CC BY
81
ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
УДК 159.9
СТРУКТУРА ВЗАИМОСВЯЗИ КРАТКОВРЕМЕННОЙ ЗРИТЕЛЬНОЙ ПАМЯТИ И ИНТЕЛЛЕКТА У ПОДРОСТКОВ
И.М. ЗАХАРОВ*, В.И. ИСМАТУЛЛИНА, И.А. ВОРОНИН, С.Б. МАЛЫХ ФГБНУ «Психологический институт РАО», Москва
В статье анализируется взаимосвязь между показателями интеллекта и кратковременной зрительной памяти у подростков. В исследовании приняли участие 343 школьника из России и Кыргызстана. Показатели интеллекта измерялись с помощью методики «Прогрессивные матрицы Равена», показатели кратковременной зрительной памяти - с помощью субтеста «Узнавание зрительных паттернов» нейропсихологической батареи СЛМТЛБ. Обнаружено, что среднее время правильного ответа в методике «Узнавание зрительных паттернов» коррелирует с общими показателями интеллекта (г=-0,234, р=0,1) и сериями Л и Е методики «Прогрессивные матрицы Равена» (г=-0,188, р=0,01 и г=-0,243, р=0,01, соответственно). Таким образом, показатели кратковременной зрительной памяти вносят вклад в индивидуальные различия общих показателей интеллекта.
Ключевые слова: интеллект, кратковременная зрительная память, подростковый возраст.
Введение
В течение последних нескольких десятилетий наблюдается всплеск исследовательской деятельности, направленной на оценку взаимосвязи элементарных когнитивных компонентов с более общими интеллектуальными способностями (Deary, 2010 [7]; Frearson and Eysenck, 1986 [10]; Jensen, 1998 [13]; Nettlebeck and Lally, 1976 [21]). К таким компонентам относят время реакции, скорость обработки информации, планирование и т.д. Вместе они вносят значительный вклад в индивидуальные различия общего интеллекта (g) и объясняют до 50% дисперсии (Исматуллина и др., 2014 [2]; Тихомирова и др., 2015 [3]; Kranzler, 1993 [15]; Vernon, 1987 [30]; Miller and Vernon, 1996 [20]; Luo and Petrill, 1999, [17]). Несмотря на такой существенный вклад в фактор g, вопрос о том, являются
© Захаров И.М., Исматуллина В.И., Воронин И.А., Малых С.Б., 2015.
* Для корреспонденции:
Захаров Илья Михайлович, научный сотрудник лаборатория возрастной психогенетики ПИ РАО 125009 Москва, ул. Моховая, 9, стр. 4 E-mail: iliazaharov@gmail.com
ли эти компоненты неотъемлемой частью общих интеллектуальных способностей, до сих пор остается открыт.
Чаще всего для оценки интеллекта используются большие наборы (батареи) разнообразных когнитивных тестов, на основе которых вычисляется показатель общего интеллекта. Также были разработаны отдельные тесты, позволяющие оценить общие когнитивные способности за короткое время. Одной из наиболее часто используемых методик является тест «Прогрессивные матрицы Равена». Однако визуальный формат этой методики предполагает не только использование ресурсов интеллекта, но и активацию систем обработки информации о зрительных характеристиках стимулов.
Кратковременная зрительная память является одной из важнейших когнитивных функций человека, играющей основную роль в обеспечении целостности поведения (Захаров и др., 2014 [1]; Bogacz, Brown, & Giraud-Carrier, 2001 [4]). Данная когнитивная функция отличается выраженными индивидуальными различиями, что, в свою очередь, ставит задачу изучения роли генетических и средовых факторов в их вариа-
тивности. Результаты генетических исследований (Finkel et al., 1993) [9] указывают на то, что взаимосвязь между памятью и когнитивными переменными имеет во многом генетическую основу, тогда как взаимосвязь между факторами образа жизни и памятью преимущественно опосредованы средовым влияниям. При этом на сегодняшний день не было проведено исследований, в которых бы напрямую анализировалась связь между способностью к зрительному распознаванию образов и интеллектом на генетическом уровне.
Таким образом, целью данного исследования стало изучение взаимосвязи между показателями интеллекта и кратковременной зрительной памяти. Данное исследование представляет собой первый этап большого проекта по исследованию генетических и средовых факторов, лежащих в основе индивидуальных различий в когнитивных функциях и интеллекте подростков.
Методика
Испытуемые
В исследовании приняло участие 343 подростка из России и Кыргызстана (120 и 223 человека, соответственно) возрастом от 10 до 17 лет (средний возраст - 12,9 лет; стандартное отклонение - 2,19; 170 участников - девушки). Выборка была поделена на 3 группы - с 10 до 11 лет (97 человек), с 12 до 14 лет (150 человек) и с 15 до 17 лет (96 человек).
Методы
Для оценки различных когнитивных и управляющих функций в психологии в настоящее время все более активно используются стандартизованные нейропсихологи-ческие батареи. Их преимуществом является не только автоматизированный подход к оценке результатов, но и возможность косвенно оценить как психологические, так и биологические основы изучаемых явлений. Выполнение различных субтестов батареи CANTAB связано с активацией лобных,
височных и теменно-затылочных областей коры головного мозга (CANTABeclipse, 2006) [5]. Кроме того, особенности выполнения разных типов заданий могут рассматриваться в качестве потенциальных эндо-фенотипов как психических расстройств (Owen et al., 1995) [23], так и поведенческой нормы (Singer et al., 2006) [27]. Автоматизированные батареи также позволяют оценивать фенотипы быстро и с минимальной ошибкой измерения, что делает их незаменимым инструментом в поведенческой генетике.
Всех участников (343 человека) обследовали с помощью ряда методик из ней-ропсихологической батареи CANTAB. В рамках данной работы мы анализируем результаты, полученные с помощью методики «Распознавание зрительных паттернов». Методика «Распознавание зрительных паттернов» выполняется в парадигме 2-х альтернативного выбора. В центре экрана участнику предъявляется серия из 12 зрительных паттернов по одному друг за другом. Стимулы разработаны таким образом, чтобы им было сложно дать вербальное определение. Во время фазы распознавания участник должен выбрать, какой из двух стимулов он уже видел. Во время этой фазы паттерны предъявляется в порядке, обратном первоначальному порядку предъявления. Затем тест повторяется с новым набором из 12 паттернов, которые необходимо запомнить. В тесте фиксируются количество и процент правильных и неправильных ответов, а также среднее время ответа.
Для оценки интеллекта испытуемые проходили тест «Прогрессивные матрицы Равена» (114 человек - 61 мальчик, 53 девочки; от 10 до 11 лет - 37 человек, от 12 до 14 лет - 43 человека, от 15 до 17 лет - 34 человека). Тест состоит из таблиц нарастающей трудности, в которых нужно подобрать недостающую часть изображения из нескольких предложенных вариантов, и содержит 5 серий (A, B, C, D, E) стимулов.
Результаты
В связи с неравномерным распределением показателя среднего времени ответа данные по этому показателю были логарифмированы (натуральный логарифм). До начала основного анализа был проведен анализ гомогенности дисперсии результатов методики «Узнавание зрительных паттернов» у русской и киргизской выборок. Тест Левина не выявил статистически значимых различий между выборками (Б(2, 342)=0,681, р=0,410 для среднего времени ответа и Б(2, 341)=0,462, р=0,497 для количества правильных ответов). В связи
с этим для последующего анализа выборки были объединены. Нас интересовали половые и возрастные различия по показателям этой методики.
Общая российско-киргизская выборка была разбита на 3 возрастных группы: от 10 до 11 лет (97 человек), от 12 до 14 лет (150 человек) и от 15 до 17 лет (96 человек). Тест Левина по показателям методики «Прогрессивные матрицы Равена» не опровергает гипотезу о гомогенности дисперсии между группами.
В таблице 1 приведены описательные характеристики по трем возрастным группам.
Таблица 1
Средние значения показателей теста «Узнавание зрительных паттернов» и «Прогрессивные матрицы Равена» у трех возрастных групп
Показатель 10-11 лет 12-14 лет 15-17 лет
M SD M SD M SD
Среднее время ответа (мс) 2133,26 484,83 1924,88 461,13 1812,95 438,17
Среднее время ответа (log) 7,65 0,217 7,53 0,228 7,48 0,218
Количество правильных ответов 21,15 3,12 20,70 2,41 21,02 2,06
Общий уровень интеллекта 36,32 10,13 39,44 9,65 43,41 10,53
Для анализа влияния фактора возраста в выполнении заданий методики «Узнавание зрительных паттернов» мы провели однофакторный дисперсионный анализ с поправкой Бонферрони для множественных сравнений. Фактор возраста оказался значим только
для показателя среднего времени ответа (Б(2, 341)=11,023, р<0,001). Результаты однофакторного дисперсионного анализа для методики «Прогрессивные матрицы Равена» указывают на значимое влияние факторов возраста участников (Б(2, 112)=8,814, р=0,004).
Таблица 2
Показатели теста Левина и однофакторного дисперсионного анализа для тестов «Узнавание зрительных паттернов» и «Прогрессивные матрицы Равена» по показателям возраста
Показатель Степени свободы (df) Тест Левина Уровень значимости (p) Критерий Фишера (F) Уровень значимости (p)
Среднее время ответа (log) 2,341 0,857 0,425 11,023*** 0,001
Количество правильных ответов 2,341 0,989 0,373 1,046 0,352
Общий уровень интеллекта 2, 111 0,190 0,826 8,814** 0,004
Примечание: ** p=0,05, *** p=0,001
В таблице 3 приведены описательные группы мальчиков/девочек (тест Левина -Б(1, 342)=2,86, р=0,09* для количества правильных ответов). В связи с тем, что тест Левина для количества правильных ответов у групп мальчики/девочки указывает на отсутствие гомогенности дисперсии; в дальнейшем половые различия по этим показателям не анализировались.
Мы не обнаружили наличия половых различий в выполнении методики
Основной интерес для нас представляло выявление взаимосвязи между показателями кратковременной зрительной памяти и интеллектом. Мы обнаружили значимые корреляции между показателями среднего времени ответов методики «Узнавание зрительных паттернов» и факторами
распознавания зрительных паттернов ни для одного из показателей теста (среднее время ответа, количество правильных ответов и общий уровень интеллекта, табл. 4).
Для анализа взаимосвязи показателей методик «Узнавание зрительных паттернов» и «Прогрессивные матрицы Равена» мы провели корреляционный анализ. Результаты корреляционного анализа приведены в таблице 5.
А и Е, а также общими баллами методики «Прогрессивные матрицы Равена» (-0,188, р=0,01; -0,243, р=0,01 и 0,234, р=0,01, соответственно). Таким образом, более быстрый ответ в тесте на кратковременную зрительную память связан с более высокими показателями интеллекта.
Таблица 3
Средние значения показателей теста «Узнавание зрительных паттернов» и «Прогрессивные матрицы Равена» у мальчиков и девочек
Показатель Мальчики Девочки
M SD M SD
Среднее время ответа (мс) 1923,09 474,33 1983,63 480,02
Среднее время ответа (log) 7,53 0,232 7,57 0,229
Количество правильных ответов 21,18 2,03 20,65 2,96
Общий уровень интеллекта 38,787 9,81 40,566 11,00
Таблица 4
Показатели теста Левина и однофакторного дисперсионного анализа для тестов «Узнавание зрительных паттернов» и «Прогрессивные матрицы Равена» по показателю пола
Показатель Степени свободы (dl) Тест Левина Уровень значимости (p) Критерий Фишера (F) Уровень значимости (p)
Среднее время ответа, log 2,341 0,102 0,749 1,2 0,261
Количество правильных ответов 2,341 2,86* 0,09 3,687 0,056
Общий уровень интеллекта 2, 111 0,546 0,461 0,83 0,363
Таблица 5
Корреляционный анализ для показателей методик «Узнавание зрительных паттернов»
и «Прогрессивные матрицы Равена»
Среднее время ответа Среднее время ответа (log) Количетво правильных ответов
A -0,171 -0,188* -0,044
B -0,124 -0,135 0,011
C -0,142 -0,165 0,010
D -0,12 -0,147 -0,022
E -0,216* -0,243* 0,024
Общий уровень интеллекта -0,208* -0,234* 0,005
Примечание: * p=0,01
Обсуждение
В нашей работе не было обнаружено свидетельств в пользу наличия половых и возрастных различий в успешности выполнения задачи распознавания зрительных паттернов по показателям количества и процента правильных ответов. Тем не менее мы показали, что при одинаковом количестве правильных ответов дети в возрасте 10-11 лет тратят на решение задач такого типа больше времени, чем дети из возрастных групп 12-14 и 15-17 лет. При этом последние две возрастные группы не отличаются между собой по времени реакции. Таким образом, при сохранении эффективности решения задач при переходе из младшего школьного в подростковый возраст дети начинают тратить меньше ресурсов, необходимых для выполнения задач на кратковременную зрительную память.
Уменьшение времени реакции в возрастных группах 12-14 и 15-17 лет по сравнению с возрастной группой 10-11 лет в нашей выборке может быть объяснено тем, что созревание нейрофизиологического субстрата, ответственного за функцию контроля, приводит к более эффективному решению задачи. В пользу такой трактовки могут говорить данные Барриго-Паулино с коллегами (Вап^о-РаиПпо е! а1., 2014). В
их работе анализировалось, какие области коры больших полушарий головного мозга задействуются при решении задач на зрительную рабочую память. В исследовании приняло участие 168 человек в возрасте от 6 до 26 лет. Использовалась задача сопоставления с эталоном (match-to-sample task). Моделирование источников мозговой активности с помощью метода sLORETA показало, что в раннем возрасте наблюдается больший вклад теменно-затылочных областей, а по мере взросления возрастает роль более передних областей коры, указывая на возрастающую роль функций контроля и планирования в реализации рабочей памяти. К возрасту 12-14 лет уже формируются необходимые механизмы для эффективного решения задач такого типа. Так, нейроанатомические данные показывают, что размер мозга становится относительно стабильным уже к возрасту 5 лет (Giedd et al., 1996 [12]; Paus et al., 2001 [24]; Reiss, Abrams, Singer, Ross, & Denckla, 1996 [26]). В подростковом возрасте наблюдается уменьшение содержания количества серого вещества мозга, которое связывают с процессами установления более эффективных синаптических связей между нейронами (Giedd et al., 1999 [11]; Pfefferbaum et al., 1994 [25]; Sowell, Thompson, Tessner, & Toga, 2001 [29]). Сауэлл с коллегами показали, что этот процесс идет неравномерно в моз-
ге с более быстрыми изменениями в теменной коре по сравнению с префронтальны-ми областями (Sowell et al., 2003 [28]; Sowell, Thompson, et al., 2001 [29]). При этом в подростковом возрасте все еще продолжает идти процесс миелинизации (Caviness, Kennedy, Richelme, Rademacher, & Filipek, 1996 [6]; Klingberg, Vaidya, Gabrieli, Moseley, & Hedehus, 1999 [14]; Paus et al., 2001 [24]; Pfefferbaum et al., 1994 [25]).
В нашей работе мы показали, что суммарные балл, а также результаты по субшкалам A и Е методики «Прогрессивные матрицы Равена» коррелируют со скоростью выполнения методики «Узнавание зрительных паттернов» (чем меньше показатель, то есть чем быстрее скорость выполнения, тем больше показатели интеллекта). Хорошо известно, что интеллект - это многокомпонентная система, и большое количество факторов вносит вклад в итоговые результаты тестов, измеряющих интеллект. Индивидуальные различия показателей тестов интеллекта связывают с рабочей памятью, управляющими функциями и другими процессами. Известна важная роль скорости обработки информации: генетические корреляции скорости реакции и показателей интеллекта достигают значений от -0,45 до -0,7. Среди других значимых факторов - характеристики рабочей памяти (генетические корреляции - до 0,34) (Luciano et al., 2001). При этом значительная часть вариабельности (43%) на генетическом уровне связана с когнитивными процессами более высокого уровня. Однако до сегодняшнего дня нами была обнаружена только одна работа, в которой бы анализировался вклад в интеллект фактора зрительно-пространственной обработки информации. Так, Линн с коллегами (Lynn et al., 2004) [18] нашли, что при факторизации показателей «Прогрессивных Матриц Равена» на выборке из 2735 18-летних участников из Эстонии, кроме фактора g верхнего порядка можно также выделить 3 дополнительных фактора, которые были обозначены как факторы: 1) завершения гештальта, 2)
вербально-аналитического мышления и 3) зрительно-пространственных способностей. Согласно нашим данным, показатели кратковременной зрительной памяти коррелируют не только с итоговым баллом ме-тодки «Прогрессивные Матрицы Равена», но и с баллами серий А и Е. Считается, что при решении задач серии А от участников требуется дифференцировать основные элементы структуры имеющегося изображения и идентифицировать недостающую часть структуры. В серии Е предполагается задействование аналитико-синтетиче-ских механизмов согласно алгебраическим принципам.
Процессы, лежащие в основе механизмов завершения гештальта и, отчасти, зрительно-пространственных способностей, которые необходимы для решения задач серий А и Е, можно связать с функциями структур височных областей мозга. Согласно клиническим данным, выполнение заданий методики «Узнавание зрительных паттернов» также связано с работой медиальных височных областей. Способность узнавать, необходимая для выполнения методики «Узнавание зрительных паттернов», включает в себя два различных процесса: узнавание и вспоминание (Mandler, 1980 [19]; Yonelinas, 2002 [31]). Узнавание основывается на ощущении того, что объект ранее встречался в опыте. Вспоминание же основано на извлечении конкретной контекстной информации об объекте. Необходимо отметить, что в изучении визуальной памяти использовались различные стимулы, например, живописные и абстрактные визуальные стимулы (Doty & Savakis, 1997 [8]; Nickerson, 1965 [22]), а также мультисенсорные раздражители (Lehmann & Murray, 2005) [16]. Данные о различных механизмах распознавания зрительных стимулов были получены на материале больных с локальными поражениями мозга (Owen et al., 1995) [23]. Пациенты с нарушениями в области височной доли, а также с перенесенной амигдало-гиппокам-пэктомией демонстрировали значитель-
ные трудности при выполнении заданий на зрительное распознавание паттернов, но не на пространственную память батареи CANTAB. При этом в группе больных с повреждением лобной доли наблюдалась обратная картина в виде относительно сохранной способности распознавания паттернов, но грубых нарушений в задачах на пространственную память. В группе с височными нарушениями и амигдало-гиппо-кампэкотимей решение заданий на узнавание зрительных паттернов коррелировало с заданием на парное заучивание, а также с общими характеристиками памяти.
Несмотря на наличие поведенческих данных о взаимосвязи кратковременной зрительной памяти и интеллекта, в рамках данного исследования не были напрямую исследованы нейрофизиологические механизмы, лежащие в основе полученных результатов. Так, неизвестно, как связано улучшение выполнения заданий методики «Узнавание зрительных паттернов» с созреванием теменных и префронтальных областей мозга. Кроме того, необходим анализ корреляции между показателями кратковременной зрительной памяти и интеллекта на генетическом уровне, который позволит глубже рассмотреть характер этой взаимосвязи. Данные, полученные в рамках настоящего исследования, представляются первым этапом в более широком проекте по изучению этиологии индивидуальных особенностей кратковременной зрительной памяти и интеллекта. Задачей будущих исследований является изучение роли генетических и средовых факторов в индивидуальных особенностях кратковременной зрительной памяти у школьников.
Заключение
Мы показали, что индивидуальные различия в особенностях кратковременной зрительной памяти нельзя объяснить на основании половых и возрастных характеристик. Успешность выполнения задания на распознавание зрительных паттернов (ко-
личество и процент успешных ответов) не различается между подростками мужского и женского пола, а также возрастными группами 10-11, 12-14 и 15-17 лет. Тем не менее дети 10-11 лет выполняют задание на распознавание медленнее, чем подростки более старшего возраста. Мы предполагаем, что различия во времени реакции при выполнении заданий могут быть связаны с созреванием нейрофизиологического субстрата, позволяющего оптимизировать выполнение заданий такого типа. Мы также выявили, что время выполнения заданий методики «Узнавание зрительных паттернов» коррелирует с суммарным баллом теста «Прогрессивные матрицы Равена», а также с субшкалами А и Е. Таким образом, индивидуальные различия общего интеллекта связаны с характеристиками кратковременной зрительной памяти. Природа этой взаимосвязи требует дальнейшего изучения.
Данная работа представляет собой часть большого проекта по изучению характеристик управляющих функций у подростков. В дальнейших исследованиях мы хотим сосредоточиться на анализе взаимосвязи интеллекта и процессов распознавания образов на генетическом уровне.
Работа выполнена при поддержке гранта №14-06-00783/13 Российского гуманитарного научного фонда.
Литература
1. Захаров И.М., Исматуллина В.И., Малых С.Б. Кратковременная зрительная память: феноменология и механизмы // Теоретическая и экспериментальная психология. -2014. - Т. 7. - № 4. - С. 79-89.
2. Исматуллина В.И., Белова А.П., Воронин И.А., Малых С.Б. Роль наследственных и средовых факторов в способности планировать у подростков // Теоретическая и экспериментальная психология. - 2014. - Т. 7. - № 4. - С. 6-16.
3. Тихомирова Т.Н., Воронин И.А., Мисожникова Е.Б., Малых С.Б. Структура взаимосвязей когнитивных характеристик и академической успешности в школьном возрасте //
Теоретическая и экспериментальная психология. - 2015. - Т. 8. - № 2. - С. 55-68.
4. Bogacz R., Brown M.W., Giraud-Carrier C. Model of familiarity discrimination in the perirhinal cortex // Journal of Computational Neuroscience.
- 2001. - Vol. 10. - No. 1. - P. 5-23.
5. Cambridge Cognition Neuropsychological Test Automated Battery (CANTABeclipse) manual. - Cambridge: Cambridge Cognition Limited, 2006.
6. Caviness V.S. et al. The human brain age 7-11 years: a volumetric analysis based on magnetic resonance images // Cerebral Cortex. - 1996. - Vol. 6. - No. 5. - P. 726-736.
7. Deary I.J., Penke L., Johnson W. The neuroscience of human intelligence differences // Nature Reviews Neuroscience. -2010. - Vol. 11. - No. 3. - P. 201-211.
8. Doty R.W., Savakis A.E. Commonality of processes underlying visual and verbal recognition memory // Cognitive Brain Research. - 1997. -Vol. 5. - No. 4. - P. 283-294.
9. Finkel D., McGue M. The origins of individual differences in memory among the elderly: a behavior genetic analysis // Psychology and Aging. - 1993. - Vol. 8. - No. 4. - P. 527-537.
10. Frearson W., Eysenck H.J. Intelligence, reaction time (RT) and a new odd-man-out'RT paradigm // Personality and Individual Differences. - 1986. - Vol. 7. - No. 6. - P. 807-817.
11. Giedd J.N. et al. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study // Nature Neuroscience. - 1999. -Vol. 2. - No. 10. - P. 861-863.
12. Giedd J.N. et al. Quantitative magnetic resonance imaging of human brain development: ages 4-18 // Cerebral Cortex. - 1996. - Vol. 6.
- No. 4. - P. 551-559.
13. Jensen A.R. The g factor: The science of mental ability. - Praeger, 1998. - 648 p.
14. Klingberg T. et al. Myelination and organization of the frontal white matter in children: a diffusion tensor MRI study // Neuroreport. -1999. - Vol. 10. - No. 13. - P. 2817-2821.
15. Kranzler J.H., Jensen A.R. Psychometric g is still not unitary after eliminating supposed «impurities»: Further comment on Carroll // Intelligence. - 1993. - Vol. 17. - No. 1. - P. 11-14.
16. Lehmann S., Murray M.M. The role of multi-sensory memories in unisensory object discrimination // Cognitive Brain Research. -2005. - Vol. 24. - No. 2. - P. 326-334.
17. Luo D., Petrill S.A. Elementary cognitive tasks and their roles in g estimates // Intelligence. -1999. - Vol. 27. - No. 2. - P. 157-174.
18. Lynn R., Allik J., Irwing P. Sex differences on three factors identified in Raven's Standard Progressive Matrices // Intelligence. - 2004. -Vol. 32. - No. 4. - P. 411-424.
19. Mandler G. Recognizing: The judgment of previous occurrence // Psychological Review.
- 1980. - Vol. 87. - No. 3. - P. 252-271.
20. Miller L.T., Vernon P.A. Intelligence, reaction time, and working memory in 4- to 6-year-old children // Intelligence. - 1996. - Vol. 22. -No. 2. - P. 155-190.
21. Nettelbeck T., Lally M. Inspection time and measured intelligence // British Journal of Psychology. - 1976. - Vol. 67. - No. 1. - P. 17-22.
22. Nickerson R.S. Short-term memory for complex meaningful visual configurations: A demonstration of capacity // Canadian Journal of Experimental Psychology / Revue canadienne de psychologie expérimentale. - 1965.
- Vol. 19. - No. 2. - P. 155-160.
23. Owen A.M. et al. Visuo-spatial short-term recognition memory and learning after temporal lobe excisions, frontal lobe excisions or amyg-dalo-hippocampectomy in man // Neuropsy-chologia. - 1995. - Vol. 33. - No. 1. - P. 1-24.
24. Paus T. et al. Maturation of white matter in the human brain: a review of magnetic resonance studies // Brain Research Bulletin. -2001. - Vol. 54. - No. 3. - P. 255-266.
25. Pfefferbaum A. et al. A quantitative magnetic resonance imaging study of changes in brain morphology from infancy to late adulthood // Archives of Neurology. - 1994. - Vol. 51. - No. 9. - P. 874-887.
26. Reiss A.L. et al. Brain development, gender and IQ in children // Brain. - 1996. - Vol. 119. -No. 5. - P. 1763-1774.
27. Singer J.J. et al. Genetic influences on cognitive function using the Cambridge Neuropsycho-logical Test Automated Battery // Intelligence.
- 2006. - Vol. 34. - No. 5. - P. 421-428.
28. Sowell E.R. et al. Mapping cortical change across the human life span // Nature Neuroscience. - 2003. - Vol. 6. - No. 3. - P. 309-315.
29. Sowell E.R. et al. Voxel-based morphometric analyses of the brain in children and adolescents prenatally exposed to alcohol // Neuroreport. - 2001. - Vol. 12. - No. 3. - P. 515-523.
30. Vernon P.A. Speed of information-processing and intelligence. - Ablex Publishing, 1987. - 406 p.
31. Yonelinas A.P. et al. Separating the brain regions involved in recollection and familiarity in recognition memory // The Journal of Neuroscience. - 2005. - Vol. 25. - No. 11. - P. 3002-3008.
References
1. Zakharov IM, Ismatullina VI, Malykh SB. Krat-kovremennaya zritel'naya pamyat': fenome-nologiya i mekhanizmy. Teoreticheskaya i eks-perimental'naya psikhologiya 2014; 7(4):79-89 (in Russian).
2. Ismatullina VI, Belova AP, Voronin IA, Malykh SB. Rol' nasledstvennykh i sredovykh faktorov v sposobnosti planirovat' u podrostkov. Teore-ticheskaya i eksperimental'naya psikhologiya 2014; 7(4):6-16 (in Russian).
3. Tikhomirova TN, Voronin IA, Misozhniko-va YeB, Malykh SB. Struktura vzaimosvyazey kognitivnykh kharakteristik i akademicheskoy uspeshnosti v shkol'nom vozraste. Teore-ticheskaya i eksperimental'naya psikhologiya 2015; 8(2):55-68 (in Russian).
4. Bogacz R, Brown MW, Giraud-Carrier C. Model of familiarity discrimination in the perirhinal cortex. Journal of computational neuroscience 2001; 10(1):5-23.
5. Cambridge Cognition Neuropsychological Test Automated Battery (CANTABeclipse) manual. Cambridge: Cambridge Cognition Limited, 2006.
6. Caviness VS et al. The human brain age 7-11 years: a volumetric analysis based on magnetic resonance images. Cerebral Cortex 1996; 6(5):726-736.
7. Deary IJ, Penke L, Jhnson W. The neuroscience of human intelligence differences. Nature Reviews Neuroscience 2010; 11(3):201-211.
8. Doty RW, Savakis AE. Commonality of processes underlying visual and verbal recognition memory. Cognitive Brain Research 1997; 5(4):283-294.
9. Finkel D, McGue M. The origins of individual differences in memory among the elderly: a behavior genetic analysis. Psychology and Aging 1993; 8(4):527-537.
10. Frearson W, Eysenck HJ. Intelligence, reaction time (RT) and a new 'odd-man-out'RT para-
digm. Personality and Individual Differences 1986; 7(6):807-817.
11. Giedd JN et al. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study. Nature Neuroscience 1999; 2(10):861-863.
12. Giedd JN et al. Quantitative magnetic resonance imaging of human brain development: ages 4-18. Cerebral Cortex 1996; 6(4):551-559.
13. Jensen AR. The g factor: The science of mental ability. Praeger 1998: 648.
14. Klingberg T et al. Myelination and organization of the frontal white matter in children: a diffusion tensor MRI study. Neuroreport 1999; 10(13):2817-2821.
15. Kranzler JH, Jensen AR. Psychometric g is still not unitary after eliminating supposed «impurities»: Further comment on Carroll. Intelligence 1993; 17(1):11-14.
16. Lehmann S, Murray MM. The role of multi-sensory memories in unisensory object discrimination. Cognitive Brain Research 2005; 24(2):326-334.
17. Luo D, Petrill SA. Elementary cognitive tasks and their roles in g estimates. Intelligence 1999; 27(2):157-174.
18. Lynn R, Alik J, Irwing P. Sex differences on three factors identified in Raven's Standard Progressive Matrices. Intelligence 2004; 32(4):411-424.
19. Mandler G. Recognizing: The judgment of previous occurrence. Psychological Review 1980; 87(3):252-271.
20. Miller LT, Vernon PA. Intelligence, reaction time, and working memory in 4- to 6-year-old children. Intelligence 1996; 22(2):155-190.
21. Nettelbeck T, Lally M. Inspection time and measured intelligence. British Journal of Psychology 1976; 67(1):17-22.
22. Nickerson RS. Short-term memory for complex meaningful visual configurations: A demonstration of capacity. Canadian Journal of Experimental Psychology / Revue canadienne de psychologie expérimentale 1965; 19(2):155-160.
23. Owen AM et al. Visuo-spatial short-term recognition memory and learning after temporal lobe excisions, frontal lobe excisions or amyg-dalo-hippocampectomy in man. Neuropsycho-logia 1995; 33(1):1-24.
24. Paus T et al. Maturation of white matter in the human brain: a review of magnetic reso-
nance studies. Brain Research Bulletin 2001; 54(3):255-266.
25. Pfefferbaum A et al. A quantitative magnetic resonance imaging study of changes in brain morphology from infancy to late adulthood. Archives of Neurology 1994; 51(9):874-887.
26. Reiss AL et al. Brain development, gender and IQ in children. Brain 1996; 119(5):1763-1774.
27. Singer JJ et al. Genetic influences on cognitive function using the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery. Intelligence 2006; 34(5):421-428.
28. Sowell ER et al. Mapping cortical change across the human life span. Nature Neuroscience 2003; 6(3):309-315.
29. Sowell ER et al. Voxel-based morphometric analyses of the brain in children and adolescents prenatally exposed to alcohol. Neuroreport 2001; 12(3):515-523.
30. Vernon PA. Speed of information-processing and intelligence. Ablex Publishing 1987: 406.
31. Yonelinas AP et al. Separating the brain regions involved in recollection and familiarity in recognition memory. The Journal of Neuroscience 2005; 25(11):3002-3008.
THE STRUCTURE OF THE RELATIONSHIP BETWEEN VISUAL SHORT-TERM MEMORY AND INTELLIGENCE IN ADOLESCENTS
I.M. ZAKHAROV, V.I. ISMATULLINA, I.A. VORONIN, S.B. MALYKH Psychological Institute of RAE, Moscow
We investigated the correlation between intelligence and short-term visual memory in adolescents from Russia and Kyrgyzstan (n=343). We used «Raven Progressive Matrices» test to measure IQ and «Pattern Recognition memory» subtest of neuropsychological battery CANTAB to measure short-term visual memory. Mean latency of correct anwsers in «Pattern Recognition memory» test correlated with total Raven scores (r=-0,234, p=0,1) and with series A and E (r=-0,188, p=0,01 and r=-0,243, p=0,01). Thus, individual differences in short-term visual memory can have impact on individual differences in intelligence.
Keywords: intelligence, short-term visual memory, adolescence.
Address:
Zakharov Ilya,
researcher at the age psychogenetic laboratory,
Psychological Institute of RAE
9-4 Mokhovaya str., Moscow, 125009, Russia
E-mail: iliazaharov@gmail.com
