Tài liệu Nghiên cứu năng lực trí tuệ và học lực của học sinh trường THPT Bình Xuyên, Vĩnh Phúc

Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh Më ®Çu * Lý do chän ®Ò tµi Trong thêi ®¹i ngµy nay, khi ®Êt n-íc ta ®ang trong xu thÕ héi nhËp, më cöa. §Ó hoµ nhËp vµo xu thÕ ph¸t triÓn chung cña thÕ giíi vµ thùc hiÖn ®-îc môc tiªu “c«ng nghiÖp ho¸ - hiÖn ®¹i ho¸” ®Êt n­íc th× vÊn ®Ò ®­a ra c¸c gi¶i ph¸p míi, c«ng nghÖ míi, quy tr×nh tæ chøc míi nh»m tiÕt kiÖm chi phÝ vµ thêi gian s¶n xuÊt ®ang lµ xu thÕ m¹nh mÏ trong nhiÒu lÜnh vùc cña x· héi. §Æc biÖt lµ vÊn ®Ò ®µo t¹o con ng-êi – nguån nh©n lùc “chÊt x¸m” cña ®Êt n-íc ®-îc ®Æt lªn hµng ®Çu. Bëi con ng-êi lµ lùc l-îng tiªn phong trong viÖc chiÕm lÜnh khoa häc vµ c«ng nghÖ míi gãp phÇn vµo sù nghiÖp “c«ng nghiÖp ho¸, hiÖn ®¹i ho¸” ®Êt n-íc. §¶ng vµ nhµ n-íc ta ®· coi gi¸o dôc lµ quèc s¸ch hµng ®Çu trong chiÕn l-îc ph¸t triÓn ®Êt n-íc. Thùc tiÔn ®· chØ ra r»ng: x· héi cµng ph¸t triÓn th× trÝ tuÖ cµng cã vai trß quan träng [8]. ThÕ kû XXI lµ thÕ kû cña trÝ tuÖ, nguån lùc kinh tÕ c¬ b¶n cña tÊt c¶ c¸c quèc gia trªn thÕ giíi lµ trÝ tuÖ. Sù nghiÖp x©y dùng chñ nghÜa x· héi, ®Èy m¹nh c«ng nghiÖp ho¸, hiÖn ®¹i ho¸ ®Êt n-íc lµ sù nghiÖp míi mÎ nªn nguån lùc con ng-êi nãi chung vµ nguån lùc trÝ tuÖ nãi riªng l¹i cµng cã ý nghÜa v« cïng quan träng. VËy ®Ó ®µo t¹o ra nguån nh©n lùc cã n¨ng lùc trÝ tuÖ, cã t- duy s¸ng t¹o, cã n¨ng lùc gi¶i quyÕt vÊn ®Ò mét c¸c ®éc lËp, s¸ng t¹o vµ linh ho¹t th× cÇn ph¶i trang bÞ cho hä ngay tõ khi cßn ngåi trªn ghÕ nhµ tr-êng vÒ ph-¬ng ph¸p t- duy, lßng say mª häc tËp vµ yªu lao ®éng. §Ó ®¶m b¶o cho häc sinh lÜnh héi ®-îc nh÷ng kiÕn thøc hiÖn ®¹i, tæ chøc ho¹t ®éng häc tËp cã hiÖu qu¶ tuú vµo n¨ng lùc trÝ tuÖ cña tõng ®èi t-îng ®ang lµ vÊn ®Ò v« cïng cÊp b¸ch. Bëi vËy chóng ta ph¶i n¾m v÷ng ®ùoc thùc tr¹ng n¨ng lùc trÝ tuÖ cña häc sinh ®Ó ®-a ra c¸c h×nh thøc, ph-¬ng ph¸p gi¸o dôc, d¹y häc nh»m n©ng cao tr×nh ®é nhËn thøc vµ ph¸t huy hÕt ®-îc tiÒm n¨ng trÝ tuÖ cho c¸c em häc sinh. -1- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh Trong t×nh h×nh ®Êt n-íc ®ang trªn ®µ ®æi míi, cïng víi sù quan t©m cña toµn x· héi vÒ gi¸o dôc vµ ®µo t¹o th× còng ®· cã nhiÒu c«ng tr×nh nghiªn cøu vÒ n¨ng lùc trÝ tuÖ vµ c¸c chØ sè sinh häc cña trÎ em ViÖt Nam, chñ yÕu lµ trªn ®èi t-îng häc sinh, sinh viªn [1], [4]. C¸c nghiªn cøu nµy ®· tËp trung vµo ph©n tÝch, ®¸nh gi¸ n¨ng lùc trÝ tuÖ vµ c¸c chØ sè sinh häc gi÷a häc sinh n«ng th«n vµ thµnh thÞ, gi÷a hÖ A vµ hÖ B, gi÷a nam vµ n÷…Tuy nhiªn c¸c nghiªn cøu trªn ®èi t-îng häc sinh vÉn ®ang lµ vÊn ®Ò cÊp thiÕt vµ quan träng cÇn ®-îc quan t©m thÝch ®¸ng. VÜnh Phóc lµ mét tØnh n»m ë vïng trung du phÝa B¾c, tr-íc ®©y th-êng ®-îc coi lµ mét tØnh nghÌo vµ l¹c hËu, chñ yÕu s¶n xuÊt n«ng nghiÖp. HiÖn nay, hoµ vµo xu thÕ ph¸t triÓn cña ®Êt n-íc ®ang trong thêi kú më cña, héi nhËp víi môc tiªu “c«ng nghiÖp ho¸, hiÖn ®¹i ho¸” ®Êt n-íc, VÜnh Phóc còng ®ang cã nh÷ng b-íc chuyÓn m×nh m¹nh mÏ. VËy nh÷ng t¸c ®éng vÒ mÆt kinh tÕ, v¨n ho¸- x· héi cña tØnh trung du nµy ®· ¶nh h-ëng nh- thÕ nµo tíi mÆt b»ng trÝ tuÖ cña häc sinh phæ th«ng? §Ó hiÓu râ h¬n vÒ vÊn ®Ò nµy chóng t«i ®· chän vµ tiÕn hµnh nghiªn cøu ®Ò tµi : “Nghiªn cøu n¨ng lùc trÝ tuÖ vµ häc lùc cña häc sinh tr-êng THPT B×nh Xuyªn, VÜnh Phóc”. * môc ®Ých vµ nhiÖm vô nghiªn cøu - X¸c ®Þnh ®-îc thùc tr¹ng n¨ng lùc trÝ tuÖ vµ häc lùc cña häc sinh tr-êng THPT B×nh Xuyªn, tØnh VÜnh Phóc víi ®é tuæi tõ 16 ®Õn 18. - T×m hiÓu ®-îc mèi liªn quan gi÷a trÝ tuÖ vµ häc lùc cña häc sinh. - Tõ kÕt qu¶ nghiªn cøu t¸c gi¶ ®· m¹nh d¹n ®-a ra mét sè ý kiÕn ®ãng gãp cho sù ph¸t triÓn n¨ng lùc trÝ tuÖ ®èi víi häc sinh phæ th«ng. * ý nghÜa khoa häc vµ thùc tiÔn cña ®Ò tµi - §· cho thÊy ®-îc sù kh¸c biÖt râ rÖt gi÷a häc sinh ban n©ng cao vµ ban c¬ b¶n vÒ trÝ tuÖ vµ häc lùc. - §· cho thÊy ®-îc mèi liªn hÖ gi÷a chØ sè IQ vµ häc lùc. -2- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh Ch-¬ng 1: tæng quan tµi liÖu 1.1.1. Nh÷ng vÊn ®Ò chung vÒ trÝ tuÖ 1.1.1. C¸c quan niÖm vÒ trÝ tuÖ TrÝ tuÖ lµ mét trong nh÷ng mÆt c¬ b¶n vµ nh©n lâi cña ®êi sèng t©m lý con ng-êi, nã cã liªn quan ®Õn c¶ thÓ chÊt lÉn tinh thÇn cña hä [2], [15]. Bëi vËy viÖc nghiªn cøu trÝ tuÖ ®-îc coi lµ lÜnh vùc liªn ngµnh ®ßi hái sù kÕt hîp cña c¸c nhµ t©m lý, sinh lý häc, to¸n häc vµ c¸c ngµnh khoa häc kh¸c [25] . Tõ tr-íc tíi nay, trÝ tuÖ (trÝ th«ng minh) vµ ph¸t triÓn trÝ th«ng minh lu«n lµ vÊn ®Ò ®-îc quan t©m vµ tranh luËn s«i næi. Muèn nghiªn cøu vÒ trÝ tuÖ th× tr-íc hÕt ph¶i hiÓu trÝ tuÖ lµ g×? Cho ®Õn nay vÉn tån t¹i nhiÒu quan ®iÓm kh¸c nhau vÒ trÝ tuÖ, trong ®ã ta cã thÓ thÊy râ ba quan ®iÓm chÝnh sau ®©y. Quan ®iÓm thø nhÊt cho r»ng, coi trÝ tuÖ lµ n¨ng lùc häc tËp. §iÒu nµy lµ kh«ng hoµn toµn chÝnh x¸c. Trªn thùc tÕ chóng ta th-êng thÊy phÇn lín häc sinh cã chØ sè trÝ tuÖ cao th× ®¹t kÕt qu¶ häc tËp còng cao, xong còng cã mét sè häc sinh cã chØ sè trÝ tuÖ cao nh-ng nh-ng kÕt qu¶ häc tËp l¹i rÊt thÊp. Quan ®iÓm thø hai cho r»ng, coi trÝ tuÖ lµ n¨ng lùc t- duy trõu t-îng, tøc lµ kh¶ n¨ng sö dông hiÖu qu¶ c¸c thao t¸c t- duy ®Ó gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò ®Æt ra. HiÖu qu¶ cña viÖc gi¶i quyÕt c¸c nhiÖm vô còng lµ mét th-íc ®o trÝ tuÖ cña c¸ nh©n. Quan ®iÓm thø ba cho r»ng, coi trÝ th«ng minh lµ n¨ng lùc thÝch øng. Theo quan ®iÓm nµy th× trÝ tuÖ ph¶i ®-îc t×m hiÓu trong mèi liªn hÖ gi÷a chñ thÓ vµ m«i tr-êng. Sù thÝch øng ë ®©y mang tÝnh tÝch cùc, chñ ®éng cã hiÖu qu¶ nh»m c¶i t¹o m«i tr-êng cho phï hîp víi môc ®Ých cña con ng-êi. §¹i diÖn cña nhãm nµy lµ V. Stern (§øc) coi trÝ tuÖ lµ n¨ng lùc thÝch øng tinh thÇn chung ®èi víi nhiÖm vô vµ ®iÒu kiÖn míi cña ®êi sèng. Nhµ t©m lý häc Mü næi tiÕng D. Wechsler ®· gi¶i thÝch trÝ tuÖ lµ n¨ng lùc chung cña nh©n c¸ch -3- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh ®-îc thÓ hiÖn trong ho¹t ®éng cã môc ®Ých, trong sù ph¸n ®o¸n th«ng hiÓu mét c¸ch ®óng ®¾n ®Ó lµm cho m«i tr-êng thÝch hîp víi nh÷ng kh¶ n¨ng vèn cã cña m×nh. Cßn Jean Piagie (Thôy Sü) l¹i cho r»ng b¶n chÊt trÝ tuÖ l¹i ®-îc béc lé trong mèi liªn hÖ m«i tr-êng vµ c¬ thÓ. N¨m 1978, B. M Blaykh¬ vµ L. P Barlachuc [14] cïng dùa trªn sù ph©n tÝch lý luËn vµ ph-¬ng ph¸p luËn cña viÖc nghiªn cøu trÝ tuÖ ®· ®-a ra mét sè ®Þnh nghÜa vÒ trÝ tuÖ ®ù¬c nhiÒu ng-êi thõa nhËn. Theo hä “TrÝ tuÖ lµ mét cÊu tróc ®éng t-¬ng ®èi ®éc lËp cña c¸c thuéc tÝnh cña nh©n c¸ch, ®-îc h×nh thµnh vµ thÓ hiÖn trong ho¹t ®éng do nh÷ng ®iÒu kiÖn v¨n ho¸ - lÞch sö quy ®Þnh vµ chñ yÕu lµ b¶o ®¶m cho sù t¸c ®éng qua l¹i phï hîp víi hiÖn thùc xung quanh, cho sù c¶i t¹o môc ®Ých hiÖn thùc Êy. ChÝnh ®Þnh nghÜa nµy ®· nhÊn m¹nh ®Õn ho¹t ®éng cña trÝ tuÖ vµ hiÓu nã nh- lµ mét n¨ng lùc cña con ng-êi. Bªn c¹nh vÊn ®Ò nghiªn cøu trÝ tuÖ cã nhiÒu thuËt ng÷ kh¸c nhau ®· ®-îc c¸c nhµ khoa häc dïng ®Ó m« t¶ n¨ng lùc trÝ tuÖ nh- : trÝ kh«n, trÝ lùc, trÝ th«ng minh…nh-ng chóng ®Òu xuÊt ph¸t tõ tiÕng Anh Intelligence [13], [14], [24]. VËy c¸c thuËt ng÷ ®ã ®· ®Ò cËp ®Õn khÝa c¹nh nµo cña trÝ tuÖ? TrÝ kh«n theo D. Wechsler lµ mét tæng thÓ cña nhiÒu chøc n¨ng trÝ tuÖ, g¾n chÆt víi c¸c ®iÒu kiÖn v¨n ho¸ - x· héi n¬i con ng-êi sinh ra vµ lín lªn [24]. TrÝ lùc lµ n¨ng lùc ho¹t ®éng trÝ n·o cña c¸ nh©n trong nh÷ng ho¹t ®éng nhÊt ®Þnh. Tuy nhiªn khi xem xÐt trÝ lùc cÇn tÝnh ®Õn c¸c yÕu tè nh©n c¸ch cña c¸ nh©n. TrÝ th«ng minh [7] lµ mét phÈm chÊt tæng hîp cña trÝ tuÖ nãi riªng vµ mét phÈm chÊt nh©n c¸ch nãi chung. Cèt lâi cña trÝ th«ng minh lµ phÈm chÊt t- duy tÝch cùc, ®éc lËp, linh ho¹t, s¸ng t¹o tr-íc nh÷ng vÊn ®Ò lý luËn vµ thùc tiÔn. -4- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh TrÝ tuÖ lµ n¨ng lùc ho¹t ®éng trÝ ãc cña con ng-êi. C¸c nhµ khoa häc ®· dïng thuËt ng÷ “n¨ng lùc trÝ tuÖ” ®Ó biÓu thÞ cho kh¶ n¨ng hiÖn thùc ho¸ ho¹t ®éng nµy. Cã nhiÒu quan ®iÓm kh¸c nhau vÒ vÊn ®Ò nµy: Terman th× nhÊn m¹nh vµo n¨ng lùc t- duy trõu t-îng. Dearlen th× l¹i coi träng n¨ng lùc luyÖn tËp. Cßn Laytex th× l¹i cho r»ng : “N¨ng lùc trÝ tuÖ tr-íc hÕt lµ ph¶n ¸nh b¶n chÊt trÝ tuÖ vµ biÓu thÞ kh¶ n¨ng nhËn thøc lý luËn vµo ho¹t ®éng cña con ng-êi” [25]. Mét sè t¸c gi¶ kh¸c l¹i kh¼ng ®Þnh n¨ng lùc trÝ tuÖ th«ng qua chØ sè th«ng minh IQ. Së dÜ n¨ng lùc trÝ tuÖ ®-îc hiÓu theo nhiÒu c¸ch nh- vËy v× b¶n th©n nã ®-îc biÓu hiÖn ra nhiÒu mÆt vµ liªn quan ®Õn nhiÒu hiÖn t-îng t©m lý kh¸c nhau. Nã cã thÓ biÓu hiÖn qua kh¶ n¨ng nhËn thøc nh- : nhanh biÕt, nhanh hiÓu, nhanh nhí hoÆc suy xÐt nhanh chãng ®Ó t×m ra c¸c quy luËt. N¨ng lùc trÝ tuÖ còng cã thÓ biÓu hiÖn ë c¸c phÈm chÊt nh- : tß mß, høng thó, s¸ng t¹o…Nh­ vËy, n¨ng lùc trÝ tuÖ ®· ®­îc béc lé c¶ hai mÆt nhËn thøc vµ hµnh ®éng. V× vËy cã hai quan ®iÓm chÝnh : Theo quan ®iÓm nhËn thøc, n¨ng lùc trÝ tuÖ lµ kh¶ n¨ng nhËn biÕt nhanh, chÝnh x¸c, ®óng ®¾n c¸c mèi quan hÖ gi÷a chñ thÓ víi c¸c ®èi t-îng kh¸c hoÆc víi nh÷ng ®iÒu kiÖn tù nhiªn – x· héi cña m«i tr-êng vËn ®éng vµ ph¸t triÓn. Theo quan ®iÓm ho¹t ®éng, n¨ng lùc trÝ tuÖ lµ kh¶ n¨ng thùc hiÖn mau lÑ, hîp lý, ®óng ®¾n, chÝnh x¸c c¸c nhiÖm vô b»ng nh÷ng c«ng cô, ph-¬ng tiÖn tèi -u trong ®iÒu kiÖn cho phÐp, nh»m ®¹t kÕt qña cao nhÊt trong thêi gian ng¾n nhÊt. Dùa vµo viÖc x¸c ®Þnh mèi quan hÖ gi÷a d¹y häc vµ ph¸t triÓn trÝ tuÖ häc sinh ng-êi ta ®Ò ra c¸c ph-¬ng ph¸p kh¸c nhau v× trÝ tuÖ lµ ho¹t ®éng t©m - sinh lý phøc t¹p cña con ng-êi [16]. Sù tån t¹i nhiÒu c¸ch hiÓu kh¸c nhau vÒ trÝ tuÖ vµ mçi kh¸i niÖm chØ nªu ®-îc mét sè mÆt cña trÝ tuÖ, chøng tá trÝ tuÖ lµ mét lo¹i h×nh ho¹t ®éng phøc t¹p cña con ng-êi. VËy th× cã nh÷ng yÕu tè -5- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh nµo tham gia vµo qu¸ tr×nh h×nh thµnh n¨ng lùc trÝ tuÖ? Muèn gi¶i quyÕt ®-îc vÊn ®Ò nµy th× chóng ta ph¶i xÐt ®Õn c¸c yÕu tè thµnh phÇn cña trÝ tuÖ. 1.1.2. C¸c yÕu tè thµnh phÇn cña trÝ tuÖ N¨m 1904 C. Spearman (Anh) ®· ph¸t minh ra ph-¬ng ph¸p ph©n tÝch yÕu tè ®Ó gi¶n quy nhiÒu biÕn cè trong viÖc ®¸nh gi¸ trÝ tuÖ. Trong ®ã yÕu tè tæng qu¸t ®-îc coi lµ n¨ng lùc trÝ tuÖ chung (trÝ tuÖ tæng qu¸t). N¨m 1966, R. Cattell vµ J. Horn [14], [24], [27], dùa trªn sù ph©n biÖt trÝ th«ng minh cña Hebb ®· t¸ch rêi trÝ tuÖ cña C. Sperman thµnh trÝ tuÖ linh ho¹t vµ trÝ tuÖ kÕt tinh. TrÝ tuÖ linh ho¹t lµ n¨ng lùc nh×n nhËn c¸c mèi quan hÖ phøc t¹p vµ gi¶i quyÕt c¸c vÊn ®Ò, nã ®éc lËp víi mäi ¶nh h-ëng cña m«i tr-êng. TrÝ tuÖ kÕt tinh lµ hiÓu biÕt mµ mét ng-êi ®· cã ®-îc vµ cã kh¶ n¨ng vËn dông ®-îc th«ng tin ®ã. Nã tuú thuéc vµo vµo ¶nh h-ëng cña v¨n ho¸ g¾n liÒn víi gi¸o dôc vµ kinh nghiÖm. Nh÷ng nghiªn cøu míi ®©y chØ ra r»ng, trÝ tuÖ kÕt tinh vµ trÝ tuÖ linh häat ®ùoc di truyÒn mét phÇn, cßn mét phÇn do häc hái mµ cã. N¨m 1983, H.Gardner [32], [17] tõ nh÷ng nghiªn cøu nhiÒu lo¹i nghiÖm thÓ kh¸c nhau thuéc nh÷ng nÒn v¨n ho¸ kh«ng gièng nhau ®· ®Ò ra lý thuyÕt nhiÒu d¹ng trÝ tuÖ (The Theory of Multiple Intelligence) gäi t¾t lµ thuyÕt MI, mµ tinh thÇn cèt lâi lµ sù thõa nhËn cã nhiÒu thµnh phÇn trÝ tuÖ trong n¨ng lùc tinh thÇn cña con ng-êi. Gåm 7 kiÓu trÝ tuÖ kh¸c nhau: TrÝ tuÖ ng«n ng÷ lµ n¨ng lùc diÔn t¶ ng«n ng÷ dÔ dµng b»ng c¸ch nãi hoÆc viÕt. C¸c nhµ v¨n, nhµ th¬, nhµ b¸o lµ nh÷ng ng-êi cã trÝ tuÖ ng«n ng÷ ph¸t triÓn. TrÝ tuÖ ©m nh¹c lµ kh¶ n¨ng t¹o ra vµ th-ëng thøc c¸c d¹ng biÓu c¶m cña ©m nh¹c. §©y lµ lo¹i trÝ tuÖ ph¸t triÓn sím nhÊt ë trÎ. -6- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh TrÝ tuÖ logic to¸n lµ n¨ng lùc tÝnh to¸n phøc t¹p vµ lý luËn s©u s¾c, chÆt chÏ. C¸c nhµ khoa hoc, ®Æc biÖt lµ c¸c nhµ to¸n häc cã lo¹i trÝ tuÖ nµy ph¸t triÓn. TrÝ tuÖ kh«ng gian bao gåm kh¶ n¨ng tiÕp nhËn thÕ giíi thÞ gi¸c - kh«ng gian mét c¸ch chÝnh x¸c vµ kh¶ n¨ng biÕn ®æi ®èi víi c¸c tri gi¸c ban ®Çu cña m×nh. C¸c nhµ hµng h¶i, ho¹ sÜ, ®iªu kh¾c cã lo¹i trÝ tuÖ nµy ph¸t triÓn. TrÝ tuÖ vËn ®éng – c¬ thÓ bao gåm c¸c n¨ng lùc kiÓm so¸t c¸c vËn ®éng cña c¬ thÓ m×nh. C¸c nghÖ sÜ móa, kÞch c©m…cã lo¹i trÝ tuÖ nµy ph¸t triÓn. TrÝ tuÖ b¶n th©n hay trÝ tuÖ c¸ nh©n bao gåm c¸c n¨ng lùc ®¸nh gi¸ c¸c c¶m xóc cña b¶n th©n vµ ph©n biÖt c¸c c¶m xóc Êy ®Ó h-íng dÉn hµnh vi. TrÝ tuÖ ng-êi kh¸c hay trÝ tuÖ x· héi bao gåm n¨ng lùc nhËn thøc râ rµng vµ ®¸p øng l¹i nh÷ng t©m tr¹ng, nguyÖn väng cña ng-êi kh¸cmét c¸ch hîp lý. C¸c nhµ trÞ liÖu, linh môc, nhµ s- ph¹m cã lo¹i trÝ tuÖ nµy ph¸t triÓn. H. Gardner cho r»ng nh÷ng d¹ng trÝ tuÖ trªn kh«ng nhÊt thiÕt ®-îc béc lé hÕt ë mét con ng-êi. Trong mét c¸ nh©n th-êng cã mét d¹ng trÝ tuÖ nµo ®ã næi tréi. NÕu ph¸t huy ®-îc nhiÒu lo¹i trÝ tuÖ nªu trªn th× con ng-êi sÏ thµnh c«ng trong ho¹t ®éng. Song thiÕu v¾ng mét hay mét vµi d¹ng trÝ tuÖ trong ®ã th× con ng-êi vÉn cã thÓ ®¹t ®-îc nh÷ng thµnh c«ng nhÊt ®Þnh. N¨m 1988, nhµ t©m lý häc ng-êi Anh H. J. Eysnck ®Ò xuÊt m« h×nh trÝ tuÖ ba tÇng bËc gåm : TrÝ tuÖ sinh häc (Biological Intelligence) biÓu hiÖn mÆt sinh häc cña n¨ng lùc trÝ tuÖ, lµ mét nguån gèc cña nh÷ng kh¸c biÖt vÒ trÝ tuÖ c¸ nh©n. TrÝ tuÖ t©m tr¾c (Psychometric Intelligence) hay trÝ tuÖ hµn l©m (Academic Intelligence) lµ mÆt trÝ tuÖ ®-îc ®o b»ng c¸c tr¾c nghiÖm IQ truyÒn thèng, ®-îc x©y dùng trong t×nh huèng gi¶ ®Þnh. Nã bao gåm trÝ tuÖ hµn l©m (trÝ th«ng minh hay n¨ng lùc nhËn thøc) vµ trÝ s¸ng t¹o. -7- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh TrÝ tuÖ x· héi (Social Intelligence) lµ sù thÓ hiÖn cña trÝ tuÖ t©m tr¾c khi cÇn gi¶i quyÕt c¸c nhiÖm vô trong cuéc sèng thùc tÕ cña nh÷ng chñ thÓ ho¹t ®éng, cã tù nhËn thøc vÒ b¶n th©n vµ x· héi. Nh- vËy trÝ tuÖ lµ mét thuéc tÝnh nh©n c¸ch cña con ng-êi mang b¶n chÊt sinh vËt, t©m lý, x· héi vµ v¨n ho¸ mét c¸ch s©u s¾c. VËy sù h×nh thµnh c¸c kiÓu n¨ng lùc trÝ tuÖ chÞu ¶nh h-ëng cña c¸c nh©n tè nµo? Chóng ta tiÕp tôc t×m hiÓu vÒ sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ vµ mèi quan hÖ gi÷a gi¸o dôc vµ trÝ tuÖ. 1.1.3. Sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ Sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ lµ mét qu¸ tr×nh vËn ®éng liªn tôc tõ thÊp ®Õn cao, tõ ®¬n gi¶n ®Õn phøc t¹p cña cÊu tróc trÝ tuÖ. Khi con ng-êi tham gia c¸c ho¹t ®éng trong nh÷ng ®iÒu kiÖn tù nhiªn - x· héi nhÊt ®Þnh. TrÝ tuÖ lµ mét thuéc tÝnh nh©n c¸ch, bëi vËy sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ gi÷ vai trß quan träng trong sù h×nh thµnh nh©n c¸ch con ng-êi, nhÊt lµ ë trÎ em. V× vËy, tõ l©u c¸c nhµ t©m lý, nhµ s- ph¹m ®· quan t©m nghiªn cøu sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ cña häc sinh [25]. C¸c nhµ t©m lý häc X« ViÕt nh- A. N. Leonchier vµ A. A. Xmiertnov cho r»ng n¨ng lùc trÝ tuÖ cña trÎ em lµ kÕt qu¶ cña viÖc lÜnh héi kiÕn thøc, lµ sù biÕn ®æi cÊu tróc vÒ chÊt trong c¸c ho¹t ®éng khoa häc kh¸c nhau cña häc sinh. J. Piagie (1896 – 1983) lµ ng-êi nghiªn cøu vÒ n¨ng lùc trÝ tuÖ cho r»ng, sù ph¸t tiÓn trÝ tuÖ ë trÎ em, vÒ nguyªn t¾c gièng nh- sù ph¸t triÓn cña häc sinh. Nã lµ mét bé phËn cña toµn bé sù ph¸t triÓn c¸ thÓ nh»m thÝch øng víi m«i tr-êng sèng. Quan ®iÓm nµy cña J. Piagie võa m« t¶ ®-îc tiÕn tr×nh ph¸t triÓn trÝ tuÖ ë trÎ tõ nhá ®Õn khi tr-ëng thµnh trªn nhiÒu b×nh diÖn kh¸c nhau, võa cã tÝnh tæng qu¸t c¸c giai ®o¹n ph¸t triÓn kh¸c nhau. Sù ph¸t triÓn cÊu tróc cña trÎ em lµ qu¸ tr×nh t¹o lËp ra cÊu tróc trÝ tuÖ míi theo khuynh h-íng kÕ thõa phñ ®Þnh nh÷ng cÊu tróc ®· cã cña c¸ nh©n c¸c em. Qu¸ tr×nh nµy cßn phô thuéc vµo sù chÝn muåi cña c¸c cÊu tróc sinh häc trong c¬ thÓ, -8- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh ®Æc biÖt lµ hÖ thÇn kinh kÕt hîp víi c¸c ®iÒu kiÖn kh¸ch quan cña m«i tr-êng sèng, häc tËp. Trong ®ã vai trß quan träng kh«ng thÓ thiÕu ®-îc lµ ho¹t ®éng d¹y vµ häc trong nhµ tr-êng. Theo §Æng Vò Ho¹t vµ cs [10] th× trong qu¸ tr×nh gi¸o dôc vµ d¹y häc, c¸c phÈm chÊt vµ n¨ng lùc ho¹t ®éng trÝ tuÖ cña ng-êi häc ®-îc ph¸t triÓn kh«ng ngõng. Ngù¬c l¹i sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ trong chõng mùc nµo ®ã còng ¶nh h-ëng trë l¹i ®Õn chÊt l-îng vµ hiÖu qu¶ gi¸o dôc vµ d¹y häc. §iÒu kiÖn cÇn thiÕt lµ gi¸o dôc vµ d¹y häc ph¶i kh«ng ngõng ®i tr-íc ®ãn ®Çu sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ, gi¸o dôc vµ d¹y häc ph¶i võa søc víi ng-êi häc. Nghiªn cøu thùc tÕ cho thÊy, cã sù kh¸c nhau vÒ mÆt ph¸t triÓn trÝ tuÖ cña nh÷ng häc sinh cïng løa tuæi. Tuy nhiªn khi tuæi t¨ng th× sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ trªn ph¹m vi lín còng t¨ng lªn. §iÒu nµy cã nghÜa lµ gi÷a ph¸t triÓn trÝ tuÖ vµ n¨ng lùc b¶n th©n cña mçi c¸ thÓ cã sù t-¬ng quan víi nhau. Cã lÏ dùa vµo ®©y mµ Binet (1955) ®· ®ång nhÊt sù ®¸nh gi¸ trÝ tuÖ theo løa tuæi vµ sù ®¸nh gi¸ n¨ng lùc trÝ tuÖ cña c¸ thÓ thµnh kh¸i niÖm “møc ®é ph¸t triÓn trÝ tuÖ”. Nã lµ ®¬n vÞ ®o l-êng vÒ mÆt nhÞp ®é ph¸t triÓn løa tuæi còng nh- n¨ng lùc b¶n th©n cña mçi c¸ thÓ. Nh- vËy, muèn thóc ®Èy sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ cña ng-êi häc th× ph¶i ®¸nh gi¸ ®-îc n¨ng lùc trÝ tuÖ cña hä ®Ó ®Ò ra ®-îc c¸c h×nh thøc, ph-¬ng ph¸p d¹y häc phï hîp víi n¨ng lùc nhËn thøc cña tõng ®èi t-îng. §Ó thùc hiÖn ®-îc ®iÒu nµy ph¶i cã c¸c ph-¬ng ph¸p ®¸nh gi¸ ®óng ®¾n vµ phï hîp víi tõng ®èi t-îng. 1.1.4. C¸c ph-¬ng ph¸p ®¸nh gi¸ trÝ tuÖ §¸nh gi¸ n¨ng lùc trÝ tuÖ cña con ng-êi lµ mét vÊn ®Ò phøc t¹p, cã thÓ sö dông nhiÒu ph-¬ng ph¸p kh¸c nhau nh- : quan s¸t, ®iÒu tra, tr¾c nghiÖm…Trong ®ã ph-¬ng ph¸p tr¾c nghiÖm ®-îc sö dông phæ biÕn ë trong n-íc vµ trªn thÕ giíi. ViÖc sö dông tr¾c nghiÖm trÝ tuÖ ®· cã tõ l©u ®êi. -9- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh ThuËt ng÷ “test” trong tiÕng Anh cã nghÜa lµ “thö” hay “phÐp thö”. Test lµ ph-¬ng ph¸p th¨m dß mét sè ®Æc ®iÓm cña n¨ng lùc trÝ tuÖ nh- : kh¶ n¨ng ghi nhí, chó ý, n¨ng khiÕu…hoÆc ®Ó kiÓm tra kiÕn thøc, kü n¨ng, kü x¶o. Nhµ t©m lý häc ng-êi Anh Francis Galton (1822 – 1911), t¸c gi¶ cuèn s¸ch “Sù di truyÒn tµi n¨ng” ®· ®Ò xuÊt t­ t­ëng tr¾c nghiÖm ®Çu tiªn vµ ®· ®­a ra thô©t ng÷ “tr¾c nghiÖm t©m lý”. ThuËt ng÷ nµy ®-îc sö dông réng r·i sau khi nhµ t©m häc ng-ê Mü J. Me. Cattell (1860 – 1944) ®-a vµo cuèn s¸ch “C¸c tr¾c nghiÖm vµ ®o l­êng trÝ tuÖ” n¨m 1890 t¹i New York [14] . Tõ sau 1905, khi nhµ t©m lý häc Ph¸p A. Binet (1857 – 1911) céng t¸c víi T. Simon tiÕn hµnh mét lo¹t c¸c thùc nghiÖm nghiªn cøu n¨ng lùc trÝ tuÖ cña trÎ em tõ 13 - 15 tuæi vµ c«ng bè hÖ thèng tr¾c nghiÖm ®Ó x¸c ®Þnh møc ®é ph¸t triÓn trÝ tuÖ. Tr¾c nghiÖm nµy cho phÐp ®¸nh gi¸ møc trÝ tuÖ ®Ó ph©n biÖt trÎ häc kÐm b×nh th-êng vµ trÎ häc kÐm do trÝ tuÖ chËm ph¸t triÓn. Tuæi trÝ tuÖ (mentalage) thÓ hiÖn nh÷ng ®Æc tr-ng vÒ kh¶ n¨ng trÝ tuÖ cña mét ®øa trÎ ë mét løa tuæi thùc (actualage). NÕu tuæi trÝ tuÖ thÊp h¬n tuæi thùc th× ®øa trÎ bÞ coi lµ kÐm th«ng minh vµ ng-îc l¹i [25]. HÖ thèng tr¾c nghiÖm nµy ®-îc dïng lµm kiÓu mÉu ®Ó ph¸t triÓn nhiÒu tr¾c nghiÖm kh¸c nh- : test ph©n tÝch nghiªn cøu trÝ tuÖ cña R. Meli (1928), test khu«n h×nh tiÕp diÔn cña J. Raven (1936), test trÝ th«ng minh cña trÎ em WISC (1949) vµ test trÝ th«ng minh cña ng-êi lín WAIS (1955) cña D. Wechsler. ChØ tiªu sö dông ®Ó ®¸nh gi¸ n¨ng lùc trÝ tuÖ lµ chØ sè th«ng minh IQ [28] ). Ng-êi ®Çu tiªn ®-a ra chØ sè IQ lµ W. Stern (§øc) n¨m 1912. §ã lµ chØ sè ®o nhÞp ®é ph¸t triÓn trÝ tuÖ ®Æc tr-ng cho mçi ®øa trÎ vµ ®-îc tÝnh theo c«ng thøc : IQ = MA  100 CA -10- Kho¸ luËn tèt nghiÖp Trong ®ã : NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh MA : Tuæi trÝ kh«n (tÝnh b»ng th¸ng) theo c¸c cuéc thö nghiÖm. CA : Tuæi ®êi hay tuæi thùc (tÝnh b»ng th¸ng). HÖ sè nµy chØ ra sù v-ît lªn tr-íc hay chËm l¹i cña trÝ kh«n so víi tuæi thùc. Tr¾c nghiÖm WAIS (Wechsler Adult Intelligence Scale) lµ mÉu ®Çu tiªn cña mét nghiªn cøu míi ®èi víi vÊn ®Ò ®o l-êng trÝ tuÖ ®· cò mµ D. Wechsler ®-a ra n¨m 1955. ¤ng kh«ng chÊp nhËn sù gi¶i thÝch truyÒn thèng (MA) víi tuæi ®êi nh- W. Stern, Binet vµ nh÷ng ng-êi kÕ tôc hä ®· lµm. Theo c«ng thøc trªn sÏ tån t¹i mèi t-¬ng quan tuyÕn tÝnh gi÷a trÝ kh«n vµ tuæi ®êi. Trong khi ®ã, sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ l¹i diÔn ra mét c¸ch kh«ng ®ång ®Òu trong suèt ®êi ng-êi. Wechsler cho r»ng, mét ®¹i l-îng nh- vËy kh«ng ®Æc tr-ng cho nhÞp ®é ph¸t triÓn cña mçi ng-êi. V× vËy ¤ng ®· ®-a ra c¸ch x¸c ®Þnh chØ sè IQ b»ng c«ng thøc : IQ = Trong ®ã : X : X: XX  15  100 SD Lµ ®iÓm tr¾c nghiÖm. Lµ ®iÓm sè tr¾c nghiÖm trung b×nh cña nh÷ng ng-êi trong cïng mét ®é tuæi. SD : §é lÖch chuÈn. Nh- vËy mçi tr¾c nghiÖm sÏ cã mét ®iÓm IQ t-¬ng ®-¬ng. Trªn c¬ së ®iÓm IQ mµ ng-êi ta ph©n lo¹i thµnh 7 møc trÝ tuÖ : -u tó, xuÊt s¾c, th«ng minh, trung b×nh, yÕu, kÐm, chËm. * §Æc ®iÓm cña test WMT. Test WMT (Winer Matrizen Test) lµ bé test ®o trÝ tuÖ th«ng minh cña nghiÖm thÓ tõ 14 tuæi trë lªn víi vËt liÖu phi ng«n ng÷ (h×nh). Nã cã thÓ thùc hiÖn dµnh cho c¸ thÓ hoÆc nhãm vµ kh«ng h¹n ®Þnh thêi gian ngÆt ngÌo cho tõng Item. ViÖc thùc hiÖn WMT hoµn toµn kh«ng ®ßi hái vÒ n¨ng lùc ng«n ng÷, kÓ c¶ trong nh÷ng bµi luyÖn tËp tr-íc test. VÒ nguyªn t¾c, cã thÓ h-íng -11- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh dÉn nghiÖm thÓ mµ kh«ng cÇn lêi nãi vµ khi lµm WMT, c¸c nghiÖm thÓ còng kh«ng cÇn sö dông ®Õn ng«n ng÷. VÒ c¬ b¶n, WMT ®-îc so¹n th¶o dùa trªn bé test ma trËn ®· trë thµnh kinh ®iÓn cña Raven (1938; 1947; 1958). Nã ®· ®-îc c¶i tiÕn vÒ cÊu tróc vµ sù lùa chän Items víi sù tham kh¶o m« h×nh test cña Rasch (1966; 1968), cña Fischer (1974), cña Forman (1973) vµ cña Piswanger (1975). WMT ®-îc so¹n th¶o bëi nhµ t©m lý häc ng-êi ¸o Anto K. Forman vµ ®-îc thö nghiÖm trªn 2.248 nghiÖm thÓ ng-êi ¸o, ng-êi Togo vµ Nigiªria. 1.1.5. T×nh h×nh nghiªn cøu trÝ tuÖ ë ViÖt Nam ë ViÖt Nam, tr-íc n¨m 1975 nghiªn cøu vÒ trÝ tuÖ cßn h¹n chÕ, th-êng dïng trong ngµnh y tÕ, nh»m môc ®Ých chuÈn ®o¸n bÖnh…thêi kú nµy ®¸ng chó ý nhÊt lµ nghiªn cøu cña Vò ThÞ ChÝn vµ cs ®· thùc hiÖn tõ n¨m 1972 ®Õn 1975, theo thang Binet – Lezin. Cã thÓ coi ®©y lµ c«ng tr×nh dïng test ®Çu tiªn ë miÒn B¾c. Tõ thËp kû 80 ®Õn nay, c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu vÒ trÝ tuÖ ngµy cµng nhiÒu, tiªu biÓu lµ c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu cña mét sè t¸c gi¶ sau : TrÇn Träng Thuû lµ mét trong nh÷ng t¸c gi¶ ®Çu tiªn nghiªn cøu sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ cña häc sinh ViÖt Nam (1989). «ng ®· t×m hiÓu sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ b»ng test Raven [26] vµ ®· nghiªn cøu chiÒu h-íng, c-êng ®é, tr×nh ®é vµ chÊt l-îng ph¸t triÓn trÝ tuÖ cña häc sinh, cßn ®Ò cËp ®Õn mèi t-¬ng quan gi÷a trÝ tuÖ vµ thÓ lùc cña häc sinh. N¨m 1991, Ng« C«ng Hoµn nghiªn cøu vµ so s¸nh trÝ tuÖ cña häc sinh th-êng víi häc sinh chuyªn to¸n [9]. KÕt qu¶ nghiªn cøu cho thÊy cã sù chªnh lÖch vÒ møc ®é ph¸t triÓn trÝ tuÖ gi÷a häc sinh b×nh th-êng vµ häc sinh chuyªn to¸n. N¨m 1998, T¹ Thuý Lan vµ Mai V¨n H-ng [17] nghiªn cøu trÝ tuÖ häc sinh Thanh Ho¸, thÊy r»ng n¨ng lùc trÝ tuÖ cña häc sinh t¨ng dÇn theo tuæi vµ cã mèi t-¬ng quan thuËn víi häc lùc. -12- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh N¨m 2002, TrÇn ThÞ Loan nghiªn cøu trÝ tuÖ cña häc sinh ë ®é tuæi tõ 16 – 17 cho thÊy qu¸ tr×nh ph¸t triÓn trÝ tuÖ cña häc sinh diÔn ra liªn tôc, t-¬ng ®èi ®ång ®Òu vµ kh«ng cã sù kh¸c biÖt vÒ giíi tÝnh [20]. N¨m 2004, bªn c¹nh nh÷ng c«ng tr×nh nghiªn cøu vÒ trÝ tuÖ, c¸c t¸c gi¶ cßn nghiªn cøu c¸c thµnh phÇn cña trÝ tuÖ nh- kh¶ n¨ng chó ý, ghi nhí vµ ph¶n x¹….[25]. Nh- vËy, tuú vµo môc ®Ých nghiªn cøu vµ ®iÒu kiÖn cô thÓ mµ ng-êi ta lùa chän lo¹i test nµo cho phï hîp ®Ó viªc ®¸nh gi¸ trÝ tuÖ ®¹t hiÖu qu¶ cao nhÊt. ViÖc ®¸nh gi¸ ®-îc thùc tr¹ng n¨ng lùc trÝ tuÖ cña häc sinh gióp ®-a ra ®-îc c¸c h×nh thøc, ph-¬ng ph¸p gi¸o dôc, d¹y häc phï hîp ®Ó ph¸t huy ®-îc hÕt tiÒm n¨ng trÝ tuÖ cña häc sinh. VËy gi÷a n¨ng lùc trÝ tuÖ vµ häc lùc cã mèi liªn hÖ nh- thÕ nµo? Chóng ta tiÕp tôc nghiªn cøu vÒ häc lùc. 1.2. Nghiªn cøu vÒ häc lùc N¨ng lùc trÝ tuÖ ®-îc coi lµ kh¶ n¨ng nhËn thøc, kh¶ n¨ng ho¹t ®éng trÝ ãc vµ kh¶ n¨ng thùc hµnh cña con ng-êi mh»m thÝch øng víi m«i tr-êng sèng. Nã lµ tæ hîp c¸c ®Æc ®iÓm t©m - sinh lý cña tõng ng-êi, nh»m ®¸p øng yªu cÇu vµ ho¹t ®éng nhËn thøc còng nh- ho¹t ®éng thùc hµnh. Häc lùc ph¶n ¸nh n¨ng lùc häc tËp cña häc sinh vµ ®-îc ®¸nh gi¸ qua kÕt qu¶ häc tËp b»ng ®iÓm sè. N¨ng lùc häc tËp chÝnh lµ sù vËn ®éng cña c¸ nh©n nh»m ®¸p øng yªu cÇu häc tËp, gióp cho viÖc lÜnh héi kiÕn thøc mét c¸ch nhanh chãng, dÔ dµng, s©u s¾c c¸c kü n¨ng, kü x¶o. Nã ®-îc thÓ hiÖn ë kÕt qu¶ häc tËp. ë mçi trÎ b×nh th-êng ®Òu tiÒm Èn mét kh¶ n¨ng nhÊt ®Þnh, ®ã lµ kh¶ n¨ng häc tËp vµ ph¸t triÓn trÝ tuÖ. VËy gi÷a häc lùc vµ trÝ tuÖ cã mèi quan hÖ nh- thÕ nµo? C¸c nhµ khoa häc ®· x¸c ®Þnh r»ng, viÖc n¾m v÷ng tri thøc trong qu¸ tr×nh häc tËp cã liªn quan chÆt chÏ víi sù ph¸t triÓn trÝ tuÖ. Trong qu¸ tr×nh häc tËp cã sù biÕn ®æi th-êng xuyªn vèn kinh nghiÖm, hÖ thèng tri thøc c¶ vÒ sè l-îng lÉn chÊt l-îng. Cïng víi sù biÕn ®æi ®ã trong qu¸ tr×nh häc tËp, n¨ng -13- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh lùc trÝ tuÖ cña häc sinh ®-îc ph¸t triÓn. Cã thÓ nãi r»ng, viÖc n©ng cao tri thøc trong qu¸ tr×nh häc tËp lµ mét trong nh÷ng con ®-êng c¬ b¶n ®Ó gi¸o dôc vµ ph¸t triÓn trÝ tuÖ mét c¸ch toµn diÖn. N¨ng lùc häc tËp lµ n¨ng lùc t¹o ra c¸c n¨ng lùc kh¸c, ng-îc l¹i khi trÝ tuÖ ph¸t triÓn sÏ ¶nh h-ëng l¹i ®Õn viÖc n¾m tri thøc. C¸c nghiªn cøu cho thÊy, c¸c häc sinh cã chØ sè th«ng minh IQ cao th× th-êng thuéc lo¹i giái. Ng-îc l¹i, nh÷ng em cã häc lùc yÕu th× th-êng cã chØ sè IQ kh«ng cao. Tuy nhiªn, gi÷a häc lùc vµ trÝ tuÖ cã mèi t-¬ng quan thuËn nh-ng kh«ng chÆt chÏ. Bëi trong mét sè tr-êng hîp, häc lùc ch-a ph¶n ¸nh ®óng ®¾n n¨ng lùc trÝ tuÖ. Nh÷ng c«ng tr×nh nghiªn cøu trªn sinh viªn ban t©m lý häc tr-êng ®¹i häc tæng hîp Kiep cho thÊy, trong nh÷ng sinh viªn häc yÕu cã c¶ nh÷ng ng-êi cã chØ sè cao vÒ trÝ tuÖ. §iÒu ®ã cã thÓ ®-îc gi¶i thÝch b»ng sù thiÕu ®éng c¬ häc tËp. c¸c c«ng tr×nh nghiªn cøu cña c¸c nhµ t©m lý häc kh¸c (nay lµ Xanh Petecbua) ®· chØ râ : ®èi víi n÷ giíi cã sù phô thuéc trùc tiÕp vµo thµnh tÝch häc tËp ë tr-êng ®¹i häc vµo møc trÝ tuÖ, cßn ë nam giíi th× c¸c nguyªn nh©n kh¸c th-êng lµm ¶nh h-ëng ®Õn thµnh tÝch häc tËp nhiÒu h¬n. NÕu thõa nhËn mét ng-êi cã Ýt n¨ng lùc trong lÜnh vùc nµo ®ã (vÝ dô : ©m nh¹c, v¨n häc, héi ho¹...) kh«ng cã nghÜa phñ nhËn kh¶ n¨ng cña hä trong lÜnh vùc kh¸c (vÝ dô : kü thuËt, to¸n häc..). Trong khi ®ã häc lùc ®-îc ®¸nh gi¸ dùa vµo kÕt qu¶ c¸c m«n häc, cho nªn kh«ng ph¶i bao giê nã còng ph¶n ¸nh ®óng n¨ng lùc trÝ tuÖ. Nh- vËy gi÷a n¨ng lùc trÝ tuÖ vµ häc lùc cã mèi quan hÖ víi nhau. N¨ng lùc trÝ tuÖ quyÕt ®Þnh thµnh tÝch häc tËp. Tuy nhiªn theo kÕt qu¶ cña nhiÒu c«ng tr×nh nghiªn cøu [11] th× thµnh tÝch häc tËp cßn phô thuéc vµo mét sè yÕu tè kh¸c nh- m«i tr-êng sèng, m«i tr-êng v¨n ho¸, gi¸o dôc…Bëi vËy, ®Ó n©ng cao thµnh tÝch häc tËp, ngoµi viÖc ®¸nh gi¸ ®óng n¨ng lùc trÝ tuÖ ®Ó cã -14- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh ®ùoc ph-¬ng ph¸p d¹y häc, gi¸o dôc phï hîp th× cÇn t¹o m«i truêng häc tËp tèt ®Ó cho ng-êi häc lÜnh héi tri thøc mét c¸ch tèt nhÊt. -15- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh Ch-¬ng 2 : ®èi t-îng vµ ph-¬ng ph¸p nghiªn cøu 2.1. §èi t-îng nghiªn cøu §èi t-îng nghiªn cøu trong ®Ò tµi cu¶ chóng t«i lµ häc sinh tr-êng THPT B×nh Xuyªn, tØnh VÜnh Phóc, cã ®é tuæi trung b×nh tõ 16 ®Õn 18, thuéc ban n©ng cao (ban tù nhiªn) vµ ban c¬ b¶n (ban x· héi) cña tr-êng. C¸c ®èi t-îng chóng t«i nghiªn cøu cã søc khoÎ, tr¹ng th¸i t©m lý b×nh th-êng. Tuæi cña c¸c ®èi t-îng ®-îc tÝnh theo quy -íc chung cña c¸c tµi liÖu Y tÕ thÕ giíi vµ ViÖt Nam. §ã lµ c¸ch tÝnh tuæi quy vÒ th¸ng hay n¨m gÇn nhÊt, nghÜa lµ mét ®é tuæi nµo ®ã bao gåm nh÷ng c¸ thÓ cã sè n¨m tr-íc hoÆc sau 6 th¸ng. 2.2. Ph¹m vi nghiªn cøu Tæng sè häc sinh nghiªn cøu lµ 274 em trong ®ã cã 109 häc sinh nam vµ 165 häc sinh n÷ ®-îc ph©n bè theo b¶ng 2.1. B¶ng 2.1. Ph©n bè ®èi t-îng nghiªn cøu theo tuæi Tuæi 16 17 18 Tæng sè Sè l-îng 93 91 90 274 2.3. §Þa ®iÓm vµ thêi gian nghiªn cøu §Þa ®iÓm nghiªn cøu t¹i phßng häc cña tr-êng THPT B×nh Xuyªn. Thêi gian nghiªn cøu, tõ th¸ng 10/2007 ®Õn th¸ng 4/2008. trong thêi gian nµy chóng t«i tiÕn hµnh nghiªn cøu tµi liÖu, x©y dùng ®Ò c-¬ng, thùc hiÖn nghiªn cøu vµ thu thËp sè liÖu viÕt luËn v¨n. 2.4. Ph-¬ng ph¸p nghiªn cøu 2.4.1. ThiÕt kÕ nghiªn cøu Nghiªn cøu ®-îc tiÕn hµnh theo ph-¬ng ph¸p c¾t ngang, cã nghÜa lµ c¸c nhãm ®èi t-îng thuéc c¸c løa tuæi kh¸c nhau ®-îc nghiªn cøu t¹i cïng mét thêi ®iÓm. -16- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh 2.4.2. Cì mÉu vµ c¸ch chän mÉu Cì mÉu ®-îc x¸c ®Þnh theo ph-¬ng ph¸p cña Lª Nam Trµ [31] vµ NguyÔn Xu©n Ph¸ch [22]. MÉu ®-îc lÊy theo ph-¬ng ph¸p ph©n tÇng. Chóng t«i tiÕn hµnh lËp danh s¸ch 3 khèi líp 10, 11, 12, råi lËp danh s¸ch c¸c líp trong mçi khèi. Sau ®ã mçi khèi l¹i chän 2 líp (1 líp ban n©ng cao vµ 1 líp ban c¬ b¶n) mét c¸ch ngÉu nhiªn. Cuèi cïng chóng t«i nghiªn cøu c¸c chØ sè trªn c¸c líp ®· chän (chØ sè IQ vµ häc lùc). Häc lùc cña c¸c em ®-îc lÊy ë sæ ®iÓm chÝnh thuéc b¶ng xÕp lo¹i häc lùc cuèi n¨m. 2.4.3. Ph-¬ng ph¸p nghiªn cøu c¸c chØ sè * C¸c chØ sè ®¸nh gi¸ n¨ng lùc trÝ tuÖ N¨ng lùc trÝ tuÖ ®-îc x¸c ®Þnh b»ng ph-¬ng ph¸p tr¾c nghiÖm khu«n h×nh tiÕp diÔn chuÈn ( test WMT ). Test WMT (Wiener Matrizen Test) lµ lo¹i test giÊy – bót. VËt liÖu bao gåm mét quyÓn test 10 trang vµ mét phiÕu tr¶ lêi dµnh cho c¸c nghiÖm thÓ [26]. C¸c h×nh kh¸c nhau ®-îc s¾p xÕp, bµi trÝ theo mét quy luËt nhÊt ®Þnh ®Ó kÝch thÝch trÝ th«ng minh. §-îc cÊu tróc theo nguyªn t¾c ®é khã t¨ng dÇn tõ khu«n h×nh 1 ®Õn khu«n h×nh 24. Mçi ®èi t-îng thùc nghiÖm ®-îc ph¸t 1 quyÓn test WMT vµ mét phiÕu tr¶ lêi, sau khi nghe h-íng dÉn, ghi ®Çy ®ñ th«ng tin c¸ nh©n vµo phiÕu tr¶ lêi th× sÏ lµm bµi ®éc lËp. Thêi gian lµm bµi tèi ®a lµ 25 phót. ViÖc ®¸nh gi¸ kÕt qu¶ test WMT nh- sau : mçi bµi test lµm ®óng ®-îc 1 ®iÓm, ®iÓm tèi ®a cña test lµ 24 ®iÓm. ChØ sè th«ng minh IQ cña tõng nghiÖm thÓ ®-îc tÝnh theo c«ng thøc cña D. Wechsler [13]. IQ = X X 15  100 SD -17- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh Trong ®ã : X: Lµ ®iÓm tr¾c nghiÖm. X : lµ ®iÓm test WMT trung b×nh cña ®èi t-îng ë cïng mét ®é tuæi. SD : Lµ ®é lÖch chuÈn. Nh- vËy, mçi nghiÖm thÓ sÏ cã mét ®iÓm IQ t-¬ng ®-¬ng. Trªn c¬ së ®iÓm IQ, ng-êi ta ¸p dông ph©n lo¹i thµnh 7 møc trÝ tuÖ ®-îc x¸c ®inh theo b¶ng 2.2 . B¶ng 2.2. Ph©n bè møc trÝ tuÖ theo D. Wechsler STT Møc trÝ tuÖ 1 I 2 II 3 III 4 IV 5 V 6 VI 7 VII ChØ sè IQ >130 120 – 129 110 – 119 90 – 109 80 – 89 70 – 79 < 70 Ph©n lo¹i ¦u tó XuÊt s¾c Th«ng minh Trung b×nh YÕu KÐm ChËm Tû lÖ % trong d©n sè 2.2 6.7 16.1 50.0 16.1 6.7 2.2 * C¸c chØ sè x¸c ®Þnh häc lùc Nghiªn cøu häc lùc b»ng c¸ch lÊy kÕt qu¶ häc tËp cuèi n¨m häc råi tÝnh % theo c¸c møc : giái, kh¸, trung b×nh, yÕu, ®-îc x¸c ®Þnh theo b¶ng 2.3. B¶ng 2.3. C¨n cø xÕp lo¹i häc lùc STT 1 2 3 4 KÕt qu¶ häc tËp ≥ 8.0 6.5 – 7.99 5.0 – 6.49 < 5.0 §¸nh gi¸ Giái Kh¸ Trung b×nh YÕu 2.4.4. Ph-¬ng ph¸p ph©n tÝch vµ xö lý sè liÖu. C¸c phiÕu ®iÒu tra ®¹t yªu cÇu, ®-îc nhËp kÕt qu¶ vµo m¸y tÝnh. Trong qu¸ tr×nh nhËp, c¸c sè liÖu lu«n ®-îc kiÓm tra ®Ó ®¶m b¶o tÝnh chÝnh x¸c. -18- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh KÕt qu¶ nghiªn cøu ®-îc ph©n tÝch vµ xö lý b»ng to¸n x¸c suÊt thèng kª dïng trong Y häc [15], [22] trªn m¸y vi tÝnh theo ch-¬ng tr×nh Excel. C¸c sè liÖu nhËp ®Çy ®ñ hÕt, ®-îc m¸y xö lý theo c¸c chØ sè sau : sè l-îng, tØ lÖ %, gi¸ trÞ trung b×nh ( X ), ®é lÖch chuÈn (SD). * TÝnh gi¸ trÞ trung b×nh ( X ) n X  X i 1 i n Trong ®ã : X: Xi : n: Lµ gi¸ trÞ trung b×nh. Lµ gi¸ trÞ thø i cña ®¹i l-îng X. Sè c¸ thÓ ë mÉu nghiªn cøu. * §é lÖch chuÈn.  X n SD = i 1 X  2 n  X n SD = i i 1 i  X  (n ≥ 30) 2 n 1 (n < 30) Trong ®ã : Xi  X : n : Lµ ®é lÖch cña tõng gi¸ trÞ so víi gi¸ trÞ trung b×nh. Sè c¸ thÓ ë mÉu nghiªn cøu. Tr-íc khi sö dông test so s¸nh, t«i tiÕn hµnh kh¶o s¸t sù ph©n bè cña tõng chØ sè nghiªn cøu b»ng c¸ch vÏ biÓu ®å cét ph©n bè tÇn suÊt vµ thÊy chóng ®Òu ë d¹ng ph©n bè chuÈn. ViÖc so s¸nh gi¸ trÞ trung b×nh cña 2 mÉu nghiªn cøu kh¸c nhau ®-îc thùc hiÖn theo ph-¬ng ph¸p Student. -19- Kho¸ luËn tèt nghiÖp NguyÔn H¶i YÕn_K30Sinh Ch-¬ng 3 : kÕt qu¶ nghiªn cøu vµ bµn luËn 3.1. N¨ng lùc trÝ tuÖ cña häc sinh 3.1.1. ChØ sè IQ trung b×nh cña häc sinh theo tuæi KÕt qu¶ nghiªn cøu vµ chØ sè IQ trung b×nh cña häc sinh theo tuæi ®-îc tr×nh bµy trong b¶ng 3.1 vµ h×nh 3.1. B¶ng 3.1. ChØ sè IQ trung b×nh cña häc sinh theo tuæi ChØ sè trung b×nh Tuæi n X ± SD 16 (I) 93 101.87 ± 15.20 17 (II) 91 101.14 ± 14.27 18 (III) 90 100.56 ± 14.57 So s¸nh p (I-II) p (I-III) p (II-III) > 0.05 > 0.05 > 0.05 ChØ sè IQ trung b×nh 110 101.87 101.14 100.56 90 16(I) 17(II) 18(III) 70 50 16 17 18 Tuæi H×nh 3.1. ChØ sè IQ trung b×nh cña häc sinh theo tuæi KÕt qu¶ b¶ng 3.1 vµ h×nh 3.1 cho thÊy, chØ sè IQ trung b×nh cña häc sinh gi÷a c¸c líp tuæi gi¶m nhÑ tõ líp tuæi 16 ®Õn 18 (tõ 101.87% ®Õn 100.56%). Tuy nhiªn sù chªnh lÖch gi÷a c¸c líp tuæi lµ kh«ng ®¸ng kÓ vµ kh«ng cã ý nghÜa thèng kª (p > 0.05). §iÒu nµy cã thÓ ®-îc gi¶i thÝch lµ do -20-