ARTÍCULOS

 

Analisis de una evaluacion transcultural de la inteligencia academica del escolar

 

 

Dr. José V. Díaz Esteve^*

Universidad de Valencia, España

 

 

---

RESUMEN

Se analizan los resultados de una evaluación transcultural de la Inteligencia Académica en España y República Dominicana. Para este estudio se elaboró el IAP.2, que intenta evaluar la inteligencia a través de cuatro tipos de contenidos: semánticos (AS), matemáticos (AM), estructural-espaciales (AE) y conductuales (AC). La prueba se aplicó a 258 alumnos de 6º curso de primaria de ambos países. Se procesaron las respuestas a través del programa ITEMAN para Windows del Microcart Testing System (1995). Se buscó las posibles diferencias en las puntuaciones obtenidas en cada una de las subpruebas y en la prueba total entre los valores de las variables independientes controladas: Sexo, Edad y País, empleándose un ANOVA factorial mediante el paquete estadístico StatView.II, 1990. Se ha querido apreciar las diferencias entre el nivel de desarrollo de las funciones mentales básicas, así como descubrir las posibles deficiencias en la Inteligencia Académica en las dos muestras, como consecuencia de los procesos enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada país ha adoptado. Para ello se realizó un análisis diferencial funcional de los items mediante dos procedimientos: el primero comparando la proporción de aciertos en cada uno de los items entre las dos muestras, utilizando el estadístico Z para contrastar las proporciones, procedimiento que está muy expuesto al impacto de la muestra, y el segundo buscando el Funcionamiento Diferencial de los Items (DIF: differential item functioning) utilizando el programa HMDIF de Fidalgo (1995). Finalmente, se ha buscado validar el modelo de procesamiento propuesto, para ver si la selección de items hecha para construir el IAP.2 se ajusta o no al mismo, realizando un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC), a través del programa EQS de Bentler versión 5.1 (1995). Del estudio se infiere que la diferencia entre la inteligencia académica de los alumnos de los dos países parece estar relacionada con que al alumno español se le estimula a desarrollar más la faceta fluida, y en cambio al dominicano más la inteligencia práctica.

---

 

 

INTRODUCCIÓN

Desde principios del siglo XX se ha intentado definir la Inteligencia, pero por su carácter excesivamente molar se ha hecho imposible alcanzar este objetivo (Sánchez Cánovas y Sánchez López, 1994). Estos intentos han estado dirigidos:

-por un lado a construir tests capaces de evaluar la Inteligencia, tarea que llevaba implícita dar una definición operacional de la Inteligencia. Entre estos tests los más destacados son: el Binet y Simon (1905, 1908, 1911), el Stanford-Binet (1916, 1937, 1961) de Terman, los Army Tests: Alpha y Beta (1917) y General Classification Test (1947), las Escalas de Wechsler (WBI, 1939; WBII, 1941; WISC, 1949; WAIS, 1955; WPPSI, 1967), los tests Factor g de Catell “Culture Fair” (1971), los tests de Kaufman: el K-ABC- (para niños, 1983) y el KAIT (para adultos y adolescentes, 1993), el Detroit Test of Learning Aptitute-DTLA (1935), el DTLA- Revisado por Baker (1967), el DTLA-2 (1985) y DTLA-3 (1991) revisado por Hammil, el Differential Ability Scales -DAS- de Elliot (1990), Cognitive Assessment System -CAS- (1996), el Woodcock-Johnson Psycho-Educational Battery (1977) revisados en 1989 y 90, últimamente en 2001 (WJTCA-R).

-por otro lado, otro grupo de autores ha llevado a cabo una serie de trabajos destinados a investigar la naturaleza del constructo, tales como: Spearman (1904, 1907, 1910, 1913, 1927), Thorndike (1907, 1922, 1927), Stern (1914), Thurstone (1929, 1935, 1938, 1941), Piaget (1955, 1972); Jensen (1969), Catell (1963, 1978), Horn (1968), Gardner (1993), Sternberg et al. (1981, 1985, 1988), Anderson (1993);

- finalmente otro grupo de autores se ha empeñado en delimitar el dominio de los comportamientos inteligentes, para luego clasificarlos y/o categorizarlos en diversos modelos teóricos, tales como: el cubo de Güilford (1965, 1966, 1967), el diagrama de Vernon (1971), la dicotomía inteligencia fluida vs cristalizada de Catell-Horn, las teorías jerarquizadas de Caroll (1993) y de McGrew y Flanagan (1996), los esquemas mentales de Anderson (1993), el exaedro de Secadas (1995) y el Catell-Horn-Carrol (C-H-C) defendido como definitivo por Sattler (2001).

A pesar de estos intentos se ha comprobado que la magnitud del constructo es tal, que la tarea de definir la Inteligencia, parece un proceso inacabable, ya que la misma implicaría: observar y clasificar todos los comportamientos inteligentes, esquematizarlos, precisar y hacer verificaciones concurrentes, predecir a corto plazo, efectuar nuevas precisiones y predicciones, formular hipótesis plausibles, y, por último, desarrollar modelos teóricos capaces de integrar los viejos y los nuevos conocimientos y datos. En fin se puede afirmar con Sánchez Cánovas y Sánchez López (1994), que la palabra inteligencia es un “término primitivo, no definido, cuyo sentido viene dado por el papel que este desempeña en la teoría y porque sirve para definir los demás conceptos de dicha teoría” (p.163).

En las primeras décadas del siglo XX se pensaba en la unidad del constructo. Pero, luego, desde los finales de la década de los 20 y sobre todo en la de los 30, algunos autores, (Scheringer, 1928; Deriaz, 1928; Scudder & Raubenheimer, 1930; Rusu, 1932; Kovoslay, 1933; Mierke, 1938; Wechsler, 1939,...) comienzan a hacer una clara distinción entre dos facetas de una misma Inteligencia: la Teórica (o académica, o verbal) y la Práctica (o manipulativa, o mecánica, o social). En las décadas posteriores (40, 50, 60, 70,...) se realizan, en diversos niveles educativos y ambientes culturales, diversos estudios correlacionales entre la evaluación de estos aspectos de la Inteligencia y el rendimiento académico y/o laboral (Williamson & Darley, 1935; Gough, 1948; Singh-Baldev, 1956; Tsudsuki, 1957; Shuluke, 1958; Carter, 1959; Sechrest & Jackson, 1961; McBee & Duke, 1961; Kolowinsky, 1961; Yamamoto, 1964; Guilford, Hoepfner & Petersen, 1965; Warhadpande & Kuller, 1966; Keating, 1978). Por último en los años 80 y 90 aparece un grupo de autores, tales como: Sternberg y colaboradores (1981, 1985, 1989), Ford & Tisak (1983), Wagner (1990,1994), Stewart (1998) que prefieren hablar de varias clases o tipos de inteligencia, que se perciben bien diferenciadas entre sí; estas son: la práctica o sentido común (estructurada sobre los llamados conocimientos tácitos), la social (habilidad para adaptarse a las diversas situaciones sociales), la emocional (capacidad para identificar y manejar adecuadamente las emociones) y la académica (capacidad de adquirir y utilizar adecuadamente los conocimientos en el contexto adecuado, lo que implica percibir y asumir la responsabilidad de las limitaciones y la capacidad de trasladar el pensamiento a la acción). En estos años aparecen, también, varios trabajos que comparan y contrastan entre sí estos tipos de inteligencia, tales como: la práctica vs la académica (Wagner et al. , 1990, 1994; Torf & Sternberg, 1998; Sternberg et al., 1996, 2000), la social vs la académica (Riggio & al,, 1991; Wong et al., 1995; Jones & Day, 1996, 1997).

Dentro de la inteligencia académica (IA), entendida, como -la capacidad para solucionar problemas académicos- (Jones & Day, 1996), se han distinguido a su vez dos facetas (Allik & Realo, 1997; Lee, Wong & al, 2000): la fluida (el conjunto de habilidades inherentes al sujeto que facilitan el aprendizaje) y la cristalizada (el conjunto de conocimientos implícitos y destrezas/automatismos que el sujeto ha adquirido y desarrollado a través de los diversos procesos enseñanza/aprendizaje). Al parecer, de acuerdo con Sternberg y Wagner, la inteligencia académica podría ser identificada con el tradicional factor g, aunque envuelto en otro lenguaje (g-océntrico), identificación muy criticada por Jensen (1993) y que es claramente diferenciable del rendimiento académico, expresado por cualquiera de estos valores: las notas o calificaciones obtenidas, el índice académico, la motivación para aprender, el nivel educacional alcanzado por el sujeto, los premios o distinciones recibidos (Oliver, R.N, 1994).

Así pues, el autor, siguiendo las directrices de Sternberg y Wagner, ha intentado evaluar algunos aspectos de la inteligencia, entendiendo la misma, “como el nivel de desarrollo mental que alcanza un alumno en un determinado nivel escolar, a consecuencia del proceso enseñanza/aprendizaje académico”. Este aspecto del constructo ha sido denominado Inteligencia Académica, cuya definición operacional podría ser esta:

la capacidad para:

- captar, asimilar y reconocer objetos y/o conceptos expresados mediante palabras, símbolos numéricos, figuras o comportamientos,

- operar con estos contenidos de diversas maneras, tales como: recordar, comprender, clasificar, ordenar, completar, agrupar en conceptos superiores, contraponer y emitir juicios, elaborar nuevos, razonar, resolver problemas, mutar, reproducir,

- establecer relaciones entre ellos,

- comprender, profundizar e inferir consecuencias de los mismos,

- y actuar con propósito y/o anticiparse a situaciones, y operar eficazmente en el medio ambiente (Díaz, 2000, p. 279).

Definido el atributo, en este caso la inteligencia académica, se hace necesario elaborar un modelo de procesamiento jerárquico (model of cognitive functions- Das, 1988), en el que se señalan las funciones y componentes sobre los cuales se va a construir el test. Para elaborar este modelo se ha procedido a realizar una amplia revisión de los comportamientos mentales más utilizados para evaluar la inteligencia en los principales tests desarrollados hasta el presente, reunirlos todos en una especie de mapa conceptual, para comenzar, luego, a seleccionar aquellos, que en opinión del autor podían estar más relacionados con la inteligencia académica. Seleccionados estos comportamientos se diferenciaron y organizaron entre sí para constituir una especie de modelo metodológico jerarquizado, que viene expresado en las figuras No. 1 y 2.

 

 

 

La lista de comportamientos propios de la actividad mental es inmensa. Por eso a la hora de definir la inteligencia, siempre desde el enfoque cognitivoacadémico, se han agrupado estos comportamientos en cinco tipos de procesos:

I-A. Dominio de contenidos o materiales cognitivos propios del área, derivados de diversos tipos de aprendizajes (A): personal, socio-familiar y escolar. Detrás de este proceso se identifican las siguientes funciones mentales: memoria y capacidad de aprendizaje, ...

II-A. Grado de automatización de estos contenidos, que permite operar con rapidez y precisión con estos materiales. Detrás de este proceso se identifican algunas funciones mentales o destrezas (D) específicas de cada área, que facilitan la ejecución de este tipo de actividad...

III-A. Capacidad de establecer relaciones diversas entre las diversas clases de contenidos que forman parte del área estudiada. Detrás de este proceso se identifica la llamada función razonamiento (R) en sus diversas facetas, ...

IV. Capacidad de comprender y profundizar en sus estructuras internas, así como inferir consecuencias y generalizaciones. Detrás de este proceso se identifican funciones mentales, tales como: analizar y señalar los elementos esenciales, interpretar el sentido, hacer nuevas versiones, demostrar algo, hacer extrapolaciones, sintetizar conceptos,... que pueden ser globalizadas con la expresión flexibilidad mental (F).

V. Capacidad de proyección mental, que implica actuar con propósito, prever las secuencias y buscar soluciones eficaces a los problemas planteados. Detrás de este proceso se pueden identificar funciones mentales, tales como: aplicar los contenidos a casos concretos, evaluar contenidos, ponderar su eficacia, establecer reglas,... Proceso que identificamos con la expresión proyección mental (P).

La especificación de estos conceptos y comportamientos se hace a continuación con la presentación de un esquema al estilo de los teorías jerárquicas (Figura No. 2), que puede servir de base para ofrecer una definición operativa, más precisa de la Inteligencia tal como ha sido propuesta. Una descripción operativa de las funciones mentales indicadas y comportamientos concretos de cada función de este modelo de procesamiento puede ser vista en Díaz (2001, p. 21-26)

De modo, que de acuerdo a este modo de definir la inteligencia, se puede afirmar que en el hombre existe una capacidad general para operar mentalmente, siendo esta como una especie de estructura interna, que permite amoldarse a diversas clases de contenidos. Contenidos que han sido clasificados en cuatro categorías: palabras (AS: aptitud semántica), números o contenidos matemáticos (AM: aptitud matemática), figuras o estructuras espaciales (AE: aptitud estructural o espacial) y conductas o estimaciones ponderativas (AC: aptitud conductual o ponderativa). Categorías que generan, a su vez, cuatro tipos de Inteligencia, que han sido considerados importantes, dentro del contexto académico escolar, para apreciar en primer lugar el nivel de desarrollo de las funciones mentales que ha alcanzado cada sujeto en un momento educativo dado (evaluación estática), así como los cambios sucedidos en los mismos después de aplicar un proceso educativo normal o terapéutico mediante una intervención psicoeducativa intensiva (evaluación dinámica).

Definido el modelo de procesamiento y el modelo de medición (items de selección múltiple con cuatro alternativas) se procedió a redactar un copioso banco de items ayudado por los alumnos de Práctica en Psicología Evaluativa y Educativa de las Facultad de Psicología de la Universidad de Valencia, durante varios cursos académicos (1995-2000). Estos items fueron administrados a grupos pequeños (30-50 alumnos) en estos niveles educativos: Primaria.1 (P.1) (2,3,4 cursos), Primaria 2 (P.2) (4,5,6 cursos), ESO (Enseñanza Secundaria Obligatoria), Bachillerato y Universidad. Los resultados de los análisis psicométricos fueron guardados en un banco de items a través del programa LXR.Test (5.1) llegando a disponer de unos 700 items. Banco que finalmente se ha dividido en otros cinco, denominados de este modo: Intel P.1 (items experimentados con alumnos de Primaria 1), Intel P.2(items experimentados con alumnos de Primaria 2), Intel ESO (items experimentados en alumnos de ESO), Intel BUP (items experimentados con alumnos de Bachillerato), Intel U (items experimentados con alumnos universitarios y adultos).

Este artículo presenta un estudio comparativo transcultural entre los resultados de la aplicación del IAP.2 Forma A, aplicado a dos muestras de alumnos de 6° curso de Primaria: una española que reside en Valencia o grandes ciudades de la provincia y otra dominicana que reside en Santo Domingo D. N. de la República Dominicana.

 

MÉTODO

 

DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA

Dado que el objetivo básico de la investigación era efectuar una evaluación transcultural de la inteligencia académica del escolar primario se buscaron dos muestras: una de España formada por 135 alumnos (M1) que durante el curso escolar 2000-01 estaban cursando en el 6º de primaria en la provincia de Valencia (España) y la otra formada por 121 alumnos (M2) de Santo Domingo (República Dominicana), que así mismo cursaban el 6º de primaria en tres centros privados de la capital del país. En la tabla No. 1 se presenta la distribución de las muestras por sexo y edad y país:

 

 

La prueba fue aplicada de forma colectiva, en horario normal de clase, de este modo: a la primera muestra (M1) fue administrada por estudiantes del II ciclo de Psicopedagogía como parte de una práctica del módulo “Introducción a los Métodos de Investigación y Medición Psicológicos: construcción de cuestionarios, escalas y tests” (6 créditos), que el autor impartió en el Ier Semestre del curso académico 2000-01 en la Universitat de València, y a la segunda muestra (M2) por el propio autor, con la ayuda del psicólogo escolar de cada centro, aprovechando la visita que el autor hizo al país para impartir un curso en una universidad dominicana.

 

INSTRUMENTO DE MEDIDA

El test IAP.2 Forma A (Test de Inteligencia Académica aplicable al 2º nivel de Primaria, 4-6 curso) forma parte de un conjunto de tests desarrollados para evaluar las funciones mentales más ligadas al rendimiento académico en los diversos niveles escolares. El IAP.2 Forma A consta de cuatro subpruebas con doce elementos cada una, distribuidos de esta forma por categorías: (Ver tabla No. 1).

 

 

En el cuadro No. 2 se resume el número de ítem que tiene cada una de las cinco funciones mentales o “testless”, que permiten elaborar el modelo de procesamiento adoptado.

 

 

Este tipo de pruebas, se puede construir, como se ha indicado antes, de acuerdo a las necesidades evaluativas del constructor o del centro, sobre cualquiera de los bancos de items citados, cuyos items están debidamente calibrados. En la presente investigación, dado el caso que se trataba de dos muestras de poblaciones cultural y educativamente distintas, aunque hablen el mismo idioma, algunos de los items (AV11, AM5, AE10, AC1, AC6,AC9, AC12) tuvieron que ser modificados o sustituidos, pero procurando mantener siempre el mismo tipo de ítem y las mismas características psicométricas de los items originales.

 

VARIABLES CONTROLADAS

Dado que el objetivo básico de esta investigación fue realizar un estudio comparativo entre las dos muestras señaladas a través del IAP.2, se han establecido:

Las siguientes variables independientes:

1º Sexo: 1 hombre; 2 mujer.

3º País: 1 muestra española; 2. muestra dominicana

Las variables dependientes, corresponden a las valoraciones dadas a las respuestas de los sujetos a los 49 items del test, agrupadas de acuerdo a estas dos categorías:

a. Atendiendo a los contenidos de los items se han desarrollado cuatro clases de puntuaciones:

AS (aptitud semántica o verbal) = suma de items acertados en la 1ª prueba

AM (aptitud matemática) = suma de items acertados en la 2ª prueba

AE (aptitud espacial) = suma de items acertados en la 3ª prueba

AC (aptitud de estimar comportamientos) = suma de items acertados en la 4ª prueba

b. Atendiendo a los procesos mentales necesarios para responder los items se han desarrollado cinco clases de puntuaciones en cada una de las subpruebas anteriores:

A. (conocimientos-aprendizajes)= suma de items acertados referentes a: ISA, IMA, IEA, ICA.

D. (destrezas- automatismos)= suma de items acertados referentes a: ISD, IMD, IED, ICD.

R. (razonamiento)= suma de items acertados referentes a: ISR, IMR, IER, ICR.

F. (flexibilidad mental)= suma de items acertados referentes a: ISF, IMF, IEF, ICF.

P. (proyección mental)= suma de items acertados referentes a: ISP, IMP, IEP, ICP.

De modo que se puede decir que los tests IA se estructuran sobre estos tres tipos de variables (Figura No. 3):

- variables observables: (V1-V16) las respuestas directas a los items que asociadas por grupos, como se ha visto en la sección b, dan origen a 20 (5x4) posibles variables.

- variables latentes, que corresponden a las categorías subyacentes a las que se pueden asignar los items. Estas, a su vez, pueden agruparse en dos tipos:

- variables latentes internas, que se han reunido en dos niveles: uno por el contenido de los items (F1-F4) y el otro por los procesos mentales que utilizan para contestar bien a los mismos (F5-F9),

- variables latentes externas (E1-E16), que corresponden a la influencia de otras fuentes de variación, no controladas directamente en la situación experimental del estudio, pero que influyen en los resultados del test.

 

PROCEDIMIENTO

Las respuestas de los sujetos fueron procesadas, para cada una de las muestras, a través del programa ITEMAN para Windows del Microcart Testing System (1995). Los” outputs” obtenidos informan acerca: de los estadísticos de los items, de los estadísticos del test y de las puntuaciones de los sujetos. Con estos resultados se procedió a comprobar los siguientes objetivos o hipótesis:

- I. buscar, en primer lugar, las posibles diferencias en las puntuaciones obtenidas en cada una de las subpruebas entre los valores de las variables independientes controladas: Sexo, Edad y País. Para lograr este objetivo, los datos se procesaron mediante un ANOVA factorial utilizando la rutina de un paquete estadístico (StatView.II, 1990).

- II. luego se ha querido ver las diferencias entre el nivel de desarrollo de las funciones mentales básicas así como descubrir las posibles deficiencias en la Inteligencia Académica, desarrolladas en las dos muestras como consecuencia de los procesos enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada país ha adoptado. Esto ha sido posible efectuando un análisis diferencial funcional de los items mediante dos procedimientos: el primero, comparando la proporción de aciertos en cada uno de los items entre las dos muestras, utilizando el estadístico Z para contrastar las proporciones, procedimiento que está muy expuesto al impacto de la muestra y el segundo buscando el Funcionamiento Diferencial de los Items (DIF: differential ítem functioning) utilizando el programa HMDIF de Fidalgo (1995).

- III. finalmente se ha buscado validar el modelo de procesamiento propuesto, es decir, ver si la selección de items hecha para construir el IAP.2 se ajusta al modelo de procesamiento propuesto (Figuras No. 1, 2 y 3) realizando un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC), a través del programa EQS (Equations Estructural) de Bentler versión 5.1 (1995).

 

 

Los resultados del procesamiento de los datos y su discusión son presentados a continuación por separado para cada uno de los objetivos propuestos:

I. Comparación de las variables independientes

Los resultados obtenidos en cada uno de los cálculos señalados se expresan en las siguientes tablas para cada variable independiente controlada:

1º Sexo (1 Hombres, 2 Mujeres) en cada una de las muestras estudiadas (M1 Española, M2 Dominicana, M3 Total).

2º Edad (10,11,12) en cada una de las muestras estudiadas (M1 Española, M2 Dominicana, M3 Total)

 

 

 

3º País (1,2) en ambas muestras divididas en dos categorías (M1 España, M2 República Dominicana).

 

 

DISCUSIÓN

Toca ahora llevar a cabo la discusión correspondiente para comprobar si las hipótesis propuestas son o no sostenibles de acuerdo a los resultados obtenidos para cada una de las variables independientes controladas: Sexo, Edad y País. Respecto a las mismas se pueden establecer las conclusiones y reflexiones:

1º La variable independiente sexo no parece influir significativamente sobre ninguna de las puntuaciones obtenidas (AS, AM, AE, AC, T) en el Test IAP.2, tanto en las dos muestras tomadas por separado, como en la muestra total (p> 0.05). No obstante habría que recalcar que en todas las puntuaciones la media de las mujeres es superior a la de los hombres. Resultado que no es de extrañar, ya que en los centros seleccionados se imparte una educación mixta y a ese nivel educativo (6 º curso de primaria) las mujeres suelen presentar mayor madurez que los hombres.

2º En cambio, la variable edad sí parece influir en algunas puntuaciones del Test IAP.2. Así:

- en la puntuación AS aparecen diferencias significativas (p<0.05) en la muestra dominicana entre los grupos 1 (N1=4) vs 2 (N2=86) y 1 (N1=4) vs 3 (N2=31), siempre a favor del grupo 1; posiblemente los resultados pueden estar afectados por el escaso número de sujetos del grupo 1, y dado el caso que el test fue aplicado en el 2do semestre, hace pensar que estos alumnos fueron adelantados de curso por su alta madurez mental, madurez que se manifiesta principalmente en los contenidos verbales.

- en la puntuación AM aparecen diferencias significativas (p<0.05), en la muestra española, entre los grupos 2 (12 años) y 3 (13 años). Lo que podría ser explicado por el hecho de que el test fue aplicado en el 1º trimestre del curso 2000-2001, por lo que el grupo 3 pudo estar formado por un número importante de alumnos con cierto retraso o fracaso escolar.

3º Finalmente la variable país sí parece influir significativamente (p<0.05) sobre casi todas las puntuaciones del Test IAP.2. Así:

- en la puntuación AM aparece una diferencia significativa (p=0.0122) entre las dos muestras (1 española, 2 dominicana) a favor de la muestra española,

- así mismo estas diferencias se muestran muy significativas en la puntuación AE a favor de la muestra española (p=0.0001),

- y en la puntuación AC a favor de la muestra dominicana (p=0.00001).

- No aparecen diferencias significativas en las puntuaciones AV y ni en la Total.

Estos resultados pueden inducir a exponer algunas reflexiones generales sobre los sistemas educativos de cada país, tales como que: el sistema educativo español tiende a dar mejor formación que el dominicano en el procesamiento mental de los contenidos matemáticos y espaciales, en cambio el sistema educativo dominicano tiende a desarrollar los contenidos referentes al comportamiento (AC), es decir, la llamada inteligencia práctica (Wagner, 1994).

II. Análisis diferencial del funcionamiento de los items

Dado que uno de los objetivos básicos de esta investigación era realizar un estudio comparativo entre las muestras de los dos países, buscando las posibles diferencias entre el nivel de desarrollo de las funciones mentales básicas, así como, descubrir las posibles deficiencias en la Inteligencia Académica desarrolladas en las dos muestras como consecuencia de los procesos enseñanza-aprendizaje del sistema educativo que cada país ha adoptado, se ha decidido añadir a los resultados anteriores un análisis diferencial del funcionamiento de los items, que permita ofrecer alguna señal de las propiedades estadísticas de los items entre los grupos. Para efectuar este análisis se han utilizado dos procedimientos: uno meramente estadístico y otro de carácter más psicométrico.

El procedimiento estadístico se ha efectuado comparando y contrastando la proporción de aciertos entre las dos muestras en cada uno de los items, mediante el estadístico Z para proporciones y cuyos resultados se exponen en la tabla No. 5:

 

 

 

Procedimiento que indica que aparecen diferencias significativas (*) en 24 de los 48 items. Esta diferencia permite inducir solamente, que la probabilidad de responder correctamente es mayor para un grupo que para otro, pero que dicha diferencia reside más bien en el nivel de habilidad de los sujetos que en el hecho de pertenecer a un grupo o a otro, lo que implica que la probabilidad de responder correctamente al ítem puede ser la misma para sujetos con el mismo nivel de habilidad con independencia del grupo al que pertenezcan (Fidalgo, 1995). Diferencia que es identificada como Impacto (Ackerman, 1992)

2º Resultados del procedimiento psicométrico

El procedimiento psicométrico, se efectuó utilizando el DIF, que permite señalar que la probabilidad de responder correctamente al ítem está ligada mayormente al grupo al que pertenece (Fidalgo, 1995). Se han señalado diversos procedimientos para detectar el DIF: el M-H DIF (Mantel-Hanszel, 1959), el estandarizado DPE D-DIF (Dorans-Holland, 1993), el SIBTEST (Shealy y Stout, 1993), los Modelos Loglineales (presentes en el SPSS ), los modelos basados en la Teoría de las Respuestas al Ítem (TRI) calculado sobre: la diferencias de área en la CCI (Shepard, Camilli y Williams, 1985; Kim y Cohen, 1991), el Ji-cuadrado de Lord (1980). En este trabajo, por su sencillez, bajo costo computacional y buenos resultados se ha utilizado el MHDIF de Fidalgo (1994) que fundamentado en el procedimiento Mantel-Hanszel permite calcular el MH-CHI2 (ji cuadrado MH), que permite señalar la presencia o ausencia de DIF en los items del test en aquellos items que presenten valores superiores a 3.84 con un gl=1 en la columna “MHCHI2”. Trabajo que se facilita observando la columna DIF con estos criterios: 0= ausencia de DIF, 1= presencia DIF. Si además se observan los signos de la columna MH D-DIF, se verá que van precedidos de signos, que indican el sentido del DIF; así: + cuando el DIF a favor del Grupo Focal (muestra española), y cuando está a favor del Grupo de Referencia (muestra dominicana), como puede observarse en la tabla No. 6.

 

 

Los datos de las tablas No. 5 y 6 han sido esquematizados en el cuadro No. 3, en el que se aprecian tres fuentes de variabilidad: el impacto (I), el DIF (D) y las modificaciones (M) hechas a los items por estar posiblemente influenciados de contenidos culturales.

 

 

En el cuadro No. 3 se observan, pues, estos datos:

1. Se han encontrado 23 de los 48 items, que presentan impacto (I). El sentido del impacto varía de una muestra a otra de este modo. Así está a favor del grupo:

a. español en: AS (6,8,12); AM(4,8,9,10,12); AE (2,5,6,7,8,9,10); AC (5,10)

b. dominicano en: AS (1,5,11,12); AM (7); AE (0); AC (1,4,6,9,12)

2. El DIF aparece en 21 de los 48 items. El sentido del DIF varía, así mismo, de una muestra a otra. Así está a favor del grupo:

a. español en: AS (6,8,12); AM (4,8,10); AE (2,7,8,10); AC (5,10)

b. dominicano en: AS (5,11); AM (5,7); AE (0); AC (1,3,4,6,9,12)

3. De los 7 items, que fueron modificados (M)por razones culturales, se observa que:

a . 6 presentan impacto a favor del grupo dominicano (AS-11 AE-10, AC-1, AC-4, AC-6, AC-12)

b. y 1 tan sólo, presenta DIF a favor del grupo dominicano (AM-5)

Para facilitar la discusión de los datos del cuadro No. 3, éstos se han organizado de nuevo en el cuadro No. 4 agrupando los items en los procesos mentales o testless propuestos, e indicando debajo de cada item la presencia y sentido del: Impacto (I), DIF (D) y Modificación (M).

 

 

DISCUSIÓN

1º Se ha visto que no aparece una diferencia significativa entre las dos muestras en la puntuación global de la subprueba AS. Sin embargo, si se recurre a los análisis funcional y sustantivo de los items, como lo indica el cuadro No. 4, se observa que:

- 2 de los 3 items del testless ISA, presentan impacto, y uno solo (el 11) presenta I, D y M); esta diferencia favorece a los dominicanos. Es muy probable que esta diferencia funcional sea debida, mas que a la aptitud, a la modificación del ítem;

- en el dominio de las destrezas lingüísticas (ISD) se dan en sólo dos de los cuatro items que presentan impacto y DIF, uno que favorece a los dominicanos (el 5) y otro a los españoles (el 8);

- en la utilización de la capacidad de razonamiento (ISR) se da en un ítem (el 6) de los tres que presentan impacto y DIF y es a favor de los españoles;

- en la flexibilidad mental (ISF) se da un ítem (el 8) de los dos que presenta impacto y DIF a favor también de los españoles;

- no hay items en el tests referentes a la proyección mental (ISP) o capacidad ponderativa

Es decir, que el sentido del impacto y DIF va de un lado al otro de las muestras. Pero parece inferirse, analizando el contenido de los items, que los que están más cargados de aprendizajes o automatismos (inteligencia cristalizada) parecen favorecer a los dominicanos, en cambio los items que implican utilización de las aptitudes mentales innatas (inteligencia fluida) favorecen a los españoles (Allik & Realo, 1997; Lee, Wong et al., 2000).

2º Anteriormente se ha visto, así mismo, que aparece una diferencia significativa en las puntuaciones globales de la subprueba AM, entre las muestras de los dos países. Al realizar el análisis diferencial funcional y sustantivo de los items se encuentra que estas diferencias favorecen en la mayoría de los casos a la muestra española, excepción hecha de uno (el 7) de los cuatro items referentes a la proyección mental (IMP). Esto induce a pensar que la preparación académica en los contenidos matemáticos de los españoles se evidencia superior a la de los dominicanos, sobre todo en el uso de algunos contenidos, tales como: cálculo mental, conocimiento del sistema métrico decimal, operaciones con quebrados... En cambio, en la aplicación del sentido práctico (el ítem 7) favorece significativamente al dominicano.

3º Así mismo se ha visto que aparece una diferencia significativa en las puntuaciones globales de la subprueba AE, entre las muestras de los dos países. Al realizar el análisis funcional y sustantivo de los items se encuentra que cuatro de los items que presentan impacto, presentan también DIF (2,7,8,10). Estas diferencias favorecen en todos los casos a la muestra española. Diferencia que se evidencia más en los procesos de razonamiento (IER) donde los tres tienen I y D. Estos resultados vienen a confirmar lo visto anteriormente, que la muestra española se muestra superior en la utilización de las aptitudes inherentes (inteligencia fluida).

4º Sin embargo, se ha visto que aparece una alta diferencia significativa a favor de los dominicanos en las puntuaciones globales de la subprueba AC. Al realizar el análisis diferencial funcional y sustantivo de los items se encuentra con que siete de los doce items presentan I y D, de este modo:

- tres de los cuatro items del testless ICA, presentan simultáneamente impacto y DIF a favor de los dominicanos. Es muy probable que esta diferencia funcional sea debida, más que a la aptitud, a la modificación de dos de los items (el 1 y el 9); en cambio el otro (el 5) que no ha sido modificado favorece al grupo español.

- no aparecen items en el dominio de las destrezas (ICD);

- en los dos items de razonamiento se da I y D, pero uno (el 4) está a favor de los dominicanos y el otro (el 10) a favor de los españoles;

- en los items de flexibilidad mental se dan dos (el 6 y el 12) de los 6 que presentan I y D a favor de los dominicanos, si bien fueron modificados, en cambio uno (el 3) presenta sólo DIF.

- no hay en el test referente a la proyección mental o capacidad ponderativa.

De modo que si eliminamos los cuatro items modificados, quedan sólo tres: dos a favor del grupo español (el 5 y el 10 de contenido abstracto) y uno favor de los dominicanos (el 4 de contenido concreto).

Los resultados obtenidos en las subpruebas, permiten corroborar la hipótesis inferida intuitivamente en la sección anterior, que hace posible inferir que los dominicanos se muestran superiores en aquellos items que presentan contenidos concretos y referentes a la inteligencia práctica basada sobre los llamados “conocimientos tácitos” (Wagner y Sternberg, 1994, 2000), en cambio el grupo español se presenta superior en los items que tienen contenidos más abstractos y que implican el uso de la inteligencia fluida (Allick y Realo, 1997; Lee, Wong, Day, Maxwell y Torpe, 2000). Estos resultados pueden inducirnos a exponer la siguiente reflexión general sobre los sistemas educativos de cada país: el sistema educativo español tiende a dar mejor formación que el dominicano en el procesamiento mental de los contenidos matemáticos y espaciales, en cambio el sistema educativo dominicano tiende a desarrollar más lo concreto y la llamada inteligencia práctica.

III. Validación del modelo de procesamiento

Finalmente se pretende validar el modelo de procesamiento propuesto (figuras No. 1, 2 y 3). Esto se hace, efectuando un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) a través del programa EQS (Equations Structural) de Bentler versión 5.1 (1995); introduciendo como datos a procesar las sumas de las valoraciones de los items acertados en cada una de las categorías de contenidos y testless, lo que ha dado lugar a las 16 variables independientes (V1-16) de la figura No. 3. En realidad, de acuerdo a la estructura teórica propuesta, éstas debían ser 20, ya que hay 4 clases de contenidos (F1-F4) x 5 clases de procesos (F5-F9), pero dado el caso que en el IAP.2 no se han utilizado items en alguna de las categorías (casillas cuadradas no sombreadas), se han manejado solamente 16 variables independientes, que son las casillas sombreadas en la figura No. 3.

De los tres procedimientos que pueden utilizarse en el programa EQS, se ha escogido el segundo, que permite incluir variables observables y variables latentes e hipotetizar la existencia de una estructura factorial subyacente a las variables observables (Tomás, Olivar y Meliá, 1993).

Entre la multitud de datos que presenta el “output” del programa se han extraído tres clases: los índices de ajuste que permiten observar si los datos extraídos de la muestra se adecuan al modelo teórico propuesto, las ecuaciones estructurales que permiten constatar las saturaciones que las variables independientes tienen con respecto a las variables latentes internas (F1-F9) y externas.(E1-E16) y los coeficientes de correlación existentes entre los factores o variables latentes.

1. Índices de ajuste, el EQS presenta dos clases de índices de ajuste: unos de carácter global que permiten inferir si la estructura propuesta para los datos es plausible y otros de carácter analítico, que facilitan el perfeccionamiento del test al señalar los efectos (saturaciones o covarianzas) que no resultan significativos.

a. El output del programa ofrece varios índices de carácter global, pero aquí se han seleccionado tres solamente:

- el CFI (Comparative Fit Index)=0.897, índice que es un derivado del Chi cuadrado que intenta corregir sus limitaciones, cuyo valor oscila entre 0 y 1, y que resulta adecuado para el tipo de tamaño muestral.

- el AGFI (Ajusted goodness of fit index)= 0.904, que presenta el Programa LISREL ( Jöreskog y Sörbom, 1988), que se fundamenta en el tamaño de los residuales o errores comparados con los datos observados y que puede ser interpretado como la proporción de la matriz varianzascovarianzas iniciales que se consigue explicar con el modelo propuesto. Sus valores oscilan también entre 0 y 1.

- y el RMSEA (Root Mean SQ. Error of App.)= 0.0408, que nos indica la probabilidad de error que se comete.

b. En el cuadro siguiente se presentan para cada variable independiente las saturaciones que éstas tienen con las variables latentes: internas (F1-F9) y externas (E1-E16), así como su error típico y estadístico de contraste Z que permite tomar decisiones sobre la significatividad de los coeficientes beta, que indican de la saturación de las variables latentes en los momentos:

 

 

* Estadístico de contraste: significativo al 0.05 (Z>1.96)
* * Estadístico de contraste: significativo al 0.01 (Z>2.58)
ningún signo: no significativo (Z<1.96)

2. El “output” del EQS presenta, también, las ecuaciones estructurales finales, después de varias iteraciones correctoras y en el supuesto de una distribución normal de los datos, que permiten constatar en los coeficientes beta las saturaciones de las variables independientes con las variables latentes internas (F1-F9) y externas.(E1-E16), así como los coeficientes de intercorrelación entre las variables latentes internas, como puede observarse en el cuadro No. 5.

 

 

DISCUSIÓN

Vistos los datos anteriores se pueden señalar las siguientes observaciones:

1º Dado que el criterio de aceptación para los índices de ajuste de carácter global indica que estos deben ser iguales o mayores que 0.90 (Bentler,1988), y que la probabilidad de error debe ser menor que 0.05. Dado que: el CFI=0.897, el AGFI=0.904 y el RMSEA=0.040, se podría aceptar el ajuste de los datos al modelo aunque no holgadamente, ya que estos índices están en los límites de aceptabilidad, lo que nos lleva a estudiar detenidamente los índices de ajuste de carácter analítico.

2º Al revisar los datos del cuadro No. 4 se observa que aparecen variables independientes que presentan en la prueba de contraste de hipótesis Z, valores que no son significativamente distintos de cero (Z<1.96), así en:

- las variables semánticas están: V1 con F1, V2 con F6, V3 con F7 y V4 con F8,

- en cambio no aparece ninguna en las variables matemáticas, espaciales, ni conductuales.

Observaciones que aconsejan revisar y posiblemente estructurar mejor los contenidos de la subprueba verbal o semántica.

3º En el cuadro No. 5, por razones de espacio, se presentan dos clases de datos: las ecuaciones estructurales finales y los coeficientes de correlación entre los dos grupos de variables latentes: contenidos y procesos:

- los coeficientes de las ecuaciones estructurales indican el grado de saturación que cada variable dependiente tiene con las variables latentes después de realizar varios cálculos iterativos por el procedimiento de máxima verosimilitud para reducir el error. Los resultados han salido similares a los datos del cuadro No. 4, del que se han podido rescatar algunos como el F7 en V3 y F8 en V4. para los N= 258 casos de la muestra.

- finalmente las correlaciones entre los dos grupos de variables latentes o factores permiten señalar que:

- las correlaciones entre los contenidos son todas significativas, pero que sería muy conveniente revisar con profundidad los items referentes a los contenidos conductuales o ponderativos,

- así mismo, todas las correlaciones entre los procesos definidos en el nivel superior (procesos) son significativas; sin embargo aparecen algunas negativas, tales como: el F5 con F8 que podría ser explicada al ver que se trata de dos tipos de procesos adversos (aprendizajes y flexibilidad mental), y todos las F9 con el resto de factores (F5, F6, F7, F8), que podrían ser explicadas en primer lugar por el tipo de actividades mentales que ellos implican, de acuerdo con Wechsler: intelectivas (aprender, automatizar, razonar, flexibilizar contenidos) vs no intelectivas(actividades ponderativas), además del hecho, señalado en el párrafo anterior, que la definición de esta variable latente (F9) parece no estar bien acabada. En este sentido se han repetido los cálculos en el EQS suprimiendo los valores correspondientes al F9 y se han obtenido resultados que mejoran sensiblemente los índices de ajuste y saturación.

 

CONSIDERACIONES FINALES

En la psicometría tradicional, cuando se querían hacer estudios comparativos entre grupos se aplicaban diversos cálculos ANOVA sobre las puntuaciones del test. Esta práctica resulta muy peligrosa, pues detrás de estos resultados globales hay demasiadas fuentes de variación. De ahí que hayan surgido en las últimas décadas estudios que ponen la máxima atención en el análisis diferencial funcional de los items, buscando diferenciar en este análisis el Impacto y el DIF, ya que es el que mejor señala las verdaderas diferencias entre grupos. El análisis sustantivo de los items permite inferir qué tipos de procesos o contenidos son los que diferencian a los grupos. En nuestro estudio, dado que se buscaba estudiar aquellos aspectos del comportamiento inteligente que hacen referencia a la inteligencia académica, se ha podido inferir que la diferencia parece estar en que al alumno español se le estimula a desarrollar más la faceta fluida, en cambio al dominicano se le estimula a desarrollar más la inteligencia práctica, tal como ha sido definida por Sternberg, Wagner y colaboradores (1994). Finalmente, dado que este estudio se ha realizado con un test nuevo, construido para la ocasión sobre un banco de items dedicado a la población de enseñanza española y sobre un modelo de procesamiento concreto, ha sido necesario añadir la tercera parte del estudio para ver si el IAP.2 se ajustaba al modelo teórico sobre los datos de estas muestras. Dado que el ajuste ha aparecido bastante aceptable, a pesar de la diversidad de muestras (dos países de habla hispana) y de las modificaciones culturales introducidas al test, esto anima a mejorar la selección de items y a definir con más precisión las variables antes de seguir construyendo tests para otros niveles de enseñanza.

 

REFERENCIAS

Ackerman,T.A. (1992). A didactic explanation of items bias, item impact, and item validity from a multidimensional perspective. J. of Educational Measurement, 29 (1), 67- 91.

Allik, J y Realo, A. (1997). Intelligence, academic abilities and personality. Personality and Individual Differences. Vol. 23, 809-814.

Anderson, J.R. (1983). The architecture of cognition. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Anderson, J.R. (1993). Rules of the mind. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Inc.

Baker, H.J. y Leland, B. (1967). Detroit Test of Learning Aptitude. Indianapolis: Bobbs Merrill.

Binet, A. (1911). Nouvelles Recherches sur la measure du niveau intellectuel chez les enfants d’echole. Revue Philosophie,11, 191-244.

Binet, A. y Simon, T. (1905). Methodes nouvelles pour le diagnostique du niveau intellectuel des anormaux. Année Psychologique, 11, 191-244.

Binet, A. y Simon, T. (1908). Le developpement de l’intelligence chez les enfants. Anné Psychologique, 14, 1-94

Broom, M.E. (1930). A further study of validity of test of social intelligence. Journal of Educational Research, 22, 403-405.

Carroll, J. B (1993). Test Theory and Behavioral Scaling of Test Performance. (pp. 276-297). In N. Frederiksen, R.J. Mislevy y I.I. Bejar (Eds.). Test Theory for a New Generation of Tests. (pp. 269-322). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Carter, H.D. (1959). Improving the prediction of school achievement by the use of the California Study Methods Survey. Education Administration and Supervision, 45, 255-260.

Catell, R.B. (1963). Theory of fluid and crystallized intelligence: A Critical experiment. Journal of Educational Psychology Measurement, 54, 1-22.

Catell, R.B. (1971). Abilities: Their structure, growth, and action. New York, NY: Houghton Mifflin.

Catell, R.B. (1978). The scientific use of factor. New York, NY: Plenum Press.

Das, J. P. y Naglieri, J. A. (1987,1996). Cognitive Assessment System. Itasca, USA: Riverside Publishing.

Deriaz, W. (1929). Deux types d’intelligence. Archives de Psicologie, 22,1-15.

Detroit Test of Learning Aptitude-DTLA- (1967, 1985, 1991),

Differential Ability Scales -DAS- (1990), l

Dorans, N.J. y Holland, W.P. (1993). DIF detection and description: Mentel-Heanszel and standardization. En W. P. Holland y H. Wainer (Eds.). Differential Item Functioning (pp.35-66). Hillsdale, NJ: LEA.

Elliot, C.D. (1990). Deferential Ability Scales (DAS). San Antonio, TX: Psychological Corporation

Fidalgo, A.M. (1995). Computer program for detecting uniform and no-uniform differential item functioning with the Mentel-Haenzsel procedure. Department of Methodology. U. de Oviedo.

Ford, M.E. y Tisak, M.S. (1983). A Further Search for Social Intelligence. Journal of Educational Psychology, v75, n2, 196-206.

Gardner, H. (1983). Frame of mind: The Theory of multiple intelligences. New York: Basic Books.

Gough, H.G. (1948). A note on the Security- Insecurity test. Journal of Social Psychology, v28, 257-261.

Gough, H.G. y Weiss, D.S. (1981). A no transformational test of intellectual competence. Journal of Applied Psychology, v66(1), 102-110.

Guilford, J.P., Hoepfner, R. y Petersen, Hugh (1965). Predicting achievement in ninth-grade mathematics from measures of intellectual aptitude factors. Educational and Psychological Measurement. Vol. 25(3), 659-682.

Guilford, J. P. y Hoepfner, R. (1966). Structure-of-Intellect Tests and Factors. Reports from the Psychological Laboratory, University of Southern California, No 36.

Guilford, J. P. (1967). The nature of human intelligence. New York: McGraw-Hill.

Holowinsky, I. (1961). The relationship between intelligence (80-110 I.Q.) and achievement in basic educational skills. Training School Bulletin, 58, 14-22.

Hammill, D.D. (1985). Detroit Tests of Learning Aptitude. (DTL-2). Austin, TX pro. ed.

Hammill, D.D. (1991). Detroit Tests of Learning Aptitude. (DTL-3). Austin, TX pro. ed.

Horn, J.L. (1968). Organization of abilities and development of intelligence. Psychological Review, 75, 242-259.

Jensen, A.R. (1979). g, outmoded or unconquered frontier? Creative Science and Technology, 2 , 16-29.

Jensen, A. R. (1993). Test validity: g versus ¨tacit knowledge”. Current Directions in Psychological Science, Vol. 2(1), 9-10.

Jones, K. y Day, J. D. (1996). Cognitive between academically and socially gifted students. Roeper Review. Vol. 18, 270-273.

Jones, K. y Day, J. D. (1997). Discrimination of two aspects of cognitive-social intelligence from academic intelligence. Personality and Individual Differences. Vol. 89, 486-497.

Jöresk, K. G. y Sörbom, D. (1983). A guide to the program LISREL and applications. Chicago, S.P.S.S.

Kaufman, A. S. y GKaufman, N. L. (1983). Kaufman Assessment for Children. Circle Pines, MN: American Guidence Service.

Kaufman, A. S. y GKaufman, N. L. (1993). Kaufman Adolescence and Adult Intelligence Test. Circle Pines, MN: Amican Guidence Service.

Keating, D.P. (1978). A search for social intelligence. Journal of Educational Psychology, Vol. 70(2), 218-223.

Kim, S. y Cohen, A. S. (1992). Effects of linking methods on detection of DIF. J. of Educational Measurement, 29 (1), 51-66.

Kovarsky, V. (1933). Inspection psychologique scolaire. Monpellier, Public Scolls.

Kolowinsky, I. (1961). The relationship between intelligence (80- 110 I.Q.) and achievement in basic educational skills. Training School Bulletin, 58, 14-22.

Lord, F.M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Hillsdale: LEA.

Lee, J.E., Wong, Ch.M.T., Day, J.D., Maxwell, S.E. y Thorpe, P. (2000). Social and academic intelligence: A multi-traitmultidemsional study of crystallized and fluid characteristics. Personality and Individual Differences, vol. 29(3), 539-533.

LXR.Test 5.1 (1995). Logic Extension Resources. Rancho Cucamonga, CA.

Mantel. N. y Haenzsel, W. (1959). Statistical aspect of analysis of data from retrospectives studies of disease. J. of National Cancer Institute, 22, 719-748.

McBee, G y Duke, R. L. (1960). Relationship between intelligence, scholastic motivation, an academic achievement. Psychological Reports, 6, 3-8.

McGrew, K.S y Flanagan, D.P. (1996). The intelligence test desk reference (ITDR): Gf-GC croos battery assessment. Boston, MA: Allyn and Bacon.

Mierke, K (1938). Ueber die “practike Veralangung”/ Concerning “practical aptitude”. Zeitschrift fuer Angewante Psychologie, 55, 154-192.

Oliver, R. N, (1994). A co relational study of children’s social intelligence, social influence, and academic achievement. Dissertation Abstract International: Section A: Humanities and Social Sciences, Vol 55 (3-A): 467.

Piaget, J. (1955, 1972). The psychology of Intelligence. Totowa, NJ: Littlefield Admass.

Riggio, R.E., Messamer, J y Throckmorton, B.(1991) Social and academic Intelligence: Conceptually distinct but overlapping constructs. Personality and Individual Differences, vol. 12(7), 695-702.

Rusu, L. (1932). Aptitudinea tehnica si inteligencia practica /Technical ability and practical intelligence. Cluj, Rumania, Inst. De Psihol. Unv. Cluj, viii, 141pp

Sánchez-Cánovas J y Sánchez López, M.P (1994). Psicología diferencial: diversidad e individualidad humanas. Madrid: Ed. Centro de Estudios Ramón Areces.

Sattler, J. M. (2001). Assessment of children: Cognitive applications (4 th. ed.). La Mesa CA, Jerome M Sattler Publisher Inc.

Scudder, C.R. y Raubenheimer, A.S. (1930). Are standardized mechanical aptitude tests valid? Journal of Juvenile Research, 14, 120-123.

Scheringer, E. (1928). Experimental studies of perceptualmotor combination (practical intelligence). Langensalza, Bayer and Son.

Secadas, F. (1995). Inteligencia y Cognición. Rev. de Psicología Aplicada, 48(4), 511-537.

Sechrest, L., Jackson, D.N (1961). Social intelligence and accuracy of impersonal predictions. Journal of Personality, Vol. 29, 167-182.

Shealy, R., Stout, W. y Rousos, L. (1995). SIBTEST (version 1.3). Urbana-Champaign. U of Illinois: Department of Applied Statistics.

Shepard, L. A., Camilli, G y Williams, D.M. (1985).Validity of approximation techniques for detecting items bias. J. of Educational Measurement, 22, 77-105.

Shukle, N. N. (1958). Relation of intelligence and ability to scholastic achievement of pupils in S.S.C. class. Journal of Vocational and Educational Guidance. Vol. 5, 38-42.

Singh, B. (1956). Correlation between intelligence and schools achievements. Vidya Bhawan Studies, 5: 1-15.

Spearman, C. (1904). “General Intelligence” objectively determined and measured Amer.J.Psychol. 15, 201-292

Spearman, C. (1907). Demonstration of formulate for true measurements of correlation. Amer. J.Psychol.18, 161- 169.

Spearman, C. (1910). Correlations calculated from faulty data. British Journal Psychology, 3, 271-295.

Spearman, C. (1913). Correlations of sum and differences. British Journal of Psychology, 5, 417-426.

Spearman, C. (1927). The abilities of man. New York: Macmillan.

Stern, W. (1914). The Psychological Methods of Testing Intelligence. Educational Psychol. Monograph. No 13. Baltimore: Warwick and York.

Sternberg, R. J. (1996). IQ Counts, but What Really Counts is Successful Intelligence. NASSP Bulletin, 80. 583, 18- 23.

Sternberg, R. J., Conway, B.E., Ketron, J.L., y Bernstein, M. (1981). People’s conception Intelligence. Journal of Personality and Social Psychology. Vol. 41(1), 37-55

Sternberg, R. J.; Forsythe, G.B.; Hedlund, J.; Horvath, J.A.; Wagner, R.K.; Williams, W.M.; Snook, Scott A.; Grigorenko, E.L. (2000). Practice Intelligence everyday. New York: Cambridge University Pres.

Sternberg, R. J., Wagner, R.K., Williams, W.H., Horvath, J.A. (1995). Testing common sense. American Psychologist, vol 50, 11, 912-927.

Stewart, J.H. (1998). Practice Intelligence: Assessing its convergent and discriminate validity with social, emocional and academic Intelligence. Dissertation Abstract International: Section B: The Sciences and Engineering, Vol 58 (8-B): 4504.

Terman, L. M. & Merril, M.A (1937).Measurement of Intelligence. Boston: Houghton Mifflin.

Terman, L. M. & Merril, M.A (1960). Stanford-Binet Intelligence Scale: manual for the Terman, L. M.(1916). The measurement of intelligence. Boston: Mifflin. Houghton.

Tomás, J. M., Oliver, A y Meliá, J. L. (1993). Evaluación de la validez de modelos causales. Valencia: C.S.V

Thorndike, E. L. (1907). An introduction to theory of mental and social measurement. New York: Science Press.

Thorndike, E. L. (1922). On finding equivalent scores in tests of intelligence. J. Appl. Psychol. 6,29-33.

Thorndike, E. L. et alt (1927). The measurement of Intelligence. New York: Bureau of Publications, Teachers College, Columbia University. Pp. xxvi+616.

Thurstone, L.L. (1929). Theory of attitude measurement. Psychological Review.Vol.36, 222-241.

Thurstone, L.L. (1935). The vectors of mind. Chicago: University of Chicago Press.

Thurstone, L.L. y Thurstone, T.G. (1941). Factor Studies of Intelligence Psychometric Monogr. 2. Chicago: University of Chicago Press.

Thurstone, L.L.(1938). Primary mental abilities. Chicago: University of Chicago Press.

Torf B. y Sternberg, R.J.(1998). Changing mind, changing world: Practical intelligence and tacit knowledge in adult learning. In M.Cecil Smith y Thomas Pourchot (Eds): Adult Learning and development: Perspectives from educational psychology. The Educational Series (pp.109-126) Mahwah, NJ: Lawrence Erlbuam Associates, Inc. Publishers

Tsudsuki, A. (1957). Prediction of the scholastic achievement in middle-school pupils. Bulletin of the Faculty of Education- U-Nagoya, Vol. 3, 394.

Vernón, R. E. (1971). The structure of human abilities. London: Methuen.

Wagner, R. K (1994). Practical intelligence. European Journal of Psychological Assessment, Vol. 10(2), 162-169.

Wagner, R.K y Kistner, J.A. (1990). Implications of distinction between academic and practical intelligence for learningdisabled children. En H.L. Swanson, B.K. Keogh & Alt (Eds): Learning disabilities: theoretical and research issues (pp. 75-92). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.

Warhadpande, N.R. y Kuller, M.P (1966). Scholastic abilities of pupils of Nootan Marathi Vidyalaya. Manas, 13(1), 11- 28.

Wechsler, D. (1939). The measurement of Adult Intelligence. Baltimore: Williams & Wilkins.

Wechsler, D. (1941). The measurement of Adult Intelligence. Baltimore: Williams &Wilkins.

Wechsler, D. (1944). The measurement of Adult Intelligence. Baltimore: Williams &Wilkins.

Wechsler, D. (1955). Manual of the Wechsler Adult Intelligence Scale. New York: Psychological Corporation.

Wechsler, D.(1967). Manual of the Wechsler Preschool and Primary Scale Intelligence. New York: Psychological Corporation

Wechsler, D.(1949). Manual of the Wechsler Intelligence Scale for Children. New York: Psychological Corporation.

Williamson, E.G. y Darley, J.G (1935). Matching abilities to jobs. Personnel Journal, 13, 344-352.

Whitaker, J. (1977). Psicología. México: Interamericana.

Woodcock, R.W. y Johnson, M.B. (1977). Woodcock-Johnson, Psycho-Educational Battery. Allen, TX. DLM Teaching Resources.

Woodcock, R.W. y Johnson, M.B. (1989). Woodcock-Johnson, Psycho-Educational Battery. Revised. Chicago: Reverside.

Woodcock, R.W. y Johnson, M.B. (1990). Woodcock- Johnson, Test of Cognitive Ability. Revised. Chicago: Reverside.

Woodcock, R.W. y Johnson, M.B. (2001). Woodcock- Johnson, Psycho-Educational Battery. Revised. Chicago: Reverside.

Wong, Ch. M, Day, J.D., Mexwell, S.E. y Meara, N,M, (1995). A multitrait-multimethod study of academic and social in college students. Journal of Educational Psychology, 87(1), 117-133.

Yamamoto, K. (1964). Threshold of intelligence in academic achievement of highly creative students. Journal of Experimental Education. Vol. 24(4), 401-405.

 

 

^* Psicólogo, educador, con doctorado en Filosofía y Letras, de la Universidad Complutense de Madrid. Ex -Director del Departamento de Psicología y Orientación de la Universidad Nacional Pedro Henríquez Ureña en Santo Domingo, R.D. Profesor titular en la Universidad de Valencia, donde labora impartiendo asignaturas de Métodos de Investigación y Medición en Psicología y Educación. Autor de más de una docena de libros. Correo: Jose.V.Diaz@uv.es