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A inteligência geral pode ser entendida como análise de padrões?

A inteligência geral pode ser entendida como análise de padrões?


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Tenho pensado por um tempo sobre a inteligência geral (ou seja, não habilidades específicas usadas para tarefas específicas, como xadrez). Acho que a essência da inteligência geral é a análise de padrões. Ou seja, o cérebro de qualquer animal é uma máquina de análise de padrões. O cérebro analisa padrões de sons, luzes, pressão, produtos químicos (no nariz e na língua). Mais do que isso, também analisa padrões de ações (linguagem corporal, padrão de realização das atividades diárias, etc etc).

  • Até que ponto a inteligência pode ser entendida como análise de padrões?
  • Algum pesquisador existente conceitua inteligência como análise de padrões?
  • Que evidências existem para apoiar a conceitualização da inteligência como uma análise de padrões?

Você certamente não é o primeiro a conceber a inteligência como uma análise de padrões. Na verdade, existe um livro de Jeff Hawkins chamado "On Intelligence" que investiga essa ideia em profundidade. Sua ideia é que o melhor mecanismo candidato para a função cerebral inteligente é a codificação preditiva.

Na estrutura de codificação preditiva, a função do cérebro não é processar continuamente todas as informações que chegam, mas, em vez disso, prever continuamente as informações que chegam: o cérebro é uma máquina de inferência. A codificação preditiva é um processo hierárquico pelo qual qualquer estágio do processamento cognitivo envia sua previsão para um estágio anterior do processamento por meio de conexões de feedback. Por exemplo, se a área V2 'espera' ver um quadrado, ele enviará essa informação para a área V1, que codifica a orientação da linha. Se a entrada recebida corresponder à expectativa, a informação é suprimida. A informação agora não precisa ir além de V1, porque já foi totalmente prevista, ou seja, o cérebro já contém uma representação dela. Se, no entanto, a entrada não corresponder à previsão, a incompatibilidade, chamada de erro de previsão, é transmitida posteriormente pela hierarquia de processamento.

O erro de predição é considerado a razão pela qual estímulos surpreendentes (preditos de forma inválida) levam a mais atividade neural do que os não surpreendentes (preditos de forma válida), por exemplo, em paradigmas de negatividade incompatíveis.

A noção de expectativa aqui é automática, é função de cada área do cérebro e não precisa ser consciente no sentido de estarmos cientes de que está acontecendo.

No entanto, é importante notar que essa noção de inteligência em nada se parece com a noção de inteligência em psicologia. Em psicologia, a inteligência é uma medida das diferenças individuais entre as pessoas. A estrutura de codificação preditiva é, em contraste, postulada como uma característica geral do neocórtex.


A natureza da inteligência é uma questão em aberto altamente controversa.

No entanto, sua formulação e uso do termo "inteligência geral" parece indicar um contexto fator-g para a pergunta, então, eu diria que a resposta é "não".

Testes de reconhecimento de padrão, como as matrizes progressivas de Raven, carregam muito no fator g, mas coisas não relacionadas à carga de reconhecimento de padrão também, como o tempo de reação.


Como medir o comportamento de um indivíduo? | Comportamento Humano | Psicologia

Depois de ler este artigo, você aprenderá sobre a análise quantitativa e qualitativa para medir o comportamento de um indivíduo.

Análise quantitativa:

A medição em psicologia emprega dois tipos de dados ou respostas, dados verbais e dados comportamentais. Os dados verbais referem-se ao que uma pessoa diz ou escreve usando a linguagem. Por exemplo, quando um psicólogo está tentando estudar uma pessoa que está deprimida, ele pode pedir à pessoa que narre o que exatamente está acontecendo com ela ou escrever em detalhes sobre o que ela está passando.

Os dados comportamentais, por outro lado, referem-se a outras formas de respostas corporais, como muscular, glandular, sensorial, neural, perceptual etc. O mesmo indivíduo deprimido poderia ser estudado pelo psicólogo observando cuidadosamente suas expressões faciais, tom, postura, etc. O leitor já está familiarizado com a distinção entre testes verbais e testes não verbais.

Esse uso de material verbal e não verbal não se limita apenas a testes de inteligência, mas também se estende a outros aspectos do comportamento. Por exemplo, traços de personalidade, como sociabilidade, assertividade, tolerância, amor à privacidade etc., podem ser medidos por meio de vários questionários de personalidade e inventários como Cattell & # 8217s Sixteen Personality Factor Questionnaire (16 PF), Eysenck & # 8217s Personality Inventory, Minnesota Multifásico Personalidade Inventário (MMPI), etc. Essas características também podem ser medidas por meio de mudanças comportamentais, como mudanças corporais, excitação cortical, observação do comportamento de aprendizagem, etc. Em muitos casos, tanto medidas verbais quanto não-verbais são usadas.

Podemos examinar os vários indicadores que são empregados para medir o comportamento verbal e não verbal.

Alguns dos indicadores importantes que são empregados para medir o comportamento verbal e não verbal são mencionados abaixo:

1. Tempo de resposta ou latência:

Um fator normalmente empregado para medir o comportamento é o tempo que um indivíduo leva para produzir uma resposta. Um exemplo clássico disso é o experimento do tempo de reação.

2. Duração da resposta:

Outro fator que é levado em consideração para medir o comportamento é a duração do tempo durante o qual ocorre um determinado comportamento de resposta. Medições de pós-imagens e outras experiências sensoriais estão sujeitas a este tipo de índices. Suponha que você olhe para uma luz verde brilhante.

O verde experimentado pode permanecer por um momento, mesmo depois que você parar de olhar para a luz. Da mesma forma, quando você ouve um som alto prolongado por algum tempo ou inala um perfume forte por um longo tempo, o som e o perfume permanecerão por algum tempo mesmo depois que esses estímulos forem retirados.

3. Tempo necessário para a conclusão de uma resposta:

Essa medida é amplamente usada para medir o aprendizado, a inteligência e outras habilidades. Por exemplo, no experimento de aprendizagem de Skinner & # 8217s ou experimento de aprendizagem de tentativa e erro de Thorndike & # 8217s, um dos critérios empregados para medir se o rato ou gato aprendeu o caminho correto é em termos do tempo que o animal leva para chegar seu objetivo.

4. Frequência de resposta:

O número de vezes que uma determinada resposta ocorre em um determinado momento ou em uma ocasião específica é outro indicador. Um exemplo desse tipo pode ser visto na medição da flutuação da atenção. Os experimentos sobre a flutuação da atenção empregam, como índice, o número de vezes que a atenção muda de um aspecto de um determinado estímulo para outro dentro de um limite de tempo estipulado.

5. Quantidade de resposta:

Ao medir o comportamento emocional, a quantidade ou intensidade das respostas glandulares e musculares é empregada como um indicador. Se a agressão de uma pessoa tiver que ser medida, o experimentador pode tentar medir a pressão sanguínea do sujeito, frequência respiratória, batimentos cardíacos, gestos, tom, expressões faciais e outras acompanhadas por certas mudanças psicológicas. Somente após analisar e combinar uma variedade de tais dados é que se pode chegar à medida que indica a reação geral de agressão ou a quantidade total de reação agressiva.

6. Número de testes necessários:

Ainda, outro indicador usado é o número de tentativas, tentativas de prática ou apresentações de um determinado estímulo. Isso é muito comumente usado em experimentos de aprendizagem. Na maioria dos experimentos de aprendizagem, o número de tentativas exigidas por um organismo para aprender uma tarefa de acordo com um padrão ou critério é usado como um índice. Da mesma forma, os experimentos de lembrança e aprendizagem também empregam uma série de apresentações ou testes necessários para que uma pessoa aprenda material verbal a ponto de uma lembrança perfeita.

7. Número de respostas corretas e erradas:

Os experimentos de aprendizagem, bem como os testes de habilidade, usam o número total de respostas corretas ou erradas como indicadores. Por exemplo, inteligência, desempenho, memória e outros fatores cognitivos são medidos por vários testes de inteligência, como o teste de inteligência Binet & # 8217s e o teste de inteligência Wechsler & # 8217s.

Em todos esses casos, o desempenho de um sujeito é finalmente interpretado em termos de quociente de inteligência ou alta ou baixa aptidão para uma habilidade específica. Geralmente, isso é feito empregando-se o critério de avaliar pontuações altas e dar mais peso às respostas corretas e vice-versa.

8. Desvio de Resposta:

Ainda outro indicador medido é o grau ou extensão em que uma resposta individual difere ou varia da resposta normal ou média. Isso é muito comumente usado na medição de habilidades, personalidade, etc. O exemplo mais adequado para entender este critério é que os QIs podem ser interpretados de acordo com as normas da curva de probabilidade normal.

A distribuição de vários QIs nesta curva indica se a inteligência dos sujeitos está abaixo da média, média ou acima da média. Isso também indica a direção do desvio, seja para o lado positivo ou negativo. Em outras palavras, se o sujeito é superdotado, mediano ou retardado e, em caso afirmativo, em que medida.

9. Complexidade e dificuldade de resposta:

Quanto mais complexa e difícil for uma resposta específica, maior será a pontuação. O conceito de idade mental é baseado nisso. Alguns dos itens dos testes de aptidão e inteligência são planejados de forma que o nível de dificuldade seja deliberadamente aumentado.

Por exemplo, no teste de inteligência Binet & # 8217s, os itens são organizados de tal maneira que a complexidade e o nível de dificuldade aumentam gradualmente à medida que o teste avança. Assim, vemos que os psicólogos empregam diferentes tipos de medidas dependendo da natureza do comportamento e da finalidade da medida.

Pontuações relativas vs. absolutas:

Um ponto a ser levado em consideração é a distinção entre medidas relativas e absolutas. Quando alguém é descrito como tendo um metro e meio de altura, isso significa que sua altura é de um metro e meio. Este é um exemplo de medida absoluta. Onde quer que sua altura seja medida, ela será a mesma e seu valor não mudará. Por outro lado, quando a mesma pessoa é descrita como tendo um QI de 110, esta não é uma medida absoluta.

Isso depende do teste administrado. Se um teste com normas diferentes for administrado, o QI da pessoa pode acabar sendo muito superior ou inferior a 110. Aqui, vemos que o QI não é uma medida absoluta, mas relativa. O QI da pessoa é reportado como 110 em relação ao desempenho de outras pessoas pertencentes à sua faixa etária, ou seja, é em comparação com uma norma ou padrão. Se a norma mudar, o QI também mudará.

Em grande medida, as pontuações ou medidas psicológicas são medidas relativas. Eles sempre são alcançados com referência a certas normas, ao contrário de medidas físicas. Em vista disso, medidas psicológicas como o QI devem ser interpretadas com muito cuidado. Da mesma forma, quando uma pessoa é descrita como extrovertida, isso se refere novamente a certas médias ou normas.

É uma limitação que os psicólogos têm de depender amplamente de medidas relativas e não de medidas absolutas. Mas essa dificuldade não os impediu de desenvolver mais e mais ferramentas e técnicas para medir diferentes aspectos do comportamento.

Essas medições também foram consideradas muito úteis para compreender e prever o comportamento. A medição psicológica é amplamente empregada hoje, não apenas em laboratórios, mas para fins práticos, como selecionar pessoas para empregos, diagnosticar anormalidades psicológicas e assim por diante.

Confiabilidade e validade:

Qualquer que seja o tipo de medidas empregadas, é necessário que tais medidas satisfaçam determinados critérios. Isso é muito necessário para o desenvolvimento de leis e generalizações científicas e também para o uso dessas medidas para fins práticos.

Em primeiro lugar, as medidas psicológicas, como quaisquer outras medidas, devem ser precisas e precisas.

Em segundo lugar, eles devem ser sensíveis. Por exemplo, se um teste de inteligência fornece o QI de uma pessoa como 120, então esse teste deve ser capaz de medir com precisão quaisquer mudanças no QI.

Da mesma forma, outras medidas, como escalas de atitude, devem ser sensíveis, de modo que mesmo mudanças muito pequenas nas atitudes sejam indicadas pelas pontuações. Assim, exatidão, precisão e sensibilidade são requisitos importantes.

As ferramentas psicológicas devem ser cuidadosamente construídas de modo que as pontuações ou medidas por elas dadas possam ser confiáveis. Essa qualidade é conhecida como confiabilidade. Uma ferramenta específica, se produz uma pontuação hoje e outra amanhã e uma terceira pontuação em outro dia, então essa pontuação ou medida não é confiável. É por isso que as pontuações psicológicas são geralmente atribuídas com base na média de uma série de desempenhos e raramente com base em um único desempenho.

Aqui podemos ver a diferença entre a medição física e a medição psicológica. A confiabilidade é uma característica muito importante e os psicólogos desenvolveram diferentes métodos para garantir a confiabilidade das medições.

Ainda outra qualidade importante é conhecida como validade. Isso significa que, quando um psicólogo afirma medir um determinado atributo psicológico ou comportamento, ele deve se certificar de que está realmente medindo a qualidade específica, como a extroversão. Devemos ter certeza de que o teste realmente mede a extroversão e não outra coisa.

Por exemplo, um termômetro mede a temperatura e não a pressão atmosférica. Da mesma forma, um teste de inteligência deve medir a inteligência e não outra coisa. Essa qualidade particular de medir o que se pretende medir é chamada de validade. Pessoas que empregam medições ou pontuações psicológicas devem se certificar de que esses requisitos sejam atendidos.

Medidas de estímulo e medidas de resposta:

Os diferentes indicadores usados ​​nas medidas psicológicas, como intensidade da resposta, duração da resposta, latência etc. Todos esses são baseados na resposta ou no comportamento da pessoa e são, portanto, chamados de medidas de resposta.

Essas medidas, no entanto, não foram o primeiro tipo de medida usado em psicologia. Esses tipos de medições tiveram que esperar pelo desenvolvimento de ferramentas e testes adequados e também pelo desenvolvimento de teorias e princípios adequados de medição psicológica.

As primeiras medições do comportamento foram feitas de uma maneira diferente. Cientistas do século XIX interessados ​​em estudar a relação entre eventos ou estímulos físicos, de um lado, e as respostas psicológicas, de outro, empregaram outros tipos de medição em seus experimentos.

Como as técnicas adequadas não estavam disponíveis para medir as respostas, eles tentaram medir as respostas indiretamente com referência à medição de estímulos ou eventos físicos. Esses cientistas conhecidos como psicofísicos desenvolveram uma espécie de psicologia conhecida como psicofísica.

Eles estavam interessados ​​principalmente em responder às perguntas fornecidas abaixo:

(a) Qual deve ser o valor mínimo de um estímulo de luz ou som para produzir uma resposta como ver ou ouvir? Esse valor do estímulo foi descrito como limite absoluto ou limite absoluto.

(b) Qual é a quantidade mínima de mudança no estímulo necessária para produzir uma resposta diferente? Se uma pessoa está com os olhos vendados e um peso de cem gramas é colocado em sua palma, qual é o valor pelo qual o peso deve ser aumentado ou diminuído para que a pessoa apenas sinta uma mudança no peso? Isso era conhecido como limite diferencial ou limite diferencial.

Pode-se ver pelos experimentos que a variável medida é o estímulo e não a resposta. Cientistas como Weber, Fechner e outros empregando esse procedimento desenvolveram uma série de leis psicológicas.

Posteriormente, entretanto, esse tipo de medição foi abandonado e os métodos de medição direta das respostas foram desenvolvidos. O leitor agora estará em posição de apreciar a natureza da medição psicológica, o tipo de medição psicológica, os requisitos de uma medição psicológica sólida e, finalmente, os problemas envolvidos na medição psicológica.

Hoje, a medição em psicologia se desenvolveu consideravelmente e atingiu um grau razoável de sofisticação. Mesmo assim, a medição psicológica não é tão simples quanto a medição física.

Espera-se que os psicólogos sejam capazes de desenvolver métodos e técnicas de quantificação mais refinados e sofisticados, para que sua busca pela compreensão, previsão e controle do comportamento humano seja mais bem-sucedida.

Conceito de Amostragem:

Um vendedor que vende certas mercadorias muitas vezes apresenta a seus clientes algumas amostras para que eles possam usá-las e chegar a um julgamento sobre a qualidade do produto. Os representantes médicos fornecem aos médicos amostras de medicamentos para que eles possam experimentá-los e, em seguida, prescrever o medicamento a seus pacientes.

Os fabricantes de sabonetes e perfumes também empregam um procedimento semelhante. A investigação científica também segue um procedimento semelhante. Os metalúrgicos testam uma pequena quantidade de minério antes de estimar o conteúdo metálico desse tipo específico de minério. Químicos e físicos também estudam as propriedades de pequenas quantidades de substâncias e chegam a conclusões gerais sobre elas.

Amostragem de comportamento:

Os psicólogos também empregam procedimentos de amostragem semelhantes. Por exemplo, se você deseja desenvolver um teste para medir inteligência ou personalidade, não é possível estudarmos o desempenho de um indivíduo em um grande número de atividades e então chegar a uma conclusão.

Temos que limitar nossas observações a algumas tarefas ou atividades e então chegar a uma conclusão sobre sua inteligência ou personalidade. Generalizamos sobre a inteligência ou personalidade de uma pessoa. O leitor pode ver como isso envolve amostragem. O número limitado de atividades que observamos e medimos constitui uma amostra do número total de atividades ou tarefas. Este último é chamado de universo do comportamento.

Portanto, pode-se ver que nossa capacidade de dar uma pontuação a uma pessoa em inteligência ou personalidade depende muito de quão cuidadosa e precisamente selecionamos uma amostra de comportamento. Se a amostra de comportamento incorreta for escolhida, nossa medição não será válida, confiável, precisa ou precisa.

Costuma-se dizer que a exatidão e a precisão da medição dependem de quão verdadeiramente representativa é nossa amostra de comportamento. Por exemplo, em um teste de inteligência, as atividades selecionadas devem envolver todos os fatores ou operações de inteligência possíveis.

Por outro lado, se incluirmos apenas tarefas que envolvem a memória, não estaremos medindo inteligência. O leitor pode, portanto, ver aqui uma das principais fontes de erros. Esses erros são erros sistemáticos. O leitor agora pode avaliar a importância da validade.

Amostragem Populacional:

O problema da amostragem também está envolvido na psicologia de outra maneira. As medidas psicológicas são, em grande medida, medidas relativas e devem ser interpretadas com a ajuda de normas ou padrões de comparação. Uma norma ou padrão é uma estimativa média do desempenho de um determinado grupo de pessoas.Vamos imaginar que estejamos desenvolvendo um teste para medir a sociabilidade.

Temos que desenvolver normas para grupos de diferentes idades, grupos de sexo, grupos rurais ou urbanos, etc. Isso é feito aplicando o teste a uma amostra de pessoas de cada grupo. Não é possível, para fins práticos, administrar o teste a todos os meninos ou a todas as meninas ou a todos os sujeitos rurais.

Temos que selecionar uma amostra de sujeitos que será verdadeiramente representativa de todo o grupo. Portanto, aqui também está envolvido o problema da amostragem. A amostra de pessoas ou sujeitos deve ser cuidadosamente selecionada de modo que inclua todos os diferentes tipos de pessoas pertencentes a esse amplo grupo.

Por exemplo, se se deseja testar a sociabilidade dos meninos rurais, deve-se selecionar uma amostra que inclua meninos rurais pobres e ricos, filhos de fazendeiros, filhos de proprietários de terras, filhos de artesãos e, de fato, todas as categorias.

Caso contrário, a norma ou média estabelecida não estará correta e, conseqüentemente, todas as medições baseadas nessas normas também estarão erradas. Assim, a amostragem de sujeitos é outro problema como a amostragem de comportamento. A maioria dos erros em medidas psicológicas resulta de erros na amostragem do comportamento e erros na amostragem da população.

Os erros de amostragem de ambas as fontes resultam em erros sistemáticos que são constantes e na mesma direção, superestimados ou subestimados. Por exemplo, um teste de inteligência muito fácil resultará em uma superestimativa da inteligência de todas as pessoas em todas as ocasiões.

Os erros aleatórios são instáveis, imprevisíveis e variam de ocasião para ocasião e de pessoa para pessoa. Em uma ocasião, pode ser até uma superestimação e em outra pode ser uma subestimação.

Da mesma forma, no caso de um indivíduo pode haver uma superestimação e em outro uma subestimação. Erros aleatórios resultam da falta de uniformidade nas condições sob as quais as medições são feitas. Se o QI de um indivíduo & # 8217s for testado quando ele estiver renovado e alerta, obteremos uma medida de seu QI.

Se a mesma pessoa for testada quando estiver cansada e relutante, obteremos outra medida do QI. Aqui podemos ver que tais diferenças surgem devido a diferenças nas condições. A medição do comportamento, portanto, deve ser feita em condições ideais e cuidadosamente padronizadas. Essas condições devem ser mantidas uniformes para diferentes pessoas e em diferentes ocasiões.

O leitor agora pode ver claramente como instrumentos defeituosos, normas defeituosas e condições não ideais podem distorcer as fontes. Para evitar esses erros resultantes de defeitos na amostragem, os estatísticos desenvolveram uma série de métodos ou procedimentos para selecionar amostras, como amostragem aleatória, amostragem estratificada, etc.

Basta que o leitor compreenda os problemas da amostragem e a importância de prestar a máxima atenção a este aspecto da medição.

Probabilidade:

Em termos simples, o termo probabilidade significa a probabilidade de ocorrência de um evento. Por exemplo, se você jogar uma moeda, a probabilidade de cara sair é uma probabilidade. Nesse caso, a resposta é simples.

Uma moeda pode cair com a cara ou coroa para cima e a probabilidade é que a cara fique no topo 50 por cento das vezes, se jogarmos a moeda repetidamente. No entanto, se jogarmos para cima apenas uma vez, a probabilidade é de 1 em 2 ou 50 por cento. Da mesma forma, se jogarmos um dado com números de 1 a 6, a probabilidade de qualquer um dos seis números é de 1/6.

Vamos agora fazer uma experiência de aprendizagem. O que acontece quando a aprendizagem ocorre? A resposta é que a probabilidade de ocorrência da resposta correta continua aumentando até atingirmos um estágio de aprendizado perfeito em que a resposta de aprendizado é quase certa de ocorrer. Em geral, a natureza de muitos aspectos do comportamento humano é que não se pode estar totalmente certo de que uma determinada resposta sempre ocorrerá, apesar do aprendizado perfeito.

A probabilidade de ocorrência de qualquer comportamento, quando nos referimos a comportamento que não é desaprendido, varia de 0 a 1. Assim, nos experimentos de aprendizagem conduzidos por Thorndike e Skinner a resposta correta ocorreu por acaso na primeira ocasião e gradualmente a probabilidade de ocorrência aumentou.

Da mesma forma, no tratamento de problemas comportamentais com tratamento eficaz, a probabilidade de ocorrência do comportamento problemático aumenta gradualmente. Até agora, discutimos o que é chamado de & # 8216probabilidade igual & # 8217. Assim, quando jogamos uma moeda para cima, a probabilidade de obter cara ou coroa é igual e semelhante é o caso com os 6 números nos dados.

Probabilidade Normal:

Mas em muitos casos do comportamento humano, esse não é o caso. Por exemplo, vamos supor que um psicólogo teste a inteligência de um grande número de pessoas e queira saber quantas podem cair em diferentes faixas de I.Q. Suponhamos que ele teste 100 pessoas aleatoriamente. Ele descobrirá que o número de pessoas em cada faixa difere das demais.

Se presumirmos que a pontuação média de inteligência é 100, ele descobrirá que há muito mais pessoas entre 90-110, e o número continua diminuindo à medida que passamos de 100. Haverá muito poucas pessoas entre 160-180.

Da mesma forma, no intervalo entre 20 e 40. Este tipo de distribuição onde se encontra mais número de casos na região do meio e esse número diminui progressivamente conforme avançamos em direção ao extremo é chamado de Curva de Gaussier, uma distribuição binomial e mais comumente distribuição normal.

Foi descoberto que um grande número de padrões de comportamento humano seguem esse padrão. É visto que a maioria das formas de comportamento desaprendidas, que são determinadas por um grande número de fatores, seguem a distribuição normal. Um exemplo clássico é a inteligência. Não se sabe quantos fatores determinam o nível de inteligência e presumimos que esses fatores sejam genes presentes ou ausentes.

Análise qualitativa:

É óbvio que, ao longo dos anos, os psicólogos foram capazes de desenvolver técnicas e ferramentas de medição altamente precisas e acuradas. Na verdade, entre as ciências sociais e comportamentais, a psicologia emergiu como a disciplina mais sofisticada do ponto de vista da medição.

No entanto, a abordagem quantitativa tem suas limitações. Ainda hoje, talvez, não tenhamos atingido o estágio em que todos os aspectos do comportamento podem ser medidos quantitativamente. Como resultado, muitas vezes a análise qualitativa torna-se necessária. Por exemplo, em áreas como diagnóstico e tratamento de problemas comportamentais, a análise qualitativa tem um papel importante a desempenhar.

O psicólogo clínico ou terapeuta experiente, ao usar índices quantitativos baseados em testes psicológicos, ainda não depende inteiramente deles para sua avaliação e diagnóstico. Da mesma forma, em toda a área do estudo da personalidade, verificou-se que a análise quantitativa e a descrição nem sempre são adequadas.

Dois indivíduos obtendo pontuações idênticas em um teste psicológico podem ser semelhantes, mas não são idênticos. O fato de haver características únicas impõe certas limitações à validade e à utilidade da análise quantitativa.

Ainda outro dilema está relacionado à escolha entre a abordagem holística e a abordagem analista. Vários psicólogos enfatizam a visão de que a personalidade é uma totalidade e deve ser entendida como um todo.

Esta abordagem é, em grande medida, em contraste com a abordagem psicométrica ou a abordagem de medição. A abordagem de medição é essencialmente analítica. Por exemplo, a inteligência de uma pessoa é a soma total das pontuações de todos os componentes.

Semelhante é o caso da medição da personalidade. As teorias holísticas se opõem a essa visão. Segundo eles, a inteligência ou a personalidade de um indivíduo tem uma característica holística ou total que é perdida quando a medição é feita em termos de unidades ou componentes.

Esses psicólogos acreditam que, embora essas pontuações possam ser úteis até certo ponto na compreensão e previsão do comportamento, devemos também ter em mente os elementos únicos e individualistas que normalmente não podem ser medidos. Assim, pode-se perceber uma divergência entre a abordagem clínico-holística, de um lado, e a abordagem psicométrica, de outro.

Embora as limitações de mensuração e análise quantitativa acima sejam, sem dúvida, válidas até certo ponto, deve-se ressaltar que as medidas de comportamento têm sua própria utilidade e contribuíram muito para o desenvolvimento da psicologia como ciência. Eles também ajudaram a desenvolver a psicologia como uma disciplina com aplicações práticas. Provavelmente teria sido impossível desenvolver teorias e leis da psicologia sem análises e medições quantitativas.

Ao mesmo tempo, deve-se estar ciente de que eles não são infalíveis e que existem limitações no uso de tais técnicas de medição. Obviamente, tentativas estão continuamente sendo feitas para desenvolver técnicas e ferramentas de medição mais precisas, confiáveis ​​e válidas. Mas então existem limitações inerentes decorrentes da própria natureza do comportamento humano.

É por isso que há uma percepção crescente de que devemos ser mais cautelosos ao aceitar medidas quantitativas de comportamento em seus valores de face e muitos fatores devem ser levados em consideração ao interpretá-los. Em geral, pode-se dizer que as pontuações dos testes psicológicos devem ser tomadas em seu espírito, e não na letra. Embora eles certamente nos dêem uma indicação de onde o indivíduo está em um determinado comportamento, eles não podem ser considerados absolutamente corretos e muito menos exatos.


Introdução

Ainda persiste alguma insatisfação entre os psicólogos em relação aos instrumentos disponíveis para a avaliação da inteligência. Essa insatisfação parece ser maior na prática profissional, uma vez que, nos estudos experimentais, os pesquisadores conseguem escolher tarefas específicas que melhor explicam os processos e funções cognitivas que desejam avaliar.

A falta de inovação nos métodos e no tipo de habilidades cognitivas consideradas na avaliação da inteligência é apontada por Sternberg e Kaufman (1996). Ao contrário de outras áreas nas quais as inovações tecnológicas são atualizadas e substituídas, a psicologia não conseguiu alterar substancialmente os testes de inteligência. Assim, os testes disponíveis hoje não são radicalmente diferentes daqueles usados ​​um século atrás. Além disso, eles podem ser entendidos simplesmente como revisões de testes relativamente clássicos (Horn, 1979).

Em vez de questionar ciclicamente a relevância dos testes, é imperativo responder a essa insatisfação (Almeida et al., 2008, Marañón & amp Andrés-Pueyo, 1999, Neisser et al., 1996, Oliveira et al., 2009). Especificamente, o quadro teórico insuficiente e a falta de inclusão de estudos cognitivos experimentais na construção de testes são considerados insatisfatórios (Woodcock, 2002). Assim, a abordagem psicométrica ainda domina na prática, apesar dos avanços na concepção de inteligência feitos pelas abordagens desenvolvimental e cognitiva (Almeida, 1994).

Outra fonte de insatisfação está relacionada à insuficiente validade ecológica dos testes disponíveis. Por um lado, esses testes visam avaliar os alunos & # x27 “desempenho máximo” em um contexto diário com “desempenhos padrão” e, portanto, os testes psicométricos não avaliam os aspectos cognitivos mais valiosos desses alunos (Ackerman, 1994). Por outro lado, os itens são apresentados de forma excessivamente abstrata e não são sensíveis ao contexto cultural dos diferentes grupos sociais. Além disso, alguns autores não diferenciam entre aprendizagem acadêmica e pontuações de teste (Ceci, 1991, Sternberg et al., 1981), e se os testes de inteligência são frequentemente considerados bons preditores de desempenho acadêmico (Te Nijenhuis, Tolboom, & amp Bleichrodt, 2004) , essas correlações em contextos sociais e profissionais são irrelevantes (Sternberg, 1999).

Nos últimos 25 anos, o trabalho de Gardner & # x27s foi considerado uma exceção ao contexto psicométrico dominante. Sua teoria das inteligências múltiplas (MI) trouxe algumas inovações tanto no nível teórico quanto na avaliação da inteligência. Gardner rompe com a tradição psicométrica por tarefa baseada em assuntos & # x27 vida. Buscando uma melhor validade ecológica e um melhor vínculo das informações com as situações de aprendizagem e desempenho, a avaliação das capacidades intelectuais é feita em contexto de sala de aula por meio de atividades práticas, com material atraente, sem restrições de tempo e dando liberdade para a criança manipular esse material. A ênfase está na aprendizagem e não nos resultados, pois o processo de avaliação reúne informações sobre as capacidades dos indivíduos para fornecer informações úteis e relevantes para a aprendizagem (Gardner, 1999a).

Nesse sentido, Gardner considera a avaliação da inteligência como um procedimento que deve ser entendido como parte do processo de ensino e aprendizagem. A competência cognitiva é avaliada de forma natural no momento apropriado. Assim, as habilidades são avaliadas em sala de aula à medida que os alunos aprendem o currículo. Assim, os materiais usados ​​na avaliação são intrinsecamente interessantes, em contraste com os testes de inteligência tradicionais que geralmente incluem itens abstratos que entusiasmam poucas crianças. Segundo Gardner, a avaliação cognitiva deve acontecer em contextos de entusiasmo, onde as crianças resolvem problemas e realizam projetos para obter o melhor desempenho.

Em síntese, a avaliação de inteligência em MI deve (i) recorrer a material diverso e atraente para avaliar as diferentes inteligências (ii) identificar os pontos fortes e fracos de várias inteligências através do uso de escalas de observação, portfólios, estilos de trabalho e inventários (iii) ajudar identificar habilidades e formas de aproveitar essas habilidades a fim de superar a discrepância entre os pontos fortes e fracos (iv) informar os professores sobre as competências dos alunos & # x27, a fim de promover a transferência dessas competências para domínios curriculares (v) criar as condições que permitem o comprometimento e a experiência da criança e (vi) foco na coleta de informações que sejam relevantes para o processo de ensino e aprendizagem.

Portanto, considerando Spearman & # x27s (1927) g fator agora reassumiu importância suficiente dentro dos modelos hierárquicos de inteligência, nosso objetivo é verificar se um fator geral de inteligência emerge usando as tarefas de Gardner & # x27s e testes de inteligência clássicos. Falamos de um fator de inteligência geral pautado nos processos de intuição e raciocínio dedutivo, nomeadamente em tarefas de resolução de problemas, e em consonância com o conceito de inteligência fluida proposto por Cattell, por oposição à inteligência cristalizada associada à aprendizagem cultural (Carroll, 1993, Cattell, 1971, Horn, 1991).

Concretamente, pretendemos observar como os testes de inteligência tradicionais e aqueles baseados na teoria de MI Gardner & # x27s estão inter-relacionados. Especificamente, nos concentramos na sobreposição e especificidade desses dois grupos de instrumentos de avaliação de inteligência para investigar a existência de qualquer independência do MI (como proclamado por Gardner) ou sua convergência em torno de um único fator em termos de g fator.


Inteligência Cognitiva vs Inteligência Emocional nas Organizações Modernas

A inteligência geral pode ser definida como “a eficácia geral dos processos intelectuais” (Ackerman, Beier e Boyle, 2005). Em relação às organizações modernas, geralmente acredita-se que indivíduos com maior inteligência são mais desejáveis, pois terão maior desempenho nas tarefas, essa crença é mantida há mais de 90 anos (Viswesvaran e Ones, 2002). Além disso, a inteligência geral pode ser dividida em dois conjuntos diferentes de habilidades como Inteligência Cognitiva e Inteligência Emocional (Cote e Miners, 2006). Conforme mencionado por Brody (2004), existem modelos bastante diferentes de teste de inteligência cognitiva e inteligência emocional. É importante que esses dois aspectos da inteligência sejam considerados nas organizações.

Inteligência cognitiva é o que geralmente é referido quando falamos sobre QI. É a capacidade de pensar e raciocinar logicamente, sem usar a parte do cérebro relacionada com os sentimentos ou emoções. A inteligência cognitiva não envolve habilidades sociais, mas sim habilidades analíticas, de leitura e escrita.

De acordo com Mayer e Salovey (1997), “A Inteligência Emocional envolve a capacidade de perceber com precisão, avaliar e expressar emoções, a capacidade de acessar e / ou gerar sentimentos quando facilitam o pensamento, a capacidade de compreender a emoção e o conhecimento emocional e a capacidade de regular emoções para promover o crescimento emocional e intelectual ”. Também deve ser considerado que este conjunto de habilidades se aplica tanto para dentro para o próprio indivíduo como para fora para outras pessoas e suas emoções, sentimentos e pensamentos até mesmo a habilidade de regular os outros. Conforme expandido por Mayer e Salovey (1997), esta definição sugere que alguém que é emocionalmente inteligente seria altamente empático, seria capaz de refletir e monitorar suas emoções para gerenciá-las de forma eficaz, compreender o significado por trás de emoções complexas e ter controle sobre suas emoções. Além disso, eles encorajariam seus sentimentos para ajudar os processos de pensamento relativos ao julgamento e resolução de problemas e seriam capazes de expressar emoções com precisão e identificar emoções nas pessoas e nos meios através dos quais elas transmitem suas emoções (Cherniss, 2010).

Um ponto forte da inteligência cognitiva em relação às organizações modernas é que na maioria das profissões, senão em todas as profissões, quanto maior a inteligência cognitiva, maior o desempenho nas tarefas e o comportamento de cidadania organizacional (Cote e Miners, 2006). Isso significa que as responsabilidades e tarefas esperadas de um indivíduo que estão descritas em sua descrição de trabalho serão altamente satisfeitas e terão um impacto positivo na realização dos objetivos coletivos de uma organização moderna, independentemente de fazer parte ou não de seu oficial obrigações.

Em relação às organizações modernas, as emoções estão diretamente relacionadas ao aumento (ou, adversamente, à diminuição) da motivação e da consistência na motivação (Barsade e Gibson, 2007). Uma força da inteligência emocional em relação às organizações modernas diz respeito a reconhecer e processar as emoções de colegas, colegas de trabalho ou superiores. Indivíduos com alta inteligência emocional podem identificar corretamente e reagir de forma adequada às dicas de comunicação verbal e não verbal, como expressões faciais, linguagem corporal, tom e volume da voz e o conteúdo real do que está sendo transmitido (Cote e Miners, 2006). Em um exemplo usado por Barsade e Gibson (2007), um gerente dizendo ao seu melhor vendedor que ele receberá um aumento menor do que esperava se beneficiaria da inteligência emocional. Nesse cenário, o gestor teria que regular suas próprias emoções, assim como o funcionário insatisfeito, que pode ameaçar demitir-se caso a situação não seja contida ou controlada. O gerente deve ser cauteloso em sua abordagem e ter empatia com seu funcionário para lidar com uma situação delicada como esta. Nesse caso, a inteligência emocional ajudaria o gerente a melhorar o desempenho real de sua tarefa.


A inteligência pode ser definida como uma habilidade mental geral para raciocinar, resolver problemas e aprender. Devido à sua natureza geral, a inteligência integra funções cognitivas como percepção, atenção, memória, linguagem ou planejamento. Com base nessa definição, a inteligência pode ser medida de forma confiável por testes padronizados com pontuações obtidas prevendo vários resultados sociais amplos, como desempenho educacional, desempenho no trabalho, saúde e longevidade. Portanto, vamos estudar as diferenças entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana em detalhes.

Inteligência artificial

A Inteligência Artificial é o estudo e projeto de agente inteligente. Esses agentes inteligentes têm a capacidade de analisar os ambientes e produzir ações que maximizem o sucesso.

Hadoop, ciência de dados, estatística e outros

A pesquisa de IA usa ferramentas e percepções de muitos campos, incluindo ciência da computação, psicologia, filosofia, neurociência, ciência cognitiva, lingüística, pesquisa operacional, economia, teoria de controle, probabilidade, otimização e lógica. A pesquisa de IA também se sobrepõe a tarefas como robótica, controle sistemas, agendamento, mineração de dados, logística, reconhecimento de fala, reconhecimento facial e muitos outros.

Inteligência Humana

A Inteligência Humana é definida como a qualidade da mente que é composta por capacidades para aprender com experiências passadas, adaptação a novas situações, manuseio de ideias abstratas e habilidade de mudar seu próprio ambiente usando o conhecimento adquirido.

A inteligência humana pode fornecer vários tipos de informações. Pode fornecer observações durante viagens ou outros eventos de viajantes, refugiados, prisioneiros de guerra amigáveis ​​fugitivos, etc. Pode fornecer dados sobre coisas sobre as quais o sujeito tem conhecimento específico, que pode ser outro sujeito humano, ou, no caso de desertores e espiões , informações confidenciais às quais eles tiveram acesso. Finalmente, pode fornecer informações sobre relacionamentos interpessoais e redes de interesse.

Comparação do cérebro com um supercomputador

Vantagens da Inteligência Artificial vs. Inteligência Humana

Comparação direta entre inteligência artificial e inteligência humana

Abaixo estão as 5 principais diferenças entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana:

Principais diferenças entre inteligência artificial e inteligência humana

Abaixo estão as listas de pontos, descrevem as principais diferenças entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana:

Natureza da Existência

A inteligência humana gira em torno da adaptação ao ambiente usando uma combinação de vários processos cognitivos.

O campo da inteligência artificial se concentra em projetar máquinas que podem imitar o comportamento humano.

Uso de memória

Os humanos usam a memória de conteúdo e o pensamento, enquanto os robôs usam instruções embutidas, projetadas por cientistas.

Modo de criação

A inteligência humana é maior porque sua criação de Deus e a inteligência artificial como o nome sugere é artificial, pequena e temporária criada pelos humanos. além disso, a inteligência humana é a verdadeira criadora da inteligência artificial, mas eles não podem criar um ser humano com superioridade.

Processo de aprendizado

A inteligência humana é baseada nas variantes que encontram na vida e nas respostas que obtêm, que podem resultar em milhões de funções em geral em suas vidas. No entanto, a inteligência artificial é definida ou desenvolvida apenas para tarefas específicas e sua aplicabilidade em outras tarefas pode não ser facilmente possível.

A inteligência artificial pode vencer a inteligência humana em algumas áreas específicas, como no xadrez, um supercomputador venceu o jogador humano por ser capaz de armazenar todos os movimentos jogados por todos os humanos até agora e ser capaz de pensar 10 movimentos à frente em comparação com jogadores humanos que pode pensar 10 passos à frente, mas não pode armazenar e recuperar esse número de movimentos no xadrez.

Pontos a serem observados

  • A taxa acelerada de mudança tecnológica torna provável que as pessoas terão a capacidade computacional e o conhecimento científico para criar AGI nas próximas décadas.
  • Ter o AGI será benéfico para a humanidade. Por exemplo, pode permitir que os humanos mitiguem problemas globais, como as mudanças climáticas.
  • Também pode levar a um aumento na taxa de crescimento econômico e no nível de produção.
  • Máquinas inteligentes e superinteligentes são o futuro da humanidade.

Tabela de comparação de inteligência artificial e inteligência humana

A seguir está o conjunto de pontos que mostra a comparação entre Inteligência Artificial e Inteligência Humana:

Os humanos geralmente aprendem a administrar centenas de habilidades diferentes durante a vida.

Embora consuma quilowatts de energia, esta máquina geralmente é projetada para algumas tarefas.

O tempo necessário para ensinar o sistema em cada resposta é consideravelmente alto

Mesmo os robôs mais avançados dificilmente podem competir em mobilidade com uma criança de 6 anos. E esse resultado temos após 60 anos de pesquisa e desenvolvimento.

Conclusão

A inteligência humana gira em torno da adaptação ao ambiente usando uma combinação de vários processos cognitivos. O campo da inteligência artificial se concentra em projetar máquinas que podem imitar o comportamento humano. No entanto, os pesquisadores de IA são capazes de implementar a IA fraca, mas não a IA forte. Na verdade, alguns acreditam que a IA forte nunca é possível devido às várias diferenças entre o cérebro humano e um computador. Portanto, no momento, a mera capacidade de imitar o comportamento humano é considerada Inteligência Artificial.

Além disso, a utilização da inteligência artificial certamente tornará a vida ainda mais conveniente para a humanidade nos próximos anos e até mesmo forçará os humanos a desenvolverem seus conjuntos de habilidades. Talvez nunca seja possível para tais máquinas substituir completamente o recurso humano.

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Inteligência em humanos: definição, medição e modelo

Leia este artigo para aprender sobre a definição, medição e modelo de inteligência em humanos.

Inteligência em humanos # Definições:

As teorias da inteligência e as tentativas práticas de medição foram entrelaçadas a um grau que exige seu tratamento conjunto. Diferentes técnicas adotadas pelos psicólogos para medir a inteligência referem-se a diferentes pontos de vista quanto à natureza da inteligência. E a palavra & # 8216inteligência & # 8217, como está hoje, não possui nenhum significado definido no singular.

Como Spearman diz em sua discussão sobre inteligência:

& # 8220Esta palavra, em seu uso comum nos dias atuais, não possui nenhum significado definido. Nem seus enunciadores nem seus ouvintes parecem ter por trás de si qualquer ideia clara. & # 8221

Em 1921, o British Journal of Educational Psychology publicou um simpósio sobre a natureza da inteligência.

Algumas das definições fornecidas são:

1. Um indivíduo é inteligente na medida em que pode realizar o pensamento abstrato - Terman.

2. Um indivíduo é inteligente na proporção em que pode aprender ou aprendeu a se adaptar ou se ajustar ao ambiente - Colvin.

3. Inteligência é um mecanismo biológico pelo qual uma complexidade de efeito de estímulos é reunida e recebe um caráter um tanto unificado - Peterson.

4. Inteligência é uma capacidade de aquisição - Woodrow.

5. Inteligência é a capacidade geral de um indivíduo de ajustar seu pensamento a novos requisitos - Caule.

6. Inteligência é a completude de compreensão, inventividade, persistência em uma determinada tarefa e julgamento crítico - Binet.

Em outras palavras, a concepção de inteligência de Binet & # 8217 enfatiza três características do processo de pensamento:

(i) Sua tendência de tomar e manter uma direção definida

(ii) A capacidade de fazer adaptações com a finalidade de atingir um fim desejado e

(iii) O poder da autocrítica.

7. Inteligência é & # 8220o poder de reajustar a situações relativamente novas organizando novas & # 8216combinações psicofísicas & # 8221 — Burt.

8. Spearman acredita que a inteligência compreende três habilidades:

(i) A capacidade de observar os próprios processos mentais

(Ii) A capacidade de descobrir relações essenciais entre itens de conhecimento percebidos ou pensados ​​e

(iii) A capacidade de deduzir correlatos. Ele descreve esses três princípios como princípios neogenéticos.

9. Rex e Knight definem inteligência como & # 8220 a capacidade de pensamento construtivo relacional, direcionado para a obtenção de algum fim. & # 8221

10. Ebbinghaus define inteligência como:

A essência da inteligência consiste em compreender juntos, em um conjunto significativo e unitário, impressões e associações mais ou menos independentes, heterogêneas ou mesmo parcialmente contraditórias. & # 8220É uma atividade de combinação. & # 8221

11. Meumman descreve a inteligência como o poder de elaboração independente e criativa de novos produtos a partir do material fornecido pela memória e pelos sentidos. Do ponto de vista prático, envolve a capacidade de evitar erros, de superar dificuldades e de se ajustar ao ambiente. A maioria das definições acima se refere a aspectos valiosos da inteligência.

Em geral, existem três teorias sobre a natureza da inteligência. A concepção de inteligência como uma entidade unitária chegou à psicologia por meio das obras de Herbert Spencer. Mas agora é uma ideia obsoleta. Inteligência não é uma habilidade apenas. Existem muitos aspectos da habilidade que são ignorados por tal conceito unitário.

Inteligência em humanos # Medição de Inteligência:

Por muitos anos, foram feitas tentativas de medir a inteligência. As diferenças na inteligência foram correlacionadas com as diferenças nas características físicas. A frenologia tentou observar a forma do crânio como um índice de inteligência (Gall - 1810). A fisionomia tentou relacionar a estrutura dos rostos à inteligência (Lavetor - 1777). Francis Galton (1822-1911) foi o primeiro cientista no século 19 a empreender investigações sistemáticas e estatísticas sobre as diferenças individuais.

Galton criou testes de discriminação sensorial e também foi pioneiro na aplicação da escala de avaliação, método de questionário e método de associação livre, que foi posteriormente desenvolvido por James Mckeen Cattell. Ele aceitou a visão de Galton & # 8217 - os testes de discriminação sensorial e tempo de reação poderiam ser aceitos como uma medida das funções intelectuais. Com a disseminação do darwinismo no século 19, a psicologia tornou-se biológica em sua abordagem.

Galton, seguidor de seu primo Darwin (1809-1882), tentou aplicar princípios evolutivos de variação, seleção e adaptação ao estudo de indivíduos humanos. Galton publicou em 1869 um livro chamado Hereditary Genius and Natural Inheritance (1889). Em Inquiries of Human Faculty, em 1893, ele tentou fazer uma estimativa do nível intelectual do indivíduo.

Devemos os modernos testes de inteligência aos esforços de Binet (1857-1911), que objetou medir a inteligência apenas por qualidades físicas ou discriminação motora e sensorial. Galton também apontou que podemos medir inteligências apenas indiretamente & # 8220 afundando poços na mente & # 8221. Spearman também apontou que a inteligência só pode ser medida por uma série de problemas diversos.

O primeiro teste de inteligência conhecido apareceu quando Binet foi nomeado em 1904 para estudar procedimentos para a seleção de crianças retardadas e, em colaboração com Simon, produziu a primeira escala de Binet-Simon em 1905. A segunda revisão ocorreu em 1908.

Nessa escala, Binet classificou os itens do teste de acordo com a idade e introduziu pela primeira vez a ideia de idade mental. Ele tentou padronizar o teste para crianças de 3 a 13 anos. de idade. Se uma criança pode passar nos testes adequados para 9 anos. velho, sua idade mental será de 9 anos. qualquer que seja a idade cronológica. Binet morreu em 1911. A terceira revisão da escala ocorreu em 1916, sob a direção de Lewis M Terman da Universidade de Stanford, conhecida como Stanford-Binet Test.

Esta foi a revisão mais amplamente aceita da Escala de Binet. Foi acompanhado por um extenso manual, fornecendo uma técnica padronizada para administração e pontuação. Por mais de 20 anos, o Stanford-Binet foi a medida padrão de inteligência e o critério com o qual todos os outros testes de inteligência - grupo e indivíduo - eram comparados.

Em 1912, William Stem propôs a ideia de calcular a razão entre a idade mental e a idade cronológica como uma medida da taxa de crescimento mental. Ele chamou essa proporção de quociente mental. Terman aceitou esse conceito e aplicou o termo & # 8216Quociente de inteligência & # 8217 ou I.Q. que ganhou aceitação universal.

A segunda revisão de Stanford apareceu em 1937, conhecida como revisão de Terman-Merrill. Consistia em duas formas equivalentes - L e M. Os testes de 1937 eram menos verbais nos níveis inferiores, e a ênfase anterior na memória mecânica nos níveis superiores foi corrigida. Os testes Binet anteriores exigem julgamento, discriminação e atenção. O número de itens na Escala de Binet de 1916 era 54, na revisão de Stanford era 90, na revisão de 1937 cada formulário tinha 129 itens de teste.

O limite de crescimento mental na revisão de Stanford e na revisão de Terman-Merrill é de 16 anos. O nível de idade após os 14 anos é chamado de nível médio de adulto, pois equivale a uma idade mental de XV. São mais três provas em ordem de dificuldade, conhecidas como adulto superior I, II e III, ao todo são provas para vinte níveis.

Quociente de inteligência ou I.Q:

A proporção entre a idade cronológica e a idade mental é chamada de quociente de inteligência ou I.Q.

A fórmula é I.Q. = Idade mental (em meses) / Idade cronológica (em meses) × 100.

Na revisão Terman-Merrill, existem seis testes para cada seis meses de dois anos a cinco anos. Ou seja, cada teste é calculado para ter um mês de idade. De seis a quatorze anos, há seis testes para cada ano. Ou seja, o valor de cada teste é de dois meses. Isso porque, no caso de crianças, a taxa de crescimento é muito rápida, então o valor de cada teste é de um mês. No caso de nível adulto médio (AA) são oito testes, cada teste tem valor de dois meses. No nível adulto superior (S.A.L.) existem seis provas, cada prova tem um valor de quatro meses.

Nesta escala, a idade mental máxima possível é de vinte e dois anos e dez meses. Mas esta é apenas uma pontuação numérica, que mostra um desenvolvimento mental melhor do que apenas a média. Na verdade, o limite da idade mental é de apenas quinze anos. No caso de adultos, a idade cronológica e cronológica é sempre aceita como quinze para o propósito de cálculo de I.Q.

Abaixo é dado um cálculo de idade mental e I.Q. depois de Terman:

Suponhamos que um assunto tenha sido testado. Todos os 6 testes em X foram dados, todos foram aprovados, apenas 6 dos 8 em XII foram dados e 5 foram aprovados 5 de 6 em XIV foram dados e 3 foram aprovados 5 de 6 em & # 8220 o grupo adulto médio & # 8221 foram dado e um foi aprovado 5 foram dados no & # 8220 o grupo adulto superior & # 8221 e nenhum crédito foi ganho.

O assunto tem uma idade mental de 13 anos. 4 meses. A idade mental não nos diz o status de inteligência da criança. Por isso, queremos saber a relação entre sua idade cronológica e a idade mental. Este é o quociente de inteligência ou I.Q. Para encontrá-lo, dividimos a idade mental (expressa em anos e meses) pela idade real (também expressa em anos e meses). Mais fácil se convertermos as idades em meses antes de dividir e depois multiplicarmos o resultado por 100, para expressá-lo em termos de porcentagem.

Este I.Q. agora se tornou equivalente ao nível de inteligência geral.

Uma lista é fornecida abaixo sobre a porcentagem de distribuição de I.Q. depois de Terman-Merrill:

Graus de fraqueza mental:

O tipo mais inferior é o idiota que não consegue se vestir e se alimentar, e não consegue distinguir entre perigos comuns como fogo e água. O próximo na ordem é o imbecil que pode se vestir e se alimentar e evitar o fogo e a água, mas não pode ser ensinado a ganhar a vida, mesmo sob supervisão. Os imbecis podem ser divididos em imbecis superiores e inferiores. O nível mais alto dos imbecis é o idiota que pode ser ensinado a ganhar a vida sob supervisão e pode fazer um trabalho útil.

Grau de fraqueza mental:

& # 8220An I.Q. acima de 140 não garante contribuição social excepcional de sucesso pessoal. Deve haver motivação suficiente e outras características favoráveis ​​além. & # 8221 Terman e Cox fizeram um estudo intensivo dos gênios da história. Eles não poderiam ser submetidos a testes, é claro, mas a partir de suas biografias, cartas e outras evidências.

I.Q.s estimados de alguns gênios importantes da história (de Terman e Cox):

Uma terceira revisão foi publicada em 1960, fornecendo um único formulário (L-M) incorporando os melhores itens dos dois formulários de 1937.

A escala de 1960 não envolveu uma repadronização da escala normativa:

& # 8220 Uma grande inovação introduzida na escala Stanford-Binet de 1960 foi a substituição do desvio I.Q. & # 8217s pela razão I.Q. usado em formulários anteriores. Esses desvios I.Q.s são pontuações padrão com uma média de 100 e um DP de 16. As principais vantagens deste tipo de I.Q. é que ele fornece pontuações comparáveis ​​em todos os níveis de idade, eliminando assim os caprichos da razão I.Q.s. Apesar do cuidado com que as escalas de 1937 foram desenvolvidas no esforço de obter I.Q. variabilidade em todas as idades, os DPs da razão I.Q.s. nessas escalas flutuou de um mínimo de 13 na idade VI para um máximo de 21 na idade de 11-6. Tabelas de correção especiais foram desenvolvidas para ajustar o I.Q. variações nas escalas de 1937, essas dificuldades foram contornadas na forma de 1960 com o uso do desvio I.Qs. que têm automaticamente o mesmo SD em toda a faixa etária. & # 8221

& # 8220O próximo estágio foi a repadronização de 1972 da forma L.M. (Terman e Merrill, 1973, Parte 4). Desta vez, o conteúdo do teste permanece o mesmo, mas as normas foram derivadas de uma nova amostra de aproximadamente 2.100 casos testados durante o ano acadêmico de 1971-1972. & # 8221

& # 8216Para conseguir representantes nacionais, os editores de teste aproveitaram uma amostra de aproximadamente 20.000 crianças em cada faixa etária empregada na padronização de um teste de grupo (teste de habilidades cognitivas). Esta amostra foi escolhida em comunidades estratificadas em termos de tamanho, região geográfica e situação econômica, e incluiu crianças negras, mexicanas-americanas e porto-riquenhas. & # 8221

As crianças a serem testadas com o Stanford-Binet foram identificadas por meio de suas pontuações na bateria verbal do Teste de Habilidades Cognitivas de modo que a distribuição das pontuações nesta subamostra correspondeu à distribuição nacional de toda a amostra (os únicos casos excluídos foram onde a língua falada em casa não era o inglês).

Para cobrir as idades de 2 a 8 anos, os pesquisadores localizaram irmãos das crianças testadas no grupo, escolhendo cada criança com base na pontuação do Teste de Habilidades Cognitivas obtida por seu irmão mais velho. Casos adicionais nas idades superiores foram recrutados da mesma maneira. A amostra de Stanford-Binet incluiu aproximadamente 100 casos em cada grupo de meio ano de 2 a 5½ anos, e 100 em cada grupo de 6 a 18 anos.

Em comparação com as normas de 1937, as normas de 1972 são baseadas em uma amostra mais representativa, além de serem atualizadas e, portanto, refletindo os efeitos da amostra interveniente, bem como as mudanças culturais no desempenho do teste. É interessante notar que as últimas normas mostram alguma melhora no desempenho do teste em todas as idades. (Isso é atribuído ao impacto da mídia de massa sobre as crianças pequenas e ao aumento da alfabetização e do nível educacional dos pais, entre outras mudanças culturais).

& # 8220Com base em comparações transversais e longitudinais, Thorndike (1977) explorou mais essas mudanças normativas e propôs ainda outros fatores contribuintes, incluindo a introdução de programas especiais de televisão designados para estimular o desenvolvimento intelectual em crianças em idade pré-escolar. & # 8221

Características do teste de Binet-Simon e uma estimativa dos mesmos:

(1) Binet foi o primeiro a usar padrões de idade.

(2) É um teste eficiente para fornecer uma pontuação única que descreve o nível atual da criança e sua capacidade intelectual geral.

(3) Ele abandonou a psicologia do corpo docente e testou a inteligência geral, como uma soma total de processos mentais, como memória, atenção, imaginação etc. e nem como faculdades separadas.

(4) É principalmente uma medida de aptidão escolar e fortemente carregada de habilidade verbal, especialmente em níveis mais elevados.

(5) Os primeiros testes exigem julgamento, discriminação e atenção. Os testes verbais e o raciocínio desempenham um papel muito maior nos anos posteriores.

(6) É um excelente teste para identificar crianças com desenvolvimento anormalmente lento.

(7) Portanto, não é adequado para a medição de aptidões diferenciais. É construído para maximizar a medição de um fator geral e minimizar a influência de fatores de grupo ou habilidades separadas. & # 8217

Intelligence in Humans # Guilford & # 8217s Structure of Intellect Model:

A estrutura de Guilford do modelo SI não é hierárquica por natureza. É uma classificação cruzada das habilidades. & # 8220 Ou seja, classifica as habilidades de três maneiras diferentes, e as categorias de uma maneira se cruzam com as das outras formas de classificação. & # 8221

Ele propôs que o desempenho em qualquer tarefa cognitiva pode ser melhor compreendido analisando-se o tipo de operação ou processo mental realizado e o tipo de conteúdo ou material de teste no qual a operação mental é realizada e o produto resultante da realização de um operação particular em um determinado tipo de conteúdo de teste.

No modelo de Guilford & # 8217s, existem cinco tipos possíveis de operação (memória, cognição, pensamento divergente, pensamento convergente e avaliação), quatro tipos de conteúdo (figural, simbólico, semântico e comportamental) e seis produtos (unidades, classes, relações, sistemas, transformações e implicações).

Implica 5x4x6 = 120 fatores possíveis, compondo a estrutura do intelecto. Nas palavras de Guilford & # 8220, não se deve supor que, embora as habilidades sejam separadas e distintas logicamente e possam ser segregadas pela análise fatorial, elas funcionam isoladamente nas atividades mentais do indivíduo. Duas ou mais habilidades estão comumente envolvidas na solução do mesmo problema. & # 8221

Dedução de alternativas lógicas de informações fornecidas.

Produção convergente:

Geração de conclusões lógicas a partir de informações fornecidas, onde a ênfase está em obter resultados únicos ou convencionalmente melhores.

Organização perceptral figura-figural e fundo, semântica pertencente à informação na forma de concepções ou construções mentais às quais muitas vezes são aplicadas palavras.

Pertencente à informação, essencialmente não figural e não verbal, envolvida em interações humanas, por ex. atitudes, necessidades, projetos, humores, intenções, percepções, pensamentos, etc. e os outros e nós mesmos envolvidos.

Coisas, caráter - perto da figura Gestalt e da concepção básica.

Conceitos subjacentes a conjuntos de itens de informação agrupados em virtude de suas propriedades comuns.

Conexões entre itens de informação com base em variáveis ​​e tímidas.

agregados organizados de itens de informação.

Mudanças de vários tipos (redefinições, mudanças, transições ou modificações) nas informações existentes.

Conexões circunstanciais entre itens de informação em virtude de contiguidade ou quaisquer condições que promovam a & # 8216pertença & # 8217. A segunda forma de classificação é em termos de conteúdo, ou áreas de informação dentro das quais as operações são realizadas, figural (concreto, percebido), simbólico (sinais, elementos de código como números ou letras), semântico (pensamentos, concepções ou construções) , e comportamental (psico e shylogical). Cada conjunto de habilidades diferenciadas quanto ao conteúdo inclui 30 habilidades que são paralelas àquelas em todas as outras categorias de conteúdo.

As categorias de produtos descrevem os tipos formais de informação. As informações assumem a forma de unidades (blocos segregados), classes (propriedades comuns dentro de conjuntos), relações (conexões significativas), sistemas (padrões organizados), transformações e timbres (mudanças, transições) e implicações (informações sugeridas por outras informações).

Dentro de cada categoria de produto, há um conjunto de 20 habilidades que são paralelas àquelas em cada uma das outras cinco categorias de produtos. O modelo de estrutura do intelecto é basicamente uma extensão da teoria de Thurstone & # 8217s de habilidades mentais primárias restritas a fatores ortogonais.


Capítulo 4

Estratégias para julgamento analítico: Transcendendo os limites de Informação incompleta

Quando os analistas de inteligência fazem julgamentos analíticos criteriosos, como eles fazem isso? Ao buscar respostas para essa pergunta, este capítulo discute os pontos fortes e as limitações da lógica situacional, da teoria, da comparação e da simples imersão nos dados como estratégias para a geração e avaliação de hipóteses. A seção final discute estratégias alternativas para escolher entre hipóteses. Uma estratégia frequentemente usada por analistas de inteligência é descrita como "satisficing" - escolher a primeira hipótese que pareça boa o suficiente, em vez de identificar cuidadosamente todas as hipóteses possíveis e determinar qual é a mais consistente com as evidências. 36

Os analistas de inteligência devem ser autoconscientes sobre seu processo de raciocínio. Eles devem pensar sobre como fazem julgamentos e chegam a conclusões, não apenas sobre os julgamentos e conclusões em si. O dicionário Webster define julgamento como chegar a uma "decisão ou conclusão com base em indicações e probabilidades quando os fatos não são claramente verificados." 37 Julgamento é o que os analistas usam para preencher lacunas em seu conhecimento. É ir além das informações disponíveis e é o principal meio de lidar com a incerteza. Sempre envolve um salto analítico, do conhecido ao incerto.

O julgamento é parte integrante de toda análise de inteligência. Embora o objetivo ideal da coleta de inteligência seja o conhecimento completo, esse objetivo raramente é alcançado na prática. Quase por definição da missão de inteligência, as questões de inteligência envolvem uma incerteza considerável. Assim, o analista está geralmente trabalhando com dados incompletos, ambíguos e muitas vezes contraditórios. A função do analista de inteligência pode ser descrita como transcender os limites da informação incompleta por meio do exercício de julgamento analítico.

A natureza última do julgamento permanece um mistério. É possível, no entanto, identificar diversas estratégias que os analistas empregam para processar informações enquanto se preparam para fazer julgamentos. As estratégias analíticas são importantes porque influenciam os dados que a pessoa atende. Eles determinam onde o analista ilumina seu holofote e isso inevitavelmente afeta o resultado do processo analítico.

Estratégias para gerar e avaliar hipóteses

Este livro usa o termo hipótese em seu sentido mais amplo, como uma explicação ou conclusão potencial que deve ser testada por meio da coleta e apresentação de evidências. O exame de como os analistas geram e avaliam as hipóteses identifica três estratégias principais - a aplicação da teoria, a lógica situacional e a comparação - cada uma das quais é discutida detalhadamente abaixo. Uma "não estratégia", imersão nos dados e permitir que os dados falem por si próprios, também é discutida. Esta lista de estratégias analíticas não é exaustiva. Outras estratégias podem incluir, por exemplo, projetar as próprias necessidades psicológicas sobre os dados disponíveis, mas essa discussão não está preocupada com a patologia do julgamento errôneo. Em vez disso, o objetivo é compreender os vários tipos de análise cuidadosa e conscienciosa que se esperaria e esperaria encontrar entre um quadro de analistas de inteligência que lidam com questões altamente complexas.

Lógica Situacional

Começando com os fatos conhecidos da situação atual e uma compreensão das forças únicas em ação naquele tempo e lugar específicos, o analista procura identificar os antecedentes lógicos ou consequências dessa situação. É desenvolvido um cenário que se encaixa como uma narrativa plausível. O analista pode trabalhar de trás para frente para explicar as origens ou causas da situação atual ou para estimar o resultado futuro.

A lógica situacional geralmente se concentra em rastrear relações de causa-efeito ou, ao lidar com comportamento intencional, relações meios-fins. O analista identifica os objetivos perseguidos e explica por que o (s) ator (es) estrangeiro (s) acreditam que certos meios atingirão esses objetivos.

Pontos fortes particulares da lógica situacional são sua ampla aplicabilidade e capacidade de integrar um grande volume de detalhes relevantes. Qualquer situação, por mais única que seja, pode ser analisada dessa maneira.

A lógica situacional como estratégia analítica também possui duas fraquezas principais. Uma é que é muito difícil entender os processos mentais e burocráticos de líderes e governos estrangeiros. Para ver as opções enfrentadas pelos líderes estrangeiros como esses líderes as veem, é preciso entender seus valores e suposições e até mesmo suas percepções equivocadas e mal-entendidos. Sem esse insight, interpretar as decisões dos líderes estrangeiros ou prever decisões futuras costuma ser pouco mais do que especulação parcialmente informada. Com muita frequência, o comportamento estrangeiro parece "irracional" ou "não é do seu interesse". Essas conclusões geralmente indicam que os analistas projetaram valores americanos e estruturas conceituais sobre os líderes e sociedades estrangeiras, em vez de compreender a lógica da situação como ela lhes parece.

A segunda fraqueza é que a lógica situacional falha em explorar o conhecimento teórico derivado do estudo de fenômenos semelhantes em outros países e outros períodos de tempo. O assunto dos movimentos separatistas nacionais ilustra esse ponto. O nacionalismo é um problema secular, mas a maioria das democracias industriais ocidentais foram consideradas comunidades nacionais bem integradas. Mesmo assim, nos últimos anos houve um aumento nas pressões de grupos étnicos minoritários em busca de independência ou autonomia. Por que esse fenômeno ocorreu recentemente na Escócia, sul da França e Córsega, Quebec, partes da Bélgica e Espanha - bem como em países menos estáveis ​​do Terceiro Mundo onde seria esperado?

Lidando com este tema de uma forma lógica da situação, um analista de país examinaria os diversos grupos políticos, econômicos e sociais cujos interesses estão em jogo no país. Com base nas posições de poder relativas desses grupos, as interações dinâmicas entre eles e tendências ou desenvolvimentos antecipados que podem afetar as posições futuras das partes interessadas, o analista buscaria identificar as forças motrizes que determinarão o resultado final.

É perfeitamente possível escrever dessa maneira um estudo detalhado e aparentemente bem informado de um movimento separatista em um único país, ignorando o fato de que o conflito étnico como um fenômeno genérico tem sido objeto de considerável estudo teórico. Ao estudar fenômenos semelhantes em muitos países, pode-se gerar e avaliar hipóteses sobre as causas raízes que podem nem mesmo ser consideradas por um analista que trata apenas da lógica de uma situação. Por exemplo, até que ponto o ressurgimento de sentimentos étnicos há muito adormecidos se origina de uma reação contra a homogeneização cultural que acompanha os modernos sistemas de comunicação de massa?

A análise de muitos exemplos de um fenômeno semelhante, conforme discutido abaixo, permite que se investigue as causas mais fundamentais do que aquelas normalmente consideradas na análise lógica da situação. As causas imediatas identificadas pela lógica situacional parecem, da perspectiva mais ampla da análise teórica, ser apenas sintomas que indicam a presença de fatores causais mais fundamentais. Uma melhor compreensão dessas causas fundamentais é crítica para uma previsão eficaz, especialmente em um intervalo mais longo. Embora a lógica situacional possa ser a melhor abordagem para estimar desenvolvimentos de curto prazo, uma abordagem mais teórica é necessária à medida que a perspectiva analítica avança para o futuro.

Aplicando Teoria

Uma teoria é uma generalização baseada no estudo de muitos exemplos de algum fenômeno. Ele especifica que quando um determinado conjunto de condições surge, certas outras condições ocorrerão com certeza ou com algum grau de probabilidade. Em outras palavras, as conclusões são julgadas como decorrentes de um conjunto de condições e da constatação de que essas condições se aplicam ao caso específico em análise. Por exemplo, a Turquia é um país em desenvolvimento em uma posição estratégica precária. Isso define um conjunto de condições que implicam em conclusões sobre o papel dos militares e a natureza dos processos políticos naquele país, pois os analistas têm uma compreensão implícita, senão explícita, de como esses fatores normalmente se relacionam.

O que os acadêmicos chamam de teoria é, na verdade, apenas uma versão mais explícita do que os analistas de inteligência consideram sua compreensão básica de como os indivíduos, instituições e sistemas políticos normalmente se comportam.

Existem vantagens e desvantagens em aplicar a teoria na análise de inteligência. Uma vantagem é que "a teoria economiza o pensamento". Ao identificar os elementos-chave de um problema, a teoria permite que um analista classifique uma massa de detalhes menos significativos. A teoria permite ao analista ver além dos desenvolvimentos transitórios de hoje, reconhecer quais tendências são superficiais e quais são significativas e prever desenvolvimentos futuros para os quais há hoje poucas evidências concretas.

Considere, por exemplo, a proposição teórica de que o desenvolvimento econômico e a infusão maciça de ideias estrangeiras em uma sociedade feudal levam à instabilidade política. Essa proposição parece bem estabelecida. Quando aplicado à Arábia Saudita, sugere que os dias da monarquia saudita estão contados, embora analistas da cena saudita usando a lógica situacional encontrem pouca ou nenhuma evidência atual de uma ameaça significativa ao poder e à posição da família real. Assim, a aplicação de uma proposição teórica geralmente aceita permite ao analista prever um resultado para o qual a "evidência concreta" ainda não começou a se desenvolver. Esta é uma importante força da análise teórica quando aplicada a problemas do mundo real.

No entanto, esse mesmo exemplo também ilustra uma fraqueza comum na aplicação da teoria à análise de fenômenos políticos. As proposições teóricas freqüentemente falham em especificar o período de tempo dentro do qual os desenvolvimentos podem ocorrer. O problema analítico com respeito à Arábia Saudita não é tanto se a monarquia será eventualmente substituída, mas quando ou em que condições isso pode acontecer. A elaboração posterior da teoria que relaciona o desenvolvimento econômico e as ideias estrangeiras à instabilidade política nas sociedades feudais identificaria indicadores de alerta precoce que os analistas podem procurar. Tais indicadores guiariam tanto a coleta de inteligência quanto a análise de dados sociopolíticos e socioeconômicos e levariam a hipóteses sobre quando ou em quais circunstâncias tal evento poderia ocorrer.

Mas se a teoria permite ao analista transcender os limites dos dados disponíveis, ela também pode fornecer a base para ignorar evidências que são verdadeiramente indicativas de eventos futuros. Considere as seguintes proposições teóricas à luz da agitação popular contra o Xá do Irã no final dos anos 1970: (1) Quando a posição de um governante autoritário é ameaçada, ele defenderá sua posição com força, se necessário. (2) Um governante autoritário que conta com total apoio de forças militares e de segurança eficazes não pode ser derrubado pela opinião e agitação populares. Poucos contestariam essas proposições, mas quando aplicadas ao Irã no final dos anos 1970, elas levaram os especialistas iranianos a avaliar mal as chances do Xá de manter o trono do pavão. Muitos, senão a maioria, desses especialistas pareciam convencidos de que o xá permanecia forte e de que reprimiria a dissidência quando ela ameaçasse ficar fora de controle. Muitos persistiram nessa avaliação por vários meses após o acúmulo do que, em retrospecto, parece ter sido uma forte evidência do contrário.

A persistência dessas suposições é facilmente compreendida em termos psicológicos. Quando faltam evidências ou são ambíguas, o analista avalia as hipóteses aplicando seu conhecimento geral sobre a natureza dos sistemas políticos e do comportamento. As evidências sobre a força do Xá e sua intenção de reprimir os dissidentes eram ambíguas, mas o monarca iraniano era um governante autoritário e presumia-se que os regimes autoritários tinham certas características, conforme observado nas proposições citadas anteriormente. Assim, as crenças sobre o Xá estavam embutidas em suposições amplas e persuasivas sobre a natureza dos regimes autoritários per se. Para um analista que acreditava nas duas proposições acima mencionadas, seria necessário muito mais evidências, incluindo evidências mais inequívocas, para inferir que o Xá seria derrubado do que para justificar a confiança contínua em seu futuro. 38

A Figura 4 abaixo ilustra graficamente a diferença entre teoria e lógica situacional. A lógica situacional analisa a evidência dentro de um único país em várias questões inter-relacionadas, conforme mostrado pela coluna destacada em cinza. Esta é uma abordagem típica de estudos de área. A análise teórica examina as evidências relacionadas a um único problema em vários países, conforme mostrado pela linha destacada em cinza. Esta é uma abordagem típica das ciências sociais.

A distinção entre teoria e lógica situacional não é tão clara quanto pode parecer neste gráfico, entretanto. A análise da lógica da situação também se baseia em suposições teóricas. Como o analista seleciona os elementos mais significativos para descrever a situação atual, ou identifica as causas ou consequências desses elementos, sem alguma teoria implícita que relacione a probabilidade de certos resultados a certas condições antecedentes?

Por exemplo, se o analista que estima o resultado de uma eleição iminente não tem dados de pesquisas atuais, é necessário olhar para as eleições anteriores, estudar as campanhas e, em seguida, julgar como os eleitores provavelmente reagirão às campanhas e aos eventos atuais que influenciam as atitudes dos eleitores. Ao fazer isso, o analista opera a partir de um conjunto de suposições sobre a natureza humana e o que impulsiona as pessoas e grupos.Essas suposições fazem parte de uma teoria do comportamento político, mas é um tipo de teoria diferente do que foi discutido na análise teórica. Não ilumina toda a situação, mas apenas um pequeno incremento da situação, e pode não se aplicar além do país específico de interesse. Além disso, é muito mais provável que permaneça implícito, em vez de ser um ponto focal da análise.

Comparação com Situações Históricas

A comparação difere da lógica situacional porque a situação presente é interpretada à luz de um modelo conceitual mais ou menos explícito que é criado olhando para situações semelhantes em outras épocas ou lugares. É diferente da análise teórica porque este modelo conceitual é baseado em um único caso ou apenas alguns casos, ao invés de muitos casos semelhantes. A comparação também pode ser usada para gerar teoria, mas esse é um tipo mais restrito de teorização que não pode ser validado tão bem quanto generalizações inferidas de muitos casos comparáveis.

Raciocinar por comparação é um atalho conveniente, escolhido quando nem dados nem teoria estão disponíveis para as outras estratégias analíticas, ou simplesmente porque é mais fácil e menos demorado do que uma análise mais detalhada. Uma análise comparativa cuidadosa começa especificando os elementos-chave da situação atual. O analista então busca um ou mais precedentes históricos que podem lançar luz sobre o presente. Freqüentemente, porém, um precedente histórico pode ser tão vívido e poderoso que se impõe ao pensamento de uma pessoa desde o início, condicionando-a a perceber o presente principalmente em termos de sua semelhança com o passado. Isso é raciocínio por analogia. Como observou Robert Jervis, "as analogias históricas geralmente precedem, em vez de seguirem, uma análise cuidadosa de uma situação". 39

A tendência de relacionar eventos contemporâneos a eventos anteriores como um guia para a compreensão é poderosa. A comparação ajuda a compreender, reduzindo o desconhecido ao familiar. Na ausência de dados necessários para uma compreensão completa da situação atual, o raciocínio por comparação pode ser a única alternativa. Qualquer pessoa que adote essa abordagem, entretanto, deve estar ciente do potencial significativo de erro. Este curso é uma admissão implícita da falta de informação suficiente para entender a situação presente por si só, e falta de teoria relevante para relacionar a situação presente a muitas outras situações comparáveis

A dificuldade, claro, é ter certeza de que duas situações são realmente comparáveis. Por serem equivalentes em alguns aspectos, há uma tendência a raciocinar como se fossem equivalentes em todos os aspectos e a supor que a situação atual terá o mesmo resultado ou um resultado semelhante à situação histórica. Esta é uma suposição válida apenas quando baseada em uma análise aprofundada da situação atual e do precedente histórico para garantir que eles sejam realmente comparáveis ​​em todos os aspectos relevantes.

Em um pequeno livro que deve ser familiar a todos os analistas de inteligência, Ernest May traçou o impacto da analogia histórica na política externa dos Estados Unidos. 40 Ele descobriu que, devido ao raciocínio por analogia, os formuladores de políticas dos EUA tendem a estar uma geração atrás, determinados a evitar os erros da geração anterior. Eles perseguem as políticas que teriam sido mais adequadas à situação histórica, mas não estão necessariamente bem adaptadas à atual.

Os formuladores de políticas na década de 1930, por exemplo, viam a situação internacional como análoga à anterior à Primeira Guerra Mundial. Consequentemente, eles seguiram uma política de isolamento que teria sido apropriada para evitar o envolvimento americano na Primeira Guerra Mundial, mas não conseguiu evitar a segunda. A agressão comunista após a Segunda Guerra Mundial foi vista como análoga à agressão nazista, levando a uma política de contenção que poderia ter evitado a Segunda Guerra Mundial.

Mais recentemente, a analogia do Vietnã foi usada repetidamente ao longo de muitos anos para argumentar contra uma política externa ativista dos EUA. Por exemplo, alguns usaram a analogia do Vietnã para argumentar contra a participação dos EUA na Guerra do Golfo - uma analogia falha porque o terreno operacional sobre o qual as batalhas foram travadas era completamente diferente no Kuwait / Iraque e muito mais a nosso favor lá em comparação com o Vietnã.

May argumenta que os formuladores de políticas muitas vezes percebem os problemas em termos de analogias com o passado, mas que normalmente usam mal a história:

Em comparação com os formuladores de políticas, os analistas de inteligência têm mais tempo disponível para "analisar em vez de fazer analogias". Os analistas de inteligência tendem a ser bons historiadores, com um grande número de precedentes históricos disponíveis para serem lembrados. Quanto maior o número de análogos potenciais que um analista tem à sua disposição, maior a probabilidade de selecionar um apropriado. Quanto maior a profundidade do conhecimento de um analista, maiores as chances de o analista perceber as diferenças, bem como as semelhanças entre duas situações. Mesmo nas melhores circunstâncias, entretanto, as inferências baseadas na comparação com uma única situação análoga provavelmente são mais propensas a erros do que a maioria das outras formas de inferência.

Os usos mais produtivos da análise comparativa são sugerir hipóteses e destacar diferenças, não tirar conclusões. A comparação pode sugerir a presença ou a influência de variáveis ​​que não são imediatamente aparentes na situação atual, ou estimular a imaginação para conceber explicações ou possíveis resultados que, de outra forma, não ocorreriam ao analista. Em suma, a comparação pode gerar hipóteses que orientam a busca por informações adicionais para confirmar ou refutar essas hipóteses. Não deve, no entanto, constituir a base para conclusões, a menos que uma análise aprofundada de ambas as situações tenha confirmado que são de facto comparáveis.

Imersão de dados

Pensar na análise dessa maneira ignora o fato de que a informação não pode falar por si mesma. O significado da informação é sempre uma função conjunta da natureza da informação e do contexto no qual ela é interpretada. O contexto é fornecido pelo analista na forma de um conjunto de suposições e expectativas sobre o comportamento humano e organizacional. Esses preconceitos são determinantes críticos de quais informações são consideradas relevantes e como são interpretadas.

É claro que existem muitas circunstâncias em que o analista não tem outra opção a não ser mergulhar nos dados. Obviamente, um analista deve ter uma base de conhecimento com a qual trabalhar antes de iniciar a análise. Ao lidar com um assunto novo e desconhecido, a acumulação e revisão acrítica e relativamente não seletiva de informações é um primeiro passo apropriado. Mas este é um processo de absorção de informações, não de analisá-las.

A análise começa quando o analista se insere conscientemente no processo de selecionar, classificar e organizar as informações. Essa seleção e organização só podem ser realizadas de acordo com suposições e preconceitos conscientes ou subconscientes.

A questão não é se as suposições e expectativas anteriores influenciam a análise, mas apenas se essa influência se torna explícita ou permanece implícita. A distinção parece ser importante. Na pesquisa para determinar como os médicos fazem diagnósticos médicos, os médicos que compunham as cobaias foram solicitados a descrever suas estratégias analíticas. Aqueles que enfatizaram a coleta completa de dados como seu principal método analítico foram significativamente menos precisos em seus diagnósticos do que aqueles que se descreveram como seguindo outras estratégias analíticas, como identificar e testar hipóteses. 42 Além disso, a coleta de dados adicionais por meio de maior detalhamento na história médica e no exame físico não levou a um aumento na precisão do diagnóstico. 43

Pode-se especular que o analista que busca maior objetividade suprimindo o reconhecimento de seu próprio input subjetivo tem, na verdade, menos input válido para dar. A objetividade é obtida tornando as suposições explícitas para que possam ser examinadas e contestadas, não por esforços vãos para eliminá-las da análise.

Relações entre estratégias

Nenhuma estratégia é necessariamente melhor do que as outras. Para gerar todas as hipóteses relevantes e fazer uso máximo de todas as informações potencialmente relevantes, seria desejável empregar todas as três estratégias na fase inicial de geração de hipóteses de um projeto de pesquisa. Infelizmente, os analistas geralmente não têm inclinação ou tempo para fazer isso.

Diferentes analistas têm diferentes hábitos analíticos e preferências por estratégia analítica. Como uma ampla generalização que admite numerosas exceções, analistas treinados em estudos de área ou história tendem a preferir a lógica situacional, enquanto aqueles com uma sólida formação em ciências sociais são mais propensos a trazer insights teóricos e comparativos para apoiar seu trabalho. A Comunidade de Inteligência como um todo é muito mais forte na lógica situacional do que na teoria. Em minha opinião, os analistas de inteligência não generalizam o suficiente, ao contrário de muitos acadêmicos que generalizam demais. Isso é especialmente verdadeiro na análise política, e não é inteiramente devido à indisponibilidade de teoria política aplicável. Os insights teóricos disponíveis são frequentemente desconhecidos ou, pelo menos, não são usados ​​por analistas de inteligência política.

As diferenças na estratégia analítica podem causar diferenças fundamentais de perspectiva entre os analistas de inteligência e alguns dos formuladores de políticas para os quais escrevem. Funcionários de alto escalão que não são especialistas no assunto em questão usam muito mais teoria e comparação e menos lógica situacional do que os analistas de inteligência. Qualquer formulador de políticas ou outro gerente sênior que não tenha a base de conhecimento do especialista e não tenha tempo para detalhes deve, necessariamente, lidar com amplas generalizações. Muitas decisões devem ser tomadas, com muito menos tempo para considerar cada uma delas do que está disponível para o analista de inteligência. Isso requer que o formulador de políticas tenha uma abordagem mais conceitual, para pensar em termos de teorias, modelos ou analogias que resumem grandes quantidades de detalhes. Se isso representa sofisticação ou simplificação, depende do caso individual e, talvez, se alguém concorda ou discorda dos julgamentos feitos. Em qualquer caso, os analistas de inteligência fariam bem em levar esse fenômeno em consideração ao escrever para seus consumidores.

Estratégias para escolha entre hipóteses

Um processo analítico sistemático requer seleção entre hipóteses alternativas, e é aqui que a prática analítica freqüentemente diverge significativamente do ideal e dos cânones do método científico. O ideal é gerar um conjunto completo de hipóteses, avaliar sistematicamente cada hipótese e, em seguida, identificar a hipótese que fornece o melhor ajuste aos dados. O método científico, por sua vez, requer que se busque refutar hipóteses ao invés de confirmá-las.

Na prática, outras estratégias são comumente empregadas. Alexander George identificou uma série de estratégias menos que ideais para tomar decisões diante de informações incompletas e valores e objetivos múltiplos e concorrentes. Enquanto George concebeu essas estratégias como aplicáveis ​​à forma como os tomadores de decisão escolhem entre políticas alternativas, a maioria também se aplica a como os analistas de inteligência podem decidir entre hipóteses analíticas alternativas.

    "Satisficing" - selecionar a primeira alternativa identificada que parece "boa o suficiente" em vez de examinar todas as alternativas para determinar qual é a "melhor".

O analista de inteligência tem outra opção tentadora, não disponível para o formulador de políticas: evitar o julgamento simplesmente descrevendo a situação atual, identificando alternativas e deixando o consumidor de inteligência fazer o julgamento sobre qual alternativa é mais provável. A maioria dessas estratégias não é discutida aqui. Os parágrafos a seguir enfocam apenas aquele que parece mais prevalente na análise de inteligência.

"Satisficing"

Essa abordagem tem três pontos fracos: a percepção seletiva que resulta do foco em uma única hipótese, falha em gerar um conjunto completo de hipóteses concorrentes e um foco em evidências que confirmam em vez de desconfirmar hipóteses. Cada um destes é discutido abaixo.

Percepção seletiva. As hipóteses provisórias têm uma função útil para ajudar os analistas a selecionar, organizar e gerenciar informações. Eles restringem o escopo do problema para que o analista possa se concentrar com eficiência nos dados mais relevantes e importantes. As hipóteses servem como estruturas organizadoras na memória de trabalho e, portanto, facilitam a recuperação de informações da memória. Em suma, são elementos essenciais do processo analítico. Mas sua utilidade funcional também acarreta algum custo, porque uma hipótese funciona como um filtro perceptivo. Os analistas, como as pessoas em geral, tendem a ver o que procuram e a ignorar o que não está especificamente incluído em sua estratégia de busca. Eles tendem a limitar a informação processada ao que é relevante para a hipótese atual. Se a hipótese estiver incorreta, podem ser perdidas informações que poderiam sugerir uma hipótese nova ou modificada.

Essa dificuldade pode ser superada pela consideração simultânea de várias hipóteses. Essa abordagem é discutida em detalhes no Capítulo 8. Ela tem a vantagem de focar a atenção nos poucos itens de evidência que têm o maior valor diagnóstico para distinguir entre a validade de hipóteses concorrentes. A maioria das evidências é consistente com várias hipóteses diferentes, e esse fato é facilmente esquecido quando os analistas se concentram em apenas uma hipótese por vez - especialmente se seu foco é tentar confirmar, em vez de refutar, o que parece ser a resposta mais provável.

Falha em gerar hipóteses apropriadas. Se as hipóteses provisórias determinam os critérios para busca de informações e julgamento de sua relevância, segue-se que pode-se ignorar a resposta adequada se ela não estiver incluída nas várias hipóteses em consideração. A pesquisa sobre a geração de hipóteses sugere que o desempenho nessa tarefa é lamentavelmente inadequado. 46 Quando confrontadas com um problema analítico, as pessoas são incapazes ou simplesmente não têm tempo para identificar toda a gama de respostas potenciais. O desempenho analítico pode ser significativamente aprimorado por uma atenção mais deliberada a este estágio do processo analítico. Os analistas precisam de mais tempo para desenvolver um conjunto completo de hipóteses concorrentes, usando todas as três estratégias discutidas anteriormente - teoria, lógica situacional e comparação.

Falha ao considerar o diagnóstico das evidências. Na ausência de um conjunto completo de hipóteses alternativas, não é possível avaliar o "diagnóstico" das evidências. Infelizmente, muitos analistas não estão familiarizados com o conceito de diagnóstico de evidência. Refere-se à extensão em que qualquer item de evidência ajuda o analista a determinar a probabilidade relativa de hipóteses alternativas.

Para ilustrar, uma temperatura alta pode ter grande valor para dizer a um médico que um paciente está doente, mas relativamente pouco valor para determinar de qual doença o paciente está sofrendo. Como uma temperatura alta é consistente com tantas hipóteses possíveis sobre a doença de um paciente, ela tem valor diagnóstico limitado para determinar qual doença (hipótese) é a mais provável.

A evidência é diagnóstica quando influencia o julgamento de um analista sobre a probabilidade relativa das várias hipóteses. Se um item de evidência parece consistente com todas as hipóteses, ele pode não ter nenhum valor diagnóstico. É uma experiência comum descobrir que a maioria das evidências disponíveis realmente não é muito útil, pois pode ser conciliada com todas as hipóteses.

Falha em rejeitar hipóteses

Esse problema tem dois aspectos: as pessoas não procuram naturalmente evidências negativas e, quando essas evidências são recebidas, tendem a ser desconsideradas. Se houver alguma dúvida sobre o primeiro, considere com que frequência as pessoas testam suas crenças políticas e religiosas lendo jornais e livros que representam um ponto de vista oposto. Com relação ao último, observamos no Capítulo 2: "Percepção: Por que não podemos ver o que há para ser visto?" a tendência de acomodar novas informações às imagens existentes. Isso é fácil de fazer se as informações que sustentam uma hipótese são aceitas como válidas, enquanto as informações que as enfraquecem são consideradas de confiabilidade questionável ou anomalia sem importância. Quando as informações são processadas dessa maneira, é fácil "confirmar" quase todas as hipóteses que já se acredita serem verdadeiras.

Além das armadilhas psicológicas envolvidas na busca de evidências confirmatórias, um ponto lógico importante também precisa ser considerado. O raciocínio lógico subjacente ao método científico de rejeitar hipóteses é que ". Nenhuma instância confirmatória de uma lei é uma instância verificadora, mas que qualquer instância desconfirmante é uma instância falsificadora." 47 Em outras palavras, uma hipótese nunca pode ser provada pela enumeração de um grande corpo de evidências consistente com essa hipótese, porque o mesmo corpo de evidência também pode ser consistente com outras hipóteses. Uma hipótese pode ser refutada, entretanto, citando um único item de evidência que é incompatível com ela.

P. C. Wason conduziu uma série de experimentos para testar a visão de que as pessoas geralmente buscam evidências que confirmem em vez de negar. 48 O desenho experimental baseou-se no ponto anterior de que a validade de uma hipótese só pode ser testada procurando refutá-la em vez de confirmá-la. Os participantes do teste receberam a sequência de três números, 2 - 4 - 6, e foram solicitados a descobrir a regra empregada para gerar essa sequência. Para fazer isso, eles foram autorizados a gerar suas próprias sequências de três números e a perguntar ao experimentador se elas estavam em conformidade com a regra. Eles foram incentivados a gerar e perguntar quantas sequências desejassem e foram instruídos a parar apenas quando acreditassem que haviam descoberto a regra.

Existem, é claro, muitas regras possíveis que podem explicar a sequência 2 - 4 - 6. Os assuntos de teste formularam hipóteses provisórias, como qualquer sequência ascendente de números pares, ou qualquer sequência separada por dois dígitos. Como esperado, os assuntos de teste geralmente adotaram a abordagem incorreta de tentar confirmar em vez de eliminar tais hipóteses. Para testar a hipótese de que a regra era qualquer sequência ascendente de números pares, por exemplo, eles podem perguntar se a sequência 8 - 10 - 14 está de acordo com a regra.

Os leitores que seguiram o raciocínio até este ponto reconhecerão que essa hipótese nunca pode ser provada enumerando exemplos de sequências ascendentes de números pares que se encontram em conformidade com a regra procurada. Só se pode refutar a hipótese citando uma sequência ascendente de números ímpares e descobrindo que isso também está de acordo com a regra.

A regra correta era três números ascendentes, ímpares ou pares. Por causa de sua estratégia de buscar evidências confirmatórias, apenas seis das 29 cobaias do experimento de Wason estavam corretas na primeira vez que pensaram ter descoberto a regra. Quando este mesmo experimento foi repetido por um pesquisador diferente para um propósito um pouco diferente, nenhum dos 51 assuntos de teste teve a resposta certa na primeira vez que eles pensaram que tinham descoberto a regra.49

No experimento de Wason, a estratégia de buscar evidências confirmatórias em vez de não confirmadas foi particularmente enganosa porque a sequência 2 - 4 - 6 é consistente com um grande número de hipóteses. Foi fácil para os assuntos de teste obterem evidências confirmatórias para quase todas as hipóteses que tentaram confirmar. É importante reconhecer que situações comparáveis, quando a evidência é consistente com várias hipóteses diferentes, são extremamente comuns na análise de inteligência.

Considere listas de indicadores de alerta precoce, por exemplo. Eles são projetados para indicar um ataque iminente. Muitos deles, no entanto, também são consistentes com a hipótese de que movimentos militares são um blefe para exercer pressão diplomática e que nenhuma ação militar ocorrerá. Quando os analistas se apoderam de apenas uma dessas hipóteses e buscam evidências para confirmá-la, muitas vezes se perdem.

A evidência disponível para o analista de inteligência é, em um sentido importante, diferente da evidência disponível para assuntos de teste solicitados a inferir a regra de sequência numérica. O analista de inteligência geralmente lida com problemas nos quais a evidência tem apenas uma relação probabilística com as hipóteses que estão sendo consideradas. Assim, raramente é possível eliminar qualquer hipótese inteiramente, porque o máximo que se pode dizer é que uma dada hipótese é improvável dada a natureza da evidência, não que seja impossível.

Isso enfraquece as conclusões que podem ser tiradas de uma estratégia voltada para a eliminação de hipóteses, mas não justifica de forma alguma uma estratégia voltada para confirmá-las.

As circunstâncias e os dados insuficientes frequentemente impedem a aplicação de procedimentos científicos rigorosos na análise de inteligência - incluindo, em particular, métodos estatísticos para testar hipóteses. No entanto, certamente não há razão para que a estratégia conceitual básica de buscar evidências contrárias não possa ser empregada. Uma estratégia analítica ótima requer que os analistas busquem informações para refutar suas teorias favoritas, e não empreguem uma estratégia satisfatória que permita a aceitação da primeira hipótese que pareça consistente com as evidências.

Conclusão

Existem muitas avaliações detalhadas de falhas de inteligência, mas poucas descrições comparáveis ​​de sucessos de inteligência. Ao revisar a literatura sobre os sucessos da inteligência, Frank Stech encontrou muitos exemplos de sucesso, mas apenas três relatos que fornecem detalhes metodológicos suficientes para lançar luz sobre os processos e métodos intelectuais que contribuíram para os sucessos. Tratava-se dos esforços bem-sucedidos da inteligência americana e britânica durante a Segunda Guerra Mundial para analisar a propaganda alemã, prever os movimentos de submarinos alemães e estimar as capacidades e intenções futuras da Força Aérea Alemã. 50

Stech observa que em cada um desses esforços altamente bem-sucedidos, os analistas empregaram procedimentos que ". Facilitaram a formulação e o teste uns contra os outros de estimativas hipotéticas alternativas das intenções do inimigo. Cada um dos três relatos enfatizou esse confronto de hipóteses concorrentes contra as evidências." 51

A avaliação simultânea de várias hipóteses concorrentes permite uma análise mais sistemática e objetiva do que é possível quando um analista se concentra em uma única explicação ou estimativa mais provável. A avaliação simultânea de várias hipóteses concorrentes acarreta um esforço cognitivo muito maior do que examinar uma única hipótese mais provável. Manter várias hipóteses na memória de trabalho e observar como cada item de evidência se encaixa em cada hipótese resulta em uma tarefa cognitiva formidável. É por isso que essa abordagem raramente é empregada na análise intuitiva de questões complexas. Isso pode ser realizado, entretanto, com a ajuda de procedimentos simples descritos no Capítulo 8, "Análise de hipóteses concorrentes".

Notas de rodapé

36 Uma versão anterior deste capítulo foi publicada como um artigo não classificado em Studies in Intelligence em 1981, sob o título "Strategies for Analytical Judgment".

37 Webster's New International Dictionary, integral, 1954.

38 Mesmo em retrospecto, essas duas proposições ainda parecem válidas, e é por isso que alguns aspectos da queda do Xá permanecem incríveis. Existem, em princípio, três razões possíveis pelas quais essas suposições teóricas aparentemente válidas não conseguiram gerar uma estimativa precisa sobre o Irã: (1) Uma ou mais das condições iniciais postuladas pela teoria de fato não se aplicavam - por exemplo, o Xá não era realmente um governante autoritário. (2) A teoria é apenas parcialmente válida, pois há certas circunstâncias em que ela se aplica e não se aplica. Essas condições limitantes precisam ser especificadas. (3) A teoria é basicamente válida, mas não se pode esperar 100 por cento de precisão das teorias das ciências sociais. As ciências sociais, ao contrário das ciências naturais, lidam com um ambiente probabilístico. Não se pode prever todas as circunstâncias que podem causar uma exceção às regras gerais, então o melhor que se pode esperar é que as condições dadas levem ao resultado especificado na maioria das vezes.

39 Robert Jervis, "Hypotheses on Misperception", World Politics 20 (abril de 1968), p. 471.

40 Ernest May, `Lessons 'of the Past: The Use and Misuse of History in American Foreign Policy (Nova York: Oxford University Press, 1973).

42 Arthur S. Elstein, Lee S. Shulman e Sarah A. Sprafka, Medical Problem Solving: An Analysis of Clinical Reasoning (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1978), p. 270

43 Ibidem, p. 281. Para uma discussão mais ampla sobre o valor das informações adicionais, consulte o Capítulo 5, "Você realmente precisa de mais informações?"

44 Alexander George, Presidential Decisionmaking in Foreign Policy: The Effective Use of Information and Advice (Boulder, CO: Westview Press, 1980), Capítulo 2.

45 O conceito de "satisficing", de buscar uma solução satisfatória ao invés de uma solução ótima, foi desenvolvido por Herbert A. Simon e é amplamente utilizado na literatura sobre análise de decisão.

46 Charles Gettys et al., Hypothesis Generation: A Final Report on Three Years of Research. Relatório Técnico 15-10-80. University of Oklahoma, Decision Processes Laboratory, 1980.

47 P. C. Wason, "On the Fail to Eliminate Hypotheses in a Conceptual Task", The Quarterly Journal of Experimental Psychology, Vol. XII, Parte 3 (1960).

49 Harold M. Weiss e Patrick A. Knight, "The Utility of Humility: Self-Esteem, Information Search, and Problem-Solving Efficiency," Organizational Behavior and Human Performance, vol. 25, No. 2 (abril de 1980), 216-223.

50 Alexander George, Propaganda Analysis: A Study of Inferences Made From Nazi Propaganda in World War II (Evanston, IL: Row, Peterson, 1959) Patrick Beesly, Very Special Intelligence: The Story of the Admiralty's Operational Intelligence Centre 1939-1945 (Londres : Hamish Hamilton, 1977) e RV Jones, Wizard War: British Scientific Intelligence 1939-1945 (Nova York: Coward, McCann & Geoghegan, 1978).

51 Frank J. Stech, Political and Military Intention Estimation: A Taxonometric Analysis, Final Report for Office of Naval Research (Bethesda, MD: MATHTECH, Inc., novembro de 1979), p. 283.


A inteligência geral pode ser entendida como análise de padrões? - psicologia

Podemos nos tornar mais inteligentes por meio do estudo e da prática, por meio do acesso a ferramentas apropriadas e por meio do aprendizado de como fazer um uso eficaz dessas ferramentas (Perkins, 1995).

Uma definição de inteligência

Inteligência é um assunto complexo. Uma visão geral de parte dessa complexidade é fornecida em Hunt (1995).

Howard Gardner, David Perkins e Robert Sternberg foram todos muito bem-sucedidos em ajudar a difundir o conhecimento sobre o significado de "inteligência" e as aplicações desse conhecimento à educação. O seguinte material reflete o trabalho desses três pesquisadores e é citado do Capítulo 4 do livro:

O estudo e a medição da inteligência têm sido um importante tópico de pesquisa por quase 100 anos. O QI é um conceito complexo e os pesquisadores neste campo discutem entre si sobre as várias teorias que foram desenvolvidas. Não há um acordo claro sobre o que constitui o QI ou como medi-lo. Há uma coleção extensa e em crescimento contínuo de artigos de pesquisa sobre o assunto. Howard Gardner (1983, 1993), Robert Sternberg (1988, 1997) e David Perkins (1995) escreveram livros amplamente vendidos que resumem a literatura e apresentam seus próprios pontos de vista específicos.

A definição a seguir é uma composição de vários autores. Inteligência é uma combinação da capacidade de:

  1. Aprender. Isso inclui todos os tipos de aprendizagem formal e informal por meio de qualquer combinação de experiência, educação e treinamento.
  2. Problemas de pose. Isso inclui reconhecer situações problemáticas e transformá-las em problemas mais claramente definidos.
  3. Resolver problemas. Isso inclui resolver problemas, realizar tarefas, criar produtos e realizar projetos complexos.

Esta definição de inteligência é muito otimista. Diz que cada um de nós pode se tornar mais inteligente. Podemos nos tornar mais inteligentes por meio do estudo e da prática, por meio do acesso a ferramentas adequadas e por meio do aprendizado de como fazer um uso eficaz dessas ferramentas (Perkins, 1995).

O PBL pode ser usado como um veículo no qual os alunos podem usar e melhorar sua inteligência. Mais detalhes sobre o trabalho de Gardner, Sternberg e Perkins são dados nas próximas três subseções.

Howard Gardner

Alguns pesquisadores no campo da inteligência há muito argumentam que as pessoas têm uma variedade de inteligências diferentes. Uma pessoa pode ser boa em aprender línguas e péssima em aprender música - ou vice-versa. Um único número (uma pontuação em um teste de QI) não pode representar adequadamente as capacidades complexas e diversas de um ser humano.

Howard Gardner propôs uma teoria das inteligências múltiplas. Ele identificou originalmente sete componentes da inteligência (Gardner, 1983). Ele argumenta que essas inteligências são relativamente distintas umas das outras e que cada pessoa tem algum nível de cada uma dessas sete inteligências. Mais recentemente, ele adicionou uma oitava inteligência à sua lista (Liderança Educacional, 1997).

Muitos professores usuários de PBL estudaram o trabalho de Howard Gardner e usam algumas de suas idéias em seu ensino. Por exemplo, ao criar uma equipe de alunos para realizar um projeto específico, um professor pode selecionar uma equipe cujos talentos "mais elevados" coletivos englobem a maioria das oito áreas de inteligência identificadas por Gardner. O professor pode encorajar uma equipe a dividir tarefas específicas de acordo com altos níveis específicos de talentos encontrados em uma equipe. Alternativamente, um professor pode encorajar ou exigir que os membros da equipe não tenham permissão para trabalhar em suas áreas de maior habilidade, a fim de encorajar o desenvolvimento de conhecimentos e habilidades em outras áreas.

A tabela a seguir lista as oito inteligências identificadas por Howard Gardner. Fornece alguns exemplos dos tipos de profissionais que exibem um alto nível de inteligência. As oito inteligências são listadas em ordem alfabética.

Dançarinos, atletas, cirurgiões, artesãos

A capacidade de usar bem o corpo físico.

Vendedores, professores, médicos, políticos, líderes religiosos

A capacidade de sentir os sentimentos dos outros e estar em sintonia com os outros.

Pessoas que têm uma boa visão de si mesmas e fazem uso eficaz de suas outras inteligências

Autoconsciência. A capacidade de conhecer seu próprio corpo e mente.

Poetas, escritores, oradores, comunicadores

A capacidade de se comunicar bem, talvez tanto oralmente quanto por escrito, talvez em vários idiomas.

A capacidade de aprender matemática superior. A capacidade de lidar com argumentos lógicos complexos.

A capacidade de aprender, executar e compor música.

A capacidade de compreender diferentes espécies, reconhecer padrões na natureza, classificar objetos naturais.

Marinheiros navegando sem ajudas de navegação modernas, cirurgiões, escultores, pintores

A capacidade de saber onde você está em relação a locais fixos. A capacidade de realizar tarefas que requerem visualização tridimensional e colocação de suas mãos ou outras partes de seu corpo.

Tabela 4.1 Exemplos para cada uma das oito inteligências.

Você pode querer fazer alguma introspecção. Para cada uma das oito inteligências na lista de Howard Gardner, pense em seu próprio nível de talentos e desempenho. Para cada inteligência, decida se você tem uma área de especialização que faz uso substancial da inteligência. Por exemplo, talvez você seja bom em música. Se sim, a música é a base da sua vocação?

Os alunos também podem fazer esse tipo de introspecção, e isso pode se tornar um componente de rotina das aulas de PBL. Os alunos podem vir a compreender que são mais dotados naturalmente em algumas áreas do que em outras, mas que têm algum talento em todas as oito áreas identificadas por Howard Gardner. O currículo e a instrução podem ser desenvolvidos para ajudar todos os alunos a progredir no aprimoramento de seus talentos em cada uma dessas oito áreas de inteligência.

Robert Sternberg

Muitos professores forneceram evidências de que o PBL incentiva a participação de seus alunos que não têm um alto nível de "inteligência escolar". Eles relatam que alguns de seus alunos que não estavam indo bem na escola tornaram-se ativamente engajados e tiveram um alto nível de sucesso no trabalho em projetos. Essas observações são consistentes e apóiam a pesquisa de Robert Sternberg.

Conforme observado anteriormente neste capítulo, diferentes pesquisadores identificaram diferentes componentes da inteligência. Sternberg (1988, 1997) concentra-se em apenas três componentes principais:

  1. Inteligência prática - a habilidade de se sair bem em ambientes educacionais formais e informais, adaptando-se e moldando a inteligência das ruas de um ambiente.
  2. Inteligência experiencial - a habilidade de lidar com novas situações - a habilidade de automatizar efetivamente maneiras de lidar com novas situações para que sejam facilmente manejadas no futuro - a habilidade de pensar de maneiras novas.
  3. Inteligência de componentes - a capacidade de processar informações de forma eficaz. Isso inclui componentes metacognitivos, executivos, de desempenho e de aquisição de conhecimento que ajudam a orientar os processos cognitivos.

Sternberg fornece exemplos de pessoas que são muito talentosas em uma dessas áreas, mas não tão talentosas nas outras duas. Nesse sentido, sua abordagem do campo da inteligência é um pouco como a de Howard Gardner. No entanto, você pode ver que Sternberg não se concentra em componentes específicos de inteligência que estão alinhados com várias disciplinas acadêmicas. Ele está muito mais preocupado em ajudar as pessoas a desenvolver componentes de inteligência que as ajudem a ter um bom desempenho em qualquer coisa que escolham fazer.

Sternberg acredita firmemente que a inteligência pode ser aumentada com o estudo e a prática. Grande parte de sua pesquisa concentra-se em tais empreendimentos. Parte do trabalho de Sternberg enfoca especificamente "inteligência de rua" versus "inteligência de escola". Ele observa que algumas pessoas são particularmente talentosas em uma dessas duas áreas, e não na outra. Essa observação é consistente com o trabalho de Lev Vygotsky (Fosnot, 1996), que argumenta que o tipo de aprendizagem que ocorre fora da escola é distintamente diferente do tipo de aprendizagem que ocorre na escola. Enquanto alguns alunos são talentosos na educação formal e informal, outros são muito mais bem-sucedidos em uma do que na outra. Um professor hábil no desenvolvimento de PBL pode ajudar os alunos a criar projetos que sejam consistentes com suas habilidades e interesses de aprendizagem.

David Perkins

Em seu livro de 1992, Smart Schools, David Perkins analisa várias teorias e abordagens educacionais diferentes. Sua análise apóia fortemente a teoria das inteligências múltiplas de Gardner. O livro de Perkins contém extensas evidências baseadas em pesquisas de que a educação pode ser consideravelmente melhorada por um ensino mais explícito e apropriado para transferência, focando em habilidades cognitivas de ordem superior e o uso de aprendizagem baseada em projetos.

Perkins (1995) examina um grande número de estudos de pesquisa sobre a medição do QI e de programas de estudo projetados para aumentar o QI. Ele apresenta argumentos detalhados de que o QI tem três componentes ou dimensões principais.

  1. Inteligência neural. Isso se refere à eficiência e precisão do sistema neurológico de uma pessoa.
  2. Inteligência experiencial. Isso se refere ao conhecimento e experiência acumulados em diferentes áreas. Pode ser pensado como o acúmulo de todas as experiências de uma pessoa.
  3. Inteligência reflexiva. Isso se refere às estratégias de base ampla de uma pessoa para atacar problemas, para aprender e para abordar tarefas desafiadoras intelectualmente. Inclui atitudes que apoiam a persistência, a sistematização e a imaginação. Inclui automonitoramento e autogerenciamento.

Há evidências substanciais para apoiar a crença de que a inteligência neural de uma criança pode ser adversamente afetada pelo uso de drogas pela mãe, como álcool e cocaína, durante a gravidez. O chumbo (como a tinta à base de chumbo) pode causar graves danos neurais a uma pessoa. Vitaminas, ou a falta delas, podem afetar a inteligência neural.

Além disso, há um consenso geral de que a inteligência neural tem uma característica do tipo "use ou perca". É claro que a inteligência neural pode ser mantida e, de fato, aumentada com o uso.

A inteligência experiencial é baseada em anos e anos de acumulação de conhecimento e experiência em ambientes de aprendizagem formal e informal. Esse conhecimento e experiência podem levar a um alto nível de especialização em um ou mais campos. Pessoas que vivem em ambientes de aprendizagem "ricos" têm uma vantagem significativa de inteligência sobre pessoas que crescem em ambientes menos estimulantes. A inteligência experiencial pode ser aumentada por tais ambientes.

A inteligência reflexiva pode ser considerada um sistema de controle que ajuda a fazer uso eficaz da inteligência neural e da inteligência experiencial. Uma pessoa pode aprender estratégias que ajudam a fazer um uso mais eficaz da inteligência neural e da inteligência experiencial. Os hábitos mentais incluídos na inteligência reflexiva podem ser aprendidos e aprimorados. A metacognição e outras abordagens para refletir sobre os processos cognitivos de alguém podem ajudar.

Fim dos materiais citados de: Moursund, D.G. (1999). Aprendizagem baseada em projetos usando tecnologia da informação. Eugene, Oregon: ISTE.

Howard Gardner

Citando Gardner & # 91Online & # 93:

Howard Gardner é professor de Cognição e Educação John H. e Elisabeth A. Hobbs na Harvard Graduate School of Education. Ele também ocupou cargos como Professor Adjunto de Psicologia na Universidade de Harvard, Professor Adjunto de Neurologia na Escola de Medicina da Universidade de Boston e Co-Diretor do Projeto Zero de Harvard. Entre várias homenagens, Gardner recebeu uma bolsa do Prêmio MacArthur em 1981. Ele recebeu dezoito títulos honorários - incluindo diplomas da Universidade de Princeton, Universidade McGill e Universidade de Tel Aviv por ocasião do 50º aniversário do estado de Israel. Em 1990, ele foi o primeiro americano a receber o Prêmio Grawemeyer da Universidade de Louisville em educação. Em 2000, ele foi premiado com uma bolsa Guggenheim.

Autor de dezoito livros e várias centenas de artigos, Gardner é mais conhecido nos círculos educacionais por sua teoria das inteligências múltiplas, uma crítica à noção de que existe apenas uma única inteligência humana que pode ser avaliada por instrumentos psicométricos padrão. Durante os últimos quinze anos, ele e seus colegas no Project Zero trabalharam no projeto de avaliações baseadas em desempenho, educação para compreensão e o uso de múltiplas inteligências para obter currículo, instrução e avaliação mais personalizados. Mais recentemente, Gardner e seus colegas lançaram o Projeto Bom Trabalho. "Bom trabalho" é um trabalho excelente em qualidade e também um senso de responsabilidade com relação às implicações e aplicações. Os pesquisadores estão examinando como os indivíduos que desejam realizar um bom trabalho conseguem fazê-lo em um momento em que as condições estão mudando muito rapidamente, as forças de mercado são muito poderosas e nosso senso de tempo e espaço está sendo radicalmente alterado por tecnologias, como a web . Gardner é autor de dezoito livros que foram traduzidos para vinte idiomas. Seus dois livros mais recentes são The Disciplined Mind: Beyond Facts And Standardized Tests, The K-12 Education That Every Child Deserves (PenguinPutnam, 2000) e Intelligence Reframed (Basic Books, 2000).

David Perkins

Citando Perkins & # 91Online & # 93:

David Perkins recebeu seu Ph.D. em matemática e inteligência artificial pelo Massachusetts Institute of Technology em 1970. Como estudante de graduação, ele também foi membro fundador do Projeto Zero na Harvard Graduate School of Education. O projeto preocupou-se inicialmente com a psicologia e a filosofia da educação nas artes, e mais tarde foi ampliado para abranger o desenvolvimento cognitivo e as habilidades cognitivas nos domínios humanístico e científico.

Desde 1971, David Perkins atuou como codiretor do Project Zero. Ele conduziu programas de pesquisa e desenvolvimento de longo prazo nas áreas de ensino e aprendizagem para compreensão, criatividade, solução de problemas e raciocínio nas artes, ciências e vida cotidiana. Ele também estudou o papel das tecnologias educacionais no ensino e na aprendizagem e projetou estruturas e estratégias de aprendizagem nas organizações para facilitar a compreensão e a inteligência pessoal e organizacional. Essas pesquisas refletem uma concepção da mente que enfatiza as relações interligadas entre pensamento, aprendizagem e compreensão. Os três dependem profundamente um do outro. A aprendizagem significativa visa compreender e depende de pensar com e sobre o que se está aprendendo. O pensamento eficaz nos assuntos e em geral envolve a compreensão dos recursos da mente e aprender a empregá-los com sensibilidade e sistematicamente.

Robert Sternberg

A seguinte citação do currículo de Sternberg fornece uma boa visão geral de sua abordagem ao estudo da inteligência.

O artigo (Sternberg, verão de 1997) é particularmente interessante para o campo de TI e educação, pois se concentra em como a tecnologia (incluindo calculadoras e computadores, mas também outras formas de tecnologia, como rádio e TV) tem aumentado a inteligência.

Referências

Harvard Project Zero & # 91Online & # 93. Acessado em 17/04/01: http://pzweb.harvard.edu/Default.htm. Citando do site:

  • explorando como ensinar para a compreensão - em outras palavras, para ajudar os alunos a aprender a usar o conhecimento para resolver problemas inesperados, em vez de simplesmente recitar fatos
  • projetar estratégias para criar uma "cultura de pensamento" na sala de aula que incentive os alunos a pensar de forma crítica e criativa
  • fazer da avaliação uma parte contínua e integrante do currículo, de modo que reforce a instrução e oriente os alunos na reflexão sobre seu trabalho
  • desenvolver e implementar critérios e procedimentos de avaliação na escola que podem documentar toda a gama de habilidades do aluno
  • empacotar o poder das novas tecnologias, especialmente os computadores, para promover o aprendizado e fornecer acesso a novos domínios de conhecimento.

Hunt, Earl (julho-agosto de 1995). The Role of Intelligence in Modern Society & # 91Online & # 93. The American Scienctist. Acessado em 19/04/01: http://www.sigmaxi.org/amsci/articles/
95artigos / Hunt-full.html. Citando o artigo:

Uma questão central no debate é se a competência mental é ou não uma habilidade única, aplicável em muitos ambientes, ou se a competência é produzida por habilidades especializadas, que uma pessoa pode ou não possuir independentemente. Quase igualmente importante é a questão de como a habilidade cognitiva, avaliada por testes de QI, se traduz no desempenho diário. Apresentações populares em ambos os lados dessas perguntas deixam a impressão de que essas perguntas têm respostas simples. Eles não. Meu objetivo neste ensaio é discutir diferentes teorias de como a inteligência está relacionada ao desempenho na sociedade moderna. O plural foi escolhido intencionalmente. Embora saibamos muito sobre as diferenças individuais na cognição humana, não existe uma teoria monolítica, consensual e multifacetada para organizar esses fatos, nem é provável que haja uma. Existem várias teorias diferentes que não são nem certas nem erradas, mas são úteis para diferentes propósitos.

Ignorando alguns detalhes, a competência intelectual humana parece se dividir em três dimensões. Seguindo Raymond Cattell (1971) e John Horn (1985), irei me referir a essas dimensões como inteligência fluida (Gf), inteligência cristalizada (Gc) e raciocínio visual-espacial (Gv). Cattell e Horn os descrevem da seguinte forma:

Inteligência fluida é a capacidade de desenvolver técnicas para resolver problemas novos e incomuns, da perspectiva do solucionador de problemas.

Inteligência cristalizada é a habilidade de trazer métodos de solução de problemas previamente adquiridos, muitas vezes culturalmente definidos, para lidar com o problema atual. Observe que isso implica que o solucionador de problemas conhece os métodos e reconhece que eles são relevantes na situação atual.

O raciocínio visual-espacial é uma habilidade um tanto especializada de usar imagens visuais e relações visuais na resolução de problemas - por exemplo, para construir em sua mente uma imagem do tipo de espaço mental que descrevi acima ao discutir estudos analíticos fatoriais. Curiosamente, o raciocínio visual-espacial parece ser uma parte importante da compreensão da matemática.

Aprendizagem e inteligência & # 91Online & # 93. Acessado em 18/04/01: http://www.newhorizons.org/trm_intelligence.html. Citando do site:

Há pouco consenso sobre uma definição geral de inteligência, mas a maioria das pessoas concordaria que envolve, pelo menos, a capacidade de aprender e aplicar o que foi aprendido. Adequado ao nosso tempo, Robert Sternberg acrescenta ainda que envolve a habilidade de se adaptar ao ambiente, ou modificar o ambiente, ou buscar e criar novos ambientes.

É claro que há pouca correlação entre o I.Q. avaliado. e o que as pessoas podem aprender e fazer no mundo real. Muitos pesquisadores cognitivos estão provando que a inteligência é, na verdade, um sistema aberto e dinâmico, modificável em qualquer idade e nível de habilidade. Por exemplo, mais de 750 estudos de pesquisa baseados no trabalho de Reuven Feuerstein apóiam sua teoria de Modificabilidade Cognitiva Estrutural.

Mais intrigante é o trabalho de pesquisadores como Howard Gardner, David Perkins, Robert Sternberg e outros que estão olhando além das definições convencionais de inteligência. Seu trabalho tem implicações profundas em escolas e programas de treinamento, desenvolvimento e avaliação de currículos e até mesmo na concepção de ambientes de aprendizagem.

Sternberg, Robert J. (verão de 1997). A tecnologia muda a inteligência: implicações sociais e QIs elevados. TechnosQuarterly & # 91Online & # 93. Acessado em 17/04/01: http://www.technos.net/journal/
volume6 / 2sternbe.htm. Citando o artigo:

(Resumo breve) A tecnologia está mudando a sociedade de muitas maneiras - algumas bastante inesperadas. Foi creditado por grande parte do aumento dramático nas pontuações de QI nos últimos 30 anos. Mas embora os efeitos da tecnologia na medição da inteligência humana possam ser positivos, existem algumas repercussões angustiantes e potencialmente negativas. Existem compensações sociais inevitáveis ​​para QIs mais elevados?

(Primeiro parágrafo) Com todos os gemidos e gemidos que ouvimos constantemente sobre a maneira como as escolas educam nossos filhos, muitas vezes perdemos de vista um fato importante e surpreendente: a inteligência, medida pelos chamados quocientes de inteligência, ou QIs, tem aumentado ao longo do tempo nos últimos 30 anos, e os aumentos são grandes - cerca de 20 pontos de QI por geração para testes de inteligência fluida, como as Matrizes Progressivas de Raven, que exigem pensamento flexível com tipos de problemas novos e relativamente abstratos.


Como medir o comportamento de um indivíduo? | Comportamento Humano | Psicologia

Depois de ler este artigo, você aprenderá sobre a análise quantitativa e qualitativa para medir o comportamento de um indivíduo.

Análise quantitativa:

A medição em psicologia emprega dois tipos de dados ou respostas, dados verbais e dados comportamentais. Os dados verbais referem-se ao que uma pessoa diz ou escreve usando a linguagem. Por exemplo, quando um psicólogo está tentando estudar uma pessoa que está deprimida, ele pode pedir à pessoa que narre o que exatamente está acontecendo com ela ou escrever em detalhes sobre o que ela está passando.

Os dados comportamentais, por outro lado, referem-se a outras formas de respostas corporais, como muscular, glandular, sensorial, neural, perceptual etc. O mesmo indivíduo deprimido poderia ser estudado pelo psicólogo observando cuidadosamente suas expressões faciais, tom, postura, etc. O leitor já está familiarizado com a distinção entre testes verbais e testes não verbais.

Esse uso de material verbal e não verbal não se limita apenas a testes de inteligência, mas também se estende a outros aspectos do comportamento. Por exemplo, traços de personalidade, como sociabilidade, assertividade, tolerância, amor à privacidade etc., podem ser medidos por meio de vários questionários de personalidade e inventários como Cattell & # 8217s Sixteen Personality Factor Questionnaire (16 PF), Eysenck & # 8217s Personality Inventory, Minnesota Multifásico Personalidade Inventário (MMPI), etc. Essas características também podem ser medidas por meio de mudanças comportamentais, como mudanças corporais, excitação cortical, observação do comportamento de aprendizagem, etc. Em muitos casos, tanto medidas verbais quanto não-verbais são usadas.

Podemos examinar os vários indicadores que são empregados para medir o comportamento verbal e não verbal.

Alguns dos indicadores importantes que são empregados para medir o comportamento verbal e não verbal são mencionados abaixo:

1. Tempo de resposta ou latência:

Um fator normalmente empregado para medir o comportamento é o tempo que um indivíduo leva para produzir uma resposta. Um exemplo clássico disso é o experimento do tempo de reação.

2. Duração da resposta:

Outro fator que é levado em consideração para medir o comportamento é a duração do tempo durante o qual ocorre um determinado comportamento de resposta. Medições de pós-imagens e outras experiências sensoriais estão sujeitas a este tipo de índices. Suponha que você olhe para uma luz verde brilhante.

O verde experimentado pode permanecer por um momento, mesmo depois que você parar de olhar para a luz. Da mesma forma, quando você ouve um som alto prolongado por algum tempo ou inala um perfume forte por um longo tempo, o som e o perfume permanecerão por algum tempo mesmo depois que esses estímulos forem retirados.

3. Tempo necessário para a conclusão de uma resposta:

Essa medida é amplamente usada para medir o aprendizado, a inteligência e outras habilidades. Por exemplo, no experimento de aprendizagem de Skinner & # 8217s ou experimento de aprendizagem de tentativa e erro de Thorndike & # 8217s, um dos critérios empregados para medir se o rato ou gato aprendeu o caminho correto é em termos do tempo que o animal leva para chegar seu objetivo.

4. Frequência de resposta:

O número de vezes que uma determinada resposta ocorre em um determinado momento ou em uma ocasião específica é outro indicador. Um exemplo desse tipo pode ser visto na medição da flutuação da atenção. Os experimentos sobre a flutuação da atenção empregam, como índice, o número de vezes que a atenção muda de um aspecto de um determinado estímulo para outro dentro de um limite de tempo estipulado.

5. Quantidade de resposta:

Ao medir o comportamento emocional, a quantidade ou intensidade das respostas glandulares e musculares é empregada como um indicador. Se a agressão de uma pessoa tiver que ser medida, o experimentador pode tentar medir a pressão sanguínea do sujeito, frequência respiratória, batimentos cardíacos, gestos, tom, expressões faciais e outras acompanhadas por certas mudanças psicológicas. Somente após analisar e combinar uma variedade de tais dados é que se pode chegar à medida que indica a reação geral de agressão ou a quantidade total de reação agressiva.

6. Número de testes necessários:

Ainda, outro indicador usado é o número de tentativas, tentativas de prática ou apresentações de um determinado estímulo. Isso é muito comumente usado em experimentos de aprendizagem. Na maioria dos experimentos de aprendizagem, o número de tentativas exigidas por um organismo para aprender uma tarefa de acordo com um padrão ou critério é usado como um índice. Da mesma forma, os experimentos de lembrança e aprendizagem também empregam uma série de apresentações ou testes necessários para que uma pessoa aprenda material verbal a ponto de uma lembrança perfeita.

7. Número de respostas corretas e erradas:

Os experimentos de aprendizagem, bem como os testes de habilidade, usam o número total de respostas corretas ou erradas como indicadores. Por exemplo, inteligência, desempenho, memória e outros fatores cognitivos são medidos por vários testes de inteligência, como o teste de inteligência Binet & # 8217s e o teste de inteligência Wechsler & # 8217s.

Em todos esses casos, o desempenho de um sujeito é finalmente interpretado em termos de quociente de inteligência ou alta ou baixa aptidão para uma habilidade específica. Geralmente, isso é feito empregando-se o critério de avaliar pontuações altas e dar mais peso às respostas corretas e vice-versa.

8. Desvio de Resposta:

Ainda outro indicador medido é o grau ou extensão em que uma resposta individual difere ou varia da resposta normal ou média. Isso é muito comumente usado na medição de habilidades, personalidade, etc. O exemplo mais adequado para entender este critério é que os QIs podem ser interpretados de acordo com as normas da curva de probabilidade normal.

A distribuição de vários QIs nesta curva indica se a inteligência dos sujeitos está abaixo da média, média ou acima da média. Isso também indica a direção do desvio, seja para o lado positivo ou negativo. Em outras palavras, se o sujeito é superdotado, mediano ou retardado e, em caso afirmativo, em que medida.

9. Complexidade e dificuldade de resposta:

Quanto mais complexa e difícil for uma resposta específica, maior será a pontuação. O conceito de idade mental é baseado nisso. Alguns dos itens dos testes de aptidão e inteligência são planejados de forma que o nível de dificuldade seja deliberadamente aumentado.

Por exemplo, no teste de inteligência Binet & # 8217s, os itens são organizados de tal maneira que a complexidade e o nível de dificuldade aumentam gradualmente à medida que o teste avança. Assim, vemos que os psicólogos empregam diferentes tipos de medidas dependendo da natureza do comportamento e da finalidade da medida.

Pontuações relativas vs. absolutas:

Um ponto a ser levado em consideração é a distinção entre medidas relativas e absolutas. Quando alguém é descrito como tendo um metro e meio de altura, isso significa que sua altura é de um metro e meio. Este é um exemplo de medida absoluta. Onde quer que sua altura seja medida, ela será a mesma e seu valor não mudará. Por outro lado, quando a mesma pessoa é descrita como tendo um QI de 110, esta não é uma medida absoluta.

Isso depende do teste administrado. Se um teste com normas diferentes for administrado, o QI da pessoa pode acabar sendo muito superior ou inferior a 110. Aqui, vemos que o QI não é uma medida absoluta, mas relativa. O QI da pessoa é reportado como 110 em relação ao desempenho de outras pessoas pertencentes à sua faixa etária, ou seja, é em comparação com uma norma ou padrão. Se a norma mudar, o QI também mudará.

Em grande medida, as pontuações ou medidas psicológicas são medidas relativas. Eles sempre são alcançados com referência a certas normas, ao contrário de medidas físicas. Em vista disso, medidas psicológicas como o QI devem ser interpretadas com muito cuidado. Da mesma forma, quando uma pessoa é descrita como extrovertida, isso se refere novamente a certas médias ou normas.

É uma limitação que os psicólogos têm de depender amplamente de medidas relativas e não de medidas absolutas. Mas essa dificuldade não os impediu de desenvolver mais e mais ferramentas e técnicas para medir diferentes aspectos do comportamento.

Essas medições também foram consideradas muito úteis para compreender e prever o comportamento. A medição psicológica é amplamente empregada hoje, não apenas em laboratórios, mas para fins práticos, como selecionar pessoas para empregos, diagnosticar anormalidades psicológicas e assim por diante.

Confiabilidade e validade:

Qualquer que seja o tipo de medidas empregadas, é necessário que tais medidas satisfaçam determinados critérios. Isso é muito necessário para o desenvolvimento de leis e generalizações científicas e também para o uso dessas medidas para fins práticos.

Em primeiro lugar, as medidas psicológicas, como quaisquer outras medidas, devem ser precisas e precisas.

Em segundo lugar, eles devem ser sensíveis. Por exemplo, se um teste de inteligência fornece o QI de uma pessoa como 120, então esse teste deve ser capaz de medir com precisão quaisquer mudanças no QI.

Da mesma forma, outras medidas, como escalas de atitude, devem ser sensíveis, de modo que mesmo mudanças muito pequenas nas atitudes sejam indicadas pelas pontuações. Assim, exatidão, precisão e sensibilidade são requisitos importantes.

As ferramentas psicológicas devem ser cuidadosamente construídas de modo que as pontuações ou medidas por elas dadas possam ser confiáveis. Essa qualidade é conhecida como confiabilidade. Uma ferramenta específica, se produz uma pontuação hoje e outra amanhã e uma terceira pontuação em outro dia, então essa pontuação ou medida não é confiável. É por isso que as pontuações psicológicas são geralmente atribuídas com base na média de uma série de desempenhos e raramente com base em um único desempenho.

Aqui podemos ver a diferença entre a medição física e a medição psicológica. A confiabilidade é uma característica muito importante e os psicólogos desenvolveram diferentes métodos para garantir a confiabilidade das medições.

Ainda outra qualidade importante é conhecida como validade. Isso significa que, quando um psicólogo afirma medir um determinado atributo psicológico ou comportamento, ele deve se certificar de que está realmente medindo a qualidade específica, como a extroversão. Devemos ter certeza de que o teste realmente mede a extroversão e não outra coisa.

Por exemplo, um termômetro mede a temperatura e não a pressão atmosférica. Da mesma forma, um teste de inteligência deve medir a inteligência e não outra coisa. Essa qualidade particular de medir o que se pretende medir é chamada de validade.Pessoas que empregam medições ou pontuações psicológicas devem se certificar de que esses requisitos sejam atendidos.

Medidas de estímulo e medidas de resposta:

Os diferentes indicadores usados ​​nas medidas psicológicas, como intensidade da resposta, duração da resposta, latência etc. Todos esses são baseados na resposta ou no comportamento da pessoa e são, portanto, chamados de medidas de resposta.

Essas medidas, no entanto, não foram o primeiro tipo de medida usado em psicologia. Esses tipos de medições tiveram que esperar pelo desenvolvimento de ferramentas e testes adequados e também pelo desenvolvimento de teorias e princípios adequados de medição psicológica.

As primeiras medições do comportamento foram feitas de uma maneira diferente. Cientistas do século XIX interessados ​​em estudar a relação entre eventos ou estímulos físicos, de um lado, e as respostas psicológicas, de outro, empregaram outros tipos de medição em seus experimentos.

Como as técnicas adequadas não estavam disponíveis para medir as respostas, eles tentaram medir as respostas indiretamente com referência à medição de estímulos ou eventos físicos. Esses cientistas conhecidos como psicofísicos desenvolveram uma espécie de psicologia conhecida como psicofísica.

Eles estavam interessados ​​principalmente em responder às perguntas fornecidas abaixo:

(a) Qual deve ser o valor mínimo de um estímulo de luz ou som para produzir uma resposta como ver ou ouvir? Esse valor do estímulo foi descrito como limite absoluto ou limite absoluto.

(b) Qual é a quantidade mínima de mudança no estímulo necessária para produzir uma resposta diferente? Se uma pessoa está com os olhos vendados e um peso de cem gramas é colocado em sua palma, qual é o valor pelo qual o peso deve ser aumentado ou diminuído para que a pessoa apenas sinta uma mudança no peso? Isso era conhecido como limite diferencial ou limite diferencial.

Pode-se ver pelos experimentos que a variável medida é o estímulo e não a resposta. Cientistas como Weber, Fechner e outros empregando esse procedimento desenvolveram uma série de leis psicológicas.

Posteriormente, entretanto, esse tipo de medição foi abandonado e os métodos de medição direta das respostas foram desenvolvidos. O leitor agora estará em posição de apreciar a natureza da medição psicológica, o tipo de medição psicológica, os requisitos de uma medição psicológica sólida e, finalmente, os problemas envolvidos na medição psicológica.

Hoje, a medição em psicologia se desenvolveu consideravelmente e atingiu um grau razoável de sofisticação. Mesmo assim, a medição psicológica não é tão simples quanto a medição física.

Espera-se que os psicólogos sejam capazes de desenvolver métodos e técnicas de quantificação mais refinados e sofisticados, para que sua busca pela compreensão, previsão e controle do comportamento humano seja mais bem-sucedida.

Conceito de Amostragem:

Um vendedor que vende certas mercadorias muitas vezes apresenta a seus clientes algumas amostras para que eles possam usá-las e chegar a um julgamento sobre a qualidade do produto. Os representantes médicos fornecem aos médicos amostras de medicamentos para que eles possam experimentá-los e, em seguida, prescrever o medicamento a seus pacientes.

Os fabricantes de sabonetes e perfumes também empregam um procedimento semelhante. A investigação científica também segue um procedimento semelhante. Os metalúrgicos testam uma pequena quantidade de minério antes de estimar o conteúdo metálico desse tipo específico de minério. Químicos e físicos também estudam as propriedades de pequenas quantidades de substâncias e chegam a conclusões gerais sobre elas.

Amostragem de comportamento:

Os psicólogos também empregam procedimentos de amostragem semelhantes. Por exemplo, se você deseja desenvolver um teste para medir inteligência ou personalidade, não é possível estudarmos o desempenho de um indivíduo em um grande número de atividades e então chegar a uma conclusão.

Temos que limitar nossas observações a algumas tarefas ou atividades e então chegar a uma conclusão sobre sua inteligência ou personalidade. Generalizamos sobre a inteligência ou personalidade de uma pessoa. O leitor pode ver como isso envolve amostragem. O número limitado de atividades que observamos e medimos constitui uma amostra do número total de atividades ou tarefas. Este último é chamado de universo do comportamento.

Portanto, pode-se ver que nossa capacidade de dar uma pontuação a uma pessoa em inteligência ou personalidade depende muito de quão cuidadosa e precisamente selecionamos uma amostra de comportamento. Se a amostra de comportamento incorreta for escolhida, nossa medição não será válida, confiável, precisa ou precisa.

Costuma-se dizer que a exatidão e a precisão da medição dependem de quão verdadeiramente representativa é nossa amostra de comportamento. Por exemplo, em um teste de inteligência, as atividades selecionadas devem envolver todos os fatores ou operações de inteligência possíveis.

Por outro lado, se incluirmos apenas tarefas que envolvem a memória, não estaremos medindo inteligência. O leitor pode, portanto, ver aqui uma das principais fontes de erros. Esses erros são erros sistemáticos. O leitor agora pode avaliar a importância da validade.

Amostragem Populacional:

O problema da amostragem também está envolvido na psicologia de outra maneira. As medidas psicológicas são, em grande medida, medidas relativas e devem ser interpretadas com a ajuda de normas ou padrões de comparação. Uma norma ou padrão é uma estimativa média do desempenho de um determinado grupo de pessoas. Vamos imaginar que estejamos desenvolvendo um teste para medir a sociabilidade.

Temos que desenvolver normas para grupos de diferentes idades, grupos de sexo, grupos rurais ou urbanos, etc. Isso é feito aplicando o teste a uma amostra de pessoas de cada grupo. Não é possível, para fins práticos, administrar o teste a todos os meninos ou a todas as meninas ou a todos os sujeitos rurais.

Temos que selecionar uma amostra de sujeitos que será verdadeiramente representativa de todo o grupo. Portanto, aqui também está envolvido o problema da amostragem. A amostra de pessoas ou sujeitos deve ser cuidadosamente selecionada de modo que inclua todos os diferentes tipos de pessoas pertencentes a esse amplo grupo.

Por exemplo, se se deseja testar a sociabilidade dos meninos rurais, deve-se selecionar uma amostra que inclua meninos rurais pobres e ricos, filhos de fazendeiros, filhos de proprietários de terras, filhos de artesãos e, de fato, todas as categorias.

Caso contrário, a norma ou média estabelecida não estará correta e, conseqüentemente, todas as medições baseadas nessas normas também estarão erradas. Assim, a amostragem de sujeitos é outro problema como a amostragem de comportamento. A maioria dos erros em medidas psicológicas resulta de erros na amostragem do comportamento e erros na amostragem da população.

Os erros de amostragem de ambas as fontes resultam em erros sistemáticos que são constantes e na mesma direção, superestimados ou subestimados. Por exemplo, um teste de inteligência muito fácil resultará em uma superestimativa da inteligência de todas as pessoas em todas as ocasiões.

Os erros aleatórios são instáveis, imprevisíveis e variam de ocasião para ocasião e de pessoa para pessoa. Em uma ocasião, pode ser até uma superestimação e em outra pode ser uma subestimação.

Da mesma forma, no caso de um indivíduo pode haver uma superestimação e em outro uma subestimação. Erros aleatórios resultam da falta de uniformidade nas condições sob as quais as medições são feitas. Se o QI de um indivíduo & # 8217s for testado quando ele estiver renovado e alerta, obteremos uma medida de seu QI.

Se a mesma pessoa for testada quando estiver cansada e relutante, obteremos outra medida do QI. Aqui podemos ver que tais diferenças surgem devido a diferenças nas condições. A medição do comportamento, portanto, deve ser feita em condições ideais e cuidadosamente padronizadas. Essas condições devem ser mantidas uniformes para diferentes pessoas e em diferentes ocasiões.

O leitor agora pode ver claramente como instrumentos defeituosos, normas defeituosas e condições não ideais podem distorcer as fontes. Para evitar esses erros resultantes de defeitos na amostragem, os estatísticos desenvolveram uma série de métodos ou procedimentos para selecionar amostras, como amostragem aleatória, amostragem estratificada, etc.

Basta que o leitor compreenda os problemas da amostragem e a importância de prestar a máxima atenção a este aspecto da medição.

Probabilidade:

Em termos simples, o termo probabilidade significa a probabilidade de ocorrência de um evento. Por exemplo, se você jogar uma moeda, a probabilidade de cara sair é uma probabilidade. Nesse caso, a resposta é simples.

Uma moeda pode cair com a cara ou coroa para cima e a probabilidade é que a cara fique no topo 50 por cento das vezes, se jogarmos a moeda repetidamente. No entanto, se jogarmos para cima apenas uma vez, a probabilidade é de 1 em 2 ou 50 por cento. Da mesma forma, se jogarmos um dado com números de 1 a 6, a probabilidade de qualquer um dos seis números é de 1/6.

Vamos agora fazer uma experiência de aprendizagem. O que acontece quando a aprendizagem ocorre? A resposta é que a probabilidade de ocorrência da resposta correta continua aumentando até atingirmos um estágio de aprendizado perfeito em que a resposta de aprendizado é quase certa de ocorrer. Em geral, a natureza de muitos aspectos do comportamento humano é que não se pode estar totalmente certo de que uma determinada resposta sempre ocorrerá, apesar do aprendizado perfeito.

A probabilidade de ocorrência de qualquer comportamento, quando nos referimos a comportamento que não é desaprendido, varia de 0 a 1. Assim, nos experimentos de aprendizagem conduzidos por Thorndike e Skinner a resposta correta ocorreu por acaso na primeira ocasião e gradualmente a probabilidade de ocorrência aumentou.

Da mesma forma, no tratamento de problemas comportamentais com tratamento eficaz, a probabilidade de ocorrência do comportamento problemático aumenta gradualmente. Até agora, discutimos o que é chamado de & # 8216probabilidade igual & # 8217. Assim, quando jogamos uma moeda para cima, a probabilidade de obter cara ou coroa é igual e semelhante é o caso com os 6 números nos dados.

Probabilidade Normal:

Mas em muitos casos do comportamento humano, esse não é o caso. Por exemplo, vamos supor que um psicólogo teste a inteligência de um grande número de pessoas e queira saber quantas podem cair em diferentes faixas de I.Q. Suponhamos que ele teste 100 pessoas aleatoriamente. Ele descobrirá que o número de pessoas em cada faixa difere das demais.

Se presumirmos que a pontuação média de inteligência é 100, ele descobrirá que há muito mais pessoas entre 90-110, e o número continua diminuindo à medida que passamos de 100. Haverá muito poucas pessoas entre 160-180.

Da mesma forma, no intervalo entre 20 e 40. Este tipo de distribuição onde se encontra mais número de casos na região do meio e esse número diminui progressivamente conforme avançamos em direção ao extremo é chamado de Curva de Gaussier, uma distribuição binomial e mais comumente distribuição normal.

Foi descoberto que um grande número de padrões de comportamento humano seguem esse padrão. É visto que a maioria das formas de comportamento desaprendidas, que são determinadas por um grande número de fatores, seguem a distribuição normal. Um exemplo clássico é a inteligência. Não se sabe quantos fatores determinam o nível de inteligência e presumimos que esses fatores sejam genes presentes ou ausentes.

Análise qualitativa:

É óbvio que, ao longo dos anos, os psicólogos foram capazes de desenvolver técnicas e ferramentas de medição altamente precisas e acuradas. Na verdade, entre as ciências sociais e comportamentais, a psicologia emergiu como a disciplina mais sofisticada do ponto de vista da medição.

No entanto, a abordagem quantitativa tem suas limitações. Ainda hoje, talvez, não tenhamos atingido o estágio em que todos os aspectos do comportamento podem ser medidos quantitativamente. Como resultado, muitas vezes a análise qualitativa torna-se necessária. Por exemplo, em áreas como diagnóstico e tratamento de problemas comportamentais, a análise qualitativa tem um papel importante a desempenhar.

O psicólogo clínico ou terapeuta experiente, ao usar índices quantitativos baseados em testes psicológicos, ainda não depende inteiramente deles para sua avaliação e diagnóstico. Da mesma forma, em toda a área do estudo da personalidade, verificou-se que a análise quantitativa e a descrição nem sempre são adequadas.

Dois indivíduos obtendo pontuações idênticas em um teste psicológico podem ser semelhantes, mas não são idênticos. O fato de haver características únicas impõe certas limitações à validade e à utilidade da análise quantitativa.

Ainda outro dilema está relacionado à escolha entre a abordagem holística e a abordagem analista. Vários psicólogos enfatizam a visão de que a personalidade é uma totalidade e deve ser entendida como um todo.

Esta abordagem é, em grande medida, em contraste com a abordagem psicométrica ou a abordagem de medição. A abordagem de medição é essencialmente analítica. Por exemplo, a inteligência de uma pessoa é a soma total das pontuações de todos os componentes.

Semelhante é o caso da medição da personalidade. As teorias holísticas se opõem a essa visão. Segundo eles, a inteligência ou a personalidade de um indivíduo tem uma característica holística ou total que é perdida quando a medição é feita em termos de unidades ou componentes.

Esses psicólogos acreditam que, embora essas pontuações possam ser úteis até certo ponto na compreensão e previsão do comportamento, devemos também ter em mente os elementos únicos e individualistas que normalmente não podem ser medidos. Assim, pode-se perceber uma divergência entre a abordagem clínico-holística, de um lado, e a abordagem psicométrica, de outro.

Embora as limitações de mensuração e análise quantitativa acima sejam, sem dúvida, válidas até certo ponto, deve-se ressaltar que as medidas de comportamento têm sua própria utilidade e contribuíram muito para o desenvolvimento da psicologia como ciência. Eles também ajudaram a desenvolver a psicologia como uma disciplina com aplicações práticas. Provavelmente teria sido impossível desenvolver teorias e leis da psicologia sem análises e medições quantitativas.

Ao mesmo tempo, deve-se estar ciente de que eles não são infalíveis e que existem limitações no uso de tais técnicas de medição. Obviamente, tentativas estão continuamente sendo feitas para desenvolver técnicas e ferramentas de medição mais precisas, confiáveis ​​e válidas. Mas então existem limitações inerentes decorrentes da própria natureza do comportamento humano.

É por isso que há uma percepção crescente de que devemos ser mais cautelosos ao aceitar medidas quantitativas de comportamento em seus valores de face e muitos fatores devem ser levados em consideração ao interpretá-los. Em geral, pode-se dizer que as pontuações dos testes psicológicos devem ser tomadas em seu espírito, e não na letra. Embora eles certamente nos dêem uma indicação de onde o indivíduo está em um determinado comportamento, eles não podem ser considerados absolutamente corretos e muito menos exatos.


Inteligência fluída

Inteligência fluida geral (Gf) refere-se à capacidade de resolver novos problemas, particularmente quando processos de raciocínio mentalmente exigentes são necessários (como inferência, indução, abstração ou síntese). Ou seja, Gf está envolvido em desenvolver uma nova solução, mas não simplesmente em lembrar uma solução anterior. Gf é freqüentemente contrastado com inteligência cristalizada geral (Gc), que representa conhecimentos e habilidades culturalmente relevantes. Embora Gf e Gc sejam distintos, Gf pode apoiar a aquisição de habilidades e conhecimentos que contribuem para Gc.

Tecnicamente, Gf é uma construção estatística derivada da análise fatorial de pontuações de testes mentais. Fatores que representam a variação compartilhada entre testes específicos são freqüentemente interpretados como refletindo habilidades latentes especializadas, talentos ou inteligências que determinam o desempenho. Gf é normalmente derivado de análises de fator hierárquico, em que as correlações positivas entre fators (em vez de correlações entre testes específicos) especificam dimensões de habilidade comuns em um nível mais alto, ou “estrato”, de generalidade. Um fator Gf abrangente emerge no segundo estrato quando uma bateria de teste produz vários fatores de raciocínio no primeiro (por exemplo, indução verbal, sequenciamento figural e raciocínio quantitativo). A presença de um fator Gf indica que as pessoas que são habilidosas no raciocínio em um domínio tendem a ser habilitadas em outros domínios Gf representa a variância compartilhada entre os domínios de raciocínio.

A teoria da inteligência Gf-Gc foi proposta pela primeira vez por Cattell e elaborada por Horn. É intermediário entre as visões de que a inteligência é unitária ou geral (por exemplo, Spearman) e as visões de que a inteligência é uma coleção de muitas habilidades independentes (por exemplo, Guilford). Um dos principais pontos fortes da teoria é explicar as mudanças na inteligência ao longo da vida. Enquanto o Gf aumenta até a idade adulta jovem e começa a diminuir depois disso, o Gc continua a aumentar até a meia-idade e se estabiliza ou cai lentamente depois disso. Uma teoria unitária (geral) da inteligência não pode explicar esse padrão de desenvolvimento diferencial.

Os mecanismos cognitivos e neurais que suportam Gf são tópicos de pesquisa ativa. A memória de trabalho e o controle executivo da ação estão fortemente ligados ao Gf e à função do córtex pré-frontal lateral (PFC). O PFC lateral parece estar mais envolvido no Gf do que no Gc: os pacientes com danos no PFC geralmente têm QI normal, conforme avaliado pelos testes de Gc, mas mostram prejuízo nos testes de Gf. Embora as formas específicas em que o PFC e outras regiões do cérebro contribuem para a inteligência sejam menos compreendidas, estudos de neuroimagem indicam que o PFC e as regiões do cérebro parietal são ativadas quando as pessoas realizam testes Gf prototípicos, incluindo raciocínio e memória de trabalho. Em um estudo de Gray e colegas, os indivíduos com Gf mais alto foram mais precisos em uma tarefa de memória de trabalho e tiveram maior atividade neural durante os componentes mais exigentes da tarefa, particularmente no PFC lateral e córtex parietal. Assim, a memória de trabalho, o controle executivo e o PFC lateral parecem ser importantes contribuintes cognitivos e neurais para a Gf.

Estudos genéticos mostram consistentemente que as habilidades cognitivas gerais são parcialmente hereditárias. Embora poucos estudos genéticos tenham examinado Gf especificamente, a inteligência fluida está fortemente relacionada à inteligência geral e ao QI. É importante ressaltar que os fatores ambientais têm uma influência maior no QI da infância em famílias pobres do que em famílias de nível socioeconômico mais elevado. Ou seja, a inteligência pode ser influenciada pela genética apenas quando as condições ambientais são favoráveis. Outras influências ambientais incluem envenenamento por chumbo (relacionado negativamente) e a duração da amamentação (relacionado positivamente). Fatores situacionais, incluindo ansiedade, podem influenciar adversamente o desempenho em testes, especialmente em testes descritos como avaliação da capacidade mental.


Medindo Inteligência: Padronização e o Quociente de Inteligência

O objetivo da maioria dos testes de inteligência é medir g, o fator de inteligência geral.Bons testes de inteligência são de confiança, o que significa que são consistentes ao longo do tempo e também demonstram validade do construto, o que significa que eles realmente medem a inteligência em vez de outra coisa. Como a inteligência é uma dimensão de diferença individual tão importante, os psicólogos investiram esforços substanciais na criação e melhoria de medidas de inteligência, e esses testes são agora os mais precisos de todos os testes psicológicos. Na verdade, a capacidade de avaliar com precisão a inteligência é uma das contribuições mais importantes da psicologia para a vida pública cotidiana.

A inteligência muda com a idade. Uma criança de 3 anos que pudesse multiplicar com precisão 183 por 39 certamente seria inteligente, mas uma de 25 anos que não pudesse fazer isso seria vista como ininteligente. Portanto, compreender a inteligência requer que conheçamos as normas ou padrões em uma determinada população de pessoas em uma determinada idade. A padronização Administrar um teste a um grande número de pessoas em diferentes idades e calcular a pontuação média no teste em cada nível de idade. de um teste envolve dando a um grande número de pessoas em diferentes idades e calculando a pontuação média no teste em cada nível de idade.

É importante que os testes de inteligência sejam padronizados regularmente, porque o nível geral de inteligência de uma população pode mudar com o tempo. O efeito Flynn A observação de que as pontuações em testes de inteligência em todo o mundo aumentaram substancialmente nas últimas décadas. refere-se a observação de que as pontuações em testes de inteligência em todo o mundo aumentaram substancialmente nas últimas décadas (Flynn, 1999). Flynn, J. R. (1999). Em busca de justiça: a descoberta de ganhos de QI ao longo do tempo. Psicólogo americano, 54(1), 5–20. Embora o aumento varie um pouco de país para país, o aumento médio é de cerca de 3 pontos de QI a cada 10 anos. Existem muitas explicações para o efeito Flynn, incluindo melhor nutrição, maior acesso à informação e mais familiaridade com testes de múltipla escolha (Neisser, 1998). Neisser, U. (Ed.). (1998). A curva ascendente. Washington, DC: American Psychological Association. Mas se as pessoas estão realmente ficando mais inteligentes é discutível (Neisser, 1997). Neisser, U. (1997). Pontuações crescentes em testes de inteligência. Cientista americano, 85, 440–447.

Uma vez que a padronização foi realizada, temos uma imagem da capacidade média de pessoas em diferentes idades e podemos calcular a idade mental de uma pessoa. A idade em que uma pessoa está se apresentando intelectualmente. , qual é a idade em que uma pessoa está se apresentando intelectualmente. Se compararmos a idade mental de uma pessoa com a idade cronológica da pessoa, o resultado é o quociente de inteligência (QI) Uma medida de inteligência que é ajustada para a idade. , uma medida de inteligência que é ajustada para a idade. Uma maneira simples de calcular o QI é usando a seguinte fórmula:

IQ = idade mental ÷ idade cronológica × 100.

Assim, uma criança de 10 anos que se sai tão bem quanto uma criança de 10 anos média tem um QI de 100 (10 ÷ 10 × 100), enquanto uma criança de 8 anos que se sai tão bem quanto a média de 10 criança de um ano de idade teria um QI de 125 (10 ÷ 8 × 100). A maioria dos testes de inteligência modernos são baseados na posição relativa da pontuação de uma pessoa entre pessoas da mesma idade, ao invés de com base nesta fórmula, mas a ideia de uma "proporção" ou "quociente" de inteligência fornece uma boa descrição do significado da pontuação .

Várias escalas são baseadas no IQ. A Escala de Inteligência de Adultos de Wechsler (WAIS) O teste de inteligência mais amplamente utilizado para adultos. é o teste de inteligência mais usado para adultos (Watkins, Campbell, Nieberding & amp Hallmark, 1995). Watkins, C. E., Campbell, V. L., Nieberding, R., & amp Hallmark, R. (1995). Prática contemporânea de avaliação psicológica por psicólogos clínicos. Psicologia Profissional: Pesquisa e Prática, 26(1), 54–60. A versão atual do WAIS, o WAIS-IV, foi padronizada para 2.200 pessoas com idade entre 16 e 90 anos. Consiste em 15 tarefas diferentes, cada uma projetada para avaliar a inteligência, incluindo memória de trabalho, habilidade aritmética, habilidade espacial e conhecimento geral sobre o mundo (consulte a Figura 9.4 "Itens de amostra da Escala de Inteligência de Adultos Wechsler (WAIS)"). O WAIS-IV produz pontuações em quatro domínios: verbal, perceptual, memória de trabalho e velocidade de processamento. A confiabilidade do teste é alta (mais de 0,95) e mostra validade de construto substancial. O WAIS-IV está altamente correlacionado com outros testes de QI, como o Stanford-Binet, bem como com critérios de sucesso acadêmico e de vida, incluindo notas universitárias, medidas de desempenho no trabalho e nível ocupacional. Ele também mostra correlações significativas com medidas de funcionamento diário entre os deficientes mentais.

A escala Wechsler também foi adaptada para crianças em idade pré-escolar na forma de Escala de Inteligência Wechsler Primária e Pré-escolar (WPPSI-III) e para crianças mais velhas e adolescentes na forma de Escala de Inteligência Wechsler para Crianças (WISC-IV).

Figura 9.4 Itens de amostra da Escala Wechsler de Inteligência para Adultos (WAIS)

Fonte: Adaptado de Thorndike, R. L., & amp Hagen, E. P. (1997). Teste de habilidades cognitivas (Formulário 5): manual de pesquisa. Chicago, IL: Riverside Publishing.

Os testes de inteligência com os quais você pode estar mais familiarizado são testes de aptidão, que são projetados para medir a capacidade de alguém de realizar uma determinada tarefa, por exemplo, para se sair bem na faculdade ou em treinamento de pós-graduação. A maioria das faculdades e universidades dos EUA exige que os alunos façam o Scholastic Assessment Test (SAT) ou o American College Test (ACT), e as escolas de pós-graduação exigem o Graduate Record Examination (GRE), o Medical College Admissions Test (MCAT) ou a Admissão à Faculdade de Direito Teste (LSAT). Esses testes são úteis para selecionar alunos porque prevêem o sucesso nos programas para os quais foram projetados, principalmente no primeiro ano do programa (Kuncel, Hezlett, & amp Ones, 2010). Kuncel, N. R., Hezlett, S. A., & amp Ones, D. S. (2010). Uma meta-análise abrangente da validade preditiva dos exames de registro de pós-graduação: implicações para a seleção e desempenho de alunos de pós-graduação. Boletim Psicológico, 127(1), 162-181. Esses testes de aptidão também medem, em parte, a inteligência. Frey e Detterman (2004) Frey, M. C., & amp Detterman, D. K. (2004). Avaliação escolar ou g? A relação entre o teste de avaliação escolar e a capacidade cognitiva geral. Ciência Psicológica, 15(6), 373-378. descobriram que o SAT está altamente correlacionado (entre cerca de r = .7 e r = 0,8) com medidas padrão de inteligência.

Os testes de inteligência também são usados ​​por psicólogos industriais e organizacionais no processo de seleção de pessoal. Seleção de pessoal O uso de testes estruturados para selecionar pessoas que provavelmente terão um bom desempenho em determinadas funções. é o uso de testes estruturados para selecionar pessoas que têm probabilidade de ter um bom desempenho em determinadas funções (Schmidt & amp Hunter, 1998). Schmidt, F. L., & amp Hunter, J. E. (1998). A validade e utilidade dos métodos de seleção em psicologia de pessoal: implicações práticas e teóricas de 85 anos de resultados de pesquisa. Boletim Psicológico, 124, 262-274. Os psicólogos começam conduzindo um análise de trabalho em que eles determinam quais conhecimentos, habilidades, habilidades e características pessoais (KSAPs) são necessários para um determinado trabalho. Isso normalmente é realizado por meio de levantamentos e / ou entrevistas com os trabalhadores atuais e seus supervisores. Com base nos resultados da análise do trabalho, os psicólogos escolhem os métodos de seleção que têm maior probabilidade de prever o desempenho no trabalho. As medidas incluem testes de capacidade cognitiva e física e testes de conhecimento do trabalho, bem como medidas de QI e personalidade.



Comentários:

  1. Mikagrel

    Você está absolutamente certo. Nele algo também é considerado bom, concordo com você.

  2. Mikarisar

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  5. Stilwell

    Faça como quiser. Faça como quiser.

  6. Brajinn

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