Cinci critici aduse testelor de inteligență (partea a IIa)

27/07/2017

Inteligența – în mod special, testarea inteligenței – este o temă controversată [1, 2], iar atunci când este pusă în relație cu consecințe relevante social (precum educația sau diferențele financiare dintre oameni), iscă reacții pătimașe și opinii ferme, susținute cu multă vigoare, dar adesea bazate pe distorsionarea consensului specialiștilor în domeniu [3].

Prezentul articol abordează în trei părți cele mai importante cinci critici (adesea mituri) ale inteligenței.
 

Critica #2. Scorurile la testele de inteligență (IQ) sunt irelevante și inutile; ele arată numai abilitatea unor persoane de a rezolva teste de inteligență și nimic mai mult, așadar, scorurile nu contează și nu măsoară nimic real ori important.

Sarcinile tipice care fac parte din teste de inteligență sunt extrem de diverse: matrici progresive; analogii; vocabular; numere de reținut și spus apoi în ordinea inversă; rotații mintale; itemi de cultură generală; viteza calculului matematic; reproducerea unui model tipărit, folosind cuburi; interpretarea de grafice; identificarea absurdităților dintr-o poveste sau imagine; clasificări verbale; asamblarea mintală de obiecte; silogisme și multe altele.

Testele însă nu sunt interesante în sine. Testele sunt utile doar în măsura în care prezic comportamente și rezultate viitoare importante în societate.

Ceea ce știm de câteva decenii de cercetare încoace este că inteligența (sau abilitatea cognitivă generală [4-16]) este, de departe, o poveste de succes a psihologiei, fiind unul dintre cele mai utile atribute psihologice. Inteligența este relevantă pentru o mulțime de domenii, mai jos fiind menționate doar câteva dintre acestea.

• Inteligența este cel mai puternic (dar nu singurul!) predictor al performanței academice, măsurată ca note școlare sau rezultate la testări (inter-)naționale standardizate (de exemplu, SAT, testele PISA), ani de studiu sau publicații academice [8-10, 15, 16, 20-53]. Cu alte cuvinte, elevii deștepți tind, în general, să ia note mari și să aibă o performanță superioară la testări naționale ale competențelor lingvistice, matematice și științifice.

Mai specific, inteligența corelează cu notele la un r = .54 – .65 [vezi 51, 54]. Corelațiile (notate cu r) se referă la gradul de asociere (unde ±1 înseamnă corelație perfectă, iar 0 înseamnă corelație nulă; „+” înseamnă relație direct proporțională, iar „-” înseamnă relație invers proporțională) dintre două variabile. Conceptul discutat prezintă asocieri mai puternice cu matematica și limbile străine decât cu notele la educație fizică.

În ceea ce privește testele (inter-)naționale, corelațiile cu testele de inteligență sunt încă și mai ridicate, variind între aproximativ .70 și .90 [de exemplu, 26, 27, 33, 41, 43, 44, 49].

• Inteligența este cel mai bun predictor al performanței în muncă – o concluzie foarte robustă, consolidată după un secol întreg de cercetare (r = .65) [54]. Corelația diferă în funcție de complexitatea job-ului, fiind foarte ridicată, de exemplu, în cazul job-urilor manageriale (r = .74), mai scăzută în cazul profesiilor de complexitate moderată (r = .66) și încă și mai mică în cazul profesiilor de complexitate scăzută (r = .39), fiind un predictor important al performanței chiar și în cazul job-urilor simple și repetitive.

• Inteligența este și un excelent predictor al învățării la locul de muncă (instructajul), prezentând o corelație de r = .74 [54].

• Inteligența corelează, de asemenea, cu performanța globală în cadrul centrului de evaluare (assessment center; r = .71), testele de cunoștințe situaționale (r = .59), teste de tip probă de lucru la (r = .57), anii de studiu (r = .55), interviurile nestructurate (r = .41) și structurate (.31), venitul (r = .30 - .40) și interesele vocaționale (r = -.07 – .25) [43, 54].

• În bună măsură, persoanele cu niveluri mai degrabă similare de inteligență tind să formeze relații de cuplu (assortative mating; r = .50) [43], chiar dacă oamenii nu sunt conștienți de acest fenomen.

• Dintre toate trăsăturile de personalitate, inteligența corelează cel mai puternic cu trăsături intelectuale (r = .30 – .38), precum deschiderea la experiență, fluența conceptuală și nevoia de cogniție [54, 55].

• Prezice inclusiv criminalitatea (r = -.20 – -.29) [43, 56] și raționamentului moral (r = .30 – .50) [vezi 57].

• Inteligența corelează la un r = .45 și cu valorile liberale, măsurate drept atitudini non-rasiste (de exemplu, „Nu m-ar deranja să lucrez cu persoane de altă rasă”), încredere politică (ex. „Există o lege pentru cei bogați și o alta pentru cei săraci”, scorat invers), liberalismul social (de exemplu, „Celor care încalcă legea trebuie să li se dea sentințe mai dure”, scorat invers) și atitudinile favorabile față de mamele care muncesc (de exemplu, „Preșcolarii au de suferit, dacă mamele lor lucrează”) [58].

• Inteligența corelează negativ cu homofobia (r = -.36) [59].

• Inteligența are o serie de implicații sociale suplimentare, precum șomajul, divorțul după 5 ani, sărăcia, dependența pe termenul lung de servicii de asistență socială și abandonul școlar în timpul liceului [vezi 20].

• În timpul celui de-al Doilea Război Mondial, când armata americană instruia mii de piloți și testa inteligența recruților, a observat că 95% din prima stanină încheiaseră cu succes stadiul de instruire, spre deosebire de numai 20% din ultima stanină [8]. Studii ulterioare arată că relația dintre inteligență și succesul cu care o persoană înrolată în armată încheie stagiul de instruire este de .60+ [60].

• Inteligența este, de asemenea, implicată în longevitate și starea de sănătate [61-64].

• Inteligența sau abilitatea cognitivă generală, cum mai este numită, are implicații majore pentru capacitatea oamenilor de a înțelege și a opera cu informații complexe pentru a rezolva probleme de zi cu zi, după cum a fost evidențiat într-o evaluare a alfabetizării naționale din SUA (National Adult Literacy Survey) [vezi 20].

• În plus, departe de a fi un construct exclusiv social, inteligența are o bază genetică și neurobiologică importantă: eritabilitatea sa urcă până la 75-80% după 18 ani [65-67] (cel puțin în democrațiile industrializate din Occident [vezi și 68]), corelează cu volumul intracranian (r = .40) și volumul creierului (r = .30 – .40) [69], dar și cu frecvența undelor alfa, rata metabolismului cerebral și amplitudinea și latența potențialelor evocate [vezi 10].

Ceea ce denotă toate aceste asocieri ale inteligenței (cu performanța educațională și la locul de muncă, cu venitul, cu sănătatea etc.) este că efectul inteligenței este generalizat și are implicații serioase pentru viața reală, astfel încât scorul IQ nu vorbește pur și simplu despre cât de bine poate rezolva o persoană teste de inteligență, ci despre șansele de a avea succes în viața pe multiple planuri, atât timp cât domeniile respective presupun într-o măsură acceptabilă gândire, luare de decizii și raționament. Mai simplu spus, oamenii inteligenți se descurcă mai bine în viață pe mai multe planuri, nu doar la școală – tind să fie angajați mai ușor de instruit și mai buni, tind să fie mai sănătoși decât restul populației, tind să comită mai puține crime etc.

Așadar, scorurile la testele de inteligență nu sunt inutile, irelevante sau limitate, ci au implicații importante pentru o gamă largă de domenii. Niciun alt atribut psihologic (ex. trăsături de personalitate) nu corelează atât de puternic cu atât de multe consecințe relevante în societate. Vezi și articolul: „Everyday life as an intelligence test: Effects of intelligence and intelligence context” [70]. 

Victor Bohuș, MA

Contributor for TestCentral, Scientific Coordinator @ Choice

Partea I și partea a III-a ale articolului, aici și aici.

Referințe:

1. Snyderman, M., & Rothman, S. (1988). The IQ controversy, the media and public policy. Transaction Publishers.
2. Gottfredson, L. S. (2000). Pretending that intelligence doesn’t matter. Cerebrum, 2(3), 75-96.
3. Carroll, J. B. (1997). Psychometrics, intelligence, and public perception. Intelligence, 24(1), 25-52.
4. Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies. Cambridge University Press.
5. Carroll, J. B. (1997). Theoretical and technical issues in identifying a factor of general intelligence. In Intelligence, genes, and success (pp. 125-156). Springer New York.
6. Gottfredson, L. S. (1998). The general intelligence factor. Scientific American, Incorporated.
7. Gottfredson, L. S. (2002). g: Highly general and highly practical. The general factor of intelligence: How general is it, 331-380.
8. Gottfredson, L. S. (2002). Where and why g matters: Not a mystery. Human performance, 15(1-2), 25-46.
9. James, M., & Carretta, T. R. (2002). g2k. Human Performance, 15(1-2), 3-23.
10. Jensen, A. R. (1998). The g factor: The science of mental ability. Westport, CT: Praeger.
11. Jensen, A. R. (2002). Psychometric g: Definition and substantiation. The general factor of intelligence: How general is it, 39-53.
12. McDaniel, M. A., & Banks, G. C. (2010). General cognitive ability. Handbook of Workplace Assessment, 32, 61.
13. Spearman, C. (1904). "General Intelligence," objectively determined and measured. The American Journal of Psychology, 15(2), 201-292.
14. Spearman, C. (1927). The abilities of man: Their nature and measurement. New York: Macmillan.
15. Gottfredson, L. S. (1997). Mainstream science on intelligence: An editorial with 52 signatories, history, and bibliography. Intelligence, 24, 13–23.
16. Neisser, U., Boodoo, G., Bouchard Jr, T. J., Boykin, A. W., Brody, N., Ceci, S. J., Halpern, D. F., Loehlin, J. C., Perloff, R., Sternberg, R. J., & Urbina, S. (1996). Intelligence: knowns and unknowns. American psychologist, 51(2), 77.
17. Schmidt, F. L. (2002). The role of general cognitive ability and job performance: Why there cannot be a debate. Human performance, 15(1-2), 187-210.
18. Sternberg, R. J. (Ed.). (2000). Handbook of intelligence. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
19. Gardner, H. (1993). The theory of multiple intelligences. New York: Basic Books.
20. Gottfredson, L. S. (1997). Why g matters: The complexity of everyday life. Intelligence, 24(1), 79-132.
21. Berry, C. M., & Sackett, P. R. (2009). Individual differences in course choice result in underestimation of the validity of college admissions systems. Psychological Science, 20(7), 822-830.
22. Brand, C. (1987). The importance of general intelligence. In S. Modgil & C. Modgil (Eds.), Arthur Jensen: Consensus and controversy (pp. 251–265). New York: Falmer.
23. Calvin, C. M., Fernandes, C., Smith, P., Visscher, P. M., & Deary, I. J. (2010). Sex, intelligence and educational achievement in a national cohort of over 175,000 11-year-old schoolchildren in England. Intelligence, 38(4), 424-432.
24. Carroll, J. B., & Maxwell, S. E. (1979). Individual differences in cognitive abilities. Annual review of psychology, 30(1), 603-640.
25. Chooi, W. T., Long, H. E., & Thompson, L. A. (2014). The Sternberg Triarchic Abilities Test (Level-H) is a Measure of g. Journal of Intelligence, 2(3), 56-67.
26. Coyle, T. R. (2015). Relations among general intelligence (g), aptitude tests, and GPA: Linear effects dominate. Intelligence, 53, 16-22.
27. Coyle, T. R., & Pillow, D. R. (2008). SAT and ACT predict college GPA after removing g. Intelligence, 36(6), 719-729.
28. Deary, I. J. (2012). Intelligence. Annual Review of Psychology, 63, 453-82.
29. Deary, I. J., Batty, G. D., & Gale, C. R. (2008). Bright children become enlightened adults. Psychological science, 19(1), 1-6.
30. Deary, I. J., Strand, S., Smith, P., & Fernandes, C. (2007). Intelligence and educational achievement. Intelligence, 35(1), 13-21.
31. Fagan, J. F., & Holland, C. R. (2009). Culture-fair prediction of academic achievement. Intelligence, 37(1), 62-67.
32. Flanagan, D. P., Alfonso, V. C., Ortiz, S. O., & Dynda, A. M. (2013). 12 Cognitive Assessment: Progress in Psychometric Theories of Intelligence, the Structure of Cognitive Ability Tests, and Interpretive Approaches to Cognitive Test Performance. The Oxford Handbook of Child Psychological Assessment, 239.
33. Frey, M. C., & Detterman, D. K. (2004). Scholastic assessment or g? The relationship between the scholastic assessment test and general cognitive ability. Psychological science, 15(6), 373-378.
34. Gottfredson, L. S. (2002). g: Highly general and highly practical. In R. J. Sternberg, & E. L.Grigorenko (Eds.), The general factor of intelligence: How general is it? (pp. 331–380). Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
35. Gottfredson, L. S. (2004). Schools and the g factor. The Wilson Quarterly (1976-), 28(3), 35-45.
36. Herrnstein, R. J., & Murray, C. (1994). The bell curve: The reshaping of American life by differences in intelligence. New York: Free.
37. Iliescu, D., Miron, A. (2011), IST 2000 R: Testul structurii inteligenţei. Manual tehnic, DirectPrint Projects SRL, Cluj‑Napoca.
38. Jensen, A. R. (1989). The relationship between learning and intelligence. Learning and Individual Differences, 1(1), 37-62.
39. Jensen, A. R. (1993). Psychometric g and achievement. In Policy perspectives on educational testing (pp. 117-227). Springer Netherlands.
40. Kaufman, S. B., Reynolds, M. R., Liu, X., Kaufman, A. S., & McGrew, K. S. (2012). Are cognitive g and academic achievement g one and the same g? An exploration on the Woodcock–Johnson and Kaufman tests. Intelligence, 40(2), 123-138.
41. Koenig, K. A., Frey, M. C., & Detterman, D. K. (2008). ACT and general cognitive ability. Intelligence, 36(2), 153-160.
42. Kuncel, N. R., Hezlett, S. A., & Ones, D. S. (2004). Academic performance, career potential, creativity, and job performance: Can one construct predict them all?. Journal of personality and social psychology, 86(1), 148.
43. Lubinski, D. (2000). Scientific and social significance of assessing individual differences:“Sinking shafts at a few critical points”. Annual review of psychology, 51(1), 405-444.
44. Lynn, R., & Vanhanen, T. (2012). National IQs: A review of their educational, cognitive, economic, political, demographic, sociological, epidemiological, geographic and climatic correlates. Intelligence, 40(2), 226-234.
45. McGrew, K. S., & Wendling, B. J. (2010). Cattell–Horn–Carroll cognitive‐achievement relations: What we have learned from the past 20 years of research. Psychology in the Schools, 47(7), 651-675.
46. Naglieri, J. A., & Rojahn, J. (2004). Construct Validity of the PASS Theory and CAS: Correlations With Achievement. Journal of Educational Psychology, 96(1), 174.
47. Neisser, U., Boodoo, G., Bouchard, T.J., Boykin, A.W., Brody, N., Ceci, S.J., Halpern, D.F., Loehlin, J.C., Perloff, R., Sternberg, R.J., & Urbina, S. (1996). Intelligence: Knowns and unknowns. American Psychologist, 5I, 77-101.
47. Poropat, A. E. (2009). A meta-analysis of the five-factor model of personality and academic performance. Psychological bulletin, 135(2), 322.
48. Postlethwaite, B. E. (2011). Fluid ability, crystallized ability, and performance across multiple domains: a meta-analysis.
49. Rindermann, H. (2007). The g‐factor of international cognitive ability comparisons: The homogeneity of results in PISA, TIMSS, PIRLS and IQ‐tests across nations. European Journal of Personality, 21(5), 667-706.
50. Rohde, T. E., & Thompson, L. A. (2007). Predicting academic achievement with cognitive ability. Intelligence, 35(1), 83-92.
51. Roth, B., Becker, N., Romeyke, S., Schäfer, S., Domnick, F., & Spinath, F. M. (2015). Intelligence and school grades: A meta-analysis. Intelligence, 53, 118-137.
52. Schult, J., & Sparfeldt, J. R. (2016). Do non-g factors of cognitive ability tests align with specific academic achievements? A combined bifactor modeling approach. Intelligence.
53. Spinath, B., Spinath, F. M., Harlaar, N., & Plomin, R. (2006). Predicting school achievement from general cognitive ability, self-perceived ability, and intrinsic value. Intelligence, 34(4), 363-374.
54. Schmidt, F. L., Oh, I. S., & Shaffer, J. A. (2016). The Validity and Utility of Selection Methods in Personnel Psychology: Practical and Theoretical Implications of 100 Years of Research Findings.
55. Von Stumm, S., & Ackerman, P. L. (2013). Investment and intellect: A review and meta-analysis. Psychological Bulletin, 139(4), 841.
56. Rushton, J. P., & Templer, D. I. (2009). National differences in intelligence, crime, income and skin color. Intelligence, 37, 341–346.
57. Haidt, J. (2001). The emotional dog and its rational tail: a social intuitionist approach to moral judgment. Psychological review, 108(4), 814.
58. Deary, I. J., Batty, G. D., & Gale, C. R. (2008). Bright children become enlightened adults. Psychological science, 19(1), 1-6.
59. Hodson, G., & Busseri, M. A. (2012). Bright minds and dark attitudes: Lower cognitive ability predicts greater prejudice through right-wing ideology and low intergroup contact. Psychological science, 23(2), 187-195.
60. Kuncel, N. R., & Hezlett, S. A. (2010). Fact and fiction in cognitive ability testing for admissions and hiring decisions. Current Directions in Psychological Science, 19(6), 339-345.
61. Batty, G. D., Deary, I. J., & Gottfredson, L. S. (2007). Premorbid (early life) IQ and later mortality risk: systematic review. Annals of epidemiology, 17(4), 278-288.
62. Deary, I. (2008). Why do intelligent people live longer?. Nature, 456(7219), 175-176.
63. Deary, I. (2009). Introduction to the special issue on cognitive epidemiology. Intelligence 37, 517–519.
64. Čukić, I., Brett, C. E., Calvin, C. M., Batty, G. D., & Deary, I. J. (2017). Childhood IQ and survival to 79: Follow-up of 94% of the Scottish Mental Survey 1947. Intelligence, 63, 45-50.
65. Bouchard, T. J., & McGue, M. (2003). Genetic and environmental influences on human psychological differences. Journal of neurobiology, 54(1), 4-45.
66. Polderman, T. J., Benyamin, B., de Leeuw, C. A., Sullivan, P. F., van Bochoven, A., Visscher, P. M., & Posthuma, D. (2015). Meta-analysis of the heritability of human traits based on fifty years of twin studies. Nature genetics.
67. Plomin, R., & Deary, I. J. (2015). Genetics and intelligence differences: five special findings. Molecular psychiatry, 20(1), 98-108.
68. Henrich, J., Heine, S. J., & Norenzayan, A. (2010b). The weirdest people in the world? Behavioral and Brain Sciences, 33 (2–3), 61–83.
69. Deary, I. J., Penke, L., & Johnson, W. (2010). The neuroscience of human intelligence differences. Nature reviews. Neuroscience, 11(3), 201.
70. Gordon, R. A. (1997). Everyday life as an intelligence test: Effects of intelligence and intelligence context. Intelligence, 24(1), 203-320.
71. Sternberg, R. J. (1988). The triarchic mind: a new theory of human intelligence. New York: Viking.
72. Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1993). Tacit knowledge, practical intelligence, general mental ability, and job knowledge. Current Directions in Psychological Science, 2(1), 8-9.
73. Brody, N. (2003). Construct validation of the Sternberg Triarchic abilities test: Comment and reanalysis. Intelligence, 31(4), 319-329.
74. Gottfredson, L. S. (2003). Dissecting practical intelligence theory: Its claims and evidence. Intelligence, 31(4), 343-397.
75. Gottfredson, L. S. (2003). On Sternberg's “reply to Gottfredson”. Intelligence, 31(4), 415-424.
76. Chooi, W. T., Long, H. E., & Thompson, L. A. (2014). The Sternberg triarchic abilities test (Level-H) is a measure of g. Journal of Intelligence, 2(3), 56-67.
77. McGrew, K. S. (2009). CHC theory and the human cognitive abilities project: Standing on the shoulders of the giants of psychometric intelligence research. Intelligence, 37(1), 1-10.
78. Newton, J. H., & McGrew, K. S. (2010). Introduction to the special issue: Current research in Cattell–Horn–Carroll–based assessment. Psychology in the Schools, 47(7), 621-634.
79. Ortiz, S. O. (2015). CHC theory of intelligence. In Handbook of Intelligence (pp. 209-227). Springer New York.
80. Schneider, W. J., & McGrew, K. S. (2012). The Cattell-Horn-Carroll model of intelligence. Contemporary intellectual assessment: Theories, tests, and and issues. New York: Guilford Press.
81. Johnson, W., & Bouchard, T. J., Jr. (2005). Constructive replication of the visual–perceptual–image rotation model in Thurstone's (1941) battery of 60 tests of mental ability. Intelligence, 33(4), 417–430.
82. Johnson, W., & Bouchard, T. J., Jr. (2005). The structure of human intelligence: It is verbal, perceptual, and image rotation (VPR), not fluid and crystallized. Intelligence, 33(4), 393–416.
83. Johnson, W., te Nijenhuis, J., & Bouchard, T. J. (2007). Replication of the hierarchical visual-perceptual-image rotation model in de Wolff and Buiten's (1963) battery of 46 tests of mental ability. Intelligence, 35(1), 69-81.
84. Major, J. T., Johnson, W., & Deary, I. J. (2012). Comparing models of intelligence in Project TALENT: The VPR model fits better than the CHC and extended Gf–Gc models. Intelligence, 40(6), 543-559.
85. Visser, B. A., Ashton, M. C., & Vernon, P. A. (2006). Beyond g: Putting multiple intelligences theory to the test. Intelligence, 34(5), 487-502. 

Surse foto: shutterstock_113516374; shutterstock_114723334; shutterstock_105757790.