Экспериментальная психология
2021. Том 14. № 3. С. 122–137
doi:10.17759/exppsy.2021140309
ISSN: 2072-7593 / 2311-7036 (online)
Лонгитюдное исследование становления одаренности
Аннотация
Общая информация
Ключевые слова: одаренность, творчество, интеллект, мотив, развитие, лонгитюдное исследование, младший школьный возраст, подростковый возраст, статистический анализ, язык R
Рубрика издания: Психология интеллекта
Тип материала: научная статья
DOI: https://doi.org/10.17759/exppsy.2021140309
Для цитаты: Богоявленская Д.Б., Артеменков С.Л., Жукова Е.С. Лонгитюдное исследование становления одаренности // Экспериментальная психология. 2021. Том 14. № 3. С. 122–137. DOI: 10.17759/exppsy.2021140309
Полный текст
Введение
Актуальность исследования одаренности в современной науке характеризуется осознанием ее роли в развитии экономики государства. Одно из ведущих направлений здесь сохраняет традиционное понимание одаренности, идущее с эпохи Возрождения, и сводится к высоте способностей [23; 20]. В рамках психологии как самостоятельной науки, основанной на естественнонаучной парадигме, требующей повторяемости изучаемого феномена и его измеряемости, одаренность свелась только к фактору интеллекта [22]. Однако многолетнее тестирование творчества по тестам IQ, доказало, что способность к творчеству они не выявляют. Это заставило ведущего американского психолога Дж. Гилфорда ввести специальный показатель творчества (креативность) наряду с интеллектом в своей концепции, разрабатываемой в рамках бихевиоризма [8]. Таким образом, происходит внедрение в проблематику одаренности концепций из разных парадигм [13; 14; 16; 17; 32]. Отсюда противоречивость существующих сегодня концепций и методов изучения одаренности [20; 29; 31], а также подходов к ее развитию [6; 26; 28], что отмечается многими методологами: «Оценивая в целом современное состояние исследований одаренности не будет ошибкой сказать, что в психологической науке сформировалась исследовательская область, в которой разнородные частные научные разработки не имеют под собой не только единой теоретической основы, но и методологических принципов, которые способствовали бы их теоретической интеграции. Вследствие этого существующие теории одаренности являются крайне разнородными в содержательном и методологическом плане» [12, с. 4].
Данная статья посвящена исследованию становления одаренности как способности к творчеству. Единицей творчества для нас выступает способность субъекта развивать деятельность по собственной инициативе, как результат «встречи аффекта и интеллекта» [7, c. 34—35][1].
Метод «Креативное поле», разработанный в 1969 г. на сегодняшний день является единственным методом, построенным не в рамках модели «стимул—реакция». В силу этого он позволяет в условиях реального времени эксперимента выявить присущую личности способность к развитию деятельности по своей инициативе. Фактически в рамках лабораторного эксперимента он моделирует исследовательскую деятельность человека в системе однотипных задач, которая обеспечивает построение двухслойной модели деятельности. Первый, поверхностный, слой — заданная деятельность по решению конкретных задач. Результаты, полученные на этом уровне, позволяют судить о высоте интеллекта по всем параметрам обучаемости. Второй, глубинный, слой, замаскированный «внешним» слоем и неочевидный для испытуемого, — это деятельность по выявлению скрытых закономерностей, которые содержит вся система задач, открытие которых не требуется для их решения. Это создает возможность фиксировать процесс развития деятельности по инициативе ее субъекта [5].
Если ребенок останавливается в своей деятельности, даже при успешном решении предъявляемых ему задач, мы относим его к стимульно-продуктивному уровню. Он продуктивен, но только когда стимулирован. Если ребенок, решая ряд задач, начинает анализировать из своего интереса всю систему задач, то он открывает новые закономерности и мы относим его к эвристическому уровню. Возможен еще третий уровень, когда найденная закономерность обосновывается, т. е. строится теория. Но в данном возрасте это случается крайне редко [3][2].
Основной целью статьи было выявление соотношения ключевых конструктов одаренности, выделяемых в разных подходах (наше понимание одаренности с ее раскрытием как высокого уровня интеллекта) на одной выборке детей в возрастном диапазоне 8—12 лет. Лонгитюдное исследование начато в 2013 г. в УВК 1679. Выборка составила 42 ученика, из них 16 мальчиков и 26 девочек.
Гипотеза исследования состояла в предположении, что диапазон показателей интеллекта в стимульно-продуктивной группе является более широким, чем в группе эвристов, поскольку у эвристов нижняя граница выше в связи с необходимым уровнем освоения деятельности. Верхние границы интеллектуального диапазона у групп эвристического и стимульно-продуктивного уровней в принципе одинаковы, что исключает принятие интеллекта в качестве решающего фактора определения одаренности и позволяет объяснить ключевое влияние на становление одаренности именно мотивационного компонента.
Психодиагностические методы исследования
Метод «Креативное поле»
Диагностика одаренности проводилась с помощью разработанных в рамках метода «Креативное поле» его возрастных модификаций: методики «Звери в цирке» и «Морской бой» [4; 5]. Проведению эксперимента предшествует обучающий этап, который позволяет оценить сенсорно-моторный и регуляторный статус ребенка. Общий индекс одаренности отражает количество и уровень эвристик, время их проявления и устойчивость. Основной этап позволяет дифференцировать детей по уровню познания и выделить эвристический и стимульно-продуктивный уровни работы в эксперименте, что позволяет говорить о проявлении одаренности как способности к развитию деятельности по собственной инициативе или ее отсутствию.
Тесты интеллекта Дж. Равена
Для исследования интеллекта были использованы тесты Дж. Равена. Во 2-м классе применялся тест «Цветные прогрессивные матрицы», в 4-м и 6-м классах — «Стандартные прогрессивные матрицы» серии В, С, Д и серии А, В, С, D, Е соответственно [18]. Тест позволяет нивелировать побочное влияние фактора культурной принадлежности.
Статистические методы исследования
Для анализа полученных в психодиагностическом исследовании данных был использован ряд известных статистических методов: корреляционный анализ с вычислением общих и частных корреляций, а также графическим построением сетей [1; 2] с применением метода glasso [27]; метод главных компонент; конфирматорный факторный анализ. Основные вычисления и графические построения в работе были проведены с использованием программных средств языка R версии 3.5.3 в среде RStudio, версия 1.1.463, с использованием пакетов pgraph, principal, lavaan и sem.
Результаты исследования
В статье представлены данные исследования одаренности и интеллекта в трех возрастных срезах (табл. 1). Одаренность оценивалась через показатели общего индекса (А2, A4, А6) по методу «Креативное поле». Уровень интеллектуального развития в методиках «Креативное поле» отражен в показателях: легкость овладения способом деятельности в эксперименте (М2, М4, М6), среднее время проведения траектории в пробе (P2, P4, P6). Данные показатели представляют собой интегральную оценку когнитивных и регуляторных характеристик, оценивают легкость ориентации в сложной пространственной структуре материала, а также уровень сформированности сенсорно-моторного компонента деятельности. Показатели Т2, Т4, Т6 представляют собой оценку времени решения задачи в основном эксперименте метода «Креативное поле». Поскольку все переменные в методиках по «Креативному полю» построены так, что лучшим значениям показателя соответствуют меньшие цифровые значения, для удобства дальнейшего анализа показатели теста Дж. Равена R2, R4, R6 были линейно инвертированы и обозначены Rn2, Rn4, Rn6.
Таблица 1
Перечень показателей оценки одаренности и уровня развития интеллекта по результатам выполнения психодиагностических методик
Обозначение |
Описание |
Перечень показателей исследования во 2-м, 4-м и 6-м классах |
|
Rn2, Rn4, Rn6 |
Показатели уровня развития умственных способностей по тестам Дж. Равена |
М2, М4, М6 |
Количество ошибок при овладении способом действия на основании результатов выполнения в методиках «Креативное поле» |
Р2, Р4, Р6 |
Среднее время проведения траектории в пробе в обучающем эксперименте в методиках «Креативное поле» (в секундах) |
Т2, Т4, Т6 |
Время решения задачи основного эксперимента в методиках «Креативное поле» (в секундах) |
А2, A4, А6 |
Общий индекс одаренности |
Сопоставление данных становления одаренности и интеллекта
Возрастная динамика становления одаренности показывает, что количество детей, вышедших на эвристический уровень, возрастает по мере взросления испытуемых. К подростковому возрасту разброс данных по показателям обучаемости по «Креативному полю» Т, М и Р сокращается за счет положительной возрастной динамики, что демонстрирует возрастное становление когнитивной сферы.
Результаты анализа данных выполнения теста Дж. Равена при усложнении экспериментального материала к 6-му классу демонстрируют повышение показателей в группе эвристов, тогда как показатели в группе стимульно-продуктивного уровня, напротив, понижаются или сохраняют прежний уровень. Рост максимальных и снижение минимальных значений показателей означает увеличение разрыва между крайними значениями по выборке (табл. 2), что говорит о разбросе данных.
Таблица 2
Описательные статистики по тесту интеллекта Дж. Равена у эвристической (Э) и стимульно-продуктивной (С) групп
Класс |
2-й класс |
4-й класс |
6-й класс |
|||
Группа |
Э |
С |
Э |
С |
Э |
С |
Минимум |
118 |
108 |
94 |
84 |
104 |
80 |
Максимум |
123 |
122 |
105 |
103 |
128 |
122 |
Диапазон |
5 |
14 |
11 |
19 |
24 |
42 |
Среднее |
121 |
117 |
102 |
97 |
118 |
106 |
Результаты измерения уровня развития интеллекта, приведенные в табл. 2, свидетельствуют в пользу поддержки гипотезы исследования — диапазон показателей интеллекта в стимульно-продуктивной группе шире, чем в группе эвристов, при этом верхние границы интеллектуального диапазона у этих групп близки. Для младшего школьного возраста различие максимальных значений интеллекта между двумя группами незначительно, однако оно возрастает до 5% к подростковому возрасту.
Сравнение группы эвристов и стимульно-продуктивной группы во всех классах по числу детей с интеллектом выше и ниже среднего значения позволяет отклонить нулевую гипотезу — p=0,001758, т. е. эти группы различаются по интеллектуальному составу. При этом группы с высоким и средним уровнем интеллекта по своему составу включают как эвристов, так и детей стимульно-продуктивной группы.
Результаты анализа половых различий в генезе одаренности, представленные в табл. 3, свидетельствуют о преобладающем количестве испытуемых мужского пола в эвристической группе во всех срезах (относительно их общего количества в группе) с тенденцией к увеличению этого «разрыва» в 4-м классе и выравниванию значений в подростковом возрасте.
Таблица 3
Половые различия эвристической группы в разных возрастных срезах
Пол |
Количество детей эвристов |
||
2-й класс |
4-й класс |
6-й класс |
|
Мальчики |
5 (31% от группы) |
9 (56% от группы) |
9 (56% от группы) |
Девочки |
6 (23% от группы) |
10 (38% от группы) |
13 (50% от группы) |
Корреляционный и сетевой анализ
Корреляционный анализ методом Спирмена указывает на положительную взаимосвязь между измеряемыми показателями (значимые корреляции с уровнем значимости 0,05—0,001). Диапазон значений корреляций — 0,31—0,90 (табл. 4).
Таблица 4
Результаты корреляционного анализа измеряемых показателей
Показатели |
A4 |
A6 |
Rn2 |
Rn4 |
Rn6 |
T2 |
T4 |
T6 |
M2 |
M4 |
M6 |
P2 |
P4 |
P6 |
A2 |
0,67 |
0,63 |
0,59 |
0,41 |
0,42 |
0,51 |
0,35 |
0,37 |
0,50 |
0,50 |
0,33 |
|
0,45 |
0,33 |
A4 |
|
0,87 |
0,61 |
0,59 |
0,62 |
0,41 |
0,65 |
0.64 |
0,47 |
0,58 |
0,50 |
0,44 |
0,58 |
0,50 |
A6 |
|
|
0,63 |
0,65 |
0,67 |
0,42 |
0,64 |
0,73 |
0.51 |
0,59 |
0,48 |
0,43 |
0,56 |
0,47 |
Rn2 |
|
|
|
0,71 |
0,54 |
0.55 |
0,60 |
0,59 |
0,72 |
0,72 |
0,40 |
0,49 |
0,61 |
0,39 |
Rn4 |
|
|
|
|
0,82 |
0,51 |
0.57 |
0,57 |
0,43 |
0,53 |
0,37 |
0,38 |
0,53 |
0,31 |
Rn6 |
|
|
|
|
|
0,41 |
0.47 |
0,54 |
|
0,41 |
|
0,39 |
0,35 |
|
T2 |
|
|
|
|
|
|
0,43 |
0,32 |
0,62 |
0,62 |
|
|
|
0,31 |
T4 |
|
|
|
|
|
|
|
0,78 |
0,55 |
0,59 |
0,51 |
0,53 |
0,56 |
0,53 |
T6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
0,52 |
0,64 |
0,60 |
0,55 |
0,65 |
0,57 |
M2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,86 |
0,37 |
0,42 |
0,51 |
0,40 |
M4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,61 |
0,49 |
0,66 |
0,64 |
M6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,41 |
0,77 |
0,90 |
P2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,61 |
0,42 |
P4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,74 |
Примечание: полужирный шрифт — p=0,001; обычный шрифт — p=0,01; курсив — p=0,05.
Для выявления структурных связей между измеряемыми показателями был проведен сетевой корреляционный анализ по методу построения сетей частных корреляций glasso [27], [см.также: 10; 25]. Этот метод является одним из вариантов сетевой визуализации, которые представляют корреляции между показателями исследования в удобной графической форме — узлы сети представляют собой изучаемые факторы/переменные, а корреляционные связи между ними определяются с помощью построения соответствующих линий связи [1]. Расстояния между узлами находятся в обратной зависимости от величины корреляций, в то время как толщина и насыщенность цвета линий находятся в прямой зависимости от величины корреляций.
Расчет частных корреляций в большой сети требует применения специальных алгоритмов, которые основаны на методах регуляризации, происходящих из области машинного обучения. Регуляризация позволяет отсекать так называемые «шумовые» влияния и выявлять каузально значимые связи между переменными, что приводит к сетям, которые проще интерпретировать [1; 27].
Метод регуляризации glasso использует так называемый «оператор наименьшего абсолютного сжатия и отбора» lasso, параметр Z (лямбда) которого представляет собой параметр контроля уровня разреженности сети. Определение данного параметра Z осуществляется путем нахождения наибольшего абсолютного значения коэффициента корреляции, а минимальное значение коэффициента корреляции рассчитывается путем умножения этого максимального значения на величину Z, меньшую 1. По умолчанию пакет qgraph в языке R использует отношение равное 0,01. Чем выше величина Z, тем меньше соединений остается в сети.
Для выбора оптимальной сети из многих возможных, в методе glasso применяется также расширенный информационный критерий Байеса (EBIC), расчеты которого осуществляются с помощью гиперпараметра у (гамма), контролирующего вид и простоту модели; наиболее предпочтительными являются простые модели (с наименьшим количеством соединений). Гиперпараметр y устанавливается вручную путем подбора значений от 0 и 0,5 (среднее значение — 0,25). Большему значению y соответствует модель, характеризующаяся наименьшим числом соединений, т. е. наиболее разреженная сеть.
На рис. 1 представлена регуляризованная сеть частных корреляций, построенная по методу glasso при стандартных значениях параметров: Х=0,01; y=0,25. Данная сеть является разреженной и предполагает наличие высокой специфичности взаимосвязей между измеряемыми показателями при возможном ущербе в чувствительности к каждой из этих взаимосвязей. Значения коэффициентов корреляций здесь снижены в силу удаления шумовых влияний. Вместе с тем это позволяет достичь исчерпывающего описания полученных данных и взаимосвязи измеряемых показателей.
Итак, построенная в ходе анализа полученных данных сетевая модель (рис. 1) представляет собой последовательно связанные возрастные срезы показателей одаренности А и интеллекта Rn в их временной перспективе A2—A4 и A4—A6 и, соответственно, Rn2—Rn4 и Rn4—Rn6, т. е. показатели 2-го и 6-го классов связаны друг с другом только через показатели 4-го класса. Такого рода динамика позволяет сделать вывод о поступательном развитии и возрастном своеобразии, определяемом ведущей деятельностью [24], а также оценить эти показатели как стабильные во времени характеристики. При этом взаимосвязь показателей одаренности и интеллекта обнаруживается только к подростковому возрасту (A6 и Rn6), Показатель Т6, отражающий скорость решения основной задачи в методике «Креативное поле», также связан с А6 только в подростковом возрасте. Тогда как Т2 находится отдельно и не обнаруживает сколько-нибудь значимых взаимосвязей ни с одним из остальных измеряемых показателей. Это может интерпретироваться нами как превышение возрастного уровня развития интеллекта в силу действия познавательной мотивации.
Остальные показатели характеризуются возрастной «разорванностью». Отдельными узлами отстоят показатели М и Р, характеризующие когнитивное развитие, исследуемое методом «Креативное поле». Более тесные взаимосвязи мы наблюдаем в срезах 2-го и 4-го классов, что свидетельствует о становлении востребуемых этой деятельностью функций именно в младшем школьном возрасте. Эти показатели не связаны с одаренностью А, что говорит о возможности выхода на эвристический уровень в эксперименте у детей с разными когнитивными и регуляторными способностями. В то же время высокие когнитивные и регуляторные способности (обучаемость) не ведут к выходу на эвристический уровень.
Таким образом, результаты сетевого моделирования по методу glasso показывают, что одаренность выявляется у детей с разным уровнем интеллекта и регуляции. И наоборот, высокий уровень этих показателей не обязательно приводит к выходу на эвристический уровень.
Метод главных компонент
Анализ полученных данных по методу вращения варимакс в R указывает на наличие как минимум пяти латентных факторов, также определяющих статистические взаимосвязи между измеряемыми показателями (в табл. 5 показаны собственные значения и значения объясняемой дисперсии для пяти новых латентных факторов, а в табл. 6 представлены величины факторных нагрузок, причем значения более 0,6 выделены полужирным шрифтом).
Первый фактор объединяет показатели интеллекта Rn4, Rn6 и индекс одаренности A6. Второй фактор включает T и P в 4-м и 6-м классах, что говорит о зависимости скорости решения задачи от регуляторных характеристик. Третий фактор соответствует показателям A2 и T2 и отражает включенность эвристов в деятельность уже на уровне обучающего эксперимента, благодаря чему они быстрее решают задачу в основном эксперименте.
Таблица 5
Собственные значения и значения объясняемой дисперсии для пяти новых факторов
Факторы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Собственные значения |
3,08 |
3,03 |
2,32 |
2,14 |
1,52 |
Дисперсия |
0,21 |
0,20 |
0,15 |
0,14 |
0,10 |
Накопленная дисперсия |
0,21 |
0,41 |
0,56 |
0,70 |
0,81 |
Таблица 6
Величины факторных нагрузок для пяти новых факторов
№ |
А2 |
A4 |
A6 |
Rn2 |
Rn4 |
Rn6 |
T2 |
T4 |
T6 |
M2 |
M4 |
M6 |
P2 |
P4 |
P6 |
1 |
0,31 |
0,59 |
0,64 |
0,51 |
0,81 |
0,86 |
0,23 |
0,31 |
0,19 |
|
0,46 |
0,33 |
0,18 |
0,14 |
0,08 |
2 |
0,26 |
0,59 |
0,55 |
|
|
0,24 |
0,26 |
0,62 |
0,77 |
0,25 |
0,39 |
0,52 |
0,18 |
0,22 |
0,79 |
3 |
0,69 |
0,25 |
0,22 |
0,34 |
0,20 |
0,21 |
0,67 |
0,01 |
0,24 |
0,27 |
0,35 |
0,57 |
|
0,59 |
0,41 |
4 |
0,31 |
0,25 |
0,30 |
0,68 |
0,32 |
|
0,25 |
0,46 |
0,27 |
0,81 |
0,45 |
|
0,19 |
0,26 |
|
5 |
|
0,18 |
|
0,10 |
0,15 |
0,13 |
|
0,22 |
0,11 |
0,25 |
0,33 |
0,36 |
0,85 |
0,54 |
0,17 |
Четвертый фактор определяется показателями Rn2 и M2 и описывает специфику взаимосвязи тестового интеллекта и обучаемости в возрастном периоде 8—9 лет (второй год обучения в школе). И, наконец, пятый фактор соответствует P2 и характеризует регуляторный статус ребенка во 2-м классе.
Таким образом, метод главных компонент с факторным вращением показывает, что большинство новых факторов соотносятся с разными показателями близких возрастных периодов. Исходные показатели чаще распределяются в латентные компоненты по возрастам: 2—4-й класс и 4—6-й класс, что свидетельствует о поступательном возрастном развитии. Показатели 2-го класса составляют три фактора с разным составом, что говорит о некоторой «самостоятельности» этого периода, его определенных возрастных задачах. Обратим внимание на то, что данный статистический метод, также как и метод glasso, выявляет, что показатели одаренности и тестового интеллекта находятся в разных факторах во 2-м классе и объединяются в один в 4—6-м классах с весами, возрастающими к подростковому возрасту.
Конфирматорный факторный анализ
Конфирматорный факторный анализ (КФА) был применен для выделения дополнительных (латентных) факторов, которые могут служить критериями оценки уровня развития интеллекта и одаренности. Результаты построения моделей анализа, объединяющих от трех до пяти выявленных латентных факторов, представлены в табл. 7. Сравнительный анализ моделей осуществлялся с помощью дисперсионного анализа anova в R.
Анализ показывает, что оптимальной факторной моделью является модель, объединяющая каждый из показателей в соответствии с возрастными параметрами испытуемых (табл. 7). В частности, эта модель точнее описывает взаимосвязь факторов, нежели модель объединения показателей в три фактора по трем временным срезам или модель, полученная в результате применения метода главных компонент. Параметрами данной факторной модели являются: Akaike (AIC) — 5037,7; Bayesian (BIC) — 5107,2; RMSEA — 0,172; 90% доверительный интервал 0,139 — 0,206; P-значение RMSEA <= 0,05 — менее 0,001. Модель имеет «близкое соответствие» с RMSEA с большой величиной значимости. Результаты
Таблица 7
Результаты анализа структурных моделей латентных факторов
Модель |
Df |
Akaike (AIC) |
RMSEA |
CFI |
Chisq |
Df diff |
P |
Примечание |
5-факторная A2A4A6- Rn2Rn4Rn6-T2T4T5- M2M4M5-P2P4P5 |
80 |
5037,7 |
0,172 90 PCI 0,14—0,21 |
0,81 |
179,75 |
|
0,000 |
|
3-факторная (по рис. 1) A4A6Rn4Rn6- A2Rn2M2M4P2P4- T2T4T6M6P6 |
87 |
5069,7 |
0,195 90 PCI 0,16—0,23 |
0,74 |
225,78 |
7 |
8,637e-08*** |
Значимое ухудшение |
3-факторная по годам A2T2M2P2Rn2- A4T4M4P4Rn4- A6T6M6P6Rn6 |
87 |
5083,8 |
0,205 90 PCI 0,17—0,24 |
0,72 |
239,81 |
7 |
1,468e-10*** |
Значимое ухудшение |
4-факторная T6M6P6- A2T2M2M4P4Rn2- A4A6Rn4Rn6-P2T4 |
84 |
5048,5 |
0,180 90 PCI 0,15—0,21 |
0,79 |
198,54 |
4 |
0.00086*** |
Значимое ухудшение |
5-факторная 2T2M6P4- A4T4T6P6-A6Rn4Rn6- Rn2M2M4-P2 |
81 |
5079,4 |
0,205 90 PCI 0,17—0,24 |
0,73 |
223,46 |
1 |
3.819e-11*** |
Значимое ухудшение |
Примечание: *** — p=0,001.
построения модели (рис. 2) свидетельствуют о том, что наилучшим описанием латентных факторов является их отображение в соответствии с возрастной динамикой каждого из показателей уровня развития интеллекта и одаренности.
Результаты расчета нагрузки показателей (переменных) уровня развития интеллекта и одаренности по каждому из латентных факторов представлены на рис. 2. Матрица стандартизированных факторных нагрузок, которые могут быть интерпретированы как оценки коэффициентов регрессии, представлена в табл. 8: нагрузки показателя одаренности увеличиваются с возрастом: A2 — 0,68; A4 — 0,92; A6 — 0,95.
Полученная структурная модель отражает наше понимание соотношения выбранных показателей. Одаренность включает интеллектуальный и мотивационный компоненты в их единстве и не может исчерпываться одним из них.
Выводы
В результате лонгитюдного исследования одаренности детей в возрасте: 8, 10 и 12 лет было выявлено следующее.
1. Показатели одаренности последовательно взаимосвязаны во временной перспективе и развиваются с положительной динамикой. Проведенное исследование позволило охарактеризовать механизм развития одаренности в онтогенезе. Отсутствие выраженной связи одаренности с уровнем интеллекта в младшем школьном возрасте говорит о влиянии других, «неинтеллектуальных», факторов на становление одаренности. Решающим фактором здесь оказывается характер мотивации: в случае эвристического уровня — это доминирование познавательной мотивации, в случае стимульнопродуктивного уровня — ее отсутствие и наличие других видов мотивации (игровая, мотив достижения). Таким образом, познавательную мотивацию можно определить как важный предиктор одаренности.
Таблица 8
Стандартизированные факторные нагрузки оптимальной модели латентных факторов
Факторы |
A2 |
A4 |
A6 |
Rn2 |
Rn4 |
Rn6 |
T2 |
T4 |
T6 |
M2 |
M4 |
M6 |
P2 |
P4 |
P6 |
A |
0,68 |
0,92 |
0,95 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R |
|
|
|
0,75 |
0,94 |
0,85 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
T |
|
|
|
|
|
|
0,48 |
0,85 |
0,90 |
|
|
|
|
|
|
M |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,85 |
1,02 |
0,60 |
|
|
|
P |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,65 |
0,91 |
0,80 |
2. В рамках возрастной динамики роста интеллекта, который испытуемые дают на новый более сложный материал, мы наблюдаем сохранение и снижение показателей у детей стимульно-продуктивной группы и рост показателей у эвристов. Повышение уровня интеллекта у эвристов в подростковом возрасте позволяет выявить значение познавательной мотивации в его развитии. На экспертном уровне это позволяет определить познавательную мотивацию в структуре личности как решающий фактор роста интеллекта. Это предположение требует дальнейших исследований.
3. Использованные методы статистической обработки данных исследования позволили выявить взаимосвязи измеренных показателей исследования в лонгитюде: метод построения сетевой модели glasso показал относительную «разорванность» показателей T, M, P между временными срезами и отсутствие таковой между показателями интеллекта Rn и одаренности A; КФА продемонстрировал отсутствие «разорванности» для всех показателей в силу того, что каждому показателю в лонгитюде соответствует свой латентный фактор с достаточными нагрузками по связанным с ним измеренным показателям.
Ограничения результатов исследования
Одним из основных ограничений исследования является небольшой объем выборки, который определялся особенностями лонгитюдного исследования, а именно: а) персонифицированный характер исследования — изначально участниками исследования являлись учащиеся 2-х классов в двух классах общеобразовательной школы, с которыми проводилась индивидуальная психодиагностическая работа; б) большое количество психодиагностических сессий с каждым из участников с общей продолжительностью 5 часов в каждом возрастном срезе; в) сокращение численности выборки по мере взросления ее участников. Поэтому необходимо подчеркнуть, что полученные закономерности проявляются лишь на уровне тенденций, на которые вместе с тем стоит обратить внимание, поскольку они соответствует отечественной парадигме воспитания и обучения.
Кроме того, небольшой объем выборки не позволил достоверно установить наличие нормальных распределений всех измеренных показателей. Поэтому выводы работы могут быть представлены в виде предположений, которые нуждаются в дополнительной проверке. В целом, это не умаляет значения полученных результатов, поскольку основные статистические методы, использованные в работе, либо относятся к непараметрической статистике (корреляции Спирмена), либо достаточно устойчивы к изменениям формы распределений данных (сетевой анализ).
Заключение
Результаты проведенного исследования в целом свидетельствуют в пользу основной гипотезы о том, что диапазон показателей интеллекта в стимульно-продуктивной группе шире, чем в группе эвристов, но верхние границы интеллектуального диапазона у этих групп близки. Одновременно это объясняет ключевое влияние на становление одаренности именно мотивационного компонента. Показано, что рост интеллекта в группе происходит по линии доминирования в структуре личности познавательной мотивации, что отличает группу эвристов от группы детей, работающих на стимульнопродуктивном уровне.
Результаты исследования оказались шире, чем первоначальная гипотеза: можно говорить о влиянии мотивации не только на проявление способности к развитию деятельности по собственной инициативе, но и на рост самого интеллекта, более высокий, чем просто от взросления. Это утверждение требует проверки в специальном эксперименте на большей выборке испытуемых.
Полученные данные согласуются с исследованиями В.Н. Дружинина и Н.В. Хазратовой [21] на более раннем возрасте. Они пришли к выводу, что «формирование креативности как личностной характеристики в онтогенезе проявляется сначала на мотивационно-личностном, затем на продуктивном уровне» [9, с. 135].
Представленное исследование актуально для педагогической практики с точки зрения определения исходных предпосылок развития одаренности. Педагогическому и родительскому сообществам необходимо понимать, что одаренность формируется не только за счет развития интеллекта, но и с помощью пробуждения интереса к познанию [11; 19; 15], что предполагает внимательное отношение к ребенку как субъекту деятельности для соответствующего выстраивания педагогического процесса.
[1] Наше раскрытие понятия одаренности отлично от многофакторных концепций одаренности. Это рассматривалось на примере наиболее популярной и прогрессивной модели одаренности Дж. Рензулли, поскольку в его схеме на пересечении указанных трех параметров очерчен круг их интеграции. Но за этим шагом не последовал следующий: выявление той новой целостности, полученной при интеграции компонентов. В чем проявляется одаренность, в каком новом психическом образовании не указано. Возможно, реальная практика этого блестящего педагога (и корректного ученого, по тому, как он относится к понятию креативности) в свое время этого не требовала. Однако мы не можем рассматривать концепцию Рензулли как обоснованную теорию одаренности [30].
[2] Операционально эти уровни описаны в «Рабочей концепции одаренности» (РКО) (ее инициатором и организатором Д.Б. Богоявленской) в разделе «Инструментальный» аспект и закономерно воспринимаются как проявления творчества, но не креативности как дивергентного мышления. На с. 22 РКО дано наше определение одаренности [17].
Литература
- Артеменков С.Л. Сетевое моделирование психологических конструктов // Моделирование и анализ данных. 2017. № 1. С. 9—28.
- Артеменков С.Л. Иниционно-семантическая модель дивергентной креативности [Электронный ресурс] // Психологическая наука и образование psyedu.ru. 2012. № 3. С. 1—15. URL: http:// psyjournals.ru/psyedu_ru/2012/n3/55540.shtml (дата обращения: 07.11.2019).
- Богоявленская Д.Б. Философские основы теории одаренности // Культурно-историческая психология. 2019. Том. 15. № 2. С. 14—21.
- Богоявленская Д.Б., Богоявленская М.Е. Одаренность: природа и диагностика (монография) / М: АНО «ЦНПРО». 2013. 208 с.
- Богоявленская Д.Б. Метод исследования и идентификации творческих способностей // Современная экспериментальная психология: в 2 т. / Под ред. В.А. Барабанщикова. М: Институт психологии РАН, 2011. С. 361—373.
- Богоявленская М. Е., Горячева Т.Г. Нейропсихологические аспекты развития одаренности в детстве // Дети. Общество. Будущее: сб. науч. статей по материалам III Конгресса «Психическое здоровье человека XXI века». Т. 2. М.: КНОРУС, 2020. С. 18 DOI: 10.37752/9785406029398-3
- Выготский Л.С. Мышление и речь. М.: Национальное образование, 2016. 368 с.
- Гилфорд Дж. Три стороны интеллекта // Психология мышления / Сборник переводов под ред. А.М. Матюшкина. М.: Прогресс, 1965. 433 с.
- Дружинин В.Н. Психология общих способностей. М.: Латерна, Вита, 1995. 150 с.
- Жукова Е.С., Артеменков С.Л., Богоявленская Д.Б. Исследование интеллектуальной активности в младшем школьном и подростковом возрасте / Моделирование и анализ данных. 2019. № 1. С. 11—29.
- Жукова Е.С., Богоявленская Д.Б. Возможности и ограничения современных методов диагностики одаренности / Психология образования: Педагог-психолог в мире школы: Материалы XIII Всероссийской научно-практической конференции. (Москва, 25—26 апреля 2017). М.: Общероссийская общественная организация «Федерация психологов образования России», 2017. С. 50—53.
- Ивлева М.Л. Философские основы психологической концепции одаренности: учеб. Пособие. М.: МГТУ «МАМИ», 2011. 256 с.
- Мейкер К.Дж. Проект «Дискавер»: интегрируя креативность, интеллект и решение проблем // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2005. Том 2. № 4. С. 104—112.
- Мелик-Пашаев А.А. Доминанта и творчество // Вопросы психологии. 2020. № 3. С. 80—91
- Пирлик Г.П. Возрастная психология: развитие ребенка в деятельности: учеб. пособие [Электронный ресурс] / Г.П. Пирлик, А.М. Федосеева; ФГБОУ ВО «Московский педагогический государственный университет». М.: МПГУ, 2020. 370 с. URL: http://elib.mpgu.info/view.php?fDocumentId=35978 (дата обращения: 21.09.2020).
- Проект Аврора: комплексная диагностика детской одаренности / С.А. Корнилов, М. Тан, Д.Д. Хименко, Е.С. Фролова, М.Г. Мокринский, Р.Дж. Стернберг, Е.Л. Григоренко // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2009. Том 6. № 3. С. 117—125.
- Рабочая концепция одаренности МО РФ, ФЦП «Одаренные дети» / Отв. ред. Д.Б. Богоявленская, науч. ред. В.Д. Шадриков. М.: МО РФ Федеральная целевая программа «Одаренные дети» 2003, 96 с.
- Равен Дж.К., Равен Дж., Курт Д. Руководство к Прогрессивным матрицам Равена и Словарным шкалам. Раздел 1. Общая часть руководства. —М.: Когито-центр, 1997. 77 с.
- Трифонова Е.В. Специфика проявлений одаренности в дошкольном возрасте // Актуальные проблемы культурно-исторической психологии: материалы Первого международного симпозиума по культурно-исторической психологии (Новосибирск, 17—19 ноября 2020 г.). Новосибирск: Изд-во НГПУ, 2020. С. 478—485.
- Ушаков Д.В. Психология интеллекта и одаренности. М.: ИП РАН, 2011. 464 с.
- Хазратова Н.В. Формирование креативности под влиянием микросреды: автореф. дисс. канд. психол. наук. 19.00.01. М., 1994. 169 с.
- Холодная М.А. Понятийные способности как базовый компонент в структуре интеллектуальной одаренности / Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Ярославль: РФФИ, 2019. С. 12—14.
- Шадриков В.Д. Способности и одаренность человека. М.: ИП РАН, 2019. 274 с.
- Эльконин Д.Б. Избранные психологические труды. М.: Педагогика, 1989. 560 с.
- Bogoyavlenskaya D., Joukova E., Artemenkov S. Longitudinal Study Of The Creative Abilities // The European Proceedings of Social & Behavioural Sciences (EpSBS). 2018. V.49 — ICPE 2018. P. 125—131. doi: 10.15405/epsbs.2018.11.02.14.
- Sternberg R.J., Ambrose D. (Eds.) Conceptions of Giftedness and Talent. Palgrave Macmillan, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-56869-6
- Epskamp S., Fried E.I. A tutorial on regularized partial correlation networks // Psychological Methods. 2018. 23(4). P. 617—634. doi: 10.1037/met0000167.
- Lo C. O., Porath M., Yu H.P., Chen C.M., Tsai K.F., Wu I.C. Giftedness in the Making: A Transactional Perspective // Gifted Child Quarterly. 2019. Vol. 63(3). P. 172—184. doi: 10.1177/0016986218812474
- Pérez J., Aperribai L., Cortabarría L., Borges, A. Examining the Most and Least Changeable Elements of the Social Representation of Giftedness // Sustainability. 2020. 12(13), p. 5361. doi: 10.3390/ su12135361
- Renzulli̇ J. Promoting Social Capital by Expanding the Conception of Giftedness // Talent, 2020. 10(1), 2—20. doi: 10.46893/talent.757477
- Schmitt, A.J., Piselli, K., Hoffman, R.L., Schreiber J.B. Factor Analysis of a Modified Characteristic of Giftedness Scale // Contemporary School Psychology, 2019. doi: 10.1007/s40688-019-00268-7
- Sternberg R.J. Transformational Giftedness: Rethinking Our Paradigm for Gifted Education, Roeper Review, 2020. 42(4), 230-240. doi: 10.1080/02783193.2020.1815266
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 1266
В прошлом месяце: 35
В текущем месяце: 13
Скачиваний
Всего: 598
В прошлом месяце: 18
В текущем месяце: 10