и обучение
Роль психометрического интеллекта в обучении велика и бесспорна. Успеваемость в школе коррелирует с тестами интеллекта на уровне порядка r = 0,5. Так, на Западе корреляция теста Равена со школьными баллами колеблется от 0,3 до 0,72 (Дружинин, 2001). В России результаты оказываются сходными. Э. А. Голубева, С. А. Изюмова и М. К. Кабардов (см.: Дружинин, 2001) сообщают о корреляции между усредненной школьной оценкой и вербальной шкалой теста Векслера в размере r = 0,5. Для невербальной шкалы эта корреляция составила r = 0,4, для общего балла – r = 0,49.
За этими сухими цифрами, однако, стоит драматическая реальность. Различия в обучаемости людей очень велики. Исследования в Американских вооруженных силах показали, что обучение людей, находящихся между 10-м и 30-м процентилем по тестам умственного развития, займет от одного года до двух там, где обучение людей выше 30-го процентиля займет лишь три месяца (Vineberg, Taylor, 1972). Разница в скорости составляет от 4 до 8 раз! И это еще не для крайних, а для соседних по оси умственного развития групп.
Люди, которым учиться легко, демонстрируют тенденцию получать более существенное образование и лучше проходить через сито академического отбора. Поэтому неудивительно, что обнаруживается корреляция интеллекта (около r = 0,55) с продолжительностью обучения в странах Запада. Аналогичная тенденция существует, по-видимому, и у нас в стране. Коэффициент интеллекта студентов, которые составляют основной контингент испытуемых в психологических экспериментах, достигает обычно в среднем около 110 баллов.
Интеллект и профессиональный успех
В американской психологии существуют даже не сотни, а тысячи исследований связи уровня интеллекта с успешностью в работе. Эти исследования проводились как в гражданской, так и в военной сферах. Результат всегда один и тот же: интеллект – мощный предиктор успешности в работе. Перечислять отдельные исследования при таком их изобилии не имеет смысла. Мы остановимся на работах обобщающего характера, суммирующих многочисленные данные. Для этой цели наиболее адекватным является использование данных мета-анализа. Мета-анализ – это направление математической статистики, которое помогает науке ориентироваться в данных, когда по одной и той же или сходной теме проведено большое количество исследований. В последнее десятилетие мета-анализ стал одной из наиболее быстро развивающихся в западной психологии техник, поскольку там образовались такие области, где на сходную тему выполнены десятки и даже сотни исследований. Одной из таких областей является изучение прогностической валидности психологических тестов в отношении профессиональной успешности. Когда получено несколько сотен результатов исследований, можно выбрать из них те, где корреляции выше или ниже[3]. Можно найти исследования, где корреляция показателей интеллекта и профессиональной успешности составляет r = 0,3, но можно указать и те, где такая корреляция r = 0,8 (по поводу последних см., например: Gottfredson, 1986). Кстати, относительно корреляций уровня r = 0,8 вполне
Следует учесть также, что корреляции имеют определенный доверительный интервал, который в психологических исследованиях оценивают очень редко. Обычно сообщается, что некоторая корреляция достоверна на уровне 1 % или 5 %, что означает лишь достоверность ее отличия от 0. Вероятность того, что эта корреляция меньше, например, чем 0,5, или больше, чем 0,7, обычно не сообщается.
