Распределение уровня интеллекта

Распределение людей по результатам тестов на интеллект впервые изучил Термен. В 1937 году он собрал результаты тестирования 2904 детей в возрасте от 2 до 18 лет. Оказалось, что эти результаты дают более или менее равномерное «колоколообразное» распределение, причем среднее значение IQ соответствует 100 баллам (рис. 9.5). Самые низкие значения IQ приближались к 0, а самые высокие-к 200; иными словами, наблюдалось максимальное отклонение в 100 баллов от среднего значения в обе стороны. Так называемое стандартное откло­нение¹, или среднее для всех отклонений от 100, оказалось равным 16 баллам².

Из статистики известно, что все индивидуальные показатели в преде­лах стандартного отклонения от средней составляют 68% общего числа показателей (34% в одну сторону и 34% в другую). Поэтому 1974 ребенка, «укладывающиеся» в 68% с баллами от 84(100—16) до 116 (100 + 16), могут, по мнению Термена, считаться индивидуумами со средним интеллектом. Что касается остальной, менее многочисленной группы детей, результаты которых соответствовали крайним участкам распределения, то отклонения в меньшую сторону расценивались как сниженный интеллект или умственная отсталость, а отклонения в боль­шую сторону-как повышенный уровень интеллекта.

В табл. 9.2 и 9.3 приведено более детальное разделение по уровням, чтобы разместить всех обследуемых лиц по определенным «полочкам».

Оказалось, однако (см. документ 9.4), что разделение людей на «средних», «отсталых» и «сверходаренных» мало что говорит об их истинной социальной ценности. Кроме того, когда Термин и его сотруд­ники длительно прослеживали судьбу людей с повышенным IQ, был выявлен поразительный факт: ни один из них не стал ни Моцартом, ни Эйнштейном, ни Пикассо. Никто из этих людей не оставил сколько-

* Точнее говоря, стандартное отклонение равно квадратному корню из среднего квадратичного отклонения:

—————————————————^

; Сумма квадратов отклонении s = / ——————————————————— (см. приложение Б).

V Число измерений

² При аналогичном исследовании с тестом Векслера (WISC) было получено стандартное отклонение в 15 баллов.

434 Глава 9

95%

68%

34,1% 34.1%

13,5% 13,5% 0.1%

2,2%

52 68 84 100 116 132 148

О 1а

А 2а

За За

Рис. 9.5. Кривая «нормального» распределения интеллекта. Видно, что примерно у 70% всех лиц IQ лежит в пределах от 84 до 116 баллов (т.е. в пределах одного стандартного отклонения ет от среднего IQ, равного 100); видно также, что лишь около 2% населения страдает умственной отсталостью (IQ < 70).

Таблица 9.3. Распределение умственно отсталых лиц'

IQ по IQ по Частота (%) Диагноз данным данным

теста теста Стэнфорд- Векслера ^^ч ^в0 ^всеиБине умственно популяции отсталых

 

Легкая задержка 52-68 55-69 90,0 2,00

умственного развития

Средняя дебильность 36-51 40-54 6,0 0,13

Сильно выраженная 20-35 25-29 3,0 0,06

дебильность

Более тяжелые формы Ниже 20 Ниже 25 1,0 0,02

умственной отсталости

¹ Сопоставление диагнозов с IQ, определенным с помощью теста Стэнфорд-Бине и по шкале интеллекта Векслера, а также частота этих диагнозов во всей популяции и среди лиц с IQ ниже 70.

нибудь заметного следа в истории своей страны. «Сверходаренные» испытуемые Термена стали честными гражданами, добились прекрас­ного социального положения, но ни один из них не стал гениальным творцом (Goertzel, Goertzel, 1962).

Что же помешало этим людям добиться каких-то исключительных успехов? Нет ли какого-то особого качества, необходимого для решения проблем, разработки теорий или создания шедевров искусства, -ка­чества, которое невозможно свести к интеллекту в обычном смысле этого слова и измерить соответствующими тестами?

Адаптация и творчество

Интеллект, решение проблем и творчество

Развитию представлений об «одаренных» личностях и об их способ­ностях к эффективной деятельности способствовали два направления исследований. В 40-х годах немецкий психолог Карл Дункер (Duncker, 1945) выяснил, каким образом его студенты решают определенные задачи. Одна из таких задач состояла в том, чтобы найти способ разрушить у больного опухоль желудка путем достаточно интенсивного облучения, не разрушая при этом окружающие здоровые ткани. Дункер обратил внимание на то, что большая часть студентов не могла при решении этой задачи «оторваться» от уже имеющихся у них знаний¹ и предлагала все новые и новые решения «хирургического» типа (вы-вестч участок желудка с опухолью наружу, усыпить больного, использо­вать свинцовую пластинку и т. п.); все эти варианты, однако, не решали проблему повреждения здоровых тканей. Для того чтобы решить по­добную задачу, человек должен обладать способностью устанавливать связи между этой задачей и элементами своего прошлого опыта, на первый взгляд не имеющими с ней ничего общего (например, он мог бы вспомнить, как в детстве поджигал кусочек бумаги с помощью солнеч­ного луча, сфокусированного лупой). Одно из «умных» решений при­веденной выше задачи заключалось в том, чтобы сконцентрировать на опухоли лучи слабой интенсивности так, чтобы спереди и сзади от опухоли они были для тканей безвредны (рис. 9.6). Из главы 7 мы уже знаем, как может развиваться мысль, прежде чем прийти к подобному решению -будь то путем инсайта или через рассуждение.

Проблема:

Линза

Генератор излучения

Рис 96. В этой задаче необходимо разрушить опухоль путем облучения, не повреждая при этом окружающей ткани.

Мы уже говорили о возможности такого рода функциональной ригидности. тоже открытой Дункером.

436 Глава 9

В тот период проводилось все больше исследований, направленных ни то, чтобы выявить особенности мышления творческих людей. Испы-гуемым предлагалось, например, найти способ повысить на 50 баллов 1Q у граждан страны или же найти применение миллионам изношенных автомобильных шин, скапливающимся ежегодно. Из подобных работ стало, в частности, ясно, что для «творческого» мышления характерен поиск решений более сложных и необычных, чем те, которые «лежат на поверхности».

Заслуга обобщения результатов всех этих исследований и создания расширенной концепции интеллекта принадлежит Гилфорду (Guilford, 1959), который, в частности, выделил два типа мышления: конвер­гентное, необходимое для нахождения единственного точного решения задачи, и дивергентное, благодаря которому возникают оригинальные решения (см. модель Гилфорда на рис. 9.2).