の定義 インテリジェンス これは、科学界が完全な合意を見つけることができなかったことです。 したがって、知的余剰に関しても記述が豊富であると同時に、これらはすべて少なくとも部分的に互いに異なっていることは不思議ではありません。
ただし、臨床および研究の実践では、知能指数(IQ)を使用して知能を推定するのが通例であり、このパラメーターは、知的余剰を識別するために一般的に使用されるパラメーターです。
これから始めて、 才能のある子供たちの識別は、知的スケールの使用を前提としています。 この意味で、最もよく使われるテストは WISC-IV:ただし、管理にはかなり長いツールであり、基本バージョン(90サブテスト)では約10分、完全バージョン(120サブテスト)では約15分かかります。
通常、余剰金の存在を評価するために使用されるスコアは前述のとおりです。 QI および一般スキルインデックス(IAG)、つまり、に関連するスコアの元となる知能指数 ワーキングメモリー 処理速度(したがって、抽象的な推論に最も密接に関連する証拠のみを保持します)。

これらの前提に基づいて、一部の研究者【1] WISC-IVの非常に縮小されたバージョンで才能のある子供を正しく識別することが可能かどうか疑問に思いました 時間を大幅に短縮.
この質問に答えるために、学者は才能のある人と平均的な知能の個人の両方で構成される子供たちのグループを選択しました(IQ、IAG、および個々のサブテストのスコアはこれらすべての人々で利用可能でした)。 WISC-IVの心理測定特性から始めて、彼らはいくつかのサブテストのみを実施することによって何が起こるかをシミュレートしました。

これに基づいて、研究の著者はWISC-IVの6つの短縮形を選択しました。そのうちのいくつかは 2つのサブテストのみで構成されるバージョン その他 4つのサブテストで構成されるバージョン; これらのうち、最良のXNUMXつは次のとおりであることが判明しました。


  • 類似点 + 行列による推論;
  • 類似点 + 語彙 + 行列による推論 + キューブで描画します。

シミュレーションを通じて、短いバージョンはのみで構成されます 類似点 e 行列による推論 IQに基づいて特定された才能のある人の80%とIAGを通じて特定された才能のある人の91%を正しく特定することができました。

短縮バージョン(ただし、前のバージョンよりも広範囲)は、 類似点, 語彙, 行列による推論 e 立方体で描く IQに基づいて特定された才能のある人の86%とIAGを通じて特定された才能のある人の99%を正しく特定することができました。

その後、著者は、経験的な方法で、実際のケースで前述の短いバージョンをテストしました。
これらのデータに基づいて、サブテストが2つしかないバージョンのうち、XNUMXつは 類似点 e 行列による推論 最高のものが確認されました(感度74%、特異度98%)。

4つのサブテストからの省略形の中で、経験的証拠から浮かび上がった最高のものは、 類似点, 語彙, 図解された概念 e 立方体で描く (96%の感度と100%の特異性)。

結論

これらのデータによると、WISC-IVの短縮形は、サブテストが10から4、さらには2にさえなることを考えると、特に重要な時間的制約がある状況で、知的障害のある個人をすばやく特定するのに役立つ可能性があります。

ただし、研究の著者自身が強調しているように、より正確な評価の代わりにこの慣行を導入することを意図してはなりません。 それどころか、これは、子供たちに余剰が与えられる可能性をすべての確率で理解するための最初のステップにすぎないため、その後のより詳細な認知評価が必要になります。

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