Успешность в обучении: взаимосвязь флюидного интеллекта и рабочей памяти

Флюидный интеллект в самом общем виде можно определить как способность индивида к решению новых абстрактных задач без опоры на имеющиеся у него знания [Cattell, 1987]. В мировой литературе активно обсуждается роль флюидного интеллекта в структуре когнитивных функций и его влияние на интегральные когнитивные характеристики [Летинен, 2018; Ржанова; Conway, 2002; Engle, 2010]. В последние годы было продемонстрировано, что флюидный интеллект является важнейшим предиктором социоэкономического статуса человека, связан с его академической и профессиональной успешностью [Бирюков, 1999; Ржанова, а; Gottfredson, 1997; Otero, 2017]. Во множестве исследований было показано, что такие факторы флюидного интеллекта, как индукция, дедукция, классификация, общее последовательное мышление, количественное мышление определяют важную роль флюидного интеллекта в освоении индивидом новых навыков и умений и служат своего рода фундаментом для процесса обучения [Blair, 2006; Green, 2006].

В психологической науке особое внимание уделяется связи флюидного интеллекта с рабочей памятью. Согласно современным научным представлениям, именно данная когнитивная способность является наиболее мощным предиктором флюидного интеллекта. Рабочая память представляет собой активную систему, которая отвечает за хранение ограниченного объема информации и возможность оперирования данной информацией в пределах сравнительно небольшого отрезка времени [Бурдукова, 2017; Ржанова, а; Baddeley, 1974; Engle, 2002; Nisbett, 2012].

Впервые тесная взаимосвязь флюидного интеллекта с рабочей памятью была выявлена в исследовании П. Киллонена и Р. Криста­ла [Kyllonen, 1990]. Авторы провели серию экспериментов, в которых участвовали более двух тысяч испытуемых (все испытуемые на момент исследования были рекрутами в армии США). Участникам эксперимента были предложены четыре батареи тестов, направленные на диагностику флюидного интеллекта, рабочей памяти, общей осведомленности и скорости переработки информации. Следует отметить исключительное разнообразие методик, использованных в данном исследовании. Так, для диагностики флюидного интеллекта применялись невербальные, вербальные и арифметические аналогии, силлогизмы и многое другое. В оценке рабочей памяти использовались, помимо широко известных методик (таких как цифровые последовательности), специально разработанные для данного исследования батареи тестов. Применение конфирматорного факторного анализа позволило выявить корреляционные связи между факторами флюидного интеллекта и рабочей памяти, в среднем превышающие значение 0,80. В дополнение были получены тесные корреляционные связи флюидного интеллекта с общей осведомленностью и рабочей памяти со скоростью переработки информации. В 1990 году П. Киллонен и Р. Кристал опубликовали результаты данного исследования в статье с громким и довольно провокационным названием «Способность к рассуждению — это (немногим больше, чем) рабочая память?!», тем самым положив начало целой серии исследований, целью которых стало изучение природы взаимосвязей между флюидным интеллектом и рабочей памятью.

Рабочая память и флюидный интеллект:
механизмы взаимодействия

Сильная и устойчивая взаимосвязь между рабочей памятью и флюидным интеллектом была подтверждена результатами множества исследований [Conway, 2002; Cowan, 2005; Engle R.W, 1999; Kane, 2004; Otero, 2017]. Однако вопрос природы этой связи до сих пор является дискуссионным. Был проведен ряд исследований, в которых было показано, что вариативность по показателю флюидного интеллекта значимо связана не только с рабочей памятью, но и с кратковременной памятью, которая, в свою очередь, выступает своего рода медиатором между рабочей памятью и флюидным интеллектом [Colom, 2008]. В серии экспериментов, в которых в общей сложности приняли участие 600 человек, был обнаружен существенный вклад компонента кратковременной памяти в общую дисперсию рабочей памяти. Структурное моделирование позволило разграничить влияние кратковременной и рабочей памяти на флюидный интеллект, и в случае, когда при помощи статистических методов контролировалось воздействие кратковременной памяти, тесная взаимосвязь между флюидным интеллектом и рабочей памятью не обнаруживалась [Colom, 2008].

Однако во многих исследованиях не удалось получить подтверждение опосредующей роли кратковременной памяти в связи рабочей памяти и флюидного интеллекта [Cochrane, 2019]. Так, Э. Кануэй и его коллеги провели исследование с участием 120 взрослых испытуемых, целью которого стало изучение взаимодействия между четырьмя характеристиками когнитивной сферы: флюидным интеллектом, рабочей памятью, кратковременной памятью и скоростью переработки информации [Conway, 2002]. В интерпретации полученных данных был использован конфирматорный факторный анализ, при помощи которого сравнивались две структурные модели. В первой модели учитывалась корреляционная связь между двумя видами памяти (кратковременной и рабочей), при этом обе эти переменные, а также скорость переработки информации выступили предикторами флюидного интеллекта. Вторая модель была построена таким образом, что влияние рабочей и кратковременной памяти на флюидный интеллект было рассчитано независимо друг от друга. Сравнение двух моделей с использованием статистических критериев достоверности позволило авторам сделать вывод о том, что влияние рабочей памяти на флюидный интеллект не зависит от объема кратковременной памяти, при этом и кратковременная память, и скорость переработки информации не являлись значимыми предикторами для флюидного интеллекта.

Одной из версий, объясняющих наблюдаемую связь между рабочей памятью и флюидным интеллектом, является предположение об определяющей роли механизмов контроля внимания [Engle, 2010; Schroeders, 2016]. В задачах на флюидный интеллект 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, исследующих рабочую память, для поддержания представлений, извлекаемых из памяти, в поле сознания при столкновении с интерферирующими явлениями. В частности, Э. Кануэй и Р. Кейн в двух независимых исследованиях нашли подтверждение теории о внимании как о детерминанте взаимосвязи флюидного интеллекта и рабочей памяти [Colom, 2008; Jaeggi, 2011]. В исследовании Кейн приняли участие 250 студентов. Им предлагалось выполнить серию заданий, предназначенных для оценки объема вербальной и зрительной кратковременной памяти, вербальной и зрительно-пространственной рабочей памяти, а также методики, направленные на оценку особенностей флюидного интеллекта (данные методики также были разделены по содержанию на вербальные и зрительно-пространственные). Для интерпретации полученных данных были применены конфирматорный факторный анализ и структурное моделирование. Установлено, что вербальный и зрительно-пространственный компоненты рабочей памяти сильно коррелируют друг с другом (общая дисперсия двух компонент составила порядка 70—80%), в то время как вербальный и зрительный компоненты кратковременной памяти имеют меньшую общую дисперсию (порядка 40%), несмотря на большее структурное сходство методик, использованных для диагностики кратковременной памяти, по сравнению с методиками диагностики рабочей памяти. Флюидный интеллект оказался тесно связанным именно с рабочей памятью вне зависимости от типа решаемых задач. Авторы предполагают, что основополагающую роль во взаимосвязи флюидного интеллекта и рабочей памяти играет исполнительный контроль (executive-attention factor), который отвечает за распределение внимания во время решения задач, переключение внимания на более важные задачи, а также удержание субъекта от непроизвольных реакций во время мыслительной деятельности. Это объясняет высокую корреляционную связь вербальных и зрительно-пространственных компонентов рабочей памяти при относительно низких корреляционных связях аналогичных компонентов кратковременной памяти, а также тесную взаимосвязь рабочей памяти с флюидным интеллектом [Kane, 2004].

Взаимосвязь между рабочей памятью и флюидным интеллектом у детей исследована значительно меньше. В целом существующие эмпирические данные подтверждают наличие сильной связи между данными когнитивными функциями в детском возрасте [Ржанова, а; Engle R.W, 1999; Sala, 2018]. Как и в случае взрослых выборок, исследования взаимосвязей рабочей памяти и флюидного интеллекта, выполненные на выборках детей, демонстрируют противоречивую картину. В ряде работ было показано влияние кратковременной памяти на взаимосвязь изучаемых переменных [Hornung, 2011; Tillman, 2008]. В исследовании К. Хорнунг и ее коллег приняли участие порядка 160 детей в возрасте шести лет [Hornung, 2011]. Авторы данной работы поставили перед собой задачу выявить, какой именно структурный компонент рабочей памяти ответственен за связь с флюидным интеллектом. Специально подобранный методический инструментарий и использование структурного моделирования в анализе полученных данных позволили авторам прийти к выводу, что именно компонент кратковременного хранения информации связан с флюидным интеллектом на данном возрастном этапе.

Другие исследования продемонстрировали обратную картину, то есть отсутствие значимого влияния кратковременной памяти на связь флюидного интеллекта и рабочей памяти [Bayliss, 2005; Engel de Abreu, 2010; Swanson, 2008]. Целью лонгитюдного исследования, проведенного в Люксембурге на выборке детей старшего дошкольного и младшего школьного возраста, стало изучение природы взаимосвязей между флюидным интеллектом, рабочей памятью и кратковременной памятью [Engel de Abreu, 2010]. Использование современных статистических методов анализа данных (конфирматорного факторного анализа и иерархического регрессионного анализа) позволило установить, что изучаемые конструкты сильно связаны между собой. Однако когда рабочая память выступала в качестве контролируемой переменной, значимая связь между флюидным интеллектом и кратковременной памятью не выявлялась. В то время как контроль кратковременной памяти позволил раскрыть устойчивые связи между флюидным интеллектом и рабочей памятью в каждой точке лонгитюда. Эти данные свидетельствуют о том, что в детском возрасте именно испол - нительный компонент лежит в основе взаимосвязей между флюидным интеллектом и рабочей памятью.

В пользу близости флюидного интеллекта и рабочей памяти свидетельствуют также результаты исследований с применением методов нейровизуализации. В одном из таких исследований анализировалась активность мозговых структур при выполнении заданий, направленных на диагностику флюидного интеллекта и рабочей памяти [Gray, 2003]. Для оценки флюидного интеллекта были использованы задания из Прогрессивных матриц Раве­на, рабочая память была диагностирована при помощи модифицированной методики «n-назад» (n-back). Испытуемому преддага- лись один за другим различные изображения (в одной серии слова, в другой — изображения лиц), далее его просили ответить, встречался ли предъявляемый образ три позиции назад. Были выявлены высокие корреляционные связи между двумя анализируемыми показателями, при этом было установлено, что при выполнении заданий на флюидный интеллект и рабочую память активируются одни и те же мозговые структуры, а именно — префронтальные и теменные зоны головного мозга.

Следует отметить тот факт, что дополнительным свидетельством в пользу положения о наличии сильной связи между флюидным интеллектом и рабочей памятью служит сходство их развития в онтогенезе. В ряде исследований было показано существование нелинейной взаимосвязи между возрастом и успешностью выполнения заданий, тестирующих рабочую память [Dempster, 1981; Siegel, 1994]. Было установлено, что чем младше ребенок, тем быстрее происходит развитие его способности к решению подобных задач, к подростковому возрасту темп развития снижается, пока не останавливается по достижению взрослого возраста. То же самое касается и успешности выполнения тестов, измеряющих флюидный интеллект, например, прогрессивных матриц Равена [Raven, 1983].

В целом можно сказать, что существование высокой взаимосвязи между рабочей памятью и флюидным интеллектом признано научным сообществом. Дискуссионным до сих пор остается вопрос о детерминантах этой взаимосвязи.

Флюидный интеллект и тренировка рабочей памяти

В последнее время разрабатывается огромное количество компьютерных тренин­говых программ, направленных на повышение когнитивной эффективности [Ржанова]. Особое место в изучении флюидного интеллекта занимают исследования, посвященные возможности его повышения. Следует отметить, что на протяжении многих лет предпринимались многочисленные попытки проведения «тренировок» абстрактного мышления у взрослых, в которых были получены неоднозначные результаты [Detterman, 1982; Kramer, 2002]. Основной проблемой, с которой сталкивались исследователи, было отсутствие обобщающего эффекта, то есть улучшение когнитивных способностей если и происходило, то только в пределах того типа задач, по которым проводилось обучение [Linares, 2018; Meiran, 2019; Sala, 2018; Sternberg, 2008; Swanson, 2018].

Одним из переломных моментов в данной области исследований стала публикация в 2008 году статьи «Улучшение флюидного интеллекта путем тренировки рабочей памяти» [Jaeggi, 2008]. Авторы указанной работы, опираясь на полученные ранее эмпирические данные о сильной взаимосвязи флюидного интеллекта и рабочей памяти, провели серию обучающих экспериментов, в ходе которых испытуемым предлагалось выполнять классические задачи на рабочую память, а именно — модификации задачи «n-назад». Участнику эксперимента предъявляли один за другим различные стимулы и просили определить, встречался ли данный стимул n позиций назад. Число n определялось индивидуально в зависимости от производительности и успешности участника в предыдущих сериях. По мере улучшения производительности число n увеличивалось на один; как только эффективность выполнения падала, число n, соответственно, уменьшалось на один. Все участники были разделены на четыре группы, каждая группа проходила каждодневную тренировку в течение различного периода времени (от 8 дней до 19 дней). Улучшение показателей рабочей памяти произошло во всех группах. Наибольший интерес представляет полученное авторами эксперимента улучшение показателей флюидного интеллекта в группах, прошедших обучение, по сравнению с контрольной группой. При этом результаты ковариационного анализа продемонстрировали влияние времени обучения на изменения флюидного интеллекта: более длительный тренировочный цикл приводил к более значительным изменениям флюидного интеллекта. Чуть позже той же группой авторов был проведен еще один обучающий эксперимент, в котором были получены схожие результаты [Jaeggi, 2011].

Следует отметить, что возможности коррекции флюидного интеллекта изучались и на клинических выборках. В частности, были проведены тренировочные серии с детьми, имеющими диагноз СДВГ (возраст 7—15 лет), в течение пяти недель с использованием различных задач, направленных на диагностику рабочей памяти. Было получено значимое улучшение показателей флюидного интеллекта по сравнению с контрольной группой [Kane, 2004]. Флюидный интеллект измерялся при помощи Прогрессивных матриц Равена.

Однако другая группа исследователей не смогла повторить данные результаты на больших по численности выборках детей с СДВГ [Holmes, 2009]. Несмотря на то, что показатели успешности выполнения заданий по рабочей памяти значимо улучшились в экспериментальной группе, «переноса» на флюидный интеллект не произошло. В данной серии экспериментов флюидный интеллект был диагностирован с использованием теста Век­слера. Обращает на себя внимание тот факт, что в успешных обучающих экспериментах для оценки флюидного интеллекта, как правило, использовались матрицы Равена [Klingberg, 2002], в тех же экспериментах, где гипотеза о возможности тренировки флюидного интеллекта не нашла подтверждения, использовались другие методики [Holmes, 2009]. Возможно, это связано с особой спецификой Прогрессивных матриц Равена, а именно — с чувствительностью оценок по данной методике к изменениям в рабочей памяти.

В 2010 году была предпринята попытка объединить в одном эксперименте сразу несколько методик оценки флюидного интеллекта в достаточно крупном по численности участников эксперименте [Rogers, 2011]. В диагностический набор входили вербальные, числовые и зрительно-пространственные методики оценки флюидного интеллекта, а также матрицы Равена. Всего в исследовании приняли участие 200 человек, разделенные на две группы по возрасту. Первую группу составили участники в возрасте от 20 до 31 года, вторую группу — испытуемые в возрасте от 65 до 80 лет. Участники исследования каждый день в течение часа тренировались выполнять задания на развитие рабочей памяти. Обучающий эксперимент длился 100 дней. Оценка показателей флюидного интеллекта, проведенная после тренировки рабочей памяти, показала следующие результаты. В группе молодых людей было зафиксировано значимое улучшение оценок по числовым и зрительно-пространственным заданиям, а также по матрицам Равена, значимых изменений по выполнению вербальных заданий не было выявлено. В группе старших по возрасту участников значимые изменения были получены только по показателям Прогрессивных матриц Равена.

Таким образом, на сегодняшний день накоплен достаточно обширный эмпирический материал, касающийся улучшения способности к флюидному мышлению путем тренировки рабочей памяти, однако полученные результаты зачастую противоречат друг другу. Определенно можно сказать, что сама возможность улучшения флюидного интеллекта в ходе специально организованного эксперимента испытывает на себе влияние множества факторов, таких как возраст участников, особенности заданий, используемых в обучении, методики оценки флюидного интеллекта. Нельзя исключить из анализа и влияние такого фактора, как мотивация участников. В частности, важно учитывать тот факт, что участники эксперимента, которые в течение довольно длительного времени обучались в специальных условиях, могут быть более мотивированы на выполнение различных заданий по сравнению с контрольной группой, в которой обучение не проводилось [Colom, 2008].

Тренировка рабочей памяти и академическая успешность

Сообщения о тренировке рабочей памяти и возможности повышения флюидного интеллекта поставили вопрос о том, можно ли с помощью тренинговых методов решать проблемы трудностей в обучении. В 2011 году Род­жерс с соавторами проанализировали связь снижения зрительно-пространственной и слуховой вербальной рабочей памяти с трудностями в математике и чтении у 145 подростков (возраст 13—18 лет), имеющих диагноз СДВГ [Rogers, 2011]. Оказалось, что слуховая рабочая память предсказывала трудности в обеих академических сферах, тогда как зрительно-пространственная рабочая память была связана только с математическими затруднениями [Rogers, 2011]. Полученные результаты позволили авторам с оптимизмом предположить, что тренировка рабочей памяти способна помочь в коррекции академической неуспешности. Однако последовавшие за этим публикации эмпирических исследований были далеко не столь убедительны. В шведском исследовании 2013 года, где 57 детей, имеющих диагноз СДВГ (средний возраст 10,5 лет), тренировали рабочую память ежедневно в течение 5 недель по 30— 40 минут, был описан положительный эффект тренировок на математические способности непосредственно после тренинга [Gray, 2012]. Однако спустя примерно полгода тренировавшаяся группа не показала лучших результатов в сравнении с контрольной [Gray, 2012]. Сходные данные были получены в канадском исследовании при тренировке подростков с СДВГ и трудностями обучения (learning disabilities) 12—17 лет [Dahlin, 2013]. При этом канадскими исследователями отмечалось, что эффект тренировки зрительной рабочей памяти не только временный, но и показывает улучшение только некоторых математических навыков, не оказывая влияние на эффективность обучения в целом [Dahlin, 2013]. В обзорной статье 2015 года Томас Редик с соавт. подытожили, что тренировка слуховой вербальной рабочей памяти, несомненно, способна улучшить навыки чтения, однако для подавляющего большинства учебных дисциплин тренинговый эффект в лучшем случае краткосрочен, а то и незначителен [Redick, 2015]. Авторы заключают, что это ставит вопрос о разработке более эффективных тре­нинговых программ и тщательном контроле эффектов обучения с их помощью [Redick, 2015].

Заключение

Вопрос возможностей тренировки флюидного интеллекта является крайне актуальным для разработки коррекционных программ для детей с задержками развития и, что особенно важно, программ, направленных на восстановление когнитивного потенциала детей и взрослых после соматических заболеваний, травм головного мозга и предупреждение геронтологических изменений.

Многочисленные данные, накопленные за время изучения феномена флюидного интеллекта, свидетельствуют о тесной связи этой характеристики с рабочей памятью. Большинство методик, направленных на улучшение показателей флюидного интеллекта, представляют собой классические тесты, способствующие развитию рабочей памяти (например, задача «n-back»).

Тем не менее природа этой связи еще до конца не изучена. Перед исследователями до сих пор стоит вопрос, какой из компонен - тов рабочей памяти (кратковременная рабочая память или исполнительный контроль) выполняют детерминирующую функцию во взаимосвязях с флюидным интеллектом. К тому же различия диагностических методов, при помощи которых оценивается показатель флюидного интеллекта, также могут быть причиной противоречивых результатов.

Не прояснены вопросы о том, насколько компьютерные тренинговые программы способны помочь в работе с трудностями в обучении. Сейчас можно утверждать, что они имеют локальный и краткосрочный эффект, пролонгация и перенос этого эффекта на общую академическую успешность по сути сходны с вопросом о возможности эффективной тренировки флюидного интеллекта с помощью когнитивных тренингов.

Таким образом, можно определить круг первейших задач, которые необходимо решить исследователям флюидного интеллекта: сопоставить существующие методики и оценить их эффективность в измерении флюидного интеллекта, а также выявить, что лежит в основе взаимосвязей рабочей памяти и флюидного интеллекта. Поиск ответов на эти вопросы поможет в будущем создать комплекс методик, направленных на коррекцию и развитие флюидного интеллекта, а также когнитивной сферы в целом.