Диссертация (1136144), страница 48
Текст из файла (страница 48)
N = 1030; В таблице приведены значения коэффициента конгруэнтности факторовφ Такера. Полужирный курсив (φ > .94) – идентичность факторов; полужирный (84 < φ < .95)– сходство факторов. Факторы черт названы в соответствии с составом пунктов. Для метаустановок на черты приведены порядковые номера факторов. Э – экстраверсия, Дж – доброжелательность, Дс – добросовестность, Н – нейротизм, О – открытость опыту.Мета-установки на черты: факторная структура пунктов вопросника. Для определения числа валидных факторов использовалась процедура, описанная в главе 3.При 1-факторном решении, вновь поддержанном VSS, 13 пунктов не вошли в единый фактор.
Двухфакторное решение, поддержанное двумя критериями (кластерным анализом и методом каменистой осыпи), было образовано коррелирующими (r = .39) факторами, соответствующими модели пластичности/стабильности. При 3-факторном решении, поддержанным RMSEA, произошло выделение мета-установки на добросовестность в составе положительных пунктов этойшкалы, а также нескольких пунктов из других подшкал. Один критерий –MAP – поддержал 5факторное решение. При этом содержательно эта структура заметно отличалась от прототипаБольшой Пятерки. Лишь один фактор был близок к идентичному с мета-установкой на добросовестность (см.
также таблицу 6.1). Параллельный анализ поддержал 8-факторное, а критерийКайзера – 9-факторное решение. Они возникали в результате расщепления прототипов Большой Пятерки в соответствии с реверсивностью пунктов. В итоге оптимальным выглядело 2факторное решение, предполагающее то, что мета-установки на черты соответствуют факторамстабильности и пластичности (рисунок 6.1). Хотя это решение очевидно укладывается в ПФМна уровне черт второго порядка, возможность соотнесения мета-установок с пятифакторнойструктурой не наблюдалась (в отличие от «прямых» установок на черты). Таким образом, далеедля изучения мета-установок также использовался BFI, в данном случае для измерения двух240черт второго порядка: стабильности (доброжелательность + добросовестность + эмоциональнаястабильность) и пластичности (экстраверсия + открытость опыту). Было принято решение исключить восемь пунктов, не вошедших ни в один из двух факторов, а также пункты, которые,согласно ключу, должны были войти в другой фактор (пп.
6 и 42; см. рисунок 6.1).Шкала мета-установки на пластичность включила в себя 14 пунктов, а шкала метаустановки на стабильность – 20 пунктов с приемлемой внутренней согласованностью, α = .84 и.70, соответственно. Эти две шкалы существенно коррелировали между собой, r = .42.Имеют ли мета-установки какой-либо практический смысл и интерес? Для этого, впервую очередь, было необходимо установить возможность их уникального вклада в варьирование тех или иных жизненных проявлений человека – после контроля черт и прочих РХА.6.4 Исследование 6Б. Мета-установки и академическая успешность6.4.1 ВведениеКак и другие РХА, мета-установки на черты должны демонстрировать инкрементнуювалидность в связи с жизненными проявлениями человека.
Установление такой связи являетсяважным свидетельством в пользу критериальной валидности вновь вводимого параметра.Вспомним, что основная выборка состояла из студентов университета. Таким образом, очевидным показателем жизненных проявлений могла быть академическая успешность. Было проведено кросс-секционное исследование, где в качестве критерия использовались баллы, полученные в ходе Единого государственного экзамена (ЕГЭ) и семестровые оценки, полученные вуниверситете.6.4.2 ПредпосылкиЧерез несколько десятилетий после пионерских исследований Френсиса Галтона (Galton,1869) и Чарлза Спирмена (Spearman, 1904; цит. по: De Raad, 2006), положивших начало изучению интеллекта, да и в целом легализовавших психометрику, исследователи обратились к поиску «неинтеллектуальных факторов», влияющих на успешность обучения.
По аналогии с общим фактором g интеллекта, осуществлялся поиск общего фактора «не-интеллекта».241Рисунок 6.1. Факторные нагрузки пунктов BFI при измерении мета-установок на черты (2факторное решение).242Одной из наиболее запомнившихся стала попытка Эдварда Вебба (Webb, 1915), предложившего на эту роль понятие характера. Вебб, работавший в команде Спирмена, предпринялпервую попытку точного изучения этого конструкта (De Raad, 2006). Автор предложил двухфакторную модель личности, в которой, разумеется, характер соседствовал с интеллектом.Вебб использовал прототип факторного анализа, и получил как подтверждение g-фактора, так иновый фактор широкой степени обобщенности, который он назвал w-фактор (will; воля).W-фактор, очевидно, является предвозвестником того, что позднее стали называть импульсивным поиском впечатлений (с негативным знаком; impulsive sensation seeking;Zuckerman, 2011), сдержанностью (constraint; Tellegen et al., 1988), или добросовестностью(conscientiousness; Goldberg, 1981; McCrae, Costa, 2013).Несколько мета-аналитических исследований, опубликованных в последние годы(McAbee, Oswald, 2013; Poropat, 2009; Richardson, Abraham, Bond, 2012; Trapmann, Hell, Hirn,Schuler, 2007), показывают, что в ПФМ лишь одна добросовестность производит устойчивыйвклад в успеваемость.
В полном соответствии с воззрениями и данными Вебба, Артур Поропат(Poropat, 2009) показал, что черты личности являются предикторами академической успеваемости, независимыми от интеллекта. При этом наибольший эффект производила именно добросовестность.В российских исследованиях эта связь также изучалась неоднократно. Хотя результатыв основном согласуются с международными, в них есть и своя специфика. Вскоре после распада Советского Союза Юрий Аллик и Ану Реало (Allik, Realo, 1997) изучали эту корреляциюсреди эстонских студентов (включая тех, кто был русского происхождения).
Они обнаружили,что со средними оценками коррелировали две черты – добросовестность и нейротизм.Е. Р. Слободская (Slobodskaya, 2007) сообщила данные, полученные на двух представительных(каждая N > 800) выборках российских подростков и родителей. Средняя оценка успеваемостикоррелировала с самоотчетными открытостью опыту и, в меньшей степени, добросовестностью.Более того, глазами родителей уже все черты личности учеников были значимыми предиктора-243ми успеваемости, хотя открытость и добросовестность по-прежнему показывали наибольшиеразмеры эффектов.
Не так давно Е. В. Кочергина с коллегами (Кочергина, Най, Орел, 2013) навыборке студентов одного из провинциальных российских университетов получили весьмапестрый паттерн связей между академической успешностью и чертами Большой Пятерки. Вчастности, семестровая успеваемость коррелировала – причем положительно – лишь с нейротизмом. Нейротизм вообще показал себя наиболее последовательным – и положительным –предиктором: он единственный коррелировал еще с тремя параметрами – оценками ЕГЭ по различным дисциплинам. Кроме этого, открытость – и особенно доброжелательность – коррелировали с ЕГЭ по математике и обществознанию. Экстраверсия же показала лишь слабую отрицательную корреляцию с ЕГЭ по русскому языку – и лишь после контроля варьирования пола.Удивительным фактом оказалось отсутствие каких-либо связей для добросовестности58.
В целом можно ожидать, что для российских студентов еще одним фактором успеваемости, нарядус добросовестностью, должен стать нейротизм.Ключевым исследовательским вопросом для нас была роль мета-установок на черты втех корреляциях, которые предполагалось получить.
Академическая успешность в вузе является результатом не только интеллектуальных качеств и эрудиции студента. Во многом она представляет собой продукт межличностных отношений, формируемых как между студентом и преподавателями, так и в студенческой среде (Черткова, Егорова, 2013). Поэтому РХА, в целомрелевантные социальным отношениям, должны проявить свою особую роль во взаимосвязяхчерт с успеваемостью. В том числе это касается и мета-установок. Несмотря на свой наиболеедистанцированный от идентичности статус, мета-установки могли опосредовать связи академической успешности как с чертами личности, так и с другими РХА.58К результатам этого исследования следует отнестись осторожно в силу низкой внутренней согласо-ванности шкал черт личности, .56 < α < .62.2446.4.3 МетодУчастники и вопросники описаны в Исследовании 3А.
Среди 1030 участников былистуденты географического (n = 397), биологического (n = 146), филологического (n = 64), геологического (n = 138), математического (n = 165) факультетов, а также факультета иностранныхязыков (n = 120). Каждый участник сообщал свое полное имя, что объяснялось «необходимостью избежать ошибок при подготовке и рассылке обратной связи». По окончании исследования, спустя несколько месяцев, участники получали по электронной почте обратную связь, содержавшую результаты оценки черт личности и дебрифинг.Полученная информация использовалась для идентификации студенческих профилей вуниверситетской базе данных.
База данных содержала разнообразную образовательную информацию о студенте, включая семестровые отметки и баллы ЕГЭ, полученные при поступлении. Вся полученная информация была использована исключительно в научных целях, а администрация университета получила аналитический отчет, не содержавший личной информации оконкретном студенте.Академическая успеваемость.Использовались два вида академической информации: успеваемость в университете ибаллы ЕГЭ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
