Введение
Задача С. Медника, или тест удаленных ассоциаций (RAT), предназначена для оценки конвергентного и дивергентного мышления. Согласно Дж. Гилфорду, конвергентное мышление предполагает нахождение одного верного ответа, тогда как дивергентное — множества вариантов решений [Guilford, 1967]. Суть RAT заключается в нахождении единственного решения для тройки слов, что требует осмысления альтернативных, менее распространенных значений слов для нахождения возможной связи между ними [Cortes, 2019; Lee, 2013]. Соответственно, креативность сводится не только к широте ассоциаций, но и к способности преодоления стереотипных ответов [Дружинин, 1994].
С. Медник выделяет три ассоциативных способа достижения творческого решения [Mednick, 1962]: случайный подбор, на основе сходства и на основе медиации. В RAT реализуется способ медиации — поиск посреднического элемента между тремя, наиболее удаленными друг от друга по смыслу, вербальными стимулами. Классический пример — медиатором к стимулам «крыса, голубой, творог» будет «сыр». Во взрослых версиях RAT содержится 30 пунктов, время прохождения теста ограничивается 40 минутами [Mednick, 1962].
Исследователь обосновывает различия в творческих способностях пологостью или крутостью ассоциативных иерархий: у творчески одаренных людей наблюдается плоская ассоциативная иерархия и высокая способность находить отдаленные ассоциации, тогда как у менее одаренных — крутая иерархия и склонность к более стереотипным ответам [Ушаков, 2011]. Таким образом, более креативный человек характеризуется оригинальностью ответов, в то время как менее творческий проявляет беглость в ассоциациях (по факторам креативности Дж. Гилфорда).
В настоящее время RAT занимает второе место среди наиболее используемых стандартизированных тестов креативности, уступая тесту «The Alternate Uses Test» Дж. Гилфорда и сдвигая на третье место тест «The Torrance Test of Creativity» [Wu, 2020]. Метаанализ 2020 года по 172 публикациям научной базы данных Scopus за период с 2000 по 2019 год показывает, что наиболее часто используемой модификацией RAT является «Тест на сложные словосочетания» — Compound Remote Associates Task (CRAT) [Wu, 2020].
Исследователи зафиксировали 17 адаптаций RAT на разных языках, в том числе упоминается версия на русском языке. В России в лаборатории В.Н. Дружинина было адаптировано два теста отдаленных ассоциаций: подростковый вариант (Т.В. Галкина и Л.Г. Алексеева) и взрослый вариант (А.Н. Воронин). Однако данная адаптация в большей степени нацелена на измерение дивергентного мышления [Дружинин, 2001]. Д.В. Ушаков и Е.А. Валуева разработали аналог оригинального теста Медника, который был апробирован на выборке из 357 человек, альфа Кронбаха составил 0,87. При этом по результатам исследования выявлено, что RAT в большей мере является тестом на вербальный интеллект, чем на креативность, поскольку с тестами Урбана и «Необычное использование» задача Медника коррелирует существенно меньше, чем с тестами на оценку интеллекта и достижения [Ушаков, 2011].
RAT широко используется в различных областях, включая исследования процесса решения инсайтных задач [Huang P.-S, 2017], оценку творческих возможностей личности [Baer, 2008], диагностику психических расстройств [Tu P.-C, 2017], изучение процесса развития творчества в когнитивной нейронауке [Wu C.-L, 2019]. Несмотря на широту использования данной методики, ряд исследователей подвергает критике сами принципы описания отдаленности ассоциаций, предложенные С. Медником. Целью данной работы является рассмотрение современных работ последних пяти лет, содержащих критику и модификации классической версии RAT, и последующий их анализ с точки зрения структуры подбора отдаленных ассоциаций.
- Актуальные исследования модификаций RAT
Одними из первых критиков RAT выступили Б. Вортен и П. Кларк. Они пришли к выводу, что тест измеряет скорее чувствительность к языку, чем творческий потенциал [Worthen, 1971]. Например, к слову «черный» может быть подобрана как ассоциация «магия», так и слово «белый». Первый пример является иллюстрацией структурной связи, когда два слова характеризуются семантической близостью. Второй вариант содержит также функциональную связь, основанную на неречевом отношении, существующем в реальности. Исследователи разработали тест функционально удаленных ассоциаций FRAT, включающий любые варианты связей, кроме лингвистических [Worthen, 1971].
Эдвард М. Боуден и Марк Юнг-Биман разработали CRAT как альтернативу RAT, подвергая его критике за наличие разнородных способов образования медиативных связей [Bowden, 2003а]: синонимические ассоциации (по сходству), семантические ассоциации (по значению) и формирование сложных словосочетаний. Авторы взяли за основу последний способ связи и разработали 144 варианта задач [Bowden, 2003]. Например, для слов age (век), mile (миля) и sand (песок) будет верным ответом слово «stone» (камень) — stoneage, milestone, sandstone [Bowden, 2003]. CRAT требует меньше времени на решение, а также показывает высокую надежность, однако его критикуют за потерю сложности теста с точки зрения креативности, а именно нивелируется параметр гибкости как один из ключевых показателей творческого мышления [Wu, 2020].
Тем не менее, версия CRAT является сегодня наиболее распространенной среди исследователей. В частности, среди отечественных ученых Н. Морошкина и коллеги изучали возникновение «ага!»-переживания на материале решения задач CRAT [Moroshkina, 2022]. В исследовании, проведенном с участием 125 испытуемых с использованием расширенного набора из 115 триад на русском языке, составленных по принципу составных слов, была подтверждена гипотеза о связи переживания «Ага!» с уменьшением субъективной трудности задачи [Moroshkina, 2022].
Рассмотрим работы последних пяти лет, которые исследуют принципы решения задачи Медника и механизмы образования ассоциаций. Представленные ниже публикации охватывают период с 2019 по 2023 г. и могут быть классифицированы на основании следующих критериев:
1) влияние особенностей семантической памяти на решение задачи;
2) влияние особенностей языка на решение задачи: лингвистические и визуальные тесты;
3) влияние структуры и степени силы ассоциативных связей;
4) влияние особенностей пространства решения задачи.
1.1. Влияние особенностей семантической памяти на решение задачи
М. Бейсман и коллеги предложили альтернативную оценку креативности RAT на основе семантического сходства между ответами [Beisemann, 2020]. Исследователи критикуют оценку RAT на основании критерия правильности ответа за упущение потенциально значимой информации о процессе поиска ассоциаций. Авторы предположили, что использование латентного семантического анализа LSA [Landauer, 1997] для измерения семантической схожести ответа с правильным решением позволит лучше понять индивидуальные стратегии участников и процесс рассуждения.
В эксперименте участники решали 20 задач RAT, на каждую из которых отводилась 1 минута [Beisemann, 2020]. Далее испытуемым либо разрешалось проверить предложенный ими ответ, либо при его отсутствии им предлагали ввести последнее слово, рассматриваемое в качестве решения. Поскольку участники могли пересмотреть свой ответ, они могли его изменить. Исследователи пришли к выводу, что оценка на основе LSA показала сопоставимую достоверность по сравнению со стандартной оценкой RAT, т.е. гипотеза о преимуществе использования LSA не нашла подкрепления. Следовательно, стандартная дихотомическая оценка RAT уже содержит большое количество информации об индивидуальных различиях продуктивности решения.
Иначе к рассмотрению проблемы подходит коллектив авторов под руководством Дж. Лейрда, исследуя связь решения RAT с особенностями семантической памяти. Авторы считают, что успех решения RAT зависит от способности извлекать ассоциации из долговременной памяти и активации слов в памяти и их связей [Schatz, 2022]. Для проверки этой гипотезы используется компьютерная модель процесса решения задачи, направленная на исследование влияния предварительных знаний и механизмов извлечения памяти на соответствие человеческому поведению.
Модель описывает процесс решения через распространение активации по семантической сети от ключевых слов к возможным ответам [Schatz, 2022]. Сначала возникают сильные ассоциации, затем извлекаются слова-подсказки из долговременной памяти, что вызывает активацию слов и их связей. Оцениваются потенциальные решения с учетом прямых и обратных ассоциаций. Авторы выделили три компонента, влияющих на поведение субъекта в ситуации решения сложных задач: база знаний, алгоритм извлечения и модель возможных ответов [Schatz, 2022].
В исследовании Р. Лезамы и коллег изучались индивидуальные различия в семантическом прайминге и ингибиторном контроле при решении RAT [Lezama, 2023]. Целью их работы являлось изучение сильных (между близкородственными понятиями) и слабых (между отдаленными понятиями) показателей семантического прайминга для выявления связи между структурой семантической памяти и креативностью [Lezama, 2023]. Авторы предположили, что более сильные эффекты слабого семантического прайминга будут наблюдаться у более творческих людей.
В эксперименте испытуемым предлагались для решения глобально-локальная задача Навона и модифицированная версия RAT, результаты решения которых оценивались с применением адаптированной процедуры селективного извлечения информации на основании расчета индекса торможения [Gómez-Ariza, 2017]. Однако гипотеза авторов о наличии широкой семантической сети у более творческих субъектов не нашла своего подтверждения [Lezama, 2023].
1.2. Влияние особенностей языка на решение задачи: лингвистические и визуальные тесты
Проблему идентичности модификаций на разных языках поднимают Дж. Бехренс и А. Олтецеану [Behrens, 2020]. Авторы обнаружили значительные различия по точности и времени реакции между несколькими языками и наборами данных. Среди причин таких различий выделяются неоднородность выборок, разная сложность лингвистического кодирования заданий на разных языках, отсутствие стандартизации заданий и отсутствие общего временного интервала. В связи с этим в другом исследовании А. Олтецеану разработал визуальную версию функционального теста RAT, где задачей испытуемого является нахождение понятия, семантически связанного с тремя изображениями [Oltețeanu A.-M, 2015].
Коллектив финских и российских исследователей ставит вопрос о наличии связи между оценкой по визуальному тесту vRAT и лингвистическим тестом lingRAT отдельно для финского и для русского языков [Toivainen, 2019]. Обе версии тестов показали хорошую внутреннюю надежность на обеих выборках. Средний балл в визуальной задаче выше для финской выборки, а корреляция между двумя тестами сильнее в русской выборке. Исследователи отмечают, что наборы стимулов лингвистического RAT отличались для двух выборок: финские элементы содержали составные слова, а русские элементы представляли собой комбинацию составных и функциональных понятий. Исследователи предположили, что более высокая корреляция в русской выборке обусловлена различиями в методах измерения. В то время как vRAT опирался на семантические ассоциации, эффективность решения финского lingRAT была в большей степени связана с лингвистической способностью образовывать составные слова [Toivainen, 2019].
В статье М. Бекера и Р. Кабезы также описывается авторская визуальная модификация LI-RAT (Language Intependent RAT) [Becker, 2023]. Авторы критикуют RAT и СRAT за необходимость знания конкретного языка и отсутствие идентичности переведенных версий. Ученые разработали 121 задачу, которые состоят из двух пиктограмм-подсказок: одна содержит визуальное, а другая понятийное сходство со словом-решением (рис. 1). Участникам объясняли правила подбора удаленной ассоциации к пиктограммам.
Рис. 1. Пример задания LI-RAT: у песочных часов наличествует визуальное сходство с корсетом и понятийное сходство с обычными часами
С одной стороны, визуальная подсказка фокусирует внимание на поиске ассоциации, не связанной со значением, что является ключевым параметром креативности — гибкость. С другой стороны, понятийная подсказка ограничивает решение, хотя некоторые задачи теста могли иметь альтернативные решения. Предъявление такого рода стимулов приводит к большому числу возможностей использования подсказки, поэтому проблема неоднородности структуры ассоциаций все еще остается нерешенной.
1.3. Влияние структуры и степени силы ассоциативных связей
М. Марко и коллеги также подвергают критике RAT за неоднородность структуры ассоциаций [Marko, 2019]. Авторы провели два исследования, чтобы проверить следующее: 1) может ли неоднородный набор предметов быть объяснен одним латентным фактором (расстоянием между ассоциациями) или требуется несколько факторов? 2) в чем заключается вклад лексико-семантического и исполнительного функционирования в RAT? Ученые разработали новый тест ассоциативной цепи АСТ, в котором основной задачей испытуемых является создание цепочки слов по определенным правилам. Тест позволяет оценить эффективность решения по лексико-семантическим (сходство и удаленность ответов), исполнительным (торможение и переключение ответов) и комбинированным (инициации и беглости ответов) показателям [Marko, 2019].
В первом исследовании задачи RAT оценивались экспертами по таким показателям, как: абстрактность, образность, полисемия (количество значений, связывающих решение со словами-стимулами), связь между подсказкой и решением — понятийная, функциональная, синтагматическая, синонимичная [Marko, 2019]. Было показано, что ассоциативная удаленность слова-стимула в значительной степени определяет трудность RAT, при этом полисемичные и образные связи являются самыми сложными. Во втором исследовании участники выполняли RAT, ACT и тест на завершение предложения Хейлинга. В ACT испытуемые составляли ассоциативные (связанные с предыдущим стимулом) и диссоциированные (не связанные с предыдущим стимулом) цепочки слов [Marko, 2019]. При этом ответ должен быть отдаленным и сохранять высокую беглость. В результате удаленность пар слов была значительно выше для ассоциативных элементов. Также авторы пришли к выводу, что RAT преимущественно отражает лексико-семантическую связность и семантическую обработку, а не исполнительное функционирование.
Д. Витрано и коллег также заинтересовал вопрос о влиянии абстрактности и частоты слов на количество слов-ассоциаций в решении RAT [Vitrano, 2021]. Целью данного исследования являлась критика отсутствия контроля стимульного материала в задаче Медника, где не учитывались абстрактность, конкретность, эмоциональная нагруженность и образность слов. В эксперименте использовались четыре списка слов по степени частотности и конкретности с контролем длины слова, количества орфографических соседей и образности.
Авторы предположили, что конкретные по значению слова должны вызывать больше ответов, чем абстрактные, в задаче на ассоциативную беглость, а высокочастотные слова — больше, чем низкочастотные, независимо от уровня креативности [Vitrano, 2021]. Результаты показали, что высокочастотные слова действительно вызывали больше ассоциаций независимо от креативности участников по показателю беглости. Однако в отличие от предыдущих исследований, конкретные слова не вызывали больше ассоциаций, чем абстрактные, что может быть связано с равенством образности конкретных и абстрактных слов в списках, созданных авторами. Например, слово «ковчег» (конкретное) и «революция» (абстрактное) имели схожие оценки образности, что ранее не учитывалось.
В статье российских математиков и физиков [Valba, 2021] исследовалась взаимосвязь между структурой и свойствами сети свободных ассоциаций на английском языке и решением тестов RAT. Авторы показали, что средняя сложность RAT определяется относительным расположением слов-стимулов в сети ассоциаций. В «легко решаемых» тестах, с которыми более 64% участников справляются за 15 секунд, решение основывается на сильных ассоциативных связях в сети. Эффективная стратегия заключается в активации этих сильных связей. С другой стороны, для решения средних и сложных тестов предпочтительнее следовать «умеренно слабым» ассоциациям.
1.4. Влияние особенностей пространства решения задачи
В.Ф. Спиридонов и коллеги анализируют RAT с позиции теории задачного пространства, изучая процесс возникновения «ага»-переживания [Spiridonov, 2021]. Авторов интересует, какие семантические репрезентации образуются в ходе решения задачи и что из них приводит к возникновению тупика, преодоление которого через изменение репрезентации задачи можно было бы считать инсайтным решением. В качестве условия преодоления тупика исследователи вводят лексический прайминг значения первого слова-омонима в триплете, что может актуализировать как релевантную, так и нерелевантную репрезентацию. Например, в задаче «плита—педаль—яд» будет ответом «газ»: газовая плита, газовая педаль, ядовитый газ. В ходе ряда экспериментов обнаружилось, что нерелевантный прайминг действительно снижает эффективность решения задачи в сравнение с релевантным, из чего следует вывод о необходимости подготовки такого стимульного материала, который бы минимизировал вероятность тупиковых ситуаций [Spiridonov, 2021].
Более детальному изучению особенностей пространства задачи RAT посвящена работа коллектива авторов под руководством Дж. Кагана [Sio, 2022]. Исследователи отмечают, что в научном поле относительно недавно начали изучать связь между структурой семантической сети и эффективностью решения творческих задач. При этом все еще мало известно о том, как характеристики исходного проблемного пространства влияют на процесс поиска. Авторы ставят своей целью изучить влияние именно характеристик пространства задачи на трудность решения задач RAT. Для этого они выделяют следующие факторы [Sio, 2022].
- Типичность ответа. Сначала происходит формирование проблемного пространства, состоящего из наиболее частотных и тесно связанных с проблемой понятий. Если верным ответом является типичная идея, то достаточно узкого поиска в исходном пространстве задачи. Если ответ менее типичен, то необходимо расширение пространства поиска.
- Количество типичных, но нерелевантных ассоциаций. В творческих задачах наличие близких ассоциаций может помешать поиску нового решения, поэтому торможение таких сильных, но нерелевантных ассоциаций является критическим для успешного нахождения ответа. В связи с этим задачи со множеством нерелевантных ассоциаций будут решаться сложнее из-за дополнительного торможения.
- Структура пространства проблемы. Успешность решения также зависит от структуры пространства, которое характеризуется уровнем кластеризации и длиной пути между ассоциатами. Высокий уровень кластеризации предполагает переход в пространстве проблемы от одного кластера к другому, что затрудняет решение. Длинные пути между ассоциатами подразумевают, что многие ассоциаты связаны косвенно через промежуточные элементы, поэтому требуют больше времени для решения.
Цель первых двух экспериментов состояла в определении наиболее существенных факторов, влияющих на процесс и успешность решения задачи. Использовалась модификация СRAT, время решения одной задачи составляло 30 секунд. Для каждой задачи строилось проблемное пространство, включающее слова-стимулы, ответ и ассоциаты к словам-стимулам. Было выявлено, что семантическое расстояние между словами-стимулами и ответом, а также количество сильных, но несущественных ассоциатов являются ключевыми факторами сложности СRAT. В третьем эксперименте авторы подтвердили, что существует взаимодействие между количеством сильных, но несущественных ассоциатов и силой связи между словами-стимулами и ответом в эффективности решения СRAT.
Полученные данные согласуются с теоретическим представлением о креативном решении проблем: сначала осуществляется поиск ответа в пространстве понятий, близких проблеме, и далее при отсутствии подходящего ответа происходит расширение пространства задачи для извлечения более отдаленных понятий [Sio, 2022].
- Анализ модификаций RAT: объединение дивергентного и конвергентного этапов творческого мышления
Изначально креативность была выделена как первый этап дивергентного мышления, когда неограниченная свобода ассоциаций приводит к большому количеству разнородных ответов, а отбор наиболее адекватных задаче ответов отводится «критическому мышлению» [Kyung, 2019]. Но в отличие от методик креативности Дж. Гилфорда и Э. Торренса, С. Медник закладывал в задачу не только оценку дивергентного мышления, но и необходимость конвергентного мышления для креативного решения [11, 21]. В качестве ограничения чрезмерной дивергентности мышления в RAT закладывается поиск решения именно для триады слов, поскольку для диады разброс вариантов будет достаточно большой. В то время как триада сужает этот поиск до вполне конкретного варианта решения, который выбирается субъектом на этапе конвергентного мышления.
В дальнейших модификациях RAT данная тематика выражается в анализе структуры образования связей и преодоления ее разнородности. Однородность ассоциаций чаще всего связывалась авторами с беглостью решения задачи, а преодоление разнородности — с гибкостью. При этом методически проблема неоднородности проявляется в различии между показателями дивергентного мышления — беглости и гибкости. Так, еще Дж. Гилфорд и Э. Торренс выделяли факторы беглости и гибкости наряду с оригинальностью и тщательностью как основные для оценки творческого мышления [Дружинин, 2024]. Гибкость характеризует переход между малосвязанными структурами ассоциаций. Примером гибкости решения может быть намеренное изменение принципа решения задачи или спонтанный переход к другому классу. В то время как беглость означает быстрое нахождение большого количества идей внутри одного класса, и чем больше таких переходов, тем выше количество вариантов ответов. Проанализируем представленность факторов беглости и гибкости, заложенных в современные модификации RAT.
В первом блоке исследований влияния семантической памяти затрагиваются проблемы семантического сходства, частоты встречаемости слов и прямых ассоциаций, семантический прайминг с сильными и слабыми ассоциатами. Общий тезис такой: более успешное решение RAT будет обеспечиваться близостью и активированностью элементов семантической памяти, которые определяются частотой встречаемости данных ассоциаций в индивидуальном опыте субъекта, решающего задачу. И чем выше частота встречаемости данных стимулов, тем быстрее будет справляться с задачей испытуемый. То есть методически измерение креативности сводится к параметру беглости, а решение зависит от структуры ассоциаций семантической памяти субъекта, решающего задачу. В свою очередь Лезама с коллегами обращают внимание на тот факт, что продуктивность решения задачи может сводиться не только к беглости, но и к гибкости — возможности семантического доступа к слабым ассоциатам.
Во втором блоке исследований поднимается более сложная проблема — насколько решение будет зависеть не столько от семантической памяти субъекта, решающего задачу, сколько от особенностей самого языка. Вариантом унификации материала является создание визуальных тестов RAT, с помощью которых возможно нивелировать лингвистические особенности и сохранить разнородность структуры ассоциаций. Однако сами методики в большей степени сфокусированы на беглости подбора нужной ассоциации.
В работах третьего блока исследований критике подвергаются сами способы организации отношений между ассоциациями. Ученые фиксируют разрозненность принципов ассоциативной связи даже в визуальных тестах RAT, поскольку в них сохраняется неоднородность отношения между триплетами подсказок и решением. Так, М. Марко и коллеги обнаруживают, что трудность RAT заключается в наличии нескольких факторов: абстрактности, образности, полисемии и характере связи между подсказкой и решением. Данные факторы по-разному влияют на беглость и гибкость переключения между ассоциациями. Д. Витрано и коллеги подвергают сомнению отсутствие в RAT контроля абстрактности или конкретности слов, но связывают креативность только с показателем беглости. Результаты коллектива российских авторов показывают, что эффективным будет решение при активации сильных ассоциаций, т.е. снова идет речь о беглости.
В четвертом блоке, а именно в работе Дж. Кагана и коллег, предлагается способ преодоления неоднородности структуры ассоциаций через использование подхода пространственного решения задачи. Авторы выявили два фактора трудности решения RAT: семантическое расстояние между подсказками и ответом и количество сильных, но нерелевантных ассоциаций. На наш взгляд, семантическое расстояние между подсказками как параметр структуры семантической сети принципиален для введения фактора гибкости, который большей частью упускался в ранее рассмотренных работах. Проявление гибкости заключается в переходе к новому пространству решения задачи при отсутствии верного ответа среди семантически близких ассоциатов.
Результаты экспериментов подкрепляют теоретическое представление исследователей о том, что субъект, решающий задачу, сначала ищет ответ в пространстве концепций, связанных с проблемой, и если не находит перспективного ответа, то расширяет пространство поиска для извлечения более отдаленных понятий. Таким образом, авторы целенаправленно разделяют факторы беглости и фактора гибкости.
Кроме того, поскольку первоначально креативность была выделена как первый этап дивергентного мышления, когда неограниченная свобода ассоциаций приводит к большому количеству разнородных ответов, а отбор наиболее адекватных задаче ответов отводится «критическому мышлению», то креативность противопоставлялась критическому мышлению [Kyung, 2019]. Задача Медника, соединяя дивергентный и конвергентный этапы решения, в определенном смысле восстанавливает единство креативности и критического мышления. При этом, особенно в некоторых модификациях, через фактор гибкости тест отдаленных ассоциаций связывается не просто с проверкой выдвигаемых предположений, но и с выдвижением для проверки предположений в рамках определенной «имплицитной теории» (задачного пространства).
Выводы
Итак, приведенный анализ исследований механизмов связи в RAT обнаруживает сложности, связанные с неоднородностью структуры ассоциаций. Некоторые исследователи сфокусировались на изучении особенностей семантической памяти как ключевых факторов успешности решения задачи Медника. Другие авторы критикуют лингвистический подход к созданию теста и разрабатывают визуальные версии RAT. Тем не менее, две указанные выше линии исследований так и не решают более глобальную проблему, связанную с решением задачи Медника, — проблему неоднородности структуры ассоциативных связей. Третья группа ученых изучает факторы, которые влияют на структуру ассоциаций, и пытаются развести влияние абстрактности, конкретности, образности и частотности слов на решение задачи. Однако перечисленные модификации в большей степени сводятся к измерению параметра беглости креативного мышления.
Наиболее интересным вариантом разрешения проблемы неоднородности структуры ассоциативных связей является рассмотрение решения RAT через призму пространства решения задачи. Исследователи заключают, что в случае узкого пространства задачи, когда беглость вариантов решений исчерпана, логичным является расширение пространства — т. е. введение фактора гибкости.
Также задача RAT оказывается удачной с точки зрения соединения как этапа творческого мышления — дивергентности (или поиска как можно большего числа решений), так и этапа критического мышления — конвергентности (или отбора наиболее адекватного условиям задачи решения). Данная линия могла бы стать направлением для дальнейших исследований.