Drei wichtige Fragen der Intelligenzforschung

1. Drei wichtige Fragen der Intelligenzforschung Frage 3:Wie können wir die Intelligenz erklären ? Frage 2:Was können wir mit der Intelligenz vorhersagen ? Frage 1:Welche Struktur hat die Intelligenz ?

2. Streitet euch nicht über die Struktur der Intelligenz!Sie ist hierarchisch

5. Interessen als Hinweis für mögliche Investitionsbereiche der Intelligenz WIRTSCHAFT(PLANUNGSBEZOGEN) WIRTSCHAFT(KUNDENBEZOGEN) DATEN SOZIALES MENSCHEN TECHNIK DINGE IDEEN NATURWISSENSCHAFTEN KUNST

6. Das Hexagonal-Modell der Interessen von J.L. Holland- Eine Taxonomie möglicher Investitionsbereiche der Intelligenz - FORSCHUNG REALISTISCH Personen mit handwerklichen und athletischen Fähigkeiten bevorzugen die Arbeit außer Haus mit Werkzeugen und Objekten und lieben die Auseinandersetzung mit Dingen anstelle von Personen. Personen mit mathematischen und naturwissenschaftlichen Fähigkeiten arbeiten gerne alleine, lösen gerne komplexe Probleme und ziehen die Auseinandersetzung mit Ideen gegenüber Menschen und Dingen vor. Personen mit buchhalterischen und mathematischen Fähigkeiten bevorzugen Büroarbeit und lieben es, sich mit Worten und Zahlen anstelle von Personen und Ideen zu befassen. Personen mit künstlerischen Fähigkeiten und Vorstellungskraft lieben die Schaffung von Neuem, bevorzugen die Beschäftigung mit Ideen anstelle von Dingen. KUNST KONVENTIONELL Personen mit Führungs- und Redekompetenzen lieben es, einflussreich zu sein. Sie sind interessiert an Politik und Wirtschaft, setzen sich gerne mit Menschen und Ideen anstelle von Dingen auseinander. Personen mit sozialen Fähigkeiten sind an sozialen Beziehungen und an der Lösung von Problemen Anderer interessiert. Sie bevorzugen die Auseinandersetzung mit Menschen anstelle von Dingen. SOZIAL UNTERNEHMERISCH

7. Multiple Intelligenzen nach Howard GardnerEine der populärsten Einteilungen der Intelligenz in den USA

9. Das Berliner Intelligenzstrukturmodell (BIS)

10. Three important questions concerning intelligence

11. Wachstum und Abbau der fluiden Intelligenz WACHSTUM / LEISTUNGSNIVEAU FluideIntelligenz JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER

12. Verlauf und Wachstum der kristallinen Intelligenz Traditionelle Messung der Intelligenz (Gc), Intelligenz als (Schul)Wissen WACHSTUM / LEISTUNGSNIVEAU JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER

13. Wachstum der Intelligenz als kristalline Intelligenz, d.h. berufsbezogenes Wissen Berufsbezogenes Wissen WACHSTUM / LEISTUNGSNIVEAU JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER

14. Wachstum und Verlauf der kristallinen Intelligenz als außerberufliches Wissen Außerberufliches Wissen WACHSTUM / LEISTUNGSNIVEAU JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER

15. Die Entwicklung aller Intelligenzfaktoren über das gesamte Lebensalter Außerberufliches Wissen Berufsbezogenes Wissen Traditionelle Messung der Intelligenz (Gc), Intelligenz als (Schul)Wissen WACHSTUM / LEISTUNGSNIVEAU FluideIntelligenz JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER

17. Frage 4: Welches Generalitätsniveau ist am wichtigsten?

18. Operativer Faktorgf? Inhalts- faktorgc? Intelligenz und viele unbeantwortete Fragen Zellen- niveau Einzelaufgaben- niveau Niveau der allgemeinen Intelligenz Operativesund Inhalts- niveau Gruppenfaktoren- niveau Die vielen unbeantworteten Fragen der Wissenschaft

19. Scylla Charybdis

20. Komplexes Problemlösen(Wittmann & Süss, 1999Ackerman & KanferAirtraffic Control PersonalitycoefficientsMischel, 1968 Scylla Charybdis 0 1 0.3  .70 Scylla Validitätskoeffizientenund andere Effektgrößenmaße Nichts funktioniert, Inkompetenz,Psychologie nicht besser als Kaffeesatz oderTeeblätterlesungen Perfekte Vorhersage.Gefahren desDeterminismus Charybdis

21. CRITERIA PREDICTORS Psychometricintelligence • The Berlin structure of intelligence test Knowledge • General business knowledge • specific knowledge related to the three perfomance scenarios• computer knowledge and skills Workingmemorycapacity nine different working many tasks Real Life Performance in Business and other everyday life areas Performance • Three different computer based complex problem solving scenarios Personality • The big five dimentions Bio-Data • Ratings of Past Performance The Mannheim research program: The masterplan in a path-analytic framework Ackerman‘s (1996) PPIK-THEORY Intelligence as Process P gf Intelligence as Knowledge K gc bzw.gk (P I)

22. A nomological network for prediction and explanation of complex problem solving R = .715 R2 = .511 adj. R2 = .490 N = 124 EQS Summary Statistics Method ML Independence Model CHI-SQUARE 328.73 Model CHI-SQUARE 22.74 df = 18 p-value .20 BBNFI .93 BBNNFI .97 CFI .98

23. Fig. 1 Screen-shot of the tailorshopThis is the archetype of the business games used in German psychological research.

24. Screenshot PowerPlant

25. Screenshot Learn

26. Fig. 3 The Mannheim (1997) study R = .715 R 2 = .511adj. R 2 = .479 N = 135 Prediction and explanation of performance from the group-factor level WMC-g = General factor of all working memory tasks; BIS = Berlin intelligence structure; KNOW-g = total knowledge; PL3 = total computer games performance; WMC-SPAT = Spatial working memory factor; WMC-NV = Verbal-Numerical working memory factor; WMC-SUP = Processing speed working memory factor; K = reasoning; M = short-term memory; B = speed; E = creativity. EQS Summary StatisticsMethod: ML Model CHI-Square 21.93df = 22 p-value 0.4642BBNFI 0.928BBNNFI 1.000CFI 1.000

27. Pfadmodell operativer Intelligenz und Notenaggregaten K = VerarbeitungskapazitätB = Geschwindigkeit der InformationsverarbeitungN = numerisch, ZahlenF = figural, räumlichV = verbal, sprachlich

28. Die Verteilung des IQ • IQ-Werte haben zwar normierungsbedingt gleiche Mittelwerte und Streuungen, dennoch aber nicht exakt gleiche Verteilungen. • Problem der „heavy tails“: • Aufgrund prä- und perinataler Läsionen • Aufgrund genetischer Besonderheiten/Anomalien • Aufgrund selektiver Partnerwahl

33. Intelligenz und Geschlecht • Mittlere Rohwerte der allgemeinen Intelligenz zeigen selten Geschlechtsunterschiede • Größere Streuung bei Männern als bei Frauen • Tendenziell (aber nicht ausnahmslos) • Vorteile von Frauen in Rohwerten von Wortschatz, Wortflüssigkeit, Grammatik, Leseleistung • Vorteile von Männern eher in Raumvorstellung, analytischen Fähigkeiten und technischem Verständnis. • Jedoch: Generalisierbarkeit recht fragwürdig.

35. Halpern, D. F. (2004). A Cognitive–Process Taxonomy for Sex Differences in Cognitive Abilities. Current Directions in Psychological Science, 13, 135-139. Fig. 1. Differences between male and female scores in reading literacy, mathematics achievement, and science achievement in 33 countries. The reading-literacy data are from 15-year-olds who participated in the Program for International Student Assessment (PISA; National Center for Education Statistics, 2002). The mathematics- and science-achievement data are from eight graders who participated in The International Mathematics and Science Study (TIMSS; National Center for Education Statistics, 2000). Each bar represents the average score difference between boys and girls on combined tests. Black bars indicate statistically significant results. „DM“ indicates missing data.

36. Intelligenz, Alter, Querschnitt und Längsschnitt

37. Intelligenz und Testzeitpunkt: Wird die Menschheit intelligenter? • Der Flynn-Effekt: • Durchschnittliche IQ-Werte steigen über die Zeit, wenn die Tests nicht neu normiert werden. • Effekt findet sich in verschiedenen Tests, besonders in nonverbalen Tests • Effekt findet sich in industrialisierten Ländern und auch in Entwicklungsländern (z.B. ländliches Kenia; siehe Daley et al., Psychological Science, 2003) • Stärke des Effekts korreliert mit Änderungen • in der Ausbildung der Eltern • in der Ernährung der Kinder • in der Gesundheit der Kinder

38. 6.3 Korrelate der Intelligenz6.3.1 Biopsychologische Korrelate • IQ-Werte korrelieren gewöhnlich bedeutsam mit verschiedenen experimentellen Maßen der kognitiven Verarbeitungsgeschwindigkeit. • Hendrickson (1982): Intelligenz ist die rasche und fehlerfreie Übertragung synaptischer Impulse im ZNS. • Jensen (1982): Modell der neuronalen Effizienz, wonach mit dem IQ die synaptische Reizübertragung schneller wird.

39. Korrelationen des IQ mit externen Kriterien • Lehrerurteil über Lerngeschwindigkeit: • r = .70 (Horn, 1969) • Lehrerurteil über Intelligenz: r = .47 - .62 (z.B. Amthauer, 1953) • Die Korrelationen mit Schulnoten (Durchschnitt) liegen in einem ähnlichen Bereich. • Selbsteinschätzung der Intelligenz: • r = .30 (z.B. Sternberg et al., 1981)

40. 6.3.3 Intelligenz und Problemlösen • Dörner und Kreuzig (1983): Nur insignifikante Korrelationen zwischen IQ und komplexen sowie hochkomplexen Problemlöseleistungen. • Mögliche Erklärungen: • Intransparenz der Problemsituation (Putz-Osterloh & Lüer,1981; Hörmann & Thomas, 1987) • Einschränkung der Varianz durch homogene Stichprobe • Mangelnde Reliabilität der Problemlösemaße (Funke, 1983) • Doch auch bei Optimierung der Randbedingungen nur mäßige Korrelationen (unter .40) • Intelligenz nur notwendige, nicht aber hinreichende Bedingung erfolgreichen Problemlösens?

41. 6.3.4 Intelligenz und Lernfähigkeit • Ähnliche Korrelationen zwischen IQ und Lern-geschwindigkeit bei nichtschulischen Aufgaben: • Labyrinth-Lernen: r = .01 - .39 (Kallenbach, 1976) • Interaktion mit Angst und Bekräftigungsbedingungen des Lernens: Bei niedriger, nicht aber hoher Intelligenz Einfluss der Ängstlichkeit und externen Lobes/Tadels auf Lernleistungen (Verma & Nijhawan, 1976) • Höhere Korrelationen bei Zeitmaßen verglichen mit Fehlermaßen der Lerngeschwindigkeit. • Instruktion, beim Paar-Assoziations-Lernen nach „Eselsbrücken“ zu suchen, erhöht Korrelation mit IQ (Hughes, 1983).

42. 6.3.5 Intelligenz, Schule, Beruf • Prognostische Validität des IQ (2-Jahre) für Schulleistung bis zu .73 (Crano et al., 1972) • Höhe der Korrelation abhängig von Stichprobenheterogenität (Mittel bei .50). • Berufsgruppen und Armee-Dienstgrade korrelieren ebenfalls mit IQ • Mittelschicht: IQ > 120 (kleine Varianz) • Facharbeiter: 100 < IQ < 120 • Ungelernte Arbeiter; IQ < 100 (große Varianz) • Kausalrichtung (IQ --> Beruf) bestätigt durch Pfadanalysen und Strukturgleichungsmodelle

43. 6.3.6 Trainierbarkeit des IQ • Korrelationen zwischen hohem Bildungsniveau der Eltern und dem IQ der Kinder belegen nicht Trainierbarkeit des IQ • Experimentelle Studien zur Beeinflussung des IQ sind selten. • Wenige Ausnahmen: • Rosenthal & Jacobsons (1968) Pygmalion Studie • Der „Mozart-Effekt“: Schellenbergs (2004) Studie zum Effekt der Musikausbildung

44. Effekte eines Musiktrainings(Schellenberg, 2004) • Sechsjährige Kinder (N= 144) wurden randomisiert vier einjährigen (39-wöchigen) Kursen am Royal Conservatory of Music (Toronto) zugewiesen. • Keyboard-Kurs (n = 36, dropout = 6) • Gesangskurs (n = 36, dropout = 4) • Theaterkurs (n = 36, dropout = 2) • Kontrollgruppe (n = 36, no dropout) • Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC-III) wurde vor und nach den Kursen angewendet.

45. Summarische Ergebnisse

46. Detailergebnisse • Positiver Effekt der Musikgruppen in 10 von 12 Subtests. • Besonders starke Effekte in Konzentrationsfähigkeit und Verarbeitungsge-schwindigkeit • Geringere Effekte in verbalem Verständnis und Wahrnehmung. • Soziales Verhalten wurde eher durch Theatertraining gefördert.

47. 6.3.7 Langlebigkeit • Die Befunde sind eindeutig: • O´Toole & Stankov (1992): N=2309 Veteranen • Mit jedem IQ-Punkt zu Beginn des Militärdienstes sinkt das Risiko des Todes bis zum 40. Lebensjahr um 1% • Hierbei sind soziodemographische Störeffekte (Einkommen, Beruf, Familiengröße etc.) auspartialisiert! • IQ ist bester Prädiktor von Verkehrsunfällen • Whalley & Deary (2001): N = 2792 Schotten • Kinder mit IQ < 85 im Alter von 11 Jahren hatten eine um 21% reduzierte Überlebensrate bis zum Alter von 76, eine um 40% erhöhte Krebsmortalität bei Frauen und eine um 27% erhöhte Krebsmortalität bei Männern. • Erklärung (Gottfredson & Deary, 2004): • Intelligenz erleichtert Problemlösekompetenz bei der Prävention chronischer Krankheiten, Unfälle und bei der Suche nach optimaler Therapie.

48. Psychomotorische Schnelligkeit als Moderatorvariable? • Deary & Der (2004, Psychol. Science): • Die Korrelation von IQ und Langlebigkeit verschwindet, wenn man Unterschiede in der psychomotorische Schnelligkeit (erfasst über Reaktionszeiten) kontrolliert. • Interpretation: Psychomotorische Schnelligkeit ist eine entscheidende Determinante für beides: • Hohe Intelligenz • Langelebigkeit

49. 6.4 Stabilität der Intelligenz • Stabilitätskoeffizienten des IQ über wenige Wochen bei rtt = .90 • Stabilität des Army Alpha Test über 11 Jahre bei rtt = .77 (Erste Messung mit 19, zweite mit 30 J.) • Niedrigere Stabilitäten im Kindesalter (Sontag et al., 1958) • Stanford-Binet mit 3 und 4 Jahren: rtt = .83 • Stanford-Binet mit 3 und 12 Jahren: rtt = .46 • IQ-Korrelation im Alter von 6 und 40 Jahren noch bei .60 ! (McCall, 1977)

50. Vorhersagbarkeit des IQ im Alter von 18 Jahren aus früheren IQ-Messungen