Общий интеллект и скорость опознавания количества

Авторы

  • Юрий Додонов

DOI:

https://doi.org/10.54359/ps.v4i16.857

Ключевые слова:

интеллект, опознавание количества, скорость переработки информации, моделирование латентного роста, структурное моделирование

Аннотация

Анализируется известная в когнитивной психологии закономерность возрастания времени опознавания количества с увеличением числа стимулов в предъявленном наборе. Исследуется взаимосвязь индивидуальных различий в траекториях возрастания с общим интеллектом испытуемых (N = 209). Описываются экспериментальная задача «Количество точек», разработанная для изучения скорости опознавания количества; техника регистрации вербальной реакции испытуемых, использованная для фиксации индивидуальных показателей времени ответа. Демонстрируются различные методы анализа индивидуальных траекторий возрастания: нелинейный регрессионный анализ и структурное моделирование с фиксированными связями между манифестными и латентными переменными. Показано, что базовое время опознавания количества слабо отрицательно коррелирует с уровнем общего интеллекта, тогда как показатель интенсивности возрастания времени ответа с увеличением числа стимулов в наборе связан с общим интеллектом высоко отрицательно. В контексте обнаруженной взаимосвязи скорости опознавания количества и общего интеллекта обсуждаются перспективы изучения индивидуальных различий в скорости переработки информации о количестве.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Автор

Юрий Додонов

Додонов Юрий Сергеевич. Научный сотрудник, Московский городской психолого-педагогический университет, ул. Сретенка, д. 29, 127051 Москва, Россия. E-mail: ys.dodonov@gmail.com

Литература

Akin, O., & Chase, W. (1978). Quantification of three-dimensional structures. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 4, 397–410.

Anderson, R. B. (2001). The power law as an emergent property. Memory & Cognition, 29, 1061-1068.

Anderson, R. B., & Tweney, R. D. (1997). Artifactual power curves in forgetting. Memory & Cognition, 25, 724-730.

Balakrishnan, J. D., & Ashby, F. G. (1991). Is subitizing a unique numerical ability? Perception and Psychophysics,1991, 50, 555–564.

Balakrishnan, J. D., & Ashby, F. G. (1992). Subitizing: Magical numbers or mere superstition? Psychological Research, 54, 80–90.

Barth, H., Kanwisher, N. & Spelke, E. S. (2003). The construction of large number representations in adults. Cognition, 86, 201–221.

Barth, H., La Mont, K., Lipton, J., Dehaene, S., Kanwisher, N., & Spelke, E. S. (2006). Nonsymbolic arithmetic in adults and young children. Cognition, 98, 199–222.

Beauducel, A., & Brocke, B. (1993). Intelligence and speed of information processing: further results and questions on Hick’s paradigm and beyond. Personality and Individual Differences, 15, 627–636.

Dehaene, S. (1997). The number sense. Oxford, UK: Oxford University Press.

Dehaene, S., & Changeux, J. P. (1993). Development of elementary numerical abilities: A neuronal model. Journal of Cognitive Neuroscience, 5, 390–407.

Eysenck, H. J. (1967). Intelligence assessment: a theoretical and experimental approach. British Journal of Educational Psychology, 37, 81–97.

Feigenson, L., Dehaene, S. & Spelke, E. S. (2004). Core systems of number. Trends in Cognitive Sciences, 8, 307–314.

Halberda, J., Mazzocco, M. M. M., & Feigenson, L. (2008). Individual differences in non-verbal number acuity correlate with maths achievement. Nature, 455, 665–669.

Hick, W. E. (1952). On the rate of gain of information. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 4, 11–26.

Holloway, I. D., & Ansari, D. (2008). Mapping numerical magnitudes onto symbols: The numerical distance effect and individual differences in children’s mathematics achievement. Journal of Experimental Child Psychology, 103, 17–29.

Hunt, E. B. (2007). The mathematics of behavior. New York: Cambridge University Press.

Jensen, A. (1987). Individual differences in the Hick paradigm. In P. A. Vernon (Ed.), Speed of information processing and intelligence (P. 101–175). Norwood, NJ: Ablex.

Jensen, A. (1998a). The g factor. London: Praeger.

Jensen, A. (1998b). The suppressed relationship between IQ and the reaction time slope parameter of the Hick function. Intelligence, 26, 43–52.

Jensen, E., Reese, E., & Reese, T. (1950). The subitizing and counting of visually presented fields of dots. Journal of Psychology, 30, 363–392.

Kaufman, E., Lord, M., Reese, T., & Volkmann, J. (1949). The discrimination of visual number. American Journal of Psychology, 62, 498–525.

Kovas, Y., Tosto, M., & Plomin, R. (2010). Predictors of mathematical achievement: the nature of the association. Paper presented on the Eleventh Annual Conference of International Society for Intelligence Research, Alexandria, Virginia.

Mandler, G., & Shebo, B. J. (1982). Subitizing: An analysis of its component processes. Journal of Experimental Psychology: General, 111, 1–21.

Myung, I. J., Kim, C., & Pitt, M. A. (2000). Toward an explanation of the power law artifact: Insights from response surface analysis. Memory & Cognition, 28, 832–840.

Neubauer, A. C., Riemann, R., Mayer, R., & Angleitner, A. (1997). Intelligence and reaction times in the Hick, Sternberg and Posner paradigms. Personality and Individual Differences, 22, 885–894.

Railo, H., Koivisto, M., Revonsuo, A., & Hannula, M. M. (2008). The role of attention in subitizing. Cognition, 107, 82–104.

Rammsayer, T. H., & Brandler S. (2007). Performance on temporal information processing as an index of general intelligence. Intelligence, 35, 123–139.

Roth, E. Die (1964). Geschwinddigkeit der Verabeitung von Information und ihr Zusammenhang mit Intelligenz. Zeitschrift fuer Expermintelle und Angewandte Psychologie, 11, 616–622.

Sathian, K., Simon, T. J., Peterson S., Patel G. A., Hoffman J. M., & Grafton S. T. (1999). Neural evidence linking visual object enumeration and attention. Journal of Cognitive Neuroscience, 11, 36–51.

Schweizer, K. (2006a). The fixed-links model in combination with the polynomial function as a tool for investigating choice reaction time data. Structural Equation Modeling, 13, 403–419.

Schweizer, K. (2006b). The Fixed-Links Model for Investigating the Effects of General and Specific Processes on Intelligence. Methodology, 2, 149–160.

Schweizer, K. (2010). Improving the interpretability of the variances of latent variables by uniform and factor-specific standardizations of loadings. Methodology, 6, 152–159.

Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27, pp. 379–423, 623–656.

Sheppard, L. D., & Vernon, P. A. (2008). Intelligence and speed of information-processing: A review of 50 years of research. Personality and Individual Differences, 44, 535–551.

Spearman, C. (1927). The abilities of man. New York: Macmillan.

Trick, L., & Pylyshyn, Z. (1994). Why are small and large numbers enumerated differently? A limitedcapacity preattentive stage in vision. Psychological Review, 101, 80–102.

Tunik, E.E. (2009) Test intellekta Amtkhauera. Analiz i interpretatsiya dannykh. SPb.: Rech'. [in Russian]

Whalen, J., Gallistel, C. R., & Gelman, R. (1999). Non-verbal counting in humans: The psychophysics of number representation. Psychological Science, 10, 130–137.

Число просмотров

Просмотров: 84

Опубликован

15.04.2011

Как цитировать

Додонов, Ю. (2011). Общий интеллект и скорость опознавания количества. Психологические исследования, 4(16). https://doi.org/10.54359/ps.v4i16.857

Выпуск

Раздел

Статьи