Kitobni o'qish: «Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие»

Name: Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие
ISBN: 978-5-9270-0338-9

Shrift:

Введение

В самом общем смысле под ресурсами понимают некие средства, позволяющие получить желаемый результат (от фр. ressource – возможность, способность). Более продвинутое определение ресурсов предполагает количественную меру возможности выполнения какой-либо деятельности. Собственно ядро понятия «ресурсы» образуют три компонента: средства, позволяющие осуществлять какую-либо деятельность, ее результат и количественная мера выраженности возможности достижения результата деятельности. Обыденное понимание психологических ресурсов сводится к некоторым внутренним силам человека, позволяющим ему противостоять жизненным невзгодам и достигать намеченного несмотря ни на что. При этом под психологическими ресурсами подразумеваются различные психологические свойства и качества человека – способности, умения, «психическая энергия», воля, характер и т. п. Зачастую психологические ресурсы скрыты от самого человека и проявляются только при возникновении затруднений и проблем. Нередко к ресурсам относят всю совокупность факторов, связанных со сложной жизненной ситуацией и позволяющей человеку к ней адаптироваться. Так, в концепции стресса С. Хобфолла к ресурсам относят: материальные объекты (доход, жилище, транспорт, одежда, орудия и инструменты) и нематериальные (предпочтения, желания, цели); внешние (социальная поддержка, семья, друзья, работа, социальный статус) и внутренние интраперсональные переменные (самоуважение, профессиональные умения, оптимизм, самоконтроль, жизненные ценности, система верований и др.); психические и физические состояния; волевые, эмоциональные и энергетические характеристики, которые необходимы (прямо или косвенно) для выживания или сохранения здоровья в трудных жизненных ситуациях либо служат средствами достижения лично значимых целей. Когнитивный ресурс не связан со всеми психологическими аспектами преодоления проблем отдельным человеком. При рассмотрении когнитивного ресурса речь идет лишь об познавательных аспектах проблемы, о процессе переработки человеком информации. По сути, в данной работе рассматриваются основы когнитивных возможностей человека решать разнообразные задачи. Традиционно представление о возможности успеха в любой интеллектуальной деятельности связывалось с генеральным фактором общего интеллекта Ч. Спирмена. Именно g-фактор общей «умственной энергии» определял продуктивность интеллектуальной деятельности, скорость перехода от одного вида деятельности к другому, легкость восстановления после работы. В. Н. Дружинин предложил использовать понятие «когнитивный ресурс» как более содержательную и конкретную альтернативу энергетической метафоре Ч. Спирмена. В общем виде под когнитивным ресурсом понимается множество когнитивных элементов, которые симультанно используются человеком в процессе переработки сложной информации. Когнитивный ресурс определяется как количественная характеристика когнитивной системы, а именно – как мощность множества связанных когнитивных элементов, которое отвечает за активное создание многомерных моделей реальности в процессе решения задач разного уровня сложности. Когнитивный элемент рассматривается как функциональная минимальная единица (например, размерность когнитивного пространства). Совокупность активных и свободных когнитивных элементов обуславливает интеллектуальную продуктивность. Понятие когнитивного пространства является одной из версий понятия «множества когнитивных элементов». Именно такое сложное и развернутое образование лежит в основе общего интеллекта человека и определяет диапазон его интеллектуальной продуктивности и качество протекания интеллектуальных процессов.

В предлагаемой книге последовательно излагаются современные представления о структуре когнитивных способностей и общем интеллекте, описывается ресурсная модель общего интеллекта и приводятся результаты ее эмпирической верификации. Особое место отводится когнитивному ресурсу совместной интеллектуальной деятельности, выяснению влияния личностных, средовых и ситуативных факторов на интеллектуальную продуктивность. Завершается обзор исследований в рамках парадигмы «когнитивного ресурса» попыткой ее применения для изучения профессиональной самореализации и профессиональных достижений.

Работа, составившая основу этой книги, выполнена в Институте психологии РАН. Авторы книги безмерно благодарны своему учителю, замечательному ученому Владимиру Николаевичу Дружинину, чьи идеи легли в основу концепции «когнитивного ресурса» и позволили сделать возможным изучение основ человеческого интеллекта. Трагическая смерть Владимира Николаевича оборвала цикл исследований по данной проблеме и представленная книга – лишь попытка восполнить пробел. Светлая память выдающемуся исследователю, учителю, сотоварищу.

Авторы выражают благодарность и признательность академику РАН А. Л. Журавлеву и доктору психологических наук В. И. Белопольскому за научную и организационную поддержку, благодаря которой эта книга увидела свет. Отдельная благодарность кандидату психологических наук С. Д. Бирюкову за возможность многократно и плодотворно обсуждать данную работу.

Глава I. Структура когнитивных способностей: основные определения и подходы к изучению

1.1. Общепсихологический дискурс проблематики способностей

Термин «способность» является многозначным и широко используемым определением в психологической науке. В словаре Д. Ушакова он толкуется и как природное дарование и как возможность, умение что-либо делать. В словаре В. Даля понятие «способный» определяется через соотнесение с успехами в деятельности как «годный к чему-то или склонный, ловкий, пригодный, удобный». В таком толковании отражены два основных подхода к проблеме способностей: дифференциально-психологический и деятельностный. Представители первого понимают способности как проявления индивидуальных различий, представители другого – как общечеловеческие «сущностные силы», которые можно и должно развивать в процессе обучения.

Психометрический подход к исследованию способностей, начиная с работ Фр. Гальтона, Ч. Пирсона и др., акцентирует внимание на изучении структуры способностей, их обусловленности наследственными и средовыми факторами, проблемах общих и специальных способностей и возможностях их измерения. Такое понимание способностей основывается на представлении об уровне умственного развития, определяющем успешность выполнения любых познавательных, сенсомоторных и прочих задач и проявляющемся в некоторых универсальных характеристиках поведения человека. Именно Гальтон впервые начал изучать индивидуальные различия в умственных способностях, предполагая, что они преимущественно обусловливаются биологическими особенностями человека, т. е. наследственностью. Он предложил рассматривать способности как некие свойства психики, которые отличают людей друг от друга и обуславливают их творческие достижения.

В отличие от Гальтона, французский психолог А. Бине отмечал существенное влияние окружающей среды на особенности познавательного развития. Интеллектуальные способности оценивались им с учетом не только сформированности определенных психических процессов, но и уровня освоения социального опыта (Анастази, Урбина, 2001).

Неопределенность того, что понимается под интеллектуальными способностями, пытались устранить разными способами. Например, по мнению Бине, данный конструкт представляет собой именно то, что измеряется его тестом. Ч. Спирмен предложил гипотезу о существовании общего фактора (g), объясняющего корреляции между результатами выполнения заданий теста. Позже Л. Терстоун заменил однофакторную парадигму на многофакторную. Познавательные способности, проявляющиеся в поведенческих характеристиках и связанные с успешной адаптацией к новым жизненным условиям, считаются предметом дифференциальной психологии. В том случае если они рассматриваются «как самостоятельная реальность, носитель свойств», они становятся предметом общей психологии. Из-за неудовлетворенности факторными моделями способностей внимание исследователей сфокусировалось на изучении процессуальных характеристик познавательной деятельности в рамках когнитивной психологии (Sternberg, 1986).

Исследования в отечественной психологии прежде всего касались психологического содержания понятия «способности» и их проявления в конкретных видах деятельности. В трудах С. Л. Рубинштейна способность рассматривается как сложное синтетическое образование, включающее в себя целый ряд данных, без которых человек не был бы способен к какой-либо конкретной деятельности, и свойств, вырабатывающихся лишь в процессе определенным образом организованной деятельности (Рубинштейн, 1997).

К. К. Платонов относит к способностям любые свойства психики, в той или иной мере определяющие успех в конкретной деятельности: «…способность – качество личности, определяющее успешность овладения определенной деятельностью и совершенствование в ней» (Платонов, 1981).

Б. М. Теплов выделил три признака способностей, которые легли в основу наиболее часто используемого определения: это индивидуально-психологические особенности, проявляющиеся в успешности выполнения одной или нескольких видов деятельности, несводимые к знаниям, умениям и навыкам, хотя и обусловливающие легкость и быстроту их приобретения (Теплов, 1985).

Работы Теплова оказали большое влияние на изучение способностей в отечественной психологии, что проявилось в исследованиях Э. А. Голубевой, Н. С. Лейтеса, В. С. Мерлина, В. Д. Небылицина, И. В. Равич-Щербо и др. Основная идея исследований Голубевой (1980) состоит в комплексном изучении способностей, основанном на понимании единства природного и социального в человеке, в их конкретном соотношении для разных видов способностей. В рамках комплексного подхода способности рассматриваются не только как уже состоявшаяся действительность, но и как скрытые потенциальные возможности, в число которых входят и задатки. Развивая представления Теплова, Голубева рассматривает способности на трех уровнях: психофизиологическом, психологическом и социально-психологическом. Соответственно, первый уровень связан с диагностикой основных свойств нервной системы, второй – с выявлением индивидуальных особенностей познавательных процессов (восприятия, внимания, памяти, мышления и т. д.), темперамента и характера и третий – с определением успешности деятельности за длительный период с ее дифференциальным анализом (Голубева, 1980).

Однако феноменологическое описание не дает представлений об онтологическом аспекте проблемы способностей, их структуре и механизмах функционирования. Изучению проблемы онтологического статуса способностей посвящены исследования О. К. Тихомирова, М. А. Холодной и др. Работая в рамках общепсихологического подхода, авторы пытаются выявить общие закономерности функционирования механизмов интеллектуальной активности.

В работах Тихомирова представлен деятельностный подход к анализу природы мышления и механизмов интеллектуальной активности. Одно из основных положений его концепции состоит в том, что понимание природы мышления предполагает анализ всех аспектов психической деятельности, прежде всего – операционального и мотивационного (Тихомиров, 1969).

Согласно Холодной, интеллект – это организация индивидуального ментального (умственного) опыта в виде ментальных структур, порождаемого ими ментального пространства отражения и строящихся в рамках этого пространства ментальных репрезентаций происходящего (Холодная, 2002).

Иной подход к проблеме способностей разрабатывается В. Д. Шадриковым. С позиции функционально-генетического подхода концепция познавательных способностей представлена совокупностью как генетически обусловленных, так и прижизненно сформированных компонентов. Данная концепция базируется прежде всего на теории функциональных систем П. К. Анохина и на представлениях Б. Г. Ананьева о развитии функциональных (психофизиологических, врожденных) и операционных (психологических, приобретенных в ходе деятельности) механизмов познавательных процессов, а также на работах Л. С. Выготского, Д. А. Ошанина, А. Р. Лурия (Шадриков, 1994, 2001).

По мнению Шадрикова, наиболее общим понятием, которое описывает психологическую реальность, является психическая функциональная система, обеспечивающая достижение некоторого полезного результата. Исходя из этого, «способности есть свойства функциональных систем, реализующих отдельные психические функции, имеющие индивидуальную меру выраженности и проявляющиеся в успешности и качественном своеобразии освоения и реализации деятельности» (Шадриков, 2001, с. 26). В рамках этой концепции способности соотносятся с познавательными процессами (восприятием, вниманием, памятью, мышлением и т. д.).

Изучение операционных механизмов позволяет рассматривать способности как психические функции и психические процессы, которые описываются разными характеристиками и механизмами. При описании процессов исследователя интересует их динамика, при описании функций – их предельные значения, оптимальные условия и эффективность проявления (Шадриков, 2001).

Согласно Шадрикову, определение способностей правомерно давать в трех измерениях: индивида, субъекта деятельности и личности. Способности индивида определяются как свойства функциональных систем, реализующих отдельные психические функции, имеющие индивидуальную меру выраженности и проявляющиеся в успешности познания окружающего мира и организации адаптивного поведения. Способности индивида можно отождествить с общими способностями. Способности субъекта деятельности рассматриваются как способности индивида, адаптированные к требованиям деятельности и развитые в ней. Иными словами, это свойства функциональных систем, которые приобрели черты оперативности под влиянием требований деятельности и проявляются в успешности, качественном своеобразии и реализации деятельности. Способности личности есть свойства личности, определяющие социальную успешность и качественное своеобразие социального познания и поступков, в структуре которых функционируют способности индивида и субъекта деятельности. Как отмечает автор, если способности индивида сформировались в филогенезе для отражения физического мира и построения поведения, обеспечивающего выживание, то способности личности определяются ценностями и смыслами, обеспечивая социальное познание (там же).

Собственно говоря, определение способностей имплицитно содержит в себе метрику данной способности и способ ее диагностики. Так, в исследовании В. Н. Дружинина показано, что исходя из определения способностей, данного Рубинштейном, их можно рассматривать как «вещь», и, следовательно, они могут обладать или не обладать некоторыми свойствами и иметь отношения с другими объектами или псевдообъектами. В этом случае возможно измерение изменчивости способности во времени, ее продуктивности и пр. На основе определения Теплова способность следует рассматривать как отношение различий на множестве людей, которое порождает новый класс объектов – «люди, способные к деятельности». Это предполагает определение меры сходства каждого человека с эталоном – «человеком способным». Если способность определена количественно и рассматривается как линейное или многомерное свойство (определение Шадрикова), то это позволяет определить индивидуальную меру выраженности свойства, характеризующую каждого человека. В наиболее общем виде возможность измерения способностей в зависимости от топологии свойств, типа отношений между испытуемыми и характером отношений признаков предложена Дружининым в обобщенной модели теста (Дружинин, 1991).

В подходе, предложенном Дружининым, «общие способности» рассматриваются как некоторые свойства психики в целом. Выделяются три наиболее общих формы оперирования опытом: приобретение, применение и преобразование. Данные формы, или способы обращения с опытом можно выделить в любом конкретном виде деятельности. Способность к приобретению знаний называется обучаемостью, способность к применению опыта – интеллектом, способность к преобразованию опыта – креативностью.

Таким образом, общие способности связываются с общими сторонами функционирования психики в целом и проявляются не в конкретных видах деятельностей, а в общих формах внешней активности человека. Дружинин определяет интеллект и креативность именно как общие способности: интеллект как общую способность решать задачи (в широком смысле этого слова) на основе имеющихся знаний, креативность как общую способность к творчеству (Дружинин, 1999).

При таком понимании интеллекта и креативности теоретические и экспериментальные данные о когнитивных и личностных коррелятах данных способностей выступают как показатели именно взаимосвязей интеллекта и креативности с особенностями познавательных процессов и личности.

Завершая анализ психологического содержания понятия «способность», необходимо отметить следующее. В психологической науке к настоящему времени не сформировалось какого-то единого устоявшегося представления о способностях – разные авторы предлагают собственные версии понимания данного конструкта. Исходя из разнообразия концепций, следует заключить, что накопленный эмпирический материал требует тщательного теоретического осмысления. Само понятие «способность» имеет достаточно много толкований, в том числе обыденных, что затрудняет развитие собственно теории способностей. Вследствие этого был предложен новый конструкт, разработка которого, на наш взгляд, позволит значительно расширить представления об умственном развитии человека, его интеллектуальных возможностях и даст новый импульс к развитию теории общих и специальных способностей.

Изучение познавательной сферы проводится в рамках дифференциально-психологического подхода. В частности, нас интересует природа индивидуальных различий в уровне развития когнитивных способностей. Изучение когнитивного ресурса в рамках этого подхода позволяет объяснить индивидуальные различия в интеллектуальной продуктивности исходя из анализа структуры и динамики когнитивных процессов.

Связывая общие способности с базовыми параметрами функционирования психической системы, мы полагаем, что они проявляются не в конкретных видах деятельности, а в общих формах внешней активности человека. В соответствии с теоретическими предположениями Дружинина, общий интеллект есть «ресурс», определяющий диапазон интеллектуальной продуктивности. Когнитивный ресурс индивида может быть описан предельными значениями отдельных когнитивных показателей, которые связаны с психическими процессами. При этом мы полагаем, что способности и психические процессы являются несводимыми друг к другу характеристиками, имеют различную природу. Способность как некоторый «ограничитель» определяет диапазон интеллектуальной продуктивности и характеризует динамику протекания психических процессов. Образной иллюстрацией к сказанному служит метафора реки и плотины на ее пути: берега и плотина – способности, вода в реке – психические процессы.

Таким образом, возможны разные подходы к изучению проблемы познавательных способностей. В следующем параграфе мы проведем анализ тех подходов, которые послужили методологической базой для развития представлений о «когнитивном ресурсе».

1.2. Факторно-аналитические модели интеллекта

К наиболее верифицированным моделям общего интеллекта, разработанным в рамках факторно-аналитического подхода, относится модель Ч. Спирмена. Согласно автору, успех любой интеллектуальной активности определяют общий фактор (g) и фактор, специфический для данной деятельности (s). Фактор g определяется как общая умственная энергия, которой наделены люди и которая в той или иной степени влияет на успех выполнения каждой конкретной деятельности (Spearman, 1927). Анализ соотношения факторов показал, что g максимально проявляется при решении сложных математических задач, задач на понятийное мышление и в меньшей степени – при решении задач на восприятие, память, внимание, сенсомоторную координацию. Согласно Спирмену, g-фактор обладает рядом гипотетических свойств: скоростью перехода от одного вида активности к другому и легкостью восстановления энергии после работы.

Оппоненты Спирмена отрицали наличие общей основы интеллектуальных действий, полагая, что определенный интеллектуальный акт является результатом взаимодействия множества отдельных факторов (Л. Терстоун, Дж. Гилфорд и др.).

В модели Р. Кеттелла (Cattell, 1971) общий фактор (g) включает две составляющие: «кристализованный» и «флюидный» интеллект. Фактор «кристализованного» интеллекта определяется совокупностью знаний и интеллектуальных навыков, приобретенных индивидуумом в ходе социализации; «флюидный» интеллект связан с развитием «третичных» ассоциативных зон коры больших полушарий головного мозга и проявляется при решении абстрактных задач.

Альтернативная схема организации факторов была предложена рядом психологов, в частности С. Бартом (Burt, 1949), Ф. Верноном (Vernon, 1960) и Л. Хамфрейсом (Humphreys, 1962, 2002). Иерархическая модель интеллекта имела достаточно большое признание как по теоретическим, так и по практическим соображениям. В качестве теоретической модели она совмещает единый общий фактор с многофакторными отображениями. На вершине иерархии, как правило, размещается g-фактор, на следующем уровне – групповые факторы, и ниже – более узкие, второстепенные подфакторы. Подобные модели позволяют справиться с изобилием факторов, получаемых в факторно-аналитических исследованиях. Надо отметить, что в разных факторных моделях интеллекта выделяемые подфакторы соответствуют по содержанию основным формам предъявления информации в тестовых заданиях (символической, пространственной, вербальной и пр.).

Однако классификация факторов, образующих структуру интеллекта, не раскрывает психологического содержания и интерпретации самого g-фактора. Многие авторы пытались дать описание факторного решения в наиболее общих психологических понятиях, таких как скорость обработки информации центральной нервной системой (Г. Айзенк), процесс внимания, проявляющийся в любом виде психической активности (С. Барт) и т. д. Кроме того, было проведено множество исследований, где предпринималась попытка связать g-фактор с «ментальной скоростью» или энергией. Однако данный вопрос остается открытым.

Неудовлетворенность факторными моделями проявилась в смещении акцента с изучения общих оценок интеллекта на анализ его процессуальных характеристик с позиций когнитивной психологии. Отсутствие единой верифицированной теоретической концепции общего интеллекта, объясняющей эмпирические результаты многочисленных корреляционных исследований, дает основания ввести в контекст проблемы общих способностей новый теоретический конструкт, который сочетает в себе разные аспекты умственной активности (активационный, когнитивный и др.), и рассматривать когнитивные способности как ресурс индивида, характеризующий диапазон его интеллектуальной продуктивности. Предполагая, что в основе g-фактора лежат латентные общие свойства единой познавательной функциональной системы, мы допускаем, что совокупность этих свойств составляет когнитивный ресурс индивида. Представление о когнитивном ресурсе позволяет объяснить проявление общего компонента g в успешности решения разного типа интеллектуальных задач.

1.3. Когнитивная парадигма в исследованиях способностей

Переход от глобальных оценок успешности выполнения тестов к анализу параметров когнитивных процессов расширил возможности изучения общих познавательных способностей. Когнитивные теории способностей – это попытка связать психометрические исследования с экспериментальной когнитивной психологией.

Начиная с работ У. Шеннона, познавательная сфера человека рассматривается как система, отражающая пространственно-временные и энергетические характеристики реальности в субъективной форме. Развитие когнитивной психологии привело к преобразованию представлений о психических процессах. Традиционно выделяемые когнитивные процессы (ощущения, восприятие, внимание, память и т. д.) стали рассматриваться в контексте функционирования единой когнитивной системы, обеспечивающей получение, хранение, преобразование и использование знаний, а также порождение новых знаний в виде гипотез, фантазий, продуктов творчества и пр. (Величковский, 1982; Hunt, 1980).

Одним из таких направлений в изучении познания можно считать коннекционизм, основные идеи которого связаны с моделированием «нейронных сетей». Сеть – это множество элементов (узлов), связанных между собой. Элементом сети может быть след памяти, лексическая единица, образ, понятие, чаще всего «фрейм», понимаемый как целостная многомерная единица информации. Сеть или отдельные ее части активизируются: активность сети рассматривается как сумма активности ее элементов. Данный подход направлен на изучение возможных способов объединения нейронных элементов, обусловливающих функционирование когнитивных процессов более высокого уровня. Основная идея состоит в том, что информация представлена в паттернах активации нейронных элементов, объединенных в сети; параллельное протекание психических процессов связывается с симультанным взаимодействием нейронных элементов между собой (McClelland et al., 1986).

Изучение роли «метакогниций» в управлении когнитивными процессами привело к созданию новых моделей, одной из которых является «модель адаптивного контроля мышления». Согласно Дж. Андерсон, знания человека организованы в виде фреймов, которые представляют собой целостные структуры информации, извлекаемые индивидом из памяти в новой ситуации (Anderson, 1987). Теория фреймов как вариант описания процесса индивидуального познания наиболее приближена к достижениям современной теории информационных систем. Однако эта концепция не объясняет индивидуальных различий в познавательной активности, не описывает процессуально-временные особенности протекания когнитивных процессов, не раскрывает их природу.

Анализ параметров когнитивных процессов способствовал развитию новых приемов оценки когнитивных возможностей индивида. В частности, Дж. Кэрролл, опираясь на модель Гилфорда, выделил параметры когнитивных процессов для 24 факторов интеллекта, по которым выявлены индивидуальные различия (Кулагин, 1984). Например, значимыми параметрами фактора словесной флюэнтности¹ являются: поиск в долговременной памяти слов с заданными признаками, временные характеристики этого поиска, объем вербальной информации, хранящейся в памяти. Согласно Е. Ханту, к когнитивным параметрам, проявляющимся в индивидуальных различиях, можно отнести скорость актуализации концепций, соответствующих воспринимаемой информации, скорость обработки информации в кратковременной памяти, скорость циркуляции информации между различными видами памяти и эффективность алгоритмов обработки информации (там же).

Проанализировав экспериментальные задачи, используемые в когнитивной психологии и оказавшиеся эффективными при интерпретации психометрических факторов, Кэрролл предложил метод, позволяющий прогнозировать эффективность деятельности, исходя из успешности выполнения элементарных когнитивных задач (Клайн, 1994). Так как каждая из этих задач является индикатором психических процессов, то анализ отдельных когнитивных компонентов представляет собой попытку объяснения психологического содержания психометрических факторов.

Когнитивное направление исследований способностей представлено в работах Р. Стернберга, М. А. Холодной и др. Критическое отношение к тестовой модели интеллекта позволило Стернбергу сосредоточить внимание на изучении базовых когнитивных процессов, которые обусловливают индивидуальные различия в успешности выполнения традиционных интеллектуальных тестов. Процесс поиска правильного ответа автор предлагает разложить на пять элементарных микропроцессов: декодирование, умозаключение, сравнение, проверку, построение ответа (Sternberg, 1986). Декодирование предполагает перевод задания во внутренний ментальный план в виде репрезентации развернутых значений основных слов, в которых определены условия и требования задачи. По данным Стернберга, именно на фазу построения ментальной репрезентации испытуемый тратит основное время. Исходя из этих представлений, высокий интеллектуальный потенциал предполагает определенный тип организации когнитивных процессов и более совершенные механизмы регуляции наличных интеллектуальных ресурсов.

Иерархическая модель интеллекта Стернберга позволяет объяснить связь между интеллектом и ментальными процессами, регулирующими поведение. Индивидуальные различия в интеллектуальной продуктивности объясняются различиями когнитивных структур. Автор выделяет три типа компонентов интеллекта (метакомпоненты, исполнительные компоненты и приобретение знаний), согласованность которых обеспечивает выделение релевантной информации для формирования непротиворечивого целого. В исследованиях Стернберга основной акцент делается на изучении роли репрезентации информации в мысленном плане. Его главный аргумент – фактор внимания: автор постоянно подчеркивает значимость распределения ресурсов относительно важных и неважных этапов решения задачи и контроля над процессом решения.

Оригинальной является модель М. А. Холодной, раскрывающая особенности структурной организации интеллекта с точки зрения состава и строения ментального опыта субъекта. Автор предлагает подойти к проблеме организации познавательной сферы через анализ понятия «ментальная структура». Под ментальными структурами понимается «система психических образований, которые в условиях познавательного контакта с действительностью обеспечивают возможность поступления информации о происходящих событиях и ее преобразование, а также управление процессами переработки информации и избирательность интеллектуального отражения» (Холодная, 1997, с. 147). В рамках анализа ментальных структур выделено три уровня опыта: когнитивный, метакогнитивный и интенциональный, каждый из которых имеет свое назначение. Особенности организации этих уровней определяют свойства индивидуального интеллекта. Иными словами, внешние проявления интеллектуальной деятельности субъекта, т. е. интеллектуальные способности, к которым Холодная относит конвергентные способности, креативность, обучаемость и когнитивные стили, обусловлены особенностями организации когнитивного, метакогнитивного и интенционального опыта (там же).

«Интеллектуальный потенциал» является одним из центральных понятий структурно-динамического подхода, разрабатываемого Д. В. Ушаковым. В основе объяснительного принципа данного подхода лежит идея о том, что индивидуальные различия в структуре интеллекта формируются в онтогенезе как под влиянием внешних средовых, так и в зависимости от внутренних, генетически обусловленных факторов. Определение конструкта «интеллектуальный потенциал» вытекает из представления о когнитивной системе как об организованной на основе прижизненно сформированных структур системе знаний (в более широком плане – опыта). «Интеллектуальный потенциал» рассматривается как индивидуально выраженная способность к формированию функциональных систем, ответственных за интеллектуальное поведение. И тогда общий фактор есть отражение различий в потенциале (Ушаков, 2003).

В заключение необходимо отметить, что когнитивные психологи, как правило, сводят проблему индивидуальных различий в интеллектуальной продуктивности к описанию особенностей структур, обеспечивающих процесс переработки информации, используя для верификации своих моделей данные факторного анализа.

Опираясь на современные представления когнитивной психологии, Дружинин предложил – в противовес энергетической гипотезе Спирмена – использовать представления о когнитивном ресурсе. В контексте информационного подхода понятие «когнитивный ресурс» можно рассматривать как количественную характеристику когнитивной системы, т. е. мощность множества связанных когнитивных элементов, отвечающую за активное создание репрезентаций (моделей) в мысленном плане при решении когнитивных задач разного типа. Под когнитивным элементом понимается минимальная единица когнитивной структуры. Совокупность когнитивных элементов характеризует мощность индивидуального когнитивного ресурса и проявляется в интеллектуальной продуктивности.

Специально нужно подчеркнуть, что когнитивный элемент не тождествен элементу сети (фрейму), который понимается как целостная многомерная единица информации. Мы считаем более корректным соотнесение когнитивного элемента с некоторыми базовыми параметрами когнитивной сферы, обеспечивающими протекание когнитивных процессов.

1.4. Ресурсно-информационный подход к изучению когнитивных способностей

В ряде областей психологической науки ресурсной подход реализуется в представлении об ограниченных психологических и психофизиологических возможностях человека, понимаемых в достаточно широком смысле (Зинченко, 2000; Kahneman, 1973; Navon et al., 1979; и др.). Некоторые авторы отрицают продуктивность ресурсного подхода, подвергая сомнению тезис об ограниченности познавательных возможностей человека. Согласно этой позиции, снятие ограничений достигается обучением и тренировкой (Величковский 1982; Найссер, 1998).

По мнению Т. П. Зинченко, «использование в психологии ресурсного подхода только как методологического инструмента, позволяющего оценить ограниченность возможностей человека как субъекта труда, познания и общения, существенно сужает сферу его применения» (Зинченко, 2000, с. 482). Ресурсный подход позволяет сопоставить оценку качества деятельности с характеристиками психологических и психофизиологических возможностей субъекта.

Обращение к активационно-энергетическим аспектам познавательной деятельности обусловлено тем, что они, с одной стороны, определяют уровень организации нервных процессов (Веккер, 1974), а с другой – тесно связаны с мотивационными и информационными процессами, доступными психологическому изучению. Вопрос о роли активационно-энергетических процессов в становлении когнитивных способностей до сих пор недостаточно изучен, поэтому мы можем делать только некоторые предположения.

Традиционно под активацией понималось «быстрое повышение активности центральной нервной системы и вызванная им интенсификация периферических процессов» (Блок, 1970, с. 99). Изменение уровня активации связывалось с ретикулярной формацией: активационные процессы сопровождаются энергетической мобилизацией. Экспериментально показано, что уровень активации тесно связан с функциональным состоянием и обусловливает распространение возбуждения колебаний в коре головного мозга. Увеличение уровня активации может способствовать установлению новых связей, генерализованному воспроизведению мнемических образов (схем), адекватных решаемой задаче. Однако дальнейший рост активации может сопровождаться увеличением числа случайных элементов и актуализацией не только полезных, но и интерферирующих автоматизмов (Чуприкова, 1997).

Традиционно для установления уровня активации использовались проявления влияния симпатической нервной системы (частота пульса, диаметр зрачка и кожно-гальваническая реакция). В многочисленных исследованиях был показан феномен так называемого «направленного расщепления» паттернов вегетативной активности (Канеман, 2006). Этот феномен характеризуется тем, что ряд индексов симпатического влияния (реакция зрачка, проводимость ладоней) растет, в то время как другие (например, частота сердечных сокращений) падают.

Также было установлено, что направленное расщепление имеет место, когда на испытуемого просто воздействует информация, однако при активной работе с информацией в задаче оно заменяется всеобщим паттерном активации. Лэйси (Lacey, 1967) было сделано предположение, что генерализованное симпатическое влияние имеет место в ситуации сопротивления стимуляции – либо из-за того, что она неприятна, либо потому, что она отвлекает. При этом направленное расщепление паттернов активности с замедлением сердечного ритма связывается с проявлением внимания.

Однако существуют факты, свидетельствующие в пользу альтернативной формулировки. Согласно Канеману, текущий сердечный ритм отражает текущую степень моторного напряжения или мобилизации к действию (Канеман, 2006). Направленное расщепление и замедление частоты сердечных сокращений (ЧСС) достоверно наблюдается в условиях ожидания события. Исследования, выполненные в рамках парадигмы ожидания, показали, что замедление ЧСС, как правило, сопровождается заметным уменьшением посторонних движений и устойчивой фиксацией немигающего глаза. В противовес гипотезе Лэйси о том, что замедление ЧСС играет причинную роль в регуляции паттернов внимания, Обрист с коллегами (Obrist et al., 1970) связывают снижение сердечного ритма с проявлением общего паттерна торможения.

Торможение движения в период ожидания имеет корреляты с некоторыми доступными измерению показателями электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В исследованиях времени реакции (ВР), как правило, за предупреждающим стимулом следует очень устойчивое изменение ЭЭГ, известное как условное негативное отклонение, которое иногда называют «волной ожидания». Этот индикатор характеризуется длительным изменением базового потенциала, которое зависит от ожидания будущего значимого стимула. Возникновение условного негативного отклонения коррелирует с низким сердечным ритмом в течение периода ожидания, а также с быстрым ВР (Канеман, 2006, с. 50).

Сходную точку зрения в интерпретации сердечной реакции предложил Элиот (Elliott, 1969), связывая замедление ЧСС с торможением ответов, а ускорение сердечного ритма с предвосхищением и порождением ответа. Измеряя сердечный ритм и проводимость ладоней для трех условий теста Струпа (слова, цвета и словесно-цветовая интерференция) было обнаружено, что по мере того как увеличивалась сложность тестового условия, сердечный ритм падал, а проводимость ладоней росла (Elliott, Bankart, Light, 1970).

Обобщая результаты многочисленных исследований, Канеман опроверг идею о том, что активация может быть отождествлена с симпатическим влиянием. Вероятнее всего, активация как теоретический конструкт позволяет отличить состояние испытуемого в ситуации выполнения задачи от состояния в покое (Канеман, 2006).

Ряд исследователей указывают на существование оптимума активации, способствующего становлению оптимальной функциональной структуры. Так, еще в работе Йеркса и Додсона (Yerkes, Dodson, 1908) установлена связь между активацией и скоростью научения: эффективность выполнения задач разной трудности меняется в зависимости от уровня возбуждения. В соответствии с фундаментальным законом Йеркса – Додсона, соотносящим деятельность и активацию, качество выполнения любой задачи есть инвертированная U-образная функция от активации. Область, в которой наблюдается рост продуктивности вместе с увеличением активации, зависит от сложности задачи.

Интересные наблюдения, объясняемые данным законом, были получены в исследованиях влияния громкого фонового шума на человеческую деятельность. Длительный шум увеличивает уровень активации, а влияние роста активации на качество деятельности в свою очередь зависит от сложности задачи. В основном предъявление громкого фонового шума улучшает деятельность в простых задачах и ухудшает в более сложных (Канеман, 2006).

Согласно Канеману, если применить закон Йеркса – Додсона к ресурсной модели внимания, разрушающие эффекты низкой и высокой активации обусловлены разными механизмами (там же). С точки зрения автора, ошибки, возникающие у слабо активированного испытуемого, можно объяснить недостатком усилия, вложенного в задачу, или же недостаточной мотивацией для ее решения. Утомление, несомненно, повышает сложность продолжительной деятельности, но высокомотивированный испытуемый компенсирует эту сложность увеличением вложенного усилия. Иными словами, если изначально вялому испытуемому дать задачу, он «проснется» и будет ее решать. В терминах модели усилия, поскольку требования со стороны деятельности вызывают рост активации и ресурсов, более корректно говорить, что человек будет решать и «проснется». Мотивационная интерпретация объясняет оригинальное открытие Йеркса – Додсона тем, что скорость дифференцированного научения обусловлена интенсивностью воздействия, которое движет научением (там же, с. 55).

Разрушающее влияние сверхактивации объясняется в терминах распределения ресурсов. При высокой активации снижение продуктивности решения определенных задач обусловлено систематическим изменением политики распределения ресурсов. Доказательством этого предположения служат результаты исследований, обзор которых представлен в работе Канемана.

Так, например, Дж. Истербрук предположил, что увеличение активации ведет к сужению диапазона сигналов, которые испытуемый использует при управлении действием. При низкой активации избирательность также низка и нерелевантные сигналы принимаются некритично. При росте активации увеличивается избирательность и продуктивность, так как нерелевантные сигналы с наибольшей вероятностью будут отвергнуты. Однако при дальнейшем увеличении активации сужение диапазона релевантных сигналов приводит к игнорированию некоторых из них и, как следствие, к снижению продуктивности. Допуская, что диапазон релевантных сигналов для простых задач более узок, автор приводит аргументы, что оптимальный уровень активации в простых задачах должен быть относительной высоким. В то же время слабо активированные испытуемые хуже работают в сложных задачах и относительно лучше в простых. В рамках этой теории оба вывода являются валидными (там же).

Высокая активация приводит к концентрации внимания на главных аспектах ситуации за счет игнорирования второстепенных. Такое изменение политики распределения нарушит любую деятельность, требующую распределения внимания на широкий диапазон сигналов. Несмотря на то, что при высокой активации наблюдается тенденция концентрироваться на ограниченном количестве релевантных сигналов, в ситуации тонкого различения эффективность селективного внимания явно снижается.

Нарушения эффективной селекции, обусловленные активацией, описаны также в экспериментах Бродбента (Broadbent, 1971), в которых было показано, что способность отбирать релевантные стимулы ослабляется активацией. Многочисленные факты подтверждают, что высокая активация ограничивает диапазон сигналов, между которыми может быть распределено внимание, а также нарушает управление селективным вниманием. В терминах ресурсной модели, при высокой активации распределение ресурсов становится более неравномерным и менее точным. Как следствие, снижается продуктивность в задачах, требующих распределения внимания на широком диапазоне стимулов, а также в задачах управления селекцией за счет тонкого различения признаков (Канеман, 2006).

Канеман описывает следующие эффекты, связанные с состоянием высокой активации: сужение внимания, повышенная гибкость внимания, трудности в управлении вниманием при тонком различении, систематические изменения стратегии распределения в различных задачах. В состоянии чрезмерно низкой активации возможны такие эффекты как принятие нерелевантных параметров задачи, а также ошибочная оценка собственной продуктивности, приводящая к неадекватной корректировке усилий, вложенных в задачу (там же).

В этом же направлении представлены работы (Prabhalaran et al., 1997; Varner et al., 1998) по выявлению соотношения между активацией и результативностью деятельности: степень активации индивида связана со скоростью, интенсивностью, координацией и качеством ответов.

Специфическая роль активации была раскрыта в исследованиях процессов адаптации. Изучая явление адаптации в сложных системах, Эшби показал, что «обилие связей между частями мозга несет с собой как преимущества, так и недостатки» (Эшби, 1962, с. 320). К преимуществам автор относит увеличение числа возможных форм поведения, к недостаткам – вероятность удлинения времени, необходимого для адаптации, и снижение эффекта накопления адаптивных форм поведения по мере роста связей. Таким образом, адаптивность системы и способность к обучению предполагают не только взаимосвязи, но и независимость элементов системы.

Согласно Шадрикову, источниками активации могут выступать потребности, намерения, программы деятельности, а также трудности, с которыми сталкивается субъект при реализации этих программ. Сложность задания как один из важных факторов, связанных с активацией, позволяет содержательно интерпретировать эффективность использования ресурсов. Регулирующая роль субъективно переживаемой трудности выполнения задачи состоит в приведении в соответствие достигнутого качества деятельности с требуемым уровнем. Уровень активации проявляется в частотно-амплитудных изменениях ЭЭГ, медленной биоэлектрической активности мозга, кожно-гальванической реакции (КГР) и других показателях. Например, снижение функционального состояния сопровождается замедлением частоты и увеличением амплитуды волн ЭЭГ, особенно в альфа- и бета-диапазонах (Шадриков, 1976).

В данной работе рассматривается изменение активации (альфа-индекса) при различных типах установки (на скорость, на точность, на скорость и точность): наибольшая блокада альфа-ритма наблюдалась при установке на точность, более низкая – при установке на скорость. Шадриков предположил, что переход к работе с установкой на точность должен сопровождаться повышением энергетических показателей деятельности (там же). Это согласуется с основными положениями общей теории сигналов Л. М. Веккера: «…степень адекватности регулирования, реализуемого в конструкции исполнительных органов, возрастает с увеличением полноты инвариантного воспроизведения в сигнале всей индивидуальной специфичности его источника» (Веккер, 2001, с. 108). Иными словами, «адекватное отражение ситуации в психическом сигнале» проявляется в быстром и точном выполнении операций.

Основная идея ресурсного подхода состоит в том, что существуют ресурсы активности, которые субъект может различным образом распределять между конкурирующими заданиями. Одна из первых моделей ресурсов была представлена в работах Канемана в виде теории внимания как умственного усилия (Канеман, 2006). В основании теории ресурсов внимания лежит положение о том, что существует общий предел ресурсов человека при совершении умственной работы, при этом данные ресурсы достаточно свободно могут быть распределены между одновременно выполняемыми деятельностями. Ресурсная теория объясняет, каким образом субъект направляет внимание на те или иные объекты и действия. Согласно Канеману, кратковременные изменения сложности задачи, решаемой испытуемым, отражаются в изменениях уровня его активации. Способность к выполнению нескольких видов умственной деятельности отчасти зависит от усилия, необходимого для выполнения каждой из них по отдельности. Например, водитель прерывает разговор, чтобы сделать сложный маневр.

Совершение умственной деятельности требует двух типов входного сигнала для соответствующей структуры: информационного, специфичного для данной структуры, и неспецифичного, который в разных парадигмах обозначен как «усилие», «ресурсы» или «внимание». Для того чтобы объяснить ограниченную возможность выполнения разнообразных видов деятельности одновременно, в рамках теории ресурсов вводится положение о том, что общее количество внимания, которое может быть использовано в некоторый момент времени, ограничено (Канеман, 2006). М. Познер и С. Кил отмечают, что требование к ресурсам возрастает при выполнении таких задач, как воспроизведение или арифметический счет, а также всех видов деятельности, осуществляемых в условиях дефицита времени (Posner, Keele, 1970).

Разные виды познавательной деятельности предъявляют разные требования в отношении ограниченных ресурсов: простая задача требует меньшего усилия по сравнению с более сложной. При недостаточном внимании либо ухудшается качество деятельности, либо она полностью разрушается. Согласно модели, это происходит как из-за недостатка ресурсов, так и из-за перераспределения используемых ресурсов для обеспечения других видов деятельности. Действие может нарушиться и в случае, если входной сигнал релевантной информации оказался недостаточным. При этом мы пропускаем или не распознаем сигнал из-за того, что не обратили на него внимания. Но встречаются сигналы настолько слабые, что никакой вклад внимания не может сделать их различимыми (Канеман, 2006).

Ключевое наблюдение, связанное с тем, что динамика физиологической активации сопровождает динамику усилия, показывает, что ограниченные ресурсы и активационная система тесно связаны между собой. Активация и ресурсы могут флуктуировать соответственно меняющим ся требованиям текущих деятельностей.

Двумя центральными элементами модели являются «политика распределения» и «оценка необходимых ресурсов». Оценка ресурсов – это управляющая система, на работе которой основываются ресурсы (или усилия), необходимые тем видам деятельности, которые выбраны в соответствии с политикой распределения. Политика распределения определяется четырьмя факторами: 1) устойчивыми диспозициями, отражающими непроизвольное внимание (например, выделять ресурс на любой новый сигнал); 2) текущими намерениями (например, слушать голос из правого наушника);

3) оценкой требований (например, если две деятельности требуют ресурсов больше чем доступно, выполнение одной прекращается);

4) активационными эффектами (при высокой активации политика распределения систематически изменяется).

Таким образом, согласно описанной выше теории, количество ресурсов, ограничивающее умственные усилия, в каждый момент времени оказывается величиной постоянной, хотя и может изменяться в определенных пределах в зависимости от активации. Иными словами, есть общее ограничение на способности человека выполнять умственную работу. Действительный расход внимания определяется не столько сознательными намерениями и интенциями субъекта, сколько трудностью задачи и сложностью механизмов ее решения. Внимание оказывается тесно связанным с общей активацией: изменение ее уровня в определенном диапазоне сопровождается соответствующим изменением усилия. По мере усложнения задачи происходит некоторый рост активации, а также увеличение количества ресурсов внимания, выделяемых для ее решения. Из-за того что количество выделяемых ресурсов постепенно отстает от растущей сложности задачи, возникают ошибки (Горюнова, Дружинин, 2000, 2001).

Поскольку возможности для мобилизации усилий ограничены, то в ситуации одновременной обработки нескольких сигналов могут наблюдаться эффекты интерференции. Экспериментальное обоснование теории внимания как умственного усилия Канеман проводил на материале исследований одновременного выполнения двух деятельностей. Большинство результатов этих исследований подтверждает значительные трудности одновременного выполнения двух деятельностей, за исключением случаев автоматизации одной из них. Оказалось, что степень интерференции (отрицательного влияния решения одной задачи на другую) тем больше, чем сложнее задания и чем они более сходны (Канеман, 2006).

В исследованиях Д. Канемана и А. Хеник показано, что при тахистоскопическом предъявлении матриц объем полного воспроизведения по позициям определяется не столько факторами разрешающей способности зрения и латеральным торможением, сколько перцептивной организацией материала и стратегиями распределения внимания (Kahneman, Henik, 1976).

Несмотря на то что увеличение ресурсов, затрачиваемых на решение задания, повышает эффективность его выполнения, эта зависимость не является однозначно детерминированной. Согласно Д. Норман и Д. Боброу, если при увеличении количества ресурсов эффективность выполнения сначала возрастает, то в дальнейшем привлечение дополнительных ресурсов может оказаться бесполезным. На данном этапе уровень активности уже не ограничивается количеством ресурсов, а зависит от качества информации (Norman, Bobrow, 1975). Авторы предлагают рассматривать любое ухудшение в решении некоторой задачи как влияние двух типов ограничений познавательных возможностей человека: «ограничения по ресурсам» и «ограничения по данным».

По мнению Дж. Ризон, «в теории ресурсов селекция имплицитно задана природой внимания как ограниченного предмета потребления, распределяемого на ограниченную группу сущностей…» (Reason, 1990, p. 29). Следовательно, глубоких уровней переработки могут достичь лишь те элементы задачи, которые получили определенный вклад этих ресурсов.

Идея единых ресурсов переработки информации представлена в работах М. Познера. Предложенная им методология умственной хронометрии включала измерение ВР, регистрацию вызванных потенциалов и анализ постстимульных гистограмм латенций активности отдельных клеток (Posner, 1986). Опираясь на результаты проведенных исследований, М. Познер и К. Снайдер выдвинули гипотезу о двух типах переработки информации, основывающихся на разных видах внимания. При неосознаваемом внимании происходит автоматическое обнаружение, регистрация и переработка стимула. Акт сознательного внимания интерферирует с другой деятельностью. Как полагают авторы, ресурсы активного, сознательного внимания ограниченны, поэтому их распределение в пользу одного из путей переработки информации приводит к торможению переработки других стимулов и задержке соответствующих ответов (там же).

Альтернативной, хотя и во многом сходной, модификацией теории недифференцированных ресурсов является теория множественных ресурсов. Основная идея заключается в существовании более чем одного хранилища в системе обработки информации, в которых могут быть сосредоточены ресурсы, обладающие свойствами переключаемости, гибкости и распределенности. Д. Навон и Д. Гофер предложили модель составных ресурсов, согласно которой существует несколько разных энергетических ресурсов для решения разноплановых задач (Navon, Gopher, 1979). В теории множественных ресурсов Уикенса также предполагается набор независимых, не перекрывающихся ресурсов (Наатанен, 1998).

Исходя из вышесказанного, можно проследить общую идею всех ресурсных моделей: существуют ресурсы, которые включают количественные и качественные параметры, проявляющиеся в успешности выполнения задания. Представление об ограниченности ресурсов свидетельствует о том, что индивид может уделять внимание только определенному множеству вещей и выполнять одновременно ограниченное количество видов деятельности. Распределение ресурсов позволяет оптимизировать деятельность: возможность выполнять одновременно несколько задач эффективно существует до тех пор, пока требуемые ресурсы не превышают наличные. Если требования деятельности превышают предельные возможности индивида, качество выполнения будет ухудшаться: действия станут более медленными и осторожными, возрастет вероятность ошибок.

Представления, развиваемые в рамках ресурсно-информационного подхода, послужили основанием для операционализации понятия «когнитивный ресурс». Несмотря на то что идея ресурсов перспективна в контексте проблемы общих способностей, существующие модели ресурсов имеют ряд ограничений в интерпретации общего интеллекта. Как отмечалось выше, понятие «когнитивный ресурс» используется многими авторами, причем в каждом конкретном случае предлагается собственная версия его понимания. Часто когнитивный ресурс отождествляется с интеллектуальными способностями, оцениваемыми с помощью традиционных тестов интеллекта, при этом в концептуальных построениях отсутствует собственно психологическое содержание данного конструкта. Тот факт, что психологи, работающие в различных областях психологии, в своих концептуальных построениях и объяснении полученных результатов не могут обойтись без представлений о когнитивном ресурсе, указывает на необходимость придания этому понятию общепсихологического статуса, наполнив его собственно психологическим содержанием.

1.5. Психофизиологические исследования когнитивных способностей

Когнитивная психофизиология представлена в основном единичными исследованиями, в которых когнитивные способности изучаются с помощью психофизиологических методов. Введение нового конструкта предполагает использование множества внешних критериев его верификации, в том числе и психофизиологических. Определение способностей через свойства функциональных систем, реализующих психологические функции, согласуется с системными представлениями о функциональной организации мозга (Шадриков, 2001). Обращение к анализу характеристик нейрофизиологического уровня опирается на допущение, что некоторые особенности работы головного мозга составляют физиологическую основу проявления способностей. Обобщенной характеристикой индивидуальных свойств нейрофизиологического уровня считается суммарная биоэлектрическая активность мозга – электроэнцефалограмма (ЭЭГ). Кроме этого в психофизиологии существуют более тонкие методы анализа электрической активности мозга – связанные с событиями потенциалы (ССП) или вызванные потенциалы (ВП).

Анализ ЭЭГ как неинвазивный метод исследования нейрофизиологических особенностей получил достаточно широкое распространение. Спектральный анализ ЭЭГ используется в генетических, клинических, психофизиологических исследованиях и предполагает анализ более сложных компонентов ЭЭГ, в частности суммарных энергий и спектральных плотностей² отдельных ритмов. ЭЭГ – сложная комплексная характеристика деятельности мозга, обладающая достаточно высокой индивидуальной стабильностью: ретестовая надежность результатов достаточно высока (0,5–0,8) (Pollock et al., 1991; Salinsky et al., 1991; Stassen et al., 1987). Дисперсия межиндивидуальной вариативности паттернов ЭЭГ значительно перекрывает внутрииндивидуальные флуктуации, связанные с колебаниями функционального состояния (Анохин, 1987). В генетических исследованиях (Van Baal, 1997; Van Beijsterveldt et al., 1996) показано значительное влияние генетических факторов на индивидуальные различия в спектральных характеристиках ЭЭГ, увеличивающихся с возрастом.

Совершенствование электрофизиологических методов регистрации активности мозга привело к возникновению новых направлений, связанных с нейрофизиологической интерпретацией и количественной оценкой психических процессов. Исследования электрических потенциалов головного мозга породили большое число работ, в которых были установлены корреляционные связи между различными параметрами ЭЭГ человека и такими процессами и явлениями, как память, восприятие, различные виды интеллектуальной деятельности, моторика, личностные характеристики и др. Существуют данные о связи параметров ЭЭГ с интеллектом (Лебедев, 1997; Горюнова, Лебедев, 2002; Маркина, Пашина, Руманова, 2000; Giannitrapani, 1985; Rugg et al., 1982), дислексией (Dodd et al., 1980), нарушением способности к обучению (John et al., 1980), темпераментом (Разумникова, 2001; Русалов и др., 1993; Gale, 1983). При исследовании простых психических процессов два параметра ЭЭГ, частотная рефрактерность (константа Ливанова) и частота альфа-ритма (константа Бергера), вошли в ряд простых алгебраических уравнений, определяющих время реакции, объем оперативной памяти, быстродействие зрительного и мнемического поиска (Бовин, 1982; Князева и др., 2001). Это позволяет нам предположить, что в ЭЭГ проявляются устойчивые особенности функционирования мозга, которые, возможно, являются основой формирования индивидуальных различий и в когнитивных способностях.

В концепции Г. Айзенка интеллект рассматривается как нейрофизиологическое свойство или скорость переработки информации нервной системой индивида. Основными аргументами в пользу предположений автора были положительные корреляции между результатами тестирования «скоростного интеллекта» и электрофизиологическими показателями. По мнению Айзенка, можно говорить о разных типах интеллекта: биологическом, психометрическом, социальном (Айзенк, 1995). «Биологический интеллект» характеризуется особенностями функционирования структур головного мозга, отвечающих за познавательную активность, и проявляется в физиологических параметрах: ЭЭГ, усредненных вызванных потенциалах (УВП), КГР, ВР и т. д. «Психометрический интеллект» измеряется тестами интеллекта, а «социальный интеллект» определяется как способность индивида использовать «психометрический интеллект» в целях адаптации к требованиям общества. Айзенк допускал, что за общим фактором интеллекта скрываются общие свойства нервной системы, возможно, врожденные темпераментальные характеристики (Eysenck, 1985, 1986).

В работах А. Н. Лебедева (Лебедев, 1990, 1993, 1997; Lebedev et al., 1995) изучалась взаимосвязь параметров ЭЭГ с когнитивными возможностями индивида. Автор связывает характеристики объема и скоростных границ кратковременной памяти с особенностями нейронных процессов, проявляющихся в электрофизиологических показателях. В основе нейрофизиологической модели Лебедева лежит представление о фазово-частотном механизме кодирования и хранения образов в памяти. В качестве основных параметров выделяются частота альфа-ритма и время максимальной рефрактерной задержки. По мнению автора, скорость переработки информации человеком определяется индивидуальной величиной этих показателей.

Одной из важных характеристик нейронных процессов Лебедев считает «пространственную синхронизацию биопотенциалов» мозга – понятие, впервые введенное М. Н. Ливановым (Ливанов, 1989). Согласно теоретическим построениям Лебедева, воспринимаемая информация фиксируется и хранится в памяти в виде устойчивых комбинаций из разных фаз когерентных незатухающих волн нейронной активности, возникающих в различных областях мозга (Лебедев, 1985).

Когерентная активность совокупности нейронов создает пакет волн, хранящий информацию об одном образе или какой-то его части. Под образом понимается порция сведений о предмете, событии, процессе; это может быть программа действий или элемент данной программы. Один и тот же образ может быть многократно закодирован волновыми пакетами в разных диапазонах частот ЭЭГ. Вследствие интерференции колебаний с малоразличающимися периодами происходит сцепление сходных фаз разночастотных волн, что проявляется в периодическом доминировании волновых узоров, кодирующих какой-либо образ. Согласно Лебедеву, в каждый момент времени может активизироваться только часть из всей совокупности образов памяти. Величина задержки опознания предъявляемого образа зависит от разнообразия воспринимаемых сигналов и величины их набора (там же).

Завершая анализ литературы по проблеме психофизиологических коррелятов когнитивных способностей, необходимо отметить следующее. Электрофизиологические индикаторы являются действительно надежными и валидными показателями, однако их корреляции с когнитивными способностями не объясняют природу последних. В контексте нашей работы спектральный анализ ЭЭГ имеет эвристический смысл, являясь лишь дополнительной методической процедурой подтверждения конструктной валидности понятия «когнитивный ресурс». Особенно интересны в этом аспекте теоретические построения А. Н. Лебедева о волновых кодах памяти, согласно которым отношение значения объективного алфавита (число объективно заданных образов) к субъективному (число активизированных образов) служит мерой концентрации внимания. В терминах теории ресурсов актуализация образов, релевантных задаче (когда отношение объективного алфавита к субъективному приближается к единице), говорит о высоком когнитивном ресурсе.

Глава II. Общий интеллект в структуре когнитивных способностей

2.1. Структурно-динамический подход в психометрике способностей

В данном разделе будет обсуждаться вопрос о структуре когнитивных способностей и о соотношении закрепленных в научном дискурсе таких семантически близких терминов как общие способности, общий интеллект, психометрический интеллект, креативность, обучаемость.

Прежде всего необходимо определить, что подразумевается под термином «психометрический интеллект». В предыдущей главе подробно рассматривались разные теории интеллекта и подходы к изучению данного конструкта. Противники психометрических концепций общего интеллекта и его структуры часто высказывают критические замечания по поводу тестов интеллекта и их практического применения, однако, согласно практике развития науки, отказ от основных предпосылок измерительной парадигмы равносилен отказу от научного эмпирического изучения предмета. Иными словами, любая неудовлетворительная концепция или невалидный измерительный инструмент должны быть заменены приемлемыми аналогами (Дружинин, 2001).

Согласно результатам конфирматорного и эксплораторного факторного анализа многочисленных корреляционных исследований выкристаллизовалась некая структура психометрического интеллекта, включающая в себя несколько иерархических уровней. Как правило, в таких обобщенных факторных моделях интеллекта на вершине выделяется общий фактор g, следующий уровень включает групповые факторы интеллекта, а нижний уровень состоит из множества отдельных когнитивных способностей. Креативность, вербальная и невербальная, как способность порождать множество оригинальных продуктов (гипотез, высказываний и т. п.), выделяется в особый фактор. В отличие от интеллекта, она менее генетически детерминирована, а в большей степени зависит от опыта взаимодействия индивида с социальной микросредой. Во многих работах отмечается связь общего интеллекта с успешностью человека в разных сферах деятельности (Neisser, 1996).

Из всего многообразия сфер человеческой активности исследователи часто рассматривают учебную, профессиональную деятельность и творчество. Согласно Дружинину, способности, обеспечивающие успешность в этих сферах, а именно креативность, кристаллизованный интеллект (по Кеттеллу) и обучаемость обусловлены общим интеллектом. На определенном этапе развития теории общих способностей необходим был переход от факторных и корреляционных моделей описания структуры интеллекта и параметров деятельности к моделям динамическим (Дружинин, 2001). В связи с этим, в фокусе зрения ученых вновь оказались динамические модели, разрабатывавшиеся еще в конце прошлого века, в частности модель «интеллектуального диапазона».

Еще В. Шнай дер высказал предположение, что интеллектуальный порог для «экспертов» разных профессий (минимальный уровень, необходимый для успешной деятельности) явно различается для областей, где требуется сложная деятельность и использование стратегий, и для менее сложных сфер деятельности, которые опираются в основном на автоматизированные навыки (Schneider, 2000). По мнению Д. В. Ушакова, это является явным признанием роли интеллекта в профессиональной деятельности «экспертов». При этом применимость пороговой теории имеет свои ограничения, так как не объясняет вклад интеллектуальных способностей в успешность деятельности «экспертов», интеллект которых превышает пороговые значения (Ушаков, 2003).

Исходя из гипотезы Шнайдера, для овладения какой-либо деятельностью необходим определенный уровень интеллекта. Если интеллект индивида ниже этого уровня, то он не способен овладеть ей, однако превышение порога не всегда дает прирост продуктивности. Различия в продуктивности у лиц, чей интеллект превышает «пороговый уровень», определяется мотивацией, личностными чертами и пр., но не уровнем интеллекта.

Основываясь на этой гипотезе, Дружинин предложил модель «интеллектуального диапазона», которая объясняет ряд эмпирических зависимостей между уровнем интеллекта и индивидуальными достижениями. Под индивидуальными достижениями понимается мера успешности индивида в той или иной сфере жизнедеятельности (учебной, профессиональной, творческой). Уровень интеллекта определяется с помощью тестов типа прогрессивных матриц Дж. Равена. Гипотетически общий интеллект определяет верхнюю границу диапазона продуктивности человека (Дружинин, 1998, 2001).

В данной модели «верхний порог» определяется как предельный уровень достижений индивида (P_max,i), который обусловлен его уровнем интеллекта. Это можно представить в виде функции:

P_max,i=k(Gf)+C и P_i≤P_max,i,

где 0≤k≤1 определяется спецификой внешних условий; Gf – уровень IQ i-го индивида; C – начальный уровень компетентности, необходимый для «вхождения» в деятельность; P_i – индивидуальная продуктивность.

Нижняя граница индивидуальных достижений (P_min,i) определяется требованиями конкретной деятельности: если уровень интеллекта индивида ниже определенного значения, то он не может проявить минимально необходимую продуктивность и не проходит отбор.

P_min,i =Gf_j,

где Gf_j – уровень интеллектуального порога j-й деятельности.

Однако психометрический интеллект не является единственным предиктором индивидуальных достижений, важными параметрами модели являются также мотивация и компетентность (уровень специальных навыков и знаний). Поэтому недостаток мотивации и компетентности препятствует достижению «верхнего порога». Исходя из этого, Дружинин предположил, что:

P_i=k(Gf_i–M×Cf_c),

где М – величина, обратная уровню мотивации («недомотивированность»); Cf_c – недостаток компетентности.

Введение в научный обиход и верификация теоретического конструкта «когнитивный ресурс», хорошо вписывается в динамическую модель «интеллектуального диапазона» и является попыткой содержательно раскрыть сущность общего фактора интеллекта. Психометрический интеллект является наиболее репрезентативным эмпирическим показателем, который позволяет верифицировать теоретический конструкт «когнитивный ресурс».

Допущение, что совокупность общих свойств функциональных систем проявляется в общих способностях (психометрическом интеллекте, креативности и обучаемости), позволяет рассматривать общий интеллект как ресурс, определяющий диапазон интеллектуальной продуктивности и обусловливающий успешность решения широкого спектра задач: тестовых (психометрический интеллект), творческих (креативность) и учебных (обучаемость) задач. Развитие представлений о когнитивном ресурсе направлено не только на изучение актуальных способностей, проявляющихся в конкретный момент (например, при тестировании), но и потенциальных возможностей индивида, позволяющих спрогнозировать его дальнейшие достижения.

Проведено огромное количество исследований, в которых изучалось соотношение психометрического интеллекта и академической успеваемости как показателя обучаемости (Дружинин, 1998; Fancher, 1985; Lauchlan, 2001 и др.). Обобщая многочисленные результаты, мы полагаем, что общий интеллект лежит в основе способности к обучению, но не является единственным фактором, связанным с достижениями в образовательной среде. Корреляции психометрического интеллекта с критериями обучаемости колеблются в диапазоне от 0,3 до 0,61. Соотношение психометрического интеллекта со школьными оценками демонстрирует более сложные связи между этими параметрами. Действительно, существует положительная корреляция между оценками по тестам интеллекта и школьной успеваемостью, но при высоком уровне интеллекта она минимальна: одной из причин низкой успеваемости детей с высоким IQ является отсутствие учебной мотивации. Низкая успеваемость характерна для учеников как с высоким, так и с низким уровнем интеллекта; для лиц с интеллектом ниже среднего вероятность высокой успеваемости минимальна.

Эти данные свидетельствуют в пользу модели «интеллектуального диапазона», постулирующей наличие нижнего «интеллектуального порога», устанавливаемого требованиями учебной деятельности, и верхнего порога, определяемого уровнем интеллекта (индивидуальным когнитивным ресурсом). Прикладной аспект данной модели позволяет выделить в качестве одной из основных целей образования создание условий для реализации потенциальных возможностей ученика, чтобы обеспечить максимальный уровень развития его способностей.

В связи с исследованием когнитивных возможностей индивида в центре внимания оказывается также проблема соотношения интеллекта и творческих способностей (креативности). Существует по крайней мере три основные концепции, связывающие эти две способности. Айзенк считает творческие проявления следствием высокого уровня развития общего интеллекта (Eysenck, 1986). Дж. Гилфорд и Е. П. Торренс (Guillford, 1967; Torrance, 1988) полагают, что между креативностью и интеллектом существуют «пороговые» отношения: при низком уровне развития интеллекта они образуют общий фактор, а при уровне выше среднего креативность выступает как самостоятельная способность. В многочисленных исследованиях (см.: Дружинин, 2001) показано, что творческая одаренность практически не проявляется при низком IQ. И наоборот, при высоком IQ можно наблюдать как высокий, так и низкий уровень дивергентного мышления. В исследованиях Д. Х. Додда и Р. М. Уайта также получены результаты, подтверждающие, что интеллект ограничивает «сверху» уровень творческой продуктивности: высокие показатели по тестам дивергентного мышления показывают индивиды с максимальными значениями психометрического интеллекта (Dodd, 1980).

Проблема предела развития уровня креативности рассматривается и в исследовании В. Н. Дружинина и Н. В. Хазратовой. Эту проблему авторы интерпретируют «не как невозможность качественного перехода в состояние высокой проявленности креативных свойств, а как невозможность (субъективная нецелесообразность) сохранять его» (Дружинин, Хазратова, 1994). В работе показано, что творческая активность связана с внутренней мотивацией, уровнем компетентности в конкретной сфере творчества, обнаруживается в нерегламентированных условиях, при этом верхняя граница ее проявлений все же определяется уровнем общего интеллекта. В рамках эмпирического подхода большое внимание уделяется проблеме диагностики креативности, а также методикам непосредственного воздействия, направленным на увеличение актуальных креативных проявлений.

Идеи структурно-динамического подхода получили развитие в работах Д. В. Ушакова как альтернативное объяснение проблемы генерального фактора и развития интеллектуальных процессов. Неудовлетворенность автора существующими подходами к объяснению генерального фактора обусловлена тем, что во всех случаях интеллект понимается как некий срез, внутри которого различные структуры связаны статично.

При анализе генерального фактора Ушаков выделяет два ключевых момента – функционирование интеллектуальной системы в данный момент времени и динамику развития или регресса этой системы. Согласно структурно-динамической теории интеллекта, генеральный фактор отражает индивидуальные различия в скорости формирования функциональных систем, составляющих основу мышления (Ушаков, 2003).

Большая часть существующих сегодня тестов интеллекта оценивают в основном срез интеллектуального развития, т. е. то, как интеллектуальная система функционирует в момент тестирования. Согласно Ушакову, закономерности функционирования интеллекта являются производными от процессов формирования когнитивных систем, иными словами, генеральный фактор предлагается рассматривать через призму его развития.

Динамическое тестирование является одним из перспективных направлений тестирования интеллекта. Измерение интеллекта в динамических тестах осуществляется в типичных повседневных ситуациях. Одно из преимуществ такого тестирования – снижение стресса. Однако следует указать и определенные недостатки подобных тестов, в частности, их невысокую психометрическую надежность, а также конструктную и критериальную валидность. В рамках динамического тестирования развивается подход, направленный на изучение потенциальных способностей. Основная идея состоит в том, что между скрытыми и реально развитыми способностями существуют различия (в терминологии Выготского, зона ближайшего развития). Предполагается, что динамические тесты, измеряя обучаемость во время тестирования, позволяют оценить именно эту область. Однако, как отмечают Е. Григоренко и Р. Стернберг (Grigorenko, Sternberg, 1998), существуют ограничения в применимости динамических тестов к оценке интеллекта из-за трудности в их стандартизации и проверки конструктной валидности (психометрической операционализации понятия зоны ближайшего развития). При этом авторы убеждены, что потенциал этих тестов полностью не реализован (Ушаков, 2003).

Одним из ключевых конструктов структурно-динамического подхода является понятие «интеллектуальный потенциал», психологическое содержание которого вытекает из представлений о когнитивной системе как организованной на основе прижизненно сформированных структур, «функциональных систем». Согласно Ушакову, потенциал можно определить как индивидуально выраженную способность к формированию функциональных систем, ответственных за интеллектуальное поведение. В данной концепции феномены генерального фактора (g) объясняются индивидуальными различиями потенциала: фиксируемые при тестировании показатели интеллекта отражают проявления как когнитивных структур, в которых зафиксирован индивидуальный опыт, так и факторов, направивших этот потенциал в соответствующую сферу.

Автор выделяет три вида корреляций между интеллектуальными структурами, составляющими факторную структуру интеллекта: когнитивные корреляции (различные функции используют одни и те же механизмы), средовые корреляции (в рамках общей культурной среды складываются целостные паттерны сценариев социального поведения) и, наконец, корреляции, связанные с потенциалом (феномен генерального фактора). Согласно Ушакову, введенное в научный обиход понятие «интеллектуальный потенциал» является наиболее адекватным конструктом для объяснения парадоксов генерального фактора.

2.2. Современный взгляд на проблему общего интеллекта

Как отмечалось выше, общий интеллект, или фактор g, является достаточно мощным и хорошо установленным конструктом в психологии. В психометрических теориях интеллекта g как конструкт более высокого порядка выявляется из корреляций между разнообразными когнитивными тестами (Carroll, 1993; Detterman, 2002; Humphreys, Stark, 2002; Jensen, 1998, 2002). Чем более разнообразные тесты способностей включались в батарею, тем более мощный g-фактор выявлялся. Гипотетически этот статистический конструкт должен отражать работу общих процессов, которые обуславливают выполнение заданий в разных тестах и отвечают за положительное многообразие (Demetriou, 2002; Detterman, 2002).

Современные исследователи в области когнитивных наук владеют достаточно мощным арсеналом методических инструментов, включающих не только когнитивные тесты, опросники и другие методические приемы, но и современные методы анализа нейрональной активности мозга. Применение нейрогенетических методов к анализу когнитивных процессов позволяет изучать лежащие в основе когнитивной деятельности мозговые структуры (Garlick, 2002) и генетические механизмы (Kovas, Plomin, 2006; Posner, Rothbart, Sheese, 2007; Posthuma, de Geus, 2006), которые возможно могут быть связаны с фактором g. По мнению этих авторов, дальнейшее продвижение в понимании природы, функционирования и развития интеллекта логически вытекает из интегрированной нейрокогнитивной концепции интеллекта, которая позволила бы связать различные познавательные процессы, лежащие в основе g, с определенными паттернами нейрональной активности или нейромедиаторного функционирования (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008). Предпосылкой для этой интегрированной нейрокогнитивной концепции является адекватная когнитивная теория g, которая была бы в состоянии сначала указать направление исследований мозга и затем объединить усилия в изучении данного объекта. На современном этапе развития научной мысли такая теория еще не разработана, поскольку знание процессов, включенных в g-фактор, не является полным и исчерпывающим (Detterman, 2002). Исследователи пытаются эмпирическим путем идентифицировать основные процессы, вовлеченные в g и определить их структурные связи и их развитие (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008).

Начиная с начала прошлого века многие исследователи сконцентрировали свое внимание на изучении общих механизмов интеллектуальной деятельности. Спирмен определял g в терминах процессов, включенных в понимание и решение проблем, а именно, выявление отношений и коррелятов, требующих «индуктивного и дедуктивного рассуждения, схватывания взаимоотношений, выведения правил, обобщения, нахождения подобия и различий между вещами, решения проблем, деконтекстуализации проблем» (Jensen, 1998, p. 35–36). Как обычно происходит в науке, с этого момента исследования прогрессировали в редукционистской манере. Исследователи объясняли функционирование логически выведенных компонентов g в терминах продуктивности и объема более общих процессов обработки информации, типа скорости обработки, эффективности торможения, рабочей памяти, а также исполнительного контроля и планирования. Было достигнуто некоторое согласие в научном сообществе относительно взаимосвязей между фактором g и перечисленными выше показателями. Однако данные о точном соотношении этих взаимосвязей до сих пор остаются достаточно противоречивыми.

Как следствие, разные авторы акцентируют внимание на различных аспектах общего интеллекта. Одни исследователи подчеркивали важность скорости обработки (Demetriou et al., 1980; Jensen, 1998; Kail, 1991, 1994). Другие утверждали, что процессы контроля и селективного внимания более важны, чем скорость (Dempster, 1991; Embrertson, 1995). Некоторые считали ключевым компонентом g рабочую память (Conway et al., 2002; Engle et al., 1999; Kyllonen, Christal, 1990; Miller, Vernon, 1996). Некоторые указывали на важность исполнительного контроля и планирования (Naglieri, Das, 2002; Zelazo, Frye, 1998).

Возможно, эта несогласованность в полученных данных является следствием отсутствия ясных представлений о взаимосвязях между этими процессами. Согласно ряду авторов, разработка подобной структурной модели позволила бы операционализировать когнитивные процессы разного уровня через специально отобранные задачи (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008). Авторы предложили априорную модель общего интеллекта, согласно которой более сложные процессы могут быть частично редуцированы к более простым процессам. Иными словами, более простые процессы вложены в более сложные процессы таким образом, что каждый последующий более высокий уровень в иерархии когнитивных процессов включает процессы всех предыдущих уровней вместе с процессами, специфичными для данного уровня.

2.3. Психометрические конструкты общего интеллекта

Попытка создать интегрированную структурно-иерархическую модель интеллекта представлена в исследовании (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008). Данная модель включает следующие процессы: скорость обработки (SP), перцептивное различение (PD), перцептивный контроль (PC), когнитивный (понятийный) контроль (CC), рабочую память (WM), интеграцию информации (Infl), и рассуждение (Reason). Согласно авторам, эти процессы можно представить в форме, суммированной в уравнениях (1) – (6), представленных ниже (там же, p. 438):

PD=SP + процессы различения (1)

PC=SP + PD + контроль интерференции между перцептивными признаками (2)

CC=SP + PD + PC + контроль интерференции от перцептивных признаков к знанию в долговременной памяти (3)

WM=SP + PD + PC + CC + хранение и поиск информации (4)

Infl=SP + PD + PC + CC + WM + планирование и интеграция (5)

Reason=SP + PD + PC + CC + WM + Infl + логические выводы (6). Гипотетически, эти процессы организованы на трех главных уровнях: скорость, которая ограничивает все другие процессы, находящиеся выше, контроль (PD, PC, и CC) и «представительные» процессы (WM, Infl, и R). Кроме того, авторы показали, что каскад отношений пронизывает эти три главных уровня таким образом, что перцептивное различение отражает скорость обработки вместе с процессами, требующими различения между двумя простыми стимулами и идентификации единственной цели. Перцептивный контроль отражает процессы, включенные в перцепционное различение, а также процессы, необходимые для контроля интерференции сильного, но нерелевантного стимула в процессе идентификации более слабого, но релевантного стимула. Когнитивный (понятийный) контроль, помимо перцептивного контроля, включает контроль интерференции между перцепционными признаками и структурой знания в долговременной памяти. Рабочая память вовлекает все процессы, перечисленные выше, а также процессы, требуемые для хранения и воспроизведения информации. Такой конструкт, как интеграция информации дополнительно включает процессы, требуемые для выполнения идентификации и интеграции информации в соответствии с требованиями задачи. Наконец, рассуждение, в дополнение к выше перечисленным процессам, включает процессы, относящиеся к логическому выводу. Используя метод структурного моделирования, авторам удалось эмпирически верифицировать общий паттерн отношений путем выявления взаимосвязей между всеми величинами в каждом из структурных уравнений.

Структурные модели, описывающие отношения между различными процессами, показали, что фактор g не может быть идентифицирован с помощью какого-то единственного конструкта или измерения. Он по-разному определяется сочетанием разных процессов, которые, вероятно, пересекаются и динамически взаимодействуют. Несмотря на то, что эти процессы иерархически структурированы от простого (скорость обработки) к сложному (рассуждение), функционально выделяются три основных уровня обработки: 1) скорость; 2) контроль (перцептивное различение, перцептивный и концептуальный контроль); 3) более высокий уровень (хранение и интеграция информации и логический вывод). Однако авторы подчеркивают, что иерархическая организация в пределах двух более высоких уровней весьма гибка. При этом не исключается возможность рассмотрения других иерархических отношений между когнитивными процессами. Эти данные вызывают особый интерес – предположительно из-за того, что любой из процессов контроля или процессов более высокого уровня организации может протекать параллельно, согласно условиям решаемой задачи, не требуя активации других процессов внутри своего уровня. Фактически можно было бы утверждать, что одна из главных целей когнитивного развития состоит в том, чтобы скоординировать эти процессы или позволить субъекту выбирать между ними адекватно ситуации. Согласно данным группы исследователей (Van der Maas et al., 2006), положительное множество, лежащее в основе g, объясняется динамическими взаимоотношениями между познавательными процессами, а не каким-то общим когнитивным или физиологическим свойством или способностью. Данные, полученные разными авторами, подтверждают динамическую концепцию g, указывая на взаимосвязь различных процессов.

Так, например, в работе (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008), показано, что скорость является настолько мощным компонентом структурной модели, что определяет собственный уровень (скорость обработки). Это подтверждает и то, что большая часть дисперсии факторов на двух других уровнях объясняется фактором скорости. Другие три показателя эффективности обработки информации, определяющие уровень контроля (перцептивное различение, перцептивный и концептуальный контроль), представляют более специализированные аспекты эффективности, включая и общее свойство, представленное скоростью. В частности, перцептивное различение включено в оба типа исполнительного контроля, при этом перцептивный контроль не зависит от концептуального контроля, так как каждый из них специализируется на управлении различными типами информации. С этими данными согласуются и результаты исследований по обработки нейрональной активности, в которых показано, что различные типы конфликта в парадигме Струппа обслуживаются различными сетями в мозге. Все эти сети расположены в передней сингулярной, предфронтальной и париетальной коре, и являются смежными друг с другом (Egner, Hirsch, 2005; van Veen, Carter, 2005).

В том же исследовании (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008) выявлена устойчивая взаимосвязь между рабочей памятью, интеграцией и рассуждением, с одной стороны, и со скоростью и перцептивным контролем – с другой (20–25 % дисперсии объясняется каждым из этих двух показателей). Взаимосвязи между тремя процессами более высокого уровня оказались более умеренными. Предположительно, этот факт указывает, что взаимосвязи между «представительными процессами» опосредованы двумя мощными аспектами скорости обработки информации. Этот вывод поддерживается моделью, из которой был исключен фактор перцептивного контроля. В этом случае связь между рабочей памятью и показателями интеграции (35 % дисперсии) и рассуждения (41 % дисперсии) наиболее возрастала, указывая на то, что перцептивный контроль является исполнительным компонентом рабочей памяти, который функционирует как главный фактор, обуславливающий взаимосвязь между представительными процессами. Это подтверждается и данными, согласно которым внимание опосредует взаимоотношения между рабочей памятью и флюидным интеллектом (Unsworth, Engle, 2005).

В то же время когнитивный контроль оказался не связанным ни с одним из трех представительных процессов, означая, что этот аспект контроля не является частью хранения и интеграции информации и рассуждения. Вероятно, это указывает на то, что управление конфликтом между перцептивной информацией и концептуальным знанием менее важно для этих процессов, чем управление конфликтом между перцептивными показателями. Возможно, перцептивный контроль, требующий фокусирования внимания, лежит в основе всех трех показателей представительного уровня, тогда как когнитивный контроль требует координации между перцептивной информацией и информацией в долговременной памяти, которая несвойственна этим трем показателям.

Еще один интересный факт указывает на систематическую связь всех исследованных процессов с возрастом. Дети более старшего возраста показывали более высокие результаты во всех скоростных тестах, имели больший объем рабочей памяти и лучшие показатели информационной интеграции, решали все более сложные и абстрактные мыслительные задачи, несмотря на снижение помощи в решении со стороны экспериментатора. Этот общий паттерн возрастания показателей эффективности обработки связан с развитием, где эффекты прироста распространяются снизу вверх от скорости обработки до логического вывода. Таким образом, увеличение скорости обработки облегчает усовершенствование процессов контроля, а те, в свою очередь, обеспечивают усовершенствование представительных процессов (объема рабочей памяти, стратегий информационной интеграции и логического вывода). Главными движущими силами развития авторы называют скорость и перцептивный контроль. Однако необходимо отметить, что паттерн возрастных различий в интеграции информации указывает на то, что усовершенствование процессов скорости и контроля обработки не всегда линейно связано с усовершенствованием процессов управления информацией и логического вывода. Первоначально эти усовершенствования могут вызвать дезинтеграцию доступной информации и логического вывода с последующим временным снижением в работе вплоть до создания новых стратегий, соответствующих новому уровню эффективной обработки информации (Demetriou, Mouyi, Spanoudis, 2008).

Кроме того, каждый из нижележащих факторов вносит лишь частичный вклад в развитие факторов, находящихся выше в данной иерархии, особенно когда речь идет о взаимосвязях между факторами эффективности и представительными процессами. Поэтому актуализация ресурсов высших представительных процессов требует сформированности навыков, стратегий и умственных операций (на психофизиологическом уровне – нейронных сетей) для хранения и интеграции информации и формулирования логического вывода (там же).

Безусловно, некоторые важные проблемы продолжают оставаться открытыми и нуждаются в дальнейших лонгитюдных исследованиях. Для того чтобы изучить структурные и функциональные эквиваленты идентифицированных когнитивных процессов и отношений в мозговых структурах, необходимы нейрофизиологические исследования. На наш взгляд, обоснованная нейрокогнитивная теория, связанная с развитием интеллекта, должна объединить результаты исследований мозга с функциональными и структурными аспектами когнитивных процессов в общий ландшафт.

2.4. Рабочая память как основной компонент структуры общего интеллекта

Рассматривая рабочую память в качестве одного из основных компонентов структуры общего интеллекта, стоит затронуть не только проблему интерпретации взаимосвязи данных конструктов, но и вопрос о том, что лежит в основе этих связей. В некоторых моделях постулируется центральная роль простой кратковременной памяти, тогда как в других внимание акцентируется на исполнительных функциях, в частности контроле внимания. В силу того что часто релевантные показатели рассматривают изолированно, эмпирических данных оказывается недостаточно, чтобы получить удовлетворительный ответ.

Попытка преодолеть эту проблему представлена в исследовании (Colom et al., 2008), где анализируется связь простой кратковременной памяти, ментальной скорости и контроля внимания с рабочей памятью и показателями интеллекта. Полученные данные подтверждают гипотезу о том, что простая кратковременная память в значительной степени объясняет связь между рабочей памятью и интеллектом.

Существует ряд исследований, в которых сообщается о сильных взаимосвязях на уровне латентных переменных между рабочей памятью и интеллектом (Ackerman, Beier, Boyle, 2002, 2005; Colom et al., 2004; Colom et al., 2005; Colom, Shih, 2004; Conway et al., 2002; Kane et al., 2004; Kyllonen, Christal, 1990; Miyake et al., 2001; Stauffer, Ree, Carreta, 1996; Engle et al., 1999). Однако компоненты лежащие в основе этих связей до сих пор не раскрыты.

Возможно, это обусловлено тем, что опубликованные данные не включают всестороннюю и параллельную оценку исследуемых конструктов. Одни авторы рассматривают вербальные и числовые задачи, другие анализируют пространственные задачи. Существуют исследования, в которых измеряется рабочая и кратковременная память, тогда как в других измеряется рабочая память и ментальная скорость. Поэтому разными исследователями формулируются достаточно противоречивые предположения о компонентах, лежащих в основе связей между рабочей памятью и интеллектом. Как правило, рабочая память как конструкт включает кратковременное хранение и обработку информации, поэтому ее связь с интеллектом, возможно, обусловлена именно этими процессами.

В этом ключе интересным для нас представляется исследование, в котором рассматривается широкий спектр вербальных, числовых и пространственных когнитивных задач и тестов для определения факторов рабочей и кратковременной памяти, ментальной скорости, исполнительного функционирования, контроля внимания и общего интеллекта (Colom et al., 2008). Авторы акцентируют внимание на рассмотрении кратковременной памяти и дискретных компонентов процессов обработки информации, которые обуславливают взаимосвязь между рабочей памятью и интеллектом.

В данной работе кратковременная память измерялась с помощью задач, требующих временного удержания в памяти вербальных, числовых или простых пространственных элементов, тогда как рабочая память измерялась задачами, требующими обработки и хранения вербальной, числовой или пространственной информации. Поскольку компонент обработки информации многогранен, наряду с показателями кратковременной памяти и интеллекта, измерялась ментальная скорость (исследование 1), ментальная скорость и исполнительное функционирование (исследование 2) и ментальная скорость, исполнительное функционирование и контроль внимания (исследование 3) (там же).

Ментальная скорость оценивалась с помощью простых вербальных, числовых и пространственных задач. Данный конструкт рассматривался как свойство системы рабочей памяти (т. е. кратковременная скорость узнавания). При этом в дизайне исследования авторы явно избегали выбора конструктов типа перцепционной скорости. Исполнительное функционирование оценивалось через контроль и регулирование ментальных процессов. Контроль внимания определялся как способность поддерживать ментальные репрезентации в активном состоянии при наличии интерференции (Engle, Kane, Tuholski, 1999). Несмотря на то что способность сфокусировать доступный объем внимания является важным показателем, не все задачи, особенно сложные, сильно зависят от него.

Интеллект измерялся стандартизированными шкалами, выявляющими конструкты флюидного (Gf), кристаллизованного (Gc) и пространственного (Gv) интеллекта. В последующем эти конструкты были объединены в фактор более высокого порядка, представляющего общий интеллект (g) (Colom et al., 2008).

Изучая одновременно несколько основных конструктов, релевантных для понимания взаимосвязей между рабочей памятью и интеллектом, было показано, что взаимосвязь между рабочей памятью и интеллектом по существу объясняется компонентом кратковременного хранения. Ментальная скорость, обновление и контроль внимания не являются значимыми предикторами рабочей памяти, в отличие от кратковременной памяти (там же).

Однако, исходя из этого, возникает вопрос: нужно ли ограничиваться простой кратковременной памятью?

Разные исследования показывают достаточно противоречивые результаты. Согласно теории Р. Энгла и ее сторонников, высокая корреляция между рабочей памятью и интеллектом объясняется исполнительным функционированием, в частности контролем внимания (Conway et al., 2002; Conway, Kane, Engle, 2003; Engle, Kane, 2004). Эта теория нивелирует как роль простой кратковременной памяти, так и ментальной скорости.

Помимо результатов, представленных в исследованиях Р. Колома с соавт. (2005, 2006, 2008), данные, описанные в работах (Ackerman, Beier, Boyle, 2002; Süß et al., 2002), также несовместимы с концепцией контроля внимания обеспечивающего исполнительное функционирование.

Во-первых, П. Аккерман с соавт. (Ackerman et al., 2002) не поддерживал эквивалентность конструктов рабочей памяти и контроля внимания. Для верификации модели контроля внимания анализировались последовательности отображений стимул-ответ и изменяющейся связи между ментальной скоростью и рабочей памятью при выполнении скоростных тестов. Во-вторых, Колом с соавт. (Colom et al., 2006), проведя повторный анализ пяти основных баз данных, включающих показатели интеллекта, рабочую и кратковременную память, обнаружили, что кратковременная память является лучшим предиктором интеллекта, нежели рабочая память (с ее частично исключенным компонентом хранения).

Согласно Н. Ансворту и Р. Энглу (Unsworth, Engle, 2007), индивидуальные различия в рабочей памяти обусловлены способностью временно сохранять информацию в первичной памяти и извлекать нужную информацию из вторичной памяти. Тесные взаимосвязи между рабочей памятью и интеллектом сильно варьируют, когда компонент кратковременного хранения частично исключается из модели: «рабочая память и фактор g – почти изоморфные конструкты, хотя этот изоморфизм исчезает, когда кратковременное хранение как компонент рабочей памяти частично исключен. Это предполагает, что компонент кратковременного хранения системы рабочей памяти – это ключевое обоснование g» (Colom et al., 2005, p. 637).

Наконец, Х. Зюс с соавт. (Süß et al., 2002) также поддерживают представление о том, что хранение и обработка информации не так важны для предсказания взаимосвязи между рабочей памятью и интеллектом. Более того, М. Байер и П. Аккерман проанализировали взаимосвязь между кратковременной памятью и интеллектом, предсказав, что эта связь «больше или на том же уровне, что и связь между рабочей памятью и интеллектом» (Beier, Ackerman, 2004, p. 617). Обнаружив высокие корреляции между кратковременной памятью и интеллектом (от 0.71 до 0.83), они сделали вывод, что «относительно недавнее введение конструкта рабочей памяти как одного из дескрипторов интеллекта не добавляет ничего существенного к объяснению дисперсии в интеллекте по хорошо сконструированным показателям (в частности по кратковременной памяти)» (там же, p. 618).

Согласно Колому с соавт. (2005; 2006; 2008), рабочая память высоко коррелирует с интеллектом, главным образом, из-за компонента простого кратковременного хранения. Это предположение основывается на анализе достаточно широко определенных факторов кратковременной и рабочей памяти, представляющих данные конструкты. Однако авторами признается, что прямые показатели ментальной скорости и исполнительного функционирования, в дополнение к показателям кратковременной и рабочей памяти, должны быть эмпирически верифицируемы.

Существует мнение, что область рабочей памяти терминологически запутана, так как разные исследователи по-разному определяют данный конструкт. Одни связывают его с активацией, другие с сознательно (под контролем внимания) обслуживаемой доступной частью памяти и мышления. Несмотря на усилия, предпринятые для разъяснения ситуации, до сих пор нет ясного очертания общей структуры взаимосвязей, и это особенно проявляется при анализе связей между рабочей памятью и интеллектом.

Если объем кратковременной памяти и, в меньшей степени, компонент обновления исполнительного функционирования, объясняют сильную связь между рабочей памятью и интеллектом, то модель вложенных процессов обработки (EPM), предложенная Н. Коуэном (Cowan, 1995), может реконструировать предварительную структуру интеллекта. Тот факт, что индивидуальные различия в рабочей памяти высоко связаны с когнитивными способностями более высокого порядка, подтверждает представление о том, что и те и другие совместно используют общие когнитивные ресурсы (Daneman, Carpenter, 1980; Case, Kurland, Goldberg, 1982; Cowan, 2001; Pascual-Leone, 2001).

Как уже отмечалось выше, продвижение в понимании природы, функционирования и развития интеллекта должно опираться на современные нейрокогнитивные исследования, изучающие вопрос о том, как различные познавательные процессы, лежащие в основе g, обслуживаются определенными сетями или паттернами нейрональной активности или нейромедиаторного функционирования. Анализ когнитивных процессов на психофизиологическом уровне показывает, что фронтальные (лобные) и париетальные области – это зоны связанные с различными функциями. Повреждение лобной доли приводит к потере контроля, в то время как повреждение париетальной доли приводит к проблемам внимания (Jung, Haier, 2007).

Существует предположение (Cowan, 1995), что лобная доля содержит «указатели» на релевантную информацию, сохраненную в париетальной доле. Поэтому для репрезентации релевантной информации лобная область поддерживает соответствующие нервные системы в активном состоянии. Париетальные области могли бы быть мозговым участком для репрезентации интегрируемой информации. Исходя из этих гипотез, лобные области отвечают за обновление релевантной информации, в то время роль удерживания обновленной информации в определенных границах отведена париетальным областям. Однако анализ лобных областей вряд ли окажется достаточным для объяснения индивидуальных различий в рабочей памяти, а также общего фактора интеллекта.

Данная структура была заимствована из работ (Colom, Jung, Haier, 2006) для интерпретации полученных паттернов нейрональной активности. Авторы работы (Colom et al., 2008), определив перекрытие в мозговых областях, где объем регионального серого вещества скоррелирован с показателями g и объемом памяти, показали, что их общая анатомическая структура включает лобные области, принадлежащие области Brodmann (BA 10) (правая верхняя и левая средняя лобные извилины), наряду с правой низшей париетальной долькой (BA 40).

Анализ результатов, полученных в вышеописанных работах, позволяет предположить, что рабочая память и интеллект высоко связаны в силу ограниченного ресурса. Эти ограничения относятся как к количеству информации, которая может быть временно сохранена в какой-то структуре (например, кратковременное хранение), так и к способности обновить релевантную информацию. Оба механизма, возможно, зависят от дискретных зон мозга, принадлежащих лобным и париетальным областям. Однако описанная выше предварительная психофизиологическая модель взаимосвязи рабочей памяти и интеллекта требует эмпирической верификации.

Далее логично возникает вопрос: какие функции рабочей памяти являются предикторами интеллекта?

Как уже отмечалось выше, объем рабочей памяти (WMC) неоднократно рассматривался в качестве наиболее адекватного предиктора интеллекта, в частности способности к рассуждению (более подробно см.: Ackerman, Beier, Boyle, 2005; Conway, Kane, Engle, 2003; Kane, Hambrick, Conway, 2005; Oberauer et al., 2005).

К. Оберауэр с соавт. (Oberauer et al., 2003) предложили модель факторной структуры WMC, в которой рассматриваются три когнитивные функции: параллельная обработка и хранение, относительная интеграция (предварительно названная координацией) и наблюдение. Функция параллельной обработки и хранения соответствует общепринятому определению WMC. Она обычно оценивается с помощью сложных кратковременных задач, в которых участники должны запомнить множество пунктов за короткий период и выполнить обработку информации в промежутках между или после кодирования запоминаемых пунктов. Относительная интеграция определяется как способность строить новые связи между элементами и таким образом создавать структурные репрезентации (Waltz et al., 1999). Элементы могут храниться в памяти, но также могут быть даны перцептивно. Например, конструирование ментальной модели пространственного множества из некоторого описания (Byrne, Johnson-Laird, 1989), схватывание взаимоотношений из статистического графа (Halford et al., 2004) или «видение» созвездий в скоплении звезд и т. п. Наблюдение относится к контролю когнитивных процессов, включая репрезентацию цели, регулирование критериев ответов и изменение набора задач. Эти регуляторные процессы обычно относятся к категории исполнительных функций.

В обширном факторно-аналитическом исследовании (Oberauer et al., 2003) были обнаружены высокие корреляции фактора хранения и обработки и фактора относительной интеграции («способность к координации»), оба из которых представляют разные аспекты объема рабочей памяти. Согласно Оберауэру с соавт. (Oberauer et al., 2007), фактор относительной интеграции вносит существенный вклад в прогноз способности к рассуждению в дополнение к обычным задачам хранения и обработки. Это утверждение базируется на двух сходных теоретических аргументах. Одна линия аргументации касается анализа требований, сформулированных в типичных задачах для оценки рабочей памяти (Oberauer et al., 2005). Выполнение этих задач предполагает кратковременное сохранение небольшого набора элементов и отношений между ними (например, запоминание слов и позиций каждого слова в списке). Другие задачи требуют запоминания цифр и их отношений к пространственным локализациям. Кратковременная память на новые произвольные отношения (связи) требует механизма быстрого установления и обновления временных соединений. Основываясь на экспериментальной работе (Wheeler. Treisman, 2002) и моделировании временных соединений в нейронных сетях (Raffone, Wolres, 2001), можно предположить, что мозг имеет ограниченную способность для симультанного поддержания многократных соединений, полагая, что этот ограничивающий фактор отражен в объеме рабочей памяти (Oberauer, Kliegl, 2006).

Второй аргумент выводится из анализа требований к задачам на рассуждение, предполагающих создание новых относительных репрезентаций (Oberauer et al., 2007). Например, в задачах на индуктивное рассуждение (завершение последовательности) требуется реконструировать отношения между элементами определенной последовательности и переместить полученную репрезентацию в более поздний сегмент ряда для генерации следующего элемент а. Задачи на дедуктивное рассуждение требуют построения ментальных моделей общего предположения для обоснованного умозаключения (Johnson-Laird, 1999). Планирование предполагает создание иерархических структур целей и логических структур действий. Для реконструкции относительно новых репрезентаций их элементы должны быть связаны друг с другом (Halford et al., 1998). Поэтому предел на числовые соединения, симультанно удерживаемые в памяти, устанавливает ограничение на сложность относительно новых репрезентаций и тем самым снижает нашу способность к рассуждению. Авторы допускают, что данное ограничение лежит и в основе общей дисперсии показателей рабочей памяти и способности к рассуждению.

Гипотеза о связи объема рабочей памяти со способностью к рассуждению может быть противопоставлена двум другим популярным точкам зрения. Одна позиция состоит в том, что задачи WMC и задачи на рассуждение имеют общее требование симультанного хранения и обработки информации (Case, 1985; Daneman, Carpenter, 1980). Другая, альтернативная гипотеза состоит в том, что WMC и флюидный интеллект отражают эффективность исполнительного внимания, т. е. способность удерживать цели и релевантную целям информацию, несмотря на дистракторы (Kane, Engle, 2002).

Н. Фридман с соавт. (Friedman, 2006) обнаружили, что только один из трех факторов, отражающих исполнительные функции, названный «обновлением», предсказывает показатели флюидного интеллекта. Фактор обновления сформирован заданиями, фактически идентичными задачам, которые появились в психометрике как маркеры WMC, и поэтому рассматривается как фактор WMC.

Результаты исследований (Oberauer et al., 2007) подтверждают гипотезу о том, что общая дисперсия факторов WMC и рассуждения в основном обусловлена способностью формировать новые структурные репрезентации. Чтобы зафиксировать конструкт относительной интеграции (RI) были специально разработаны и верифицированы задачи, предсказывающие фактор рассуждения, конструктная валидность которых была не хуже, чем у задач на параллельную обработку и хранение. Прогностическая сила относительной интеграции сохранялась даже в отношении задач, не требующих никакого хранения для поддержания информации, которая была больше перцептивно недоступна. Задачи на хранение и обработку до сих пор отражают доминирующий психометрический подход к WMC. Поэтому задачи, разработанные для оценки относительной интеграции, позволяют значительно продвинуться в уточнении конструкта WMC, расширяя возможности понимания индивидуальных различий в способности к рассуждению. Высокие корреляции конструкта относительной интеграции с тестами способностей к рассуждению представлены и в работах (Buehner, Krumm, Pick, 2005; Buehner et al., 2006).

Эти данные вносят существенный вклад в изучение проблемы соотношения рабочей памяти и интеллекта. Традиционная интерпретация отношений между рабочей памятью и флюидным интеллектом или рассуждением состоит в том, что рабочая память обеспечивает ресурсы для одновременного хранения и обработки, т. е. способность помнить информацию, не существующую в данный момент в окружающей среде, и управлять этой или другой информацией в то же самое время. Обе способности востребованы во многих сложных задачах – например, при запоминании промежуточных результатов при выполнении дальнейших операций в многоступенчатых арифметических задачах счета в уме (Hitch, 1978).

Однако на этом типе задач трудно понять, почему конструкт относительной интеграции без какой-либо потребности к хранению должен так же хорошо предсказывать способность к рассуждению. Главное различие между определением фактора относительной интеграции с помощью версий задач «с памятью» и «без памяти» состояло в том, что в первом случае данный конструкт коррелировал больше с хранением и обработкой. При этом варьирование условий («с памятью» и «без памяти») оказало незначительное воздействие на корреляции фактора относительной интеграции с рассуждением или другими факторами интеллекта. Как уже упоминалось выше, потребность в кратковременном хранении является существенной, но недостаточной характеристикой показателя WMC. Таким образом, «симультанное хранение и обработка» являются хорошим описанием для одного эффективного и очень популярного класса задач, используемых для измерения объема рабочей памяти, но оно не должно использоваться для определения WMC как конструкта.

Нельзя сказать, что задачи относительной интеграции достаточно полно охватывают конструкт WMC, а задачи параллельной обработки и хранения являются избыточными. Скорее, конструкт WMC должен осмысливаться в более широком контексте и операционализироваться через расширенный набор задач.

Важно отметить, что та или иная переменная не становится частью конструкта способности к рассуждению только потому, что она высоко коррелирует с этим фактором. Конструкты типа способности к рассуждению и WMC являются не только векторами в факторном пространстве, они также имеют концептуальное значение. Например, термин «рассуждение» хорошо определен в философии и когнитивной психологии как выведение умозаключения из данной информации путем рационально допустимой аргументации; формы аргумента часто классифицируются как дедуктивные, индуктивные и абдуктивные (Wilhelm, 2005). Если переменная высоко коррелирует со способностью к рассуждению, но не соответствует определению конструкта, она не может его аргументированно представлять.

Отношение репрезентации и обработки информации – это одна из особенностей задач на рассуждение. Фактически «вывод» (умозаключение) является одним из нескольких компонентов, которые, согласно Р. Стернбергу (Sternberg, 1985), лежат в основе рассуждающей деятельности. Индивидуальные различия в этих компонентах, возможно, обуславливают индивидуальные различия в способности к рассуждению и явно указывают на то, что способность представлять связи между элементами является важным предиктором. Кроме того, одни авторы выдвигают на первый план роль отношений (связей), другие подчеркивают интеграцию отношений.

Согласно результатам описанных выше исследований, представление о конструкте рабочей памяти явно выходит за пределы его определения как системы временного хранения и обработки. Рабочая память прежде всего служит для объединения информации, данной непосредственно или представленной в форме воспоминаний, и конструирования из нее относительно новых репрезентаций, которые лежат в основе выполнения сложных задач типа понимания текста и рассуждения. Построение относительно новых репрезентаций требует механизма временного связывания элементов, которые объединены непосредственно друг с другом или в общей когнитивной системе (Oberauer, 2005; Wilhelm, Oberauer, 2006). Можно предположить, что общим знаменателем объема рабочей памяти и других сложных показателей, типа рассуждения, является способность реконструировать и поддерживать в активном состоянии такие соединения.

Гипотеза связывания релевантных элементов системы может также объяснить, почему задачи хранения и обработки являются хорошими индикаторами WMC. Типичные задачи на хранение и обработку могут расцениваться как один из примеров относительной интеграции. Как правило, участники должны воспроизводить список для запоминания в определенном порядке, а представление упорядоченного списка – специальный случай относительной репрезентации. Множество современных моделей последовательного воспроизведения представляют последовательность связей между каждым пунктом и его положением во временной или порядковой контекстной репрезентации. Соединения между элементами памяти и их контекстами становятся особенно важными, когда другие репрезентации, не принадлежащие мнемическому ряду, также высоко активизированы. Например, в процедуре «сложного объема» (Conway et al., 2005) кодирование элементов памяти чередуется с обработкой другого материала, который не должен в дальнейшем воспроизводиться. Элементы, которые требуется вспомнить, необходимо отличить от других, включенных в обработку, связывая предшествующий (не последний) элемент с контекстной репрезентацией, которая служит сигналом для вспоминания. Аналогично в ситуации сильной интерференции, объединение (связи) элементов памяти, релевантных контексту, представляющему определенный список, необходимо отличить от предыдущих, не релевантных. Это объясняет, почему задачи на непосредственное запоминание коррелируют больше с мерами WMC в условиях сильной интерференции (Bunting, 2006; Kane, Engle, 2000).

Существует альтернативное представление о том, что WMC отражает эффективность контроля внимания (Kane, Engle, 2002). Согласно этому представлению, относительная интеграция требует симультанного внимания к элементам, которые должны быть интегрированы. Однако контроль внимания не позволяет объяснить небольшое количество связей между переключением заданной последовательности и рассуждением, в силу того что первый показатель является прототипической задачей контроля исполнения. Авторы определяют контроль внимания как «способность при наличии интерференции поддерживать в активном состоянии репрезентации в памяти, которые могут отражать планы действия, целевые состояния или релевантную стимулам задачу» (там же, p. 638). Заданная последовательность переключения требует поддержания одного целевого состояния и связанного с ним плана действия в активном состоянии при наличии интерференции от другого, в данный момент нерелевантного. Общие затраты на переключение отражают оценку непрерывной интерференции от нерелевантной в настоящее время заданной последовательности, тогда как отдельные затраты на переключение отражают эффективность исполнительной системы в изменении относительных уровней активации между двумя целевыми состояниями и планами действия, т. е. эффективность управления вниманием от момента к моменту (moment-to-moment). Таким образом, несмотря на то, что задача на переключение в значительной мере обусловлена контролем внимания, продуктивность (т. е. успешность ее выполнения) лишь слабо коррелирует с показателями объема рабочей памяти и способностью к рассуждению (Kane, Engle, 2002).

Модифицированная версия представлений о контроле внимания и гипотеза связывания (соединения) элементов согласуются и дополняют друг друга, если предположить, во-первых, что создание и поддержание в активном состоянии некоторого множества элементов требуют симультанного внимания к этим элементам, и, во-вторых, объем рабочей памяти отражает способность направлять внимание (аттенционный контроль) на множество элементов в одно и то же время.

Глава III. Ресурсная модель общего интеллекта: теоретические предпосылки и верификация

3.1. Модель когнитивного ресурса: определение конструкта

Интеллект – многомерный конструкт, имеющий множество проявлений. Обучаемость как один из признаков интеллекта – это способность усваивать новую информацию, сохраняя ее; другой признак проявляется в способности использовать ее для успешного решения разнообразных тестовых задач; третий признак выражается в способности к творчеству. Все три признака интеллекта не всегда в равной мере обнаруживаются у конкретного индивида. Однако есть основания предполагать, что существует некая общая составляющая всех разнообразных проявлений интеллекта (генерализованный фактор интеллекта по Ч. Спирмену).

Развивая идею Спирмена о влиянии общего фактора (g) на успешность решения различных тестовых задач, а также представления о ресурсах, лимитирующих умственные усилия и варьируемых в зависимости от уровня активации, В. Н. Дружинин предложил для обозначения общего интеллекта более емкое понятие «когнитивный ресурс». Введение теоретического конструкта «когнитивный ресурс» в контекст проблемы общих способностей позволило по-новому объяснить проявление общего компонента g в интеллектуальной продуктивности с позиций ресурсно-информационного подхода.

Новый конструкт был описан в соответствии с принципом структурно-функциональной аналогии. Исходя из этого, архитектоника когнитивной сферы включает структуры, которые обеспечивают возможность представления многомерных образов, моделей в мысленном пространстве, однако знание о структурах не объясняет механизмы их формирования. Анализ динамических аспектов когнитивной деятельности дает некоторое представление о том, каким образом осуществляется многомерное отображение задачи в мысленном плане, но не объясняет связи между структурами (элементами системы). Однако, согласно Дружинину, именно динамическая модель интеллекта обеспечила выход на модель когнитивного ресурса. Данные исследований (Eysenck, 1986; Neubauer, Bauer, Höller, 1992; Neubauer et al., 1997), в которых изучалось соотношение скорости психических процессов, ВР выбора и психометрического интеллекта, явились основанием для рассмотрения этих характеристик в качестве операциональных дескрипторов когнитивного ресурса. На этапе формирования представлений о новом конструкте было предложено следующее определение, согласно которому когнитивный ресурс можно рассматривать как мощность множества³ связанных когнитивных элементов, которое субъект активно использует в процессе решения задачи для реконструкции ее модели в мысленном плане. Когнитивный элемент рассматривается как минимальная единица когнитивной структуры. Предполагается, что совокупность «активных» и «свободных» когнитивных элементов характеризует мощность когнитивного ресурса и проявляется в интеллектуальной продуктивности, в частности, в предельных показателях внимания, памяти, решения разного типа задач и т. д. На этом этапе исследования общепсихологический статус когнитивного ресурса как теоретического конструкта только постулировался. Рассматривая общий интеллект как «ресурс», характеризующий когнитивные возможности индивида, Дружинин предположил, что диапазон интеллектуальной продуктивности ограничен «верхним пределом» достижений, иными словами, отдельные когнитивные способности имеют предельные значения.

Представления, развиваемые в рамках ресурсно-информационного подхода, послужили основанием для операционализации понятия «когнитивный ресурс». Несмотря на то что идея ресурсов перспективна в контексте проблемы общих способностей, существующие модели ресурсов имеют ряд ограничений в интерпретации общего интеллекта. Как отмечалось выше, понятие «когнитивный ресурс» довольно широко используется разными авторами, причем в каждом конкретном случае предлагается собственная версия его понимания. Часто когнитивный ресурс отождествляется с интеллектуальными способностями, оцениваемыми с помощью традиционных тестов интеллекта, при этом в концептуальных построениях отсутствует собственно психологическое содержание данного конструкта. Тот факт, что психологи, работающие в различных областях психологии, в своих концептуальных построениях и объяснении полученных результатов не могут обойтись без представлений о когнитивном ресурсе, указывает на необходимость придания этому понятию общепсихологического статуса, наполняя его собственно психологическим содержанием.

На этапе верификации конструкта мы ограничились показателями сенсорной памяти, ВР выбора из множества вариантов, мерностью когнитивного пространства. При выборе дескрипторов когнитивного ресурса мы рассматривали показатели, в которых проявляются, на наш взгляд, его основные свойства – симультанное «схватывание» некоторого множества элементов ситуации, удержание его в фокусе внимания и оперирование им. Эти «внутренние условия» обеспечивают успешное выполнение когнитивных задач разного типа: 1) тестовых заданий, построенных на абстрактном материале типа прогрессивных матриц Равена; 2) малых творческих задач, которые требуют активизации определенного способа действий без опоры на ориентиры из-за маскировки существенных условий задачи (Горюнова, Дружинин, 2000, 2001; Дружинин, 2001).

Обоснование выбора дескрипторов когнитивного ресурса, в которых проявляются общие свойства единой познавательной функциональной системы, предполагает психологический анализ компонентов, включенных в процесс решения разного типа когнитивных задач. Ниже мы рассмотрим некоторые особенности выделенных нами дескрипторов когнитивного ресурса.

3.2. Структура кратковременных психических процессов

В работах Л. М. Веккера высказывается мысль о необходимости разведения в составе психических процессов – и вообще ментальной реальности – более элементарных (исходных) и более сложных (производных) образований (Веккер, 2001).

Объединение методических принципов и понятий генетического и информационного подходов явилось основой микроструктурного метода исследования. Главные принципы микроструктурного анализа кратковременных психических процессов были сформулированы Р. Хабером (Haber, 1969). В рамках этого подхода психические явления (перцепция, сенсорная память, фокусированное внимание, принятие решения, выбор ответа и т. п.) рассматриваются как разные аспекты единого процесса переработки информации. Как отмечает А. Н. Воронин, микроструктурный анализ предполагает возможность развернуть во времени любое психическое явление, субъективно оцениваемое как одномоментное, т. е. представить его как ряд процессов, каждый из которых осуществляется в течение короткого, но измеримого времени (Воронин, 1992). Иными словами, микроструктурный метод исследования позволяет выделить временные характеристики и операциональную структуру кратковременных психических процессов.

На основе результатов этих исследований предложен ряд моделей, характеризующих микроструктуру переработки информации, в которую входят такие функциональные блоки, как сенсорная, зрительная кратковременная память, буферная память опознания и т. д. Важной характеристикой системы функциональных блоков является наличие каналов с ограниченной пропускной способностью. С помощью микроструктурного анализа удалось описать механизмы, ответственные за ограниченный объем восприятия и селективность внимания (там же).

Психологический анализ сенсорной и оперативной памяти, ВР выбора позволяют выделить структуру когнитивных процессов, протекающих в микроинтервалах времени и составляющих основу интеллектуального потенциала человека. Изучение сенсомоторных и мнемических компонентов умственной деятельности возможно на примере решения простых когнитивных задач.

На наш взгляд, правомерно начать анализ с аттенционных характеристик. Накопленный в экспериментальной психологии материал свидетельствует о сквозном характере внимания, проявляющемся на всех уровнях организации психических процессов. Проанализировав методики современных исследований иконической и эхоической памяти в работах Г. Сперлинга, Д. Миллера, Р. Клацки и др., Веккер отмечает, что все они основаны на «внутренней органической взаимосвязи объема внимания, объема памяти, восприятия с исходными закономерностями организации временных и пространственных психических рядов и структур» (Веккер, 2001). А. Блюменталь показал, что общие закономерности организации сенсорики обнаруживаются во временной интеграции (стробоскопическое движение, восприятие мельканий, явления маскировки) и оказываются базовыми по отношению к вниманию. Иными словами, характеристики внимания производны по отношению к более общим закономерностям организации психического времени и пространства (Blumenthal, 1977). Основные характеристики внимания можно представить «как частные формы тех фундаментальных общих принципов организации психического пространственно-временного континуума, непрерывная целостность которого по своей природе включает интегративную функцию» (Веккер, 2001, с. 601).

В информационном подходе внимание описывается в терминах гипотетических информационных потоков, проходящих по некоторому каналу. Соответственно, свойства внимания (в частности, избирательность) изучаются через анализ эффектов интерференции этих потоков. Однако при анализе селективных аспектов познавательной деятельности информационный подход не дает возможности объяснить эффекты распределения внимания. Развитие ресурсной концепции позволяет рассматривать внимание со стороны его энергетического проявления (Kahneman, 1973; Navon, 1979; Norman, 1975). Исходя из основных положений теории ресурсов, мы можем предположить, что внимание представляет собой ресурсы, которые затрачиваются субъектом на выполнение конкретной деятельности, соотносятся с его психофизиологическими данными и определяются требованиями задачи. В работах Т. П. Зинченко (Зинченко, 1998; 2000) обосновывается продуктивность информационно-ресурсного подхода к анализу аттенционных характеристик. В частности, показано, что эффективность совмещенной деятельности достигается как архитектоникой когнитивных процессов, так и составом ресурсов внимания, требуемых для выполнения задания.

Иной подход к проблеме внимания предлагает М. А. Холодная (Холодная, 1983). Анализ данных литературы, а также результаты собственных исследований, позволили автору сформулировать утверждение об организующем влиянии концептуального (понятийного) уровня на особенности внимания. Перцептивные процессы, лежащие в основе зрительного восприятия, а именно акты обнаружения, различения, идентификации и опознания, требуют включения различных компонентов мыслительной деятельности. Нарушение регуляции на понятийном уровне сопровождается нарушениями организации перцептивного процесса.

Опираясь на представления о когнитивном ресурсе, мы считаем, что при анализе связей внимания с мышлением следует учитывать интенсивный и селективный аспекты. Интенсивный аспект внимания позволяет определить длительность и интенсивность умственной деятельности (энергетические характеристики системы), селективный аспект (избирательность) можно рассматривать как функциональный механизм фильтрации и селекции информации. Оба аспекта будут отражаться на показателе интеллектуальной продуктивности.

Другим важным объектом анализа кратковременных психических процессов является память. Как необходимый компонент познавательной деятельности, она обеспечивает не только воспроизведение, но и восприятие поступающей информации. Исследование элементарных механизмов восприятия информации предполагает характеристику ультракратковременной памяти, которая в психологической литературе чаще называется иконической (сенсорной) памятью. Впервые понятие сенсорной памяти было введено Р. Аткинсоном под названием сенсорного регистра, где информация хранится от нескольких миллисекунд до нескольких секунд (в зависимости от модальности). Экспериментальное изучение кратковременных процессов переработки информации началось с классических исследований Дж. Сперлинга (Сперлинг, 1969). Используемый тахистоскопический метод позволяет осуществить точно контролируемое кратковременное предъявление одного или нескольких зрительных стимулов. Кратковременное воздействие зрительного стимула приводит к сенсорным эффектам, достаточным для распознания его значения. Информация о стимуле после его исчезновения сохраняется в первоначальной форме в течение 200–400 мс и может быть использована для выборочной обработки тех или иных ее частей. Исследованиям сенсорной памяти посвящены также работы по микрогенезу восприятия (Зинченко, 1980).

Согласно традиционной точке зрения (Хофман 1986), зафиксированные в ультракратковременной памяти сенсорные эффекты образуют исходные данные для семантического кодирования, т. е. в форме кратковременного следа сенсорной стимуляции фиксируются только физические признаки объектов без их семантической интерпретации. Однако существуют аргументы, ставящие под сомнение подобного рода утверждения. Так, в экспериментах (Величковский, 1982, 2006) была показана эффективность послеинструкции, ориентирующей внимание испытуемого на семантические различия даже внутри такого короткого временного интервала, который отводится под ультракратковременную память.

Из теоретических построений Г. Айзенка следует, что скорость переработки информации (последовательного перебора возможных вариантов) ограничивает число операций, необходимых для одновременной обработки содержания долговременной и кратковременной памяти. Скорость переработки приобретает особую значимость на уровне сенсорного кодирования, поскольку для иконической памяти характерно быстрое стирание следов стимула. Повторение и упорядочивание информации также требует времени, что влияет на работу других когнитивных процессов. Поэтому даже незначительные различия в скоростных характеристиках могут иметь существенные последствия для решения когнитивных задач (Айзенк, 1995; Eysenck, 1986; Neubauer, Bauer, H ller, 1992). В качестве одного из показателей интеллекта, в котором проявляется скорость психических процессов, Айзенк предложил рассматривать время реакции выбора. Экспериментально показано, что время реакции, необходимое для опознания и классификации тестового стимула в ситуации усложненного поиска (выбора из нескольких вариантов), зависит от объема сенсорной памяти.

В работе, направленной на поиск закономерных соотношений между частотно-фазовыми характеристиками колебаний нейронной активности и психическими процессами, протекающими в микроинтервалах времени, реакция выбора оказалась хорошим объектом для исследования этих микропроцессов (Бовин, 1982).

Анализ других видов памяти не является предметом данного исследования, поэтому мы назовем лишь некоторые модели, реализующие идею ресурсов. Р. Аткинсон и Р. Шифрин предложили модель, в которой память и обработка информации включают в себя как структурные компоненты, так и управляющие процессы. Авторы полагали, что информация, поступившая в кратковременную память, прежде чем перейти в долговременную, активно поддерживается и перекодируется. Для обеспечения активной переработки требуются ресурсы, поэтому продуктивность оперативной памяти в значительной степени зависит от аттенционных нагрузок.

В модели В. Шнейдера и Р. Шифрина управление и внимание рассматриваются как неразрывное целое; постулируются как автоматические, так и управляемые процессы обработки информации. Автоматическая обработка объясняется активацией элементов памяти, инициируемой самим стимулом и продолжающейся под контролем субъекта. Так как управляемая обработка требует ресурсов внимания, то в одно и то же время можно управлять без интерференции только одной последовательностью операций в памяти (Schneider. Shifrfrin, 1977).

В работах С. Стернберга утверждается, что объем кратковременной памяти есть величина, зависимая от скорости сканирования. Экспериментально установлено, что время ответа линейно возрастает вместе с количеством цифр в наборе (Sternberg, 1966, 1969). Используя парадигму Стернберга, Дж. Каванах получил сходные результаты, показав, что время сканирования линейно связано с числом стимулов, подлежащих сравнению: с возрастанием сложности стимулов время поиска увеличивается. Для объяснения полученных данных Каванах предположил, что в кратковременной памяти одновременно может удерживаться константное число признаков. Поэтому чем больше признаков имеет каждый из стимулов, тем больше будет время сканирования.

Вопрос о том, является ли память единым процессом переработки информации или делится на фазы по временным характеристикам, функциям и физиологическому механизму, считается до сих пор нерешенным (Аткинсон, 1980; Забродин, Лебедев, 1977; Клацки, 1978; Smith, Jonides, 1997).

Завершая анализ параметров психических процессов, протекающих в микроинтервалах времени, необходимо отметить, что процесс переработки информации можно представить в виде сложной иерархической структуры функциональных блоков, каждый из которых имеет определенные количественные характеристики: объем информации, время хранения, сложность выполняемых преобразований и т. д. В настоящее время разработаны надежные психометрические процедуры, которые позволяют четко зафиксировать параметры описанных выше показателей в числовой форме. Это послужило дополнительным основанием для выбора дескрипторов когнитивного ресурса, в качестве которых мы предлагаем рассматривать объем иконической памяти и время реакции выбора.

1.Задача состоит в быстром подборе как можно большего числа слов, соответствующих заданному формальному признаку.

2.Суммарная энергия частотного диапазона ЭЭГ представляет собой абсолютную амплитуду ритма данного диапазона. Спектральные плотности мощности спектров отдельных диапазонов – величины, нормированные относительно мощности спектра всего диапазона частот.

3.Мощность множества – обобщение на произвольные множества понятия «число элементов». Понятие мощности введено основателем теории множеств Г. Кантором (1878).

Bepul matn qismi tugad.