ЗВ’ЯЗОК ШВИДКОСТІ ПЕРЕРОБКИ КОНЦЕПТУАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ З ПОКАЗНИКАМИ ІНТЕЛЕКТУ ТА НАВЧАЛЬНОЇ УСПІШНОСТІ

Проблема швидкості переробки інформації, як предиктора когнітивно-інтелектуального потенціалу особистості не знайшла широкого відображення на теренах пострадянської психології. Нечисленні згадки про даний концепт можна знайти переважно в оглядових роботах в руслі когнітивно-психологічного підходу [2; 6] або окремих статтях [1; 7]. Чи не єдине  недавнє емпіричне дослідження в даній тематиці [4] ґрунтується майже виключно на англомовній теоретичній базі. Разом з тим ця проблема є однією з центральних в когнітивно-психологічних дослідженнях в світовій психології [8; 9; 10]. Останнім часом інтерес до цієї проблеми пожвавився з огляду на значний інтерес до проблеми зв’язку інтелекту особистості з показниками її робочої пам’яті [3; 5].

З огляду на практичну відсутність емпіричних дослідних в цій важливій тематиці нами було сплановане і проведене дослідження зв’язку швидкості переробки концептуальної інформації з показниками інтелекту та навчальної успішності.

Аналіз існуючих підходів до оцінки швидкості переробки інформації не дозволив виявити  апробованих методик, які б повністю відповідали б поставленій меті дослідження, тому було прийнято рішення розробити та апробувати власну методику оцінки швидкості переробки концептуальної інформації. За основу було взято принцип верифікації математичної інформації середнього рівня складності та метод оцінки часу розумових дій (метод віднімання) нідерландського вченого Ф.К. Дондерса. Були проведені пілотажні дослідження, які дали змогу виявити побічні змінні і уточнити експериментальну гіпотезу дослідження, перевірити якість методики та плану проведення експериментального дослідження.

В кінцевому варіанті в основу методики був покладений принцип фіксації швидкості сортування карток, а сама методика складалась із 120 карток, розбитих на 3 серії. У серію «А» входять чисті картки, у серію «В» – картки із цифрами від 1 до 10, і у серію «С» – картки із нескладними математичними завданнями.

Після обробки отриманих результатів ми визначили три швидкості виконання досліджуваними експериментальних завдань:

-     «Швидкість моторики» – це та швидкість сортування чистих карток,

-     «Швидкість розпізнавання інформації» – швидкість з якою досліджуваний здійснює сприймання стимулу, та співвіднесення його із моделями у своєму мозку;

-     «Швидкість переробки концептуальної інформації» – це час затрачений на виконання мисленної процедури розв’язання математичних завдань.

Для діагностики показників інтелекту було обрано методику «Прогресивних матриць» Дж. Равена. Оцінка рівня навчальної успішності здійснюється за результатами зовнішнього незалежного оцінювання (ЗНО), та середніх шкільних балів, які отримані на офіційному сайті конкурсної системи вступу у ВНЗ.

Для проведення цього дослідження було обрано студентів Східноєвропейського національного університету імені Лесі Українки загальною кількістю 69 осіб. Досліджувані були розбиті на дві групи: 1) студенти психологічного факультету (n=32), з яких 7% чоловічої, і 93% – жіночої статі, вік досліджуваних коливається від 16 до 20 років; 2)студенти математичного факультету (n=37), з яких 35% – чоловічої та 65% жіночої статі, вік досліджуваних визначається від 17 до 31 року.

Експериментальне дослідження передбачало інтраіндивідуальний експериментальний план  за схемою «А1-В1-В2-А2-С» з метою вирівнювання ефектів  втоми і научування.

Після дослідження швидкості переробки інформації, проводилось індивідуальне тестування досліджуваних за методикою «Прогресивні матриці» Дж. Равена. Результати переробки інформації, на кожному з членів вибірки співставлялись із результатами діагностики рівня інтелекту і показниками  навчальної успішності в університеті.. Зв'язок між показниками визначався шляхом встановлення коефіцієнтів кореляції Пірсона між діагностованими параметрами.

Коефіцієнти кореляції Пірсона діагностованих параметрів

Примітка: * - значущі при р=0,05; ** -  значущі при р=0,01, ШМ – швидкість моторики; ШРІ – швидкість розпізнавання інформації; ШПІ – швидкість переробки інформації; IQ – рівень інтелекту; КДП – кількість допущених помилок; ЗНО –показники зовнішнього незалежного оцінювання; ШНУ –шкільна навчальна успішність.

Проведений аналіз не виявив значущих кореляційних зв’язків показників швидкості моторики і швидкості розпізнання інформації з показниками академічної успішності. В той же час такі параметри як швидкість переробки концептуальної інформації і особливо кількість допущених помилок виявились високо релевантними предикторами як успішності проходження процедури зовнішнього незалежного оцінювання, так і поточної академічної успішності в університеті. Слід відмітити, що ці показники перевершують по прогностичній валідності зафіксований в дослідженні показник коефіцієнта інтелекту респондентів.

Таким чином проведене емпіричне дослідження підтвердило необхідність розгортання більш широких досліджень конструкту  швидкості переробки концептуальної інформації, який поряд з такими показниками як обсяг робочої пам’яті і швидкість запам’ятовування є важливим культурно-незалежним показником інтелектуальної продуктивності особистості.  Даний підхід, на нашу думку, дозволяє до того ж уникнути втягування в дискусію про психологічну сутність такого конструкту як інтелект, кількість психологічних концепцій тлумачень якого продовжує наростати і фрагментуватись. Важливим наслідком емпіричного дослідження можна вважати виявлений високозначущий рівень такого показника, як кількість допущених помилок.  Це вказує на значущість рефлексивного компоненту в продуктивності інтелектуальної діяльності, пов’язаної з обробкою складних концептуальних структур. Роль цього компоненту практично не досліджувалась в психології на емпіричному рівні.

Джерела та література:

1. Айзенк Г. Ю. Интеллект: новый взгляд / Г.Ю. Айзенк  // Вопросы психологии, 1995. – № 1. – С. 111–131.
2. Величковсткий Б. М. Когнитивная наука: Основы психологии познания. / Б. М. Величковский. В 2 т. – Т. 2  – М.: Смысл: 2006. – 432 с.
3. Власюк Д.П. Зв'язок показників робочої пам’яті з успішністю навчальної діяльності молодших школярів// Психологічні перспективи. — 2014. — №23. — С. 65 — 76
4. Додонов Ю. С.. Интеллектуальный уровень и индивидуальные различия в скорости опознавания количества стимулов: автореферат дис. кандидата психологических наук: 19.00.01 / Ю. С. Додонов  - Москва, 2012.- 22 с.
5. Пигарев А.Ю. Развитие текучего интеллекта с помощью компьютерных тренажеров рабочей памяти // Психология обучения. — 2011. — №6. — С. 120 — 127
6. Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. / М.А. Холодная – СПб.: Питер, 2002.
7. Чуприкова Н. И. Связь показателей интеллекта и когнитивной диференцированности у младших школьников / Н.И., Чуприкова, Т.Д. Ратанова  // Вопросы психологии, 1995, №3. С.104-114.
8. Fry, A. F., & Hale, S. (2000). Relationships among processing speed, working memory, and fluid intelligence in children.  Biological Psychology, 54(1-3), 1-34.
9. Posthuma, D. et al. (2003). Genetic correlations between brain volumes and the WAIS-III dimensions of verbal comprehension, working memory, perceptual organization, and processing speed. Twin Res. 6, 131–139
10. Rinderman, H., & Neubauer, A . C. (2004 ). Processing speed, intelligence, creativity, and school performance: Testing of causal hypotheses using structural equation models. Intelligence , 32,573– 589.