Природа индивидуальных различий пространственной рабочей памяти у детей школьного возраста

ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ

УДК 159.9

ПРИРОДА ИНДИВИДУАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ РАБОЧЕЙ ПАМЯТИ У ДЕТЕЙ ШКОЛЬНОГО ВОЗРАСТА

В.И. ИСМАТУЛЛИНА, А.П. БЕЛОВА*, И.А. ВОРОНИН, С.Б. МАЛЫХ ФГБНУ «Психологический институт РАО», Москва

Статья посвящена исследованию роли генетических и средовых факторов в индивидуальных особенностях пространственной рабочей памяти. В исследовании приняли участие 339 пар близнецов в возрасте от 10 до 17 лет. Особенности пространственной рабочей памяти оценивались с помощью экспериментально-психологической методики «Пространственная рабочая память» программно-аппаратного комплекса СЛМТЛБесНрзе. Для оценки роли генетических и средовых факторов использовались методы структурного моделирования. Полученные результаты свидетельствуют о существенном влиянии генетических факторов в индивидуальных различиях пространственной рабочей памяти.

Ключевые слова: подростки, рабочая память, близнецы, структурное моделирование, тест пространственная рабочая память.

Введение

Рабочая память является одним из центральных понятий современной когнитивной психологии и когнитивной нейропсихологии. Большое количество исследований посвящено изучению рабочей памяти, поскольку она играет большую роль в реализации любой сложной когнитивной деятельности.

Центральная роль рабочей памяти в решении разнородных задач проявляется в ее тесной связи с показателями флюидного интеллекта, определяющего эффективность решения новых/сложных задач (Conway A.R. et al., 2003 [9]; Ackerman P.L. et al., 2005 [1]). Так, R.W. Engle (1999) с соавторами показали, что измерения рабочей памяти являются мощным предиктором в показателях IQ, в частности невербального интеллекта [12]. Также было показано,

© Исматуллина В.И., Белова А.П., Воронин И.А., Малых С.Б., 2015.

* Для корреспонденции:

Белова Александра Павловна

кандидат психологических наук, старший научный сотрудник Психологического института РАО 125009 Москва, ул. Моховая, 9, стр. 4

что рабочая память связана со способностью к размышлению (Carpenter P.A. et al., 1990) [8], пониманию языка (Daneman M. & Carpenter P.A., 1980 [10]; Daneman M. & Merikle P.M., 1996 [11]), изучению родного (Baddeley A.D. et al., 1998) [6] и второго языка (Ando J. et al., 1992) [3]. Рабочая память крайне необходима для таких видов деятельности, как чтение, письмо, решение проблемных задач, планирование и вербальная коммуникация. Эти навыки требуются в повседневной жизни, и их нарушение может привести к серьезным проблемам в повседневном функционировании человека. При решении любой когнитивной задачи необходимо совершать мысленные операции, состоящие из нескольких шагов, для успешного завершения которых надо держать в голове промежуточный результат и использовать его вместе с другой информацией для решения задачи. Под рабочей памятью понимают систему временного хранения и переработки информации, играющую ключевую роль практически во всех формах когнитивной деятельности и имеющую ограниченный ресурс (Baddeley A. & Hitch G.J., 1974) [5]. Согласно модели Baddeley A. & Hitch G.J. (1974), рабочая па-

мять состоит из трех основных компонентов: центрального исполнительного блока, фонологического или речевого блока (иногда называемого артикуляционной или фонологической петлей) и визуально-пространственного блока. Визуально-пространственный блок предназначен для обработки и хранения визуальных стимулов, которые могут быть либо получены непосредственно через зрительное восприятие, либо восстановлены из долговременной памяти в форме зрительных образов. Пространственная рабочая память является одним из наиболее изученных нейропси-хологических компонентов управляющих функций (Goldman-Rakic P.S., 1987) [14]. Этот компонент определяется как способность удерживать пространственную информацию в памяти и управлять ею для того, чтобы осуществить поставленные цели (Arnsten A., 1998) [4].

К сожалению, практически нет исследований, посвященных изучению природы индивидуальных различий пространственной рабочей памяти. В тех единичных работах (которые направлены на исследование этой проблемы) было показано, что индивидуальные различия в производительности пространственной рабочей памяти формируются под влиянием наследственных факторов (Ando J., Ono Y., Wright M.J., 2001 [2]; Hansell K. et al., 2015 [15]; Kremen W.S. et al., 2008 [18]; Luciano M. et al., 2001 [19]). Так, в работе Ando et al. (2001), посвященной исследованию вербальной и пространственной рабочей памяти, показано, что генетические факторы вносят существенный вклад (49±8%) в индивидуальные различия в рабочей памяти [2]. В исследовании, направленном на изучение управляющих функций (Friedman et al., 2008) [13], было выявлено, что различные показатели рабочей памяти испытывают влияния генетических факторов (31-71%). В международном (Нидерланды, Австралия и Япония) близнецовом исследовании найдено, что наследуемость рабочей памяти и скорости обработки информации варьирует в преде-

лах от 33 до 64% (Wright M. et al., 2001) [23]. Таким образом, исследования на европейских, австралийской и японской выборках свидетельствуют о существенной роли наследственных факторов в индивидуальных различиях рабочей памяти.

Целью данного исследования является исследование роли генетических и средо-вых факторов индивидуальных различий рабочей памяти на российской выборке детей школьного возраста.

Методика

Выборка исследования

В исследовании приняли участие 118 монозиготных пар, 143 дизиготных однополых пары и 78 дизиготных разнополых близнецовых пар в возрасте от 10 до 17 лет.

Методы

Для оценки особенностей пространственной рабочей памяти использовалась компьютерная батарея экспериментально-психологических методов исследования когнитивных функций (CANTABeclipse, Cambridge Cognition Ltd.).

Экспериментально-психологическая методика «Пространственная рабочая память» (Robbins & Sahakian, 1988) [7] направлена на оценку возможности испытуемого удерживать в памяти и использовать в работе информацию пространственного характера. Эксперимент начинается с предъявления на сенсорном экране определенного количества цветных квадратов (боксов). Цель эксперимента состоит в том, чтобы испытуемый методом исключения нашел один синий «жетон» в каждом наборе боксов и заполнил жетонами пустую колонку в правой стороне экрана. Количество боксов постепенно возрастает с трех до восьми. Цвет и расположение используемых боксов меняются от попытки к попытке, чтобы избежать использования стереотипной стратегии поиска. Испытуемый должен нажимать на каждый бокс по очереди, пока в одном из боксов не откроется синий жетон (поиск). Когда

синий жетон будет найден, испытуемый должен поместить его в правую колонку («дом»), нажав правую половину экрана. Испытуемый должен начать новый поиск следующего жетона. Он может быть в любом из квадратов, которые до этого были пустыми. Процедура повторяется, пока жетон не будет найден в каждом боксе, находящемся на экране. Нажатие любого бокса, в котором жетон был уже найден, считается ошибкой. Испытуемый сам выбирает порядок, в котором открывать боксы. Компьютер устанавливает количество пустых боксов, среди которых должен вестись поиск (ошибки учета). Продуктивность на трудных уровнях увеличится, если использовать эвристическую стратегию поиска. Оценивались следующие показатели:

- Количество ошибок между поисками характеризует способность испытуемого сохранять усвоенное решение задачи и повторять его в последующих поисках.

- Количество ошибок внутри поиска характеризует способность испытуемого удерживать в памяти условия и способ решения конкретной задачи.

- Двойные ошибки указывают на случаи, когда испытуемый допустил ошибку, которую можно классифицировать и как ошибку внутри, так и ошибку между поиском.

- Общее количество ошибок позволяет говорить о качестве рабочей памяти испытуемого, о его способности удерживать в памяти условия задачи и ее решения.

- Стратегия поиска характеризует способность испытуемого к пониманию и усвоению стратегии эффективного решения задачи по ходу ее выполнения.

- Среднее время до первого ответа характеризует скорость обдумывания (осмысления, построение стратегии) испытуемым решения задачи при первом предъявлении задачи.

- Среднее время до последнего ответа характеризует скорость мыслительной деятельности в целом над сложной задачей.

Статистический анализ данных (корреляционный анализ, описательные стати-

стики, структурное моделирование) проводился с помощью компьютерной программы SPSS 20 и языка программирования для статистической обработки данных R 2.13.1 (Ihaka R., Gentleman R, 2011) [16].

Для оценки влияния генетических и средовых факторов на индивидуальные различия планирования использовались методы структурного моделирования (Neale M.C. et al., 2005) [21]. Для каждого из исследуемых показателей проводилась оценка параметров четырех одномерных моделей: ACE - полная модель (включает в себя генетические факторы, общую и индивидуальную среду), АЕ - простая генетическая модель (генетические факторы и индивидуальная среда), СЕ - средовая модель (общая и индивидуальная среда), Е - модель случайных эффектов (индивидуальная среда и ошибка измерения).

Оценивались следующие компоненты общей фенотипической вариативности: аддитивные (A) генетические факторы, негенетические факторы, приводящие к повышению сходства между сибсами -«общая среда» (C), негенетические факторы, приводящие к снижению сходства между сибсами - «индивидуальная среда» (E). Последний компонент включает в себя также изменчивость, вызванную ошибкой измерения. Для оценки соответствия модели данным в программе OpenMx использовался вариант метода максимального правдоподобия (full-information maximum likelihood). При подборе оптимальной модели для каждого исследуемого показателя применялись критерии логарифмического правдоподобия (-2LnL, статистика распределена как «хи-квадрат»), критерий «хи-ква-драт» и информационный критерий Ака-ике (AIC).

Результаты

В таблице 1 приведены описательные статистики по показателям методики «Пространственная рабочая память».

Таблица 1

Средние значения и стандартные отклонения показателей теста «Пространственная рабочая память»

М 8Б

Ошибки между поисками 39,07 19,13

Двойные ошибки 1,28 2,4

Общее количество ошибок 39,74 19,45

Ошибки внутри поиска 1,95 3,24

Среднее время до первого ответа 2166,01 1077,62

Среднее время до последнего ответа 42692,24 8971,98

Стратегия 35,46 20,91

Анализ описательной статистики выявил, что показатели «двойные ошибки» и «ошибки внутри поиска» имеют распределение, отличающееся от нормального, и почти не имеют разброса. Соответственно они не могут быть использованы для анализа внутриклассовых корреляций у близнецов. Показатели «среднее время до первого ответа» и «среднее время до последнего ответа» указывают на время выполнения. Как правило, распределение переменных времени ответа отличается от нормального распределения; поэтому такие переменные должны быть преобразованы в нормальное. Для этого использовалось логарифмическое преобразование этих показателей. На основе преобразованных данных вычислялись внутрипар-ные близнецовые корреляции (табл. 2).

Анализ внутрипарных корреляций установил, что по большинству показателей у монозиготных близнецов корреляции выше, чем у дизиготных близнецовых пар, что свидетельствует о вкладе генетических факторов. Так, по данным корреляционного анализа, генетические факторы вносят вклад в индивидуальные различия по качеству рабочей памяти испытуемого, его способность удерживать в памяти условия

задачи и ее решения, повторять его в последующих поисках, а также в эффективность использования стратегии и скорости мыслительной деятельности. Однако для показателя среднего времени до первого ответа, который характеризует скорость обдумывания испытуемым решения задачи при первом предъявлении, наблюдаются более низкие корреляции у монозиготных по сравнению с дизиготными близнецами, что свидетельствует о влиянии средовых эффектов.

Таблица 2

Внутрипарные корреляции по показателям пространственной рабочей памяти у МЗ и ДЗ близнецов

МЗ

Ошибки между поисками 0,592*** 0,352***

Общее количество ошибок 0,594*** 0,350***

Среднее время до первого ответа 0,058 0,163**

Среднее время до последнего ответа 0,460*** 0,426***

Стратегия 0,406*** 0,151*

Примечание: * р<0,05; ** р<0,01; *** р<0,001

Следующим этапом анализа было проведение структурного моделирования для подбора моделей по показателям рабочей памяти. Полученные значения представлены в таблице 3.

Результаты подбора моделей продемонстрировали, что для показателя «ошибки между поисками» лучше подошла модель АЕ (А=60%, Е=40%). Данный показатель характеризует способность испытуемого сохранять усвоенное решение задачи и повторять его в последующих поисках. Модель АЕ также подошла для показателя «общего количества ошибок», отражающего качество рабочей памяти испытуемого; больший вклад вносят генетические факторы (А=60%, Е=40%).

Таблица 3

Результаты подбора моделей для показателей рабочей памяти

Показатели Модель AIC -2 LL Diff LL Diff df X2 p A 95%CI C 95%CI E 95%CI

Ошибки A-C-E 4460,301 5802,301 0,048 6 1,000 0,45 0,14-0,68 0,13 0,00-0,36 0,41 0,32-0,54

между поис- A-E* 4457,374 5803,374 1,073 2 0,585 0,60 0,50-0,69 0,00 0,00-0,00 0,40 0,31-0,50

ками C-E 4464,148 5810,148 7,847 2 0,020 0,00 0,00-0,00 0,44 0,37-0,51 0,56 0,48-0,65

Общее A-C-E 4484,082 5826,082 0,053 6 1,000 0,47 0,16-0,68 0,12 0,00-0,36 0,41 0,32-0,54

количество A-E* 4481,001 5827,001 0,919 2 0,632 0,60 0,50-0,69 0,00 0,00-0,00 0,40 0,31-0,50

ошибок C-E 4488,319 5834,319 8,238 2 0,016 0,00 0,00-0,00 0,44 0,40-0,52 0,56 0,49-0,66

Среднее A-C-E -1682,389 -340,389 0,178 6 1,000 0,05 0,00-0,38 0,38 0,12-0,50 0,57 0,45-0,68

A-E -1678,216 -332,216 8,173 2 0,017 0,50 0,39-0,60 0,00 0,00-0,00 0,50 0,40-0,61

последнего ответа C-E* -1686,311 -340,311 0,078 2 0,962 0,00 0,00-0,00 0,41 0,32-0,50 0,59 0,50-0,68

A-C-E 2569,876 3911,876 0,110 6 1,000 0,39 0,05-0,51 0,00 0,00-0,24 0,61 0,49-0,76

Стратегия A-E* 2565,876 3911,876 -0,000 2 1,000 0,39 0,25-0,51 0,00 0,00-0,00 0,61 0,49-0,75

C-E 2570,712 3916,712 4,836 2 0,089 0,00 0,00-0,00 0,26 0,15-0,35 0,74 0,65-0,85

Примечание: Л - вклад аддитивных генетических факторов; С - вклад общей средовой изменчивости; Е -вклад индивидуальной средовой изменчивости и ошибки измерения; * - звездочкой и полужирным шрифтом выделена наиболее подходящая модель

Существенный вклад генетических факторов выявлен в показателе стратегии поиска, который характеризирует продуктивность пространственной рабочей памяти (А=39%, Е=61%). Средовые факторы вносят свой вклад в показатель, характеризующий скорость мыслительной деятельности в целом над сложной задачей (С=41%; Е=59%). Диаграмма структуры фенотипической дисперсии представлена на рисунке 1.

В целом, в показатели рабочей памяти больший вклад вносят наследственные факторы.

Обсуждение

Индивидуальные различия рабочей памяти объясняются разными факторами (хоть они и не всегда исключают друг друга): от общего количества доступных активационных ресурсов, скорости переработки информации, эффективности механизмов, подавляющих ненужную информацию, способности к обновлению релевантной информации до модально специфических знаний и умений (Miyake A. & Shah P., 1999) [20]. Другой подход к анализу источников индивидуальных различий предполагает выделение в структуре изменчивости рабочей памяти компонентов, связанных с генетическими и сре-довыми факторами.

В нашем исследовании результаты подбора одномерных моделей показали, что генетические факторы варьируют для разных показателей пространственной рабочей памяти от 39 до 60%. Эти результаты соответствуют результатам других исследований рабочей памяти. В одном из первых исследований 155 японских близнецов в возрасте 16-29 лет (Ando J., Ono Y., Wright

Стратегия

Среднее время до последнего ответа

Общее количество ошибок

Ошибки между поисками

39% 61%

41% 59%

60% 40%

60% 40%

А

С

Е

40% 60% 80% 100%

Рис. 1. Результаты подбора моделей по показателям рабочей памяти

M.J., 2001) [2] использовалась модифицированная версия задач, разработанных Shah P. & Miyake A. в 1996 году, позволяющая оценить такие компоненты рабочей памяти, как пространственное хранение, пространственная переработка, вербальное хранение и вербальная переработка информации. Результаты этого исследования установили значимую роль аддитивных генетических факторов: 45±8 и 49±8% - для пространственного хранения и переработки, соответственно, и 48±8 и 43±8% -для вербального хранения и переработки, соответственно [22]. Многомерный анализ, включающий в себя все четыре компонента рабочей памяти (пространственное хранение, пространственную переработку, вербальное хранение и вербальную переработку информации) выявил один общий фактор, два фактора модальности (пространственно-зрительный и вербальный) и фактор хранения информации.

Эти результаты в очередной раз подтверждают правомерность многокомпонентного подхода к рабочей памяти. На психогенетическом уровне анализа также был получен один общий генетический фактор, два специфических (вербальный и пространственный) и отдельный генетический фактор, ответственный за хранение информации. Общий генетический фактор объяснял 11-43% дисперсии, а специфические пространственный и вербальный факторы объясняли 7-30%. Таким образом, пространственная и вербальная функции рабочей памяти находятся одновременно под влиянием целого ряда генетических факторов.

В исследовании на взрослых близнецах

[2]. Для оценки функции хранения ими была применена простая задача воспроизведения ряда цифр в названной последовательности. Для оценки одновременно хранения и переработки числовой информации использовалась вторая задача, в которой испытуемым сначала через наушники называлось 4 цифры, затем давалась инструкция прибавить к ним определенное число (3 или 4) и записать получившуюся последовательность. Оценки роли наследуемости в выполнении отдельных заданий составили 0,22 для простой задачи хранения информации, 0,45 - для задачи с прибавлением трех и 0,50 - для задачи с прибавлением четырех. При подборе моделей наилучшее соответствие данным было получено для модели с одним латентным фактором. Согласно путевым коэффициентам, рассчитанным для этой модели, получается, что практически вся (около 100%) генетическая изменчивость задач на хранение и переработку информации является общей. Фактически не было выявлено никаких генетических влияний, специфичных для какой-либо из трех задач. При этом средовые факторы практически не вносят вклада в ковариацию между выполнением этих заданий.

Примечательно, что эти результаты не совпадают с результатами Ando J. et al. на более молодой выборке, выявивших отдельные генетические факторы для хранения и переработки информации, и с результатами другой работы (Kremen W.S. et al., 2007) [17] на той же выборке, но с использованием других методик. В этой работе использовались задачи на узнавание слов, воспроизведение ряда цифр в прямой последовательности и задача с конкурирующими требованиями оценки и запоминания слов в предложении. В результате было установлено, что связь между всеми тремя задачами объяснялась преимущественно генетическими факторами; при этом практически 100% генетических влияний на первые две задачи и около 50% на третью были связаны с общим фенотипическим фактором. Уникальные генетические вли-

яния на третью задачу автор тогда связал с факторами, связанными с блоком исполнительного контроля, который задейство-вался в третьей задаче в большей степени, чем в двух первых. Это несоответствие наводит на предположение о том, что, вероятно, интенсивность проявления генетических влияний на функцию переработки информации в рабочей памяти зависит от сложности задачи и требований, которые эта задача предъявляет к испытуемому.

Таким образом, в целом, результаты исследований свидетельствуют о значительной роли генетических факторов в индивидуальных различиях пространственной рабочей памяти. В то же время различия могут быть связаны с особенностями используемых экспериментальных задач и возраста исследуемой выборки.

Заключение

Изучение природы индивидуальных различий рабочей памяти на российской выборке позволило проверить универсальность и специфичность закономерностей, обнаруженных в работах зарубежных авторов. Полученные результаты свидетельствуют о значительном влиянии генетических факторов в формировании индивидуальных особенностей показателей пространственной рабочей памяти. В целом, можно сказать, что рабочая память имеет универсальный характер, а ее развитие не зависит от культуральных особенностей.

Работа подготовлена при поддержке гранта РФФИ «Наследственные и средовые факторы индивидуальных особенностей пространственной рабочей памяти», №1306-00523.

Литература:

1. Ackerman P.L., Beier M.E., & Boyle M.O. Working memory and intelligence: The same or different constructs? // Psychological Bulletin. - 2005. - Vol. 131. - P. 30-60.

2. Ando J., Ono Y., Wright M.J. Genetic structure of spatial and verbal working memory // Be-hav. Genet. - 2001. - Vol. 31. - P. 615-624.

3. Ando J., Fukunaga N., Kurahashi J., Suto T., Nakano T., & Kage M. A comparative study on two EFL teaching methods: The communicative and the grammatical approach // Japanese Journal of Educational Psychology. - 1992. -Vol. 40. - P. 247-256.

4. Arnsten A. Catecholamine modulation of prefrontal cortical cognitive function // Trends in Cognitive Sciences. - 1998. - Vol. 2(11). - P. 436-447.

5. Baddeley A.D., Hitch G.J. Working memory // The Psychology of Learning and Motivation. -1974. - Vol. 8. - P. 47-89.

6. Baddeley A., Gathercole S., & Papagno C. The phonological loop as a language learning device // Psychological Review. - 1998. - Vol. 105. - P. 158-173.

7. Cambridge Cognition. Neuropsychological Test Automated Battery (CANTABeclipse) manual. - Cambridge: Cambridge Cognition Limited, 2006.

8. Carpenter P.A., Just M.A., & Shell P. What one intelligence test measures: A theoretical account of the processing in the Raven progressive matrices test // Psychological Review. -1990. - Vol. 97. - P. 404-431.

9. Conway A.R.A., Kane M.J., & Engle R.W. Working memory capacity and its relation to general intelligence // Trends in Cognitive Sciences. - 2003. - Vol. 7. - P. 547-552.

10. 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.

11. Daneman M. & Merikle P.M. Working memory and language comprehension: A meta-anal-ysis // Psychonomic Bulletin and Review. -1996. - Vol. 3. - P. 422-433.

12. Engle R.W., Kane M.J., & Tuholski S.W Individual differences in working memory capacity and what they tell us about controlled attention, general fluid intelligence, and functions of the prefrontal cortex / In: A. Miyake & P. Shah (Eds.). Models of working memory. - Cambridge University Press, 1999. - P. 102-134.

13. Friedman N.P., Miyake A., Young S.E., DeFries J.C., Corley R.P., Hewitt J.K. Individual differences in executive functions are almost entirely genetic in origin // Journal of Experimental

Psychology: General. - 2008. - Vol. 137. - P. 201-225.

14. Goldman-Rakic P.S. Circuitry of primate prefrontal cortex and regulation of behaviour by representational memory / In: Handbook of physiology (Plum F., Mouncastle U., eds.). -Washington, DC: The American Physiological Society, 1987. - Vol. 5. - P. 373-417.

15. Hansell N.K., Halford G.S., Andrews G. et al. Genetic basis of a cognitive complexity metric // PLoS One. - 2015. - Vol. 10(4). - e0123886. DOI: 10.1371/journal.pone.0123886.

16. Ihaka R., Gentleman R. R: A language for data analysis and graphics // Journal of Computational and Graphical Statistics. - 1996. - Vol. 5. - P. 299-314.

17. Kremen W.S., Jacobsen K.C., Xian H., Eisen S.A., Eaves L.J., Tsuang M.T., Lyons M.J. Genetics of verbal working memory processes: a twin study of middle-aged men // Neuropsychology. - 2007. - Vol. 21(5). - P. 569-580.

18. Kremen W.S., Xian H., Jacobson K.C., Eaves L.J., Franz C.E., Panizzon M.S., Eisen S.A., Crider A., Lyons M.J. Storage and executive components of working memory: integrating cognitive psychology and behavior genetics in the study of aging // J. Gerontol. B. Psychol. Sci. Soc. Sci. - 2008. - Vol. 63(2). - P. 84-91.

19. Luciano M., Wright M., Smith G.A., Geffen G.M., Geffen L.B., & Martin N.G. Genetic co-variance among measures of information processing speed, working memory, and IQ // Behavior Genetics. - 2001. - Vol. 31(6). - P. 581-592.

20. Miyake A., & Shah P. Models of working memory. - Cambridge: Cambridge Univeristy Press, 1999.

21. Neale M.C., Lubke G., Aggen S.H. & Dolan C.V. Problems with using sum scores for estimating variance components: contamination and measurement noninvariance // Twin Research and Human Genetics. - 2005. - Vol. 8. - P. 553-568.

22. Shah P., & Miyake A. The separability of working memory resources for spatial thinking and language processing: An individual differences approach // Journal of Experimental Psychology: General. - 1996. - Vol. 125(1). - P. 4-27.

23. Wright M., De Geus E., Ando J., Luciano M., Posthuma D., Ono Y., Hansell N., Van Baal C., Hiraishi K., Hasegawa T., Smith G., Geffen G., Geffen L., Kanba Sh., Miyake A., Martin N.,

Boomsma D. Genetics of cognition: outline of a collaborative twin study // Twin Research. -2001. - Vol. 4(1). - P. 48-56.

References:

1. Ackerman PL, Beier ME, & Boyle MO. Working memory and intelligence: The same or different constructs? Psychological Bulletin 2005; 131:30-60.

2. Ando J, Ono Y, Wright MJ. Genetic structure of spatial and verbal working memory. Behav Genet 2001; 31:615-624.

3. Ando J, Fukunaga N, Kurahashi J, Suto T, Na-kano T, & Kage M. A comparative study on two EFL teaching methods: The communicative and the grammatical approach. Japanese Journal of Educational Psychology 1992; 40:247-256.

4. Arnsten A. Catecholamine modulation of pre-frontal cortical cognitive function. Trends in Cognitive Sciences 1998; 2(11):436-447.

5. Baddeley AD, Hitch GJ. Working memory. The Psychology of Learning and Motivation 1974; 8:47-89.

6. Baddeley A, Gathercole S, & Papagno C. The phonological loop as a language learning device. Psychological Review 1998; 105:158-173.

7. Cambridge Cognition. Neuropsychological Test Automated Battery (CANTABeclipse) manual. Cambridge: Cambridge Cognition Limited, 2006.

8. Carpenter PA, Just MA, & Shell P. What one intelligence test measures: A theoretical account of the processing in the Raven progressive matrices test. Psychological Review 1990; 97:404-431.

9. Conway ARA, Kane MJ, & Engle RW. Working memory capacity and its relation to general intelligence. Trends in Cognitive Sciences 2003; 7:547-552.

10. Daneman M & Carpenter PA. Individual-differences in working memory and reading. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior 1980; 19:450-466.

11. Daneman M & Merikle PM. Working memory and language comprehension: A meta-anal-ysis. Psychonomic Bulletin and Review 1996; 3:422-433.

12. Engle RW, Kane MJ, & Tuholski SW. Individual differences in working memory capacity and what they tell us about controlled atten-

tion, general fluid intelligence, and functions of the prefrontal cortex. In A. Miyake & P. Shah (Eds.). Models of working memory. Cambridge University Press 1999: 102-134.

13. Friedman NP, Miyake A, Young SE, DeFries JC, Corley RP, Hewitt JK. Individual differences in executive functions are almost entirely genetic in origin. Journal of Experimental Psychology: General 2008; 137:201-225.

14. Goldman-Rakic PS. Circuitry of primate pre-frontal cortex and regulation of behaviour by representational memory. In Handbook of physiology (Plum F, Mouncastle U, eds.). Washington, DC: The American Physiological Society 1987; 5:373-417.

15. Hansell NK, Halford GS, Andrews G et al. Genetic basis of a cognitive complexity metric. PLoS One 2015; 10(4):e0123886. DOI: 10.1371/journal.pone.0123886.

16. Ihaka R, Gentleman R. R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics 1996; 5:299314.

17. Kremen WS, Jacobsen KC, Xian H, Eisen SA, Eaves LJ, Tsuang MT, Lyons MJ. Genetics of verbal working memory processes: a twin study of middle-aged men. Neuropsychology 2007; 21(5):569-580.

18. Kremen WS, Xian H, Jacobson KC, Eaves LJ, Franz CE, Panizzon MS, Eisen SA, Crider A,

Lyons MJ. Storage and executive components of working memory: integrating cognitive psychology and behavior genetics in the study of aging. J. Gerontol. B. Psychol. Sci. Soc. Sci 2008; 63(2):84-91.

19. Luciano M, Wright M, Smith GA, Geffen GM, Geffen LB, & Martin NG. Genetic covariance among measures of information processing speed, working memory, and IQ. Behavior Genetics 2001; 31(6):581-592.

20. Miyake A, & Shah P. Models of working memory. Cambridge: Cambridge Univeristy Press, 1999.

21. Neale MC, Lubke G, Aggen SH & Dolan CV. Problems with using sum scores for estimating variance components: contamination and measurement noninvariance. Twin Research and Human Genetics 2005; 8:553-568.

22. Shah P, & Miyake A. The separability of working memory resources for spatial thinking and language processing: An individual differences approach. Journal of Experimental Psychology: General 1996; 125(1):4-27.

23. Wright M, De Geus E, Ando J, Luciano M, Posthuma D, Ono Y, Hansell N, Van Baal C, Hiraishi K, Hasegawa T, Smith G, Geffen G, Geffen L, Kanba Sh, Miyake A, Martin N, Boomsma D. Genetics of cognition: outline of a collaborative twin study. Twin Research 2001; 4(1):48-56.

NATURE OF INDIVIDUAL DIFFERENCES IN SPATIAL WORKING MEMORY IN SCHOOL-AGE CHILDREN

V.I. ISMATULLINA, A.P. BELOVA, I.A. VORONIN, S.B. MALYKH Psychological Institute of RAE, Moscow

The article investigates the role of genetic and environmental factors in the individual characteristics of spatial working memory. The study involved 339 pairs of twins aged 10 to 17 years. Spatial working memory was assessed using the «Spatial working memory» test from the CANTABeclipse test battery. To assess the role of genetic and environmental factors structural equation modeling was used. The results show significant effects of genetic factors in individual differences in spatial working memory.

Keywords: adolescents, working memory, twins, structural modeling, spatial working memory test.

Address:

Belova Alexandra, Ph.D.,

Senior Researcher employee, Psychological Institute of RAE

9-4 Mokhovaya str., Moscow, 125009, Russia