Когда кристаллизованный интеллект может быть профессионально "нежелательным" личностным качеством операторов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель: Обсуждение случая противоположно направленных влияний показателей кристаллизованного и флюидного интеллекта в решающем правиле, предназначенном для прогнозирования профессиональной успешности операторов блочного щита управления (БЩУ) атомных электростанций (АЭС).

Материал и методы: Анализируются результаты обследования операторов БЩУ трех атомных станций, работавших в штатном режиме эксплуатации. Из их числа в результате экспертной оценки с применением метода ранжирования были сформированы группы наиболее и наименее успешных операторов. Все операторы прошли психодиагностическое обследование с использованием методики многостороннего исследования личности (ММИЛ), 16-факторного личностного опросника (16-ФЛО) и теста «прогрессивные матрицы» Равена в условиях дефицита времени. Для получения наилучшего линейного дискриминатора, позволяющего прогнозировать профессиональную успешность операторов БЩУ на основе результатов психодиагностического тестирования, был применен метод канонического корреляционного анализа.

Результаты: По результатам экспертной оценки были выделены группы операторов с наибольшей и наименьшей профессиональной успешностью. После обработки данных с помощью канонического корреляционного анализа было получено решающее правило, позволяющее прогнозировать профессиональную успешность операторов на основе системы признаков (значений психодиагностических показателей, умноженных на коэффициенты). Неожиданным явилось то, что высокие значения по фактору «B» 16-ФЛО оказались «вредными» для прогноза профессиональной успешности, то есть повышали вероятность отнесения оператора к группе наименее успешных специалистов.

Заключение: Фактор «B» 16-ФЛО рассматривался как инструмент для оценки преимущественно кристаллизованного, а тест Равена – флюидного интеллекта. При этом не существует методик, позволяющих измерять данные показатели в чистом виде. Учитывая это, автор полагает, что истинная роль фактора «B» в решающем правиле не отражала нежелательность у операторов БЩУ развитого кристаллизованного интеллекта. Наиболее вероятно, что его противопоставление «желательному» показателю (числу правильно решенных задач теста Равена) позволяло выделить роль именно флюидного интеллекта (либо каких-либо его аспектов более низкого уровня), как качества, профессионально важного для конкретной операторской деятельности.

Об авторах

А. А. Косенков

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: kossenkov@gmail.com
Москва

Список литературы

  1. Мельников В.М., Ямпольский Л.Т. Введение в экспериментальную психологию личности. М.: Просвещение, 1985. 319 с.
  2. Бобров А.Ф. Информационные технологии в медицине труда // Медицина труда и промышленная экология. 2003. № 9. С. 20-26.
  3. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М.: Флинта, 2003. 336 с.
  4. Косенков А.А. Соотношение уровней экстраверсии и флюидного интеллекта как предиктор профессиональной успешности операторов // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2021. Т.66, № 5. С. 18-22. doi: 10.12737/1024-6177-2021-66-5-18-22.
  5. Cattell R.B., Horn J.L. A Check on the Theory of Fluid and Crystalized Intelligence with Descriptions of New Subtest Designs // Journal of Educational Measurement. 1978. No. 15. P. 139-164.
  6. Березин Ф.Б., Мирошников М.П., Соколова Е.Д. Методика многостороннего исследования личности. Структура, основы интерпретации, некоторые области применения. М.: Березин Феликс Борисович, 2011. 320 с.
  7. Ржанова И.Е., Бритова В.С., Алексеева О.С., Бурдукова Ю.А. Флюидный интеллект: обзор зарубежных исследований // Клиническая и специальная психология. 2018. Т.7, № 4. C. 19–43. doi: 10.17759/psyclin.2018070402. https://psyjournals.ru/journals/cpse/archive/2018_n4/cpse_2018_n4_Rzhanova_et_al.pdf (Дата обращения: 07.04.2023).
  8. Гаврилова Е.В. Индивидуальные различия в лингвистических способностях и их связь с флюидным и кристаллизованным интеллектом // Современная зарубежная психология. 2018. Т.7, № 2. С. 16–27. doi: 10.17759/jmfp.2018070202.
  9. Выбойщик И.В. Личностный многофакторный опросник Р. Кэттелла: Учебное пособие / Под ред. Выбойщика И.В., Шакуровой З.А.. Челябинск: ЮУрГУ, 2000. 54 с.
  10. Horn J.L. Intelligence—Why It Grows, Why It Declines // Human Intelligence. Routledge. P. 53–74. doi: 10.1201/9780429337680-5.
  11. Лаптева Е.М. Современные исследования кристаллизованного интеллекта: методы диагностики и связи с когнитивными и личностными переменными // Вестник ЮУрГУ. 2017. Т.10, № 4. С. 56–67. doi: 10.14529/psy170406.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».