认知推理测试 · 原创题目 · 参照 ICAR 四类题型

推理测试:数字序列、图形矩阵和立方体题到底在测什么

数字与字母序列、语言推理、图形矩阵和立方体折叠题分别测量什么,为什么本站的推理测试不给智商,以及每类题目怎么练。

· 阅读约 3 分钟

网上的“智商测试”随处可见,但几乎没有一个能真正给出它声称的东西。一个看起来像智商的数字,背后需要一个庞大且有代表性的样本,而网站上的小测验很少具备这个条件。

这篇文章解释推理题究竟在测什么、本站的认知推理测试如何在不编造常模的前提下计分,以及你可以怎样使用这个结果。

一句话定义

认知推理测试衡量一个人通过发现规则、遵循逻辑来解决陌生问题的能力。本测试共 24 道本站原创题目,数字与字母序列、语言推理、图形矩阵和立方体折叠各 6 题,参照国际认知能力资源(ICAR)的题型编写。它报告答对的题数,从不给出智商。

四类题目

本测试参照国际认知能力资源(ICAR)的四类题型。ICAR 是一个研究项目,它发现这类题目组成的简短、无人监考的测验,能够反映一般推理能力(Condon & Revelle,2014)。

  • ✦数字与字母序列:找出序列背后的规则并往下推。
  • ✦语言推理:判断由几句陈述必然能推出什么,而不是“可能”成立什么。
  • ✦图形矩阵:在三乘三的格子里,几条规则同时作用于形状、数量、填充或线条。
  • ✦立方体折叠:想象一张平面展开图如何折成立方体,以及哪个视角是可能的。

为什么题目是本站原创的

ICAR 的题库只授权用于学术研究,其条款不允许把题目放在网站上。因此本测试的每道题都是本站按题型自行编写的,并经程序校验只有一个答案:矩阵题检验了所有符合已知格子的规则,立方体题用几何计算把展开图折起来。

原创题目也有代价:它们还没有在任何样本上校准过。这就是为什么结果只给出答对的题数,而不是智商。

分数是什么,不是什么

你的分数是 24 道题中答对的题数。分数周围的可能区间来自二项误差模型(Lord,1957),它只需要题目数量和答对数量,不需要比较样本。

另一个参照点是纯猜测。每题有 3 到 8 个选项,所以纯猜测平均能答对约 4.7 题,常常能达到 7 题。总分不超过这个水平时,就不能当作推理能力来解读,结果页会直接说明这一点。

这里没有智商、百分位或“比 N% 的人聪明”,因为没有常模样本就算不出这些数字。每类只有 6 题,单类分数比较粗略,所以只有当差距大于测量误差时,结果页才会指出哪一类更强或更弱。

如何更擅长推理题

练习会让人更擅长所练的那类题。空间技能的反应尤其好:一项汇总 217 项训练研究的元分析发现,进步能够持续,并能迁移到没有训练过的空间任务上(Uttal 等,2013)。但练习能否提升一般推理能力要不确定得多,例如工作记忆训练就没有显示出向非言语推理的可靠迁移(Melby-Lervåg & Hulme,2013)。

有几个习惯对每一类题都有帮助:一次只看一条规则或一个属性;先预测答案,再看选项;做立方体题时,先找出相对的面——它们永远不会同时出现在视图里。

用好这个结果

不要靠重做同一套题来衡量进步,因为你会记得它们。用做新题的感受来判断练习效果。也绝不要把这样的分数用于招聘、录取或诊断:它既不是为这些用途设计的,也没有经过相应验证。

如果你想了解的是自己对工作的兴趣而不是解题能力,职业兴趣指南提供了另一个互补的角度。

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本文仅用于自我觉察与科普,不构成医疗、心理或职业建议;本站任何问卷都不是诊断。

延伸阅读

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参考来源

本文事实依据

  1. [1]
  2. [2]
    International Cognitive Ability Resource (ICAR) — project page and FAQ, TU Dortmund University ↗

    States that the ICAR items are for academic use only and may not be put on a commercial or non-commercial website, which is why this test uses original items.

  3. [3]
    Lord, F. M. (1957). Do tests of the same length have the same standard errors of measurement? Educational and Psychological Measurement, 17(4), 510–521. ↗

    The binomial error model behind the likely range: a standard error from the number of items and the number correct, with no norm sample.

  4. [4]
  5. [5]
    Hu, S., Ma, Y., Liu, X., Wei, Y., & Bai, S. (2021). Stratified rule-aware network for abstract visual reasoning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(2), 1567–1574. ↗

    Shows how matrix options can give the answer away through their most common features, and builds balanced option sets instead — the design the matrix options here follow.

  6. [6]
  7. [7]
  8. [8]
    Melby-Lervåg, M., & Hulme, C. (2013). Is working memory training effective? A meta-analytic review. Developmental Psychology, 49(2), 270–291. ↗

    Cited in the report for the limit of practice: gains on trained tasks, without convincing transfer to nonverbal reasoning.