Диссертация (1099176), страница 19

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 19)

Показатели уровней развития практических способностей, полученные для каждой из ситуаций CLQ, были значимо положительно связаны между собой в обеих выборках (r от .26 до .49, Med = .35 для американской выборки, r от .19 до .46, Med = .34 для российской выборки), при этом не наблюдалось значимых различий в величине медианных корреляций (р > .05).

Корреляционный анализ также выявил значимые положительные связи между уровнем развития аналитических и практических способностей и успеваемостью как российских, так и американских студентов. Паттерн корреляций был схожим - так, с успеваемостью были связаны показатели по субтесту Топология (г = .10, р < .05 для российских и r = .20, р < .05 для американских студентов) и Словарному субтесту (г = .29, р < .01 и r = .23, р < .01, соответственно). Для обеих выборок были обнаружены низкие по

65

величине, но статистически значимые положительные связи между уровнем развития практического интеллекта и успеваемостью (r = - .11 и -.10, р < .05 для ситуаций 3 и 8 по опроснику CLQ для российских студентов, r = -.13, р < .05 для ситуаций 3 и 9 для американских студентов, р > .05 для сравнения коэффициента для ситуации 3 для двух выборок). При этом уровень развития творческих способностей был связан с успеваемостью только для российских студентов (r от .10 до .20, Med = .15, р < .05 для субшкал Оригинальность, Сложность и Соответствие Задаче), но не для американских студентов (все r < .07, Med = 0.01, р > .05, р < .05 для сравнения медианных коэффициентов). Таким образом, как российские, так и американские студенты с более высоким уровнем развития аналитических и практических способностей демонстрируют более высокую успеваемость. В свою очередь, только российские студенты с более высоким уровнем развития творческих способностей демонстрируют большую успешность обучения.

Для уменьшения количества переменных, включенных в иерархический регрессионный анализ, проведенный с целью уточнения вклада аналитических, творческих и практических способностей в успешность обучения студентов, для каждой выборки с помощью анализа главных компонент были отдельно для каждого вида способностей извлечены значения по факторам аналитических (3 переменные), творческих (4 переменные), и практических (9 переменных) способностей.

На первом этапе в регрессионные модели была введена переменная возраст, на следующем этапе - показатель аналитических способностей, на третьем - творческих, и на четвертом - практических. Таким образом, устанавливался независимый вклад всех трех типов способностей в объяснение успешности обучения (т.е. инкрементальная предсказательная валидность (incremental predictive validity) - вклад творческих и практических способностей «сверх» вклада аналитических способностей). Результаты регрессионного анализа и стандартизированные регрессионные коэффициенты представлены в Таблице 4.2.4.2. После статистического контроля эффектов возраста,

Таблица 4.2.4.2. Регрессионные модели для предсказания успеваемости российских и американских студентов на основе показателей уровней развития аналитических, творческих, и практических способностей, измеряемых с помощью батареи ROADS		Российские студенты		Американские студенты
		t	Параметры		t	Параметры
Модель 1 Возраст	19**	4.36	Adj. R2 = .035 F(1,498) = 19.03 MS = 17.27, .93	.19**	4.35	Adj. R2 = .035 F(1,498) = 18.90 MS = 20.90, 1.11
Модель 2 Возраст Аналитические способности	.20** .20**	4.67 4.73	Adj. R2 = .075 F(2,497) = 21.09 MS = 18.84, .89 A R2 = .040***	.15** .32**	3.50 7.71	Adj. R2 = .136 F(2,497) = 40.32 MS = 39.89, .99 A R2 = .101***
Модель 3 Возраст Аналитические способности Творческие способности	19** .18** 17**	4.53 4.15 3.93	Adj. R2 = .101 F(3,496) = 19.63 MS = 17.04, .87 A R2 = .026***	.14** .33** -.05	3.42 7.80 -1.16	Adj. R2 = .137 F(3,496) = 27.35 MS = 27.03, .99 A R2 = .001
Модель 4 Возраст Аналитические способности Творческие способности Практические способности	19** 17** 17** -.05	4.46 3.90 3.97 -1.15	Adj. R2 = .101 F(4,495) = 15.07 MS = 13.07, .89 A R2 = .000	.14** 32** -.05 -.09*	3.32 7.48 -1.22 -2.19	Adj. R2 = .143 F(4,495) = 21.86 MS = 21.45, .98 A R2 = .006*

Примечание. *р < .05, **p < .01, *** -p < .001.

аналитические способности значимо положительно предсказывали успеваемость студентов в обеих группах (!⁴⁷ = .17, p < .01 для российских и ! = .32, p < . 01 для американских студентов), тогда как творческие способности предсказывали успеваемость только для российских студентов (fi = .17, p < .01 для российских и ! = -.05, p > .05 для американских), а практические - только для американских студентов (fi = -.05, p > .05 для российских и ! = -.09, p < .05 для американских).

• В

  Российские студенты Американские студенты

  Рисунок 4.2.4.1. Вклад аналитических, творческих и практических способностей в успешность обучения российских и американских студентов

  озраст

• Аналитические способности

• Творческие способности i Практические способности

• Остаток

Как видно из Рисунка 4.2.4.1, на котором схематически представлен вклад (% объясненной дисперсии как уточненный коэффициент множественной детерминации - Adj. R ) трех видов способностей в объяснение успешности обучения двух выборок студентов, аналитические способности играют наибольшую роль в объяснении дисперсии в показателях успешности обучения американских студентов. Так, при анализе среднего балла успеваемости, для российских студентов вклад аналитических способностей в успешность обучения был сопоставим с вкладом творческих способностей. Практические способности вносили вклад в успешность обучения американских, но не российских студентов. В сумме, показатели трех типов способностей объясняли 7% и 11% дисперсии в показателях успешности обучения российских и американских студентов, соответственно.

Нами также был проведен анализ инвариантности предполагаемой каузальной модели вклада трех видов способностей в успешность обучения

студентов на материале двух выборок. Для этого были в исходные модели М1 и М₃, описанные выше, была добавлена наблюдаемая переменная успеваемость, предсказываемая аналитическими, творческими и практическими способностями. Как модель, построенная для российских данных (М₁₃, У-Б !(114) = 146.20, р < .05, СБ1 = .990, ЯМ8БЛ = .024, С1 .009, .034), так и модель для американских данных (М₁₂, У-Б х(₁₁₂) = 155.49, р < .05, СБ1 = 1.000, ЯМ8БЛ = .028, С1 .016, .038), показали ожидаемо высокий уровень соответствия данным. Как видно из Рисунка 4.2.4.2, на котором представлено стандартизованное решение, для российских студентов успеваемость предсказывал как уровень развития аналитических, так и уровень творческих способностей (общий Я² = .151), а для американских студентов значим оказался только вклад аналитических способностей (общий Я = .114). Формальная проверка различий в регрессионных коэффициентов проводилась путем сведения данных обеих моделей в одну и установления (в дополнение к ограничениям на уровне метрической инвариантности) ограничений равенства регрессионных коэффициентов для всех трех типов способностей. Несмотря на то, что модель показала высокий уровень соответствия данным (М₁₄, У-Б х (₂₅₇) = 446.65, р < .05, СБ1 = .999, ЯМ8БЛ = .038, С1 .032, .044), один из параметров был признан неэквивалентным для двух выборок (р < .01): так, значимо отличался регрессионный коэффициент для творческих способностей - для американской выборки он оказался значимо ниже, чем для российской выборки. Результаты сопоставления структурных моделей предсказания успешности обучения свидетельствуют о наличии различий в относительном вкладе трех типов способностей для двух выборок, схожих с представленными выше.

Валидизация структурной модели предсказания успешности обучения российских студентов была проведена путем расширения модели М₁₃ при включении трех дополнительных наблюдаемых переменных, которые, совместно с общей успеваемостью, составили латентную переменную успешности обучения, предсказываемую тремя типами способностей, и

Рисунок 4.2.4.2. Структурная трехфакторная модель предсказания успеваемости российских и американских студентов. В целях обеспечения ясности представления результаты на рисунке отображены только корреляции между латентными переменными и регрессионные коэффициенты (стандартизованное решение, в скобках указаны коэффициенты для американской выборки).

исключения свободной оценки параметра ковариации между латентными переменными творческих и практических способностей, нулевого в М13. Итоговая модель М₁₅ продемонстрировала высокий уровень соответствия данным - У-Б !(165) = 229.62, p < .05, СБ1 = 1.000, ЯМЗБЛ = .029, С1 .019, .038. Стандартизованное решение и схема модели представлены на Рисунке 4.2.4.3. Латентные переменные уровня развития аналитических и творческих способностей выступили значимыми предикторами латентной переменной успешности обучения, в сумме объясняя 33% дисперсии, в то время как латентная переменная уровня развития практических способностей не выступала значимым предиктором.

Результаты построения последней модели подтверждают и расширяют закономерности, полученные в приведенном выше анализе, включавшем только общий балл успеваемости в качестве зависимой переменной. >аким образом, применение моделирующего подхода позволило нам верифицировать вторую гипотезу нашего исследования применительно к латентным

конструктам аналитических, творческих, практических способностей и успешности обучения.

Рисунок 4.2.4.З. Структурная трехфакторная модель предсказания успешности обучения российских студентов. Представлено стандартизованное решение. Все параметры за исключением коэффициента для практических способностей - успешности обучения значимы на уровне р < .05.

§4.2.5. Лонгитюдный анализ вклада аналитических, творческих, практических способностей в показатели успешности обучения российских студентов

Характеристики

Список файлов диссертации