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2008-06-30 12:39:49

•   智力个体差异研究述评*
  赵笑梅1, 2 陈英和2
  (1河北师范大学教育学院，石家庄 050091) (2北京师范大学心理学院，北京 100875)
  就像树上没有两片相同的树叶，人类个体存在着明显的差异，智力差异就是其中的一个重要方面。智力个体差异研究的历史几乎与心理学的历史一样长久，最初始于因素分析，之后一度沉寂，随着Hunt等人发现词汇信息通达到长时记忆的速度可以解释言语智力[1]，对智力个体差异的探讨才重新复苏。
    在最近的二三十年里，研究者从不同的理论立场出发，从各种角度对各种人群进行了广泛的研究，涉及到儿童发展、老人、专家、天才、脑损伤者、精神分裂症以及成人个体差异等多个方面，对个体智力差异的内在机制提出了不同的解释。研究者们不仅发展了最早的因素取向，随着认知领域相应研究的拓展，还陆续发展了参数取向、策略取向、适应性取向三个方向，试图对智力的个别差异做出更深刻的解释。
    本文将对这四种取向和有关研究进行分析和综述，并加以总结，最后，对该领域未来的研究前景进行预测和展望。
  1 因素取向
  所谓因素取向，指的是以心理测量学理论为基础，运用因素分析的方法对智力个体差异进行探讨，该取向又被称为心理测量取向。其基本观点是，个体的智力由“潜在”的心理因素决定，并且可以从一些特定测验的成绩中体现出来[2]。
    这一取向中各派子理论的不同点在于所强调的因素数目和这些因素组织的形式（如层级、立体、放射或者线形等）。19世纪末期，Wundt在莱比锡最早进行了智力个体差异的实验，之后，Ebbinghaus、Wissler、Binet、Spearman等人相继展开了研究。
    二战期间，Thurstone和他的追随者们通过研究提出了群因素论，主张有7个因素可以解释个体的智力差异，即言语理解、词语流畅、算术能力、空间关系、记忆广度及保持时间、知觉速度和归纳推理。至今，许多研究者依然在利用这些因素或者它们的派生物来说明个体差异，可以说，Thurstone为个体智力差异的研究做出了开创性的贡献。
    此后，因素取向进入了一个混乱的阶段，在此期间有人组合了一“套”包含了24种能力倾向的测验，1976年Dunnette在总结相关研究的基础上指出，其中的10个因素：中止速度、流畅性、归纳推理、联想记忆、记忆广度、数字能力、知觉速度、演绎推理、空间定向和言语理解已经经受住了时间的考验，并得到了现在的理论家如斯滕伯格等人的支持，认为它们代表了相对稳定的因素。
    因素分析技术方面越来越成熟，开始进入内部修改和元分析时期。1993年，Carroll报告了他所承担的工作，他对10年内所发表的研究数据进行了再-分析（re-analysis），这种再-分析是对分析数据的分析，类似于现在的元分析（meta-analysis），其中涉及到了2500组数据、覆盖了10000个变量。
    在这个过程中，他不仅要对已发表的数据进行分析，还要为比较提供一个统一的基础。Carroll运用阶层探索性因素分析（hierarchical exploratory factor analysis）的方法来完成他的工作，通过对诸多组群因素的再分析，确定初阶和高阶因素，他把智力划分成了一个三水平的层级结构[2]。
    最上面一级水平是一般智力g；中层是8个能力范畴：晶体智力、流体智力、一般记忆和学习、视知觉、听知觉、提取能力、认知速度、加工速度；这些一般能力的每一种类型又被进一步细分为各种特殊的初级水平因素，例如记忆被分为联想记忆、情节记忆、记忆广度和视觉记忆。
    尽管Carroll自己也承认，还可以再增加一些其他因素，特别是在初级水平上；而且，不同水平、因素之间的联系也可能比他划分的还要复杂。但是，从目前来看，这可能已经是争议最少的一种划分了，它是当今因素取向思想最有代表性的总结[4]，已经得到了许多人的高度赞赏，认为它可能是未来的标准。
    
  2 参数取向
  随着实验心理学和认知心理学的发展，心理学家一度对认知加工的一般过程更感兴趣，忽视了个体差异研究。20世纪70年代，亨特等人通过实验发现[1]，在信息加工任务中，通达到长时记忆的词汇信息的特定速度可以解释言语智力的差异，激发了研究者们根据认知加工来估计个体差异性的兴趣，许多人在早期因素取向的基础上从认知心理学的角度着手，开始了参数取向的研究。
    他们与早期因素取向的主要区别在于，强调的是动态的而不是个体结构的差异，试图用信息加工而不是单独用结构项目来解释个体的认知能力。
  参数取向的研究者们关注的是认知加工过程中特定参数对智力差异的解释力，假设个体智力表现上的差异源于一些基本的认知能力参数差异。
    从目前的研究来看，加工速度和工作记忆容量这两个参数得到了认知心理学家们最为广泛的认同。
  2。1 加工速度
  有许多研究者发现了个体在信息加工速度上的差异，较快的反应（因此推测信息加工较快）与较高的IQ相联系，并推断这可能就是不同个体智力差异的原因。
    已经有多项研究发现不同年龄的个体信息加工速度不同[3]，如年长儿童比年幼儿童加工速度更快，老年人比年轻人思考得更慢。也有许多实验发现了不同智力的人群之间信息加工速度的差异，如天才儿童和普通儿童、LD和非LD儿童、阅读良好和阅读不良者在提取速度、思考速度上的差异。
    
  此外，研究者发现，无论儿童还是成人，其大多数领域的信息加工速度都与智力存在着有效的相关；斯滕伯格根据研究区分了信息-加工方面的四种速度[3]：纯速度、选择速度、词汇通达速度以及推理加工速度，发现了加工速度特别是后两种速度和智力之间可靠的相关；也有实验表明，即使不需要快速反应时，信息加工速度与非限时测验的表现依然有显著的相关；一些文献综述总结道，反应速度和智力至少有中度的相关（约-0。
    30~-0。50）[3]。这些结果似乎暗示了加工速度和智力之间的关系。
  由此，研究者推论：提取信息快并且有效的人，在认知任务上会表现出优势，特别是在言语任务上。Hunt及其同事通过一系列实验任务对这个立场给予了支持[1]，在一个研究中，他们让成人检验关于范畴的陈述，例如：“狗是动物”，结果发现，确认这样的陈述需要的时间与语言能力显著相关。
    
  总之，虽然不是在信息加工的全部方面，但至少是大多数方面，都存在加工速度的个别差异，并与智力存在着中等的相关，这使得加工速度的参数说更为可信。研究者认为，阅读是科技社会人们最重要的认知技能之一，在提取语词意义速度方面或者把字母整合成有意义的语词方面，一些很小的差异就会导致阅读速度和阅读理解上根本的差异。
    因此，尽管加工速度的个体差异很小，常常在毫秒级水平，但很重要，它们在一个微观水平上表明了个体智力的重要差异。
  近来，信息加工速度与智力的关系问题再度成为被关注的热点，研究者们以检测时（inspection time，IT）作为信息加工速度的指标，将它与ERP研究结合起来，试图从神经生理过程的角度探讨加工速度对智力差异的贡献。
    目前，已经有许多研究者承认，IT是最为可靠的信息加工速度指标，是智
  第 15 卷第 3 期 智力个体差异研究述评 -453-
  力差异的基本元素[5]，其基础是神经传导速度；同时，将信息加工速度研究与认知神经科学手段结合起来，也成为现在一种新的研究范式[6]。
    
  2。2 工作记忆
  对于加工速度是智力的重要成分，似乎没有多大疑问，但是有研究者认为，对于基本的认知加工来说，可能还有同样或者更加重要的机制，其作用甚至超过了加工速度，这就是工作记忆。例如，Case等人通过研究推断出，有较高工作记忆容量的儿童和一般儿童的智力差异主要取决于工作记忆容量的差异[5]。
    Miller和Vernon的实验给了工作记忆更大的支持，他们用WISC和一系列反应时及工作记忆任务测试了4至6岁的儿童[7]，结果发现，随着年龄增加，儿童反应更快，工作记忆广度也随着年龄增加，一般反应时和工作记忆存在着显著的相关（-0。44）；不仅如此，Miller等人还发现，反应时与IQ在每个年龄上都有显著相关（-0。
    42），但工作记忆和IQ的相关更大（0。82），甚至在考虑了反应时效应和年龄之后，相关依然显著。这使得Miller等人得出结论，对于4至6岁的儿童来说“记忆解释了智力的显著变异”，而相比之下，反应时则作用较小，至少，在考虑了工作记忆的个别差异时是如此。
    
  而Conway等人的研究，不仅支持了工作记忆，还否定了加工速度的作用，他在对120位大学生的研究中，通过潜变量分析发现，工作记忆和流体智力存在着密切的关系，标准化路径系数高达。60，而加工速度和流体智力之间的路径系数仅为0。07[8]。
  不过，Fry和Hale 的研究似乎可以得出不同的结论[9]，他们选取了219名7到19岁的被试，对每个被试进行了加工速度、工作记忆和流体智力的测验，之后通过路径分析发现，工作记忆到流体智力存在着比较显著的路径系数，而加工速度到流体智力则不存在显著的路径系数，但是进一步分析表明有97%的工作记忆的年龄差异是由加工速度的年龄差异引起的，而仅有3%的工作记忆年龄差异是独立的。
    因此，他们认为工作记忆的发展取决于加工速度的发展。
  最近，刘昌对中国儿童的加工速度、工作记忆和液态智力的发展也进行了研究，得出了与Conway等人类似的结论，不支持Fry和Hale的观点[10]。
  显然，关于工作记忆和加工速度的争论并没有结束，在这个问题上，Kyllonen的四-资源模型[11]试图根据工作记忆容量、信息加工速度、程序性和陈述性知识宽度解释认知任务操作上的差异，为分析智力的个体差异提供了一种潜在统一的观点，因此，尤其值得关注。
    
  3 策略取向
  策略是旨在实现特定目标的心理操作，主体通过运用策略，可以达到解决问题的目的。自从布鲁纳开创了对策略的研究之后，人们逐渐认识到策略对个体认知操作进程的作用，许多研究者都提出策略是智力的核心成分，由此开始了从策略取向角度对智力个体差异的探讨，目前主要有两种理论观点。
    
  3。1 策略-差异取向
  这种取向假设对于特定问题有多种解决策略，不同的个体在策略的运用上有所不同，从而导致了智力的差异。目前已经积累了有关个体策略差异的多方面证据。策略的发展性研究表明[12]，年龄较大的孩子与年龄较小的孩子相比，运用的策略更为丰富，运用的领域也更为广泛；而老人和年轻人相比所运用的策略也有所不同。
    对天才儿童和普通儿童、智力迟钝儿童和正常儿童、学习困难儿童和学习正常儿童、学优生和学差生、专家和新手、阅读不良者和同样IQ的阅读良好者等不同人群的研究也表明，策略运用上的差异是其主要的认知差异，这种差异表现在运用的数量、类型、运用效果以及迁移等多个方面。
    如Gaultney和她的同事在一系列自由回忆实验中，比较了中学的天才和普通儿童记忆策略的运用，发现天才儿童始终比他们的普通同伴更多地运用了策略[13]。而智力迟钝和正常儿童的比较研究也发现，运用记忆和问题解决策略的倾向是两组儿童主要的认知差异，正常儿童比智力迟钝儿童更可能运用有助于其表现的策略。
    例如，在记忆研究中，测验前给正常儿童和智力迟钝儿童复述信息的机会，但智力迟钝儿童在准备回忆时比同龄正常儿童更少地进行复述；而且，当要求儿童复述时，可以发现他们在复述上存在质的区别，智力迟钝儿童和智力迟钝成人在复述时，更可能每次只复述一个或两个单独项目，而不是一起复述几个不同项目（累积复述），这样一种简单重复的策略与观察到的年幼正常儿童的策略很相似。
    总之，无论是在复述的数量还是在复述的类型上，智力迟钝儿童都显示出了复述策略的缺陷，而这直接影响了他们回忆的水平。此外，这种策略缺陷并不仅限于记忆方面，在其他任务和策略上也是如此。
  研究者们也用这种策略运用上的差异假设来解释学习困难儿童和学习正常儿童在认知任务表现上的差异。
    Bauer给9岁和10岁学习困难的儿童（LD）和正常儿童（non-LD）一系列自由回忆任务，结果发现两类儿童在记忆材料的最后几个项目上没有组间差异，但在回忆最初的项目上则有较大的组间差异。通常人们认为，对那些最后项目的回忆，由于儿童清空了短时记忆储存的内容，不需要任何特殊的策略；而对记忆材料中最初的项目的回忆则反映了策略的应用。
    Bauer由此认为，LD儿童与正常儿童的差异在于策略的运用而不是非策略的技能。这种解释得到了后来的两个实验结果的支持，在实验中观察，LD儿童在运用组群分类这种记忆组织策略时确实水平较低[13]。
  研究者通过进一步研究提出，不同个体策略的差异不仅表现在策略运用的数量、类型上，还表现在运用的效果上。
    Gaultney对三、四、五年级LD儿童和正常儿童运用记忆策略的数量进行了统计上的等组研究，发现LD儿童与正常儿童相比，存在着明显的策略利用缺陷；即使有时LD儿童也能像正常儿童一样策略化，但在同等的策略运用情况下，LD儿童却不能像正常儿童一样在记忆表现上从策略中同样受益，Gaultney认为这是利用缺陷的标志[14]。
    
  对策略训练的研究还发现，不同个体在策略学习以及迁移方面，也存在着明显的差异。例如Campione和他的同事训练轻度智力迟钝成人和在智龄上匹配的正常儿童解决推理问题，为了解决这种问题，必须学会相应的策略。年幼的正常儿童和智力迟钝成人都学习了如何解决这些问题。
    然而，当呈现新问题时，发现了组间差异，无论新问题与他们训练的问题相似还是有些新颖性，正常儿童都比智力迟钝成人能够更有效地把新学习的策略迁移到新问题中[15]。由此可见，在策略上的差异是个体智力技能上重要的差异。
  3。2 多重-策略取向
  随着对策略研究的进展，研究者发现，几乎每个人都运用了多重策略，并且有许多策略是不同人群都会共同使用的[1]。
    Siegler更通过一系列的研究证明[16]，在几乎所有的认知领域，个体的策略都具有这种特点。由此研究者们认为，以往那种简单的策略差异观点是不正确的，个体在策略上的差异是他们策略运用分布上的不同（例如，在什么时间运用哪一种策略），这种不同的分布导致了个体的认知差异。
    
  例如，年龄较大和年龄较小的孩子都能运用提取（retrieval）策略和数数(counting)策略来计算加法问题，但不同的是，年龄较大的孩子更多地运用了提取策略，特别是在困难的问题上。
  在一项研究中，Geary和Brown评估了天才、普通、数学困难的三年级和四年级儿童在解决一系列加法问题中对策略的选择和运用[17]，发现所有的儿童都会使用不止一种策略来解决问题，但是天才儿童对多种策略的联合运用最为成熟、最为有效，其次是正常儿童，而数学困难儿童最差。
    
  同时，多重-策略取向还指出，虽然有多种策略，但是针对特定问题，个体总会为自己选择最佳的策略；个体间策略选择不同，可能是因为对特定问题的学习不同，以及那些随着最佳策略而不同的加工参数的差异。例如，年龄较小的孩子对困难的加法问题选择了数数策略，是因为他们还没有习得足够好的答案，而且，如果他们尝试提取策略的话，可能会出错。
    相反，年龄较大的孩子知道答案并会运用提取策略，因为它需要的心理努力相对较少。
  4 适应性取向
  这里的适应性，指的是策略适应性，适应性取向是研究者对策略取向的进一步发展。策略取向强调了个体在策略使用上的差异，而随着研究的深入，一些研究者发现[12]，不同个体之间在策略运用和策略训练有效性差异的一个主要原因是元认知，由于元认知的差异，不同个体在理解策略的有效性并适应性地运用策略上明显不同，因此，这些研究者提出了策略适应性取向。
    
  其基本假设是个体在其策略选择的适应性上有所不同，也就是说，尽管两个个体可能拥有同样的一些策略，但他们针对特定情境选择最佳策略的能力有所不同，因而导致了不同的解决问题能力。目前，这一取向中主要有以下两种倾向。
  4。1 元认知知识观点
  Case、Flavell、Sternberg等人提出[1]，一些个体缺乏足够的元认知知识，他们不知道策略为什么有效、也不了解策略在何时有效，同样，他们也不知道该怎样运用策略，因此他们的策略运用水平很低，而这使他们在算术、推理、阅读、记忆等多种认知活动中事倍功半甚至失败。
    
  有研究表明[18]，学困生和学优生在元认知知识上有很大的不同，因而导致他们在解决问题策略上存在着质和量的差异，最后解决问题的效果和能力也大不相同。
  尽管这个观点似乎很合理，但是从目前来看其实验证据不足。有研究发现，元认知知识和策略选择的适应性之间只有微弱的关系[1]。
    而且有反对者提出，有些个体运用的策略虽然不够复杂，但那正是他们适应性选择的表现，这些不够复杂的策略对他们来说可能是最佳的，因为更复杂的策略虽然高级但需要付出更多的努力，而且复杂的策略如果缺乏练习还很容易出错。
  4。2 元认知调节观点
  一些研究者主张，个体不是缺乏特定策略的元认知知识，而是根据任务转换策略的调节能力不足。
    在执行任务过程中转换策略的能力是十分关键的，因为，许多任务都是动态的，所以要随着任务的变化改变策略；另外，即使任务结构保持稳定，随着对任务的逐渐熟悉，个体也必须转换策略的运用。
  影响个体转换策略的因素有许多，Reder和Schunn通过研究指出[2]，其中一个重要的因素就是策略的成功率，他们采用了一个动态任务（Kanfer- Ackerman Air Traffic Controller Task，KA-ATC）研究发现，人们能够根据策略成功率调节其策略，而且无论在执行任务的早期还是后期，个体运用成功率调节策略的能力都存在着系统差异，而这些个体差异可以很好地预测执行任务的成绩；他们还发现，适应性强的被试并不是运用了更为复杂的策略，而是更善于随着情境选择更适应的策略。
    并且，个体在策略是否适应、适应程度以及适应速度方面的差异，似乎并不能归结为不同的任务知识或者一般的智力差异，而是独立存在的。另外，关于问-答和简单问题解决任务中个体差异的分析也表明，这种策略适应性上的个体差异是一个很普遍的现象，影响着各种认知任务的完成，是个体认知差异的重要原因之一。
    
  5 总结与展望
  多年来，研究者们已经在智力差异研究领域做出了卓有成效的工作，但是，不同的研究取向也都存在着各自的不足。因素取向从传统的心理测量学理论出发，对智力个体差异进行了开创性的研究，但它探讨的是个体之间在静态结构上的差异，忽视了个体智力的活动性。
    因此，有研究者批评基于参数取向的IQ测验虽然能够评估个体智力差异，却不能成功洞察智力差异的本质[12]。
  后来的参数取向是因素取向研究的延伸，它与因素取向的主要区别在于它从信息加工观点出发，主张从信息加工观点描述发展机能的机制同样可以用来描述个体差异，因此，信息如何编码、加工速度、信息如何分类等方面的差异等都可能成为智力差异的来源。
    在参数取向的研究者们看来，即使个体策略的选择也是一个过程，可以被认知结构上的参数差异诸如推理能力、工作记忆容量和加工速度等所影响[1]。该取向试图寻求超越特定领域任务的个体预测特征，解释跨越多种任务和领域的有关的成绩差异。
  策略取向认为，信息加工速度和工作记忆显然是智力的重要成分，然而，它们只是基本水平的加工，还有更为宏观的加工，个体在高级水平认知加工上的差异影响着个体的智力差异，其中之一即是策略。
    该取向着眼于分析策略，认为策略是完成任务的根本要件，它使人能够计划认知操作的进程、预期他们与他人行为的结果，是智力的核心成分[12]，因此研究者们尝试从策略差异的角度对个体特定任务表现提供详细的解释。以往，在参数取向与策略取向之间，两派研究者往往强调其中一个而否定另一个，但实际上二者并不一定是非此即彼的对立关系。
    已有研究表明，不同群体会选择不同的策略来弥补参数的差异，例如，老人会更多地依赖于看似有理的推理策略（plausible-reasoning），因为他们提取精确记忆要比年轻人付出更多的努力[19]。
  策略适应性取向从策略适应性差异角度对智力和任务成绩之间的关系进行解释，力求在结合参数-差异和策略-差异取向优点基础上，洞察策略选择机制和个体差异性质。
    虽然这一点尚未得到一致的认同，比如Siegler等人就指出，对以前研究表明存在加工速度和工作记忆容量差异的老人和年轻人的比较中，没有发现策略适应性上的组间差异[19]。但Reder和Schunn认为这可能是因为Siegler等人把适应性看成了一个静态的领域。
    可以说，至少适应-差异取向在参数-取向和策略-差异取向之间提供了一种联系，即选择不同的策略是因为不同的策略适应性，而这与参数差异有关。不过，策略适应性取向也面临着质疑。多重-策略取向就指出，每一个人在他们的策略选择上都是适应的，都能为他们选择最适合的策略，各种人群策略选择的适应性并没有显著差异。
    例如，年轻人和老人、不同背景的儿童策略选择同样适应[4,19]。另外，对策略适应性和个体能力关系的研究发现[1]，工作记忆能力能够预测个体对情境觉察的速度以及个体适应速度；而推理能力能够预测个体在特定情境下对最佳策略的理解，这不免使人感觉重新回到了参数取向。
    
  因此，在未来的研究中，还有待于从以下方面突破。首先，如前所述，已有的理论还不能对智力的个体差异做出比较全面的解释，它们各自强调了不同的侧面，但却缺乏有机的整合，因而从一个更高的层面建构智力差异理论的框架，合理地解释智力差异现象，进而为智力开发、落后人群干预提供理论依据是一个重要的任务。
    第二，随着大脑信息加工机制研究的进展，在智力差异研究中，将认知加工和神经机制两个层面结合已经成为可能，比如关于信息加工速度与智力的研究已经重新成为了当今的热点，在研究手段上采用了将ERP技术、智力测验和IT实验等结合起来的方法，并取得了重要的进展。
    因此，如何从心理学的机制上解释ERP实验获得的那些技术参数与智力水平、IT的关系，确认IT在智力差异上的意义，将是摆在研究者面前的一个新的课题。第三，尽管在一些新的智力理论中，已经强调了非认知因素的作用，如情绪智力理论、Ackerman的PPIK理论（Process, Personality, Interest, and Knowledge）[21]，但在对智力差异的解释中，以往对非认知领域的关注，仍显不足。
    近来，已有研究者提出，信息加工速度之所以与IQ有较高的相关，是因为人格因素的作用[20]，因此，已经有不少研究者开始注意到人格与智力的关系并展开研究，比如，研究者已经发现智力与神经质（Neuroticism）负相关、与对经验的开放性（Openness to Experience）正相关、与尽责性（Conscientiousness）负相关等[22]，Chamorro- Premuzic和Furnham等人还在整合已有研究的基础上提出了人格与智力交互作用的模型[23]。
    种种迹象都表明了，将智力差异与人格等非认知因素结合起来，将是未来智力研究领域的一个新的热点问题。
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  全部
  

  p***

  2008-06-30 12:39:49

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