[什么是多元智能理论论述的七个方面]多元智能理论真的是"理论"吗?

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多元智能理论真的是"理论"吗?
问：多元智能真的是“理论”吗?此理论选择了一些数据来支持自己的假设，却忽略了其它数据。此外，它还没有被实验证实。因此这理论既不能在其存在时被否定，也不能与和它相抗衡的理论相比较。因为任何有意义的理论，都有它的对立面，而多元智能理论在这一点上则过不了关。
　　答：多元智能理论确实没有考虑所有的数据，因为这么做是不可能的。它选择了不同的做法：调查参考了不同研究领域，如神经学、特殊群体、发展学、心理计量学、人类学、进化论等等。多元智能理论就是调查以上研究的综合成果。这些研究都指导和支持着一个理论，虽然没有证明这个理论，但却肯定了此理论站在正确的轨道上。
　　当然，这个理论目前只能解释已有的研究发现，其正确性必须通过进一步的实验才能得到证实。但如果说多元智能理论必须经过实验之后才算是理论，这观点显然不对。 
　　针对多元智能理论的控制性实验，既可能证实也可能推翻它自己。几点设想浮现在我脑海中：测定智能的独立性，调查不同文化背景下智能的共同性，研究智能发展的稳定性。然而即使在进行这些实验之前，仍然有别的方法能够否定多元智能理论。我最初的设想，在《智能的结构》一书中称之为“主观因素分析”，就是要发现人类所具有的为数不多的能力。这些能力既是人类生理上自然产生的，又有教育上的用途。如果其它研究人员审查同样的实验数据或新的实验数据，发现这些结果更有力地支持另外一组才能，多元智能理论就值得怀疑。如通过适当方法的评估，这一组才能之间有着明显的相关性，则智能独立的观点就应被否定。 
　　当然，这理论可能在一些细节上被否定。也许进一步的研究发现这些智能中的一个或几个还没有足够的证据被确认，也许还有我没有想到的智能，也可能智能并不象我所说的那样独立。上述的每一种可能性，都可以通过实验来证明。也可以提供方法或手段来否定或修改、重建多元智能理论。但在修改时，说不定这理论本身还会有可用之处。 
　　问：心理计量学文献中大量的证据表明，人类的一般智能存在着显著的差异。这种以字母g（通用智力因子——译者注）表示的特性，能够由测试分数的统计分析得到可靠的结果。多元智能理论里没有g的位置，那么怎样解释如此大量的数据呢? 
　　答：我没有否定g的存在。我怀疑的是，除了狭窄的学校环境以外，g到底有多重要?g的证据，几乎全部来自语言和逻辑智能的测验。而这些测验所测量的技能，都是对学校课业中良好的表现有价值的技能，它们当然能够可靠地预言在学校里的成功或失败。正因为如此，也能预测最后一学年的考试分数。可这些测试却不一定能那么准确地预测出学生在校外工作中的表现。 
　　其次，这些测试几乎都仅仅依靠简短的问答题来进行。再就是一些与在学校里成功与否有关的特定考试技巧，而不需要其它任何别的东西。这些技巧，只是有利于得出被测试者之间的差别和结果的相关性。如果能发明一种可靠的测量不同智能的测验，不仅仅依赖纸笔简答完成，而改用该领域内的物质和题材，我相信那时产生g的相关性就会大大减小。音乐智能的测试，应该检验某人分析或创作音乐作品的能力，而不仅仅是让他们在相对音高的基础上比较两个单音。我们所需要的空间能力的测试，就是检查受试者找到自己的道路的能力，而不是仅仅给出多项选择问答，让受试者描绘从不同视觉角度看到的几何图形。  12
　　举例来说，尽管某些测试需要运用不同的智能，但在这些测试中回答需要记忆字母和记忆数字的题目时，往往能得到相关性较高的结果。我怀疑这些测试有任何实际意义。下面先将我的疑点放在一边。根据我的分析，数字和字母的记忆都与语言记忆有关，因此这两种题目都涉及相同的基本能力。如果采用另一种方法，要受试者背诵一首诗后再证明一道数学题，我预言这两个题目测试结果的相关性会很小。最后值得一提的是，即使那些被训练得能背诵80到100位数字的学生，也看不出此种能力可用于背诵其它毫无意义的字符串中去。 
　　即使g描述特定个体的能力是有效的，也不适用于许多有特殊或惊人才能的人。因此从整个社会的观点看来，强调g因素是一种偏见，没有什么好处。 
　　问：多元智能理论和其它相对立的学说能友好相处吗? 
　　答：当然能。举例来说，斯特恩伯格（ster erg）的智能三元论就和多元智能理论有许多共同点。他的理论所区分的三种不同形式的认知，就可与不同的智能相对应。如果进一步分析，斯特恩伯格的实用智能，和我的人际智能，就可以“友好相处”。 
　　不管将来如何，一种新的学说问世后，都希望突出自己的特色，以便与它对立的学说相比较。因此我反对现在就将多元智能理论和其它理论结合在一起。它最好是一个有生命力的、独立的理论，而不是一个什么都包容从而乏味的理论! 
　　问：既然有客观因素的分析，为什么还要进行主观因素的分析呢? 
　　答：使用“主观”这个词，只是我对最初自己所用的方法开了个小小的玩笑。无论如何，我们确实应该非常严肃地看待以所谓的“客观”测量为基础的数据。在这种测试手段中，相关性只能体现在简短的答案里。受试者被要求尽快地从一个领域跳到另一个领域，从一个主题跳到另一个主题，在半个小时内全部答完。这就是ets和其它测试机构已经发挥到极致的测验方式。这种测验所得到的成绩，当然可以作客观因素的分析，但我不相信这客观分析能够真正发现智能，除非这分析考虑到被某种文化背景认为有价值的专长。 
　　任何客观因素分析都可能产生的问题，就是输入数据和信息的质量，因为“垃圾进，垃圾出”的危险是存在的。因此，我力图提高输入数据和信息的质量，对输出的结果不作太多的假设。我的目标是：只有当心理学家们和相关领域的专家们都对那些被认定为有益于社会的能力表示满意时，才动手开始对客观因素的分析。只有那些极有主见的人，面对占有绝对优势的标准化测试，才敢提出这种主张。12

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