កត្តា g ជាអ្វី?

កត្តា g ជាផ្នែករួមក្នុងកិច្ចការបញ្ញាផ្សេងៗគ្នា

ពាក្យសព្ទ ការគណនា ការរកហេតុផលតាមរូបរាង និងការចងចាំ ជាកិច្ចការដែលតម្រូវឱ្យប្រើសមត្ថភាពខុសៗគ្នា។ ប៉ុន្តែនៅពេលប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់មនុស្សជាច្រើន អ្នកដែលបានពិន្ទុខ្ពស់ក្នុងកិច្ចការមួយ ក៏ទំនងជាបានពិន្ទុខ្ពស់ក្នុងកិច្ចការផ្សេងទៀតដែរ។ ផ្នែកដែលបង្ហាញរួមគ្នាក្នុងកិច្ចការគិតផ្សេងៗគ្នានេះ គឺកត្តា g ដែលជាកត្តាបញ្ញាទូទៅ។

បាតុភូតដែលកិច្ចការទាំងឡាយមានទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានជារួម ត្រូវបានហៅថា «positive manifold»។ ចាប់តាំងពី Spearman បានស្នើកត្តាទូទៅក្នុងការសិក្សាឆ្នាំ 1904 កត្តា g បានក្លាយជាគំនិតស្នូលសម្រាប់ពន្យល់លទ្ធផលរួមនៃតេស្តបញ្ញា។

របៀបប៉ាន់ប្រមាណកត្តា g ពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាន

កត្តា g មិនមែនជាពិន្ទុដែលអាចវាស់ដោយផ្ទាល់តាមការឆ្លើយសំណួរតែមួយទេ។ វាជាអថេរលាក់ ដែលត្រូវបានប៉ាន់ប្រមាណពីទំនាក់ទំនងរវាងពិន្ទុនៃកិច្ចការជាច្រើន ដូចជា ពាក្យសព្ទ ការរកហេតុផល ការចងចាំ និងល្បឿន។

ការវិភាគកត្តាបែងចែកផ្នែកដែលពិន្ទុនៃកិច្ចការជាច្រើនឡើងឬចុះជាមួយគ្នា ចេញពីផ្នែកដែលនៅសល់ជាក់លាក់សម្រាប់កិច្ចការនីមួយៗ។ កិច្ចការពាក្យសព្ទមានផ្នែកជាក់លាក់របស់វា គឺចំណេះដឹងពាក្យ។ កិច្ចការស្វែងរកនិមិត្តសញ្ញាមានផ្នែកជាក់លាក់ គឺល្បឿនស្វែងរកតាមការមើល។ ក្នុងចំណោមភាពខុសគ្នាទាំងនេះ ការប្រែប្រួលពិន្ទុដែលកិច្ចការទាំងឡាយមានរួមគ្នា ត្រូវបានតំណាងដោយកត្តា g។

Positive manifold ត្រូវបានរកឃើញយ៉ាងទូលំទូលាយ ទោះបីវប្បធម៌និងតេស្តខុសគ្នាក៏ដោយ។ ចំណែកឯសំណួរថា ភាពរួមនេះកើតពីសមត្ថភាពទូទៅតែមួយ ពីអន្តរកម្មរវាងសមត្ថភាពជាច្រើន ឬពីដំណើរការគិតដែលកិច្ចការផ្សេងៗប្រើរួមគ្នា នៅតែជាប្រធានបទនៃការពិភាក្សា។

ភាពខុសគ្នារវាងកត្តា g, IQ និង FSIQ

FSIQ ឆ្លុះបញ្ចាំងកត្តា g ខ្លាំង ព្រោះវាបញ្ចូលតេស្តរងជាច្រើនដែលមានខ្លឹមសារខុសៗគ្នា។ ប៉ុន្តែ FSIQ ជាពិន្ទុដែលគណនាចេញពីរចនាសម្ព័ន្ធនិងវិធីបម្លែងពិន្ទុដែលកំណត់សម្រាប់តេស្តនីមួយៗ។ កត្តា g ជាអថេរលាក់ដែលពន្យល់ទំនាក់ទំនងរវាងពិន្ទុទាំងនោះ។ ការគណនានិងការយល់អត្ថន័យ FSIQ មានពន្យល់លម្អិតក្នុងអត្ថបទFSIQ ជាអ្វី?។

ទម្ងន់កត្តា g បង្ហាញទំនាក់ទំនងរវាងកិច្ចការ និងកត្តា g

ទម្ងន់កត្តា g ឬ g loading ជាតម្លៃដែលបង្ហាញថាលទ្ធផលនៃតេស្តរងមួយមានទំនាក់ទំនងខ្លាំងប៉ុនណាជាមួយកត្តា g។ ក្នុងគំរូសាមញ្ញដែលមានកត្តាតែមួយ បើ g loading ស្មើ .70 ការ៉េរបស់វាស្មើ .49។ នេះមានន័យថា 49% នៃភាពប្រែប្រួលពិន្ទុជាផ្នែកដែលមានរួមជាមួយ g។

ក្នុងការវិភាគ WAIS-IV តេស្តគណនានិងពាក្យសព្ទមាន g loading ខ្ពស់គួរសម ខណៈកិច្ចការល្បឿនដំណើរការព័ត៌មានមាន g loading ទាប។ g loading មិនមែនជាកម្រិតពិបាកនៃសំណួរទេ តែបង្ហាញថាកិច្ចការមួយឆ្លុះបញ្ចាំងសមត្ថភាពដែលកិច្ចការទាំងឡាយមានរួមគ្នាបានច្រើនប៉ុនណា។ ទោះជាតេស្តរងដូចគ្នាក៏ដោយ តម្លៃនេះអាចប្រែប្រួលតាមក្រុមមនុស្សដែលបានសិក្សា តេស្តដែលត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងការវិភាគ និងគំរូស្ថិតិដែលប្រើ។

តេស្ត IQ បញ្ចូលកិច្ចការដែលមានខ្លឹមសារខុសៗគ្នា ដើម្បីវាស់កម្រិតសមត្ថភាពរួមដែលកិច្ចការទាំងឡាយមានរួមគ្នា ដោយមិនពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកលើចំណេះដឹងជាក់លាក់ ឬទម្រង់សំណួរតែមួយ។

កត្តា g មានទំនាក់ទំនងខ្លាំងជាមួយការសិក្សា និងការបណ្តុះបណ្តាល

កត្តា g មានទំនាក់ទំនងខ្លាំងជាពិសេសជាមួយការរៀននិងការចេះខ្លឹមសារថ្មី។ ការវិភាគរួមពីការសិក្សាជាច្រើនអំពីលទ្ធផលសិក្សា និងការវិភាគរួមអំពីការបណ្តុះបណ្តាលវិជ្ជាជីវៈនិងលទ្ធផលការងារ បង្ហាញថាកម្លាំងនៃទំនាក់ទំនងខុសគ្នាទៅតាមលទ្ធផលដែលវាស់។

g ព្យាករបានល្អពីការរៀននិងការចេះខ្លឹមសារក្នុងការសិក្សា ឬការបណ្តុះបណ្តាល ប៉ុន្តែទំនាក់ទំនងជាមួយលទ្ធផលការងារក្នុងសម័យបច្ចុប្បន្នមិនខ្លាំងដូចការយល់ពីមុនទេ។ ទិន្នន័យការងារថ្មីបំផុតក៏មិនគាំទ្រការពន្យល់ពីមុនថា «ការងារកាន់តែស្មុគស្មាញ g កាន់តែព្យាករលទ្ធផលបានល្អ» ដែរ។ របៀបភ្ជាប់កម្រិតរួមដែល IQ បង្ហាញទៅនឹងលទ្ធផលក្នុងជីវិតពិត មានពន្យល់លម្អិតក្នុងអត្ថបទតើការវាស់ IQ មានប្រយោជន៍អ្វី?។

កត្តា g និងសមត្ថភាពទូលំទូលាយក្នុង CHC តំណាងឱ្យកម្រិតផ្សេងគ្នា

ទ្រឹស្តី CHC រៀបចំបញ្ញាជាកម្រិតសមត្ថភាពទូទៅ សមត្ថភាពទូលំទូលាយ និងសមត្ថភាពជាក់លាក់។ ក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធបែប Carroll ដែលគេប្រើជាញឹកញាប់បច្ចុប្បន្ន កត្តា g ស្ថិតនៅកម្រិតខ្ពស់បំផុត ហើយ Gc, Gf, Gv, Gwm, Gs និងសមត្ថភាពទូលំទូលាយផ្សេងទៀតស្ថិតនៅក្រោមវា។ ទ្រឹស្តីរបស់ Horn ដែលជាប្រភពមួយនៃ CHC មិនដាក់ g តែមួយនៅកម្រិតខ្ពស់បំផុតទេ។

កត្តា g តំណាងឱ្យកម្រិតរួមដែលមាននៅក្នុងកិច្ចការគិតទាំងឡាយ។ សមត្ថភាពទូលំទូលាយតំណាងឱ្យប្រភេទកិច្ចការដែលមនុស្សម្នាក់ងាយបង្ហាញសមត្ថភាពបានល្អ។ ដូច្នេះ មនុស្សដែលមាន IQ រួមប្រហាក់ប្រហែលគ្នា អាចមានការផ្សំគ្នានៃការយល់ភាសា ការរកហេតុផល ការគិតតាមរូបភាពនិងលំហ ការចងចាំសកម្ម និងល្បឿនដំណើរការព័ត៌មានខុសគ្នា។ របៀបភ្ជាប់ការផ្សំគ្នានៃសមត្ថភាពទៅនឹងស្ថានភាពជាក់ស្តែង មានពន្យល់ក្នុងអត្ថបទទម្រង់សមត្ថភាពគិតជាអ្វី?។

BrainTypeIQ បង្ហាញ IQ រួម និងទម្រង់សមត្ថភាពទាំង 5 ពីតេស្ត 9 ប្រភេទ។