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It has been more than three decades since the Marland Report (1972), the first major report commissioned by the U.S. government on the gifted and talented, incorporated the identification of students with potential or demonstrated talent in the arts in federally legislated definitions of giftedness. Many educational researchers have supported the idea that the products in art education and the multifaceted approaches involved in visual expression are measurable constructs (Hardiman, Liu & Zernich, 1992; Clark & Zimmerman, 1992). Because most standardized tests are not appropriate for identification of students with high abilities in the visual arts, researchers have suggested that the identification of such students should be based on diverse multiple-criteria systems with emphasis on student potential and portfolios of products as well as measures of various aspects of students' background, behaviors, skills, and abilities (Clark & Zimmerman, 1992). Researchers in this area have usually approached the problem of identification from a selection standpoint rather than from a classification viewpoint. Therefore, they usually conduct a multiple regression analysis with the assumption that a linear combination of the several predictors is appropriate in forecasting success. The approach used in such studies requires definition of a criterion by which individuals are assigned to one of at least two categories along a criterion continuum (Tiedeman, 1951). Considering the multifaceted nature of artistically gifted and talented individuals, it is very challenging, if not impossible, to collect information about a student in a manner that enables ordering and linear scaling of the overall capability of each person, much less establishing a criterion for individuals to meet. On the other hand, if the program attempts to analyze the set of measurements collected on each applicant who mayor may not be gifted or talented in visual arts, these measurements should then successfully differentiate the level of performance between the subsequently formulated performance groups to which the student belongs. This classification approach to identification eliminates the continuous criterion problem by focusing on both the problem of whether or not the performance of each individual on various variables tends to isolate perceived performance the categorical groups from one another. For the purpose of the study, three groups were created by the researcher to represent students who are (a) exceptional; (b) superior; and (c) eminent. Students with highest giftedness quality were assigned to the eminent group, and least gifted individuals were assigned to the exceptional group by a group of teachers. The first set of data were analyzed with Fisher's discriminant function using group membership as grouping variable and audition, portfolio, and interviews as independent variables. The eigenvalues of the characteristic equation of Sw-1S B were lambda;1 = .136 and lambda;2 = 0.10. One statistically significant discriminant function, called Z1 here, was identified. The chi-square test of Wilks' lambda for Z1 was significant (2 = 19.092 and p<0.005 with df = 6) suggesting that the differences in the mean discriminant scores of the three groups were greater than what could be attributed to the sampling error. The canonical correlation between the three predictor variables and the discriminant scores produced by the first function, (eta; = .346 and eta;2 = 0.120 which is within rounding error of lambda;1 = 0.136), implies that 13.6% of variance in the weighted, combined independent variables is aligned with separation of the three groups of gifted individuals (the dependent variable). These results were cross-validated by the second set of data. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved)

Publication Title: Dissertation Abstracts International Section A: Humanities and Social Sciences titleTranslation: Utilidad del análisis discriminante en la identificación de estudiantes dotados artísticamente abstractTranslation: Han pasado más de tres décadas desde que el Informe Marland (1972), el primer informe importante encargado por el gobierno de los Estados Unidos sobre los superdotados y talentosos, incorporó la identificación de estudiantes con talento potencial o demostrado en las artes en las definiciones de superdotación legisladas a nivel federal. Muchos investigadores de la educación han apoyado la idea de que los productos de la educación artística y los enfoques multifacéticos implicados en la expresión visual son constructos medibles (Hardiman, Liu y Zernich, 1992; Clark y Zimmerman, 1992). Debido a que la mayoría de las pruebas estandarizadas no son apropiadas para la identificación de estudiantes con altas habilidades en las artes visuales, los investigadores han sugerido que la identificación de dichos estudiantes debe basarse en diversos sistemas de criterios múltiples con énfasis en el potencial del estudiante y los portafolios de productos, así como en medidas de varios aspectos de los antecedentes, comportamientos, habilidades y destrezas de los estudiantes (Clark y Zimmerman, 1992). Los investigadores en esta área generalmente han abordado el problema de la identificación desde un punto de vista de selección más que desde un punto de vista de clasificación. Por lo tanto, generalmente realizan un análisis de regresión múltiple con la suposición de que una combinación lineal de los varios predictores es apropiada para pronosticar el éxito. El enfoque utilizado en tales estudios requiere la definición de un criterio por el cual los individuos son asignados a una de al menos dos categorías a lo largo de un continuo de criterios (Tiedeman, 1951). Teniendo en cuenta la naturaleza multifacética de las personas artísticamente dotadas y talentosas, es muy desafiante, si no imposible, recopilar información sobre un estudiante de una manera que permita ordenar y escalar linealmente la capacidad general de cada persona, y mucho menos establecer un criterio para que los individuos cumplan. Por otro lado, si el programa intenta analizar el conjunto de medidas recogidas sobre cada solicitante que puede no ser dotado o talentoso en las artes visuales, estas mediciones deberían diferenciar con éxito el nivel de rendimiento entre los grupos de rendimiento formulados posteriormente a los que pertenece el estudiante. Este enfoque de clasificación para la identificación elimina el problema del criterio continuo al centrarse tanto en el problema de si el rendimiento de cada individuo en diversas variables tiende o no a aislar el rendimiento percibido de los grupos categóricos entre sí. Para el propósito del estudio, la investigadora creó tres grupos para representar a los estudiantes que son (a) excepcionales; b) superior; y c) eminente. Los estudiantes con la calidad más alta de superdotación fueron asignados al grupo eminente, y los individuos menos dotados fueron asignados al grupo excepcional por un grupo de maestros. El primer conjunto de datos se analizó con la función discriminante de Fisher utilizando la pertenencia a un grupo como variable de agrupación y la audición, el portafolio y las entrevistas como variables independientes. Los valores propios de la ecuación característica de Sw-1S B fueron lambda; 1 = .136 y lambda; 2 = 0,10. Se identificó una función discriminante estadísticamente significativa, llamada Z1 aquí. La prueba de chi-cuadrado de la lambda de Wilks para Z1 fue significativa (2 = 19,092 y p<0,005 con df = 6), lo que sugiere que las diferencias en las puntuaciones discriminantes medias de los tres grupos fueron mayores de lo que podría atribuirse al error de muestreo. La correlación canónica entre las tres variables predictoras y las puntuaciones discriminantes producidas por la primera función, (eta; = .346 y eta; 2 = 0,120, que está dentro del error de redondeo de lambda; 1 = 0,136), implica que el 13,6% de la varianza en las variables independientes ponderadas y combinadas está alineada con la separación de los tres grupos de individuos superdotados (la variable dependiente). Estos resultados fueron validados de forma cruzada por el segundo conjunto de datos. (Registro de la base de datos PsycInfo (c) 2022 APA, todos los derechos reservados)