‘We denken al bijna honderd jaar hetzelfde over intelligentie,’ vertelt onderzoeker en psycholoog Alexander Savi. En dat fascineert hem. Want: ‘Hoe we over intelligentie denken, is helemaal niet productief gebleken.’
Hij legt het verder uit: ‘De Britse psycholoog Charles Spearman onderzocht in het begin van de twintigste eeuw de cognitieve vaardigheden van schoolgaande kinderen.’ Hij testte ze op taal- en rekenvaardigheden en ontdekte dat de uitkomsten van de verschillende testen enkel positief met elkaar correleerden: ‘Dat suggereert dus dat als ik goed ben in rekenen, de kans vrij groot is dat ik ook goed ben in taal.’ Hoewel Spearman niet precies wist hoe dat kwam, opperde hij het idee van de g-factor ofwel general intelligence: één factor die iemands cognitieve vaardigheden bepaalt op verschillende cognitieve onderdelen.
Het fenomeen dat verschillende cognitieve uitkomsten positief met elkaar correleren wordt ook wel positive manifold genoemd en wordt voortdurend teruggevonden in ander onderzoek. ‘Dit fenomeen heeft de replicatiecrisis dus met vlag en wimpel doorstaan,’ zegt Savi. Toch is het idee van de g-factor niet productief, want het is onderzoekers de afgelopen honderd jaar niet gelukt deze g-factor te determineren. ‘We weten nog altijd niet wat de g-factor precies is. En dus ook niet hoe die g-factor zou kunnen verklaren hoe intelligentie groeit of juist afneemt. Zo hebben we geleerd dat er niet één gen voor intelligentie bestaat, maar dat een complexe samenstelling aan genen betrokken is bij intelligentie. Het idee dat er één factor zou zijn is dus misleidend.’
Savi promoveerde bij Han van der Maas, hoogleraar psychologische methodenleer aan de UvA, die al een nieuwe theorie over intelligentie ontwikkeld had. ‘Van der Maas liet zien dat er niet per se één factor zoals de g-factor nodig is om tot die postive manifold te komen.’
Het onderzoek van Savi bouwt daarop verder. ‘Als je veronderstelt dat intelligentie niet bepaald wordt door één factor, maar dat het een complex systeem is, dan kun je mogelijk verklaren hoe intelligentie kan groeien en afnemen. Ik buig me over een model van intelligentie als complex systeem.’
1 + 1 = 2
Savi onderzoekt of je intelligentie kunt representeren als een netwerk van kennis en vaardigheden dat per individu verschilt. Savi: ‘Een netwerk bestaat dan uit knopen die kennis of vaardigheden representeren. Bijvoorbeeld dat je het antwoord kent op 1+1.’ Door ervaringen met ouders, leeftijdsgenoten en school verzamel je knopen die deel uitmaken van dat netwerk waardoor het groeit.
Om dat te onderzoeken gebruikt hij artificiële modellen. ‘Ik gebruik in eerste instantie dus geen data van schoolgaande kinderen.’ Zo’n artificieel netwerk bestaat uit allemaal problemen. Een probleem dat je kunt oplossen krijgt een bepaalde waarde en een probleem dat je niet kunt oplossen ook. Binnen zo’n netwerk clusteren dezelfde waardes bij elkaar. Er bestaat bijvoorbeeld een cluster met allerlei optelproblemen omdat iemand daar al goed in is. En een ander cluster met allerlei problemen die met vermenigvuldigen te maken hebben, omdat iemand daar nog niet goed in is.’
Leerkrachten vertellen me nogal eens dat ze een domme leerling hebben, aan wie ‘niets meer te doen is
Savi vervolgt: ‘En omdat die positive manifold bestaat, maak ik dus een model dat die correlaties tussen verschillende cognitieve domeinen laat zien. We werken dus andersom. De uitkomst is bekend. Kan daar dan ook een complex netwerk onderliggen?’
Uit zijn eerdere onderzoeken blijkt al dat als je cognitieve vaardigheden representeert als netwerk, en zo’n netwerk per persoon er heel anders uitziet, je nog steeds die positive manifold terugvindt als je al die modellen op één hoop gooit.
Met zijn Veni-beurs gaat hij wel aan de slag met ‘echte’ data en wil hij weten hoe het netwerk van intelligentie zou kunnen groeien. ‘Prowise Learn is een applicatie waarmee kinderen adaptief kunnen leren.’ De leerstof is dus aangepast per kind. ‘Er zijn zo’n tweehonderdduizend gebruikers, en ik heb veel data beschikbaar van verschillende momenten, een soort snapshots in de tijd.’ Savi wil weten wat er precies gebeurt tussen die momenten, en dus hoe het netwerk mogelijk veranderd is.’ Ik ben nu veel literatuur over leren aan het lezen. Die kennis en de empirische data ga ik vervolgens vertalen naar mijn model.’
Daarna kan hij checken of bepaalde robuust gebleken fenomenen rond intelligentie terug te vinden zijn in zijn model. Savi legt het verder uit: ‘Het testing effect moeten we bijvoorbeeld kunnen terugvinden: kennis waarover je getoetst bent, onthoud je beter dan kennis die je enkel bestudeerd hebt. Daarnaast weten we dat we vergeten. Als ik het netwerk dus kennis blijf aanbieden en zou blijf toetsen, dan zou het netwerk moeten groeien, en als ik er daarna mee stop, zou het netwerk weer moeten krimpen.’
Zo’n model is volgens Savi, al is het natuurlijk een simplificatie van de werkelijkheid, een enorme stap voorwaarts in vergelijking met de g-factor van Spearman. ‘Deze manier van kijken, intelligentie als netwerk, zal meer ruimte bieden om per individu te kunnen kijken naar hoe je diegene het best kunt laten leren. Meer maatwerk dus.’
Nog al te vaak ziet Savi dat mensen het idee hebben dat intelligentie een onveranderbaar ding is. ‘Het zit haast in onze cultuur om zo te denken. Leerkrachten vertellen me bijvoorbeeld nogal eens dat ze een domme leerling hebben, aan wie ‘niets meer te doen is’. Nu geloof ik best dat je soms met je handen in je haren zit als docent. Maar dat je echt zo denkt over een student of kind vind ik problematisch.’
Volgens Savi is het belangrijk na te denken over hoe je intelligentie door middel van onderwijs kunt laten groeien. ‘Waarschijnlijk is intelligentie niet makkelijk te veranderen, maar ik hoop dat we in de toekomst per kind kunnen kijken waar iemand goed in is en waarin minder goed. En dat we dan kunnen proberen daarop in te spelen. Een soort online leersysteem waarin je scholieren continu kunt meten en bijsturen, dat zou fantastisch zijn.’
Foto: Geertje Kindermans
