¿Es la inteligencia genética?
En el capítulo 1 hemos comentado que, aunque la investigación puede ser exploratoria, descriptiva o explicativa, la mayoría de las investigaciones científicas tienden a ser del tipo explicativo, ya que buscan explicaciones potenciales de los fenómenos naturales o sociales observados. Las explicaciones requieren el desarrollo de conceptos o propiedades o características generalizables asociadas a objetos, eventos o personas. Aunque objetos como una persona, una empresa o un coche no son conceptos, sus características o comportamientos específicos, como la actitud de una persona hacia los inmigrantes, la capacidad de innovación de una empresa o el peso de un coche, pueden considerarse conceptos.
A sabiendas o no, utilizamos diferentes tipos de conceptos en nuestras conversaciones cotidianas. Algunos de estos conceptos se han desarrollado a lo largo del tiempo a través de nuestro lenguaje compartido. A veces, tomamos prestados conceptos de otras disciplinas o idiomas para explicar un fenómeno de interés. Por ejemplo, la idea de gravitación tomada de la física puede utilizarse en los negocios para describir por qué la gente tiende a “gravitar” hacia sus destinos de compra preferidos. Del mismo modo, el concepto de distancia puede utilizarse para explicar el grado de separación social entre dos individuos que, de otro modo, estarían ubicados. A veces, creamos nuestros propios conceptos para describir una característica única no descrita en investigaciones anteriores. Por ejemplo, el tecnoestrés es un concepto nuevo que se refiere al estrés mental que uno puede sufrir cuando se le pide que aprenda una nueva tecnología.
Qué es la inteligencia
En una reciente publicación en el Journal of Intelligence, Dennis McFarland caracterizó erróneamente las investigaciones anteriores que utilizaban modelos de variables latentes y redes psicométricas para investigar la estructura de la inteligencia. Se identifican y discuten los conceptos erróneos presentados por McFarland. Reiteramos y aclaramos el objetivo de nuestra investigación previa sobre modelos de redes, que es mejorar la compatibilidad entre las teorías psicológicas y los modelos estadísticos de la inteligencia. Los datos del WAIS-IV proporcionados por McFarland se volvieron a analizar utilizando modelos de variables latentes y redes psicométricas. Los resultados son consistentes con nuestro estudio anterior y muestran que tanto un modelo de variable latente como un modelo de red proporcionan un ajuste adecuado al WAIS-IV. Por lo tanto, argumentamos que la preferencia del modelo debería estar determinada por la compatibilidad de la teoría. Las teorías de la inteligencia que plantean una capacidad mental general (inteligencia general) son compatibles con los modelos de variables latentes. Enfoques más recientes, como el mutualismo y la teoría de superposición de procesos, rechazan la noción de capacidad mental general y, por tanto, son más compatibles con los modelos de red, que describen la estructura de la inteligencia como una red interconectada de procesos cognitivos muestreados por una batería de pruebas. Destacamos la importancia de la compatibilidad entre teorías y modelos en la investigación científica sobre la inteligencia.
Inteligencia intrapersonal
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Sin embargo, creo que no sería tan difícil reducir la correlación entre el vocabulario y el CI, si se consigue que las personas con mayor CI estudien palabras con menos vocabulario, o que las personas con menor CI estudien palabras con más vocabulario. Parece “un accidente de la historia” (aunque algunos “accidentes de la historia” tienen altas probabilidades de ocurrir).
Me gustaría leer cualquier estudio específico que incluyera una intervención basada en el vocabulario y ver si (a) tuvo éxito en el aumento de las puntuaciones de las pruebas de vocabulario, y (b) si la intervención disminuyó la correlación con el vocabulario y la inteligencia.
Cómo medir la inteligencia
Un cociente intelectual (CI) es una puntuación total derivada de un conjunto de pruebas o subpruebas estandarizadas diseñadas para evaluar la inteligencia humana[1] La abreviatura “CI” fue acuñada por el psicólogo William Stern para el término alemán Intelligenzquotient, su término para un método de puntuación para las pruebas de inteligencia en la Universidad de Breslau que defendió en un libro de 1912[2].
Históricamente, el CI era una puntuación que se obtenía dividiendo la puntuación de la edad mental de una persona, obtenida mediante la administración de un test de inteligencia, por la edad cronológica de la persona, ambas expresadas en términos de años y meses. La fracción resultante (cociente) se multiplicaba por 100 para obtener la puntuación del CI[3]. En los tests de CI modernos, la puntuación bruta se transforma en una distribución normal con una media de 100 y una desviación estándar de 15.[4] De este modo, aproximadamente dos tercios de la población obtienen una puntuación entre el CI 85 y el CI 115, y alrededor del 2,5% por encima de 130 y por debajo de 70.[5][6].
Las puntuaciones de los tests de inteligencia son estimaciones de la inteligencia. A diferencia de, por ejemplo, la distancia y la masa, no se puede conseguir una medida concreta de la inteligencia, dado el carácter abstracto del concepto de “inteligencia”[7]. Se ha demostrado que las puntuaciones de CI están asociadas a factores como la nutrición,[8][9][10] el estatus socioeconómico de los padres,[11][12] la morbilidad y la mortalidad,[13][14] el estatus social de los padres,[15] y el entorno perinatal. [16] Aunque la heredabilidad del CI se ha investigado durante casi un siglo, todavía se debate la importancia de las estimaciones de la heredabilidad[17][18] y los mecanismos de la herencia[19].