Связь флюидного интеллекта с другими показателями нейрокогнитивного развития у детей старшего дошкольного возраста

Контекст и актуальность. Имеющиеся к настоящему времени исследования о связи флюидного интеллекта (ФИ) с другими нейрокогнитивными функциями, в том числе у детей, противоречивы: связь ФИ с кратковременной и долговременной памятью, вниманием, развитием мелкой моторики остается дискутабельной, так же как и вопрос о возможности тренировки ФИ путем таргетного развития отдельных когнитивных навыков. Цель. Оценка ассоциаций ФИ с рядом других показателей нейрокогнитивного развития в старшем дошкольном возрасте. Гипотеза. У детей старшего дошкольного возраста ФИ ассоциирован с показателями рабочей памяти, кратковременной и долговременной памяти, внимания и мелкой моторики. Методы и материалы. Обследование участников проводилось в рамках проекта «Исследование нейробиологических предикторов академической успешности детей» (Приоритет–2030) с помощью аппаратно-программной системы SHUHFRIED (методика Лондонский Тауэр, Фрейбургская версия, англ. Tower of London – Freiburg version, TOL-F; тест Навыки моторного обучения, краткая форма по Штурму и Бюссингу, англ. Motor Learning Skills, MLS) и нейропсихологического обследования с помощью методики А.Р. Лурии в адаптации для детей старшего дошкольного возраста 6–7 лет (Глозман, 2006). Всего обследовано 169 детей, полностью все процедуры оценки прошли 98 участников, 68 мальчиков, 30 девочек, медианный возраст – 6,5 [6,0; 7,0] лет. Результаты. ФИ имеет значимые корреляции с целым рядом показателей нейрокогнитивного развития, среди которых наиболее тесные и значимые – с динамическим, оральным и кинестетическим праксисом, возможностями планирования и создания стратегии копирования с опорой на аналитические и целостные компоненты восприятия (копирование трехмерного изображения), координацией движений рук, мелкой моторикой, взаимодействием афферентного и эфферентного звеньев оптико-конструктивной деятельности, акустическим гнозисом, осознанием схемы тела и пространственной организации движения. Выводы. Согласно полученным данным, ФИ в старшем дошкольном возрасте имеет корреляции с широким набором показателей нейрокогнитивного развития, и, таким образом, выделить только одну мишень для тренировки ФИ не представляется возможным. Для достижения результатов в области повышения ФИ, вероятно, следует рассматривать более интегративные подходы к тренировкам, которые охватывают разнообразные когнитивные функции и задачи.

Введение

Флюидный интеллект (ФИ) является важным предиктором академической успешности. Согласно исследованиям, такие факторы ФИ, как индукция, дедукция, классификация, общее последовательное и количественное мышление, определяют важную роль ФИ в освоении индивидом новых навыков и умений (Ржанова, Алексеева, Бурдукова, 2020; Johann, 2020; Li, 2021; Passolunghi, 2022; Vernucci, 2021).

По определению Кеттела (Cattell), ФИ – это способность индивида логически мыслить и решать проблемы в новых нестандартных ситуациях независимо от приобретенных им ранее знаний (Cattell, 1987). Ключевым положением теории Кеттела (Cattell) является наличие двух основных факторов в структуре интеллекта – ФИ и кристаллизованного интеллекта (последний связан с приобретением знаний, социокультурным опытом и образовательной средой индивида) (Cattell, 1963)). В последующем в рамках Кеттела-Хорна-Кэррола (Cattell-Horn-Carroll) ФИ стал рассматриваться в качестве одной из ключевых первичных когнитивных способностей наряду с кристаллизованным интеллектом (McGrew, 2023).

В русскоязычных источниках ФИ иногда называют текучим, что соответствует дословному переводу предложенного Кеттелом (Cattell) термина «fluid», однако транслитерация «флюидный» является более устоявшейся (Ржанова, Алексеева, Бурдукова, 2020).

Актуальным является вопрос связи ФИ с другими показателями нейрокогнитивного функционирования как у взрослых, так и у детей, поскольку наличие ассоциаций с отдельными когнитивными функциями открывает возможности для разработки программ развития ФИ посредством таргетного тренинга отдельных когнитивных навыков.

Особое внимание уделяется связи ФИ с рабочей памятью (РП). Согласно ряду исследователей, РП является наиболее мощным предиктором ФИ (Luo, 2020). Она представляет собой активную систему, которая отвечает за хранение ограниченного объема информации и возможность оперирования данной информацией в пределах небольшого отрезка времени (Ржанова, Алексеева, Бурдукова, 2020; Nisbett et al., 2012). Впервые Киллонен (Kyllonen) и Кристал (Christal) показали чрезвычайно высокие коэффициенты корреляции (0,80–0,88) между РП и ФИ у взрослых (Kyllonen, Christal, 1990). Сильная и устойчивая взаимосвязь между РП и ФИ была подтверждена результатами других исследований (Conway et al., 2002; Kane et al., 2004). В пользу близости ФИ и РП свидетельствуют также результаты нейробиологических исследований: при выполнении заданий на ФИ и РП активируются одни и те же мозговые структуры (префронтальные и теменные зоны коры) (Gray, Chabris, Braver, 2003; Luo, 2020). В целом можно сказать, что существование высокой взаимосвязи между РП и ФИ у взрослых признано научным сообществом. Дискуссионным остается вопрос о детерминантах этой взаимосвязи.

Колом и соавт. (Colom et al., 2005, 2006) обнаружили, что индивидуальные различия в уровне ФИ значимо связаны как с РП, так и с кратковременной памятью (КП). В некоторых исследованиях КП представала более сильным предиктором ФИ, чем РП, в связи с этим ученые пришли к выводу, что в основе взаимосвязи между РП и ФИ лежит объем КП (Colom et al., 2008). Однако в других исследованиях не удалось получить подтверждение опосредующей роли КП в связи РП и ФИ (Cochrane, Green, 2021; Conway et al., 2002).

Одной из версий, объясняющих наблюдаемую связь между РП и ФИ, является предположение об определяющей роли механизмов контроля внимания (Engle, 2010; Schroeders et al., 2016). В задачах на ФИ когнитивный контроль необходим для анализа проблем, мониторинга процесса решения и адаптации стратегии решения в соответствии с тем, насколько успешно испытуемый справляется с заданием. Аналогично когнитивный контроль требуется в задачах на оценку РП, для поддержания представлений, извлекаемых из памяти, в поле сознания при столкновении с интерферирующими явлениями. В двух независимых исследованиях была подтверждена теория о внимании как о детерминанте взаимосвязи ФИ и РП (Colom et al., 2008; Jaeggi et al., 2011). Авторы предполагают, что основополагающую роль во взаимосвязи ФИ и РП играет исполнительный контроль, который отвечает за распределение и концентрацию внимания во время решения задач и его переключение на более важные задачи (Kane et al., 2004).

У детей взаимосвязь между РП и ФИ исследована значительно меньше (Erostarbe-Pérez, 2022). В ряде работ было показано влияние КП на взаимосвязь изучаемых переменных (Hornung et al., 2011; Tillman, Nyberg, Bohlin, 2008). Согласно исследованию Хорнунг и соавт. (Hornung et al.,2011; 160 детей в возрасте шести лет), именно компонент КП связан с ФИ на данном возрастном этапе. Другие работы продемонстрировали обратную картину, то есть отсутствие значимого влияния КП на связь ФИ и РП (Bayliss et al., 2005; Engel de Abreu, Conway, Gathercole, 2010; Swanson, 2008).

Алексеева и соавт. (2018) сообщили о результатах исследования взаимосвязи ФИ с другими аспектами когнитивных способностей у детей школьного возраста c использованием тестов Кауфманов. Основные выводы подчеркивают связь ФИ с памятью, как КП, так и долговременной, что может указывать на важность комплексного подхода к развитию интеллекта.

Важное значение имеют данные обучающих экспериментов, показавших возможность развития ФИ путем тренировки РП (Jaeggi et al., 2008, 2011). Однако в других работах, в том числе в рандомизированном контролируемом исследовании, эти данные не подтвердились (Redick et al., 2013; Thompson et al., 2013). Дискуссия о возможности влияния на ФИ путем тренировки РП остается актуальной. Возможность такой тренировки была показана в метаанализе 20 исследований (Au et al., 2015), однако в дальнейшем в двух других работах, в том числе в метаанализе, эти результаты были подвергнуты критике и признаны не имеющими серьезной доказательной базы (Bogg, Lasecki, 2015; Melby-Lervåg, Hulme, 2016).

Согласно недавним исследованиям, в выборках младших школьников с ФИ наиболее тесно связаны такие когнитивные способности, как мелкая моторика и РП (Memisevic, Dedic, Malec, 2023). При этом в других работах показана относительно слабая связь мелкой моторики и интеллекта у детей (Jenni et al., 2013).

Таким образом, имеющиеся к настоящему времени исследования о связи ФИ с другими нейрокогнитивными функциями, в том числе у детей, противоречивы: связь ФИ с КП и ДП, вниманием, мелкой моторикой остается дискутабельной, так же как и вопрос о возможности тренировки ФИ путем таргетного развития отдельных когнитивных навыков.

Данная противоречивость литературных данных может быть связана с тем, что большинство исследований фокусируются на анализе изолированных связей ФИ с отдельными когнитивными функциями (РП, вниманием или моторикой) на разных выборках и в разных возрастных группах. Комплексный анализ широкого спектра нейрокогнитивных показателей на одной выборке детей старшего дошкольного возраста ранее не проводился, что не позволяет оценить относительный вклад различных функций и их взаимосвязь с ФИ в рамках единой диагностической парадигмы. Это обусловило необходимость проведения представленного здесь исследования, в основе которого лежала следующая гипотеза: ФИ у детей старшего дошкольного возраста ассоциирован с показателями РП, КП, ДП, внимания и развития мелкой моторики. Целью исследования стала оценка ассоциаций ФИ с рядом других показателей нейрокогнитивного развития в старшем дошкольном возрасте.

Материалы и методы

Дети обследованы в рамках проекта «Исследование нейробиологических предикторов академической успешности детей». Критерии включения: письменное добровольное согласие родителя; возраст ребенка на момент включения: 5 лет 10 месяцев – 7 лет 4 месяца; способность ребенка понимать и следовать инструкциям. Критерии невключения: диагностированные ранее нарушения слуха, зрения и двигательной сферы; тяжелые психические и неврологические расстройства, диагностированные врачом-психиатром и/или неврологом; сотрясение головного мозга в течение последнего года, другая черепно-мозговая травма или оперативное нейрохирургическое вмешательство на головном мозге; пароксизмальная активность на ЭЭГ; алалия; тяжелые хронические заболевания, пороки развития, кахексия, наследственные заболевания; хронические психические расстройства, алкогольная и/или наркотическая зависимость у родителей.

Для оценки ФИ использовалась Международная шкала продуктивности Leiter-3 (4 основных субтеста когнитивного блока, К) (n = 169) (Ройд, 2014). Тест Leiter-3 разработан для определения способности индивида к абстрактному мышлению, решению проблем и поведенческой адаптации независимо от вербальных или языковых навыков. Он состоит в основном из визуально-пространственных заданий, что позволяет минимизировать влияние языковых барьеров. Leiter-3 демонстрирует высокую валидность и активно применяется в клинической практике, образовании и исследованиях (Giofrè et al., 2024; Lichtenstein et al., 2022).

Нейропсихологическое обследование (n = 130) было основано на методике А.Р. Лурии в адаптации для детей старшего дошкольного возраста 6–7 лет (Глозман, 2006), предъявляемые тесты представлены в таблице в разделе «Результаты».

Оценка РП, внимания и мелкой моторики проводилась с помощью аппаратно-программного комплекса (АПК) SHUHFRIED (Vienna Test System, Австрия) (n = 114). Анализировались 3 субтеста:

1. Методика Лондонский Тауэр, Фрейбургская версия (TOL-F). Главными оцениваемыми переменными являются способность планировать (способность когнитивного моделирования альтернативных решений и оценки последствий действия еще до его выполнения), РП и тормозный контроль – составляющие исполнительного функционирования (ИФ) (Berg, Byrd, 2002). Валидность TOL-F подтверждена в исследовании Дебелак и соавт. (Debelak et al., 2016).
2. Тест MLS (оценка мелкой моторики, краткая форма по Штурму и Бюссингу), включает 8 подтестов – по 4 для каждой руки и оценивает показатели: целенаправленность движений, спокойствие кистей/тремор, точность движений рук и кистей, ловкость рук и пальцев, скорость движений рук и кистей, скорость движений запястий и пальцев.
3. Для оценки внимания применялся Детерминационный тест: тест на реакцию на несколько стимулов (предъявление цветовых стимулов и звуковых сигналов), на которые респондент реагирует, нажимая соответствующие кнопки на панели ответа и используя педали. Тест требует распределения внимания между различными модальностями стимула (визуальными и акустическими), а также между различными возможностями ответа (нажатием кнопки рукой или педали).

К настоящему времени опубликованы данные об опыте применения АПК SCHUHFRIED в России для осуществления психолого-педагогических исследований (Якимова, Перминов, 2020).

Полностью все процедуры оценки прошли 98 участников исследования, 68 мальчиков, 30 девочек, медианный возраст – 6,5 [6,0; 7,0] лет. Все дети – постоянные жители Нижнего Новгорода, русскоговорящие. Исследование было сплошным, кросс-секционным. Не все дети прошли все запланированные методы оценки к моменту написания данной статьи (исследование продолжается), отдельные участники выбыли из исследования из-за отказа родителей от дальнейшего участия, поэтому число обследованных детей разными специалистами отличается. База данных результатов обследования детей опубликована в репозитории психологических исследований и инструментов RusPsyDATA (Жиляева и соавт., 2025).

Анализ данных производился с помощью пакета StatSoft Statistica 6.0. Распределение данных отличалось от нормального (тест Shapiro-Wilk), для оценки корреляционных связей между переменными применялся коэффициент ранговой корреляции Спирмена (далее – ρ). Значимыми считались корреляции при уровне p < 0,05.

Результаты

В таблице представлены результаты анализа корреляций интегрального показателя ФИ – IQ – с результатами оценки других нейрокогнитивных функций.

Таблица / Table

Корреляции (Спирмена) коэффициента флюидного интеллекта с результатами оценки других нейрокогнитивных функций

Correlations (Spearman) of the fluid intelligence quotient with the results of assessment of other neurocognitive functions

Примечание: АПК – аппаратно-программный комплекс. Результаты нейропсихологической оценки кодировались таким образом: чем больше отклонений от нормы, тем выше выставлялся балл. Поэтому коэффициенты корреляций показателей нейропсихологической батареи с IQ отрицательные.

Note: HSC – hardware and software complex. The results of the neuropsychological assessment are coded in such a way: the more deviations from the norm, the higher the score. Therefore, the correlation coefficients of the neuropsychological battery indicators with the IQ are negative.

Обсуждение результатов

Согласно полученным результатам (см. таблицу), у детей старшего дошкольного возраста ФИ не имеет значимых ассоциаций с показателем оперативной памяти (тест 10 слов, объем запоминания при 1 предъявлении). Подавляющее большинство данных о тесной корреляции ФИ и РП были получены в выборках взрослых людей (Conway et al., 2002; Engle, 2010; Gray, Chabris, Braver, 2003; Kane et al., 2004; Kyllonen, Christal, 1990). В единственном обнаруженном нами в печати исследовании взаимосвязи РП и ФИ у детей авторы пришли к выводу, что в детском возрасте в основе взаимосвязей между ФИ и РП лежат механизмы когнитивного контроля, но не КП (Engel de Abreu, Conway, Gathercole, 2010).

При этом нами получена высокозначимая корреляция зрительной памяти с ФИ (ρ = –0,199; р = 0,000094), вероятно, именно зрительная оперативная память в наибольшей степени задействована в выполнении заданий Leiter-3. Вербальная оперативная память, имеющая другую нейробиологическую основу, судя по всему, в старшем дошкольном возрасте не имеет вклада в показатель ФИ. При этом показатели вербальной механической и ДП в нашем исследовании коррелируют с ФИ, хотя и слабо. И это согласуется с данными других исследователей (Алексеева, Ржанова, Бурдукова, 2018; Hornung et al., 2011; Tillman, Nyberg, Bohlin, 2008).

Значимые корреляции показателей внимания с ФИ, полученные как с помощью нейропсихологической оценки, так и с помощью АПК SCHUHFRIED (детерминационный тест), согласуются между собой, а также с данными других исследователей, продемонстрировавших связь показателей внимания с ФИ (Colom et al., 2008; Engle, 2010; Jaeggi et al., 2011; Schroeders et al., 2016). Авторы приведенных исследований объясняют связь внимания с ФИ в контексте тесной взаимосвязи внимания с ИФ. В нашем исследовании ИФ тестировалось с помощью теста TOL АПК SCHUHFRIED, и количество верных решений в этом тесте также коррелировало с ФИ (ρ = 0,20; р = 0,035).

Таким образом, полученные в рамках данного исследования результаты свидетельствуют о существовании связи между различными компонентами памяти (кроме вербальной оперативной), вниманием, ИФ и ФИ, ранее представленной в литературе.

Однако обращает на себя внимание то, что связь ФИ с другими показателями нейрокогнитивного развития детей более тесная и значимая. Так, ФИ имеет значимые корреляции (см. таблицу) с динамическим праксисом, возможностями планирования и создания стратегии копирования с опорой на аналитические и целостные компоненты восприятия, координацией движений рук, мелкой моторикой, взаимодействием афферентного и эфферентного звеньев оптико-конструктивной деятельности, кинестетической организацией движений органов речи, акустическим гнозисом, осознанием схемы тела, пространственной организации движения, кинестетическим праксисом, а также пониманием инструкций, работоспособностью и усидчивостью. Кроме того, получено большое количество значимых слабых корреляций ФИ с мелкой моторикой, оцениваемой в тесте MLS АПК SCHUHFRIED. И если противоречивые данные о связи мелкой моторики с ФИ у детей в литературе представлены (Jenni et al., 2013; Memisevic, Dedic, Malec, 2023), то данных о взаимосвязи ФИ с другими описанными выше показателями нейрокогнитивного функционирования в доступных источниках не встречается.

Заключение

Согласно полученным в нашем исследовании данным, ФИ в старшем дошкольном возрасте имеет корреляции с широким набором показателей нейрокогнитивного развития, включая различные виды праксиса, гнозиса, зрительно-пространственные функции и мелкую моторику. При этом значимые связи с вербальной оперативной памятью отсутствуют, что может указывать на ведущую роль зрительно-пространственных систем в реализации ФИ на данном возрастном этапе. Таким образом, выделить только одну мишень для тренировки ФИ не представляется возможным, что согласуется с представлениями о ФИ как комплексной динамической системе, базирующейся на взаимодействии различных когнитивных процессов и нейронных сетей. Для достижения результатов в области повышения ФИ у детей старшего дошкольного возраста, вероятно, следует рассматривать интегративные подходы к тренингу с охватом широкого набора когнитивных функций.

Ограничения. Полученные в результате данного кросс-секционного исследования ассоциации нельзя рассматривать в качестве причинно-следственных взаимоотношений и сделать выводы о том, что развитие нейрокогнитивных особенностей, которые связаны с ФИ, будет способствовать развитию ФИ. Не исключена обратная связь: дети с более развитым ФИ имеют более высокие показатели в других тестах за счет более высокоразвитого ФИ. Однако полученные результаты создают предпосылки для дальнейших проспективных экспериментальных исследований, которые смогут подтвердить или опровергнуть гипотезы о возможности развития ФИ за счет комплексной тренировки ряда показателей нейрокогнитивного развития.

Limitations. The associations obtained in this cross-sectional study cannot be interpreted as cause-and-effect relationships, nor can it be concluded that the development of neurocognitive traits associated with FI will contribute to the development of FI. A reverse relationship cannot be ruled out: children with more developed FI have higher scores on other tests due to their more highly developed FI. However, the obtained results create the basis for further prospective experimental studies that will be able to confirm or refute the hypothesis that FI can be developed through comprehensive training of several neurocognitive development indicators.

1. Алексеева, О.С., Ржанова, И.Е., Бурдукова, Ю.А. (2018). Флюидный интеллект в структуре когнитивных характеристик. Психология. Журнал Высшей школы экономики,15(1), 185–
   Alekseeva, O.S., Rzhanova, I.E., Burdukova, Yu.A. (2018). Fluid intelligence in the structure of cognitive characteristics, 15(1), 185–197.
2. Глозман, Ж.М., Потанина, А.Ю., Соболева, А.Е. (2006). Нейропсихологическая диагностика в дошкольном возрасте. М.: Питер.
   Glozman, Zh.M., Potanina, A.Yu., Soboleva, A.E. (2006). Neuropsychological diagnostics in preschool age. Moscow: Piter (In Russ.)
3. Жиляева, Т.В., Толстоброва, Е.М., Насонова, У.А., Тарадай, Ю.М. (2025). База данных результатов обследования детей старшего дошкольного возраста с помощью нейропсихологической оценки, методики Leiter-3 и АПК SHUHFRIED: Набор данных. RusPsyData: Репозиторий психологических исследований и инструментов. Москва. https://doi.org/10.48612/MSUPE/k7ka-nptk-3gfe
   Zhilyaeva, T.V., Tolstobrova, E.M., Nasonova, U.A., Taradaj, Yu.M. (2025). Database of results of examination of senior preschool children using neuropsychological assessment, Leiter-3 method and SHUHFRIED APC: Data set. RusPsyData: Repozitorij psihologicheskih issledovanij i instrumentov. Moscow. https://doi.org/10.48612/MSUPE/k7ka-nptk-3gfe
4. Ржанова, И.Е., Алексеева, О.С., Бурдукова, Ю.А. (2020). Успешность в обучении: взаимосвязь флюидного интеллекта и рабочей памяти. Психологическая наука и образование, 25(1), 63– DOI: https://doi.org/10.17759/pse.2020250106.
   Rzhanova, I.E., Alekseeva, O.S., Burdukova, Yu.A. (2020). Successful Learning: Relationship Between Fluid Intelligence and Working Memory. Psychological Science and Education, 25(1),  63—74. DOI: https://doi.org/10.17759/ pse.2020250106 (In Russ., аbstr. in Engl.).
5. Ройд, Г.Х., Миллер, Л.Дж., Помплан, М, Кох, К. (2014) Международные шкалы продуктивности Leiter-3, третье издание. Руководство. Русская версия под ред. А. Сорокина. Giunti Psychometrics.
   Roid, G.H., Miller, L.J., Pomplun, M., Koch, C. (2013) Leiter international performance scale-third edition. Wood Dale, IL: Stoelting Company.
6. Ушаков, Д. (2022). Психология интеллекта и одаренности. Litres.
   Ushakov, D. (2022). Psychology of intelligence and giftedness. Litres.
7. Якимова, О.В., Перминов, В.А. (2020). Опыт применения аппаратно-программного комплекса "Шуфрид" в ФКУ "ГБ МСЭ по Томской области" Минтруда России. Медико-социальные проблемы инвалидности, 1, 11–
   Iakimova, O.V., Perminov, V.A. (2020). Experience of using the Shufrid hardware and software complex at the Federal State Institution "State Bureau of Medical and Social Expertise for Tomsk Oblast" of the Ministry of Labor of the Russian Federation. Mediko-sotsial'nye problemy invalidnosti,1, 11–15. (In Russ.).
8. Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, G.J., Buschkuehl, M., Jaeggi, S.M. (2015). Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis. Psychonomic bulletin & review, 22(2), 366–377. https://doi.org/10.3758/s13423-014-0699-x.
9. Bayliss, D.M., Jarrold, C., Baddeley, A.D., Gunn, D.M., Leigh, E. (2005). Mapping the developmental constraints on working memory span performance. Developmental Psychology, 41(4), 579—597.
10. Berg, W.K., Byrd, D.L. (2002). The Tower of London spatial problem-solving task: Enhancing clinical and research implementation. Clin. Exp. Neuropsychol, 24, 586–604.
11. Blair, C. (2006). How similar are fluid cognition and general intelligence? A developmental neuroscience perspective on fluid cognition as an aspect of human cognitive ability. Behavioral Brain Science, 29(2), 109—125. doi: 10.1017/S01405 25X06009034.
12. Bogg, T., Lasecki, L. (2015). Reliable gains? Evidence for substantially underpowered designs in studies of working memory training transfer to fluid intelligence. Frontiers in psychology, 5, 1589. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01589
13. Cattell, R.B. (1987). Intelligence: Its structure, growth and action. New York: Elsevier.
14. Cattell, R.B. (1963). The theory of fluid and crystallized intelligence: A critical experiment. Journal of Educational Psychology, 54(1), 1–22.
15. Cochrane, A., Green, C.S. (2021). Trajectories of performance change indicate multiple dissociable links between working memory and fluid intelligence. NPJ science of learning, 6(1), 33. https://doi.org/10.1038/s41539-021-00111-w .
16. Colom, R., Abad, F.J., Quiroga, M.Á., Shih, P.C., Flores-Mendoza, C. (2008). Working memory and intelligence are highly related constructs, but why? Intelligence, 36(6), 584—606. doi:10.1016/j.intell.2008.01.002.
17. Colom, R., Abad, F.J., Rebollo, I., Shih, P.C. (2005). Memory span and general intelligence: A latent-variable approach. Intelligence, 33(6), 623−642. doi:10.1016/ j.intell.2005.05.006.
18. Colom, R., Rebollo, I., Abad, F.J., Shih, P.C. (2006). Complex span tasks, simple span tasks, and cognitive abilities: A reanalysis of key studies. Memory and Cognition, 34(1), 158−171.
19. Conway, A.R., Cowan, N., Bunting, M.F., Therriault, D.J., Minkoff, S.R. (2002). A latent variable analysis of working memory capacity, shortterm memory capacity, processing speed, and general fluid intelligence. Intelligence, 30(2), 163−183. doi:10.1016/S0160-2896(01)00096-4.
20. Debelak, R., Egle, J., Köstering, L., Kaller, C.P. (2016). Assessment of planning ability: Psychometric analyses on the unidimensionality and construct validity of the Tower of London Task (TOL-F). Neuropsychology, 30(3), 346–360. https://doi.org/10.1037/neu0000238.
21. Engel de Abreu, P.M., Conway, A.R., Gathercole, S.E. (2010). Working memory and fluid intelligence in young children. Intelligence, 38(6), 552—561. doi:10.1016/j.intell.2010.07.003.
22. Engle, R.W. (2010). Role of working memory capacity in cognitive control. Current Anthropology, 51, 1.
23. Erostarbe-Pérez, M. (2022). Executive functions and their relationship with intellectual capacity and age in schoolchildren with intellectual disability. Journal of Intellectual Disability Research, 66(1-2), 50–67. https://doi.org/10.1111/jir.12885.
24. Giofrè, D., Toffalini, E., Esposito, L., Cornoldi, C. (2024). Sex/gender differences in general cognitive abilities: an investigation using the Leiter-3. Cognitive processing, 25(4), 663–672. https://doi.org/10.1007/s10339-024-01199-9.
25. Gray, J.R., Chabris, C.F., Braver, T.S. (2003). Neural mechanisms of general fluid intelligence. Natural Neuroscience, 6(3), 316—322. doi: 10.1038/nn1014.
26. Hornung, C., Brunner, M., Reuter, R., Martin, R. (2011). Children’s working memory: Its structure and relationship to fluid intelligence. Intelligence, 39, 210—221.
27. Jaeggi, S.M., Buschkuehl, M., Jonides, J., Perrig, W.J. (2008). Improving fluid intelligence with training on working memory. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(19), 6829—6833.
28. Jaeggi, S.M., Buschkuehl, M., Jonides, J., Shah, P. (2011). Short- and long-term benefits of cognitive training. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108, 10081—10086.
29. Jenni, O.G., Chaouch, A., Caflisch, J., Rousson, V. (2013). Correlations between motor and intellectual functions in normally developing children between 7 and 18 years. Developmental neuropsychology, 38(2), 98–113. https://doi.org/10.1080/87565641.2012.733785.
30. Johann, V. (2020). The unique contribution of working memory, inhibition, cognitive flexibility, and intelligence to reading comprehension and reading speed. Child Neuropsychology, 26(3), 324–344. https://doi.org/10.1080/09297049.2019.1649381
31. Kane, M.J., Hambrick, D.Z., Tuholski, S.W., Wilhelm, O., Payne, T.W., Engle, R.W. (2004). The generality of working memory capacity: A latentvariable approach to verbal and visuospatial memory span and reasoning. Journal of Experimental Psychology. General, 133(2), 189−217. doi:10.1037/0096-3445.133.2.189.
32. Kyllonen, P.C., Christal, R.E. (1990). Reasoning ability is (little more than) working-memory capacity?! Intelligence, 14(4), 389−433. doi:10.1016/S0160-2896(05)80012-1.
33. Li, D. (2021). Fluid intelligence, trait emotional intelligence and academic performance in children with different intellectual levels. High Ability Studies, 32(1), 51–69. https://doi.org/10.1080/13598139.2019.1694493.
34. Lichtenstein, J., Niemczak, C., Bowers, C., Magohe, A., Fellows, A., Ealer, C., Massawe, E., Moshi, N., Buckey, J. (2022). Nonverbal Neurocognitive Assessment during the Coronavirus Disease of 2019 Pandemic: the Effect of Personal Protective Equipment. Archives of clinical neuropsychology: the official journal of the National Academy of Neuropsychologists, 37(7), 1628–1632. https://doi.org/10.1093/arclin/acac044.
35. Luo, W. (2020). Can Working Memory Task-Related EEG Biomarkers Measure Fluid Intelligence and Predict Academic Achievement in Healthy Children? Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, Article 2. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2020.00002.
36. Margari, L., Palumbi, R., Lecce, P.A., Craig, F., Simone, M., Margari, M., Seccia, S.M.C., Buttiglione, M. (2018). Non-Verbal Cognitive Abilities in Children and Adolescents Affected by Migraine and Tension-Type Headache: An Observational Study Using the Leiter-3. Frontiers in neurology, 9, 78. https://doi.org/10.3389/fneur.2018.00078.
37. McGrew, K.S. (2023). Carroll's Three-Stratum (3S) Cognitive Ability Theory at 30 Years: Impact, 3S-CHC Theory Clarification, Structural Replication, and Cognitive-Achievement Psychometric Network Analysis Extension. Journal of Intelligence, 11(2), https://doi.org/10.3390/jintelligence11020032.
38. Melby-Lervåg, M., Hulme, C. (2016). There is no convincing evidence that working memory training is effective: A reply to Au et al. (2014) and Karbach and Verhaeghen (2014). Psychonomic bulletin & review, 23(1), 324–330. https://doi.org/10.3758/s13423-015-0862-z.
39. Memisevic, H., Dedic, A., Malec, D. (2023). The Relative Strengths of Relationships Between Fine Motor Skills, Working Memory, Processing Speed and Fluid Intelligence in Early Elementary School Children. Perceptual and motor skills, 130(4), 1386–1399. https://doi.org/10.1177/00315125231181297
40. Nisbett, R.E., Aronson, J., Blair, C., Dickens, W., Flynn, J., Halpern, D.F., Turkheimer, E. (2012). New Findings and Theoretical Developments. American Psychologist, 67(2), 130—159. doi:10.1037/a0026699
41. Passolunghi, M.C. (2022). The role of working memory updating, inhibition, fluid intelligence, and reading comprehension in explaining differences between consistent and inconsistent arithmetic word-problem-solving performance. Journal of Experimental Child Psychology, 224, Article 105512. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2022.105512
42. Redick, T.S., Shipstead, Z., Harrison, T.L., Hicks, K.L., Fried, D.E., Hambrick, D.Z., Kane, M.J., Engle, R.W. (2013). No evidence of intelligence improvement after working memory training: a randomized, placebo-controlled study. Journal of experimental psychology. General, 142(2), 359–379. https://doi.org/10.1037/a0029082
43. Schroeders, U., Schipolowski, S., Zettler, I., Golle, J., Wilhelme, O. (2016). Do the smart get smarter? Development of fluid and crystallized intelligence in 3rd grade. Intelligence, 59, 84—95.
44. Swanson, H.L. (2008). Working memory and intelligence in children: What develops? Journal of Educational Psychology, 100(3), 581—602.
45. Thompson, T.W., Waskom, M.L., Garel, K.L., Cardenas-Iniguez, C., Reynolds, G.O., Winter, R., Chang, P., Pollard, K., Lala, N., Alvarez, G.A., Gabrieli, J.D. (2013). Failure of working memory training to enhance cognition or intelligence. PloS one, 8(5), e63614. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0063614
46. Tillman, C.M., Nyberg, L., Bohlin, G. (2008). Working memory components and intelligence in children. Intelligence, 36(5), 394—402.
47. Vernucci, S. (2021). Working memory and fluid intelligence predict reading comprehension in school-age children: A one-year longitudinal study. Applied Cognitive Psychology, 35(4), 1115–1124. https://doi.org/10.1002/acp.3841
48. Welsh, M.C., Satterlee-Cartmell, T., Stine, M. (1999). Towers of Hanoi and London: contribution of working memory and inhibition to performance. Brain and cognition, 41(2), 231–242. https://doi.org/10.1006/brcg.1999.1123