Диссертация (1099176), страница 7

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

Текст из файла (страница 7)

В отношении обучения в высшей школе наибольшее развитие и интеграцию представлений зарубежных и отечественных специалистов в области образования обеспечил так называемый компетентностный подход (Равен, 2002), операционализирующий требования к выпускнику в терминах компетенций, необходимых ему для решения определенных профессиональных задач (Галямина, 2005). Ю.Г. Татур выделяет в комплексном подходе не только когнитивную и операционально-технологическую, но и мотивационную, этическую, социальную и поведенческую составляющие (Татур, 2005). Близким к компетентностному подходу является понимание успешности обучения как меры овладения определенным требуемым уровнем экспертизы,

дифференцирующей новичков и экспертов в данной области; в качестве

20

экспертизы при этом может выступать уровень овладения знаниями и сформированность навыков применения этих знаний (Sternberg, 2003c).

Разделение на традиционный и компетентностный подходы можно условно соотнести с дихотомией нормо- и критериально-ориентированного построения показателей успешности обучения. В первом случае успешность обучения учащегося измеряется относительно референтной группы сверстников/лиц, находящихся на той же ступени обучения. Во втором случае принципиальным является определение степени достижения заданного критерия мастерства и экспертизы, что часто является более диагностически ценным (Woolfolk, 2010), но требует соблюдения целого ряда условий.

В современных исследованиях факторов успешности обучения чаще всего используются нормо-ориентированные и смешанные¹² показатели успешности обучения (Hill, Tyson, 2009; Poropat, 2009; Sirin, 2005) как академических достижений при реализации т.н. статистического подхода (Трост, 1999). В качестве критерия академической успеваемости обычно используется средний академический балл (GPA, grade point average), который является усредненной величиной от всех полученных в ходе обучения учащихся отметок (иногда вклад каждой отметки корректируется в зависимости от степени сложности предмета). В отечественных исследованиях показатель GPA традиционно ограничен успеваемостью¹³ без корректирования результирующего балла.

Статистический подход также тесно связан с использованием стандартизованных тестов академических достижений и т.н. академических навыков (academic skills¹⁴), служащих целям как контроля и обратной связи, так и отбора, сертификации и клинической диагностики. Примерами тестов достижений являются тесты SAT (Scholastic Aptitude Test) и GRE (Graduate Record Examination), результаты которых в США учитываются при поступлении абитуриента в университет или аспирантуру, соответственно. Примером теста академических навыков является нормо-ориентированный тест WRAT (Wilkinson, 1993), направленный на диагностику навыков чтения, письма, и решения математических задач. Систематический подход к разработке стандартизованных тестов достижений¹⁵ в российской практике образовании реализуется в рамках Единого Государственного Экзамена (ЕГЭ; Звонников, Челышкова, 2007), однако специалисты в области образования и оценивают этот опыт скорее негативно (Аванесов, 2006 и др.).

Оценка успешности обучения не ограничивается «объективными» статистическими показателями результативности обучения. Например, Р. Стернберг считает, что успешность в обучении определяется не только в терминах социально заданных критериев, но и относительно критериев успешности, определяемых самим учащимся (Sternberg, 1997, 1999d, 2003 c). Реализация комплексного подхода включает в конструкт успешности обучения такие понятия как интерес к обучению (Harackiewicz et al., 2002), настойчивость, посещаемость, продолжение обучения и удовлетворенность им (Schmitt et al., 2007), а в контексте высшего образования - формирование профессиональных компетенций и схем мышления (Галямина, 2005; Корнилов и др., 2009; Смирнов, 2009). Включение этих показателей связывается с ограниченностью традиционных взглядов на успешность студентов - так, модель успешности в обучении, разработанная Ф. Освальдом (Oswald et al., 2004) включает множество показателей, выходящих за пределы собственно предметных знаний, умений, и навыков, задаваемых целями обучения: (а) знание и владение основными законами, принципами и нормами культуры, (б) продолжающееся обучение и интеллектуальный интерес и любознательность, (в) понимание и положительное отношение к культуре и искусству, (г) понимание и положительное отношение к многообразию, (д) лидерство, (е) навыки межличностного взаимодействия, (ж) социальная и гражданская ответственность, (з) физическое и психологическое здоровье, (и) карьерные устремления, (к) адаптивность и жизненные навыки, (л) настойчивость, (м) этичность и целостность.

Расширение представлений об успешности обучения связано и с наметившейся в зарубежной психологии тенденция к разработке ассессмента в образовании в соответствии с положениями современных теорий когнитивных способностей (Irvine, Kyllonen, 2002). Примером продуктивности этого подхода является расширение методов оценки успешности обучения за счет дополнения их новыми типами заданий и проблем в рамках теории успешного интеллекта (Корнилова, Корнилов, Чумакова, 2010; Stemler et al., 2006, 2009; Sternberg et al, 2006). Расширение же представлений об успешности обучения закономерно расширяет не только спектр методов ее оценки, но и возможных показателей, которые могут обсуждаться в качестве ее предпосылок.

§2.2. Интеллект и успешность обучения

Изучение предпосылок успешности обучения включает обращение к множеству факторов - от демографических и социо-экономических показателей до индивидуальных психологических особенностей учащихся. С. Д. Смирнов (2004) выделяет следующие уровни значимых в этом отношении качеств: 1) психофизиологические особенности; 2) особенности познавательной сферы; 3) мотивация, самоорганизация, самооценка и самоотношение. Можно говорить о том, что именно второй уровень стал ведущим в психологических

исследованиях факторов успешности обучения, при этом на первый план вышли исследования интеллекта как предпосылки успешности выполнения учебной деятельности.

При разработке тестов на интеллект, начиная с Бине, академическая успеваемость учащихся использовалась в качестве критерия внешней валидности, поэтому наличие связи интеллекта с успеваемостью не кажется чем-то удивительным. Уточнение же величины и характера этой связи стало предметом отдельных линий исследований. Прежде чем обратиться к проблеме объяснения наличия связей между успешностью обучения и интеллектом, кратко представим основные направления ее изучения.

Первый подход представлен исследованиями жизненного пути и достижений людей, показавших в юности выдающиеся результаты по тестам способностей и достижений (Lubinski et al., 2001; Park et al., 2008; Terman, Oden, 1959), а также исследованиями связей интеллекта с достижениями в сферах профессиональной деятельности (Gottfredson, 2002a, 2002b; Hunter, Schmidt, 1996). Другая линия исследований представлена изучением интеллекта выдающихся людей (писателей, ученых, композиторов и т.д.) и, соответственно, ретроспективным изучением их академических достижений (Cox, 1926). Результаты этих исследований показали, что корреляция между интеллектом и успешностью в профессиональной деятельности в среднем колеблется от r = .15 до .35, интеллект выдающихся людей значительно выше среднего популяционного уровня; высокие показатели по тестам в юном возрасте способны предсказывать наличие выдающихся учебных и профессиональных достижений по прошествии 10 и 20 лет как прямо, так и опосредованно. В последнем случае - через свое мощное влияние на успешность обучения в школе и университете (способную впоследствии предсказывать такие показатели в успешности профессиональной деятельности, как величина зарплаты; Roth, Clarke, 1998).

Современные исследования связи интеллекта и успешности обучения, а также предсказательной силы первого в отношении показателей последней проводятся исходя из посылки, согласно которой интеллект имеет принципиальное значение для эффективности обучения (Mackintosh, 2006).

54

Обычно значения коэффициентов корреляции между показателями интеллекта и успешности обучения варьируют от r = .40 до .70, объясняя в среднем 25% дисперсии в оценках учащихся (Sternberg et al., 2001). В редких случаях они достигают больших величин, как, например, в одном из последних популяционных исследований на британских школьниках, где коэффициент корреляции между латентными переменными интеллекта и успешности обучения равнялся .81 (Deary et al., 2007).

Заключенная в приведенных результатах психологическая реальность предполагает обращение к интеллекту как критическому компоненту в обучении. Помимо адаптивного характера¹⁶ интеллекта (см. Главу 1), начиная с

Э. Торндайка, в определениях и теориях интеллекта ключевым аспектом выступала способность к обучению (Mayer, 2011). Это требует установления концептуальных взаимосвязей между интеллектом и обучением, выходящих за пределы непосредственно наблюдаемых в эмпирических исследования закономерностей. Если говорить словами Ф. Йековича (Yekovich, 1994), теории способностей должны включать под-теории учения, позволяющие идентифицировать механизмы, лежащие в основе связей между обучением/научаемостью и интеллектом.

Появление современных методов оценки успешности обучения, а именно тестов академических достижений, по-новому высветило проблему соотнесения понятий интеллекта и успешности обучения. Несмотря на предполагаемую невозможность их полного разведения - в виду аппеляции тестов интеллекта к актуализации прошлого опыта и сложившихся при обучении интеллектуальным структурам (Анастази, Урбина, 2007) - последние теоретико-эмпирические исследования показывают возможность как их концептуальной, так и эмпирической диссоциации (Baumert et al., 2009; Kaufman et al., 2012). В этом случае интеллект рассматривается как неспецифическая способность, тесно связанная с понятием g-фактора и флюидного интеллекта, а успешность обучения - как результат длительного кумулятивного по природе и специфического (для предметной области) по характеру процесса приобретения знаний и навыков в ходе обучения.Успешность когнитивного функционирования субъекта учебной деятельности определяется обоими факторами, при этом часто ведущая роль отводится общему фактору интеллекта, поддерживающему приобретение навыков и знаний (Cattell, 1971). В пользу этого свидетельствуют последние исследования обучения математике (Primi et al., 2010), чтению (McGrew, Wendling, 2010), общей успешности выполнения лабораторных задач на обучение¹⁷ (Tamez et al.,

1. , а также установление прямых и опосредованных связей интеллекта с успешностью обучения (Chamorro-Premuzic, Arteche, 2008).

Последние несколько десятилетий психологических исследований позволили выявить множество механизмов, обеспечивающих связь между интеллектом и обучением. Особое внимание при этом традиционно отводится таким компонентам интеллекта, как скорость обработки информации (Deary et al., 2001), рабочая¹⁸ (Kyllonen, 2002) и долговременная память (Alexander, Smales, 1997), способность к индуктивному и дедуктивному суждению (Mackintosh, 2006), мышлению по аналогии (Chiape, MacDonald, 2005) и ассоциативному научению (Kaufman et al., 2009). Таким образом, приобретение и актуализация различных типов знания - фактуального, понятийного, процедурного, стратегического и мета-когнитивного (Mayer, 2011) - при помощи и в сочетании с указанными выше компонентами обеспечивает успешность решения академических задач в процессе обучения.

Важно отметить, что в психологии образования связи между интеллектом и обучением уточнялись не только в контексте их механизмов, но в и контексте их направленности. Так, если раньше первостепенная роль отводилась именно влиянию общих познавательных способностей на приобретение знаний и навыков (Crano et al., 1972), то последние несколько десятилетий ознаменовали переход к пониманию реципрокности связей между интеллектом и успешностью обучения (Mayer, 2011), которая достигается за счет дальнейшей регуляции обучения на основе приобретенных знаний, расширяющих репертуар “адаптивной гибкости” при столкновении с новыми задачами и при их выборе (при этом, конечно же, изменяется и само понимание интеллекта, см. Главу 1). Примечательно, что в одном из последних лонгитюдных исследований гипотеза о наличии реципрокных связей между флюидным интеллектом и кристаллизованным интеллектом была подтверждена эмпирически на материале более 800 школьников (Rindermann et al., 2010). Результаты этого исследования уточняют и расширяют позицию Кеттелла (Cattell, 1971) в отношении первостепенной роли флюидного интеллекта в приобретении знаний и в большей степени согласуются с концепцией Ф. Акермана (Ackerman, 1996), в которой вводится разделение интеллекта как процесса и интеллекта как знания. Обучение направлено на развитие последнего, опыт же приобретения и интеллектуального применения знаний в ходе обучения не только закономерно развивает способности¹⁹ к обнаружению взаимосвязей между понятиями, обобщению и т.д, но и становится (в контексте понимания интеллекта как знания) элементом целостной системы интеллектуального функционирования человека.

Связь между интеллектом и обучением зависит от ступени обучения как на микро-, так и на макро-уровне. При этом в обоих случаях с интеллектом более тесно связаны начальные стадии обучения. Величина коэффициента корреляции интеллекта с успеваемостью уменьшается по мере продвижения учащегося по лестнице обучения (Mackintosh, 2006): корреляция между психометрическим интеллектом и успеваемостью снижается от r = .70 в начальной школе до .40 в университете. Одним из возможных объяснений является предположение о более высоком интеллекте студентов, основное влияние которого заключается в обеспечении возможности попадания в высшие учебные заведения, т.е. базовой способности выполнять задания той сложности, которую обеспечивает высшее образования. Коэффициент интеллекта студентов достигает в среднем 116-120 баллов по шкале IQ (Plant, Richardson, 1958), что делает студенческие выборки селективными (Chamorro- Premuzic, Arteche, 2008; Kornilova, et al., 2009). Замечено, например, что в группе высоко интеллектуальных и успешных профессионалов большая часть вариабельности в показателях успешности объясняется некогнитивными факторами (MacKinnon, 1962). Другое возможное объяснение касается обсуждения низкой валидности и надежности интеллектуальныгх показателей при их измерении на высоких уровнях развития интеллекта (Mackintosh, 2006), и сужением диапазона успешности в контексте профессионализации и специализации в более позднем возрасте, что предполагает переход к комплексному исследованию способностей как факторов успешности обучения, не ограничивающихся академическим интеллектом.

§2.3. Комплексные исследования способностей как факторов

успешности обучения

Интеллект в его аналитическом понимании (см. выше) и мотивация²⁰ (Marsh, Martin, 2011; Steinmayr, Spinath, 2009; Гордеева, 2006) являются двумя наиболее часто упоминаемыми факторами успешности обучения (Winne, Nesbit, 2010). В конце XX в. обобщение результатов исследований связей интеллекта с успешностью обучения и развитие представлений о способностях в системных подходах привело к появлению в научной литературе дискуссий, идущим по основным трем линиям. Во-первых, изучение вклада способностей в успешность обучения традиционно велось на основе классических психометрических теорий интеллекта, в которых основное внимание уделялось аналитическим способностям. Такой подход предполагает, что аналитические задачи являются единственным видом задач и ситуаций, с которыми сталкиваются учащиеся в процессе обучения.

Характеристики

Список файлов диссертации