142

 

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДИКИ И АППАРАТУРА

 

ИЗМЕРЕНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

 

Л.Т. ЯМПОЛЬСКИЙ

 

Для исследования интеллекта существуют два вида тестов: тесты правильности и тесты скорости. В тестах правильности уровень интеллекта определяется по числу решенных задач, а в тестах скорости — по времени решения. Предполагается, что эти два способа измерения уровня интеллекта эквивалентны, так как в обоих случаях получаемые оценки являются функцией трудности теста [1], [2], [6], [7].

Однако до настоящего времени неопределенным остается способ измерения уровня трудности задач. Поэтому экспериментальные доказательства гипотезы эквивалентности двух способов измерения уровня интеллекта отсутствуют.

Для экспериментального исследования гипотезы эквивалентности следует составить батарею тестов из заданий разного уровня трудности и ввести два способа оценки продуктивности выполнения: по времени и по правильности решения.

С этой целью была сконструирована батарея тестов для анализа логико-комбинаторного мышления. Задания тестов построены на материале родственных отношений. Идея такого способа исследования мышления заимствована из работ А.Р. Лурия [5] и Г.М. Зараковского [4]. Предлагаемая батарея состоит из двух субтестов разного уровня трудности.

Первый субтест («разминка») требует простого обращения логических отношений типа: мать — сын, дядя — племянник, муж — жена, внук — дед и т. п. (См. образец первого субтеста.)

Второй субтест («работа») значительно труднее и содержит 20 дедуктивных умозаключений. (Задания 1 и 2 используются в инструкции.)

 

Характеристика испытуемых и экспериментальной процедуры

 

Объектом исследования были 200 испытуемых, добровольно согласившихся принять участие в эксперименте. Средний возраст испытуемых— 23,1 года, средний образовательный уровень — 9,8 класса.

Эксперименты проводились индивидуально. Все испытуемые выполняли оба варианта задания в письменном виде. Требовалось решать задачи «как можно быстрее, но правильно».

Первым предъявлялся субтест 1. Длительность работы с ним 5 мин. Через каждые 30 с фиксировалось число решенных задач. По окончании первого субтеста сразу выполнялся субтест 2. Время выполнения этого субтеста не лимитировалось, но фиксировалось время решения каждого умозаключения в отдельности.

 

Измеряемые параметры

 

Оценка выполнения производилась по следующим параметрам:

Параметры субтеста 1.

1. Среднее время на один ответ (V₁):

 

V₁ = T₁ / N,

 

где T₁ — время выполнения субтеста 1 в секундах; N — число ответов.

2. Среднее время на один правильный ответ (V₂):

 

V₂ = T₁ / (N — O),

 

где O — число ошибок.

3. Среднее непродуктивно затраченное время на один ответ (V):

 

V = V₂ — V₁

 

4. Вероятность ошибочного ответа (Р):

 

P = O / N,

 

5. Показатель устойчивости темпа выполнения (α):

 

где m_l — число ответов в l-й 30-секундный интервал;

τ — среднее число ответов за 30 c (m = N/10).

В качестве α взята сумма модулей отклонений текущей скорости выполнения от средней скорости.

6. Величина максимального разброса скорости выполнения субтеста 1 (β):

 

β =max m_l —min m_l.

 

Параметры субтеста 2.

7. Число правильно решенных умозаключений (R).

8. Время выполнения субтеста 2 в секундах (Т).

Нижеследующие параметры 9 и 10 введены для измерения утомления.

 

143

 

 

144

 

 

9. Разность числа правильно решенных умозаключений в первой и второй половинах субтеста (А₁):

А₁ = r₁— г₂.

Здесь r₁ и r₂ — число правильно решенных умозаключений в первой и второй половинах субтеста 2 соответственно.

10. Взвешенная разность числа правильно решенных умозаключений между первой и второй половинами субтеста (А₂):

A₂ = A₁/R.

Этот параметр измеряет то же, что и A₁, но здесь разность берется как доля от общего числа правильно решенных задач.

Помимо прямых оценок успешности решения задач (параметры 7, 8) была разработана система оценок в баллах, отдельно за время и за правильность решения.

Оценки в баллах необходимы в связи с различной сложностью задач второго субтеста. Они позволяют более точно измерить успешность решения сложных логико-комбинаторных задач. Номограммы для перевода в балльные оценки приводятся в табл. 1 и 2.

11. Сумма баллов за правильность решения заданий теста без учета времени решения (В₁).

12. Сумма баллов за решение задач с учетом времени решения (В₂).

13. Суммарная оценка в баллах (В):

В = В₁ + В₂.

14. Разность оценок в баллах за скорость и правильность решения (K₁):

K₁ = B₂—B₁.

15. Взвешенная разность оценок в баллах за скорость и точность (К₂):

К₂= К₁ / В

Параметры 14 и 15 введены для измерения установки испытуемых на правильность либо скорость при решении умозаключений.

 

Таблица 1

 

Номограмма для определения балльных оценок за правильность решения

 

 

Большое число параметров необходимо для того, чтобы получить комплексное описание продуктивности интеллектуальной деятельности. Дальнейший анализ посвящен исследованию отобранных параметров на независимость и информативность.

 

Результаты анализа экспериментального материала

 

Собранный экспериментальный материал был организован в виде «матрицы данных», строки которой соответствовали 200 испытуемым, а столбцы 15 исходным параметрам. Для выделения из матрицы данных факторов, обусловливающих продуктивность логико-комбинаторного мышления, использовались методы экстремальной группировки параметров [3]. В соответствии с этими методами вначале, по матрице данных, была построена матрица коэффициентов

 

145

 

интеркорреляций (см. табл. 3). Затем с помощью информации об этих коэффициентах исходные параметры были разбиты на три однородные относительно самостоятельные группы, для каждой из этих групп сформирован интегральный показатель (фактор), наилучшим образом обобщающий информацию, содержащуюся в соответствующей группе исходных параметров. Выделенные факторы являются интегральными характеристиками продуктивности интеллектуальной деятельности.

 

 

Таблица 2

 

Номограмма для определения балльных оценок за время решения

 

 

Результаты группировки параметров и факторные нагрузки приведены в табл. 3.

Первый фактор образовался на основе семи параметров из обоих субтестов. Четыре параметра прямо измеряют время решения заданий, два — время выполнения простых логико-комбинаторных операций (субтест 1, параметры 1, 2) и два — время решения задач второго субтеста (параметры 8, 12). Факторные нагрузки приведены в табл. 3.

Остальные три параметра (13, 14, 15) включают в качестве одного из слагаемых оценку в баллах за время решения и поэтому тоже вошли в этот фактор.

Таким образом, в этом факторе объединились параметры, измеряющие время выполнения заданий. Время выполнения заданий состоит из двух компонентов: скорости решения и скорости написания ответа. Поэтому второй фактор естественно интерпретировать как идеомоторная скорость. Интересно отметить,

 

146

 

что он объединяет показатели времени решения безотносительно к трудности заданий.

 

Таблица 3

 

Матрица корреляций и группировка параметров

 

 

Ко второму фактору было отнесено четыре параметра, измеряющих продуктивность выполнения первого субтеста. Наибольшие нагрузки имеют параметры правильности выполнения простых операций: среднее непродуктивно затраченное время (–0,907) и вероятности ошибочного ответа (–0,837).

Остальные два параметра (5, 6) описывают неустойчивость выполнения и входят в фактор со значительно меньшими нагрузками. В соответствии с содержанием фактор можно интерпретировать как правильность выполнения простых логико-комбинаторных операций. По точности выполнения однообразных автоматизированных операций принято судить об устойчивости внимания [4]. Поэтому третий фактор можно понимать и как показатель устойчивости внимания.

Третий фактор сформировался на базе четырех параметров (7, 9, 10, 11), измеряющих успешность решения задач второго субтеста. С положительными нагрузками сюда вошли сумма баллов за правильное решение (0,823) и число правильно решенных задач (0,818). С отрицательными весами параметры 9 (–0,781) и 10 (–0,850), измеряющие разницу в числе правильно решенных задач в первой и второй половинах субтеста 2. Предполагалось, что эти параметры будут измерять степень утомления, но они объединились с параметрами точности решения. Это естественно: чем меньше разность, тем меньше допущено ошибок и больше правильно решенных задач.

Таким образом, данная группа параметров описывает правильность решения сложных логико-комбинаторных задач, и в соответствии с этим фактор может быть интерпретировав как правильность решения сложных интеллектуальных задач.

Связь между факторами изображена в виде графа (рисунок). Здесь узлами являются рассматриваемые факторы, а ребрами — корреляционные связи.

 

Граф связи факторов продуктивности решения интеллектуальных задач

 

147

 

Величины коэффициентов корреляций свидетельствуют об отсутствии тесных связей между факторами. Наиболее тесно связаны факторы времени решения (1) и правильности решения сложных задач (3). Это объясняется тем, что показателей времени решения сложных задач больше, чем простых.

 

Обсуждение результатов

 

В большинстве современных интеллектуальных тестов в качестве меры интеллекта используется какая-либо одна оценка — производная либо от числа решенных задач, либо от времени решения. Считается, что оба способа измерения эквивалентны.

Полученные экспериментальные данные не подтверждают гипотезы эквивалентности. В наших исследованиях выделено три слабо коррелирующих фактора, описывающих успешность решения интеллектуальных задач: 1) идеомоторная скорость; 2) правильность решения простых задач; 3) правильность решения сложных задач.

Эти факторы характеризуют две стороны успешности интеллектуальной деятельности: правильность (факторы 2 и 3) и скорость (фактор 1). Обращает на себя внимание, что фактор скорости один, а факторов точности два, т.е. столько, сколько уровней сложности. Вероятно, если бы было больше типов задач разной сложности, было бы получено больше факторов правильности. Если такое предположение верно, то для описания успешности решения задач разной трудности потребуется n + 1 фактор: один фактор для измерения идеомоторной скорости и n факторов для измерения правильности (n равно числу уровней трудности задач). Факторы правильности (F_i) измеряют вероятность правильного решения, и потому можно считать, что они всегда принимают значения в интервале от 0 до 1. В этом случае идеомоторная скорость (F₁) является верхней границей успешности решения задач (это не противоречит здравому смыслу. Ясно, что продуктивность не может превысить скорости ответов и будет равна ей, когда все задачи решены правильно).

Таким образом, успешность решения задач фиксированной трудности есть произведение значений факторов идеомоторной скорости и правильности решения:

I_i = F₁·F_i                (1)

где I_i — успешность решения задач i-й трудности,

F_i — правильность решения задач i-й трудности,

F₁ — идеомоторная скорость.

Математическая функция, описывающая зависимость успешности решения задач от уровня трудности, может быть принята в качестве модели интеллекта. Проблема заключается в идентификации функциональной зависимости. Особый интерес представляет вопрос возможности апроксимации данной функциональной зависимости линейной функцией вида:

I = a – k_t t.               (2)

Здесь а — начальная ордината, равная числовому значению фактора F₁ (идеомоторная скорость),

k_t — угловой коэффициент, k_t = tgα_к, где α_к — угол между прямой и осью абсцисс,

t — уровень трудности задачи.

В рамках такой линейной модели для характеристики интеллекта требуется знать два параметра: начальную ординату а и угол наклона α_к. В то время как начальная ордината равна идеомоторной скорости и потому легко вычисляется по экспериментальным данным, угол наклона определить труднее. Сложность вычисления угла α_к связана с неопределенностью масштаба по оси абсцисс. Решение этой проблемы требует формализации понятия трудности задачи. Возможно, этого можно добиться путем экспертного или другого способа ранжирования задач. В качестве временной меры можно использовать разность или отношение значений показателей правильности решения задач двух фиксированных уровней трудности. Такой показатель практически полезен, но непригоден для проверки правильности двумерной модели интеллекта.

 

Основные выводы

 

1. Разработана методика для анализа логико-комбинаторного мышления, построенная на материале родственных отношений.

2. Сконструированные на ее базе параметры успешности интеллектуальной деятельности обладают четко выраженной внутренней структурой, что позволяет описывать процесс решения логико-комбинаторных задач с помощью трех факторов: а) скорости идеомоторных процессов; б) правильности решения простых задач, в) правильности решения сложных задач.

3. Обсуждение полученных эмпирических результатов указывает на необходимость отказа от одномерной модели интеллекта.

 

1. Айзенк Г. Ю. Проверьте свои способности. — М., 1972.— 176 с.

2. Анастази А. Психологическое тестирование: В 2 т. — М., 1982. Т. 1 —318 с., т. 2. — 295 с.

3. Браверман Э. М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. — М., 1983. — 464 с.

4. Зараковский Г. М. Психофизиологический анализ трудовой деятельности. — М., 1966.— 114 с.

5. Лурия А. Р. Высшие корковые функции. — М., 1969. — 504 с.

6. Осипов Г. В., Андреев Э. П. Методы измерения в социологии. — М., 1977. — 289 с.

7. Психологическая диагностика проблемы и исследования / Под ред. К. М. Гуревича. — М., 1981. —  232 с.

 

Поступила в редакцию 15.XII 1983 г.