Вклады индивидуально-интеллектуальных интеграций в академическую успеваемость студентов гуманитарного профиля подготовки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

С позиций принципа системности, системно-интегративного подхода и положения о двойных системах изучались вклады индивидуально-интеллектуальных интеграций в академическую успеваемость студентов. Интегральная индивидуальность (система 1), интеллект и креативность (система 2) соотносились с внешней культурно-образовательной средой. Проблема исследования заключалась в выявлении эффектов, которые производит указанная двойная система на академическую успеваемость. Эффекты тестировались при двух условиях: 1) системы 1 и 2 действуют совместно; 2) системы 1 и 2 действуют в параллельном режиме и по отдельности. В исследовании приняли участие 415 студентов высших учебных заведений Перми, обучающиеся по направлениям гуманитарного профиля, из них 293 девушки и 122 юноши в возрасте от 17 до 22 лет ( M = 18,6; SD = 1,0). Использовались методики для изучения свойств индивидуальности (свойства нервной системы, темперамента, личности), показателей кристаллизованного и флюидного интеллекта и креативности (беглость, оригинальность, гибкость). Основным методом анализа данных было структурное моделирование. Тестировались три модели: полная, коррелирующая и некоррелирующая. Полная модель имела приемлемую согласованность с данными и указывала на вклад Добросовестности (система 1) и Кристаллизованного интеллекта (система 2) в академическую успеваемость. Коррелирующая модель имела хорошую согласованность с данными и указывала на вклад Добросовестности , Нейротизма (система 1) и Кристаллизованного интеллекта (система 2) в академическую успеваемость. Совокупно данные свойства объясняли 19 % дисперсии академической успеваемости. Некоррелирующая модель соответствовала коррелирующей за исключением интеграции систем 1 и 2, она плохо согласовывалась с данными. Результаты исследования хорошо соотносились с результатами метаанализов. Индивидуально-интеллектуальные интеграции были ограниченными и избирательными. Они затрагивали одни переменные и не касались других. Таким образом, рассмотренная двойная система функционирует скорее совместно, чем по отдельности.

Об авторах

Леонид Яковлевич Дорфман

Пермский государственный институт культуры

Автор, ответственный за переписку.
Email: dorfman07@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8494-5674
SPIN-код: 7398-0715
Scopus Author ID: 8664947000
ResearcherId: AAD-5451-2020

доктор психологических наук, профессор, заведующий кафедрой гуманитарных дисциплин

Российская Федерация, 614000, Пермь, ул. Газеты «Звезда», д. 18

Алексей Юрьевич Калугин

Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет

Email: kaluginau@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3633-2926
SPIN-код: 3744-8423
Scopus Author ID: 57192099434
ResearcherId: X-7824-2018

кандидат психологических наук, доцент, заведующий кафедрой теоретической и прикладной психологии

Российская Федерация, 614990, Пермь, ул. Сибирская, д. 24

Список литературы

  1. Abdelrahman, R.M. (2020). Metacognitive awareness and academic motivation and their impact on academic achievement of Ajman University students. Heliyon, 6(9), e04192. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04192
  2. Ahmed, Z., Asim, M., & Pellitteri, J. (2019). Emotional intelligence predicts academic achievement in Pakistani management students. The International Journal of Management Education, 17(2), 286–293. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.04.003
  3. Akpur, U. (2020). Critical, reflective, creative thinking and their reflections on academic achievement. Thinking Skills and Creativity, 37, 100683. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2020.100683
  4. Anderman, E.M. (2020). Achievement motivation theory: Balancing precision and utility. Contemporary Educational Psychology, 61, 101864. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101864
  5. Averina, I.S., & Shcheblanova, E.I. (1996). Verbal test of creative thinking “unusual uses”. Moscow: Sobor Publ. (In Russ.)
  6. Baturin, N.A., & Kurganskiy, N.A. (1995). A quick guide to the Universal Intelligent Test. St. Petersburg. (In Russ.)
  7. Brown, T. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. New York, London: The Guilford Press.
  8. Chamorro-Premuzic, T., Moutafi, J., & Furnham, A. (2005). The relationship between personality traits, subjectively-assessed and fluid intelligence. Personality and Individual Differences, 38(7), 1517‒1528. https://doi.org/10.1016/j.paid.2004.09.018
  9. Chen, C., Elliot, A.J., & Sheldon, K.M. (2019). Psychological need support as a predictor of intrinsic and external motivation: The mediational role of achievement goals. Educational Psychology, 39(8), 1090–1113. https://doi.org/10.1080/01443410.2019.1618442
  10. Danilova, N.P., & Shmelev, A.G. (1988). Strelyau test questionnaire. In A.G. Shmelev (Ed.), Workshop on Psychodiagnostics. Psychodiagnostic Materials (pp. 4–10). Moscow: MGU Publ. (In Russ.)
  11. De Neys, W. (2017). Bias, conflict, and fast logic: Towards a hybrid dual process future? In W. De Neys (Ed.), Dual Process Theory 2.0 (pp. 47–65). Oxon, UK: Routledge.
  12. Deutsch, R., & Strack, F. (2006). Duality models in social psychology: From dual processes to interacting systems. Psychological Inquiry, 17(3), 166–172. https://doi.org/10.1207/s15327965pli1703_2
  13. DeYoung, C.G. (2006). Higher-order factors of the Big Five in a multi-informant sample. Journal of Personality and Social Psychology, 91(6), 1138–1151. https://doi.org/10.1037/0022-3514.91.6.1138
  14. Dokuka, S.V. (2021). Social environment and academic performance: A systematic review of stochastic actor-oriented research. Sociological Journal, 27(3), 175–191. (In Russ.) https://doi.org/10.19181/socjour.2021.27.3.8429
  15. Dorfman, L., & Kalugin, A. (2022). Individual intellectual integration in Russian students. Cambridge Scholars Publishing.
  16. Dorfman, L.Ya. (2016). The causal pluralism and holism in the meta-individual world theory. Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 13 (1), 115−153. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/1813-8918-2016-1-115-153
  17. Dorfman, L.Ya., & Kalugin, A.Yu. (2020). The four-factor self questionnaire: Its theoretical and psychometric properties. Siberian Journal of Psychology, (75), 53–74. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/17267080/75/4
  18. Dorfman, L.Ya., & Kalugin, A.Yu. (2021). Individual-intellectual integration of person. Moscow: Institute of Psychology RAS. (In Russ.) https://doi.org/10.38098/mng_21_0438
  19. Dorfman, L.Ya., & Kalugin, A.Yu. (2022a). An individual-intellectual model of students’ academic achievement (based on humanitarian specializations). Psychological Science and Education, 27(4), 68−76. (In Russ.) https://doi .org/10 .17759/pse.2022270407
  20. Dorfman, L.Ya., & Kalugin, A.Yu. (2022b). Integration of knowledge in modern psychological science: Cross-theoretical integrations and empirical models. Bulletin of Udmurt University. Series Philosophy. Psychology. Pedagogy, 32(3), 275–286. (In Russ.) https://doi.org/10.35634/2412-9550-2022-32-3-235-246
  21. Duckworth, A.L., Taxer, J.L., Eskreis-Winkler, L., Galla, B.M., & Gross, J.J. (2019). Self-control and academic achievement. Annual Review of Psychology, 70, 373–399. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010418-103230
  22. Evans, J.S.B.T., & Stanovich, K.E. (2013). Dual-process theories of higher cognition: Advancing the debate. Perspectives on Psychological Science: A Journal of the Association for Psychological Science, 8(3), 223–241. https://doi.org/10.1177/1745691612460685
  23. Fomina, Т.G., Filippova, Е.V., & Morosanova, V.I. (2021). Longitudinal study of the relationship between conscious self-regulation, school engagement and student academic achievement. Psychological Science and Education, 26(5), 30–42. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/pse.2021260503
  24. George, D., & Mallery, P. (2016). IBM SPSS Statistics 23 step by step: A simple guide and reference. New York: Routledge.
  25. Guilford, J.P. (1950). Creativity. American Psychologist, 5(9), 444–454. https://doi.org/10.1037/h0063487
  26. Guilford, J.P. (1967). The nature of human intelligence. New York: McGraw-Hill. https://doi.org/10.3102/00028312005002249
  27. Howard, J.M., Nicholson, B.C., & Chesnut, S.R. (2019). Relationships between positive parenting, overparenting, grit, and academic success. Journal of College Student Development, 60(2), 189–202. https://doi.org/10.1353/csd.2019.0018
  28. Ishmuratova, Yu.А., Potanina, А.М., & Bondarenko, I.N. (2021). Impact of conscious self-regulation, engagement and motivation on academic performance of schoolchildren during different periods of study. Psychological Science and Education, 26(5), 17–29. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/pse.2021260502
  29. James, W. (1996). A pluralistic universe. Hibbert lectures. New York: University of Nebraska Press.
  30. Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar Straus and Giroux.
  31. Kalugin, A.Yu., Shchebetenko, S.A., Mishkevich, A.M., Soto, C.J., & John, O.P. (2021). Psychometric properties of the Russian version of the Big Five Inventory – 2. Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 18(1), 7–33. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/1813-8918-2021-1-7-33
  32. Lobanov, A.P., Radchikova, N.P., Drozdova, N.V., & Voronova, A.V. (2018). Influence of academic and non-academic types of intelligence on academic achievements of students. Izvestiya of Saratov University. Educational Acmeology. Developmental Psychology, 7(4), 304–312. (In Russ.) https://doi.org/10.18500/2304-9790-2018-7-4-304-312
  33. Lomov, B.F. (1984). Methodological and theoretical problems of psychology. Moscow: Nauka Publ. (In Russ.)
  34. Mammadov, S. (2022). Big Five personality traits and academic performance: A meta‐analysis. Journal of Personality, 90(2), 222‒255. https://doi.org/10.1111/jopy.12663
  35. Merlin, V.S. (1986). Essay on integral study of individuality. Moscow: Pedagogika Publ. (In Russ.)
  36. Morales-Vives, F., Camps, E., & Dueñas, J.M. (2020). Predicting academic achievement in adolescents: The role of maturity, intelligence and personality. Psicothema, 32(1), 84–91. https://doi.org/10.7334/psicothema2019.262
  37. Morosanova, V.I., Bondarenko, I.N., & Fomina, T.G. (2022). Conscious self-regulation, motivational factors, and personality traits as predictors of students’ academic performance: A linear empirical model. Psychology in Russia: State of the Art, 15(4), 170–187. https://doi.org/10.11621/pir.2022.0411
  38. Moutafi, J., Furnham, A., & Crump, J. (2003). Demographic and personality predictors of intelligence: A study using the NEO personality inventory and the Myers – Briggs type indicator. European Journal of Personality, 17(1), 79‒94. https://doi.org/10.1002/per.471
  39. Moutafi, J., Furnham, A., & Crump, J. (2006). What facets of openness and conscientiousness predict fluid intelligence score? Learning and Individual Differences, 16(1), 31‒42. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2005.06.003
  40. Nasir, M., & Iqbal, S. (2019). Academic self-efficacy as a predictor of academic achievement of students in pre service teacher training programs. Bulletin of Education and Research, 41(1), 33–42.
  41. Olivier, E., Archambault, I., De Clercq, M., & Galand, B. (2019). Student self-efficacy, classroom engagement, and academic achievement: Comparing three theoretical frameworks. Journal of Youth and Adolescence, 48(2), 326–340. https://doi.org/10.1007/s10964-018-0952-0
  42. Ponomarev, Ya.A. (1976). Psychology of creativity. Moscow: Nauka Publ. (In Russ.)
  43. Prokhorova, A.A. (2019). Foreign studies of overparenting style of parenthood. Journal of Modern Foreign Psychology, 8(4), 16–24. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/jmfp.2019080402
  44. Rand, K.L., Shanahan, M.L., Fischer, I.C., & Fortney, S.K. (2020). Hope and optimism as predictors of academic performance and subjective well-being in college students. Learning and Individual differences, 81, 101906. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2020.101906
  45. Raven, Dzh.K., Kurt, Dzh.Kh., & Raven, Dzh. (1997). Manual for Raven’s progressive matrices and vocabulary scales. Section 1. General overview. Moscow: Kogito-Tsentr Publ. (In Russ.)
  46. Rzhanova, I.E., Alekseeva, O.S., & Burdukova, Yu.A. (2020). Successful learning: Relationship between fluid intelligence and working memory. Psychological Science and Education, 25(1), 63–74. (In Russ.) https://doi.org/10.17759/pse.2020250106
  47. Schreiber, J.B., Nora, A., Stage, F.K., Barlow, E.A., & King, J. (2006). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: A review. The Journal of Educational Research, 99(6), 323–338. https://doi.org/10.3200/JOER.99.6.323-338
  48. Shchebetenko, S., Kalugin, A.Y., Mishkevich, A.M., Soto, C.J., & John, O.P. (2020). Measurement invariance and sex and age differences of the Big Five Inventory – 2: Evidence from the Russian version. Assessment, 27(3), 472–486. https://doi.org/10.1177/1073191119860901
  49. Smirnov, S.D., Kornilova, T.V., Kornilov, S.A., & Malakhova, S.I. (2007). About the connection between intellectual abilities and personality traits of students and their academic success. Moscow University Psychology Bulletin. Series 14. Psychology, (3), 82–87. (In Russ.)
  50. Soto, C.J., & John, O.P. (2017). The next Big Five Inventory (BFI-2): Developing and assessing a hierarchical model with 15 facets to enhance bandwidth, fidelity, and predictive power. Journal of Personality and Social Psychology, 113(1), 117. https://doi.org/10.1037/pspp0000096
  51. Stajković, A., Bandura, A., Locke, E., Lee, D., & Sergent, K. (2018). Test of three conceptual models of influence of the big five personality traits and self-efficacy on academic performance: A meta-analytic path-analysis. Personality and Individual Differences, 120, 238–245. https://doi.org/10.1016/j.paid.2017.08.014
  52. Stanovich, K. (2010). Rationality and the reflective mind. New York: Oxford University Press.
  53. Steinmayr, R., Weidinger, A.F., Schwinger, M., & Spinath, B. (2019). The importance of students’ motivation for their academic achievement – replicating and extending previous findings. Frontiers in Psychology, 10, 1730. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01730
  54. Strelau, J., & Zawadzki, B. (1995). The formal characteristics of behavior – temperament inventory (FCB–TI): Validity studies. European Journal of Personality, 9(3), 207–229. https://doi.org/10.1002/per.2410090304
  55. Strelau, J., Angleitner, A., & Newberry, B.H. (1999). The Pavlovian temperament survey (PTS): An international handbook. Seattle: Hogrefe & Huber Pub.
  56. Strelyau, Ya., Mitina, O., Zavadskiy, B., Babaeva, Yu., & Menchuk, T. (2009). Temperament diagnostic technique (formal dynamic characteristics of behavior). Moscow: Smysl Publ. (In Russ.)
  57. Suna, H.E., Tanberkan, H., Gür, B., Perc, M., & Özer, M. (2020). Socioeconomic status and school type as predictors of academic achievement. Journal of Economy Culture and Society, (61), 41–64. https://doi.org/10.26650/JECS2020-0034
  58. Tikhomirova, T., Malykh, A., & Malykh, S. (2020). Predicting academic achievement with cognitive abilities: Cross-sectional study across school education. Behavioral Sciences, 10(10), 158. https://doi.org/10.3390/bs10100158
  59. Torun, E.D. (2020). Online distance learning in higher education: E-learning readiness as a predictor of academic achievement. Open Praxis, 12(2), 191–208. https://doi.org/10.5944/openpraxis.12.2.1092
  60. Ushakov, D.V. (2003). Intelligence: Structural dynamic theory. Moscow: Institute of Psychology RAS. (In Russ.)
  61. Ushakov, D.V. (2011). Psychology of intelligence and giftedness. Moscow: Institute of Psychology RAS. (In Russ.)
  62. Usher, E.L., Li, C.R., Butz, A.R., & Rojas, J.P. (2019). Perseverant grit and self-efficacy: Are both essential for children’s academic success? Journal of Educational Psychology, 111(5), 877–902. https://doi.org/10.1037/edu0000324
  63. Van der Linden, D., Te Nijenhuis, J., & Bakker, A.B. (2010). The general factor of personality: A meta-analysis of Big Five intercorrelations and a criterion-related validity study. Journal of Research in Personality, 44(3), 315–327. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2010.03.003
  64. Veas, A., Castejón, J.L., Miñano, P., & Gilar‐Corbí, R. (2019). Relationship between parent involvement and academic achievement through metacognitive strategies: A multiple multilevel mediation analysis. British Journal of Educational Psychology, 89(2), 393–411. https://doi.org/10.1111/bjep.12245
  65. Vyatkin, B.A., & Dorfman, L.Ya. (2018). System integration of human individuality. Moscow: Institute of Psychology RAS. (In Russ.)
  66. Wallach, M.A., & Kogan, N. (1965). Modes of thinking in young children. New York: Holt, Rinehart, and Winston.
  67. Zenkina, V.G., Zenkin, I.S., & Vladimirova, K.E. (2019). Chronobiological type of students and academic performance. Amur Medical Journal, (3), 36–40. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».