Teoria das múltiplas inteligências

Nas propostas de alguns investigadores, a inteligência não é uma, mas consiste num conjunto de capacidades relativamente independentes. O psicólogo Howard Gardner desenvolveu a Teoria das múltiplas inteligências dividindo a inteligência em sete componentes diferentes:

1. Lógico-matemática;

2. Linguística;

3. Espacial;

4. Musical;

5. Cinemática;

6. Intra-pessoal;

7. Inter-pessoal;

Daniel Goleman e outros investigadores desenvolveram o conceito de Inteligência emocional e afirmam que esta inteligência é pelo menos tão importante como a perspectiva mais tradicional de inteligência.

Os proponentes das teorias de múltiplas inteligências afirmam que a Teoria g é no máximo uma medida de capacidades académicas. Os outros tipos de inteligência podem ser tão importantes como a g fora do ambiente de escola. Conforme foi dito acima, qualquer que seja o nível de abrangência de um teste ou de vários testes, haverá um factor principal g que explica grande parte da variância total observada na totalidade de itens ou na totalidade de testes. Se forem elaborados 7 ou 8 testes para aferir as 7 ou 8 habilidades (que Gardner chama "inteligências"), ficará patente que desse conjunto também emerge um factor geral que representa, talvez, mais de 50% da variância total. Se fossem considerados os 120 tipos de inteligência propostos por Guilford, também haveria um factor comum g que poderia explicar grande parte (talvez 50% ou mais) da variância total de todas estas habilidades (ou inteligências). Outro detalhe a ser considerado é que se g é o factor principal, por definição significa que é neste factor que mais estão saturados os itens ou os testes considerados, logo os demais factores h, i, j ... respondem por uma quantidade menor da variância total, ou seja, os demais factores não podem ser, individualmente, tão importantes quanto g, mas podem, em conjunto, ser mais importantes (explicar maior parte da variância total) do que g. Também é importante esclarecer que isso tudo é quantificável mediante o uso de um método estatístico multivariado chamado "Análise Factorial".