Роберт Стернберг - Интеллект успеха
Ну и какими оказались результаты? Рассматривая совместно мужчин и женщин (последние на равных основаниях участвовали и в тестах, и в самой программе), мы обнаружили, что GRE устойчиво прогнозирует оценки, получаемые в течение первого года программы, но не более. Хотя уровень оправданности предсказаний и здесь был более чем скромен. Для GRE-тестов на вербальное мышление общая корреляция составляла 0,18 (0 – отсутствие корреляции, 1– полная корреляция) – результат на грани статистической значимости. Для аналитических способностей корреляция была равна 0,17 – опять-таки на пределе статистической значимости. Максимальная корреляция, что не удивительно, была получена для теста достижений в психологии – 0,37. Достижения в тесте явились наилучшим предсказанием достижений в программе. Какие-либо другие важные критерии тест не прогнозировал. Он не предсказывал даже оценки на втором году обучения. Стало понятно, почему издатели теста, приводя информацию о валидности теста, уделяли такое внимание оценкам в течение первого года обучения!
Интересные особенности были обнаружены после того, как мы провели классификацию по половому признаку. Один из субтестов – аналитический – с умеренной точностью, но статистически значимо прогнозировал некоторые из наиболее важных критериев, но только для мужчин. Например, для мужчин корреляция показателей аналитического GRE-теста с оценкой преподавателями аналитических способностей аспирантов составляла 0,31. Для женщин эта корреляция была равна всего 0,05. Фактически, для женщин тест вообще не давал статистически значимых предсказаний. Таким образом, комбинация результатов для мужчин и женщин дает обманчивую картину эффективности теста в прогнозировании успеха в аспирантуре. Хотя достижения мужчин и женщин в рамках нашей программы в общем равнозначны, предвестники их успехов существенно различаются. Причины этих расхождений пока неизвестны.
Мы полагаем, что на основании проведенных исследований можно сделать несколько полезных выводов. Во-первых, тесты предсказывают прежде всего оценки, и часто именно оценки оказываются их единственным удачным прогнозом. Нет ничего плохого в предсказании оценок – они также важны, тем более что мы постоянно себя в этом убеждаем, – но жизнь вовсе не сводится к одним только оценкам. Во-вторых, точность прогноза не одинакова для различных групп, о чем нельзя забывать, анализируя результаты тестирования. Женщинам приходится решать ряд проблем, которые неведомы мужчинам. Кроме того, как показывают исследования, женщины часто убеждены, что не способны выполнять определенные задачи, в результате чего они действительно очень слабо справляются с этими задачами. Когда человек настраивается на неудачу, вероятность неудачного исхода заметно возрастает.
Мы не были особо поражены результатами наших исследований GRE-тестирования, равно как не были удивлены и реакцией на них в различных группах, где мы показывали эти результаты. Те, кто с самого начала скептически относился к тестам, кивали головой – дескать, ничего другого мы и не ожидали. Но горячие приверженцы тестирования со скепсисом отнеслись как раз к нашим изысканиям. Они, например, заявили, что для подлинной проверки теста необходима информация о том, насколько преуспели бы в программе те, кто не был принят.
В определенном смысле они правы. Было бы замечательно узнать, как бы пошли дела у тех, кто не был принят. Лично я считаю, что у большинства из них все было бы в порядке. Но проблема в том, что мы не можем провести подобные исследования – именно потому, что такие люди не были допущены к участию в программе, причем чаще всего на основании результатов тестирования. То есть чтобы разубедить скептиков, необходимо провести исследования, которые провести невозможно. Но зато можно сделать что-то довольно близкое к этому. В течение года или нескольких лет мы могли бы принимать всех абитуриентов, независимо от результатов тестирования, и посмотреть, как они проявят себя в различных аспектах программы. В этом случае базовая выборка была бы свободна от того смещения, которое «портит» выборку, сформированную по результатам тестирования. Идеальным с точки зрения эксперимента был бы, безусловно, случайный прием абитуриентов. Но, конечно же, никто не захочет закрывать глаза на результаты тестирования в течение года или двух, а руководство факультета будет против набора аспирантов по случайному принципу. Таким образом, система остается на прежнем месте, а люди – при своих убеждениях, которые, похоже, так никогда и не удастся переломить.
Наши исследования GRE-тестов и другие подобные данные указывают на необходимость получения дополнительной информации о валидности тестов – помимо той, что обычно приводится в технических руководствах. Нужны более универсальные критерии, а также данные о валидности тестов для различных групп людей и различных ситуаций. Часто подразумевается, что, раз тесты работают для одной группы, они будут работать и для других, хотя на практике можно наблюдать обратное.
Надежность (достоверность)
При оценке тестов их издатели и потребители уделяют пристальное внимание еще одной характеристике. Речь идет о надежности (достоверности), которая определяет, насколько устойчиво тест измеряет то, для чего он предназначен. Другими словами, если тест выполняется один раз, а затем еще раз, будут ли совпадать результаты?
Многие из распространенных тестов достаточно надежны – в противном случае они бы и не завоевали такую популярность. Но здесь речь идет об усредненных показателях. Встречаются люди, результаты которых флуктуируют в умеренных пределах, а есть и такие, у которых разбежки от теста к тесту могут быть значительными. Так, например, с помощью специальных пособий и курсов подготовки многим удается улучшать результаты выполнения таких тестов, как SAT и GRE, или других аналогичных конкурсных тестов.
В связи с доступностью таких книг и курсов, а также с учетом того, что они позволяют в среднем заметно повышать показатели тестирования, возникает вопрос о равноправии. Как быть с теми, кто не знает о существовании таких курсов, кто не может себе их позволить или у кого нет на них времени? Безусловно, издатели тестов будут настаивать, что даваемые книгами и курсами преимущества не так уж велики. В среднем, конечно, нет. Но для отдельных людей они существенны, а что более важно, когда речь идет о миллионах решений, принимаемых в течение года по результатам миллионов тестов, даже очень маленькие различия приведут в среднем к весьма впечатляющим последствиям. Для некоторых соответствующая книга или курсы могут сыграть важную роль, и ввиду неравноправного доступа к ним результаты тестирования для различных людей не могут интерпретироваться единым образом. Поэтому общая надежность тестов призвана нивелировать подобные нежелательные последствия неравноправия.
Издатели также отдают предпочтение таким тестам, в которых отдельные задания конкретного субтеста измеряют примерно одну и ту же характеристику. Они даже приводят статистические данные, демонстрирующие однородность различных элементов субтеста по отношению к измеряемой характеристике. Хотя за такую согласованность результатов приходится расплачиваться. Чем больше элементов теста измеряют одно и то же, тем меньше диапазон проводимых измерений. Другими словами, согласованность достигается за счет широты охвата. Узость используемых тестов, похоже, мало кого волнует; но тесты ведь действительно очень ограничены! Мы имеем надежные хорошие измерения пассивного интеллекта. Но как использовать результаты этих измерений?
Как используются тесты
Тесты используются так же, как это описывает принцип Гейзенберга: прибор, проводящий измерения, сам влияет на оцениваемые характеристики. Например, в нашем обществе те, кто находится на верхних ступеньках социальной лестницы, – юристы, врачи, бизнесмены, профессоры колледжей – имеют, как правило, более высокие IQ, чем те, кто занимает нижние ступеньки этой лестницы, – поденщики, уборщики, дворники. Таким образом, IQ связан с занимаемым положением, но является ли он причиной достижения этого положения?
Здесь важно уметь отличать причинно-следственную связь от простой корреляции. Известно, например, что большинство населения Нигерии имеет черный цвет кожи, а большинство жителей Норвегии – белый. Однако вы же не сделаете вывод о том, что проживание в Нигерии делает кожу человека черной, а жизнь в Норвегии, соответственно, белой. Вот вам пример, что корреляция не всегда является причиной. При установлении корреляции следует иметь в виду, что имеются по крайней мере три возможные ее причины. Предположим, имеется корреляция между двумя вещами, например измеренным интеллектом и занимаемым служебным положением. Из соображений общности назовем их «фактор Х» и «фактор У». Возможно, фактор Х вызывает фактор У; возможно, фактор У вызывает фактор Х; но не исключено, что существует фактор более высокого порядка, который является причиной для них обоих.
