فصلنامه علمی پژوهش و توسعه مدیریت

فصلنامه علمی پژوهش و توسعه مدیریت

اعتبارسنجی کمّی نظریه هوش‌های چندگانه: یک مدل پیش‌بین برای انتخاب رشته تحصیلی دانش‌آموزان

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسنده
دکترای برنامه ریزی درسی، استادیار گروه علوم تربیتی پردیس علامه امینی، دانشگاه فرهنگیان، تبریز، ایران
چکیده
زمینه و هدف: علی‌رغم نفوذ گسترده نظریه هوش‌های چندگانه گاردنر در ادبیات آموزشی، اعتبار تجربی آن به عنوان یک ابزار پیش‌بین برای انتخاب‌های تحصیلی-شغلی با ابهام مواجه بوده است. این پژوهش با هدف اصلی تبیین رابطه ساختاری و سنجش اعتبار پیش‌بینی‌کنندگی پروفایل هوش‌های چندگانه در انتخاب رشته تحصیلی دانش‌آموزان انجام شد.

روش‌شناسی: این پژوهش از نوع توصیفی-همبستگی بود. جامعه آماری شامل دانش‌آموزان پایه دوازدهم شهر تبریز بود که از میان آن‌ها ۳۵۰ نفر (۱۹۱ دختر، ۱۵۹ پسر) به روش نمونه‌گیری خوشه‌ای چندمرحله‌ای انتخاب شدند. برای گردآوری داده‌ها از پرسشنامه استاندارد هوش‌های چندگانه مک‌کنزی (۱۹۹۹) و یک پرسشنامه محقق‌ساخته برای تعیین رشته تحصیلی استفاده شد. داده‌ها با استفاده از تحلیل رگرسیون لجستیک چندجمله‌ای تحلیل گردیدند.

یافته‌ها: نتایج نشان داد که مدل رگرسیونی مبتنی بر ابعاد هشت‌گانه هوش، به طور معناداری توانایی پیش‌بینی انتخاب رشته را دارد ( ) و از قدرت تبیین بالایی برخوردار است ( ). دقت کلی مدل در طبقه‌بندی صحیح دانش‌آموزان ۸۵.۱٪ بود. هوش فضایی-دیداری قوی‌ترین پیش‌بین برای رشته هنر ( )، و هوش طبیعت‌گرا یکی از پیش‌بین‌های کلیدی برای رشته علوم تجربی ( ) بود.

نتیجه‌گیری: یافته‌های این پژوهش، شواهد تجربی محکمی دال بر اعتبار پیش‌بینی‌کنندگی نظریه هوش‌های چندگانه در زمینه هدایت تحصیلی فراهم می‌آورد. نتایج نشان می‌دهد که پروفایل هوشی دانش‌آموزان یک عامل تعیین‌کننده و قابل اندازه‌گیری در گرایش آن‌ها به رشته‌های مختلف است. این یافته‌ها می‌تواند مبنای علمی لازم برای بازنگری در رویکردهای سنتی مشاوره و توسعه ابزارهای استعدادیابی چندبعدی و مبتنی بر داده را فراهم سازد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Quantitative Validation of the Multiple Intelligences Theory: A Predictive Model for Students' Academic Major Selection

نویسنده English

Mehdi Akbarzadeh sighay
PhD in Curriculum Planning, Assistant Professor, Department of Educational Sciences, Allameh Amini Campus, Farhangian University, Tabriz, Iran
چکیده English

Background and Objective: Despite the widespread influence of Gardner's theory of multiple intelligences in educational literature, its empirical validity as a predictive tool for academic and career choices has remained ambiguous. This study was conducted with the primary objective of explaining the structural relationship and assessing the predictive validity of the multiple intelligences profile in students' selection of academic majors.

Methodology: This research was a descriptive-correlational study. The statistical population included twelfth-grade students in Tehran, from which a sample of 350 students (191 female, 159 male) was selected using a multi-stage cluster sampling method. Data were collected using the standardized Multiple Intelligences Questionnaire (McKenzie, 1999) and a researcher-developed questionnaire to determine the academic major. The data were analyzed using multinomial logistic regression.

Findings: The results indicated that the regression model based on the eight dimensions of intelligence significantly predicted the choice of academic major ( ) and possessed a high explanatory power ( ). The overall accuracy of the model in correctly classifying students was 85.1%. Visual-Spatial intelligence was the strongest predictor for the field of Arts ( ), and Naturalist intelligence was a key predictor for the field of Experimental Sciences ( ).

Conclusion: The findings of this research provide strong empirical evidence for the predictive validity of the multiple intelligences theory in the context of educational guidance. The results show that students' intelligence profiles are a determining and measurable factor in their inclination towards different academic fields. These findings can provide the scientific basis for revising traditional counseling approaches and developing data-driven, multidimensional talent assessment tools.

کلیدواژه‌ها English

Multiple Intelligences
Academic Major Selection
Educational Guidance
Predictive Validity
Logistic Regression

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 02 مرداد 1404

  • تاریخ دریافت 02 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 05 اسفند 1403