CC BY
197
РАЗДЕЛ 5. ПСИХОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
УДК 159.9: 37.015.3
Волочков Андрей Александрович
доктор психологических наук, профессор, заведующий кафедрой
практической психологии
ФГБОУ ВПО «Пермский государственный гуманитарно-педагогический
университет», Пермь, Россия
614990, Пермь, Сибирская, 24, +7(342) 212-85-90, e-mail: volochkov57@mail.ru
УСПЕВАЕМОСТЬ И КОГНИТИВНОЕ РАЗВИТИЕ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ УЧЕБНОЙ АКТИВНОСТИ ШКОЛЬНИКА
Andrey A. Volochkov
Doctor of psychological Sciences, Professor, head of the Chair of practical psychology
Federal State Budget Educational Institution of Higher Professional Education «Perm State Humanitarian Pedagogical University»
Perm, Russia, 614990, 24, Sibirskaja, e-mail: volochkov57@mail.ru
ACADEMIC PERFORMANCE AND COGNITIVE DEVELOPMENT AS FUNCTIONS OF STUDENT ACADEMIC ACTIVENESS
Аннотация. В статье представлены результаты исследования взаимосвязей учебной активности, когнитивных характеристик и учебной результативности младших школьников и подростков. Обнаружено, что когнитивные характеристики и учебная активность влияют на успеваемость школьников, при этом наибольший вклад в обеих возрастных группах вносит учебная активность. Также обсуждаются эффекты учебной активности младших школьников и подростков на вариацию когнитивных характеристик.
Ключевые слова: когнитивное развитие; учебная активность;
успеваемость.
Abstract. The article presents results of research into correlations among academic activeness, cognitive characteristics and academic achievements of primary and secondary school students. It was found that cognitive characteristics and academic activeness have a significant influence on students’ academic performance. The largest contribution in both the age groups is that of academic activeness. Effects of academic activeness of primary and secondary school children on variation of cognitive characteristics is also discussed.
© Волочков А.А., 2015
87
ВЕСТНИК ПГГПУ
Серия № 1. Психологические и педагогические науки
Key words: cognitive development; academic activeness; academic performance; path analysis.
Проблема и основные понятия исследования
Насколько влиятельным оказывается фактор учебной активности, активности субъекта образовательных взаимодействий по отношению к параметрам когнитивного развития? Соотношение учебной активности и когнитивного развития школьников, а также взаимодействие этих характеристик по отношению к учебной результативности изучены недостаточно. Мы предположили, что 1) имеется статистически достоверная взаимосвязь когнитивных характеристик, учебной активности и результативности обучения; 2) учебная активность и когнитивная сфера значимо влияют на успеваемость; 3) учебная активность оказывает существенное влияние на ряд когнитивных характеристик.
Учебная активность понимается в русле концепции целостной активности субъекта конкретной сферы взаимодействий [4; 5; 6] - активность субъекта в сфере образовательных взаимодействий, которая выражает меру субъектности ученика или студента в их учебной деятельности. Это мера зависимости учебной деятельности от ученика или студента как ее субъекта. В этом плане учебная активность - мера субъектности в учебной деятельности. Потенциал активности выражает соотношение желания и возможностей быть субъектом образовательных взаимодействий. Регуляция активности - соотношение импульсивной, эмоциональной и произвольной его регуляции. Реализация активности -соотношение исполнительских и творческих аспектов непосредственно наблюдаемой динамики учебной деятельности. Результат воплощает в себе итог движения и залог его постоянного возобновления, являясь, по сути, новым потенциалом активности. Единицей анализа активности является цикл активности.
Участники и организация исследования
Исследование проводилось в 2013 г. на выборке учащихся четвертых и девятых классов. В исследовании принимали участие три школы: СОШ № 1 -пос. Ильинский и СОШ № 3 и СОШ № 1 г. Осы. Школы обычные, общеобразовательные с преобладанием традиционной системы образования. Школа № 1 пос. Ильинского является массовой школой, в которой учатся более 800 школьников. Школа № 3 г. Осы является также массовой школой, но имеет статус кадетской. Здесь в каждой параллели существует специализированный гимназический кадетский класс. Школа № 1 г. Осы (около 350 учащихся) также является типичной школой малого города, в котором имеются все ступени обучения - младшая, основная и старшая. Всего в исследовании приняло участие 263 учащихся массовых школ двух административных территорий Пермского края (Ильинский и Осинский районы), 138 младших школьника (4-е классы) и 125 старших подростков (9-е классы). По полу выборку составили: 121 девочка и 142 мальчика.
88
РАЗДЕЛ 5. ПСИХОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
Инструментарий
Использовались программа наблюдения и опросник «Учебная активность школьника» по А.А. Волочкову [7], Стандартные прогрессивные матрицы Д. Равена [18; 19], тест вербального интеллекта «Владение словарем» и тест «Критический анализ» по Д. Барретту в адаптации А.А. Волочкова [1]. У старших подростков также использовался опросник «Уровень рефлексивности» по А.В. Карпову и В.В. Пономаревой [10].
Вычислялись усредненные за полугодие показатели текущей успеваемости отдельно по 3 предметам (русский язык, математика, природоведение у младших школьников; русский язык, математика, история -у девятиклассников). Кроме того, вычислялся агрегированный усредненный индекс успеваемости.
Анализ данных
Использовались корреляционный, путевой, дисперсионный и другие виды анализа эмпирического массива данных. Более подробно остановимся на путевом анализе и его результатах.
Путевой анализ (анализ путей, казуальный анализ и т.д.) - метод визуализации связей между тремя и более количественными переменными, основанный на построении графа связей между ними. Визуально эти графы представлены односторонними (эффекты, влияния) и двусторонними стрелками (корреляции переменных). В отличие от корреляционно-регрессионного подхода путевой анализ был разработан с целью причинного объяснения корреляции [14; 15; 16; 17; 23; 25].
В путевом анализе чрезвычайно удобным является использование стандартизированных коэффициентов регрессии, которое позволяет сопоставить влияние нескольких факторов по отношению к зависимой переменной с помощью непосредственного сравнения их путевых параметров.
1. Взаимосвязь когнитивных характеристик, учебной активности и результативности обучения
Для выявления взаимосвязей соответствующих характеристик в обеих выборках проводился корреляционный (по К. Пирсону) и эксплораторный факторный анализ по методу главных компонент. Все корреляции учебной активности, когнитивных характеристик и успеваемости оказались значимыми. Обобщенную картину связей дают итоги их факторного анализа (табл. 1).
У девятиклассников в анализе на одну переменную больше. Это -рефлексивность как метакогнитивная характеристика, по А.В. Карпову и В.В. Пономаревой (2005). Однако это не влияет на итоги анализа. В обеих выборках образовался лишь один значимый фактор, который демонстрирует сильные прямо пропорциональные взаимосвязи учебной активности, когнитивных характеристик и учебной результативности, что полностью подтверждает нашу первую гипотезу.
89
ВЕСТНИК ПГГПУ
Серия № 1. Психологические и педагогические науки
Таблица 1
Итоги факторного анализа взаимосвязей переменных в двух выборках
4 класс, n = 138 9 класс, n = 125
Переменные Factor Переменные Factor
УА (общий индекс учебной активности, по А.А. Волочкову) -0,76 УА (общий индекс учебной активности, по А.А. Волочкову) -0,59
RW (невербальный интеллект, по Д. Равену) -0,65 RW (невербальный интеллект, по Д. Равену) -0,67
Словарь (Вербальный интеллект, по Д.Барретту) -0,74 Словарь (Вербальный интеллект, по Д. Барретту) -0,70
Анализ ("Критическое мышление", по Д. Барретту) -0,68 Анализ ("Критическое мышление", по Д. Барретту) -0,71
УСП (успеваемость) -0,82 РЕФЛ (рефлексия, по Карпову-Пономаревой) -0,59
УСП (успеваемость) -0,87
Собственное число 2,69 Собственное число 2,91
Доля объясняемой дисперсии 54 % Доля объясняемой дисперсии 48 %
2. Влияние когнитивных характеристик и учебной активности
на успеваемость школьника
Совместное влияние учебной активности и ряда когнитивных характеристик на усредненный индекс текущей успеваемости школьников по трем предметам (математика, русский язык, природоведение или история) оценивалось с помощью путевого анализа, итоги которого представлены на рис. 1-2. Путевой анализ, с одной стороны, позволяет наглядно представить обычные корреляции влияющих переменных друг с другом (двунаправленные стрелки в путевой диаграмме), с другой - оценить воздействие каждой из этих переменных на зависимую переменную (в данном случае успеваемость) в виде стандартизованных регрессионных коэффициентов. Эти коэффициенты проставлены над однонаправленными стрелками. Кроме того, вычисляется коэффициент детерминации R , который показывает меру совместного влияния всех независимых переменных по отношению к зависимой, а также вклад в ее дисперсию других факторов (обозначен как «е») [8; 11; 24].
У четвероклассников представленная модель объясняет 49 % вариации успеваемости, у девятиклассников - 61 %.
В обеих выборках учебная активность и когнитивные характеристики значимо и прямо пропорционально взаимосвязаны, на что указывают соответствующие коэффициенты корреляции. Интересно, что связь индекса учебной активности с невербальным интеллектом по тесту Д. Равена у девятиклассников становится даже сильнее! Напротив, связь учебной активности с вербальным интеллектом (тест словаря, по Д. Барретту) с возрастом ослабевает. Динамика взаимосвязей других показателей также прослеживается и легко может быть интерпретирована самим читателем. Вместе с тем подчеркнем: все переменные статистически достоверно
90
РАЗДЕЛ 5. ПСИХОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
коррелируют в обеих выборках, что показывает устойчивую взаимосвязь учебной активности и когнитивной сферы.
Наиболее интересен сравнительный анализ влияния учебной активности и когнитивных характеристик на успеваемость школьников. Наибольший вклад в успеваемость, как у выпускников начальной школы, так и у девятиклассников, вносит учебная активность (стандартизованные
коэффициенты регрессии 0,43 и 0,36 соответственно). Вклад продуктивного компонента генерального фактора g, на измерение которого направлены «Стандартные прогрессивные матрицы»
Д. Равена максимален у четвероклассников (0,31), а у девятиклассников значительно снижается (0,19). У старших подростков среди когнитивных предикторов успеваемости лидируют вербальный интеллект по тесту словаря Д. Барретта и метакогнитивная рефлексивность (по А.В. Карпову и В.В. Пономаревой).
Таким образом, когнитивная сфера и учебная активность действительно влияют на успеваемость школьников. Если когнитивные влияния очевидны и хорошо изучены [3; 9; 22], то лидерство учебной активности во вкладах в успеваемость - новый факт в психолого-педагогических исследованиях.
Рис. 1. Диаграмма анализа путей; выборка 138 учащихся четвертых классов школ пос. Ильинский и г. Осы Пермского края
91
ВЕСТНИК ПГГПУ
Серия № 1. Психологические и педагогические науки
Рис. 2. Диаграмма анализа путей; выборка 125 девятиклассников школ пос. Ильинский и г. Осы Пермского края
3. Влияние учебной активности на когнитивную сферу школьника
Связь когнитивных характеристик и учебной активности, а также их взаимодействие по отношению к успеваемости школьников установлены. Имеется ли статистически достоверное влияние учебной активности на эти когнитивные характеристики? Если да, то в каком возрасте и относительно каких характеристик оно сильнее или слабее? Соответствующие предположения также проверялись с помощью путевого анализа. При этом независимой переменной был индекс учебной активности школьника, а зависимыми переменными выступали когнитивные показатели. Итоги путевого анализа представлены на рис. 3-4 и в табл. 2-3.
У четвероклассников учебная активность вносит существенный вклад (p<0,001) во все измеренные когнитивные параметры, в особенности в вербальный интеллект (тест Словаря, по Д. Барретту) и критическое мышление школьников (тест «Критический анализ», по Д. Барретту). Это не удивительно, так как ряд исследований показал, что именно эти когнитивные характеристики более чувствительны к образовательным воздействиям [2; 13; 20; 21].
92
РАЗДЕЛ 5. ПСИХОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
Рис. 3. Диаграмма анализа путей (четвертые классы, n = 138)
Таблица 2
Регрессионные веса путевого анализа «Учебная активность - когнитивные характеристики» (138 учащихся вторых классов)
Зависимые переменные Путь Фактор Estimate C.R. Р
Равен (невербальный интеллект, по Д. Равену) <— УА 1,356 3,132 ,002
Анализ (критическое мышление, по Д. Барретту) <— УА 1,018 4,812 ***
Словарь (вербальный интеллект, по Д. Барретту) <— УА 1,657 6,642 ***
Примечание: Estimate - нестандартизованные коэффициенты регрессии; C.R. - значения критерия t-Стьюдента; p - уровни значимости коэффициентов регрессии; *** - вероятность ошибки вывода о значимости регрессионного коэффициента не превышает 0,001.
У девятиклассников картина вкладов учебной активности в когнитивную сферу меняется (рис. 4, табл. 3). Снижается ее вклад в показатели вербального интеллекта и критического мышления. Одновременно нарастает влияние учебной активности на интеллектуальную продуктивность, измеренную по тесту Д. Равена. Вместе с тем «Стандартные прогрессивные матрицы» являются одним из лучших тестов, измеряющих генеральный фактор g, а он в свою очередь в значительной мере обусловлен генетически [9; 12; 18; 19]. Как объяснить полученный эффект? Имеются ли сходные факты в исследованиях с использованием теста Д. Равена?
93
ВЕСТНИК ПГГПУ
Серия № 1. Психологические и педагогические науки
Рис. 4. Диаграмма анализа путей (девятые классы, n = 125)
Оказывается, да: «Безусловно, способность оперировать с задачами, поставленными в Матрицах, зависит от степени знакомства с точками, углами и линиями, а также от привычки проявлять настойчивость при осмыслении абстрактных конструкций. Практически каждый представитель общества с высоким уровнем грамотности приобретает опыт такого рода деятельности с такими 12 понятиями. Однако, хотя Дж. К. Равен был достаточно проницателен, чтобы анализировать тестовые показатели ПМР с учетом ценностного контекста, оказалось, что различия в субъективном отношении людей к работе с абстракциями сказываются на тестовых оценках даже больше, чем он предполагал. Напротив, их зависимость от других факторов, таких как уровень образования или домашняя обстановка, оказалась значительно ниже, чем считалось ранее [18, с. 12].
Таблица 3
Регрессионные веса путевого анализа «Учебная активность - когнитивные характеристики» (125 девятиклассников)
Зависимые переменные Путь Фактор Estimate C.R. Р
Невербальный интеллект, по Д. Равену <— УА 3,439 3,731 ***
Критическое мышление, по Д. Барретту <— УА 2,065 2,036 ,042
Вербальный интеллект, по Д. Барретту <— УА 1,620 2,152 ,031
Рефлексивность, по А.В. Карпову, В.В. Пономаревой <— УА 8,912 3,244 ***
Примечание: Estimate - нестандартизованные коэффициенты регрессии; C.R. - значения критерия t-Стьюдента; p - уровни значимости коэффициентов регрессии; *** - вероятность ошибки вывода о значимости регрессионного коэффициента не превышает 0,001.
94
РАЗДЕЛ 5. ПСИХОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
Таким образом, учебная активность оказывает существенное влияние на когнитивную сферу школьника. При этом следует обратить внимание на то, что этот вклад по отношению к продуктивному компоненту фактора g, определенного в теории когнитивной способности Ч. Спирмена, даже нарастает с приближением к ранней юности. Продуктивная способность, по Д. Равену -это способность генерировать новые инсайты, способность воспринимать и способность устанавливать взаимосвязи. Существенным элементом продуктивной способности является способность генерировать новые, преимущественно невербальные понятия, которые дают возможность свободно и ясно мыслить [19, с. 3].
Заключение
1. Учебная активность, когнитивная сфера и успеваемость статистически достоверно и прямо пропорционально взаимосвязаны. Эти связи устойчивы от младшего школьного к старшему подростковому возрасту.
2. Когнитивные характеристики и учебная активность влияют на успеваемость школьников, при этом наибольший вклад вносит учебная активность. Это «лидерство» обнаружено как у младших школьников, так и у старшеклассников.
3. Связь учебной активности с невербальным интеллектом по тесту Равена от младшего школьного к старшему подростковому возрасту нарастает. Напротив, связь учебной активности с вербальным интеллектом ослабевает.
4. Как у младших школьников, так и у старших подростков учебная активность вносит статистически достоверный вклад в развитие когнитивной сферы. При этом снижается ее вклад в показатели вербального интеллекта и критического мышления. Влияние учебной активности на интеллектуальную продуктивность, измеренную по тесту Д. Равена, напротив, нарастает.
Список литературы
1. Барретт Д. Карьера: способности и выбор. Тесты. - М.: АСТ: Астрель, 2006. - 208 с.
2. Богоявленская Д.Б., Сусоколова И.А. Психометрическая интерпретация творчества. Научный вклад Дж. Гилфорда. - М.: МГППУ. - 2011. - 267 с.
3. Вайзер Г.А. Изучение проявлений субъектной позиции школьника в процессе обучения [Электронный ресурс]. - URL: http://peanut.pp.ru /ru/conference/internet/doc.php?d=40.
4. Волочков А.А. Активность субъекта бытия: Интегративный подход / Перм. гос. пед. ун-т. - Пермь, 2007.
95
|| ВЕСТНИК ПГГПУ Серия № 1. Психологические и педагогические науки
5. Волочков А.А. Активность субъекта в конкретной сфере жизни (на примере профессиональной активности учителя) // Психология. Экономика. Право. - 2013. - № 1. - С. 16-26.
6. Волочков А.А. Активность субъекта сферы жизни: теоретическая модель и эмпирика // Психология. журнал Высшей школы экономики
- 2010. - Т. 7, № 1. - С. 19-55.
7. Волочков А.А. Вопросник учебной активности / Перм. гос. пед. ун-т. -Пермь, 2002. - 58 с.
8. Григоренко Е.Л. Применение статистического метода моделирования с помощью линейных структурных уравнений в психологии: за и против // Вопросы психологии. - 1994. - № 4. - C. 108-126.
9. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. - СПб.: Питер Ком, 1999. - 368 с.
10. Карпов А.В., Скитяева И.М. Психология метакогнитивных процессов личности. - М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2005. - 352 с.
11. Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы: учеб. для студентов высших учеб. заведений / пер. с англ. И.В. Тимофеева, Я.И. Киселевой. - М.: Академия, 2007. - 288 с.
12. Купер К. Индивидуальные различия. - М.: Аспект Пресс, 2000. - 527 с.
13. Мазилов В.А., Слепко Ю.И. Психометрическая парадигма в решении проблем творчества и способностей // Вопросы психологии. - 2013. -№ 6. - С. 150-153.
14. Митина О.В. Структурное моделирование: состояние и перспективы // Ученые записки кафедры общей психологии факультета психологии МГУ. - М.: Смысл, 2005.
15. Наследов А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS. Профессиональный статистический анализ данных. - СПб.: Питер, 2013. - 416 с.
16. Остапенко Р.И. Основы структурного моделирования в психологии и педагогике. - Воронеж: ВГПУ, 2012. - 124 с.
17. Остапенко Р.И. Структурное моделирование в психологии и педагогике: проблемы науки и образования // Перспективы науки и образования. - 2013. - № 2. - С. 49-60.
18. Равен Д.К., Курт Д.Х., Равен Д. Руководство к прогрессивным
матрицам Равена и словарным шкалам. Разд. 1: Общая часть
руководства: пер. с англ. - М.: Когито-Центр, 1997. - 85 с.
19. Равен Д.К., Курт Д.Х., Равен Д. Руководство к прогрессивным матрицам Равена и словарным шкалам. Разд. 3. Стандартные прогрессивные матрицы: пер. с англ. - М.: Когито-Центр, 1997. - 82 с.
20. Холодная М.А. Когнитивные стили. О природе индивидуального ума.
- СПб.: Питер, 2004. - 384 с.
21. Холодная М.А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования. -СПб.: Питер. - 2002. - 289 с.
22. Якунин В.А. Педагогическая психология. - СПб.: Изд-во
В.А. Михайлова: Полиус, 1998.
96
РАЗДЕЛ 5. ПСИХОЛОГИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
23. Arbuckle J.L. IBM SPSS Amos 21: User’s Guide. IBM Corp., Amos Development Corporation, 2012. - 680 p.
24. Bentler P.M. EQS 6. Structural Equations Program Manual. Encino, CA: Multivariate Software, Inc, 2006.
25. Tabachnick B.G., Fidell L.S. Using Multivariate Statistics. Fifth Edition. Pearson International Edition, 2007.
97
