Yeni Symposium; 2019;57(2):13-17
Genç Yetişkinlerde Karar Verme ve Akıcı Zeka Arasındaki İlişki:Kurulumu Değiştirme, Planlama, Problem Çözme ve Çalışma BelleğininAracı Rolü
S Yılmaz, H Kafadar
Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Adana
Amaç: Literatürde akıcı zeka ve karar verme arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmalar çelişkili sonuçlar ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, akıcı zeka ve karar verme arasındaki ilişkide
kurulumu değiştirme, planlama ve problem çözme ile çalışma belleğinin aracı rolünü incelemektir.
Yöntem: Toplamda 100 sağlıklı katılımcı (59 kadın, 41 erkek) çalışmaya dahil olmuştur.. Katılımcıların yaş ortalaması 20,42’dir (SS= 1,37). Karar verme, akıcı zeka, kurulumu değiştirme, planlama
ve problem çözme ile çalışma belleği değişkenleri sırasıyla Iowa Kumar Testi (IGT), Raven Standart
Progresif Matrisler Testi (RSPM), Wisconsin Kart Eşleme Testi (WCST), Londra Kulesi Testi (TOLDX),
Wechsler Bellek Ölçeği-III Harf-Sayıs Dizisi Alt Testi (HSD) ile ölçülmüştür, tüm testler bireysel olarak
uygulanmıştır.
Bulgular: Veriler Yapısal Eşitlik Modeli (YEM) ile analiz edilmiştir. Aracı model kurulumu değiştirme, planlama ve problem çözme ile çalışma belleği kapasitesinin karar verme ve akıcı zeka arasındaki
ilişkide aracı role sahip olduğunu göstermektedir.
Sonuç: Bu çalışma akıcı zeka ve karar verme arasındaki ilişkinin kaynaklarının anlaşılması açısından önemlidir. Sonuçlar, kurulumu değiştirme, planlama ve problem çözme ile çalışma belleğinin
akıcı zekanın artmasıyla arttığını ve bunun da karar verme performansındaki artışı desteklediğini göstermektedir
Relationship between Decision Making and Fluid Intelligence in Young Adults: The Medi- ator Role of Set-Shifting, Planning, Problem Solving and Working Memory
Objective: In the literature, the studies investigating the relationship between fluid intelligence
and decision-making have yielded contradictory results. The main aim of the study was to examine the
mediating role of set-shifting, planning and problem solving and working memory in the association
between fluid intelligence and decision making.
Method: Overall, 100 healthy participants (59 female and 41 male), took part in the study. The
mean age of the participants was 20.42 years (SD = 1.37). Decision making, fluid intelligence, set-shifting, planning and problem solving and working memory were measured via the Iowa Gambling Test
(IGT), Raven Standard Progressive Matrices Test (RSPM), Wisconsin Card Sorting Test (WCST), Tower
of London Test (TOLDX), Wechsler Memory Scale-III Letter-Number Sequencing Subtest (LNS) respectively, all of which were administered individually.
Results: The data were analyzed via Structural Equation Model (SEM). The mediation model
showed that set-shifting, planning and problem solving and working memory capacity have a mediator role in the association between fluid intelligence and decision-making.
Conclusion: This study is important to understand the sources of the relationship between decision-making and fluid intelligence. The results show that set-shifting, planning and problem solving
and working memory increase with the increase of fluid intelligence, and it also supports increase in
decision-making performance