автореферат и диссертация по психологии 19.00.01 для написания научной статьи или работы на тему: Дескрипторы когнитивного ресурса и интеллектуальная продуктивность

Содержание диссертации автор научной статьи: кандидата психологических наук, Горюнова, Наталья Борисовна, 2002 год

ВВЕДЕНИЕ

4 ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИМ АНАЛИЗ И ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Психологическое содержание понятия "способности"

1.2. Основные подходы к изучению познавательных способностей

1.2.1. Факторно-аналитический подход

1.2.2. Когнитивное направление

1.2.3. Психофизиологические исследования когнитивных способностей

1.3. Модели, описывающие связи психометрического интеллекта с индивидуальными достижениями

1.4. Ресурсно-информационный подход к изучению познавательных возможностей индивида

1.4.1. Активационные аспекты

1.4.2. Модели ресурсов

1.5. Психологическое содержание конструкта "когнитивный ресурс" и его операционализация

1.5.1. Структура кратковременных психических процес- 41 сов

1.5.2. Репрезентация информации как форма проявления дифференцированности когнитивных структур

1.5.3. Топология и метрика когнитивного пространства

1.6. Соотношение ментальной скорости и когнитивной дифференцированности в контексте представлений о когнитив

Щ ном ресурсе

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ СООТНОШЕНИЯ ДЕСКРИПТОРОВ КОГНИТИВНОГО РЕСУРСА И ИХ ЭЛЕКТРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ

КОРРЕЛЯТОВ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПРОДУКТИВНОСТЬЮ

2.1. Основные принципы и этапы исследования бб

2.2. Методики исследования

2.3. Результаты исследования

2.3.1. Дескрипторы когнитивного ресурса и успешность решения тестовых задач

2.3.2. Дескрипторы когнитивного ресурса й успешность решения малых творческих задач

2.3.3. Дескрипторы когнитивного ресурса и академическая успеваемость

2.3.4. Связь когнитивных показателей со спектральными характеристиками ЭЭГ

Введение диссертации по психологии, на тему "Дескрипторы когнитивного ресурса и интеллектуальная продуктивность"

Актуальность проблемы. В большинстве теоретических и экспериментальных исследований способности рассматриваются как индивидуально-психологические особенности, которые изучаются и интерпретируются с точки зрения различных психологических теорий [107; 121; 125; 167; 168; 174; 181 и др.]. В современной психологической науке особое внимание уделяется проблемам диагностики и развития когнитивных способностей, в то же время значительно меньше работ направлено на изучение психологического содержания такого понятия, как "общие способности". Недостаточная разработанность данной проблемы в психологии делает настоящую работу важной и своевременной.

Представление об интеллекте как общей способности, определяющей успешность решения разных задач, получило подтверждение в факторных моделях интеллекта. В качестве исходной рассматривается факторная модель Ч. Спирмена, в основе которой лежит идея о том, что успех решения тестовых заданий зависит от уровня развития общей способности (генерального д-фактора) и соответствующей специальной способности (s-фактора).

Однако факторно-аналитические модели не раскрывают содержание понятия "общие способности", поэтому в настоящее время продолжает доминировать когнитивное направление в исследованиях. В частности, одним из методов описания психометрических факторов является компонентный анализ способностей, разработанный С. Стернбергом. Одна из его моделей позволяет с высокой степенью точности прогнозировать эффективность деятельности индивидуума на основе решения задач по вербальным аналогиям. Согласно С. Стернбергу, компоненты и процессы, измеряемые с помощью элементарных когнитивных задач, не должны рассматриваться как радикально отличающиеся друг от друга [172; 173] .

Существует еще один подход, который имеет междисциплинарный объяснительный статус и обобщает результаты факторно-аналитических и когнитивных исследований. Речь идет о ресурсно-информационном подходе, позволяющем сопоставить оценку качества деятельности с характеристиками психологических и психофизиологических возможностей субъекта [34; 134; 158]. Согласно Т.П. Зинченко, он дает возможность "описания в терминах одного языка как внутренних возможностей системы, так и требований, налагаемых внешней средой на систему" [34, с. 482] .

В рамках данного исследования под термином "общие способности" мы понимаем свойства познавательных функциональных систем [91], проявляющиеся в успешности выполнения разных видов деятельности: в качестве, скорости и точности решения мыслительных задач, в темпе и успешности обучения, продуктивности профессиональной деятельности, уровне социальной адаптации и т.д. "Интеллектуальная продуктивность" как одно из ключевых понятий диссертационного исследования используется в узком смысле и оценивается как успешность решения тестовых и малых творческих задач, характеризующаяся скоростью и правильностью ответов.

Исходя из этого определения, можно предположить, что за фактором "q" скрыты общие свойства, проявляющиеся в индивидуальных различиях интеллектуальной продуктивности. Опираясь на современные представления когнитивной психологии, В.Н. Дружинин предлагает в противовес энергетической гипотезе Ч. Спирмена использовать понятие "когнитивный ресурс" [28]. Как теоретический конструкт он объясняет проявление общего фактора интеллекта в индивидуальной продуктивности. Когнитивный ресурс можно определить как множество когнитивных элементов, которое субъект активно использует при решении задач разного уровня сложности. Предполагается, что совокупность "активных" и "свободных" когнитивных элементов характеризует мощность когнитивного ресурса и проявляется в интеллектуальной продуктивности, в частности, в предельных показателях внимания и памяти (более подробно см. параграф 1.5).

Понятие "когнитивный ресурс" использовалось уже в начале 70-х годов в работах Д. Канемана [134] и других психологов, предлагающих различные модификации теории ресурсов [155; 158]. Рассматривая общую способность как "ресурс", характеризующий когнитивные возможности индивида, В.Н. Дружинин предполагает, что диапазон интеллектуальной продуктивности ограничен "верхним пределом" достижений, иными словами, отдельные когнитивные способности имеют предельные значения [27].

Исходя из того, что теоретическое определение понятия "когнитивный ресурс" является постулатом, на данном этапе мы не можем его верифицировать. Однако операционализация этого конструкта позволяет анализировать некоторые его свойства в ходе изучения показателей, в которых он проявляется. Поэтому одной из основных задач настоящего исследования стало описание рассматриваемого нами психологического конструкта через дескрипторы, в показателях которых обнаруживается его общее свойство - симультанное "схватывание" некоторого множества элементов ситуации, удержание его в фокусе внимания и оперирование им. В качестве операциональных дескрипторов когнитивного ресурса предлагается рассматривать показатели сенсорной памяти, время реакции (BP) выбора из множества вариантов, мерность когнитивного пространства.

Настоящее исследование предполагает выделение показателей интеллектуальной деятельности, в которых проявляется способность к многомерному представлению модели задачи в мысленном плане. Данная работа направлена на изучение когнитивных возможностей индивида, затрагивает аспекты когнитивной, дифференциальной психологии, психофизиологии. Поставленные проблемы позволяют рассматривать общие способности индивида с точки зрения ресурсно-информационного подхода как потенциальную возможность, обусловливающую достижение максимального уровня развития отдельных когнитивных способностей. Изучение индивидуальных различий в уровне развития познавательных способностей, попытка теоретического осмысления и обоснования корреляционных связей между когнитивными показателями остается одной из актуальных проблем общей и дифференциальной психологии .

В основе исследования лежало положение о том, что в структуре способностей можно выделить общий фактор, проявляющийся во взаимосвязи разных когнитивных показателей. Этот общий фактор мы предпочитаем называть когнитивным ресурсом -основой интеллектуальной продуктивности. Иными словами, существуют общие "внутренние условия", обеспечивающие успешное решение задач разного типа: "схватывание" множества релевантных признаков задачи, удержание их в фокусе внимания и оперирование ими обеспечивает создание адекватной модели задачи в мысленном плане.

Предметом исследования являются дескрипторы когнитивного ресурса и их связь с интеллектуальной продуктивностью.

Объект исследования. С помощью применявшихся методов были обследованы студенты психологического факультета Государственного университета гуманитарных наук г. Москвы первого года обучения, всего - 7 4 человека в возрасте от 17 до 22 лет. Исследование проводилось на базе лаборатории психологии способностей Института психологии РАН.

Цель исследования - выделение дескрипторов когнитивного ресурса и установление их соотношения с продуктивностью решения тестовых и малых творческих задач, а также с академической успеваемостью.

В процессе исследования решались следующие задачи:

1. Установить соотношение между психометрическим интеллектом и дескрипторами когнитивного ресурса (показателями иконической памяти, временем реакции (BP) выбора, мерностью когнитивного пространства).

2. Определить соотношение между дескрипторами когнитивного ресурса и успешностью решения разного типа задач (тестовых, малых творческих).

3. Выявить соотношение между дескрипторами когнитивного ресурса и академической успеваемостью как мерой индивидуальных достижений учащегося.

4. Сопоставить данные индивидуальных особенностей, полученные по электроэнцефалограмме, с результатами тестирования когнитивных способностей и с академическими оценками.

Гипотеза исследования состояла в следующем:

Существует набор дескрипторов, с помощью которых может быть описан когнитивный ресурс. Дескрипторы когнитивного ресурса (иконическая память, BP выбора, мерность когнитивного пространства) связаны с успешностью решения тестовых и малых творческих задач, а также с академической успеваемостью.

Методы исследования. При проведении исследования использовались психометрические тесты для диагностики когнитивных способностей, а также оригинальные методики. Критерий выбора методик - простота в применении, не требующая специального обучения участников обследования. Тестирование испытуемых проводилось в лабораторных условиях.

При анализе результатов исследования применялись традиционные статистические методы обработки (корреляционный, кластерный анализ, многомерное шкалирование, множественный линейный регрессионный анализ).

Теоретической основой исследования явилась факторная модель интеллекта, предложенная Ч. Спирменом [167/ 168], а также теория познавательных способностей, разработанная В.Д. Шадриковым [91; 92]. Методические проблемы, связанные с диагностикой общих способностей, анализировались и решались на основе представлений о структуре общих способностей, развиваемых В.Н. Дружининым [29].

Научная новизна. Понятие "когнитивный ресурс" впервые введено в контекст проблемы общих способностей, определено психологическое содержание этого конструкта. Показано преимущество ресурсной модели по сравнению с энергетической концепцией интеллекта. Операционализация представлений о ресурсе вносит существенный вклад в развитие новых методических подходов к изучению когнитивных способностей индивида.

Разработана модификация методики "Описание признаков понятий", позволяющая оценить представленность отдельных понятий в структуре индивидуального знания. Предложена модификация методики "Сравнения пар стимулов-объектов", уточняющая представления о когнитивном пространстве как актуальном ментальном пространстве признаков, в котором реконструируется модель задачи.

Практическая значимость исследования заключается в том, что предложены процедуры оценки когнитивного ресурса, существенно дополняющие представления об умственных возможностях индивида. Эти процедуры могут составить основу при разработке новых методов комплексной диагностики когнитивного потенциала человека. Данные, полученные в работе, и сформулированные на их основании выводы использовались при подготовке лекционного курса "Психодиагностика".

Положения, выносимые на защиту:

1. Существует общий фактор познавательных способностей -когнитивный ресурс, который определяет диапазон интеллектуальной продуктивности. Когнитивный ресурс описывается набором дескрипторов, в характеристиках которых проявляются особенности организации когнитивной сферы и формы актуалгенеза когнитивных элементов в процессе реконструкции модели задачи в мысленном плане.

2. Когнитивный ресурс определяет "внутренние условия" успешного решения когнитивных задач разного типа - "схватывание" множества элементов (признаков) задачи, удержание их в фокусе внимания и оперирование ими, которые обеспечивают создание адекватной модели задачи в мысленном плане. Эти свойства когнитивного ресурса лежат в основе корреляционных связей между различными когнитивными показателями.

3. Выделены дескрипторы когнитивного ресурса (иконическая память, BP выбора), связанные прямой зависимостью с успешностью решения тестовых задач и академической успеваемостью по предметам физико-математического цикла, и обратной - с успешностью решения малых творческих задач.

Апробация работы. Результаты исследования обсуждались на заседаниях лаборатории психологии способностей им. В.Н. Дружинина Института психологии РАН (1999, 2000, 2001 гг.), были темой доклада международной конференции "Психолого-педагогические проблемы одаренности: теория и практика" (Иркутск, 2001), темой междисциплинарной научно-практической конференции "Когнитивные процессы и обучение" (Москва, 2 002) .

Основное содержание диссертации представлено в четырех публикациях.

Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы, включающего 182 наименования, и четырех приложений.

Заключение диссертации научная статья по теме "Общая психология, психология личности, история психологии"

Результаты исследования соотношения дескрипторов когнитивного ресурса с успешностью решения тестовых задач в условиях лимита времени оказались недостаточно надежными для обоснованного вывода. Теоретически мы предполагали, что испытуемые, выполняющие тестовое задание в основное время, имеют более мощный когнитивный ресурс, который проявляется в показателях иконической памяти и BP в ситуации многовариантного выбора, по сравнению с теми, кто решает задание за дополнительное время или не находит никаких способов решения.

Связь между дескрипторами когнитивного ресурса (показателем иконической памяти, BP выбора) и успешностью выполнения отдельных тестовых заданий подтверждает предположение о том, что симультанное оперирование множеством признаков, адекватных заданным условиям, определяет успешность выполнения тестовых задач в условиях ограниченного времени. Испытуемые, решающие задание за дополнительное время (или не решающие его), характеризуются меньшим объемом иконической памяти и большим BP выбора. Согласно результатам, представленным в табл. 1, BP выбора оказалось связанным с общим баллом по тесту Равена. Это позволяет допустить, что временные характеристики играют существенную роль в процессе решения тестовых задач.

Положительные корреляции между различными когнитивными показателями, полученными в ходе выполнения тестовых и элементарных когнитивных задач, являются аргументом в пользу гипотезы общего фактора. Теоретически мы допускаем, что возможность быстро построить модель в мысленном плане, отражающую объективные признаки задачи, связана с симультанной актуализацией множества элементов когнитивной схемы (признаков) и способностью индивида оперировать им в проблемном пространстве .

Немногочисленные достоверные различия по показателям иконической памяти и BP выбора, в группах испытуемых, отличающихся временем решения задач из теста Кеттела, возможно, обусловлены выбранными параметрами времени решения и уровня трудности задания. Мы допускаем, что среднее время (20 с) оказалось слишком большим для проверки гипотезы о связи дескрипторов когнитивного ресурса с продуктивностью решения тестовых задач в условиях лимита времени. У испытуемых, имеющих предположительно ограниченный когнитивный ресурс, могут актуализироваться регуляторные механизмы, что позволяет им успешно решить задание за отведенное время, тем самым объясняется отсутствие значимых связей между показателем продуктивности и дескрипторами когнитивного ресурса.

Заданные параметры времени решения и уровня трудности задачи не позволяют дифференцировать индивидов по выраженности дескрипторов когнитивного ресурса. При использовании более трудных заданий или уменьшении времени решения, вероятно, выделится группа испытуемых, быстро и правильно решающих тестовое задание повышенной трудности за ограниченное время и, следовательно, отличающихся большой мощностью когнитивного ресурса. Однако данное предположение требует эмпирического подтверждения.

Анализ соотношения выраженности дескрипторов когнитивного ресурса в группах испытуемых, выделенных по критерию времени решения тестовой задачи, позволил выявить некоторые тенденции. Выделенные группы достоверно различаются по успешности выполнения простых когнитивных задач, что отражается в показателях иконической памяти и BP выбора. Представление о том, что реконструкция модели задачи в мысленном плане как необходимое условие постановки проблемы требует актуализации релевантных когнитивных схем, включающих множество когнитивных элементов (признаков), позволяет предположить, что испытуемые, выполняющие задание за основное время, отличаются от тех, кому необходимо дополнительное время, мощностью когнитивного ресурса.

В силу особенностей используемого стимульного материала процедуры исследования мы не могли проверить гипотезу о том, что дескрипторы когнитивного ресурса связаны с успешностью решения задач любого уровня сложности. С нашей точки зрения, лишь усложнение процедуры тестирования (увеличение трудности задания и уменьшение времени решения) позволит дифференцировать испытуемых по выраженности дескрипторов когнитивного ресурса .

Дескрипторы когнитивного ресурса и успешность решения ма лых творческих задач. Процесс решения задачи-головоломки условно можно разделить на несколько формальных этапов. Мы предполагаем, что переход с одного этапа на другой требует определенных когнитивных ресурсов. На наш взгляд, успешное решение задачи-головоломки связано со способностью выделить формальную структуру задачи, отражающую ее объективные признаки. Привлечение дополнительной нерелевантной информации (контекстных ассоциаций) вызывает трудности в формализации условий задачи и снижает вероятность правильного решения.

Действительно, при анализе протоколов индивидуальных ответов были выявлены случаи, когда испытуемые в процессе решения задачи-головоломки использовали большое количество контекстных ассоциаций. Как правило, те испытуемые, которые не смогли выделить формальную структуру задачи, пытались компенсировать неопределенность относительно проблемной ситуации, привлекая нерелевантную дополнительную информацию (выдвигая альтернативные гипотезы), и "застревали" на первых этапах решения. Те испытуемые, которым удавалось выделить формальные признаки задачи и успешно оперировать ими, находили верное решение. Отрицательная корреляция между количеством контекстных ассоциаций, привлекаемых испытуемым в процессе решения задачи, и успешным ее решением подтверждает предположение, что большое количество альтернативных гипотез мешает успешному решению задачи. Этот результат согласуется с данными других исследований. В частности, в экспериментах Д. Бру-нера было показано, что "наплыв альтернативных гипотез значительно задерживает успешное развитие процесса решения задачи" (см. [95, с. 310] ) .

Если допустить, что построение модели задачи в мысленном плане связано с актуализацией множества элементов (когнитивных схем), возникает необходимость описания механизмов, обусловливающих эту связь. Смещение акцента на анализ этапа репрезентации задачи предполагает установление соответствия между моделью задачи, реконструируемой испытуемым в мысленном плане, и ее формальной структурой. Выделение и анализ формальных признаков задачи позволяет испытуемому достаточно быстро спрогнозировать верное решение. Анализ несущественных признаков в процессе решения затрудняет формализацию заданных условий и приводит к построению неадекватной модели задачи. Отсюда есть основания предполагать, что индивидуальные различия в способности симультанно оперировать множеством признаков, описывающих формальную структуру задачи, объясняются мощностью когнитивного ресурса индивида.

Психологический анализ процесса решения задач-головоломок показывает, что проблемы, возникающие у испытуемых, сопряжены преимущественно с трудностями формализации условий задачи. За время, отведенное на решение, только часть испытуемых справилась с задачей (39% выборки). Некоторые испытуемые, сталкиваясь с трудностями, начинали "пересматривать" условия задачи изменяли направление поиска), однако успешного решения они не достигали. Наглядно это можно продемонстрировать на примере решения задачи "В Бруклин или в Бронкс". На определенном этапе решения некоторые испытуемые пытались анализировать движение поездов, при этом элемент, объективно необходимый для правильного решения задачи — расписание движения поездов — по-прежнему не учитывался.

Частично наши данные согласуются с результатами исследований, проводимых ранее. Как показано в работе В.А. Мазилова [53], у испытуемых, решающих такого типа задачи, возникает неадекватное ограничение зоны поиска. Элементы ситуации, объективно необходимые для решения, остаются вне зоны поиска. Исследование локаций ограничения зоны поиска связано с проблемой избирательности внимания, которая достаточно хорошо проанализирована в психологической литературе. "Направление внимания определяется в первую очередь не внешними объектами, а моделями, сформированными в нашем сознании" [24, с. 186] .

Некоторые авторы акцентируют внимание на психологических барьерах, возникающих в процессе решения задач. Согласно экспериментальным данным [53], это выражается в чрезмерном ограничении зоны поиска, в результате чего оптимальное решение становится недоступным. Испытуемый может переформулировать задачу и работать с более узкой проблемой или же, не проанализировав всех условий, выделить тот или иной аспект, на основе которого строить модель, неадекватную условиям задачи.

Представления о когнитивном ресурсе дает основания предполагать, что ограничение (расширение) зоны поиска в процессе решения малых творческих задач обусловлено особенностями организации когнитивных структур. Индивидуальный когнитивный ресурс может быть использован для "расширения зоны поиска" признаков, соответствующих заданным условиям, в случае, если сформированы механизмы регуляции интеллектуальной деятельности. Однако стратегия расширения зоны поиска не всегда бывает эффективной, в частности, привлечение дополнительной нерелевантной информации снижает возможность верного решения. Если мощность когнитивного ресурса индивида достаточна для построения адекватной модели задачи, нет необходимости использовать подобные стратегии.

Различия по показателям иконической памяти и BP выбора между группами испытуемых, успешно решивших задачи-головоломки и не решивших их, позволяет сделать вывод о том, что выделенные дескрипторы когнитивного ресурса, положительно связанные с психометрическим интеллектом, иначе проявляются в творческой деятельности. Возможно, такие противоречивые результаты обусловлены формой представления стимульного материала. Тестовые задачи построены на пространственно-геометрическом материале, и от испытуемого требуется соотнести вербальную инструкцию с готовой пространственной схемой. При решении малых творческих задач испытуемому необходимо на основе вербального описания построить пространственную модель, произвести с ней определенные трансформации и выполнить числовые операции - все это следует осуществить в уме.

Творческая активность требует значительного вложения ресурсов, большей заинтересованности и мотивированности, нежели решение элементарных когнитивных задач. Данный результат свидетельствует об ограниченной ценности применения задач инструментального типа в прогнозе интеллектуальной продуктивности, что согласуется с точкой зрения ряда авторов на соотношение психометрического интеллекта и способности к творчеству. К сожалению, ограниченность выборки испытуемых и специфика используемого инструментария в рамках данной работы не позволяют проверить гипотезу о пороговых отношениях интеллекта и креативности. Это задача самостоятельного исследования.

Дескрипторы когнитивного ресурса и академическая успеваемость. Обучаемость как общая способность определяется с помощью тестов, которые оценивают, скорее, способность воспроизводить фактическую информацию, т.е. репродуктивную способность. Этим, возможно, объясняются невысокие корреляции академической успеваемости с тестами, направленными на оценку преимущественно продуктивной способности (типа прогрессивных матриц Равена, малых творческих задач и т.д.), а также с успешностью выполнения элементарных когнитивных задач, требующих от испытуемых быстро схватывать множество элементов ситуации, выделяя в ней релевантные признаки.

Согласно Дж. Равену, эти результаты имеют важное практическое значение. Во-первых, они показывают, что люди, способные генерировать и проверять новые творческие идеи, часто испытывают трудности при их переводе в словесную форму. Во-вторых, критерии, используемые в системе образования, в целом недостаточно ориентированы на поддержание наиболее способных: школьные и университетские программы, придерживающиеся традиционных учебных установок, не позволяют одаренным учащимся реализовать их оригинальные таланты [бб].

Используя показатель академической успеваемости как внешний критерий реальных достижений учащегося, мы получили достаточно противоречивые данные. Наиболее успешными по предметам физико-математического цикла оказались учащиеся со средними показателями психометрического интеллекта и иконической памяти для десятичного алфавита, в то же время они отличались высокими показателями иконической памяти для двоичного алфавита .

Как видно из результатов исследования соотношения психометрического интеллекта с успеваемостью по математике и физике, более высокие оценки по тесту Равена получили "хорошисты", наиболее низкие - "троечники", а среди "отличников" оказались учащиеся со средним и выше среднего тестовым баллом. Полученные данные подтверждают предположение о том, что психометрический интеллект задает верхний предел индивидуальных достижений в академической сфере преимущественно по математическим дисциплинам. При высоком уровне интеллекта связь между оценками по тесту Равена и школьной успеваемостью минимальна. Наиболее успешными оказываются ученики со средним уровнем интеллекта, что опять же подтверждается результатами других исследований. В частности, есть данные о том, что к наиболее социально адаптированным и профессионально успешным относятся люди со средним уровнем интеллекта (по [27]) .

Что касается разброса значений дескрипторов когнитивного ресурса, в частности иконической памяти, вырисовывается примерно та же картина. Более высокие значения иконической памяти для алфавита из десяти цифр наблюдаются у "хорошистов", у "троечников" - преимущественно низкие значения, а у "отличников" встречаются как высокие, так и средние значения данного показателя. Более простая когнитивная задача, в которой предъявлялась матрица, состоящая из двоичного алфавита, практически одинаково хорошо решалась как "хорошистами", так и "отличниками"; "троечники" данную задачу выполняли также плохо, допуская много ошибок.

Таким образом, с определенной долей вероятности можно констатировать, что выделенные нами дескрипторы когнитивного ресурса, так же как и психометрический интеллект, характеризуют "верхнюю границу" школьных достижений по предметам физико-математического цикла, но не определяют реальную успеваемость конкретных школьников.

Психометрический интеллект оказался наиболее весомым предиктором академической успеваемости по основным дисциплинам первого курса университета. Данный показатель оказался более информативным по сравнению с дескрипторами когнитивного ресурса и спектральными характеристиками ЭЭГ, что является дополнительным аргументом в пользу теоретической модели "интеллектуального диапазона", развиваемой В.Н. Дружининым.

Связь когнитивных показателей со спектральными характеристиками ЭЭГ. В ходе подготовки и реализации нашего исследования был проведен анализ работ, посвященных изучению характера связей когнитивных показателей с индикаторами нейродинамиче-ского уровня. Накопленных к настоящему времени эмпирических данных вполне достаточно для того, чтобы сделать обоснованный вывод о наличии достоверной связи когнитивных параметров со спектральными характеристиками ЭЭГ [38; 48; 55; 85; 146; 163 и др.] .

В результате множественного линейного регрессионного анализа выделены электрофизиологические характеристики, значимо связанные с когнитивными показателями, в частности: мощность альфа-, бета-, дельта-частот (мкВ2) ; средняя абсолютная амплитуда колебаний фоновой активности (мкВ); стандартное отклонение от средней абсолютной амплитуды (мкВ). Важно отметит, что на данном этапе исследования мы лишь констатируем наличие связей между отдельными показателями. Проблема объяснения этих связей является предметом более глубокого анализа и, возможно, будет решена в дальнейших исследованиях.

Спектр мощности разночастотных колебаний фоновой активности оказался наиболее значимым параметром ЭЭГ в расчете регрессионных уравнений отдельных когнитивных показателей (IQ, Prod, MCS, SM10, ShM). Анализ результатов множественной регрессии показывает, что общая оценка по тесту Равена (IQ) отрицательно связана с мощностью альфа-ритма в полосе 10 Гц (мод. 2) и положительно - с мощностью бета-ритма в полосе выше 25 Гц (мод. 3) в затылочной области.

Продуктивность описания признаков понятий (Prod) положительно связана с мощностью дельта-ритма в полосе 1-3 Гц в затылочной области слева (мод. 4). Мощность бета-ритма в затылочной области справа отрицательно связана с мерностью когнитивного пространства (MCS) в полосе выше 25 Гц и положительно - в полосе 14-19 Гц (мод. 5).

Показатели иконической и оперативной памяти значимо связаны с мощностью альфа- и бета-диапазонов спектра ЭЭГ в затылочных и лобных отведениях. Показатель иконической памяти положительно связан с мощностью альфа- в полосе 9 Гц (затылок справа) и бета-ритма в полосе 14-19 Гц (лоб слева) и отрицательно - с мощностью альфа-ритма в полосе 12 Гц в затылочной области слева (мод. б). Несколько иная картина вырисовывается в расчете кратковременной памяти: чем ниже мощность альфа-в полосе 9 Гц и выше мощность бета-ритма в полосе 14-19 Гц в затылочной области справа, тем выше показатель кратковременной памяти.

Такие спектральные характеристики ЭЭГ, как средняя абсолютная амплитуда колебаний фоновой активности (отклонение волны от нулевой линии до ее вершины, в мкВ) и стандартное отклонение от средней абсолютной амплитуды (вариативность амплитуды, в мкВ) в затылочной области, имеют значимый вес в расчете показателя IQ: чем выше средняя абсолютная амплитуда колебаний фоновой активности и ниже ее вариативность (станд. откл.), тем выше оценка по тесту Равена.

Связь когнитивных параметров со спектральной мощностью разночастотных колебаний фоновой активности является новым результатом, дополняющим представления о связи интеллектуальной активности с параметрами альфа-ритма, которые неоднократно подтверждались в исследованиях [46; 48; 55; 140].

Анализ соотношения спектральных характеристик ЭЭГ с академической успеваемостью показал, что наиболее значимым элек-тро-физиологическим показателем в расчете школьной успеваемости является мощность альфа-ритма в диапазоне 8-12 Гц в лобных и затылочных отведениях (регресс, мод. 8-14). Что касается академической успеваемости на первом курсе университета, значимый вес приобретает также мощность дельта-ритма в полосе 1-3 Гц в центральной области слева (мод. 15).

Однако необходимо отметить, что электрофизиологические характеристики, хотя и считаются надежными показателями, улучшающими качество множественных регрессионных моделей, не позволяют делать вывод об онтологическом статусе когнитивных способностей. В рамках нашего исследования мы ставили более узкую задачу: соотнести представления о новом теоретическом конструкте "когнитивный ресурс" с имеющимися эмпирическими данными, в том числе и с результатами психофизиологических исследований. Анализ и интерпретация этих связей является предметом самостоятельного исследования.

Список литературы диссертации автор научной работы: кандидата психологических наук, Горюнова, Наталья Борисовна, Москва

1. Айзенк Г.Ю. Интеллект: новый взгляд 1. 1995. 111-

3. Александров П.С. Теория множеств БЭС. Математика. М., 1998. 380.

4. Анастази А., Урбина Психологическое тестирование. СПб.: Питер, 2001. 50-53. 4 Анохин А.П. О генетической природе индивидуальных особенностей общемозговой организации ЭЭГ Психол. журн. 1987. Т.8. 2. 146-153.

5. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения Пер. с англ. М.: Прогресс, 1980.

6. Бардин К.В. Проблема порогов чувствительности ческие методы. М.: Наука, 1976. и психофизи7. Блок В. Уровни бодрствования и внимания Экспериментальная психология Ред. П. Фресс и Ж. Пиаже. М.: Прогресс, 1970. Вып. 3. 97-146. 8 Бовин Б.Г. Нейрофизиологическая модель многоальтернативного выбора и ее психологическое содержание:

8. Богоявленская Д.Б. Интеллектуальная активность как проблема творчества. Ростов н/Д: Изд-во Ростовского ун-та, 1983".

9. Брушлинский А.В. Основные проблемы и перспективы математизации психологии мышления Вопросы психологии. 1975. 1. 3-11.

10. Брушлинский А.в. Психология мьш1ления и понятие множества Психология и математика. М., 1976. 58-69.

11. Бурлачук Л.Ф., Блейхер В.М. Психологическая диагностика интеллекта и личности. Киев, 1978.

12. Бычкова Л.П. Влияние структуры стимульного ряда и его субъективного представления на продуктивность кратковременного запоминания: Дисс. канд. психол. наук. М., 1998.

13. Вартанов А.В. Цветовое семантическое пространство: Автореф. дисс. канд. психол. наук. М., 1995.

14. Веккер Л. М. Психика и реальность: единая теория психических процессов. М.: Смысл, 2001.

15. Веккер Л.М. Психические процессы. Л.: Изд-во ЛГУ, 1974. Т.1.

16. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М.: Изд-во МГУ, 1982.

17. Воронин А.Н. Диагностика аттенционных способностей школьников старших классов: Дисс. канд. психол. наук. М., 1992.

18. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию. М.: Прогресс, 1988.

19. Голубева Э.А. Индивидуальные особенности памяти человека (психофизиологическое исследование). М.: Педагогика, 1980.

20. Горюнова Н.Б., Дружинин В.Н. Операциональные дескрипторы когнитивного ресурса и продуктивность решения тестовых задач и задач-головоломок Психол. журн. 2001. Т.22. №4. 21-29.

21. Горюнова Н.Б., Дружинин В.Н. Операциональные дескрипторы ресурсной модели общего интеллекта Психол. журн. 2000. Т.21. №4. 57-64.

22. Горюнова Н.Б., Лебедев А.Н. Оценка интеллектуальной продуктивности по параметрам ЭЭГ Когнитивные процессы и обучение: Тез. междисципл. научно-практич. конф. М.: Изд-во СГУ, 2002. 20-24. 24. Де Боно Э. Латеральное мышление. СПб.: Питер, 1997.

23. Денисов А.Ф., Дорофеев Е.Д. Культурно-свободный тест интеллекта Р. Кеттела Руководство по использованию. СПб.: ГП Иматон, 1994.

24. Дружинин В. Н, Интеллект и продуктивность деятельности: модель "интеллектуального диапазона" Психол. журн. 1998. Т.19. 2. 61-70.

25. Дружинин В.Н. Когнитивные способности: структура, диагностика, развитие. М.: ПерСе; СПб.: Иматон-М, 2001.

26. Дружинин В.Н. Метафорические модели интеллекта Психол. журн. 1999. Т.20. 6. 44-52.

27. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. СПб.: Питер, 1999.

28. Дружинин В Н., Хазратова Н.В. Экспериментальное исследование формирующего влияния среды на креативность Психол. журн. 1994. Т.15. 4. 83-93.

29. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. М.: Финансы и статистика, 1988 (j

30. Забродин Ю.М., Лебедев А.Н. ка. М. Наука, 1

31. Психофизиология и психофизи32. Зинченко В.П., Величковский Б.М., Вучетич Г.Г. Функциональная структура зрительной памяти. М.,1980.

33. Зинченко Т.П. Когнитивная и прикладная психология. М.Воронеж: НПО МОДЭК, 2000.

34. Зинченко Т.П., Смородин И.М. Распределение ресурсов внимания при выполнении совмещенных действий Эргономика. Труды ВНИИТЭ. М., 1988. Вып. 35.

35. Измайлов Ч.А. Сферическая модель цветоразличения. М.: Изд-во МГУ, 1980.

36. Измайлов Ч.А., Соколов Е.Н., Сукретная Л.П., Шехтер Л.М. Семантическое пространство искусственных цветовых названий Вестник МГУ. Серия

37. Психология. 1992. 1. 3-14.

38. Кирой В.Н., Ермаков П.Н., Белова Е.И., Самойлина Т.Г. Спектральные характеристики ЭЭГ детей младшего школьного возраста с трудностями обучения Физиология человека. Т.28. 2. 2002. 20-30.

40. Память человека. Структуры и процессы. М.:

41. Клайн П. Справочное руководство по конструированию тестов. Киев: ПАН Лтд., 1994.

42. Князева Т. С Лебедев А.Н., Торопова А.В. Диагностика музыкальности по электроэнцефалограмме Психол. журн. 2001. Т.22. 6. 87-91.

43. Когнитивная психология Под ред. В.Н. Дружинина, Д.В. Ушакова. М.: ПерСе, 2002. 5-24.

44. Крылов В.Ю. Математическое моделирование субъективных пространств: Дисс. доктора психол. наук. М., 1988.

45. Кулагин Б.В. Основы профессиональной психодиагностики. М.: Медицина, 1984.

46. Лебедев А.Н. Кодирование информации в памяти когерентными волнами нейронной активности Психофизиологические закономерности восприятия и памяти Отв. ред. А.Н.Лебедев. М.: Наука, 1985.

47. Лебедев А.Н. Нейрофизиологические параметры века ЖВНД, 1993. Т.43. Вып. 2. 277-285. памяти чело48. Лебедев А.Н. Объем и быстродействие памяти человека Принцип системности в психологических исследованиях Ред. Д.Н. Завалишина, В.А. Барабанщиков. М.: Наука, 1990. 137149.

49. Лебедев А.Н., Артеменко О.И., Белехов Ю.Н. Диагностика интеллектуальной одаренности по электроэнцефалограмме Психол. обозрение, 1997. 1. 34-38.

50. Леонтьев А.Н. Опыт экспериментального исследования мьш]ления: Доклады на совещании по вопросам психологии. М., 1954.

51. Ливанов М.Н. Пространственно-временная организация потенциалов и системная деятельность головного мозга. Избранные труды Отв. ред. П.В. Симонов. М.: Наука, 1989.

52. Ломов Б.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М.: Наука, 1984.

53. Ломов Б.Ф., Николаев В.И., Рубахин В.Ф. Некоторые вопросы применения математики в психологии Психология и математика. М.: Наука, 1976. 6-43.

54. Мазилов В.А. Психологический анализ ограничения зоны поиска в процессе решения мыслительных задач: Дисс. канд. психол. наук. Ярославль, 1981.

55. Малых С Б Егорова М.С., Мешкова Т.А. Основы психогенетики. М.: Эпидавр, 1998. 243-293.

56. Маркина А.В., Пашина А.Х., Руманова Н.Б. Связь ритмов электроэнцефалограммы с когнитивно-личностными особенностями человека Психол. журн. 2000. Т.21. 2. 48-55.

57. Матюшкин A.M. Проблемные ситуации в мышлении и обучении. М., 1972.

59. Внимание и функции мозга. М.: Изд-во МГУ,

60. Найссер У. Познание и реальность: смысл и принципы когнитивной психологии. Благовещенск: Изд-во БГК им. И.А. Бодуэна де Куртенэ, 1998.

61. Основы психофизиологии Отв. ред. Ю.И. Александров. М.: Инфра-М, 1997. 27-33.

62. Память в процессе когнитивной переработки Современная психология: Справочное руководство Отв. ред. В.Н. Дружинин. М.: Инфра-М, 1999. 172-182.

63. Петренко В.Ф. Основы психосемантики: учебное пособие. Смоленск: Изд-во СГУ, 1997.

64. Платонов К.К. Краткий словарь системы психологических понятий. М.: Высшая школа, 1981.

65. Пономарев Я.А. Психология творческого мышления. М., I960.

66. Похилько В.И. Индивидуальные системы значений как средство интерпретации результатов субъективного шкалирования в психометрике: Дисс. канд. психол. наук. М., 1985.

67. Похилько В.И. Психодиагностика индивидуального сознания Общая психодиагностика Ред. А.А. Бодалев, В.В. Столин. М.: Изд-во МГУ, 1987. 228-244.

68. Равен Дж.К., Курт Дж.Х., Равен Дж. Общий

69. Равен Дж.К., Курт Дж.Х., Равен Дж. Стандартные прогрессивные матрицы Руководство к тесту Равена.

70. Разумникова О.М. Особенности пространственной организации ЭЭГ в зависимости от характеристик темперамента Физиология человека. 2001. Т.27. 4. 31-41.

71. Ребеко Т.А. Ментальная репрезентация как формат хранения информации Ментальная репрезентация: динамика и структура. М.: Изд-во ИП РАН, 1998. 25-54.

72. Ментальная активность. М.: Изд-во ИП РАН,

73. Рубинштейн Л. О мьш1лении и путях его исследования. М., 1958.

74. Рубинштейн Л. Избранные философско-психологические труды. Основы онтологии, логики и психологии. М.: Наука, 1997.

75. Русалов В.М., Русалова М.Н., Калашникова И.Г. и др. Биоэлектрическая активность мозга человека у представителей различных типов темперамента ЖВНД. 1993. Т.43. Вып. 3. 530.

76. Скопинцева Н.А. Количественные закономерности кратковременной памяти: Дисс. канд. психол. наук. М., 1994.

77. Современное состояние проблемы: основные закономерности и модели внимания Современная психология: Справочное руководство Отв. ред. В.Н. Дружинин. М.: Инфра-М, 1999. 162-170.

78. Сперлинг Дж. Модель зрительной памяти. Информация, получаемая при коротких зрительных предъявлениях Инженерная психология за рубежом. М., 1969.

79. Способности и склонности: комплексные исследования Под ред. Э.А. Голубевой. М.: Педагогика, 1989.

80. Стернберг Р.Д. Триархическая теория интеллекта Иностранная психология. 1996. 6. 54-61.

81. Суходольский Г.В. во СПГУ, 1997.

82. Математическая психология. СПб.: Изд- Теплов Б.М. Избранные труды: В 2 т. М.: Педагогика, 1985.

83. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования М.: Наука, 1986.

84. Терехина А.Ю. Многомерное шкалирование в психологии Психол. журн. 1983. Т.4. 1. 77-88. Щ

85. Тихомиров O.K. Структура мыслительной деятельности человека. М.: Изд-во МГУ, 1969.

86. Тюхтин B.C. Методологические вопросы математизации психологического знания Психология и математика. М.: Наука, 1976. 43-58.

87. Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Акоев И.Г. Ритмическая структура ЭЭГ: современное состояние и тенденции исследований Успехи физиологических наук. 2000. Т. 31. 3. 3953.

88. Хазратова Н.В. Формирование креативности под влиянием микросреды: Дисс. канд. психол. наук. М., 1994.

89. Холодная М.А. Интегральные структуры понятийного мышления. Томск, 1983.

90. Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. М.-Томск, 1997.

91. Хофман И. Активная память. М.: Прогресс, 1986.

92. Чуприкова Н.И. Психология умственного развития: Принцип дифференциации. М., 1997.

93. Шадриков В.Д. Введение

94. Шадриков В.Д. Психология производственного обучения. Ярославль, 1976.

95. Шмелев А.Г. Психодиагностика личностных черт. СПб.: Речь, 2002.

96. Элиава Н.Л. Мыслительная деятельность и установка Исследование мышления в советской психологии Отв. ред. Е.В. Шорохова. М., 1966. 278-319.

97. Эшби У.Р. Конструкция мозга (происхождение адаптивного поведения) М.: Иностранная литература, 1962.

98. Anastasi А. Aptitude testing. Encyclopedia of human behavior. SanDiego, C.A.: Acad, press, 1994. V.l. P.211-221.

99. Anastasi A. Are there unifying trends in the psychologies of the 1990s? Reinterpreting the legacy of William James Ed. M.E. Donnelly. Washington, D.C.: АРА, 1992. P. 29-48.

100. Anderson J. R. A spreading activation theory of memory J. of verbal learning and verbal behavior. 1983. V.22. P.261-295.

101. Anderson J.R. Methodologies for studying human knowledge. Behev. and Brain Sci. 1987. V.IO. P.467-505.

102. Ashby F. Gr., Perrin N. A. Toward a unified theory of similarity and recognition Psychol. Rev. 1988. V.95. No.l. P.124-150.

103. Blumenthal A. The processes of cognition. New Jersey, 1977.

104. Boles D.B., Law M.В. A simultaneous task comparison of differentiated and undifferentiated hemispheric resource theories J. Exp. Psychol. Hum. Percept. Perform. 1398. V.24(1). P.204-215.

105. Buffart H., Leewenberg E., Restle F. Structural information theory Modern Issues in perception Eds. H. Geissler, H. Buffart, E. Leewenberg, V. Sarris. 1987. P.4874.

106. Burt C. The structure of mind: a review of the results of factor analysis British J. of Educational Psychology. 1949. No.19. P.49-70.

107. Carroll J.B, Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies N.Y.: Cambridge University press, 1993.

108. Cattell R.B. Abilities: their structure, growth and action Boston: Houghton Mifflin company, 1971.

109. Clark J. M., Paivio A. A duel coding perspective on encoding processes. Imagery and related mnemonic process: Theories, Individual differences, and Applications Eds. M. McDaniel, M. Pressley. 1987. P.5-33.

110. Cohen J. D., Dunbar K., McClelland J. R. On the control of automatic process: A parallel distributed processing account of Stroop effect Psychol. Res. 1990. V.97(3). P.337-345. 110. DeShon R.P., Brown K.G., Greenis J.L. Does selfregulation require cognitive resources? Evaluation of resource allocation models of goal setting Appl. Psychol. 1996. V.81(5). P.595-608.

111. Dodd D.H., White R.M. Cognition: Mental structure and processes. Boston: Allyn and Bacon, Inc., 1980.

112. Duffy F,, McAnulty G. Neurophysiological heterogeneity and the definition of dislexia: Preliminary evidence for plasticity Neurophysiologica, 1990. V.28. P.555-571.

113. Engelkampf J., Denis M. Multimodal approach to the issue of mental representations Centre d Etude de Psychologie Cognitive. 1989. V.65. P.1-23.

114. Eysenck H.J., Eysenck M.W. Personality and individual differences: A natural science approach. N.Y., L: Plenum press, 1985.

115. Eysenck H.J. Toward a new model of intelligence Person. Individ. Diff. 1986. V.7. No.5. P.731-736.

116. Eysenck H.J. Speed of information processing, reaction time and the theory of intelligence Speed of Information

117. Fancher R.E. The intelligence men: Makersot the IQ controversy. N.Y.: Norton, 1985.

118. Fernandez Т., Harmony Т., Rodriguez M., Reyes A,, Marosi E., Bernal J. Test-retest reliability of EEG spectral parameters during cognitive tasks: I. Absolute and relative power. Int. J. Neurosci. 1993. V.68(3-4). P.255-261.

119. Frost R., Gati I. Comparison of the geometric and the contrast models of similarity by presentation of visual stimuli to the left and the right visual fields Brain and Cognition. 1989. V.9. P.1-15.

120. Gale A. Electroencephalographic correlates of extraversion-introversion Psychophysiology 1980: Memory, motivation and event-relatad potentials in mental operation Eds. R. Sinz, M. Rosenzweig. Amsterdam: Elsevier, 1983.

121. Gardner H. Frames of mind. The Theory of multiple intelligencies. N.Y.: Basic Sucks, 1983.

122. Gasser t., Jennen-Stainmetz C Verleger R. EEG coherence at rest and during a visual task in two groups of children Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1987. V.67. P.151-158.

123. Giannitrapani D. The electrophysiology of intellectual function. Basel, 1985.

124. Granholm E., Asarnow R.F., Sarkin A.J,, Dykes K.L. Pupillary responses index cognitive resource limitations Psychophysiology. 1996. V.33(4). P.457-461.

125. Guillford J.P. The nature of human intelligence. N.Y.: M.C. Grawhill, 1967.

126. Gustafsson J.E. A unifying model for the structure of intellectual abilities Intelligence. 1984. V.8. P.179-203.

127. Haber R. Information-Processing Approaches to visual Perception. N.Y., 1969.

128. Harmony Т., Fernandez Т., Rodriguez M., Reyes A., Marosi E., Bernal J. Test-retest reliability of EEG spectral parameters during cognitive tasks: II. Coherence Int. J. Neurosci. 1993. V.68(3-4). P.263-271.

129. Humphreys L.G. The organization of human abilities American Psychologist. 1962. V.17. P.475-483.

130. Hunt E., Intelligence as information processing concept. British J. of Psychology. 1980. V.71. P.449-474.

131. Jasper H.H. The ten twenty electrode system of the International Federation //Electroencephalog. Clin. Neurophysiol. 1958. V.IO. P.371.

132. Jensen A.R. Reaction time and psychometric g A model for intelligence Ed. H.J. Eysenck. Berlin: Springer, 1982. P.93-132.

133. John E., Ahn H., Prichep L., Trepetin M., Kaye H. Developmental equations for the electroencephalogram Science. 1980. V.210. P.1255-1258.

134. Kahneman D. Attention and Effort. Englewood cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1973.

135. Kahneman D., Henik A. Effects of visual grouping on immediate recall and selective attention Attention and performance VII Ed. S. Dornic. Hillsdale, 1976.

136. Kelley T.L. Crossroads in the Mind of Man: A Study of Differentiable Mental Abilities. Stanford, 1928. >Ф

137. Kinchla R.A., Chen Z., Evert D. Precue effects in visual search: data or resource limited? Percept. Psychophis. 1995. V.57(4). P.441-450.

138. Lauchlan F., Elliott J. The psychological assessment of learning potential British J. Educ. Psychol. 2001. V.71 (4) P.647-665. 139. Le Ny J. F. Selective activities and elective forgetting in the process of understanding and in the recall of semantic contents Cognition and Memory Eds. F. Klix, J. Hoffmann. Berlin, 1980. 14

139. Lebedev A.N., Artemenko O.I., Anochin A.P. In search of EEG indices of mental abilities Phenomena and architectures of Cognitive Dynamics: Symposium devoted to Ernst Heinrich Weber. Abstract. Leipzig: Leipzig University, 1995. P. 20.

140. Lubinski D., Dawis R.V. Aptitudes, skills, and proficiencies Handbook of industrial and organizational psychology Eds. M.D. Dunnette, L.M. Hough. Palo Alto, C.A.: Consulting Psychologists press, 1992. V.3. P.1-59.

141. Makhlouf-Norris F., Jones H.J., Norris H. Articulation of the conceptual structure in obsessinal neurosis British J. of social and clinical psychology. 1970. No.9. P.264274.

142. Mangold-Allwinn R. Flexibile Konzepte. Experimente, Modelle, Simulationen. 1995.

143. Marks L. E. On cross-modal similarity: Perceiving temporal patterns by hearing, touch, and vision Perception and Psychophysics. 1987. V.42(3). P.250-256.

144. Molle M., Schwank I., Marshall L., Kldhn A., Born J. Dimensional complexity and power spectral measures of the EEG during functional versus predicative problem solving Cognitive Psychol. 2000. V.44. No.3. P.547-563.

145. Navon D., Gopher D. On the economy of the human processing system Psychol. Review. 1979. V.86. No.3. P.214-255.

146. Neubauer A.C., Bauer C Holler G. Intelligence, attention, motivation and speed-accuracy trade-off in the Hick paradigm Personality and Individual Differences. 1992. No.13. P.1325-1332.

147. Neubauer A.C., Riemann R., Mayer R., Angleitner A. Intelligence and reaction times in Hick, Sternberg and Posner paradigms Personality and Individual Differences. 1997. V.22(6). P.885-894.

148. Norman D.A., Bobrow D.B. On data limited and resource limited processes Cogn. Psychology. 1975. V.7. P.44-64.

149. Nosofsky R. M. Exemplar-based accounts of relations between classification, recognition, and typicality J, of Exp. Psychol.: Learning, Memory and Cognition. 1988. V.14.(4), P.700-708.

150. Nosofsky R. M. Similarity scaling and cognitive process model Ann. Rev. Psychol. 1992. V.43. P.25-53.

151. Paivio A. Mental Representation. N.Y.: Oxford University press, 1986.

152. Pollock v., Schneider L., Lyness S. Reliability of topographic guantative EEG amplitude in healthy late middle aged and elderly subjects Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1991. V.79. P.20-26.

153. Posner M.I. Chronometric Explorations of Mind. N.Y.: Oxford University press, 1986.

154. Prabhakaran V., Smith J., Desmond J., Glover G., Gabrieli J. Neural substrates of fluid reasoning: An fMRI study of neocortical activation during performance of the Ravens Progressive Matrices Test Cognitive Psychol. 1997. V.33. No.l. P.43-63.

155. Raven J. The Ravens Progressive Matrices: change and stability over culture and time Cognitive Psychol. 2000. V.41. No.l. P.1-48. r,*!

156. Reason J. Human Error. Cambridge: Cambridge University press, 1990.

157. Ridderinkhof K,R., van der Molen M.W. Mental resource, processing speed, and inhibitory control: a developmental perspective Biol. Psychol. 1997. V.45(103). P.241-261.

158. Rugg M.D., Dickens A.M. Dissociation of alpha and theta activity as a function of verbal and visuospatial tasks Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1982. V.53(2). P.201-207.

159. Saito M., Ishida T. Cognitive resource model for the information-processing of task-irrelevant stimuli Psychiatry and Clinical Neurosciences. 2002. V.56(2). P.145.

160. Salinsky M., Oken В., Morehead L. Test-retest reliability in EEC frequency analyses Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1991. V.79. P.383-392.

161. Schack В., Vath N., Petsche H., Geissler H.G., Moller E. Phase-coupling of theta-gamma EEG rhythms during short-term memory processing Int. J. Psychophysiol. 2002. V.44(2). P.143-163.

162. Schneider W., Shiffrin R.M. Controlled and automatic human information processing: Detection, search and attention Psychological Review. 1977. V.84(l).

163. Smith E., Jonides J. Working Memory: A view from neuroimaging Cognitive Psychol. 1997. V.33. No.1. P.5-42.

164. Snodgrass J. G., Feenan K. Priming effects in picture fragment completion: Support for the perceptual closure hypothesis J. of Exp. Psychol.: General. 1990. V.119(3). P.276-296.

165. Spearman C. General intelligence objectively determined and measured Amer. J. of Psychol. 1904. No.15. P.201293.

166. Spearman С The abilities of man: Their nature and measurement. N.Y.: Macmillan, 1927.

167. Squire L. R., Knowlton В., Musen G. The structure and organization of memory Ann. Rev. Psychol. 1993. V.44. P.453-495.

168. Stassen H., Bomben G., Propping P. Genetic aspects of EEG: An investigation into the within-pairs similarity of MZ and DZ twins with a new method of analyses Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1987. V.66. P.489-501.

169. Sternberg R.J. Inside intelligence Amer. scientist. 1986. V.74(32). P.137-143.

170. Sternberg S. High-speed scanning ence. 1966. V.153. P.652-654. in human memory Sci171. Sternberg S. Memory scanning: Menral processes revealed by reaction-time experiments Amer. Scientist. 1969. V.57. P.421-457.

172. Thurstoun L.L., Thurstoun T.G. Factorial studies of intelligence Psychometric Monographs. 1941. No. 2

173. Torrance E. P. The nature of creativity as maintest in its resting The nature of creativity Ed. R.J. Sternberg. N.Y.: Cambridge University press, 1988. P.43-75.

174. Treisman A. Variations on the theme of feature integration: Reply to Navon Psychol. Rev. 1990. V.97(3). P.460463.

175. Varner L.J., Ellis H.C. Cognitive activity and physiological arousal: processes that mediate mood-congruent memory Mem. Cognit. 1998. V.26(5). P.939-950.

176. Vernon P.E. The structure L.: Methuen, 1960. of human abilities (Rev. Ed.)

177. Worthen J.В., Garcia-Rivas G., Green C.R., Vidos R.A. Tests of a cognitive-resource-allocation account of the bizarreness effect J. Gen. Psychol. 2000. V.127(2). P.117144.