DP: 青少年的一般智力和特殊智力 | 唧唧堂论文解析

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本文是针对论文《青少年的一般智力和特殊智力：年龄分化、能力分化及二者的交互影响（General Intelligence and Specific Cognitive Abilities in Adolescence: Tests of Age Differentiation, Ability Differentiation, and Their Interaction in Two Large Samples）》的一篇论文解析， 该论文于2020年2月发表于《Development Psychology （发展心理学） 》杂志上。该研究作者包括Moritz Breit，Martin Brunner和Franzis Preckel。

1. 研究背景与问题提出

智力是重要的心理结构，对学业成绩、工作表现、社会经济地位和幸福感等关键指标具有有效的预测作用。而青春期是智力发展的关键时期，也被认为是儿童向成人过渡的人生形成期，因此，了解这一阶段智力的复杂发展动态有助于更好的理解整个生命周期的认知发展。

在智力结构的发展领域， 智力的分化假设 （differentiation hypothesis）讨论了不同认知能力之间的关系随着特定变量（如年龄、一般认知能力）变化的尺度。其中， 能力分化假说 认为，随着一般认知能力的增加，智力结构趋于更加分化。 换句话说，相比于低智力水平的个体，g因素对高智力水平的个体的能力贡献更低，其能力结构更加多样化。 而发展分化-去分化假说 指出，智力结构随着年龄增长而变化，从童年期到青年早期，个体一般能力的分化和特殊能力的发展均不断增长，表现为能力结构的分化，而从早期成熟到开始衰老阶段，g因素的重要性递增，表现为能力的去分化。 能力分化和发展分化之间的交互作用可以理解为，能力分化的量或性质随着年龄增长而产生的变化。

本研究通过对两个青少年样本进行研究，利用非线性因素模型 (Tucker-Drob, 2009)，探讨了青少年智力结构发展动态的核心问题 ：一般认知能力和特殊认知能力的关系在多大程度上依赖于(a)一般认知能力的水平（能力分化假说）， (b)年龄（发展分化假说），以及 (c)前两者的交互作用。

2. 研究方法

2.1 数据来源

研究一数据来源于7127名参加1997年美国全国青年纵向研究（NLSY）的12- 16岁青少年（Mage = 14.51, SD = 1.42），完成了军事职业能力倾向测验的计算机自适应版（computerized adaptive version of the Armed Service Vocational Aptitude Battery）。该测验包含12个子测验，测试了言语、数学、科学和技术、空间能力。研究2数据来源于2006年1506名完成柏林-智力结构测验（Berlin Intelligence Structure Test）的10- 18岁德国学生（Mage = 14.54, SD = 1.35）。该测验包含操作层面（推理、处理速度、创造力和记忆）和内容层面（言语、图像和数字能力），这两个层面相互正交，组成了12项能力子胞。

2.2 统计分析

统计分析模型基于非线性因素分析，使用Mplus7软件及完全信息极大似然估计方法，分析包括5个模型和36个模型参数，检验统计显著性的α值设定为 .01。每个子测验的分数都进行了标准化。以下五个模型逐步引入了分化效应及分化效应的交互作用。

模型方程及说明参见表1，G代表某个体n在某一认知测验x中的观测分数，v代表截距，α和λ代表不同效应的载荷，g代表一般认知能力，u包含特定测量的方差和随机误差。

模型2a中，若λ2为负值，则表明存在能力分化（随着g因素增加，g因素对观测子测验分数的影响减小，见图1上）。模型2b中，若λ3为负值，则表明存在发展分化（随着年龄增长，g因素对观测子测验分数的影响减小，见图1中）。模型4中，若λ4为负值，则表明随着年龄增加，能力分化效应变强（见图1下）。

模型4同时考虑了两种分化效应、二者的交互效应及认知能力的年龄发展趋势，为完全模型（见图2）。

模型1是基线模型，2a与2b都与模型1进行比较，模型3与1，2a和2b中的最优拟合模型进行比较，模型4与1，2a，2b和3中的最优拟合模型进行比较（两个研究中都是模型3）。本研究只关注各个子测验的拟合参数中的共性结果，以确保效应具有普遍性。

3. 研究结果与结论

两项研究中，模型4均为拟合最优的模型。表2和表3分别为研究1和研究2中模型4的参数估计表。

研究1中（表2），能力分化的指标λ2大部分为负值（12项测验中有8项为负值，其中7项有统计显著性，λ2 = -.091 ~ -.022），支持了能力分化假说。发展分化的指标λ3全部为正值（其中6项有统计显著性，λ2 = .035 ~ .069），说明存在发展去分化效应。能力分化随年龄增长的发展用指标λ4说明，该指标大部分为负值（12项测验中有10项为负值，其中6项有统计显著性，λ4 = -.066 ~ -.006），说明 随着年龄增长，能力分化效应增强了 （g因素对认知能力影响变小的效应增强了）。

研究2（表3）的结果模式较为复杂，能力分化的指标λ2有一半为负值（12项测验中有6项为负值，其中1项正值有统计显著性），即只有一项测试的参数估计值支持了能力去分化假说。发展分化的指标λ3大部分为正值（12项测验中有10项为正值，其中只有1项有统计显著性），说明存在发展去分化效应。能力分化随年龄增长的发展的指标λ4大部分为负值（12项测验中有10项为负值，其中1项有统计显著性），说明 随着年龄增长，能力分化效应增强 。但研究2中参数拟合缺乏统计显著性，因此对研究2的结果解读需谨慎。

两项研究关于发展分化的结果趋于一致：青春期阶段存在年龄去分化效应。而在能力分化层面，结果不太一致：研究1支持了能力分化假说；而研究2的结果较为复杂，部分驳斥了这一假设。但这两项研究都表明，在青少年发展过程中，能力与发展分化之间存在交互作用：随着年龄增加，能力分化效应增强。

4. 不足与未来研究方向

首先 ，本研究只关注了青少年阶段认知能力结构的动态发展，而诸如发展分化等年龄趋势需要在整个生命历程中展开研究； 其次 ，本研究关注的两个样本存在诸多差异：文化背景、样本构成、样本量和智力测量方法，因此，这两个研究间的结果差异无法归因于某一特定因素； 第三个限制 在于对于分化效应的模型拟合，本研究使用二次项对分化效应进行拟合，原因是该形式较为简洁、且与前人研究相一致，但或许存在其他更理想的用于拟合分化效应的函数； 最后 ，本研究使用横断面数据用于研究发展趋势，无法厘清个体水平的智力发展动态，后续研究可采用纵向设计，对同一个个体在不同时间点进行多次测量， 以探究个体的智力结构发展因素，以及横断面研究得到的分化效应在多大程度上与个体水平的纵向研究得到的结论一致。

参考文献：

Breit, M., Brunner, M., & Preckel, F. (2020). General intelligence and specific cognitive abilities in adolescence: Tests of age differentiation, ability differentiation, and their interaction in two large samples. Developmental Psychology, 56(2), 364.

解析作者: 绿美亮