Gruplar ve Bireyler Arası Zekâ Farklılıklarının Geçmişi
İnsanlar ve Balıklar
Giriş
Yakın zamanda, gruplar arası bilişsel yetenek farklılıklarının geçmişini açıklamaya çalışan bir literatüre daldım. Hepsini bitiremedim ama önemli bir kısmını ve güncel derleme literatürünü okudum. Birinci bölümde insanlar arasında görülen bilişsel farkların geçmişi, ikinci bölümde ise balıklar arasında görülen bilişsel farklılıklar ele alınıyor ki gerçekten ilginçler. Yazıya nereden başlayacağımı tam bilemiyorum. Bu iki konu arasında çok küçük bir bağlantı var ama bu bağlantı nihai değil. Yazıyı ikiye böldüm. İlk bölümün amacı, insan grupları arasında görebileceğiniz bilişsel yeteneklerdeki farkların geçmiş yüzyıllara kadar gittiğini göstermek. İkinci bölümde ise insan grupları arasında görülen belirli farkların balıklarda da (cinsel seçilim, ekolojik baskı) görüldüğünü ortaya koymak.
İnsanlar Arası Bilişsel Yeteneklerdeki Farkların Geçmişi
Hearn, Baten ve Crayen (bu noktadan sonra A’Hearn et al., 2009) 2009 yılında harika bir çalışma yayınladı. Tartışma şöyle başlıyor: İnsan sermayesinin tarihsel gelişimini kantitatif olarak ölçmek zor. Birincisi, bu kavram çok geniş: sağlık, bilişsel yetenekler (zekâ), bilgi birikimi, fiziksel ve davranışsal özellikleri kapsıyor. İkincisi, bu kavramı tarihsel olarak geriye doğru takip etmek çok zor çünkü veriler kısıtlı. Araştırmacılar genellikle okula gitme oranlarına veya kişilerin bildirdiği okuma-yazma oranlarına bakıyorlar; lâkin bu veriler kaliteli olarak 20. yüzyıldan daha geriye gitmiyor. Bu nedenle Robert Allen, 1300-1800 yılları arasında insan sermayesinin Avrupa’nın gelişimini ve fakirliğini açıklayamayacağını söylüyor.
Kavram bu kadar geniş olduğu için kavramı kapsayan daha spesifik bir şeyi incelemek daha kolay olabilir, yani bilişsel yetenekleri. Fakat bu noktada büyük bir sorun var. Standardize testler (IQ, sınav puanları, notlar) olmadan önce insanların bilişsel yeteneklerini nasıl ölçebiliriz? Günümüzde, standardize testlerden alınan puanlar, özellikle matematik becerisini ölçen testler, bireylerin piyasadaki yerini oldukça iyi yordayabiliyor. Bu noktada, 19. yüzyıldaki verilere kadar dayanan bazı çalışmalar nümerik bilginin (bundan matematik bilgisi olarak yazacağım) bireyler için gerçekten önemli olduğunu gösteriyor. Zaten Max Weber, Werner Sombart ve Joseph Schumpter, rasyonal kapitalizmin temelinde kantitatif hesaplamanın yattığını düşünüyor (A’Hearn et al., 2009, s. 784). Matematik bilgisinin nelere yol açtığını (temel bilimler, aletler, inovasyon, ekonomi, piyasa) derinlemesine tartışmayacağım; yine de önemli olduğunu unutmayın. Standart testlerin olmadığı ve insanların matematik bilgisinin doğrudan ölçülmediği dönemlerdeki matematik bilgisini kantitatif olarak ölçebilir miyiz? Evet, ama nasıl?
Bunun adı “age heaping” (yaş yuvarlaması). Age heaping, insanların yaşlarını bildirirken bunu yuvarlamasına verilen isim. Bunu yapan bireyler aslında yaşlarını sadece yaklaşık olarak biliyor ve bireylerin yaşlarını yalnızca yaklaşık olarak bildiği bir toplum, yaşamın takvim ve saat tarafından değil mevsimsel döngü tarafından yönetildiği; doğum tarihlerinin aileler veya yetkililer tarafından kaydedilmediği; ayrıcalıklar (oy kullanma, makam sahibi olma, evlilik, kutsal siparişler) veya yükümlülükler (askerlik hizmeti, vergi) ile bağlantılı olarak çok az bireyin yaşlarını belgelemek zorunda olduğu; doğum yıllarını bilen bireylerin yaşlarını şu anki yılı kullanarak doğru bir şekilde bildiremediği (şu anki yıl - doğum yılı = yaş) bir toplumdur. Yaş farkındalığındaki yaklaşıklık, kendi kendine bildirilen yaş verilerindeki “yığılma” olgusunda kendini gösterir. Yaşları hakkında kesin bilgiye sahip olmayan bireyler bunu nadiren açıkça ifade eder; bunun yerine makul gördükleri bir rakamı seçerler.
Örneğin aşağıdaki veriye bakın. İtalya nüfus sayımı, 1871. İnsanların yaşlarını 0 veya 5’e yuvarlamasına basitçe “age heaping” diyoruz. Görüldüğü üzere 0 ve 5 ile biten yaşlarda bir yığılma var. Bu fenomen birkaç şey için önemli:
Birincisi,
Bu tür “yaş yuvarlaması” çok çeşitli kaynaklarla ölçülebilir: nüfus sayımları, mezar taşları, nekrolojiler, asker toplama listeleri, yasal kayıtlar veya vergi verileri. Olası yanlılıkları tespit etmek için dikkatli olunması gerekse de, bu tür veriler imza oranlarından ve beşeri sermayeye ilişkin diğer göstergelerden çok daha yaygın olarak mevcuttur (A’Hearn et al, 2009, s. 786).
İkincisi, yaş yığılması aynı zamanda çok eski dönemlerde incelenebiliyor ve matematik bilgisi, okuma-yazmadan ÖNCE toplumlara yayılmış bir şey.
Richard Duncan-Jones'un Roma İmparatorluğu'nun on iki eyaletindeki mezar anıtı yazıtları üzerine yaptığı çalışma en çok bilinen çalışmalardan biridir. Roma İmparatorluğu’ndaki yaş yuvarlama oranlarının Orta Çağ Toskana'sında ya da 1950 ve 1960'ların gelişmekte olan ülkelerde görülen yaş yuvarlama oranlarından çok da farklı olmadığını ve kadınlarda erkeklerden daha yüksek olduğunu bulmuştur (A’Hearn et al., 2009)
Matematik bilgisiyle ilgili yeni tahminlerimiz, en temel matematik becerilerinin okuryazarlıktan daha önce yayıldığını göstermektedir. Orta Çağ'ın başlarında matematik bilgisi, bin yıl önceki antik dönemde gözlemlenen seviyelerde ya da bu seviyelerin altında kalmış olabilir. Batı Avrupa'da ve Orta Avrupa'nın Alman eyaletlerinde, Orta Çağ’ın sonlarına doğru yavaş ama istikrarlı bir iyileşmenin başladığı ve 1600'lü yıllara gelindiğinde bazı ülkelerin halklarında matematik bilgisi oranlarının yüzde 70'lere ulaştığı görülmektedir. Bu dönem, matematik bilgisi oranlarının çok düşük seviyelerden yükselmeye başladığı Doğu Avrupa'dan en fazla ayrışmanın yaşandığı nokta olarak görünmektedir. Okul çağından önceki bu ilerleme, Doğu ve Batı Avrupa'daki belirgin farklılaşmayla birlikte, piyasa faaliyetlerinin yaygınlaşmasının sıradan vatandaşlar arasında sayısal muhakemenin gelişmesini teşvik ettiği varsayımına yol açmaktadır (A’Hearn et al., 2009, s. 806)
Yaş yuvarlaması Whipple Endeksi ile ölçülüyor. İlk formül, 0 veya 5 ile biten yaşların sıklığını sayarak doğrudan yaş yuvarlama oranını ölçen Whipple Endeksi. İkinci formül, Whipple Endeksini, doğru yaş bildirme oranını gösteren bir yüzdeye çeviriyor ve bireyler için yorumlanabilir bir hale getiriyor. W endeksi ne kadar yüksekse o kadar sık yaş yuvarlaması yapılıyor anlamına geliyor.
LaTex yazarken kafayı yiyordum. Eğer kısmı yanlış olabilir, özür dilerim :(
Kantitatif Örnekler
İtalya’nın meme’ini biliyorsunuzdur. Güney’deki herhangi bir istatistik her zaman Kuzey’den kötü çıkar…
Whipple Endeksine bakalım mı? 1871.
Güney eyaletlerinin Whipple endeksi daha yüksek, yani daha fazla yaş yuvarlaması yapıyorlar. Bu nokta şimdilik burada kalsın, Amerika’ya geçelim.
Eğitim almanın yaş yuvarlama eğilimini azalttığını biliyoruz. A’Hearn et al. (2009), Tablo 2’ye bakıldığında, IPUMS veri setini kullanarak ABD’de üç dönem için yaş yuvarlama üzerindeki etkilere bakıyorlar. Bireylerin okuryazarlığı ve bölgenin okuryazarlığı, bireylerin yaş yuvarlaması üzerinde etkili.
Bölgesel okuryazarlıkla ilgili dikkate değer bir etkileşim söz konusu: Kişisel okuryazarlık, okuryazarlık oranlarının düşük olduğu bölgelerde yaş yuvarlama olasılığının azalmasıyla önemli ölçüde daha güçlü bir şekilde ilişkili. Bu örnekten, okuryazarlık ve matematik bilgisi arasındaki bağlantının var olduğunu ve bölgeler arasında değişebileceğini biliyoruz.
Tekrar İtalya’ya dönelim çünkü bir benzerini İtalya’da görmek mümkün.
Veriye baktığınızda şuna dikkat etmeniz gerek. Okuryazar kişiler okula gidip okumayazma eğitimi almış kişiler ve eğitim almak yaş yuvarlamasını tamamen sona erdirmiyor. Şehirli okuryazarlarla şehirli olmayan okuryazarlar yaş yuvarlaması yapmaya devam ediyor. Ama bir dakika. Kentli eğitim almış (yani okuryazar) kuzeyli erkeklerin W endeksi 110 ve kentli eğitim almış güneyli kadınların W endeksi 138. Kentli eğitim almış erkekler daha az yaş yuvarlaması yapıyor. Bu fark Güney/Kuzey eğitim kalitesi farkı olabilir mi? Kentli eğitim almış kuzeyli kadınların W endeksi 128, kentli eğitim almış güneyli erkeklerin 129. Eğitim bu farkı açıklayabilir mi? Emin değilim. Daha da ilginci kuzey bölümündeki kırsal/kent kısmına bakalım. Kırsalda yaşayan okuryazar olmayan erkeklerin W endeksi 119, kentli okuryazar kadınların 128? Aradaki 9 puan çarpıcı. Az bir fark gibi? Bu fark, merkez ve güney bölgelerinin kırsalında yaşayan erkekler için geçerli değil. Güney bölgeleri kırsaldan şehre her açıdan daha kötü durumda. Ek olarak, buna dikkat edin, güney bölgelerindeki okuryazar/okuryazar olmayanlar arasındaki W farkı, diğer bölgelerdeki okuryazar/okuryazar olmayanlar arasındaki W farkından daha büyük. İtalya’nın gelişimindeki farklılığın kökeni buraya kadar uzanıyor olabilir mi? Bunu size bırakıyorum.
Kapitalizmi, hesaplamanın olmadığı bir üretim biçimi olarak hayal etmek zor. Kâr, faiz, takas oranı gibi kavramlar kapitalizm için önemli. Tarihçiler, eski dönemlerdeki okuryazarlığı ölçmek için (en azından Batı’da) imza oranlarına bakıyorlar çünkü imza kavramı belirli standartları sağlıyor: (1) Evrensel olmalı, tüm yaşları, sınıfları, cinsiyetleri ve meslekleri kapsamalı; (2) tutarlı olmalı ve (3) doğrudan, özellikle okullaşmanın ölçemediği okuma ve yazma becerisini ölçmeli. Kişisel imzalar bu gereklilikleri karşıladığından, imza verileri Batı tarihinde okuryazarlığı ölçmek için yaygın olarak kullanılmış. Özellikle İngiltere ve Fransa'da uzun yıllar boyunca büyük miktarda mevcut olan evlilik kayıtlarındaki imzalar, halk arasında temel okuryazarlığın ölçüm standardı olarak kullanılmış (Rubinger, 2006). Bütün sorunlarına rağmen imza oranları temel okuryazarlık için bir vekil olarak kullanılırken, yaş yuvarlama da temel matematik becerisi için bir vekil olarak kullanılıyor. İki ölçüm de insan sermayesi kavramının bir kısmını görmemizi sağlıyor. İkisi de iyi derecede ölçülebiliyor ve güçlü bir korelasyona sahip.
Bu konuyu öğrendiğimize göre başka hangi bölgeler ve gruplar için kullanabiliriz? Baten et al., (2022) bunun için birkaç çalışma özetliyor. Baten (2021), Batı ve Orta Afrika’daki bir önceki jenerasyonun yaptığı yaş yuvarlaması sıklığıyla bir sonraki jenerasyonun matematik becerilerine bakıyor. Basitçe jenerasyonları karşılaştırıyor. Aradaki korelasyon çok yüksek. Örneğin, Burkina Faso’da bu korelasyon 0.78, Nijerya’da 0.95. Batı ve Orta Afrika ülkeleri için korelasyon 0.8. Yani bir önceki jenerasyonun yaş yuvarlaması yapmış bir sonraki jenerasyonun kötü matematik bilgisiyle (matematik testlerinden) yüksek korelasyon gösteriyor.
Baten and Juif (2014) ülkeler arası toprak mülkiyeti eşitsizliğini ve uzun vadeli insan sermayesi oluşumunu araştırıyor. Birçok şey kontrol edildikten sonra bile toprak mülkiyeti eşitsizliğine sahip ülkelerin bilişsel beceleri daha düşük. Bilişsel becerileri ölçerken de tarihi kayıtlar, nüfus sayımı ve yaş yuvarlama yöntemlerini kullanmışlar. Erken dönem matematik becerisi ülkeler için çok önemli.
Chad, Togo ve Sierra Leone için bakıldığında da benzer bir durum var ve daha detaylı (Baten et al., 2022). Jenerasyonları karşılaştırmak yerine doğrudan aileye bakıyorlar. Ebeveynleri yaş yuvarlaması yapan çocukların matematik testlerinden aldığı puanlar daha düşük. Ailenin zenginliği kontrol değişkeni olarak (Togo ve Chad) kullanıldığında dahi durum böyle. Yaş yuvarlama ve okuryazarlık arasındaki korelasyon biraz daha düşük.
Bunların farklı bölgelerdeki modern örnekler olduğunu biliyorum ama sizi şaşırtacak bir örneği de biliyorum. Baten ve Nalle (2022), İspanyol Engizisyonu tarafından cezalandırılan kişileri inceliyorlar. İspanyol Engizisyonu, suçladıkları kişilere matematik becerisi testi uyguluyordu. Kişilere önce yaşlarını soruyorlar ve daha sonra hayat hikayelerini detaylı bir şekilde - doğumdan şu anki zamana kadar geçen süreyi - anlatmalarını istiyorlar. Eğer söyledikleri yaş, hayat hikayesinde verilen yaşlarla uyuşmuyorsa bir sorun olduğunu anlıyorlardı. Yaşını yuvarlayarak söyleyen kişi hikayesini detaylı anlatırken matematik hataları yapıyordu. Örneğin: "Şu an 30 yaşındayım, 20 yaşında evlendim. Evlendikten sonra 15 yıl tarlada çalıştım." Bu anlatımda bir tutarsızlık var çünkü 30 yaşında olan bir kişinin 20 yaşında evlenip ardından 15 yıl çalışmış olması mümkün değil. Çalıştıkları iş, yaş, din, cinsiyet vb. şeyler kontrol edildiğinde çıkan sonuç aynı: Hayat hikayelerini anlatırken sayısal olarak hata yapan kişiler, yaşlarıyla ilgili daha fazla yaş yuvarlaması yapıyorlar (yani yaşlarını 0 veya 5’e yuvarlıyorlar).
Daha da ilginç olanı, Orta Çağ’daki Yahudilerin matematik becerileridir. Bir diğer çalışmasında, Nalle, İspanya’nın Cuenca bölgesinde 1520-1720 yılları arasında yaşamış 767 aileyi inceliyor. Bu aileler arasında Hristiyanlar (349 aile), daha sonradan Hristiyan olan Yahudiler (İspanya’da doğanlar ve Portekiz’den göç eden 294 aile) ve Hristiyan olan Müslümanlar (124 aile) bulunuyor. Kayıtlar yine İspanyol Engizisyonundan alınmıştır:
Okur-yazarlık ve matematik becerisi konusunda, hangi ölçüt seçilirse seçilsin, Luso-conversoların (Portekiz’den Kastilya’ya göçmüş, yeni Hristiyan olmuş Yahudiler), diğer conversolara (Kastilya’da doğup büyüyen ve Hristiyan olan Yahudiler), Hristiyanlara ve Moriskolara (Hristiyan olan Müslümanlar) kıyasla istisnai olduklarını kanıtlamak için daha fazla kanıta ihtiyaç yoktur (Nalle, 2016, s. 182).
Hristiyan 247 erkekten sadece 27’si (%10) hayat hikayelerini anlatırken tarih vermeyi tercih etti. Tarih verenlerin sadece birkaçı, bir hikayeden diğerine rastgele geçiş yapmak yerine tarih vererek hikayeler arası geçiş yapmayı tercih etti. Örneklemdeki 39 Hristiyan kadının hiçbiri beyanlarında tarih kullanmazken, elli Luso-conversodan yedisi anlatılarına tarih eklemiştir (Nalle, 2016, s. 190).)
Sonuç
Şimdiye kadar elde edilen bilgileri özetlemek gerekirse, geçmiş yüzyıllarda insanların bilişsel becerilerini ölçmek için iki vekil değişken kullanabileceğimizi biliyoruz: okuryazarlık için imza atma oranları ve matematik becerisi için yaş yuvarlaması. Bu iki değişken birbirinden bağımsızdır çünkü sayısal beceriler okuryazarlıktan önce gelişen bir yetenektir; lâkin bu bağımsızlıklarına rağmen aralarında yüksek bir korelasyon bulunmaktadır. Matematik becerisi, cinsiyetler, ülkeler ve hatta nesiller arasında önemli bir faktördür. Geçmişte, okullaşmanın yaygın olmadığı zamanlarda bile, Batı Avrupa'da artan matematik becerisi, bölgeyi Doğu Avrupa'dan belirgin bir şekilde farklılaştırmıştır. Kapitalizmin, hesaplama ve pazar dinamikleriyle birlikte ele alındığında, bu farklılıklar anlam kazanmaktadır.
Kadınlar, Erkekler VE Balıklar (Lepistes)
Yazının bu kısmı basit bir ön kabulle başlıyor: Erkekler ve kadınlar arasında IQ skorlarında farklılıklar var; bu genel zekâda (g) görülen bir farklılık değil sadece alt testlerde görülen bir farklılık.
Yukarıdaki figürde, genel zekânın alt setlerinde hangi cinsiyetin avantajlı olduğunu görüyorsunuz. Erkeklerin, kantitatif akıl yürütmede, zihinsel rotasyonda, mekansal yönelmede ve kısa süreli mekansal-görsel akılda tutmada daha iyi olduğu dikkat çekiyor. Kadınlar ise kavrayış hızında, objelerin yerini hatırlamada, anlamlı şeyleri hatırlamada, serbest hatırlamada ve kısa süreli sesleri akılda tutmada daha iyiler. A’Hearn et al. (2009) çalışmasında da dikkat çeken bir diğer şey, erkeklerin matematik becerilerinin daha iyi olmasıydı (daha az yaş yuvarlaması yapıyorlardı, eğitimli olmayanlar bile). Günümüzdeki testlerde de erkekler kantitatif akıl yürütmede hala daha iyiler. Bunun ilk nedenini anlamak kolay: Geçmişte, erkeklerin sahip olduğu olanaklar daha fazlaydı. Günümüzdeki örneklerde de erkek avantajı olduğunu anlayabiliyorum, ama Batı Avrupa ve Doğu Asya’dan gelen örneklemler için eğitimin ve erkeklere sunulan avantajların bu farkı daha az açıkladığını düşünüyorum ki bu farklar hala cinsiyetler arasında görünüyor. Aynı şey kadınların sahip olduğu avantajlar için de geçerli; örneğin, kavrayış hızlarının daha iyi olması. Yine de bu farkların sistemik bir açıklamasını gösteren bir çalışma yok, genetik ve kültürel faktörlerin ne kadar katkı sağladığını bilmiyoruz. Şimdilik (insan) cinsiyetleri arası bilişsel yeteneklerdeki tartışmalar bir kenarda dursun. Bu farklılıkların balıklardaki örneklerine bakalım.
Lepistes Balığı
Agrillo and Bisazza’nın (2018) yaptığı çalışma balıklardaki “sayı” algısı üzerine bir giriş makalesi. Hayvanların sayısal yeteneklerinin çalışılması tarihsel olarak daha çok memeliler ve kuşlar üzerine yoğunlaşmıştır; lâkinson zamanlarda laboratuvar araştırmalarındaki pratik avantajları nedeniyle teleost balıkların (guppy veya lepistes balıklarının içinde olduğu grup) olan ilgi artmış.Balıklar, grup içindeki bireylerin sayılarını tahmin edebiliyor ve buna göre kendi güvenlikleri için daha büyük sürüler seçiyorlar; dahası, daha büyük yiyecek miktarlarını da tahmin edebiliyorlar. Bu bağlamda "ekolojik" sayısal yetenekleri var. Bahsedilen ayrımı yapabilen balıklar, çiftleşme ve yırtıcı hayvanlardan kaçınma konusunda daha avantajlı. Şaşırtıcı bir şekilde, balıklar arasındaki sayısal yeteneklerde bireyler arasında (balıklar arasında) farklar görülüyor. Çalışmalarda bazı balıklar, diğer balıklara göre büyük sürüleri (balık gruplarını) ve yiyecek miktarlarını daha iyi ayırt ediyor. Belki daha da ilginç olanı, lateralize edilmiş balıklar bu görevlerde lateralize edilmemiş balıklara göre daha iyi performans gösteriyor (Agrillo and Bisazza, 2018, s. 5).
Lateralizasyonu gerçekten ilginç bir detay çünkü leteralizasyon kavramı yarım küreye ayrılmış beyinler için kullanılır. Örneğin, insan beyni iki yarım küreden - sağ ve sol yarım küreden - oluşur ve bu yarım küreler belirli spesifik görevlerde daha baskındır. Bazı durumlarda belirli bir beceri sadece o yarım kürede bulunur. Örneğin Broca ve Wernicke bölgeleri (dille ilgili) sadece Sol yarım kürede bulunur. Balıklar konusu da şöyle özetlenebilir. Bu özelliğe sahip balıklar yukarıdaki şeylerin ayrımını daha iyi yapıyor (Bisazza & Brown, 2011). Çalışmanın daha fazla detayına girmeyeceğim. Gruplar arası (balıklar) ilk farkı böylece işlemiş olduk.
İnsanlar arasında beyin büyüklüğü daha yüksek IQ (0.4 korelasyon) puanıyla ilişkili ve bu ilişki nedensel. İnsanlar arasındaki bireysel farklılıklara katkı sağlayan şeylerden biri. Kotrschal vd. (2013), lepistes balığında (Poecilia reticulata) beyin boyutuyla ilgili evrimsel dengeyi inceliyor. Çalışma, daha büyük beyinlerin bilişsel avantajlar sağlarken enerji açısından pahalı olduğunu öne süren "pahalı doku hipotezi"ni inceliyor. Bu çalışmanın büyük bir avantajı var: yapay seçilim. Çoğu balık türü (bu balık türü de dahil) kısa ömürlüdür ve bir jenerasyondan diğerine geçiş hızlı gerçekleşir. Dahası, dişilerin ve erkeklerin cinsel olgunluğa erişme süresi kısadır. Kotrschal vd. (2013) bu avantajı kullanarak balıklara beyin büyüklükleri üzerinden iki jenerasyon yapay seçilim uyguluyor. Sonuç: Büyük beyinli lepistesler sayısal öğrenme testlerinde küçük beyinlilere göre daha iyi performans gösteriyor; ancak bağırsakları vücutlarına göre küçük kalıyor ve doğurganlıklarında sorun yaşıyorlar.
Lucon-Xiccato & Bisazza (2017) epistes balıkları arasında bilişsel yeteneklerdeki bireysel ve cinsiyet temelli farklılıkları ve bu farklılıklara katkıda bulunan çeşitli faktörleri inceliyor. Bireysel farklılıklara bakıldığında, bu farklar balıklar arasında mevcut ve bu farklılıklar memeliler ve kuşlar gibi diğer hayvan gruplarında gözlemlenen farklara benzer. Bu farklılıklar, öğrenme, hafıza ve problem çözme gibi çeşitli bilişsel işlevleri etkileyebilir ve tutarlı ve kalıtsal olabilir.
Cinsiyetler arasındaki farklar daha da belirgin ve insanlarda görünenlere yakın:
1) Örneğin, erkek ve dişi lepistesler arasında genel öğrenme açısından anlamlı bir fark yok; renkleri ve geometrik şekilleri ayırt etme performansları benzer (Lucon-Xiccato & Bisazza, 2017, 186).
2) Tartışmalı olsa da omurgalı canlılarda cinsiyetler arası meksansal beceri konusunda farklılıklar var. İnsanlarda ve çok eşli primatlarda, etoburlarda ve kemirgenlerde, erkekler dişilerden daha iyi uzamsal yeteneklere sahip olma eğilimindedir; lâkin bu cinsiyet farkı belirli görevlerle sınırlıdır ve üreme durumuna bağlı olabilir (Jones vd., 2003). Lepistesler çok eşlidir ve yıl boyunca sürekli ürerler. Cinsiyetlerin mekânsal ekolojileri farklıdır: erkekler dişilere göre daha hareketli olma ve daha fazla dağılma eğilimindedir (Croft vd., 2003); ayrıca erkekler mekânsal olarak karmaşık habitatlarda kıyı şeridine yakın yaşama eğilimindeyken, dişiler açık suda yüzerler (Croft vd., 2006; Darden & Croft, 2008). Dolayısıyla, erkek lepistesler mekânsal öğrenmeye dişilerden daha yatkın olabilir (Lucon-Xiccato & Bisazza, 2017, 186).
3) Lepisteslerdeki ilginç bir bilişsel cinsiyet farkı, sürü büyüklüğünü ayırt etme ile ilgilidir. Sosyal balıklar, tehdit altında olduklarında, bireysel avlanma riskini azaltmak için mümkün olan en büyük sürüye katılırlar. Bazı durumlarda avcılar özellikle dişi lepistesleri hedef alır ve dişiler genellikle avcılardan saklanmak için örtü bulunmayan derin, açık suları tercih ederler. Bu nedenle, dişilerin erkeklerden daha fazla sürü oluşturma davranışına güvenmeleri ve bu sayede daha büyük sürüyü belirleme yeteneklerinin gelişmesi beklenir. Testler de balık sürülerinin büyüklüğünü tahmin edip seçme üzerinden ilerler. Her iki cinsiyet büyük sürüyü ayırt edebiliyor ama dişilerin bunu yapma hızı daha iyi. İlginç olan ise erkekler bu ayırt etmeyi yaparken sayısal olan küçük sürülerde dişilerle aynı derecede hızlılar ama sürülerin sayısal olarak büyüklüğü arttıkça dişilerle aralarındaki fark açılıyor. Bu çalışma, dişi lepisteslerin sayısal ayırt etme yeteneklerinin gelişmiş olabileceğini öne sürüyor. Lakin, cinsiyet farkı yalnızca testin başlangıç kısmında tespit edildiğinden, bu durumun, dişilerin sürü büyüklüğünü erkeklerden daha hızlı işlemelerinden kaynaklandığı, daha büyük sayısal doğruluk yeteneğine sahip olmadıkları daha olasıdır. Ayrıca, lepisteslerde sosyal öğrenme konusunda da cinsiyet farklılıkları da gözlemlenmiştir. Reader ve Laland (2000), erkek ve dişi lepistesler arasında yeni yiyecek kaynakları hakkındaki bilgilerin nasıl yayıldığını incelemek için basit bir labirent testi kullanmışlar. Dişiler, labirentin yollarını ve amacını, erkeklerden daha hızlı öğrenmişler. Bu bilişsel fark genç olanlarda yok, sadece yetişkinlerde var (Lucon-Xiccato & Bisazza, 2017, 188).
Sonuç
Şimdilik literatürü burada bıraktım ve hepsini linkledim. İlk alan insan tarihiyle daha ilişkili, bu nedenle üzerine okumaya devam edeceğim bir alan. Örneğin yakın zamanda ‘Richard Rubinger, “Signatures and Popular Literacy in Early Seventeenth-Century Japan”, Educational Studies in Japan 1, sy 0 (2006): 63-75, https://doi.org/10.7571/esjkyoiku.1.63.’ makalesini okumayı düşünüyorum. Japonya’da erken dönem okuma yazma oranlarını inceliyor. İkinci alan daha çok hayvanlarla ilgili. Deneylerin dizaynlarını ve özetlenen istatistik verilerini anlasam da bütün detaylarını anlayamıyorum. Özetlerken elimden gelenin en iyisini yaptım, ilgi çekici bulduğunuzu umuyorum. Bu yazıya eklemek istediğim bir makale vardı ve başlığını komik buluyorum: Cinsiyet değiştiren Labrodies dimidiatus balıklarında bilişsel yeteneklerde görülen cinsiyet farklılıkları (LGBT in shambles). Buranın konusu olur mu bilmiyorum. Bir tvitle daha sonra özetlerim. Okuduğunuz için teşekkür ederim.
