شبكة المعلومات العربية التربوية

تعد الدراسة الحالية أول دراسة قومية تجرى عن معدلات الذكاء لدى 953 طالب (23.04%) من مجتمع الدراسة الكلي (4344)، كانت نسبة الذكور (30%)، و(70%) إناث من الكليات المختلفة لجامعة الخرطوم بهدف الكشف عن أمكانية التنبؤ بالذكاء كمتغير تابع بناء على بعض المتغيرات الاجتماعية (العمر، عمر الوالدين عند الميلاد - الحالة الاجتماعية للاسرة - مستوى تعليم الوالدين - مستوى متوسط الدخل - مهنة الوالدين - قرابة الوالدين - محل أقامة الاسرة). تم تطبيق أختبار المصفوفات المتتابعة المعياري "لرافن" للذكاء وتم تصميم أستبانة بغرض الحصول على البيانات الديمغرافية. ولمعالجة البيانات تم أستخدام أختبار (ت) والانحراف المعياري،كما أستخدم تحليل التباين لانحدار المتغيرات الاجتماعية على نسبة الذكاء، من ثم أستخدم تحليل الانحدار الخطي للمتغيرات الاجتماعية للتنبؤ بنسبة الذكاء. يمكن التنبؤ بالذكاء، حيث أن هناك تأثير معنوي عال لكل من (تعليم الاب عند مستوى دلالة (000.)، وصلة قرابة الوالدين عند مستوى دلالة (0.001)، ومستوى تعليم الام عند مستوى دلالة (0.008)، ومحل أقامة الاسرة عند مستوى دلالة (0.016)، والدخل عند مستوى دلالة (0.023)، مهنة الام عند مستوى دلالة (0.045) كمتغيرات مستقلة في تحليل الانحدار الخطي). كمؤشرات للتنبؤ بالذكاء بناء على ما توصلت اليه الدراسة من نتائج تم تقديم عدد من التوصيات والمقترحات لبحوث ودراسات مستقبلية. (الملخص المنشور)

The current study is considered the first national study conducted on the intelligence quotient (IQ) covering 953 students (23.04%) of the total study population (4344), 30% male and 70% female from various faculties, University of Khartoum, Sudan, to detect the possibility of predicting intelligence as a variable correlated to some social variables (age, parents' age at birth, marital status, parental level, average income. The standard Larafen algorithm was applied to intelligence and a questionnaire was designed to obtain demographic data. The analysis of the data was used for the test (T) and the standard deviation. The analysis of the variance of the regression of the social and academic variables was used for IQ, and then the linear regression analysis of the social and academic variables was used to predict intelligence. There were significant statistical correlations for all studied variables for intelligence prediction. Significant effects at the (p > 0.000) of father’s education, parental relationship at the level of significance p > 0.001, and (p > 0.008) of mother's education, (p > 0.016) of family residence place and (p > 0.045) for income, (p > 0.023) for mother's occupation were seen as independent variables in linear regression analysis. Based on the findings of this study, some recommendations and advice were highlighted and further were proposed for future research. (Published abstract)