Читать интересную книгу Психология общих способностей - Владимир Дружинин

Чтобы «измерить» это свойство, мы можем лишь вооружить испытуемого средствами («внешними» и «внутренними», проводя обучение или инструктируя). Кроме того, исследователь может воздвигать на пути правильного решения препятствия, затрудняя первичный анализ материала и условий задачи, повышать уровень трудности, вводить дополнительные помехи («внешние» и «внутренние»), изменять «обратную связь» и так далее. Но все затруднения мы вводим лишь на основе глубинной аналогии между «внешними» и «внутренними» планами поведения.

Единственное, что варьирует экспериментатор, – это трудность задания, а у испытуемого есть лишь одно средство ее преодолеть – проявить свои способности. Предположение о независимости объективного уровня трудности задания от способностей испытуемого являлась основной предпосылкой при создании в 1952 году датским математиком Г. Рашем [2, 3] модели теста, на основе которой было создано семейство вероятностных моделей Раша.

Модель имеет две основные версии: мультипликативную и аддитивную.

В соответствии с этой моделью правильность решения теста определяется либо высоким уровнем развития способности, либо низким уровнем трудности задания.

В специальной литературе описаны компьютерные алгоритмы и программы, позволяющие на основе эмпирических результатов рассчитать как объективную трудность задания, так и «способность» каждого испытуемого [2, 3].

Сам Г. Раш использовал свою модель при создании критериальных тестов и ввел единицу измерения, называемую логит, которая измеряет в одной шкале как трудность задания, так и способность испытуемого.

В. С. Аванесов [4] предложил использовать несколько модификаций модели Раша: модель, учитывающую вероятность угадывания правильного ответа, и более сложную модель, учитывающую влияние на успешность решения теста других способностей.

Как бы там ни было, интуитивно психологи при создании тестов всегда строили задания таким образом, чтобы они варьировали по трудности и были направлены на измерение не более чем одной способности.

Третий этап конструирования теста является этапом отбраковки непригодных заданий, а не творческим процессом их создания. Но именно этот этап традиционно считается конструированием теста. Для него разработан весь существующий в настоящее время аппарат эмпирико-статистической теории теста, предназначенный для оценки валидности и надежности теста и отдельных его заданий.

Процедура валидизации и проверки на надежность, гомогенность (однородность), дифференцирующую силу, прогностичность и т. д. сводится к отбору заданий теста и представляет собой итерационную процедуру доведения теста до требуемого уровня качества за счет замены заданий, их модификации, а также изменения процедуры проведения и интерпретации данных тестирования.

Все существующие тесты интеллекта можно условно разделить на две группы: 1) тесты «скорости» и 2) тесты «уровня». Если при проведении первых вводится жесткий лимит времени, то при проведении вторых, хотя и есть ограничение времени выполнения теста или субтеста, но главную трудность для испытуемого составляют особенности заданий. Встречаются варианты тестов, где используются оба вида затруднений.

Тесты «скорости» представляют собой несколько однотипных и близких по уровню сложности заданий. Испытуемый должен решить их за определенное время. Показателем успешности служит число правильно решенных заданий. Уровень сложности их должен быть близок 0,5, то есть задание решает правильно половина людей выборки, на которой проверяется тест.

В тестах «уровня», как уже было отмечено, время, которое дается испытуемому, значительно превышает время, необходимое среднему испытуемому для решения теста. Создатель теста всегда полагает, что испытуемый, не справившийся с заданием за отведенное время, не решит его никогда. В качестве «измерительной линейки интеллекта» в тестах «уровня» используется шкала сложности тестового задания.

Главное затруднение вызывает оценка сложности задания. Согласно модели Раша, сложность оценивается экспериментально, следовательно, имеет статистический характер. Кроме того, возникает необходимость установить: 1) минимально необходимое число заданий для каждого уровня сложности, 2) необходимое число уровней сложности, 3) достоверность различий оценок сложности заданий, принадлежащих разным уровням.

Эти проблемы решены в работе Ф. М. Юсупова [5], который предложил вероятностную модель прогнозирования параметров теста «уровня». Расчеты показывают, что в тестовом задании целесообразно брать от 6 до 10 вариантов ответа, чтобы минимизировать вероятность случайного решения.

Число заданий в тесте уровня не должно быть слишком велико для того, чтобы значения показателей сложности соседних по уровню сложности заданий надежно различались. Кроме того, нужно учесть, что правильный ответ может быть выбран испытуемым случайно.

При 6 вариантах ответа в каждом тестовом задании количество заданий не может быть более 6-7 (см. табл. 3).

Модель, предложенная Ф. М. Юсуповым, позволяет спрогнозировать минимальный объем выборки, достаточной для стандартизации теста.

Соответствующая модель для расчета параметров теста с эквивалентными по трудности заданиями (тест «скорость») предложена в работе В. Н. Дружинина [6].

Эмпирически проверка теста интеллекта на валидность и надежность – процедура стандартная и хорошо отражена в методических руководствах [1].

Главное, что следует заметить: все разработанные тесты рассматривают интеллект как некоторую непрерывную величину (по аналогии с ростом или весом), которой люди характеризуются в разной степени.

Подразумевается, что, как большинство биологических и социальных параметров, интеллект характеризуется нормальным распределением людей вдоль оси континуума.

Можно предположить, что существующие тесты интеллекта, включающие в себя задания разной сложности, захватывают разные участки этого континуума. Парадоксально, что это не отражается на характеристиках распределения людей по результатам тестирования! Возможно, к этому приводит искусственный подбор заданий и процедура нормализации шкалы.

Число баллов в каждом тесте интеллекта имеет верхнюю и нижнюю границы, а не простирается в бесконечность, следовательно, уместно говорить лишь о квазинормальности любого распределения людей по отношению к шкале тестового балла.

При подсчете баллов во всех тестах используется кумулятивная аддитивная модель: суммируются баллы, набранные за выполнение каждого отдельного задания, несмотря на их (заданий) содержательную разнородность.

На первый взгляд пользоваться гипотезой о прямой зависимости вероятности решения задачи от уровня способности, с определенными оговорками, можно лишь для тестов с эквивалентными по трудности заданиями. В тестах «уровня» более целесообразно было бы применять шкалу трудности, измеряя способность самым сложным заданием, которое решил испытуемый. Однако решение зависит от массы случайных факторов, начиная с угадывания и кончая индивидуальной интерпретацией тестовой задачи испытуемым.

На примере теста Равена мой аспирант Ф. М. Юсупов проверил, в какой мере валидны различные модели подсчета тестовых баллов:

1) традиционный, применявшийся в тесте балльный показатель,

2) сумма рангов сложности решенных заданий,

3) количество правильно выполненных заданий (оценка трудности заданий не учитывалась),

4) сумма показателей сложности решенных задач (сложность определялась отношением числа решивших задачу к общему числу испытуемых).

Время работы испытуемых с тестом не ограничивалось. Результаты исследования показали, что наихудшей дифференцирующей способностью обладает показатель, не учитывающий трудности задания, что естественно, поскольку мы имеем дело с тестом уровня. Наилучшая дифференцирующая способность у модифицированного показателя трудности [5]. Показатель, учитывающий сложность в рангах, и традиционный показатель заняли второе и третье место.

Для удобства факторизации показателей был введен пятый ранг наиболее сложного выполненного задания.

Факторизация по методу главных компонент с последующим их вращением по методу Г. Кайзера дала два значимых фактора (см. табл. 6). Наибольший вес по первому фактору имел традиционный показатель продуктивности, используемый в тесте Равена, а наименьший – показатель, учитывающий ранг наиболее сложного решенного задания.

Соответственно второй фактор имел максимальную нагрузку на последний показатель и минимальную – на традиционный, используемый в тесте Равена.

Поскольку первый фактор объяснял 64,9% дисперсии, а второй только 32%, можно было сделать совершенно очевидный вывод, что успешность выполнения теста Равена, несмотря на то что он является типичным тестом «уровня», определяется скоростным фактором интеллекта в большей мере, чем фактором, обусловливающим решение сложных заданий. Естественно, результаты факторизации показали, что это разные факторы, и, следовательно, тесты «скорости» измеряют иной «интеллект», чем тесты «уровня». Этот результат тем более интересен, что тест Равена мы использовали без ограничения времени решения (не как тест «скорости», а как тест «уровня»).