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2021年1月6日,星期三

成就3d捕鱼达人动机模型(MACM)B部分:MACM模型概述

成就3d捕鱼达人激励模型(MACM) is 一系列的幻灯片模块。 通过点击链接,您可以查看 SlideShare上的幻灯片。 这是系列中的第二部分(B部分)模型概述. 总共有五个模块。  The 模块将作为“模型的补充” Achievement 3d捕鱼达人动机(MACM)-站在巨人的肩膀上” (麦格鲁(McGrew),印刷中,2021年-即将出版的有关动机的特刊 in the 加拿大学校心理学杂志)

点击这里 第一部分(第一部分: 简介和背景)

点击这里 之前在此博客中标记为“超越智商”的帖子。

2020年2月29日,星期六

空间3d捕鱼达人(Gv)和数学(Gq; Gf -RQ):荟萃分析






方X& Li Zhang  & Xu Chen & Ziqiang Xin


抽象

空间3d捕鱼达人和数学3d捕鱼达人之间的关系是有争议的。因此,本研究对73项研究进行了荟萃分析,分析了263种效应大小,以探讨空间3d捕鱼达人与数学3d捕鱼达人之间的关系。此外,我们探索了调节这种关系的潜在因素。结果表明,数学和空间3d捕鱼达人之间的关系不是简单的线性关系。具体而言,逻辑推理与空间3d捕鱼达人的关联要强于与空间3d捕鱼达人的数字或算术3d捕鱼达人的关联。内在动力,内在静态,外在动力,外在静态空间3d捕鱼达人和视觉 –空间记忆与数学3d捕鱼达人显示出可比的关联。空间和数学3d捕鱼达人之间的关联表明,儿童,青少年和成人之间没有差异,典型的发育个体和发育障碍个体之间也没有差异。讨论了这些发现对理论和实践的意义。

关键词空间3d捕鱼达人。数学3d捕鱼达人。荟萃分析。 robumeta包。空间训练。


对理论和实践的启示

“我们的研究可以阐明我们对空间和数学3d捕鱼达人之间关系的理解。空间3d捕鱼达人和数学3d捕鱼达人之间的关系不只是线性的。我们的适度分析表明,逻辑推理与空间3d捕鱼达人的关联要强于数字和算术3d捕鱼达人。因此,在检查空间3d捕鱼达人与数学3d捕鱼达人之间的关联机制时,应分别检查数学3d捕鱼达人的每个领域。当前的研究具有重要的教育意义。尽管我们没有证明空间3d捕鱼达人与数学3d捕鱼达人之间的因果关系,但我们的发现可能会提供一些有关如何训练空间3d捕鱼达人以提高儿童数学3d捕鱼达人的教学建议。值得注意的是,Sorby等人最近的一项干预研究。 (2018)证明了空间干预对STEM相关技能的积极作用,并且一些研究表明空间训练可以提高数学成绩(Cheng 和 Mix 2014; Clements et al.2011; Sorby 和 Baartmans 2000)。首先,我们的发现阐明了应该选择哪种空间3d捕鱼达人训练。当前的研究表明,空间3d捕鱼达人的不同领域在相似程度上与数学3d捕鱼达人相关。因此,在教育实践中应鼓励在空间3d捕鱼达人的其他领域进行训练,而不仅仅是内在动态空间3d捕鱼达人(Cheng 和 Mix 2014; Clements等人2011; Taylor 和 Hutton 2013)。此外,我们的发现揭示了何时开始进行空间3d捕鱼达人训练。这项研究表明,空间3d捕鱼达人和数学3d捕鱼达人之间的紧密联系存在于儿童期和青春期。因此,空间训练对儿童和青少年都可能有益。对于儿童来说,空间训练可以植根于现实世界,通过使用常规活动(例如折叠纸,剪纸(Burte等人,2017)和乐高积木(Nath 和 Szücs,2014))来发展直接的经验。对于小鹿角,最好通过涉及一系列空间技能的理论和实践的综合课程来进行空间培训(Miller和Halpern 2013; Patkin和Dayan 2013; Sorby等人2013)。”

教育心理学评论

2018年10月28日星期日

CHC taxonomy update: Large-scale Gv 空间导航 abilities 提议的 entry into taxonomy

乔尔·施耐德(Joel Schneider)和我在我们的新的CHC章节中建议将大空间Gv导航功能包括在CHC分类法中。证据很充分。措施之间相差甚远—一个很好的论文研究和仪器开发的潜在场所,尤其是计算机管理的测试技术。

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2018年8月18日星期六

新的Cattell-Horn-Carroll(CHC)认知元素周期表:建立自己的

最新的,最大的CHC认知元素周期表现已发布!

我一直想把这个职位发布很长时间。 以下是我官员的正面和背面图片 CHC 认知元素周期表. 此修订反映了Joel Schneider博士和我的CHC理论更新章节,该章节将于今年秋天(我相信下个月)在最新的CIA(当代智力评估)的书。

你们中的某些人可能熟悉以下事实:在以前的版本中,我的桌子是经过专业印刷(一张纸...两面都用)并层压的。 我在一些演讲和会议中分发了这些内容。 回应总是积极的。 我最初的计划是要有一批新的专业印刷和层压板,并通过PayPal收取象征性费用。 但是,我对必须处理不同的州营业税,接受付款,包装和邮寄的细节感到困惑。  Instead, I am now providing interested people with the 法案ual JPEG images (点击这里下载). 您可以根据需要打印自己的副本并层压。 建立自己的CHC认知元素周期表!

可以找到从本章中摘录的最新定义的PDF副本。 这里 .

请享用。

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2018年8月11日星期六

超越智商:挖掘“no-mans-land”与智商之间的关系:《情报杂志》特刊

我很高兴看到 情报杂志 解决非认知变量(人格,自我信念,动机建构;通常被称为“无人区”在智力和个性之间—我相信这个引人入胜的词是Stankov()首先用其智力构造来更好地理解人类的表现。我长期以来对这种综合模型产生了浓厚的兴趣,这一点体现在我对 学术3d捕鱼达人和动机模型(MACM) 并重复发布“超越智商”我的博客中的信息。

我和乔尔·施耐德(Joel Schneider)在即将出版的出版物中简要谈到了这个话题 CHC 情报理论更新章节。 以下是乔尔(Joel)精心挑选的文字和一些很棒的人物。

我们简化的知识3d捕鱼达人概念结构如图3.10所示。重叠知识领域的中心是常识—被认为对人口中的任何成员都很重要的知识和技能(例如识字,计算,自我保健,预算,公民,礼节等等)。每个知识领域的绝大部分都是专家的省,但是对于社会的所有成员来说,都有一部分很重要。借鉴F. L. Schmidt(2011,2014)的灵感,我们认为兴趣和经验推动了对特定领域知识的获取。

在施密特(Schmidt)的模型中,一般知识中的个体差异主要是由流体智力方面的个体差异和对学习的总体兴趣所驱动,这也被称为典型的智力参与(Goff&阿克曼(1992)。相反,特定领域知识的个体差异更多地受特定领域兴趣的驱动,也受特定领域利益的驱动。“tilt”特定3d捕鱼达人(Coyle,Purcell,Snyder,&列治文,2014年;派斯勒,贝尼克,&地狱,2015)。在图3.11中,我们给出了几种3d捕鱼达人模型的简化假设综合,其中3d捕鱼达人,兴趣和人格特质预测了一般知识和特定知识(Ackerman,1996a,1996b,2000; Ackerman,Bowen,Bier,&坎弗(Kanfer),2001年;阿克曼&Heggestad,1997年;阿克曼& Rolfhus, 1999; Fry & Hale, 1996; 走 ff &阿克曼,1992年;凯尔,2007年;凯恩(Kane)等人,2004;罗尔夫斯&阿克曼,1999年; Schmidt,2011年,2014年; Schneider等人,2016;施耐德&纽曼(Newman),2015年;伍德考克(Woodcock),1993年; Ziegler,Danay,Heene,Asendorpf,& Bühner, 2012).


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2018年7月14日,星期六

使用Gt分布参数预测AHDH中的执行功能:与Schneider一致的研究&McGrew 2018 CHC 更新章节

有趣的文章与Joel Schneider和我在最新的CHC 情报理论更新一章中讨论的内容一致。 点击这里获取信息.

使用检查时间和反应时间的前高斯参数来预测多动症儿童的执行功能。 情报,69(2018)186–194.

希拉里·加洛韦·朗,辛西娅·黄·波洛克


A B S T R A C T

在快速反应时间任务中,较慢且可变的性能是患有注意力缺陷多动障碍(ADHD)的儿童中的一个突出的认知特征,并且通常还与执行功能产生负相关。在当前的研究中,我们利用视觉检查时间任务和同一任务的反应时间数据的前高斯分解,以更好地了解几个认知子过程中的哪个(例如,感知编码,决策或精细运动输出) )可能负责这些重要的关系。与先前的研究一致,多动症儿童(n = 190; 68个女孩)的SD和tau比非多动症儿童(n = 76; 42个女孩)更长/更慢,但检查时间,亩或西格玛较小的mu,较大的sigma,较长的tau和较慢的检查时间共同预测了潜在执行功能因子的性能较差,但只有tau可以部分介导ADHD症状学与EF之间的关系。这些结果表明,决策过程中信息积累的速度可能是解释与多动症相关的执行控制缺陷的重要机制。

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t 评估建议(来自施耐德& McGrew, 2018)

即将发表在:




测量Gt的任务通常不在临床环境中使用(也许在CPT中除外)。随着低成本移动计算设备(即智能手机和iPad /其他平板笔记本计算机)的使用不断增加,我们预计Gt的实用措施将很快可用于临床。一些潜在的临床应用已经很明显。我们给出三个例子。

GR egory,Nettelbeck和Wilson(2009)证明,检查时间的初始水平和变化率可能是衰老的重要生物标志。简而言之,是衰老过程的生物标记“是一种生物学参数,例如血压或视敏度,它可以测量衰老的基本生物学过程,并且比按时间顺序的年龄更有效地预测以后的功能。 。 。有效的生物标记物应按显着性顺序预测一系列重要的与年龄有关的结果,包括认知功能,日常独立性和死亡率”(第999页)。在一小部分老年人中,初始检查时间水平和减慢速度(通过反复测试)与认知功能和日常3d捕鱼达人有关。对成年人的检查时间进行反复的,相对低成本的评估可能在认知老化研究中发挥有用的作用,并且可以作为一种常规措施(类似于血压)来检测认知3d捕鱼达人下降的早期迹象。

研究人员展示了如何利用RT的典型非正态分布作为诊断某些临床疾病的潜在帮助。大多数RT响应分布不是经典意义上的正态分布。它们实际上总是正偏斜的,大多数RT落在分发的较快端。这些分布称为前高斯分布,它是高斯分布和指数分布的数学组合。它可以用平均值(m),标准偏差(s)和反映平均值和标准偏差指数成分(Balota)的指数函数(t)来表征。&Yap,2011年)。 (不用担心;不需要理解这一统计数据作为第二语言的简短描述,就可以了解潜在的应用程序。)重要的发现是“个人随身携带自己的特征RT分布,这些分布随时间推移相对稳定”(第162页)。因此,鉴于可以轻松地(通过智能设备和便携式计算机)对个人进行多次RT测试的效率,将有可能轻松获得每个人的RT分配签名。最重要的是发现所有三个RT分布参数都相对稳定,并且t非常稳定(例如,测试 –在.80s至.90s之间重新测试相关性)。此外,t和工作记忆性能之间存在稳健的关系,这与情报文献中发现的最差性能规则(WPR)一致。 WPR指出,在针对认知任务的反复试验测试中,一个人做得最差(最差)的试验比表现最好的试验更好地预测了智力(Coyle,2003年)。与WPR一致,已证明每个人的RT分布中代表最慢RT的部分与流体智能和工作记忆密切相关。

在不久的将来,配备便携式智能设备或计算机的评估人员可以使用RT范式随着时间的推移反复测试一个人。然后,通过魔术软件或应用程序算法,可以获得一个人的RT分布签名(并将其与标准分布进行比较),以了解该人的一般智能,Gf或工作记忆。这可能在监测与年龄有关的认知变化,对注意力不足/多动障碍(ADHD)或其他障碍的药物反应,脑适应计划的有效性等方面具有重要的应用。最后,使用相同的一般RT范式和指标,研究表明,可以将多动症儿童与一般发育中的儿童(Kofler等,2013)和多动症儿童与阅读障碍的儿童(Gooch,Snowling,&Hulme,2012年),基于RT变异性—不是平均表现水平。 RT变异也可能只是许多潜在神经认知障碍的一般标志。

我们拥有技术。我们有3d捕鱼达人基于Gt评估范例构建便携式,低成本评估技术。通过比以前更有效和更好的评估来构建它。 。 。他们(评估专家)将会来。


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2018年6月3日星期日

可视化,归纳推理和记忆跨度是流体智能的组成部分:对技术教育的启示

Gf ,Gwm,Gc和STEM的CHC域下的文件

可视化,归纳推理和记忆是流体智能的组成部分:对技术教育的启示。 林琳 k。

Jeffrey Buckleya,Niall Seerya,Donal Cantyc,Lena Gumaelius

国际教育研究杂志,90(2018)64–77

抽象

技术教育的哲学和认识论是相对独特的,因为该学科主要侧重于获取任务特定的相关知识,而不是具有明确的认识论学科边界。此外,技术教育中的情报研究很少。为了支持技术教育中的学习研究,本文描述了两项旨在识别属于流体智力的认知因素的研究。结果表明,可视化,短期记忆跨度和归纳推理的综合可占流体智能方差的大约28%至43%。为这些因素在技术教育中的重要性提供了理论基础,并讨论了它们在认知干预中的未来考虑。


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2018年6月2日,星期六

可以训练情绪智力(Gei):荟萃分析

可以训练情绪智力吗?荟萃分析

请引用本文为:Mattingly,V.,Human Resource Management Review(2018), //doi.org/10.1016/j.hrmr.2018.03.002

维多利亚·马汀利(Victoria Mattingly),库特·克雷格(Kurt Kraiger)

关键字:情绪智力,训练荟萃分析

A B S T R A C T

人力资源从业人员重视选择和培训具有较高情感和才干的劳动力。尽管如此,研究还没有系统地研究情绪智力是否可以被训练。这项研究通过进行荟萃分析来评估培训对情绪智力的影响,以及是否由实质性和方法论主持人来调节这种影响,从而解决了这个问题。我们确定了58项已发表和未发表的研究,其中包括使用事前或治疗控制设计的情商培训计划。我们计算了Cohen的d来估计正式训练对情绪智力评分的影响。结果表明,无论采用哪种设计,培训都具有中等程度的积极效果。已发表的研究的效应量大于论文。在参与者的性别和EI量度的类型(3d捕鱼达人vs混合模型)方面,效应量相对较强。此外,我们的效果大小与基于3d捕鱼达人的培训计划的其他荟萃分析研究一致。讨论了对EI训练的实践意义和未来研究的意义。

见之前 i 在这里发布 这里 .


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2018年5月16日星期三

心灵中心酒吧#3:基于WJ IV规范和补充的临床测试分组“Intelligent”WJ IV的智能测试



我很高兴地宣布有空 心灵中心酒吧 #3 (WJ IV Norm-Based 和 Supplemental Clinical Test GR oupings for "智能" 情报 Testing with the WJ IV). 单击链接查看或下载。

本文档中的材料基于我在WJ IV的开发过程中所做的工作以及WJ IV后的重要出版物分析。 我已经完成了相当数量的WJ IV后数据分析,以回答有关列表服务器的问题,并为会议演示和研讨会开发高级和临床解释信息。 过去,我有大量的时间写专业书籍,例如:《 WJ (1986)》和《 WJ -R (1984)》进行临床“智能”智力测试。 我找不到时间去参加WJ III和WJ IV。 要做的这么多,时间却这么少。

我在会议和研讨会上介绍了此材料的早期版本。  但是,我从未对最终产品感到满意。 不能广泛分发的最重要原因是我知道CHC模型正在响应新的研究和见解-将于2018年秋季在Joel Schneider和我自己的一章中发表。 我只希望一旦描述了修订的CHC模型后就可以使用此“补充分组策略”工作表材料(阿拉,Alan Kaufman博士的共享3d捕鱼达人方法来进行测试解释)。 该事件将于今年八月随着本章的发布而发生。 本章的早期视觉图形概述,以精美的动画形式呈现 YouTube视频 大约一周前在此博客上发布。

所以...享受材料。 这不是书或文章,而是有关PPT详细介绍的更多内容。 对于熟悉WJ IV,CHC理论和考夫曼的“智能”智力测验解释方法的临床医生来说,这应该是可以理解的。

以下是样本工作表-适用于Gc相关测试。 点击图片放大。




2018年4月6日,星期五

捷运 CHC 智力测验在雅加达启动-衡量9种广泛的CHC3d捕鱼达人

昨天’昨天在雅加达举行的AJT CHC 认知测试活动取得了巨大成功。特别让我吃了一惊“event”味道。非常专业。当我’如前所述,AJT基于印度尼西亚的4,800个标准样本,将成为世界上最全面的情报测试之一(与WJ IV COG相当)。它测量9个广泛的CHC域(Gf,Gc,Gwm,Ga,Gv,Gs,Gl,Gr和一些与认知分离的Gp)。这是我40多年来在心理学和教育领域从事过的最有意义,最有意义的个人项目。它正在将个体差异的核心概念带入世界第四大国家的教育体系。

通用电器 orge和Laurel Tahija(请参见下图),以及他们的YDB基金会,是该项目以及其他致力于帮助该国独特学习者的项目的远见卓识。在这个项目的五年中,我可以说我’我从来没有和这么多好人一起工作。这是许多人的巨大努力。让我们印象深刻的是,我们如何从头开始构建如此全面,技术上健全的测试组合。我对印度尼西亚和这个美好国家的人民产生了好感。参加者的真诚热情和个人热情在不断变化。

有关更多信息,请查看以下两个链接(; )

利益冲突披露。 我一直是该项目的付费顾问,但没有从测试销售中获得任何特许权使用费。

点击图片放大。












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2018年4月4日,星期三

印度尼西亚AJT CHC 情报测试在日惹的UGM首次正式启动。


下一站雅加达。

世界上最全面的智力测验之一(与WJ IV相当)。有时间时,我会发布更多。我40多年来在心理学和教育领域从事的最重要的项目。

2018年3月17日星期六

差异心理学对于学校学习的重要性:90%的学校成绩差异是由于学生的特点造成的

这就是为什么对个体差异/差异心理学的研究如此重要的原因。如果你不这样做’不想看你能读的文章 观看视频 德特曼博士的论文,他总结了他的想法和本文。

教育和情报:怜悯可怜的老师,因为学生的特征比老师或学校更重要。 文章链接。

道格拉斯·德特曼

凯斯西储大学(美国)

抽象

从记录的历史开始,教育就没有改变。问题在于,重点一直放在学校和教师身上,而不是学生身上。这是一个简单的思想实验,有两个条件:1)根据教学质量,将50名教师分配给20名学生组成的随机班,2)通过选择3d捕鱼达人最强的学生按顺序填满每个班,组成50名20名学生教师被随机分配到班级。在条件1中,每个老师的教学3d捕鱼达人在条件2中,每个班级学生的平均3d捕鱼达人水平与整个教学过程中的平均增益相关。受教育程度最好由学生的3d捕鱼达人来预测(r = 0.95),而教师的技能则要少得多(r = 0.32)。我认为看似一成不变的教育不会改变,除非我们完全了解学生,尤其是人类的智力。在过去的50年中,发达国家积累的证据表明,只有约10%的学校成绩可归因于学校和教师,而其余 90%是由于与学生相关的特征。在每个教育阶段,教师占总差异的1%至7%。对于学生而言,智力占与学习成果相关的方差的90%。该证据已审查


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2018年3月14日星期三

印度尼西亚的AJT 卡特尔·洪·卡罗尔(CHC)智力测验:于2018年4月推出,是全球最全面的智力测验之一


在过去的5年中,我曾担任过 亚雅桑佛法 发展的基础 捷运 智力测验 在印度尼西亚。 AJT是一种基于Cattell-Horn-Carroll(CHC)的情报测量方法。  The 捷运 is the first individually-administered, comprehensive, test of 情报 developed 和 normed 在印度尼西亚。

捷运 将成为世界上18个单独测试中最全面的智力测试之一; 8个广泛的CHC3d捕鱼达人域)。 AJT的正式发布将于下个月(2018年4月)在印度尼西亚举行。 在我最近的一次访问中,我拍摄了讨论AJT各个方面的影片。现在可以在9个视频系列中获得该材料(我不喜欢观看这些视频,因为我不喜欢在录音带上听到自己的声音,更不用说在视频上看到自己了:) ..现在我希望我会戴上西装-但在印度尼西亚会变得又热又潮湿,特别是对于居住在明尼苏达州的人而言]。 第一个包含在这篇文章中。 您可以找到完整列表 在此链接。


请享用。  Take it easy on me...I am not a professional 法案or.

2018年3月12日,星期一

CHC 理论更新:通过#psychedpodcast进行实时聊天或稍后观看YouTube

我期待着讨论Cattell-Horn-Carroll(CHC)智能模型 #psychedpodcast这个星期天晚上。

我将主要根据即将发表的材料 CHC 章节 与他人合着 Joel Schneider博士。  Tune it....it shall be fun. Or, watch the discussion later on YouTube, 和 事件ually as an audio podcast on iTunes





2018年3月5日,星期一

CHC 视觉处理领域的发展



Much new is occurring regarding the domain of Gv . Below is a new 评论 of the Gv research 和 a 提议的 heuristic framework. This is then followed 通过 选择 摘录自我们(Schneider 和 McGrew,2018)即将在CIA书中的CHC更新一章,其中我们增加了一些有关新“proposed”Gv frameworks.

空间3d捕鱼达人的启发式框架:对空间因素文献的回顾与综合,以支持将其翻译成STEM教育. 文章链接.

杰弗里·巴克利& Niall Seery & Donal Canty


抽象

存在大量的经验证据,特别是在科学,技术,工程和数学(STEM)中,确定了空间3d捕鱼达人与教育表现之间的显着相关性。尽管有这些证据,但尚未确定因果关系的解释。有关研究表明,空间3d捕鱼达人可以得到发展,并且这样做具有积极的教育效果。但是,在有关空间3d捕鱼达人的明确定义的相关文献中存在争论。因此,需要定义相对于经验证据的空间3d捕鱼达人,在这种情况下,经验3d捕鱼达人与其空间结构有关。大量的经验证据支持了现代框架中未表现出的独特空间因素的存在。进一步了解这些因素可以支持教育干预措施的发展,以提高其在STEM教育中的功效和相关效果。这也可能导致确定为什么空间3d捕鱼达人会对STEM教育成就产生如此重大的影响,因为在实践中研究更多因素可以帮助推断最重要的因素。有鉴于此,提出了在现有框架内提供的空间因素与当代研究中建议的那些因素的综合,以指导进一步的研究和空间3d捕鱼达人研究的翻译,以进一步加强STEM教育中的学习。

关键词空间3d捕鱼达人。空间因素。 干 教育。人类智慧

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以下是我们即将推出的Gv一章的精选部分 中央情报局的书。




视觉处理(Gv)可定义为利用模拟心理图像解决问题的3d捕鱼达人—感知,区分,操纵和回忆非语言图像“mind’s eye.”人类所做的不只是“act” in space; they “cognize”关于空间(Tommasi&Laeng,2012年)。眼睛传输视觉信息后,大脑的视觉系统会自动执行一些低级计算(例如,边缘检测,光线–暗觉,颜色区分,运动检测)。这些低级计算的结果被各种高阶处理器用来推断视觉图像的更复杂方面(例如,对象识别,构建空间配置模型,运动预测)。传统上,测量Gv的测试旨在测量这些高阶过程的个体差异,因为它们协同工作以感知相关信息(例如,卡车正在驶入!)并解决视觉问题。–空间性质(例如,在汽车后备箱中放置行李箱)。

在CHC域中,Gv是研究最多的域之一(Carroll,1993)。然而,长期以来,它一直被认为是智力心理学模型中的二等公民,这在很大程度上是由于与诸如Gf和Gc之类的强大3d捕鱼达人相比,它对重要结果的预测相对较弱或不一致(Lohman,1996)。但“他们正在改变的时代。”Carroll(1993)引用Eliot和Smith(1983),总结了空间3d捕鱼达人研究的三个阶段,其中大部分在1970年代末至1980年代初结束(Lohman,1979)。读卡洛尔 ’s的调查传达了一种印象,即他的综合反映的仅是1980年代已广为人知的东西。我们认为,Gv领域正在进入第四阶段,并正在经历新的复兴,这将导致其在CHC理论中的地位不断提高,并最终在认知评估中地位更高。甲骨文卡罗尔(Carroll)在他的1993年Gv章中提供了一些提示。

卡罗尔 (1993) was prophetic regarding 二 of the targets of the resurgent interest in Gv 和 Gv -related constellations (often broadly referred to as 空间思维, 空间认知, spatial 情报, or spatial 专长; Hegarty, 2010; National Research Council, 2006). In 卡罗尔’s discussion of “其他可能的视觉感知因素”(他在模型中没有正式身份),他提到“ecological”3d捕鱼达人(例如,反映一个人的3d捕鱼达人’具有将自己定位在现实世界中并保持方向感的3d捕鱼达人和动态(相对于静态)空间推理因素(例如,预测移动物体在哪里移动以及何时到达预测位置)的3d捕鱼达人。

卡罗尔’关于大型空间导航的研究不断增长,反映了其生态3d捕鱼达人。大规模空间导航与寻找一个’的方式,或表示和维持方向感和位置感以及在环境中移动的3d捕鱼达人(Allen,2003年; Hegarty,2010年; Uttal,Newcombe,&索特(Sauter),2013年;沃尔伯斯&Hegarty,2010年; Yilmaz,2009年)。使用地图或智能手机GPS系统查找一个’前往餐厅,然后返回一个’旅馆的房间,在一个陌生的大城市中,需要大规模的空间导航。小型和大型空间3d捕鱼达人之间的主要区别是使用不同的视角或参照系。以对可用的认知或神经心理学电池的传统心理测验为代表的小规模空间3d捕鱼达人涉及同心轴或基于对象的转换。

大规模的空间3d捕鱼达人通常涉及以自我为中心的空间变换,其中观察者’内部环境观点或参考框架在环境方面发生变化,而个人’与对象的关系不会改变(Hegarty&沃勒,2004年; Newcombe等,2013;王科恩&卡尔,2014年)。最近的荟萃分析表明,大规模空间3d捕鱼达人明显不同于小规模空间3d捕鱼达人,总体相关性约为0.27。实际上,这意味着轻松解决3D Rubik的3d捕鱼达人’立方体可能无法预测在一个陌生的大城市中迷路的可能性。发展证据也支持这两种类型的空间3d捕鱼达人之间的明显区别,这表明大规模的空间3d捕鱼达人显示出与年龄有关的衰落速度更快,并且这两种类型最有可能与不同的大脑网络有关(Newcombe等人(2013年; Wang等人,2014年)。

Pellegrino及其同事(亨特,佩莱格里诺,弗里克,法尔,&奥尔德顿(Alderton),1988年;佩莱格​​里诺,亨特,阿巴特,&Farr,1987年),现在被认为是空间思维的两个主要组织方面之一(Uttal,Meadow等,2013)。静态空间3d捕鱼达人可以通过Gv的标准测试(例如模块设计测试)很好地体现出来。动态和静态空间任务的主要区别在于运动的存在与否。“动态空间3d捕鱼达人是指估计移动物体何时会到达目的地的3d捕鱼达人,或者是做出接触时间(TTC)判断的技能” (Kyllonen &Chaiken,2003年,第2页。 233)。踢足球,玩视频游戏或充当空中交通管制员的3d捕鱼达人需要动态的空间3d捕鱼达人,例如“必须记录移动物体的位置,判断物体的速度,预测物体何时到达另一点(例如,人的手,汽车或轮船),并根据该判断采取一些动作。在感知文学中,围绕这一日常人类信息处理活动的研究被称为‘time to collision’” (Kyllonen &Chaiken,2003年,第2页。 233)。虽然动态–静态区别获得了很大的吸引力和支持(Allen,2003; Buckley,Seery,&Canty,2017年;孔特雷拉斯,科隆,埃尔南德斯,&Santacreu,2003年),一些研究质疑基本差异是否反映了实际的空间3d捕鱼达人差异。 [AU:Buckley等人的状态有何更新?否] Kyllonen和Chaiken(2003)的研究表明,参与执行动态空间任务的潜在认知过程可能是一种非空间的,类似计数的时钟机制。—时间处理,而不是空间处理。

关于空间思维的兴趣增加和新概念发展背后的驱动力是三方面的。首先,在过去的十年中,技术的飞速发展现在使大部分人口可以使用相对便宜且可访问的基于视觉图形的技术。个人可以将自己沉浸在3D虚拟现实环境中进行娱乐或学习。通常在智能手机和平板电脑上可以使用的计算机可视化,可以用来指导医学生进行人体解剖和外科手术。复杂性和细微差别“bid data”现在可以使用复杂的可视网络模型发掘出比随意旋转更容易的模型。任何人都可以通过Google Earth遍历世界来探索地理位置和城市,从而学习地理。人们依靠基于车载或电话的GPS视觉导航系统从A点移动到B点。显然,通过技术,同时发展Gv3d捕鱼达人(或空间思维)变得越来越容易,但随着人类必须学习如何使用,其要求也越来越高并了解可以显示多维信息复杂视觉显示的Gv图形界面工具。
第二,越来越多的人要求将空间思维嵌入整个教育课程中—“spatializing”课程(纽康,2013年)—来提高我们的孩子和青年的集体空间智能(Hegarty,2010; National Research Council,2006)。现有研究表明,科学,技术,工程和数学领域的空间3d捕鱼达人与教育绩效之间存在重要联系(STEM; Buckley等人,2017; Hegarty,2010; Lubinski,2010; Newcombe等人,2013) )。 Gv 3d捕鱼达人和具有空间定向认知3d捕鱼达人的个人“tilts”(Lubinksi,2010)被技术先进的社会所重视。更重要的是,研究表明空间3d捕鱼达人或策略具有延展性(国家研究委员会,2006; Tzuriel&自我,2010; Uttal,Meadow等,2013;乌塔尔,米勒,& Newcombe, 2013).

尽管许多心理学家是重新引起人们对Gv概念化和测量概念重新产生兴趣的重要驱动力(例如,Allen,2003; Hegarty,2010; Kyllonen&Chaiken,2009年; Kyllonen& l uck, 2003; Lubinski, 2010; Uttal, Miller, et al., 2013; Wang et al., 2014), some of the more 法案ive research 和 conceptualizing are being driven 通过 researchers in 教育 (e.g., National Research Council, 2006; Yilmaz, 2009), cognitive 神经科学 (e.g., Thompson, Slotnick, Burrage, &Kosslyn,2009年;沃尔伯斯&Hegarty,2010年)和STEM学科(Harle)&城镇,2010年; Seery,Buckley,&Delahunty,2015年)。显然,CHC模型’s “mind’s eye”(Gv)正在取得更大的成就,这需要通过对尚未确定的,得到充分支持的其他窄3d捕鱼达人和创新的测量方法(尤其是在大规模和动态空间3d捕鱼达人方面)进行重新研究的支持来进行。



是否存在其他Gv窄3d捕鱼达人? 当然。与所有CHC域一样,当前分类法中已验证的较窄3d捕鱼达人在很大程度上是自下而上的研究计划的结果,这些研究计划的目的是为实际目的(例如预测,诊断)开发测试。 Gv 作为更广泛的空间思维构造的最新概念化;动态与空间,大规模与小规模的概念化;和其他Gv3d捕鱼达人的功能族概念化正在打开潜在的Pandora’假设的新Gv狭义3d捕鱼达人盒。例如,Buckley及其同事(2017)提出了一个全面的Gv分类法,其中包括当前的Gv3d捕鱼达人,并基于理论或研究提出了16种潜在的新窄3d捕鱼达人,其中一些曾由Carroll(1993)进行过审查。这些可能的新窄3d捕鱼达人与经典空间任务(空间方向)有关;图像(质量和速度);幻觉(形状和方向,大小对比,高估和低估,参照系);判断(方向,速度,运动);当前Gv功能的动态版本(视觉记忆,串行感知整合,空间扫描,感知替代)。

这些新的Gv概念化受到欢迎,但是必须认真研究它们。所有新的Gv3d捕鱼达人候选人都需要通过概念化的结构有效性研究进行验证(请参见“更新CHC理论的标准,”以上)。同样,如果确定了新的Gv3d捕鱼达人,则确定它们是否具有实际用途或有效性也很重要。一个有启发性的例子是最近的CFA CHC 设计的研究,该研究为较窄的面部识别3d捕鱼达人(研究人员称为面部识别识别)提供了初步支持,这一3d捕鱼达人不同于其他Gv和CHC3d捕鱼达人(Gignac,Shankaralingam,Walker,&Kilpatrick,2016年)。面部识别3d捕鱼达人可能具有实用价值,因为它可以帮助进行有关更年期现象(其中具有认知3d捕鱼达人的人完全无法识别熟悉的面孔)的测量和研究。尽管重要的是要防止CHC类别过早硬化(McGrew,2005; Schneider&McGrew,2012年),我们认为,为防止CHC模型中Gv域中的新条目过早扩散,必须进行更大的尽职调查。我们不’不想很快成为正式的地方 开始 为了制止对Gv3d捕鱼达人的无根据的猜测和扩散,有必要进行谈判(战略3d捕鱼达人降低谈判)。



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2018年3月2日,星期五

BB(公然吹嘘):McGrew CHC 2009文章始终列于《情报》第一期(2008-2015年)和《十大情报》




这真是令人惊喜。我知道我的2009年 情报 该文章经常被引用,但我不知道它是2008-2015年的第一名,并且它成为《情报》杂志有史以来十大榜单。我相信这反映了CHC分类法的影响。这应该让我妈妈感到骄傲。这是链接到 来源文章。

历时八年的文献计量分析–2015 of 情报 文章:Wicherts的更新(2009)。 文章链接.

布莱恩·J·佩斯塔

抽象

我将更新和扩展Wicherts(2009)在《情报》杂志上的社论。他报告了该期刊从1977年至2007年发表的论文被引用的次数。所有这些论文现在至少已有十年历史了,自Wichert分析以来,已经发表了许多新文章。需要更新的研究来帮助(1)量化该期刊对情报科学研究的最新影响,以及(2)提醒研究人员和教育工作者注意高被引用的文章;特别是较新的因此,我对从2008年到2015年在这里发表的所有文章进行了文献计量分析。数据来源包括Web of Science(WOS)和Google Scholar(GS)。八年的研究包括619篇文章,由1897年的作者发表。平均每篇文章的引用总数为17.0(WOS)和32.9(GS)(每年分别为2.75和5.33)。这些指标与其他心理学期刊的指标相比具有优势。此外,还提供了最多产的作者列表。还报告了一个列表,该列表显示了该集中许多文章的计数都超过了100,并且更新了该期刊的历史排名前25位。


“同样值得注意的是,旧列表(此处未显示)中的九篇文章从新列表中删除。在他们的替代品中,在过去十年中仅出版了九种中的三种:Deary,Strand,Smith和Fernandes(2007); McGrew(2009)和Strenze(2007)。 McGrew(2009)的论文再次引人注目。这是我的新刊集(2008–2015年). 该论文在发表仅八年后,就被281次引用在历史榜单上排名第九。

更近 走 ogle学术搜索引用 信息表明,该文章在2016年至2017年期间仍然表现强劲。



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