У российских студентов значимо выше показатели по ИТ приращаемого интеллекта (U
=5496, p<0,000), целевой ориентации на мастерство в обучении (U=3636,5, p<0,001) и GPA (U=5541, p<0,001).У американских студентов значимо выше показатели по согласию (U
=6375,5, p <0,001), сознательности (U =8001, p <0,000), эмоциональной стабильности (U =10089, p<0,05), толерантности к неопределенности (U =9710,5, p <0,05).2. Предикторы академической успешности.
Россия.
Использование метода множественной линейной регрессии позволило построить модель для российской выборки, в которой значимыми предикторами GPA выступили добросовестность, эмоциональная стабильность и интолерантность к неопределенности (Д2=0,142, F=7,65, Вдобросовестность=0,054, p<0,001, Вэмоцстабильность= -0,044, p<0,001, Винтолерантность к неопределенности -0,012, p <0,05). Все три предиктора в этой модель объясняют 14.20/0 дисперсии академической успешности.США.
Для американской выборки с помощью множественной линейной регрессии была построена модель, в которой значимыми предикторами успеваемости выступили добросовестность, СОИ и ИТ интеллекта (Д2=0,137, F=7,85, Вдобросовестност=0,068, p<0,001, ВСОИ=0,009, p<0,05, ВИТинтеллекта= -0,013, p <0,05). Эта модель объясняет 13.7 % дисперсии GPA.Таким образом, личностное свойство добросовестности выступило предиктором успеваемости в обеих выборках. В российской выборке предикторами успеваемости также стали другие личностные свойства (эмоциональная стабильность) и отношение к неопределенности, в то время как в американской выборке – представления о собственном интеллекте и возможности его развивать, относящиеся к сфере самосознания.
Список литературы
1. Корнилова Т.В., Смирнов С.Д., Чумакова М.А., Корнилов С. А., Новотоцкая-Власова Е.В.
Модификация опросника имплицитных теорий К. Двек (в контексте изучения академических достижений студентов) // Психологический журнал. 2008. Т. 29. № 3. С. 106–120.2. Корнилова Т.В., Чумакова М.А.
Апробация краткого опросника Большой пятерки (TIPI, КОБТ) // Психологические исследования. 2016. Т. 9. № 46. С. 5.3. Корнилова Т.В., Чумакова М.А.
Шкалы толерантности и интолерантности к неопределенности в модификации опросника С. Баднера // Экспериментальная психология. 2014. Т. 7. № 1. С. 92–110.4. Chamorro-Premuzic T., Furnham A.
Self-assessed intelligence and academic performance // Educational Psychology. 2006. V. 26. №. 6. P. 769–779.5. Costa A., Faria L.
Implicit theories of intelligence and academic achievement: a meta-analytic review // Frontiers in Psychology. 2018. V. 9. P. 1–16.6. Poropat AE.
A meta-analysis of the five-factor model of personality and academic performance // Psychological bulletin. 2009. V. 135. №. 2. P. 322–338.Эмоции в регуляции принятия решений при ситуационном риске[6]
. Красавцева Ю.В.Первый МГМУ имени ИМ. Сеченова Минздрава России (г. Москва)
E-mail: julia.k7@gmail.com
Эмоции могут влиять на суждение и выбор на каждом этапе процесса принятия решения (ПР). Компьютеризованные модели условий неопределенности и риска, в которых многоэтапные выборы имеют последствиями выигрыш и проигрыш («экспериментальных денег»), представлены в исследованиях когнитивных стратегий и принятия риска (Корнилова, 2003). Однако недостаточно изучены процессы эмоциональных предвосхищений при ПР. Они постулируются, в частности, гипотезой А. Дамасио, но не выделяются в измеряемых переменных стратегий.
С целью исследования компонентов эмоционального предвосхищения, оценок эмоций при прогнозируемом и достигаемом результате, нами была разработана компьютеризованная методика «Эмоциональное Предвосхищение в Игре в Казино» – ЭПИК.
Эмоциональное предвосхищение исследуется применительно к ПР сквозь призму концепций эмоций, основанных на предвосхищении (anticipation-based emotions). Разделяются предвосхищающие эмоции
(anticipatory emotions), которые предполагают ожидания человека применительно к желательному или нежелательному событию, и результирующие – оцениваемые после наступления события.