Страница 23 из 37
Обзор особенностей селекции информации при креативном мышлении свидетельствует о том, что разные индивидуальные стратегии творческого мышления связаны с особыми характеристиками функциональной активации коры головного мозга и пространственной организацией функциональных нейронных ансамблей (Разумникова, 2009) и определяются разной полушарной спецификой селективных процессов (Разумникова, Яшанина, 2012). В ряде работ отмечено, что успешное выполнение экспериментальных творческих заданий сопровождается ослаблением активации коры, преимущественно в лобных отделах (Benedek et al., 2011; Fink, Benedek, 2012; Razumnikova, 2007а). Согласно представлениям К. Мартиндейла, такое ослабление активации отражает «дефокусированное» внимание, способствующее формированию отдаленных ассоциаций в информационном пространстве, которые могут лежать в основе нестереотипного решения проблемы (Martindale, 1999). Согласно другой точке зрения, повышение мощности альфа-ритма, т. е. снижение уровня активации коры, отражает усиление тормозных процессов в коре и преобладание интернального внимания, направленного на поиск оригинальной идеи (Benedek et al., 2011). Показанная нами ранее положительная корреляция показателей оригинальности придуманных слов-ассоциаций и мощности альфа-биопотенциалов соответствует этой гипотезе, так как этот эффект был представлен в передних отделах левого полушария, которые, как известно, участвуют в организации контроля селекции информации (Разумникова, Брызгалов, 2005; Razumnikova, 2007б).
Однако остаются пока открытыми вопросы о том, насколько необходимы эти контролирующие функции внимания, какие факторы влияют на переход от «дефокусированного» внимания к концентрации на выбранной части информации, какие особенности селективных процессов определяют динамику мышления, в том числе переход от конвергентного к дивергентному мышлению и наоборот, или статику стереотипного решения задачи. Одна из основных характеристик дивергентного мышления – генерация множества идей – лежит в основе психометрической оценки креативности, тогда как решение заданий при тестировании интеллекта требует применения конвергентного мышления. Эти особенности психометрической оценки разных форм мышления мы использовали для сопоставления со скоростными и продуктивными характеристиками селективных процессов с целью выяснения способов организации и взаимодействия когнитивных функций разного системного уровня, необходимых для достижения творческой продуктивности. Я. А. Пономарев предлагал для изучения особенностей мышления применять «максимально искусственную задачу», которая, однако, должна быть понятной, «простой, требовать минимум знаний» (Психология творчества…, 2006, с. 166). Этот подход был использован нами при выборе заданий, предназначенных для определения количественных показателей широкого спектра когнитивных процессов.
Характеристики селекции информации оценивали по результатам выполнения студентами университета ряда заданий.
Модифицированная корректурная проба. Для тестирования показателей объема и концентрации внимания использовали специально приготовленный бланк с 3840 буквами, среди которых были вставлены 38 слов из 3–4 букв, относящихся к семантическим категориям «спорт» и «быт». Испытуемым предлагалось в течение 10 мин. найти как можно больше слов, просматривая последовательно строчки стимулов. Показателями внимания были объем (число просмотренных букв) (V), продуктивность (общее количество найденных слов) (Cs) и концентрация (количество слов, отнесенное к количеству просмотренных букв) (C).
Красно-черные таблицы Горбова в компьютеризированном варианте. Показателем внимания было время переключения (tsw), которое вычисляли как разницу времени поиска последовательности чисел в таблицах.
Определение функций систем внимания (ANT). Показатели функций исполнительной системы внимания (tex) и время селекции конгруэнтных (tc) и неконгруэнтных стимулов (tnc) определяли с использованием разработанного нами компьютеризированного варианта методики, предложенной Познером (Fan et al., 2002).
Вербальный и образный компоненты интеллекта и вербальную память оценивали на основе теста структуры интеллекта Р. Амтхауэра. Для анализа использовали среднее значение четырех вербальных субтестов (IQv) и двух образных (IQf).
Креативность определяли с использованием образного субтеста Торренса «Круги» и вербального задания, при выполнении которого требовалось составить осмысленное и оригинальное предложение с использованием трех слов-стимулов, принадлежавших к отдаленным семантическим категориям. Образную оригинальность (ОРо) и беглость (Бо) оценивали с использованием компьютеризированной методики, где ОРо вычислялась как число, обратное количеству таких же образов, зафиксированных в базе данных; Бо равнялось количеству образов. Показатель вербальной беглости (Бв) – количество придуманных предложений, их оригинальность (ОРв) оценивали эксперты по 3-балльной системе (0 – стереотипное предложение, 2 – оригинальное). Более подробно методика тестирования креативности описана ранее в наших работах (Разумникова, 2011; Разумникова, Яшанина, 2012).
Для анализа собранного массива данных использовали методы корреляционного и регрессионного анализа. Итоговые результаты, указывающие на выявленные достоверные связи показателей интеллекта, креативности, памяти и внимания, в схематичном виде приведены на рисунке 1.
Память. Показатели вербальной памяти положительно коррелировали с уровнем IQv и IQf (r< 0,34; p<0,0001), а также с Cs (r=0,18, p<0,05).
Рис. 1 Корреляции между вербальным (IQv) и образным (IQf) компонентами интеллекта или вербальной и образной креативностью и показателями внимания и памяти.
Сплошные линии указывают на положительную связь, пунктир – отрицательную, большая толщина линии соответствует большему уровню достоверности (0,005< p <0,05); tc – время реакции при селекции конгруэнтных стимулов, tnc – неконгруэнтных, tsw – время переключения внимания, tex – время исполнительного контроля, Cs – продуктивность внимания, С – концентрация, V – объем внимания, Бв – беглость и ОРв – оригинальность при тестировании вербальной креативности, Бо и ОРо – образной.
Скорость селекции. Скорость селекции стимулов при тестировании систем внимания (tnc и tc) негативно связана с IQv (r<–0,19; p<0,03), негативная корреляция с IQf не достигла значимого уровня (p<0,07).
Показатели образной креативности Бо и ОРо положительно связаны с tc и tnc (r<0,18; p<0,05), тогда как показатели вербальной креативности по-разному коррелировали со скоростными характеристиками: Бв – негативно, а ОРв – положительно (–0,21<r< –0,24; 0,006<p<0,017 и 0,21<r<0,30; 0,001<p<0,021 соответственно).
Объем и концентрация внимания. Эффективность выполнения корректурной пробы Cs положительно коррелировала с IQv и IQf (r<0,21; p<0,015). IQf также положительно связан с концентрацией внимания (C) (r=0,30; p<0,001).
Достоверные связи продуктивности выполнения корректурной пробы были обнаружены для образной и вербальной креативности. Беглость генерации идей и их оригинальность при выполнении образного субтеста положительно коррелировали с Cs (0,20<r<0,24; p<0,02), и ОРо также – с С (r=0,18; p<0,03). Достоверной была положительная связь ОРв с показателями внимания V и C (0,23<r<0,27; p<0,005).
Контролирующие функции внимания. Время переключения внимания (tsw) негативно связано с IQv и IQf (r=–0,33; p<0,008 и r=–0,23; p<0,05 соответственно), а также с Бв (r=–0,24; p<0,03).
Время разрешения конфликта селекции неконгруэнтных и конгруэнтных стимулов (tex) негативно коррелировало с ОРо (r<–0,37; p<0,001). ОРв, напротив, положительно коррелировала с этим показателем внимания, однако только на уровне тенденции (p<0,07).