Книги по психологии

Е. А. ВАЛУЕВА
Периодика - Психология. Журнал Высшей школы экономики

Проблема соотношения интел­лекта и креативности вызвала много­численные дебаты, решение которых искалось на психометрическом пути, т. е. путем корреллирования тесто­вых показателей обоих конструктов. Значения коэффициентов корреля­ций между интеллектом и креатив­ностью существенно варьируют в за­висимости от того, какие конкретно показатели измеряются, как они из­меряются и о какой области творче­ских достижений идет речь. Часто со­отношение интеллекта и креативно­сти описывается в рамках пороговой модели: до определенного значения IQ (115–120 баллов) интеллект и кре­ативность тесно связаны между собой (положительно коррелируют), а при более высоких значениях интеллекта эти две способности становятся неза­висимы друг от друга. Сторонники другой точки зрения утверждают, что интеллект и креативность — тесно связанные друг с другом способности: высокий интеллект предполагает вы­сокие творческие способности, а низ­кий — низкие.

К. Ким осуществила метаанализ исследований, посвященных взаимо­связи интеллекта и креативности. Ею было проанализировано 21 ис­следование, общее число испытуе­мых в которых составило 45880 чело­век, а число включенных в анализ корреляций равнялось 447. Исследо­вание показало большой разброс в значениях коэффициентов корреля­ции: от —0.48 до 0.76. При этом сред­ний коэффициент корреляции был хотя и мал (0.174), но статистически значим (Kim, 2005). Как и в некото­рых других исследованиях (см., на­пример: Фройнд, Холлинг, 2005; Preckel, Holling, Wiese, 2006), в ана­лизе Ким показано, что имеющиеся в настоящий момент данные не под­тверждают пороговую теорию.

Нужно заметить, что метаанализ, проведенный К. Ким, базировался на исследованиях, датированных начи­ная с 1961 г. Некоторые авторы счи­тают, что исследования в этой обла­сти, проведенные в 1960–1970 гг., «достаточно устарели» и что необхо­димо «применять новые, недавно разработанные методы» (Фройнд, Холлинг, 2005, с. 90). В исследова­нии Ф. Прекель, Х. Холлинга и М. Визе был использован Берлин­ский тест структуры интеллекта для диагностики одаренности (BIS-HB). На 1328 испытуемых были получены корреляции между интеллектом и творческими способностями от 0.36 до 0.54 (в зависимости от вида креа­тивности) (Фройнд, Холлинг, 2005; Preckel, Holling, Wiese, 2006).

Несмотря на достаточно ожив­ленную дискуссию по поводу соот­ношения тестовых показателей ин­теллекта и креативности, исследова­ние процессов, стоящих за этими конструктами, ведется совершенно обособленно. Чаще всего интеллект сводят к объему рабочей памяти — конструкту, заступившему в когни­тивной психологии на место старого вундтовского понятия объема созна­ния (Kyllonen, Christal, 1990; Unsworth, Engle, 2003).

В качестве одного из процессов, стоящих за креативностью, иногда рассматривается распространение активации по семантической сети (Ушаков, 2006). Идея связи креатив­ности с распространением активации восходит к С. Меднику. Для характе­ристики ассоциативных процессов С. Медник вводит понятие ассоци­ативной иерархии (Mednick,1962), которое описывает организацию ас­социаций между представлениями. Например, слово «корова» с наи­большей вероятностью будет ассоциироваться со словом «молоко», с ме­ньшей вероятностью со словом «тра­ва» и с совсем маленькой вероятно­стью со словом «телевизор». Люди различаются крутизной индивиду­альных ассоциативных иерархий, ко­торые измеряются эксперименталь­но путем сравнения количества ассо­циаций, даваемых испытуемыми в ассоциативном тесте. Люди, дающие небольшое количество ответов, кото­рые тесно ассоциированы со сло­вом-стимулом, характеризуются кру­тыми ассоциативными иерархиями. Испытуемые, порождающие много ассоциаций, имеют плоские ассоци­ативные иерархии: слова-стимулы не только вызывают у них стандартные ассоциации (типа стол — стул), но происходит дальнейшее разворачи­вание цепи ассоциаций (распростра­нение активации), в результате чего слово «стол», например, может поро­дить ассоциацию «нога». С. Медник предполагал, что креативные люди имеют более плоские ассоциативные иерархии, а некреативные – более крутые.

Г. Мендельсон связывал творчес­тво с процессами внимания. Соглас­но его представлениям, более креа­тивные люди обладают бóльшими ресурсами внимания, что позволяет им удерживать достаточно большое количество представлений в поле сознания. Расширенное поле внима­ния (расфокусированное внимание) характерно для творческих людей и противопоставляется фокусирован­ному вниманию — такому состоянию сознания, когда в нем активируется лишь небольшое число представле­ний (Mendelsohn, 1976). Таким обра­зом, идея распространения актива­ции в концепции Г. Мендельсона предстает в виде идеи распределения ресурсов внимания.

В более формализованном вари­анте идея распространения актива­ции представлена в рамках коннек-ционистского подхода. Предполага­ется, что наши знания могут быть представлены в виде сети, состоящей из взаимосвязанных узлов (аналогов нейронов). Активация одного из эле­ментов сети (понятия, слова, напри­мер) ведет за собой активацию (или торможение) взаимосвязанных с ним узлов, пропорциональную силе связи между этими узлами. Идеи па­раллельной распределенной обра­ботки, распространения активации и т. д. были воплощены в создании ис­кусственных нейронных сетей, моде­лирующих процессы восприятия, па­мяти, научения, речи, мышления (McClelland, 1999).

К. Мартиндейл предложил кон-некционистскую модель для объяс­нения процессов творчества. В духе коннекционизма он представляет имеющиеся знания как сеть, в кото­рой активированный в данный мо­мент участок соответствует области сознания, а несколько наиболее ак­тивированных узлов — области вни­мания. Он также проводит паралле­ли между идеями распространения активации по нейронной сети и кон­цепциями С. Медника и Г. Мендель­сона (Martindale, 1989; 1995).

Возникает вопрос: если между ин­теллектом и креативностью суще­ствует корреляционная связь, не озна­чает ли это присутствия общих про­цессов, ответственных за обе способ­ности?

Мы предположили, что таким об­щим процессом может быть процесс распространения активации, который играет существенную роль не только в креативности, но и в интел­лекте. И если в отношении креатив­ности этот вопрос изучается доста­точно давно, то основанием к выдви­жению такого предположения в отношении интеллекта служит то, что в определенной степени тесты интеллекта предполагают доступ к необычным свойствам предметов. Для проверки этого предположения было разработано и проведено иссле­дование, основанное на принципе создания различного активационно-го состояния сети путем предъявле­ния заданий тестов интеллекта в раз­личном контексте.

Эксперимент 1

Методика

Разработанная нами методика ос­нована на идее фокусированного — расфокусированного внимания. В ка­честве стимульного материала мы ис­пользовали тест, сконструированный нами на основе теста Равена в двух вариантах для двух групп испытуе­мых. Предъявляя первый вариант те­ста, названный нами «разнообраз­ным», так как задачи в нем были ос­нованы на множестве различных правил, мы предполагаем, что созда­ем состояние расфокусированного внимания, в котором активировано большое количество элементов сети (в нашем случае – правил, по кото­рым решаются задания теста). Предъявляя задачи на одно правило (второй вариант теста, «однообраз­ный»), мы тем самым создаем акти­вацию узкого участка сети и модели­руем состояние фокусированного внимания. Испытуемые, решающие «однообразные» задачи (т. е. осно­ванные на ограниченном количестве правил), и испытуемые, решающие «разнообразные» задачи (основан­ные на множестве правил), попадают в ситуацию различного контекста, который, как мы предположили, дол­жен сказываться на успешности ре­шения конкретных заданий в тесте, т. е. на их сложности2. Примеры зада­ний приведены в приложении.

На рис. 1 представлена схема экс­периментального дизайна.

Как видно из рис. 1, тестовые за­дания образуют несколько катего­рий:

1. «Калибровочные» — первые 4 задачи, одинаковые для двух групп.

2. «Установочные» — задачи, раз­личающиеся в двух группах: «одно­образные» и «разнообразные».

3. 3. «Тестирующие» — одинаковые для двух групп задачи, по результа­там решения которых и выявлялся эффект влияния контекста. Соответ­ственно тестирующие задачи были двух типов:

А) обычные (задачи на правила,
ранее встречавшиеся в тесте одина­
ковое количество раз в обеих груп­
пах);

Б) необычные (задачи, основан­
ные на правилах, которые не встреча­
лись ранее ни в одной из групп).

Были сформулированы следую­щие экспериментальные гипотезы:

1. Сложность тестирующих задач в двух группах испытуемых будет различаться в зависимости от кон­текста.

2. В группе с разнообразным кон­текстом (далее — разнообразная


Рис. 1


Дизайн эксперимента 1


Е. А. ВАЛУЕВА

2В ранее проводимых исследованиях, посвященных изучению вопроса о факторах, влияющих на сложность матричных заданий, рассматривались такие факторы, как: количество элементов в задаче и количество вариантов ответа (Bethell-Fox, Lohman, Snow, 1984), количество и тип пра­вил, задействованных в одной задаче (Carpenter, Just, Shell, 1990; Embretson, 2002; Hornke, 2002), перцептивная организация элементов (Primi, 2001; Arendasy, Sommer, 2005; Embretson, 2002).



Группа) по сравнению с группой с од­нообразным контекстом (далее — од­нообразная группа) уменьшится сложность «необычных» заданий.

3. В однообразной группе (по срав­нению с разнообразной) уменьшится сложность «обычных» заданий.

В эксперименте принимали уча­стие 149 человек в возрасте от 16 до 25 лет.

Результаты и их обсуждение

Результаты эксперимента пред­ставлены на рис. 2. Во-первых, не бы­ло обнаружено различий между «разнообразной» и «однообразной» группами в успешности решения «обычных» тестирующих задач (рис. 2а). Во-вторых, успешность ре­шения «необычных» задач оказалась выше в однообразной группе (рис. 2б). Таким образом, мы видим, что из трех выдвинутых нами эксперимен­тальных гипотез первая подтвержда­ется частично (влияние контекста обнаружено, но распространяется не на все тестирующие задачи), в отно­шении второй гипотезы получены результаты, противоположные ожи­даемым, а третья гипотеза не под­тверждается вовсе.

Так как эффект наблюдался для задач, расположенных в конце теста, нами было проверено предположе­ние о том, что на успешность реше­ния необычных задач влияет фактор утомляемости (кажется правдопо­добным, что испытуемые, сталки­вающиеся со множеством правил, устают больше, чем те, кто решает за­дачи с ограниченным набором пра­вил). Нами была построена регрессия размера эффекта влияния условий

(однообразное — разнообразное)3 на

Порядковый номер всех одинаковых


Рис. 2

Результаты эксперимента 1: различия в успешности решения тестирующих задач

Е. А. ВАЛУЕВА

3Размер эффекта влияния условий для каждой задачи рассчитывался как разница между параметрами сложности задачи для разнообразной и однообразной групп.


Заданий в тесте, которая показала, что порядковый номер задания не влияет на различия в сложности за­даний для двух групп (R2 = 0.012, P = 0.705). Другими словами, полу­ченные различия в сложности зада­ний для двух групп нельзя объяснить большей степенью усталости одной из групп. Это, с одной стороны, раду­ет, так как результаты достаточно сложно задуманного эксперимента не сводятся к банальному объясне­нию, но, с другой стороны, огорчает, так как встает известный (хотя и слегка перефразированный) вопрос: «Как объяснять?»

Учитывая полученные результа­ты, становится очевидным, что мо­дель фокусированного — расфокуси­рованного внимания, предложенная нами для предсказания эффектов влияния контекста на решение задач, плохо соответствует эмпирическим данным. Для интерпретации полу­ченного эффекта нами были предло­жены две альтернативные модели и проведен второй эксперимент по проверке того, насколько осмыслен­ными они являются.

Первая модель была названа нами Ресурсной моделью. Эта модель также основана на идее активации и заклю­чается в том, что при увеличении ко­личества активированных элементов (в нашем случае — правил) происхо­дит увеличение расхода ресурсов внимания и, соответственно, сниже­ние уровня активации. При неболь­шом количестве активированных эл­ементов (что характерно для однооб­разной группы) уровень активации будет выше, и поэтому решение за­дач в данном случае будет быстрее, так как «активация определяет коли­чество когнитивных ресурсов, досту­пных для осуществления переработ­ки информации» (Anderson, 1983, p. 273). Схематично эта модель изо­бражена на рис. 3.

Вторая модель — модель Интер­ференции, которая предполагает, что расширение фокуса внимания ведет к интерференции со стороны нере­левантных стимулов. Например, когда в разнообразном контексте ак­тивированным оказывается множе­ство элементов (правил), при возни­кновении новой задачи поиск



Е. А. ВАЛУЕВА


Ресурсная модель

Рис. 3



Необходимого правила будет осу­ществляться дольше.

Перейдем к описанию экспери­ментальной проверки этих моделей.

Эксперимент 2

Методика

Второй эксперимент был задуман как аналог первого, но на более прос­том материале — на материале про­цессов категоризации при опознании стимулов.

Испытуемым давалась инструк­ция, поясняющая, что в ходе экспе­римента на экране компьютера будут предъявляться слова, обозначающие либо животных, либо неживотных. Задача испытуемого — как можно быстрее определить, относится ли предъявляемое слово к категории животных. В случае ответа «да» ис­пытуемый должен был нажать на клавишу «1», в случае ответа «нет» — на клавишу «0». Перед основной се­рией каждый испытуемый проходил тренировочную, в которой он знако­мился с заданием и интерфейсом программы.

Как и в первом эксперименте, в этом исследовании принимали уча­стие 2 группы испытуемых и изуча­лось влияние контекста на опозна­ние тестирующих слов. В случае од­нообразной группы испытуемым в качестве установочных стимулов предъявлялись животные, относя­щиеся всего лишь к двум катего­риям: насекомые и млекопитающие, причем из млекопитающих — только хищники. Разнообразной группе в установочных сериях предъявлялись животные самых разнообразных ви­дов: насекомые, млекопитающие всех групп, птицы, амфибии, змеи, беспозвоночные. Также в установоч­ных сериях наряду со стимула­ми-животными предъявлялись дру­гие слова, отобранные случайным образом и не обозначающие живот­ных. Эти слова были идентичны для разнообразной и однообразной групп. Эксперимент состоял из трех серий и занимал в среднем меньше 10 мин. В каждой серии сначала предъявлялись установочные стиму­лы (18 животных + 18 неживотных), а потом 2 тестирующих. Тестирую­щие слова были двух типов:

1. Тестирующие животные: «отда­ленные» животные, относящиеся к категории, которая не встречалась ни в одной из групп. Тестирующими животными были: акула, окунь, кай­ман.

2. Тестирующие неживотные (ин­терферирующие слова, семантиче­ски или фонетически близкие к кате­гории животных): шкура, шайтан, а также слово «мурашки», которое сложно отнести к той или иной кате­гории.

В эксперименте измерялось вре­мя реакции (ВР) и точность ответов испытуемых.

Рассмотрим предсказания обеих моделей в отношении эксперимен­тальных результатов. Ресурсная мо­дель предполагает, что активация пе­риферийных элементов сети выше в однообразной группе (рис. 3). К пе­риферийным относятся все элемен­ты, не входящие в категорию живот­ных, которые были использованы в качестве установочных стимулов. Следовательно, элементы сети, со­ответствующие тестирующим сти­мулам, как животным, так и нежи­вотным, согласно ресурсной модели, будут более активированы в однооб­разной группе. Для тестирующих животных, т. е. для стимулов, на ко­торые правильным является поло­жительный ответ, более высокая ак­тивация означает более быструю и более точную реакцию (Anderson, 1984). Для тестирующих неживот­ных, т. е. стимулов, на которые пра­вильным является отрицательный ответ, ситуация сложнее. С одной стороны, более высокая активация может приводить к ускорению отве­тов. С другой стороны, она стимули­рует испытуемого к ложному опозна­нию, т. е. создает тенденцию к непра­вильным положительным ответам (ложным тревогам), особенно в слу­чае, когда стимул сходен (семантиче­ски или фонетически) с активиро­ванными элементами. Поскольку увеличение точности ответа за счет удлинения его ВР является частично делом произвольного контроля со стороны субъектов (так называемый speed-accuracy trade-off), то испытуе­мые могут компенсировать тенден­цию к ложным тревогам, увеличивая время ответов. В результате ресурс­ная модель предсказывает для тестирующих неживотных в однообраз­ной группе либо уменьшение време­ни реакции при одновременном сни­жении точности, либо отсутствие различий по отношению к разнооб­разной группе.

Предсказания интерференцион­ной модели иные. Согласно ей, раз­нообразный контекст активирует множество нерелевантных содержа­ний, которые интерферируют с реле­вантными. При предъявлении сти­мула, соответствующего неживотно­му, однако с животными связанного (например, слова «шкура»), согласно интерференционной модели, в слу­чае разнообразных условий порож­дается более сильный интерфери­рующий контекст, что приведет к за­медлению реакции и/или увеличе­нию числа ошибок в этих условиях по сравнению с однообразными. Для тестирующих животных интерфе­ренционная модель не выдвигает специфических предсказаний.

В табл. 1 суммированы предска­зания соотношения показателей в однообразной и разнообразной груп­пах для двух изложенных выше мо­делей.


Табл. 1

Предсказания ресурсной модели и модели интерференции в отношении ВР и точности ответов

Ресурсная модель

Модель интерференции

Тестирующие животные

+

=

Тестирующие неживотные

=

+

Примечание. Знаком «+» обозначено преимущество однообразной группы по ВР и точности от­ветов, знаком «=» — результаты, в отношении которых модель не дает однозначных предсказаний.


В исследовании приняли участие 68 человек (33 в однообразной груп­пе, 35 в разнообразной) в возрасте от 17 до 48 лет (средний возраст — 22 года).

Результаты и их обсуждение

Результаты второго эксперимента и их соответствие/несоответствие предсказаниям моделей приведены в табл. 2.

Из таблицы видно, что в отноше­нии тестирующих животных подтверждается предсказание ресурсной модели, а в отношении тестирующих неживотных результаты не соответ­ствуют модели интерференции. Кро­ме того, был получен еще один инте­ресный результат. Испытуемые в од­нообразной группе существенно быстрее давали ответ на слово «му­рашки» (см. рис. 4).

Специфика этого слова заключает­ся в том, что его объективно достаточ­но сложно отнести к какой-либо кате­гории, так как оно, с одной стороны, достаточно прочно ассоциируется со


Табл. 2

Результаты эксперимента 2. Дополнительной рамкой обозначены совпадения полученных результатов с предсказаниями Модели

Ресурсная модель

Модель интерференции

Тестирующие животные

* +

=

Тестирующие неживотные

** =

+

* Точность ответов в однообразной группе значимо больше по сравнению с точностью ответов в разнообразной (тест Манна–Уитни, P = 0.066).

** В отношении тестирующих неживотных не было найдено различий в двух группах ни по ВР, ни по точности.

Рис. 4

Различия во ВР испытуемых двух групп на слово «мурашки»

Е. А. ВАЛУЕВА


Всем известным явлением «мурашек по коже», а с другой стороны — с жи­вотными-букашками. О сложности категоризации этого стимула свиде­тельствует практически равное соот­ношения ответов «да» и «нет».

Этот результат, на первый взгляд, достаточно сложно проинтерпрети­ровать, однако рассмотрим еще несколько дополнительных фактов, по­лученных в эксперименте.

1. В табл. 3 приведено распреде­ление ответов «да» и «нет» на слово «мурашки» в разнообразной и одно­образной группах. В разнообразной группе преобладают ответы «нет», в то время как в однообразной — от­веты «да».


Е. А. ВАЛУЕВА Е. А. ВАЛУЕВАТабл. 3

Соотношение ответов «да» и «нет» на слово-стимул «мурашки» в двух группах

Количество ответов «нет»

Количество ответов «да»

Разнообразная группа

23

12

Однообразная группа

13

20


X2 = 4.723, P = 0.03

2. При предъявлении установоч­ных стимулов точность ответов на сло­ва, которые обозначали неживотных, в разнообразной группе была больше (тест Манна-Уитни, P = 0.044), это означает, что испытуемые в однооб­разной группе более склонные да­вать ответ «да» (в данном случае не­правильный).

Приведенные факты позволяют поставить вопрос о том, действитель­но ли тенденция давать больше поло­жительных ответов (ложных тревог) в группе с однообразным контекстом свидетельствует о состоянии боль­шей активации. Этот вопрос, однако, требует дополнительного изучения.

Заключение

Проведенные нами эксперимен­ты, один — на материале тестов ин­теллекта, а другой — на материале опознания и категоризации слов, позволяют говорить о том, что распро­странение активации может играть существенную роль в интеллектуаль­ных процессах. Предложенная изна­чально модель фокусированного — расфокусированного внимания пло­хо объясняет полученные в первом эксперименте эмпирические данные. Вместо нее мы предложили другую — ресурсную модель, позволяющую сделать акцент на относительном уровне активации. В соответствии с этой моделью предполагается, что фокусировка внимания приводит к большей активации сети за счет ме­ньшего количества связей у каждого элемента. Расфокусированное вни­мание предполагает большое количе­ство связей между элементами, рас­пространение активации на большее количество узлов и, следовательно, более низкий уровень активации. В статье показано, что влияние кон­текста на решение разного рода задач можно объяснить с помощью этой модели.

Таким образом, процессы распро­странения активации, играющие определенную роль как в креативности, так и в интеллекте, могут являться источ­ником обнаруживаемых корреляций между интеллектом и креативностью.



Литература

Ушаков Д. В. Языки психологии твор­чества: Я. А. Пономарев и его школа // Психология творчества. Школа Я. А. По­номарева / Под. ред. Д. В. Ушакова. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2006, в печати.

Фройнд Ф. А., Холлинг Х. Исследова­ние и измерение одаренности и креатив­ности с помощью Берлинского теста структуры интеллекта // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2005. Т. 2, № 4. С. 81–93.

Anderson J. R. A spreading activation the­ory of memory // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1983. 22. 261–295.

Anderson J. R. Spreading activation // J. R. Anderson, S. M. Kosslyn (eds.). Essays on Learning and Memory. San Francisco, CA: Freeman, 1984.

Arendasy M., Sommer T. M. The effect of different types of perceptual manipulations on the dimensionality of automatically gen­erated figural matrices // Intelligence. 2005. 33. 307–324.

Bethell-Fox C. E., Lohman D. F., Snow R. E. Adaptive reasoning: Componential and eye movement analysis of geometric analogy performance // Intelligence. 1984. 8. 3. 205–238.

Carpenter P. A., Just M., Shell P. What one intelligence test measures: A theoret­ical account of processing in the Raven’s progressive matrices test // Psychological Review. 1990. 97. 404–431.

Embretson S. E. Generating abstract rea­soning items with cognitive theory // S. H. Irvine, P. C. Kyllonen (eds.). Item gen­eration for test development. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, 2002.

Green K. E., Kluever R. C. Components of item difficulty of Raven’s matrices // Jour­nal of General Psychology. 1992. 119. 189–199.

Kim. K. H. Can Only Intelligent People Be Creative? // The Journal of Secondary Gifted Education. Winter/Spring. 2005. XVI. № 2/3. 57–66.

Kyllonen P. C., Christal R. E. Reasoning ability is (little more than) working-memo­ry capacity?! // Intelligence. 1990. 14. 389–433.

McClelland J. L. Cognitive Modeling, Connectionist // R. A.Wilson, F. C. Keil (eds.). The MIT Encyclopedia of the Cog­nitive Sciences. MIT Press, 1999.

Martindale C. Personality, situation, and creativity // J. A. Glover, R. R. Ron-ning, C. R. Reynolds (eds.). Handbook of creativity. New York: Plenum, 1989. P. 211–232.

Martindale C. Creativity and connectio-nism // S. M. Smith, T. B. Ward, R. A. Finke (eds.). The creative cognition approach. Cambridge, MA: Bradford, 1995. P. 249–268.

Mendelsohn G. Associative and atten-tional processes in creative performance // Journal of Personality. 1976. 44. 341–396.

Mednick S. A. The associative basis of the creative process // Psychological Re­view. 1962. 69. 220–232.

Интеллект, Креативность И Процессы Распространения Активации 141


Preckel F., Holling H., Wiese M. Rela­tionship of intelligence and creativity in gif­ted and non-gifted students: An investiga­tion of threshold theory // Personality and Individual Differences. 2006. 40. 159–170.

Primi R. Complexity of geometric in­ductive reasoning tasks — contribution to the understanding of fluid intelligence // Intelligence. 2001. 30. 41–70.

Unsworth N., Engle R. W. Working me­mory capacity and fluid abilities: Exami­ning the correlation between Operation Span and Raven // Intelligence. 2005. 33. 67–81.


Валуева Екатерина Александровна, Институт психологии РАН, аспирант

Контакты: Ekval@mail. ru


Е. А. ВАЛУЕВА


Е. А. ВАЛУЕВА


Приложение

Примеры тестовых заданий, использовавшихся в эксперименте 1

Б — примеры задач однообразной серии


А — примеры задач разнообразной серии