, а эти два субтеста — выше). А в интернете мне пройти эти субтесты не удалось, потому что они графические. Страницы загружались настолько медленно, что я поняла: прежде чем я увижу хотя бы первую картинку субтеста, время закончится. Пришлось найти старый тест Амтхауэра на диске; он работает под DOS и вместо букв кириллицы выдает кракозябры в неправильной кодировке, поэтому пришлось немножко извратиться и запустить его в оконном режиме (причем как раз оба моих любимых субтеста в оконном режиме работать отказались, но инструкцию к ним я просто помню, так что отсутствие русских букв мне не помешало).


Вот что на этот раз получилось:

Словарный запас — 111
Способности к абстрагированию — 123
Способности выносить суждение и умозаключение — 114
Способности к обобщению — 115
Математические способности (1) — 118
Математические способности (2) — 119
Комбинаторное мышление — 127
Пространственное воображение — 132
Способность к запоминанию и воспроизведению наглядно-образной информации — 121

Общий уровень интеллекта — 130 (сверхвысокий)

Что я могу на это сказать? Результат примерно такой же, как пять лет назад. Тогда результаты по отдельным субтестам были другие (114, 127, 114, 111, 121, 122, 127, 132 и 121 соответственно), а итог тот же — IQ=130. А вот во время обучения в вузе у меня регулярно получался результат 136 (и тоже по разным субтестам были разные результаты, но одинаковые результаты прохождения всего теста в целом). Наводит на мысль, что образование оглупляет человека :). Тем более что как-то раз я попробовала пройти тот же тест, намеренно указав, что я якобы лицо школьного возраста (14-17 лет). Мой IQ моментально поднялся до 150 :). Где мои 6-7 лет… у меня тогда всегда получался результат 145-150 в среднем. Правда, не по тесту Амтхауэра, а по тестам Айзенка из книги «проверьте свои способности». Там деления на возрастные категории не было…

На самом деле тест Амтхауэра нравится мне не целиком и полностью. Некоторые субтесты вызывают сомнение…
Начну с субтестов, которые мне нравятся; они, как мне кажется, действительно проверяют что-то близкое к обозначенному в заголовке субтеста.

«Пространственное воображение» — хороший субтест. Показано пять кубиков с нарисованными на гранях картинками, и еще один кубик, который, если его перевернуть, совпадает с одним (и только с одним) из этих 5 кубиков. Нужно выбрать правильный
вариант.

«Комбинаторное мышление»: в этом субтесте предлагается мысленно собрать из кусочков геометрическую фигуру. На рисунке показаны 5 фигур (например, прямоугольник, квадрат, прямоугольный треугольник, равносторонний треугольник и параллелограмм). Нужно определить, какую из фигур разрезали на кусочки.

«Математические способности-1»: решение в уме простых математических задач.
«Математические способности-2»: дан ряд чисел; нужно определить, по какой формуле вычисляется каждое число ряда, и указать следующее число.

Способность к запоминанию: приведена таблица слов (5 строк, 5 столбцов), которую нужно заучить за определенное время. Затем в каждом задании субтеста пользователю предъявляется список из 5 слов. Нужно определить слово, которое не просто было записано в таблице, но и стояло в столбце с тем же номером, под каким оно приведено в списке.

Это тесты в целом хорошие, за исключением некоторых заданий теста «математические способности-1»: некоторые задачи сформулированы некорректно. Если бы я так сформулировала математическую задачу, обучаясь на третьем курсе педагогического
вуза, я бы получила никак не больше тройки :). Да и то за счет уважения к моим «былым заслугам» :).

А некоторые задачи просто приводят меня в недоумение. Вот, например:

«Спринтер К.Волков бежит стометровку со средней скоростью 0.9 м/с. С какой скоростью ему необходимо бежать 100 метров, чтобы догнать В.Иванова, пробегающего 100 метров за 10 секунд?»

Кто-нибудь может объяснить смысл этой задачи? И каков правильный ответ?.. У меня было несколько вариантов, но каждый из них отвергался из-за наличия в условии задачи какого-либо слова…

Субтест №1, якобы проверяющий словарный запас, на самом деле проверяет скорее общую эрудицию. Для того, чтобы знать, что такое «компромисс», действительно нужно обладать некоторым словарным запасом. А вот какой металл тяжелее (золото, медь или платина, например), какой мех дороже (песец, нутрия, соболь и и.д.), в каком продукте больше белка (в мясе, яйце, сыре…), кто написал ту или иную книгу, какая страна достигла наивысших успехов в развитии экономики — это все же не словарный
запас… Вообще отношение к этому субтесту у меня примерно такое же, как у Эйнштейна (говорят, что Эйнштейн как-то решил ознакомиться с вопросами подобного теста; прочитав первый вопрос, он заметил: «Это можно найти в справочнике»; прочитав второй вопрос: «И это тоже есть в справочнике», после чего сделал вывод, что тест он не прошел бы. За точность изложения не ручаюсь; память у меня все же девичья :). Но мне тоже кажется, что знание большого количества фактов типа «это можно найти в справочнике» не делает человека умнее. Вот умение выявить какие-то зависимости — да… И тем более нелепо называть такой тест «Словарный запас».

Во втором субтесте (насколько я понимаю, это «Способность к абстрагированию») нужно найти лишнее слово. В принципе, само по себе задание хорошее. Но оно допускает неоднозначность ответа. В некоторых заданиях теста можно выделить сразу несколько признаков, каждый из которых присутствует во всех объектах, кроме одного. И по разным признакам «лишними» могут являться разные слова.

В третьем субтесте необходимо «решить пропорцию»; например, даны слова: «Искать:находить = думать:…». Вместо многоточия
нужно подставить какое-то слово, находящееся с третьим словом в такой же связи, как второе слово — с первым. В принципе, тоже хороший тест, за исключением отдельных заданий, требующих специальных знаний.

Вообще тест на интеллект, мне кажется, должен быть составлен таким образом, чтобы для его успешного прохождения не
требовались специальные знания. «Общую эрудицию» можно «найти в справочнике». На книжной полке у меня стоит книжка
«Справочник необходимых знаний». Мне эта книжка нравится именно как справочник. В нем можно найти плотность этилбензола, скорость человеческой крови в венах и артериях, массу головного мозга ежа (3,4 г), длину Гибралтарского пролива, расстояние от Меркурия до Солнца и химический состав грибов. С помощью этого справочника можно узнать твердость различных минералов, ознакомиться с основными философскими системами и краткой историей естествознания, почитать кое-что о мировых религиях и народах мира («Кстати, а вы знаете, что секлеры — это этнографическая группа венгров в Трансильвании, и в 1987 году их численность составляла 1,7 миллионов человек?»). В справочнике приведена хронология важнейших событий мировой и российской истории, перечислены лауреаты нобелевской премии, приведены описания вооружения и военной техники человека от каменного века до наших дней, перечислены все императоры Древнего Рима и основные характеристики одноразовых пилотируемых космических кораблей. И еще много, много знаний (самых что ни на есть необходимых) приведено на более чем 750 страницах этой книги.

Если я выучу эту книгу наизусть, уровень моей эрудиции резко возрастет. Но не думаю, что я стану при этом хотя бы чуть-чуть умнее :)). Разве что стану чемпионом по разгадыванию кроссвордов :).

А тесты на интеллект в идеале, как мне кажется, должны проверять именно не общую эрудицию, а нечто иное. .. как раз поэтому мне нравятся графические тесты и тесты на продолжение ряда чисел. Там «специальные знания» не выходят за пределы простой
арифметики…

Четвертый субтест («Способности к обобщению»): даны два слова, нужно выделить объединяющий их признак. Идея вроде бы хорошая, но реализована не очень удачно (может быть, только в российском варианте теста?). Иногда из трех предложенных вариантов один слишком явно выделяется как правильный. А иногда, наоборот, ни один вариант не является полностью точным, приходится из трех «не совсем точных» вариантов выбирать тот, где ошибка наименьшая…

В принципе, сам по себе тест — в целом — хороший… Хотя бы тем, что проверяет различные «составляющие интеллекта», а не только что-то одно.

Меня одно время смущало то, что задания во всех вариантах теста (и в интернете, и в оффлайн-тесте) одинаковые, а я прохожу этот тест уже далеко не в первый раз. Но на самом деле это имеет значение разве что для теста, проверяющего способность к запоминанию информации. Мой любимый тест на пространственное воображение вообще можно проходить очень много раз подряд; запомнить правильные ответы в нем просто невозможно. То же самое и с тестом, в котором нужно продолжить ряд чисел. Могут быть еще сомнения по тестам, в которых необходимо знать значения каких-то слов и фактов. Но значения слов я знала и при первом прохождении теста. А те факты, которых я не знала при первом прохождении теста, меня не интересовали тогда, не интересуют и сейчас, поэтому наизусть я их не заучивала :). Это как раз те знания, которые, по словам Эйнштейна, «можно посмотреть в справочнике».

…Когда я училась в математическом классе (8-9 класс), наша учительница математики придерживалась двух интересных правил (вообще правил у нее было, конечно, гораздо больше, но к рассматриваемому вопросу имеют отношение именно эти 2). Во-первых, она разрешала пользоваться при решении задач в тетради «шпаргалками» — списком формул. Можно было использовать даже
достаточно сложные формулы «в готовом виде» (если один раз эта формула уже была выведена на уроке), не заучивая их наизусть. Во-вторых, при ответе у доски тоже не обязательно было помнить наизусть какие-то формулы, достаточно было уметь их вывести. Мне очень нравился такой подход: я никогда не любила тупо что-то заучивать…

А последний субтест в тесте Амтхауэра, тот, в котором нужно запомнить таблицу слов, — это заучивание не столько механическое, сколько творческое :)…

Тест структуры интеллекта Амтхауэра на psihotest.ru

Тест Амтхауэра

Сервис предлагает онлайн определение вашего IQ по методике немецкого психолога Рудольфа Амтхауэра.

АМТХАУЭР РУДОЛЬФ Родился 19 декабря 1920 года в Изерлоне; † 30 сентября 1989 г. во Франкфурте-на-Майне, немецкий психолог, специалист по прикладной психологии, профессиональная диагностика.

Тест на структуру интеллекта был разработан в 1953 году для задач профессионального отбора и профориентации.Тест позволяет получить полное представление об интеллекте человека. Тест предназначен для оценки не только общего уровня развития интеллекта, но и отдельных его компонентов: вербального, числового и пространственного мышления, логических способностей, внимания, памяти, объема знаний. Тест состоит из девяти субтестов, направленных на изучение основных компонентов вербального и невербального интеллекта: лексический запас, общая осведомленность, способность к абстракции, способность к обобщению, математические способности, комбинаторное мышление, пространственное воображение, способность к кратковременному запоминанию информации. .

Результаты, полученные с помощью теста Р. Амтхауэра, позволяют:

  • прогнозировать успешность учебной деятельности;
  • помочь с выбором профессии, выбором уровня подготовки;
  • для прогнозирования успешности профессиональной деятельности, в том числе профессий, требующих особых интеллектуальных способностей.

Методология
Тест состоит из 9 групп заданий; в каждой группе по 16-20 заданий, расположенных в порядке возрастания сложности.Перед представлением задач для каждой группы дается описание этого типа задач и примеры, объясняющие способ их решения. Для начала следует внимательно прочитать описание задач первого субтеста, понять смысл задачи и то, как вывести правильный ответ в форме ответа. Затем вы выполняете задания за время, указанное в тексте. После выполнения задач первого субтеста вы переходите к изучению должностных инструкций второго субтеста и т. Д. Продолжительность теста составляет примерно 90 минут.За это время вы, вероятно, не сможете решить все задачи, но это не должно вас беспокоить. Все задачи следует решать строго по порядку. Не задерживайтесь на одной задаче слишком долго

Искать результат теста по имени испытуемого
Введите имя (полное или частичное), под которым вы проходили тестирование.
В случае положительного результата поиска будут отображены последние 20 результатов с указанным именем.

Около
Сервисные тесты предоставляются «как есть».
Сдача теста бесплатна.
Результаты тестирования предназначены только для информационных целей. Объективный результат можно получить при проверке специалистом, прошедшим специальную подготовку в данной области.

IST — Тест структуры интеллекта (IST) — Hogrefe

Обзор

Обеспечение батареи тестов интеллекта с широким спектром приложений на основе структурной модели интеллекта.

Подходит для

15 лет и старше.

Описание продукта

Тест структуры интеллекта (IST) — это батарея тестов интеллекта с широким спектром приложений, основанная на структурной модели интеллекта.

Каждая область интеллекта оценивается с помощью трех субтестов.

  • Подтесты вербального интеллекта: завершение предложения, словесные аналогии и сходства.
  • Подтесты числового интеллекта: числовые вычисления, числовые ряды и числовые знаки.
  • Подтесты Фигурного интеллекта: Выбор фигур, Кубы и Матрицы.

Включение трех субтестов в каждую область означает, что для измерения каждой области используются несколько различных типов элементов. Таким образом, батарея позволяет избежать ошибки простого приравнивания одного конкретного типа предмета к отдельной области способностей.

Когда все девять подтестов проводятся вместе, вычисляется общий балл за рассуждение вместе с отдельными баллами для каждой области способностей и подтестов в этой области.Субтесты также можно проводить индивидуально, время выполнения которых составляет от 6 до 10 минут.

Эта версия IST содержит модули вербальных, числовых и образных / пространственных способностей:

Следующие дополнительные компоненты полной батареи в настоящее время разрабатываются для британской версии:

  • словесная память
  • образная память
  • логическое мышление
  • образно-визуальные знания
  • числовые знания
  • общие знания.

Сложная структура, на которой основана батарея, описана в Beauducel, Brocke and Liepmann (2001) и Liepmann, Beauducel, Brocke and Amthauer (2007). Полная батарея также различает подвижный интеллект и кристаллизованный интеллект. Таким образом, IST позволяет оценивать интеллектуальные способности современным и дифференцированным образом.

Доступно онлайн, в бумаге и карандашом

IST доступен онлайн через нашу систему тестов Hogrefe Testsystem 5 (HTS 5), HTS 4 или в бумаге и карандашом.По поводу вариантов бумаги и карандаша, пожалуйста, свяжитесь с нами напрямую.

Доступ к тестам на HTS 5

Онлайн-тесты доступны через платформу HTS 5 — щелкните здесь для обзора. Чтобы получить доступ к тестам на HTS 5, пользователи могут выбрать один из двух вариантов:

  • Тест со службой администрирования Hogrefe (фиксированная цена — включает 40 фунтов стерлингов + НДС за администрирование), при этом Hogrefe будет управлять процессом администрирования теста
  • Самостоятельное администрирование ( многоуровневые цены) — при этом пользователи имеют собственную учетную запись HTS 5 и управляют процессом администрирования тестирования, предоставляя им доступ к ценам со скидкой в ​​зависимости от количества тестируемых у них

Чтобы настроить учетную запись HTS 5, свяжитесь с нами по по телефону +44 (0) 1865 797920 или по электронной почте. Кроме того, вы можете приобрести тесты на нашем веб-сайте, и мы настроим вашу учетную запись HTS 5, добавим ваши лицензии и отправим вам по электронной почте данные для входа в вашу учетную запись вместе с полным руководством пользователя.

IST 2000R

IST 2000R ( Intelligence Structure Test 2000R ) — это многомерный тест интеллекта, проведенный Липманном, Бодуселем, Броке и Амтхауэром, второе издание которого было опубликовано в 2007 году. Оно возникло из IST (1960-е годы). ), разработанные Рудольфом Амтхауэром, IST-70 (с 1973 г.) и IST-2000 (с 1999 г.).

В дополнение к диагностике профессиональных способностей, тест также используется в клинической области, чтобы иметь возможность определить возможные недостатки у пациентов, прежде всего для сравнения уязвимых и неуязвимых услуг. Уязвимые услуги при клинических расстройствах включают мышление с привязкой к числам и логическое мышление, в то время как мышление с привязкой к языку является одной из неуязвимых услуг. Если уязвимая работа хуже, чем неуязвимая, то имеется формальное расстройство мышления.Можно предположить, что пациент серьезно страдает своим (например, психическим) заболеванием.

Концепция IS 2000R

Краткий базовый модуль содержит девять групп задач. Кроме того, при необходимости можно добавить две задачи-памятки, которые также включены в базовый модуль. IST 2000 также был расширен за счет включения теста общих знаний. Благодаря модульной структуре отдельные компоненты могут использоваться опционально в зависимости от содержания и экономических требований.

120 образное знание (FW)
Подтесты базового модуля и модуля расширения
Модуль Целевая группа Время обработки в минутах Характеристические значения
Краткая форма базового модуля Satzergänzung (SE) 6 интеллект (В) Выводное мышление (СО)
Аналогии (AN) 7
Сходства (GE) 8
Rechenaufgaben (RE) 10 числовой интеллект (N)
Числовой ряд (ZR) Числовой ряд (ZR) (RZ) 10
Figurenauswahl (FA) 7 Фигурно-пространственный интеллект (F)
Задачи игры в кости (WÜ) 9
Матрицы (MA)
Задания на запоминание Задания на запоминание (словесные) 1 мин. Запоминание /
2 мин. Размножение		 Память (словесная) Общая задержка (ME)
Merkaufgaben (фигуральная) 1 мин. Запоминание /
3 мин. Размножение		 Merkfähigkeit (рис.)
Модуль расширения «Проверка знаний» Проверка знаний 40 словесных знаний (VW) Всего знаний (Вт)
числовых знаний (NW)

Тест интеллекта может, благодаря своей теоретически обоснованной и эмпирически обоснованной структурной концепции [1] , уловить вышеупомянутые способности и, как расширение, жидкий и кристаллический интеллект (общие факторы ).Чтобы вычислить общий коэффициент для гибкого интеллекта (gf), то есть логического мышления, и общий коэффициент для кристаллического интеллекта (gc), то есть знания, отдельные исходные значения групп задач умножаются на константу (взвешивание) и складываются. вверх (взвешенная общая стоимость). Задачи памяти не включаются в расчет этого взвешенного итогового значения.

Параллельные формы, групповое и компьютерное тестирование

Существуют параллельные формы A и B, в которых одни и те же вопросы для каждого подтеста представлены только в обратном порядке, чтобы предотвратить копирование.Чтобы предотвратить эффекты обучения посредством повторного измерения (повторного тестирования), также доступна форма C, которая содержит другие вопросы с аналогичной трудностью. Таким образом, возможен групповой тест, поскольку тест не содержит никаких тестов устройств, а состоит только из тестов с бумагой и карандашом. Также существует компьютерная версия теста.

история

В 1953 году Hogrefe Verlag Göttingen впервые опубликовал тест структуры интеллекта (IST) Рудольфа Амтхауэра, который работал под научным руководством Курта Уайльда. [2] [3]

В 1970 году компания Amthauer опубликовала редакцию IST-70, [4] , которая была разработана для возрастной группы от 12 до 60 лет. С помощью этой процедуры были определены уровень интеллекта и структура интеллекта участника, которые в результате должны представлять общий интеллект. Тест разделен на девять групп задач (формирование суждений, понимание языковых значений, способность комбинировать, способность лингвистической абстракции, способность памяти, практическое вычислительное мышление, теоретико-вычислительное мышление, воображение, пространственное воображение). [5] [6] Последняя стандартизация была проведена в 1996 году в Германии.

В 2000 году был опубликован IST-2000, [7] , который доступен в 2007 году как IST-2000R в исправленной версии (2-я расширенная и исправленная версии). Из-за культурной зависимости элементов знаний существуют отдельные версии для Швейцарии и Австрии (только в виде компьютерных версий). [8th]

Обработка

Время обработки IST 2000R (инструкции, обработка и перерывы) составляет от 77 минут (базовый модуль) до 130 минут, включая проверку знаний, в зависимости от модулей. Тест интеллекта предназначен для подростков и взрослых в возрасте от 15 до 60 лет (IST 2000R) или от 15 до 25 лет (IST 2000).

Нормализация

Существуют отдельные стандарты для следующих областей для всех подшкал и общих шкал:

  • отдельно для старшеклассников / учеников средней школы, а также общий стандарт
  • отдельно для возрастных групп
  • не требуется гендерной сегрегации

См. Также

Индивидуальные свидетельства

  1. ↑ Существуют стандартные нормы, рассчитанные на более чем 5800 человек в возрасте от 15 до 60 лет.Рудольф Амтхауэр: Тест структуры интеллекта (IST) . Psychology Publishing House, Oxford, 1953.
  2. ↑ Rudolf Amthauer: Intelligence Structure Test IST — руководство по применению и оценке . Verl. F. Психология, Göttingen 1955, DNB 450069354.
  3. ↑ Рудольф Амтхауэр: Тест структуры интеллекта IST 70 — руководство по внедрению и оценке . 4-е издание. Verlag für Psychologie Hogrefe, Göttingen 1973, DNB 810496127.Рудольф Амтхауэр: Intelligence Structure Test 2000 R: IST 2000 R Manual . 2-е издание. Hogrefe, Verl. For Psychology, Göttingen 2001, DNB 965201929.
  4. ↑ Центр тестирования IST-70 компании Schweizer Psychologen AG (памятная записка от 20 мая 2014 г. в интернет-архиве ) (файл PDF; 61 кБ)

Веб-ссылки

ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЕРБАЛЬНЫХ И НЕВЕРБАЛЬНЫХ ИНТЕЛЛЕКТ СТУДЕНТОВ ПО ПСИХОЛОГИИ

Бахтина, О.В. (2007). Педагогические условия развития интеллекта студентов в образовательном процессе педагогического вуза. Воронеж, 24. [на русском языке].

Березовская И. П., Новикова Е. С. (2016). Современное образование: проблема влияния ИТ-активности на вербальный интеллект.Научно-технические ведомости СПОГПУ. Гуманитарные и общественные науки — Научно-технический вестник СППОГПУ. Гуманитарные и социальные науки. 2 (244), 140–145. doi.org/10.5862/JHSS.244.17 [на русском языке]

Гура, Т.. (2014). Психология развития профессионального мышления у будущих психологов в процессе профессиональной подготовки: дис. … докт. психол.наук. Классичный приватный ун-т. Запорожье. [на украинском языке]

Лобанов А.П., Радчикова Н.П., Дроздова Н.В., Воронова А.В. (2018). Влияние академических и неакадемических видов интеллекта на учебные достижения студентов. Изв. Саратовского унта. Серия: Акмеология образования. Психология развития — Новости Саратовского ун-та. Серия: Акмеология образования. Психология развития.Vol. 7, 4 (28). 304˗312. doi.org/10.18500/2304-9790-2018-4-304-312 [на русском языке]

Павлишин О.В. (2017). Взаимодействие философии, психологии и семиотики в изучении концепции интеллекта. Юридическая психология — Юридическая психология, 2 (21), 32–42 [на укр. Языке]

Підбукька, Н. В. (2014). Особенности и структура интеллекта будущих специалистов технического и гуманитарного профиля.Збірник научных практик Национальной Академии державной прикордонной службы Украины. Серія: Педагогічні та психологічні науки — Известия Национальной академии Государственной пограничной службы Украины. Серия: Педагогические и психологические науки, 2 (71), 300–311 [на украинском языке]

Повъякель, Н. І. (2004). Саморегуляция профессионального мышления в системе подготовки практических психологов.Киев: НПУ им. М.П. Драгоманова. [на украинском языке]

Романова, Ю. В. (2016). Динамика изменения функционального и операционного компонента в структуре профессионального мышления студентов-психологов [Электронный ресурс]. Технологии розвитки інтелекту — Технологии развития интеллекта. Режим доступа: irbis-nbuv.gov.ua [на украинском языке]

Смульсон, М.Л. (2002). Психология развития интеллекта в раннем подростковом возрасте: автореферат дис. … Доктора психол. наук. Київ. Институт психологии имени Г.С. Костюка

Смульсон, М. Л. (2016). [Развитие интеллекта и личности взрослых в виртуальном пространстве] [Электронный ресурс]. Технологии розвитки інтелекту — Технологии развития интеллекта, 2 (13), 1–21.Режим доступа: http://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/10864 [на украинском языке]

Токарева, Н. (2016). Гносеологический аспект коммуникативного моделирования личных конструкций в формате методологического синтеза. Научные труды Государственного университета прикладных наук Вителона в Легнице. 20 (3). С. 93–103.

Философский энциклопедический словарь (2001); красный.-сост. Э. Ф. Губский. Москва: ИНФРА-М. [на русском].

Холодная, М.А. (2002). Психология интеллекта: Парадоксы исследования. Санкт-Петербург: Питер. [на русском].

Хохлов Н.А. (2018). Исследование структуры интеллекта студентов с помощью теста Р. Амтауджера. Психология человека как субъекта познания, общения и деятельности — Психология человека как субъекта познания, общения и деятельности.Москва: Институт психологии РАН. С. 1624–1631.

Цихончик Н.В., Данилова Р.И. (2013). Психофизиологический анализ структуры интеллекта студентов социальных и педагогических специальностей. Экологические исследования Арктики — Экологические исследования Арктики, 89–93.

Шадриков В. Д. (2007). Психическое развитие человека.Москва: Аспект Пресс. [на русском].

Шамне, А.В. (2015). Теория и практика психосоциального развития в подростковом возрасте. Київ: ТОВ ВНП «Интерсервіс». [На укр.

Амтхауэр Р. (1970). Тест структуры интеллекта. Геттинген, Германия: Hogrefe.

Бусато В. В., Принс Ф. Дж., Эльшут Дж. Дж. И Хамакер К. (2000). Интеллектуальные способности, стиль обучения, личность, мотивация достижений и академическая успеваемость студентов-психологов в высших учебных заведениях.Личность и индивидуальные различия, 29 (6), 1057–1068. DOI: 10.1016 / S0191-8869 (99) 00253-6.

Готфредсон, Л.С. (2004). Жизнь, смерть и интеллект. Журнал когнитивного образования и психологии. Vol. 4 (1), 23–46

Леттери, К. А. (1980). Когнитивный профиль: основной фактор академической успеваемости. Журнал исследований в области образования, 73 (4), 195–199. DOI: 10.1080 / 00220671.1980.10885234.

Нильсен, Т. (2013).Изменения в стилях обучения студентов бакалавриата делового администрирования и психологии за один, два и три года обучения. Исследования по оценке образования 39: 41–48

Штернберг Р., Лотри Дж. И Люберт Т. (2002). Где мы находимся в области разведки, как мы сюда попали и куда мы идем. В «Модели интеллекта: международные перспективы». Вашингтон, округ Колумбия: Американская психологическая ассоциация. 3˗25.

Юдиана, В., Сусанто, Х., & Triwahyuni, A. (2018). Профили интеллекта студентов бакалавриата по данным Tes Intelligensi Kolektif Indonesia Tinggi (TIKI-T): кластерный анализ на основе способностей личности модели Раша. Макара Исследования человеческого поведения в Азии, 23 (1), 84-96. DOI: 10.7454 / hubs.asia.1180718

Вебер, Х. С., Лу, Л., Ши, Дж., И Спинат, Ф. М. (2013). Роли когнитивных и мотивационных предикторов в объяснении успеваемости в начальной школе. Обучение и индивидуальные различия, 25, 85–92.DOI: 10.1016 / j.lindif.2013.03.008.

Поперечное и продольное оценивание с использованием новых и существующих тестов на пространственные способности

Abstract

В этом исследовании изучались индивидуальные различия в пространственных способностях студентов-архитекторов. Учащиеся на разных уровнях образования оценивались с помощью тестов на пространственные способности, которые различались по предметной специфичности и архитектуре, с гипотезой о том, что большие различия между новичками и продвинутыми учениками проявятся в более предметных тестах.Мы также исследовали гендерные различия в выполнении тестов и контролировали общую способность к рассуждению в разных анализах. В перекрестном исследовании магистранты ( N = 91) превзошли новичков ( N = 502) в двух новых тестах, включающих перспективу и композицию объектов, а также стандартизированную визуализацию теста поперечных сечений, но не по стандартизированному тесту умственного вращения. В продольном направлении ( N = 117) пространственные характеристики улучшились после первого года обучения в бакалавриате при визуализации поперечных сечений, композиции объекта и умственном вращении.Хотя оба пола показали более высокие результаты пространственных тестов с большим опытом, ученики мужского пола превосходили женщин по тестам и уровням образования. В целом результаты подтвердили улучшение пространственных характеристик во время исследований архитектуры с частичной поддержкой гипотезы доменной специфичности. Гендерный разрыв среди продвинутых студентов требует дальнейшего изучения архитектурно-ориентированного пространственного мышления.

Ключевые слова: пространственные способности, архитектура, высшее образование, пол, результаты тестов

Введение

Архитектура известна как «продуманное создание пространства» (Кан, 1957).Например, когда архитекторы проектируют здание, они участвуют в многоступенчатом и итеративном процессе манипулирования пространственными конфигурациями, переключения между перспективами, масштабами или формами представления, а также с учетом эстетических и функциональных требований (Rowe, 1987; Akin, 2001; Крест, 2011). Хотя проектирование в архитектуре требует множества навыков, мысленная визуализация пространственных преобразований считается его неотъемлемой частью. Пространственное мышление выходит за рамки архитектуры, поскольку было показано, что оно является маркером успеха в нескольких областях науки, технологий, инженерии и математики (STEM) (Wai et al., 2009; Uttal et al., 2013b). Психологические исследования способностей к пространственному мышлению действительно были обширными в таких областях, как инженерия, химия и математика (Sorby, 2007; Stieff et al., 2012; Newcombe et al., 2019). В настоящем исследовании мы изучили индивидуальные различия в способностях пространственного мышления студентов-архитекторов на разных этапах обучения. Основываясь на экспертных исследованиях и выводах о преимуществах тренировки пространственных способностей (Uttal and Cohen, 2012; Uttal et al., 2013a), наше основное предположение заключалось в том, что приобретение опыта в изучении архитектуры улучшает пространственные способности. Учитывая разные типы пространственных способностей, нашей основной целью было выяснить, подвержены ли одни формы пространственного мышления влиянию приобретенного опыта в архитектуре, чем другие. Для этого мы объединили стандартизированные тесты пространственной способности с новыми тестами, разработанными для более специфичных архитектурных задач. Кроме того, учитывая преимущество мужчин при выполнении тестов на пространственные способности (Levine et al., 2016), мы исследовали, существует ли гендерный разрыв 1 среди студентов-архитекторов.

Пространственные способности и их измерение

Способности пространственного мышления обычно относятся к мысленной обработке и манипулированию пространственной информацией, такой как формы, местоположения, отношения между объектами или направления движения (Newcombe and Shipley, 2015). В течение десятилетий исследований когнитивных способностей человека было предложено несколько типологий пространственных способностей с частично совпадающими различиями и отсутствием полного согласия (McGee, 1979; Linn and Petersen, 1985; Lohman, 1988; Carroll, 1993; обзоры см. В Hegarty and Waller. , 2005; Uttal et al., 2013а). Тем не менее, большинство моделей признают пространственную визуализацию (SV) как способность выполнять сложные и многоступенчатые мысленные преобразования объектов, часто в трех измерениях. Некоторые исследователи включили визуализацию вращения в этот фактор (например, Carroll, 1993), в то время как другие идентифицировали умственное вращение в отличие от SV (Linn and Petersen, 1985; Lohman, 1988). Здесь мы адаптировали более широкое определение SV, включая умственное вращение. Тесты для измерения SV представляют собой, например, тест на складывание бумаги (Ekstrom et al., 1976) и тест умственного вращения (Vandenberg and Kuse, 1978). Пространственная ориентация — еще один тип пространственной способности, идентифицированный в нескольких моделях, хотя и несколько менее согласованный, чем SV (Uttal et al., 2013a). Это относится к способности изменять собственную перспективу просмотра данных объектов, а не к выполнению преобразований частей объекта. По сравнению с тестами SV существует меньше тестов на пространственную ориентацию, некоторыми примерами являются Тест пространственной ориентации (Hegarty and Waller, 2004) и Визуализация видов (Guay and McDaniels, 1976).Задачи, требующие изменения воображаемой (или реальной) точки обзора, также называются эгоцентрическими , тогда как задачи, в которых позиция наблюдения постоянна, являются аллоцентрическими и составляют большинство тестов SV (Кожевников и др., 2013). Типология, предложенная Утталом и соавт. (2013a) предоставляет дополнительные параметры для классификации задач пространственной способности. Согласно этой модели, информация в данной задаче может быть либо внутренней, если акцент делается на свойствах одного объекта, либо внешней, когда нацелены на отношения между различными объектами.Кроме того, задачи классифицируются как статические — когда преобразование объектов не требуется, или как динамические — если используется преобразование (например, поворот, сворачивание). Многие тесты SV относятся к внутреннему динамическому типу, поскольку преобразование выполняется на одном объекте.

Многие предметы STEM, включая архитектуру, требуют визуализации и мысленного преобразования сложных объектов в трехмерном пространстве, и поэтому SV часто изучается в связи с обучением STEM (Hambrick and Meinz, 2011; Vaci et al., 2019). Изменения в перспективе также часто требуются в нескольких областях STEM и важны в процессе проектирования в архитектуре (например, Sutton and Williams, 2011). Однако большинство тестов на пространственные способности не были разработаны для оценки навыков, специфичных для той или иной дисциплины. Скорее, элементы тестов пространственных способностей обычно «деконтекстуализированы», чтобы минимизировать зависимость от предшествующих знаний. Пространственные навыки, измеряемые таким образом, считаются особенно важными для новичков, чьи знания предметной области невысоки (Uttal and Cohen, 2012).Известно, что при наличии опыта конкретные предметные способности с большей вероятностью, чем общие способности, будут развиваться и различать между экспертами и новичками, хотя как предметные, так и общие предметные способности имеют отношение к производительности (например, Hambrick and Meinz, 2011; Vaci et al. др., 2019). В некоторой степени это было показано в области пространственных способностей, а именно, что пространственное мышление становится специализированным с опытом в определенных областях STEM (Hegarty et al., 2009; Stieff et al., 2012; Uttal and Cohen, 2012; Кожевников и др. al., 2013; Шипли и др., 2013). Например, опытные геологи превзошли химиков в задаче, имитирующей процесс определения пространственных свойств горных пород, но не в стандартном тесте мысленного вращения (Shipley et al., 2013). Точно так же продвинутые студенты-стоматологи превзошли новичков в новом предметно-ориентированном тесте поперечного сечения зубов, но не в других стандартизированных тестах пространственных способностей (Hegarty et al., 2009). В этих исследованиях предварительные знания не были предварительным условием для решения конкретной предметной задачи, но те, кто приобрел их, имели преимущество в производительности по сравнению с новичками.Тем не менее, попытки разработать специфические для предметной области меры пространственных способностей немногочисленны. Основываясь на этих исследованиях и на исследованиях в более широком смысле, мы предположили, что знания в области архитектуры интенсивно тренируют одни формы пространственного мышления в большей степени, чем другие.

Предыдущие исследования пространственных способностей в архитектуре

Относительно небольшое количество количественных исследований было сосредоточено конкретно на пространственных способностях студентов-архитекторов. На необходимость дополнительных исследований в этой области указали несколько авторов в области архитектуры (Sutton and Williams, 2011; Cho, 2012).Чаще студенты-архитекторы обучались вместе со студентами инженерных специальностей, которые проходят сложные пространственно-сложные курсы, такие как технический рисунок и начертательная геометрия (Leopold et al., 2001; Williams et al., 2008). Например, Леопольд и др. (2001) после прохождения вводных курсов инженерной графики обнаружили повышение успеваемости в стандартизированных тестах пространственных способностей у начинающих студентов-инженеров и студентов-архитекторов. Улучшения были особенно заметны, когда курсы включали зарисовки и практические задания.Williams et al. (2008) оценили пространственные способности студентов из нескольких областей инженерии и творческого дизайна, включая архитектуру. На основе тестов, подходящих для широкого круга технических областей (Blasko et al., 2004; Sutton et al., 2007), студенты инженерных специальностей продемонстрировали преимущество в задачах, более типичных для инженерной подготовки. Однако выводы относительно студентов-архитекторов были очень ограничены в этом исследовании из-за их низкой доли среди всех студентов. В другом исследовании Саттон и Уильямс (2011) оценивали только студентов-архитекторов в рамках одной и той же серии тестов и обнаружили улучшение успеваемости у начинающих студентов, особенно после их первого академического семестра.Об улучшениях сообщалось только по глобальным оценкам, поэтому результаты конкретных тестов неизвестны. Более того, в этом исследовании не было предоставлено никакой информации относительно размера выборки, статистического анализа или свойств теста. Некоторые исследователи сосредоточились на задачах, требующих специфических знаний предметной области, таких как рисование планов, часто с очень небольшими группами студентов (Cho, 2012), в то время как другие полагались на описательный анализ для вывода конкретных трудностей при выполнении теста (Nagy-Kondor and Sörös, 2012) . Хотя вышеупомянутое исследование в целом подтвердило важность и податливость пространственных навыков во время изучения архитектуры, крупномасштабные исследования, специально ориентированные на студентов-архитекторов и выходящие за рамки уровня бакалавра, в настоящее время недоступны.Более того, оценки часто основывались на общих тестах пространственных способностей, а не на задачах, имитирующих проектные задачи в архитектуре. Наконец, в исследованиях обычно не учитывались корреляты пространственных способностей, такие как общая способность к рассуждению, которая потенциально могла бы объяснить групповые различия в пространственной деятельности (Lohman, 1996).

Гендерные различия в пространственных способностях

Среди тестов когнитивных способностей человека тесты пространственных способностей — единственные, которые выявляют существенные гендерные различия в пользу мужчин, особенно в задачах, связанных с умственным вращением (Linn and Petersen, 1985; Neuburger et al., 2015; Левин и др., 2016; Сюй и др., 2016). Предполагаемые причины гендерных разрывов в пространственных способностях разнообразны, и нет единого мнения относительно относительного вклада социальных и биологических факторов в эти различия (Newcombe, 2007; Miller and Halpern, 2014; Tarampi et al., 2016). Однако широко признано, что на пространственные способности сильно влияет накопленный опыт пространственных задач и действий, и что они различаются у мужчин и женщин (Levine et al., 2016). Хотя исследования показали, что пространственные способности податливы (Uttal et al., 2013a), мужчины и женщины, как правило, одинаково выигрывают от тренировки пространственных способностей, что приводит к постоянным пробелам в производительности (Terlecki et al., 2008). Вопрос о том, объясняют ли такие различия в производительности хотя бы частично, гендерный разрыв в выборе профессии в областях STEM, является спорным (Halpern et al., 2007; Ceci et al., 2014). Студенты STEM обычно превосходят студентов, не изучающих STEM, по тестам на пространственные способности (Peters et al., 2006; Wai et al., 2009), подразумевая как самостоятельный выбор студентов с высокими пространственными способностями для изучения STEM, так и улучшение пространственных способностей в результате получения высшего образования. Однако гендерные различия в задачах умственного вращения обнаруживаются и среди студентов, обучающихся в STEM (Gorska et al., 1998; Peters et al., 2006; Sorby et al., 2013). Некоторые из процитированных выше исследований обнаружили такие различия и среди студентов-архитекторов, хотя есть несоответствия и слишком мало исследований в этой конкретной группе (Leopold et al., 2001; Саттон и Уильямс, 2011; Надь-Кондор и Сёрёш, 2012).

Настоящее исследование

Чтобы устранить некоторые из описанных выше пробелов в исследованиях, мы провели исследование на большой выборке студентов-архитекторов, как на начальном, так и на продвинутом уровне. Мы оценили пространственные способности с помощью существующих общих тестов на пространственные способности и тестов, которые мы разработали как имеющие отношение к архитектуре, с дополнительным контролем общих способностей к рассуждению. Хотя мы предположили, что и SV, и пространственная ориентация важны в архитектурной работе, мы предположили, что существующие тесты могут не отражать некоторые пространственные мыслительные процессы, которые развиваются в ходе специализации.Как описано выше, одним из важнейших мыслительных процессов в архитектурном проектировании является способность визуализировать изменения в перспективе. Например, архитекторы часто переключаются между просмотром нескольких объектов, таких как здания и улицы, с высоты птичьего полета и с точки зрения пользователя. Они также переключаются между различными масштабами объектов и сцен (например, «увеличение и уменьшение масштаба»), а также между двух- и трехмерными представлениями. Как уже упоминалось, по сравнению с аллоцентрическими тестами доступно меньше тестов на перспективу, особенно со сложными объектами.Наше пилотное тестирование (см. Раздел «Разработка тестов и подготовительная работа») дополнительно подтвердило, что существующие тесты пространственной ориентации были слишком легкими для студентов-архитекторов. Таким образом, мы стремились разработать тесты, моделирующие сложные архитектурные задачи, требующие изменения перспективы. Мы разработали два теста, в первую очередь эгоцентрические. Тест городской планировки (ULT) имитирует переключение между видами городского пейзажа сверху и снизу, что дополнительно включает изменения в масштабе и представлении.Тест Indoor Perspective Test (IPT) имитирует переключение между внутренними и внешними точками обзора единой конструкции. Если предположить, что изменения в перспективе квалифицируются как динамический процесс, ULT будет классифицирован как внешне-динамический в соответствии с типологией Уттала и др. (2013a), а IPT — как внутренне-динамический . Другой тип ментальной трансформации, относящийся к архитектуре, — это составление и разложение объектов в пространстве или «заполнение пространств».В процессе проектирования архитекторы могут начинать с заданного пространства и постепенно преобразовывать и манипулировать им, добавляя или удаляя объемы, изменяя формы и особенности или переставляя их расположение. Насколько нам известно, доступные тесты, использующие эту способность к композиции объектов, в основном представляют собой задачи сборки объектов с двумерными стимулами, такие как Revised Minnesota Paper Form Board Test (Likert and Quasha, 1970). В процессе архитектурного проектирования такая работа, похожая на головоломку, должна выполняться с более сложными трехмерными объектами.Таким образом, третий тест, Packing , по сути, представляет собой задачу сборки трехмерного объекта, предназначенную для моделирования объединения и подгонки элементов дизайна. Это в первую очередь аллоцентрическая задача, и, чтобы сосредоточить внимание только на умственном составе, мы специально исключили умственное вращение как средство для решения этого теста. Эта задача также может быть классифицирована как внешне-динамическая согласно Uttal et al. (2013a).

Аналогично предыдущей работе со студентами-геологами и стоматологами (Hegarty et al., 2009; Shipley et al., 2013), тесты были разработаны таким образом, чтобы их можно было решить без предварительного знания архитектуры. В то же время тесты предназначались для моделирования архитектурных задач как на уровне мыслительного процесса (т. Е. Активации пространственного мышления, обычного в архитектурном обучении и работе), так и с использованием стимулов, которые обнажают сходство с реальными архитектурными объектами, хотя и в более абстрактной форме. Разработка тестовых заданий во многом основывалась на сотрудничестве с опытными архитекторами в нашей команде и вдохновлялась типичными задачами, которые давались студентам-архитекторам.Таким образом, ожидалось, что студенты, которые приобрели больше знаний и опыта в области архитектуры, будут иметь преимущество при выполнении этих задач. В дополнение к новым тестам мы включили два широко используемых теста пространственных способностей, которые ранее были связаны с достижениями STEM: тест на умственное вращение (MRT; Peters et al., 1995) и тест на рассечение мыслей (MCT; CEEB, 1939). Оба теста считаются мерой пространственных способностей, относящихся к широкому спектру областей STEM. Среди них MCT, который требует визуализации поперечных сечений, часто включается в исследования со студентами инженерных специальностей (Tsutsumi et al., 2005; Sorby, 2009) и может охватывать больше возможностей, связанных с архитектурой, чем MRT, поскольку рисование поперечных сечений является неотъемлемой частью архитектурных работ. Принимая во внимание, что мы предполагали, что все эти тесты задействовали пространственное мышление, которое важно для архитектурных задач, мы ожидали, что тесты будут более конкретно адаптированы к архитектурным работам, чтобы лучше различать уровни знаний. Наконец, чтобы оценить общие рассуждения, мы включили тест фигурных матриц из стандартного теста интеллекта (Amthauer et al., 2001), что требовало индуктивного рассуждения с невербальными стимулами.

Мы провели два исследования. В исследовании 1 мы сравнили результаты тестов между начинающими и продвинутыми студентами-архитекторами в новых тестах и ​​в двух стандартных тестах на пространственные способности. В исследовании 2 мы повторно протестировали подвыборку участников исследования 1 через год, чтобы отслеживать изменения в производительности. В соответствии с логикой, описанной выше, мы ожидали, что продвинутые студенты-архитекторы превзойдут новичков по всем тестам на пространственные способности, но предположили, что эти различия зависят от предметной области, так что тесты, более точно моделирующие мыслительные процессы, которые являются центральными в изучении архитектуры, дадут больше новичков. продвинутые различия.Точно так же мы ожидали, что в ходе изучения архитектуры учащиеся улучшат все тесты на пространственные способности, причем успехи будут более заметными в тех, кто улавливает пространственные мыслительные процессы, более специфичные для архитектуры. Учитывая предыдущие выводы о гендерных различиях в пространственных способностях, мы предположили, что гендерные различия в пользу мужчин могут проявляться среди студентов-архитекторов на некоторых тестах пространственных способностей, особенно когда задействовано умственное вращение. Тем не менее, поскольку мы сосредоточились на студентах, которые выбрали пространственно сложную область обучения и включили новые тесты, не ограниченные умственным вращением, мы не смогли сделать сильную гипотезу относительно величины гендерных различий.Точно так же мы ожидали, что оба пола улучшат свои пространственные навыки после приобретения опыта в архитектуре, и исследовали, уменьшились ли первоначальные гендерные различия в пространственных характеристиках.

Исследование 1

В этом перекрестном исследовании мы сравнили успеваемость начинающих и продвинутых студентов-архитекторов из разных архитектурных школ по трем новым тестам пространственных способностей, двум существующим тестам и одному стандартизированному тесту общей способности рассуждений, которые служили в качестве меры контроля.

Метод

Разработка тестов и подготовительная работа

Тесты были разработаны междисциплинарной командой и включали раунды обсуждений с экспертами в области архитектуры и психологии. Предварительное тестирование проводилось среди экспертов и неспециалистов до тех пор, пока не был сделан окончательный выбор элементов (более подробно описано в Gerber and Berkowitz, 2020). Перед разработкой новых тестов было проведено пилотное исследование, в ходе которого было проведено несколько тестов на пространственные способности студентов-архитекторов из разных школ и разных степеней ( N = 186; Gerber et al., 2019). Это исследование показало, что результаты тестов на известную перспективу (Object Perspective Taking Test, Hegarty and Waller, 2004; и Visualization of Views; Guay, 1977) приблизились к потолку, подтверждая необходимость в более сложных тестах с точки зрения перспективы. MRT и MCT показали достаточную сложность и вариативность. Кроме того, MCT, но не MRT, проводит различие между начинающими и продвинутыми студентами-архитекторами, что, по-видимому, указывает на то, что визуализация поперечных сечений более интенсивно тренируется в архитектурной работе, чем умственное вращение, по оценке MRT.

Образец

Всего в исследовании приняли участие 593 студента-архитектора (49,7% женщины; M = 21,25 года, SD = 2,82 года). Студенты либо в первый семестр по программе бакалавриата ( N = 502), либо по программе магистратуры ( N = 91) были набраны из трех высших учебных заведений в Швейцарии. Два академических института были техническими университетами ( n 1 = 277, 50% женщины; n 2 = 213, 56% женщины) и один был университетом прикладных наук ( n 3 = 103 , 36% женщин).Ни в одном из институтов вступительные экзамены не проводятся. Для поступления в технические университеты требуется аттестат об окончании средней школы («Гимназия»), тогда как в прикладной университет можно поступить также из профессиональных средних школ. Ядром архитектурных исследований во всех институтах является дизайн-студия, которая очень похожа во всех институтах. Основное различие между учебными программами институтов состоит в том, что технические университеты уделяют больше внимания теории и историческому контексту, тогда как прикладные университеты более ориентированы на практику.Не было значительных различий в гендерном распределении между степенями в разных институтах [хи-квадрат Мантела – Хензеля с поправкой на непрерывность χ MH 2 (1) = 0,45, p = 0,50]. Однако с поправкой на степень гендерное распределение по институтам значительно различается [обобщенная статистика Кокрана – Мантеля – Хензеля M 2 (2) = 10,25, p = 0,01], при этом доля студенток в прикладном университете меньше. по сравнению с другими институтами.Следует отметить, что это гендерное распределение было примерно репрезентативным для студенческого контингента в каждом академическом институте, поэтому маловероятно, что они были выбраны для нашего исследования. Набор был осуществлен в сотрудничестве с факультетом архитектуры с помощью электронных писем и объявлений классов. Участие было добровольным. Студенты получили компенсацию в виде купона на покупку 20 швейцарских франков.

Меры
Тесты пространственной способности
Тест городской планировки (ULT)

Этот тест оценивал способность изменять перспективу по отношению к массиву объектов.Он был разработан для имитации переключения, которое архитекторы обычно делают между просмотром нескольких объектов, таких как здания и улицы, с высоты птичьего полета и просмотром объектов с точки зрения пользователя. Пример представлен в. Как показано, был представлен вид сверху на массив объектов. На этом изображении стрелки были отмечены в двух разных местах. Задача заключалась в том, чтобы представить, как объекты будут выглядеть с каждой из этих точек зрения. Таким образом, участники должны были представить себя стоящими в каждой точке и смотрящими в направлении стрелки.По каждому пункту один из четырех вариантов ответа был правильным.

Пример элемента теста городской планировки.

Тест состоял из восьми вопросов с двумя ответами на каждый. Количество объектов в массиве было шесть или восемь (наше пилотное исследование показало, что элементы с меньшим количеством объектов было слишком легко решить). Объекты на виде сверху отображались либо в виде сверху (2D), либо в аксонометрии (3D). Отвлекающие факторы отображали взгляды, которые были правильными с других точек зрения в массиве.За каждый правильный ответ давался один балл, так что по каждому вопросу можно было получить максимум два балла. Максимальный балл по этому тесту изначально составлял 16, хотя один элемент пришлось исключить post hoc из-за ошибки рисования, что привело к максимальному баллу 15. Учащимся было дано 12 минут на решение этого теста на основе предварительных тестов, которые показали этого было достаточно, чтобы большинство студентов поработали над всеми заданиями.

Тест перспективы в помещении (IPT)

Этот тест оценивал способность визуализировать объект «изнутри».Подобно ULT, он предназначен для имитации изменений перспективы, в данном случае между просмотром объекта снаружи и просмотром его внутренней части. Пример представлен в. Вверху объект сначала был показан с двух сторон. Четыре буквы были отмечены в разных точках объекта. Участникам было предложено представить себя стоящими внутри объекта в одной из этих точек и взглянуть на одну из других точек. Точные точки и направление перспективы были указаны под объектами двумя буквами и односторонней стрелкой между ними, как показано на.Только один из четырех ответов правильно отображал вид с указанной точки.

Пример предмета из теста внутренней перспективы. Участники должны были представить себя стоящими внутри объекта в точке C и смотрящими в сторону точки A.

Тест состоял из восьми вопросов. В ответах на отвлекающий маневр отображались виды, которые были возможны из других точек внутри объекта. За каждый правильный ответ давался один балл, таким образом, максимальная оценка составила 8 баллов. Студентам было дано 6 минут на решение этого теста, основанное на предварительных тестах, которые показали, что этого было достаточно для большинства студентов, чтобы работать над всеми заданиями.

Упаковка

В этом тесте оценивалась способность составлять и декомпозировать сложные трехмерные объекты. Он предназначен для моделирования итеративного процесса объектной композиции в архитектурном дизайне. Тест включал в себя два типа заданий. Требовалось выбрать набор элементов, соответствующих данному объекту в целом. Участникам была показана целевая форма и четыре набора меньших фигур (слева). Только один из четырех наборов содержал элементы, которые можно было соединить так, чтобы они идеально соответствовали целевой форме.Второй тип элементов требовал выбора всего объекта, который соответствовал заданному набору элементов (, справа). Здесь участники увидели целевой набор фигур и четыре целые формы. Только одна из целых форм могла возникнуть в результате объединения элементов в целевом наборе. Оба типа задач были разработаны таким образом, что решения могли быть достигнуты только мысленным «перемещением» фигур по вертикали или горизонтали, но не мысленным вращением. Таким образом, от участников требовалось представлять только вертикальные и горизонтальные движения и не использовать мысленное вращение.

Образцы товаров из Упаковки. Слева: предмет целиком. Справа: целое по частям.

Тест состоял из восьми вопросов, четыре из которых были «от целого к частям» и четыре «от частей к целому». Целые формы были либо кубоидами, либо цилиндрами. Количество элементов в каждом наборе маленьких фигур было три или четыре. За каждый правильный ответ давался один балл, таким образом, максимальная оценка составила восемь баллов. На решение этого теста участникам было дано 8 минут, на основе предварительных тестов, которые показали, что этого времени было достаточно для большинства студентов, чтобы работать над всеми заданиями.

Тест мысленных вращений (Ванденберг и Кузе, 1978; Петерс и др., 1995)

В этом тесте участникам показывали рисунок кубической фигуры и они должны были решить, какие две фигуры из четырех являются повернутыми версиями мишени. . Было 24 вопроса, разделенных на две группы по 12 вопросов. В соответствии с процедурой, описанной Peters et al. (1995) участникам было дано 3 минуты на выполнение каждой части. Ответ считался правильным, только если были идентифицированы обе повернутые фигуры.Оценка складывалась из суммы правильных ответов от 0 до 24.

Тест на мысленное рассечение (MCT; CEEB, 1939)

В этом тесте участникам показывали рисунок трехмерной формы, разрезанной равниной. Их задача состояла в том, чтобы решить, какой из пяти вариантов будет полученным двумерным поперечным сечением. Оригинальный тест состоит из 25 пунктов и занимает 20 мин. Мы использовали сокращенную версию с 10 вопросами по 8 мин. Оценки представляли собой сумму правильных ответов в диапазоне от 0 до 10.

Способность к общему рассуждению

Подшкала Матрицы из хорошо зарекомендовавшего себя Intelligence Structure Test 2000 Revised ( IST , Amthauer et al., 2001) служили для оценки общей мыслительной способности. Этот тест измеряет индуктивное мышление с невербальными стимулами, одним из показателей подвижного интеллекта. На каждом элементе участникам показали четыре рисунка двухмерных фигур и попросили выбрать следующую фигуру в серии из пяти вариантов. Тест состоял из 20 заданий, на решение участникам давалось 10 минут. За каждый правильный ответ давался один балл с максимальным баллом 20.

Процедура

Исследование было одобрено этическим комитетом ETH Zurich.Все студенты подписали информированное согласие на участие в исследовании. Тестирование проводилось в группах в соответствующих учебных заведениях. Все материалы для испытаний были в форме карандашей и бумаги. Каждый тест начинался с письменных инструкций и примеров. Перед началом тестирования обученный экспериментатор дал общие устные инструкции. Введение матриц MRT, MCT и IST проводилось в соответствии со стандартной процедурой, описанной для этих тестов. Студенты работали индивидуально. Порядок проведения тестов был одинаков для всех участников.Общее время тестирования составило 1 ч 15 мин и включало перерыв.

Результаты

представляет описательную статистику и оценки надежности всех показателей. Оценки надежности традиционной шкалы (т. Е. Альфа Кронбаха, основанная на корреляциях Пирсона) для новых тестов были ниже рекомендованного порогового значения (которое соответствует альфе Кронбаха:> 0,70; Nunnally and Bernstein, 1994), но достаточных, когда тесты были объединены сформировать одну шкалу (31 пункт, α = 0,71). Как утверждают многие исследователи (Sijtsma, 2009; Dunn et al., 2014; Макниш, 2018; Savalei and Reise, 2019), альфа-оценка может быть очень ограничивающей из-за сильных допущений об одномерности и тау-эквивалентности (т. Е. Все элементы имеют одинаковую нестандартную факторную нагрузку на латентную конструкцию). Коэффициент омега (Omega total, Dunn et al., 2014) — одна из альтернатив альфа, когда нельзя предположить строгую одномерность и тау-эквивалентность. Для двоичных данных подходят оценки, основанные на тетрахорических корреляциях (Gadermann et al., 2012). Эти значения появляются под порядковым номером омега всего .Кроме того, модели Раша хорошо соответствовали недавно разработанным тестам, при этом соответствие всех заданий находилось между критериями 0,75

ТАБЛИЦА 1

Описательная статистика и оценки надежности тестов исследования.

0,8567 0,86 0,88) 0,67–32 0,704 0,84 (0,82–0,86)
Среднее значение ( SD ) Среднее соотношение правильное ( SD ) Наклон Мин. Макс. α Кронбаха (95% ДИ) Порядковое общее количество Омега (95% ДИ)
ULT 10.48 (2,50) 0,70 (0,17) -0,45 2 15 15 0,57 (0,52–0,62) 0,72 (0,68–0,75)
IPT 901 0,71 (0,20) −0,60 0 8 8 0,44 (0,37–0,51) 0,64 (0,60–0,69)
Упаковка 0,6 0,21) −0,30 0 8 8 0.53 (0,47–0,58) 0,69 (0,66–0,73)
MRT 13,40 (4,92) 0,56 (0,20) -0,04 0 24 0,93 (0,92–0,94)
MCT 6,35 (2,37) 0,63 (0,24) -0,30 0 10 10
IST-M 11.77 (2,81) 0,59 (0,14) -0,16 3 19 20 0,63 (0,59–0,68) 0,79 (0,76–0,81)

Таблица A1 размер одежды на единицу.

0921 901 9012 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 901 907 1,001
  • 1

    • 901 901 901 902 901

    905 905 905 В помещении
    Масштаб Деталь Infit MSQ Outfit MSQ Среднее значение
    ULT 0,809 0,89
    B1_plan 0,927 0,924 0,83
    A2_axo 0,96 1,155 0,70
    A3_plan 1,011 0,996 0,61
    B3_plan 1.040 0,994 0,81
    A4_axo 0,916 0,824 0,85
    B4_axo 1,096 0,65
    A6_axo 0,950 0,926 0,74
    B6_axo 0.973 0,928 0,61
    A7_plan 0,964 0,961 0,48
    B7_plan 0,99 0,946 0,48
    B8_axo 0,987 0,986 0,68
    Упаковка Pack1.1 0,910 0,833 0,86
    Пакет 1.2 1,138 1.205 0,62
    0,996 901 901 902 901 Pack1.4 0,917 0,755 0,87
    Pack2.1 0,898 0,837 0,79
    Pack2 1.040 1.061 0,72
    Pack2.3 0,847 0,778 0,65
    Pack2.4 Indr1 1.024 1.036 0,65
    Indr2 1,148 1,187 0,64
    5 0,831 0,72
    Indr4 0,992 0,974 0,81
    Indr5 0,870 901 9032 901 901 32 0,870 901 901 9032 0,944 0,53
    Indr7 0,823 0,769 0,89
    Indr8 1.068 1,095 0,64
    Construct Validity

    Корреляция между тестами показана в. Пять тестов пространственных способностей были положительно и умеренно коррелированы, что указывает на частичное совпадение измеренных способностей. Таким образом, в каждом тесте были выявлены некоторые уникальные навыки, тогда как другие элементы были общими для всех тестов. Подтверждающий факторный анализ (CFA) по пяти тестам пространственной способности показал, что один фактор лучше всего соответствует данным, тем самым подтверждая их валидность в качестве тестов пространственной способности (χ 2 = 6.60, df = 5, p = 0,25; RMSEA = 0,02, 90% ДИ = 0,00–0,07; CFI = 0,997; SRMR = 0,02). Более слабая корреляция между пространственными тестами и тестом на рассуждение дополнительно подтвердила валидность этой конструкции. Модели с отдельными факторами для аллоцентрических (MRT, MCT, Packing) и эгоцентрических задач (ULT, Indoor) или для трех новых тестов и двух существующих тестов привели к худшему соответствию и большому перекрытию между факторами. Таким образом, неперекрывающиеся элементы предположительно были связаны с конкретной задачей.

    ТАБЛИЦА 2

    Корреляция между наблюдаемыми результатами тестов.

    901

    901
    1 2 3 4 5
    (1) 901 901
    (2) Уплотнение 0,36 —
    (3) IPT 0,38 0.30 —
    (4) MCT 0,40 0,40 0,35 ——
    0,42 0,37 0,39 —
    (6) IST-M 0,21 0,16 0.12 0,05 0,26
    Инвариантность измерений

    При исследовании групповых различий важно установить инвариантность измерений, чтобы гарантировать, что шкалы работают одинаково в разных группах (Van de Schoot et al., 2012). Хотя все больше исследований исследуют влияние свойств элементов на различия в производительности пространственных тестов (Bors and Vigneau, 2011; Boone and Hegarty, 2017), лишь немногие из них формально проверяют инвариантность измерений (Xu et al., 2016). Чтобы проверить, демонстрируют ли некоторые тестовые задания дифференциальное функционирование (DIF) между группами (уровень образования, пол), мы рассчитали для каждого элемента статистику хи-квадрат Мантела – Хензеля (Mantel and Haenszel, 1959). Соответствующий размер эффекта доступен для этого показателя (шкала дельты ETS), при этом значения меньше 1 классифицируются как незначительные, значения от 1 до 1,5 классифицируются как умеренные, а значения больше 1,5 классифицируются как большие различия (Holland and Thayer, 1985). Этот анализ показал, что между уровнями образования (т.е., бакалавр и магистр), ни один из элементов Packing , IPT, MCT и MRT не показал значимых значений DIF. На ULT только один элемент имел значительный DIF (ΔMH = 1,86). Таким образом, по большей части тестовые задания существенно не различались по своему функционированию между группами, поэтому сравнение средних результатов тестов в этих группах можно считать достоверным. Аналогичные результаты были получены для пола: не было обнаружено значимых DIF для Packing , MCT и MRT, тогда как один элемент ULT и один элемент IPT показали значимые DIF (ΔMH = -1.99 и ΔMH = −1,56 соответственно). Мы пришли к выводу, что большинство предметов работали одинаково для обоих полов.

    Групповые различия
    Начинающие и продвинутые ученики

    Чтобы сравнить результаты тестов между новичками и продвинутыми учениками, а также между полами, мы провели MANOVA 2 (степень) × 2 (пол), сначала с оценками по пяти тестам пространственных способностей и т. Д. тест общего рассуждения как зависимые переменные 2 . Этот анализ выявил значительный основной эффект для степени: F (6,581) = 7.16, p <0,001, η p 2 = 0,07 и значительный основной эффект для пола, F (6,581) = 12,71, p <0,001, η p 2 = 0,12. Степень гендерного взаимодействия не была значимой [ F (6,581) = 1,74, p = 0,11]. Затем мы провели тот же анализ с использованием общих оценок в качестве ковариаты. Хотя способность к рассуждению положительно повлияла на баллы пространственных способностей в разных группах [ F (5 581) = 15.07, p <0,001, η p 2 = 0,11], контроль для него дал тот же образец результатов: значительный основной эффект для степени [ F (5,581) = 8,5, p <0,001, η p 2 = 0,07]; значимый основной эффект для пола [ F (5,581) = 13,76, p <0,001, η p 2 = 0,11]; и никаких значительных эффектов взаимодействия. Таким образом, результаты тестов на пространственные способности нельзя объяснить различиями в общих способностях к рассуждению.

    Результаты отдельных тестов по степени и полу отображаются в, и, соответственно. Наряду со значениями η p 2 мы приводим значения величины эффекта Hedges ‘ g , что уместно, когда размер группы существенно отличается, как в случае сравнения холостяк-хозяин. Для согласованности мы рассчитали Hedges ’ g во всех анализах, что в случаях равного размера выборки идентично значениям Cohens’ d . Как показано, продвинутые ученики значительно превзошли новичков в тестах Packing , IPT и MCT, причем последние два показали более сильные эффекты, чем первые.Различия по матрицам ULT, MRT и не достигли значимости. Студенты-юноши превзошли учениц по всем тестам на пространственные способности, тогда как небольшой эффект в пользу девушек проявился в общем тесте на рассуждение. Хотя взаимодействие между полами по степени не достигло статистической значимости, гендерные различия на MRT и IPT были немного меньше среди студентов продвинутого уровня (среди студентов бакалавриата g = 0,53 и g = 0,70 соответственно, среди студентов магистратуры Hedges ‘) г = 0.49 и г = 0,65).

    ТАБЛИЦА 3

    Средние значения и результаты MANOVA, сравнивающие результаты тестов начинающих и продвинутых студентов.

    0,02
    Средний ( SD ) бакалавр ( n = 502) Средний ( SD ) магистр ( n = 91) F F p η p 2 Hedges ‘ g
    ULT 0.69 (0,17) 0,73 (0,15) 2,42 0,12 0,004 0,21
    IPT 0,70 (0,20) 0,79 (0,16) 905 905 0,43
    Уплотнение 0,66 (0,21) 0,73 (0,20) 6,37 0,01 0,01 0,32
    MCT 0,6132 (0,25) .15 <0,001 0,05 0,68
    MRT 0,55 (0,21) 0,58 (0,19) 0,68 0,41 0,001 0,501 0,11 0.11 (0,14) 0,58 (0,14) 0,38 0,54 <0,001 –0,10

    ТАБЛИЦА 4

    Результаты MANOVA, сравнивающие результаты тестов между полами (по степеням).

    905 905
    Среднее ( SD ) Мужчины ( n = 296) Среднее ( SD ) Женщины ( n = 294) 6

    F p

    		η p 2 Hedges ‘ g
    ULT 0,7432 (0,15)17) 23,38 <0,001 0,04 0,56
    IPT 0,76 (0,17) 0,67 (0,21) 9,04 <0,01 0,02 0,73 (0,20) 0,62 (0,21) 26,91 <0,001 0,04 0,57
    MCT 0,71 (0,23) 0,5632 (0,25)001 0,06 0,65
    MRT 0,62 (0,20) 0,50 (0,19) 19,86 <0,001 0,03 0,65 0,5 0,60 (0,14) 6,84 0,01 0,01 –0,15

    Результаты шести тестов, разделенных по степени. Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал.

    Выполнение тестов по полу и ученым степеням.Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал.

    Промежуточное обсуждение

    Результаты исследования 1 показали, что продвинутые студенты-архитекторы превзошли новичков по двум новым тестам на пространственные способности (IPT и Packing ), а также по MCT, тогда как различия по ULT и MRT были меньше и незначительный. Способность к рассуждению была очень схожей между студентами бакалавриата и магистратуры и не могла объяснить различия в пространственной способности. Эти результаты в целом подтверждают гипотезу о том, что более высокие пространственные способности сочетаются с более высоким уровнем знаний в области архитектуры, и частично подтверждают нашу гипотезу о предметной специфичности.В частности, поскольку более высокие баллы среди продвинутых студентов были получены только в некоторых тестах, эти тесты потенциально захватили больше навыков, связанных с архитектурой, чем другие тесты. В то же время один из наших новых перспективных тестов (ULT) не дал ожидаемых различий между новичками и продвинутыми. Поскольку этот тест напоминает задачи, которые очень распространены в исследованиях архитектуры, мы предполагаем, что производительность в этом тесте могла быть достаточно высокой на исходном уровне (то есть для новичка), как обсуждается ниже.MCT дала самую сильную разницу, по-видимому, указывая на то, что визуализация поперечных сечений занимает центральное место в архитектуре, что также было выявлено в нашем пилотном исследовании. Таким образом, MCT может быть более зависящим от предметной области для архитектуры, чем MRT.

    Помимо различий между новичками и продвинутыми, мы обнаружили гендерные различия в пользу мужчин в пространственных тестах, как среди начинающих, так и среди продвинутых студентов. Хотя некоторые из этих различий казались меньше в продвинутой группе, эти эффекты взаимодействия не были статистически значимыми.Более того, хотя общая способность к рассуждению положительно коррелировала с результатами пространственного теста, она не могла учитывать гендерные различия. Эти результаты в целом согласуются с предыдущими выводами о гендерных различиях в задачах пространственных способностей (Levine et al., 2016). Наши результаты расширяют эти выводы, выявляя устойчивые гендерные различия также среди студентов в такой сложной с точки зрения пространства области, как архитектура, за пределами начального уровня. Более того, в отличие от многих других областей STEM, почти одинаковое соотношение мужчин и женщин в архитектурных программах, отраженное и в нашей выборке, позволило провести надежное сравнение производительности тестов.Величина эффекта различий, с одной стороны, меньше, чем те, которые обычно наблюдаются в менее избирательных популяциях (например, для MRT распространены значения выше 0,70; Linn and Petersen, 1985; Voyer et al., 1995). Тем не менее, он находится в диапазоне, указанном для студентов STEM (например, 0,48 в Peters et al., 1995).

    Исследование 2

    Исследование 1 было сосредоточено на сравнениях между начинающими и продвинутыми на основе перекрестных данных. В исследовании 2 мы оценили пространственные характеристики в пределах одной выборки во времени. Как и раньше, мы предположили, что пространственные способности улучшатся в ходе изучения архитектуры, и нам было интересно выяснить, изменятся ли некоторые типы пространственных навыков с большей вероятностью, чем другие.Чтобы ответить на этот вопрос, мы провели дополнительное исследование на подвыборке начинающих студентов, которые участвовали в Исследовании 1. Этим студентам были предложены пять тестов пространственных способностей примерно через год после первого измерения. Мы предположили, что производительность улучшится в большей степени на тестах, отражающих навыки, которые часто тренируются во время изучения архитектуры, чем на тестах, требующих навыков, менее важных в этих исследованиях. Как объясняется ниже, мы провели модифицированные версии трех новых пространственных тестов, но основали анализ на элементах, которые были включены в обе точки измерения.

    Метод

    Образец и процедура

    Студенты в этой выборке были из тех же высших учебных заведений, которые участвовали в Исследовании 1. В Исследовании 1 студенты были проинформированы о том, что запланированы последующие исследования, и дали свое согласие на повторный контакт. Примерно через год все участники получили личное электронное приглашение принять участие в последующем исследовании. В этом исследовании приняли участие 117 студентов бакалавриата (48 мужчин, 69 женщин; 55, 20 и 42 из трех школ соответственно).Чтобы проверить влияние самоотбора на Исследование 2, мы сравнили результаты тестов во время 1 между этими участниками и остальными студентами бакалавриата, которые не участвовали в Исследовании 2. Среди студентов мужского пола не было выявлено значительных различий ни по одному из критериев. тесты, [ F (6 238) = 0,32, p = 0,93]. Среди студенток те, кто участвовал в исследовании 2, превзошли тех, кто не участвовал в ULT [ F (1,252) = 22,83, p <0,001, η p 2 = 0.08], MCT [ F (1,252) = 10,08, p = 0,002, η p 2 = 0,04] ​​и рассуждения [ F (1,252) = 11,13, p = 0,001 , η p 2 = 0,04]. Таким образом, на исходном уровне студентки, которые выбрали участие в исследовании 2, имели преимущество по двум пространственным тестам и по общим рассуждениям по сравнению с студентками, которые участвовали только в исследовании 1. Этот эффект самоотбора не был обнаружен для студентов-мужчин.

    Второе измерение проводилось между 12 и 18 месяцами после первого исследования, когда студенты были на втором курсе бакалавриата. Как и прежде, участники получали за участие 20CHF. Тестирование проводилось в группах вне времени лекций.

    Меры

    В это исследование были включены пять тестов на пространственные способности из исследования 1 (ULT, IPT, Packing , MCT, MRT). Мы использовали модифицированные и немного более длинные версии ULT, IPT и Packing (10 вопросов на тест), которые включали большинство исходных элементов.Эти версии дали немного улучшенные психометрические свойства, как показано на. Полная версия тестов доступна по адресу: https://osf.io/jf5mx/. Мы снова проверили элементы на DIF, используя статистику Mantel – Haenszel. Никакая шкала не показала значимых значений DIF между полами. Чтобы обеспечить единообразие измерения во времени, анализ изменения оценки основывался только на тестовых заданиях, появившихся в обоих временных точках. Перекрытие для ULT составляло шесть предметов, для IPT — пять предметов и для Packing — семь предметов.Таким образом, в анализах, о которых сообщается далее, баллы за тесты были рассчитаны для перекрывающихся частей.

    ТАБЛИЦА A2

    Количество элементов по тестовой версии и соответствующие оценки надежности.

    9118 0,88)

    Чтобы проверить, различаются ли результаты тестов между двумя точками измерения, был проведен смешанный MANOVA, в котором время использовалось как внутри субъекта, а пол — как переменная между субъектами.Оценки по пяти тестам были зависимыми переменными. Оценки по ULT, IPT и Packing основывались только на элементах, которые присутствовали в обеих точках измерения, как показано в (оценки для полных версий представлены в). Наблюдалось значительное влияние времени [ F (5,109) = 12,96, p <0,001, η p 2 = 0,37] и пола [ F (5,109) = 3,60, p < 0,01, η p 2 = 0.14], и несущественное по времени гендерное взаимодействие [ F (5,109) = 1,6, p = 0,56, η p 2 = 0,04]. Как показано на, произошло значительное улучшение средних результатов тестов с течением времени на Packing , MCT и MRT, тогда как результаты на ULT и IPT были очень похожими. Эти улучшения были одинаковыми для разных полов, как показано на. Студенты мужского пола превосходили женщин в обоих временных точках в одинаковой степени по всем тестам, за исключением ULT, по которому гендерные различия не были значимыми [ F (1,113) = 1.51, p. = 0,22]. Аналогичные результаты были получены при контроле способности к рассуждению и включении в анализ академического института [время: F (5,107) = 10,92, p <0,001, η p 2 = 0,34]; пол: [ F (5,106) = 4,55, p <0,01, η p 2 = 0,18; Незначительное время Xгендерное взаимодействие: F (5,106) = 0,61, p = 0,69, η p 2 = 0.03].

    ТАБЛИЦА 5

    Смешанный MANOVA результатов тестов во времени ( N = 117).

    Измерение # items α Кронбаха (95% доверительный интервал) Общий порядковый номер Omega (95% доверительный интервал)
    0
    Исследование 1 Исследование 2 Перекрытие Исследование 1 Исследование 2 Исследование 1
  • 2 Исследование 2
    		•  ULT 8 10 6 0.57 (0,52–0,62) 0,55 (0,45–0,65) 0,72 (0,68–0,75) 0,64 (0,56–0,72)
    Упаковка 8 10 0,53 0,4 0,58) 0,46 (0,33–0,58) 0,69 (0,66–0,73) 0,61 (0,53–0,70)
    IPT 8 10 50,51 0,44 (0,37) 0,66 (0,58–0,73) 0,64 (0,60–0,69) 0,78 (0,73–0,83)
    MCT 10 10 10 0.70 (0,67–0,74) 0,62 (0,54–0,71) 0,84 (0,82–0,86) 0,78 (0,73–0,83)
    MRT 24 24 24 0,84 (0,81–0,88) 0,93 (0,92–0,94) 0,92 (0,90–0,94)
    2 0,00567 14,00 905
    Среднее ( SD ) Время 1 Среднее ( SD ) Время 2 F p
  • 84
  • 84
    		•  Живая изгородь г
    ULT 0.73 (0,16) 0,73 (0,16) 0,00 0,88 0,00 −0,01
    Упаковка 0,64 (0,24) 0,73 (0,18) 0,44
    IPT 0,71 (0,24) 0,72 (0,25) 0,60 0,44 0,01 0,06
    0,65 0,65 905 0,6521) 23,22 <0,001 0,17 0,36
    MRT 0,56 (0,19) 0,64 (0,17) 35,77 <0,001 904 9023 905 Результаты тестов в двух временных точках с разбивкой по полу. Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал.

    ТАБЛИЦА A3

    Описательная статистика производительности теста в исследовании 2 ( N = 117) для полных версий теста.

    10
    Среднее значение ( SD ) Среднее соотношение правильное ( SD ) Наклон Мин. Макс.
    ULT 15,07 (2,94) 0,75 (0,15) -0,43 7 20 10
    IPT 7,14 (2.26) 0,71 (0,23) −0,73 1 10 10
    Уплотнение 6,85 (1,81) 0,69 (0,18) -0,37

    Общее обсуждение

    Предыдущее исследование показало, что пространственные характеристики улучшаются с обучением и опытом в пространственно сложных областях (Уттал, 2013а). Кроме того, известно, что предметно-ориентированные навыки, включая пространственные способности, развиваются с опытом (Hegarty et al., 2009; Shipley et al., 2013). В этом исследовании были представлены три новых теста, направленных на определение пространственных мыслительных процессов, которые часто требуются при изучении архитектуры. Наша основная гипотеза заключалась в том, что по мере накопления опыта в исследованиях архитектуры производительность ряда тестов пространственных способностей улучшится, при этом ожидается, что в тестах, включающих в себя пространственные способности, более важные для архитектуры, ожидаются большие различия между новичками и продвинутыми.Кроме того, нас интересовали потенциальные гендерные различия в этой популяции, учитывая известные преимущества мужчин в некоторых формах пространственной деятельности (Levine et al., 2016). Наши данные в целом подтвердили более высокие пространственные способности у продвинутых студентов-архитекторов как в поперечном, так и в продольном направлениях. С этой целью исследование расширяет предыдущие результаты и дополняет относительно ограниченный объем исследований пространственных способностей в архитектуре. В то же время структура результатов не была полностью последовательной по всем показателям, что частично подтвердило нашу гипотезу о предметной специфичности.В первом исследовании два новых теста ( Packing и IPT) различались между студентами-архитекторами в начале их бакалавриата и студентами магистратуры. Таким образом, эти тесты могли быть чувствительны к пространственным способностям, которые развиваются в ходе изучения архитектуры, как и предполагалось. Удивительно, но ULT показал гораздо более слабый и незначительный эффект, хотя тип взгляда на перспективу, требуемый в этом тесте, очень типичен для задач по изучению архитектуры.Из стандартных тестов MCT показал еще более сильный эффект в пользу магистрантов, тогда как эффект MRT был небольшим и незначительным. MCT ранее использовался в исследованиях среди студентов инженерных специальностей и смежных дисциплин, в которых визуализация поперечных сечений очень распространена (Tsutsumi et al., 2005; Sorby, 2009). Таким образом, опыт решения архитектурных задач может больше влиять на MCT, чем на MRT. Важно отметить, что результаты не могли быть объяснены различиями в общей способности к рассуждению, которые существенно не различались между группами.В исследовании 2 мы обнаружили, что после одного года изучения архитектуры производительность улучшилась на Packing , MCT и MRT. Результаты первых двух тестов соответствовали результатам исследования 1, тогда как результат МРТ — нет. Кроме того, улучшение было больше на MCT и MRT, чем на Packing , вопреки нашей гипотезе. Удивительно, но результаты двух перспективных тестов во времени оказались очень похожими. Далее мы обсудим возможные объяснения этих результатов.

    Различные уровни специализации

    Одним из возможных объяснений различий в результатах между исследованиями может быть то, что рассматривались разные продвинутые группы. В Исследовании 1 продвинутая группа состояла из аспирантов, обучающихся по программе магистратуры, тогда как студенты Исследования 2 были студентами бакалавриата на втором курсе. Возможно, повышение успеваемости по некоторым тестам станет более заметным на продвинутом уровне, выходящем за рамки первого учебного года. Например, более высокая успеваемость магистрантов по IPT, но отсутствие значительного изменения баллов после первого года обучения в бакалавриате может указывать на то, что этому типу взглядов на перспективу более интенсивно обучаются в старшие годы или что требуется больше времени для улучшения появляться.Напротив, улучшение Packing , MCT и MRT появилось раньше, что указывает на то, что эти тесты очень чувствительны к пространственному опыту, полученному на первых этапах специализации. Более того, MCT и Packing различают студентов от начинающих и продвинутых как на уровне магистра (Исследование 1), так и после одного года бакалавриата (Исследование 2). Таким образом, как визуализация поперечных сечений, которая является фокусом MCT, так и мысленная композиция объектов, которая находится в центре внимания Packing , могут по-прежнему быть требовательными и гибкими на продвинутых уровнях.Напротив, умственная ротация, оцененная с помощью стандартной MRT, значительно улучшилась после одного года обучения в бакалавриате, но существенно не различалась между студентами магистратуры и бакалавриата в первом исследовании. Возможно, способность, раскрываемая этим тестом, более податлива на этапе новичка, хотя для проверки этой гипотезы потребуются продольные данные (то есть в продвинутых степенях). Тем не менее, это открытие согласуется с предыдущими выводами относительно пространственных способностей и STEM в более широком смысле (Uttal and Cohen, 2012).Как обсуждается далее, более слабое влияние на перспективные тесты при прохождении тестов, в частности их отсутствие на ULT, вызывает недоумение, потому что изменения в перспективе активно участвуют в архитектурных исследованиях.

    Свойства теста

    Другие факторы, которые могли сыграть роль в получении текущих результатов, связаны со свойствами теста. Во-первых, могли быть различия в сложности теста. Упаковка , MCT и MRT в среднем были более трудными, чем два перспективных экзамена, о чем свидетельствуют средние результаты тестов.При более низком начальном счете улучшения в этих тестах могли быть более вероятными. Хотя мы стремились создать сложные перспективные задания, учащиеся в этом исследовании довольно успешно прошли эти тесты уже в качестве новичков. Таким образом, одна из возможностей заключается в том, что учащиеся были достаточно компетентны в плане перспективного изучения на исходном уровне, или, в качестве альтернативы, результаты этих тестов не так легко улучшить, чем результаты других тестов. Фактически, мало что известно о влиянии тренировок и опыта на пространственную ориентацию (т.е., перспективное восприятие), так как большинство доступных исследований было сосредоточено на других типах пространственных способностей (Uttal et al., 2013a). Во-вторых, более высокая вариативность тестовых заданий в новых тестах могла уменьшить истинные различия между ними и стандартизированными тестами в отношении эффектов опыта. Хотя один базовый фактор лучше всего представлял данные по тестам, дальнейшие различия могли быть недооценены из-за неоднородности новых тестов. В-третьих, совпадение между новыми и существующими тестами, тем не менее, может указывать на то, что новые тесты были менее специфичными для предметной области, чем предполагалось.Соответственно, результаты показывают, что типы пространственных способностей, оцениваемые как общими, так и специальными тестами, играют роль в обучении архитектуре, и что их дифференциальные эффекты могут быть более тонкими, чем мы предполагали. Тем не менее, возможно, что для обнаружения предметной специфики на уровне конструкции, а также дифференциальных связей с архитектурным опытом потребуются еще более реалистичные и контекстуализированные архитектурные задачи. Наконец, интересно отметить, что корреляция между двумя тестами на перспективу не была выше, чем их корреляция с другими тестами.Хотя это может быть частично связано с высокой неоднородностью заданий, это также может указывать на различие между типами взглядов на перспективу, которые, возможно, различаются по своему развитию в процессе обучения архитектуре. В ULT основное внимание уделялось пространственным отношениям между объектами, тогда как в IPT основное внимание уделялось пространственным отношениям внутри одного объекта 3 , различие, которое хорошо отображается на внутреннем-внешнем измерении, предложенном Утталом и др. (2013a). Хотя мы предполагали, что оба они очень важны в архитектуре, второй может несколько больше зависеть от специализации, о чем свидетельствуют более высокие баллы магистрантов в этом тесте.Вдобавок эгоцентрической позицией можно было более сильно манипулировать в IPT, тогда как в ULT могли быть доступны другие сигналы и альтернативы для изменения эгоцентрического взгляда. Потребуются дальнейшие исследования, чтобы повторить этот вывод и проверить, проявляется ли такое различие с помощью других тестов, ориентированных на перспективу.

    Гендерные различия

    В соответствии с предыдущими выводами (Peters et al., 2006; Levine et al., 2016) наши данные выявили гендерные различия в пользу мужчин в тестах пространственных способностей, выборках и уровнях образования.Равная доля мужчин и женщин в программах по архитектуре позволила провести более сбалансированное сравнение, чем это обычно возможно во многих других дисциплинах STEM, в которые поступает значительно больше мужчин, чем женщин. Различия не могли быть объяснены общей способностью к рассуждению, которая показала либо отсутствие разницы, либо небольшое преимущество у студенток. В исследовании 1 преимущество мужчин в некоторых тестах среди продвинутых студентов было меньше по сравнению с новичками, что позволяет предположить, что повышение уровня знаний может помочь сократить этот гендерный разрыв.Однако наши данные не указывают ни на уменьшение, ни на увеличение гендерного разрыва после одного года исследования: оба пола улучшились в одинаковой степени по некоторым тестам. Таким образом, хотя показатели женщин со временем улучшались, они оставались ниже, чем у их сверстников-мужчин. Более того, учитывая самоотбор студенток с более высокими исходными баллами для исследования 2, мы подозреваем, что некоторые гендерные различия в исследовании 2 были недооценены. Результаты согласуются с предыдущими выводами об улучшении пространственной производительности после тренировок, которые были одинаковыми для разных полов, что позволило сохранить разрыв на более высоком уровне производительности (Terlecki et al., 2008).

    Есть несколько возможных последствий этого открытия. Во-первых, возможно, что уменьшение гендерного разрыва может произойти только на более поздних стадиях, и потребуется много времени, чтобы проявиться без целенаправленного вмешательства. Если накопленный в раннем возрасте опыт играет роль в пространственном гендерном неравенстве, неудивительно, что его сокращение также занимает много времени. Во-вторых, возможно, что такой разрыв проявляется в производительности тестов, но не может быть обнаружен в узкоспециализированных задачах реальной архитектуры.То есть, хотя наши новые тесты моделируют мыслительные процессы, связанные с архитектурными задачами, они все же неизбежно сокращены и менее контекстуализированы по сравнению с реальными задачами в процессе проектирования. Кроме того, исследования в других областях показали, что эксперты развивают узкоспециализированные навыки и стратегии решения проблем, которые сокращают усилия по мысленной визуализации (Stieff et al., 2012). Потребуется более подробный анализ выполнения задач экспертами-новичками, чтобы выяснить, справедливо ли это и для архитекторов.Наконец, возможно, что после первоначального улучшения пространственных характеристик у разных полов уже достигнут достаточный «порог», после которого оставшиеся различия уже не играют решающей роли. Рассматривая зачисление в ученые степени как один из критериев успеха в определенной области (Wai et al., 2009), гендерные различия в результатах пространственных тестов среди продвинутых студентов могут рассматриваться как не имеющие решающего значения для успеваемости в архитектуре, потому что студенты со слишком низкими пространственными навыками будут не вошли в продвинутые программы.Тем не менее, критерии «хорошей архитектуры» за пределами академической степени четко не определены эмпирически. Таким образом, остается открытым вопрос о том, играют ли и на каких точках в ходе специализации гендерные разрывы в пространственных способностях значительную роль в будущем успехе мужчин и женщин как архитекторов.

    Ограничения

    Новые тесты, описанные здесь, измеряют несколько, но не все возможные аспекты пространственного мышления в архитектуре. Другие типы задач могут быть актуальны и изучены в будущих исследованиях.Что касается свойств тестов, новые тесты могли быть менее строгими по своим характеристикам по сравнению с типичными психометрическими тестами. Например, элементы умственного вращения различаются только углом и ориентацией рук, что дает большое сходство стимулов и, вероятно, сводит к минимуму различия в стратегиях решения между заданиями. В данном случае предметы различались по нескольким параметрам, что, с одной стороны, способствует их экологической значимости, и в то же время могло скомпрометировать другие психометрические свойства.Один из способов лучше понять, как архитекторы решают эти тесты, — это качественно проанализировать свои стратегии решения. Кроме того, это исследование было сосредоточено только на студентах-архитекторах. Чтобы определить предметную специфику пространственных мыслительных процессов, потребуется сравнение успеваемости студентов-архитекторов и студентов других дисциплин (например, химии), особенно после получения значительного опыта в своих областях.

    Частота альфа-ритма ЭЭГ и интеллект у здоровых взрослых — Профили исследований в Медицинской школе Вашингтонского университета

    TY — JOUR

    T1 — Частота альфа-ритма ЭЭГ и интеллект у нормальных взрослых

    AU — Анохин, Андрей

    AU — Vogel , Фридрих

    N1 — Информация о финансировании: Авторы благодарят Йенса Кригера и Эдду Шальт за помощь в организации ЭЭГ и психологической базы данных.Хотим также поблагодарить рецензентов за полезные комментарии. Работа поддержана грантом Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Ф. Фогелю и стипендией Александра фон Гумбольдта А. Анохину. Исследование для этой статьи было поддержано грантом Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), предоставленным F.V. и Товариществом Александра фон Гумбольдта к А.А. Корреспонденцию и запросы на перепечатку следует направлять Андрею Анохину, кафедре психиатрии, Медицинский факультет Вашингтонского университета, 4625 Lindell Blvd., 2nd Floor, St. Louts, MO 63108.

    PY — 1996

    Y1 — 1996

    N2 — Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) отражает стабильные индивидуальные различия в функциях мозга и, следовательно, может быть мощным инструментом для изучения биологических основ интеллект. Однако вопрос о том, связана ли ЭЭГ и, в частности, частота альфа-ритма (ФП) с интеллектом у нормальных взрослых, оставался неясным. Мы проанализировали спектры и показатели ЭЭГ по различным тестам интеллекта у 101 здорового мужчины в возрасте от 20 до 45 лет (M IQ = 119.2; SD = 9,4) с особым учетом области мозга и конкретных умственных способностей. Результаты по стандартной прогрессивной матрице (SPM) Raven положительно коррелировали с AF в префронтальной и лобной областях. Факторы вербальных способностей, полученные на основе вербальных субтестов теста структуры интеллекта Амтауэра (IST) и теста умственной работоспособности LPS Хорна, положительно коррелировали как со средним, так и с пиковым коэффициентом AF (r = 0,34 и 0,35, соответственно; p <0,001). Однако AF не показал какой-либо значимой связи с факторами общих (g-фактор), пространственных и арифметических способностей.

    AB — Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) отражает устойчивые индивидуальные различия в функциях мозга и, следовательно, может быть мощным инструментом для изучения биологической основы интеллекта. Однако вопрос о том, связана ли ЭЭГ и, в частности, частота альфа-ритма (ФП) с интеллектом у нормальных взрослых, оставался неясным. Мы проанализировали спектры ЭЭГ и результаты различных тестов интеллекта у 101 здорового мужчины в возрасте от 20 до 45 лет (M IQ = 119,2; SD = 9,4) с особым учетом области мозга и конкретных умственных способностей.Результаты по стандартной прогрессивной матрице (SPM) Raven положительно коррелировали с AF в префронтальной и лобной областях. Факторы вербальных способностей, полученные на основе вербальных субтестов теста структуры интеллекта Амтауэра (IST) и теста умственной работоспособности LPS Хорна, положительно коррелировали как со средним, так и с пиковым коэффициентом AF (r = 0,34 и 0,35, соответственно; p <0,001). Однако AF не показал какой-либо значимой связи с факторами общих (g-фактор), пространственных и арифметических способностей.

    UR — http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=0001804119&partnerID=8YFLogxK

    U2 — 10.1016 / S0160-2896 (96) 80002-X

    DO — 10.1016 / S0160-2896 ( 96) 80002-X

    M3 — Артикул

    AN — ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: 0001804119

    VL — 23

    SP — 1

    EP — 14

    JO — Intelligence

    JF — Intelligence

    SN 9 — 01603

    IS — 1

    ER —

    Прикладные науки | Бесплатный полнотекстовый | Изменение уровней и структуры интеллекта в России: метод ANOVA на основе дискретизации и группировки факторов

    1.Введение

    В современном мире интеллект воспринимается как стратегически важный ресурс, определяющий развитие науки и производства. На рубеже XX – XXI веков средний коэффициент национального интеллекта (IQ) стал рассматриваться как важный (но не единственно возможный) фактор, влияющий на различия в темпах экономического роста [1,2]. В связи с этим выясняются закономерности изменения средних интеллектуальных способностей человека [3], специфика факторной структуры интеллекта [4] и факторная инвариантность структур интеллекта у представителей социогуманитарных и технических профессий [5] , а также совершенствуются теоретические основы измерения интеллекта в когортах [6].Кроме того, прогнозируются будущие когнитивные тенденции и последствия для экономического и социального развития [7], а также разрабатываются механизмы развития интеллектуальных способностей [8]. Психометрические теории интеллекта основаны на объективных тестах интеллекта, измеряющих IQ. Эта количественная оценка показывает уровень интеллекта человека по сравнению с уровнем интеллекта среднего человека в некоторых группах. Первые попытки измерить умственные способности и объяснить результаты измерений были предприняты в конце 19 века Фрэнсисом Гальтоном [9,10].Он заложил основы математико-статистического аппарата, используемого в психометрическом анализе данных, который затем был разработан Карлом Пирсоном и Чарльзом Спирменом в процедурах корреляционного и факторного анализа [10]. В результате эмпирического исследования, частично основанного на ранних экспериментах Гальтона, в 1904 году Спирмен представил модель факторного анализа, пытаясь объяснить различия в результатах тестов интеллекта двумя факторами: общим интеллектом («g») и специфическими способностями ( «С») [11].Впоследствии модель интеллекта, предложенная Спирменом, подверглась сомнению со стороны многих моделей, предполагающих, что интеллектуальное поведение возникает из ряда факторов, например, индуктивного и дедуктивного мышления, вербального понимания, скорости обработки и пространственной визуализации [12]. Критика двухфакторной модели привела к ее усовершенствованию и созданию Спирменом модели интеллекта, которая представляет собой иерархию факторов с так называемым g-фактором наверху и групповыми факторами на более низком уровне. Среди групповых факторов Спирмен выделил наиболее важные из них: логические, механические, психологические и арифметические способности [13].В конце 20-го века трехуровневая теория когнитивных способностей Джона Биссела Кэрролла объясняла многие индивидуальные различия в интеллектуальных способностях, не противореча при этом преобладанию фактора g. Фактор g, также называемый общим фактором, составляет около 40 процентов от общей дисперсии в батареях тестов IQ, когда различные когнитивные тесты выполняются на выборке людей с широким диапазоном когнитивных способностей [14]. Существующие тесты IQ различаются количеством и типом измеряемого ими интеллекта.Некоторые субтесты IQ больше коррелируют с g-фактором, чем другие. Например, словарный субтест имеет высокую корреляцию с g-фактором [15]. При исследовании интеллекта по тестам IQ была выявлена ​​изменчивость средних интеллектуальных способностей человека во времени. Английский психолог Ричард Линн зафиксировал разницу в национальном интеллекте Японии и США, а также рост показателей интеллекта в Японии на рубеже 1970–1980-х годов [16,17].В 1980-х Джеймс Р. Флинн исследовал вопросы изменения IQ в США [18], повторно проанализировал данные исследования Линн и указал на некоторые ошибки в сравнении национального интеллекта японцев и американцев [19]. Он также представил результаты исследования, описывающего феномен повышения IQ в США и других странах [20,21]. Позже Р.Дж. Хернштейн и К.А. Мюррей дал этому явлению название «эффект Флинна» [22], которое стало общепринятым в научной литературе. Некоторые исследователи называют это явление «эффектом Линна – Флинна» [23].Открытие эффекта Флинна породило множество исследований, пытающихся определить факторы, влияющие на изменчивость средних интеллектуальных способностей человека с течением времени. Ранее считалось, что генетические факторы, факторы окружающей среды, снижение фертильности и методологические проблемы, искажающие измерения, объясняют увеличение IQ с течением времени [24]. Исследуя эффект Флинна, У. Диккенс и Дж. Флинн предложили формальную модель, объясняющую, как окружающая среда и гены могут взаимодействовать и влиять на IQ [25].В ходе многочисленных исследований было установлено, что в природе эффекта Флинна преобладают факторы окружающей среды [26]. Это подтверждается наблюдением, что эффект Флинна наиболее выражен при применении к задачам, которые имеют наименьшую нагрузку на g-фактор [27]. Эффект Флинна был обобщен в метааналитических исследованиях. Авторы [28] определили, что эффект Флинна и групповые различия показателей IQ объясняются разными причинами. Авторы [26] обсуждают, что стабильность эффекта Флинна была подтверждена в разных возрастных группах, измерениях, выборках и уровнях работоспособности.Мета-анализ данных, собранных за период 1950–2014 годов в 48 странах, показал, что эффект Флинна присутствует в каждой возрастной группе, а эффект Флинна был сильнее в развивающихся странах. Авторы [29] обнаружили снижение роста IQ в последнее десятилетие ХХ века и выявили положительную связь между полномасштабным, кристаллизованным и пространственным IQ с изменениями валового внутреннего продукта на душу населения (изменение валовой внутренний продукт оказал незначительное влияние на IQ жидкости).Метаанализ проводился на основе 219 исследований выборки за 105 лет (1909–2013) в 31 стране. Россия в эту выборку не вошла. Одно из первых масштабных исследований эффекта Флинна в России было представлено в 2019 г. [30]. Для анализа динамики интеллектуальных способностей использовались 238 363 протокола добровольного онлайн-тестирования за 2012–2018 годы. Предположительно, участниками эксперимента были мужчины 1974–1999 годов рождения. Анализ этих данных показал, что у респондентов, родившихся до середины 1980-х годов, снижение результатов теста IQ сменилось линейным увеличением, скорость которого оценивалась примерно в 0.19 баллов IQ в год. Полученная динамика результатов IQ-теста может быть объяснена особенностями социально-экономической ситуации в России в 1980–1990-е гг. В начале XXI века ученые стали наблюдать замедление или обратное развитие эффекта Флинна. Б. Братсберг и О. Рогеберг продемонстрировали резкое падение средних значений IQ в большой выборке, охватывающей три десятилетия норвежских когорт по рождению (1962–1991) [31]. Это явление получило название «отрицательный эффект Флинна» [32,33].При исследовании причин снижения IQ населения были выявлены такие факторы, как иммиграция [31,34], дисгеничность [31,35], изменение соотношения полов в выборке [31], снижение уровня образования. [31,36]. Таким образом, выводы, сделанные на основании приведенных выше исследований, весьма разнообразны. Однако общий результат исследования можно сформулировать следующим образом: эффект Флинна не универсален и чувствителен к факторам окружающей среды. Это подтверждается многочисленными исследованиями, которые показали, что в течение ХХ века наблюдался довольно значительный рост индексов IQ, а с конца ХХ — начала 21 века наблюдается обратный эффект ослабления интеллекта, особенно его отдельных компонентов. .В то же время, несмотря на огромное количество исследований, нет единого мнения о причинах увеличения или уменьшения средних интеллектуальных способностей человека с течением времени. Существующие исследования по рассматриваемому вопросу сильно различаются по национальности, возрасту, изучаемым предметам, размерам выборки, составу и полноте тестов интеллекта, а также по методам анализа данных. Также важен набор дополнительных факторов, используемых в математических моделях, учет которых мог бы более точно описать структуру изменений интеллекта.Чтобы составить более полное и систематизированное представление о текущих исследованиях эффекта Флинна, мы проанализировали ряд статей [7,21,30,31,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46 , 47,48,49,50,51,52] по этой теме в соответствии с указанными выше атрибутами и представили их в обзоре в Таблице A1 в Приложении A.

    Анализ научных публикаций позволяет нам сказать, что очень мало длинных Терминные исследования IQ проводились в России, и что они проводились гораздо короче, чем в некоторых других странах.Наша настоящая работа в некоторой степени восполняет этот пробел. Исследование основано на данных IQ-тестирования молодых людей в возрасте 17,7 ± 1,3 года, проведенного в течение 23 лет с 1991–2013 гг. Выборка состоит из 3631 молодого человека обоего пола, которые прошли тестирование по методу Амтхауэра. Это были студенты Новосибирского государственного технического университета, которые выбрали для обучения разные факультеты. Сейчас этот вуз входит в двадцатку лучших технических вузов России. Студенты обучались на разных факультетах и ​​имели разные баллы на вступительном государственном экзамене (ЕГЭ), которые обычно коррелировали с их IQ.

    Целью исследования было выявить влияние независимых переменных (предикторов) на зависимую переменную, а именно на общий тест IQ. В качестве математической модели для анализа собранных данных представляется наиболее подходящим использовать модель ANOVA. Значение IQ (или значения его подтестов), полученное в соответствии с методом Амтхауэра, представляло собой числовую выходную переменную с пояснительными категориальными переменными, такими как год, отдел и пол. Модель ANOVA не только оценивает влияние вышеупомянутых факторов на значения IQ по отдельности, но и их взаимодействие.

    Однако есть обстоятельства, которые усложняют построение эффективной модели ANOVA на основе доступных выборочных данных. Первая трудность связана с несоответствием значений объясняющих переменных допущениям модели. А именно, фактор года является количественным, а не категориальным, как того требует модель, а фактор отдела содержит слишком много категорий. Ранее для решения этой проблемы объясняющие переменные вручную классифицировались таким образом, что только два периода времени, разделенные переходом от 20-го к 21-му веку, и три группы отделов, связанных, соответственно, с математической, инженерной или гуманитарной направленность в обучении [53].Однако такая грубая категоризация приводит к построению модели, не оптимальной с точки зрения полного извлечения информации, содержащейся в данных.

    Вторая сложность — несбалансированность имеющихся данных. При проведении долгосрочных исследований интеллекта не всегда возможно разработать план выборки, позволяющий получить оптимальные оценки эффектов в модели ANOVA, поскольку трудно обеспечить условия, при которых подобная популяция индивидов будет проверяться каждый год.В связи с этим для нашей выборки характерно неравномерное распределение студентов по факультетам в каждом году, а также большое влияние взаимодействия факторов.

    Для решения этих проблем в статье предлагается и исследуется метод совместной дискретизации и группировки независимых переменных на основе последовательной комбинации критериев оптимальности AIC и BIC, оценивая качество модели ANOVA с точки зрения как точности прогноза, так и сложности. модели, которая наилучшим образом соответствует имеющимся данным.

    Статья имеет следующую структуру. В разделе 1 представлен обзор исследований изменений структуры интеллекта в мире в ХХ – начале XXI веков. В разделе 2 мы представляем описание и исследовательский анализ собранных данных, формулируем математическую модель и обосновываем необходимость категоризации значений исследовательских переменных. Раздел 3 содержит выбор функции качества для решения задачи совместной дискретизации и группировки, а также предложенный алгоритм решения задачи.В разделе 4 мы изучаем алгоритм, выбираем компромиссный вариант дискретизации и группировки факторов и, наконец, интерпретируем результаты математического и статистического моделирования. Раздел 5 содержит обсуждение.

    3. Предлагаемый метод

    3.1. Функция качества

    При проведении долгосрочных исследований не всегда возможно разработать план выборки, позволяющий получить оптимальные оценки эффектов в модели ANOVA, поскольку трудно обеспечить условия, при которых подобная выборка люди будут наблюдаться каждый год.Часто, как в нашем случае, приходится довольствоваться пассивными наблюдениями.

    Как показал поисковый анализ данных, имеющаяся выборка очень неравномерна в распределении наблюдений по естественным категориям, а именно по 23 годам наблюдения, 10 отделам и полу. То есть в каждый блок данных попало очень неравномерное количество наблюдений. Это обстоятельство приводит к неприемлемому качеству модели ANOVA из-за невыполнения условия гомоскедастичности (значительные различия в дисперсиях отдельных блоков данных).Естественным решением этой проблемы может стать агрегирование данных, то есть переход от небольших категорий к более крупным, в которых данные будут распределяться более равномерно. Агрегация, с одной стороны, строит оптимальную статистическую модель, наилучшим образом извлекая информацию, содержащуюся в реальных данных. С другой стороны, объединение информационно схожих групп студентов с точки зрения структуры интеллекта позволит лучше интерпретировать результаты и делать аргументированные выводы.

    В нашем исследовании мы объединим две независимые переменные — год и отдел. В этом случае агрегирование для года порядковой переменной будет осуществляться методами дискретизации с учетом возможных слияний только смежных интервалов. Для категориальной переменной отдела мы рассмотрим все возможные слияния с использованием метода группировки. Гендерный фактор не следует агрегировать, так как он включает минимально возможное количество категорий.

    Результаты объединения уровней факторов на основе применения методов дискретизации и группирования зависят от критерия согласия, по которому сравниваются полученные разбиения между собой.Чаще всего о качестве регрессионной модели судят по коэффициенту детерминации, рассчитываемому как где ESS — остаточная сумма квадратов, TSS — общая сумма квадратов для модели. Выбор коэффициента детерминации в качестве критерия согласия не дает никаких результатов, поскольку исходное разбиение всегда дает минимальную остаточную сумму квадратов. Действительно, любое слияние интервалов приводит к уменьшению R 2 . Для проверки значимости модели используется F-статистика, рассчитанная как где N — количество наблюдений, p — количество оцениваемых параметров модели.При этом учитываются степени свободы, поэтому увеличение сложности модели должно быть компенсировано значительным уменьшением остаточной суммы квадратов. При использовании F-статистики, в отличие от R 2 , любое объединение интервалов приводит к улучшению функции согласия. Таким образом, работа алгоритма закончилась только тогда, когда интервалы больше нельзя было объединить, то есть при использовании этого критерия остается минимально возможное количество категорий. Таким образом, ни R 2 , ни F-статистика не подходят для решения задачи дискретизации и группирования, поскольку они приводят к ограничению вырожденных разбиений.Авторы [55] исследовали две группы критериев качества, которые были выделены для решения задачи дискретизации: информационные и статистические. Информационные критерии предназначены для уменьшения потери информации при объединении отдельных категорий в группы. Они предназначены для повышения качества извлекаемых знаний. Статистические критерии пытаются решить одновременно две противоположные задачи. С одной стороны, эти критерии обращают внимание на точность прогноза модели; с другой стороны, они не позволяют построить слишком сложную модель.Это уравновешивает точность и сложность модели. Авторы [55] также показали методы дискретизации, основанные на теоретической информационной сложности, а методы, основанные на статистических показателях зависимости данных, асимптотически эквивалентны. То есть и те, и другие методы дискретизации по-разному достигают схожих целей. Поэтому в нашей работе для решения задачи агрегирования мы будем использовать два статистических критерия, а именно: информационный критерий Акаике (AIC) и байесовский информационный критерий (BIC), а также их комбинации.AIC часто используется в задачах выбора признаков, например, в процедуре пошаговой регрессии. Он обеспечивает компромисс между качеством подгонки и сложностью модели (количество параметров p). Показатель рассчитывается следующим образом: BIC более строго наказывает увеличение количества параметров Таким образом, по критерию Акаике будет получена более сложная модель, а использование байесовского критерия приведет к разделению на меньшее количество категорий. Предлагаем рассмотреть промежуточные варианты критериев, варьируя штрафной срок за сложность модели.Таким образом, мы вводим следующий класс оценочных функций, определяемых параметром 2≤c≤logN: Чтобы представить Q как функцию результатов группировки и дискретизации объясняющих переменных, мы выражаем ESS через внутригрупповые суммы квадратов отклонений от среднего значения ответа. Пусть модель включает три независимые переменные, а затем индивидуальная внутригрупповая сумма квадратов рассчитывается как

    ESS (Gktj) = ∑iyktji2− (∑iyktji) 2nktj,

    где Gktj — подмножество nktj студентов k-го пола, j-й группы факультетов, j = 1, J¯, опрошенных в период t, j = 1, T¯, yktji — i-е наблюдаемое значение, соответствующее значение IQ студентов из подмножества Gktj.Изначально в каждую группу отделов входит по одному отделу, каждый период включает один год. Остаточную сумму квадратов можно сформулировать как

    ESS (∪k, t, jGktj) = ∑k, t, jESS (Gktj).

    При определении количества параметров необходимо учитывать, что для некоторых комбинаций уровней факторов в подмножестве Gktj нет наблюдений, поэтому где I (S) принимает значение 1, если утверждение S истинно, и значение 0 в противном случае. Тогда общее количество параметров будет

    p (∪k, t, jGktj) = ∑k, t, jI (Gktj ≠ ∅).

    Таким образом, функция качества определяется как

    Q (∪k, t, jGktj) = p (∪k, t, jGktj) ⋅c + NlogESS (∪k, t, jGktj).

    (3)

    При решении задачи группировки и дискретизации формируется набор подмножеств Gktj, который минимизирует функцию (3). Поэтому задачу оптимизации можно сформулировать следующим образом

    Q (∪k, t, jGktj) → T, J, G111,…, G2TJmin.

    (4)

    Следует иметь в виду, что при очень большом количестве категорий создание хороших группировок затруднено из-за риска переобучения модели.В крайнем случае, чтобы избежать переобучения, эффективные алгоритмы группирования могут объединить все значения в одну группу, тем самым исключив переменную из рассмотрения. Чтобы не допустить такой ситуации, критерий остановки должен включать условие минимального количества категорий (например, двух).

    3.2. Алгоритм совместной дискретизации и группировки
    Как следует из предыдущего раздела, для решения задачи совместной дискретизации (для переменной года) и группировки (для переменной отдела) необходимо разработать алгоритм, решающий задачу оптимизации (4 ).Этот алгоритм относится к так называемым методам упаковки [56,57], которые ориентированы на качество оцениваемой модели. Существующие подходы [58,59] предназначены для задач классификации; то есть они предполагают, что ответ категоричен. Следовательно, их применение для преобразования набора исследовательских переменных при построении моделей ANOVA требует дискретизации отклика, что приводит к потере важной информации. Известные алгоритмы, основанные на статистике (ChiMerge [60], Chi2 [61]) и оценке информации (MDLP [62]), имеют тот же недостаток.По сравнению с проблемой дискретизации, проблема группировки не была так глубоко изучена в литературе. Большинство существующих алгоритмов (метод последовательного прямого выбора [63], CHAID [64], MODL [65]) решают проблему группировки с помощью жадной эвристики, основанной на восходящей категоризации. Таким образом, большинство существующих алгоритмов контролируемой дискретизации разработаны для решения классификационных задач, то есть для категоричного ответа. Они в основном нацелены на улучшение качества прогнозирования ответа (качества классификации) [66,67], в то время как наша задача в настоящем исследовании заключается не в прогнозировании IQ, а в получении и интерпретации оценок эффектов независимых переменных.

    Более того, существующие алгоритмы дискретизации обычно одномерные. В связи с этим представляется актуальным разработать алгоритм оптимальной категоризации нескольких объясняющих переменных с учетом их взаимосвязи для построения модели ANOVA. Здесь категоризация включает две задачи: дискретизация количественных переменных и группирование категориальных переменных.

    Для решения этой проблемы авторами [68] предложен и исследован алгоритм, основанный на стандартной методике контролируемой агломеративной дискретизации.Он жадный и включает в себя следующие шаги:

    • Шаг 1. Установите начальные интервалы, поместив каждое уникальное значение в отдельный интервал.

    • Шаг 2. Вычислите функцию оценки Q для каждой пары смежных интервалов.

    • Шаг 3. Объедините пару с лучшим значением Q (если условие остановки не сработало).

    • Шаг 4. Повторяйте шаги 2–3 до тех пор, пока дальнейшее объединение не станет возможным.

    На шаге 2 вычисляется функция качества, одновременно объединяя два атрибута.Для категориальной переменной рассматриваются все возможные пары уровней факторов, для количественной переменной рассматриваются только соседние интервалы. Кроме того, нулевой индекс присваивается переменной, для которой уровни не объединяются. Это делается в том случае, если оптимальным решением является объединение уровней только для одной из переменных.

    На шаге 3 алгоритм останавливается, если после объединения не удается добиться улучшения функции качества. На шаге 4 дальнейшее слияние считается невозможным, если все факторы имеют два уровня.

    Этот описанный алгоритм не гарантирует, что будет получено оптимальное решение, поскольку движение по пути, который на данный момент кажется лучшим, отбрасывая все другие варианты, не исключает того факта, что отброшенный путь на текущем шаге окажется неверным. быть оптимальным. Скорее всего, полученное таким образом решение будет локально оптимальным. Еще один крайний вариант алгоритма оптимизации — это полное перечисление всех возможных вариантов, что в конечном итоге гарантирует глобальный оптимум.Однако полное перечисление в случае нескольких объясняющих переменных, которое предполагает совместное решение задач дискретизации и более ресурсоемких задач группирования, требует неприемлемо больших вычислительных ресурсов.

    Исходя из вышеизложенных рассуждений, в настоящей работе мы выбрали промежуточный вариант алгоритма с частичным отбором лучших решений. Для его реализации вместо одного лучшего решения на каждой итерации алгоритма требуется сохранить несколько лучших решений, а затем уже им предстоит выполнить последующее слияние категорий.Чтобы количество таких решений не увеличивалось до неприемлемых значений, предлагается ограничить их фиксированным значением m, одинаковым для каждой итерации.

    Для хранения информации обо всех лучших решениях на данной итерации относительных начальных (а не текущих) разбиений объясняющих переменных предлагается использовать списки кластеров, сформированные уровнями факторов в результате их слияние. Для категориальных факторов исходная нумерация уровней устанавливается в произвольном порядке, для количественных переменных — в порядке возрастания их значений.На этапе инициализации каждый уровень помещается в свой кластер с соответствующим номером. Так, например, для фактора x1 с исходными уровнями T0 список кластеров L11 на первом шаге содержит T0 элементов [1,…, T0]. Если k-е лучшее решение включает объединение уровней t 1 и t 2 (t 1 2 ), то в списке L1k элемент t 2 сбрасывается в ноль, а элемент t 2 добавляется к элементу t 1 .Для вновь сформированного кластера, состоящего из уровней t 1 и t 2 , функция качества вычисляется согласно соотношению (3), поскольку подмножества с уровнями t 1 и t 2 заменяются одним новым подмножество (t 1 ∨t 2 ).

    Таким образом, разработанный алгоритм включает следующие шаги (Алгоритм 1).

    Алгоритм 1 Дискретизация и группировка с частичным отбором лучших решений
    Входные данные: необработанные данные включают значения ответа, количественную исследовательскую переменную x1 с уровнями T0 и качественную исследовательскую переменную x2 с уровнями J0.Мы устанавливаем константу c для функции качества (2), количество m лучших решений, фиксируемых и сохраняемых на каждой итерации.
    Шаг 1. Установить H = 1.
    Сформировать начальные списки кластеров L1H, L2H.
    Шаг 2. Вычислить значение Q0 функции (2) по исходным данным.
    Шаг 3. Для h от 1 до H сделать
    Шаг 3.1. Сформируйте подмножества Gktj в соответствии со списками кластеров L1h и L2h.
    Шаг 3.2. Если количество ненулевых кластеров в списке L1h (L 2h ) не превышает 2, то t 1 = t 2 = 0 (j 1 = j 2 = 0).
    Шаг 3.3. Для каждой пары ненулевых соседних кластеров t 1 , t 2 из списка L1h и для t 1 = t 2 = 0, а для каждой пары ненулевых кластеров j 1 и j 2 из список и для j 1 = j 2 = 0 выполнить:
    Шаг 3.3.1. Если t 1 = t 2 = 0 (j 1 = j 2 = 0), то слияние для первой (второй) исследовательской переменной не выполняется.
    Шаг 3.3.2. Вычислите значения Q1 функции качества по формуле (3):
    — если слияние происходит для двух переменных, то подмножества Gkt1j ′, Gkt2j ′, j ′ ≠ j1, j2 заменяются подмножеством Gk (t1∨t2) j ′, подмножества Gkt′j1, Gkt′j2, t ′ ≠ t1, t2 заменяются подмножеством Gkt ′ (j1∨j2), подмножества Gkt1j1, Gkt1j2, Gkt2j1, Gkt2j2 заменяются подмножеством Gk (t1∨t2) (j1∨j2);
    — если слияние происходит только по одной переменной x1, то подмножества Gkt1j ′, Gkt2j ′ заменяются подмножеством Gk (t1∨t2) j ′;
    — если слияние происходит только по одной переменной x2, то подмножества Gkt′j1, Gkt′j2 заменяются подмножеством Gkt ′ (j1∨j2).
    Шаг 4. Определите наименьшие значения m Q1 и соответствующие варианты объединения, описываемые переменными t 1 , t 2 , j 1 , j 2 , h.
    Шаг 5. Если минимальное из m наименьших значений Q1 меньше текущего значения Q0, перейдите к Шагу 6, в противном случае алгоритм остановится.
    Шаг 6. Назначьте минимальное значение Q0, найденное на шаге 4.
    Шаг 7. Назначьте H = m.
    Шаг 8. Для h ′ от 1 до H сформировать новые списки кластеров L1h ′, L2h ′, исходя из вариантов объединения, соответствующих лучшим решениям, найденным на шаге 4.
    Шаг 9. Сохраните списки L1h *, L2h *, соответствующие Q0.
    Шаг 10. Повторите шаги 3–9.
    Вывод: списки кластеров L1h *, L2h *, соответствующих последнему достигнутому минимальному значению Q0.

    5. Обсуждение

    В данной статье мы провели исследование изменений IQ и его подтестов с использованием модели ANOVA. Основная проблема при проведении долгосрочных исследований IQ заключается в том, что не всегда удается разработать план выборки. В результате для анализируемой выборки характерно неравномерное распределение по ряду признаков, характеризующих участников эксперимента.В конечном счете, это не дает оптимальных оценок эффектов в модели ANOVA. Чтобы преодолеть эту проблему, был предложен алгоритм совместной дискретизации и группировки объясняющих переменных в модели ANOVA. Он основан на обобщенных статистических критериях, которые включают, в качестве частных случаев, информационный критерий Акаике (AIC) и байесовский информационный критерий (BIC). Эти критерии, хотя и относятся к статистическим, довольно тесно связаны с критериями теории информации.Поэтому результаты дискретизации и группировки на их основе не только обеспечивают оптимальный баланс точности и сложности математической модели, но и учитывают всю информацию, содержащуюся в собранных данных.

    Стандартный алгоритм контролируемой агломеративной дискретизации был значительно улучшен. Вместо одного лучшего решения на каждой итерации алгоритма предлагается сохранить фиксированное количество m лучших решений и затем выполнить для них последующее объединение категорий.Выявлено, что исходная жадная версия алгоритма (m = 1) никогда не давала глобального оптимума. Следовательно, предложенная модификация алгоритма с частичным отсеиванием решений дает наилучший результат. Однако с увеличением m может быть получено худшее решение, поэтому невозможно рекомендовать определенное значение m, при котором гарантированы лучшие результаты. Поэтому при каждом новом применении алгоритма требуется предварительная настройка, которая заключается в вычислении нескольких последовательных значений m и выборе наилучшего решения m *.В настоящем исследовании m * принимал значение от 2 до 12 (равно 2 в половине экспериментов).

    5.1. Интерпретация результатов

    При интерпретации полученных результатов особый интерес представляет разделение относительно короткого периода времени 2003–2005 (P2) в оптимальном разделении по годам. Этот результат предполагает, что период содержит значительную информацию об изменении интеллекта студентов в то время. Действительно, этот относительно короткий период тестирования IQ представлен молодыми людьми в возрасте 17–20 лет, чье школьное образование началось в 1991–1995 гг., То есть в наиболее активный период перестройки российского общества.

    В 1992 году рынок был либерализован, в результате производство упало почти во всех сферах жизнедеятельности населения, а цены выросли почти в 30 раз. Падение ВНД привело к значительному сокращению или даже прекращению финансирования науки, образования, здравоохранения и культуры. Период 1993–1994 гг. Представлял собой начальный этап приватизации, связанный с формированием частного сектора экономики, который, однако, не привел к увеличению производства и благосостояния населения.

    В результате кризиса в промышленности, торговле и экономике в целом значительно упал уровень жизни. Население по-разному адаптировалось к этим неординарным преобразованиям во всех сферах жизни: политической, экономической и социальной, что не могло не сказаться на сознании детей 6–10 лет. Таким образом, первой отдаленной причиной выявления периодов обнаруженной изменчивости IQ в период 2003–2005 гг. Может быть комплексное влияние изменений социокультурной среды на развитие интеллектуальных способностей детей и их представления о роли высшего образования. и выбор образа жизни.

    Стабильный (независимо от метода анализа) рост IQ при сравнении периода 2003–2005 гг. (П2) с периодом 1991–2002 гг. (П1) наблюдается для группы, представленной студентами-математиками (группа кафедр G3). , причем более выраженный рост характерен для женской части группы G3 (см. рис. 3). Более значительный рост IQ (эффект Флинна) у женщин, чем у мужчин, объясняется показателями улучшения условий жизни и социального статуса. соответствующие группы населения [69].Однако обнаруженный нами эффект для периода 2003–2005 гг. (П2), скорее всего, может быть вызван изменением социокультурных стереотипов поведения женщин, которые вынуждены осваивать новые профессии и расширять сферу своей деятельности при адаптации к новым. условия жизни. Такое объяснение полученных результатов подтверждается заметным уменьшением разрыва между мужчинами и женщинами в науке, технике и математике в выборке талантливых студентов в период 1981–2010 гг., Что также считается следствием влияния социокультурные факторы [70].Другая группа факультетов с повышением IQ в течение периода P2 состоит из студентов самых разных областей подготовки: физико-инженерного, авиационного и гуманитарного образования (группа G2). При общем падении престижа науки и инженерных знаний в переходный период в России (обычно называемый «перестройкой») из-за коллапса экономики эти факультеты могли быть выбраны молодыми людьми с идеалистическим и романтическим взглядом на будущее. , в отличие от более прагматичных специальностей, представленных в экономическом, энергетическом, механико-технологическом или радиотехническом факультете (группа G1).На фоне колебаний жизненных ценностей и идеалов в период «перестройки» стремление реализовать свою мечту в группе G2 могло поддержать мотивацию образовательного процесса и формирование системы знаний, необходимой для успешного тестирования IQ. Эту гипотезу можно подтвердить увеличением IQ в группе G2 по субтесту IQ1, предназначенному для оценки не только вербальных способностей, но и общей осведомленности. Однако период P2 не повлиял на уровень IQ у мужчин из группы G1, и даже произошло снижение компонента IQ1 в женской группе (см. Рисунок 4).

    Рассматривая динамику IQ в период 2006–2013 гг. (П3), следует отметить, что в это время в системе российского школьного образования произошли существенные изменения. Введен единый государственный экзамен (ЕГЭ), результаты которого стали постепенно использоваться с 2003 по 2007 год, в зависимости от региона, для итоговой оценки качества среднего школьного образования и последующего конкурсного приема в высшие учебные заведения.

    Таким образом, выявленные временные периоды различной динамики IQ на основе применения предложенного метода могут быть связаны с разными трансформациями в российском обществе, в том числе с изменениями в системе образования.Устойчивое выделение конкретного периода 2003–2005 гг. В вариативности динамики IQ, соответствующего различным сочетаниям критериев оптимальности, по-видимому, отражает влияние кардинальных преобразований как в социально-экономической сфере жизни, так и в системе образования на развитие и развитие. оценка интеллектуальных способностей молодежи.

    В период 1991–2005 гг. (P1 и P2) тестирование IQ сдавали студенты, получившие знания по единой учебной программе в школе и служившие основой для вступительных экзаменов в высшие учебные заведения.Следующий период 2006-2013 гг. (P3) характеризовался последствиями педагогического разнообразия в использовании школьных программ, однако с единым регламентом оценки знаний с помощью ЕГЭ. Одним из психологических факторов при тестировании с ограничением по времени может быть развитие навыков решения проблем, основанных на угадывании ответов, а не на стратегии обдумывания возможных альтернатив. Такая стратегия угадывания при тестировании интеллектуальных способностей неизбежно приведет к увеличению количества неверных ответов и, соответственно, к низкому IQ.Как показывают полученные данные, только в женской выборке студентов, выбравших экономический и инженерный факультеты (G1), наблюдается повышение IQ в период P3. В остальных случаях либо нет временных различий, либо IQ в P3 ниже, чем в P2 или P1 (см. Рисунок 5). Следует отметить, что сравнение особенностей динамики IQ под влиянием года и переменные отдела при выполнении различных субтестов IQ1 – IQ9 указывают на относительную стабильность показателей зрительно-пространственных способностей (IQ8, см. рисунок 6) или кратковременной памяти (IQ9, см. рисунок 7) по сравнению с большей вариабельностью вербальной или математические компоненты интеллекта (см., например, рисунок 4 и рисунок 5).Таким образом, относительно большая вариабельность этих компонентов в P3 может быть вызвана значительными изменениями в школьной программе (введение ЕГЭ) и оценкой знаний, полученных во время этого обучения. Дополнительная причина снижения памяти, наблюдаемая в P3. Период (см. рисунок 7), вероятно, может быть постоянно растущей информатизацией общества и использованием студентами персональных компьютеров и мобильных устройств в качестве справочника. Систематический доступ к Интернету в качестве мнемонического помощника не только упрощает получение информации, но и снижает нагрузку на память, что приводит к наблюдаемому снижению эффективности запоминания.
    5.2. Выводы

    Полученные результаты анализа интеллектуальных способностей молодых людей в период 1991–2013 гг. (Т.е. детей 1974–1997 гг. Рождения) позволяют сделать вывод, что: Наблюдаемые особенности временной динамики IQ являются вызвано изменениями в системе образования и социально-экономического положения семьи, произошедшими в России в период перестройки общества, а также интенсивным развитием информационных технологий. Выявленные периоды 2001–2002 и 2003–2005 годов с ярко выраженной вариабельностью показателей IQ студентов, выбравших разные направления обучения, по-видимому, отражают переходные условия в осознании ценности знаний и престижа разных профессий, обусловленных существенная перестройка социокультурной среды воспитания и обучения детей 1974–1997 годов рождения.

    Результаты настоящего исследования согласуются с выводами авторов [30] о динамике IQ детей 1974–1999 годов рождения. Респондентами исследования выступили мужчины в возрасте 18–40 лет с уровнем образования не ниже среднего общего образования. Период 2001–2002 гг. (1983–1984 гг. Рождения) соответствует самым низким значениям IQ, а для 1985–1987 гг.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *