Was messen IQ-Werte? – Eine aktualisierte Interpretation unter Berücksichtigung moderner Methoden und Perspektiven
Year: 2020
Type: dissertation
Abstract: Die vorliegende kumulative Dissertation erarbeitet eine aktualisierte Interpretation von IQ-Werten, die auf vier zentralen Ebenen erfolgt: (1) Die strukturell-messtheoretische Ebene, (2) die neurobiologische Ebene, (3) die Interpretation als Lernindikator sowie (4) die Perspektive ressourcenbasierter dynamischer Systeme. Jeder Ebene entspricht ein Kapitel der Arbeit, dessen Hauptbestandteil jeweils eine entsprechende Publikation ist. Hauptbestandteil von Kapitel 1 ist die Publikation „Reliability and interpretation of total scores from multidimensional cognitive measures—Evaluating the GIK 4–6 using bifactor analysis“ (Debatin, Aljughaiman, Alghawi, Stoeger & Ziegler, 2018), die sich mit der Zuordnung und Quantifizierung von Varianzanteilen in Gesamtwerten von Testverfahren mit multidimensionaler Faktorenstruktur beschäftigt. Kapitel 1 kommt zu dem Schluss, dass IQ-Werte als je nach Testbatterie mehr oder weniger guter Schätzer des g-Faktors gesehen werden sollten. Die testspezifische Sättigung mit dem g-Faktor ist quantifizierbar und sollte routinemäßig ermittelt werden. Die meisten bisher überprüften gängigen Testbatterien weisen eine sehr hohe Sättigung auf und sind daher als gute Schätzer des g-Faktors interpretierbar. Dies verlagert die Interpretations-problematik von IQ-Werten auf die Interpretation des g-Faktors. Hauptbestandteil von Kapitel 2 ist die Publikation „A revised mental energy hypothesis of the g factor in light of recent neuroscience” (Debatin, 2019), die sich aus einer neurobiologischen Perspektive mit der Interpretation des g-Faktors auseinandersetzt. Der g-Faktor wird als das Resultat interindividueller Unterschiede in personenspezifischen biologischen Faktoren – insbesondere der Funktionsfähigkeit des Energiestoffwechsels und der damit verbundenen neuronalen Plastizität – sowie als das Resultat interindividueller Unterschiede in Umweltvariablen und der lebenslangen Interaktion dieser Faktoren miteinander gesehen. Der gleiche Gesamtwert in Intelligenztests kann demnach je nach Person zu unterschiedlichem Ausmaß durch Umweltfaktoren bedingt sein. Hauptbestandteil von Kapitel 3 ist die Publikation „Does fluid intelligence facilitate the learning of English as a foreign language?—A longitudinal latent growth curve analysis” (Debatin, Harder & Ziegler, 2019), die sich theoretisch und empirisch durch den Einsatz eines latenten Wachstumskurvenmodells mit einem zentralen Aspekt von Intelligenzdefinitionen auseinandersetzt: der Annahme, dass Intelligenz mit einer erhöhten generellen Lernfähigkeit einhergeht. Basierend auf dem aktuellen Stand empirischer Befunde kommt Kapitel 3 zu dem Schluss, dass IQ-Werte, auch aus Testbatterien fluider Intelligenz, entgegen ursprünglicher Annahmen kein starker Prädiktor der Lerngeschwindigkeit über einen längeren Zeitraum sind; zudem sind IQ-Werte selbst das Ergebnis von Lernprozessen, die durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst werden. Es wird postuliert, dass die in Kapitel 2 diskutierte Funktions-fähigkeit des Energiestoffwechsels und die damit verbundene neuronale Plastizität direktere und bessere Indikatoren einer Potentialkomponente sind. Hauptbestandteil von Kapitel 4 ist die Publikation „Learning resources and talent development from a systemic point of view“ (Ziegler, Debatin & Stoeger, 2019), die eine Einführung in das Aktiotop-Modell der Begabung (Ziegler, 2005), ein ressourcenbasiertes Dynamisches-System-Modell der Talententwicklung, gibt und empirisch den Zusammenhang zwischen internalen und externalen Ressourcen und Leistung in drei verschiedenen Domänen zeigt. Zusätzlich wird der Zusammenhang zwischen Ressourcen und IQ-Werten ermittelt und diskutiert. Kapitel 4 präzisiert die Annahmen zur Entstehung des g-Faktors und der Vorgänge in Lernverläufen durch das Aufgreifen von Ansätzen ressourcenbasierter dynamischer Systeme. Interindividuelle Unterschiede in IQ-Werten und des g-Faktors werden als das Ergebnis interindividueller Unterschiede in der Summe internaler und externaler Ressourcen und den mannig-faltigen reziproken Prozessen im Laufe der Entwicklung gesehen. Zusammenfassend kommt die Dissertation zu dem Ergebnis, dass zwischen IQ-Werten und der breit akzeptierten Konsensdefinition von Intelligenz (Gottfredson, 1997) nur teilweise Überschneidungen bestehen und zentrale Aspekte dieser Definition nicht, oder nur sehr unzureichend, durch IQ-Werte erfasst werden. Dies widerspricht der gängigen Annahme, dass IQ-Werte gute Schätzer einer generellen Intelligenz sind. Es wird eine moderatere Interpretation als aktuelle Ausprägung eines praktisch relevanten Grundrepertoires der in einer Gesellschaft geforderten und geschätzten basalen kognitiven Fertigkeiten vertreten.
Author: Debatin, Tobias
Language: German
Subfield: Experimental and Cognitive Psychology
Field: Psychology
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W6997320256