자기 평가 지능의 성별 차이는 파악하기 어려운 현상입니까? 청년 및 노년층의 작업 기억, 창의성 및 기타 심리적 상관 관계 탐색 2부
Nov 27, 2023
2.3.1 WM의 시각적 저장소
시각적 패턴 테스트
시각적 패턴 테스트의 변형이 시행되었습니다. 참가자들에게는 체커보드 패턴의 조합이 포함된 카드가 제시되었는데, 이 카드는 패턴을 말로 인코딩하기가 쉽지 않은 방식으로 구성되었습니다. 시각적 패턴은 제시된 격자에 있는 사각형의 절반을 채워 생성되므로 사각형 중 일부는 검은색이고 다른 일부는 흰색입니다(Della Salla et al., 1997).
시각적 패턴 테스트는 사람들이 일부 이미지나 텍스트를 본 다음 후속 테스트에서 해당 내용을 기억해야 하는 일반적인 기억 테스트를 의미합니다. 최근 연구에서는 시각적 패턴 테스트와 기억 사이의 관계가 밝혀졌습니다.
이 연구 결과는 시각적 패턴 테스트가 사람들의 기억력 향상에 도움이 될 수 있음을 시사합니다. 특히, 시각적 패턴 테스트는 사람들의 기억력과 시각적 정보 처리를 강화하는 데 도움이 될 수 있으며 사람들의 주의력과 집중력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 능력의 향상은 일상 생활에서 사람들의 기억력에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.
또한 시각적 패턴 테스트의 결과는 사람들에게 자신의 기억력과 인지 능력, 그리고 이러한 능력을 더 잘 활용하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 자기 피드백 정보를 제공할 수도 있습니다. 장기적으로 이러한 피드백은 사람들이 건강한 인지 및 학습 습관을 확립하고 개인 발전과 성공을 촉진하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
요약하면, 시각 패턴 테스트와 기억력 사이에는 긍정적인 관계가 있으며, 이는 기억력과 인지 능력을 향상시키고, 건강한 학습 습관과 개인 발달을 확립하고, 일상 생활에 더 자신감을 갖도록 도움을 줄 수 있습니다. 다양한 도전을 만나보세요. 그러므로 우리는 시각적 패턴 테스트에 적극적으로 참여하고 테스트 결과를 자기 피드백 및 개선의 지침으로 활용하여 인지 수준과 전반적인 품질을 지속적으로 향상시켜야 합니다. 기억력 향상이 필요함을 알 수 있는데, 시스탄체 데저티콜라는 기억력 향상이라는 독특한 효능이 많은 중국 전통 약재이기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다진 고기의 효능은 산, 다당류, 플라보노이드 등 다양한 활성 성분에서 비롯됩니다. 이러한 성분은 다양한 방식으로 뇌 건강을 증진시킬 수 있습니다.
참가자들은 답안지 격자판에 각 사각형을 연필로 표시하여 제시된 카드에서 본 검은 사각형을 재현해야 했습니다. 참가자들에게 주어진 정확한 지시 사항은 다음과 같습니다: "이 작업은 시각적 이미지에 대한 기억을 테스트합니다. 여러분은 이와 같은 패턴(자극 카드 표시)을 보게 될 것이며, 빈 그리드(자극 카드 표시)를 그려 패턴을 기억하도록 요청할 것입니다. 답안지).
당신은 짧은 시간 동안 패턴을 보게 될 것입니다. 그렇기 때문에 당신은 집중하고 주의 깊게 관찰하여 패턴을 즉시 기억해야 합니다. 패턴을 덮자마자 그리기 시작해야 합니다. 패턴은 처음에는 더 쉽고 나중에는 더 어려워집니다."
2.3.2 WM의 시각적 저장 및 처리
Corsi 블록 작업(역방향 조건)
Corsi 작업은 시공간 WM을 평가합니다(Milner, 1971). 여기에는 연구자가 공간적으로 분리된 최대 9개의 동일한 블록을 연속해서 탭하는 과정이 포함됩니다. 순서는 일반적으로 두 개의 블록을 사용하여 간단하게 시작하지만 피험자의 성능이 저하될 때까지 더욱 복잡해집니다(Berch et al., 1998). 각 자극 항목은 검사자가 9개 블록의 하위 그룹을 순차적으로 가리키는 두드리기 패턴으로 구성되었습니다.
참가자들은 검사관이 역방향으로 지시한 두드리기 패턴을 복사하도록 요청 받았습니다. 시퀀스 복잡성은 최고 수준에서 탭 1개에서 탭 9개로 증가했습니다. 각 복잡성 수준에서 참가자들은 6개의 시퀀스를 재현하도록 요청 받았습니다. 정확한 지침은 다음과 같습니다. "이 나무 템플릿을 주의 깊게 보십시오. 여기에는 9개의 큐브가 고정되어 있습니다. 나는 큐브 중 두 개를 만질 것이며, 이것을 주의 깊게 살펴서 내 바로 뒤에 있는 동일한 큐브를 역순으로 만지시기 바랍니다. .준비 되었나요?"
2.3.3 WM의 구두 저장
숫자 범위 앞으로
Wechsler 성인 지능 척도(Wechsler, 1997)의 Digit Span Forward는 2~14자리의 일련의 한 자리 숫자로 구성되며 초당 한 자리의 속도로 읽혀집니다. 참가자들은 숫자당 두 세트의 숫자 길이에 대한 답을 적어야 했습니다. 최대 범위가 달성되었다고 주장하기 위한 통계 분석에서는 두 번의 시행 중 적어도 하나가 정확해야 했으며, 동일한 기간의 두 번의 시행에서 참가자가 틀렸을 때 검사관의 채점은 종료되었습니다.
2.3.4 WM의 구두 저장 및 처리
언어 유창성 과제
언어 유창성 과제에서는 그리스어 알파벳의 지정된 문자로 시작하여 가능한 한 많은 단어를 서면 형식으로 생성해야 합니다. 고유명사 및 동일한 단어의 변형 제외)(음소적 유창성)(Kosmidis et al., 2004). 단어 유창성 테스트의 음운학적 조건은 실행 기능과 음운론적 WM에 대한 강력한 요구를 부과합니다(Giannouli, 2018). 이 테스트에서 참가자에게는 1분의 시간이 주어졌습니다. 분석에서는 정답 개수만 사용하였다.
2.3.5 상태 영향
Corsi 블록 작업(역방향 조건)
Corsi 작업은 시공간 WM을 평가합니다(Milner, 1971). 여기에는 연구자가 공간적으로 분리된 최대 9개의 동일한 블록을 연속해서 탭하는 과정이 포함됩니다. 순서는 일반적으로 두 개의 블록을 사용하여 간단하게 시작하지만 피험자의 성능이 저하될 때까지 더욱 복잡해집니다(Berch et al., 1998). 각 자극 항목은 검사자가 9개 블록의 하위 그룹을 순차적으로 가리키는 두드리기 패턴으로 구성되었습니다. 참가자들은 검사관이 역방향으로 지시한 두드리기 패턴을 복사하도록 요청 받았습니다. 시퀀스 복잡성은 최고 수준에서 탭 1개에서 탭 9개로 증가했습니다. 각 복잡성 수준에서 참가자들은 6개의 시퀀스를 재현하도록 요청 받았습니다. 정확한 지침은 다음과 같습니다. "이 나무 템플릿을 주의 깊게 보십시오. 여기에는 9개의 큐브가 고정되어 있습니다. 나는 큐브 중 두 개를 만질 것이며, 이것을 주의 깊게 살펴서 내 바로 뒤에 있는 동일한 큐브를 역순으로 만지시기 바랍니다. .준비 되었나요?"
2.3.3 WM의 구두 저장
숫자 범위 앞으로
Wechsler 성인 지능 척도(Wechsler, 1997)의 Digit Span Forward는 2~14자리의 일련의 한 자리 숫자로 구성되며 초당 한 자리의 속도로 읽혀집니다. 참가자들은 숫자당 두 세트의 숫자 길이에 대한 답을 적어야 했습니다. 최대 범위가 달성되었다고 주장하기 위한 통계 분석에서는 두 번의 시행 중 적어도 하나가 정확해야 했으며, 동일한 기간의 두 번의 시행에서 참가자가 틀렸을 때 검사관의 채점은 종료되었습니다.
2.3.4 WM의 구두 저장 및 처리
언어 유창성 과제
언어 유창성 과제에서는 그리스어 알파벳의 지정된 문자로 시작하여 가능한 한 많은 단어를 서면 형식으로 생성해야 합니다. 고유명사 및 동일한 단어의 변형 제외)(음소적 유창성)(Kosmidis et al., 2004). 단어 유창성 테스트의 음운학적 조건은 실행 기능과 음운론적 WM에 대한 강력한 요구를 부과합니다(Giannouli, 2018). 이 테스트에서 참가자에게는 1분의 시간이 주어졌습니다. 분석에서는 정답 개수만 사용하였다.
2.3.5 상태 영향
긍정적 및 부정적 영향 일정
긍정적 및 부정적 영향 일정(PANAS-X)은 두 가지 10-항목 척도로 구성되어 있으며 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 측정할 수 있는 간단한 자가 보고 설문지입니다. 각 항목은 1(전혀 그렇지 않음)부터 5(매우 많음)까지 Likert 척도로 평가됩니다(Watson & Clark, 1999). Cronbach's 알파계수는 부정적 감정 항목(= .769)과 긍정적 감정 항목(= .763) 모두에서 수용 가능한 수준이었습니다.
2.3.6 창의성
창의적 태도와 가치, Runco의 창의성 평가 배터리 섹션
Runco Creativity Assessment Battery(rCAB©; Runco, 2012)의 일부인 창의적 태도 및 가치 측정은 창작자로부터 첫 번째 저자의 허가를 받은 후 창의성을 측정하는 데 사용되었습니다. 창의적 태도 및 가치 도구는 25개의 5-포인트 리커트 척도 항목으로 구성됩니다. 이 25개 항목 중 각각 15개와 10개가 암시적 항목과 금기 사항이었습니다. 금기사항은 역코딩되어 지시사항과 함께 사용되었습니다. 이 샘플의 Cronbach's 알파는 허용 가능한 수준이었습니다(= .705).
창의적 태도 및 가치 질문의 목적은 창의성에 대한 개인의 태도와 가치, 창의적으로 행동하는 경향, 창의성에 대한 선호도를 평가하는 것이었습니다. 태도는 창의적으로 생각하고 느낄 확률에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 창의성에 관한 가치도 점수에 포함되어 개인이 다양성, 독창성, 자율성 등을 얼마나 높이 평가하는지 나타냅니다. 태도와 가치는 모두 실제 행동을 예측합니다(Acar & Runco, 2014).
2.4 절차
참가자는 다른 인지 영역을 테스트한 이전 대규모 실험의 첫 번째 단계에서 모집되었습니다(Giannouli, 2018). 익명의 결과가 분석에 사용될 것이라는 말을 들었지만 테스트를 받기 위한 금전적 또는 기타 명시적인 강화/인센티브는 없었습니다. 따라서 모든 참가자는 테스트 경험을 가지고 있었습니다. 인구통계학적 설문지, 추정 설문지, 신경심리검사를 완료하는 데 평균 젊은 성인의 경우 34분, 노년층의 경우 58분이 소요되었습니다.
2.5 데이터 분석
통계 분석은 IBM SPSS(사회 과학 통계 패키지) 통계 소프트웨어 버전 24를 사용하여 수행되었습니다.0. 평균과 표준편차가 계산되었습니다. SEI와 과학 문헌에서 이전에 언급된 관련 변수(예: SEEQ, 신체적 매력, 건강, 낙천주의 및 종교성 평가) 사이의 관계를 조사하고 창의성 평가와 Digit Span Forward로 측정된 WM에 초점을 맞춘 객관적인 인지 기능을 조사하기 위해, Verbal Fluency Task, Visual Patterns Test, Corsi block task(backward 조건)와 PANAS-X로 측정한 영향, Pearson 상관관계를 계산하였다. 이변량 Pearson 상관관계는 연속형 변수 쌍 사이의 선형 관계의 강도와 방향을 측정합니다. 또한, 연령군×성별 상호작용과 위에서 언급한 변수들에 대해 양방향 분산분석(ANOVA)을 적용하였고, 효과크기의 척도로 부분 에타제곱을 제시하였다. Bonferroni 사후 분석 테스트를 적용하여 평균 간의 유의미한 차이를 조사했습니다. SEI를 종속변수로 하여 선형회귀(Stepwise Method)를 수행하였고, 해당 상관관계를 독립변수로 하였다. p-값<.05 were considered significant.
3개의 결과
전체 표본에 대해 실시된 모든 질문과 테스트에 대한 평균과 표준 편차가 제시됩니다(표 1 참조).
위에 언급된 변수에 대해 Pearson의 r 상관 계수가 계산되었습니다(전체 표본의 변수는 표 2를 참조하고, 젊은 그룹과 노년층 그룹의 별도 상관 관계는 표 1 및 2 참조).
전체 표본에 대한 피어슨 상관관계는 통계적으로 유의미한 몇 가지 상관관계를 보여주었습니다. 즉, SEI는 연령(r=.144, p=.011), SEEQ(r=.847, p < .001), 신체적 매력(r {{7)과 양의 상관관계를 보였습니다. }} .834, p < .001), 건강 평가(r=.336, p < .001), 종교성(r=.131, p < .001). SEI와 PANAS의 부정적 정서 하위척도(r=–.142, p=.014) 간에는 통계적으로 유의미한 상관관계가 하나만 발견되었습니다.
젊은 성인 집단에 대해 개별적으로 상관관계를 수행한 결과, SEI와 SEEQ, 신체적 매력, 건강 등급 간에는 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 발견된 반면, SEI와 창의성 및 부정적인 영향 간에는 통계적으로 유의한 음의 상관관계가 발견되었습니다(표 1 참조).
노인 그룹의 경우 Digit Span Forward의 종교성과 성과를 추가하여 SEI와 SEEQ, 신체적 매력, 건강 평가 간에 통계적으로 유의미한 유사한 긍정적 상관관계가 발견되었습니다. 통계적으로 유의미한 음의 상관관계는 발견되지 않았습니다(표 2 참조).
2개의 독립 변수(연령군[65세 이상의 젊은 및 노년층 참가자] 및 성별[남성 및 여성])를 사용한 양방향 ANOVA는 SEI의 경우 연령 그룹(F(1/307) {{4 }}.943, p=.332, θp2=.003), 작은 효과크기(F(1/307)=4.129)로 성별에 따른 영향이 유의미하게 나타났습니다. ,p=.043, θp2=.013), 남성의 경우 일반적으로 여성에 비해 SEI(M=77.99, SD=13.01)가 더 높은 것으로 나타났습니다. (M=74.92, SD=13.30), 큰 관심을 끄는 연령층 × 성별의 상호작용(F(1/307) {{28} }.389, p < .001, etap2=.191) 젊은 여성의 SEI가 가장 낮았고, 노인 남성, 노인 여성, 젊은 남성 순이었습니다. 이 2×2 ANOVA의 경우, 사후 테스트가 적용되지 않는다는 점을 고려하여 Estimated Marginal Meanswere가 사용되었습니다(표 3).
두 개의 독립 변수(연령군[65세 이상의 젊은 및 노년 참가자] 및 성별[남성 및 여성])를 사용한 양방향 ANOVA는 SEEQ에 대해 연령 그룹(F(1/307))의 중요한 주요 영향이 있음을 보여주었습니다. {{4 }}.924, p=.048, θp2=.013), 젊은 개인이 도구에 비해 더 높은 SEEQ(M=76.38, SD=11.04)를 보고했습니다. 개인(M=75.57, SD=15.19), 성별(F(1/307)=4.745, p=. 030, θp2=.015), 남성(M=74.45, SD {{)에 비해 여성이 더 높은 SEEQ(M=77.06, SD=10.96)를 보고했습니다. 32}}.82), 연령군 × 성별(F(1/307)=54.150, p < .001, etap2=.150)과 노인 남성의 상호작용을 보고합니다. SEEQ가 가장 낮고 젊은 여성, 젊은 남성, 늙은 여성이 가장 높은 SEEQ를 보고합니다(표 4).
2개의 독립변수(연령군[65세 이상의 청년 및 노년 참가자] 및 성별[남성 및 여성])를 사용한 양방향 ANOVA에서는 신체적 매력에 대해 연령군(F(1/307))이 유의미한 주요 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다. {4}}.048, p=.827,θp2 < .001), 성별에 따른 유의미한 영향은 없습니다(F(1/307)=0.133,p=.716 , θp2 < .001), 연령군 × 성별(F(1/307)=35.003, p < .001, etap2=.102)과 노인 남성의 유의한 상호작용이 있었습니다. 가장 낮은 순으로 젊은 여성, 젊은 남성, 노년 여성이 (의외로 그리고 성별 및 연령 고정관념에 관계없이) 가장 높은 신체적 매력을 보고했습니다(표 5).
2개의 독립변수(연령군[65세 이상의 젊은 및 노년층 참가자] 및 성별[남성 및 여성])를 사용한 양방향 ANOVA는 건강 평가에 있어 연령군(F(1/307))이 상당한 주요 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. {4}}.628, p=.004, θp2=.027), 젊은 성인의 건강 등급이 더 높음(M=76.10, SD=11.13) 노인과 비교했을 때(M=72.93, SD=14.75), 성별에 따른 유의미한 영향은 없습니다(F(1/307)=0.069, p=.793, θp2 < .001), 연령별×성별(F(1/307)=19.464, p < .001,θp2=.060)과 노년층의 상호작용은 유의미한 것으로 나타났습니다. 가장 낮은 건강 추정치를 보고한 남성, 가장 높은 점수를 제시한 젊은 여성, 늙은 여성, 젊은 남성이 그 뒤를 이었습니다(표 6).
두 개의 독립 변수(연령군[65세 이상의 젊은 및 노년 참가자] 및 성별[남성 및 여성])를 사용한 양방향 ANOVA는 낙관론에 대해 연령군(F(1/307))의 중요한 주요 영향이 있음을 보여주었습니다. 4}}.212, p=.023, θp2=.017) 젊은 참가자가 이전 참가자에 비해 더 낙관적이라고 보고했습니다(M=3.41, SD=1.12). 참가자(M=3.13, SD=1.07), 성별에 따른 유의미한 영향 없음(F(1/307)=0.972, p=.325, etap2=.003), 연령군×성별(F(1/307)=0.003, p=.959,θp2 < .001)에서는 유의미한 상호작용이 있었습니다. 가장 낮은 낙관론을 보고한 늙은 수컷, 가장 높은 낙관론을 보고한 늙은 암컷, 젊은 수컷, 젊은 암컷 순이었습니다(표 7).
2개의 독립변수(연령군[65세 이상의 청년 및 노년 참가자] 및 성별[남성 및 여성])를 사용한 양방향 ANOVA에서는 종교에 있어서 연령군(F(1/307))의 주요 영향이 크지 않은 것으로 나타났습니다. }}.089, p=.766, etap2 < .001), 성별에 따른 유의미한 영향 없음(F(1/307)=0.269, p=.604, etap 2=.001), 연령군 × 성별의 유의미한 상호작용은 없습니다(F(1/307)=0.356, p=.551,θp2=.001 )(표 8).
2개의 독립 변수(연령군[65세 이상의 젊은 및 노년층 참가자] 및 성별[남성 및 여성])을 사용한 양방향 ANOVA는 시행된 모든 신경심리학 테스트에서 연령군의 주요 효과만 나타났고 성별의 다른 영향은 없는 것으로 나타났습니다. 보다 구체적으로 Corsitest(F(1/307)=210.748, p < .001, θp2=.407의 경우 나이가 많은 그룹의 점수가 예상보다 낮았으며 통계적으로 유의미한 연령 그룹의 주요 영향이 있었습니다. ), 시각적 패턴 테스트의 경우(F(1/307)=390.547, p < .001, etap2=.560), Digit SpanForward의 경우(F(1/307) {{ 18}}.842, p=.001, etap2=.037) 및 언어 유창성 과제(F(1/307)=231.424, p < .001, θp2=.430). 시각적 패턴 테스트(F(1/307)=0.001, p=.973, θp2 < .001), Corsitest(F(1/1/ 307)=0.398, p=.528, θp2=.001), Digit Span Forward(F(1/307)=0.341, p {{ 51}} .559, θp2=.001) 및 Verbal Fluency TaskForward(F(1/307)=0.029, p=.864, θp2 < .001).
SEI를 종속변수로 하여 단계적 회귀분석을 실시하였고, 위의 변수들은 독립변수로 상관관계가 있다(R{{0}} .703, F(4,271)=160.{{35 }}77, p < .001), 4개의 중요한 예측변수를 나타냅니다: sex(B=−4.326, t {{10}}.793, p < .001, 95% 신뢰구간 [CI] [−6.103,−2.549]), 신체적 매력 (B=0.752, t=9.284, p < .001, 95%CI [0.593, 0.912]), SEEQ(B=0.164, t=2.266, p=.024, 95% CI [0.021,0.306]) 및 연령(B=0.072, t=3.734, p < .001, 95% CI [0.034, 0.110]), 다른 변수는 유의하지 않았습니다.
4 토론
지금까지 연구 결과에 따르면 모든 연령대의 남성은 일반 지능을 여성보다 약 5~15 IQ 더 높은 것으로 추정하는 경향이 있으며 일반적으로 표준보다 약 1SD 높습니다(Furnham, 2017; Furnham & Grover, 2020). 이 그리스 노인 표본의 경우입니다. 남성은 젊은 성인 그룹에서만 SEI가 더 높았으나, 노년층에서는 여성이 더 높은 SEI를 보고했기 때문에 반대의 현상이 나타났습니다. 또한 EI는 성별과 연령층의 상호작용에 대해서도 동일한 자기평가 패턴을 따랐습니다. 본 연구에서 남성은 젊은 성인 그룹에 속할 때만 전체 및 EI에 대해 상당히 높은 평가를 받았기 때문에 "MHFN 편향"에 대한 관점은 완전히 확인되지 않았습니다(Furnham et al., 1999). 이러한 성별 및 연령 상호작용은 음성 PANAS로 측정한 영향 차이로 설명할 수 있으며, 이는 노인의 경우 더 높았습니다.
따라서 SEI를 조사할 때 나이가 가장 중요한 것 같습니다. 현재까지는 편의 표본이 일반적으로 사용되기 때문에 노인은 관련 연구에서 대표되지 않습니다(Cherubini & Gasperini, 2017). 현재 연구 결과에 따르면 연령 차원은 65세 이상 사람의 SEI 및 SEEQ에 중요한 역할을 합니다. 이는 관련 문헌에서 무시되어 왔으며 향후 연구 시도에서는 이를 성별과 마찬가지로 중요한 변수로 간주해야 합니다. 인지적 노화와 이해 가능한 지능 하향 추정의 생물심리사회적 영향으로부터 역사적 코호트 효과(예: 교육에 대한 접근성 부족)를 분리하는 것은 어렵지만, 이 연구는 해명할 필요가 있는 새로운 질문을 지적합니다. 향후 연구에서: 연구 결과는 교차 문화적 차이로 인한 것입니까, 교육에 대한 접근(더 좋고 더 오래 교육받은 젊은 성인)과 관련된 역사적 코호트 효과입니까, 아니면 SEI에서 자주 관찰되는 성별 차이가 노년층에 일반화되지 않습니까?
WM의 객관적 인지 테스트(예: VisualPatterns 테스트)를 사용할 때 SEI가 SEI와 상관 관계가 없다는 점이 흥미롭습니다. 이는 더 높은 객관적 성능이 더 높은 IQ 추정을 뒷받침해야 한다는 점을 고려하면 예상치 못한 결과입니다. 이 연구의 진정한 강점은 신경심리학적 측정에 의해 뒷받침된다는 것입니다. 따라서 처음으로 우리는 연구에서 신경학적 손상의 존재를 배제할 수 있거나 SEI가 신경심리학적 배터리에서 참가자가 직면한 어려움을 정확하게 반영할 수 있습니다. . 직접적인 인지 능력이 평가되었지만(네 가지 신경심리학 테스트로 표시됨), 객관적인 심리측정으로 측정된 인지 능력은 SEI와 같은 자기 인식을 형성하지 않습니다. 이 발견은 경도 인지 장애가 있는 그리스 노인과 건강한 그리스 노인에서도 보고됩니다(Fragkiadaki). 외, 2016;Giannouli & Tsolaki, 2022b).
또 고려해야 할 점은 신체적 매력이다. 연령과 성별을 구분하는 매력도는 노년층 여성이 가장 높고 그 다음으로 젊은 남성, 젊은 여성, 노년층 순이다. 신체적 매력은 SEI와 높은 상관관계가 있습니다. 또한 신체적 매력은 일반적인 자존감의 대리인 역할을 할 수 있으며, 자존감은 SEI의 강력한 구성 요소라는 것이 뒷받침되었습니다(Reilly et al., 2022). 또 다른 주목할 만한 점은 SEI와 낙관주의 사이에는 상관관계가 없다는 점입니다. 이는 참가자들이 과대평가에 대한 낙관적 편향을 갖고 있지 않음을 뒷받침하는 결과입니다. 이는 낙관적 편견, 자기애, 주관적으로 평가된 지능 사이의 관계를 뒷받침하는 연구와 대조됩니다(Zajenkowski & Gignac, 2018).
이전 연구(Furnham & Grover, 2020)에서와 마찬가지로 인구통계학적 변수(성별, 연령, 교육), 자기 평가(매력, EQ 및 건강), 비/반과학적 신념(그리스인에게 가장 중요한 종교에 관한 것) 노인; Giannouli & Giannulis, 2021a, 2021b; Giannoulis & Giannoulis, 2020b)가 포함되었습니다. 더욱이 이러한 변수가 그리스에서 다양한 인구통계학적 특성을 가진 개인의 확장된 표본에서 동시에 조사되는 것은 이번이 처음이므로 언급할 가치가 있습니다. 성 요인의 효과는 다른 요인에 따라 달라지기 때문에 이러한 모든 자체 평가에 대한 상호 작용 효과는 SEI, SEEQ, 신체적 매력 및 건강 등급의 연령 그룹입니다.
노년층에 대한 사전 연구에서 그리스의 높은 수준의 종교성이 보고되었지만(Van Herreweghe & Van Lancker, 2019), 이 표본에 있는 남녀 모두 젊은 성인과 노년층 모두 중간 정도의 자기 보고 종교성을 가지고 있었는데, 이는 아마도 코로나19-19위기로 인해 교회 출석 및 공공 예배 등 관련 종교적 행동이 변경되었습니다(Giannoulis & Giannouli, 2021). 연구 결과에 따르면 인지된 종교성은 SEI, SEEQ 및 건강 등급과 긍정적인 상관관계가 있었지만 가정된 연관성과 달리 낙관주의와 직접적인 관계는 발견되지 않았습니다. 인식된 종교성이 낙관주의를 포함한 긍정적인 태도를 동기 부여하는 역할을 하지 못할 수 있다는 사실은 참가자 평가 당시 그리스의 심각한 건강 및 재정 상황 때문일 수 있습니다.
본 연구는 단순 반복 연구만이 아니라 창의성도 태도와 가치관의 형태로 평가되었기 때문에, 이 연구의 또 다른 참신함은 WM의 신경 심리학적 평가였습니다. SEI의 경우 연령(노인), 성별(남성), 신체적 매력, SEEQ 등 4가지 중요한 예측변수가 있었으며 다른 변수는 유의미한 것으로 확인되지 않았습니다. 그중에서도 자기 평가 창의성은 젊은 성인 그룹에 대해서만 SEI와 음의 상관관계가 있는데, 이는 이 두 심리적 구성 요소(지능 및 창의성)가 서로 관련이 없고 별개라는 다른 인식으로 설명될 수 있습니다(Furnhamet al., 2008).
이는 여성이 자신의 인지 능력에 대해 과신을 보일 수 있기 때문에 정신의학적 및 신경심리학적 평가에 중요한 의미를 가질 수 있으며, 이로 인해 나이든 여성이 자신과 인지적 자기 능력에 대해 왜곡된 데이터를 보고하거나 보고하는 더 높은 SEI를 기반으로 평가를 덜 의향하게 만들 수 있습니다. 이미지뿐만 아니라 특히 남녀가 공유하는 환경에서 지역사회에 거주하는 노인 여성과 남성의 일상생활에 영향을 미칠 수도 있습니다. 객관적인 WMtest 성능(WM의 시각적 및 언어적 측면에 관한)이 SEI와 상관관계가 있다는 가설이 있었지만 이는 사실이 아닙니다. 여기서 언급해야 할 또 다른 흥미로운 신경 심리학적 발견은 성별이 언어 능력 수행(예: 언어 유창성 과제)에 영향을 미칠 것으로 예상되지만 음소적 유창성과 관련하여 성별이 여성과 남성을 구별하지 않았다는 것입니다. 의미론적 과제에 대한 전체 단어 생산에 영향을 미치며 특정 범주의 성별 차이는 사회문화적 요인을 반영하고 설명할 수 있습니다(Kosmidis et al., 2004).
이 연구의 한계로 간주될 수 있는 점은 "객관적"(즉, 심리 측정) 지능을 직접 테스트하지 않았다는 것입니다. 왜냐하면 긴 테스트 세션이 노년층에게는 적합하지 않기 때문입니다. 그러나 젊은 성인에게 모든 보충 하위 테스트를 실시하는 것은 관리 시간이 길고 피로를 유발한다는 점(Greene, 2000)과 그리스에서 사용되는 유일한 IQ 테스트(WAIS의 현재 버전)에 대한 저작권 독점 문제로 인해 비판을 받았습니다. 그러나 언어 유창성 및 Corsi와 같은 신경 심리학적 배터리를 포함함으로써 블록을 사용하면 이러한 결과가 노화로 인한 인지된 또는 실제 신경심리학적 손상에 의해 발생하는 것을 배제할 수 있습니다.
또 다른 한계는 WM과 포함된 측정값(숫자 앞으로, 시각적 패턴 및 뒤로 Corsi 블록)의 적절성에 관한 논쟁입니다. 이는 WM 이외의 측정으로 더 잘 분류될 수 있으며 WM보다 STM을 더 잘 나타낼 수 있습니다(Shao et al. , 2014), 언어 유창성 측정은 주로 실행 기능과 연결되도록 지원됩니다(Amunts et al., 2020). 본 연구의 세 번째 한계점은 자기평가에 대한 0~100점의 질문이 차례로 제시되었기 때문에 많은 참여자들이 의식적인 평가 없이 동일하거나 유사한 보고서로 자동 응답했을 수 있다는 점이다. 또한, 참가자 전원이 그리스 정교회 기독교인이었기 때문에 종교성의 역할을 단일 종교의 프리즘을 통해 살펴보아야 한다. 또 다른 요점은 Gardner의 이론에 따른 다중 지능이 아닌 전체 SEI가 측정되었다는 사실입니다. 반면 이전 테스트 경험은 모든 참가자에게 균일하게 존재했으며 가능한 영향으로 분석에 포함될 수 없었습니다(Furnhamet al., 2009). 물론, 신경심리학적 테스트 점수에서는 노화의 차이가 드러났는데, 이는 검사된 인지 기능에 관계없이 신경심리학적 연구에서 일반적으로 예상되는 현상입니다(Lezak et al., 2012). 정상적인 노화는 처리된 정보를 저하시켜 인지 처리를 손상시킵니다(Schneider & Pichora-2012). 풀러, 2000).
향후 연구에서는 상태 영향 요인과 별도로 성격 요인을 동시에 조사하여 현재 연구 결과를 확장해야 합니다. 또한 창의적 태도와 가치는 "실제" 창의성을 반영하는 것이 아니라 창의적인 행동과 활동에 참여하는 태도와 가치를 반영할 수 있으므로 창의성을 더 자세히 조사할 수 있습니다. 한 가지 더 중요한 점은 성별을 생물학적 성별이 아니라 사회적으로 구성된 여성과 남성의 특성을 가리키는 젠더와 혼동해서는 안 되므로 이 두 개념을 별도로 검토하고 분석에 삽입해야 한다는 것입니다(Reilly et al ., 2022).
감사의 말
저자는 본 연구에 참여한 모든 참가자에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.
참고자료
1. 아브라, J. (1989). 연령에 따른 창의성의 변화: 데이터, 설명 및 추가 예측. 노화와 인간 발달에 관한 국제 저널, 28(2), 105-126.
2. Acar, S., & Runco, M. (2014). 확산적 사고 테스트를 통해 도출된 아이디어 간의 연관 거리를 평가합니다. 창의성 연구 저널, 26(2), 229–238.
3.Amunts, J., Camilleri, J., Eickhoff, S., Heim, S., & Weis, S. (2020). 실행 기능은 건강한 참가자의 언어 유창성 점수를 예측합니다. ScientificReports, 10(1), 1–11.
4. Anson, O., Paran, E., Neumann, L., & Chernichovsky, D. (1993). 건강에 대한 인식과 예측변수의 성별 차이. 사회 과학 및 의학, 36(4), 419-427.
5.Berch, DB, Krikorian, R., & Huha, E. (1998). Corsi 블록 태핑 작업: 방법론적 및 이론적 고려 사항. 뇌와 인지,38(3), 317-338.
6. 브라운, L., Brockmole, J., Gow, A., & Deary, I. (2012). 처리 속도와 시공간 실행 기능은 노인의 시각적 작업 기억 능력을 예측합니다. 실험적 노화 연구, 38(1), 1–19.
7. Chen, Y., Peng, Y., & Fang, P. (2016). 감성지능은 연령과 주관적 안녕 사이의 관계를 매개한다. 노화와 인간 발달에 관한 국제저널, 83(2), 91-107.
8. 케루비니, A., & 가스페리니, B. (2017). 연구에서 노년층의 참여를 높이는 방법: 모범 사례와 더 많은 증거가 필요합니다! 연령과 노화, 46(6), 878-881.
9. 딕슨, P., Humble, S., & Chan, D. (2016). 탄자니아 다르에스살람의 가난한 지역에 사는 아이들이 다중지능을 어떻게 인식하는지 알아보겠습니다. OxfordReview of Education, 42, 230–248.
10. Engle, R., Tuholski, A., Laughlin, J., & Conway, A. (1999). 작업 기억, 단기 기억, 일반 유동 지능: 잠재 변수 접근법. 실험 심리학 저널: 일반, 128(3), 309–331.
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