Тестирование рабочей памяти: от простого к сложному и снова к простому

ОБЗОРЫ

УДК 159.9

ТЕСТИРОВАНИЕ РАБОЧЕЙ ПАМЯТИ: ОТ ПРОСТОГО К СЛОЖНОМУ И СНОВА К ПРОСТОМУ

Б.Б. ВЕЛИЧКОВСКИЙ* МГУ имени М.В. Ломоносова, факультет психологии, Москва

Обзор, посвященный методологии изучения рабочей памяти. Акцент делается на обосновании преимуществ упрощенных сложных методик (по сравнению с традиционными простыми), которые обладают высоким потенциалом как средства оценки индивидуальных характеристик рабочей памяти. В связи с тем, что конструкт рабочей памяти играет центральную роль при теоретическом описании многих высокоуровневых форм познания, ее тестирование имеет большое теоретическое и прикладное значение. Принимая во внимание повышенную надежность и валид-ность упрощенных сложных методик, необходимо их дальнейшее совершенствование.

Ключевые слова: рабочая память, методы, сравнительный анализ.

Рабочая память -конструкт и концепции

Понятие рабочей памяти (working memory) является одним из центральных в современной когнитивной психологии. Конструкт рабочей памяти представляет собой продукт нескольких десятилетий интенсивных экспериментальных исследований на разнообразных нормальных и патологических популяциях. Несмотря на значительное количество конкурирующих концепций рабочей памяти (Miyake A. & Shah P., 1999) [15], в настоящее время под рабочей памятью принято понимать систему процессов и структур, обеспечивающих оперативное хранение информации в течение времени, достаточного для ее использования в рамках процессов когнитивной обработки. Следовательно, рабочая память служит «рабочим пространством», в котором хранятся и трансформируются промежуточные результаты когнитивных

© Величковский Б.Б., 2014

* Для корреспонденции:

Величковский Борис Борисович канд. психол. наук, доцент кафедры методологии психологии факультета психологии МГУ им. М.В. Ломоносова 125009 Москва, ул. Моховая, 11, стр. 9.

операций. Наличие такого общего рабочего пространства подразумевается при решении любых задач, предполагающих манипуляцию ментальными репрезентациями - от вычисления суммы чаевых при расчете с официантом до планирования размещения предметов меблировки в новой квартире. Хотя эти виды деятельности внешне абсолютно не схожи между собой, в обоих случаях речь идет о хранении и активном использовании результатов промежуточных вычислений - арифметических в первом случае и пространственных во втором случае. При таком понимании неудивительно, что рабочая память предположительно играет важную роль в осуществлении многих процессов высокоуровневого познания.

Развитие представлений о рабочей памяти исторически стало следствием недостаточной эмпирической обоснованности трехкомпонентных моделей памяти, основывающихся на выделении изолированных структур сенсорных регистров, кратковременного хранилища и долговременного хранилища (Аткинсон Р., 1980) [1]. В трехкомпонентных моделях кратковременное хранилище рассматривалось, прежде всего, как пассивная структура для оперативного хранения информации, которая была дополнена контрольным процессом

повторения, препятствующим угасанию хранящихся мнемических следов. В противоположность такой статичной картине, концепции рабочей памяти подчеркивают, что наряду с аспектом (кратковременного) хранения, огромную роль играют процессы оперативной обработки. Например, в ставшей уже классической модели А. Бэддели (Baddeley A.D., 1986) [3], рабочая память, помимо «подчиненных» систем кратковременного хранения вербального и образного материала - фонологической петли и визуально-пространственного блокнота, включает в себя центральную контролирующую инстанцию так называемого центрального исполнителя. К функциям центрального исполнителя относится произвольная координация процессов обработки информации, а также регуляция работы подчиненных систем хранения для обеспечения оперативных потребностей этих процессов. Таким образом, фонологическая петля, являясь настоящим «наследником» вербального кратковременного хранилища трехкомпо-нентных моделей, в данной модели рабочей памяти тесно интегрирована с процессами когнитивной обработки и даже выполняет по отношению к ним вспомогательную роль. Следует отметить, что такое сочетание процессов оперативного хранения и обработки представляется определяющим признаком конструкта рабочей памяти.

Рабочая память, понимаемая как «площадка», на которой разворачивается когнитивная деятельность, с необходимостью должна быть связана со многими центральными переменными, характеризующими особенности индивидуального познания. В частности, прослеживаются тесные связи между рабочей памятью и вниманием, а также между рабочей памятью и осознанием. То есть, особенности рабочей памяти могут определять специфику широкого спектра когнитивных проявлений. Вследствие этого, исследования рабочей памяти имеют важное теоретическое и прикладное значение. Один из вопросов, решение которого позволит пролить свет на природу

и механизмы рабочей памяти, - это вопрос о разработке адекватных средств тестирования ее индивидуальных особенностей. В первую очередь, речь идет, конечно, об оценке объема рабочей памяти.

От простого - к сложному

Представления о фиксированном объеме системы кратковременного хранения информации глубоко укоренены как в научной психологии, так и в наивных представлениях о психических закономерностях. Необходимо подчеркнуть, что точное определение этой величины представляет значительные затруднения - разными авторами она оценивается в 3, 4 и 7±2 элемента. Классическим методом определения объема системы кратковременного хранения является так называемый цифровой объем (digit span), разработанный еще в 1887 году. Данная методика, как хорошо известно, заключается в предъявлении случайных последовательностей цифр (без повторений). При этом длина последовательностей возрастает от предъявления к предъявлению. Задача-тестируемого состоит в воспроизведении последовательности непосредственно после предъявления. Объем рабочей (или, точнее, кратковременной) памяти - это длина последней последовательности, воспроизведенной без ошибок. Существуют различные варианты этой методики, в которых используется разный стимульный материал (слова, изображения, пространственные позиции), а также некоторые трансформации (например, обращение порядка воспроизведения - backward span). До настоящего времени различные варианты этой методики используются в распространенных тестах интеллекта как средство оценки фундаментальных особенностей когнитивной системы (например, в тесте Векслера). Подобные методики получили название «простых» методик измерения объема.

Крайне важен тот факт, что показатели простого объема достаточно слабо коррелируют с высокоуровневыми когнитивны-

ми способностями, такими как понимание языка и логические рассуждения. В одном типичном мета-аналитическом исследовании было, например, обнаружено, что простой вербальный объем коррелирует с пониманием текстов с силой, равной 0,28 (Daneman M. & Merikle P.M., 1996) [9]. Такая величина коэффициента корреляции свидетельствует о существующей, но невыраженной связи. Связь показателей простого вербального объема с эффективностью выполнения сложных невербальных заданий является еще более слабой. С точки зрения концепций рабочей памяти, это связано с тем, что методики измерения простого объема концентрируются на анализе способности к пассивному хранению информации, не отягощенному необходимостью параллельной обработки. Однако, согласно представленным выше теоретическим соображениям, адекватный тест собственно рабочей памяти должен сочетать в себе оба аспекта: хранение и обработку. Кроме того, показатели простого объема смешивают собственно объем системы кратковременного хранения с эффективностью работы процессов повторения и образования из отдельных элементов осмысленных комплексов (chunks). В целом можно отметить, что показатели простого объема не позволяют точно оценить объем рабочей памяти и вследствие этого не являются надежными предикторами когнитивных способностей человека в широком смысле.

Альтернативой простым методикам измерения объема служат разработанные в последние десятилетия XX века «сложные» методики измерения объема рабочей памяти (complex span tasks). Они непосредственно основываются на общепринятых концепциях рабочей памяти, измеряя способность к удержанию информации в условиях параллельной когнитивной обработки. Большинство подобных тестов подчиняется схеме, представленной на рисунке 1. Согласно данной схеме, стадии предъявления и сохранения информации чередуются со стадиями обработки. Непосредственно по

окончании последней стадии обработки от тестируемого требуется воспроизвести всю предъявленную для запоминания информацию. Как видно из схемы, последовательное накопление информации для удержания ее в рабочей памяти с целью последующего воспроизведения обуславливает сходство простых и сложных методик измерения объема. Критическое отличие сложных методик заключается в необходимости параллельного выполнения достаточно сложных когнитивных задач, требующих интенсивного использования структурных и функциональных ресурсов когнитивной системы.

Сохранение1, Обработка, Сохранение2, Обработка2 ..., Сохранениеп, Обработкап, Отчет

Рис. 1. Схема выполнения сложной методики измерения объема рабочей памяти (по Cowan N. et al., 2007) [6]

В настоящее время широко распространены разнообразные сложные методики оценки объема, описываемые схемой, представленной на рисунке 1. В качестве примера можно привести методики объема чтения (reading span) и арифметического объема (operation span). Методика объема чтения является исторически первой сложной методикой оценки объема рабочей памяти (Daneman M. & Carpenter P.A., 1980) [7]. Она заключается в (визуальном или аудиаль-ном) последовательном предъявлении тестируемому предложений, имеющих нетривиальную грамматическую структуру. Задача тестируемого состоит в оценке осмысленности предложений и в запоминании последнего слова каждого предложения. После окончания предъявления тестируемый должен воспроизвести запомненные им слова, причем обычно - в целях компенсации эффекта недавности - накладывается дополнительное ограничение, требующее не начинать воспроизведение с последнего слова последнего предложения. Число предложений, предъявляемых в каждой пробе, систематически увеличивается до тех пор,

пока тестируемый не оказывается не способен выполнять задание. Максимальное количество предложений, при котором задание успешно выполняется, рассматривается как оценка объема рабочей памяти.

При применении методики арифметического объема (Turner M.L. & Engle R.W., 1989) [16] тестируемому последовательно предъявляются пары уравнение-слово. Задача заключается в прочтении слова, прочтении уравнения и определении истинности описываемых уравнением отношений. Сразу после определения истинности уравнения предъявляется следующая пара стимулов. Непосредственно после завершения предъявления стимульных пар тестируемый должен воспроизвести слова, которые он запоминал в ходе каждого предъявления. Методика арифметического объема -по сравнению с методикой объема чтения - использует другой тип обработки, другой вид запоминаемого материала, а также другой способ предъявления стимулов. Вместе с этим структурное сходство обеих методик не вызывает сомнений. И в том, и в другом случае задача состоит в сохранении дискретного материала на фоне осуществления сложной когнитивной обработки.

Сложные методики определения объема рабочей памяти представляются эффективными предикторами достаточно общих когнитивных способностей. Например, объем чтения тесно связан с эффективностью понимания и интерпретации текстов, как показывают расчеты коэффициентов корреляции между величиной объема чтения и показателями теста VSAT. Тест VSAT заключается в чтении отрывков текста и ответе на вопросы (с множественными вариантами ответов), требующие осмысленной интеграции представленной в текстовом отрывке информации. Показатели объема чтения и VSAT обычно высоко положительно коррелируют между собой. Тем не менее данный результат критикуется в том смысле, что он может свидетельствовать о принципиальном сходстве измеряемых показателями конструктов (то есть в том смысле,

что объем чтения является просто тестом на понимание и интерпретацию предложений, в то время как УБАТ измеряет способность к пониманию и интерпретации связанного множества предложений). Однако высокая корреляция между значениями объема чтения и показателями УБАТ сохраняется и в том случае, когда в ходе применения теста УБАТ тестируемые не имеют возможности возвращаться к тексту в процессе ответа на вопросы. В этом случае резко возрастает роль «посторонних факторов», таких как индивидуальная способность к интеграции информации на основе нескольких прочитанных отрывков, логического анализа ответов с целью «обоснованной догадки», а также общих знаний. При этом корреляция показателей УБАТ (с измененной процедурой) и показателей альтернативных тестов на понимание текстов (проведенных с возможностью повторных консультаций с текстовыми отрывками) резко сокращается. Это свидетельствует о том, что величина объема чтения отражает довольно общие характеристики когнитивной системы, которые выходят далеко за пределы семантического анализа текстового материала (Бапешап М. & Наппоп В., 2007) [8].

Приведенный пример показывает, что величина объема чтения связана с общими характеристиками индивидуальной системы обработки информации, которые выходят за рамки собственно лингвистических способностей. В целом, показатели сложного объема (такие как объем чтения и арифметический объем) обнаруживают достаточно высокие значимые положительные корреляции с многочисленными показателями эффективности высших форм познания. В частности, объем рабочей памяти коррелирует не только с пониманием текста, но и с эффективностью умозаключений, пространственными способностями и - наиболее характерно - с показателями флюидного интеллекта (Ваёёе1еу А.Б. е! а1., 2009 [4]; Е^1е ЯЖ е! а1., 1997). Таким образом, показатели сложного объема - в отличие от показателей простого объема

- действительно выявляют существенные аспекты работы когнитивной системы, которые во многом определяют ее эффективность в целом. Тем не менее с необходимостью встает вопрос о том, почему сложные методики измерения объема рабочей памяти имеют такое преимущество перед простыми методиками. Почему «работают» сложные методики?

От сложного - к простому

Ответу на поставленный выше вопрос посвящен целый ряд актуальных исследований. При этом проверке подвергается основной принцип построения сложных методик измерения объема рабочей памяти, заключающийся в том, что хранение материала должно сопровождаться сложной когнитивной обработкой. Как свидетельствуют эмпирические результаты, высокая предсказательная сила показателей сложного объема не определяется сложностью этапов обработки, встроенных в классические сложные методики (Cowan N. et al., 2007) [6]. Предполагается, что ключевым фактором, обуславливающим превосходство показателей сложного объема перед показателями простого объема, является то, что добавление этапов когнитивной обработки затрудняет (или делает невозможным) использование механизмов повторения, роль которых в предупреждении угасания материала в кратковременной вербальной памяти хорошо документирована в литературе. Этим сложные методики определения объема рабочей памяти отличаются от простых методик, в которых не существует препятствий для реализации компенсирующих недостатки рабочей памяти стратегий повторения. Из такой интерпретации следует, что сложные методики оценки объема позволяют измерить объем рабочей памяти в «чистом виде», за вычетом влияния компенсирующих стратегий. При этом процессы когнитивной обработки влияют на конечный результат постольку, поскольку они могут подавить использование таких компенсиру-

ющих стратегий. Гипотетически возможно сконструировать сложную методику, включающую в себя этапы нетривиальной когнитивной обработки, эффективность которой как средства оценки «чистого» объема рабочей памяти будет приближаться к соответствующим показателям простых методик, - для этого необходимо выбрать такое содержание и длительность этапов обработки, при которых тестируемый может пользоваться стратегиями повторения.

Существует ряд свидетельств, подтверждающих эту точку зрения. Так, в литературе описаны эффективные методики оценки характеристик рабочей памяти, которые не следуют схеме классических сложных методик (см. рис. 1), тем не менее затрудняют активное использование стратегий повторения. Такими методиками являются, например, методика Luck S.J. & Vogel E.K. (1997) [13]. Методика заключается в предъявлении массива из нескольких цветных квадратов на короткое время, через небольшой промежуток после которого предъявляется второй массив, который может отличаться от первого цветом одного из квадратов. Задача испытуемого состоит в установлении факта отличия или совпадения первого и второго массивов. Временные интервалы, используемые в этом задании, практически исключают возможность повторения. Однако данное задание решается практически безошибочно в том случае, если количество элементов в массивах не превышает 4 (что является типичной оценкой объема рабочей памяти, получаемой в многочисленных современных исследованиях).

Кроме того, возможны ситуации, в которых стратегии повторения используются в гораздо меньшей степени (или не используются вовсе), даже если тестируемому предъявляется простая методика, такая как, например, цифровой объем. Это характерно, в частности, для детей дошкольного и младшего школьного возраста, у которых, в отличие от более взрослых детей, повторение развито в гораздо мень-

шей степени, а его использование при решении мнестических задач не носит автоматического характера. Описанная выше интерпретация эффективности сложных методик измерения объема рабочей памяти как возникающей вследствие блокировки процессов повторения позволяет сделать следующее предсказание: показатели простого объема в случае детей младшего возраста должны коррелировать с показателями общих когнитивных способностей, причем сила связи должна быть сопоставима с силой связи между общими способностями и показателями сложного объема. Такой эффект, действительно, может быть обнаружен (Cowan N. et al., 2007) [6].

Другая линия исследований также демонстрирует, что показатели объема рабочей памяти в гораздо меньшей степени, чем предполагалось ранее, зависят от когнитивной сложности характерных для сложных методик оценки объема этапов обработки. Фактором, имеющим значение, являются временные параметры выполнения дополнительного задания. В многочисленных работах швейцарского исследователя Пьера Барруйе и коллег (Barrouillet P. et al., 2004 [5]; Lepine R. et al., 2005 [12]) для оценки объема рабочей памяти использовались специально сконструированные тесты, структура которых соответствует схеме, представленной на рисунке 1. Однако вместо когнитивно сложных заданий, характерных для сложных методик определения объема, в ходе этапов обработки от тестируемых требовалось выполнять крайне простые задачи (например, классификацию цифр как четных или нечетных). При этом было показано, что показатели объема линейно снижаются с увеличением скорости предъявления стимулов на этапе обработки. Это говорит о том, что критически важным для сохранения информации в рабочей памяти является возможность реактивации следов хранящихся в ней элементов, которая препятствовала бы угасанию этих следов с течением времени. Линейная зависимость оцененного объема рабочей памяти от темпа

предъявления дополнительного задания сохраняется даже тогда, когда задание состоит в повторении одного и того же бессмысленного слога - что, конечно, не требует практически никаких «центральных» ресурсов.

Следовательно, подобрав достаточно жесткий темп предъявления простых дополнительных заданий, можно подавить гипотетические процессы реактивации в той же мере, в какой это делают нетривиальные дополнительные задания, используемые в сложных методиках определения объема. Это дает возможность разработать новые методики оценки объема рабочей памяти, не предъявляющие серьезных требований к высокоуровневым когнитивным процессам. Такой подход обладает тем существенным преимуществом, что изменчивость показателей объема рабочей памяти будет содержать значительно меньшую долю «специфической» изменчивости, то есть изменчивости, обусловленной спецификой самих дополнительных заданий. В результате можно надеяться на получение скорректированных оценок объема рабочей памяти, которые будут являться более эффективными в смысле предсказания общих когнитивных способностей.

Примером теста особенностей рабочей памяти, задействующего только элементарные формы обработки, служит широко используемый в настоящее время тест п-Ьаск (М1уаке А. е! а1., 2000) [14]. В одном из вариантов этого задания испытуемому предъявляется последовательность цифр, и ему требуется установить, совпадает ли актуально предъявляемая цифра с предыдущей (такой вариант носит название 1-Ьаск). От испытуемого может также быть потребовано установить факт совпадения актуально предъявляемой цифры и цифры, предшествовавшей предыдущей (2-Ьаск). Временная дистанция между сравниваемыми цифрами может быть увеличена и далее - с соответствующим увеличением хранящегося и обновляемого в рабочей памяти материала, - однако это в подавляющем числе случаев приводит к катастрофическому

снижению эффективности работы испытуемого. Следует отметить, что для успешного выполнения данного задания в рабочей памяти испытуемого должны храниться n последних предъявленных элементов. Поэтому, помимо собственно требований к хранению информации (говорящих, скорее, об объеме рабочей памяти), данное задание предъявляет особые требования к обновлению содержимого рабочей памяти, так как при предъявлении каждого нового элемента последовательности необходимо изменить все n элементов рабочей памяти.

Исследования показывают, что это крайне простое задание дает возможность с высокой точностью измерять важные особенности фундаментальных процессов обработки информации человеком, так как успешность его выполнения выраженно коррелирует (г в пределах 0,7-0,8) с показателями как флюидного, так и кристаллизованного интеллекта (Friedman N.P. et al., 2006) [10]. При этом направленная тренировка выполнения усложненного варианта этого задания в течение нескольких недель приводит к улучшению показателей флюидного интеллекта (Jaeggi S.M. et al., 2008) [11]. Подобный «дальний перенос» - крайне нехарактерный для различных вариантов когнитивной тренировки - может быть объяснен тем, что, несмотря на внешнюю простоту, тест n-back характеризует критически важные процессы, определяющие общую эффективность рабочей памяти и когнитивного функционирования в целом (Величковский Б.Б., в печати) [2].

Таким образом, эффективная методика измерения характеристик рабочей памяти необязательно должна содержать элементы комплексной когнитивной обработки, как это - неявно - предполагалось разработчиками стандартных сложных методик. Элементы обработки могут быть тривиальными, если структура, динамика и содержание соответствующего теста предупреждают использование компенсирующих недостатки рабочей памяти стратегий (таких как скрытое повторение), а также

позволяют оценить фундаментальные характеристики системы кратковременного хранения информации (таких как постоянная актуализация информации в соответствии с динамикой выполняемой задачи). Как показывают приведенные выше результаты, подобное «упрощение» сложных методик открывает возможность получить процедуры оценки свойств рабочей памяти, которые достаточно эффективны в смысле способности предсказания индивидуальных особенностей когнитивного функционирования. Направленность на оценку достаточно общих процессов кратковременного хранения и отказ от использования сложных форм обработки информации, характерные для упрощенных методик оценки характеристик рабочей памяти, позволяют предположить, что они будут даже более эффективными, чем стандартные сложные методики.

Хотя систематические исследования по прямому сравнению эффективности упрощенных и сложных методик при предсказании когнитивных способностей остаются делом будущего, уже сейчас существуют свидетельства, подтверждающее это предположение. Так, Я. Ьерте е1 а1 (2005) [12] провели оценку характеристик рабочей памяти у детей в возрасте 11 лет с помощью как традиционных сложных методик (объем чтения и арифметический объем), так и с помощью двух «упрощенных» тестов, по структуре соответствующих классической схеме сложных методик, однако использующих тривиальные формы обработки. Важно, что в обеих упрощенных методиках темп предъявления стимуляции для обработки был достаточно высоким, так что, несмотря на их кажущуюся простоту, они препятствовали реактивации хранящихся в рабочей памяти следов с помощью тех или иных компенсирующих стратегий. Интересно отметить, что субъективно эти крайне простые тесты оценивались тестируемыми как достаточно трудные. На основе полученных данных были рассчитаны два составных показателя - сводная оценка

объема рабочей памяти для традиционных сложных методик («традиционная оценка»), а также сводная оценка объема для новых, упрощенных методик («новая оценка»). Оказалось, что хотя традиционная оценка - как и ожидалось - значимо коррелирует с академической успеваемостью по гуманитарным и естественно-научным предметам (г=0,39), новая оценка является еще лучшим предиктором академической успеваемости (г=0,54). Этот результат подтверждает, что упрощенные методики оценки характеристик рабочей памяти обладают значительным потенциалом, позволяя получать более точные результаты.

Заключение

Эволюция средств тестирования характеристик рабочей памяти сегодня находится на интересном этапе, когда происходит смена вектора их развития. Ранее наблюдался отказ от использования элементарных методик, основанных на грубой оценке величины хранящейся в памяти последовательности элементов, в пользу использования «сложных» методик, совмещающих необходимость оперативного хранения информации с необходимостью выполнять когнитивно сложные задания, относящиеся к специализированным предметным областям (чтение, ментальная арифметика, пространственные трансформации и др.). Это было обусловлено тем, что простые методики тестирования рабочей памяти не соответствовали современным теоретическим представлениям о ней (они были, по сути, атеоретическими) и, как следствие, существенно проигрывали сложным методикам как предикторы общих когнитивных способностей. Это - существенный недостаток, так как наличие выраженной связи между когнитивными способностями и характеристиками рабочей памяти является, пожалуй, единственным независимым свидетельством высокой конструктной валидности тестов рабочей памяти.

Сегодня можно наблюдать противоположную тенденцию. Традиционные сложные методики, такие как объем чтения и арифметический объем, испытывают конкуренцию со стороны более простых методик тестирования рабочей памяти, которые - за неимением лучшего термина - можно назвать «упрощенными методиками». Такие методики отказываются от использования сложных форм когнитивной обработки в пользу комбинирования необходимости кратковременного хранения информации с выполнением достаточно элементарных когнитивных задач. При этом критически важной становится не сложность процессов обработки сама по себе, а другие параметры, например, параметры временной синхронизации процессов хранения и процессов обработки. Как показывают приведенные выше исследования, упрощенные методики являются эффективными предикторами общих когнитивных способностей, в ряде случаев превосходя сложные методики.

Наблюдаемое преимущество упрощенных методик, скорее всего, не является случайным. Оно обусловлено тем, что эти тесты - как представляется - превосходят сложные методики по двум базовым характеристикам, определяющим качество любого средства измерения, - надежности и валидности. Упрощенные методики являются более надежными именно в силу своей простоты. При этом редуцируется ошибка измерения, вызванная случайными факторами, такими как ошибки в понимании инструкции, забывание инструкции, флуктуации внимания, угадывание ответов и др. Повышение надежности, вообще говоря, типично при использовании более простых средств измерения не только в психологии, но и в других областях. Таким образом, доля случайной изменчивости в изменчивости результатов упрощенных методик снижается, что обычно приводит к росту корреляции с другими переменными.

Наиболее принципиальным представляется тот факт, что упрощенные методики обладают по сравнению с традиционными

сложными методиками более высокой кон-структной валидностью. Это обусловлено двумя факторами.

Во-первых, разработчики упрощенных методик уделяют более пристальное внимание анализу фундаментальных процессов, обеспечивающих оперативное хранение информации. Это позволяет им конструировать измерительные методики, в большей степени учитывающие результаты такого анализа. В частности, упрощенные методики могут быть ориентированы на предупреждение использования тестируемым компенсаторных стратегий, а не на увеличение сложности процессов обработки самой по себе. Как показывают результаты эмпирических исследований, первый фактор первичен для адекватной оценки свойств рабочей памяти, в то время как второй фактор является, скорее всего, вторичным.

Во-вторых, используя элементарные дополнительные задания, разработчики упрощенных методик снижают долю изменчивости, вызванной спецификой дополнительного задания. Характерность этой проблемы для сложных методик проявляется, например, в цитированной выше дискуссии о конструктной валидности методики измерения объема чтения. Использованное в этом тесте дополнительное задание позволяет некоторым критикам поставить вопрос о том, не является ли этот тест тестом на умение читать (или, шире, тестом на языковые способности), а не тестом на рабочую память. Общая проблема сложных методик заключается в том, что при использовании специализированных дополнительных заданий эти методики с необходимостью оценивают не только фундаментальные свойства рабочей памяти, но и наличие специализированных навыков и умений. Хотя специализированная доля дисперсии может быть проконтролирована («удалена») статистическими средствами - например, с помощью методов структурного моделирования, - это требует одновременного использования нескольких сложных методик, что крайне

невыгодно с практической точки зрения. С другой стороны, в упрощенных сложных методиках доля специализированной изменчивости с самого начала довольно низка, что дает возможность добиваться высокой эффективности упрощенных методик как предикторов общих когнитивных способностей.

Представляется, что сравнительный анализ сложных и упрощенных методик может основываться на двух методических подходах. Прежде всего, речь должна идти о масштабных корреляционных исследованиях, позволяющих прямо сравнить преимущества и недостатки обоих классов методик как предикторов общих когнитивных способностей. При этом следует максимально широко варьировать как состав предикторов, так и состав переменных-критериев. Основываясь на выдвинутых предположениях о повышенной надежности и валидно-сти упрощенных методик, можно ожидать систематического превосходства упрощенных методик. Другой подход заключается в исследовании и сопоставлении факторной структуры сложных и упрощенных методик. Можно ожидать также согласованного выделения факторов, соответствующих фундаментальным особенностям структур и процессов рабочей памяти, что позволит углубить теоретические представления об этом конструкте.

В целом следует отметить, что упрощенные методики обладают высоким потенциалом как средства оценки индивидуальных характеристик рабочей памяти. Так как конструкт рабочей памяти играет центральную роль при теоретическом описании многих высокоуровневых форм познания, ее тестирование имеет большое теоретическое и прикладное значение. Учитывая повышенную надежность и валидность упрощенных сложных методик, необходимо уделять особое внимание их разработке. Успешность таких разработок зависит от того, насколько методики этого нового класса будут отражать базовые характеристики структур и процессов рабочей памяти.

Литература

1. Аткинсон Р Человеческая память и процесс обучения. - М.: Прогресс, 1980.

2. Величковский Б.Б. Возможности когнитивной тренировки как метода коррекции возрастных нарушений когнитивного контроля // Экспериментальная психология (в печати).

3. Baddeley A.D. Working memory. - Oxford: Oxford University Press, 1986.

4. Baddeley A.D., Eysenck M.W., Anderson M.C. Memory. - Hove, New York: Psychology Press, 2009.

5. Barrouillet P., Bernardin S., Camos V. Time constraints and resource sharing in adult's working memory spans // Journal of Experimental Psychology: General. - 2004. -Vol. 133. - P. 83-100.

6. Cowan N., Morey C.C., Chen Z., Buntig M. What do estimates of working memory capacity tell us? / In: N. Osaka, R.H. Logie, M. D'Esposito (Eds.). The cognitive neuroscience of working memory. - New York: Oxford University Press, 2007. - P. 43-58.

7. Daneman M., Carpenter P.A. Individual differences in working memory and reading // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. - 1980. - Vol. 19. - P. 450-466.

8. Daneman M., Hannon B. What do working memory span tasks like reading span really measure? / In: N. Osaka, R.H. Logie, M. D'Esposito (Eds.). The cognitive neuroscience of working memory. - New York: Oxford University Press, 2007. - P. 21-42.

9. Daneman M., Merikle P.M. Working memory and comprehension: A meta-analysis // Psychonomic Bulletin and Review. - 1996. -Vol. 3. - P. 422-433.

10. Friedman N.P., Miyake A., Corley R.P., Young S.E., DeFries J.C., Hewitt J.K. Not all executive functions are related to intelligence // Psychological Science. - 2006. - Vol. 17. - P. 172-179.

11. Jaeggi S.M., Buschkuehl M., Jonides J., & Perrig W.J. Improving fluid intelligence with training on working memory // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. - 2008. - Vol. 105. - P. 6829-6833.

12. Lépine R., Barrouillet P., Camos V. What makes working memory spans so predictive of high-level cognition? // Psychonomic Bulletin and Review. - 2005. - Vol. 12. - P. 165-170.

13. Luck S.J., Vogel E.K. The capacity of visual working memory for features and conjectures // Nature. - 1997. - Vol. 390. - P. 279-281.

14. Miyake A., Friedman N.P., Emerson M.J., Witzki A.H., Howerter A. The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex «frontal lobe» tasks: A latent variable analysis // Cognitive Psychology. - 2000. - Vol. 41. - P. 49-100.

15. Miyake A., Shah P. (Eds.). Models of working memory: Mechanisms of active maintenance and executive control. - Cambridge: Cambridge University Press, 1999.

16. Turner M.L., Engle R.W. Is working memory capacity task dependent? // Journal of Memory and Language. - 1989. - Vol. 28. - P. 127-154.

TESTING WORKING MEMORY: FROM SIMPLE TO COMPLEX, AND AGAIN TO SIMPLE

B.B. VELICHKOVSKY Lomonosov Moscow State University, Department of Psychology, Moscow

Review of the methodology of working memory studies. The emphasis is made on proving the benefits of simplified complex techniques (compared with traditional simple methods), which have a high potential as a means of assessing the individual characteristics of working memory. Due to the fact that the construct of working memory plays a central role in the theoretical description of many high-level forms of cognition, its testing is of great theoretical and practical importance. Taking into account the increased reliability and validity of the simplified complex procedures further improvement is necessary.

Keywords: working memory, methods, comparative analysis.