정보

언어 지능은 과학이나 수학에 대한 적성에 어떤 역할을 합니까(있는 경우)?

언어 지능은 과학이나 수학에 대한 적성에 어떤 역할을 합니까(있는 경우)?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

나는 언어 지능(즉, 독해력 및 언어 사용 능력)과 하드 과학(화학, 물리학), 수학과 같은 STEM 분야에서 새로운 사고를 일으키거나 작업하는 적성 사이의 연관성을 제시하는 과학 문헌을 찾고 있습니다. 및/또는 컴퓨터 과학. 링크가 없는 것 같으면 왜 이런 일이 일어나는지 설명하는 과학 문헌을 원합니다.


운동은 젊은 성인의 학습과 기억력을 향상시킵니다

에 게재된 리뷰는 중개 스포츠 의학, 13개의 관련 연구를 포함했습니다. 연구된 운동 유형에는 18세에서 35세 사이의 개인을 대상으로 걷기, 달리기, 자전거 타기가 포함되었습니다.

조사자들은 중강도에서 고강도로 2분에서 1시간 동안 유산소 운동을 하면 최대 2시간 동안 주의력, 집중력, 학습 및 기억 기능이 향상된다는 것을 발견했습니다. 그들은 그 결과가 교육과 관련된 중요한 의미를 가질 수 있다고 언급했습니다.

연구된 운동 유형에는 18세에서 35세 사이의 개인을 대상으로 걷기, 달리기, 자전거 타기가 포함되었습니다. 이미지는 공개 도메인에 있습니다.

“운동은 당신을 똑똑하게 만듭니다” 공동 저자인 스웨덴 Ryhov 카운티 병원과 Jönköping 대학의 Peter Blomstrand 박사는 말했습니다.

이 기억 연구 기사에 대해

원천:
와일리
콘택트 렌즈:
프레스 오피스 – 와일리
이미지 출처:
이미지는 공개 도메인에 있습니다.

비만인의 뇌가 정상 체중의 뇌와 어떻게 다른지

젊은 성인의 기억 및 학습 기능에 대한 단일 운동 운동의 효과 – 체계적인 검토

배경
운동은 정신 건강과 인지 기능을 향상시킵니다. 이 체계적인 검토의 목적은 젊은 성인의 학습 및 기억 기능에 대한 단일 운동 운동의 급성 효과를 조사하는 최신 문헌을 평가하는 것이었습니다.

행동 양식
검토는 PRISMA 지침에 따라 수행되었습니다. 연구는 2009년에서 2019년 사이에 출판된 PubMed에 색인되어 있고 실험적 연구 설계를 사용하고 젊은 성인을 대상으로 수행된 경우 포함되었습니다. MeSH 용어 "운동", "학습" 및 "청소년"은 필터 발행일 - 10년 인간 종 및 기사 유형 - 임상 시험과 함께 사용되었습니다.

결과
13개의 연구가 포함 기준을 충족하고 평가되었습니다. 사용된 운동 자극의 유형은 걷기, 달리기 또는 자전거 타기였습니다. 레이 청각 언어 학습 테스트, 트레일 메이킹 테스트 A 및 B, 스트룹 컬러 단어 테스트와 같은 여러 다른 테스트 도구가 사용되었습니다. 중강도에서 고강도로 2분에서 1시간 동안의 운동은 선택된 연구에서 학습 및 기억 기능에 유리한 영향을 미쳤습니다.

결론
이 체계적인 검토는 인코딩 전 유산소 운동, 신체 활동이 젊은 성인의 학습 및 기억 기능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다.


지능

또 다른 현대 지능 검사인 Wechsler 성인 지능 척도(WAIS)를 살펴보면 지능 자체의 정의에 대한 단서를 제공할 수 있습니다. Stanford-Binet 테스트에 대한 여러 비판에 동기를 부여받은 심리학자 David Wechsler는 우수한 지능 척도를 만들려고 했습니다. 그는 Stanford-Binet이 언어 능력에 너무 많이 의존하는 방식에 대해 비판적이었고 모든 지능을 포착하기 위해 단일 점수를 사용하는 것도 의심스러웠습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Wechsler는 광범위한 지적 능력을 활용하는 테스트를 만들었습니다. 특정 능력의 풀로 구성되어 있다는 지능에 대한 이러한 이해는 Spearman의 일반 지능 개념에서 눈에 띄게 벗어났습니다. WAIS는 사람들이 기억하고, 계산하고, 언어를 이해하고, 잘 추론하고, 정보를 빠르게 처리하는 능력을 평가합니다(Wechsler, 1955).

수년 동안 지능을 측정하는 흥미로운 부산물 중 하나는 시간 경과에 따른 변화를 차트로 작성할 수 있다는 것입니다. 지능이 수십 년에 걸쳐 변할 수 있다는 것이 당신에게 이상하게 보일 수도 있지만 우리가 이 주제를 측정해 온 지난 80년 동안 일어난 일인 것 같습니다. 우리가 아는 방법은 다음과 같습니다. IQ 테스트의 평균 점수는 100입니다. 새로운 세대의 사람들에게 더 오래된 테스트를 요구할 때 테스트가 규범화된 몇 년 전의 원래 샘플을 능가하는 경향이 있습니다. 이 이득은 "플린 효과(Flynn Effect)"로 알려져 있으며, 이를 처음 발견한 연구원 제임스 플린(James Flynn)의 이름을 따서 명명되었습니다(Flynn, 1987). 플린 효과를 설명하기 위해 더 나은 영양(더 건강한 두뇌!), 일반적인 테스트에 대한 더 많은 친숙함, 시각적 자극에 대한 더 많은 노출을 포함하여 몇 가지 가설이 제시되었습니다. 오늘날 지능 테스트에서 평균 점수가 증가하는 원인에 대해 심리학 연구자 사이에 완벽한 일치는 없습니다. (57)

똑똑한 것으로 간주되는 것은 무엇입니까?

지능 검사와 지능에 대한 심리학적 정의는 1970년대부터 영미 중산층 응답자에게 편향되어 있고 비학문적 유형의 지능이나 재능을 측정하는 데 부적절한 도구라는 이유로 크게 비판받아 왔습니다. 경험에 따른 지능 변화와 지능 지수 또는 점수는 그 변화 능력을 반영하지 않습니다. 똑똑한 것으로 간주되는 것은 문화적으로도 다양하며 대부분의 지능 테스트에서는 이러한 차이를 고려하지 않습니다. 예를 들어, 서양에서 똑똑하다는 것은 빠른 것과 관련이 있습니다. 질문에 가장 빨리 대답하는 사람이 가장 똑똑한 사람으로 간주됩니다. 그러나 일부 문화권에서 똑똑하다는 것은 대답을 하기 전에 아이디어를 철저히 고려하는 것과 관련이 있습니다. 잘 생각하고 숙고한 대답이 가장 좋은 대답입니다. (56)


언어 지능은 과학이나 수학에 대한 적성에 어떤 역할을 합니까(있는 경우)? - 심리학

현대 사회에서 지능의 역할

작년에 Richard Herrnstein과 Charles Murray는 The Bell Curve: Intelligence and Class Structure in American Life를 출판했습니다. Ross Perot 연설보다 더 많은 그래프가 있었지만 Bell Curve는 저자의 이름을 가계 단어로 만들었으며 때로는 4글자로 된 단어를 동반하기도 했습니다. Herrnstein과 Murray는 미국이 사회를 움직이고 흔들릴 지성인과 움직이고 동요할 덜 지적인 자로 나뉘고 있다고 주장했습니다. 그들은 우리의 기술 사회가 그것을 실행하기 위해 지능이 필요하기 때문에 분할이 불가피하다고 생각했습니다. 마지막으로, 그들은 지능은 대부분 유전되며 수많은 정부 프로그램, 특히 Affirmative Action은 능력자에 대한 차별에 해당하기 때문에 바람직하지 않다고 말했습니다.

그러한 생각은 완전히 정치적으로 올바르지 않습니다. 벨 곡선에 대한 첫 번째 반응은 대중의 분노를 표현한 것이었습니다. 두 번째 반응에서 일부 논평가들은 Herrnstein과 Murray가 단지 과학계에 잘 알려진 사실을 제기했을 뿐이라고 제안했지만 아마도 공개적으로 논의되지는 않았을 것입니다. 파푸아뉴기니 언어에는 모키타라는 용어가 있습니다. '우리 모두가 알고 있지만 말하지 않기로 동의한 진실'을 의미합니다.

종곡선에 대한 소란은 1970년대 초반의 논쟁과 매우 유사합니다. 초기 논쟁은 Arthur Jensen(1969)이 위대한 사회의 교육 강화 프로그램이 본질적으로 지능의 불변성에 의해 제한된다고 썼고 Herrnstein(1973)이 지능의 차이는 대부분 유전적이라고 주장했을 때 시작되었습니다. 반격이 뒤따랐고, 1980년대 초반까지 일반 지능은 존재하지 않는다고 주장하는 책과 기사가 널리 읽혔습니다(Gardner 1983). , 그리고 IQ가 존재한다고 해도 소수의 좁은 학문적 환경 이외의 삶과 거의 관련이 없습니다(Ceci and Liker 1986). 이 저자 중 일부는 철회했습니다(Ceci and Bruck 1994, pg. 79).

논쟁의 중심 질문은 정신 능력이 많은 상황에서 적용 가능한 단일 능력인지, 아니면 능력이 개인이 독립적으로 소유할 수도 있고 갖지 않을 수도 있는 전문적인 능력에 의해 생성되는지 여부입니다. 거의 동등하게 중요한 것은 IQ 테스트로 평가된 인지 능력이 일상적인 수행으로 어떻게 변환되는지에 대한 질문입니다. 이 질문의 양쪽에 있는 인기 있는 프레젠테이션은 이러한 질문에 간단한 답이 있다는 인상을 줍니다. 그들은하지 않습니다. 이 에세이의 목표는 현대 사회에서 지능이 성과와 어떻게 관련되어 있는지에 대한 다양한 이론을 논의하는 것입니다. 복수형은 의도적으로 선택되었습니다. 우리는 인간 인지의 개인차에 대해 많이 알고 있지만, 이러한 사실을 정리하는 단일하고 합의된 만능 이론은 없으며 그럴 가능성도 없습니다. 옳지도 그르지도 않지만 다른 목적에 유용한 여러 이론이 있습니다.

지능에 대한 심리적 관점

벨 곡선을 포함하여 지능에 대한 대중적인 논의에서 이 용어는 일반적으로 심리학자들이 보게 된 정신 능력을 측정하기 위해 개발된 테스트에서 좋은 점수를 받는 것을 말합니다. 나는 시험 점수에 대한 이러한 강조를 지능에 대한 심리 측정적 관점이라고 언급할 것입니다. 핵심 신념은 인간 인지의 개인차가 지능 테스트의 수행으로 적절하게 측정될 수 있으며 따라서 지능 자체가 사람들에 따른 테스트 점수의 변화로 정의될 수 있다는 것입니다. 이 개념은 심리학자 에드윈 보링(Edwin Boring, 1923)이 칼럼니스트 월터 리프먼(Walter Lippman)과의 공개 토론에서 "지능 검사가 측정하는 것은 지능이다"라고 말했을 때 가장 강력하게 표현되었습니다. 들리는 대로 봉사합니다. 지능 검사가 무엇인지, 검사 점수에서 지능 측정이 어떻게 추론되는지 살펴봐야 하는 이유를 알아보십시오.

우리가 일상적으로 사용하는 언어에서 항상 명확한 것은 아니지만 과학자들은 개념적 변수와 그 조작적 정의, 즉 측정되는 방식을 주의 깊게 구별합니다. 물리학자들은 개념으로서의 질량과 분석할 데이터로서의 척도 판독을 구별합니다. 최상의 상황에서는 둘 사이에 명확하게 이해된 연결이 있습니다. 물리학자는 저울의 움직임과 무게를 다는 물체의 질량 사이의 관계에 대한 이론을 제공할 수 있습니다. 에 대한 데이터와 지능의 개념 사이의 관계는 척도 판독값과 질량 사이의 관계와 전혀 같지 않습니다. 왜냐하면 심리 측정에서는 개념이 개념에 의해 지시되는 측정 기술을 갖기보다는 측정 도구에서 개념을 추론하기 때문입니다.

대부분의 지능 테스트는 저울이 물체와 지구 사이의 중력만 측정한다는 의미에서 한 가지만 측정하지 않습니다. 대신, 지능 테스트는 사람들이 다양한 인지 작업을 수행하도록 요청받는 여러 구성 요소 하위 테스트로 구성됩니다. 테스트 점수는 하위 테스트에서 성능을 통해 실행되는 공통 스레드를 측정해야 합니다. 예를 들어 널리 사용되는 Wechsler 성인 지능 척도(WAIS)에는 개인의 어휘, 단기 기억, 산술 능력, 세계 지식 및 기타 여러 특정 기술을 평가하는 하위 테스트가 포함되어 있습니다. 대학 입시에서 많이 사용되는 SAT(Schoolastic Achievement Test)와 신병 전형에 사용되는 ASVAB(Armed Service Vocational Aptitude Battery)는 다소 비슷한 방식으로 구성된다. 이러한 테스트를 실제 척도가 길이를 측정하는 것처럼 지능을 측정하는 인지 척도로 생각하는 대신 지능 테스트를 일종의 정신 트랙으로 생각하는 것이 좋습니다. 10종 경기에서 점수를 결합하여 능력을 추론할 수 있습니다.

이것은 하위 테스트 점수가 어떻게 결합되어야 하는지에 대한 질문으로 이어집니다. 테스트마다 약간의 차이가 있지만 테스트 조합의 공식 기반은 요인 분석이라는 통계 절차입니다. 지능 테스트가 K개의 하위 테스트로 구성되어 있다고 가정합니다. (10종 경기에 대한 비유를 계속하기 위해 K는 일반적으로 10 또는 12입니다.) 하위 테스트에서 개인의 점수는 K 차원 벡터로 나타낼 수 있습니다. 그룹에 있는 모든 사람들의 집합적 점수는 K 차원 공간에서 점의 무리로 생각할 수 있습니다. 요인 분석은 K 차원 공간을 더 작은 P 차원 공간으로 축소하려고 시도합니다. 여기서 P K와 차원을 정의하는 축은 직교하거나 서로 직각입니다. 원래 테스트의 두 점수가 완벽하게 상관되지 않는 한 항상 정확도가 약간 떨어집니다. 손실을 측정할 수 있으므로 원래 K 공간의 변동이 감소된 P 공간의 특정 차원을 따라 얼마나 많은지 결정할 수 있습니다.

요인 분석에 대한 직관적인 아이디어를 얻으려면 피미엔토스가 포함된 핫도그를 구입한다고 상상해 보십시오. 핫도그는 3차원 물체이므로 각 피미엔토의 정확한 위치를 지정하려면 3차원이 필요합니다. 그러나 개의 장축을 따라 위치를 말함으로써 합리적으로 정확하게 피미엔토를 찾을 수 있습니다. 요인 분석 용어로 피미엔토스는 각 사람의 데이터이고 핫도그의 3차원은 개별 테스트를 나타냅니다. 핫도그의 장축은 추출되는 첫 번째 요소가 될 것이며 피미엔토 위치 간의 대부분의 변동을 포착할 것입니다. 테스트 점수에 핫도그 대신 요인 분석을 적용하면 핫도그의 길이가 대부분의 피미엔토스 위치를 설명하는 것처럼 첫 번째 요인이 사람들 간의 대부분의 변동을 설명합니다. 하지만 '핫도그 길이'가 아니라 '일반 지능'이라고 합니다.

이 주장에는 두 가지 반론이 있습니다. 하나는 데이터가 K 차원에서 P 차원 공간으로 축소될 때 P 차원 공간에서 직교 차원의 방향이 임의적이라는 것입니다. 이것을 보려면 핫도그의 예를 다시 고려하십시오. 피미엔토를 찾는 것이 3차원의 문제에서 1차원의 문제로 축소될 수 있지만, 1차원이 핫도그의 긴 축을 따라 정확히 가리킬 필요는 없습니다. 장축에 직각인 경우를 제외하고는 모든 각도로 회전할 수 있으며 피미엔토스는 여전히 동일한 정확도로 위치를 찾을 수 있습니다.

이 사실은 일반 지능의 개념에 대한 한 비평가인 Stephen Jay Gould(1983)로 하여금 한 솔루션이 통계적으로 다른 솔루션만큼 우수하기 때문에 요인 분석이 테스트 점수의 기본 변수를 정의하는 적절한 방법이 아니라고 주장하게 했습니다. 굴드는 틀렸다. 한 요인 분석 솔루션의 적합도를 다른 솔루션과 비교할 수 있게 해주는 통계적 방법(당시 전문가들에게 잘 알려져 있음)이 있습니다. 이러한 방법을 적용하면 조사자는 거의 항상 매우 신뢰할 수 있는 첫 번째 요소를 찾습니다. 일반 지능의 경우, 단일 IQ 점수는 결코 사소한 것이 아닙니다. 그러나 테스트가 측정하는 것이 지능이라는 개념에 자신을 제한하더라도 다양한 유형의 지능이 있다는 생각에 기반하여 데이터에 대한 대안적인 설명이 있습니다. 그것들이 무엇인지 이해하려면 요인 분석에 대해 조금 더 깊이 파고들 필요가 있습니다.

데이터의 통계적 변동이 K 차원(원래 테스트 공간)에서 P 직교 차원으로 축소될 수 있다고 가정합니다. 이는 K개의 원래 테스트가 양의 상관관계가 있는 경우에만 가능하며 거의 항상 그렇습니다. 이 경우 M 차원의 솔루션도 있을 것입니다. 여기서 P M K 는 M 차원 중 일부가 서로 직교하지 않습니다. (심리학적 측면에서 두 능력이 통계적으로 서로 관련이 없는 경우 해당 능력을 나타내는 차원은 직교합니다.) 이제 원래 K 테스트의 데이터가 둘 이상의 통계적으로 서로 관련이 있는 근본적인 정신적 요인. 운동선수의 예로 돌아가서, 10종 경기 점수는 운동선수의 힘과 속도에 의해 결정되며 힘과 속도 사이에는 통계적 관계가 있다고 주장할 수 있습니다. 이와 같은 추론을 기본 능력에 대한 요인 구조 지정이라고 합니다. Gould는 심리학자들이 대안적 요인 구조를 구별할 수 없다고 주장했습니다. 오늘날 그들은 할 수 있습니다.

1970년대에 스웨덴의 심리학자 Karl Jr¨eskog는 다변량 데이터를 임의의 선험적으로 지정된 요인 구조에 맞게 평가하는 통계 기법을 개발했습니다. 이를 통해 지능의 구조에 대한 두 가지 제안을 데이터와 비교하여 사실에 가장 적합한 이론을 확인할 수 있었습니다. 새로운 방법은 많은 새로운 데이터 세트(특히 Gustafsson 1984)에 적용되었으며 지능 모델을 평가하는 표준이 되었습니다. 관련되고 고도로 기술되지만 매우 중요한 책에서 John Carroll(1993)은 지난 60년 동안 수집된 매우 많은 중요한 데이터 세트를 재분석하기 위해 다소 다른 방법을 사용했습니다. 이러한 독립적인 분석의 결과는 매우 일관적이었습니다. 몇 가지 세부 사항을 건너 뛰면 인간의 지적 능력은 세 가지 차원으로 나뉩니다. Raymond Cattell(1971)과 John Horn(1985)에 이어, 이러한 차원을 유동 지능(Gf), 결정화된 지능(Gc) 및 시각적 공간 추론(Gv)이라고 합니다. Cattell과 Horn은 이를 다음과 같이 설명합니다.

유체 지능은 문제 해결자의 관점에서 새롭고 특이한 문제를 해결하기 위한 기술을 개발하는 능력입니다.

결정화된 지능은 이전에 습득한, 종종 문화적으로 정의된 문제 해결 방법을 현재 문제에 적용하는 능력입니다. 이것은 문제 해결사가 방법을 알고 현재 상황과 관련이 있음을 인식한다는 것을 의미합니다.

시각적 공간 추론은 문제 해결에서 시각적 이미지와 시각적 관계를 사용하는 다소 전문화된 능력입니다. 예를 들어, 요인 분석 연구를 논의할 때 위에서 설명한 일종의 정신 공간의 그림을 마음 속에 구성하는 것입니다. 흥미롭게도 시각적 공간적 추론은 수학을 이해하는 데 중요한 부분인 것 같습니다.

결정화 및 유체 지능 측정은 실질적으로 상관관계가 있습니다. 예를 들어 Horn은 WAIS 분석에서 Gf 및 Gc 측정값을 추출한 연구를 보고했습니다. 요인간 상관관계는 0.61이었다. 이러한 발견으로 인해 하나의 지능을 믿는 사람들은 Gf와 Gc가 단순히 일반 지능(IQ) 요소의 다른 특징이라고 주장합니다. 이 주장은 테스트 간의 상관관계만 보고 어떤 식으로든 답할 수 없습니다. 그러나 요인 분석에서 벗어나 Gf 및 Gc 측정이 정신 능력을 변경할 수 있는 조작에 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 공격을 받을 수 있습니다.다르게 반응한다는 것이 밝혀졌습니다.

가장 눈에 띄는 예는 노화입니다. Gf 측정값은 일반적으로 초기 성인기부터 감소하는 반면, Gc 측정값은 대부분의 작업 기간 동안 일정하게 유지되거나 심지어 증가합니다(Horn 1985 Horn and Noll 1994). 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 경험은 우리 사회의 주요 리더십 직책의 대부분을 40세 이상의 사람들이 차지합니다. 반면에 중년 및 고령자는 새로운 문제 해결 방법을 이해하고 익숙하지 않은 작업을 처리하는 데 젊은 사람들보다 더 오래 걸립니다. 유동적 지능과 결정화된 지능에 서로 다른 영향을 미치는 것으로 보일 수 있는 변수는 나이만이 아닙니다. 알코올 중독도 비슷한 효과를 보입니다.

그 자체가 인지 조작이 아닌 연령과 같은 변수는 테스트 유형에 따라 다른 영향을 미치므로 테스트 수행의 기반이 되는 능력이 하나만 있을 수는 없습니다. 이 주장은 테스트 점수에만 초점을 맞추는 심리학적 전통에서 벗어나 지능에 대한 인지-심리학적 접근으로 이동합니다. 이름에서 알 수 있듯이 인간의 생각이 무엇인지에 대한 보다 일반적인 이론에서 파생된 것이므로 일반 이론에 대한 단어가 순서대로 있습니다.

인지 심리학적 관점

인지 심리학자들은 사고를 현재 문제에 대한 정신적 표상을 생성하고, 관련성이 있는 것으로 보이는 정보를 검색하고, 답을 얻기 위해 표상을 조작하는 과정으로 생각합니다. 문제, 해결 방법 및 해결에 사용된 일부 방법은 나중에 참조할 수 있도록 저장됩니다. 이 프로세스의 핵심은 표현을 만드는 것입니다. 이것은 주의를 필요로 하고 종종 생각의 병목 현상이 되는 일시적인 작업 기억 기능을 필요로 한다고 가정합니다. 친숙한 문제가 발생하면 이전에 획득한 정보와 문제 해결 기술을 사용할 수 있기 때문에 적절한 표현을 구축하는 프로세스가 더 효율적입니다. 이것은 작업 기억에 대한 요구를 줄이지만 완전히 제거하지는 않습니다.

인지심리학적 관점은 인지가 하나의 과정이라고 보는 반면, 심리측정적 관점은 그것을 능력의 집합체로 만든다. 아마도 그것이 더 역동적이기 때문에 인지-심리학적 관점은 종종 심리 측정적 관점보다 더 매력적으로 여겨지지만, 쉽게 요약되지 않는 단점이 있습니다. 인지 심리학자가 사람의 사고를 특성화하려고 할 때 IQ 테스트에서 파생된 요소에 의해 정의된 "정신적 공간"에 사람을 배치하기 위해 숫자를 사용하지 않을 것입니다. 대신 그들은 자주 컴퓨팅 시스템에 비유를 사용합니다. 문제를 해결하기 위해 컴퓨팅 시스템은 당면한 문제를 공격하기에 충분한 "숫자 처리" 능력, 시스템이 직면한 문제를 해결하는 데 적합한 프로그램 및 이러한 문제를 해결하는 데 필요한 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 인지 심리학은 컴퓨팅 성능, 프로그램 및 데이터 액세스와 아이디어(모든 아이디어)를 빠르고 정확하게 처리할 수 있고 특정 유형의 문제를 해결하는 방법을 알고 필요한 지식에 접근할 수 있는 인지 기능을 유추합니다. 특정 문제를 해결하기 위해. 심리학적 용어로 인간의 숫자 계산은 생리학적 능력인 반면, 문제 해결 방법을 아는 것과 핵심 사실을 아는 것은 모두 학습의 산물입니다. 이러한 사고의 각 측면은 지능의 정당한 부분입니다. 생리학적 능력은 분명히 Gf의 일부이고, 핵심 사실을 아는 것은 Gc의 일부이며, 특정 문제 해결 전략을 습득하는 것은 Gc와 Gf 모두의 일부입니다. 개인의 능력은 권한, 그 권한을 사용하는 방법에 대한 지식 및 필요한 데이터에 대한 액세스 간의 상호 작용에 의해 결정됩니다.

인지 심리학 설명은 유동 지능과 결정화된 지능 사이의 심리학적 구분을 보완합니다. 두 설명 모두 초보자의 성과가 새로운 문제 표현(Cattell과 Horn의 유동적 지능)을 개발하는 능력에 어떻게 의존하는지, 그리고 경험을 통해 현재 문제에 과거 솔루션을 적용하여 문제 표현에서 패턴 인식으로 전환하는 방법을 강조합니다. 표현을 개발하는 것은 패턴 인식보다 작업 기억과 주의력을 더 많이 요구하기 때문에 일반적으로 지적 작업을 수행하는 것을 배우는 것이 수행하는 것보다 더 어려울 것입니다. 이 이론은 또한 유동 지능 테스트를 잘하는 사람들은 작업 기억 능력이 커야 하며 실제로 그렇습니다(Carpenter, Just and Shell 1990).

인지를 이런 식으로 볼 때 IQ 테스트, 특히 유체 지능 테스트가 학업 성취도와 관련이 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 정의에 따르면 학생은 초보자입니다. 직장 환경의 견습생도 마찬가지입니다. 군대의 데이터(Wigdor and Green 1991)는 신병을 선별하는 데 사용되는 군대 자격 시험(AFQT)의 성과가 처음 몇 개월 동안의 업무 성과와 강한 관계가 있음을 보여주었습니다. 2년이 지나면 관계가 줄어들지만 무시할 수는 없습니다. 마찬가지로 노동부의 GATB(General Aptitude Test Battery)는 젊은 근로자보다 고령자에게 덜 유효한 것으로 나타났습니다. 이것은 인지 심리학의 실험실 연구 및 이론적 분석과 일치하며, 모두 경험이 감소하지만 일반 지능과 수행 사이의 관계를 제거하지는 않는다는 것을 보여줍니다(Ackerman 1987).

지능의 비선형성

일상적인 측정의 대부분은 선형 측정입니다. 선형 측정은 일정한 간격이 척도의 어느 지점에서나 동일한 것을 의미하는 측정입니다. 예를 들어, 6피트 보드에 1인치를 추가하면 5피트 보드에 1인치를 추가하는 것과 동일한 길이 변화가 발생합니다. 우리는 선형 측정에 너무 익숙하기 때문에 선형 측정의 속성이 숫자로 설명되는 모든 특성에 적용된다고 가정합니다. 그것은 그렇지 않으며, 우리가 지능을 다룰 때 잘못된 가정은 특히 혼란스러울 수 있습니다.

심리 측정 이론에서 지능은 IQ 테스트에서 사람의 표준 점수를 결정하여 계산됩니다. 표준 점수는 기준 모집단의 평균 테스트 점수에서 개인의 테스트 절대 점수 편차를 표준 편차(기준 모집단의 점수 변동성 측정)로 나눈 것입니다.

여기서 xi는 i번째 사람의 절대 단위 점수(일반적으로 테스트의 정답 수)이고 µ 및 s는 각각 모집단 평균 및 표준 편차입니다. 이 방정식을 엄격하게 적용하면 정확히 평균 지능을 가진 사람의 점수는 0점이고 평균 이하의 지능을 가진 사람은 음수 점수가 됩니다. 0과 부정적인 지능의 개념은 합리적이지 않아 보이기 때문에 다음 공식을 사용하여 표준 점수를 재조정하여 IQ 점수를 보고하는 것이 일반적입니다.

이것은 평균 지능을 가진 사람에게 100점을 줍니다. 이 방정식은 단순히 척도 규칙에 불과하며 표준 편차를 점수 단위로 만드는 첫 번째 방정식에 실제 정의가 포함되어 있습니다. Herrnstein과 Murray는 표준 편차를 "인치와 같은" 것으로 언급하지만 그렇지 않습니다. 표준 편차는 모집단 점수의 절대값이 아니라 한 점수가 다른 점수와 다를 가능성이 있는 정도에 의해 결정됩니다. 또한, IQ 척도의 영점(IQ = 100)은 지적 수행 측면에서 "평균 지능"의 정의가 아니라 모집단 평균에 의해 결정됩니다. 따라서 개인의 IQ 점수는 정신 능력의 절대적인 척도가 아니라 기준 모집단의 평균 및 변동성과 비교한 상대적인 점수입니다. IQ를 측정하는 방식으로 키를 측정하면 북미 남성 인구에서 6피트 6인치 남성의 표준 점수가 2보다 다소 높을 것입니다. 참조 인구가 프로 농구 선수인 경우 동일한 사람의 표준 점수는 약 0입니다.

지능의 상대적 정의와 절대적 정의의 구분은 표준 점수로 정의되는 IQ와 학업 성취도 및 직장 성과와 같은 다양한 종속 측정 간의 관계를 고려할 때 중요합니다. 심리 측정가가 작업자 그룹의 작업 성과와 지능 테스트 점수를 기록한다고 가정합니다. 관계는 다음 방정식으로 표현됩니다. 여기서 B는 회귀 계수 또는 IQ가 변화함에 따라 직무 성과가 변화하는 비율입니다.

업무 성과 = 평균 업무 성과 +

B는 가능한 한 정확하게 예측하도록 계산됩니다. 실제 정확도는 0(정확하지 않음)에서 1(완벽한 예측)까지 변하는 상관 계수로 측정됩니다. 주어진 데이터 세트에서 회귀 및 상관 계수를 결정하는 것은 간단합니다. 문제는 일부 데이터 포인트가 원래 연구에서 관찰된 IQ 단위 범위를 벗어나는 새로운 상황에 대한 외삽이 이루어질 때 발생합니다. 예를 들어 고등학생에서 관찰된 IQ 등급 관계를 대학생 간의 IQ 등급 관계로 외삽할 수 있습니다. 이러한 외삽법은 IQ 점수가 측정해야 하는 지적 특성의 선형 측정값이라고 암시적으로 가정합니다. 이것은 사실이 아닙니다. 20대의 사람이 뇌 손상이나 감염으로 인해 IQ 점수가 20점 떨어졌다고 가정해 보겠습니다. (이러한 일이 가능합니다.) 원래 IQ가 140인 의과대 또는 로스쿨 학생이었다면, 아마도 전과 같이 학급 순위가 그리 높지는 않지만 여전히 교과 과정을 마칠 것입니다. 그 사람이 원래 IQ가 80인 블루칼라 노동자라면 IQ 60에서 노숙자, 빈곤 및 기타 여러 심각한 사회 문제의 상당한 위험을 겪을 것입니다.

비선형성 문제는 지능의 정의 자체에 적용되며, 특히 지능이 한 가지 유형인지 여러 유형인지에 대한 질문에 적용됩니다. 일반 지능이 모든 수준의 정신 능력에서 동등하게 중요하다고 가정합니다. 이 경우 높은 수준의 지능을 가진 사람들의 데이터를 기반으로 한 테스트 점수의 요인 분석 연구 결과는 절대 지능 수준이 낮은 사람들의 데이터를 기반으로 한 연구 결과와 유사해야 합니다. 역사적으로 그렇지 않다는 제안이 있었습니다. 일반 지능 모델은 영국 학생들의 테스트 결과 분석을 기반으로 Charles Spearman(1904, 1927)에 의해 처음 개발되었습니다. 1938년 L. L. Thurstone은 시카고 대학의 학부생 표본에서 일반 지능에 대한 증거가 거의 발견되지 않았기 때문에 Spearman의 결론에 이의를 제기했습니다. Spearman과 Thurstone이 광범위하게 다른 지적 수준의 사람들로부터 데이터를 가져왔기 때문에 불일치가 발생할 수 있는 것으로 관찰되었으며, 이는 정신 능력 수준이 변화함에 따라 지능이 질적으로 변한다는 증거가 될 것입니다. 그러나 Spearman과 Thurstone이 서로 다른 테스트를 사용했기 때문에 결과는 확실하지 않았습니다.

Douglas Detterman과 Mark Daniel(1989)의 중요한 연구에 따르면 점수 수준이 변경됨에 따라 하위 테스트 간의 관계가 변경됩니다. 무엇보다도 Detterman과 Daniel은 WAIS의 하위 테스트 간의 상관 관계를 조사한 결과 평균 이상의 IQ를 가진 사람들보다 평균 이하의 IQ를 가진 사람들의 하위 테스트 점수 간에 더 높은 상관 관계를 발견했습니다. David Waller와 Derek Chung과 나는 Herrnstein과 Murray가 IQ와 다양한 사회적 적응 지표 사이의 관계를 결정하기 위해 Bell Curve에서 사용한 ASVAB 점수를 분석했을 때 동일한 것을 발견했습니다. 일반적인 지능이 정확한 표현이 아닐 수도 있지만 일반적으로 지능이 부족하다는 것은 정확한 표현인 것 같습니다!

정신 능력의 다른 지표들 간의 관계가 능력의 일반적인 수준에 달려 있다는 결론은 심리 측정적 접근 방식과 일치하지 않지만 인지 심리학적 접근 방식과 일치합니다. 인지 심리학적 접근은 정보 처리에서 문제 해결 기술, 지식 소유로 이동하는 점진적으로 더 정제된 능력의 폭포수에 의해 정신 능력이 생성된다고 가정한다는 점을 상기하십시오. 따라서 정보 처리 수준의 문제는 일반적이고 더 높은 수준의 잠재성은 구체적입니다. 사실 Detterman과 Daniel은 정보 처리 측정과 지능 검사 수행 간의 관계가 지능이 낮을수록 더 높다는 것을 발견했습니다. 물리학에서 문학에 이르는 분야에서 매우 높은 수준의 성과를 연구한 과학자들도 비슷한 관찰을 했습니다. 지적 요구가 많은 분야에 진입하려면 어느 정도의 지능이 필요한 것 같지만, 그 이상으로 성공 여부는 업무에 투입된 노력, 사회적 지원 및 순전한 경험에 의해 결정됩니다. (Ericsson, Krampe and Tesch-Romer(1993) 전문 지식, Simonton(1984) 창의성, Gardner(1993) 흥미로운 전기 데이터 참조)

경제적 측면에서 IQ 점수는 한계 가치가 감소하는 것을 측정하는 것으로 보입니다. 그것을 충분히 갖는 것이 중요하지만, 많이 가지고 있다고 해서 많이 사지는 않습니다. 멘사에 대한 유감이지만 상황이 그렇습니다. Herrnstein과 Murray가 제기한 핵심 질문을 할 때 비선형성이 중요해집니다. 지능과 작업장 성과 사이의 관계는 무엇입니까?

지능이 얼마나 중요한가?

누가 지능을 가지고 있는지, 왜 중요하지 않다면 아무도 걱정하지 않을 것입니다. 실제로 1960년대와 1970년대 테스트 반대자들이 주장한 것 중 하나는 지능 테스트가 학업 성취도를 측정했을 뿐 거기에서도 제대로 작동하지 않는다는 것이었다. Herrnstein과 Murray의 주요 공헌 중 하나는 Mokita의 이 부분을 폭로한 것입니다. 테스트로 측정한 지능은 학교와 직장 모두에서 실제로 중요하지만 벨 곡선이 제안하는 것과는 다소 다른 방식으로 중요할 수 있습니다.

IQ가 경제적 결과의 결정 요인이라고 주장하기 위해 Herrnstein과 Murray는 두 가지 증거 출처에 의존했습니다. 하나는 최근 문헌, 특히 IQ 점수와 직장 성과 간의 관계에 대한 John Hunter(1986)의 요약입니다. 다른 하나는 NLSY(Labour Market Experience of Youth)의 전국 종단 조사 데이터에 대한 자체 분석이었습니다. NLSY는 1979년부터 12,000명 이상의 참가자를 추적한 노동부 설문조사입니다. 응답자는 현재 20대 후반과 30대 초반입니다. 설문조사 초기에 많은 참가자들이 국방부의 ASVAB 테스트에 응시했습니다. Herrnstein과 Murray는 ASVAB 하위 검사 점수에서 파생된 AFQT 점수를 IQ의 척도로 사용했습니다. 그런 다음 그들은 IQ를 취업이나 공식 빈곤선 이하와 같은 이후의 삶의 사건과 연관시켰습니다.

Hunter는 테스트 프로그램이 소수자에 대한 공정성 논란에 휘말리게 된 1980년대 후반까지 널리 사용되었던 노동부 테스트인 GATB(General Aptitude Test Battery)에서 직무 성과와 점수 사이의 관계에 대한 연구를 검토했습니다. GATB는 과학적 결정이 아니라 정치적 결정으로 철회되었습니다. 자세한 통계 분석 후 Hunter는 인구의 지능과 직무 수행 사이의 "참" 관계가 약 0.5라고 결론지었습니다. 이 결론은 선형성을 가정하는 데이터 너머의 관계를 외삽하는 데 크게 의존했습니다. GATB를 검토하는 국가 과학 위원회는 Hunter가 0.2에서 0.3 범위에 있는 거의 모든 관찰된 상관 관계를 사용했어야 한다고 주장했습니다. 외삽이 비교 가능한 직업에 대해 제공된다면 진실은 아마도 이러한 추정치 사이에 있을 것입니다(Hunt 1995). 그리고 중요한 자격입니다.

GATB는 블루칼라 및 하급 화이트칼라 직종의 초급 직업에 대한 지원자를 선별하기 위해 고안되었습니다. 평균(확실히 확립된 것)의 관점에서, 우리는 평균 IQ가 인구의 약 절반을 차지하는 90-110 범위에 있는 직업에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 지능이 올라갈수록 인지 능력은 더욱 분화된다는 것을 기억하십시오. 또한 경험이 올라갈수록 IQ 성능 연결이 약해집니다. 이러한 요인은 더 높은 수준의 직업 분류 내에서, 그리고 경험이 많고 나이가 많은 개인을 다룰 때 IQ-성과 관계의 감소로 이어질 것입니다. (사실 GATB는 고령 근로자의 성과를 예측하는데 정확도가 떨어지는 것으로 알려져 있다.)

직업 클래스 내 자격도 중요합니다. 직업의 사회경제적 지위와 직업 보유자의 평균 IQ 사이에는 상당히 높은 상관관계가 있습니다. 트럭 운전사의 평균은 100명 미만인 반면, 의사나 변호사와 같은 고임금 전문가의 경우 평균 125명 이상입니다. 취업에 필요한 학력 인증을 받기 위해서는 일반 지능이 필요하지만 실제 업무 수행에는 덜 중요하기 때문이라고 주장하기도 합니다. 이에 대한 증거가 있습니다. 군사 및 민간 연구에 따르면 IQ 테스트는 사람들이 직장에 있을 때보다 훈련 프로그램에 있을 때 성과를 더 잘 예측하는 것으로 나타났습니다. 사람들이 일을 마친 후에는 IQ와 직무 수행 관찰 사이의 상관 관계보다 IQ와 직무 지식 테스트 간의 상관 관계가 더 높습니다. 그러나 상관 관계 중 어느 것도 사라지지 않습니다.

IQ는 업무 성과의 모든 측면을 예측하지 않습니다. 사병에 대한 광범위한 연구(Campbell, McHenry 및 Wise 1990)에서 육군은 직무 요구 사항에 대한 지식과 작전 수행 능력과 같은 것을 포함하는 수행의 능력 측면이라고 부를 수 있는 것을 구별하는 것이 유용하다는 것을 발견했습니다. 업무에 필요한 기계, 동료와 협력, 주도권 및 리더십을 나타내는 동기 부여 측면. ASVAB는 능력 측면을 잘 예측했지만 동기 부여 측면과 거의 관련이 없었습니다. 이것은 놀라운 일이 아니지만 직무 역량의 단일 지표에 초점을 맞추는 것을 단순하게 보이게 만듭니다.

요약하면, IQ는 직업이나 직업을 얻는 데 중요한 요소이지만 일단 그 일을 하는 법을 배운 후에는 덜 중요합니다(무시할 수는 없지만). 그런 다음 작업에 필요한 것에 대한 추상적 지식을 개선하기보다는 경험을 획득하여 추가 개선을 달성합니다.

풀리지 않는 사회적 변수

IQ 점수가 높은 사람에 대해 불완전하더라도 좋은 것을 예측할 수 있다면 점수가 낮은 사람에 대해 무엇을 예측할 수 있습니까? 범죄 기록이 있는 사람, 공식 빈곤선 미만인 사람, 부양 자녀를 부양하는 사람은 IQ 점수가 낮은 경향이 있습니다. NLSY 데이터베이스에 대한 분석을 바탕으로 Herrnstein과 Murray는 IQ가 이러한 문제를 유발한다고 주장했습니다. AFQT 점수가 종종 개인의 사회적 문제를 가장 잘 예측할 수 있기 때문입니다.

빈곤선 아래에 있는 사람들은 낮은 IQ(평균)와 평균 건강 상태를 동시에 갖고 있을 가능성이 있으며, 사회경제적 지위(SES)가 낮은 부모 가정 출신일 가능성이 높습니다.무엇이 원인입니까? 부분적으로는 통계 분석의 어려움과 부분적으로는 대부분의 사회 문제가 여러 원인을 가지고 있기 때문에 질문에 대답하기 어렵습니다. 낮은 지능, 교육 부족 및 제한된 가족 지원의 조합으로 인해 복지에 젊은 성인이있을 수 있습니다.

Herrnstein과 Murray는 책을 준비하면서 통계적 문제를 공격하기 위해 로지스틱 회귀라는 기술을 사용했습니다. 그들은 먼저 공식적으로 빈곤의 정의에 따라 소득이 있는 것과 같은 이진 사회 변수를 정의한 다음 다양한 예측 변수 점수의 결합된 함수로 이 변수의 나쁜 편에 설 확률 사이의 관계를 살펴보았습니다. IQ(AFQT에 의해 정의됨), SES 및 교육과 같은. 수학적 문제 때문에 빈곤 상태의 확률을 직접적으로 보는 것은 불가능합니다. 대신 그들은 회귀 방정식을 계산했습니다. 이 방정식에서 p는 빈곤에 처할 확률입니다. p를 기반으로 하는 대수식은 IQ, SES, 교육(ED) 등과 관련이 있으며 각 항목(B 항)에 대한 회귀 계수를 사용합니다.

ln(p/(1-p)) = A + BIQ(IQ) + BSES(SES) +

모든 변수가 표준 점수 단위로 표현되는 경우 회귀 계수를 비교하여 예측 변수로서 각 변수의 상대적 중요도를 결정할 수 있습니다. 예를 들어 빈곤 상태의 경우 IQ의 회귀 계수는 -0.84이고 SES의 회귀 계수는 -0.33입니다. 이는 IQ와 부모의 SES가 낮아질수록 빈곤의 위험이 높아지며, IQ 회귀계수의 절대값이 SES 회귀계수의 절대값보다 크기 때문에 빈곤의 위험이 부모 SES의 변화보다 개인 IQ의 변화.

이와 같은 결과는 NLSY 데이터에서 어디에나 있습니다. IQ는 공식 빈곤선 이하, 고등학교 자퇴, 부양 자녀 지원을 가장 잘 예측하는 지표입니다. IQ와 SES는 장기 실업과 이혼의 위험을 예측하는 데 거의 동일합니다. Bell Curve가 출판된 이후, 그리고 아마도 그것에 영감을 받았을 가능성이 있는, NLSY 데이터에 대한 다수의 사적으로 유통되는 대안 분석이 있었습니다. 내가 본 모든 것은 Herrnstein과 Murray가 보고한 정확한 수치를 약간 변경하더라도 지능이 사회 문제의 지표에 대한 실질적인 예측 변수라는 것을 보여줍니다.

그러나 지능에 기반한 예측은 얼마나 중요하며 다른 요인에 기반한 예측과 어떻게 관련되어야 합니까? 이것은 비선형성과 공선성의 복잡한 요인 때문에 대답하기 어려운 질문입니다. 비선형성은 관계가 예측 변수(IQ)의 모든 수준에서 동일하지 않다는 것을 의미합니다. 비선형성을 이해하는 것은 항상 어렵습니다. 이 경우 회귀 계수는 사회적 문제의 위험에 대한 것이 아니라 해당 위험의 로지스틱 기능에 대한 것이기 때문에 문제가 복잡합니다. 이 기능은 대부분의 사람들에게 직관적이지 않습니다. 공선성은 예측 변수(IQ, SES, 교육 및 기타 여러 가능한 예측 변수)가 자체적으로 높은 상관 관계가 있다는 사실을 나타냅니다. 예를 들어 NLSY 데이터에서 IQ와 SES 간의 상관 관계는 0.55로 성인 키와 체중 간의 상관 관계만큼 높습니다.

아래 그래프는 이러한 효과가 NLSY에서 어떻게 결합되는지 보여줍니다. 이 그림은 색상 IQ(가로축)와 SES(세로축)로 표시되는 빈곤 상태일 확률의 관계를 3차원적으로 나타낸 것이다. 그림은 이러한 데이터의 비선형성과 공선성을 모두 보여줍니다. 평균 이상의 지능을 가지고 있거나 부모의 SES가 높은 사람의 경우 빈곤 상태가 될 확률은 실제로 매우 낮습니다. 이것은 그림에서 큰 검은색 영역으로 표시됩니다. 더욱이, 이 분포에서는 SES가 보통이거나 더 우수하고 지능이 매우 낮거나 지능이 보통에서 더 우수하고 SES가 낮은 사람들이 존재할 가능성이 없습니다. (그림은 정사각형이 아님에 유의하십시오.) 빨간색 "핫스팟"은 상대적으로 높은 빈곤 상태 확률이 지능의 하위 15%와 부모의 SES 분포의 조합과 관련된 위험 영역으로 생각할 수 있습니다. 이것은 이러한 변수들 사이에 문제가 되는 순환적 관계를 암시합니다. 그러나 한 사람의 점수가 중간 SES 또는 중간 인지 능력 범위에 있으면 빈곤 사이의 관계가 IQ와 부모의 SES가 사실상 사라집니다.

Waller, Chung 및 저는 NLSY 데이터 세트의 다른 "위험" 변수에 대해 건강 문제 및 장기간의 실업과 같은 유사한 분석을 여러 개 개발했습니다. 사진이 한장도 나오지 않습니다. 그러나 분명한 것은 각각의 경우에 비선형성과 공선성을 고려할 필요가 있다는 것입니다. 이 작업이 완료된 후에도 하위 15%의 지능 테스트 점수(약 IQ 85 이하)는 거의 항상 사람이 우리 사회에서 문제에 직면할 상당한 위험이 있음을 나타냅니다. 이것은 통계적 진술이지만 개별 수준에서는 비통계적 상호 작용이 관련되어 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 부모의 SES가 낮은 사람이 IQ의 유전적 한계를 물려받는 경우가 의심할 여지 없이 많이 있으며, IQ 점수는 평균적으로 사람이 교육의 혜택을 받을 수 있는 정도를 나타냅니다. 제한된 가족 지원이나 제한된 교육 기회가 개인의 지적 잠재력을 제한할 수 있는 다른 경우가 있습니다. 통계는 이러한 변수가 개별 사례에서 어느 정도 작동하는지 알려줄 수 없습니다. 모든 통계는 인구에서 얼마나 많은 그러한 사례가 예상되는지 알 수 있습니다.

우리는 선형 관계에 대한 심리학적 강조보다 상호 작용 과정으로서의 지능에 대한 인지 심리학적 관점에서 데이터를 더 쉽게 설명한다는 것을 다시 한 번 봅니다. 인지 심리학적 관점에서 볼 때 낮은 IQ는 인지의 일부 일반적인 구성 요소의 실패로 인해 사회적 문제를 일으킬 수 있지만 주어진 능력 수준을 넘어서면 사람들은 일반 사회에 적절하게 대처할 수 있습니다. (인류학자들은 대부분의 사람들이 자신의 문화에서 활동할 수 있다는 사실을 발견하면 거의 놀라지 않을 것입니다! ) 그러나 사회 문제가 발생할 수 있습니다. 사회에서 잘하기 위한 문턱이 너무 높아서 상당수의 사람들이 이를 충족할 수 없다면 . 이 주제는 과학적 사실과 공공 정책 간의 상호 작용을 살펴볼 때 다시 나타날 것입니다.

인지 능력이 향상될 수 있습니까?

표현된 지능은 타고난 능력에서 도출되어야 하기 때문에 문화적 경험을 통해 교육을 포함한 특정 문화적 경험이 지능을 향상시킬 수 있는지 묻는 것은 당연하다. 일부 사회 프로그램은 이것을 명시적인 목표로 삼았습니다. 사회가 물리적 환경을 변화시켜 지능을 향상시킬 수 있는지 묻는 것도 자연스러운 일입니다. 예를 들어 영양이나 가족 환경을 개선하기 위한 프로그램을 통해 말입니다. 마지막으로, 테스트로 측정한 지능이 향상될 수 있는지 여부는 인지 능력이 조작될 수 있는지 여부에 대한 질문이 남아 있습니다.

이러한 질문은 세 가지 방식으로 조사되었습니다. 문화의 통계적 및 역사적 비교, 우리 자신의 문화 경험 내에서, 통계 및 이론 생물학의 관점에서. 그것들은 오늘날 직장에서의 능력은 IQ에 의해 결정되고, IQ는 유전에 의해 결정되며, IQ는 변화에 저항하기 때문에 IQ의 변화 또는 무시에 의존하는 사회 프로그램이라고 주장하는 Herrnstein과 Murray에 의해 다시 시작된 논쟁의 핵심에 있습니다. 잘못 인도되고 심지어 역효과를 낳기까지 합니다.

타문화적 관점을 취하면 사회의 광범위한 특성이 추론에 영향을 미칠 수 있다는 증거가 있습니다. 아마도 특정 지적 기술의 실천에 가치를 두는 방식일 것입니다. 문해력은 기술 지향적인 사회에서 상당히 중요한 추상적 추론에 대한 인식과 관련이 있습니다. 비문해적이고 전통적인 문화는 기억과 개인적인 경험에 기초한 추론에 더 많은 비중을 두는 것 같습니다. 그러나 이러한 관찰은 최소한의 문해력이 사실상 보편적인 우리 사회 내에서 지능의 변화를 연구하는 데 제한적으로 중요합니다.

서구 문화 내에서 지능 수준이 시간이 지남에 따라 변했다는 징후가 있습니다. Flynn(1987)은 제2차 세계 대전 이후 북미와 유럽에서 널리 사용되는 추상적 추론(Gf) 테스트의 절대 점수가 증가했음을 관찰했습니다. 흥미롭게도 문화 지식과 문제 해결 기술(예: SAT)을 평가하기 위해 고안된 시험의 점수는 같은 기간 동안 하락했습니다. 이러한 변화의 이유는 알려져 있지 않지만, 반대 방향으로 움직였다는 사실은 추상적인 문제 해결 능력으로서의 지능과 문화적으로 관련된 문제를 공격하는 능력으로서의 지능을 구별하는 또 다른 증거입니다.

문화와 시간을 초월한 비교에서 우리 사회로 옮겨갈 때, 지능에 대한 문화적 경험의 영향에 대한 증거는 놀랍게도 거의 발견되지 않습니다. . 잘 문서화된 두 가지 결과가 결과의 요지를 포착합니다. 입양 아동에 대한 연구에 따르면 입양이 사실상 출생 시일지라도 생물학적 부모의 IQ가 입양 부모의 IQ보다 자녀의 IQ를 더 잘 예측하는 것으로 나타났습니다. 이 관찰과 일관되게 가정이나 학교 환경의 질은 유전적 변수와 사회적 변수 간의 상관 관계를 고려하면 시험 점수의 영구적인 변화와 상대적으로 거의 관련이 없는 것으로 보입니다. 약간 다른 방식으로 말하면, 사회적 요인을 고려한 후에는 부모 또는 형제 IQ에 기초한 유전적 예측이 아동의 IQ 변동성을 설명할 수 있지만, 유전적 변동성을 고려한 후에는 사회적 요인이 아동의 IQ와 관련이 없습니다(Scarr, 언론에서).

사실, 심리 측정적 정의의 틀 내에서 지능이 실질적으로 유전된다는 증거는 매우 분명합니다. 행동 유전학 연구는 IQ 점수가 마치 개인에 걸친 지능 변이의 40~80%가 유전 변이에 의해 설명될 수 있는 것처럼 행동한다는 것을 반복적으로 보여주었습니다. 정확한 값은 중요하지 않습니다. 태어날 때 입양되어 따로 자란 일란성(일란성) 쌍둥이는 함께 자란 이란성(이성) 쌍둥이보다 IQ가 더 비슷합니다. IQ의 유전적 유전성은 IQ 점수 뒤에 있는 모든 것을 결정하는 주요 요인입니다.

국가 정보 논쟁이 불거질 때마다 유전 적 유전은 인종 및 민족 문제와 얽혀 있습니다. 그룹 간의 지능 테스트 점수에 격차가 존재하며 Herrnstein과 Murray는 이전의 Jensen과 마찬가지로 유전적 설명을 가정합니다. 많은 사회 활동가들은 소수 집단에 대한 테스트의 유효성을 부정함으로써 대응했습니다. 이 논쟁의 사실은 매우 분명하지만 사실에 대한 설명은 그렇지 않습니다.

수많은 연구에 따르면 미국에서 흑인과 라틴계 표본의 평균 IQ 점수는 백인과 아시아인의 평균 점수보다 약 1 표준편차 단위 낮습니다. 이는 백인의 87%가 중간 흑인 점수를 초과했음을 의미합니다. 기껏해야 테스트가 소수의 학업 성취도를 예측할 뿐만 아니라 대다수의 성과를 예측한다는 것을 보여주는 한계 증거가 있습니다. 소수의 예외(주로 라틴계 언어 테스트와 관련된)를 제외하고는 문화적 편견이 가장 적은 것으로 보이는 테스트 항목이 가장 큰 인종 그룹 차이를 보여줍니다. Herrnstein과 Murray는 테스트가 비록 너무 강력하지만 소수와 다수에 대해 동등하게 유효하다고 주장했지만 이 진술은 테스트가 완전히 무효라는 주장보다 진실에 더 가깝습니다. 이것은 인종 그룹 간의 IQ 점수 차이가 유전적 기원이라는 것을 의미하지 않습니다. 우리 사회에서 지능과 관련될 수 있는 인종적 지위와 사회적 변수는 매우 혼란스럽습니다. 따라서 현재 이용 가능한 데이터는 유전적 설명과 비유전적 설명을 구별하지 않습니다. 인종 간의 차이가 타고난 것인지 아닌지는 모릅니다. 상황의 복잡성을 감안할 때, 최소한 한 사람이 속한 인종 그룹을 정의하는 것이 아니라 문제를 그대로 놓아야 합니다.

사이코메트리를 벗어나면 관점이 달라집니다. 사회학자 크리스토퍼 젠크스(Christopher Jencks, 1992)는 유전 계수로 끝나는 유전적 설명은 지능적 행동이 어떻게 만들어지는지를 명시하지 않기 때문에 만족스럽지 않다는 것을 관찰했습니다. 눈 색깔이 유전된다는 의미에서 지능 검사 점수는 아무도 물려받지 않습니다. 유전되어야 하는 것은 주의를 기울이고, 학습하고, 추론하는 생리학적 능력이며, 이를 통해 우리의 경험에서 테스트 문제를 해결하는 데 필요한 지식과 문제 해결 기술을 추출할 수 있습니다. 특히 정상적인 지능 범위 내에서 능력의 변화와 관련이 있는 한 이러한 생리학적 메커니즘이 무엇인지에 대해 거의 알지 못합니다. (특정 유형의 정신 지체와 관련된 생리학적 문제에 대한 상당한 지식이 있습니다.)

어떤 모델을 채택하든 심리학자들은 인지 기능을 향상시키는 방법을 찾는 데 실패했습니다. 연구에 따르면 물리적 개입으로 사람의 지능을 낮추는 방법은 알 수 있지만 향상 방법은 없습니다. 기억력이나 주의력과 같은 특정 인지 기능을 잠시 향상시키는 약물이 있지만 지능 약은 어디에도 없습니다. 그리고 영양이 상당한 영향을 미치는 것으로 생각될 수 있지만, 선진국에서 접하는 영양 범위 내에서 영양 효과에 대한 기껏해야 미미한 증거가 있습니다.

지능 향상 방법을 모른다고 해도 시험 점수로 알 수 있듯이 경제적 문제는 IQ 점수가 아니라 사람들이 어떤 기술을 가지고 있느냐다. 우리는 IQ 점수와 인지 기술의 상대적 소유 사이의 연관성을 파괴할 수 없을 수도 있지만(그리고 우리가 원하는 이유는 명확하지 않습니다), 개선된 교육 및 훈련은 모든 학생의 평균 성취도를 높일 수 있습니다.

내 동료 중 한 사람의 연구(Levidow 1994)는 이것을 통제된 방식으로 보여주었습니다. 고등학생들은 유동성 지능 테스트를 받았습니다. 그런 다음 그들은 초등 물리학에서 1년 간의 문제 해결 중심 과정을 수강했습니다. IQ 테스트는 실제로 학생들이 얼마나 많은 물리학을 배웠는지 예측했습니다. 연말에 그들은 동등한 IQ 테스트를 받았습니다. 그들의 IQ 점수는 조금도 변하지 않았습니다. 또한 IQ 테스트는 기말고사에서 학생들의 상대적 순위를 예측했습니다. 그러나 모든 학생들은 국가 표준과의 비교에서 알 수 있듯이 많은 양의 물리학을 배웠습니다. IQ는 변하지 않았을지 모르지만, 학생이 해결할 수 있는 문제라는 의미에서 인지 능력은 증가했습니다.

Levidow의 연구에는 주의 깊게 모니터링된 교육 프로그램이 포함되었습니다. 교육에 더 많은 노력을 기울이면 비슷한 기술 향상을 얻을 수 있습니까? 1994년에 뉴욕시 학교 시스템은 새 총장의 주장에 따라 거의 모든 10학년 학생들이 이전에는 절반의 학생, 일반적으로 유능한 학생만 수강했던 과학 과목을 수강하도록 요구했습니다. 등록 학생 수는 20,000명에서 48,000명으로 급증했습니다. 실패율은 13%에서 25%로 증가했습니다. 비관론자들은 지능이 낮은 학생들에게 어려운 주제를 가르치려고 한 결과라고 지적할 수 있습니다. 아마도 이것에 약간의 진실이 있을 것입니다. 그러나 1993년보다 1994년에 2배 이상의 학생들이 과학 과정을 성공적으로 이수했습니다.

나는 단지 IQ 점수가 아닌 한 가지 척도로 성공을 거둔 프로그램의 예를 인용했습니다. Herrnstein과 Murray는 Head Start와 같은 어린이의 지적 경험을 풍부하게 하려는 프로그램이 실패했다는 결론을 뒷받침하기 위해 다른 예를 인용했습니다. 심화 프로그램은 일반적으로 통계 그룹으로서 IQ가 낮고 학업 실패의 위험이 있는 것으로 간주되는 어린이를 대상으로 하기 때문에 이는 정책에 심각한 영향을 미칩니다. 프로그램이 실패했다고 말하는 것은 다소 설득력이 있습니다. 왜냐하면 프로그램이 전적으로 아이들의 IQ 점수에 미치는 영향에 의해서만 판단되어서는 안 되며 아마도 아이들의 학교 기록에만 의존해서는 안 되기 때문입니다. 그러나 이러한 조치에 의해 농축 프로그램이 1960년대와 1970년대 초에 시작되었을 때 기대만큼 성공적이지 못했다는 것이 분명합니다.

그러한 프로그램을 판단하는 데 적절한 조치는 무엇입니까? 우리 사회에서 노동 시장은 척도를 제공합니다. Herrnstein과 Murray는 우리 사회의 변화가 지적 요구가 덜 요구되는 직업에 부여되는 가치에 비해 지적 요구 직업의 가치를 증가시키고 있다고 주장했습니다. 예를 들어, 그들은 현대에 컴퓨터 시스템 설계자와 은행 포트폴리오 관리자의 사회에 대한 가치가 부기장과 출납원의 가치에 비해 증가했다고 주장합니다. 이러한 관찰을 한 사람은 그들만이 아닙니다. 노동부 장관 로버트 라이히(Robert Reich, 1991)는 세계를 직접 다루기 보다는 추상적 모델을 다루는 데 전문성이 있는 사람인 "상징 분석가"의 우세에 대해 설명했습니다. 이러한 경향에 대한 증거는 압도적이며, 모든 징후는 분명히 눈앞에 있는 기술 변화에 의해 가속화될 것이라는 것입니다(Hunt 1995).

이러한 추세는 교육에 대한 경제적 투자에 영향을 미칩니다. 1960년대와 1970년대에 그리고 오늘날 상당한 정도로 특별 기금이 교육 실패에 대한 더 큰 기대가 있었던 "위험" 학생을 처리하기 위해 사용 가능하게 되었습니다. 영재 학생을 위한 자금 지원에 훨씬 적은 비용이 소요되었습니다. Herrnstein과 Murray는 교육이 최하위 학생에게 적용될 때보다 최상위 학생에게 적용될 때 사회에 더 큰 부가가치를 창출한다는 점에서 이는 잘못된 투자 정책이라고 주장합니다. 그들은 또한 IQ가 직장 성공의 원동력이고 그것을 바꾸기 위해 할 수 있는 것이 거의 없기 때문에 밑바닥의 상황을 바꾸기 위해 할 수 있는 것이 거의 없다고 주장합니다.

고학력, 숙련 노동자의 경제적 가치 증가에 대한 증거를 감안할 때 이것은 불합리하지 않습니다. 우리가 지금 하는 것보다 높은 수준의 기술 개발에 더 많이 투자하는 것이 좋은 사례가 될 수 있습니다. 미국은 다른 산업 국가에서 국가 인적 자원을 개선하기 위한 노력의 일환으로 봉급을 받을 대학생들에게 등록금을 부과합니다. 두 가지 자격을 추가해야 합니다. 하나는 위에서 설명한 것처럼 지능과 성과 사이의 비선형성 때문에 높은 수준의 기술을 배양함으로써 얻을 수 있는 이득이 Bell Curve가 시사하는 것만큼 클지는 분명하지 않다는 것입니다.다른 하나는 SES가 지능과 양의 상관관계가 있기 때문에 상위 수준의 지적 능력 개발을 강조하는 것이 운이 좋은 사람을 더 운 좋게 만드는 경향이 있다는 것입니다. 투자의 경제적 이점은 특권층을 지원하려는 우리 사회의 일반적인 성향과 비교해야 합니다.

일반적으로 인지 향상을 위한 프로그램에 관해서는 논쟁의 여지가 거의 없습니다. 우리 사회의 기술적 특성이 증가함에 따라 유능한 사람들이 이용할 수 있는 기회가 증가하고 그렇지 못한 것에 대한 처벌이 증가했기 때문에 모든 수준에서 역량을 높일 필요가 있습니다. 유지하기 위해. 소비자 신용은 새로운 은행 기술이 이전에 부유층에게만 열려 있던 레버리지 투자의 기회를 일반 시민에게 제공한 좋은 예입니다. (이것이 바로 신용 카드입니다!) 기회를 관리하려면 상당한 정교함이 필요하므로 소비자 부채가 문제입니다. 우리 사회의 완전한 기능적 구성원이 되기 위해 필요한 인지 능력은 분명히 증가하고 있습니다. 다시 한 번 말하지만, 지능은 일단 습득한 기술을 연습하는 것보다 이러한 기술을 습득하는 것과 더 밀접하게 관련되어 있습니다. 따라서 훈련 및 교육의 효율성을 향상시키는 투자는 사회에서 기능하는 데 필요한 기술 정교가 증가함에 따라 점점 더 큰 성과를 거둘 것입니다.

인력의 지적 자원

정보에 대한 사실은 다른 영역의 정책과 관련이 있습니다. 사회가 이미 가지고 있는 자원을 어떻게 사용해야 하는지에 대한 질문입니다. 긍정적 행동 프로그램은 이제 정치적 도마에 놓여 있으며 Herrnstein과 Murray가 제기한 문제-그들이 유능한 사람을 차별하여 국가의 지적 자원을 낭비하는가?-는 우리 앞에 정면으로 놓여 있습니다.

좁은 관점에서 볼 때, 지적 요구 사항의 최상위에서 성과에 대한 보상이 가장 높다면 가장 힘들고 일반적으로 가장 좋은 급여를 받는 직업이 실제로 가장 유능한 직업으로 이동하도록 열성적으로 노력해야 합니다. IQ 점수가 이 사람들이 누구인지를 나타내는 한, 우리는 지능에 대해 프리미엄을 지불해야 합니다. Herrnstein과 Murray(그리고 다른 사람들)가 옹호하는 이 정책에는 불행한 부작용이 있습니다. 현재로서는 기술 테스트와 같은 성과 예측 변수에만 기반하여 작업을 할당하면 높은 수준의 작업 클래스에서 소수자가 현저히 과소대표되는 결과를 초래할 것입니다. 관련된 소수 민족이 이 결과를 정당한 것으로 받아들이기를 거부할 것이기 때문에 이것은 그 자체로 사회에 값비싼 분열을 일으킬 것입니다.

이 상황에서 벗어날 수 있는 유일한 방법은 영향을 받는 지역사회의 훈련 및 교육에 대규모 투자를 하여 인력 기술이 인종 그룹 간에 보다 공평하게 분배되도록 하는 것입니다. 또한 성공적인 투자에는 소수 집단 자체의 참여와 지원이 포함되어야 한다는 많은 증거가 있습니다. 단순히 프로그램을 발표하기 위해 더 많은 소수 집단 구성원을 허용하는 것은 효과가 없습니다. 실제로, 그러한 노력 중 일부는 소수 집단 구성원이 성과에 대한 강조 없이 교육 프로그램을 통과했다는 인증에 이르렀다는 증거가 있습니다. 직장 기술에 대한 최근 조사에 따르면 대학원 경험이 있는 흑인은 평균적으로 커뮤니티 칼리지 교육만 받은 백인과 동등한 쓰기 및 계산 기술을 가지고 있습니다(Kirsch et al. 1993). 문제는 자격증 레벨이 아니라 스킬 레벨의 변화다!

종곡선은 불변 IQ 차이로 인해 아무 것도 할 수 없다는 인상을 남깁니다. 이 입장은 증거를 초월합니다. 사실, Herrnstein과 Murray는 전국적으로 실현하기에는 너무 비싸다고 생각하는 일부 교육 개선 프로그램이 효과적이었음을 인정합니다. 프로그램이 "너무 비싼" 것인지 여부에 대한 결정은 과학적 판단이 아니라 정치적인 문제입니다.

이 에세이에서 알 수 있듯이 지능에 대한 우리의 지식은 복잡한 통계적 관계에서 추출되었습니다. 빅토리아 여왕의 벤자민 디즈레일리 총리는 "거짓말, 빌어먹을 거짓말, 통계가 있다"고 말했다. 지능에 관한 선별된 사실에 의해 사회 정책이 결정되는 것은 누가 선별을 하느냐에 달려 있다. 게다가, 사회 정책은 확실히 과학적 발견에 의해 제약을 받지만, 사회 과학의 발견이 단 하나의 정책을 지시하는 경우는 거의 없습니다.

지능의 변화는 항상 우리와 함께했습니다. 그것들이 얼마나 중요한지는 사회의 기술 수준과 사회 조직에 달려 있습니다. "마을 바보"는 중세와 초기 산업 이야기의 대표적인 인물이었습니다. 그러나 산업화 이전 시대에는 경제적, 대가족 및 사회적 역할이 결합된 긴밀하게 연결된 사회에 살고 있는 유능한 사람이 사회에 기여하는 구성원이 될 수 있었을 것입니다. 사실, 그러한 사회에서 사회의 밝은 구성원 대부분은 그러한 개인을 다루는 문제에서 스스로 분리할 수 없었을 수 있으므로 모든 사람이 대처할 수 있다는 것을 보는 것이 그들에게 유리했습니다. 농업 사회가 산업 사회로 대체되면서 이것은 아마도 덜 사실이 되었을 것입니다. 오늘날 우리는 경제적 역할이 다른 역할을 지배하는 사회에 살고 있습니다. 대가족은 사촌(심지어 전 배우자)과 크리스마스 카드를 교환하는 것으로 축소되고 사회를 움직이는 사람들과 동요하는 사람들이 실제로 스스로를 떠날 여유가 있는 사회에 살고 있습니다. 움직이고 흔들리는 것에서. 사회학, 경제학, 인류학 및 인지 심리학 사이의 교차점에 관심이 있는 사람들을 위한 매혹적인 질문이 있습니다. 아직 답이 없습니다. Mokita에 의존하는 정책 입안자들이 맹목적으로 날아가고 있기 때문에 곧 필요할 수도 있습니다.

저자와 그의 동료인 DavidWaller와 Derek Chung은 Charles Murray가 그의 데이터를 재검토할 때 조언을 제공한 데 대해 감사를 표합니다.

Ackerman, P. 1987. 기술 학습의 개인차: 심리 측정 및 정보 처리 관점의 통합. 심리 게시판 102(1):3-27.

Campbell, J. P. 1990. 육군 선택 및 분류 프로젝트(프로젝트 A) 개요. 인사 심리학 43:231-239.

Campbell, J. P., J. J. McHenry 및 L. L. Wise. 1990. 작업 인구의 작업 성과 모델링. 인사 심리학 y 43:313-333.

Carpenter, P. A., M. A. Just 및 P. Shell. 1990. 하나의 지능 테스트가 측정한 것. Raven Progressive Matrix Test의 처리에 대한 이론적 설명입니다. 심리 검토 97(3):4-4-431.

Carroll, J. B. 1993. 인간 인지 능력. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

Cattell, R. B. 1971. 능력: 그들의 구조, 성장 및 행동. 보스턴: 휴튼 미플린.

Ceci, S. J. 및 M. Bruck. 1994. 지능의 생물 생태학적 이론: 발달 상황적 관점. 인간 지능의 현재 주제, ed. D.K. 데터만. 4권: 지능 이론. Norwood, NJ: Alex.

Ceci, S.J., J. Liker. 1986. 학업 및 비학문 지능: 실험적 분리. 실용 지능: 일상 세계에서 능력의 본질과 기원 , ed. R. J. Sternberg 및 R. K. Wagner. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

Detterman, D.K., M.H. Daniel. 1989. 정신 테스트와 인지 변수 간의 상관 관계는 IQ가 낮은 그룹에서 가장 높습니다. 지능 13:349-360.

Ericsson, K.A., R. Th. Krampe 및 C. Tesch-Romer. 1993. 전문가 성과 획득에서 의도적인 연습의 역할. 심리 검토 100(3):363-406.

Gardner, H. 1983. 마음의 틀: 다중 지능 이론. 뉴욕: 기본 책.

Gardner, H. 1993. 마음 만들기. 뉴욕: 기본 책.

Gould, S. J. 1983. 인간의 잘못된 측정. 뉴욕: 기본 책.

Gustafsson, J. E. 1984. 지적 능력의 구조에 대한 통합 모델. 지능 3:179-203

Herrnstein, R. J. 1973. I.Q. 능력주의에서. 보스턴: 조금, 브라운.

Herrnstein, R. J. 및 C. Murray. 1994. 벨 곡선: 미국 생활의 지능과 계급 구조. 뉴욕: 자유 언론.

Horn, J. L. 1985. 지능의 오래된 모델을 개조합니다. 지능 핸드북에서. 이론, 측정 및 응용, ed. B.B. 월만. 뉴욕: 와일리. 페이지 267-300.

Horn, J. L. 및 J. Noll. 1994. 인지 능력을 이해하기 위한 시스템: 이론과 그것이 기반으로 하는 증거. 인간 지능의 현재 주제 , ed. D.K. 데터만. 4권: 지능 이론. Norwood, NJ: Alex.

Hunt, E. 1995. 우리는 충분히 똑똑할 것인가? 다가오는 인력에 대한 인지 분석. 뉴욕: 러셀 세이지 재단.

Hunter, J. E. 1986. 인지 능력, 인지 적성, 직무 지식 및 직무 수행. 직업 행동 저널 29:340-362.

Jencks, C. 1992. 사회 정책 재고: 인종, 빈곤 및 하층 계급. 매사추세츠주 캠브리지: 하버드 대학교 출판부.

Jensen, A. R. 1969. IQ와 학업 성취도를 얼마나 높일 수 있습니까? Harvard Educational Review 39(1):1-123.

Kirsch, I.S., J. Jungeblut, L. Jenkins 및 A. Kolstad. 1993. 미국의 성인 문맹 퇴치. 워싱턴: 국립 교육 통계 센터.

Levidow, B. B. 1994. 일반 지식 및 추론 능력 측정에 대한 고등학교 물리 교육의 효과. 미공개 박사 논문, 워싱턴 U.

Reich, R. 1991. 국가의 작업: 21세기 자본주의를 위한 준비. 뉴욕: 크노프.

Scarr, S. 언론. 행동 유전 및 지능의 사회화 이론: 휴전과 화해. 지능, 유전 및 환경, ed. R. J. Sternberg 및 E. G Rigorenko. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

Simonton, D. K. 1984. 천재성, 창의성 및 리더십: 역사 측정적 탐구. 매사추세츠주 캠브리지: Harvard University Press.

Spearman, C. 1904. 객관적으로 결정되고 측정된 일반 지능. 미국 심리학 저널 15:201-293.

Spearman, C. 1927. 인간의 능력. 런던: 맥밀란.

Thurstone, L. L. 1938. 기본 정신 능력. 시카고: University of Chicago Press.

Wigdor, A. K. 및 B. F. Green, Jr. 1991. 직장에서의 성과 평가. 워싱턴: 국립 아카데미 출판부.


비판적 수용 [ 편집 | 소스 편집 ]

지능의 정의 [ 편집 | 소스 편집 ]

이론에 대한 한 가지 주요 비판은 그것이 임시적이라는 것입니다. Gardner는 "지능"이라는 단어의 정의를 확장하는 것이 아니라 전통적으로 이해되는 지능의 존재를 부정하고 다른 사람들이 전통적으로 능력'과 같은 단어를 사용합니다. 이 관행은 Robert J. Sternberg(1983, 1991), Eysenck(1994) 및 Scarr(1985)에 의해 비판되었습니다.

MI 이론의 옹호자들은 지능에 대한 전통적인 정의가 너무 좁기 때문에 더 넓은 정의는 인간이 생각하고 배우는 다양한 방식을 더 정확하게 반영한다고 주장합니다. 그들은 지능에 대한 전통적인 해석이 그 자체의 논리와 정의의 무게 아래 무너진다고 말하면서, 지능은 일반적으로 개인의 인지적 또는 정신적 능력으로 정의되며, 논리적 필연성에 의해 단순히 모든 형태의 정신적 자질을 포함할 것이라는 점에 주목합니다. 표준화된 IQ에 가장 투명한 것 테스트.

이러한 비판 중 일부는 Gardner가 다중 지능에 대한 테스트를 제공하지 않았다는 사실에서 비롯됩니다. 그는 원래 그것을 적어도 하나의 문화에서 가치가 있는 문제를 해결하는 능력 또는 학생이 관심을 갖는 것으로 정의했습니다. 그러나 그는 고정된 정의가 없으며 그의 분류가 더 예술적이라는 면책 조항을 추가했습니다. 사실보다 판단:

궁극적으로, 훈련된 연구원이라면 후보자의 지능이 적절한 기준을 충족하는지 여부를 결정할 수 있도록 지능 선택을 위한 알고리즘을 갖는 것이 확실히 바람직할 것입니다. 그러나 현재로서는 후보자 지능의 선택(또는 거부)이 과학적 평가라기보다 예술적 판단을 더 연상시킨다는 점을 인정해야 합니다. (가드너, 마음의 틀: 다중 지능 이론, 1985)

Gardner는 언어적, 논리적-수학적 능력을 지능이라고 부르지만 예술적, 음악적, 운동적 등의 능력이 아니라 전자가 불필요하게 증대된다고 주장한다. 일부 비평가들은 정의의 확장이 "지능의 함축. [이는] 항상 학교에서 성공하게 만드는 사고력의 종류를 내포하는 것"을 무시한다고 말하면서 정의의 확장을 꺼립니다. ⎝]

Gardner는 "어떤 인간의 능력은 지능으로 임의로 선별될 수 있지만 다른 능력은 그렇지 않다는 부당한 가정에 대해 반대합니다."라고 썼습니다. 비평가들은 이 진술이 주어지면 모든 관심이나 능력이 이제 "지능"으로 재정의된다고 주장합니다. 따라서 이 이론을 채택함으로써 지능 연구는 능력이나 재능의 더 넓은 개념으로 확산되기 때문에 어려워집니다. 가드너가 추가한 자연주의적 지능과 실존적, 도덕적 지능 개념은 이러한 확산의 결실로 볼 수 있습니다. MI 이론을 옹호하는 사람들은 이것이 단순히 고유한 정신 능력의 넓은 범위에 대한 인식이며 그러한 완전한 범위는 본질적으로 할당된 IQ 값과 같은 단순하고 1차원적인 분류를 무시한다고 주장합니다.

동어반복 [ 편집 | 소스 편집 ]

이론과 정의는 Perry D. Klein에 의해 너무 불분명하여 동어반복적이어서 반증할 수 없다고 비판했습니다. 음악적 능력이 높다는 것은 음악을 잘한다는 뜻이고, 동시에 음악을 잘한다는 것은 음악적 능력이 높다는 뜻이다. ⎟]

네오 피아제의 비판 [ 편집 | 소스 편집 ]

Andreas Demetriou는 영역의 자율성을 지나치게 강조하는 이론은 일반 지능의 역할을 지나치게 강조하고 영역을 무시하는 이론만큼 단순하다고 제안합니다. 그는 실제로 서로 관련이 있는 자율적인 지능 영역이 있다는 가드너의 말에 동의합니다. 실제로 언어, 공간, 수학, 사회 지능과 같은 일부 영역은 대부분의 심리학 연구에서 확인됩니다. 그러나 신피아제의 인지발달 이론 중 하나인 Demetriou의 이론에서 Gardner는 처리 속도, 집행 기능, 작업 기억과 같은 일반적인 처리 효율성을 정의하는 프로세스가 지능의 다양한 영역에 미치는 영향을 과소 평가한다는 비판을 받습니다. , 그리고 자기 인식과 자기 규제의 기초가 되는 메타인지 과정. [인용 필요] 이 모든 과정은 다양한 지능 영역의 기능과 발달을 조절하는 일반 지능의 필수 구성 요소입니다.

따라서 영역은 일반적 과정의 상태를 상당 부분 표현한다고 주장됩니다. 동시에 영역은 헌법적 차이뿐만 아니라 개인의 선호와 성향의 차이로 인해 다를 수 있습니다. 더욱이, 그들의 기능은 두 채널 모두에 영향을 미치고 일반 프로세스의 작동에 영향을 미칩니다. 따라서 일반 프로세스와 관심 영역이 모두 평가되지 않는 한 개인의 지능을 만족스럽게 지정하거나 효과적인 개입 프로그램을 설계할 수 없습니다. ⎣] ⎤]

공간 지능 [ 편집 | 소스 편집 ]

Gardner는 IQ 테스트는 언어 및 논리-수학적 능력만을 측정한다고 주장합니다. 심리학자 Alan S. Kaufman은 IQ 테스트가 70년 동안 공간 능력을 측정했다고 주장합니다. ⎥]

현대 IQ 테스트는 많은 능력을 측정합니다 [ 편집 | 소스 편집 ]

현대의 IQ 테스트는 일반적인 지능과 더 많은 좁은 능력을 통합하는 Cattell-Horn-Carroll 이론의 영향을 크게 받습니다. IQ 테스트는 전반적인 IQ 점수를 제공하지만 이제는 더 많은 좁은 능력에 대한 점수도 제공합니다. ⎥]

경험적 증거의 부족 [ 편집 | 소스 편집 ]

2006년 연구에 따르면 Gardner의 "지능" 중 많은 부분이 실제로 NS 단일 지배적 유형의 지능이라는 아이디어를 뒷받침하는 요인. 연구에 따르면 Gardner가 제안한 각 도메인에는 NS, 인지 능력 이외의 NS, 그리고 어떤 경우에는 비인지 능력이나 성격 특성이 있습니다. ⎦]

Linda S. Gottfredson(2006)은 수천 건의 연구 결과가 학교 및 직업 성과에 대한 IQ의 중요성을 뒷받침한다고 주장했습니다. IQ는 또한 수많은 다른 삶의 결과를 예측하거나 연관시킵니다. 대조적으로, 비에 대한 실증적 지지NS 지능이 부족하거나 매우 부족합니다. 그녀는 그럼에도 불구하고 다수의 비-비NS 지능은 모든 사람이 어떤 방식으로든 똑똑할 수 있다는 제안으로 인해 많은 사람들에게 매우 매력적입니다. ⎧]

MI 이론에 대한 비판적 검토는 그것을 뒷받침할 경험적 증거가 거의 없다고 주장합니다.

"현재까지 다중 지능의 타당성에 대한 증거를 제공하는 출판된 연구는 없습니다. 1994년에 Sternberg는 어떠한 경험적 연구도 발견하지 못했다고 보고했습니다. 2000년에 Allix는 어떠한 경험적 검증 연구도 발견하지 못했다고 보고했으며, 그 당시 Gardner와 Connell은 "MI 이론에 대한 거의 확실한 증거"(2000, p. 292). 2004년에 Sternberg와 Grigerenko는 다중 지능에 대한 검증된 연구가 없다고 말했으며, 2004년 Gardner는 "이러한 증거가 축적되면 기쁠 것"이라고 주장했습니다. p. 214), 그는 "MI 이론은 여러 지능의 존재를 증명할 수 있는 심리학적 또는 실험적 증거"가 필요하기 때문에 "심리학자나 전통적인 심리학적 배경을 가진 사람들 사이에서 열광자가 거의 없다"고 인정했습니다(2004, p. 214)." (워터하우스, 2006a, p. 208).

동일한 검토는 인지 신경 과학 연구가 다중 지능 이론을 지원하지 않는다는 것을 입증하는 증거를 제시합니다.

"인간의 두뇌는 Gardner의 다중 지능을 통해 기능할 것 같지 않습니다. IQ 측정의 하위 기술의 상호 상관에 대한 증거, 수학, 읽기 및 g와 관련된 공유 유전자 세트에 대한 증거, 공유 및 중복에 대한 증거를 종합하면 "이게 뭐야?" 및 "어디에 있습니까?" 신경 처리 경로, 언어, 음악, 운동 기술 및 감정에 대한 공유 신경 경로는 Gardner의 지능이 각각 다른 일련의 신경 집합을 통해 "작동할 가능성은 거의 없습니다. 메카니즘"(1999, p. 99). 마찬가지로 중요하게, "그것은 무엇인가?" 및 "어디에 있습니까?" 처리 경로, Kahneman의 두 가지 의사 결정 시스템 및 적응된 인지 모듈에 대한 증거는 이러한 인지적 가드너는 지능이 일반적인 내용 영역과 관련된 타고난 잠재력이라고 주장했기 때문에 MI 이론은 ph에 대한 근거가 부족합니다. 지능의 유전적 출현." (Waterhouse, 2006a, p. 213에서).

많은 기사에서 Gardner의 아이디어 사용을 조사했으며 그의 아이디어가 실제로 효과가 있다는 학문적으로 입증된 증거가 거의 또는 전혀 없다고 결론지었습니다. Steven A. Stahl은 긍정적인 결과를 보여주었다고 주장하는 대부분의 이전 연구에는 다음과 같은 주요 결함이 있음을 발견했습니다.

현재까지 미국의 현재 낙오 아동 방지 시험 법안은 시험 설계 및/또는 구현에 다중 지능 프레임워크를 포함하지 않습니다. ⎩]


참고 자료: 공간 지능

Borriello GA, Liben LS. 2018. 블록놀이 중 미취학 아동의 공간적 사고에 대한 모성 지도 유도. 아동 개발 89(4):1209-1222

Casey BM, Andrews N, Schindler H, Kersh JE, Samper A 및 Copley J. 2008. 블록 만들기 활동과 관련된 개입을 통한 공간 기술 개발. 인지 및 지시(26): 269-309.

Cheng YL 및 Mix KS. 2013. 공간 훈련은 아이들의 수학 능력을 향상시킵니다. 인지 및 발달 저널 15(1). 온라인 게시: 2013년 10월 4일 DOI:10.1080/15248372.2012.72518.

Cherney ID, Bersted K, Smetter J. 2014. 남성과 여성의 공간 기술 훈련. 퍼셉트 모트 스킬. 2014년 8월 119(1):82-99.

드 리시 R과 울포드 JL. 2002. 컴퓨터 게임으로 아이들의 정신 회전 정확도 향상. J Genet Psychol. 163(3):272-82.

Feng J, Spence I, Pratt J. 2008. 액션 비디오 게임을 하면 공간 인식의 성별 차이가 줄어듭니다. 사이코사이언스. 18(10):850-5.

Franceschini S, Gori S, Ruffino M, Pedrolli K 및 Facoetti A. 2012. 시각적 공간 주의와 읽기 습득 사이의 인과 관계. 커 바이올. 22(9):814-9.

Ganley CM, Vasilyeva M, Dulaney A. 2014. 공간 능력은 중학생의 과학 수행에서 성별 차이를 매개합니다. 아동 개발 85(4):1419-32.

Gilligan KA, Flouri E 및 Farran EK. 2017. 중년기 수학 성취도에 대한 공간적 능력의 기여. J Exp 아동 심리. 163:107-125.

Levine SC, ratliff KR, Huttenlocher J 및 Cannon J. 2012. 초기 퍼즐 놀이: 미취학 아동의 공간 변형 기술 예측인자. 발달 심리학(48): 530-542.

Loewenstein J 및 Gentner D. 2005. 관계형 언어 및 관계형 매핑의 개발. 인지 심리학 50: 315-363.

로만 DF. 1996. 공간 능력 및 g. In: Dennis I, Tapsfield P, 편집자. 인간의 능력: 그들의 본성과 측정. 얼바움 힐스데일, 뉴저지 97~116쪽.

Newcombe NS, Levine SC 및 Mix KS3. 2015. 수량에 대한 생각: 공간 및 숫자 인식의 얽힌 발달. Wiley Interdiscip Rev Cogn Sci. 6(6):491-505.

Newman SD, Mitchell Hansen T 및 Gutierrez A. 2016. 공간 능력에 대한 블록 빌딩 및 보드 게임의 영향에 대한 fMRI 연구. 심리학의 국경 7: 1278.

Pintzka CW, Evensmoen HR, Lehn H 및 Håberg AK. 2015. 건강한 여성의 테스토스테론 1회 투여 후 공간 인지 및 뇌 활동의 변화. 행동 뇌 입술. 298(Pt B):78-90.

Pruden SM, Levine SC 및 Huttenlocher J. 2011. 어린이의 공간적 사고: 공간적 세계에 대해 이야기하는 것이 중요합니까? 발달 과학(14): 1417-1430.

DA, Gaulin SJ, Breedlove SM, et al. 2007. 공간 능력의 성별 차이: 진화, 호르몬 및 뇌. In: Platek, S.M. (Ed.), 진화적 인지 신경과학. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, pp. 329–379.

Stericker A 및 LeVesconte S. 1982. 시각적 공간 기술의 성별 관련 차이에 대한 간단한 훈련의 효과. J Pers Soc Psychol. 43(5):1018-29.

Terlecki MS 및 Newcombe NS. 2008. 정신적 회전에 대한 공간 경험의 지속 가능하고 일반화된 효과: 성장 패턴의 성별 차이. 응용 인지 심리학 22: 996-1013.

Tosto MG, Hanscombe KB, Haworth CM, Davis OS, Petrill SA, Dale PS, Malykh S, Plomin R, Kovas Y. 2014. 공간 능력이 수학적 성능을 예측하는 이유는 무엇입니까? 데브 사이언스. 17(3):462-70.

Tzuriel D 및 Egozi G. 2010. 어린 아동의 공간 능력의 성별 차이: 훈련 및 처리 전략의 효과. 아동 발달. 81(5): 141.

Uttal DH, Meadow NG, Tipton E, Hand LL, Alden AR, Warren C, Newcombe NS. 2013. 공간 기술의 가단성: 훈련 연구의 메타 분석. 사이코 불. 2013년 Mar139(2):352-402.

Verdine BN, Irwin CM, Golinkoff RM 및 Hirsh-Pasek K. 2014. 취학 전 수학 성취에 대한 실행 기능 및 공간 기술의 기여. J Exp 아동 심리. 126:37-51.

Verdine BN, Golinkoff RM, Hirsh-Pasek K, Newcombe NS. 2017. I. 공간 기술, 발달 및 수학과의 연결. Monogr Soc Res Child Dev. 82(1):7-30.

Wai J, Lubinski D 및 Bendow CP. 2009. STEM 영역을 위한 공간 능력: 50년 이상의 누적 심리학 지식을 정렬하여 그 중요성을 공고히 합니다. 교육 심리학 저널 101: 817-835.

Wright R, Thompson WL, Ganis G, Newcombe NS 및 Kosslyn SM. 2008. 일반화된 공간 기술 훈련. Psychon Bull Rev. 15(4):763-71.

Zhang X, Koponen T, Räsänen P, Aunola K, Lerkkanen MK 및 Nurmi JE. 2014. 언어 및 공간 기술은 수열 지식을 통해 초기 산술 발달을 예측합니다. 아동 개발 85(3):1091-107.

"어린이의 공간 지능"에 대한 이미지:

Nicholas Wang/flickr의 사진에서 파생된 어린이 손과 모양의 이미지

Roger Churchill/wikimedia commons의 풍선을 든 자매들의 이미지


적성검사란?

적성 검사는 일반적으로 15분 미만으로 매우 짧으며 일반적으로 온라인으로 완료됩니다.

테스트는 일반적으로 도전적인 시간 제한이 있으며 종종 테스트 전반에 걸쳐 난이도가 높아집니다.

이것은 후보자에게 압력을 가하고 그들의 최대 성과 수준이 무엇인지 이해하려고 노력하는 것입니다.

일반적으로 테스트는 응시자에게 몇 가지 정보를 제공하고 이 정보를 사용하여 질문에 답하도록 요청하며 일반적으로 여러 가능한 답변을 제공합니다.

응시자가 제한 시간 내에 정답을 맞추는 질문이 많을수록 점수가 높아집니다.

일부 적성 테스트는 한 가지 유형의 사고(예: 언어 또는 숫자 추론)에만 초점을 맞추지만 일부는 다양한 유형의 기술을 테스트하는 여러 섹션이 있습니다.

이와 같은 여러 부분으로 구성된 평가는 완료하는 데 약 1시간이 소요됩니다.

각 섹션은 특정 테스트의 각 질문이 얼마나 복잡한지에 따라 대략 10~30개의 질문이 될 것입니다.

기본적으로 더 복잡한 질문이 있는 경우 평가 섹션에는 더 적은 질문이 있습니다.

시험이 주어지는 위치에 따라 평가의 복잡성과 기간이 결정될 수도 있습니다.


초기 공간 추론은 특히 STEM 분야에서 나중의 창의성과 혁신을 예측합니다.

Vanderbilt University의 종단 연구 결과에 따르면 13세의 탁월한 공간 능력은 30년 이상 후의 창의적이고 학문적인 성취를 예측합니다. 심리학과, 심리 과학 협회 저널.

Vanderbilt University Peabody College of Education and Human Development의 David Lubinski와 동료들이 수행한 이 연구는 초기 공간 능력(2D 및 3D 물체를 정신적으로 조작하는 데 필요한 기술)이 새로운 지식, 특히 혁신의 발전을 예측한다는 증거를 제공합니다. 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM) 영역에서 수학적 및 언어 능력에 대한 보다 전통적인 측정 이상입니다.

심리학 교수인 Lubinski는 "우리는 인적 자본의 시대에 살고 있습니다. "창의성은 특히 STEM 분야에서 현대 시대의 화폐입니다. 혁신을 촉진하는 인간의 속성을 더 잘 이해하는 것은 교육, 훈련, 비즈니스 및 인재 개발에 분명한 실질적인 의미가 있습니다."

그러나 그는 공간 능력이 창의적 사고와 혁신을 지원하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 오랜 추측에도 불구하고 공간 추론 능력을 추적할 수 있는 시스템이 거의 없다고 말합니다.

Lubinski는 "지적으로 조숙한 청소년을 식별하는 현재 절차는 현재 공간 능력에서 상위 1%의 절반을 놓치고 있습니다."라고 말했습니다.

1970년대 후반에 시작된 연구의 데이터를 사용하여 Lubinski와 동료들은 13세에 SAT에서 예외적으로 높은 점수를 받은 563명의 학생(상위 0.5%)을 추적했습니다. 연구자들은 또한 참가자의 데이터를 조사했습니다. Differential Aptitude Test로 측정한 13세의 공간 능력.

이전 연구를 확인하는 데이터는 참가자의 13세 SAT 수학 및 언어 추론 점수가 30년 후의 학술 출판물과 특허를 예측한 것으로 나타났습니다.

그러나 13세의 공간 능력은 추가적인 예측력을 제공하여 초기 공간 능력이 특히 STEM 영역에서 나중에 창의적이고 학술적인 결과에 독특한 방식으로 기여함을 시사합니다.

이러한 결과는 공간 능력이 교육 및 직업 선택에서 사용되는 인지 능력의 전통적인 측정이 포착하지 못하는 창의성의 이해에 중요한 무언가를 제공한다는 심리학 과학의 오랜 추측을 확인시켜 주는 것이라고 연구자들은 결론지었습니다.

Lubinski는 이러한 기술을 배양하는 것이 과학적 혁신을 보장하는 데 필수적이라고 믿습니다.

Lubinski는 "이 학생들은 특히 엔지니어링 및 기술 분야에서 탁월하고 도전받지 못한 잠재력을 가지고 있습니다."라고 설명합니다. "우리는 이 학생들을 식별하고 재능을 개발할 수 있는 더 나은 기회를 제공하는 일을 훨씬 더 잘할 수 있습니다."

이 연구의 공동 저자로는 Camilla Benbow, Patricia 및 Rodes Hart Vanderbilt's Peabody College의 교육 및 인간 개발 학장, James Steiger, 심리학 및 인간 발달 교수, Harrison Kell, Peabody College의 박사후 연구원이 있습니다.


당신의 대학 전공은 당신이 얼마나 똑똑한지를 보여주는 좋은 지표입니다.

다른 분야의 전공을 선택한 학생들은 학업 적성이 다른가요? 이 질문은 최고의 학생들이 추구하는 분야, 다양한 분야에 걸친 재능의 다양성, 이것이 전공과 직업의 문화 가치에 어떻게 반영되는지 이해하는 것을 포함하여 여러 가지 이유로 조사할 가치가 있습니다.

이를 알아보기 위해 1946년부터 2014년까지 미국 학생들의 학업 적성을 5가지 측정한 결과, 다양한 전공과 학위 소지자의 인지 능력 순위가 지난 70년 동안 현저하게 일정하게 유지되고 있음을 발견했습니다.

중요한 경고: 제시된 데이터는 그룹 평균 그리고 적성에 대해 말하지 않는다. 특정한 개인. 분명히 모든 전공에 높은 학업 적성을 가진 사람들이 있으며 학교 내 전공보다 전체 학교(예: 시카고 대학교와 지역 커뮤니티 칼리지) 간에 더 큰 적성 차이가 있을 수 있습니다. 또한 여기에서 직접적으로 평가되지 않는 관심사도 누군가가 전공을 선택하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 특정 시험과 샘플이 특정 전공의 적성을 정확하게 반영하지 못할 수 있으며 이것이 유효한 포인트라고 주장할 수 있습니다. 그러나 이 분석에서는 5가지를 사용합니다. 독립적 인 인지 능력 테스트에서 학업 성취도 테스트에 이르기까지 모든 것을 포함하는 다양한 시점의 학업 적성 측정 및 샘플은 이러한 결과가 복제되고 매우 강력함을 보여줍니다.


지능 이론

다른 연구자들은 지능의 본질을 설명하기 위해 다양한 이론을 제안했습니다. 다음은 지난 100년 동안 등장한 주요 지능 이론 중 일부입니다.

일반 정보

영국의 심리학자 Charles Spearman(1863-1945)은 그가 일반 지능 또는 g 인자. 몇 가지 정신 적성 검사를 검사하기 위해 요인 분석이라는 기술을 사용한 후, Spearman은 이러한 검사의 점수가 현저하게 유사하다는 결론을 내렸습니다.

하나의 인지 테스트에서 잘 수행한 사람들은 다른 테스트에서 잘 수행하는 경향이 있는 반면, 한 테스트에서 낮은 점수를 받은 사람들은 다른 테스트에서 낮은 점수를 받는 경향이 있었습니다. 그는 지능이 측정되고 수치적으로 표현될 수 있는 일반적인 인지 능력이라고 결론지었습니다.

기본 정신 능력

심리학자 Louis L.Thurstone(1887–1955)은 지능에 대한 다른 이론을 제시했습니다. Thurstone의 이론은 지능을 하나의 일반적인 능력으로 보는 대신 7가지 기본 정신 능력에 중점을 둡니다.

  • 연상기억: 암기하고 회상하는 능력
  • 수치적 능력: 산술 문제를 푸는 능력
  • 지각 속도: 사물 간의 차이점과 유사점을 보는 능력
  • 추리: 규칙을 찾는 능력
  • 공간 시각화: 관계를 시각화하는 능력
  • 언어적 이해: 단어를 정의하고 이해하는 능력
  • 단어 유창성: 단어를 빠르게 생성하는 능력

다중 지능 이론

최근 등장한 아이디어 중 하나는 Howard Gardner의 다중 지능 이론입니다. Gardner는 IQ 테스트를 기반으로 하는 지능에 대한 전통적인 개념이 개인의 능력을 완전하고 정확하게 묘사하지 못한다고 제안했습니다. 그의 이론은 서로 다른 문화에서 가치 있는 기술과 능력을 기반으로 하는 8가지 지능을 제안했습니다.

  • 신체 운동 지능: 몸의 움직임을 조절하고 사물을 능숙하게 다루는 능력
  • 대 인 지능: 타인의 기분, 동기, 욕구를 감지하고 적절하게 대응하는 능력
  • 개인 내 지능: 자신을 인식하고 내면의 감정, 가치, 신념 및 사고 과정과 조화를 이루는 능력
  • 논리-수학 지능: 개념적, 추상적 사고 능력, 논리적 또는 수치적 패턴을 식별하는 능력
  • 음악적 지능: 리듬, 음높이, 음색을 만들고 감상하는 능력
  • 자연주의적 지능: 자연에 존재하는 동물, 식물 및 기타 사물을 인식하고 분류하는 능력
  • 언어적 지능: 잘 발달된 언어 능력과 단어의 소리, 의미, 리듬에 대한 민감성
  • 시각 공간 지능: 이미지와 그림으로 생각하는 능력, 정확하고 추상적으로 시각화하는 능력

지능의 삼중 이론

심리학자 로버트 스턴버그(Robert Sternberg)는 지능을 "자신의 삶과 관련된 실제 환경에 대한 의도적인 적응, 선택 및 형성을 지향하는 정신 활동"이라고 정의했습니다.

그는 지능이 하나의 일반적인 능력보다 훨씬 광범위하다는 가드너의 의견에 동의했지만, 가드너의 지능 유형 중 일부는 개인의 재능으로 더 잘 볼 수 있다고 제안했습니다. Sternberg는 세 가지 다른 요인을 포함하는 "성공적인 지능"이라고 불렀던 것을 제안했습니다.

  • 분석 지능: 정보를 평가하고 문제를 해결하는 능력
  • 창의적 지능: 새로운 아이디어를 낼 수 있는 능력
  • 실용 지능: 변화하는 환경에 적응하는 능력

비판적 수용 [ 편집 | 소스 편집 ]

지능의 정의 [ 편집 | 소스 편집 ]

이론에 대한 한 가지 주요 비판은 그것이 임시적이라는 것입니다. Gardner는 "지능"이라는 단어의 정의를 확장하는 것이 아니라 전통적으로 이해되는 지능의 존재를 부정하고 다른 사람들이 전통적으로 능력'과 같은 단어를 사용합니다. 이 관행은 Robert J. Sternberg(1983, 1991), Eysenck(1994) 및 Scarr(1985)에 의해 비판되었습니다.

MI 이론의 옹호자들은 지능에 대한 전통적인 정의가 너무 좁기 때문에 더 넓은 정의는 인간이 생각하고 배우는 다양한 방식을 더 정확하게 반영한다고 주장합니다. 그들은 지능에 대한 전통적인 해석이 그 자체의 논리와 정의의 무게 아래 무너진다고 말하면서, 지능은 일반적으로 개인의 인지적 또는 정신적 능력으로 정의되며, 논리적 필연성에 의해 단순히 모든 형태의 정신적 자질을 포함할 것이라는 점에 주목합니다. 표준화된 IQ에 가장 투명한 것 테스트.

이러한 비판 중 일부는 Gardner가 다중 지능에 대한 테스트를 제공하지 않았다는 사실에서 비롯됩니다. 그는 원래 그것을 적어도 하나의 문화에서 가치가 있는 문제를 해결하는 능력 또는 학생이 관심을 갖는 것으로 정의했습니다. 그러나 그는 고정된 정의가 없으며 그의 분류가 더 예술적이라는 면책 조항을 추가했습니다. 사실보다 판단:

궁극적으로, 훈련된 연구원이라면 후보자의 지능이 적절한 기준을 충족하는지 여부를 결정할 수 있도록 지능 선택을 위한 알고리즘을 갖는 것이 확실히 바람직할 것입니다. 그러나 현재로서는 후보자 지능의 선택(또는 거부)이 과학적 평가라기보다 예술적 판단을 더 연상시킨다는 점을 인정해야 합니다. (가드너, 마음의 틀: 다중 지능 이론, 1985)

Gardner는 언어적, 논리적-수학적 능력을 지능이라고 부르지만 예술적, 음악적, 운동적 등의 능력이 아니라 전자가 불필요하게 증대된다고 주장한다. 일부 비평가들은 정의의 확장이 "지능의 함축. [이는] 항상 학교에서 성공하게 만드는 사고력의 종류를 내포하는 것"을 무시한다고 말하면서 정의의 확장을 꺼립니다. ⎝]

Gardner는 "어떤 인간의 능력은 지능으로 임의로 선별될 수 있지만 다른 능력은 그렇지 않다는 부당한 가정에 대해 반대합니다."라고 썼습니다. 비평가들은 이 진술이 주어지면 모든 관심이나 능력이 이제 "지능"으로 재정의된다고 주장합니다. 따라서 이 이론을 채택함으로써 지능 연구는 능력이나 재능의 더 넓은 개념으로 확산되기 때문에 어려워집니다. 가드너가 추가한 자연주의적 지능과 실존적, 도덕적 지능 개념은 이러한 확산의 결실로 볼 수 있습니다. MI 이론을 옹호하는 사람들은 이것이 단순히 고유한 정신 능력의 넓은 범위에 대한 인식이며 그러한 완전한 범위는 본질적으로 할당된 IQ 값과 같은 단순하고 1차원적인 분류를 무시한다고 주장합니다.

동어반복 [ 편집 | 소스 편집 ]

이론과 정의는 Perry D. Klein에 의해 너무 불분명하여 동어반복적이어서 반증할 수 없다고 비판했습니다. 음악적 능력이 높다는 것은 음악을 잘한다는 뜻이고, 동시에 음악을 잘한다는 것은 음악적 능력이 높다는 뜻이다. ⎟]

네오 피아제의 비판 [ 편집 | 소스 편집 ]

Andreas Demetriou는 영역의 자율성을 지나치게 강조하는 이론은 일반 지능의 역할을 지나치게 강조하고 영역을 무시하는 이론만큼 단순하다고 제안합니다. 그는 실제로 서로 관련이 있는 자율적인 지능 영역이 있다는 가드너의 말에 동의합니다. 실제로 언어, 공간, 수학, 사회 지능과 같은 일부 영역은 대부분의 심리학 연구에서 확인됩니다.그러나 신피아제의 인지발달 이론 중 하나인 Demetriou의 이론에서 Gardner는 처리 속도, 집행 기능, 작업 기억과 같은 일반적인 처리 효율성을 정의하는 프로세스가 지능의 다양한 영역에 미치는 영향을 과소 평가한다는 비판을 받습니다. , 그리고 자기 인식과 자기 규제의 기초가 되는 메타인지 과정. [인용 필요] 이 모든 과정은 다양한 지능 영역의 기능과 발달을 조절하는 일반 지능의 필수 구성 요소입니다.

따라서 영역은 일반적 과정의 상태를 상당 부분 표현한다고 주장됩니다. 동시에 영역은 헌법적 차이뿐만 아니라 개인의 선호와 성향의 차이로 인해 다를 수 있습니다. 더욱이, 그들의 기능은 두 채널 모두에 영향을 미치고 일반 프로세스의 작동에 영향을 미칩니다. 따라서 일반 프로세스와 관심 영역이 모두 평가되지 않는 한 개인의 지능을 만족스럽게 지정하거나 효과적인 개입 프로그램을 설계할 수 없습니다. ⎣] ⎤]

공간 지능 [ 편집 | 소스 편집 ]

Gardner는 IQ 테스트는 언어 및 논리-수학적 능력만을 측정한다고 주장합니다. 심리학자 Alan S. Kaufman은 IQ 테스트가 70년 동안 공간 능력을 측정했다고 주장합니다. ⎥]

현대 IQ 테스트는 많은 능력을 측정합니다 [ 편집 | 소스 편집 ]

현대의 IQ 테스트는 일반적인 지능과 더 많은 좁은 능력을 통합하는 Cattell-Horn-Carroll 이론의 영향을 크게 받습니다. IQ 테스트는 전반적인 IQ 점수를 제공하지만 이제는 더 많은 좁은 능력에 대한 점수도 제공합니다. ⎥]

경험적 증거의 부족 [ 편집 | 소스 편집 ]

2006년 연구에 따르면 Gardner의 "지능" 중 많은 부분이 실제로 NS 단일 지배적 유형의 지능이라는 아이디어를 뒷받침하는 요인. 연구에 따르면 Gardner가 제안한 각 도메인에는 NS, 인지 능력 이외의 NS, 그리고 어떤 경우에는 비인지 능력이나 성격 특성이 있습니다. ⎦]

Linda S. Gottfredson(2006)은 수천 건의 연구 결과가 학교 및 직업 성과에 대한 IQ의 중요성을 뒷받침한다고 주장했습니다. IQ는 또한 수많은 다른 삶의 결과를 예측하거나 연관시킵니다. 대조적으로, 비에 대한 실증적 지지NS 지능이 부족하거나 매우 부족합니다. 그녀는 그럼에도 불구하고 다수의 비-비NS 지능은 모든 사람이 어떤 방식으로든 똑똑할 수 있다는 제안으로 인해 많은 사람들에게 매우 매력적입니다. ⎧]

MI 이론에 대한 비판적 검토는 그것을 뒷받침할 경험적 증거가 거의 없다고 주장합니다.

"현재까지 다중 지능의 타당성에 대한 증거를 제공하는 출판된 연구는 없습니다. 1994년에 Sternberg는 어떠한 경험적 연구도 발견하지 못했다고 보고했습니다. 2000년에 Allix는 어떠한 경험적 검증 연구도 발견하지 못했다고 보고했으며, 그 당시 Gardner와 Connell은 "MI 이론에 대한 거의 확실한 증거"(2000, p. 292). 2004년에 Sternberg와 Grigerenko는 다중 지능에 대한 검증된 연구가 없다고 말했으며, 2004년 Gardner는 "이러한 증거가 축적되면 기쁠 것"이라고 주장했습니다. p. 214), 그는 "MI 이론은 여러 지능의 존재를 증명할 수 있는 심리학적 또는 실험적 증거"가 필요하기 때문에 "심리학자나 전통적인 심리학적 배경을 가진 사람들 사이에서 열광자가 거의 없다"고 인정했습니다(2004, p. 214)." (워터하우스, 2006a, p. 208).

동일한 검토는 인지 신경 과학 연구가 다중 지능 이론을 지원하지 않는다는 것을 입증하는 증거를 제시합니다.

"인간의 두뇌는 Gardner의 다중 지능을 통해 기능할 것 같지 않습니다. IQ 측정의 하위 기술의 상호 상관에 대한 증거, 수학, 읽기 및 g와 관련된 공유 유전자 세트에 대한 증거, 공유 및 중복에 대한 증거를 종합하면 "이게 뭐야?" 및 "어디에 있습니까?" 신경 처리 경로, 언어, 음악, 운동 기술 및 감정에 대한 공유 신경 경로는 Gardner의 지능이 각각 다른 일련의 신경 집합을 통해 "작동할 가능성은 거의 없습니다. 메카니즘"(1999, p. 99). 마찬가지로 중요하게, "그것은 무엇인가?" 및 "어디에 있습니까?" 처리 경로, Kahneman의 두 가지 의사 결정 시스템 및 적응된 인지 모듈에 대한 증거는 이러한 인지적 가드너는 지능이 일반적인 내용 영역과 관련된 타고난 잠재력이라고 주장했기 때문에 MI 이론은 ph에 대한 근거가 부족합니다. 지능의 유전적 출현." (Waterhouse, 2006a, p. 213에서).

많은 기사에서 Gardner의 아이디어 사용을 조사했으며 그의 아이디어가 실제로 효과가 있다는 학문적으로 입증된 증거가 거의 또는 전혀 없다고 결론지었습니다. Steven A. Stahl은 긍정적인 결과를 보여주었다고 주장하는 대부분의 이전 연구에는 다음과 같은 주요 결함이 있음을 발견했습니다.

현재까지 미국의 현재 낙오 아동 방지 시험 법안은 시험 설계 및/또는 구현에 다중 지능 프레임워크를 포함하지 않습니다. ⎩]


당신의 대학 전공은 당신이 얼마나 똑똑한지를 보여주는 좋은 지표입니다.

다른 분야의 전공을 선택한 학생들은 학업 적성이 다른가요? 이 질문은 최고의 학생들이 추구하는 분야, 다양한 분야에 걸친 재능의 다양성, 이것이 전공과 직업의 문화 가치에 어떻게 반영되는지 이해하는 것을 포함하여 여러 가지 이유로 조사할 가치가 있습니다.

이를 알아보기 위해 1946년부터 2014년까지 미국 학생들의 학업 적성을 5가지 측정한 결과, 다양한 전공과 학위 소지자의 인지 능력 순위가 지난 70년 동안 현저하게 일정하게 유지되고 있음을 발견했습니다.

중요한 경고: 제시된 데이터는 그룹 평균 그리고 적성에 대해 말하지 않는다. 특정한 개인. 분명히 모든 전공에 높은 학업 적성을 가진 사람들이 있으며 학교 내 전공보다 전체 학교(예: 시카고 대학교와 지역 커뮤니티 칼리지) 간에 더 큰 적성 차이가 있을 수 있습니다. 또한 여기에서 직접적으로 평가되지 않는 관심사도 누군가가 전공을 선택하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 특정 시험과 샘플이 특정 전공의 적성을 정확하게 반영하지 못할 수 있으며 이것이 유효한 포인트라고 주장할 수 있습니다. 그러나 이 분석에서는 5가지를 사용합니다. 독립적 인 인지 능력 테스트에서 학업 성취도 테스트에 이르기까지 모든 것을 포함하는 다양한 시점의 학업 적성 측정 및 샘플은 이러한 결과가 복제되고 매우 강력함을 보여줍니다.


참고 자료: 공간 지능

Borriello GA, Liben LS. 2018. 블록놀이 중 미취학 아동의 공간적 사고에 대한 모성 지도 유도. 아동 개발 89(4):1209-1222

Casey BM, Andrews N, Schindler H, Kersh JE, Samper A 및 Copley J. 2008. 블록 만들기 활동과 관련된 개입을 통한 공간 기술 개발. 인지 및 지시(26): 269-309.

Cheng YL 및 Mix KS. 2013. 공간 훈련은 아이들의 수학 능력을 향상시킵니다. 인지 및 발달 저널 15(1). 온라인 게시: 2013년 10월 4일 DOI:10.1080/15248372.2012.72518.

Cherney ID, Bersted K, Smetter J. 2014. 남성과 여성의 공간 기술 훈련. 퍼셉트 모트 스킬. 2014년 8월 119(1):82-99.

드 리시 R과 울포드 JL. 2002. 컴퓨터 게임으로 아이들의 정신 회전 정확도 향상. J Genet Psychol. 163(3):272-82.

Feng J, Spence I, Pratt J. 2008. 액션 비디오 게임을 하면 공간 인식의 성별 차이가 줄어듭니다. 사이코사이언스. 18(10):850-5.

Franceschini S, Gori S, Ruffino M, Pedrolli K 및 Facoetti A. 2012. 시각적 공간 주의와 읽기 습득 사이의 인과 관계. 커 바이올. 22(9):814-9.

Ganley CM, Vasilyeva M, Dulaney A. 2014. 공간 능력은 중학생의 과학 수행에서 성별 차이를 매개합니다. 아동 개발 85(4):1419-32.

Gilligan KA, Flouri E 및 Farran EK. 2017. 중년기 수학 성취도에 대한 공간적 능력의 기여. J Exp 아동 심리. 163:107-125.

Levine SC, ratliff KR, Huttenlocher J 및 Cannon J. 2012. 초기 퍼즐 놀이: 미취학 아동의 공간 변형 기술 예측인자. 발달 심리학(48): 530-542.

Loewenstein J 및 Gentner D. 2005. 관계형 언어 및 관계형 매핑의 개발. 인지 심리학 50: 315-363.

로만 DF. 1996. 공간 능력 및 g. In: Dennis I, Tapsfield P, 편집자. 인간의 능력: 그들의 본성과 측정. 얼바움 힐스데일, 뉴저지 97~116쪽.

Newcombe NS, Levine SC 및 Mix KS3. 2015. 수량에 대한 생각: 공간 및 숫자 인식의 얽힌 발달. Wiley Interdiscip Rev Cogn Sci. 6(6):491-505.

Newman SD, Mitchell Hansen T 및 Gutierrez A. 2016. 공간 능력에 대한 블록 빌딩 및 보드 게임의 영향에 대한 fMRI 연구. 심리학의 국경 7: 1278.

Pintzka CW, Evensmoen HR, Lehn H 및 Håberg AK. 2015. 건강한 여성의 테스토스테론 1회 투여 후 공간 인지 및 뇌 활동의 변화. 행동 뇌 입술. 298(Pt B):78-90.

Pruden SM, Levine SC 및 Huttenlocher J. 2011. 어린이의 공간적 사고: 공간적 세계에 대해 이야기하는 것이 중요합니까? 발달 과학(14): 1417-1430.

DA, Gaulin SJ, Breedlove SM, et al. 2007. 공간 능력의 성별 차이: 진화, 호르몬 및 뇌. In: Platek, S.M. (Ed.), 진화적 인지 신경과학. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, pp. 329–379.

Stericker A 및 LeVesconte S. 1982. 시각적 공간 기술의 성별 관련 차이에 대한 간단한 훈련의 효과. J Pers Soc Psychol. 43(5):1018-29.

Terlecki MS 및 Newcombe NS. 2008. 정신적 회전에 대한 공간 경험의 지속 가능하고 일반화된 효과: 성장 패턴의 성별 차이. 응용 인지 심리학 22: 996-1013.

Tosto MG, Hanscombe KB, Haworth CM, Davis OS, Petrill SA, Dale PS, Malykh S, Plomin R, Kovas Y. 2014. 공간 능력이 수학적 성능을 예측하는 이유는 무엇입니까? 데브 사이언스. 17(3):462-70.

Tzuriel D 및 Egozi G. 2010. 어린 아동의 공간 능력의 성별 차이: 훈련 및 처리 전략의 효과. 아동 발달. 81(5): 141.

Uttal DH, Meadow NG, Tipton E, Hand LL, Alden AR, Warren C, Newcombe NS. 2013. 공간 기술의 가단성: 훈련 연구의 메타 분석. 사이코 불. 2013년 Mar139(2):352-402.

Verdine BN, Irwin CM, Golinkoff RM 및 Hirsh-Pasek K. 2014. 취학 전 수학 성취에 대한 실행 기능 및 공간 기술의 기여. J Exp 아동 심리. 126:37-51.

Verdine BN, Golinkoff RM, Hirsh-Pasek K, Newcombe NS. 2017. I. 공간 기술, 발달 및 수학과의 연결. Monogr Soc Res Child Dev. 82(1):7-30.

Wai J, Lubinski D 및 Bendow CP. 2009. STEM 영역을 위한 공간 능력: 50년 이상의 누적 심리학 지식을 정렬하여 그 중요성을 공고히 합니다. 교육 심리학 저널 101: 817-835.

Wright R, Thompson WL, Ganis G, Newcombe NS 및 Kosslyn SM. 2008. 일반화된 공간 기술 훈련. Psychon Bull Rev. 15(4):763-71.

Zhang X, Koponen T, Räsänen P, Aunola K, Lerkkanen MK 및 Nurmi JE. 2014. 언어 및 공간 기술은 수열 지식을 통해 초기 산술 발달을 예측합니다. 아동 개발 85(3):1091-107.

"어린이의 공간 지능"에 대한 이미지:

Nicholas Wang/flickr의 사진에서 파생된 어린이 손과 모양의 이미지

Roger Churchill/wikimedia commons의 풍선을 든 자매들의 이미지


지능

또 다른 현대 지능 검사인 Wechsler 성인 지능 척도(WAIS)를 살펴보면 지능 자체의 정의에 대한 단서를 제공할 수 있습니다. Stanford-Binet 테스트에 대한 여러 비판에 동기를 부여받은 심리학자 David Wechsler는 우수한 지능 척도를 만들려고 했습니다. 그는 Stanford-Binet이 언어 능력에 너무 많이 의존하는 방식에 대해 비판적이었고 모든 지능을 포착하기 위해 단일 점수를 사용하는 것도 의심스러웠습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Wechsler는 광범위한 지적 능력을 활용하는 테스트를 만들었습니다. 특정 능력의 풀로 구성되어 있다는 지능에 대한 이러한 이해는 Spearman의 일반 지능 개념에서 눈에 띄게 벗어났습니다. WAIS는 사람들이 기억하고, 계산하고, 언어를 이해하고, 잘 추론하고, 정보를 빠르게 처리하는 능력을 평가합니다(Wechsler, 1955).

수년 동안 지능을 측정하는 흥미로운 부산물 중 하나는 시간 경과에 따른 변화를 차트로 작성할 수 있다는 것입니다. 지능이 수십 년에 걸쳐 변할 수 있다는 것이 당신에게 이상하게 보일 수도 있지만 우리가 이 주제를 측정해 온 지난 80년 동안 일어난 일인 것 같습니다. 우리가 아는 방법은 다음과 같습니다. IQ 테스트의 평균 점수는 100입니다. 새로운 세대의 사람들에게 더 오래된 테스트를 요구할 때 테스트가 규범화된 몇 년 전의 원래 샘플을 능가하는 경향이 있습니다. 이 이득은 "플린 효과(Flynn Effect)"로 알려져 있으며, 이를 처음 발견한 연구원 제임스 플린(James Flynn)의 이름을 따서 명명되었습니다(Flynn, 1987). 플린 효과를 설명하기 위해 더 나은 영양(더 건강한 두뇌!), 일반적인 테스트에 대한 더 많은 친숙함, 시각적 자극에 대한 더 많은 노출을 포함하여 몇 가지 가설이 제시되었습니다. 오늘날 지능 테스트에서 평균 점수가 증가하는 원인에 대해 심리학 연구자 사이에 완벽한 일치는 없습니다. (57)

똑똑한 것으로 간주되는 것은 무엇입니까?

지능 검사와 지능에 대한 심리학적 정의는 1970년대부터 영미 중산층 응답자에게 편향되어 있고 비학문적 유형의 지능이나 재능을 측정하는 데 부적절한 도구라는 이유로 크게 비판받아 왔습니다. 경험에 따른 지능 변화와 지능 지수 또는 점수는 그 변화 능력을 반영하지 않습니다. 똑똑한 것으로 간주되는 것은 문화적으로도 다양하며 대부분의 지능 테스트에서는 이러한 차이를 고려하지 않습니다. 예를 들어, 서양에서 똑똑하다는 것은 빠른 것과 관련이 있습니다. 질문에 가장 빨리 대답하는 사람이 가장 똑똑한 사람으로 간주됩니다. 그러나 일부 문화권에서 똑똑하다는 것은 대답을 하기 전에 아이디어를 철저히 고려하는 것과 관련이 있습니다. 잘 생각하고 숙고한 대답이 가장 좋은 대답입니다. (56)


언어 지능은 과학이나 수학에 대한 적성에 어떤 역할을 합니까(있는 경우)? - 심리학

현대 사회에서 지능의 역할

작년에 Richard Herrnstein과 Charles Murray는 The Bell Curve: Intelligence and Class Structure in American Life를 출판했습니다. Ross Perot 연설보다 더 많은 그래프가 있었지만 Bell Curve는 저자의 이름을 가계 단어로 만들었으며 때로는 4글자로 된 단어를 동반하기도 했습니다. Herrnstein과 Murray는 미국이 사회를 움직이고 흔들릴 지성인과 움직이고 동요할 덜 지적인 자로 나뉘고 있다고 주장했습니다. 그들은 우리의 기술 사회가 그것을 실행하기 위해 지능이 필요하기 때문에 분할이 불가피하다고 생각했습니다. 마지막으로, 그들은 지능은 대부분 유전되며 수많은 정부 프로그램, 특히 Affirmative Action은 능력자에 대한 차별에 해당하기 때문에 바람직하지 않다고 말했습니다.

그러한 생각은 완전히 정치적으로 올바르지 않습니다. 벨 곡선에 대한 첫 번째 반응은 대중의 분노를 표현한 것이었습니다. 두 번째 반응에서 일부 논평가들은 Herrnstein과 Murray가 단지 과학계에 잘 알려진 사실을 제기했을 뿐이라고 제안했지만 아마도 공개적으로 논의되지는 않았을 것입니다. 파푸아뉴기니 언어에는 모키타라는 용어가 있습니다. '우리 모두가 알고 있지만 말하지 않기로 동의한 진실'을 의미합니다.

종곡선에 대한 소란은 1970년대 초반의 논쟁과 매우 유사합니다. 초기 논쟁은 Arthur Jensen(1969)이 위대한 사회의 교육 강화 프로그램이 본질적으로 지능의 불변성에 의해 제한된다고 썼고 Herrnstein(1973)이 지능의 차이는 대부분 유전적이라고 주장했을 때 시작되었습니다. 반격이 뒤따랐고, 1980년대 초반까지 일반 지능은 존재하지 않는다고 주장하는 책과 기사가 널리 읽혔습니다(Gardner 1983). , 그리고 IQ가 존재한다고 해도 소수의 좁은 학문적 환경 이외의 삶과 거의 관련이 없습니다(Ceci and Liker 1986). 이 저자 중 일부는 철회했습니다(Ceci and Bruck 1994, pg. 79).

논쟁의 중심 질문은 정신 능력이 많은 상황에서 적용 가능한 단일 능력인지, 아니면 능력이 개인이 독립적으로 소유할 수도 있고 갖지 않을 수도 있는 전문적인 능력에 의해 생성되는지 여부입니다. 거의 동등하게 중요한 것은 IQ 테스트로 평가된 인지 능력이 일상적인 수행으로 어떻게 변환되는지에 대한 질문입니다. 이 질문의 양쪽에 있는 인기 있는 프레젠테이션은 이러한 질문에 간단한 답이 있다는 인상을 줍니다. 그들은하지 않습니다. 이 에세이의 목표는 현대 사회에서 지능이 성과와 어떻게 관련되어 있는지에 대한 다양한 이론을 논의하는 것입니다. 복수형은 의도적으로 선택되었습니다. 우리는 인간 인지의 개인차에 대해 많이 알고 있지만, 이러한 사실을 정리하는 단일하고 합의된 만능 이론은 없으며 그럴 가능성도 없습니다. 옳지도 그르지도 않지만 다른 목적에 유용한 여러 이론이 있습니다.

지능에 대한 심리적 관점

벨 곡선을 포함하여 지능에 대한 대중적인 논의에서 이 용어는 일반적으로 심리학자들이 보게 된 정신 능력을 측정하기 위해 개발된 테스트에서 좋은 점수를 받는 것을 말합니다. 나는 시험 점수에 대한 이러한 강조를 지능에 대한 심리 측정적 관점이라고 언급할 것입니다. 핵심 신념은 인간 인지의 개인차가 지능 테스트의 수행으로 적절하게 측정될 수 있으며 따라서 지능 자체가 사람들에 따른 테스트 점수의 변화로 정의될 수 있다는 것입니다. 이 개념은 심리학자 에드윈 보링(Edwin Boring, 1923)이 칼럼니스트 월터 리프먼(Walter Lippman)과의 공개 토론에서 "지능 검사가 측정하는 것은 지능이다"라고 말했을 때 가장 강력하게 표현되었습니다. 들리는 대로 봉사합니다. 지능 검사가 무엇인지, 검사 점수에서 지능 측정이 어떻게 추론되는지 살펴봐야 하는 이유를 알아보십시오.

우리가 일상적으로 사용하는 언어에서 항상 명확한 것은 아니지만 과학자들은 개념적 변수와 그 조작적 정의, 즉 측정되는 방식을 주의 깊게 구별합니다. 물리학자들은 개념으로서의 질량과 분석할 데이터로서의 척도 판독을 구별합니다. 최상의 상황에서는 둘 사이에 명확하게 이해된 연결이 있습니다. 물리학자는 저울의 움직임과 무게를 다는 물체의 질량 사이의 관계에 대한 이론을 제공할 수 있습니다.에 대한 데이터와 지능의 개념 사이의 관계는 척도 판독값과 질량 사이의 관계와 전혀 같지 않습니다. 왜냐하면 심리 측정에서는 개념이 개념에 의해 지시되는 측정 기술을 갖기보다는 측정 도구에서 개념을 추론하기 때문입니다.

대부분의 지능 테스트는 저울이 물체와 지구 사이의 중력만 측정한다는 의미에서 한 가지만 측정하지 않습니다. 대신, 지능 테스트는 사람들이 다양한 인지 작업을 수행하도록 요청받는 여러 구성 요소 하위 테스트로 구성됩니다. 테스트 점수는 하위 테스트에서 성능을 통해 실행되는 공통 스레드를 측정해야 합니다. 예를 들어 널리 사용되는 Wechsler 성인 지능 척도(WAIS)에는 개인의 어휘, 단기 기억, 산술 능력, 세계 지식 및 기타 여러 특정 기술을 평가하는 하위 테스트가 포함되어 있습니다. 대학 입시에서 많이 사용되는 SAT(Schoolastic Achievement Test)와 신병 전형에 사용되는 ASVAB(Armed Service Vocational Aptitude Battery)는 다소 비슷한 방식으로 구성된다. 이러한 테스트를 실제 척도가 길이를 측정하는 것처럼 지능을 측정하는 인지 척도로 생각하는 대신 지능 테스트를 일종의 정신 트랙으로 생각하는 것이 좋습니다. 10종 경기에서 점수를 결합하여 능력을 추론할 수 있습니다.

이것은 하위 테스트 점수가 어떻게 결합되어야 하는지에 대한 질문으로 이어집니다. 테스트마다 약간의 차이가 있지만 테스트 조합의 공식 기반은 요인 분석이라는 통계 절차입니다. 지능 테스트가 K개의 하위 테스트로 구성되어 있다고 가정합니다. (10종 경기에 대한 비유를 계속하기 위해 K는 일반적으로 10 또는 12입니다.) 하위 테스트에서 개인의 점수는 K 차원 벡터로 나타낼 수 있습니다. 그룹에 있는 모든 사람들의 집합적 점수는 K 차원 공간에서 점의 무리로 생각할 수 있습니다. 요인 분석은 K 차원 공간을 더 작은 P 차원 공간으로 축소하려고 시도합니다. 여기서 P K와 차원을 정의하는 축은 직교하거나 서로 직각입니다. 원래 테스트의 두 점수가 완벽하게 상관되지 않는 한 항상 정확도가 약간 떨어집니다. 손실을 측정할 수 있으므로 원래 K 공간의 변동이 감소된 P 공간의 특정 차원을 따라 얼마나 많은지 결정할 수 있습니다.

요인 분석에 대한 직관적인 아이디어를 얻으려면 피미엔토스가 포함된 핫도그를 구입한다고 상상해 보십시오. 핫도그는 3차원 물체이므로 각 피미엔토의 정확한 위치를 지정하려면 3차원이 필요합니다. 그러나 개의 장축을 따라 위치를 말함으로써 합리적으로 정확하게 피미엔토를 찾을 수 있습니다. 요인 분석 용어로 피미엔토스는 각 사람의 데이터이고 핫도그의 3차원은 개별 테스트를 나타냅니다. 핫도그의 장축은 추출되는 첫 번째 요소가 될 것이며 피미엔토 위치 간의 대부분의 변동을 포착할 것입니다. 테스트 점수에 핫도그 대신 요인 분석을 적용하면 핫도그의 길이가 대부분의 피미엔토스 위치를 설명하는 것처럼 첫 번째 요인이 사람들 간의 대부분의 변동을 설명합니다. 하지만 '핫도그 길이'가 아니라 '일반 지능'이라고 합니다.

이 주장에는 두 가지 반론이 있습니다. 하나는 데이터가 K 차원에서 P 차원 공간으로 축소될 때 P 차원 공간에서 직교 차원의 방향이 임의적이라는 것입니다. 이것을 보려면 핫도그의 예를 다시 고려하십시오. 피미엔토를 찾는 것이 3차원의 문제에서 1차원의 문제로 축소될 수 있지만, 1차원이 핫도그의 긴 축을 따라 정확히 가리킬 필요는 없습니다. 장축에 직각인 경우를 제외하고는 모든 각도로 회전할 수 있으며 피미엔토스는 여전히 동일한 정확도로 위치를 찾을 수 있습니다.

이 사실은 일반 지능의 개념에 대한 한 비평가인 Stephen Jay Gould(1983)로 하여금 한 솔루션이 통계적으로 다른 솔루션만큼 우수하기 때문에 요인 분석이 테스트 점수의 기본 변수를 정의하는 적절한 방법이 아니라고 주장하게 했습니다. 굴드는 틀렸다. 한 요인 분석 솔루션의 적합도를 다른 솔루션과 비교할 수 있게 해주는 통계적 방법(당시 전문가들에게 잘 알려져 있음)이 있습니다. 이러한 방법을 적용하면 조사자는 거의 항상 매우 신뢰할 수 있는 첫 번째 요소를 찾습니다. 일반 지능의 경우, 단일 IQ 점수는 결코 사소한 것이 아닙니다. 그러나 테스트가 측정하는 것이 지능이라는 개념에 자신을 제한하더라도 다양한 유형의 지능이 있다는 생각에 기반하여 데이터에 대한 대안적인 설명이 있습니다. 그것들이 무엇인지 이해하려면 요인 분석에 대해 조금 더 깊이 파고들 필요가 있습니다.

데이터의 통계적 변동이 K 차원(원래 테스트 공간)에서 P 직교 차원으로 축소될 수 있다고 가정합니다. 이는 K개의 원래 테스트가 양의 상관관계가 있는 경우에만 가능하며 거의 항상 그렇습니다. 이 경우 M 차원의 솔루션도 있을 것입니다. 여기서 P M K 는 M 차원 중 일부가 서로 직교하지 않습니다. (심리학적 측면에서 두 능력이 통계적으로 서로 관련이 없는 경우 해당 능력을 나타내는 차원은 직교합니다.) 이제 원래 K 테스트의 데이터가 둘 이상의 통계적으로 서로 관련이 있는 근본적인 정신적 요인. 운동선수의 예로 돌아가서, 10종 경기 점수는 운동선수의 힘과 속도에 의해 결정되며 힘과 속도 사이에는 통계적 관계가 있다고 주장할 수 있습니다. 이와 같은 추론을 기본 능력에 대한 요인 구조 지정이라고 합니다. Gould는 심리학자들이 대안적 요인 구조를 구별할 수 없다고 주장했습니다. 오늘날 그들은 할 수 있습니다.

1970년대에 스웨덴의 심리학자 Karl Jr¨eskog는 다변량 데이터를 임의의 선험적으로 지정된 요인 구조에 맞게 평가하는 통계 기법을 개발했습니다. 이를 통해 지능의 구조에 대한 두 가지 제안을 데이터와 비교하여 사실에 가장 적합한 이론을 확인할 수 있었습니다. 새로운 방법은 많은 새로운 데이터 세트(특히 Gustafsson 1984)에 적용되었으며 지능 모델을 평가하는 표준이 되었습니다. 관련되고 고도로 기술되지만 매우 중요한 책에서 John Carroll(1993)은 지난 60년 동안 수집된 매우 많은 중요한 데이터 세트를 재분석하기 위해 다소 다른 방법을 사용했습니다. 이러한 독립적인 분석의 결과는 매우 일관적이었습니다. 몇 가지 세부 사항을 건너 뛰면 인간의 지적 능력은 세 가지 차원으로 나뉩니다. Raymond Cattell(1971)과 John Horn(1985)에 이어, 이러한 차원을 유동 지능(Gf), 결정화된 지능(Gc) 및 시각적 공간 추론(Gv)이라고 합니다. Cattell과 Horn은 이를 다음과 같이 설명합니다.

유체 지능은 문제 해결자의 관점에서 새롭고 특이한 문제를 해결하기 위한 기술을 개발하는 능력입니다.

결정화된 지능은 이전에 습득한, 종종 문화적으로 정의된 문제 해결 방법을 현재 문제에 적용하는 능력입니다. 이것은 문제 해결사가 방법을 알고 현재 상황과 관련이 있음을 인식한다는 것을 의미합니다.

시각적 공간 추론은 문제 해결에서 시각적 이미지와 시각적 관계를 사용하는 다소 전문화된 능력입니다. 예를 들어, 요인 분석 연구를 논의할 때 위에서 설명한 일종의 정신 공간의 그림을 마음 속에 구성하는 것입니다. 흥미롭게도 시각적 공간적 추론은 수학을 이해하는 데 중요한 부분인 것 같습니다.

결정화 및 유체 지능 측정은 실질적으로 상관관계가 있습니다. 예를 들어 Horn은 WAIS 분석에서 Gf 및 Gc 측정값을 추출한 연구를 보고했습니다. 요인간 상관관계는 0.61이었다. 이러한 발견으로 인해 하나의 지능을 믿는 사람들은 Gf와 Gc가 단순히 일반 지능(IQ) 요소의 다른 특징이라고 주장합니다. 이 주장은 테스트 간의 상관관계만 보고 어떤 식으로든 답할 수 없습니다. 그러나 요인 분석에서 벗어나 Gf 및 Gc 측정이 정신 능력을 변경할 수 있는 조작에 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 공격을 받을 수 있습니다. 다르게 반응한다는 것이 밝혀졌습니다.

가장 눈에 띄는 예는 노화입니다. Gf 측정값은 일반적으로 초기 성인기부터 감소하는 반면, Gc 측정값은 대부분의 작업 기간 동안 일정하게 유지되거나 심지어 증가합니다(Horn 1985 Horn and Noll 1994). 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 경험은 우리 사회의 주요 리더십 직책의 대부분을 40세 이상의 사람들이 차지합니다. 반면에 중년 및 고령자는 새로운 문제 해결 방법을 이해하고 익숙하지 않은 작업을 처리하는 데 젊은 사람들보다 더 오래 걸립니다. 유동적 지능과 결정화된 지능에 서로 다른 영향을 미치는 것으로 보일 수 있는 변수는 나이만이 아닙니다. 알코올 중독도 비슷한 효과를 보입니다.

그 자체가 인지 조작이 아닌 연령과 같은 변수는 테스트 유형에 따라 다른 영향을 미치므로 테스트 수행의 기반이 되는 능력이 하나만 있을 수는 없습니다. 이 주장은 테스트 점수에만 초점을 맞추는 심리학적 전통에서 벗어나 지능에 대한 인지-심리학적 접근으로 이동합니다. 이름에서 알 수 있듯이 인간의 생각이 무엇인지에 대한 보다 일반적인 이론에서 파생된 것이므로 일반 이론에 대한 단어가 순서대로 있습니다.

인지 심리학적 관점

인지 심리학자들은 사고를 현재 문제에 대한 정신적 표상을 생성하고, 관련성이 있는 것으로 보이는 정보를 검색하고, 답을 얻기 위해 표상을 조작하는 과정으로 생각합니다. 문제, 해결 방법 및 해결에 사용된 일부 방법은 나중에 참조할 수 있도록 저장됩니다. 이 프로세스의 핵심은 표현을 만드는 것입니다. 이것은 주의를 필요로 하고 종종 생각의 병목 현상이 되는 일시적인 작업 기억 기능을 필요로 한다고 가정합니다. 친숙한 문제가 발생하면 이전에 획득한 정보와 문제 해결 기술을 사용할 수 있기 때문에 적절한 표현을 구축하는 프로세스가 더 효율적입니다. 이것은 작업 기억에 대한 요구를 줄이지만 완전히 제거하지는 않습니다.

인지심리학적 관점은 인지가 하나의 과정이라고 보는 반면, 심리측정적 관점은 그것을 능력의 집합체로 만든다. 아마도 그것이 더 역동적이기 때문에 인지-심리학적 관점은 종종 심리 측정적 관점보다 더 매력적으로 여겨지지만, 쉽게 요약되지 않는 단점이 있습니다. 인지 심리학자가 사람의 사고를 특성화하려고 할 때 IQ 테스트에서 파생된 요소에 의해 정의된 "정신적 공간"에 사람을 배치하기 위해 숫자를 사용하지 않을 것입니다. 대신 그들은 자주 컴퓨팅 시스템에 비유를 사용합니다. 문제를 해결하기 위해 컴퓨팅 시스템은 당면한 문제를 공격하기에 충분한 "숫자 처리" 능력, 시스템이 직면한 문제를 해결하는 데 적합한 프로그램 및 이러한 문제를 해결하는 데 필요한 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 인지 심리학은 컴퓨팅 성능, 프로그램 및 데이터 액세스와 아이디어(모든 아이디어)를 빠르고 정확하게 처리할 수 있고 특정 유형의 문제를 해결하는 방법을 알고 필요한 지식에 접근할 수 있는 인지 기능을 유추합니다. 특정 문제를 해결하기 위해. 심리학적 용어로 인간의 숫자 계산은 생리학적 능력인 반면, 문제 해결 방법을 아는 것과 핵심 사실을 아는 것은 모두 학습의 산물입니다. 이러한 사고의 각 측면은 지능의 정당한 부분입니다. 생리학적 능력은 분명히 Gf의 일부이고, 핵심 사실을 아는 것은 Gc의 일부이며, 특정 문제 해결 전략을 습득하는 것은 Gc와 Gf 모두의 일부입니다. 개인의 능력은 권한, 그 권한을 사용하는 방법에 대한 지식 및 필요한 데이터에 대한 액세스 간의 상호 작용에 의해 결정됩니다.

인지 심리학 설명은 유동 지능과 결정화된 지능 사이의 심리학적 구분을 보완합니다. 두 설명 모두 초보자의 성과가 새로운 문제 표현(Cattell과 Horn의 유동적 지능)을 개발하는 능력에 어떻게 의존하는지, 그리고 경험을 통해 현재 문제에 과거 솔루션을 적용하여 문제 표현에서 패턴 인식으로 전환하는 방법을 강조합니다. 표현을 개발하는 것은 패턴 인식보다 작업 기억과 주의력을 더 많이 요구하기 때문에 일반적으로 지적 작업을 수행하는 것을 배우는 것이 수행하는 것보다 더 어려울 것입니다. 이 이론은 또한 유동 지능 테스트를 잘하는 사람들은 작업 기억 능력이 커야 하며 실제로 그렇습니다(Carpenter, Just and Shell 1990).

인지를 이런 식으로 볼 때 IQ 테스트, 특히 유체 지능 테스트가 학업 성취도와 관련이 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 정의에 따르면 학생은 초보자입니다. 직장 환경의 견습생도 마찬가지입니다. 군대의 데이터(Wigdor and Green 1991)는 신병을 선별하는 데 사용되는 군대 자격 시험(AFQT)의 성과가 처음 몇 개월 동안의 업무 성과와 강한 관계가 있음을 보여주었습니다. 2년이 지나면 관계가 줄어들지만 무시할 수는 없습니다. 마찬가지로 노동부의 GATB(General Aptitude Test Battery)는 젊은 근로자보다 고령자에게 덜 유효한 것으로 나타났습니다. 이것은 인지 심리학의 실험실 연구 및 이론적 분석과 일치하며, 모두 경험이 감소하지만 일반 지능과 수행 사이의 관계를 제거하지는 않는다는 것을 보여줍니다(Ackerman 1987).

지능의 비선형성

일상적인 측정의 대부분은 선형 측정입니다. 선형 측정은 일정한 간격이 척도의 어느 지점에서나 동일한 것을 의미하는 측정입니다. 예를 들어, 6피트 보드에 1인치를 추가하면 5피트 보드에 1인치를 추가하는 것과 동일한 길이 변화가 발생합니다. 우리는 선형 측정에 너무 익숙하기 때문에 선형 측정의 속성이 숫자로 설명되는 모든 특성에 적용된다고 가정합니다. 그것은 그렇지 않으며, 우리가 지능을 다룰 때 잘못된 가정은 특히 혼란스러울 수 있습니다.

심리 측정 이론에서 지능은 IQ 테스트에서 사람의 표준 점수를 결정하여 계산됩니다. 표준 점수는 기준 모집단의 평균 테스트 점수에서 개인의 테스트 절대 점수 편차를 표준 편차(기준 모집단의 점수 변동성 측정)로 나눈 것입니다.

여기서 xi는 i번째 사람의 절대 단위 점수(일반적으로 테스트의 정답 수)이고 µ 및 s는 각각 모집단 평균 및 표준 편차입니다. 이 방정식을 엄격하게 적용하면 정확히 평균 지능을 가진 사람의 점수는 0점이고 평균 이하의 지능을 가진 사람은 음수 점수가 됩니다. 0과 부정적인 지능의 개념은 합리적이지 않아 보이기 때문에 다음 공식을 사용하여 표준 점수를 재조정하여 IQ 점수를 보고하는 것이 일반적입니다.

이것은 평균 지능을 가진 사람에게 100점을 줍니다. 이 방정식은 단순히 척도 규칙에 불과하며 표준 편차를 점수 단위로 만드는 첫 번째 방정식에 실제 정의가 포함되어 있습니다. Herrnstein과 Murray는 표준 편차를 "인치와 같은" 것으로 언급하지만 그렇지 않습니다. 표준 편차는 모집단 점수의 절대값이 아니라 한 점수가 다른 점수와 다를 가능성이 있는 정도에 의해 결정됩니다. 또한, IQ 척도의 영점(IQ = 100)은 지적 수행 측면에서 "평균 지능"의 정의가 아니라 모집단 평균에 의해 결정됩니다. 따라서 개인의 IQ 점수는 정신 능력의 절대적인 척도가 아니라 기준 모집단의 평균 및 변동성과 비교한 상대적인 점수입니다. IQ를 측정하는 방식으로 키를 측정하면 북미 남성 인구에서 6피트 6인치 남성의 표준 점수가 2보다 다소 높을 것입니다. 참조 인구가 프로 농구 선수인 경우 동일한 사람의 표준 점수는 약 0입니다.

지능의 상대적 정의와 절대적 정의의 구분은 표준 점수로 정의되는 IQ와 학업 성취도 및 직장 성과와 같은 다양한 종속 측정 간의 관계를 고려할 때 중요합니다. 심리 측정가가 작업자 그룹의 작업 성과와 지능 테스트 점수를 기록한다고 가정합니다. 관계는 다음 방정식으로 표현됩니다. 여기서 B는 회귀 계수 또는 IQ가 변화함에 따라 직무 성과가 변화하는 비율입니다.

업무 성과 = 평균 업무 성과 +

B는 가능한 한 정확하게 예측하도록 계산됩니다. 실제 정확도는 0(정확하지 않음)에서 1(완벽한 예측)까지 변하는 상관 계수로 측정됩니다. 주어진 데이터 세트에서 회귀 및 상관 계수를 결정하는 것은 간단합니다. 문제는 일부 데이터 포인트가 원래 연구에서 관찰된 IQ 단위 범위를 벗어나는 새로운 상황에 대한 외삽이 이루어질 때 발생합니다. 예를 들어 고등학생에서 관찰된 IQ 등급 관계를 대학생 간의 IQ 등급 관계로 외삽할 수 있습니다. 이러한 외삽법은 IQ 점수가 측정해야 하는 지적 특성의 선형 측정값이라고 암시적으로 가정합니다. 이것은 사실이 아닙니다. 20대의 사람이 뇌 손상이나 감염으로 인해 IQ 점수가 20점 떨어졌다고 가정해 보겠습니다. (이러한 일이 가능합니다.) 원래 IQ가 140인 의과대 또는 로스쿨 학생이었다면, 아마도 전과 같이 학급 순위가 그리 높지는 않지만 여전히 교과 과정을 마칠 것입니다. 그 사람이 원래 IQ가 80인 블루칼라 노동자라면 IQ 60에서 노숙자, 빈곤 및 기타 여러 심각한 사회 문제의 상당한 위험을 겪을 것입니다.

비선형성 문제는 지능의 정의 자체에 적용되며, 특히 지능이 한 가지 유형인지 여러 유형인지에 대한 질문에 적용됩니다. 일반 지능이 모든 수준의 정신 능력에서 동등하게 중요하다고 가정합니다. 이 경우 높은 수준의 지능을 가진 사람들의 데이터를 기반으로 한 테스트 점수의 요인 분석 연구 결과는 절대 지능 수준이 낮은 사람들의 데이터를 기반으로 한 연구 결과와 유사해야 합니다. 역사적으로 그렇지 않다는 제안이 있었습니다. 일반 지능 모델은 영국 학생들의 테스트 결과 분석을 기반으로 Charles Spearman(1904, 1927)에 의해 처음 개발되었습니다. 1938년 L. L.Thurstone은 시카고 대학교 학부생 표본에서 일반 지능에 대한 증거를 거의 찾지 못했기 때문에 Spearman의 결론에 이의를 제기했습니다. Spearman과 Thurstone이 광범위하게 다른 지적 수준의 사람들로부터 데이터를 가져왔기 때문에 불일치가 발생할 수 있는 것으로 관찰되었으며, 이는 정신 능력 수준이 변화함에 따라 지능이 질적으로 변한다는 증거가 될 것입니다. 그러나 Spearman과 Thurstone이 서로 다른 테스트를 사용했기 때문에 결과는 확실하지 않았습니다.

Douglas Detterman과 Mark Daniel(1989)의 중요한 연구에 따르면 점수 수준이 변경됨에 따라 하위 테스트 간의 관계가 변경됩니다. 무엇보다도 Detterman과 Daniel은 WAIS의 하위 테스트 간의 상관 관계를 조사한 결과 평균 이상의 IQ를 가진 사람들보다 평균 이하의 IQ를 가진 사람들의 하위 테스트 점수 간에 더 높은 상관 관계를 발견했습니다. David Waller와 Derek Chung과 나는 Herrnstein과 Murray가 IQ와 다양한 사회적 적응 지표 사이의 관계를 결정하기 위해 Bell Curve에서 사용한 ASVAB 점수를 분석했을 때 동일한 것을 발견했습니다. 일반적인 지능이 정확한 표현이 아닐 수도 있지만 일반적으로 지능이 부족하다는 것은 정확한 표현인 것 같습니다!

정신 능력의 다른 지표들 간의 관계가 능력의 일반적인 수준에 달려 있다는 결론은 심리 측정적 접근 방식과 일치하지 않지만 인지 심리학적 접근 방식과 일치합니다. 인지 심리학적 접근은 정보 처리에서 문제 해결 기술, 지식 소유로 이동하는 점진적으로 더 정제된 능력의 폭포수에 의해 정신 능력이 생성된다고 가정한다는 점을 상기하십시오. 따라서 정보 처리 수준의 문제는 일반적이고 더 높은 수준의 잠재성은 구체적입니다. 사실 Detterman과 Daniel은 정보 처리 측정과 지능 검사 수행 간의 관계가 지능이 낮을수록 더 높다는 것을 발견했습니다. 물리학에서 문학에 이르는 분야에서 매우 높은 수준의 성과를 연구한 과학자들도 비슷한 관찰을 했습니다. 지적 요구가 많은 분야에 진입하려면 어느 정도의 지능이 필요한 것 같지만, 그 이상으로 성공 여부는 업무에 투입된 노력, 사회적 지원 및 순전한 경험에 의해 결정됩니다. (Ericsson, Krampe and Tesch-Romer(1993) 전문 지식, Simonton(1984) 창의성, Gardner(1993) 흥미로운 전기 데이터 참조)

경제적 측면에서 IQ 점수는 한계 가치가 감소하는 것을 측정하는 것으로 보입니다. 그것을 충분히 갖는 것이 중요하지만, 많이 가지고 있다고 해서 많이 사지는 않습니다. 멘사에 대한 유감이지만 상황이 그렇습니다. Herrnstein과 Murray가 제기한 핵심 질문을 할 때 비선형성이 중요해집니다. 지능과 작업장 성과 사이의 관계는 무엇입니까?

지능이 얼마나 중요한가?

누가 지능을 가지고 있는지, 왜 중요하지 않다면 아무도 걱정하지 않을 것입니다. 실제로 1960년대와 1970년대 테스트 반대자들이 주장한 것 중 하나는 지능 테스트가 학업 성취도를 측정했을 뿐 거기에서도 제대로 작동하지 않는다는 것이었다. Herrnstein과 Murray의 주요 공헌 중 하나는 Mokita의 이 부분을 폭로한 것입니다. 테스트로 측정한 지능은 학교와 직장 모두에서 실제로 중요하지만 벨 곡선이 제안하는 것과는 다소 다른 방식으로 중요할 수 있습니다.

IQ가 경제적 결과의 결정 요인이라고 주장하기 위해 Herrnstein과 Murray는 두 가지 증거 출처에 의존했습니다. 하나는 최근 문헌, 특히 IQ 점수와 직장 성과 간의 관계에 대한 John Hunter(1986)의 요약입니다. 다른 하나는 NLSY(Labour Market Experience of Youth)의 전국 종단 조사 데이터에 대한 자체 분석이었습니다. NLSY는 1979년부터 12,000명 이상의 참가자를 추적한 노동부 설문조사입니다. 응답자는 현재 20대 후반과 30대 초반입니다. 설문조사 초기에 많은 참가자들이 국방부의 ASVAB 테스트에 응시했습니다. Herrnstein과 Murray는 ASVAB 하위 검사 점수에서 파생된 AFQT 점수를 IQ의 척도로 사용했습니다. 그런 다음 그들은 IQ를 취업이나 공식 빈곤선 이하와 같은 이후의 삶의 사건과 연관시켰습니다.

Hunter는 테스트 프로그램이 소수자에 대한 공정성 논란에 휘말리게 된 1980년대 후반까지 널리 사용되었던 노동부 테스트인 GATB(General Aptitude Test Battery)에서 직무 성과와 점수 사이의 관계에 대한 연구를 검토했습니다. GATB는 과학적 결정이 아니라 정치적 결정으로 철회되었습니다. 자세한 통계 분석 후 Hunter는 인구의 지능과 직무 수행 사이의 "참" 관계가 약 0.5라고 결론지었습니다. 이 결론은 선형성을 가정하는 데이터 너머의 관계를 외삽하는 데 크게 의존했습니다. GATB를 검토하는 국가 과학 위원회는 Hunter가 0.2에서 0.3 범위에 있는 거의 모든 관찰된 상관 관계를 사용했어야 한다고 주장했습니다. 외삽이 비교 가능한 직업에 대해 제공된다면 진실은 아마도 이러한 추정치 사이에 있을 것입니다(Hunt 1995). 그리고 중요한 자격입니다.

GATB는 블루칼라 및 하급 화이트칼라 직종의 초급 직업에 대한 지원자를 선별하기 위해 고안되었습니다. 평균(확실히 확립된 것)의 관점에서, 우리는 평균 IQ가 인구의 약 절반을 차지하는 90-110 범위에 있는 직업에 대해 이야기하고 있습니다. 그러나 지능이 올라갈수록 인지 능력은 더욱 분화된다는 것을 기억하십시오. 또한 경험이 올라갈수록 IQ 성능 연결이 약해집니다. 이러한 요인은 더 높은 수준의 직업 분류 내에서, 그리고 경험이 많고 나이가 많은 개인을 다룰 때 IQ-성과 관계의 감소로 이어질 것입니다. (사실 GATB는 고령 근로자의 성과를 예측하는데 정확도가 떨어지는 것으로 알려져 있다.)

직업 클래스 내 자격도 중요합니다. 직업의 사회경제적 지위와 직업 보유자의 평균 IQ 사이에는 상당히 높은 상관관계가 있습니다. 트럭 운전사의 평균은 100명 미만인 반면, 의사나 변호사와 같은 고임금 전문가의 경우 평균 125명 이상입니다. 취업에 필요한 학력 인증을 받기 위해서는 일반 지능이 필요하지만 실제 업무 수행에는 덜 중요하기 때문이라고 주장하기도 합니다. 이에 대한 증거가 있습니다. 군사 및 민간 연구에 따르면 IQ 테스트는 사람들이 직장에 있을 때보다 훈련 프로그램에 있을 때 성과를 더 잘 예측하는 것으로 나타났습니다. 사람들이 일을 마친 후에는 IQ와 직무 수행 관찰 사이의 상관 관계보다 IQ와 직무 지식 테스트 간의 상관 관계가 더 높습니다. 그러나 상관 관계 중 어느 것도 사라지지 않습니다.

IQ는 업무 성과의 모든 측면을 예측하지 않습니다. 사병에 대한 광범위한 연구(Campbell, McHenry 및 Wise 1990)에서 육군은 직무 요구 사항에 대한 지식과 작전 수행 능력과 같은 것을 포함하는 수행의 능력 측면이라고 부를 수 있는 것을 구별하는 것이 유용하다는 것을 발견했습니다. 업무에 필요한 기계, 동료와 협력, 주도권 및 리더십을 나타내는 동기 부여 측면. ASVAB는 능력 측면을 잘 예측했지만 동기 부여 측면과 거의 관련이 없었습니다. 이것은 놀라운 일이 아니지만 직무 역량의 단일 지표에 초점을 맞추는 것을 단순하게 보이게 만듭니다.

요약하면, IQ는 직업이나 직업을 얻는 데 중요한 요소이지만 일단 그 일을 하는 법을 배운 후에는 덜 중요합니다(무시할 수는 없지만). 그런 다음 작업에 필요한 것에 대한 추상적 지식을 개선하기보다는 경험을 획득하여 추가 개선을 달성합니다.

풀리지 않는 사회적 변수

IQ 점수가 높은 사람에 대해 불완전하더라도 좋은 것을 예측할 수 있다면 점수가 낮은 사람에 대해 무엇을 예측할 수 있습니까? 범죄 기록이 있는 사람, 공식 빈곤선 미만인 사람, 부양 자녀를 부양하는 사람은 IQ 점수가 낮은 경향이 있습니다. NLSY 데이터베이스에 대한 분석을 바탕으로 Herrnstein과 Murray는 IQ가 이러한 문제를 유발한다고 주장했습니다. AFQT 점수가 종종 개인의 사회적 문제를 가장 잘 예측할 수 있기 때문입니다.

빈곤선 아래에 있는 사람들은 낮은 IQ(평균)와 평균 건강 상태를 동시에 갖고 있을 가능성이 있으며, 사회경제적 지위(SES)가 낮은 부모 가정 출신일 가능성이 높습니다. 무엇이 원인입니까? 부분적으로는 통계 분석의 어려움과 부분적으로는 대부분의 사회 문제가 여러 원인을 가지고 있기 때문에 질문에 대답하기 어렵습니다. 낮은 지능, 교육 부족 및 제한된 가족 지원의 조합으로 인해 복지에 젊은 성인이있을 수 있습니다.

Herrnstein과 Murray는 책을 준비하면서 통계적 문제를 공격하기 위해 로지스틱 회귀라는 기술을 사용했습니다. 그들은 먼저 공식적으로 빈곤의 정의에 따라 소득이 있는 것과 같은 이진 사회 변수를 정의한 다음 다양한 예측 변수 점수의 결합된 함수로 이 변수의 나쁜 편에 설 확률 사이의 관계를 살펴보았습니다. IQ(AFQT에 의해 정의됨), SES 및 교육과 같은. 수학적 문제 때문에 빈곤 상태의 확률을 직접적으로 보는 것은 불가능합니다. 대신 그들은 회귀 방정식을 계산했습니다. 이 방정식에서 p는 빈곤에 처할 확률입니다. p를 기반으로 하는 대수식은 IQ, SES, 교육(ED) 등과 관련이 있으며 각 항목(B 항)에 대한 회귀 계수를 사용합니다.

ln(p/(1-p)) = A + BIQ(IQ) + BSES(SES) +

모든 변수가 표준 점수 단위로 표현되는 경우 회귀 계수를 비교하여 예측 변수로서 각 변수의 상대적 중요도를 결정할 수 있습니다. 예를 들어 빈곤 상태의 경우 IQ의 회귀 계수는 -0.84이고 SES의 회귀 계수는 -0.33입니다. 이는 IQ와 부모의 SES가 낮아질수록 빈곤의 위험이 높아지며, IQ 회귀계수의 절대값이 SES 회귀계수의 절대값보다 크기 때문에 빈곤의 위험이 부모 SES의 변화보다 개인 IQ의 변화.

이와 같은 결과는 NLSY 데이터에서 어디에나 있습니다. IQ는 공식 빈곤선 이하, 고등학교 자퇴, 부양 자녀 지원을 가장 잘 예측하는 지표입니다. IQ와 SES는 장기 실업과 이혼의 위험을 예측하는 데 거의 동일합니다. Bell Curve가 출판된 이후, 그리고 아마도 그것에 영감을 받았을 가능성이 있는, NLSY 데이터에 대한 다수의 사적으로 유통되는 대안 분석이 있었습니다. 내가 본 모든 것은 Herrnstein과 Murray가 보고한 정확한 수치를 약간 변경하더라도 지능이 사회 문제의 지표에 대한 실질적인 예측 변수라는 것을 보여줍니다.

그러나 지능에 기반한 예측은 얼마나 중요하며 다른 요인에 기반한 예측과 어떻게 관련되어야 합니까? 이것은 비선형성과 공선성의 복잡한 요인 때문에 대답하기 어려운 질문입니다. 비선형성은 관계가 예측 변수(IQ)의 모든 수준에서 동일하지 않다는 것을 의미합니다. 비선형성을 이해하는 것은 항상 어렵습니다. 이 경우 회귀 계수는 사회적 문제의 위험에 대한 것이 아니라 해당 위험의 로지스틱 기능에 대한 것이기 때문에 문제가 복잡합니다. 이 기능은 대부분의 사람들에게 직관적이지 않습니다. 공선성은 예측 변수(IQ, SES, 교육 및 기타 여러 가능한 예측 변수)가 자체적으로 높은 상관 관계가 있다는 사실을 나타냅니다. 예를 들어 NLSY 데이터에서 IQ와 SES 간의 상관 관계는 0.55로 성인 키와 체중 간의 상관 관계만큼 높습니다.

아래 그래프는 이러한 효과가 NLSY에서 어떻게 결합되는지 보여줍니다. 이 그림은 색상 IQ(가로축)와 SES(세로축)로 표시되는 빈곤 상태일 확률의 관계를 3차원적으로 나타낸 것이다. 그림은 이러한 데이터의 비선형성과 공선성을 모두 보여줍니다. 평균 이상의 지능을 가지고 있거나 부모의 SES가 높은 사람의 경우 빈곤 상태가 될 확률은 실제로 매우 낮습니다. 이것은 그림에서 큰 검은색 영역으로 표시됩니다. 더욱이, 이 분포에서는 SES가 보통이거나 더 우수하고 지능이 매우 낮거나 지능이 보통에서 더 우수하고 SES가 낮은 사람들이 존재할 가능성이 없습니다. (그림은 정사각형이 아님에 유의하십시오.) 빨간색 "핫스팟"은 상대적으로 높은 빈곤 상태 확률이 지능의 하위 15%와 부모의 SES 분포의 조합과 관련된 위험 영역으로 생각할 수 있습니다. 이것은 이러한 변수들 사이에 문제가 되는 순환적 관계를 암시합니다. 그러나 한 사람의 점수가 중간 SES 또는 중간 인지 능력 범위에 있으면 빈곤 사이의 관계가 IQ와 부모의 SES가 사실상 사라집니다.

Waller, Chung 및 저는 NLSY 데이터 세트의 다른 "위험" 변수에 대해 건강 문제 및 장기간의 실업과 같은 유사한 분석을 여러 개 개발했습니다. 사진이 한장도 나오지 않습니다. 그러나 분명한 것은 각각의 경우에 비선형성과 공선성을 고려할 필요가 있다는 것입니다. 이 작업이 완료된 후에도 하위 15%의 지능 테스트 점수(약 IQ 85 이하)는 거의 항상 사람이 우리 사회에서 문제에 직면할 상당한 위험이 있음을 나타냅니다. 이것은 통계적 진술이지만 개별 수준에서는 비통계적 상호 작용이 관련되어 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 부모의 SES가 낮은 사람이 IQ의 유전적 한계를 물려받는 경우가 의심할 여지 없이 많이 있으며, IQ 점수는 평균적으로 사람이 교육의 혜택을 받을 수 있는 정도를 나타냅니다. 제한된 가족 지원이나 제한된 교육 기회가 개인의 지적 잠재력을 제한할 수 있는 다른 경우가 있습니다. 통계는 이러한 변수가 개별 사례에서 어느 정도 작동하는지 알려줄 수 없습니다. 모든 통계는 인구에서 얼마나 많은 그러한 사례가 예상되는지 알 수 있습니다.

우리는 선형 관계에 대한 심리학적 강조보다 상호 작용 과정으로서의 지능에 대한 인지 심리학적 관점에서 데이터를 더 쉽게 설명한다는 것을 다시 한 번 봅니다. 인지 심리학적 관점에서 볼 때 낮은 IQ는 인지의 일부 일반적인 구성 요소의 실패로 인해 사회적 문제를 일으킬 수 있지만 주어진 능력 수준을 넘어서면 사람들은 일반 사회에 적절하게 대처할 수 있습니다. (인류학자들은 대부분의 사람들이 자신의 문화에서 활동할 수 있다는 사실을 발견하면 거의 놀라지 않을 것입니다! ) 그러나 사회 문제가 발생할 수 있습니다. 사회에서 잘하기 위한 문턱이 너무 높아서 상당수의 사람들이 이를 충족할 수 없다면 . 이 주제는 과학적 사실과 공공 정책 간의 상호 작용을 살펴볼 때 다시 나타날 것입니다.

인지 능력이 향상될 수 있습니까?

표현된 지능은 타고난 능력에서 도출되어야 하기 때문에 문화적 경험을 통해 교육을 포함한 특정 문화적 경험이 지능을 향상시킬 수 있는지 묻는 것은 당연하다. 일부 사회 프로그램은 이것을 명시적인 목표로 삼았습니다. 사회가 물리적 환경을 변화시켜 지능을 향상시킬 수 있는지 묻는 것도 자연스러운 일입니다. 예를 들어 영양이나 가족 환경을 개선하기 위한 프로그램을 통해 말입니다. 마지막으로, 테스트로 측정한 지능이 향상될 수 있는지 여부는 인지 능력이 조작될 수 있는지 여부에 대한 질문이 남아 있습니다.

이러한 질문은 세 가지 방식으로 조사되었습니다. 문화의 통계적 및 역사적 비교, 우리 자신의 문화 경험 내에서, 통계 및 이론 생물학의 관점에서. 그것들은 오늘날 직장에서의 능력은 IQ에 의해 결정되고, IQ는 유전에 의해 결정되며, IQ는 변화에 저항하기 때문에 IQ의 변화 또는 무시에 의존하는 사회 프로그램이라고 주장하는 Herrnstein과 Murray에 의해 다시 시작된 논쟁의 핵심에 있습니다. 잘못 인도되고 심지어 역효과를 낳기까지 합니다.

타문화적 관점을 취하면 사회의 광범위한 특성이 추론에 영향을 미칠 수 있다는 증거가 있습니다. 아마도 특정 지적 기술의 실천에 가치를 두는 방식일 것입니다. 문해력은 기술 지향적인 사회에서 상당히 중요한 추상적 추론에 대한 인식과 관련이 있습니다. 비문해적이고 전통적인 문화는 기억과 개인적인 경험에 기초한 추론에 더 많은 비중을 두는 것 같습니다. 그러나 이러한 관찰은 최소한의 문해력이 사실상 보편적인 우리 사회 내에서 지능의 변화를 연구하는 데 제한적으로 중요합니다.

서구 문화 내에서 지능 수준이 시간이 지남에 따라 변했다는 징후가 있습니다. Flynn(1987)은 제2차 세계 대전 이후 북미와 유럽에서 널리 사용되는 추상적 추론(Gf) 테스트의 절대 점수가 증가했음을 관찰했습니다. 흥미롭게도 문화 지식과 문제 해결 기술(예: SAT)을 평가하기 위해 고안된 시험의 점수는 같은 기간 동안 하락했습니다. 이러한 변화의 이유는 알려져 있지 않지만, 반대 방향으로 움직였다는 사실은 추상적인 문제 해결 능력으로서의 지능과 문화적으로 관련된 문제를 공격하는 능력으로서의 지능을 구별하는 또 다른 증거입니다.

문화와 시간을 초월한 비교에서 우리 사회로 옮겨갈 때, 지능에 대한 문화적 경험의 영향에 대한 증거는 놀랍게도 거의 발견되지 않습니다. . 잘 문서화된 두 가지 결과가 결과의 요지를 포착합니다. 입양 아동에 대한 연구에 따르면 입양이 사실상 출생 시일지라도 생물학적 부모의 IQ가 입양 부모의 IQ보다 자녀의 IQ를 더 잘 예측하는 것으로 나타났습니다. 이 관찰과 일관되게 가정이나 학교 환경의 질은 유전적 변수와 사회적 변수 간의 상관 관계를 고려하면 시험 점수의 영구적인 변화와 상대적으로 거의 관련이 없는 것으로 보입니다. 약간 다른 방식으로 말하면, 사회적 요인을 고려한 후에는 부모 또는 형제 IQ에 기초한 유전적 예측이 아동의 IQ 변동성을 설명할 수 있지만, 유전적 변동성을 고려한 후에는 사회적 요인이 아동의 IQ와 관련이 없습니다(Scarr, 언론에서).

사실, 심리 측정적 정의의 틀 내에서 지능이 실질적으로 유전된다는 증거는 매우 분명합니다. 행동 유전학 연구는 IQ 점수가 마치 개인에 걸친 지능 변이의 40~80%가 유전 변이에 의해 설명될 수 있는 것처럼 행동한다는 것을 반복적으로 보여주었습니다. 정확한 값은 중요하지 않습니다.태어날 때 입양되어 따로 자란 일란성(일란성) 쌍둥이는 함께 자란 이란성(이성) 쌍둥이보다 IQ가 더 비슷합니다. IQ의 유전적 유전성은 IQ 점수 뒤에 있는 모든 것을 결정하는 주요 요인입니다.

국가 정보 논쟁이 불거질 때마다 유전 적 유전은 인종 및 민족 문제와 얽혀 있습니다. 그룹 간의 지능 테스트 점수에 격차가 존재하며 Herrnstein과 Murray는 이전의 Jensen과 마찬가지로 유전적 설명을 가정합니다. 많은 사회 활동가들은 소수 집단에 대한 테스트의 유효성을 부정함으로써 대응했습니다. 이 논쟁의 사실은 매우 분명하지만 사실에 대한 설명은 그렇지 않습니다.

수많은 연구에 따르면 미국에서 흑인과 라틴계 표본의 평균 IQ 점수는 백인과 아시아인의 평균 점수보다 약 1 표준편차 단위 낮습니다. 이는 백인의 87%가 중간 흑인 점수를 초과했음을 의미합니다. 기껏해야 테스트가 소수의 학업 성취도를 예측할 뿐만 아니라 대다수의 성과를 예측한다는 것을 보여주는 한계 증거가 있습니다. 소수의 예외(주로 라틴계 언어 테스트와 관련된)를 제외하고는 문화적 편견이 가장 적은 것으로 보이는 테스트 항목이 가장 큰 인종 그룹 차이를 보여줍니다. Herrnstein과 Murray는 테스트가 비록 너무 강력하지만 소수와 다수에 대해 동등하게 유효하다고 주장했지만 이 진술은 테스트가 완전히 무효라는 주장보다 진실에 더 가깝습니다. 이것은 인종 그룹 간의 IQ 점수 차이가 유전적 기원이라는 것을 의미하지 않습니다. 우리 사회에서 지능과 관련될 수 있는 인종적 지위와 사회적 변수는 매우 혼란스럽습니다. 따라서 현재 이용 가능한 데이터는 유전적 설명과 비유전적 설명을 구별하지 않습니다. 인종 간의 차이가 타고난 것인지 아닌지는 모릅니다. 상황의 복잡성을 감안할 때, 최소한 한 사람이 속한 인종 그룹을 정의하는 것이 아니라 문제를 그대로 놓아야 합니다.

사이코메트리를 벗어나면 관점이 달라집니다. 사회학자 크리스토퍼 젠크스(Christopher Jencks, 1992)는 유전 계수로 끝나는 유전적 설명은 지능적 행동이 어떻게 만들어지는지를 명시하지 않기 때문에 만족스럽지 않다는 것을 관찰했습니다. 눈 색깔이 유전된다는 의미에서 지능 검사 점수는 아무도 물려받지 않습니다. 유전되어야 하는 것은 주의를 기울이고, 학습하고, 추론하는 생리학적 능력이며, 이를 통해 우리의 경험에서 테스트 문제를 해결하는 데 필요한 지식과 문제 해결 기술을 추출할 수 있습니다. 특히 정상적인 지능 범위 내에서 능력의 변화와 관련이 있는 한 이러한 생리학적 메커니즘이 무엇인지에 대해 거의 알지 못합니다. (특정 유형의 정신 지체와 관련된 생리학적 문제에 대한 상당한 지식이 있습니다.)

어떤 모델을 채택하든 심리학자들은 인지 기능을 향상시키는 방법을 찾는 데 실패했습니다. 연구에 따르면 물리적 개입으로 사람의 지능을 낮추는 방법은 알 수 있지만 향상 방법은 없습니다. 기억력이나 주의력과 같은 특정 인지 기능을 잠시 향상시키는 약물이 있지만 지능 약은 어디에도 없습니다. 그리고 영양이 상당한 영향을 미치는 것으로 생각될 수 있지만, 선진국에서 접하는 영양 범위 내에서 영양 효과에 대한 기껏해야 미미한 증거가 있습니다.

지능 향상 방법을 모른다고 해도 시험 점수로 알 수 있듯이 경제적 문제는 IQ 점수가 아니라 사람들이 어떤 기술을 가지고 있느냐다. 우리는 IQ 점수와 인지 기술의 상대적 소유 사이의 연관성을 파괴할 수 없을 수도 있지만(그리고 우리가 원하는 이유는 명확하지 않습니다), 개선된 교육 및 훈련은 모든 학생의 평균 성취도를 높일 수 있습니다.

내 동료 중 한 사람의 연구(Levidow 1994)는 이것을 통제된 방식으로 보여주었습니다. 고등학생들은 유동성 지능 테스트를 받았습니다. 그런 다음 그들은 초등 물리학에서 1년 간의 문제 해결 중심 과정을 수강했습니다. IQ 테스트는 실제로 학생들이 얼마나 많은 물리학을 배웠는지 예측했습니다. 연말에 그들은 동등한 IQ 테스트를 받았습니다. 그들의 IQ 점수는 조금도 변하지 않았습니다. 또한 IQ 테스트는 기말고사에서 학생들의 상대적 순위를 예측했습니다. 그러나 모든 학생들은 국가 표준과의 비교에서 알 수 있듯이 많은 양의 물리학을 배웠습니다. IQ는 변하지 않았을지 모르지만, 학생이 해결할 수 있는 문제라는 의미에서 인지 능력은 증가했습니다.

Levidow의 연구에는 주의 깊게 모니터링된 교육 프로그램이 포함되었습니다. 교육에 더 많은 노력을 기울이면 비슷한 기술 향상을 얻을 수 있습니까? 1994년에 뉴욕시 학교 시스템은 새 총장의 주장에 따라 거의 모든 10학년 학생들이 이전에는 절반의 학생, 일반적으로 유능한 학생만 수강했던 과학 과목을 수강하도록 요구했습니다. 등록 학생 수는 20,000명에서 48,000명으로 급증했습니다. 실패율은 13%에서 25%로 증가했습니다. 비관론자들은 지능이 낮은 학생들에게 어려운 주제를 가르치려고 한 결과라고 지적할 수 있습니다. 아마도 이것에 약간의 진실이 있을 것입니다. 그러나 1993년보다 1994년에 2배 이상의 학생들이 과학 과정을 성공적으로 이수했습니다.

나는 단지 IQ 점수가 아닌 한 가지 척도로 성공을 거둔 프로그램의 예를 인용했습니다. Herrnstein과 Murray는 Head Start와 같은 어린이의 지적 경험을 풍부하게 하려는 프로그램이 실패했다는 결론을 뒷받침하기 위해 다른 예를 인용했습니다. 심화 프로그램은 일반적으로 통계 그룹으로서 IQ가 낮고 학업 실패의 위험이 있는 것으로 간주되는 어린이를 대상으로 하기 때문에 이는 정책에 심각한 영향을 미칩니다. 프로그램이 실패했다고 말하는 것은 다소 설득력이 있습니다. 왜냐하면 프로그램이 전적으로 아이들의 IQ 점수에 미치는 영향에 의해서만 판단되어서는 안 되며 아마도 아이들의 학교 기록에만 의존해서는 안 되기 때문입니다. 그러나 이러한 조치에 의해 농축 프로그램이 1960년대와 1970년대 초에 시작되었을 때 기대만큼 성공적이지 못했다는 것이 분명합니다.

그러한 프로그램을 판단하는 데 적절한 조치는 무엇입니까? 우리 사회에서 노동 시장은 척도를 제공합니다. Herrnstein과 Murray는 우리 사회의 변화가 지적 요구가 덜 요구되는 직업에 부여되는 가치에 비해 지적 요구 직업의 가치를 증가시키고 있다고 주장했습니다. 예를 들어, 그들은 현대에 컴퓨터 시스템 설계자와 은행 포트폴리오 관리자의 사회에 대한 가치가 부기장과 출납원의 가치에 비해 증가했다고 주장합니다. 이러한 관찰을 한 사람은 그들만이 아닙니다. 노동부 장관 로버트 라이히(Robert Reich, 1991)는 세계를 직접 다루기 보다는 추상적 모델을 다루는 데 전문성이 있는 사람인 "상징 분석가"의 우세에 대해 설명했습니다. 이러한 경향에 대한 증거는 압도적이며, 모든 징후는 분명히 눈앞에 있는 기술 변화에 의해 가속화될 것이라는 것입니다(Hunt 1995).

이러한 추세는 교육에 대한 경제적 투자에 영향을 미칩니다. 1960년대와 1970년대에 그리고 오늘날 상당한 정도로 특별 기금이 교육 실패에 대한 더 큰 기대가 있었던 "위험" 학생을 처리하기 위해 사용 가능하게 되었습니다. 영재 학생을 위한 자금 지원에 훨씬 적은 비용이 소요되었습니다. Herrnstein과 Murray는 교육이 최하위 학생에게 적용될 때보다 최상위 학생에게 적용될 때 사회에 더 큰 부가가치를 창출한다는 점에서 이는 잘못된 투자 정책이라고 주장합니다. 그들은 또한 IQ가 직장 성공의 원동력이고 그것을 바꾸기 위해 할 수 있는 것이 거의 없기 때문에 밑바닥의 상황을 바꾸기 위해 할 수 있는 것이 거의 없다고 주장합니다.

고학력, 숙련 노동자의 경제적 가치 증가에 대한 증거를 감안할 때 이것은 불합리하지 않습니다. 우리가 지금 하는 것보다 높은 수준의 기술 개발에 더 많이 투자하는 것이 좋은 사례가 될 수 있습니다. 미국은 다른 산업 국가에서 국가 인적 자원을 개선하기 위한 노력의 일환으로 봉급을 받을 대학생들에게 등록금을 부과합니다. 두 가지 자격을 추가해야 합니다. 하나는 위에서 설명한 것처럼 지능과 성과 사이의 비선형성 때문에 높은 수준의 기술을 배양함으로써 얻을 수 있는 이득이 Bell Curve가 시사하는 것만큼 클지는 분명하지 않다는 것입니다. 다른 하나는 SES가 지능과 양의 상관관계가 있기 때문에 상위 수준의 지적 능력 개발을 강조하는 것이 운이 좋은 사람을 더 운 좋게 만드는 경향이 있다는 것입니다. 투자의 경제적 이점은 특권층을 지원하려는 우리 사회의 일반적인 성향과 비교해야 합니다.

일반적으로 인지 향상을 위한 프로그램에 관해서는 논쟁의 여지가 거의 없습니다. 우리 사회의 기술적 특성이 증가함에 따라 유능한 사람들이 이용할 수 있는 기회가 증가하고 그렇지 못한 것에 대한 처벌이 증가했기 때문에 모든 수준에서 역량을 높일 필요가 있습니다. 유지하기 위해. 소비자 신용은 새로운 은행 기술이 이전에 부유층에게만 열려 있던 레버리지 투자의 기회를 일반 시민에게 제공한 좋은 예입니다. (이것이 바로 신용 카드입니다!) 기회를 관리하려면 상당한 정교함이 필요하므로 소비자 부채가 문제입니다. 우리 사회의 완전한 기능적 구성원이 되기 위해 필요한 인지 능력은 분명히 증가하고 있습니다. 다시 한 번 말하지만, 지능은 일단 습득한 기술을 연습하는 것보다 이러한 기술을 습득하는 것과 더 밀접하게 관련되어 있습니다. 따라서 훈련 및 교육의 효율성을 향상시키는 투자는 사회에서 기능하는 데 필요한 기술 정교가 증가함에 따라 점점 더 큰 성과를 거둘 것입니다.

인력의 지적 자원

정보에 대한 사실은 다른 영역의 정책과 관련이 있습니다. 사회가 이미 가지고 있는 자원을 어떻게 사용해야 하는지에 대한 질문입니다. 긍정적 행동 프로그램은 이제 정치적 도마에 놓여 있으며 Herrnstein과 Murray가 제기한 문제-그들이 유능한 사람을 차별하여 국가의 지적 자원을 낭비하는가?-는 우리 앞에 정면으로 놓여 있습니다.

좁은 관점에서 볼 때, 지적 요구 사항의 최상위에서 성과에 대한 보상이 가장 높다면 가장 힘들고 일반적으로 가장 좋은 급여를 받는 직업이 실제로 가장 유능한 직업으로 이동하도록 열성적으로 노력해야 합니다. IQ 점수가 이 사람들이 누구인지를 나타내는 한, 우리는 지능에 대해 프리미엄을 지불해야 합니다. Herrnstein과 Murray(그리고 다른 사람들)가 옹호하는 이 정책에는 불행한 부작용이 있습니다. 현재로서는 기술 테스트와 같은 성과 예측 변수에만 기반하여 작업을 할당하면 높은 수준의 작업 클래스에서 소수자가 현저히 과소대표되는 결과를 초래할 것입니다. 관련된 소수 민족이 이 결과를 정당한 것으로 받아들이기를 거부할 것이기 때문에 이것은 그 자체로 사회에 값비싼 분열을 일으킬 것입니다.

이 상황에서 벗어날 수 있는 유일한 방법은 영향을 받는 지역사회의 훈련 및 교육에 대규모 투자를 하여 인력 기술이 인종 그룹 간에 보다 공평하게 분배되도록 하는 것입니다. 또한 성공적인 투자에는 소수 집단 자체의 참여와 지원이 포함되어야 한다는 많은 증거가 있습니다. 단순히 프로그램을 발표하기 위해 더 많은 소수 집단 구성원을 허용하는 것은 효과가 없습니다. 실제로, 그러한 노력 중 일부는 소수 집단 구성원이 성과에 대한 강조 없이 교육 프로그램을 통과했다는 인증에 이르렀다는 증거가 있습니다. 직장 기술에 대한 최근 조사에 따르면 대학원 경험이 있는 흑인은 평균적으로 커뮤니티 칼리지 교육만 받은 백인과 동등한 쓰기 및 계산 기술을 가지고 있습니다(Kirsch et al. 1993). 문제는 자격증 레벨이 아니라 스킬 레벨의 변화다!

종곡선은 불변 IQ 차이로 인해 아무 것도 할 수 없다는 인상을 남깁니다. 이 입장은 증거를 초월합니다. 사실, Herrnstein과 Murray는 전국적으로 실현하기에는 너무 비싸다고 생각하는 일부 교육 개선 프로그램이 효과적이었음을 인정합니다. 프로그램이 "너무 비싼" 것인지 여부에 대한 결정은 과학적 판단이 아니라 정치적인 문제입니다.

이 에세이에서 알 수 있듯이 지능에 대한 우리의 지식은 복잡한 통계적 관계에서 추출되었습니다. 빅토리아 여왕의 벤자민 디즈레일리 총리는 "거짓말, 빌어먹을 거짓말, 통계가 있다"고 말했다. 지능에 관한 선별된 사실에 의해 사회 정책이 결정되는 것은 누가 선별을 하느냐에 달려 있다. 게다가, 사회 정책은 확실히 과학적 발견에 의해 제약을 받지만, 사회 과학의 발견이 단 하나의 정책을 지시하는 경우는 거의 없습니다.

지능의 변화는 항상 우리와 함께했습니다. 그것들이 얼마나 중요한지는 사회의 기술 수준과 사회 조직에 달려 있습니다. "마을 바보"는 중세와 초기 산업 이야기의 대표적인 인물이었습니다. 그러나 산업화 이전 시대에는 경제적, 대가족 및 사회적 역할이 결합된 긴밀하게 연결된 사회에 살고 있는 유능한 사람이 사회에 기여하는 구성원이 될 수 있었을 것입니다. 사실, 그러한 사회에서 사회의 밝은 구성원 대부분은 그러한 개인을 다루는 문제에서 스스로 분리할 수 없었을 수 있으므로 모든 사람이 대처할 수 있다는 것을 보는 것이 그들에게 유리했습니다. 농업 사회가 산업 사회로 대체되면서 이것은 아마도 덜 사실이 되었을 것입니다. 오늘날 우리는 경제적 역할이 다른 역할을 지배하는 사회에 살고 있습니다. 대가족은 사촌(심지어 전 배우자)과 크리스마스 카드를 교환하는 것으로 축소되고 사회를 움직이는 사람들과 동요하는 사람들이 실제로 스스로를 떠날 여유가 있는 사회에 살고 있습니다. 움직이고 흔들리는 것에서. 사회학, 경제학, 인류학 및 인지 심리학 사이의 교차점에 관심이 있는 사람들을 위한 매혹적인 질문이 있습니다. 아직 답이 없습니다. Mokita에 의존하는 정책 입안자들이 맹목적으로 날아가고 있기 때문에 곧 필요할 수도 있습니다.

저자와 그의 동료인 DavidWaller와 Derek Chung은 Charles Murray가 그의 데이터를 재검토할 때 조언을 제공한 데 대해 감사를 표합니다.

Ackerman, P. 1987. 기술 학습의 개인차: 심리 측정 및 정보 처리 관점의 통합. 심리 게시판 102(1):3-27.

Campbell, J. P. 1990. 육군 선택 및 분류 프로젝트(프로젝트 A) 개요. 인사 심리학 43:231-239.

Campbell, J. P., J. J. McHenry 및 L. L. Wise. 1990. 작업 인구의 작업 성과 모델링. 인사 심리학 y 43:313-333.

Carpenter, P. A., M. A. Just 및 P. Shell. 1990. 하나의 지능 테스트가 측정한 것. Raven Progressive Matrix Test의 처리에 대한 이론적 설명입니다. 심리 검토 97(3):4-4-431.

Carroll, J. B. 1993. 인간 인지 능력. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

Cattell, R. B. 1971. 능력: 그들의 구조, 성장 및 행동. 보스턴: 휴튼 미플린.

Ceci, S. J. 및 M. Bruck. 1994. 지능의 생물 생태학적 이론: 발달 상황적 관점. 인간 지능의 현재 주제, ed. D.K. 데터만. 4권: 지능 이론. Norwood, NJ: Alex.

Ceci, S.J., J. Liker. 1986. 학업 및 비학문 지능: 실험적 분리. 실용 지능: 일상 세계에서 능력의 본질과 기원 , ed. R. J. Sternberg 및 R. K. Wagner. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

Detterman, D.K., M.H. Daniel. 1989. 정신 테스트와 인지 변수 간의 상관 관계는 IQ가 낮은 그룹에서 가장 높습니다. 지능 13:349-360.

Ericsson, K.A., R. Th. Krampe 및 C. Tesch-Romer. 1993. 전문가 성과 획득에서 의도적인 연습의 역할. 심리 검토 100(3):363-406.

Gardner, H. 1983. 마음의 틀: 다중 지능 이론. 뉴욕: 기본 책.

Gardner, H. 1993. 마음 만들기. 뉴욕: 기본 책.

Gould, S. J. 1983. 인간의 잘못된 측정. 뉴욕: 기본 책.

Gustafsson, J. E. 1984. 지적 능력의 구조에 대한 통합 모델. 지능 3:179-203

Herrnstein, R. J. 1973. I.Q. 능력주의에서. 보스턴: 조금, 브라운.

Herrnstein, R. J. 및 C. Murray. 1994. 벨 곡선: 미국 생활의 지능과 계급 구조. 뉴욕: 자유 언론.

Horn, J. L. 1985. 지능의 오래된 모델을 개조합니다. 지능 핸드북에서. 이론, 측정 및 응용, ed. B.B. 월만. 뉴욕: 와일리. 페이지 267-300.

Horn, J. L. 및 J. Noll. 1994. 인지 능력을 이해하기 위한 시스템: 이론과 그것이 기반으로 하는 증거. 인간 지능의 현재 주제 , ed. D.K. 데터만. 4권: 지능 이론. Norwood, NJ: Alex.

Hunt, E. 1995. 우리는 충분히 똑똑할 것인가? 다가오는 인력에 대한 인지 분석. 뉴욕: 러셀 세이지 재단.

Hunter, J. E. 1986. 인지 능력, 인지 적성, 직무 지식 및 직무 수행. 직업 행동 저널 29:340-362.

Jencks, C. 1992. 사회 정책 재고: 인종, 빈곤 및 하층 계급. 매사추세츠주 캠브리지: 하버드 대학교 출판부.

Jensen, A. R. 1969. IQ와 학업 성취도를 얼마나 높일 수 있습니까? Harvard Educational Review 39(1):1-123.

Kirsch, I.S., J. Jungeblut, L. Jenkins 및 A. Kolstad. 1993. 미국의 성인 문맹 퇴치. 워싱턴: 국립 교육 통계 센터.

Levidow, B. B. 1994. 일반 지식 및 추론 능력 측정에 대한 고등학교 물리 교육의 효과. 미공개 박사 논문, 워싱턴 U.

Reich, R. 1991. 국가의 작업: 21세기 자본주의를 위한 준비. 뉴욕: 크노프.

Scarr, S. 언론. 행동 유전 및 지능의 사회화 이론: 휴전과 화해. 지능, 유전 및 환경, ed. R. J. Sternberg 및 E. G Rigorenko. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

Simonton, D. K. 1984. 천재성, 창의성 및 리더십: 역사 측정적 탐구. 매사추세츠주 캠브리지: Harvard University Press.

Spearman, C. 1904. 객관적으로 결정되고 측정된 일반 지능. 미국 심리학 저널 15:201-293.

Spearman, C. 1927. 인간의 능력. 런던: 맥밀란.

Thurstone, L. L. 1938. 기본 정신 능력. 시카고: University of Chicago Press.

Wigdor, A. K. 및 B. F. Green, Jr. 1991. 직장에서의 성과 평가. 워싱턴: 국립 아카데미 출판부.


적성검사란?

적성 검사는 일반적으로 15분 미만으로 매우 짧으며 일반적으로 온라인으로 완료됩니다.

테스트는 일반적으로 도전적인 시간 제한이 있으며 종종 테스트 전반에 걸쳐 난이도가 높아집니다.

이것은 후보자에게 압력을 가하고 그들의 최대 성과 수준이 무엇인지 이해하려고 노력하는 것입니다.

일반적으로 테스트는 응시자에게 몇 가지 정보를 제공하고 이 정보를 사용하여 질문에 답하도록 요청하며 일반적으로 여러 가능한 답변을 제공합니다.

응시자가 제한 시간 내에 정답을 맞추는 질문이 많을수록 점수가 높아집니다.

일부 적성 테스트는 한 가지 유형의 사고(예: 언어 또는 숫자 추론)에만 초점을 맞추지만 일부는 다양한 유형의 기술을 테스트하는 여러 섹션이 있습니다.

이와 같은 여러 부분으로 구성된 평가는 완료하는 데 약 1시간이 소요됩니다.

각 섹션은 특정 테스트의 각 질문이 얼마나 복잡한지에 따라 대략 10~30개의 질문이 될 것입니다.

기본적으로 더 복잡한 질문이 있는 경우 평가 섹션에는 더 적은 질문이 있습니다.

시험이 주어지는 위치에 따라 평가의 복잡성과 기간이 결정될 수도 있습니다.


초기 공간 추론은 특히 STEM 분야에서 나중의 창의성과 혁신을 예측합니다.

Vanderbilt University의 종단 연구 결과에 따르면 13세의 탁월한 공간 능력은 30년 이상 후의 창의적이고 학문적인 성취를 예측합니다. 심리학과, 심리 과학 협회 저널.

Vanderbilt University Peabody College of Education and Human Development의 David Lubinski와 동료들이 수행한 이 연구는 초기 공간 능력(2D 및 3D 물체를 정신적으로 조작하는 데 필요한 기술)이 새로운 지식, 특히 혁신의 발전을 예측한다는 증거를 제공합니다. 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM) 영역에서 수학적 및 언어 능력에 대한 보다 전통적인 측정 이상입니다.

심리학 교수인 Lubinski는 "우리는 인적 자본의 시대에 살고 있습니다. "창의성은 특히 STEM 분야에서 현대 시대의 화폐입니다. 혁신을 촉진하는 인간의 속성을 더 잘 이해하는 것은 교육, 훈련, 비즈니스 및 인재 개발에 분명한 실질적인 의미가 있습니다."

그러나 그는 공간 능력이 창의적 사고와 혁신을 지원하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 오랜 추측에도 불구하고 공간 추론 능력을 추적할 수 있는 시스템이 거의 없다고 말합니다.

Lubinski는 "지적으로 조숙한 청소년을 식별하는 현재 절차는 현재 공간 능력에서 상위 1%의 절반을 놓치고 있습니다."라고 말했습니다.

1970년대 후반에 시작된 연구의 데이터를 사용하여 Lubinski와 동료들은 13세에 SAT에서 예외적으로 높은 점수를 받은 563명의 학생(상위 0.5%)을 추적했습니다. 연구자들은 또한 참가자의 데이터를 조사했습니다. Differential Aptitude Test로 측정한 13세의 공간 능력.

이전 연구를 확인하는 데이터는 참가자의 13세 SAT 수학 및 언어 추론 점수가 30년 후의 학술 출판물과 특허를 예측한 것으로 나타났습니다.

그러나 13세의 공간 능력은 추가적인 예측력을 제공하여 초기 공간 능력이 특히 STEM 영역에서 나중에 창의적이고 학술적인 결과에 독특한 방식으로 기여함을 시사합니다.

이러한 결과는 공간 능력이 교육 및 직업 선택에서 사용되는 인지 능력의 전통적인 측정이 포착하지 못하는 창의성의 이해에 중요한 무언가를 제공한다는 심리학 과학의 오랜 추측을 확인시켜 주는 것이라고 연구자들은 결론지었습니다.

Lubinski는 이러한 기술을 배양하는 것이 과학적 혁신을 보장하는 데 필수적이라고 믿습니다.

Lubinski는 "이 학생들은 특히 엔지니어링 및 기술 분야에서 탁월하고 도전받지 못한 잠재력을 가지고 있습니다."라고 설명합니다. "우리는 이 학생들을 식별하고 재능을 개발할 수 있는 더 나은 기회를 제공하는 일을 훨씬 더 잘할 수 있습니다."

이 연구의 공동 저자로는 Camilla Benbow, Patricia 및 Rodes Hart Vanderbilt's Peabody College의 교육 및 인간 개발 학장, James Steiger, 심리학 및 인간 발달 교수, Harrison Kell, Peabody College의 박사후 연구원이 있습니다.


지능 이론

다른 연구자들은 지능의 본질을 설명하기 위해 다양한 이론을 제안했습니다. 다음은 지난 100년 동안 등장한 주요 지능 이론 중 일부입니다.

일반 정보

영국의 심리학자 Charles Spearman(1863-1945)은 그가 일반 지능 또는 g 인자. 몇 가지 정신 적성 검사를 검사하기 위해 요인 분석이라는 기술을 사용한 후, Spearman은 이러한 검사의 점수가 현저하게 유사하다는 결론을 내렸습니다.

하나의 인지 테스트에서 잘 수행한 사람들은 다른 테스트에서 잘 수행하는 경향이 있는 반면, 한 테스트에서 낮은 점수를 받은 사람들은 다른 테스트에서 낮은 점수를 받는 경향이 있었습니다. 그는 지능이 측정되고 수치적으로 표현될 수 있는 일반적인 인지 능력이라고 결론지었습니다.

기본 정신 능력

심리학자 Louis L.Thurstone(1887–1955)은 지능에 대한 다른 이론을 제시했습니다. Thurstone의 이론은 지능을 하나의 일반적인 능력으로 보는 대신 7가지 기본 정신 능력에 중점을 둡니다.

  • 연상기억: 암기하고 회상하는 능력
  • 수치적 능력: 산술 문제를 푸는 능력
  • 지각 속도: 사물 간의 차이점과 유사점을 보는 능력
  • 추리: 규칙을 찾는 능력
  • 공간 시각화: 관계를 시각화하는 능력
  • 언어적 이해: 단어를 정의하고 이해하는 능력
  • 단어 유창성: 단어를 빠르게 생성하는 능력

다중 지능 이론

최근 등장한 아이디어 중 하나는 Howard Gardner의 다중 지능 이론입니다. Gardner는 IQ 테스트를 기반으로 하는 지능에 대한 전통적인 개념이 개인의 능력을 완전하고 정확하게 묘사하지 못한다고 제안했습니다. 그의 이론은 서로 다른 문화에서 가치 있는 기술과 능력을 기반으로 하는 8가지 지능을 제안했습니다.

  • 신체 운동 지능: 몸의 움직임을 조절하고 사물을 능숙하게 다루는 능력
  • 대 인 지능: 타인의 기분, 동기, 욕구를 감지하고 적절하게 대응하는 능력
  • 개인 내 지능: 자신을 인식하고 내면의 감정, 가치, 신념 및 사고 과정과 조화를 이루는 능력
  • 논리-수학 지능: 개념적, 추상적 사고 능력, 논리적 또는 수치적 패턴을 식별하는 능력
  • 음악적 지능: 리듬, 음높이, 음색을 만들고 감상하는 능력
  • 자연주의적 지능: 자연에 존재하는 동물, 식물 및 기타 사물을 인식하고 분류하는 능력
  • 언어적 지능: 잘 발달된 언어 능력과 단어의 소리, 의미, 리듬에 대한 민감성
  • 시각 공간 지능: 이미지와 그림으로 생각하는 능력, 정확하고 추상적으로 시각화하는 능력

지능의 삼중 이론

심리학자 로버트 스턴버그(Robert Sternberg)는 지능을 "자신의 삶과 관련된 실제 환경에 대한 의도적인 적응, 선택 및 형성을 지향하는 정신 활동"이라고 정의했습니다.

그는 지능이 하나의 일반적인 능력보다 훨씬 광범위하다는 가드너의 의견에 동의했지만, 가드너의 지능 유형 중 일부는 개인의 재능으로 더 잘 볼 수 있다고 제안했습니다. Sternberg는 세 가지 다른 요인을 포함하는 "성공적인 지능"이라고 불렀던 것을 제안했습니다.

  • 분석 지능: 정보를 평가하고 문제를 해결하는 능력
  • 창의적 지능: 새로운 아이디어를 낼 수 있는 능력
  • 실용 지능: 변화하는 환경에 적응하는 능력

운동은 젊은 성인의 학습과 기억력을 향상시킵니다

에 게재된 리뷰는 중개 스포츠 의학, 13개의 관련 연구를 포함했습니다. 연구된 운동 유형에는 18세에서 35세 사이의 개인을 대상으로 걷기, 달리기, 자전거 타기가 포함되었습니다.

조사자들은 중강도에서 고강도로 2분에서 1시간 동안 유산소 운동을 하면 최대 2시간 동안 주의력, 집중력, 학습 및 기억 기능이 향상된다는 것을 발견했습니다. 그들은 그 결과가 교육과 관련된 중요한 의미를 가질 수 있다고 언급했습니다.

연구된 운동 유형에는 18세에서 35세 사이의 개인을 대상으로 걷기, 달리기, 자전거 타기가 포함되었습니다. 이미지는 공개 도메인에 있습니다.

“운동은 당신을 똑똑하게 만듭니다” 공동 저자인 스웨덴 Ryhov 카운티 병원과 Jönköping 대학의 Peter Blomstrand 박사는 말했습니다.

이 기억 연구 기사에 대해

원천:
와일리
콘택트 렌즈:
프레스 오피스 – 와일리
이미지 출처:
이미지는 공개 도메인에 있습니다.

비만인의 뇌가 정상 체중의 뇌와 어떻게 다른지

젊은 성인의 기억 및 학습 기능에 대한 단일 운동 운동의 효과 – 체계적인 검토

배경
운동은 정신 건강과 인지 기능을 향상시킵니다. 이 체계적인 검토의 목적은 젊은 성인의 학습 및 기억 기능에 대한 단일 운동 운동의 급성 효과를 조사하는 최신 문헌을 평가하는 것이었습니다.

행동 양식
검토는 PRISMA 지침에 따라 수행되었습니다. 연구는 2009년에서 2019년 사이에 출판된 PubMed에 색인되어 있고 실험적 연구 설계를 사용하고 젊은 성인을 대상으로 수행된 경우 포함되었습니다. MeSH 용어 "운동", "학습" 및 "청소년"은 필터 발행일 - 10년 인간 종 및 기사 유형 - 임상 시험과 함께 사용되었습니다.

결과
13개의 연구가 포함 기준을 충족하고 평가되었습니다. 사용된 운동 자극의 유형은 걷기, 달리기 또는 자전거 타기였습니다. 레이 청각 언어 학습 테스트, 트레일 메이킹 테스트 A 및 B, 스트룹 컬러 단어 테스트와 같은 여러 다른 테스트 도구가 사용되었습니다. 중강도에서 고강도로 2분에서 1시간 동안의 운동은 선택된 연구에서 학습 및 기억 기능에 유리한 영향을 미쳤습니다.

결론
이 체계적인 검토는 인코딩 전 유산소 운동, 신체 활동이 젊은 성인의 학습 및 기억 기능을 향상시킨다는 것을 보여줍니다.


비디오 보기: ცოცხალი თიხა - ნინო იმნაიშვილის სიუჟეტი (유월 2022).


코멘트:

  1. Juri

    현재의 위기를 감안할 때 귀하의 게시물은 많은 사람들에게 유용할 것이며 매일 그러한 접근 방식을 만나는 것은 아닙니다.

  2. Tygohn

    이 아이디어는 노화되었습니다



메시지 쓰기