Применение современных методов диагностики интеллектуальных способностей учащихся при выявлении одаренности

339

Аннотация

Разработка и исследование методов диагностики интеллектуальных способностей, а также анализ возможностей практического применения результатов IQ тестов в настоящее время являются актуальными задачами в областях педагогической и возрастной психологии, а также в относительно новой области – когнитивной нейронауке. Данные интеллектуальных тестов в обобщенном виде используются в различных областях практической деятельности: для оценки результатов и прогноза в обучении школьников и студентов, выявлении возрастной динамики развития интеллекта, оценки множества факторов, влияющих на формирование интеллектуальных способностей и т.д. В частности, оценка интеллекта с помощью стандартизированных тестов, для которых получены современные нормы, нужна как один из методов выявления интеллектуальной одаренности учащихся средних школ. Также актуальными являются исследования касающиеся определения роли g-фактора в развитии других когнитивных способностей и его связи с академическими достижениями. В статье представлен обзор современных исследований роли интеллектуальной диагностики в выявлении одарённости и прогнозе высоких профессиональных достижений. Проводится анализ связей общего интеллекта с когнитивными и некогнитивными способностями, и рассматривается значение показателя IQ для реализации личностного потенциала в творческой деятельности. Обсуждаются современные стандартизация, нормы тестов интеллекта и их эффективность в задаче выявления интеллектуальной одарённости.

Общая информация

Ключевые слова: интеллект, когнитивные способности, стандартизация , интеллектуальная одаренность

Рубрика издания: Психология образования

DOI: https://doi.org/10.17759/jmfp.2021100408

Получена: 11.11.2021

Принята в печать:

Для цитаты: Ермаков С.С. Применение современных методов диагностики интеллектуальных способностей учащихся при выявлении одаренности [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2021. Том 10. № 4. С. 85–96. DOI: 10.17759/jmfp.2021100408

Литература

  1. Ермаков С.С. Зарубежные образовательные программы для одаренных учащихся [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2014. Том 3. № 2. С. 72–83. URL: https://psyjournals.ru/jmfp/2014/n2/70109.shtml (дата обращения: 17.12.2021).
  2. Ермакова Е.Ю. «Медиа-театр» как образовательная практика проектной деятельности // Актуальные проблемы экранных и интерактивных медиа: Сборник материалов научной конференции: МГУ им. М. В. Ломоносова. Высшая школа (факультет) телевидения (Москва, 29-30 октября 2018 г.) / Под ред. Н.Г. Кривуля. Москва: Каллиграф, 2020. С. 35–43.
  3. Равен Дж., Равен Дж.К., Корт Дж. Руководство к Прогрессивным Матрицам Равена и Словарным Шкалам. Раздел 3. Стандартные Прогрессивные Матрицы (включая параллельные и плюс версии). Москва: Когито-Центрю, 2012. 144 с.
  4. Big Five personality relationships with general intelligence and specific Cattell-Horn-Carroll factors of intelligence / D.C. Osmon [et al.] // Personality and Individual Differences. 2018. Vol. 131. P. 51–56. DOI:10.1016/j.paid.2018.04.019
  5. Borter N., Troche S.J., Rammsayer T.H. Speed and accuracy-related measures of an intelligence test are differentially predicted by the speed and accuracy measures of a cognitive task // Intelligence. 2018. Vol. 71. P. 1–7. DOI:10.1016/j.intell.2018.09.001
  6. Breit M., Preckel F. Incremental validity of specific cognitive abilities beyond general intelligence for the explanation of students’ school achievement // Gifted and Talented International. 2020. Vol. 35. № 2. P. 73–85. DOI:10.1080/15332276.2020.1799454
  7. Butler H.A., Pentoney C., Bong M.P. Predicting real-world outcomes: Critical thinking ability is a better predictor of life decisions than intelligence // Thinking Skills and Creativity. 2017. Vol. 25. P. 38–46. DOI:10.1016/j.tsc.2017.06.005
  8. Caemmerer J.M., Keith T.Z., Reynolds M.R. Beyond individual intelligence tests: Application of Cattell-Horn-Carroll Theory // Intelligence. 2020. Vol. 79. Article ID 101433. 11 p. DOI:10.1016/j.intell.2020.101433
  9. Coyle T.R. Non-g factors predict educational and occupational criteria: More than g // Journal of Intelligence. 2018. Vol. 6. № 3. Article ID 43. 15 p. DOI:10.3390/jintelligence6030043
  10. Coyle T.R., Greiff S. The future of intelligence: The role of specific abilities // Intelligence. 2021. Vol. 88. Article ID 101549. 5 p. DOI:10.1016/j.intell.2021.101549
  11. Dombrowski S.C., McGill R.J., Morgan G.B. Monte Carlo modeling of contemporary intelligence test (IQ) factor structure: Implications for IQ assessment, interpretation, and theory // Assessment. 2021. Vol. 28. № 3. P. 977–993. DOI:10.1177/1073191119869828
  12. Early Theories [Электронный ресурс] // Cognition PSYC 1301 / SoftChalk, LessonBuilder. URL: https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture13.html (дата обращения: 11.11.2021).
  13. Gardner H. Intelligence Reframed: Multiple Intelligences for the 21st Century. New York: Basic Books, 1999. 300 p.
  14. Gibbons A., Warne R.T. First publication of subtests in the Stanford-Binet 5, WAISIV, WISC-V, and WPPSI-IV // Intelligence. 2019. Vol. 75. P. 9–18. DOI:10.1016/j.intell.2019.02.005
  15. Intelligence. International Society For Intelligence Research (ISIR) [Электронный ресурс] / ISIR. 2020. URL: https://isironline.org/ (дата обращения: 11.11.2021).
  16. Kendra C. How Low IQ Scores Are Determined [Электронный ресурс] // Verywellmind / Dotdash. 2020. URL: https://www.verywellmind.com/what-is-considered-a-low-iq-2795282 (дата обращения: 11.11.2021).
  17. Kendra C. Theories of Intelligence in Psychology [Электронный ресурс] // Verywellmind / Dotdash. 2019. URL: https://www.verywellmind.com/theories-of-intelligence-2795035 (дата обращения: 11.11.2021).
  18. Kovacs K., Conway A.R. A unified cognitive/differential approach to human intelligence: Implications for IQ testing // Journal of Applied Research in Memory and Cognition. 2019. Vol. 8. № 3. P. 255–272. DOI:10.1016/j.jarmac.2019.05.003
  19. Legg S., Hutter M. A collection of definitions of intelligence // Advances in Artificial General Intelligence: Concepts, Architectures and Algorithms. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Vol. 157 / Eds. B. Goertzel, P. Wang. Amsterdam, NL: IOS Press, 2007. P. 17–24.
  20. McGill R.J., Dombrowski S.C., Canivez G.L. Cognitive profile analysis in school psychology: History, issues, and continued concerns // Journal of School Psychology. 2018. Vol. 71. P. 108–121. DOI:10.1016/j.jsp.2018.10.007
  21. Milic S., Simeunovic V. Concordance between giftedness assessments by teachers, parents, peers and the self-assessment using multiple intelligences // High Ability Studies. 2020. 19 p. DOI:10.1080/13598139.2020.1832445
  22. Oliver Wilhelm O., Kyllonen P. To predict the future, consider the past: Revisiting Carroll (1993) as a guide to the future of intelligence research // Intelligence. 2021. Vol. 89. Article ID 101585. 11 p. DOI:10.1016/j.intell.2021.101585
  23. Rindermann H., Ackerman A.L. Piagetian tasks and psychometric intelligence: Different or similar constructs? // Psychological Reports. 2021. Vol. 124. № 6. P. 2795–2821. DOI:10.1177/0033294120965876
  24. Rindermann H., Becker D., Coyle T.R. Survey of expert opinion on intelligence: Intelligence research, experts' background, controversial issues, and the media // Intelligence. 2020. Vol. 78. Article ID 101406. 18 p. DOI:10.1016/j.intell.2019.101406
  25. Serpico D. What kind of kind is intelligence? // Philosophical Psychology. 2018. Vol. 31. № 2. P. 232–252. DOI:10.1080/09515089.2017.1401706
  26. Shearer C.B. Multiple intelligences in gifted and talented education: Lessons learned from neuroscience after 35 years // Roeper Review. 2020. Vol. 42. № 1. P. 49–63. DOI:10.1080/02783193.2019.1690079
  27. Shearer C.B., Karanian J.M. The neuroscience of intelligence: Empirical support for the theory of multiple intelligences? // Trends in Neuroscience and Education. 2017. Vol. 6. P. 211–223. DOI:10.1016/j.tine.2017.02.002
  28. Shuttleworth-Edwards A.B. Generally representative is representative of none: commentary on the pitfalls of IQ test standardization in multicultural settings // The Clinical Neuropsychologist. 2016. Vol 30. № 7. P. 975–998. DOI:10.1080/13854046.2016.1204011
  29. Sick? Or slow? On the origins of intelligence as a psychological object / S. Nicolas [et al.] // Intelligence. 2013. Vol. 41. № 5. P. 699–711. DOI:10.1016/j.intell.2013.08.006
  30. The future of intelligence: The central meaning-making unit of intelligence in the mind, the brain, and artificial intelligence / A. Demetriou [et al.] // Intelligence. 2021. Vol. 87. Article ID 101562. 10 p. DOI:10.1016/j.intell.2021.101562

Информация об авторах

Ермаков Сергей Сергеевич, кандидат психологических наук, старший научный сотрудник лаборатории «Информационные технологии для психологической диагностики», доцент кафедры «Возрастная психология имени профессора Л.Ф. Обуховой» факультета «Психология образования», доцент кафедры «Прикладная математика» факультета «Информационные технологии», Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4330-2618, e-mail: ermakovss@mgppu.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 531
В прошлом месяце: 14
В текущем месяце: 24

Скачиваний

Всего: 339
В прошлом месяце: 9
В текущем месяце: 20