Творчество в современном мире: человек, общество, технологии. Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения Я. А. Пономарева (26–27 сентября 2020 года). Коллектив авторовЧитать онлайн книгу.
было показано, что индивидуальные различия в личностных свойствах и мотивации, наряду с интеллектом, вносят вклад в достижение успешности обучения в вузе. В то время как некоторые свойства являются культурно-независимыми предикторами академической успешности (напр., сознательность) (Poropat, 2009; и др.), другие свойства проявляют себя по-разному в разных культурах (напр., ИТ интеллекта) (Costa, Faria, 2018).
Целью данного исследования является сравнение предикторов академической успешности российских и американских студентов.
Методика
Участники исследования
1. Российская выборка: 170 студентов факультета психологии МГУ им. М.В. Ломоносова (148 женщин) в возрасте от 18 до 23 лет (М=19,7, SD=0,83).
2. Американская выборка: 152 студента частного университета на северо-востоке США (120 женщин) в возрасте от 18 до 21 года (M=19,08, SD=1,07).
Методики. Для диагностики ИТ интеллекта и личности, а также целевых ориентаций в обучении применялся Опросник имплицитных теорий и целей обучения К. Двек – С. Смирнова (Корнилова и др., 2008), самооценка интеллекта диагностировалась по процедуре Фернхема (Chamorro-Premuzic, Furnham, 2006), для диагностики стабильных личностных свойств применялся Краткий опросник Большой Пятерки (Корнилова, Чумакова, 2016), толерантность и интолерантность к неопределенности измерялась с помощью опросника С. Баднера (Корнилова, Чумакова, 2014); также фиксировался показатель академической успеваемости GPA.
Результаты
1. Сравнение выраженности свойств в двух группах.
У российских студентов значимо выше показатели по ИТ приращаемого интеллекта (U=5496, p<0,000), целевой ориентации на мастерство в обучении (U=3636,5, p<0,001) и GPA (U=5541, p<0,001).
У американских студентов значимо выше показатели по согласию (U=6375,5, p <0,001), сознательности (U =8001, p <0,000), эмоциональной стабильности (U =10089, p<0,05), толерантности к неопределенности (U =9710,5, p <0,05).
2. Предикторы академической успешности.
Россия. Использование метода множественной линейной регрессии позволило построить модель для российской выборки, в которой значимыми предикторами GPA выступили добросовестность, эмоциональная стабильность и интолерантность к неопределенности (Д2=0,142, F=7,65, Вдобросовестность=0,054, p<0,001, Вэмоцстабильность= -0,044, p<0,001, Винтолерантность к неопределенности -0,012, p <0,05). Все три предиктора в этой модель объясняют 14.20/0 дисперсии академической успешности.
США. Для американской выборки с помощью множественной линейной регрессии была построена модель, в которой значимыми предикторами успеваемости выступили добросовестность, СОИ и ИТ интеллекта (Д2=0,137, F=7,85, Вдобросовестност=0,068, p<0,001, ВСОИ=0,009, p<0,05, ВИТинтеллекта= -0,013, p <0,05). Эта модель объясняет 13.7 % дисперсии GPA.
Таким образом, личностное свойство добросовестности выступило предиктором успеваемости в обеих выборках. В российской выборке предикторами успеваемости также стали другие личностные свойства (эмоциональная стабильность) и отношение к неопределенности, в то время как в американской выборке – представления о собственном интеллекте и возможности его развивать, относящиеся к сфере самосознания.
Список