Psychological conditions and predictors of intellectual productivity in schoolchildren

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The article examines a regression model as an indicator predicting successful intellectual activity in older adolescents at school, given the particular sensitivity of this developmental stage marked by the formation and development of conceptual, metacognitive, and intentional experience structures in the subject of activity, characterized by maximum resolution capabilities in the intellectual sphere of human activity. In the presented study, the construct of intellectual competence as an indicator of productive intellectual activity was reformulated in terms of conceptual abilities, indicators of psychometric intelligence and school performance of older adolescents. Also, predictors and conditions for the manifestation of successful intellectual activity were determined, which determined the possibility of studying the components of intellectual competence due to the special sensitivity to changes in the environment (for example, educational standards) of the construct of intellectual competence itself as a manifestation of the productivity of intellectual activity.

Purpose. To identify specific predictors of academic performance in late adolescence in terms of manifestations of conceptual experience (semantic, categorical and conceptual abilities) and indicators of psychometric intelligence in late adolescence through modeling (regression) of the construct of intellectual competence as an indicator of the productivity of intellectual activity.

Materials and methods. The primary method used in this study is empirical, employing regression modeling of intellectual productivity indicators in older adolescents. The study involved 110 senior adolescents (56 girls and 54 boys) aged 15-17 years – students of a secondary comprehensive school in Khimki, Moscow Region. In order to avoid introducing additional distractors into the already established groups of study participants (formed school classes), no external equalization by gender or age was carried out. It should also be noted that this study did not aim to identify the specifics of intellectual productivity based on the class of schoolchildren. The methodological framework included the following assessments: “Conceptual Synthesis” (by M.A. Kholodnaya, Y.I. Sipovskaya, 2023, “Visual Semantics of Words” (by E.Yu. Artemyeva, 1999), “Three-Word Generalization” (by M.A. Kholodnaya, Y.I. Sipovskaya, 2023), “Raven’s Progressive Matrices” (by J. Raven, 2002), and an electronic academic performance log.

Results. In the course of determining the predictors of intellectual productivity during regression modeling, a model was obtained that describes/predicts this indicator with 99.0% accuracy. The resulting model consists of categorical abilities. This indicator is one of the manifestations of a person's conceptual experience, which indicates its key importance for successful intellectual activity in late adolescence. Thus, it was concluded that, in accordance with the results obtained, there is reason to conclude that by late adolescence, the indicators of intellectual activity productivity are associated exclusively with manifestations of categorical abilities of conceptual experience, which act as predictors of successful intellectual activity as an indicator of intellectual competence. The presented study established the fact of an imbalance in the development of intellectual abilities of high school students, whose conceptual thinking is insufficiently formed to ensure a qualitative increase in the intellectual resources of a teenager.

About the authors

Yana I. Sipovskaya

Institute of Psychology Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: sipovskayayi@ipran.ru
ORCID iD: 0000-0002-7226-0560
SPIN-code: 6174-7627
Scopus Author ID: 57211157567
ResearcherId: Q-3627-2016

PhD in Psychology, Senior Researcher

 

Russian Federation, 13, Yaroslavskaya Str., Moscow, 129366, Russian Federation

References

  1. Andriyashchenko, A. S. (2021). Development of systemic thinking in schoolchildren. Education and Science in Russia and Abroad, 82(6), 147-152. EDN: https://elibrary.ru/vfyyia
  2. Artemyeva, E. Yu. (1999). Fundamentals of subjective semantics psychology / Ed. by I. B. Khanina. Series: “Fundamental Psychology”. Moscow: Nauka; Smysl, 350 p.
  3. Budrina, E. G. (2024). Cognitive style field dependence/field independence in late adolescence: comparison of indicators over a 20-year interval. Social and Humanitarian Sciences in the Far East, XXI(4), 56-62. https://doi.org/10.31079/1992-2868-2024-21-4 EDN: https://elibrary.ru/lzctrw
  4. Karpov, A. V. (2025). Systemicity in the organization of operational composition of thinking and consciousness. Yaroslavl Psychological Bulletin, 61(1), 5-20. EDN: https://elibrary.ru/plrlhq
  5. Kibalchenko, I. A., Barankova, M. S. (2021). Diagnostics of conceptual abilities in older adolescents: relevance, problems and prospects. In: Pedagogical diagnostics: history, theory, modernity. Rostov-on-Don: RSEU RINH, 103-108. EDN: https://elibrary.ru/bkgccw
  6. Linear regression plots: Residuals vs Leverage. BOOSTEDML - Articles on statistics and machine learning for healthcare. URL: https://boostedml.com/2019/03/linear-regression-plots-residuals-vs-leverage.html (Accessed: 03.04.2025)
  7. Raven, J. (2002). Competence in modern society: identification, development and implementation. Moscow: Cogito-Center, 396 p. ISBN: 5-89353-052-7 EDN: https://elibrary.ru/raxvcb
  8. Sipovskaya, Ya. I. (2015). Conceptual, metacognitive and intentional descriptors of intellectual competence in late adolescence. Bulletin of St. Petersburg State University. Series 12, (4), 22-31. EDN: https://elibrary.ru/vjhwxr
  9. Kholodnaya, M. A., Sipovskaya, Ya. I. (2023). Conceptual abilities: theory, diagnostics, empirics. Moscow: Institute of Psychology RAS, 172 p. https://doi.org/10.38098/mng_23_0458 ISBN: 978-5-9270-0458-4 EDN: https://elibrary.ru/afhujy
  10. Kholodnaya, M. A. (2023). Reform of Russian school education: up the stairs leading down. Scientific Notes of the Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences, 3(4), 5-24. https://doi.org/10.38098/proceedings_2023_03_04_02 EDN: https://elibrary.ru/urlmza
  11. Yasyukova, L. A. (2020). Changes in the type of intelligence in adolescents from 1990 to 2020. In: Abilities and mental resources of a person in a world of global changes. Moscow: Institute of Psychology RAS, 496-505. https://doi.org/10.38098/proc.2020.59.34.001 EDN: https://elibrary.ru/bxwfji
  12. Pedersen, M. K., Díaz, C. M. C., Wang, Q. J., Alba-Marrugo, M. A., Amidi, A., Basaiawmoit, R. V., Bergenholtz, C., Christiansen, M. H., Gajdacz, M., Hertwig, R., Ishkhanyan, B., Klyver, K., Ladegaard, N., Mathiasen, K., Parsons, C., Rafner, J., Villadsen, A. R., Wallentin, M., Zana, B., Shersona, J. F. (2023). Measuring Cognitive Abilities in the Wild: Validating a Population-Scale Game-Based Cognitive Assessment. Cognitive Science, 47. https://doi.org/10.1111/cogs.13308 EDN: https://elibrary.ru/rzjlfp
  13. Sipovskaya, Ya. I. (2022). Regression model of successful school intellectual activity. In: Future of Information and Communication Conference (FICC). San Francisco, USA, March 3-4, 2022. Vol. 438, Part 1, pp. 68-75. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98012-2_7 EDN: https://elibrary.ru/cgzxtm
  14. Linear Regression Plots: Residuals vs Leverage. BOOSTEDML. Articles on Statistics and Machine Learning for Healthcare. URL: https://boostedml.com/2019/03/linear-regression-plots-residuals-vs-leverage.html (Accessed: 24.04.2025)
  15. Understanding Diagnostic Plots for Linear Regression Analysis. University of Virginia Library. Research Data Services + Sciences. URL: https://data.library.virginia.edu/diagnostic-plots/ (Accessed: 24.04.2025)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».