Методики для выявления разных аспектов интеллектуальной продуктивности
1. Методика «Прогрессивные матрицы» Дж. Равена. Показатель способности к систематическому мышлению: количество правильных ответов в условиях ограничения времени выполнения теста 20 мин.
2. Методика «Способы использования предмета» Дж. Гилфорда. Показатели вербальной креативности: беглость продуцирования ответов (количество идей); оригинальность ответов (редкость идей в рамках данной выборки, в баллах).
3. Модифицированный вариант методики «Круги» Е. Торренса. Показатели невербальной креативности: оригинальность названий (редкость названий завершенных рисунков в рамках данной выборки, в баллах); структурная проработанность стимула (в баллах).
4. Модифицированный вариант методики Дж. Кагана «Сравнение похожих рисунков» с инструкцией при выполнении второй половины теста давать только один ответ и только тогда, когда испытуемый полностью уверен в его правильности. Показатель эффективности произвольного контроля: мера прироста точности ответов под влиянием инструкции (разность количества ошибок между 6 заданиями первой и 6 заданиями второй половин теста, деленная на количество ошибок в его первой половине).
5. Сокращенный вариант методики «Интегральные понятийные структуры», включающий три субтеста – «Формулировка проблем», «Пиктограммы», «Семантический дифференциал» (СД) на примере понятий «болезнь» и «почва» (Холодная, 1983 б). Показатели степени сформированности понятийных структур: а) степень представленности словесно-речевого компонента (сумма в баллах всех сформулированных в связи с заданными понятиями проблем в зависимости от оценки меры сложности каждой проблемы); б) степень представленности пространственно-визуального компонента (сумма в баллах всех актуализовавшихся при раскрытии содержания понятия образов в зависимости от меры обобщенности каждого образа); в) степень представленности чувственно-сенсорного компонента (количество выборов в графах «отсутствуют», «слабо», «средне», «сильно» семантического дифференциала с 30 шкалами, позволяющими оценить меру включенности различных чувственно-сенсорных впечатлений в анализ содержания понятия); г) общий индекс сформированности понятийных структур (сумма переведенных в z-оценки показателей степени представленности словесно-речевого, визуального и чувственно-сенсорного компонентов понятийных структур).
? Критерии оценки проблем в методике «Формулировка проблем» (на примере понятия «болезнь»): 0 баллов – проблема формируется на основе ситуативного либо субъективного впечатления («Как лучше готовить врачей?», «Как влияет на больного время дня?» и т. п.); 1 балл – на основе выделения каких-либо конкретных свойств заданного объекта («Каковы симптомы болезни?», «Методы профилактики болезни?», «Какие препараты нужны для излечения бронхита?» и т. п.); 2 балла – на основе подключения заданного понятия к другой, достаточно отдаленной семантической области («Как связана болезнь с образом жизни человека?», «Что происходят с болезнями на разных этапах человеческой истории?» и т. п.).
Критерии оценки рисунков в методике «Пиктограммы»: 0 баллов – содержание понятия раскрывается за счет ситуативного либо субъективного образного впечатления (рисунки градусника, машины «скорой помощи», раскрытого настежь окна и т. п.); 1 балл – за счет воспроизведения наглядно-видимых аспектов содержания понятия (рисунки человека в постели, с перевязанной рукой и т. п.); 2 балла – за счет предметного образа с элементами обобщения и символизации (рисунок сломанной ветки дерева, человека «в разрезе» с указанием больного органа, образ в виде комбинации чувственно-сенсорных впечатлений и т. п.); 3 балла – за счет схематического образа (рисунок болезни в виде различных геометрических и символических элементов с указанием временных, причинно-следственных и других связей между ними).
Критерии оценки выборов в методике «Семантический дифференциал»: количество выборов в графе «отсутствуют» – показатель меры отсутствия чувственно-сенсорных впечатлений в составе понятий; количество выборов в графах «слабо» и «средне» – показатель меры их дифференцированного участия; количество выборов в графах «сильно» – показатель меры их чрезмерной включенности в состав понятий.
6. Методика «Понятийный синтез», выявляющая способность устанавливать смысловые связи между тремя не связанными между собой словами. Показатель: сумма в баллах всех придуманных испытуемым вариантов объединения слов в осмысленные предложения в зависимости от сложности установленных межпонятийных связей в каждом предложении (и соответственно сформированного семантического контекста).
? Критерии оценки ответа в методике «Понятийный синтез» (на примере триады слов «цепь – огонь – часы»): 0 баллов – если связываются только два слова из трех («Карманные часы на цепи давно вышли из моды»); 1 балл – если связь устанавливается на основе простого перечисления предметов либо их формального противопоставления («Над огнем висит огромная цепь, на камине стоят часы»; «Человечество изобрело много полезных вещей: огонь, цепи, часы»); 2 балла – все три слова включены в определенную конкретную ситуацию («Когда огонь охватил веранду дома, собака сорвалась с цепи, сторож проснулся и первым делом посмотрел на часы»); 3 балла – все три слова объединяются через какое-либо достаточно обобщенное категориальное основание за счет использования сложных аналогий либо развертывания тех или иных причинно-следственных связей («Огонь представляет собой цепь процессов окисления; часы – это тоже замкнутая цепь последовательных положений маятника; и сама цепь также состоит из нескольких одинаковых звеньев»).
7. Методика «Идеальный компьютер», в рамках которой испытуемый имеет условную возможность задать любые вопросы и получить на них ответ у «знающего абсолютно все абсолютно обо всем компьютера» (Гельфман, Холодная, Демидова, 1993; Холодная, 1997; 2002). Показатели меры открытости познавательной позиции: а) процент объективированных вопросов, связанных с проблематикой окружающего мира, от общего количества вопросов (сравнительно с субъективированными вопросами, связанными с Я-проблематикой); б) процент категориальных вопросов, характеризующихся обобщенным охватом различных аспектов действительности, от общего количества вопросов (сравнительно с фактическими вопросами, касающимися конкретных фактических данных).
Первоначально выделение стилевых субгрупп осуществлялось на основе перекрестной классификации всех испытуемых с использованием такого критерия, как медиана. Выделенные субгруппы в рамках каждого из двух полюсов исследованных когнитивных стилей значимо различались по определенным стилевым и продуктивным показателям интеллектуальной деятельности, что свидетельствовало о специфичности когнитивной организации представителей субполюсов каждого когнитивного стиля (Холодная, 2000).
Однако медианный критерий, который обычно используется для выделения полюсов когнитивных стилей (полезависимости/ поленезависимости, импульсивности/рефлективности и т. д.) и на основе которого первоначально было проведено «расщепление» этих полюсов, имеет целый ряд недостатков. В частности, его применение теряет смысл при работе с выборками испытуемых, существенно различающихся по своему интеллектуальному, образовательному, профессиональному статусу. В итоге искажается действительный психологический «портрет» представителей разных субполюсов, при этом важные психологические различия между стилевыми субгруппами могут оказаться потерянными. Кроме того, медианный критерий сокращает выборку, поскольку испытуемые, попавшие на медиану соответствующих «перекрещивающихся» осей измерений основного и дополнительного показателей соответствующего когнитивного стиля, должны исключаться из последующей обработки данных.
Более целесообразным для доказательства феномена «расщепления» полюсов когнитивных стилей и выделения соответствующих субгрупп представляется использование кластерного анализа, обеспечивающего более строгое разделение испытуемых по субгруппам, а также учет возможного «выпадения» той или иной субгруппы в силу специфики исходной выборки. Основное значение для данного исследования имели средства интерактивной когнитивной графики, отображающей результаты кластерного анализа данных, что позволило решить задачу адекватного выделения субгрупп по стилевым признакам. Кластеризация данных была произведена по методу Уорда (Ward’s Distance Metric: Squared Euclidean), что обусловлено спецификой исследуемых переменных и возможностями самого метода, исключающего случайный выбор при разбиении всей совокупности выборки на однородные подмножества испытуемых, носителей определенных стилевых признаков.
Далее подсчитывались различия между выделившимися субгруппами по стилевым и продуктивным характеристикам интеллектуальной деятельности. Для оценки достоверности различий применялся критерий Манна-Уитни. Обработка данных осуществлялась с помощью стандартизованного пакета программ STATGRAFICS PLUS FOR WINDOWS и Origin 50.
В исследовании принимали участие 45 человек (в качестве испытуемых выступали студенты университета, мужчины и женщины, средний возраст 20–22 года). Часть материалов этого исследования изложена ранее в связи с описанием связи уровня развития конвергентных и дивергентных способностей со сформированностью основных структур когнитивного и метакогнитивного опыта (Холодная, 2002). В данном разделе книги приводятся только те результаты, которые имеют отношение к демонстрации эффекта «расщепления» трех когнитивных стилей.
