Взаимосвязь интеллекта и способностей: Взаимосвязь интеллекта и механизмов психологической защиты

Все виды интеллекта поддаются тренировке и уровень изначального интеллекта индивида может быть существенно повышен с помощью современных технологий (андрогогики, нейропедагогики, коучинга и др.). Для интеллекта характерны следующие функции:обучаемость, адаптация, абстрагирование, концептуализация, формулирование гипотез, способностьк активномуовладениюзакономерностямиокружающейдействительности [6].

В теоретической части мы рассмотрели также понятие креативности. Креативность (англ. creativity) — творческие способности личности, проявляющиеся в мышлении, эмоциональных состояниях, коммуникации, отдельных видах деятельности, креативность также определяет паттерны поведения субъекта деятельности и личности. Креативность позиционируют как важнейший предиктор одаренности, который по эмпирическим данным не коррелирует с проявлениями общего интеллекта (G-фактора) [7].

Врамкахэмпирическогоисследованияна основном этапе были определеныи аргументированнообоснованыметодыэмпирическогоисследования, произведена подготовкадиагностическогоинструментариядляпроведенияэмпирическогоисследования интеллекта и креативности лиц юношеского возраста,организовананепосредственнаяработас респондентами:определеныместои времяпроведенияэмпирическогоисследования, организовано проведение психологического тренинга.

В ходе исследования были получены следующие результаты (см. табл. 1):

По тесту интеллекта Г. Айзенка (тест IQ) большая часть всей выборки имеют высокий уровень интеллекта (высокое значение = 133), что составляет 62 % от всей выборки, средний уровень развития интеллекта имеет 20,6 % выборки и низкий уровень развития интеллекта был выявлен у 17,4 % испытуемых. Полученные данные согласуются с нормальным распределением вероятностей Гаусса.

По методике изучения экспрессии П. Экмана (диагностика EQ) были выявлены следующие результаты: низкий уровень развития эмоционального интеллекта у 10,3 % испытуемых, средний уровень у 20,6 % выборки и высокий уровень у большей части испытуемых — 69,1 %.

По тесту креативности Е. Торренса (диагностика невербальной креативности) были получены следующее показатели: большая часть выборки имеет низкий уровень развития образной креативности (72,4 %), средние результаты развития исследуемого показателя были выявлены у 17,24 % выборки, высокий у 10,36 %.

По тесту С. Медника (диагностика вербальной креативности) были получены следующие данные: низкий уровень развития исследуемого показателя был выявлен у 41,3 % испытуемых, средний уровень у 13,9 % и высокий уровень развития вербальной креативности у 44,8 % выборки.

Таблица 1

Исследуемые показатели видов интеллекта икреативности

Для подтверждения гипотезы исследования нами был проведен корреляционный анализ полученных данных, в результате которого были выявлены следующие взаимосвязи (см. табл. 2). Вычисления коэффициента корреляции по Пирсону проводились в пакете математической статистики SPSS 20,0.

Таблица 2

Матрица корреляций исследуемых показателей

Примечание: * — уровень достоверности р

Были выявлены:

‒ обратная корреляционная взаимосвязь между эмоциональным интеллектом и невербальной креативностью (r =0,373, р

‒ прямая корреляционная взаимосвязь между вербальной креативностью и невербальной (образной) креативностью (r =0,398, р

На заключительном этапе были разработали рекомендациидля педагогов и психологов,которые целесообразно использоватьв рамках подготовки одаренных детей к олимпиадам школьников. Рекомендуемые мероприятия необходимо использовать в процессе организации диагностики старшеклассников и в тренинговой работе.

Выводы:

1. Интеллект, как интегративная характеристика всех когнитивных процессов субъекта, имеет структуру, виды и функции. Уровень изначального интеллекта индивида может быть существенно повышен с помощью современных технологий (андрогогики, нейропедагогики, коучинга и др.).

2. У респондентов юношеского возраста преобладает высокий и средний уровень развития общего интеллекта, что вполне объяснимо выборкой испытуемых (участники сезонной школы для одаренных детей Республики Хакасия). Кроме того, исследуемые показали достаточно развитый уровень развития эмоционального интеллекта (преобладающее значение имеют высокий и средний уровень), что вполне объяснимо выбранной возрастной категорией, связанной с завершением формирования эмоционально-волевой и мотивационной сферами.

3. Исследование невербальной креативности в юношеском возрасте выявило преобладание достаточно большого количества респондентов с низким уровнем, что и было подтверждено корреляционным анализом полученных данных, в результате которого была выявлена обратная корреляционная взаимосвязь между высокими показатели уровня развития эмоционального интеллекта и низкими показателями невербальной (образной креативности).

4. Корреляционный анализ полученных данных по Пирсону позволил выявить следующие взаимосвязи: 1) обратная корреляционная взаимосвязь между эмоциональным интеллектом и невербальной креативностью (r =0,373, р

Таким образом, в ходе проведенного эмпирического исследования были реализованы цель и задачи исследования, подтверждена гипотеза о существовании взаимосвязи между интеллектом и креативностью в юношеском возрасте.

Литература:

1. Айзенк,Г.Какизмеритьличнoсть/Г.Айзенк,Г.Вильсон./Пер.с англ. — М.:«Когито-центр»,2000. — 256 с.

2. Выготский,JI. C. Развитиевысшихпсихическихфункций/JI. C. Выготский. — М.:Изд-воАПНРСФСР,1960. — 55 с.

3. Гарднер,Г.Структураразума:теориямножественногоинтeллeкта/Г.Гарднер. — Москва:Изд-во«Вильяме»,2007. — 512с.

4. Николаева, Е. И. Психология детского творчества / Е. И. Николаева. — СПБ: Питер, 2010.

5. Пиаже, Ж. Психология интeллeкта / Ж. Пиаже. // Избранные психологические труды. — М. , 1969. — 231 с.

6. Практический интeллeкт / Р. Дж. Стернберг, Дж. Б. Форсайт, Дж. Хедланд. — СПб.: Питер, 2002. — 272 с.

7. Ребер, А. Большой толковый психологический словарь: В 2 т. / А. Ребер. — М.: Вече, 2000. — Т.1. — 592 с.

8. Ушаков, Д. В. Мышление и интeллeкт / Д. В. Ушаков // Психология XXI века / Под ред. В. Н. Дружинина. — М.: Пер Сэ, 2003. — С. 291–353.

9. Холодная, М. А. Психология интеллекта: парадоксы исследования / М. А. Холодная. — Томск: Изд-во Том. ун-та.; Москва: изд-во «Барс», 1997. — 392 с.

Основные термины (генерируются автоматически): юношеский возраст, вербальная креативность, коэффициент корреляции, SPSS, креативность, невербальная креативность, уровень развития, интеллект, уровень развития интеллекта, Хакасия.

Вклад интеллектуальных способностей в успешность менеджера: взаимосвязь результатов тестов способностей и центров оценки

Симоненко Светлана Игоревна
Кандидат психологических наук

На протяжении последних сорока лет вопрос о том, какие качества являются наиболее значимыми для успешности менеджера, неоднократно поднимался в научной литературе. Многочисленные исследования, проведенные как независимыми авторами, так и крупными международными консалтинговыми компаниями, предлагали различные списки ключевых личностных характеристик или компетенций (Stogdill, 1974; Handy, 1985; Den Hartog et al, 1999; etc.). Несмотря на то, что данные перечни существенно разнятся, большинство из них содержит такую характеристику, как ум, интеллект или аналитические навыки менеджера. Конечно, со строгой позиции психологической науки, мы видим принципиальные различия в этих названиях. Однако, вся эта группа качеств, как бы она не была названа, так или иначе связана с интеллектуальными способностями менеджера. С выходом в свет работ о трансформационном лидерстве и эмоциональном интеллекте исследование роли интеллекта менеджера в его эффективности отошло на второй план, и даже более того, само влияние интеллектуальных способностей на эффективность было поставлено под сомнение (Bass, Avolio, 1994; Blanchard, Hodges, 2003; Goleman, 1995; Goleman, Boyatzis, McKee, 2002). Однако, изучив данные работы, мы вынуждены признать, что до сих пор не имеем веских аргументов ни за, ни против ведущей роли интеллекта в успешности менеджера в силу недостатка экспериментальных данных. Для проверки того, является ли интеллект необходимым качеством для успешности менеджера, нами было проведено описанное ниже исследование.

В рамках данного исследования мы сформулировали гипотезу о том, что существует взаимосвязь между интеллектуальными способностями менеджера и его эффективностью.

В период с 2007 по 2010 гг. мы проводили оценку лидерских компетенций топ-менеджеров ряда компаний крупнейших российских холдингов из разных сфер бизнеса, возраст которых колебался от 27 до 62 лет. Всего было оценено 211 человек. Оценка проводилась методом центра оценки. Также все участники центра оценки заполняли тесты способностей. Лидерские компетенции, которые легли в основу центра оценки были разработаны с использованием методов анализа работы в каждой компании. Другими словами, для определения того, какое поведение должен демонстрировать эффективный менеджер в организации, выявлялись стратегические задачи компании, определялись способы достижения этих задач и те действия, которые потребуются от руководителей для их достижения, а также анализировалась внешняя среда (социальные, экологические, экономические и политические факторы). Таким образом, для каждой компании были разработаны уникальные модели компетенций, владение которыми на требуемом уровне определяло успешность топ-менеджера в этой компании.

Всего в каждой модели было по 6 компетенций, например:

• Стратегическое видение,
• Готовность к изменениям,
• Нацеленность на результат,
• Управление людьми,
• Ответственность,
• Взаимодействие с другими.

Для оценки данных компетенций менеджеры участвовали в центре оценки. Упражнения для центров оценки подбирались таким образом, чтобы каждая компетенция могла быть оценена как минимум двумя разными способами. Таким образом, для оценки моделей компетенций в каждой компании использовался свой набор упражнений. Всего в центрах оценки использовалось от четырех до пяти упражнений. В применяемых упражнениях менеджеры должны были сделать следующее: провести групповую дискуссию, сымитировать беседу с подчиненным, сымитировать беседу с клиентом, провести анализ бизнес-ситуации на основе представленной информации и принять решение, собрать информацию по проблеме и принять решение в условиях ограниченного времени.

В качестве тестов способностей использовались тесты, разработанные компанией OnTarget, батарея «Анализ информации». Эта батарея состоит из двух тестов: Анализ числовой информации и Анализ вербальной информации. Тесты предназначены для кандидатов на позиции топ-менеджеров и старших менеджеров крупных компаний.

Чтобы определить наличие взаимосвязи между интеллектуальными способностями и успешностью менеджеров, мы подсчитали корреляцию Пирсона между суммарными оценками по компетенциям, полученными в ходе центра оценки и результатами тестов способностей, представленными в виде суммы Т-баллов по двум тестам способностей, которая составила 0,2 на уровне значимости 0,01.

Для вычленения того, какой вклад вносят интеллектуальные способности в эффективность менеджера, мы разделим результаты тестов способностей всех респондентов на 5 групп, представленных в таблице 1.

Таблица №1. Распределение менеджеров по группам на основе результатов тестов способностей.

Мы выдвинули предположение о том, что если обладание высоким уровнем интеллектуальных способностей критически важно для менеджера, то связь между результатами тестов и оценкой компетенций будет ослабевать, если мы не будем учитывать при подсчетах высокую группу. Однако, когда мы убрали из расчетов две верхние группы по результатам тестов, то вопреки нашим ожиданиям, коэффициент корреляции повысился до 0,310 при сохранении уровня значимости 0,01. Если быть совсем точным, то можно сказать, что значимость даже усилилась. Такая динамика изменения корреляций, свидетельствует о том, что высокий уровень интеллектуальных способностей не является определяющим для успешности менеджера. Даже наоборот, мы наблюдаем, что наличие в выборке менеджеров из групп с высокими результатами и выше среднего приводит к ослабеванию связи между интеллектом и оценкой компетенций.

Повторив ту же процедуру расчетов, отбрасывая низкую группу и группу ниже среднего, мы не получили корреляции (коэф. кор. Пирсона 0,056 на уровне значимости 0,5). Полученные результаты говорят о том, что связь интеллектуальных способностей и эффективности менеджерского поведения не была выявлена.

Таким образом, мы видим, что связь интеллекта и оценки компетенций усиливается, когда мы рассматриваем группы со средними и низкими результатами тестов способностей и исчезает, когда мы рассматриваем группы со средними и высокими результатами.

Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что взаимосвязь интеллекта человека и его эффективности, как менеджера, очевидно существует. Однако, она носит нелинейный характер, который мы можем описать следующим образом. Низкие интеллектуальные способности негативно влияют на эффективность лидерского поведения менеджера. Причем это влияние настолько значимо, что мы можем рассматривать результаты тестов способностей, как индикатор наличия лидерского потенциала, и строить прогнозы относительно успешности того или иного индивида, как лидера. Вместе с тем, высокий уровень развития интеллектуальных способностей не оказывает влияния на повышение эффективности лидерства и не увеличивает шансы его обладателей на большую успешность по сравнению с теми менеджерами, которые имеют средние показатели уровня интеллекта.

Следовательно, мы вправе утверждать, что интеллект вносит существенный вклад в эффективность лидерства в организациях и может быть признан универсальным качеством, необходимым успешному менеджеру. При этом уровень интеллекта, необходимый для успешного менеджера, должен быть не ниже среднего значения, что в стандартных баллах означает не ниже 40 Т-балла, 16-го процентиля или 3-го стена. Данные значения приведены для одного теста, или для оценки одной способности. Так как в нашем исследовании мы использовали 2 теста, то мы оперировали суммой Т-баллов по двум тестам.

Говоря об уровне интеллекта, мы обязаны учесть тот факт, что результаты тестов способностей представляют собой сравнение результатов конкретных менеджеров с показателями нормативной группы, т.е. с результатами других менеджеров, заполнивших данные тесты ранее. При этом это группа людей, которая определяет тестовые нормы (нормативная группа) должна быть схожей с нашими кандидатами по ключевым признакам (пол, возраст, профессия, стаж работы и т.п.). Было бы крайне неверным утверждать, что мы можем использовать единую универсальную шкалу для оценки интеллекта людей, занимающих разные позиции в организации, имеющих разное образование, принадлежащих к разным профессиям и, возможно, имеющим разный социальный статус.

Уровень интеллектуальных способностей является критичным для эффективности лидерского поведения и может использоваться как индикатор для прогнозирования лидерского потенциала человека только в том случае, если соблюдены следующие условия:

1. оцениваемые способности являются значимыми для выполнения той деятельности, в которой индивид реализует себя как лидер,
2. их уровень определяется в сравнении с уровнем этих способностей у тех людей, которые окружают данного человека, и могут быть его последователями.

Литература:

1. Goleman, D. (1995) Emotional Intelligence: Why it can matter more than IQ. New York: Bantam.
2. Goleman, D., Boyatzis, R. and McKee, A. (2002) The Primal Leadership: Realizing the Power of Emotional Intelligence.
3. Handy, C. (1985) Understanding organizations. London: Penguin Books.
4. Stogdill, R.M. (1974) Handbook of Leadership: A survey of Theory and Research. New York: Free Press.
5. Bass B. M., Avolio B. J. 1994. Improving Organizational Effectiveness through Transformational Leadership. Sage: Thousands Oaks, CA.
6. Blanchard, K., Hodges, P. (2003). The servant leader. Nashville, Tennessee: Thomas Nelson.
7. Den Hartog, D, Konrad , E., Koopman P. et al (1999) National Culture and Leadership Profiles in Europe: Some Results From the GLOBE Study. European Journal of Work and Organizational Psychology. Volume 8, Issue 4, 1999, Pages 503 – 520.

Какая связь между интеллектом и обучением?

Что такое интеллект, насколько важен интеллект для обучения и как педагоги могут поддерживать интеллект своих учащихся? (А как насчет ИИ?) Прочтите этот FAQ, чтобы узнать.

Что такое интеллект?

Хотя единого клинического или общепринятого определения этого слова не существует, интеллект можно рассматривать как способность находить решения проблем, часто с помощью базы знаний или набора навыков. Как сочетание генетических факторов и факторов окружающей среды, источник или путь к интеллекту часто вызывает горячие споры, особенно с учетом того, что концепции интеллекта меняются со временем и в зависимости от контекста.

Сегодня интеллект часто описывается с точки зрения аналитических и логических способностей, которые являются важным компонентом успеха многих учащихся. Однако нет фундаментальной причины, по которой другие виды интеллекта, такие как языковые способности или эмоциональная осведомленность, не должны рассматриваться как столь же достоверный признак интеллектуального мастерства.

Обучение, с другой стороны, можно рассматривать как своего рода умственное или поведенческое путешествие, где успешное обучение приводит к надежному изменению или развитию поведения в конце этого путешествия.

Сколько существует типов интеллекта?

Здравый смысл подсказывает нам, что не существует единого подхода к решению проблемы. Также ясно, что разные виды деятельности требуют разных наборов навыков. Эти повседневные наблюдения подтверждаются большинством академических исследований интеллекта.

Несмотря на споры, теория множественного интеллекта доктора Говарда Гарднера является широко принятой моделью различных видов интеллекта, проявляемых учащимися, включая способности, которые часто выходят за пределы традиционного коэффициента интеллекта. тест.

В последнее время образовательные модели электронного обучения ставят под сомнение акцент на лингвистическом и логико-математическом интеллекте, которым уделяется приоритетное внимание в классе. Использование LMS в учебной программе смешанного обучения может помочь в развитии других важных интеллектов, таких как межличностный или внутриличностный интеллект, преимуществ, демонстрирующих эффективность смешанного обучения (прочитайте нашу статью «Почему смешанное обучение эффективно».)

Какова роль интеллекта в обучении?

Хотя определения интеллекта и обучения разделены и могут обсуждаться независимо друг от друга, различие между этими двумя понятиями становится менее ясным, когда дело доходит до фактической деятельности по обучению. Большинство исследований взаимосвязи между интеллектом и обучением обнаруживают небольшую разницу в показателях интеллекта участников (таких как тест IQ) и показателях их способности к обучению. Это предполагает сильную корреляцию — или даже тождество — между двумя понятиями.

Все это означает, что преподаватели могут принести пользу своим ученикам, сосредоточив внимание на практике обучения или просто на интеллектуальном развитии своих учеников. Это хорошая новость для пользователей LMS, у которых есть возможность разнообразить обучение своих учеников с помощью интеллектуально полезных методов, таких как геймификация или самостоятельное обучение.

Узнайте больше об геймификации на бесплатном веб-семинаре по запросу: 

Смотреть: Геймификация 101 — что это такое и с чего начать?

Является ли интеллектуальное обучение тем же, что и интеллектуальное обучение?

Многие поставщики LMS используют двусмысленные фразы, такие как Intelligent Learning, Learning Intelligence, или Intelligent Learning Environment (ILE) . Learning Intelligence относится к инновациям и возможностям организации в области обучения и развития. Другими словами, способность компании определять цели обучения, понимать потребности и методы обучения и количественно оценивать результаты обучения. Интеллектуальное обучение — это то, что происходит, когда отделы обучения и развития, преподаватели и учащиеся работают вместе, чтобы сделать все правильно. Когда обучение оптимизировано, учащиеся вовлечены в интеллектуальное обучение.

Интеллектуальная среда обучения, с другой стороны, представляет собой образовательный метод, при котором учащиеся погружаются в пространство или ситуацию для решения проблем. Например, пилоты-стажеры используют авиасимулятор.

Что насчет искусственного интеллекта (ИИ)?

Все большее число отчетов об искусственном интеллекте и машинном обучении поступает из академических учреждений и промышленности, заявляя о прорывах в интеллектуальных технологиях. Многие рассматривают ИИ как следующую революцию в информатике, повышающую точность и эффективность при одновременном снижении затрат и рисков.

ИИ также начинает проникать в электронное обучение в форме автоматизации. Многие LMS способны использовать автоматизированные процедуры для адаптации контента к индивидуальным потребностям учащегося. Используя банк данных о ранее выполненной работе учащегося, алгоритмы платформы электронного обучения могут корректировать контент, который учащийся увидит при следующем входе в систему.

В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?

Итак, в чем разница между ИИ и машинным обучением? Искусственный интеллект — это широкая область компьютерных наук, целью которой является разработка компьютерных систем, функционирующих независимым образом. Машинное обучение, с другой стороны, является более узкой областью, направленной на разработку самообучающихся систем. В этом смысле некоторые люди классифицируют машинное обучение как подмножество ИИ.

Глубокое обучение — это пример особого типа машинного обучения, в котором используются алгоритмы, вдохновленные структурой реальных нейронных сетей. Глубокое обучение — это метод, который учит компьютеры учиться на примере, используя данные для разработки решений, которые не разрабатывались инженерами-людьми.

Как я могу поддержать своих учащихся в развитии их интеллекта?

Учитывая тесную взаимосвязь между интеллектом и обучением, преподаватели должны стремиться максимально расширить возможности обучения для своих учеников. Использование LMS — отличный способ сделать это. Система управления обучением объединяет технологии, преподавание и обучение на одной гибкой платформе, что расширяет возможности как для учащихся, так и для преподавателей. (Для получения дополнительной информации о LMS прочитайте наш блог Что такое LMS?)

Чтобы получить практическое представление о том, как LMS, автоматизация и надлежащая организационная интеллектуальная система обучения могут дать результаты, взгляните на следующие примеры из практики:

Загрузить: Toyota снижает затраты и повышает эффективность обучения с помощью решений для автоматизированной отчетности 

Независимо от того, хотите ли вы повысить интеллект обучения с помощью своей системы управления обучением, хотите ли вы оптимизировать свои LMS и программы электронного обучения с помощью аналитики обучения или вам нужны какие-либо другие решения для электронного обучения, у нас есть опыт, который поможет вам достичь ваших целей.

Свяжитесь с нами сегодня. Мы будем рады помочь вам создать лучший способ обучения!

Связанные ресурсы:

• Веб-семинар: как уменьшить отчуждение с помощью геймификации
• Практический пример: узнайте, как Sandler Training обеспечивает превосходное онлайн-обучение для более чем 37 000 учащихся по всему миру
• Статья: Инвестиции в искусственный интеллект (ИИ): руководство для начинающих

Отказ от ответственности:  Эта статья написана приглашенным блоггером  Джо Хичкок . Джо — писатель из Ванкувера, Британская Колумбия, интересуется культурой, образованием и художественной литературой. Высказанные взгляды и мнения принадлежат только приглашенному блоггеру и не обязательно отражают официальную политику или мнение Lambda Solutions.

Взаимосвязь между навыками чтения и интеллектом у учащихся с особыми образовательными потребностями в обучении и без них

Введение

Особые образовательные потребности в обучении (SEN-L) являются наиболее распространенным типом SEN в Германии: регулярно около 2,45% всем учащимся официально поставлен диагноз SEN-L в 2017/18 учебном году (Kultusministerkonferenz, 2019до н. э). Большинство федеральных земель Германии определяют SEN-L в соответствии с рекомендациями конференции министров образования земель (Kultusministerkonferenz, 2019a). ¹ Эти рекомендации предполагают, что SEN-L может быть диагностирован, если учащийся не может достичь минимальных стандартов обычной учебной программы в течение более длительного периода, несмотря на адекватную индивидуальную поддержку, предоставляемую системой обычного образования (Kultusministerkonferenz, 2019a, p. 8). Несмотря на это, некоторые федеральные земли используют критерий IQ от 85 до 70 (пограничное интеллектуальное функционирование) в качестве критерия, позволяющего отличить учащихся с SEN-L от «обычных» плохо обучающихся, с одной стороны, и учащихся с ограниченными интеллектуальными возможностями ( ИД) с другой стороны. В немецкой школьной системе SEN-L отличается от нарушений обучаемости (LD) по определению ВОЗ, таких как нарушение способности к обучению при чтении (RD) или дислексия. Более подробную информацию о системе специального образования в Германии можно найти в Kocaj et al. (2018) и Сансур и Бернхард (2018).

Исследования чтения показывают, что фонологическое декодирование и интеллект в основном работают независимо друг от друга (Stanovich, 1988). Утверждается, что критерий несоответствия IQ не должен иметь значения для диагностики RD, поскольку проблемы с навыками чтения не различаются между учащимися с несоответствующим RD и неотличимым RD (Stanovich et al., 1984; Станович, 1988, 1991a,b; Siegel, 1989a,b, 2016; Tønnessen, 1995; Gustafson and Samuelsson, 1999; Klicpera and Gasteiger Klicpera, 2001; Scarborough and Parker, 2003).

Однако существует огромная база исследований взаимосвязи навыков чтения и интеллекта. Исследования корреляции обоих показывают большую дисперсию от близкой к нулю до 0,80 (Bishop and Butterworth, 1980; Schulte and Borich, 1984; Stanovich et al., 1984; Carver, 1990; Naglieri, 1996, 2001; Naglieri and Ronning). , 2000; Веллютино, 2001; Коттон и Крютер, 2009). Возможным объяснением этих различий являются различия в используемых оценках, а также сосредоточение внимания на разных аспектах двух конструктов, например, вербальные показатели интеллекта в большей степени коррелируют со способностью к чтению, чем невербальные показатели (Cotton and Crewther, 2009). ).

Кроме того, интеллект, по-видимому, предопределяет способности к чтению, особенно в контексте ранней грамотности и RD (de Jong and van der Leij, 1999; Tiu et al., 2003; Bowey, 2005; Kortteinen et al., 2009).

Все эти данные о взаимосвязи между интеллектом и чтением были получены с нормальными читателями или людьми с RD, но не с людьми с SEN-L (что связано с пограничным интеллектуальным функционированием и серьезными трудностями в обучении во всех областях академической успеваемости) . Несмотря на то, что учащиеся с SEN-L не являются учащимися с ID (IQ < 70), некоторые данные об учащихся с SEN-L можно тщательно извлечь из исследований учащихся с ID: Согласно Euker (2018), большинство исследований не могут найти взаимосвязь между IQ и способностями к чтению у учащихся с ИД (Cohen et al., 2001; Conners et al., 2001; Katims, 2001; Conners et al., 2006). Однако интеллект влияет на прогресс обучения при обучении чтению учащихся с ИД (Allor et al., 2014). Для немецкого контекста исследование Euker (2018) предлагает доказательства эффективности обучения чтению для учащихся с инвалидностью без существенной связи между интеллектом и результатами обучения.

В совокупности мало что известно о взаимосвязи (подвижного) интеллекта и навыков чтения у учащихся с SEN-L, хотя IQ используется в качестве критерия для диагностики SEN-L. Настоящая статья призвана заполнить этот пробел с помощью набора данных из проекта «Как разработать учебные материалы для инклюзивных классов» (Noll, 2020; Noll et al., 2020). Опрашиваются следующие исследовательские вопросы:

1. Есть ли разница между учащимися с диагнозом SEN-L и без него в отношении навыков чтения и подвижного интеллекта?

2. Влияет ли диагноз SEN-L на корреляцию между навыками чтения и подвижным интеллектом?

3. Являются ли навыки чтения и подвижный интеллект хорошими предикторами диагностированного SEN-L?

Методы

Набор данных для вторичного анализа

Для внесения упомянутых пожеланий мы провели вторичный анализ данных из проекта «Как разработать учебные материалы для инклюзивных классов» (Noll, 2020; Noll et al., 2020).

Участники

Учащиеся 24 классов из 12 различных школ с 4 различными организационными формами [9 школ с особыми потребностями для учащихся с SEN-L; 2 инклюзивные школы; и одна Realschule (средняя школа)] в земле Рейнланд-Пфальц участвовали в первоначальном исследовании. Из-за математической подоплеки первоначального проекта основным критерием включения было то, что рациональные числа не были частью учебной программы во всех предыдущих школьных биографиях участников. Кроме того, должны были присутствовать письменные согласия всех учащихся и родителей. Процедуры сбора данных были утверждены Уполномоченным по защите данных и Государственным органом по надзору и обслуживанию. Размер выборки составил N = 303 всего. В выборке N = 144 школьникам был поставлен диагноз СЭН-Л. Остальные 159 участников не имели особых образовательных потребностей. В таблице 1 обобщены основные характеристики выборки: в среднем участники с SEN-L были примерно на 1 год старше, чем участники без SEN-L. Из-за различных учебных программ и различных организационных форм возраст участников варьировался от 9 до 14 лет ( M _{возраст} = 11,1, SD _{возраст} = 1,04).

Таблица 1. Пол и возраст участников, стратифицированные по SEN-L.

Процедуры

Данные собирались непосредственно в классах в течение 90 минут. В ходе 15-минутного введения потенциальные участники были проинформированы о первоначальном проекте и процедуре сбора данных. Экзаменатор (аспирант из проекта «Как разработать учебный материал для инклюзивных классов») подчеркнул тот факт, что участие было добровольным и что результаты не влияли на их школьную карьеру или оценки. Также была гарантирована полная анонимность. Впоследствии подвижный интеллект измеряли с помощью части 1 «Grundintelligenztest Skala 2 – CFT 20-R» (Weiß, 2006), проводившейся в виде группового теста с увеличенным временем тестирования (40 минут) для адаптации учеников с SEN-L, как указано в руководство. После этого у участников был 10-минутный перерыв перед сдачей «Зальцбургского лесопросмотра школьных занятий 2-9».–SLS 2-9” (Wimmer and Mayringer, 2014), чтобы проверить их базовые навыки чтения. SLS 2-9 также применяли в качестве группового теста.

Инструменты

CFT 20-R (Weiß, 2006 г. ) — это тест интеллекта, проводимый в Германии. Он основан на теории подвижного и кристаллизованного интеллекта (Cattell, 1963) и измеряет общий подвижный интеллект с помощью четырех различных подтестов (рассуждение по образцу, классификация, матрицы и топологии), использующих абстрактные символы и дающих возможность использовать язык. Тест можно проводить как групповой тест для детей и подростков от 8 лет; 5; и 19и до 60 лет для части 1. Надежность для введенной части 1 теста высокая ( r = 0,92). Корреляции тест-ретест варьируются от 0,69 (учащиеся с СОП через 5 месяцев) до 0,85 (учащиеся общеобразовательных школ через 2 месяца). Средние и высокие корреляции (от r = 0,60 до r = 0,75) с другими тестами интеллекта, связанными с конструкцией (подтесты PSB 2, 3, 4; Raven; IST и FAT) говорят о достоверности инструмента. CFT 20-R оценивается по шкале IQ с возрастными нормами ( М = 100; SD = 15).

Тест SLS 2–9 (Wimmer and Mayringer, 2014) представляет собой эффективный по времени (групповой) скрининговый тест для оценки базовых навыков понимания прочитанного у детей и подростков со 2 по 9 классы. Участников просят дать верное или ложное утверждение о простом фразы. Необработанный балл — это количество правильных ответов, данных в течение 3 минут. Надежность (параллельный тест) колеблется от 0,87 для 8-х классов до 0,95 для учащихся 2-х классов. По данным ручного анализа валидности видно, что низкие результаты в SLS 2-9связаны с большей и более продолжительной фиксацией отдельных слов в исследованиях по отслеживанию взгляда. Конвергентная валидность с более обширным ELFE II высока ( r _ct = 0,77; Lenhard et al., 2018). SLS 2-9 оценивается по стандартизированной шкале с нормами класса ( M = 100; SD = 15).

Анализ данных

Анализ данных был выполнен с использованием GNU R (R Core Team, 2019). Описательная статистика была рассчитана с использованием пакета psych (Revelle, 2018).

Чтобы ответить на исследовательский вопрос (1), мы сравнили результаты студентов с SEN-L и без него, используя независимые t -тесты. Поправку Уэлча использовали, если критерий Левена указывал на нарушение предположения об однородности дисперсий. Коэффициент Коэна d был рассчитан с использованием пакета effsize (Torchiano, 2019). Исследовательский вопрос (2) оценивался с использованием корреляций Пирсона.

Для вопроса исследования 3 была проведена логистическая регрессия (Long, 1997; Field, 2015) с SEN-L в качестве зависимой переменной и с навыками чтения и подвижным интеллектом в качестве переменных-предикторов с использованием glm-функции в Gnu R. Модель χ ² вычислялось с использованием функции lrtest из пакета lmtest (Zeileis and Hothorn, 2002). В качестве индекса согласия мы рассчитали псевдо- R ² , введенное Cox and Snell (1989) и Nagelkerke (1991) с использованием функции PseudoR2 из пакета DescTools (Signorell et al., 2020). ).

Результаты

Как показано в Таблице 2, мы могли показать, что учащиеся без SEN имели значительно более высокий подвижный интеллект ( d = 1,49), а также значительно лучшие навыки чтения ( d = 1,15), чем их сверстники с SEN-L. В общей выборке навыки чтения и подвижный интеллект сильно положительно коррелировали: r (301) = 0,51, p < 0,001. Разделение выборки на две группы (учащиеся с СЭН-Л и учащиеся без СЭН) привело к уменьшению корреляции r (157) = 0,33 (студенты без СЭН; p < 0,001) и r (142). ) = 0,31 (студенты с СЭН-Л; р < 0,001).

Таблица 2. Описательная статистика и независимая выборка t — тест на групповые различия в подвижном интеллекте и навыках чтения.

Чтобы проанализировать, влияют ли навыки чтения и подвижный интеллект на вероятность постановки диагноза SEN-L, мы использовали логистическую регрессию с группирующим фактором SEN-L в качестве зависимой переменной и с навыками чтения и подвижным интеллектом в качестве переменных-предикторов. (см. Таблицу 3). С псевдо R ² = 0,407 (Кокс и Снелл) и псевдо R ² = 0 ,543 (Нагелькерке) модель достаточно хорошо предсказывает диагноз SEN-L.

Таблица 3. Коэффициенты с 95%-ным доверительным интервалом модели, предсказывающей наличие у учащегося диагноза SEN-L.

Обсуждение

Обнаружение того, что две группы по-разному оценивают чтение и подвижный интеллект, не было неожиданным. Однако из-за нечеткого определения и диагностических критериев SEN-L в Германии это не было очевидным. Таблица 2 показывает явное совпадение оценок между группами. Поэтому представлялось необходимым проверить эту разницу перед дальнейшим анализом.

Мы смогли обнаружить среднюю корреляцию между навыками чтения и подвижным интеллектом в обеих группах. Эти корреляции не отличались между двумя группами ( z = -0,19, p = 0,42).

Эти данные для учащихся с SEN-L совпадают с данными для обычных студентов, как они представлены во введении. Это дает первое доказательство того, что данные, полученные в общей популяции в отношении взаимосвязи между чтением и интеллектом, могут быть перенесены на группу учеников с SEN-L, и что подвижный интеллект, по-видимому, не является основным фактором, объясняющим трудности с чтением у учеников с SEN-L. Л. Кроме того, результаты нашего анализа ставят под сомнение роль показателей IQ в диагностике SEN-L. Полученные данные свидетельствуют о том, что обучение чтению учащихся SEN-L должно быть похоже на установленные рекомендации, основанные на RD в целом. Мы бы высказались за использование фактического прогресса в обучении в качестве лучшего индикатора для принятия образовательных решений в программе чтения, основанной на фактических данных, вместо показателей IQ. Если стандартизированные меры обучения чтению, основанные на фактических данных, не приводят к достаточному прогрессу в обучении, может применяться индивидуальная поддержка.

Кроме того, согласно результатам по вопросу исследования 3, в логистической регрессии навыки чтения и подвижный интеллект работали достаточно хорошо в качестве предикторов диагноза SEN-L. С повышением уровня подвижного интеллекта и навыков чтения вероятность постановки диагноза SEN-L значительно снижается. Однако, если принять навыки чтения и подвижный интеллект в качестве жесткого критерия серьезных проблем с обучением, можно предположить, что значительное количество фактических диагнозов SEN-L являются ложноположительными. Этот вывод, который согласуется с Kottmann (2006), проблематичен, потому что в немецкой школьной системе этот диагноз оказывает важное влияние на школьную карьеру с жесткими ограничениями на возможные окончания и выбор профессии.

В целом, наши данные свидетельствуют о том, что общие выводы из популяций без SEN, касающиеся взаимосвязи между подвижным интеллектом и навыками чтения, могут быть перенесены на популяцию учеников с SEN-L. Для практической помощи ученикам наш анализ усиливает доказательства, чтобы не переоценивать роль (подвижного) интеллекта для диагностических решений.

Ограничения

Хотя количество участников, ответивших на наши вопросы, статистически достаточно, ограничения для обобщения наших результатов могут возникнуть из-за процесса выборки, который был основан на базовых математических знаниях классов, а не на социально-демографических данных. Кроме того, для учеников с SEN-L измерение интеллекта и чтения с помощью групповых тестов может быть не идеальным. Тестовое приспособление для учеников с неочевидными дополнительными особыми потребностями не может быть гарантировано в рамках меры по чтению.

Заявление о доступности данных

На данные, проанализированные в этом исследовании, распространяются следующие лицензии/ограничения: У нас нет разрешения на предоставление полного набора данных. Запросы на доступ к этим наборам данных следует направлять Анне Нолл, [email protected].

Заявление об этике

В соответствии с местным законодательством и институциональными требованиями для исследования с участием людей не требовалось этической проверки и одобрения. Письменное информированное согласие на участие в этом исследовании было предоставлено законным опекуном/ближайшим родственником участников.

Вклад авторов

MS и DS разработали вопросы исследования, спланировали анализ данных, интерпретировали результаты, составили разделы введения, обсуждения и ограничения, а также отредактировали окончательный вариант рукописи для представления. MS предоставила набор данных из проекта «Как разработать учебный материал для инклюзивных классов» и разработала раздел методов (за исключением анализа данных). DS провел анализ данных и подготовил подраздел анализа данных в разделе методов. Оба автора внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Набор данных был частью проекта «Как разработать учебные материалы для инклюзивных классов» в рамках аспирантуры DFG UpGrade, финансируемого Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG). Публикация в открытом доступе финансировалась Людвигсбургским педагогическим университетом.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов. 9 Kultusministerkonferenz — это панель, на которой министры образования всех федеральных земель Германии обсуждают и разрабатывают общие принципы. Эти руководящие принципы являются предварительными рекомендациями.

Ссылки

Allor, J.H., Mathes, P.G., Roberts, J.K., Cheatham, J.P., и Otaiba, S.A. (2014). Эффективно ли научно обоснованное обучение чтению для учащихся с IQ ниже среднего? Кроме. Ребенок. 80, 287–306. дои: 10.1177/0014402914522208

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Бишоп, Д. В. М., и Баттерворт, Г. Э. (1980). Несоответствия вербальной производительности: связь с риском рождения и конкретной задержкой чтения. Кора 16, 375–389. doi: 10.1016/S0010-9452(80)80039-6

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Боуи, Дж. А. (2005). «Предсказание индивидуальных различий в обучении чтению», в «Наука чтения: справочник », под ред. М. Дж. Сноулинг и К. Халм (Оксфорд: Блэквелл), 155–172. дои: 10.1002/9780470757642.ch9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карвер, Р. П. (1990). Интеллект и способность к чтению в классах 2–12. Разведка 14, 449–455. doi: 10.1016/S0160-2896(05)80014-5

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Кеттелл, Р. Б. (1963). Теория жидкого и кристаллизованного интеллекта: критический эксперимент. Дж. Образовательный. Психол. 54, 1–22. doi: 10.1037/h0046743

Полный текст CrossRef | Академия Google

Cohen, D., Rivière, J.P., Plaza, M., Thompson, C., Chauvin, D., Hambourg, N., et al. (2001). Идентификация слов у взрослых с легкой умственной отсталостью: влияет ли IQ на успехи в чтении? Познание мозга. 46, 69–73. doi: 10.1016/S0278-2626(01)80037-3

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Коннерс, Ф. А., Этвелл, Дж. А., Розенквист, С. Дж., и Слай, А. С. (2001). Способности, лежащие в основе различий в декодировании у детей с умственной отсталостью. Дж. Интеллект. Инвалид. Рез. JIDR 45 (ч. 4), 292–299. doi: 10.1046/j.1365-2788.2001.00319.x

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Коннерс, Ф. А., Розенквист, С. Дж., Слай, А. С., Этвелл, Дж. А., и Кисер, Т. (2006). Овладение навыками фонологического чтения детьми с задержкой психического развития. Рез. Дев. Инвалид. 27, 121–137. doi: 10.1016/j.ridd.2004.11.015

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Коттон, С. М., и Крютер, С. Г. (2009 г.)). Взаимосвязь между чтением и интеллектом у детей младшего школьного возраста: последствия для определяющих моделей дислексии. Открытое образование. Дж. 2, 42–50. doi: 10.2174/18749208000042

CrossRef Full Text | Google Scholar

Кокс, Д. Р., и Снелл, Э. Дж. (1989). «Анализ двоичных данных», в Монографиях по статистике и прикладной теории вероятностей , 2 изд., изд. П. Маккаллах (Лондон: Чепмен и Холл).

Google Scholar

де Йонг, П. Ф., и ван дер Лей, А. (1999). Конкретный вклад фонологических способностей в раннее овладение чтением: результаты долговременного исследования латентных переменных в Нидерландах. Дж. Образовательный. Психол. 91, 450–476. doi: 10.1037/0022-0663.91.3.450

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Эйкер, Н. (2018). Entwicklung und Evaluation eines Silbenbasierten Leselehrgangs bei Schülerinnen und Schülern mit geistiger Behinderung [Разработка и оценка программы чтения по слогам для учащихся с ограниченными интеллектуальными возможностями]. к.т.н. диссертация, Университет Юстуса-Либиха, Гиссен.

Google Scholar

Field, AP (2015). Обнаружение статистики с использованием статистики IBM SPSS: And Sex and Drugs and Rock ‘n’ Roll , 4th Edn. Тысяча дубов, Калифорния: SAGE.

Google Scholar

Густафсон С. и Самуэльссон С. (1999). Интеллект и дислексия: последствия для диагностики и вмешательства. Скан. Дж. Психол. 40, 127–134. doi: 10.1111/1467-9450.00109

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Катимс, Д. С. (2001). Оценка грамотности учащихся с умственной отсталостью: исследовательское исследование. Учеб. Тренироваться. Мент. Ретардат. Дев. Инвалид. 36, 363–372.

Google Scholar

Klicpera, C. , and Gasteiger Klicpera, B. (2001). Macht Intelligenz einen Unterschied? Rechtschreiben und phonologische Fertigkeiten bei diskrepanten und nichtdiskrepanten Lese/Rechtschreibschwierigkeiten [Имеет ли значение интеллект? Орфографические и фонологические навыки у детей с противоречивыми и недискриминантными трудностями при чтении/письме. З. Киндер Югендпсихиатр. Психотер. 29, 37–49. doi: 10.1024//1422-4917.29.1.37

CrossRef Full Text | Google Scholar

Кокай А., Куль П., Янсен М., Пант Х. А. и Станат П. (2018). Учебное размещение и мотивация достижений учащихся с особыми образовательными потребностями. Контемп. Образовательный Психол. 55, 63–83. doi: 10.1016/j.cedpsych.2018.09.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Корттейнен Х., Нари В. и Ахонен Т. (2009 г.). Влияет ли IQ на нарушение чтения у подростков? Учиться. Индивид. Дифф. 19, 257–261. doi: 10.1016/j.lindif.2009.01.003

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Коттманн, Б. (2006). Отбор в специальной школе: процедура диагностики специальных образовательных потребностей как предмет эмпирического исследования. Лейпциг: Клинкхардт.

Google Scholar

Kultusministerkonferenz (2019a). Empfehlungen zur schulischen Bildung, Beratung und Unterstützung von Kindern und Jugendlichenim sonderpädagogischen Schwerpunkt LERNEN [Рекомендации по школьному образованию, консультированию и поддержке учащихся с особыми образовательными потребностями в обучении]. Доступно в Интернете по адресу: https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/veroeffentlichungen_beschluesse/2019/2019_03_14-FS-Lernen.pdf (по состоянию на 29 июня 2020 г.).

Google Scholar

Kultusministerkonferenz (2019b). Sonderpädagogische Förderung in Allgemeinen Schulen (ohne Förderschulen) 2017/18 [Специальное образование в обычных школах (без специальных школ) 2017/18]. Доступно в Интернете по адресу: https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/pdf/Statistik/Dokumentationen/Aus_SoPae_Int_2017. pdf (по состоянию на 29 июня 2020 г.).

Google Scholar

Kultusministerkonferenz (2019c). Sonderpädagogische Förderung in Förderschulen 2017/18 [Специальное образование в специальных школах 2017/18]. Доступно в Интернете по адресу: https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/pdf/Statistik/Dokumentationen/Aus_Sopae_2017.pdf (по состоянию на 29 июня 2020 г.).

Google Scholar

Ленхард В., Ленхард А. и Шнайдер В. (2018). ЭЛЬФ II. Ein Leseverständnistest für Erstbis Siebtklässler – Версия II , 3-е изд. Бостон, Массачусетс: Хогрефе.

Google Scholar

Лонг, Дж. С. (1997). Модели регрессии для категориальных и ограниченных зависимых переменных. Абингдон: МУДРЕЦ.

Google Scholar

Нагелькерке, Нью-Джерси (1991). Примечание к общему определению коэффициента детерминации. Биометрика 78:691. doi: 10.2307/2337038

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Наглиери, Дж. А. (1996). Изучение взаимосвязи между интеллектом и достижениями в чтении с использованием MAT-SF и MAST. J. Психообразование. Оценивать. 14, 65–69. doi: 10.1177/073428299601400106

CrossRef Full Text | Академия Google

Наглиери, Дж. А. (2001). Соотносятся ли способности и успехи в чтении? Дж. Учись. Инвалид. 34, 304–310. doi: 10.1177/002221940103400403

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Наглиери, Дж. А., и Роннинг, М. Э. (2000). Взаимосвязь между общими способностями с использованием теста невербальных способностей Наглиери (NNAT) и достижениями в чтении Стэнфордского теста достижений (SAT). J. Психообразование. Оценивать. 18, 230–239. дои: 10.1177/0734282 800303

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Нолл, А. (2020). Lesebarrieren in einem inklusiven Mathematikunterricht überwinden: Ergebnisse einer qualityn und einerQuantitative Studie [Как преодолеть барьеры чтения в инструкциях по инклюзивной математике: результаты качественного и количественного исследования] (1-е изд. 2020 г.). Landauer Beiträge zur mathematikdidaktischen Forschung. Чам: Спрингер.

Google Scholar

Нолл А., Рот Дж. и Шольц М. (2020). Lesebarrieren im inklusiven Mathematikunterricht überwinden – visuelle und sprachliche Unterstützungsmaßnahmen im empirischen Vergleich [Как преодолеть барьеры чтения в инклюзивных инструкциях по математике – эмпирическое сравнение визуальной и лингвистической поддержки]. Дж. Матем. Дидактик 41, 157–190. doi: 10.1007/s13138-020-00158-z

CrossRef Full Text | Google Scholar

R Core Team (2019). R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена: Фонд статистических вычислений R.

Google Scholar

Ревель, В. (2018). psych: Процедуры психологических, психометрических и личностных исследований. Доступно в Интернете по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html (по состоянию на 29 июня)., 2020).

Google Scholar

Сансур Т. и Бернхард Д. (2018). Образование с особыми потребностями и инклюзия в Германии и Швеции. Изменить 12, 127–139. doi: 10.1016/j.alter.2017.12.002

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Скарборо, Х.С., и Паркер, Дж.Д. (2003). Эффекты Мэтью у детей с ограниченными возможностями обучения: развитие чтения, IQ и психосоциальные проблемы со 2 по 8 класс. Ann. Дислексия 53, 47–71. doi: 10.1007/s11881-003-0004-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Шульте А. и Борич Г. Д. (1984). Соображения по использованию оценок различий для выявления детей с ограниченными возможностями обучения. Дж. Ш. Психол. 22, 381–390. doi: 10.1016/0022-4405(84)

-8

CrossRef Full Text | Google Scholar

Siegel, LS (1989a). IQ не имеет отношения к определению неспособности к обучению. Дж. Учись. Инвалид. 22, 469–478. doi: 10.1177/0022219480803

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Siegel, LS (1989b). Почему нам не нужны результаты тестов интеллекта при определении и анализе нарушений обучаемости? Дж. Учись. Инвалид. 22, 514–518. doi: 10.1177/0022219480814

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Siegel, LS (2016). «IQ и трудности с обучением: RIP», в Нарушения обучаемости: теоретические и исследовательские проблемы , под ред. Х. Л. Суонсона и Б. К. Кеога (Абингдон: Рутледж), 111–128.

Google Scholar

Синьорелл А., Ахо К., Альфонс А., Андерегг Н., Арагон Т., Арппе А. и др. (2020). DescTools: Инструменты описательной статистики. Доступно в Интернете по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/DescTools/index.html (по состоянию на 29 июня 2020 г.).

Google Scholar

Станович, К. Э. (1988). Объяснение различий между дислектиком и обычным бедным читателем: фонологическая модель переменных различий. Дж. Учись. Инвалид. 21, 590–604. doi: 10.1177/002221948802101003

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Станович, К. Э. (1991a). Концептуальные и эмпирические проблемы несоответствия определений нарушения чтения. Учиться. Инвалид. Q. 14, 269–280. doi: 10.2307/1510663

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Станович, К. Э. (1991b). Несоответствие определений неспособности к чтению: не сбил ли нас разум с пути? Прочитано. Рез. Q. 26, 7–29.

Google Scholar

Станович К.Е., Каннингем А.Е. и Фиман Д.Дж. (1984). Интеллект, когнитивные навыки и ранний прогресс в чтении. Прочитано. Рез. Q. 19, 278–303.

Google Scholar

Тиу, Р. Д., Томпсон, Л. А., и Льюис, Б. А. (2003). Роль IQ в компонентной модели чтения. Дж. Учись. Инвалид. 36, 424–436. doi: 10.1177/00222194030360050401

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Торкиано, М. (2019). effsize: эффективное вычисление размера эффекта. Доступно в Интернете по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/effsize/index.html (по состоянию на 29 июня 2020 г.).

Google Scholar

Tønnessen, FE (1995). Об определении «дислексии».