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¿Qué habilidades cognitivas muestran las diferencias B-W más pequeñas en las puntuaciones medias?

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Tradicionalmente, las pruebas de selección de empleados se enfocan en habilidades cognitivas como lectura, razonamiento y matemáticas. Estos tienen grandes tamaños de efecto en blanco y negro (B-W) (diferencias de puntuación media estandarizadas). La gama de otras habilidades que se han probado puede ser demasiado limitada. Esta nota es parte de un esfuerzo por identificar las habilidades que podrían estar relacionadas de manera plausible con el desempeño laboral y podrían tener pequeños tamaños de efecto B-W, pero ese vínculo no es el tema de esta pregunta.

Como se señaló en un comentario, este tema es bastante amplio. No espero una respuesta directa. Más bien, espero obtener citas de la literatura publicada recientemente con información para responder a esta pregunta: ¿Qué habilidades (o subáreas de capacidad) muestran poca o ninguna diferencia de puntaje promedio B-W? Por ejemplo, ¿existen estimaciones del tamaño del efecto (y medidas disponibles) para: creatividad, reconocimiento facial (como al elegir una cara entre una multitud), memoria para caras, calidad de voz (como en "presencia de mando" para un oficial de policía), cooperación, equidad, calma bajo presión, calidez, etc. (Los trabajos que tengo en mente ahora son Oficial de Policía y Bombero).

Nota: Esta pregunta tiene un enfoque diferente al de esta pregunta relacionada: Reducir el impacto adverso, la discriminación y la injusticia cuando se utilizan evaluaciones psicológicas con fines de selección.

Anexo: En respuesta a los comentarios, permítanme aclarar el motivo de esta amplia pregunta. Los psicólogos industriales tienden a utilizar una gama limitada de áreas de habilidades cognitivas cuando desarrollan procedimientos de selección de empleados, y las habilidades consideradas típicamente son aquellas que se conocían en el campo a mediados de la década de 1900 o antes. Quizás esa sea parte de la razón por la que las mejores pruebas de selección de empleados explican, como máximo, el 25% de la variación en el desempeño laboral. Más allá de eso, la mayoría de los procedimientos de selección de empleados están respaldados por pruebas de validación de contenido, no por criterios. Los expertos en la materia (PYMES) pueden ser incapaces de articular las habilidades cognitivas de nivel de entrada (es decir, no el conocimiento del trabajo) de otra manera que no sea la más amplia. Por lo general, las PYME califican las áreas de capacidad que se les proporcionan en un cuestionario. Si una habilidad no está incluida en el cuestionario, no se califica y no se considera para su inclusión en el procedimiento de selección. Me pregunto si hay otras áreas de habilidades cognitivas que podría revisar para ver si están relacionadas con el desempeño laboral, en particular las habilidades que muestran poca o ninguna diferencia B-W en las puntuaciones medias. Estoy llegando más allá de mi área de especialidad. Espero encontrar artículos de revisión que resuman la información que busco.


2 ESTUDIO 1

En el Estudio 1, utilizamos cuatro pruebas faciales establecidas (CFMT-short, CFMT-Chinese [CFMT-C], GFMT-short, MFMT-short) y el EFMT-long de 200 ítems (100 coincidencias / 100 pruebas de desajuste). Aquí, buscamos replicar trabajos anteriores que han mostrado una fuerte correlación entre el CFMT (memoria facial aprendida) y el GFMT (coincidencia de rostros). También incluimos el MFMT más desafiante (imágenes de modelos masculinos altamente variables de coincidencia de rostros) ya que no se ha informado previamente una correlación directa entre esta tarea y el CFMT. Es importante destacar que también incluimos una prueba de coincidencia de rostros de otra raza (caras egipcias largas de EFMT), y evaluamos si esta tarea produce un costo de precisión de otra raza y si la precisión en el GFMT de la propia raza se generaliza al EFMT de otra raza. largo. Aunque el enfoque de este artículo es la coincidencia de rostros de otras razas, también incluimos la versión CFMT en chino (McKone et al., 2012) para evaluar las correlaciones entre dominios (es decir, coincidencia / memoria) y entre razas (caucásicos, Egipcio, chino). En este estudio se utiliza la versión corta del CFMT, en lugar del CFMT +, por lo que no podemos determinar si hay SR en la muestra. Por lo tanto, en el Estudio 1, evaluamos únicamente a los reconocedores típicos (estudiantes de pregrado).

2.1 Método

2.1.1 Aprobación ética

Cada estudio informado en este documento recibió la aprobación ética del Comité de Ética de la Facultad de Ciencias Psicológicas y Salud de la Universidad de Strathclyde. El estudio 3 recibió la aprobación simultánea del Comité de Ética en Investigación de la Universidad de Greenwich.

2.1.2 Participantes

Ciento once participantes caucásicos con una edad media de 22 años (Dakota del Sur = 5, Distancia = 18-53, 18 hombres) fueron reclutados de la Facultad de Ciencias Psicológicas y Salud de la Universidad de Strathclyde. Todos los participantes tenían una visión normal o corregida a lo normal, cada uno proporcionó su consentimiento informado por escrito y, al finalizar el estudio, cada uno recibió un crédito del curso o un dulce opcional.

2.1.3 Estímulos y aparatos

Prueba de coincidencia facial de Glasgow

El GFMT (versión corta) consta de 40 pares de rostros caucásicos desconocidos. La prueba contiene un número igual de ensayos en los que los pares de caras muestran a la misma persona (condición de coincidencia) o dos personas de apariencia diferente pero similar (condición de no coincidencia). Consulte la Figura 1 para ver un par de imágenes de ejemplo y Burton et al. (2010) para más detalles.

Prueba de coincidencia de rostros de modelos

El MFMT (versión corta) consta de 30 pares de fotos faciales muy variables sin restricciones de modelos masculinos (15 coincidencias / 15 discrepancias). El MFMT está diseñado para ser más difícil que el GFMT y, de acuerdo con la distinción CFMT / CFMT +, es más probable que detecte a los de alto rendimiento. Consulte la Figura 1 para ver un par de imágenes de ejemplo y Dowsett y Burton (2015) para obtener más detalles.

Prueba de coincidencia facial egipcia de doscientos elementos Versión larga

El EFMT-long consta de 200 pares de rostros egipcios masculinos desconocidos (100 coincidencias / 100 desajustes), se proporciona un ejemplo en la Figura 1 (ver Megreya et al., 2011 para más detalles).

Prueba de memoria facial de Cambridge

El CFMT (versión corta) es una tarea de reconocimiento facial aprendido de 72 elementos bien establecida, que aumenta en dificultad con la adición de la variabilidad dentro de la persona y el ruido visual al conjunto de imágenes. La Figura 1 muestra un ejemplo de los estímulos usados ​​en el CFMT, ver Duchaine y Nakayama (2006) para más detalles.

Prueba de memoria facial de Cambridge: versión en chino

El CFMT-C sigue un formato idéntico al descrito anteriormente para el CFMT con la excepción de que los rostros chinos reemplazan los rostros caucásicos utilizados en la prueba original. Ver McKone et al. (2012) para más detalles.

2.1.4 Procedimiento

El orden de las tareas se asignó al azar por dominio (pruebas de coincidencia de rostros, pruebas de memoria de rostros) y luego por prueba (GFMT / MFMT / EFMT-long, CFMT / CFMT-C). En cada prueba de las pruebas de comparación de rostros, se pidió a los participantes que decidieran si el par de rostros mostraba a la misma persona o dos personas diferentes. Cada ensayo permaneció en pantalla hasta la respuesta. Para las pruebas de memoria facial, se pidió a los participantes que aprendieran seis identidades de objetivos al ver fotos de ellos en tres orientaciones diferentes (izquierda, hacia adelante, derecha) y luego detectar fotos de estas identidades en presencia de dos láminas en el reconocimiento 3-AFC. ensayos. Los ensayos de reconocimiento permanecieron en pantalla hasta la respuesta. Todas las respuestas se realizaron a través de las teclas del teclado y la sesión de prueba duró aproximadamente 1 hora.

2.2 Resultados

2.2.1 Precisión de la tarea

Coincidencia de rostros desconocidos (GFMT, MFMT, EFMT largo)

Para las tareas de emparejamiento de la propia raza, la precisión media en el GFMT fue del 82% (Dakota del Sur = 11%, Distancia = 40% –100%) y 77% en el MFMT (Dakota del Sur = 10%, Distancia = 50% -97%), y estos puntajes están en línea con las normas publicadas (ver Burton, White y McNeil, 2010 Dowsett y Burton, 2015). Como se esperaba, la precisión media en el MFMT fue significativamente menor que la encontrada para el GFMT, t(110) = 5.45, pag & lt .001, D = .49, lo que respalda su uso como una herramienta de evaluación para la capacidad de emparejar rostros desconocidos en el extremo superior de la distribución de desempeño.

Aunque la investigación muestra que la precisión en las tareas de otras carreras es más pobre que las tareas de cara de la propia carrera, aquí encontramos que la precisión EFMT larga (METRO = 85%, Dakota del Sur = 8%, Distancia = 60% -98%) fue significativamente más alto que el GFMT y el MFMT (t(110) = 4.16, pag & lt .001, D = .33 para el GFMT t(110) = 11.06 pag & lt .001, D = .90 para el MFMT). Es probable que este patrón se deba al hecho de que, como se mencionó anteriormente, el GFMT y el MFMT consisten en los elementos más difíciles de conjuntos de prueba más largos. Este no es el caso del EFMT-long, en el que se utilizaron los 200 ensayos completos, por lo que es probable que la precisión aumente con la inclusión de una mayor proporción de ensayos fáciles. Por lo tanto, en el Estudio 2 desarrollamos una versión abreviada de esta tarea basada en datos de precisión de prueba del conjunto de datos actual.

Memoria de reconocimiento facial (CFMT, CFMT-C)

Para las pruebas de memoria facial aprendidas, los puntajes estuvieron nuevamente en línea con las normas publicadas (ver Duchaine & Nakayama, 2006 McKone et al., 2012), con una tasa de precisión media del 76% para el CFMT (Dakota del Sur = 12%, Distancia = 49% –100%) y 71% para el CFMT-C (Dakota del Sur = 11%, Distancia = 43% –100%). La diferencia entre las puntuaciones fue significativa, t(110) = 5.69, pag & lt .001, D = .52, lo que confirma que el CFMT-C de otra raza proporcionó una prueba de memoria facial más desafiante para los observadores caucásicos, en comparación con el CFMT de su propia raza.

2.2.2 Diferencias individuales

Como nuestro principal objetivo era explorar las posibles correlaciones entre las diferentes medidas, estábamos más preocupados por evitar los errores de Tipo 2 que los de Tipo 1 y, por lo tanto, reportar estadísticas no corregidas. Sin embargo, como verificación de confiabilidad, también usamos el procedimiento Benjamini-Hochberg con una tasa de descubrimiento falso de 0.2 para corregir comparaciones múltiples, y también informamos intervalos de confianza (ver McCaffery et al., 2018).

Coincidencia de rostros desconocidos (GFMT, MFMT, EFMT largo)

Como se ve en la Figura 1, hubo una correlación positiva significativa entre el GFMT y el MFMT (r(111) = .541, sin corregir pag & lt .001, IC del 95% [.39, .66]) con individuos que tienen un alto rendimiento en el GFMT y también un alto rendimiento en el MFMT. Esta correlación replica el efecto informado por Bobak, Dowsett y Bate (2016) y muestra un nivel de estabilidad en la aptitud de emparejamiento en el GFMT y el MFMT. Además, respalda el uso del MFMT como una medida más sensible de la capacidad de emparejar rostros entre las personas de alto rendimiento.

Es importante destacar que las puntuaciones de los participantes en el GFMT y el MFMT de la propia carrera se correlacionaron con el EFMT de la otra raza de largo (r(111) = .580, sin corregir pag & lt .001, IC del 95% [.44, .69] para el GFMT r(111) = .535, sin corregir pag & lt .001, IC del 95% [.39, .65] para el MFMT). Este hallazgo amplía la investigación previa de Megreya et al. (2011) quienes informaron una relación similar utilizando matrices de coincidencia de rostros de 1 a 10. Estos hallazgos sugieren que los individuos que tienen un alto desempeño en pares coincidentes de rostros desconocidos de su propia raza, también tienen probabilidades de tener un alto desempeño cuando se exponen a rostros de otras razas.

Memoria de reconocimiento facial (CFMT, CFMT-C)

Aquí, replicamos la fuerte correlación positiva reportada por McKone et al. (2012) entre el rendimiento en el CFMT caucásico de raza propia y el CFMT-C de otra raza, r(111) = .653, sin corregir pag & lt .001, IC del 95% [.53, .75]. Este hallazgo muestra que los individuos con una alta aptitud para el reconocimiento de nuevos casos de una cara de raza propia aprendida recientemente, también tienen un buen desempeño cuando la identidad objetivo es de un grupo étnico diferente.

Correlaciones entre dominios y razas

Como se muestra en la Figura 1, todas las pruebas de dominio cruzado (coincidencia, memoria) se correlacionaron entre sí, lo que sugiere mecanismos subyacentes compartidos para la verificación de identidad tanto en contextos de coincidencia como de memoria. Aunque se ha establecido previamente que las puntuaciones en el CFMT y el GFMT se correlacionan (McCaffery et al., 2018 Verhallen et al., 2017), este es el primer estudio que muestra tales relaciones entre estas pruebas y las tareas faciales de otras razas incluidas en la batería. Es importante destacar que mostramos una correlación positiva significativa entre el CFMT y el GFMT de carrera propia (r(111) = .433, sin corregir pag & lt .001, 95% CI [.27, .57]) y el EFMT largo de otra raza (r(111) = .449, sin corregir pag & lt .001, IC del 95% [.29, .58]). Es decir, la aptitud en una prueba de memoria facial se generaliza a la precisión de coincidencia de rostros desconocidos de la propia raza y de otras razas. En conjunto, los hallazgos del Estudio 1 respaldan la opinión de que un factor general de procesamiento facial F (Verhallen et al., 2017), que admite el procesamiento de rostros a través de dominios de coincidencia y memoria para rostros propios y de otras razas.


Relación entre destreza física y función cognitiva.

El estudio de las diferencias individuales en el deporte se asocia principalmente con la personalidad. Sin embargo, los hallazgos extraídos de la investigación sobre inteligencia no fueron concluyentes. La inteligencia es una construcción cognitiva compleja, particularmente cuando se aplica a una destreza física, pero la pregunta es si el desempeño motor requiere inteligencia o no.

Varios autores muestran la importancia del factor predictivo de la inteligencia en diferentes contextos (Gottfredson, 1997 Gottfredson & amp Deary, 2004 Hunter & amp Schmidt, 1996 De Juan-Espinosa, 1997 Hunt, 1995a Hunt, 1995b McHenry, Hought, Toquam, Hanson & amp Ashworth, 1990 Sternberg & amp Grigorenko, 1997). Sin embargo, al analizar la relación entre la destreza física y la función cognitiva existe cierta controversia. Encontramos algunos estudios que rechazan esta relación (Hillman, Weiss, Hagberg & amp Hatfield, 2002). Algunos estudios han indicado una relación pequeña y positiva (Posthuma, Mulder, Boomsma & amp de Geus, 2002 Yaffe, Barnes, Nevitt, Lui & amp Covinsky, 2001).

Suponemos que un individuo con un alto nivel de capacidad física podría realizar una tarea física mejor que otro con poca capacidad. La práctica deportiva involucra varios factores: el número de decisiones y diversidad de intenciones, el tiempo de toma de decisiones, el número de elementos a recordar, el nivel de incertidumbre sobre la decisión, el orden y secuencia de decisiones y el nivel de riesgo de la decisión, etc. . (Sánchez Banuelos, 1996). Consideramos que las personas que tienen mejores capacidades cognitivas tendrán una ventaja en el desempeño de la destreza física. Esta idea es apoyada por Kramer et al. (1999). Sus resultados muestran que la actividad física está relacionada con el rendimiento cognitivo.

Por tanto, la relación entre la condición física (capacidad fisiológica, biológica) y la capacidad cognitiva podría ser la clave del éxito en la ejecución de determinadas tareas motoras. Esta idea es apoyada por Neisser et al. (1996) cuando señalan que la ventaja práctica en personas con alta inteligencia aumenta para situaciones nuevas o cuando las situaciones se vuelven más complejas, cambiantes, impredecibles o tienen muchas alternativas. Recientemente, Gale, Batty, Cooper y Deary (2009) encontraron que las puntuaciones de coordinación psicomotora eran más altas en los participantes con un CI más alto en dos cohortes diferentes.

El objetivo de este estudio es analizar la relación entre los factores cognitivos y la destreza física en el rendimiento deportivo en dos muestras diferentes y dos estudios diferentes. La primera muestra estuvo compuesta por estudiantes universitarios de ciencias del deporte y la segunda gimnastas de élite. Opinamos que el efecto de las variables cognitivas podría ser diferente en estos grupos, por lo que comparamos los resultados obtenidos en ambos estudios.

La muestra estuvo compuesta por 400 sujetos (378 hombres y 22 mujeres). La edad media fue de 21,7 (DE = 2,8). La edad media de los hombres fue de 22,3 (DE = 2,9) y de las mujeres fue de 20,3 (DE = 2,0). Todos eran estudiantes que querían estudiar ciencias del deporte en la Universidad Europea de Madrid. La proporción es la proporción habitual entre estudiantes universitarios de ciencias del deporte hombres y mujeres.

Los instrumentos psicométricos aplicados en este trabajo fueron los siguientes: Escalas Espacial (PMA E), Razonamiento (PMA R) y Verbal (PMA V) del PMA (Prueba de Habilidades Mentales Primarias, Thurstone, 1938) Escala Verbal del DAT (Aptitud Diferencial) Test, Bennett, Seashore & amp Wesman, 1972) Test Monedas-2 (Seisdedos, 1980), test español que aplicamos para obtener una medida de la habilidad numérica, y finalmente, test TIG-2 (Seisdedos, 1982), otra prueba de español que aplicamos para obtener la capacidad de razonamiento inductivo. Todas las pruebas se aplicaron a toda la muestra en grupos de 30 personas.

Además, aplicamos las siguientes pruebas de calificación física con el fin de obtener una medida de la condición física de los sujetos. En el circuito de agilidad, los sujetos deben correr alrededor de un circuito de 28 metros y saltar por debajo y por encima de una valla de 0,72 metros. En el circuito de coordinación, los sujetos deben botar y driblear un balón en un circuito de 10,5 metros. Evaluamos nuevamente el tiempo dedicado a hacer el circuito. En la prueba de natación los sujetos nadan 50 metros. Los sujetos se zambullen a 2,5 metros hasta un anillo en el fondo de la piscina y luego nadan 25 metros en estilo crol hacia atrás. Los últimos 25 metros se nadan en estilo crol. En la prueba de carrera de velocidad, los sujetos corren 50 metros. En todas estas tareas, evaluamos el tiempo dedicado por los sujetos a realizar la tarea. Finalmente, en la tarea de salto horizontal, los sujetos saltan con los pies juntos comenzando desde una posición de parada. En este caso evaluamos la distancia alcanzada por los sujetos.

La Tabla 1 muestra las medias, desviaciones estándar, curtosis, asimetría y coeficientes alfa en las pruebas de calificación física y las pruebas cognitivas. La asimetría y la curtosis generalmente se consideran una prueba de normalidad. Se han sugerido valores fuera del intervalo de -1 a +1 como indicadores de violación de la normalidad (Muthen & amp Kaplan, 1985). En la prueba cognitiva, los valores de curtosis y asimetría indican que todas las escalas tienen una distribución normal y simétrica. Todos los valores se colocan en este rango. Sin embargo, en el caso de la prueba de condición física, todos los valores están fuera de este rango, probablemente debido a las características de la tarea. No obstante, todos los valores oscilaron en el rango normal de este tipo de tareas.

La Tabla 2 muestra las medias, las desviaciones estándar y la prueba t por género en las pruebas de calificación física y cognitiva. Como podemos ver existen diferencias significativas entre hombres y mujeres en todas las pruebas de condición física. En todos ellos los hombres obtuvieron mejores puntuaciones que las mujeres. En el caso de las pruebas cognitivas, encontramos diferencias significativas en PMAR, DAT VR y Monedas. En esta prueba los hombres obtuvieron mejores puntajes que las mujeres. No hubo diferencias significativas en TIG-2, PMAE y PMAR.

Las correlaciones entre las escalas de condición cognitiva y psíquica se muestran en la Tabla 3. La PMA E muestra correlaciones significativas en todas las escalas de condición psíquica.

TIG-2 y Monedas muestran resultados similares, con correlaciones significativas en todas las escalas de condición psíquica excepto natación. PMA R muestra una relación baja pero significativa con el circuito de agilidad, circuito de coordinación y carrera de velocidad. Finalmente, DAT VR muestra una correlación baja pero significativa con el circuito de coordinación, salto horizontal y carrera de velocidad, así como PMAV.

Análisis factorial exploratorio

En nuestro estudio utilizamos varias medidas para las variables de destreza cognitiva y física Con el fin de obtener una medida única para cada dimensión, aplicamos un análisis factorial de componentes principales a las variables cognitivas y obtuvimos solo un factor El mismo procedimiento se aplicó a las variables de destreza física y obtuvimos un factor, al igual que con la prueba cognitiva La Tabla 4 muestra los componentes principales factor solución cuando se analizaron las pruebas cognitivas. Obtuvimos una medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): 0,835, y la prueba de esfericidad de Bartlett (BTS): Aprox. Chi-cuadrado: 844,91 gl = 15 (p & lt 0,001). El análisis factorial muestra un factor que explica el 47,64% de la varianza. Todas las pruebas muestran cargas superiores a 0,6. La tabla 4 también muestra la solución del factor cuando se analizaron las pruebas de actividad física. Obtuvimos una medida KMO de adecuación muestral: 0,79 y la (BTS): Aprox. Chi-cuadrado: 1192,79 gl = 10 (p & lt 0,001). Obtuvimos un solo factor que explica el 59,31% de la varianza. La correlación entre el factor cognitivo y el factor físico fue de .21.

En la correcta ejecución de las tareas motoras, es necesario tomar varias decisiones que sigan un razonamiento y toma de decisiones adecuados con respecto a la naturaleza de la tarea (Yaffe et al., 2001). En nuestro caso, los resultados muestran varias correlaciones significativas entre las tareas cognitivas y la condición física. Encontramos correlaciones significativas entre PMA E y Monedas con todas las pruebas de condición física. Como comentamos más adelante, el PMA E refleja una medida de habilidad espacial, y la prueba de Monedas muestra una medida de habilidad numérica. En consecuencia, los sujetos deben utilizar la capacidad espacial para resolver varios aspectos de las pruebas. En la correcta ejecución de las tareas motoras es necesario tomar decisiones que involucran habilidades espaciales. Estas relaciones se reflejan en los cambios que encontramos en el tiempo y medidas espaciales de las tareas motoras.

Cuando aplicamos un análisis factorial en la prueba de condición física, se agruparon en un factor, así como la prueba cognitiva. La correlación entre ambos factores es .21, una correlación baja pero significativa, por lo que la tarea cognitiva muestra un impacto significativo en la correcta ejecución de la tarea motora. El objetivo de nuestro próximo estudio es analizar si estas relaciones son consistentes con diferentes tipos de deportistas, como las gimnastas de élite.

La muestra estuvo formada por 40 miembros de la Selección Española de Gimnasia. La edad promedio fue de 18,1 años (DE = 4,1). Pertenecen a diferentes modalidades de gimnasia, 12 gimnastas artísticas masculinas (MAG), 9 gimnastas artísticas femeninas (WAG), 9 gimnastas rítmicas (RG) y 10 trampolines (TRA).

Aplicamos dos instrumentos psicométricos que habíamos utilizado en el estudio anterior, es decir, las Escalas Espacial y de Razonamiento del PMA (Primary Mental Abilities Test).

La Tabla 5 muestra medias, desviaciones estándar, curtosis, asimetría y coeficientes alfa. En cuanto a asimetría y curtosis, todos los valores se sitúan entre -1 y 1.

Sin embargo, en el caso de la prueba de condición física, todos los valores están fuera de este rango, probablemente debido a las características de la medida espacio-temporal.

En ambos estudios aplicamos las mismas pruebas. Nos interesaba analizar si existían diferencias significativas en las pruebas cuando consideramos la pericia de los deportistas. De esta forma comparamos deportistas de élite con deportistas en general, por lo que comparamos los resultados de ambas muestras.

Como podemos ver, en la tabla 6 se muestran las diferencias significativas entre la muestra del estudio 1 y la muestra del estudio 2 en el PMA E. Los deportistas de élite presentan puntuaciones más altas que los deportistas en general, por lo que los deportistas de élite tienen más aptitud espacial. Con la habilidad de razonamiento (PMA R) no encontramos diferencias entre las dos muestras.

Nuestros resultados apoyan la idea de que en la correcta ejecución de las tareas físicas las gimnastas deben utilizar habilidades cognitivas. Por ejemplo, realizan movimientos complejos en el aire, mueven, giran y coordinan diferentes partes del cuerpo en diferentes ejes, necesitan establecer relaciones espaciales y temporales, etc. En la ejecución de estos movimientos sumamente complicados, consideramos que La habilidad espacial representa un factor muy importante, asociado a la mejor ejecución de movimientos como en los ítems complejos de una prueba espacial.

Cuando comparamos los resultados de ambos estudios, la prueba T muestra que las gimnastas de élite obtuvieron una puntuación más alta en capacidad espacial, pero no hay diferencias en la capacidad de razonamiento. Consideramos que esta diferencia puede deberse a los siguientes factores: a) entrenamientos que han realizado los deportistas a lo largo de los años, en los que han aprendido a adecuar el movimiento del cuerpo a condiciones externas de espacio y tiempo b) se produce una selección previa en el desarrollo de gimnastas. Eso significa que solo aquellos con altas capacidades pueden realizar gimnasia de élite, por lo que es normal encontrar tal perfil en este tipo de personas.

Para probar ambos factores, es necesario realizar un estudio longitudinal y observar si la aptitud de las gimnastas para establecer relaciones espaciales mejora con los años con el entrenamiento, pero este tipo de estudio aún no está desarrollado.

Podemos considerar que la influencia de la destreza física sobre el rendimiento cognitivo es pequeña pero relevante (Hillman et al., 1997). En general, la investigación en esta área se asocia con la preservación de la salud cognitiva en los adultos mayores (Lytle, Vander Bilt, Pandav, Dodge y amp Ganguli, 2004 Yaffe et al., 2001), lo que sugiere que la destreza física puede ser beneficiosa para algunos aspectos. de la cognición durante varios períodos de la vida humana.

Hay pocos estudios que muestren relaciones entre la actividad física y la cognición en los jóvenes. Richards, Hardy y Wadsworth (2003) analizan la relación entre la actividad física y la cognición (memoria verbal) en personas de 36 a 53 años, mostrando que existe una asociación entre la actividad física y la disminución cognitiva. Sin embargo, en nuestro caso, nos interesan los deportistas de élite y los deportistas en general. En ambos estudios comprobamos cómo a la mejor ejecución de la destreza física (en términos de tiempo, distancia, etc.) le siguen las mejores puntuaciones en la prueba de capacidad cognitiva. Probablemente, la mejor ejecución depende de las características de la destreza física. Hay deportes en los que la capacidad cognitiva es más importante que otros y existen algunas modalidades deportivas en las que los sujetos deben analizar el contexto y tomar decisiones relativas a la ejecución física, mientras que en otros no existen tantas variables en el proceso de decisión y en las características de La ejecución.

La correcta ejecución de la destreza deportiva depende de las diversas percepciones procesadas durante el tiempo de ejecución, porque las tareas tienen diferentes requisitos en diferentes momentos. La conducta motora de la inteligencia podría considerarse como un estilo perceptivo que requiere atención para procesar la información de manera eficiente (Smith & amp Bar-Eli, 2007). Los deportistas de élite deben ejecutar complicados movimientos corporales en los que una pequeña modificación en la percepción de los puntos de referencia externos podría provocar un error de ejecución. De esta forma, los deportistas de élite podrían mostrar una mayor capacidad espacial que otros deportistas.

Los resultados encontrados en nuestros estudios nos permiten considerar que existe una relación entre las habilidades cognitivas y la condición física. Nuestros datos apoyan la idea de que la inteligencia, una variable útil en el rendimiento deportivo, puede ser útil en diferentes contextos, como el entrenamiento, la educación o en el proceso de selección de los mejores deportistas.

Recibido el 16 de diciembre de 2009

Revisión recibida el 28 de febrero de 2011

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Introducción

Con razón o sin ella, el tema de las diferencias de género en las capacidades cognitivas parece perenne, y genera curiosidad no solo para los científicos sociales sino también para el público en general y los medios de comunicación [1] - [4]. La inteligencia es multifacética [5] - [10] y comprende una gama de habilidades cognitivas valoradas culturalmente. Si bien existe un consenso casi unánime de que los hombres y las mujeres no difieren en inteligencia general [11] - [14], hay varios dominios en los que los hombres o las mujeres como grupo pueden mostrar una ventaja, como visuoespacial [15] - [16] y verbal habilidades [17] - [18] respectivamente. Sin embargo, las diferencias de género en habilidades cuantitativas [19], como la ciencia y las matemáticas, siguen siendo polémicos. Los investigadores están divididos entre argumentar a favor de diferencias pequeñas pero aún influyentes en el razonamiento cuantitativo [9] - [11], y afirmar que las diferencias observadas en matemáticas son tan pequeñas, de hecho, que pueden clasificarse como 'triviales' [12] - [14].

Una limitación clave de la investigación en esta área es que se centra en gran medida en los EE. UU. Y no habla de las diferencias de género entre hombres y mujeres criados en diferentes entornos sociales y educativos en otras culturas. Se requieren líneas adicionales de evidencia, y una de esas fuentes son las pruebas internacionales de los estudiantes. En segundo lugar, la investigación se centra principalmente en las diferencias medias de género y no aborda las diferencias de género en las colas de las distribuciones que Hyde, et al. [20] argumenta que puede pronosticar la subrepresentación de mujeres en las profesiones relacionadas con la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM).

Con este objetivo, presento los resultados del Programa de la OCDE para la Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA) de 2009, que hasta donde yo sé, aún no se ha debatido ampliamente en las revistas de psicología. Esta información proporciona una instantánea de las diferencias y similitudes de género actuales en lectura, matemáticas y ciencias en 65 países. También destaca el amplio grado de variación cultural entre naciones y examina el papel que juegan los factores sociales y ambientales en el desarrollo de las diferencias de género. Antes de revisar los hallazgos de PISA, discutiré brevemente las ventajas que las pruebas nacionales y transnacionales tienen para ofrecer el debate sobre la naturaleza de las diferencias de género en las habilidades cognitivas.

Ventajas de las muestras representativas a nivel nacional para evaluar las diferencias de género

Grandes muestras nacionales e internacionales pueden proporcionar una estimación "patrón" de las diferencias de género dentro de una región determinada, en un momento determinado. Al basarse en una amplia población de estudiantes, las pruebas nacionales e internacionales nos brindan pruebas más sólidas de similitudes o diferencias de género que las que se pueden encontrar en muestras más pequeñas y selectivas. Es una práctica común que los estudios de diferencias de género utilicen muestras de conveniencia extraídas de grupos de asignaturas de estudiantes de psicología [21], así como de grupos de estudiantes de alto rendimiento, como programas para superdotados y talentosos [22]; las conclusiones extraídas de tales muestras pueden no ser generalizables a poblaciones más amplias. Existe evidencia que sugiere que el desempeño de los hombres está más ampliamente distribuido, con un mayor número de alumnos con alto y bajo rendimiento [23]. Esto se ha denominado el hipótesis de mayor variabilidad masculina [10], [15] - [16], y presenta un problema para los investigadores que reclutan solo a personas de alto rendimiento, aunque las diferencias medias entre hombres y mujeres pueden ser iguales, si la distribución de las puntuaciones de los hombres es más amplia que la de las mujeres, los hombres serán sobrerrepresentados como grandes triunfadores en una muestra selectiva. Esto puede llevar a la conclusión errónea de que existen diferencias de género en la población de hombres y mujeres.

Un buen ejemplo de esto en la práctica viene en la forma de Scholastic Assessment Test (SAT) que se usa para evaluar la idoneidad de los estudiantes para ingresar a la universidad en los Estados Unidos. Los hombres superan sistemáticamente a las mujeres en el componente matemático [22], [24] - [25]. Las diferencias de género en SAT-M son extremadamente robustas a lo largo de las décadas, ver Figura 1. Sobre la base de esta evidencia solamente, se podría concluir erróneamente que la brecha de género en matemáticas es generalizada a menos que se consideren los datos demográficos de la muestra. Los estudiantes que están considerando la admisión a la universidad están motivados para realizar el SAT, y esta es en gran parte una muestra autoseleccionada que puede diferir en características importantes como el nivel socioeconómico y el nivel de capacidad general. Además, muchas más niñas rinden el SAT que niños [24], [26], lo que refleja la mayor tasa de admisión de mujeres en la universidad [27]. Por tanto, la muestra de machos es más selectiva, mientras que la muestra de hembras es más general. No se puede descartar la posibilidad de que la muestra de hombres incluya una mayor proporción de estudiantes de alto rendimiento y que la muestra de mujeres haya incluido estudiantes de habilidad matemática más mediocre, reduciendo el rendimiento medio.

En promedio, los niños obtienen una puntuación más alta que las niñas en el examen SAT-M (aproximadamente un tercio de una desviación estándar). El patrón de puntajes es consistente a lo largo de los años y no parece estar disminuyendo, al contrario de otras líneas de evidencia que muestran que las diferencias de género en matemáticas son pequeñas [51].

Esto no significa, necesariamente, que uno deba descartar cualquier hallazgo de diferencias de género en el SAT-M como inválido. Los datos del SAT pueden ser extremadamente útiles para estimar las diferencias de género en la población de estudiantes que están considerando continuar su educación. Ésta es una cuestión teórica muy estrecha y bastante específica. Pero tales hallazgos no pueden generalizarse fácilmente al general población, que es lo que tanto los investigadores como los laicos buscarían probar.

Otra fuente de información sobre las diferencias de género proviene de la investigación experimental llevada a cabo en el laboratorio, en condiciones estrictamente controladas. Se puede reclutar el mismo número de hombres y mujeres mediante selección aleatoria. Cuando se extraen muestras grandes al azar de la población general, las puntuaciones de los alumnos con alto y bajo rendimiento se incluyen en las mediciones de las diferencias de género. Sin embargo, estos estudios requieren mucho tiempo y son costosos. Más comúnmente, los estudios de diferencias de género utilizan muestras de conveniencia mucho más pequeñas, como un grupo de estudiantes universitarios que también introduce el problema del sesgo de selección [21].Los grupos de asignaturas universitarias difieren de la población general en muchas características diferentes [28], como el nivel socioeconómico, la inteligencia general y las experiencias educativas previas. Dado que los puntajes de los hombres son más variables [12], [18] - [19], una muestra de conveniencia que se basa solo en la parte superior de la capacidad estará sesgada con una mayor frecuencia de hombres de alto desempeño que de mujeres, exagerando así cualquier diferencia de género que se encuentra.

Además, muchas habilidades cognitivas muestran una interacción entre el género y el nivel socioeconómico [1], [25] - [28]. Por lo tanto, es más probable que los estudios que recluten selectivamente de grupos de asignaturas universitarias en regiones de estatus socioeconómico medio a alto encuentren diferencias de género que aquellos que recluten de regiones socioeconómicas más bajas, ya que habrá una mayor diferenciación entre niveles de habilidad altos y bajos. Del mismo modo, las muestras extraídas de un grupo universitario pueden encontrar mayores diferencias de género que si fueran reclutadas de una muestra de la escuela secundaria o de la población general. Potencialmente, esto podría dar una imagen distorsionada de las brechas de género reales al generalizar a partir de estas muestras selectivas a la población más amplia de hombres y mujeres.

Las grandes muestras nacionales permiten a los investigadores investigar objetivamente la existencia y la magnitud de las diferencias o similitudes de género. Podemos estar más seguros de que cualquier diferencia observada refleja lo que encontraríamos en la población general de niños y niñas, y no se debe simplemente a un sesgo de muestreo. A medida que se realizan oleadas adicionales de pruebas utilizando instrumentos de medición similares, también podemos comenzar a rastrear cualquier cambio a lo largo del tiempo. Nos permite evaluar los esfuerzos encaminados a reducir las diferencias de género y ver áreas en las que se debe avanzar más. Estos datos también pueden ser beneficiosos para los encargados de formular políticas y las instituciones educativas en la promoción del cambio educativo y en el apoyo de programas destinados a abordar las desigualdades.

Diferencias de género en matemáticas y ciencias dentro de los Estados Unidos

Para los Estados Unidos, uno de esos programas es la Evaluación Nacional del Progreso Educativo (NAEP), una evaluación federal del rendimiento educativo. La NAEP se lleva a cabo para todos los estados dentro de los Estados Unidos y dado que la participación es integral y no autoseleccionada, es ideal para responder la pregunta de si los hombres y las mujeres difieren en la capacidad matemática (un tipo de razonamiento cuantitativo). Hyde [20] y sus colegas examinaron las diferencias de género entre niños y niñas en matemáticas desde el segundo al undécimo grado, basándose en una muestra de estudiantes de diez estados que ascendió a una muestra de más de siete millones de estudiantes. Hyde y col. [20] informó un tamaño del efecto para las diferencias de género en cada grado que se acercó a cero, y categorizó las diferencias entre hombres y mujeres como “triviales” [29].

Si bien esta evidencia parece bastante convincente, se debe tener cuidado al generalizar la conclusión de "no hay diferencia" en el rendimiento en matemáticas en la NAEP al rendimiento en matemáticas en todos áreas de las matemáticas. Como reconocen Hyde y Mertz [29], el contenido de la prueba de la NAEP no incluye elementos de prueba complejos, lo que hace imposible investigar las diferencias de género en esta área. La resolución de problemas matemáticos complejos y novedosos es un requisito previo para el éxito en muchas áreas académicas, pero más particularmente en los campos relacionados con STEM. Con una mayor asequibilidad y acceso a calculadoras y computadoras, las habilidades básicas de computación se han vuelto menos importantes que la capacidad de comprender problemas complejos y encontrar estrategias para resolverlos. Un metanálisis completo realizado por Hyde, Fennema y Lamon [30] encontró diferencias de tamaño pequeño a mediano en la resolución de problemas complejos que favorecen a los hombres (D = .29). La evaluación que incluye este tipo de problemas matemáticos, por lo tanto, presumiblemente debería mostrar diferencias de género más grandes y podría no apoyar necesariamente la hipótesis de las similitudes de género. La evidencia de la NAEP puede exhibir un efecto de techo, ya que el contenido de la prueba no ha brindado adecuadamente la oportunidad de diferenciar entre niveles de habilidad altos y bajos en el razonamiento complejo. Esto haría que la distribución de puntajes fuera en gran medida homogénea, lo que nos impediría probar adecuadamente la hipótesis de diferencias / similitudes de género.

Muestreo internacional de ciencia y habilidad matemática

Otra fuente de evidencia para evaluar las afirmaciones de diferencias de género proviene de las pruebas internacionales de los logros educativos de los estudiantes como parte del Programa de Evaluación Internacional (PISA) de la OCDE. A partir de 2000 y realizado cada tres años, las naciones participantes evalúan el logro educativo de los estudiantes mediante un examen estandarizado que permite comparar su desempeño a nivel mundial. PISA tiene como objetivo evaluar el progreso educativo de los estudiantes a medida que llegan al final de la educación obligatoria, a los 15 años, en tres áreas de habilidades: competencia lectora, competencia matemática y competencia científica. Las muestras son muestras probabilísticas aleatorias estratificadas, seleccionadas de una serie de instituciones públicas y privadas en todas las regiones geográficas, y ponderadas para que sean representativas a nivel nacional [31]. Esto supera el sesgo de selección de pruebas como el SAT-M [24], [26], además de proporcionar una evaluación más válida de la población general de niños y niñas a esa edad que la que se puede encontrar en los estudiantes que van a la universidad. .

Además, el contenido de las pruebas de PISA es algo diferente al de otras evaluaciones de pruebas nacionales, como la NAEP. PISA evalúa tanto el conocimiento como las habilidades para la resolución de problemas, reflejando el tipo de contenido y habilidades del mundo real que se requieren para ser un consumidor y ciudadano de información informado y capaz. Evalúa la competencia lectora, matemática y científica de un estudiante, su capacidad para resolver problemas y para aplicar sus conocimientos y habilidades en cada uno de estos tres dominios. Esto contrasta con las pruebas que requieren principalmente la memoria del material aprendido del plan de estudios, lo que permite una mayor diferenciación entre los niveles de habilidad altos y bajos. Como tal, aprovecha habilidades cognitivas de mayor nivel que las que se pueden encontrar en esquemas de prueba como NAEP, que Hyde y sus colegas han informado que muestran diferencias de género pequeñas o triviales en ciencias y matemáticas [20]. El contenido de la prueba es lo suficientemente exigente como para que solo el 1,9% de los estudiantes de EE. UU. Se clasifiquen con el nivel más alto de competencia en matemáticas y solo el 1,3% de los estudiantes de EE. UU. En ciencias. Si bien esto lo hace ideal para probar las diferencias o similitudes de género dentro de un país determinado, como los EE. UU., También brinda la oportunidad de estudiarlas de manera intercultural.

Variación transnacional en habilidades cognitivas

La variación entre países en la magnitud de las diferencias de género puede proporcionar información útil sobre las condiciones ambientales que fomentan o inhiben las diferencias de género en dominios como las matemáticas. Si bien las diferencias de género en matemáticas se encuentran con frecuencia a nivel nacional, no se encuentran universalmente en todos naciones [32]. Los roles sociales de las mujeres varían mucho de una cultura a otra, y algunas culturas promueven estándares más altos de igualdad de género y acceso a la educación que otras [33]. Incluso aquellas naciones que tienen actitudes progresistas hacia las mujeres pueden tener estereotipos culturales fuertemente arraigados que las limitan estrechamente [34] - [38]. Los estereotipos culturales de que las niñas y las mujeres son menos capaces que los niños y los hombres en matemáticas y ciencias aún perduran [39] - [40], y estos estereotipos tienen consecuencias perjudiciales para la autoeficacia de las niñas [41].

Las comparaciones transculturales del desempeño de hombres y mujeres podrían ayudar a responder algunas preguntas teóricas sobre el orígenes de cualquier diferencia de género observada. Cuando vemos diferencias de género consistentes en muchas o todas las naciones, y cuando son lo suficientemente grandes en magnitud como para tener un impacto práctico en las aspiraciones educativas y ocupacionales de niños y niñas, entonces podríamos concluir razonablemente que algún proceso sistemático es responsable, ya sea esto biológico. o institucional. Cuando vemos cambios en el magnitud y el dirección de las diferencias de género, como es el caso del rendimiento científico que se informa a continuación, podríamos concluir razonablemente que las influencias culturales o ambientales son fuertes moderadores en el desarrollo de la capacidad cognitiva; las diferencias de género no son una consecuencia inevitable de la biología. Finalmente, si tuviéramos que ver más similitudes que las diferencias en el desempeño de niños y niñas, esto también sería información útil para dar forma a las políticas públicas y las prácticas educativas, como el apoyo continuo a la coeducación [42].

Varios estudios previos han examinado el tamaño de las diferencias de género en las habilidades cognitivas transculturalmente en un intento de arrojar luz sobre las causas subyacentes de tal variación. Baker y Jones [43] informaron de fuertes correlaciones entre las medidas de equidad de género (como el porcentaje de mujeres en la educación superior y el estatus ocupacional de las mujeres en la sociedad) y las diferencias de género en matemáticas. Las diferencias de género en matemáticas fueron menores en naciones con más igualdad de género que en naciones menos iguales. Aunque el mecanismo preciso por el cual esto ocurre no está claro, estos hallazgos han sido replicados por varios investigadores [31] - [32], [43]. Esto sugiere que dos factores que influyen en las capacidades cognitivas de las mujeres son los estereotipos de género que sostiene una cultura y los roles de género de las mujeres en una sociedad [29], [32]. Esto se ha referido en la literatura como el estratificación de género hipótesis [33], [43], que sostiene que las diferencias de género son más pronunciadas cuando los roles de hombres y mujeres se controlan estrictamente en esferas y deberes separados [35], [37], [44] - [45].

Las matemáticas no son el único dominio cognitivo en el que vemos una influencia de la igualdad de género y los estereotipos de género en el rendimiento cognitivo. La ventaja femenina en lectura y lenguaje, si bien es universal, también difiere en magnitud entre naciones. Guiso y col. [32] examinó los datos de la ronda de pruebas PISA 2003, replicando el hallazgo de Baker y Jones para las matemáticas, así como encontrando una asociación entre la equidad de género y la brecha de género en la lectura. Aunque esto podría esperarse dado que las correlaciones entre el rendimiento en matemáticas y la lectura se superponen, la dirección de la asociación fue diferente. En lugar de encontrar diferencias de género reducidas en lectura para países que fomentan una mayor igualdad de género, la brecha de género entre niños y niñas en realidad aumentado. Una posibilidad de este hallazgo aparentemente paradójico es que cualquier ventaja natural que las niñas puedan tener para la lectura se suprime en países más restrictivos, pero que en condiciones favorables se permite que florezca en todo su potencial. Sin embargo, se requiere una mayor replicación de estos hallazgos con las siguientes oleadas de pruebas para determinar si esta asociación es estable a lo largo del tiempo.

Programa de Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA) 2009

La evidencia transcultural de las diferencias o similitudes de género proporciona una base más sólida para comprender el papel de los factores sociales y biológicos en el desarrollo de las diferencias de sexo, como se señaló anteriormente. El objetivo de este estudio fue explorar los factores socioculturales que promueven, o inhiben, el desarrollo de brechas de género en dominios académicos altamente tipificados por sexos de lectura, matemáticas y ciencias [46]. Presenta los resultados de la evaluación internacional de las habilidades de los estudiantes como parte del Programa de Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA), realizado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). El estudio utiliza datos de la ronda más reciente de pruebas para calcular las brechas de género nacionales e internacionales en lectura, matemáticas y competencia científica.

Además de presentar datos sobre las diferencias nacionales de género, utiliza técnicas metaanalíticas para calcular las diferencias globales de género para examinar la evidencia de Hyde's similitudes de género hipótesis [47], que postula que no hay diferencias de género significativas en el rendimiento cognitivo. El estudio también busca replicar los hallazgos de investigadores anteriores para el estratificación de género hipótesis [27], [38], [43] - [44], utilizando varias medidas de equidad de género y segregación ocupacional. También se examinan varios otros constructos socioculturales para determinar hasta qué punto las diferencias de género están mediadas culturalmente por factores distintos de la biología.

Una influencia hipotética es la prosperidad económica de una nación [39] - [41], que refleja dos mecanismos. En primer lugar, una mayor prosperidad económica permite gastar una mayor proporción de los recursos nacionales en educación, lo que da como resultado una educación de mayor calidad y un énfasis en habilidades como las matemáticas y las ciencias. En segundo lugar, las habilidades en estas áreas técnicas tienen una mayor demanda y representan un camino hacia un nivel de vida más alto. Esto puede resultar en una mayor competencia por estas ocupaciones, y tal competencia puede no ser siempre útil para las aspiraciones profesionales de las mujeres que desean ingresar a campos dominados por hombres. Si bien los aumentos en la equidad de género están fuertemente asociados con la prosperidad económica (y por lo tanto deberían estar asociados con brechas de género más pequeñas), estos pueden compensarse parcialmente con una mayor estratificación ocupacional y estereotipos culturales más fuertes que asocian las matemáticas y las ciencias con roles de género [27], [32] - [33], [44] - [45]. Por lo tanto, el aumento de las diferencias de género no es simplemente el resultado de un mayor gasto en educación y también refleja procesos sociales.

Un segundo mecanismo por el cual las diferencias de género pueden ser mediadas culturalmente es a través de las actitudes, valores y creencias de una nación. Si bien las creencias sobre el papel de la mujer en la sociedad varían considerablemente de un país a otro, hay pocos instrumentos disponibles que tengan una amplia cobertura mundial de los estereotipos de género y las actitudes hacia las mujeres [38], [48] - [49]. Uno de los instrumentos culturales más utilizados son las cinco dimensiones culturales de Hofestede [50]. Uno de ellos es teóricamente relevante para la mediación cultural de las diferencias de género en la capacidad cognitiva, la dimensión de la distancia de poder.

La dimensión distancia de poder describe las formas en que las sociedades abordan el tema de la desigualdad humana y las formas en que los grupos sociales están segregados [50]. En una cultura de menor distancia de poder, hay distinciones reducidas entre clases sociales, entre empleados y empleadores, entre estudiantes y profesores, y entre géneros. Las culturas con mayor distancia de poder tienen una mayor división social, y una estrategia compensatoria para aquellos que tienen menos poder es adquirir habilidades culturalmente valoradas a través de la educación. Las niñas pueden tener una mayor motivación para aprender matemáticas y ciencias y buscar ocupaciones de mayor estatus como una forma de superar la desigualdad social.

Hipótesis

Con base en investigaciones previas y perspectivas teóricas, se planteó la hipótesis de que:

  1. Las diferencias de género en los dominios de las matemáticas y las ciencias se encontrarían en los Estados Unidos, y serían mayores que las informadas por Hyde [51]. Estos reflejarían los estereotipos de género que asocian estos dominios con la masculinidad y los hombres [39]. Sin embargo, las diferencias de género transculturalmente serían mucho menores, en apoyo parcial de una hipótesis global de similitudes de género.
  2. Las diferencias de género en el rendimiento de la lectura a favor de las niñas se encontrarían en la lectura para los Estados Unidos y entre culturas, lo que refleja una disposición biológica inherente que solo está débilmente influenciada por el entorno cultural.
  3. Las medidas de equidad de género nacional se asociarían con brechas de género más pequeñas en matemáticas y ciencias, en apoyo de la hipótesis de estratificación de género. Además, una mayor equidad de género se asociaría débilmente con brechas de lectura más amplias a favor de las niñas.
  4. La prosperidad económica se asociaría con brechas de género más amplias en matemáticas y ciencias que en las naciones menos prósperas, lo que refleja un mayor gasto en educación, una mayor demanda de estas habilidades y una mayor competencia por parte de los hombres. Tal competencia puede no ser útil para las aspiraciones profesionales de las mujeres, pero no influirá en el rendimiento de la lectura, que es menos maleable a las influencias sociales y culturales.
  5. Los países que obtienen una puntuación alta en la dimensión de distancia de poder de Hofestede tienen una mayor segregación y fomentan las desigualdades, especialmente entre las mujeres. Una estrategia compensatoria para las mujeres es adquirir habilidades valoradas culturalmente como ciencias y matemáticas. Las naciones de alta distancia de poder estarían asociadas con brechas de género más pequeñas o una ligera ventaja femenina en estos dominios. Los niños pueden tener una mayor motivación para desarrollar la competencia en lectura y escritura en culturas de gran distancia de poder, lo que resulta en brechas de género más pequeñas para la competencia lectora.

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Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (subvenciones 11802229, 11972275 y 11772242), el Programa de Becas de Hong Kong (subvención XJ2020007), el Fondo de Ciencias Juveniles Sobresalientes de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Xi'an (subvención 2019YQ3- 11), el Hong Kong Research Grant Council (Grant HKBU12301019), el Hong Kong Baptist University Research Committee Interdisciplinary Research Matching Scheme 2018/19 (IRMS / 18-19 / SCI01), y el Alemania-Hong Kong Joint Research Scheme (G_HKBU201 / 17 otorgado a CZ y ID 57391438 otorgado a AH). Esta investigación se realizó utilizando los recursos del Centro de Computación de Alto Rendimiento de la Universidad Bautista de Hong Kong, que recibe fondos del Consejo de Subvenciones de Investigación, el Comité de Subvenciones Universitarias de la Región Administrativa Especial de Hong Kong y la Universidad Bautista de Hong Kong.

↵ 1 R.W. y M.L. contribuido igualmente a este trabajo.

Contribuciones de los autores: R.W., M.L., A.H. y C.Z. diseñó la investigación R.W. y M.L. realizó investigaciones R.W., M.L., A.H. y C.Z. contribuyó con nuevos reactivos / herramientas analíticas R.W. y M.L. datos analizados X.C. preparó las figuras y el formato del manuscrito Y.W. editó el manuscrito y R.W., M.L., X.C., Y.W., A.H. y C.Z. escribió el periódico.

Los autores declaran no tener intereses en competencia.

Este artículo es una presentación directa de PNAS.

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Cociente de inteligencia (CI)

Un cociente de inteligencia (CI) es una puntuación total derivada de varias pruebas estandarizadas diseñadas para evaluar la inteligencia humana. La abreviatura "IQ" fue acuñada por el psicólogo William Stern para el término alemán Intelligenzquotient, su término para un método de puntuación para pruebas de inteligencia en la Universidad de Breslau que defendió en un libro de 1912. Históricamente, el CI es un puntaje obtenido al dividir el puntaje de edad mental de una persona, obtenido al administrar una prueba de inteligencia, por la edad cronológica de la persona, ambos expresados ​​en términos de años y meses. La fracción resultante se multiplica por 100 para obtener la puntuación de CI. [2]

Cuando se desarrollaron las pruebas de CI actuales, la puntuación bruta mediana de la muestra normativa se define como CI 100 y las puntuaciones de cada desviación estándar (DE) hacia arriba o hacia abajo se definen como 15 puntos de CI mayor o menor, [3] aunque esto no siempre fue así históricamente. Según esta definición, aproximadamente dos tercios de los puntajes de la población están entre el CI 85 y el CI 115. Aproximadamente el 2.5 por ciento de la población obtiene puntajes por encima de 130 y 2.5 por ciento por debajo de 70. [4] [5]

Las puntuaciones de las pruebas de inteligencia son estimaciones de inteligencia. A diferencia de, por ejemplo, la distancia y la masa, no se puede lograr una medida concreta de inteligencia dada la naturaleza abstracta del concepto de "inteligencia". [6] Se ha demostrado que las puntuaciones de CI están asociadas con factores como la morbilidad y la mortalidad, [7] [8] el estatus social de los padres, [9] y, en un grado sustancial, el CI biológico de los padres. Si bien la heredabilidad del coeficiente intelectual se ha investigado durante casi un siglo, todavía existe un debate sobre la importancia de las estimaciones de heredabilidad [10] [11] y los mecanismos de herencia [12].

Los puntajes de CI se utilizan para la ubicación educativa, la evaluación de la discapacidad intelectual y la evaluación de los solicitantes de empleo. Incluso cuando los estudiantes mejoran sus calificaciones en las pruebas estandarizadas, no siempre mejoran sus habilidades cognitivas, como la memoria, la atención y la velocidad. [13] En contextos de investigación, se han estudiado como predictores del desempeño laboral y de los ingresos. También se utilizan para estudiar distribuciones de inteligencia psicométrica en poblaciones y las correlaciones entre esta y otras variables. Los puntajes brutos en las pruebas de CI para muchas poblaciones han aumentado a una tasa promedio que escala a tres puntos de CI por década desde principios del siglo XX, un fenómeno llamado efecto Flynn. La investigación de diferentes patrones de aumentos en las puntuaciones de las subpruebas también puede informar la investigación actual sobre la inteligencia humana.

Precursores de las pruebas de coeficiente intelectual

Históricamente, incluso antes de que se diseñaran las pruebas de CI, hubo intentos de clasificar a las personas en categorías de inteligencia mediante la observación de su comportamiento en la vida diaria. [14] [15] Esas otras formas de observación del comportamiento siguen siendo importantes para validar clasificaciones basadas principalmente en los puntajes de las pruebas de CI. Tanto la clasificación de inteligencia mediante la observación del comportamiento fuera de la sala de pruebas como la clasificación mediante pruebas de CI dependen de la definición de "inteligencia" utilizada en un caso particular y de la confiabilidad y el error de estimación en el procedimiento de clasificación.

El estadístico inglés Francis Galton hizo el primer intento de crear una prueba estandarizada para calificar la inteligencia de una persona. Pionero de la psicometría y la aplicación de métodos estadísticos al estudio de la diversidad humana y al estudio de la herencia de los rasgos humanos, creía que la inteligencia era en gran medida un producto de la herencia (con lo que no se refería a los genes, aunque desarrolló varios pre -Teorías mendelianas de la herencia de partículas). [16] [17] [18] Él planteó la hipótesis de que debería existir una correlación entre la inteligencia y otros rasgos observables como los reflejos, el agarre muscular y el tamaño de la cabeza. [19] Estableció el primer centro de pruebas mentales del mundo en 1882 y publicó "Investigaciones sobre la facultad humana y su desarrollo" en 1883, en el que expuso sus teorías. Después de recopilar datos sobre una variedad de variables físicas, no pudo mostrar tal correlación y finalmente abandonó esta investigación. [20] [21]

El psicólogo francés Alfred Binet, junto con Victor Henri y Th & eacuteodore Simon, tuvieron más éxito en 1905, cuando publicaron la prueba Binet-Simon, que se centró en las habilidades verbales. Se pretendía identificar el retraso mental en los niños en edad escolar, [22] pero en contraposición específica a las afirmaciones hechas por los psiquiatras de que estos niños estaban "enfermos" (no "lentos") y, por lo tanto, deberían ser retirados de la escuela y cuidados en asilos. [ 23] La puntuación en la escala de Binet-Simon revelaría la edad mental del niño. Por ejemplo, un niño de seis años que pasaba todas las tareas normalmente pasaba por niños de seis años y mdash pero nada más allá de & mdash tendría una edad mental que coincidiera con su edad cronológica, 6.0. (Fancher, 1985). Binet pensó que la inteligencia era multifacética, pero estaba bajo el control del juicio práctico.

En opinión de Binet, había limitaciones con la escala y enfatizó lo que él vio como la notable diversidad de la inteligencia y la subsecuente necesidad de estudiarla utilizando medidas cualitativas, en oposición a cuantitativas (White, 2000). El psicólogo estadounidense Henry H. Goddard publicó una traducción en 1910. El psicólogo estadounidense Lewis Terman de la Universidad de Stanford revisó la escala de Binet-Simon, que resultó en las Escalas de inteligencia de Stanford-Binet (1916). Se convirtió en la prueba más popular en los Estados Unidos durante décadas. [22] [24] [25] [26]

Factor general (g)

Los diferentes tipos de pruebas de coeficiente intelectual incluyen una amplia variedad de contenido de elementos. Algunos elementos de la prueba son visuales, mientras que muchos son verbales.Los elementos de la prueba varían desde estar basados ​​en problemas de razonamiento abstracto hasta concentrarse en aritmética, vocabulario o conocimiento general.

El psicólogo británico Charles Spearman en 1904 realizó el primer análisis factorial formal de las correlaciones entre las pruebas. Observó que las calificaciones escolares de los niños en materias escolares aparentemente no relacionadas estaban correlacionadas positivamente y razonó que estas correlaciones reflejaban la influencia de una capacidad mental general subyacente que entraba en el desempeño en todo tipo de pruebas mentales. Sugirió que todo el rendimiento mental podría conceptualizarse en términos de un único factor de capacidad general y un gran número de factores de capacidad específicos de la tarea. Spearman lo llamó g por "factor general" y etiquetó los factores o habilidades específicos para tareas específicas. En cualquier colección de elementos de prueba que componen una prueba de CI, la puntuación que mide mejor g es la puntuación compuesta que tiene las correlaciones más altas con todas las puntuaciones de los elementos. Por lo general, el puntaje compuesto "cargado de g" de una batería de pruebas de CI parece involucrar una fuerza común en el razonamiento abstracto en todo el contenido de los ítems de la prueba. Por lo tanto, Spearman y otros han considerado que g está estrechamente relacionado con la esencia de la inteligencia humana. [Cita requerida]

El argumento de Spearman que propone un factor general de la inteligencia humana todavía es aceptado, en principio, como el constructo más importante de la inteligencia por muchos psicometristas, aunque ninguno diría que es todo lo que hay en la inteligencia. Los modelos factoriales de inteligencia actuales típicamente representan las habilidades cognitivas como una jerarquía de tres niveles, donde hay una gran cantidad de factores estrechos en la parte inferior de la jerarquía, un puñado de factores amplios y más generales en el nivel intermedio y en el vértice un factor único, denominado factor g, que representa la varianza común a todas las tareas cognitivas. Sin embargo, esta visión no es universalmente aceptada, son posibles otros análisis factoriales de los datos, con resultados diferentes. Algunos psicometristas consideran g como un artefacto estadístico. [Cita requerida] Selección militar de Estados Unidos en la Primera Guerra Mundial

Durante la Primera Guerra Mundial, el Ejército necesitaba una forma de evaluar y asignar a los reclutas las tareas apropiadas. Esto llevó al desarrollo de varias pruebas mentales por parte de Robert Yerkes, quien trabajó con los principales hereditarios de la psicometría estadounidense y mdash, incluidos Terman, Goddard & mdash, para escribir la prueba. [27] Las pruebas generaron controversia y mucho debate público en los Estados Unidos. Las pruebas no verbales o de "rendimiento" se desarrollaron para aquellos que no podían hablar inglés o se sospechaba que fingían. [22] Según la traducción de Goddard de la prueba de Binet-Simon, las pruebas tuvieron un impacto en la selección de hombres para el entrenamiento de oficiales:

. las pruebas tuvieron un fuerte impacto en algunas áreas, particularmente en la selección de hombres para entrenamiento de oficiales. Al comienzo de la guerra, el ejército y la guardia nacional mantenían a nueve mil oficiales. Al final, presidieron doscientos mil oficiales, y dos tercios de ellos habían iniciado su carrera en campos de entrenamiento donde se aplicaban las pruebas. En algunos campamentos, ningún hombre con una puntuación inferior a C puede ser considerado para el entrenamiento de oficiales [27].

1,75 millones de hombres fueron evaluados en total, lo que convierte los resultados en las primeras pruebas escritas de inteligencia producidas en masa, aunque se consideran dudosas y no utilizables, por razones que incluyen una alta variabilidad en la implementación de pruebas en diferentes campos y preguntas que prueban la familiaridad con la cultura estadounidense en lugar de inteligencia. [27] Después de la guerra, la publicidad positiva promovida por los psicólogos del ejército ayudó a hacer de la psicología un campo respetado [28]. Posteriormente, hubo un aumento de puestos de trabajo y financiación en psicología en los Estados Unidos. [29] Las pruebas de inteligencia grupal se desarrollaron y se utilizaron ampliamente en las escuelas y la industria. [30]

Los resultados de estas pruebas, que en su momento reafirmaron el racismo y el nacionalismo contemporáneo, se consideran controvertidos y dudosos, habiéndose apoyado en ciertos supuestos controvertidos: que la inteligencia era hereditaria, innata y podía ser relegada a un solo número, las pruebas se promulgaron sistemáticamente. , y las preguntas de la prueba en realidad evaluaban la inteligencia innata en lugar de subsumir factores ambientales. [27] Las pruebas también permitieron reforzar las narrativas patriotas en el contexto de una mayor inmigración, que puede haber influido en la aprobación de la Ley de Restricción de Inmigración de 1924 [27].

L.L. Thurstone defendió un modelo de inteligencia que incluía siete factores no relacionados (comprensión verbal, fluidez de palabras, facilidad numérica, visualización espacial, memoria asociativa, velocidad de percepción, razonamiento e inducción). Aunque no se usa ampliamente, el modelo de Thurstone influyó en teorías posteriores. [22]

David Wechsler produjo la primera versión de su prueba en 1939. Poco a poco se hizo más popular y superó al Stanford-Binet en la década de 1960. Se ha revisado varias veces, como es habitual en las pruebas de CI, para incorporar nuevas investigaciones. Una explicación es que los psicólogos y educadores querían más información que la puntuación única del Binet. Las diez o más subpruebas de Wechsler proporcionaron esto. Otra es que la prueba de Stanford-Binet reflejó principalmente habilidades verbales, mientras que la prueba de Wechsler también reflejó habilidades no verbales. El Stanford-Binet también se ha revisado varias veces y ahora es similar al Wechsler en varios aspectos, pero el Wechsler sigue siendo la prueba más popular en los Estados Unidos. [22]

Pruebas de coeficiente intelectual y el movimiento eugenésico en los Estados Unidos

La eugenesia se refiere a los principios de la herencia utilizados para mejorar la raza humana. Francis Galton utilizó el término por primera vez a finales del siglo XIX. [31] El movimiento de la eugenesia fue popularizado por el progresismo en los Estados Unidos en las décadas de 1920 y 1930. [32]

Goddard era un eugenista. En 1908, publicó su propia versión, The Binet and Simon Test of Intellectual Capacity, y promovió cordialmente la prueba. Rápidamente extendió el uso de la escala a las escuelas públicas (1913), a la inmigración (Ellis Island, 1914) ya un tribunal de justicia (1914). [33]

A diferencia de Galton, quien promovió la eugenesia a través de la cría selectiva de rasgos positivos, Goddard se unió al movimiento eugenésico estadounidense para eliminar los rasgos "indeseables". [34] Goddard usó el término "deficientes mentales" para referirse a las personas que no se desempeñaron bien en la prueba y, por lo tanto, eran intelectualmente inferiores. Sostuvo que la "debilidad mental" es causada por la herencia, por lo que se debe evitar que las personas débiles mentales den a luz, ya sea mediante aislamiento institucional o cirugías de esterilización. [33] Al principio, la esterilización estaba dirigida a los discapacitados y se extendió a los pobres. La prueba de inteligencia de Goddard fue respaldada por los eugenistas para impulsar leyes para la esterilización forzada. Los diferentes estados adoptaron las leyes de esterilización a un ritmo diferente. Estas leyes obligaron a más de 64.000 personas a someterse a esterilización en los Estados Unidos. [35]

El programa de esterilización de California fue tan eficaz que los nazis acudieron al gobierno en busca de consejos sobre cómo prevenir el nacimiento de "no aptos". [36] El movimiento eugenésico estadounidense perdió su impulso en la década de 1940 y se detuvo ante los horrores de la Alemania nazi.

Cattell y ndashHorn y ndash teoría de carroll

Raymond Cattell (1941) propuso dos tipos de habilidades cognitivas en una revisión del concepto de inteligencia general de Spearman. Se planteó la hipótesis de la inteligencia fluida (Gf) como la capacidad de resolver problemas nuevos mediante el uso del razonamiento, y la inteligencia cristalizada (Gc) se planteó como una capacidad basada en el conocimiento que dependía mucho de la educación y la experiencia. Además, se planteó la hipótesis de que la inteligencia fluida disminuía con la edad, mientras que la inteligencia cristalizada era en gran medida resistente a los efectos del envejecimiento. La teoría casi fue olvidada, pero fue revivida por su alumno John L. Horn (1966) quien luego argumentó que Gf y Gc eran solo dos entre varios factores, y que finalmente identificó nueve o diez habilidades generales. La teoría siguió llamándose teoría Gf-Gc. [22]

John B. Carroll (1993), después de un análisis exhaustivo de datos anteriores, propuso la teoría de los tres estratos, que es un modelo jerárquico con tres niveles. El estrato inferior consiste en habilidades limitadas que son altamente especializadas (por ejemplo, inducción, habilidad para deletrear). El segundo estrato consta de habilidades amplias. Carroll identificó ocho habilidades de segundo estrato. Carroll aceptó el concepto de inteligencia general de Spearman, en su mayor parte, como una representación del tercer estrato superior. [37] [38]

En 1999, una fusión de la teoría Gf-Gc de Cattell y Horn con la teoría de los tres estratos de Carroll ha llevado a la teoría de Cattell & ndashHorn & ndashCarroll (teoría CHC). Ha influido enormemente en muchas de las amplias pruebas de CI actuales. [22]

En la teoría CHC, se utiliza una jerarquía de factores g está en la parte superior. Debajo hay diez habilidades generales que a su vez se subdividen en setenta habilidades limitadas. Las amplias capacidades son: [22]

  • La inteligencia fluida (Gf) incluye la amplia capacidad de razonar, formar conceptos y resolver problemas utilizando información desconocida o procedimientos novedosos.
  • La inteligencia cristalizada (Gc) incluye la amplitud y profundidad del conocimiento adquirido por una persona, la capacidad de comunicar el conocimiento propio y la capacidad de razonar utilizando experiencias o procedimientos previamente aprendidos.
  • El razonamiento cuantitativo (Gq) es la capacidad de comprender conceptos y relaciones cuantitativos y de manipular símbolos numéricos.
  • La capacidad de lectura y escritura (Grw) incluye habilidades básicas de lectura y escritura.
  • La memoria a corto plazo (Gsm) es la capacidad de captar y retener información con conocimiento inmediato y luego usarla en unos pocos segundos.
  • El almacenamiento y la recuperación a largo plazo (Glr) es la capacidad de almacenar información y recuperarla con fluidez más adelante en el proceso de pensar.
  • El procesamiento visual (Gv) es la capacidad de percibir, analizar, sintetizar y pensar con patrones visuales, incluida la capacidad de almacenar y recordar representaciones visuales.
  • El procesamiento auditivo (Ga) es la capacidad de analizar, sintetizar y discriminar estímulos auditivos, incluida la capacidad de procesar y discriminar los sonidos del habla que pueden presentarse en condiciones distorsionadas.
  • La velocidad de procesamiento (Gs) es la capacidad de realizar tareas cognitivas automáticas, particularmente cuando se mide bajo presión para mantener la atención enfocada.
  • El tiempo de decisión / reacción / velocidad (Gt) refleja la inmediatez con la que un individuo puede reaccionar ante un estímulo o una tarea (normalmente se mide en segundos o fracciones de segundo, no debe confundirse con Gs, que normalmente se mide en intervalos de 2 y ndash3 minutos ). Ver cronometría mental.

Las pruebas modernas no miden necesariamente todas estas amplias capacidades. Por ejemplo, Gq y Grw pueden verse como medidas de rendimiento escolar y no como CI. [22] Gt puede ser difícil de medir sin equipo especial. g se subdividía anteriormente a menudo en solo Gf y Gc, que se pensaba que correspondían a las subpruebas no verbales o de rendimiento y las subpruebas verbales en versiones anteriores de la popular prueba de coeficiente intelectual de Wechsler. Investigaciones más recientes han demostrado que la situación es más compleja. [22] Las pruebas de CI modernas e integrales no se detienen en informar una sola puntuación de CI. Aunque todavía dan un puntaje general, ahora también otorgan puntajes para muchas de estas habilidades más restringidas, identificando las fortalezas y debilidades particulares de un individuo. [22]

Otras teorías

El modelo Structure of Intellect (1967) de J.P. Guilford utilizó tres dimensiones que, combinadas, produjeron un total de 120 tipos de inteligencia. Fue popular en la década de 1970 y principios de la de 1980, pero se desvaneció debido tanto a problemas prácticos como a críticas teóricas. [22]

El trabajo anterior de Alexander Luria sobre procesos neuropsicológicos condujo a la teoría PASS (1997). Argumentó que solo considerar un factor general era inadecuado para los investigadores y médicos que trabajaban con discapacidades de aprendizaje, trastornos de atención, discapacidad intelectual e intervenciones para tales discapacidades. El modelo PASS cubre cuatro tipos de procesos (proceso de planificación, proceso de atención / activación, procesamiento simultáneo y procesamiento sucesivo). Los procesos de planificación implican la toma de decisiones, la resolución de problemas y la realización de actividades, y requieren el establecimiento de metas y el autocontrol.

El proceso de atención / excitación implica prestar atención selectiva a un estímulo particular, ignorar las distracciones y mantener la vigilancia. El procesamiento simultáneo implica la integración de estímulos en un grupo y requiere la observación de relaciones. El procesamiento sucesivo implica la integración de estímulos en orden en serie. Los componentes de planificación y atención / activación provienen de estructuras ubicadas en el lóbulo frontal, y los procesos simultáneos y sucesivos provienen de estructuras ubicadas en la región posterior de la corteza. [39] [40] [41] Ha influido en algunas pruebas de coeficiente intelectual recientes y se ha visto como un complemento de la teoría de Cattell-Horn-Carroll descrita anteriormente. [22]

Pruebas actuales

Hay una variedad de pruebas de CI administradas individualmente en uso en el mundo de habla inglesa. [42] [43] La serie de pruebas de CI individual más comúnmente utilizada es la Escala de inteligencia de adultos de Wechsler para adultos y la Escala de inteligencia de Wechsler para niños para los examinados en edad escolar. Otras pruebas de CI individuales de uso común (algunas de las cuales no etiquetan sus puntuaciones estándar como puntuaciones de "CI") incluyen las versiones actuales de las escalas de inteligencia de Stanford-Binet, las pruebas de habilidades cognitivas de Woodcock-Johnson, la batería de evaluación de Kaufman para niños, la Sistema de evaluación cognitiva y escalas de capacidad diferencial.

Las pruebas de coeficiente intelectual que miden la inteligencia también incluyen:

  • Matrices progresivas de Raven
  • III Feria Cultural Cattell
  • Escalas de evaluación intelectual de Reynolds
  • Habilidades mentales primarias de Thurstone [44] [45]
  • Prueba breve de inteligencia de Kaufman [46]
  • Batería de Aptitud Multidimensional II
  • Das & ndashNaglieri sistema de evaluación cognitiva
  • Prueba de habilidad no verbal de Naglieri

Las escalas de CI son escalas ordinalmente. [47] [48] [49] [50] [51] Si bien una desviación estándar es de 15 puntos y dos DE son 30 puntos, y así sucesivamente, esto no implica que la capacidad mental esté relacionada linealmente con el CI, de modo que el CI 50 significa la mitad de la capacidad cognitiva del CI 100. En particular, los puntos del CI no son puntos porcentuales.

En una nota relacionada, esta desviación estándar fija significa que la proporción de la población que tiene un coeficiente intelectual en un rango particular es teóricamente fija, y las pruebas actuales de Wechsler solo dan un coeficiente intelectual de escala completa entre 40 y 160. Esto debe tenerse en cuenta al considerar los informes. de las personas con un coeficiente intelectual mucho más alto. [52] [53]

Sesgo de prueba o funcionamiento diferencial del ítem

El funcionamiento diferencial de los ítems (DIF), a veces denominado sesgo de medición, es un fenómeno cuando los participantes de diferentes grupos (por ejemplo, género, raza, discapacidad) con las mismas habilidades latentes dan diferentes respuestas a preguntas específicas en la misma prueba de CI. [54] El análisis DIF mide estos elementos específicos en una prueba junto con la medición de las habilidades latentes de los participantes en otras preguntas similares. Una respuesta de grupo diferente y consistente a una pregunta específica entre un tipo similar de preguntas puede indicar un efecto de DIF. No cuenta como funcionamiento diferencial de los ítems si ambos grupos tienen la misma posibilidad válida de dar diferentes respuestas a las mismas preguntas. Tal sesgo puede ser el resultado de la cultura, el nivel educativo y otros factores que son independientes de los rasgos del grupo. El DIF solo se considera si los examinados de diferentes grupos con el mismo nivel de capacidad latente subyacente tienen una probabilidad diferente de dar respuestas específicas. [55] Por lo general, estas preguntas se eliminan para que la prueba sea igualmente justa para ambos grupos. Las técnicas comunes para analizar el DIF son los métodos basados ​​en la teoría de respuesta al ítem (TRI), Mantel-Haenszel y la regresión logística. [55]

Fiabilidad y Validez

Los psicometras generalmente consideran que las pruebas de CI tienen una alta confiabilidad estadística. [9] [56] Una alta confiabilidad implica que & ndash, aunque los examinados pueden tener diferentes puntajes cuando realizan el mismo examen en diferentes ocasiones, y aunque pueden tener diferentes puntajes cuando toman diferentes pruebas de CI a la misma edad & ndash, los puntajes generalmente concuerdan entre sí y a lo largo del tiempo . Como todas las cantidades estadísticas, cualquier estimación particular de CI tiene un error estándar asociado que mide la incertidumbre sobre la estimación. Para las pruebas modernas, el error estándar de medición es de aproximadamente tres puntos. [Cita requerida] Los psicólogos clínicos generalmente consideran que los puntajes de CI tienen suficiente validez estadística para muchos propósitos clínicos. [22] [57] [58] En una encuesta de 661 psicólogos e investigadores educativos seleccionados al azar, publicada en 1988, Mark Snyderman y Stanley Rothman informaron un consenso general que apoya la validez de las pruebas de CI. "En general, los académicos con alguna experiencia en el área de inteligencia y pruebas de inteligencia (definida de manera muy amplia) comparten una visión común de los componentes más importantes de la inteligencia y están convencidos de que se puede medir con cierto grado de precisión". Casi todos los encuestados señalaron el razonamiento abstracto, la capacidad para resolver problemas y la capacidad para adquirir conocimientos como los elementos más importantes [59].

Efecto Flynn

Desde principios del siglo XX, los puntajes brutos en las pruebas de CI han aumentado en la mayor parte del mundo. [62] [63] [64] Cuando se normaliza una nueva versión de una prueba de CI, la puntuación estándar se establece de modo que el rendimiento en la mediana de la población dé como resultado una puntuación de CI 100. El fenómeno del aumento del rendimiento de la puntuación bruta significa que los examinados son calificados por una regla de puntuación estándar constante , Los puntajes de las pruebas de CI han aumentado a una tasa promedio de alrededor de tres puntos de CI por década. Este fenómeno recibió el nombre de efecto Flynn en el libro The Bell Curve en honor a James R. Flynn, el autor que más hizo para llamar la atención de los psicólogos sobre este fenómeno. [65] [66]

Los investigadores han estado explorando la cuestión de si el efecto Flynn es igualmente fuerte en el rendimiento de todo tipo de elementos de la prueba de CI, si el efecto puede haber terminado en algunas naciones desarrolladas, si existen diferencias de subgrupos sociales en el efecto y qué posibles causas de el efecto podría ser. [67] Un libro de texto de 2011, IQ and Human Intelligence, de N. J. Mackintosh, señaló que el efecto Flynn destruye los temores de que el IQ disminuya. También pregunta si representa un aumento real de la inteligencia más allá de los puntajes de CI. [68] Un libro de texto de psicología de 2011, escrito por el profesor de psicología de Harvard Daniel Schacter, señaló que la inteligencia heredada de los humanos podría estar disminuyendo mientras que la inteligencia adquirida aumenta. [69]

La investigación ha revelado que el efecto Flynn ha desacelerado o revertido su curso en varios países occidentales a partir de finales del siglo XX. El fenómeno se ha denominado efecto Flynn negativo. [70] [71] Un estudio de los registros de pruebas de los reclutas militares noruegos encontró que los puntajes de coeficiente intelectual han estado disminuyendo durante las generaciones nacidas después del año 1975, y que la naturaleza subyacente tanto de las tendencias iniciales ascendentes como de las subsiguientes tendencias descendentes parece ser más ambiental que genética. [71]

El coeficiente intelectual puede cambiar hasta cierto punto en el transcurso de la niñez. [72] Sin embargo, en un estudio longitudinal, las puntuaciones medias de CI de las pruebas a los 17 y 18 años se correlacionaron en r = 0,86 con las puntuaciones medias de las pruebas en las edades de cinco, seis y siete años y en r = 0,96 con las puntuaciones medias de las pruebas en 11, 12 y 13 años. [9]

Durante décadas, los manuales y libros de texto de los profesionales sobre pruebas de coeficiente intelectual han informado que el coeficiente intelectual disminuye con la edad después del comienzo de la edad adulta. Sin embargo, investigadores posteriores señalaron que este fenómeno está relacionado con el efecto Flynn y es en parte un efecto de cohorte más que un verdadero efecto de envejecimiento. Se han realizado una variedad de estudios sobre el coeficiente intelectual y el envejecimiento desde que la norma de la primera escala de inteligencia de Wechsler llamó la atención sobre las diferencias del coeficiente intelectual en diferentes grupos de edad de adultos. El consenso actual es que la inteligencia fluida generalmente disminuye con la edad después de la edad adulta temprana, mientras que la inteligencia cristalizada permanece intacta. Tanto los efectos de cohorte (el año de nacimiento de los examinados) como los efectos de la práctica (los examinados que realizan la misma forma de prueba de CI más de una vez) deben controlarse para obtener datos precisos. No está claro si alguna intervención en el estilo de vida puede preservar la inteligencia fluida en edades más avanzadas. [73]

La edad máxima exacta de la inteligencia fluida o la inteligencia cristalizada sigue siendo difícil de alcanzar. Los estudios transversales generalmente muestran que la inteligencia especialmente fluida alcanza su punto máximo a una edad relativamente joven (a menudo en la edad adulta temprana), mientras que los datos longitudinales muestran principalmente que la inteligencia es estable hasta la edad adulta media o más tarde. Posteriormente, la inteligencia parece disminuir lentamente. [74]

Genética y medio ambiente

Los factores ambientales y genéticos juegan un papel en la determinación del coeficiente intelectual. Su importancia relativa ha sido objeto de mucha investigación y debate. [75]

Heredabilidad

La heredabilidad se define como la proporción de variación en un rasgo que es atribuible al genotipo dentro de una población definida en un ambiente específico. Se deben considerar varios puntos al interpretar la heredabilidad. [76] La heredabilidad, como término, se aplica a las poblaciones, y en las poblaciones hay variaciones en los rasgos entre los individuos. La heredabilidad mide la cantidad de esa variación causada por la genética. El valor de la heredabilidad puede cambiar si se modifica sustancialmente el impacto del medio ambiente (o de los genes) en la población. Una alta heredabilidad de un rasgo no significa que los efectos ambientales, como el aprendizaje, no estén involucrados. Dado que la heredabilidad aumenta durante la infancia y la adolescencia, se debe tener cuidado al sacar conclusiones sobre el papel de la genética y el medio ambiente a partir de estudios en los que no se sigue a los participantes hasta que son adultos. [Cita requerida]

La cifra general de heredabilidad del coeficiente intelectual, según un informe autorizado de la Asociación Estadounidense de Psicología, es de 0,45 para los niños y se eleva a alrededor de 0,75 para los adolescentes y adultos tardíos. [77] [78] Las medidas de heredabilidad en la infancia son tan bajas como 0,2, alrededor de 0,4 en la niñez media y tan altas como 0,9 en la edad adulta. [79] [80] Una explicación propuesta es que las personas con genes diferentes tienden a reforzar los efectos de esos genes, por ejemplo, buscando diferentes entornos. [9] [81]

Entorno familiar compartido

Los miembros de la familia tienen aspectos del entorno en común (por ejemplo, características del hogar). Este entorno familiar compartido representa el 0,25 & ndash0,35 de la variación del coeficiente intelectual en la niñez. Al final de la adolescencia, es bastante bajo (cero en algunos estudios). El efecto de varios otros rasgos psicológicos es similar. Estos estudios no han analizado los efectos de entornos tan extremos, como en familias abusivas. [9] [82] [83] [84]

Entorno familiar no compartido y entorno fuera de la familia

Aunque los padres tratan a sus hijos de manera diferente, tal trato diferencial explica solo una pequeña cantidad de la influencia ambiental no compartida. Una sugerencia es que los niños reaccionan de manera diferente al mismo entorno debido a genes diferentes. Las influencias más probables pueden ser el impacto de los compañeros y otras experiencias fuera de la familia. [9] [83]

Genes individuales

Se cree que una gran proporción de los más de 17.000 genes humanos tiene un efecto sobre el desarrollo y la funcionalidad del cerebro. [85] Si bien se ha informado que varios genes individuales están asociados con el coeficiente intelectual, ninguno tiene un efecto fuerte. Deary y colegas (2009) informaron que no se ha replicado ningún hallazgo de un efecto fuerte de un solo gen en el coeficiente intelectual. [86] Hallazgos recientes de asociaciones de genes con diferencias de inteligencia que normalmente varían en los adultos continúan mostrando efectos débiles para cualquier gen [87] del mismo modo en los niños, [88] pero ver. [89]

Interacción gen-ambiente

David Rowe informó una interacción de los efectos genéticos con el nivel socioeconómico, de modo que la heredabilidad era alta en las familias con un nivel socioeconómico alto, pero mucho más baja en las familias con un nivel socioeconómico bajo. [90] En los Estados Unidos, esto se ha replicado en bebés, [91] niños, [92] adolescentes, [93] y adultos. [94] Fuera de los Estados Unidos, los estudios no muestran ningún vínculo entre la heredabilidad y el NSE. [95] Algunos efectos pueden incluso revertir el signo fuera de los Estados Unidos. [95] [96]

Dickens y Flynn (2001) han argumentado que los genes para un coeficiente intelectual alto inician un ciclo de retroalimentación que configura el entorno, con efectos genéticos que hacen que los niños inteligentes busquen entornos más estimulantes que luego aumenten aún más su coeficiente intelectual. En el modelo de Dickens, los efectos ambientales se modelan como decayendo con el tiempo. En este modelo, el efecto Flynn puede explicarse por un aumento en la estimulación ambiental independientemente de que lo busquen los individuos. Los autores sugieren que los programas que tienen como objetivo aumentar el coeficiente intelectual tendrían más probabilidades de producir ganancias de coeficiente intelectual a largo plazo si aumentaran de manera duradera el impulso de los niños para buscar experiencias cognitivamente exigentes. [97] [98]

Intervenciones

En general, las intervenciones educativas, como las que se describen a continuación, han mostrado efectos a corto plazo sobre el coeficiente intelectual, pero a menudo falta un seguimiento a largo plazo. Por ejemplo, en los Estados Unidos, los programas de intervención muy grandes, como el Programa Head Start, no han producido ganancias duraderas en los puntajes de CI. Proyectos más intensivos, pero mucho más pequeños, como el Proyecto Abecedarian, han informado de efectos duraderos, a menudo en las variables de nivel socioeconómico, más que en el coeficiente intelectual. [9]

Estudios recientes han demostrado que el entrenamiento en el uso de la memoria de trabajo puede aumentar el coeficiente intelectual. Un estudio sobre adultos jóvenes publicado en abril de 2008 por un equipo de las Universidades de Michigan y Berna apoya la posibilidad de la transferencia de inteligencia fluida a partir del entrenamiento de la memoria de trabajo diseñado específicamente. [99] Se necesitarán más investigaciones para determinar la naturaleza, el alcance y la duración de la transferencia propuesta. Entre otras cuestiones, queda por ver si los resultados se extienden a otros tipos de pruebas de inteligencia fluida además de la prueba matricial utilizada en el estudio y, de ser así, si, después del entrenamiento, las medidas de inteligencia fluida conservan su correlación con el rendimiento educativo y ocupacional o si cambia el valor de la inteligencia fluida para predecir el desempeño en otras tareas. Tampoco está claro si la capacitación es duradera por períodos de tiempo prolongados. [100]

Se ha descubierto que el entrenamiento musical en la infancia se correlaciona con un coeficiente intelectual superior al promedio. [101] [102] Se piensa popularmente que escuchar música clásica aumenta el coeficiente intelectual. Sin embargo, múltiples intentos de replicación (por ejemplo, [103]) han demostrado que esto es, en el mejor de los casos, un efecto a corto plazo (que no dura más de 10 a 15 minutos) y no está relacionado con un aumento del coeficiente intelectual. [104]

Anatomía del cerebro

Varios factores neurofisiológicos se han correlacionado con la inteligencia en los seres humanos, incluida la relación entre el peso del cerebro y el peso corporal y el tamaño, la forma y el nivel de actividad de diferentes partes del cerebro. Las características específicas que pueden afectar el coeficiente intelectual incluyen el tamaño y la forma de los lóbulos frontales, la cantidad de sangre y actividad química en los lóbulos frontales, la cantidad total de materia gris en el cerebro, el grosor general de la corteza y la tasa metabólica de la glucosa. . [105]

La salud es importante para comprender las diferencias en los puntajes de las pruebas de CI y otras medidas de la capacidad cognitiva. Varios factores pueden conducir a un deterioro cognitivo significativo, particularmente si ocurren durante el embarazo y la niñez cuando el cerebro está creciendo y la barrera hematoencefálica es menos efectiva. A veces, tal deficiencia puede ser permanente, a veces ser parcialmente o totalmente compensado por un crecimiento posterior. [Cita requerida]

Desde aproximadamente 2010, investigadores como Eppig, Hassel y MacKenzie han encontrado un vínculo muy estrecho y constante entre los puntajes de CI y las enfermedades infecciosas, especialmente en la población infantil y preescolar y las madres de estos niños. [106] Han postulado que la lucha contra las enfermedades infecciosas sobrecarga el metabolismo del niño y previene el desarrollo cerebral completo. Hassel postuló que es, con mucho, el factor más importante para determinar el coeficiente intelectual de la población. Sin embargo, también encontraron que factores posteriores, como una buena nutrición y una educación regular de calidad, pueden compensar en cierta medida los efectos negativos tempranos.

Las naciones desarrolladas han implementado varias políticas de salud con respecto a nutrientes y toxinas que se sabe que influyen en la función cognitiva. Estas incluyen leyes que requieren la fortificación de ciertos productos alimenticios y leyes que establecen niveles seguros de contaminantes (por ejemplo, plomo, mercurio y organoclorados). Las mejoras en la nutrición, y en las políticas públicas en general, se han visto implicadas en aumentos del coeficiente intelectual en todo el mundo. [Cita requerida]

La epidemiología cognitiva es un campo de investigación que examina las asociaciones entre las puntuaciones de las pruebas de inteligencia y la salud. Los investigadores en el campo argumentan que la inteligencia medida a una edad temprana es un predictor importante de diferencias posteriores en salud y mortalidad.

Correlaciones sociales

El rendimiento escolar

El informe Intelligence: Knowns and Unknowns de la Asociación Estadounidense de Psicología afirma que, dondequiera que se haya estudiado, los niños con puntajes altos en las pruebas de inteligencia tienden a aprender más de lo que se enseña en la escuela que sus compañeros con puntajes más bajos. La correlación entre los puntajes de CI y las calificaciones es de aproximadamente .50. Esto significa que la varianza explicada es del 25%. Obtener buenas calificaciones depende de muchos factores además del coeficiente intelectual, como "la persistencia, el interés en la escuela y la voluntad de estudiar" (p. 81). [9]

Se ha encontrado que la correlación de las puntuaciones de CI con el rendimiento escolar depende de la medida de CI utilizada. Para los estudiantes de pregrado, se ha encontrado que el coeficiente intelectual verbal medido por WAIS-R se correlaciona significativamente (0.53) con el promedio de calificaciones (GPA) de las últimas 60 horas. Por el contrario, la correlación de Performance IQ con el mismo GPA fue de solo 0,22 en el mismo estudio. [107]

Algunas medidas de aptitud educativa tienen una alta correlación con las pruebas de CI y ndash, por ejemplo, Frey y Detterman (2004) informaron una correlación de 0,82 entre g (factor de inteligencia general) y puntajes SAT [108] otra investigación encontró una correlación de 0,81 entre g y puntajes GCSE , con la varianza explicada que varía "del 58,6% en Matemáticas y el 48% en Inglés al 18,1% en Arte y Diseño". [109]

Desempeño laboral

Según Schmidt y Hunter, "para contratar empleados sin experiencia previa en el trabajo, el predictor más válido del desempeño futuro es la capacidad mental general". [110] La validez del coeficiente intelectual como predictor del desempeño laboral es superior a cero para todo el trabajo estudiado para fecha, pero varía según el tipo de trabajo y entre los diferentes estudios, que van de 0,2 a 0,6. [111] Las correlaciones fueron mayores cuando se controló la falta de confiabilidad de los métodos de medición. [9] Si bien el coeficiente intelectual está más fuertemente correlacionado con el razonamiento y menos con la función motora, [112] las puntuaciones de las pruebas de coeficiente intelectual predicen las calificaciones de desempeño en todas las ocupaciones. [110] Dicho esto, para actividades altamente calificadas (investigación, gestión), es más probable que los puntajes de CI bajos sean una barrera para un rendimiento adecuado, mientras que para actividades con habilidades mínimas, la fuerza atlética (fuerza manual, velocidad, resistencia y coordinación) es más probable influir en el desempeño. [110] La opinión predominante entre los académicos es que es en gran parte a través de la adquisición más rápida de conocimientos relevantes para el trabajo que un mayor coeficiente intelectual media en el desempeño laboral. Este punto de vista ha sido desafiado por Byington & amp Felps (2010), quienes argumentaron que "las aplicaciones actuales de las pruebas de IQ-reflective permiten que las personas con puntajes de IQ altos reciban un mayor acceso a los recursos de desarrollo, lo que les permite adquirir capacidades adicionales con el tiempo y, en última instancia, realizar mejor su trabajo ". [113]

Al establecer una dirección causal para el vínculo entre el coeficiente intelectual y el rendimiento laboral, los estudios longitudinales de Watkins y otros sugieren que el coeficiente intelectual ejerce una influencia causal en el rendimiento académico futuro, mientras que el rendimiento académico no influye sustancialmente en las puntuaciones futuras del coeficiente intelectual. [114] [115]

El ejército de los EE. UU. Tiene estándares mínimos de alistamiento en torno al nivel de IQ 85. Ha habido dos experimentos para reducir esto a 80, pero en ambos casos estos hombres no pudieron dominar lo suficiente como para justificar sus costos. [116]

Si bien se ha sugerido que "en términos económicos, parece que el puntaje de CI mide algo con un valor marginal decreciente. Es importante tener suficiente, pero tener montones y lotes no te compra tanto", [117] [118 ] Los estudios longitudinales a gran escala indican que un aumento del coeficiente intelectual se traduce en un aumento del desempeño en todos los niveles del coeficiente intelectual: es decir, la capacidad y el desempeño laboral están vinculados de manera monótona en todos los niveles del coeficiente intelectual. [119] [120] Charles Murray, coautor de The Bell Curve, descubrió que el coeficiente intelectual tiene un efecto sustancial sobre los ingresos independientemente de los antecedentes familiares. [121]

El vínculo entre el coeficiente intelectual y la riqueza es mucho menos fuerte que el que existe entre el coeficiente intelectual y el desempeño laboral. Algunos estudios indican que el coeficiente intelectual no está relacionado con el patrimonio neto. [122] [123]

El informe de 1995 de la American Psychological Association Intelligence: Knowns and Unknowns declaró que los puntajes de CI representaban (varianza explicada) aproximadamente una cuarta parte de la varianza de estatus social y una sexta parte de la varianza de ingresos. Los controles estadísticos para el SES de los padres eliminan aproximadamente una cuarta parte de este poder predictivo. La inteligencia psicométrica aparece como solo uno de los muchos factores que influyen en los resultados sociales. [9]

En un metanálisis, Strenze (2006) revisó gran parte de la bibliografía y estimó que la correlación entre el coeficiente intelectual y los ingresos era de aproximadamente 0,23. [124]

Algunos estudios afirman que el coeficiente intelectual solo representa (explica) una sexta parte de la variación en los ingresos porque muchos estudios se basan en adultos jóvenes, muchos de los cuales aún no han alcanzado su capacidad máxima de ingresos, o incluso su educación. En la página 568 de The g Factor, Arthur Jensen afirma que, aunque la correlación entre el coeficiente intelectual y los ingresos promedia un 0,4 moderado (un sexto o 16% de la varianza), la relación aumenta con la edad y alcanza su punto máximo en la mediana edad cuando las personas han alcanzado su máximo potencial profesional. En el libro, A Question of Intelligence, Daniel Seligman cita una correlación de ingresos de CI de 0.5 (25% de la varianza).

Un estudio de 2002 [125] examinó más a fondo el impacto de factores ajenos al coeficiente intelectual sobre los ingresos y concluyó que la ubicación, la riqueza heredada, la raza y la escolaridad de un individuo son factores más importantes para determinar los ingresos que el coeficiente intelectual.

El informe de 1996 de la American Psychological Association Intelligence: Knowns and Unknowns declaró que la correlación entre el coeficiente intelectual y el crimen era de -0,2. Fue de -0,19 entre los puntajes de CI y el número de delitos cometidos por menores en una gran muestra danesa con clase social controlada, la correlación cayó a -0,17. Una correlación de 0,20 significa que la varianza explicada es del 4%. Los vínculos causales entre la capacidad psicométrica y los resultados sociales pueden ser indirectos. Los niños con bajo rendimiento escolar pueden sentirse alienados. En consecuencia, es más probable que se involucren en un comportamiento delictivo, en comparación con otros niños a los que les va bien. [9]

En su libro The g Factor (1998), Arthur Jensen citó datos que mostraban que, independientemente de la raza, las personas con un coeficiente intelectual entre 70 y 90 tienen tasas de criminalidad más altas que las personas con un coeficiente intelectual por debajo o por encima de este rango, con un rango máximo entre 80 y 90.

El Handbook of Crime Correlates de 2009 indicó que las revisiones han encontrado que alrededor de ocho puntos de CI, o 0,5 DE, separan a los delincuentes de la población en general, especialmente en el caso de los delincuentes graves persistentes. Se ha sugerido que esto simplemente refleja que "sólo los tontos son atrapados", pero también existe una relación negativa entre el coeficiente intelectual y la infracción autoinformada. El hecho de que los niños con trastornos de conducta tengan un coeficiente intelectual más bajo que el de sus compañeros "argumenta firmemente" a favor de la teoría. [126]

Un estudio de la relación entre el coeficiente intelectual a nivel de condado de EE. UU. Y las tasas de delincuencia a nivel de condado de EE. UU. Encontró que los coeficientes de inteligencia promedio más altos se asociaron con niveles más bajos de delitos contra la propiedad, robo, índice de hurto, robo de vehículos motorizados, delitos violentos, robo y asalto agravado. Estos resultados no fueron "confundidos por una medida de desventaja concentrada que captura los efectos de la raza, la pobreza y otras desventajas sociales del condado". [127] [128]

Salud y mortalidad

Múltiples estudios realizados en Escocia han encontrado que un coeficiente intelectual más alto en la vida temprana se asocia con tasas de mortalidad y morbilidad más bajas en etapas posteriores de la vida. [129] [130]

Group-IQ o el factor de inteligencia colectiva c

Con la operacionalización y la metodología derivada del factor de inteligencia general g, una nueva comprensión científica de la inteligencia colectiva, definida como una capacidad general grupal y rsquos para realizar una amplia gama de tareas, [134] tiene como objetivo explicar el comportamiento inteligente de los grupos. El objetivo es detectar y explicar un factor de inteligencia general c para grupos, paralelo al factor g para individuos. Como g está altamente interrelacionado con el concepto de CI, [135] [136] esta medida de inteligencia colectiva puede interpretarse como cociente de inteligencia para grupos (Grupo-CI) aunque la puntuación no sea un cociente per se. La evidencia actual sugiere que este coeficiente intelectual de grupo está solo moderadamente correlacionado con el coeficiente intelectual de los miembros del grupo, pero con otros correlatos, como la teoría de la mente de los miembros del grupo. [134]

Diferencias de grupo

Entre los temas más controvertidos relacionados con el estudio de la inteligencia se encuentra la observación de que las medidas de inteligencia, como los puntajes de coeficiente intelectual, varían entre grupos étnicos y raciales y sexos. Si bien hay poco debate académico sobre la existencia de algunas de estas diferencias, sus causas siguen siendo muy controvertidas tanto en el ámbito académico como en la esfera pública [137].

La mayoría de las pruebas de coeficiente intelectual se construyen de modo que no haya diferencias generales de puntuación entre mujeres y hombres. [9] [138] Las baterías IQ populares, como WAIS y WISC-R, también se fabrican para eliminar las diferencias sexuales. [139] En un artículo presentado en la Sociedad Internacional para la Investigación de Inteligencia en 2002, se señaló que debido a que los constructores de pruebas y el Servicio de Pruebas Educativas de los Estados Unidos (que desarrolló la prueba SAT de EE. UU.) A menudo eliminan los elementos que muestran diferencias marcadas por sexo para reducir la percepción de sesgo, la diferencia de "sexo verdadero" está enmascarada.A menudo se eliminan elementos como la prueba de rotaciones mentales y las pruebas de tiempo de reacción, que muestran una ventaja masculina en el coeficiente intelectual. [140] El metanálisis centrado en las diferencias de género en el desempeño en matemáticas encontró un desempeño casi idéntico para niños y niñas, [141] y el tema de la inteligencia matemática y el género ha sido controvertido. [142]

Raza e inteligencia

Raza e inteligencia en Estados Unidos de América

La investigación del Grupo de Trabajo de 1996 sobre Inteligencia patrocinada por la Asociación Americana de Psicología concluyó que existen variaciones significativas en el coeficiente intelectual entre las razas. [9] El problema de determinar las causas subyacentes a esta variación se relaciona con la cuestión de las contribuciones de "naturaleza y crianza" al coeficiente intelectual. Psicólogos como Alan S. Kaufman [143] y Nathan Brody [144] y estadísticos como Bernie Devlin [145] sostienen que no hay datos suficientes para concluir que esto se debe a influencias genéticas. Un artículo de revisión publicado en 2012 por destacados académicos sobre inteligencia humana concluyó, después de revisar la literatura de investigación anterior, que las diferencias de grupo en el coeficiente intelectual se entienden mejor como de origen ambiental. [146]

Al considerar las disparidades entre los resultados de las pruebas de diferentes grupos étnicos, uno podría investigar los efectos de la amenaza de estereotipo (un predicamento situacional en el que una persona se siente en riesgo de confirmar estereotipos negativos sobre el grupo o grupos con los que se identifica), [147] también como cultura y aculturación. [148] Este fenómeno ha sido criticado como una ficción de sesgo de publicación. [149]

Política pública

En los Estados Unidos, ciertas políticas públicas y leyes relativas al servicio militar, [150] [151] educación, beneficios públicos, [152] pena capital, [153] y empleo incorporan el coeficiente intelectual de un individuo en sus decisiones. Sin embargo, en el caso Griggs vs. analisis de trabajo. A nivel internacional, determinadas políticas públicas, como mejorar la nutrición y prohibir las neurotoxinas, tienen como uno de sus objetivos elevar o prevenir el deterioro de la inteligencia.

Un diagnóstico de discapacidad intelectual se basa en parte en los resultados de las pruebas de coeficiente intelectual. El funcionamiento intelectual límite es una categorización en la que una persona tiene una capacidad cognitiva por debajo del promedio (un coeficiente intelectual de 71 & ndash85), pero el déficit no es tan severo como la discapacidad intelectual (70 o menos).

En el Reino Unido, el examen once plus que incorporó una prueba de inteligencia se utiliza desde 1945 para decidir, a los once años de edad, a qué tipo de escuela debe ir un niño. Se han utilizado mucho menos desde la introducción generalizada de las escuelas integrales.

Críticas y opiniones

Relación con la inteligencia

El coeficiente intelectual es el medio de medición de la inteligencia más investigado y, con mucho, el más utilizado en entornos prácticos. Sin embargo, aunque el CI se esfuerza por medir algunos conceptos de inteligencia, puede que no sirva como una medida precisa de definiciones más amplias de inteligencia. Las pruebas de CI examinan algunas áreas de la inteligencia mientras descuidan otras, como la creatividad y la inteligencia social.

Críticos como Keith Stanovich no discuten la confiabilidad de los puntajes de las pruebas de CI o su capacidad para predecir algunos tipos de logros, pero argumentan que basar un concepto de inteligencia solo en las puntuaciones de las pruebas de CI descuida otros aspectos importantes de la capacidad mental. [9] [154 ]

Críticas al coeficiente intelectual

Algunos científicos discuten por completo el valor del coeficiente intelectual. En The Mismeasure of Man (1996), el paleontólogo Stephen Jay Gould criticó las pruebas de coeficiente intelectual y argumentó que se usaban para el racismo científico. Argumentó que g era un artefacto matemático y criticó:

. la abstracción de la inteligencia como una entidad única, su ubicación dentro del cerebro, su cuantificación como un número para cada individuo, y el uso de estos números para clasificar a las personas en una sola serie de dignidad, invariablemente para encontrar que los grupos oprimidos y desfavorecidos y mdashraces, clases , o sexos, son innatamente inferiores y merecen su estatus. [155]

. lo que Gould ha confundido con "cosificación" no es ni más ni menos que la práctica común en todas las ciencias de formular hipótesis con modelos explicativos para explicar las relaciones observadas dentro de un dominio dado. Ejemplos bien conocidos incluyen la teoría heliocéntrica del movimiento planetario, el átomo de Bohr, el campo electromagnético, la teoría cinética de los gases, la gravitación, los quarks, los genes mendelianos, la masa, la velocidad, etc. Ninguno de estos constructos existe como una entidad palpable que ocupa el espacio físico. . [156]

Jensen también argumentó que incluso si g fuera reemplazado por un modelo con varias inteligencias, esto cambiaría la situación menos de lo esperado. Argumenta que todas las pruebas de capacidad cognitiva seguirían estando altamente correlacionadas entre sí y seguiría habiendo una brecha entre blanco y negro en las pruebas cognitivas. [157] Hans Eysenck respondió a Gould afirmando que ningún psicólogo había dicho que la inteligencia fuera un área ubicada en el cerebro. [158] Eysenck también argumentó que las pruebas de coeficiente intelectual no eran racistas, y señaló que los judíos y los asiáticos del noreste obtuvieron puntajes más altos que los europeos no judíos en las pruebas de coeficiente intelectual, y esto no agradaría a los racistas europeos. [159]

El psicólogo Peter Sch & oumlnemann criticó persistentemente el coeficiente intelectual, llamándolo "el mito del coeficiente intelectual". Argumentó que g es una teoría defectuosa y que las estimaciones de alta heredabilidad del coeficiente intelectual se basan en suposiciones falsas. [160] [161] Robert Sternberg, otro crítico significativo de g como la principal medida de las habilidades cognitivas humanas, argumentó que reducir el concepto de inteligencia a la medida de g no explica completamente las diferentes habilidades y tipos de conocimiento que producen el éxito en la sociedad humana. [162]

Exclusión sistemática de efectos umbral

Cecil Reynolds y Paul Kline argumentan que la construcción de pruebas de CI en torno a la regla de que deben mostrar una distribución de curva de campana en la población conduce a la exclusión sistemática de pruebas cognitivas que muestran efectos de umbral y no son gradualmente variables, además de sesgar las pruebas de CI hacia preguntas que se pueden hacer para ajustarse a un modelo de curva de campana y frente a preguntas que muestran distribuciones que no son de campana. Argumentan que así como los enjambres cambian su comportamiento colectivo en ciertos umbrales de animales en el enjambre, es posible que los cerebros cambien sus habilidades en umbrales de cantidad de neuronas conectadas y / o nivel de conectividad. Cecil Reynolds y Paul Kline argumentan que tal sesgo puede ser la razón por la cual las pruebas de CI arrojan paradojas como la paradoja de la herencia entre la alta herencia mostrada por los estudios de gemelos y el alto efecto ambiental mostrado por el efecto Flynn y sugieren que otras pruebas cognitivas que no lo hacen Las distribuciones de conformidad con la curva de campana deben probarse con la posibilidad de que algunas de ellas puedan producir predicciones falsables de habilidades clave que requieren un nivel crítico de acceso cerebral cuantitativo subyacente y proxies más simples de tales en todos los casos, a diferencia de las pruebas de CI que se argumenta que fallan en la falsabilidad. criterio al definir los problemas al exigir sistemáticamente curvas de campana y al no realizar ninguna predicción de requisitos absolutos del sistema de qué capacidad cerebral se requiere para realizar una determinada actuación. Se aduce que las predicciones probabilísticas con lagunas para las "excepciones" no son científicamente aplicables a las teorías de la capacidad, ya que las capacidades siguen los requisitos mínimos del sistema para realizar tareas. [163] [164]

El informe Intelligence: Knowns and Unknowns de la Asociación Estadounidense de Psicología declaró que en los Estados Unidos las pruebas de coeficiente intelectual como predictores del logro social no están sesgadas contra los afroamericanos, ya que predicen el rendimiento futuro, como el rendimiento escolar, de manera similar a la forma en que predicen el rendimiento futuro de los caucásicos. . [9] Si bien está de acuerdo en que las pruebas de coeficiente intelectual predicen el rendimiento igualmente bien para todos los grupos raciales, Nicholas Mackintosh también señala que aún puede haber un sesgo inherente en las pruebas de coeficiente intelectual si el sistema educativo también está sesgado sistemáticamente contra los afroamericanos, en cuyo caso el rendimiento educativo puede, de hecho, también puede ser una subestimación de las capacidades cognitivas de los niños afroamericanos. [165] Earl Hunt señala que si bien este puede ser el caso, no sería un sesgo de la prueba, sino de la sociedad [166].

Sin embargo, las pruebas de CI pueden estar sesgadas cuando se utilizan en otras situaciones. Un estudio de 2005 declaró que "la validez diferencial en la predicción sugiere que la prueba WAIS-R puede contener influencias culturales que reducen la validez de la WAIS-R como una medida de la capacidad cognitiva para los estudiantes mexicoamericanos" [167], lo que indica una correlación positiva más débil en relación con los estudiantes blancos de la muestra. Otros estudios recientes han cuestionado la justicia cultural de las pruebas de coeficiente intelectual cuando se utilizan en Sudáfrica. [168] [169] Las pruebas de inteligencia estándar, como Stanford-Binet, a menudo son inapropiadas para los niños autistas, la alternativa de usar medidas de habilidades de desarrollo o de adaptación son medidas de inteligencia relativamente deficientes en niños autistas, y pueden haber resultado en afirmaciones incorrectas de que la mayoría de los niños autistas son retrasado mental. [170]

Culturas entremezcladas y equidad en la clasificación del coeficiente intelectual

Barbara P. Uzzell y Harvey N. Switzky argumentan que definir el coeficiente intelectual a partir de un promedio en un período de tiempo y establecer diferentes umbrales de lo que se considera retrasado en función del rendimiento promedio de las pruebas de coeficiente intelectual en una cultura enfrenta problemas de definir quién pertenece a qué cultura. Argumentan que, dado que las personas no están en realidad en cajas de culturas aisladas, la clasificación esencialista de la cultura que se dice que hace que las pruebas de CI sean "culturalmente justas" mostrará una "evidencia" falsa de diferencias cognitivas subyacentes entre individuos que están formalmente clasificados en la misma cultura pero Se han enfrentado a diferentes entornos culturales no compartidos debido a la fluida mezcla de culturas en la vida real, lo que hace que las pruebas de CI sean una medida falsa de retraso mental. Barbara P. Uzzell y Harvey N. Switzky argumentan que un trato social diferente dependiendo de factores hereditarios en apariencia que no necesariamente pueden ser clasificados como "raciales" pero que a menudo pueden ser considerados individuales conduce a la aparición de genes para que tales apariencias estén vinculadas. a comportamientos aprendidos y evidencia falsa de los genes que afectan la respuesta del cerebro al medio ambiente, y que las diferencias ambientales en si otras personas con las que una persona habla están dispuestas a contrarrestar los malentendidos con argumentos fácticos o descartan a la persona como "incapaz de razonar si él o ella ella aún no lo sabe "crea diferencias en las oportunidades de aprender reglas que pueden usarse para resolver problemas en las pruebas de CI y que la persistencia generalizada de tal tratamiento cultural da una falsa apariencia de que las pruebas de CI son medidas confiables y válidas de las habilidades cognitivas subyacentes. Se argumenta que tales efectos de las diferentes oportunidades para agudizar los argumentos a través del debate en todos los ámbitos de la vida, incluido el prejuicio hacia la elección de palabras formada por diferencias anteriores en las oportunidades de debate, hacen predicciones diferentes a las de laboratorio que establecen solo la teoría de la amenaza estereotipada y, por lo tanto, deben ser probadas por evidencia diferente a esa teoría, y que la discriminación en la sociedad basada en la elección de palabras es una posible explicación de los vínculos aparentes entre el desempeño de las pruebas de CI y el éxito en la sociedad. [171] [172]

Metodología obsoleta

Según un artículo de 2006, la investigación psicológica contemporánea a menudo no reflejaba desarrollos recientes sustanciales en psicometría y "tiene un parecido asombroso con el estado de la técnica psicométrica tal como existía en la década de 1950". [173]

Inteligencia: lo conocido y lo desconocido

En respuesta a la controversia en torno a The Bell Curve, la Junta de Asuntos Científicos de la Asociación Estadounidense de Psicología estableció un grupo de trabajo en 1995 para escribir un informe sobre el estado de la investigación de inteligencia que podría ser utilizado por todas las partes como base para la discusión, Inteligencia: Sabe e incógnitas. El texto completo del informe está disponible en varios sitios web. [9]

En este artículo, los representantes de la asociación lamentan que los trabajos relacionados con el coeficiente intelectual se escriban con frecuencia teniendo en cuenta sus consecuencias políticas: "los resultados de las investigaciones a menudo se evaluaban no tanto por sus méritos o su prestigio científico como por sus supuestas implicaciones políticas".

El grupo de trabajo concluyó que los puntajes de CI tienen una alta validez predictiva para las diferencias individuales en el rendimiento escolar. Confirman la validez predictiva del CI para el estado ocupacional del adulto, incluso cuando se han controlado estadísticamente variables como la educación y los antecedentes familiares. Afirmaron que las diferencias individuales en inteligencia están sustancialmente influenciadas tanto por la genética como por el medio ambiente.

El informe indicó que una serie de factores biológicos, incluida la desnutrición, la exposición a sustancias tóxicas y diversos factores estresantes prenatales y perinatales, provocan una disminución de la inteligencia psicométrica en al menos algunas condiciones. El grupo de trabajo está de acuerdo en que existen grandes diferencias entre los puntajes de CI promedio de negros y blancos, y dice:

Se desconoce la causa de ese diferencial, aparentemente no se debe a una simple forma de sesgo en el contenido o la administración de las pruebas en sí. El efecto Flynn muestra que los factores ambientales pueden producir diferencias de al menos esta magnitud, pero ese efecto es misterioso por derecho propio. Se han propuesto varias explicaciones basadas en la cultura del diferencial de CI entre negros y blancos, algunas son plausibles, pero hasta ahora ninguna ha sido respaldada de manera concluyente. Hay incluso menos apoyo empírico para una interpretación genética. En resumen, en la actualidad no se dispone de una explicación adecuada de la diferencia entre las medias del coeficiente intelectual de negros y blancos.

La revista de la APA que publicó la declaración, American Psychologist, publicó posteriormente once respuestas críticas en enero de 1997, varias de las cuales argumentaron que el informe no examinó adecuadamente la evidencia de explicaciones parcialmente genéticas.

Evaluación dinámica

Una alternativa a las pruebas de CI estándar se originó en los escritos del psicólogo Lev Vygotsky (1896 & ndash1934) de sus dos últimos años de trabajo. [174] [175] La noción de zona de desarrollo próximo que introdujo en 1933, aproximadamente un año antes de su muerte, sirvió de estandarte para su propuesta de diagnosticar el desarrollo como el nivel de desarrollo real que puede medirse mediante la resolución independiente de problemas del niño y, en términos generales, al mismo tiempo, el nivel de desarrollo próximo o potencial que se mide en la situación de resolución de problemas moderadamente asistida por el niño. [176] El nivel máximo de complejidad y dificultad del problema que el niño es capaz de resolver bajo alguna guía indica el nivel de desarrollo potencial. Entonces, la diferencia entre el nivel más alto de potencial y el nivel más bajo de desarrollo real indica la zona de desarrollo próximo. La combinación de los dos índices, mdash, el nivel de desarrollo real y la zona de desarrollo próximo, según Vygotsky, proporciona un indicador significativamente más informativo del desarrollo psicológico que la evaluación del nivel de desarrollo real por sí sola. [177] [178]

Las ideas sobre la zona de desarrollo se desarrollaron más tarde en una serie de teorías y prácticas psicológicas y educativas. En particular, se desarrollaron bajo el estandarte de la evaluación dinámica que se centra en la prueba del potencial de aprendizaje y desarrollo [179] [180] [181] (por ejemplo, en el trabajo de Reuven Feuerstein y sus asociados, [182] que ha criticó las pruebas de CI estándar por su supuesto supuesto o aceptación de las características "fijas e inmutables" de la inteligencia o el funcionamiento cognitivo). Basada en las teorías del desarrollo de Vygotsky y Feuerstein, quienes sostenían que los seres humanos no son entidades estáticas sino que siempre están en estados de transición y relaciones transaccionales con el mundo, la evaluación dinámica también recibió un apoyo considerable en las revisiones recientes de la teoría del desarrollo cognitivo por Joseph Campione, Ann Brown y John D. Bransford y en las teorías de inteligencias múltiples de Howard Gardner y Robert Sternberg. [183] Aún así, la evaluación dinámica no se ha implementado en la educación a gran escala como hasta ahora, según admite uno de sus destacados defensores, "en busca de su identidad" [184].

Clasificación

La clasificación de CI es la práctica utilizada por los editores de pruebas de CI para designar rangos de puntaje de CI en varias categorías con etiquetas como "superior" o "promedio". [185] Históricamente, la clasificación de CI fue precedida por intentos de clasificar a los seres humanos por capacidad general basada en otras formas de observación del comportamiento. Esas otras formas de observación del comportamiento siguen siendo importantes para validar clasificaciones basadas en pruebas de CI.

Sociedades de alto coeficiente intelectual

Hay organizaciones sociales, algunas internacionales, que limitan la membresía a las personas que tienen puntajes tan altos o superiores al percentil 98 (2 desviaciones estándar por encima de la media) en alguna prueba de CI o equivalente. Mensa International es quizás el más conocido de ellos. La sociedad más grande del percentil 99,9 (3 desviaciones estándar por encima de la media) es la Sociedad Triple Nueve.

Este artículo tiene la licencia de documentación libre GNU. Utiliza material del artículo de Wikipedia "Cociente de inteligencia".


Tendencias en las diferencias de género en el rendimiento académico de 1960 a 1994: un análisis de las diferencias en las puntuaciones medias, varianza y extremas

Las diferencias de género en el rendimiento académico se han estudiado ampliamente. Si bien en general se acepta que las mujeres tienen una ligera ventaja en promedio en habilidades verbales y los hombres tienen una ligera ventaja en promedio en matemáticas, no está claro si estas diferencias han cambiado con el tiempo. En este documento, la evidencia de siete encuestas representativas de la población estudiantil de doceavo grado de los Estados Unidos y los datos de tendencias a largo plazo de la Evaluación Nacional del Progreso Educativo (NAEP) se aplican a la magnitud de las diferencias de género en el rendimiento, el nivel de acuerdo entre los diferentes índices de diferencia, y la estabilidad de estas diferencias en el tiempo. Estos datos brindan la oportunidad única no solo de estimar empíricamente las diferencias de medias, las diferencias en la varianza y las diferencias en las puntuaciones extremas, sino también de estimar el cambio a lo largo del tiempo en los tres índices utilizando tanto las mismas como diferentes pruebas a lo largo del tiempo. Los resultados muestran que las diferencias de género en la media y la varianza son pequeñas, mientras que las diferencias en las puntuaciones extremas suelen ser sustanciales. Ninguna de estas diferencias ha cambiado significativamente desde 1960, con la posible excepción de las diferencias medias en matemáticas y ciencias. Cada uno de los conjuntos de datos refleja la composición racial de la población nacional cuando se pondera adecuadamente (es decir, blancos = 70%, negros = 15%, hispanos = 10%, otros = 5%).

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Diferencias de inteligencia y variación genética

Heredabilidad y arquitectura genética de las diferencias de inteligencia

Los estudios sobre gemelos y familias informan que las diferencias genéticas están asociadas con diferencias individuales en los puntajes de las pruebas de inteligencia (Cuadro 2). Si se toman en conjunto estudios de todas las edades, las diferencias genéticas representan aproximadamente el 50% (error estándar [EE] aproximadamente el 2%) de la variación en la inteligencia [24]. Se encuentran estimaciones de heredabilidad más altas (ver Glosario) en muestras de adultos (donde puede ser 70% o un poco más) que en niños (donde se han reportado estimaciones tan bajas como 20-30%) [24,25,26,27] . El hallazgo de que la inteligencia es hereditaria se ha replicado en múltiples conjuntos de datos procedentes de diferentes países y épocas [28]. Nuestro énfasis en este documento está en los resultados de los estudios más nuevos basados ​​en el ADN en lugar de en los estudios tradicionales de gemelos y familias.

Los estudios basados ​​en el ADN han demostrado que un patrón de variación jerárquica es evidente tanto a nivel genético como fenotípico. Utilizando modelos de ecuaciones estructurales genómicas [29] se encontró que un factor genético general explicaba, en promedio, el 58,4% (EE = 4,8%, con un rango de 9 a 95% para pruebas individuales) de la varianza genética en siete pruebas cognitivas en personas con Ascendencia europea. Esto proporciona cierto apoyo a la idea de que la estructura fenotípica de la inteligencia se debe en parte a efectos genéticos que actúan sobre un factor general de inteligencia y también a niveles cognitivos más específicos.

Desde 2011, la heredabilidad de la inteligencia se ha investigado mediante pruebas directas de ADN en un gran número de personas no relacionadas [30]. Esto se basa principalmente en la prueba de variantes genéticas llamadas polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) (ver Glosario). El método estadístico-genético utilizado para estimar la heredabilidad se denomina componente único de máxima verosimilitud restringida basado en el genoma (GREML-SC) (Cuadro 2). Esto prueba qué tan estrechamente se asocia la similitud de las personas en los puntajes de las pruebas cognitivas con su similitud genética, esta última basada en cientos de miles de SNP. En tales estudios, las estimaciones de heredabilidad son aproximadamente del 20 al 30% (EE & lt 1% en estudios recientes) [31, 32]. Las estimaciones más bajas de heredabilidad encontradas usando GREML-SC probablemente se deben a que la técnica es mejor para capturar la varianza de las variantes genéticas en el desequilibrio de ligamiento (LD) con SNP comunes en lugar de aquellos que son menos comunes o en LD más bajos [33]. Esta diferencia en la heredabilidad estimada de la inteligencia entre los estudios basados ​​en gemelos y los estudios basados ​​en ADN que utilizan SNP se ha recuperado mediante pruebas de ADN y el método de análisis GREML-KIN en una gran cohorte de individuos que incluía familias (Cuadro 2) [32].

La variación genética no aditiva, incluida la dominancia y la epistasis, se ha postulado como una explicación parcial de la brecha en las estimaciones de heredabilidad derivadas mediante métodos de gemelos y familiares en comparación con las derivadas mediante SNP de ADN. Sin embargo, un estudio encontró que los efectos de dominancia estaban relacionados con menos del 4% de la variación fenotípica en rasgos complejos [34]. Además, la teoría de la genética cuantitativa predice que es poco probable que la epistasis se asocie con una cantidad sustancial de variación fenotípica [35]. Además, los resultados de GREML-KIN se han replicado en individuos no relacionados mediante la derivación de estimaciones de heredabilidad utilizando paneles de imputación de alta calidad [32], lo que indica que los efectos genéticos no aditivos, si están presentes para la inteligencia, no son un factor importante que contribuya a las diferencias de inteligencia. .

Aunque GREML-KIN podría recuperar parte de la heredabilidad atribuible a variantes genéticas que están en LD pobre con SNP genotipados comunes, no puede determinar la proporción de la heredabilidad estimada que se debe a efectos dinásticos [36]. Los efectos dinásticos incluyen casos en los que el genotipo de un padre está asociado con el fenotipo de la descendencia, incluso a través de alelos que no se transmiten de padres a hijos, lo que se ha denominado nutrición genética [37]. Si bien la presencia de efectos dinásticos no indica un sesgo en los métodos que también capturan efectos genéticos indirectos, sí obstaculiza los esfuerzos para comprender cómo las diferencias genéticas pueden dar lugar a diferencias fenotípicas. Esto se debe a que la estimación de heredabilidad resultante es, potencialmente, una combinación de efectos genéticos directos (variación genética en un organismo que está asociada con la variación fenotípica en el mismo organismo) y efectos genéticos indirectos (donde la dotación genética de un organismo está asociada con el fenotipo de otro organismo).

Se ha indicado la presencia de efectos dinásticos para la educación. En un estudio, su estimación de heredabilidad basada en SNP fue del 29,2% (EE = 4,4%) antes de que se eliminaran los efectos genéticos indirectos, y del 17% (EE = 9,4%) posteriormente [36]. Además, se sugirió la influencia ambiental en la heredabilidad de la educación al encontrar que una puntuación poligénica (ver más abajo) que predice la educación en los no adoptados representaba el doble de la varianza fenotípica de una puntuación de riesgo poligénica aplicada a los adoptados [38]. La varianza explicada por una puntuación poligénica captura tanto los efectos genéticos directos como los efectos genéticos indirectos mediados por el medio ambiente. Al predecir la educación con puntajes poligénicos en individuos adoptados, se rompe el vínculo entre el entorno de crianza proporcionado por el padre relacionado genéticamente y el fenotipo de la descendencia. Debido a que la inteligencia está altamente asociada genética y fenotípicamente con la educación (ver más abajo), parece probable que los efectos genéticos indirectos también influyan en la inteligencia.

Recuadro 2 Heredabilidad de la inteligencia: por qué diferentes métodos dan diferentes resultados

La heredabilidad describe la proporción (a menudo expresada como porcentaje) de variación fenotípica en una muestra probada de personas que puede explicarse por la variación genética [142]. Tenga en cuenta que las estimaciones de heredabilidad se aplican a una muestra en un momento dado; la estimación puede ser diferente en otros grupos y en el mismo grupo en otras ocasiones. A menudo, en estudios en humanos, solo se consideran factores genéticos aditivos. Se utilizan diferentes métodos para estimar la heredabilidad de la inteligencia (y otros fenotipos). Dan diferentes estimaciones. Estos no son contradictorios, son un reflejo de las fuentes de variación genética a las que los métodos permiten acceder, como explicamos a continuación.

Métodos gemelos y familiares

Las estimaciones de heredabilidad basadas en gemelos y familias utilizan la proporción esperada de alelos compartidos entre los participantes como la estimación de la varianza genética dentro de la muestra. Pueden incluir comparaciones entre gemelos monocigóticos y gemelos dicigóticos, así como estudios que incluyan familias formadas por padres, hermanos y otras relaciones. En cada caso, se infiere un efecto genético sobre un rasgo si los individuos que son más similares genéticamente también son más similares en términos de su puntuación en la prueba de inteligencia. Para la inteligencia, se encuentran estimaciones de heredabilidad sustanciales (50% o más, a menos que el estudio sea de niños pequeños) en estudios de gemelos [24] y estudios de familias [143]. Observamos que los estudios de gemelos asumen que los gemelos dicigóticos tienen entornos compartidos tan similares como los gemelos monocigóticos, una limitación potencial que no afecta los estudios basados ​​en ADN.

Componente único de máxima verosimilitud restringida basado en el genoma (GREML-SC)

GREML-SC, a veces denominado "el método GCTA", fue el primer método genético basado en el ADN utilizado para obtener una estimación de la heredabilidad de la inteligencia [30]. Al igual que con los métodos basados ​​en gemelos y familiares, la similitud genética se compara con la similitud fenotípica. Sin embargo, la similitud genética se mide, en lugar de inferirse, utilizando una matriz de relación genómica construida a partir de SNP comunes genotipados. Es importante destacar que los individuos estrechamente relacionados se excluyen del análisis (generalmente aquellos que son más de 0.025 similares, es decir, más cercanos que un primo segundo). Este es un intento de asegurar que la similitud en el ambiente entre los miembros de la familia no sea capturada por la matriz de relación genómica genética, lo que puede resultar en una inflación de la estimación de heredabilidad. Las estimaciones de heredabilidad de la inteligencia que utilizan GREML-SC han estado típicamente entre el 20 y el 30% [30, 31, 143]. Uno de los principales supuestos de GREML-SC es que la similitud genética no está correlacionada con la similitud ambiental. Si bien se ha comprobado que esta suposición no se cumple en algunas situaciones, se considera que la inflación de la estimación de heredabilidad resultante es insignificante [144]. Además, GREML-SC asume un modelo infinitesimal, o poligénico, en el que el rasgo examinado se asocia con un gran número de variantes, cada una de las cuales hace una contribución infinitesimal a la varianza fenotípica. GREML-SC asume que los efectos SNP están distribuidos normalmente, así como independientes de LD (ver Glosario), e inversamente proporcionales a la frecuencia de alelos menores [33].

Parentesco de máxima probabilidad restringido basado en el genoma (GREML-KIN)

GREML-KIN se introdujo para capturar los efectos de variantes genéticas más raras y menos comunes que no se capturan con GREML-SC. Es importante destacar que, mientras que usa los mismos datos genéticos que GREML-SC, GREML-KIN usa muestras con un pedigrí denso y conocido para derivar matrices adicionales para capturar fuentes adicionales de varianza de variantes genéticas que están en LD pobre con SNP genotipados comunes y para controlar por el efecto de las influencias ambientales. Cuando se aplicó GREML-KIN al estudio de la inteligencia, se tuvo en cuenta el 54% de la variación de la prueba de inteligencia [32], por lo que la heredabilidad de la inteligencia basada en el ADN fue aproximadamente la misma que la obtenida con gemelos. GREML-KIN tiene los mismos supuestos que GREML-SC. Además, GREML-KIN utiliza individuos estrechamente relacionados, y los datos a los que se aplica deben contener un pedigrí suficientemente denso para evitar una inflación de las estimaciones de heredabilidad debido a influencias ambientales compartidas entre esos individuos estrechamente relacionados.

Estudios de asociación del genoma completo (GWAS) de la inteligencia: encontrar loci

Los análisis de heredabilidad sugieren la presencia de influencia genética en un rasgo. No indican qué variantes genéticas están asociadas con la variación de rasgos. Inicialmente, se utilizaron diseños de genes candidatos (ver Glosario) para probar las asociaciones entre las variantes genéticas y los puntajes de las pruebas de inteligencia. Sin embargo, estos diseños tenían poca potencia y no produjeron resultados replicables [39]. La excepción calificada es que la posesión del alelo e4 del gen de la apolipoproteína E (APOE) se asocia de forma fiable con una función cognitiva ligeramente inferior a edades más avanzadas, lo que representa alrededor del 1% de la varianza [40, 41]. Ninguna otra variante genética basada en SNP se acerca a este tamaño de efecto al explicar las diferencias de inteligencia. La asociación puede ocurrir porque APOE está involucrado en la reparación neuronal, y hay más reparaciones que hacer, y probablemente más diferencias individuales (varianza) en la neurodegeneración, en edades más avanzadas. El campo cambió a la realización de GWAS (ver Glosario) que son agnósticos con respecto a cuáles, si los hay, loci están asociados con el rasgo de interés. Esto fue impulsado por la disponibilidad de matrices asequibles de cientos de miles de SNP que cubren el genoma, junto con la colección de muestras de gran tamaño y la formación de consorcios de muestras múltiples.

El primer GWAS de inteligencia con norte & gt 3000, de 2011, no detectó loci significativamente asociados [30]. Sin embargo, incluyó la primera estimación de heredabilidad de inteligencia basada en ADN (derivada de GREML-SC) y mostró que los SNP genotipados sí tienen en cuenta, colectivamente, algunas de sus variaciones [30]. Durante los siguientes 6 años, los GWAS realizados en las puntuaciones de las pruebas de inteligencia no tuvieron éxito en la identificación de los loci genéticos asociados [42,43,44,45]. En 2018, tres estudios, que utilizaron muestras sustancialmente superpuestas, alcanzaron tamaños de muestra de más de 200.000 participantes y encontraron cientos de loci genéticos significativamente asociados con la inteligencia [31, 46, 47].

El primero de los tres estudios tuvo un tamaño de muestra de 248 428 y encontró 187 (172 nuevas cuando apareció en línea) regiones independientes del genoma que estaban asociadas con la inteligencia [46]. Una contribución importante a este estudio provino de la prueba breve de razonamiento verbal y numérico de la muestra del gran biobanco del Reino Unido (VNR denominó prueba de "fluidos" por el biobanco del Reino Unido, que es un nombre inapropiado). Este estudio utilizó un método metaanalítico (MTAG) para combinar conjuntos de datos utilizando diferentes índices de capacidad cognitiva e incluyendo el logro educativo para aumentar el poder estadístico. Sin embargo, mientras que anteriormente se utilizó un enfoque de fenotipo proxy para identificar los SNP que mostraban una asociación conjunta con la educación y la inteligencia [48], el método metaanalítico utilizado en MTAG es diferente porque fue diseñado para detectar asociaciones genéticas con el rasgo objetivo de inteligencia y no los específicos del logro educativo [46, 49].

El segundo de los tres estudios en aparecer encontró 148 loci (53 novedosos cuando aparecieron en línea) asociados con la inteligencia, con un tamaño de muestra de 300 046 participantes [31]. Este estudio también utilizó la prueba VNR del Biobanco del Reino Unido y varias otras muestras que formaron un componente de inteligencia general a partir de tres o más pruebas, en su mayoría de tipo de inteligencia fluida. El tercer estudio que apareció identificó 205 loci (84 novedosos cuando apareció en línea) con 269.867 participantes [47]. Este estudio estuvo condicionado por el nivel socioeconómico y combinó pruebas de capacidad cognitiva y puntajes en las pruebas de aptitud escolar.

Por lo tanto, ha quedado claro que la contribución genética a las diferencias de inteligencia es altamente poligénica, es decir, hay un gran número de variantes genéticas independientes, cada una de las cuales explica una pequeña proporción de la variación de la inteligencia.

Los tres estudios anteriores utilizaron puntuaciones poligénicas para proporcionar predicciones de inteligencia fuera de la muestra basadas únicamente en datos de ADN-SNP [31, 46, 47]. Una puntuación poligénica es un predictor a nivel individual derivado de la suma de los alelos del efecto en un SNP, ponderado por el coeficiente de regresión que describe el nivel de asociación de cada SNP con el rasgo, en este caso la inteligencia. Las puntuaciones poligénicas predijeron del 4 al 7% de la varianza de la inteligencia en muestras independientes, otro estudio predijo el 10,6% [50]. Por lo tanto, una muestra de sangre al nacer en estas muestras predice la inteligencia con aproximadamente el mismo tamaño de efecto que el estado socioeconómico de los padres, es decir, no predicen bien ni son de uso práctico para predecir la inteligencia de un individuo. La proporción de varianza explicada por las puntuaciones poligénicas aumenta con el tamaño de la muestra, por lo que es probable que el poder predictivo aumente a medida que aumenta el tamaño de la muestra [51]. Esto plantea cuestiones éticas, que se describen con más detalle en otro lugar [52], que deben ser abordadas por profesionales bien informados y personas no profesionales de los grupos de interés y áreas de especialización apropiados. Hacemos hincapié en que los resultados anteriores se aplican a las muestras analizadas, todas las cuales eran de ascendencia europea y relativamente pocas de las cuales, probablemente, provenían de situaciones muy desfavorecidas. Por lo tanto, es posible que no se asuma que los resultados que se informan aquí se apliquen a otras poblaciones, o a las mismas poblaciones en otros momentos.

Después de GWAS de inteligencia: ¿pistas sobre los mecanismos?

Encontrar loci genéticos cuyas variantes están asociadas con diferencias de inteligencia solo ayuda a comprender estas diferencias si comprendemos las consecuencias mecanicistas de la variación genética. Los resultados de los conjuntos de datos de GWAS sobre inteligencia han encontrado asociaciones entre la variación de SNP y la expresión génica específica de tejido en muchas de las regiones corticales del cerebro (Fig. 2) [31, 46, 47]. La variación de SNP asociada con la inteligencia se ha relacionado con la expresión de genes específicos de tejido en clases específicas de neuronas, incluidas las neuronas piramidales de la corteza somatosensorial, la región CA1 del hipocampo, las neuronas GABAérgicas embrionarias del mesencéfalo, [53] y las neuronas espinosas medianas [47]. . Estas asociaciones indican que, más que un área específica, la asociación entre la variación genética y la inteligencia probablemente esté mediada en parte por diferencias individuales en la expresión génica a través de la corteza.

A Gráfico de Manhattan que muestra 187 regiones del genoma asociadas con las puntuaciones de las pruebas de inteligencia. Los cromosomas están en el X eje y el −log10 PAG el valor está en el y eje. Cada punto representa un polimorfismo de un solo nucleótido. La línea roja horizontal indica el umbral significativo de todo el genoma de PAG = 5 × 10 −8 y la línea negra horizontal representa variantes sugerentes de todo el genoma en PAG = 1 × 10 −5 . B La relación entre los perfiles de expresión génica específicos en la corteza y las asociaciones inteligencia-genes. Aquí se ilustra el hallazgo de que la expresión específica de tejido en y a través del cerebro está asociada con la inteligencia. La lista completa de asociaciones se encuentra en el informe original [46]. C Algunas de las correlaciones genéticas entre las puntuaciones de las pruebas de inteligencia y los fenotipos están relacionadas con la salud, la salud mental y las medidas del tamaño del cerebro [46]. Una correlación genética positiva indica que las variantes genéticas asociadas con puntuaciones más altas en las pruebas de inteligencia están asociadas con un mayor valor del rasgo o una mayor probabilidad de desarrollar el trastorno. La longevidad, el volumen intracraneal, la salud autoevaluada y la circunferencia de la cabeza muestran correlaciones genéticas positivas con la inteligencia. Una correlación genética negativa describe casos en los que las variantes genéticas asociadas con una inteligencia superior son también aquellas que están asociadas con un valor más bajo del rasgo o una menor probabilidad de desarrollar el trastorno. Rasgos como el TDAH, la obesidad, la enfermedad de las arterias coronarias, el trastorno depresivo mayor y la enfermedad de Alzheimer muestran correlaciones genéticas negativas con la inteligencia.

Las variantes genéticas asociadas con las puntuaciones de las pruebas de inteligencia tienden a agruparse en grupos de genes relacionados con la neurogénesis, la sinapsis, la diferenciación neuronal y la diferenciación de oligodendrocitos [46]. Estos resultados son consistentes con estudios previos que encontraron una asociación entre la inteligencia y los genes expresados ​​en el cerebro [54], así como los genes expresados ​​en la densidad postsináptica y sus componentes asociados del complejo de señalización del receptor NMDA [55] y el complejo Arc [ 56] más específicamente. Juntos, estos estudios destacan el papel de la sinapsis, y posiblemente la densidad postsináptica y / o sus componentes asociados, como sistemas biológicos que, cuando son perturbados por una variación genética común, se asocian con algunas de las diferencias fenotípicas en la inteligencia. Sin embargo, la variación explicada por los SNP asociados a la inteligencia que se encuentran en estos tejidos biológicamente plausibles es probablemente muy pequeña. Sin embargo, los esfuerzos para comprender las asociaciones de fenotipo de ADN versus inteligencia a niveles como los tipos de neuronas y los sistemas de genes son formas de domar la gran cantidad de SNP relacionados con la cognición, cada uno de los cuales tiene un tamaño de efecto minúsculo.

Asociaciones e inteligencia pleiotrópicas

La pleiotropía (ver Glosario) describe casos en los que la variación en una región del genoma se asocia con múltiples fenotipos. La pleiotropía generalizada entre dos fenotipos se puede detectar derivando una correlación genética (ver Glosario) entre los dos fenotipos. Una correlación genética describe el efecto genético promedio compartido entre dos rasgos, así como si es positivo o negativo, es decir,una correlación genética positiva ocurre cuando los efectos genéticos asociados con un aumento en un rasgo también están asociados con un aumento en un segundo rasgo, y una correlación genética negativa ocurre cuando los efectos genéticos asociados con un aumento en un rasgo también están asociados con una disminución en un segundo rasgo. Se deriva un coeficiente de correlación genética utilizando todos los SNP de un GWAS independientemente de los niveles de asociación de los SNP con un rasgo. Las correlaciones genéticas se pueden derivar usando dos muestras independientes, esto tiene la ventaja de que cualquier correlación genética encontrada entre la inteligencia y la enfermedad, por ejemplo, no se debe a que los individuos tengan los síntomas de la enfermedad (es decir, si el GWAS de inteligencia se ha realizado en individuos sanos). . Los puntajes poligénicos también pueden hacer predicciones a través de rasgos al derivar un puntaje poligénico para la inteligencia y usarlo para predecir la salud o rasgos de imágenes cerebrales, por ejemplo. Sin embargo, estas asociaciones genéticas compartidas —detectadas por correlaciones genéticas o puntuaciones poligénicas— pueden surgir debido a pleiotropía vertical, pleiotropía horizontal o pleiotropía espuria, que explicamos a continuación [57].

Las correlaciones genéticas derivadas del uso de conjuntos de datos GWAS han demostrado que las variantes genéticas asociadas con puntuaciones más altas en las pruebas de inteligencia también se asocian, en promedio, con, por ejemplo, longevidad [46], mejor salud física [58] y una posición socioeconómica más aventajada [16, 50, 59]. Es más probable que las variantes genéticas asociadas con una inteligencia superior estén asociadas con niveles más bajos de rasgos asociados con problemas de salud mental (Fig. 2) [60]. Por otro lado, las variantes genéticas asociadas con puntuaciones más altas en las pruebas de inteligencia se asocian, típicamente, de forma ligeramente positiva con el trastorno del espectro autista y la anorexia nerviosa [46].

Los estudios de aleatorización mendeliana (MR, ver Glosario) van más allá de las asociaciones entre la inteligencia y las variables de salud para buscar evidencia de que un fenotipo podría estar relacionado causalmente con otro. Los resultados de la RM han indicado que la inteligencia y la educación probablemente tienen una relación causal bidireccional [61], y que la inteligencia podría tener alguna asociación causal con, por ejemplo, la enfermedad de Alzheimer que es independiente de cualquier efecto protector de la educación [61]. Estos resultados de la RM deben interpretarse con cautela, ya que pueden estar sesgados por efectos dinásticos [62] que se sabe influyen en la educación [36], que está muy correlacionada genéticamente con la inteligencia. La presencia de efectos dinásticos viola el supuesto de independencia de la RM, ya que inducen una correlación entre el entorno en el que se cría un niño y su herencia genética.

El apareamiento selectivo, la tendencia a seleccionar una pareja basándose en rasgos hereditarios similares a los propios, puede sesgar los resultados de la RM [63]. La educación y la inteligencia son rasgos con evidencia de apareamiento selectivo, hay informes de correlaciones entre cónyuges de r = 0,40 para inteligencia y r = 0,60 para la educación [64]. Estos contrastan con las medidas de personalidad donde las correlaciones de r = 0,10 se encuentran [65]. Los sesgos del apareamiento selectivo pueden ser inducidos por el apareamiento selectivo de rasgos cruzados mediante el cual, por ejemplo, las mujeres con un nivel más alto de educación pueden seleccionar parejas más altas, lo que da como resultado un "hallazgo" aparente de que la altura está causalmente asociada con la educación [63]. El sesgo debido a los efectos dinásticos y el apareamiento selectivo se puede controlar realizando una RM dentro de las familias [66].

Los GWAS de nivel educativo muestran altas correlaciones genéticas con la inteligencia (rg = 0,70-0,80 [46]) y han identificado 1271 SNP significativos independientes en todo el genoma [50]. Los análisis bioinformáticos de estos datos han identificado asociaciones con genes expresados ​​en el cerebro y otros tejidos corticales, así como con genes cuyo nivel de expresión está elevado tanto antes como después del nacimiento. Además, muchos de los genes identificados codifican proteínas que participan en funciones sinápticas como la plasticidad sináptica y la secreción de neurotransmisores, en consonancia con lo que se ha identificado para la inteligencia [46, 55, 67]. Sin embargo, el uso de la educación como fenotipo sustituto de la inteligencia en los estudios genéticos debe interpretarse con cautela. Por ejemplo, mientras que las correlaciones genéticas con la esquizofrenia indican que la variación genética que se asocia con puntuaciones más altas en las pruebas de inteligencia también se asocia con un menor riesgo de esquizofrenia, las variantes genéticas asociadas con lograr una educación más prolongada y de mayor nivel se asocian con un mayor riesgo de esquizofrenia. [46]. En un estudio que investigó este fenómeno, los SNP asociados con puntuaciones más bajas en las pruebas de inteligencia, menos educación y un mayor riesgo de esquizofrenia también se asociaron con procesos de desarrollo temprano [68]. Esto contrastó con los SNP asociados con una educación más baja y un menor riesgo de esquizofrenia que se asociaron con procesos biológicos de sinapsis maduras.

Una explicación complementaria de algunas de las diferencias en las correlaciones genéticas entre la inteligencia y la educación con la esquizofrenia se centró en las “habilidades no cognitivas” [69]. El estudio utilizó modelos de ecuaciones estructurales genómicas [70] para realizar un GWAS por sustracción, lo que resultó en asociaciones específicas para la educación una vez que se eliminó la varianza atribuible a diferencias en la inteligencia. El GWAS resultante de las llamadas "habilidades no cognitivas" encontró una heredabilidad del 6,6% (EE = 0,2%) y una correlación genética positiva con la esquizofrenia de rg = 0,26 (EE = 0,02). Sin embargo, mientras que los rasgos cognitivos capturados por un GWAS de educación se correlacionaron genéticamente negativamente con la esquizofrenia, los "rasgos no cognitivos" se asociaron genéticamente con un mayor riesgo de esquizofrenia. Se utilizó una única prueba de rendimiento cognitivo (UK Biobank's VNR). Es poco probable que esta prueba corta haya capturado toda la variación asociada con la inteligencia y, por lo tanto, esta variación de la capacidad cognitiva no capturada también se incluiría en las "habilidades no cognitivas" (que, por lo tanto, sería un nombre inapropiado) como lo demuestra una correlación genética de rg. = 0.31 (SE = 0.06) con otras medidas de inteligencia.


Introducción

Los puntajes en la Prueba de Reflexión Cognitiva (CRT) de tres ítems se han relacionado con la teoría del sistema dual y los patrones normativos de toma de decisiones (Frederick, 2005). En particular, se cree que el CRT mide el monitoreo de las intuiciones del Sistema 1 de manera que, si la reflexión cognitiva es lo suficientemente alta, se detectarán errores intuitivos y se resolverá el problema. Sin embargo, los ítems de CRT también requieren habilidad numérica para ser respondidos correctamente. En dos estudios, examinamos si el CRT era predictivo de una toma de decisiones superior porque mide la capacidad de verificar intuiciones y / o la capacidad de resolver cálculos numéricos.


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