Когнитивные стили

Более целесообразным для доказательства феномена «расщепления» полюсов когнитивных стилей и выделения соответствующих субгрупп представляется использование кластерного анализа, обеспечивающего более строгое разделение испытуемых по субгруппам, а также учет возможного «выпадения» той или иной субгруппы в силу специфики исходной выборки. Основное значение для данного исследования имели средства интерактивной когнитивной графики, отображающей результаты кластерного анализа данных, что позволило решить задачу адекватного выделения субгрупп по стилевым признакам. Кластеризация данных была произведена по методу Уорда (Ward’s Distance Metric: Squared Euclidean), что обусловлено спецификой исследуемых переменных и возможностями самого метода, исключающего случайный выбор при разбиении всей совокупности выборки на однородные подмножества испытуемых, носителей определенных стилевых признаков.

Далее подсчитывались различия между выделившимися субгруппами по стилевым и продуктивным характеристикам интеллектуальной деятельности. Для оценки достоверности различий применялся критерий Манна-Уитни. Обработка данных осуществлялась с помощью стандартизованного пакета программ STATGRAFICS PLUS FOR WINDOWS и Origin 50.

В исследовании принимали участие 45 человек (в качестве испытуемых выступали студенты университета, мужчины и женщины, средний возраст 20–22 года). Часть материалов этого исследования изложена ранее в связи с описанием связи уровня развития конвергентных и дивергентных способностей со сформированностью основных структур когнитивного и метакогнитивного опыта (Холодная, 2002). В данном разделе книги приводятся только те результаты, которые имеют отношение к демонстрации эффекта «расщепления» трех когнитивных стилей.

Результаты и их обсуждение

Полезависимость/поленезависимость

Ниже приводится графическое отображение кластеров в координатах показателей методики «Включенные фигуры» (рис. 6).

Как можно видеть на рис. 6, в рамках когнитивного стиля ПЗ/ПНЗ выделяются четыре непересекающихся кластера, каждый из которых занимает свое особое место в пространстве основного и дополнительного показателей и которые могут быть проинтерпретированы как субгруппы «мобильные ПЗ» (кластер 1), «фиксированные ПНЗ» (кластер 2), «мобильные ПНЗ» (кластер 3), «фиксированные ПЗ» (кластер 4).

В табл. 11 указаны названия полученных кластеров, процентное соотношение испытуемых, образующих эти кластеры, а также значения центроидов выделившихся кластеров по основному и дополнительному показателям.

Таким образом, в изученной нами студенческой выборке преобладают ПЗ и ПНЗ лица с выраженной мобильностью соответствующего стилевого свойства. Обращает на себя внимание отчетливое различие между испытуемыми, находящимися на полюсе ПНЗ: при выполнении второй половины методики (формы В) успешность деятельности одних значительно снижается («фиксированные ПНЗ»), тогда как других – столь же значительно увеличивается («мобильные ПНЗ»).

Рис. 6. Графическое отображение кластеров по когнитивному стилю полезависимость/поленезависимость в координатах основного показателя «время нахождения простой фигуры в сложной» и дополнительного показателя «коэффициент имплицитной обучаемости»

Таблица 11

Обозначение кластеров с указанием процента испытуемых в каждой субгруппе и средних значений центроидов

Представляет интерес характер различий в стилевых и продуктивных характеристиках интеллектуальной деятельности лиц с учетом «расщепления» стилевых полюсов. В табл. 12 и 13 приводятся значимые различия между субгруппами на полюсе поленезависимости и полюсе полезависимости с указанием в верхней части таблиц количества образующих данную субгруппу испытуемых, средних арифметических значений основного и дополнительного показателей; в основной части таблиц – перечня соответствующих интеллектуальных характеристик с указанием уровня достоверности различий (в скобках указывается их среднее арифметическое значение).

Таблица 12

«Расщепление» полюса поленезависимости