Дмитрий Викторович Ушаков Психология интеллекта и одаренности

Глава 3. Структура и генеральный фактор интеллекта

В предыдущих главах было показано высокое значение интеллекта для достижений как на индивидуальном, так и на коллективном уровне. В этой и двух последующих главах будет обсуждаться вопрос о внутреннем строении интеллекта, т. е. его структуре, и о механизмах, стоящих за этой структурой. Предварительно, однако, необходимо дать определение интеллекта.

При определении интеллекта его необходимо соотнести с близким понятием – мышлением. Родство этих терминов становится еще яснее, если их перевести словами из обыденного русского языка. В этом случае интеллекту будет соответствовать слово «ум». Мы говорим «умный человек», обозначая этим индивидуальное свойство интеллекта. Мы можем также сказать, что ум ребенка с возрастом развивается – здесь отражается проблематика развития интеллекта.

Термину «мышление» мы можем поставить в соответствие слово «обдумывание» или (менее нормативно, но, возможно, более точно) «думание». Слово «ум» выражает свойство, способность; обдумывание – процесс. Решая задачу, мы думаем, а не «умничаем» – здесь сфера психологии мышления, а не интеллекта.

Таким образом, оба термина выражают различные стороны одного и того же явления. Интеллектуальный человек – это тот, кто способен к осуществлению процессов мышления. Интеллект – это способность к мышлению. Мышление – процесс, в котором реализуется интеллект.

В паре терминов, где один выражает процесс, а другой – способность к нему, и где возникает необходимость определить один через другой, базовым должен быть термин, обозначающий процесс. Поэтому оптимальным является определение интеллекта через мышление.

Основные определения мышления сводятся к двум типам. В первом случае мышление определяется как решение задач. При этом, однако, решение задач (понимаемых как цель, данная в условиях) шире, чем мышление. Например, занести шкаф на пятый этаж означает решить задачу, которая все же далеко не полностью относится к мышлению. Возникает, следовательно, достаточно сложная проблема сужения и уточнения этого определения.

В связи со сказанным более оптимальным представляется определение мышления как специфического вида познания. Например: «Мышление – это опосредованное <…> и обобщенное познание объективной реальности» (Рубинштейн, 1989, с. 361).

Структура интеллекта. Математико-статистический уровень анализа

Для интеллекта как индивидуально-психологического свойства центральным является понятие структуры, т. е. сетки координат, в которой может быть наиболее точно и информативно охарактеризован интеллект любого человека⁸. Другими словами, если существует множество ситуаций, в которых человек проявляет интеллектуальные способности, то проблема заключается в том, чтобы наиболее точно предсказать его поведение в любой данной ситуации, исходя из минимального набора испытаний.

Проблема структуры интеллекта важна с практической точки зрения, поскольку ее выявление позволяет решать задачи в сфере отбора кадров, развития одаренности и т. д. Однако она важна и с теоретической точки зрения, поскольку, анализируя структуру интеллекта, можно надеяться подобрать ключи к пониманию его механизмов.

Проблема структуры интеллекта может быть проанализирована на нескольких уровнях. На математико-статистическом уровне строятся факторные модели, которые затем интерпретируются на уровне анализа психологических механизмов. В свою очередь, для психологических механизмов можно искать психофизиологическое обоснование.

Ч. Спирмен, положивший начало разработке факторного анализа, показал, что между большинством мер интеллекта существуют положительные корреляции. Он обозначил это термином «положительная множественность» (positive manifold). Это означает, что если субъект А существенно превосходит субъекта В по ряду субтестов интеллекта, то с большой вероятностью А будет превосходить В и по другим субтестам. Спирмен высказал также утверждение, что существует единый фактор, определяющий успешность решения задач от наиболее сложных математических до сенсомоторных проб.

Главным оппонентом Спирмена стал американский ученый Л. Терстон, который обосновывал мнение, что существует не единый интеллектуальный фактор, а набор независимых способностей, которые определяют успешность интеллектуальной деятельности.

Очень скоро, однако, стало выясняться, что обе позиции представляют собой упрощение, а истина лежит посередине.

Эволюцию претерпели уже взгляды основателя подхода Спирмена, который согласился, что добавление дополнительных более локальных факторов улучшает модель. Однако при этом сохраняется особый статус первого, генерального фактора (Спирмен назвал его фактором G, от general – общий). Критериев для признания первого фактора генеральным два, и они должны одновременно выполняться: во-первых, по этому фактору должны быть положительно нагружены все задания (или подавляющее их большинство); во-вторых, процент объясняемой дисперсии должен быть велик – как правило, не менее 40. Результаты решения сотен интеллектуальных задач тысячами испытуемых при факторизации дают каждый раз сходную картину. Факторная структура, получаемая без вращения, образует выраженный генеральный фактор. Такая структура изображена на рисунке 1.5 слева и носит в англоязычной литературе название «гнездовой» (nested).

Таким образом, решение любой конкретной задачи человеком, согласно Спирмену, зависит от развития у него как способности, связанной с фактором G, так и от одной или нескольких из набора специфических способностей, необходимых для решения узкого класса задач. Эти специальные способности носят у Спирмена название S-факторов (от special – специальный). Роль фактора G наиболее велика при решении математических задач и задач на понятийное мышление. Для сенсомоторных задач роль общего фактора уменьшается при увеличении влияния специальных факторов.

Другая картина, однако, складывается при применении факторного анализа с вращением. Факторный анализ приводит к распределению в многомерном пространстве точек, соответствующих факторизуемым объектам. Однако выбор системы координат, ортогональных или косоугольных, в этом пространстве произволен. В то же время именно система координат позволяет дать факторам ту или иную содержательную интерпретацию. Вращение системы координат, представляющее собой математически корректную процедуру, приводит к изменению интерпретации всех данных.

При проведении вращения проценты дисперсии, объясняемые несколькими первыми факторами, в значительной степени выравниваются, в результате чего первый фактор становится невозможно трактовать как генеральный: падает процент объясняемой им дисперсии, и не все задания оказываются нагруженными по нему. Решение, полученное после вращения, таким образом, не имеет генерального фактора. Однако при факторизации полученных факторов возникает один фактор более высокого порядка, который может интерпретироваться как генеральный. Получаемая факторная структура, которая носит название иерархической, изображена на рисунке 1.5 справа.

Итак, справа изображена иерархическая модель, которая возникает из результатов факторного анализа с вращением и вторичной факторизацией. Факторы первого уровня в ней нагружены по генеральному фактору, который располагается на следующем уровне.

Слева – гнездовая модель, которая вытекает из традиции факторизации без вращения. Генеральный фактор в ней непосредственно связан со всеми задачами, которые нагружены и по специальным факторам.

Таким образом, на одних и тех же данных, получаемых в большинстве исследований, возможны две альтернативные интерпретации. Какая из этих интерпретаций оптимальна? Ответ на этот вопрос тем более сложен, что при вращении процент дисперсии, определяемой выделенными факторами, не меняется, так что объяснительная сила обоих вариантов решения одинакова.

В современной психологии интеллекта эксплораторный факторный анализ, который обсуждался до сих пор, не только дополнен, но и фактически вытеснен конфирматорным, позволяющим сравнивать соответствие данным различных априорно заданных моделей. Применение конфирматорного анализа, безусловно, позволяет существенно продвинуться в плане проверки гипотез. В принципе можно сопоставить гнездовую и иерархическую модели в плане их соответствия данным. Однако применительно к структуре интеллекта конфирматорный анализ показывает фактически одинаковую применимость двух принципиально разных типов моделей, которые изображены на рисунке 1.5. Хотя иерархическая и гнездовая модель не тождественны, однако разница между их предсказаниями весьма невелика, что на практике часто делает невозможным окончательное предпочтение одной из них.


Рис. 1.5. Гнездовая и иерархическая модели интеллекта
Любое исследование интеллекта на практике имеет дело с ограниченным кругом задач, предъявляемых выборке. Тесты интеллекта заставляют испытуемых работать с максимальными усилиями и оказываются достаточно утомительными. Набрать большое количество испытуемых, чтобы провести батарею из 40–60 субтестов, непростая задача для экспериментатора. В то же время число различных типов заданий, применяемых при тестировании интеллекта, измеряется сотнями. Оптимальным для оценки факторной структуры интеллекта было бы проведение всех возможных субтестов на одной и той же выборке (не следует забывать, что для проведения факторного анализа число испытуемых должно существенно превышать число субтестов) с последующей факторизацией. Однако по приведенным выше практическим соображениям это трудноосуществимо⁹. Наиболее частыми являются исследования с относительно ограниченным числом субтестов. Соответственно, в зависимости от набора субтестов в конкретном исследовании оптимальной может оказаться либо иерархическая, либо гнездовая модель, однако удовлетворительность обеих часто бывает на примерно одинаковом уровне.

Для анализа общей структуры интеллекта, однако, интерес представляют именно исследования, выполненные на большом тестовом материале, а не анализ факторной структуры теста Векслера или Амтауера.

Рассмотрим общие теории структуры интеллекта, сложившиеся после Спирмена и Терстона.

В послевоенный период широко обсуждалась «кубическая» модель Дж. Гилфорда, что происходило, вероятно, в большой мере под влиянием авторитета ее автора, заложившего систему отбора персонала в Вооруженных силах США и возглавлявшего в течение некоторого времени Американскую психологическую ассоциацию. Гилфорд считал, что способности определяются тремя основными характеристиками: операциями, содержанием и продуктами. Среди операций в исходном варианте своей модели он различал познание, память, дивергентное и конвергентное мышление и оценку, среди содержаний – образное, символическое, семантическое и поведенческое; среди продуктов – элементы, классы, отношения, системы, преобразования, предвидения (Гилфорд, 1965).

Любая задача основывается на содержании того или иного вида, предполагает осуществление определенной операции, которая приводит к соответствующему продукту. Например, задача, где требуется получить слово, вставив гласные буквы в «з_л_в» (слово «залив»), разворачивается на символическом материале (буквы), связана с операцией познания и приводит к элементу в качестве продукта. Если же мы попросим испытуемого завершить ряд «лом – мол, куб – бук, сон – …», то, по мнению Гилфорда, это будет задача на конвергентное мышление, относящееся к отношениям, на символическом содержании. В общей сложности, таким образом, выделяется 5×4×6 = 120 типов задач (в более поздней версии теории – 150), каждому из которых соответствует определенная способность.

Теория Гилфорда весьма умозрительна, он шел не от данных к факторной структуре, а наоборот – от гипотетической факторной структуры к данным. Такой подход возможен, однако должен опираться на обоснованную теорию переработки информации, исходя из которой можно было бы выдвигать серьезные гипотезы, подвергаемые факторной проверке. В то же время предположения Гилфорда покоятся на априорной классификации, которая выглядит достаточно поверхностной. Для обоснования своей теории он систематически использовал факторный анализ с так называемым субъективным вращением. В настоящее время, однако, математические методы Гилфорда подвергаются сильной критике. Показано, что его данные могут быть объяснены исходя из другой факторной модели (Стернберг, Григоренко, 1997). Более того, при использовании данных Гилфорда и его методов факторного анализа случайным образом сгенерированные факторные модели получают столь же хорошее подтверждение, как и его теория (Mackintosh, 1998). В целом сегодня модель Гилфорда рассматривается как пройденный и не очень продуктивный этап. Например, Дж. Кэрролл характеризовал ее как «эксцентрическое умопомрачение в истории моделей интеллекта» (Carroll, 1993, с. 60).

Если подход Гилфорда воспринимается с современных позиций как реликт, то другой круг старых идей, связанный с моделью Р. Кэттелла, представляет по-прежнему существенный интерес в теоретическом плане. Кэттелл различил текучий (fluid) и кристаллизованный (cristalized) интеллект. Текучий интеллект заключается в способности решать задачи, для которых в малой степени требуется предыдущий опыт, знания или навыки. Он проявляется в задачах на индуктивное мышление (например, тесте Равена), дедукцию, рассуждение на числовом материале, скорости умозаключения и т. д. К кристаллизованному интеллекту относится способность решать задачи, приобретенная на основе образования, доступа к культурной информации и опыта. Он проявляется в тех субтестах тестов интеллекта, которые оценивают лексические знания, информированность, легкость речепорождения, способность к иностранным языкам и владение ими т. д.

Разделение на текучий и кристаллизованный интеллект теоретически интересно и позволяет обнаружить эмпирические закономерности. Так, текучий интеллект начинает снижаться еще в достаточно молодом возрасте, в то время как кристаллизованный дольше растет, а затем дольше остается неизменным. Люди из разных культур в большей степени различаются по кристаллизованному интеллекту, чем по текучему, что также понятно, поскольку культуры различаются в плане информации и опыта, получаемых людьми. Наконец, текучий интеллект в течение XX в. в рамках так называемого эффекта Флинна, о котором речь пойдет ниже, вырос больше, чем кристаллизованный. Все перечисленные факты говорят о том, что за различением, предложенным Кэттеллом, стоит достаточно важная реальность.

Правда, у родоначальника идеи факторы текучего и кристаллизованного интеллекта заняли довольно странное место в структуре интеллекта. Кэттелл исходил из представления Л. Терстона о первичных умственных способностях и поставил предложенные им новые факторы над первичными способностями. У него, следовательно, на месте одного генерального фактора оказалось два, причем достаточно сильно коррелирующих между собой.

Исправлением положения занялся ученик Кэттелла Дж. Хорн, который предложил ввести на одном уровне с текучим и кристаллизованным интеллектом еще целый ряд дополнительных факторов. Правда, Хорн называл введенные им факторы по-разному, иногда ухитряясь делать это даже внутри одной статьи. Его список факторов несколько разнится от работы к работе, однако в классическом виде кроме текучего (1) и кристаллизованного (2) интеллекта включает 3) переработку визуальной информации, 4) переработку слуховой информации, 5) кратковременную память, 6) долговременную память, 7) скорость переработки информации, 8) скорость принятия решений, 9) квантитативные знания и 10) чтение и письмо. Хотя все перечисленные факторы коррелируют между собой, фактически образуя генеральный фактор, Кэттелл и Хорн никогда не подчеркивали эту идею.

Самым влиятельным трудом в области структуры интеллекта в конце XX в., несомненно, стала книга Кэрролла «Когнитивные способности человека: обзор факторно-аналитических исследований» (Carroll, 1993). В отношении этой книги высказано немало восторженных оценок. К. Макгрю сравнил ее с «Принципами» Ньютона (McGrew, 2009), а, по мнению Хорна, Кэрролл проделал работу, аналогичную той, что совершил Д. И. Менделеев при создании периодической таблицы (Horn, 1998). Действительно, масштаб и последовательный подход автора впечатляют. Кэрролл проанализировал более 460 корреляционных матриц наиболее значительных исследований интеллекта, проведенных различными авторами в течение предыдущих 50–60 лет, и предложил свою «трехслойную» (three-stratum) модель. Это иерархическая факторная модель, подобная изображенной на рисунке 1.5 справа, но имеющая не 2, а 3 уровня.

Верхний уровень (Слой III) включает единый генеральный фактор, в то время как следующий за ним (Слой II) включает факторы, которые могут быть сопоставлены с теми, что были выделены Хорном. Это те же 1) текучий и 2) кристаллизованный интеллект, а также 3) переработка визуальной информации, 4) переработка слуховой информации, 5) общая память и обучаемость, 6) способность к извлечению информации, 7) скорость переработки информации, 8) скорость реакции и принятия решений. Наконец, было выделено более 80 способностей Слоя I, которые входят в различные факторы Слоя II. Например, в фактор «переработка визуальной информации» Слоя II входят такие способности Слоя I, как визуализация, пространственные отношения, скорость замыкания пространственных фигур, гибкость замыкания пространственных фигур (например, в тесте «включенные фигуры»), зрительная память, зрительное сканирование и т. д. Для измерения всех способностей Слоя I существуют задания, которые применялись в исследованиях, проанализированных Кэрроллом.

Работа Кэрролла производит впечатление наиболее масштабного синтеза в области психологии структуры интеллекта. К тому же итоговая модель настолько близка к теории Кэттелла – Хорна, что Макгрю предложил осуществить их синтез под названием модели CHC (Cattell – Horn – Carroll). Макгрю указывает на четыре основных различия моделей (McGrew, 2009). Во-первых, присутствие у Кэрролла генерального фактора. Во-вторых, Кэрролл включил способности к чтению и письму в кристаллизованный интеллект, в то время как у Хорна они выделены в отдельный фактор. В-третьих, у Кэрролла отсутствует фактор квантитативных знаний, а соответствующие способности рассматриваются в главе «Способности в сфере знаний и достижений». Наконец, факторы кратковременной и долговременной памяти, разводимые в модели Кэттелла – Хорна, объединены у Кэрролла. Макгрю предлагает следующее разрешение этих противоречий для осуществления синтеза моделей. Безусловно, единый генеральный фактор должен присутствовать на вершине модели, что показывает и исследование Кэрролла, и факторный анализ всех крупных интеллектуальных батарей. Способности к чтению и письму, по мнению Макгрю, выделяются в отдельный фактор, независимый от кристаллизованного интеллекта, квантитативное знание выделяется из текучего интеллекта, а кратковременная и долговременная память должны быть разнесены по разным факторам.

Таким образом, под «зонтичным» термином CHC Макгрю предлагает трехслойную модель, в которой, по сравнению с Кэрроллом, несколько увеличено число факторов Слоя II.

Модели Кэттелла – Хорна и Кэрролла, независимо от того, принимается ли их синтез в виде CHC или нет, являются на сегодня инструментом, который широко принят и часто используется исследователями в экспериментальных целях. Однако это не значит, что эта линия в понимании структуры интеллекта победила и не имеет альтернативы.

Другая линия идет от Ф. Вернона, который в свою очередь исходил из идей Спирмена, выделившего генеральный фактор интеллекта и 3 групповых фактора: числовой, пространственный и вербальный. Вернон построил не трехслойную, как Кэрролл, а четырехслойную модель. Во главе иерархии, в Слое IV он поставил генеральный фактор, а в Слой III (групповые факторы) включил всего два вместо трех спирменовских: вербально-образовательный и пространственно-практически-технический. Еще ниже, в Слое II, первый из этих факторов делится на вербальный, образовательный и легкость продуцирования (fluency), а второй – на пространственный, числовой, перцептивный и т. д.

В 2005 г. В. Джонсон и Т. Бушар опубликовали исследование факторной структуры 42 субтестов интеллекта, проведенных в рамках Миннесотского проекта на 436 испытуемых, состоящих из 128 пар близнецов, разлученных в раннем возрасте, и членов их семей (Johnson, Bouchard, 2005). Авторы сопоставили с помощью конфирматорного факторного анализа модели Кэттелла – Хорна, Кэрролла и Вернона и пришли к заключению в пользу последней. По их данным, наилучшее соответствие данным модель Вернона показывает в случае некоторой модернизации, состоящей в добавлении к двум факторам Слоя III третьего – умственного вращения, а также одного фактора Слоя II – памяти.

Таким образом сложилась модель VPR (Verbal – Perceptual – Image rotation). Это четырехслойная модель с тремя факторами в Слое III (вербальным, перцептивным и умственного вращения) и восьмью в Слое II (вербальным, академических способностей, легкости продуцирования, числовым, памяти, перцептивной скорости, пространственным и умственного вращения). В Слое I предполагаются примерно те же способности, что и у Кэрролла, хотя этот вопрос не проработан подробно. По мнению Джонсон и Бушара, модель VPR больше, чем модель Кэрролла, соответствует известным данным о функциях зон мозга и межполушарной асимметрии. Они произвели сопоставление моделей еще на трех выборках, где испытуемым предъявлялись обширные батареи интеллектуальных тестов. Всюду сопоставление оказалось в пользу модели VPR.

В целом между сторонниками CHC– и VPR-моделей идет соперничество. И те, и другие вывесили корреляционные матрицы исследований интеллекта на сайте журнала Intelligence (www.isironlline.org). Модели CHC и VPR, как уже было показано, при совпадении общей конфигурации (иерархические с генеральным фактором) различаются по ряду позиций. Во второй – на один слой больше, кроме того, выделяются другие групповые факторы. Современные методы конфирматорного факторного анализа позволяют сопоставить соответствие моделей данным любого эмпирического исследования. Однако проблема заключается в том, что такие результаты на материале любого отдельно взятого исследования не служат решающим доказательством. Джонсон и Бушар получили подтверждение их модели уже на 4 больших выборках, однако это не рассматривается сторонниками уступивших моделей как решающий аргумент против их подхода. В ситуации, когда существуют сотни исследований, в которых используются разные наборы тестов, обнаружение большей адекватности одной модели по сравнению с другими на некоторых из этих наборов и на некоторых выборках не служит доказательством преимущества модели в общем случае. Все же представляется, что это временная сложность, которая будет преодолена при помощи развития методов интеграции данных из разных источников и проведения специально спланированных исследований с применением обширных и специальным образом подобранных тестовых батарей. Современной психологии уже известно достаточно много о структуре интеллекта, есть обширные базы данных, методы статистической обработки данных.

Однако основной вопрос заключается в том, что означают структуры в плане стоящих за ними процессов переработки информации. Здесь анализ должен быть переведен в более глубокий, «онтологический», по выражению М. А. Холодной (Холодная, 1997, 2002), план, где математическая структура получает интерпретацию в терминах психических процессов, или механизмов. Этот перевод в современной психологии интеллекта осуществляется с помощью того, что мы будем называть структурной предпосылкой.