ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДИКТОРЫ АКАДЕМИЧЕСКОЙ УСПЕВАЕМОСТИ У СТУДЕНТОВ ВУЗОВ

Е.В. Кочергина,

Е.А. Орёл

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Введение

Сопоставление вклада различных типов переменных в учебные достиже­ния, безусловно, требует больших исследовательских ресурсов и слаженных действий междисциплинарной команды.

Обучение в вузе - это не только процесс приобретения знаний и умений. В процессе получения высшего образования происходит перестройка системы жизненных взаимоотношений студента с действительностью, изменяется его личностная и социальная позиция, трансформируются ведущие мотивы дея­тельности, в которую он погружен [Индивидуально-психологические особен­ности... 2010]. И наоборот, индивидуально-психологические особенности лич­ности студента, как когнитивные, так и некогнитивные, накладывают большой отпечаток на протекание и результаты его учебной деятельности.

Психологические предикторы академической успеваемости

Предикторы академических достижений традиционно выстраиваются в континууме от когнитивных (способности, интеллект) до некогнитивных (лич­ностные черты, личностный потенциал, мотивация) факторов. Традиционно главным фактором успешности как школьного, так и вузовского обучения счи­тались когнитивные факторы: интеллект и умственные способности. Действи­тельно, взаимосвязь уровня психометрического интеллекта и академических

достижений, многократно измеренная на разных выборках в разных странах на протяжении XX в., стабильно держится на уровне r = 0,5 [Ушаков, 2004]. Что неудивительно, поскольку тесты психометрического интеллекта изначаль­но разрабатывались для того, чтобы оценить успешность обучения, как в шко­ле, так и в высших учебных заведениях.

Большая пятерка как универсальная модель личности

Однако тенденция последних лет показывает важность изучения и так называемых некогнитивных факторов академических достижений. Пятифактор­ная модель личности, предложенная в восьмидесятых годах XX в. Полом Кос­той и Робертом Маккреем, состоит из пяти иерархически организованных изме­рений: Экстраверсии, Согласия, Сознательности, Нейротизма и Открытости опыту [McCrae, John, 1992].Многочисленные кросс-культурные исследования пятифакторной модели личности в разных языках подтвердили ее воспроизво­димость и устойчивость в разных культурах [John, 1990], а также в разных по­колениях. Универсальность модели определяет ее популярность в исследовани­ях, направленных на предсказание эффективности в том или ином виде дея­тельности, как учебной, так и профессиональной.

Взаимосвязь Большой пятерки и успеваемости в предыдущих исследованиях

За время, прошедшее с появления пятифакторной модели личности, на­копилось достаточное количество частных исследований взаимосвязи лично­стных черт и академических достижений на различных выборках. Это позволи­ло провести несколько мета-аналитических исследований, обобщающих по­лученные в них результаты.

Неудивительно, что результаты мета-анализов достаточно согласованы между собой: смысл этой процедуры заключается в том, чтобы выделить то об­щее, что есть во множестве частных исследований, и отбросить то, что прив­несло в их результаты случайные искажения. Подавляющее большинство ав­торов утверждают, что академическая успеваемость значимо связана с двумя факторами Большой пятерки: Сознательностью и Открытостью опыту [Poro- pat, 2009; Trapmann et al., 2007; O'Connor et al., 2007]. То есть успешный сту­

дент должен быть аккуратным и последовательным, уметь следовать алгорит­му, планомерно двигаться к цели, несмотря на возможные трудности, и при этом быть любознательным, открытым к новым точкам зрения.

Однако и в мета-аналитических исследованиях встречаются расхождения в результатах.

Причина подобных расхождений в результатах мета-аналитических ис­следований, по всей видимости, кроется в специфике выборок, взятых за осно­ву для анализа. На наш взгляд, это обусловлено тем, какие требования к пси­хологическим особенностям студентов накладывает процесс обучения, кото­рый различается в разных странах и культурах. Поэтому имеет смысл обра­титься к частным исследованиям психологических предикторов успеваемости в рамках пятифакторной модели личности.

В исследовании, проведенном на иранских студентах, было показано, что основным предиктором достижений у них является Сознательность, а вот сле­дующие их результаты уже не согласуются с мета-анализом. Они показывают, что Нейротизм и Экстраверсия являются следующими по значимости предик­торами успеваемости, причем связаны с ней негативно. Аналогичная работа, изучавшая студентов одного из шотландских университетов, показала, что единственным значимым фактором учебных достижений является Сознатель­ность [Duff et al., 2004]. Американское исследование, проведенное на студентах колледжа, показало значимость Сознательности, Согласия и Экстраверсии. Ре­зультаты британского исследования, рассматривавшего старших школьников, говорят о значимости Открытости опыту [Furnham et al., 2009]. И подобных при­меров расхождений в результатах частных исследований можно найти много.

По всей видимости, невысокий уровень согласованности результатов свя­зан с тем, что в различных культурах существует собственная специфика учеб­ной деятельности. При сходстве ее целей, в организации учебного процесса в разных странах могут возникать различия, которые выливаются в дифферен­

циацию требований к студентам. И как следствие - в разных учебных средах успешными оказываются студенты, обладающие различным набором личност­ных характеристик.

Методология исследования

Цель настоящего исследования - выявить взаимосвязи между психоло­гическими особенностями студентов российских вузов, измеренными в рамках модели Большой пятерки, и их академической успеваемостью в контексте спе­цифики российской системы высшего образования.

Выборка

В исследовании приняли участие 176 студентов второго и третьего кур­сов факультетов экономики и бизнес-информатики Нижегородского филиала Высшей школы экономики. Эта группа была выбрана по двум причинам:

1) Нижегородский филиал Высшей школы экономики отличается от Мос­ковского вуза меньшей селективностью абитуриентов, поэтому выборка по своим свойствам приближена к генеральной совокупности.

2) Единый государственный экзамен, который был использован нами в качестве одного из показателей успеваемости, стал обязательным только в 2009 г., и студенты, которые поступали в вузы по результатам ЕГЭ, сейчас учатся на третьем курсе. Нижняя граница выборки определялась наличием у студентов оценок на момент проведения исследования, поэтому студенты пер­вого курса в выборку не вошли.

Методы

Для измерения личностных черт мы применяли опросник «Большая Пя­терка (ипсативная версия)». За счет применения ипсативной технологии дос­тигается максимальная экономия времени тестирования, время выполнения данного теста - 10-15 минут. Методика состоит из 50 заданий, в каждом из ко­торых респондент должен выбрать одно из двух предъявленных утверждений.

Пять шкал методики представляют собой точное воспроизведение факторов Большой Пятерки в их международном варианте, приведенных вы­ше. В табл. 1 представлены названия факторов и показатели их надежности (коэффициент Альфа Кронбаха).

Таблица 1.

Склонность к риску оценивалась с помощью краткой версии опросника «Склонность к риску» А.Г. Шмелева. Вопросы в сокращенную версию отбира­лись с помощью экспертной оценки так, чтобы, во-первых, они отражали все аспекты измеряемого конструкта, а во-вторых, соответствовали опыту студента. Отобранные вопросы прошли апробацию в Интернете, на выборке, в которую вошли 118 студентов. Анализ вопросов проводился в современной теории тести­рования, модель с фиксированным количеством ответных категорий - Rating scale model (RSM). По итогам апробации в опроснике осталось 18 вопросов. На­дежность полученного инструмента (коэффициент Альфа Кронбаха) - 0,52.

Для оценки образовательных достижений учащихся использовались сле­дующие показатели:

1) баллы студентов по Единому государственному экзамену (ЕГЭ) по трем предметам: математике, русскому языку и обществознанию;

2) средний балл студентов за весь период обучения в вузе (GPA), рассчи­танный как отношение суммы всех оценок к количеству сданных предметов.

Методы обработки данных

Нами было проведено несколько видов статистического анализа:

1. Корреляционный анализ.

Были построены корреляционные матрицы для исследования взаимодей­ствий между показателями успеваемости и чертами Большой пятерки; показа­телями успеваемости и склонностью к риску; склонностью к риску и чертами Большой пятерки.

2. Регрессионный анализ.

Мы провели линейный регрессионный анализ. В качестве зависимой пе­ременной мы использовали средний балл студентов, независимые переменные,

помимо социоэкономических и характеристик вуза, были шкалы Большой пя­терки и общий балл по шкале склонности к риску.

При анализе баллов ЕГЭ в уравнение в качестве независимых перемен­ных включались только личностные черты и пол.

Результаты

В табл. 2 приведены описательная статистика, корреляционные взаи­мосвязи и коэффициенты надежности для всех переменных, участвующих в анализе.

Таблица 2.

Мы обнаружили значимую корреляционную взаимосвязь между баллами по шкале «Нейротизм» и ЕГЭ по математике, обществознанию и русскому языку (r = 0,19, p-value < 0,05; r = 0,25, p-value < 0,05; r = 0,28, p-value < 0,01; r = 0,24, p-value < 0,05 соответственно). При контроле по полу эти взаимосвязи оста­ются только в женской подвыборке, причем сила эффекта возрастает. Также в выборке женщин появляется взаимосвязь между баллами по шкале «Нейро­тизм» и GPA (r = 0,36, p-value < 0,01).

Экстраверсия отрицательно коррелирует со всеми образовательными пе­ременными, однако коэффициент корреляции статистически незначим.

Результаты по шкале «Новаторство» значимо связаны с баллами ЕГЭ по обществознанию (r = -0,19, p-value < 0,05), но не связаны с GPA студентов.

Баллы по личностной черте Согласие имеют значимую корреляцион­ную взаимосвязь с баллами ЕГЭ по математике и обществознанию (г= 0,28, p-value < 0,01; r = 0,2, p-value < 0,05 соответственно). При контроле по полу сохраняется только взаимосвязь с баллами ЕГЭ по математике у женщин (r= 0,31, p-value < 0,05).

Результаты по шкале «Склонность к риску» обратно связаны с показате­лями успеваемости - GPA.

Результаты регрессионного анализа

Большая пятерка личностных черт статистически значимо объясняет дис­персию баллов по русскому языку, A²adjust. = 0,098, F(6, 148) = 3,79, p< 0,01. Из всех пяти факторов статистически значимый эффект обнаружен между бал­лами ЕГЭ и такими чертами, как Экстраверсия и Новаторство (β = -0,257, /(164) = 2,56, p< 0,05; β = 0,172, /(164) = 2,06,p< 0,05 соответственно). При этом пол является, также предиктором баллов ЕГЭ по русскому (β = -0,196, /(164) = -2,205, p< 0,05).

Экстраверсия и Новаторство также являются предикторами балов ЕГЭ по обществознанию (β = -0,220, /(164) = -2,206,p< 0,05; β = 0,174, /(164) = 2,093, p< 0,05 соответственно). Вся модель объясняет 10% дисперсии баллов ЕГЭ по обществознанию (A²adjust. = 0,107, F(6, 148) = 4,07,p< 0,01).

Результаты регрессионного анализа между GPA и личностными чертами также статистически значимы, модель объясняет 16% дисперсии баллов ЕГЭ по математике (A²adjust. = 0,16, F(14, 160) = 3,18,p< 0,001). Личностная черта Экс­траверсия - статистически значимый предиктор GPA (β = -0,195, /(160) = -1,98, p< 0,05).

Измеряемые личностные черты объясняют менее 10% дисперсии баллов ЕГЭ по математике, поэтому могут быть признаны незначимыми предикторами успешности.

Суммируя полученные результаты, мы можем прийти к выводу, что лич­ностные черты Экстраверсия и Новаторство в большинстве случаев являются статистически значимыми предикторами успеваемости.

Обсуждение результатов

По результатам корреляционного анализа, значимыми предикторами на выборке российских студентов оказались Нейротизм и, частично, Согласие и Новаторство.

Существенным для нашего исследования кажутся такие проявления Со­трудничества, как стремление избегать конфликтов, мягкость, стремление ско­рее согласиться с другим человеком, чем отстаивать свою точку зрения. Проти­воположный полюс шкалы «Сотрудничество» связан с высоким уровнем кри­тического мышления и скептицизмом.

Нейротизм проявляется в преобладании негативных эмоций, чувстве ви­ны, переживании незащищенности, чувствительности, восприимчивости и вы­соком уровне тревожности.

Регрессионный анализ добавил к этим чертам еще Экстраверсию, прояв­ляющуюся в открытости, общительности, большом числе социальных контак­тов, отличающихся некоторой поверхностностью.

Результаты настоящего исследования достаточно сильно расходятся с при­веденными выше результатами аналогичных западных исследований. Поэтому стоит попытаться найти причины выявленных различий в важных для акаде­мической успешности студентов личностных чертах. Вполне вероятно, они кроются в специфике тех требований, которые предъявляет образовательная среда к студентам в разных странах. Тут необходимо более детальное изучение стратегий обучения, которые предлагаются в системах высшего образования в разных странах. Вполне возможно, существенными могут оказаться такие па­раметры, как соотношение лекционных и семинарских занятий, аудиторной и самостоятельной работы студентов, количество заданий, направленных на ана­литическую работу, и тех, где требуется воспроизведение усвоенных знаний и алгоритмов действия, а также направления подготовки. Ведь направление под­готовки, так или иначе, отражает будущую профессиональную деятельность студента, а она также предъявляет разные требования к специалистам в разных областях.

Литература

Гордеева Т.О., Леонтьев Д.А., Осин Е.Н. Вклад личностного потенциала в ака­демические достижения // Личностный потенциал: структура и диагностика / под ред. Д.А. Леонтьева. М., 2011. C. 642-668.

Индивидуально-психологические особенности и проблемы адаптации сту­дентов: отличаются ли победители олимпиад от остальных? / Гордеева Т.О., Кузь­

менко Н.Е., Леонтьев Д.А. и др. // Современные тенденции развития естественно­научного образования: фундаментальное университетское образование / под общ. ред. В.В. Лунина. М.: Изд-во МГУ, 2010. C. 92-102.

Об эффективности двух систем зачисления абитуриентов в химические вузы: дальнейший анализ проблемы / Гордеева Т.О., Осин Е.Н., Кузьменко Н.Е. и др. // Личностный потенциал: структура и диагностика / под ред. Д.А. Леонтьева. М., 2011. C. 404-23.

Ушаков Д.В. Тесты интеллекта и горечь самопознания // Психология. Жур­нал Высшей школы экономики. 2004. Т. 1. № 2. С. 76-93.

Bacon D.R., Bean B. GPA in Research Studies: An Invaluable but Neglected Op­portunity // Journal of Marketing Education. 2006. 28. Р. 35-42.

Costa P.T., McCrae R.R. NEO Personality Inventory Professional Manual. Odessa, 1992. FL: Psychological Assessment Resources.

DuffA., Boyle E., Dunleavy K., Fergyson J. The Relationship between Personality, Approach to Learning and Academic Performance // Personality and Individual Differen­ces. 2004. 36. Р. 1907-1920.

Furnham A., Chamorro-Premuzic T. Personality and Intelligence as Predictors of Sta­tistics Examinations Grades // Personality and Individual Differences. 2004. 37. Р. 943-955.

Furnham A., Chamorro-Premuzic T., McDougall F. Personality, Cognitive Ability, and Beliefs about Intelligence as Predictors of Academic Performance // Learning and Individual Differences. 2002. 14. Р. 47-64.

Goldberg L.R. Language and Individual Differences: The Search for Universals in Personality Lexicons // L. Wheeler (ed.) Review of Personality and Social Psychology. Vol. 2. Beverly Hills, CA: Sage, 1981. Р. 141-165.

Hunter J.E., Schmidt F.L., Jackson G.B. Meta-analysis: Cumulating Research Findings across Studies. Beverly Hills, CA: Sage, 1982.

John O.P., Srivastava S. The Big-five Trait Taxonomy: History, Measurement, and Theoretical Perspectives // L.A. Pervin, O.P. John (eds.) Handbook of Personality: Theory and Research. Vol. 2. N.Y.: Guilford Press, 1999. Р. 102-138.

Johnson V.E. An Alternative to Traditional GPA for Evaluating Student Perfor­mance // Statistical Science. 1997. 12. Р. 251-269.

Kuncel N.R., Crede M., Thomas L.L. The Validity of Self-reported Grade Point Averages, Class Ranks, and Test Scores: A Meta-analysis and Review of the Literature // Review of Educational Research. 2005. 75. Р. 63-82.

McCrae R.R., John O.P. An Introduction to the Five-factor Model and its Applica­tions // Journal of Personality. 1992. 60. Р. 175-215.

O'ConnorM.C., Paunonen S.V. Big Five Personality Predictors of Post-secondary Academic Performance // Personality and Individual Differences. 2007. 43. Р. 971-990.

Poropat A.E. A Meta-analysis of the Five-factor Model of Personality and Aca­demic Performance // Psychological Bulletin. 2009. Vol. 135. № 2. Р. 322-338.

Roth P.L., BeVier C.A., Schippman J.S., SwitzerF.S. Meta-analysing the Relation­ship between Grades and Job Performance // Journal of Applied Psychology. 1996. 81. Р. 548-556.

Strenze T. Intelligence and Socioeconomic Success: A Meta-analytic Review of Longitudinal Research // Intelligence. 2007. 35. Р. 401-426.

Trapmann S., Hell B., Hirn J.O.W., Schuler H. Meta-analysis of the Relationship between the Big Five and Academic Success at University // Zeitschrift Fur Psycholo­gie. 2007. 215. S. 132-151.