When the Factor of Crystallized Intelligence Can Be a Professionally "Undesirable" Personal Quality of Operators

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Purpose: To discuss the case of oppositely directed influences of the indicators of crystallized and fluid intelligence in the decisive rule designed to predict the professional success of the nuclear power plants (NPPs) operators.

Material and methods: This paper analyzes the results of psychodiagnostic examinations of operators of main control rooms (MCR) of NPPs that functioned under normal conditions. All individuals were administered the J. Raven’s “Progressive matrices”, the Russian language adaptation of the Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI) and the Sixteen Personality Factor Questionnaire (16PF, form A). A cross-expert review using the ranking method revealed two groups of operators with relatively higher and lower levels of professional success. The method of canonical correlation analysis has been used to obtain the best linear discriminator for predicting the professional success of MCR operators based on indicators of psychodiagnostic tests.

Results: Based on the results of the expert assessment, two groups of operators with the highest and lowest professional success were identified. Decisive rule were obtained that make it possible to predict the professional success of operators based on a system of signs (values of the psychodiagnostic tests scales multiplied by coefficients) after the data processing using canonical correlation analysis. Unexpected result was that the high values of 16PF factor «B» turned out to be «undesirable» for the prediction of professional success, that is, these values increased the probability of assigning the operator to the group of the lowest successful specialists.

Conclusion: Factor «B» of 16PF was considered as a tool for assessing predominantly crystallized intelligence, and the Raven’s test – for the fluid one. At the same time, there are no methods that allow measuring these indicators in their purest form. Taking this fact into account, the author believes that the true role of factor B in the decisive rule did not reflect the undesirability of advanced crystallized intelligence among MCR operators. It is most likely that its opposition to the «desirable» indicator (the number of correctly solved tasks of the Raven’s test) made it possible to single out the role of fluid intelligence (or some of its lower-level aspects) as a professionally important quality for the particular operator activity.

Sobre autores

A. Kosenkov

A.I. Burnazyan Federal Medical Biophysical Center

Email: kossenkov@gmail.com
Moscow, Russia

Bibliografia

  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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
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».