Применение современных методов диагностики интеллектуальных способностей учащихся при выявлении одаренности

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.

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

PlumX

Метрики публикации