Хотя я всегда хорошо учился в школе, я не считал себя особенно умным. Я много работал. Я был сознателен. Я выстоял. Интересно, не является ли полигенная оценка моего высокого уровня образования результатом того факта, что целевая черта GWA, связанная с количеством лет обучения, связана с мешаниной черт, необходимых для достижения успеха в высшем образовании, включая интерес к чтению и личностные качества, такие как добросовестность и упорство, вдобавок к интеллекту. Описанные ниже исследования подтверждают эту гипотезу.

Что если вы обнаружите, что у одного из ваших детей низкий балл по образовательной успеваемости , что вполне возможно, вне зависимости от того, насколько высок ваш полигенный балл? Даже зная, что это всего лишь вероятностный прогноз, с ним трудно согласиться, особенно для высокообразованных родителей. С одной стороны, как неоднократно подчеркивалось в этой книге, гены — это не судьба, и наследственность описывает то, что есть, а не то, что могло бы быть. Родители могут изменить ситуацию. Важно, чтобы родители не были фаталистами в отношении своих детей, потому что полигенные оценки являются вероятностными, а не детерминированными.

С другой стороны, как обсуждалось ранее, также важно, чтобы родители понимали, что дети — это не комочки глины, из которых можно лепить, как они хотят. Основная идея Blueprint заключается в том, что гены являются главной систематической силой в развитии детей. Родители, естественно, хотят, чтобы их дети были лучшими, какими они могут быть, но важно отличать это от того, какими родители хотят видеть своих детей. Полигенные баллы могут помочь родителям понять, что отсутствие у ребенка интереса к высшему образованию не обязательно является признаком непокорности или лени. Учеба для одних детей более трудна и менее приятна, чем для других. В частности, полигенные баллы могли бы помочь родителям, имеющим более одного ребенка, понять, почему один из их детей ходит в школу, а другой нет.

Влияние полигенной оценки уровня образования резко возрастет, когда станет доступна новая полигенная оценка, основанная на более чем миллионе человек. Хотя количество лет образования является грубым показателем, это лучшая переменная, которая у нас есть для прогнозирования важных социальных результатов, в первую очередь профессионального статуса и дохода. Большая часть его предсказательной силы проистекает из его корреляции 0,5 с интеллектом. Удивительный вывод из исследование с использованием полигенной оценки уровня образования 2016 года заключается в том, что она лучше предсказывает интеллект (4%), чем предсказывает целевую характеристику GWA в виде лет обучения (3%). Причина этого вывода в том, что интеллект оценивается более точным образом.

Связанный с этим любопытный вывод заключается в том, что он также лучше предсказывает интеллект (4 процента), чем полигенные оценки, полученные в исследованиях интеллекта GWA. себя (3%). Причина этого в том, что размер выборки для GWA больше и, следовательно, мощнее. Предстоящая полигенная оценка уровня образования, основанная на миллионной выборке GWA, предсказывает более 10 процентов дисперсии интеллекта. Самим исследованиям интеллекта GWA будет сложно достичь аналогичных размеров выборки, потому что интеллект необходимо проверять, тогда как годы обучения можно оценить с помощью одного элемента, о котором сообщается самостоятельно. До тех пор, пока не будут проведены гораздо более масштабные исследования интеллекта GWA, эта полигенная оценка будет оставаться лучшим предиктором интеллекта.

Из-за моего интереса к успеваемости в школе я хотел посмотреть, насколько хорошо полигенная оценка уровня образования предсказывает фактическую успеваемость в школе, оцениваемую по результатам тестов, а не только по общему количеству лет обучения. До сих пор ни одно исследование GWA не фокусировалось на школьной успеваемости, поэтому не существует полигенных показателей для прогнозирования школьной успеваемости. В моем британском исследовании близнецов TEDS мы сопоставили полигенный балл уровня образования с результатами тестов на национальном экзамене Великобритании, сдаваемом в возрасте шестнадцати лет, GCSE.

Мы обнаружили, что полигенная оценка , созданная по результатам исследования GWA 2016 года общего количества лет обучения взрослых, предсказывает 9% дисперсии баллов GCSE в возрасте шестнадцати лет. Это означает, что анализ GWA лет обучения непреднамеренно лучше отразил генетическую изменчивость фактической успеваемости в школе (9 процентов), чем целевой переменной количества лет обучения (3 процента). Кроме того, используя подход, называемый мультиполигенные баллы , мы смогли повысить этот результат, чтобы предсказать 11% дисперсии в баллах GCSE, включив полигенные баллы для интеллекта в дополнение к полигенному баллу образовательного уровня. Предсказание 11% дисперсии делает его самым сильным предсказанием полигенной оценки любой психологической черты, о которой сообщалось по состоянию на 2017 год, хотя этот рекорд скоро будет побит, поскольку результаты продолжают поступать.

Немногие переменные могут так точно предсказать школьную успеваемость. Мы видели, что интенсивная и дорогостоящая оценка качества школ на местах в Великобритании позволяет предсказать менее 2% дисперсии результатов GCSE у детей в возрасте шестнадцати лет. Одним из лучших долгосрочных предикторов школьной успеваемости детей является уровень образования их родителей. В TEDS образовательный уровень родителей предсказывает 20% разницы в баллах GCSE их детей. Тем не менее, мы показали, что половина этой корреляции между уровнем образования родителей и баллами детей по GCSE связана с генетикой, еще одним примером феномена природы воспитания. Другими словами, уровень образования родителей предсказывает 10 % дисперсии баллов GCSE, если учесть генетику. Таким образом, предсказание 11% дисперсии только по ДНК впечатляет.

Как мы видели в отношении роста, на групповом уровне можно сделать особенно мощные прогнозы на основе полигенной оценки уровня образования. Рисунок 9 показывает тесную взаимосвязь между ними и баллами GCSE, когда полигенные баллы выборки TEDS разделены на десять децилей. На рисунке показано, что средний балл GCSE неуклонно растет по мере увеличения полигенного балла образовательного уровня. Реальное влияние полигенных оценок можно наблюдать в крайних случаях. Дети в децилях с самым низким и самым высоким уровнем образования различаются в среднем на полный балл GCSE. Только 32% студентов из низшего дециля поступают в университеты, тогда как 70% из верхнего дециля поступают в университеты.

Полигенные баллы EA в децилях

Рисунок 9. Средние баллы GCSE лиц с растущими полигенными баллами образовательного уровня (EA)

Примечание . Точки обозначают средний балл GCSE для лиц в каждом из десяти децилей от низкого до высокого полигенного балла EA. Линия, проходящая через каждую точку, представляет собой стандартную ошибку среднего значения, которая указывает диапазон оценок, которые можно было бы ожидать в 95% случаев.

Несмотря на сильное предсказание групповых различий по уровню образования, предсказание индивидуальных различий не является точным. Хотя мы уже рассматривали этот вопрос в связи с ростом, различие между прогнозированием групповых и индивидуальных различий настолько важно, что стоит еще раз остановиться на этом в отношении успеваемости в школе. Рисунок 10 показывает среднюю разницу в баллах GCSE между нижним и верхним децилями, но добавляет распределение индивидуальных различий вокруг этих средних групп.

Две группы существенно различаются по своим средним баллам GCSE, как показано пунктирными линиями, что повторяет разницу, показанную на рисунке 9 . Тем не менее, люди в этих двух группах сильно различаются по своим баллам GCSE. Перекрытие между двумя группами составляет 57 процентов. Вы можете видеть, что многие люди из группы с самыми низкими баллами по полигенности имеют более высокие баллы GCSE, чем люди в группе с самыми высокими баллами по полигенности. И наоборот.