Интеллектуальный уровень и индивидуальные различия в скорости опознавания количества стимулов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 19.00.01, кандидат наук Додонов, Юрий Сергеевич

• Додонов, Юрий Сергеевич
• кандидат наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат наук Додонов, Юрий Сергеевич

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретический анализ проблемы взаимосвязи интеллектуального уровня и скорости переработки информации

1.1. Проблема изучения скорости переработки информации в простых когнитивных задачах как психологического показателя

1.2. Проблема взаимосвязи общего интеллекта и скорости переработки информации в простых когнитивных задачах

1.2.1. Интеллект: концептуализация и количественная оценка

1.2.2. Взаимосвязь интеллектуальных и скоростных показателей

1.2.3. Природа взаимосвязи интеллектуального уровня и скорости переработки информации

1.3. Проблема индивидуальных различий в скорости переработки

информации в когнитивных задачах с возрастающей сложностью

количестве стимулов

2.1.1. Базовая невербальная система различения количества

2.1.2. Вербальная репрезентация числовых отношений

2.1.3. Взаимодействие двух систем репрезентации количества

2.2. Проблема опознавания количества стимулов как единого когнитивного процесса

2.3. Проблема индивидуальных различий в опознавании количества

2.3.1. Особенности переработки информации о количестве, способности и успешность в обучении

2.3.2. Индивидуальные различия в скорости опознавания количества как актуальная область психологических исследований

Глава 3. Эмпирическое исследование связи интеллектуального уровня и индивидуальных различий в скорости опознавания количества стимулов

2

3.1. Программа эмпирического исследования

3.1.1. Выборка и процедура исследования

3.1.2. Измерение скорости опознавания количества стимулов

3.1.3. Оценивание интеллектуального уровня и скорости реакции

3.2. Результаты эмпирического анализа времени опознавания количества как функции числа предъявляемых стимулов

3.2.1. Результаты сравнительного анализа времени ответа при различном количестве предъявляемых стимулов

3.2.2. Результаты анализа траекторий возрастания времени ответа с увеличением числа предъявляемых стимулов

3.2.3. Результаты структурного моделирования скорости опознавания количества

3.3. Результаты эмпирического анализа индивидуальных различий в скорости опознавания количества

3.3.1. Результаты оценивания индивидуальных параметров скорости опознавания количества

3.3.2. Результаты анализа индивидуальных различий в скорости опознавания количества на латентном уровне

3.4. Результаты эмпирического анализа связи индивидуальных параметров скорости опознавания количества со скоростными и интеллектуальными показателями

3.4.1. Результаты анализа связи параметров скорости опознавания количества, скорости реакции и интеллекта

3.4.2. Результаты моделирования связи уровня интеллекта и скорости опознавания количества стимулов

3.5. Обсуждение результатов: интеллектуальный уровень и индивидуальные различия в скорости опознавания количества

Заключение

Литература

Приложения

3

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальный уровень и индивидуальные различия в скорости опознавания количества стимулов»

Введение

Актуальность исследования. В современных психологических исследованиях большое внимание уделяется изучению когнитивных механизмов, ответственных за переработку информации о количестве объектов окружающего мира, восприятие числовых отношений и осуществление простейших арифметических операций. Предполагается, что индивидуальные особенности, лежащие в основе переработки информации о количестве, ответственны также за проявляющиеся позднее различия в уровне способностей и в успешности овладения специальными знаниями и навыками, в первую очередь математическими [Butterworth 1999; Dehaene 1997]. Таким образом, исследования в данной области имеют несомненную практическую ценность в контексте диагностики и предсказания успешности в обучении, а также в области разработки образовательных программ, освоение которых требует умения работы с количественными отношениями и числовыми операциями.

Анализ успешности решения скоростных когнитивных задач, требующих опознавания и сопоставления числа стимулов, лежит в основе существующих теоретических моделей, в которых делается попытка объяснения когнитивных механизмов опознавания количества. В таких моделях традиционно подчеркивается, что у взрослого человека в процессе опознавания количества объектов происходит обращение к двум системам репрезентации: базовой, невербальной (так называемое чувство количества, "number sense", [Brannon, Terrace 1998; Hauser, Dehaene, Dehaene-Lambertz, Patalano 2002; Lemer, Dehaene, Spelke, Cohen 2003]) и онтогенетически более поздней символической, вербальной [Sarnecka, Carey 2008; Izard, Dehaene 2008; Trick, Pylyshyn 1994; Railo, Koivisto, Revonsuo, Hannula2008 и др.].

Следует отметить, однако, что в современной психологической литературе практически отсутствуют данные об индивидуальных различиях в скорости опознавания количества. Результаты первых исследований в целом подтверждают предположение о том, что индивидуальные различия в переработке информации о количестве действительно существуют и, по-

4

видимому, связаны с уровнем общего интеллекта и специальных способностей, в частности, математических.

Одновременно, в психологических исследованиях хорошо известным является факт взаимосвязи интеллектуального уровня и скорости переработки информации в простых когнитивных задачах [Detterman 1987; Eysenck 1987; Jensen 1993; Vernon & Jensen 1984; Ратанова 1995; Чуприкова 2007 и др.]. Таким образом, на данный момент остается невыясненным, существуют ли различия между людьми с разным интеллектуальным уровнем в скорости, специфичной для переработки информации о количестве стимулов, несводимые к различиям в простых скоростных показателях. Степень научной разработанности проблемы. К настоящему моменту накоплены эмпирические данные, позволяющие говорить о некоторых общих закономерностях скорости опознавания количества объектов. В частности, описана тенденция нелинейного возрастания времени переработки информации о количестве с увеличением числа стимулов в предъявляемом наборе [Akin, Chase 1978; Atkinson, Campbell, Francis 1976; Jensen, Reese, Reese 1950; Mandler, Shebo 1982; Simon, Peterson, Patel, & Sathian 1998; Trick, Pylyshyn 1993 и др.].

Однако первые эмпирические исследования, демонстрирующие существование индивидуальных различий в переработке информации о количестве стимулов, еще только начинают появляться [Halberda, Mazzocco, Feigenson 2008; Kovas, Tosto, Plomin 2010; Holloway, Ansari 2008; Mundy, Gilmore 2009]. Определенные трудности в изучении индивидуальных различий в скорости опознавания количества связаны с невозможностью выбора единственного скоростного показателя для анализа и необходимости комплексного изучения индивидуальных траекторий возрастания времени опознавания количества с увеличением числа предъявляемых стимулов.

Одновременно, задача изучения взаимосвязи интеллектуального уровня и показателей возрастания времени ответа с усложнением задачи успешно решается в эмпирических исследованиях в парадигме У.Хика [Hick 1952; Jensen 1987; Neubauer et al. 1997]. Кроме того, современные методы структурного моделирования с фиксированными нагрузками,

5

разрабатываемые в последние годы [Schweizer 2006, 2010], позволяют по-новому решать сходные задачи анализа индивидуальных различий в возрастании времени ответа в их взаимосвязи с другими индивидуальными показателями.

Проблема исследования заключается в недостаточной изученности индивидуальных различий в скорости переработки информации о количестве стимулов. Остается открытым вопрос о связи индивидуальных показателей скорости, специфичной для различных аспектов переработки информации о количестве стимулов, с простыми скоростными показателями и интеллектуальным уровнем.

Объект исследования - скорость опознавания количества стимулов.

Предметом исследования являются индивидуальные различия в показателях скорости, специфичной для различных аспектов переработки информации о количестве стимулов.

Цель исследования - изучить взаимосвязь индивидуальных параметров скорости опознавания количества, показателей простой скорости реакции и интеллектуального уровня.

Гипотезы исследования:

1. Общая закономерность возрастания времени опознавания количества с увеличением числа предъявляемых стимулов, наблюдаемая для усредненных данных, выполняется для результатов отдельных испытуемых и может быть описана с помощью единообразной монотонно возрастающей функции.

2. Существуют индивидуальные различия в скорости опознавания количества: испытуемые различаются не только в простой неспецифичной скорости ответа, но и в скорости, специфичной для переработки информации о количестве стимулов, требующей обращения как к невербальной базовой системе различения количества, так и к символической вербальной системе.

3. Испытуемые с более высокой простой, неспецифичной скоростью ответа в задаче опознавания количества, демонстрируют также высокую скорость реакции в простых скоростных задачах и более высокие

интеллектуальные показатели, чем испытуемые с более низкой простой скоростью ответа.

4. Испытуемые, демонстрирующие более высокую скорость, специфичную для переработки информации о количестве и отражающуюся в менее стремительном возрастании времени опознавания количества как функции числа предъявляемых стимулов, имеют значительно более высокие интеллектуальные показатели, чем испытуемые с более низкой скоростью переработки информации о количестве стимулов.

Задачи исследования:

1. Теоретические:

1.1. Проанализировать теоретические подходы к изучению скорости переработки информации как психологического показателя, связанного с интеллектуальным уровнем, а также теоретические модели, объясняющие общие закономерности переработки информации в задаче опознавания количества.

1.2. Изучить результаты эмпирических исследований общих закономерностей опознавания количества, проанализировать существующие подходы к анализу индивидуальных различий в когнитивных задачах, включающих серии с различным уровнем сложности.

2. Методические:

2.1. Разработать когнитивную задачу для измерения скорости опознавания количества стимулов.

2.2. Выбрать измерительные процедуры для диагностики интеллектуального уровня и разработать когнитивные задачи для измерения простых скоростных показателей.

2.3. Выбрать адекватные статистические методы для анализа изменения времени опознавания количества стимулов с усложнением скоростной когнитивной задачи (с увеличением числа предъявляемых стимулов), для оценки индивидуальных параметров скорости опознавания количества и их связи со скоростными и интеллектуальными показателями.

3. Эмпирические:

3.1. Оценить скорость опознавания количества при различном числе предъявляемых стимулов и изучить общие закономерности возрастания времени опознавания количества как функции числа предъявляемых стимулов.

3.2. Оценить индивидуальные различия в параметрах, характеризующих различные аспекты скорости переработки информации о количестве стимулов, и проанализировать взаимосвязь между этими параметрами.

3.3. Оценить взаимосвязь между индивидуальными параметрами скорости переработки информации о количестве стимулов, показателями скорости реакции и уровня интеллекта.

Теоретической и методологической основой исследования являются: методологические принципы когнитивной психологии и их конкретизация в представлениях о решении когнитивных задач как переработке информации, реализованные в исследованиях в парадигме "умственной хронометрии" (Ф. Дондерс, У. Хик, М. Познер, С. Стернберг, Р. Шепард и др.); теоретические представления об интеллекте как латентной характеристике, ответственной за успешность выполнения широкого круга когнитивных задач, и его связи со скоростью переработки информации (Ч. Спирмен, А. Дженсен, Д. Деттерман, Д. Бартоломеу, Ф. Верной, Э. Хант, Я. Диари, Н.И. Чуприкова, Т.А. Ратанова и др.). Проблема опознавания количества стимулов рассматривается в соответствии с современными теоретическими представлениями о двух системах репрезентации числовых отношений и существующими теоретическими моделями когнитивных механизмов переработки информации о количестве (С. Дехаэне, В. Изард, С.Кэри, Л.Трик, З.Пылишин, Г.Рэйло и др.).

Методы и методики исследования. Для измерения скорости опознавания количества использовалась скоростная когнитивная задача «Количество точек». Для измерения простой скорости реакции и скорости различения стимулов использовались компьютерные скоростные когнитивные задачи. Для оценивания интеллектуального уровня использовались субтесты теста структуры интеллекта Р. Амтхауэра

8

(дополнение предложений, исключение лишнего слова, аналогии, обобщение, арифметические задачи, числовые ряды, выбор фигур и задание с кубиками), методика «Продвинутые прогрессивные матрицы» Дж. Равена, методика «Включенные фигуры» К.Б. Готтшальдта. Для обработки данных применялись стандартизированные пакеты программ Statistica 6.0, QtiPlot v.0.9.7.14, SPSS 17.0 и Amos 18. В анализе использовались непараметрический критерий Вилкоксона для связанных выборок, параметрические коэффициенты корреляции Пирсона, в том числе коэффициенты парциальной корреляции, непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена, нелинейный регрессионный анализ с использованием алгоритма Левенберга-Макуардта (Scaled Levenberg-Marquardt algorithm) и взвешивания данных, анализ методом главных компонент, структурное моделирование со свободными и фиксированными нагрузками между манифестными и латентными переменными.

Эмпирическая база исследования.

Выборочную совокупность исследования составили 407 испытуемых, средний возраст 19,72 лет (стандартное отклонение 1,59), 53,1% мужского пола. Выборка испытуемых включала студентов высших учебных заведений различных специальностей (262 человека, средний возраст 19,29 ±1,31 лет, 27,1% мужского пола) и призывников Приволжско-уральского военного округа (145 человек, средний возраст 20,50 ±1,74 лет, все мужского пола).

Достоверность результатов исследования обеспечивается методологической обоснованностью работы, выбором методических средств, адекватных цели и объекту исследования; объемом выборки испытуемых; применением современных методов статистической обработки данных.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично соискателем, и их новизна:

1. Впервые на российской выборке получены эмпирические данные о скорости переработки информации о количестве стимулов и ее взаимосвязи со скоростными и интеллектуальными показателями.

2. Впервые в рамках единой программы исследования проанализированы как общие закономерности возрастания времени опознавания количества с

9

увеличением числа предъявляемых стимулов, так и индивидуальные различия в траекториях возрастания времени опознавания количества.

3. Установлена форма зависимости времени опознавания количества от числа предъявляемых стимулов. Показано, что степенная функция является наиболее предпочтительной для описания возрастания времени переработки информации о количестве стимулов.

4. Продемонстрировано, что индивидуальные различия при решении задачи опознавании количества проявляются как в простой скорости переработки информации, так и в скорости, специфичной для переработки информации о количестве и отражающейся в интенсивности прироста времени ответа с увеличением числа предъявляемых стимулов. Продемонстрирована возможность анализа набора индивидуальных показателей, характеризующих различные аспекты скорости переработки информации о количестве.

5. Продемонстрирована связь простой, неспецифичной скорости ответа в задаче опознавания количества с простыми скоростными показателями: простой скоростью реакции и скоростью различения стимулов. Показано, что простые скоростные показатели слабо связаны со скоростью, специфичной для переработки информации о количестве стимулов.

6. Установлено, что скорость опознавания количества, отражающаяся в интенсивности прироста времени опознавания количества с увеличением числа предъявляемых стимулов, в высокой степени связана с интеллектуальным уровнем. При более высоких показателях интеллекта скорость переработки информации о количестве с участием как базовой невербальной, так и символической вербальной систем более высокая, чем при более низком уровне интеллекта.

Теоретическая значимость исследования состоит в том, что результаты теоретического и эмпирического исследования:

-вносят существенный вклад в понимание общих закономерностей и индивидуальных различий в когнитивных механизмах переработки информации о количестве стимулов;

- конкретизируют, дополняют и расширяют знания о закономерностях изменения скорости опознавания количества стимулов с усложнением скоростной когнитивной задачи;

-демонстрируют существование индивидуальных различий по целому ряду относительно независимых параметров скорости опознавания количества стимулов;

- обосновывают необходимость реализации анализа скорости переработки информации о количестве, основанного на использовании современных методов математического моделирования;

- реализуют в рамках единых моделей оценивание как общих закономерностей опознавания количества, так и индивидуальных различий в скорости ответа и их связи с другими скоростными и интеллектуальными показателями;

- устанавливают существование высокой достоверной взаимосвязи скорости переработки информации о количестве стимулов и уровня интеллекта;

- обосновывают необходимость дальнейших исследований индивидуальных различий в переработке информации о количестве и их перспективность с точки зрения понимания механизмов общего интеллекта и его взаимосвязи со скоростными показателями.

Практическая ценность исследования.

Во-первых, полученные данные о существовании индивидуальных различий в скорости переработки информации о количестве и их высокой взаимосвязи с интеллектуальным уровнем могут быть использованы при разработке современных процедур диагностики интеллектуальной одаренности и математических способностей, а также в целях предсказания успешности в обучении. Так, проводимые нами исследования показывают, что индивидуальные показатели, получаемые в задаче опознавания количества стимулов, в совокупности являются по крайней мере не менее надежным предиктором показателей успешности в обучении, чем традиционные психометрические показатели интеллектуальных способностей.

Во-вторых, полученные данные о существовании индивидуальных различий по целому ряду относительно самостоятельных показателей, характеризующих особенности переработки информации о количестве, представляют существенную ценность в контексте разработки эффективных образовательных программ, освоение которых требует оперирования представлениями о количестве и количественных отношениях.

В-третьих, исследование представляет ценность в контексте преподавания психологических дисциплин в рамках программ подготовки и переподготовки специалистов-психологов. Систематизированный теоретический материал и результаты эмпирического исследования могут применяться в учебных целях при разработке семинаров и спецкурсов по общей психологии, психологии индивидуальных различий, когнитивной психологии.

Наконец, в рамках исследовательских проектов в различных областях когнитивной психологии, разработанная схема анализа индивидуальных показателей скорости переработки информации в задаче опознавания количества может быть использована в диагностике и интерпретации индивидуальных различий в успешности решения широкого круга задач с возрастающей сложностью.

Исследование проводилось поэтапно.

На первом этапе (2008-2009 гг.) осуществлялся теоретико-методологический анализ проблемы, изучалась степень ее разработанности, обосновывалась цель, определялись задачи, формулировалась гипотеза исследования, разрабатывались и подбирались адекватные цели и задачам методы и методики исследования.

На втором этапе (2009-2010 гг.) были произведены сбор эмпирического материала и разработка алгоритмов обработки полученных данных, реализован анализ индивидуальных различий в скорости опознавания количества и их взаимосвязи с интеллектуальным уровнем.

На третьем этапе (2010-2011 гг.) были систематизированы результаты исследования, осуществлена их интерпретация, а также оформлена диссертационная работа.

Положения, выносимые на защиту:

1. Время опознавания количества достоверно возрастает с увеличением числа предъявляемых стимулов. Наблюдаемое возрастание времени опознавания количества нелинейно и может быть описано с помощью степенной функции.

2. Индивидуальные особенности скорости опознавания количества стимулов могут быть описаны с помощью набора параметров, характеризующих как простую, неспецифичную скорость переработки информации, так и скорость, специфичную для различных аспектов переработки информации о количестве.

3. Существуют значительные индивидуальные различия во всех перечисленных параметрах скорости опознавания количества. При этом показатели простой, неспецифичной скорости ответа и скорости, специфичной для переработки информации о количестве, являются относительно независимыми и отражают содержательно разные аспекты переработки информации в скоростной когнитивной задаче опознавания количества стимулов.

4. Простая, неспецифичная скорость ответа в задаче опознавания количества отражает скоростные характеристики переработки информации в целом и слабо связана с уровнем интеллекта. При опознавании количества наибольшие различия между испытуемыми с различным уровнем интеллекта проявляются в скорости, специфичной для переработки информации о количестве стимулов.

5. При более высоком интеллектуальном уровне переработка информации о количестве происходит быстрее, чем при более низком интеллектуальном уровне, что обеспечивается более высокой скоростью функционирования как базовой невербальной системы опознавания количества, так и символической вербальной системы.

Глава 1. Теоретический анализ проблемы взаимосвязи интеллектуального уровня и скорости переработки информации

В Главе 1 данной работы представлен теоретический анализ проблемы взаимосвязи интеллектуального уровня и скорости переработки информации в различных когнитивных задачах. Глава состоит из трех параграфов. В первом параграфе скорость переработки информации в простых когнитивных задачах рассматривается в качестве психологического показателя: анализируется конструкт "переработка информации" и некоторые базовые допущения когнитивной психологии, обобщаются зарубежные исследования в парадигме "умственной хронометрии", а также отечественные работы, в которых скорость реакции изучалась в качестве ключевого показателя. Второй параграф посвящен проблеме взаимосвязи общего интеллекта и скорости переработки информации: кратко обсуждаются различные подходы к концептуализации понятия "интеллект" и количественной оценке интеллектуального уровня, анализируются эмпирически обнаруживаемые взаимосвязи скоростных и интеллектуальных показателей, рассматриваются некоторые подходы к пониманию природы этой взаимосвязи. Наконец, в третьем параграфе анализируется проблема изучения индивидуальных различий в скорости переработки информации в том случае, если скоростная когнитивная задача включает серии различного уровня сложности. Рассматриваются современные методы анализа данных, дающие возможность всестороннего описания индивидуальных различий в скорости выполнения такого рода задач, а также изучения их взаимосвязи с другими индивидуальными показателями, такими как простая скорость реакции и уровень интеллекта.

1.1. Проблема изучения скорости переработки информации в простых когнитивных задачах как психологического показателя

Переработка информации в скоростных когнитивных задачах

Теоретический анализ исследований скоростных показателей, извлекаемых с использованием различных когнитивных задачах неизбежно должен начинаться с обсуждения одного из базовых конструктов когнитивной психологии, а именно конструкта переработки информации (information processing). В широком смысле переработка информации - это «гипотетический конструкт, используемый когнитивными психологами для описания того, как люди понимают, различают, выбирают и удерживают внимание на стимулах из того безграничного потока, с которым сталкивается сенсорная система, для того, чтобы сформировать внутренние репрезентации, которыми возможно манипулировать в умственном плане, трансформировать их, связывать с предыдущими внутренними репрезентациями, хранящимися в памяти (кратковременной и долговременной), и извлекать впоследствии для обеспечения принятия решения и поведения в конкретной ситуации» (Jensen, 1998а, р.205-206).

Таким образом, понятие информации в контексте когнитивной психологии используется не в обыденном смысле применительно к каким-либо фактам или элементам знания, а в соответствии с пониманием этого конструкта в теории информации. Информация в этом смысле - это любой стимул, который уменьшает неопределенность. В теории информации количество информации измеряется в битах. Вопрос измерения времени реакции на какое-либо конкретное количество битов информации будет обсуждаться ниже применительно к конкретному виду задач, а именно к задаче Хика (Hick, 1952). Пока же отметим, что большинство скоростных когнитивных задач, строго говоря, достаточно сложны, и количественная оценка информации в них невозможна, что в целом не мешает

использованию понятия «переработка информации» в качестве основного объяснительного конструкта когнитивной психологии.

Обсуждая современные теоретические модели переработки информации, А.Дженсен указывает, что все они имеют в основе два общих принципа (Jensen, 1998а):

1. Идея, что процесс переработки информации происходит в несколько стадий, которые в большинстве случаев осуществляются последовательно, однако иногда происходят и одномоментно (параллельно).

2. Процесс переработки информации происходит в реальном времени, при этом каждый этап этого процесса занимает определенное количество времени.

Таким образом, временная шкала становится естественной шкалой измерения для исследований переработки информации. Более того, временная шкала является шкалой, используемой для измерения индивидуальных различий в скорости и эффективности процессов переработки информации.

Как справедливо отмечает А.Дженсен, использование временной шкалы в психологии имеет ряд вполне определенных теоретических и методических преимуществ по сравнению с тестовым баллом, традиционно используемым в психометрике. Тестовый балл основывается на количестве правильно выполненных заданий конкретного теста, и поэтому может интерпретироваться только в контексте успешности выполнения того же теста в «нормативной» популяционной выборке или референтной группе. Шкала времени, в то же время, является абсолютной шкалой и, что важно, шкалой отношений со стандартными единицами измерения, что существенно расширяет возможности ее применения. Некоторые подходы к измерению и интерпретации скорости переработки информации как психологического показателя будут рассматриваться ниже, пока же отметим несколько

основных характеристик, которыми должна обладать задача, создаваемая для измерения скоростных показателей (Jensen, 1998а):

1. Скоростная когнитивная задача должна быть достаточно простой. Любой испытуемый должен быть способен выполнить ее безошибочно или с небольшим количеством ошибок. При этом ошибки не должны проистекать из непонимания инструкции или отсутствия у испытуемых каких-либо специальных знаний.

2. Поскольку все испытуемые выполняют задачу успешно, источник индивидуальных различий в таких задачах - это исключительно то время, за которое выполняется задание. При этом время выполнения задания прямо интерпретируется как показатель скорости переработки информации, требуемой задачей.

3. Скоростная когнитивная задача состоит из нескольких предъявлений, и время ответа по задаче в целом рассчитывается путем усреднения времен ответа для аналогичных предъявлений. При подсчете среднего времени ответа исключаются ошибочные ответы, а также так называемые «выбросы», то есть времена, меньшие 150 мс (опережающие реакции) и большие определенного предела в конкретной задаче (отвлечения и колебания внимания).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Додонов, Юрий Сергеевич, 2012 год

Литература

1. Бойко Е.И. Время реакции человека. М., 1964.

2. Бойко Е.И. Механизмы умственной деятельности. М., 1976.

3. Боровик О.Н. Когнитивное и личностное развитие студентов педагогического колледжа с разной специализацией: Дисс. ... канд. психол. наук. М., 2002.

4. Винокурова Г.А. Когнитивные особенности младших школьников с разным уровнем психического развития: Дисс. ... канд. психол. наук. М., 1999.

5. Воронин А.Н. Интеллект и креативность в межличностном взаимодействии. М., 2004.

6. Гриценко C.B. Дифференцированность когнитивных структур и ее связь с умственным развитием и свойствами нервной системы у старших подростков: Дисс.... канд. психол. наук. М., 1997.

7. Додонова Ю.А. Развитие общих способностей в условиях межличностного взаимодействия: Дисс.... канд. психол. наук. М., 2010.

8. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. М., 1995.

9. Завалина В.И. Особенности когнитивного и личностного развития студентов педвуза с разной специализацией: Дисс. ... канд. психол. наук. М., 1998.

10. Иванова Е.В. Психологические особенности когнитивной дифференцированности и личностных структур детей старшего дошкольного возраста с опережающим развитием: Дисс. ... канд. психол. наук. М., 1999.

11. Логанова И.А. Когнитивное и личностное развитие старших подростков музыкальных школ: Дисс. ... канд. психол. наук. М., 2001.

12. Небылицин В.Д. Основные свойства нервной системы человека. М., 1966.

13. Познавательная активность в системе процессов памяти / Ред. Н.И.Чуприкова. М., 1989.

14. Равен Дж.К. Продвинутые прогрессивные матрицы. Серия II. М., 2002.

15. Равен Дж.К., Курт Дж.Х., Равен Дж. Продвинутые прогрессивные матрицы. М., 1998.

16. Ратанова Т.А. Взаимосвязь некоторых когнитивно-личностных показателей со школьной успеваемостью // Структуры познавательной деятельности: Межвуз. сб. научн. тр. Владимир, 1989. С. 10-22.

17. Ратанова, Т.А. Субъективное шкалирование и объективные физиологические реакции человека. М., 1990.

18. Ратанова Т.А. Скорость дифференцирования объектов и интеллектуальное развитие детей 9-10 лет // Индивидуально-психологические особенности детей младшего школьного возраста. -Пенза, 1995. С. 28-45.

19. Ратанова Т. А. Психофизическое шкалирование и объективные физиологические реакции у взрослых и детей. М.; Воронеж, 2002.

20. Сергиенко Е.А. Раннее когнитивное развитие: новый взгляд. М., 2006.

21. Сергиенко Е.А. Принципы дифференциации-интеграции и континуальности-дискретности психического развития // Теория развития: Дифференционно-интеграционная парадигма / Сост. Н. И. Чуприкова. М., 2009.

22. Туник Е.Е. Тест интеллекта Амтхауэра. Анализ и интерпретация данных. СПб., 2009.

23. Холодная М.А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. Спб., 2002.

24. Холодная М.А. Когнитивные стили. О природе индивидуального ума. СПб., 2004.

25. Чуприкова Н.И. Слово как фактор управления в высшей нервной * деятельности человека. М., 1967.

26. Чуприкова Н.И. Время реакции и интеллект: почему они связаны (о дискриминативной способности мозга) // Вопросы психологии, 1995. №4. С. 65-81.

27. Чуприкова Н.И. Психология умственного развития: Принцип дифференциации. М., 1997.

28. Чуприкова Н.И. Умственное развитие и обучение (К обоснованию системно-структурного подхода). М; Воронеж, 2003.

29. Чуприкова Н.И. Умственное развитие. Принцип дифференциации. СПб., 2007.

30. Чуприкова Н.И., Ратанова Т.А. Величина ощущений, объективные реакции организма на стимулы возрастающей интенсивности и сила нервной системы // Психологический журнал. 1983. Т. 4. № 6. С. 39-47.

31. Юшко Т.А. Когнитивное и личностное развитие старших подростков художественных школ: Дисс.... канд. психол. наук. М., 1997.

32. Acton G.S., Schroeder D.H. Sensory discrimination as related to general intelligence // Intelligence. 2001. Vol. 29(3). P. 263-271.

33. Akaike H. A new look at the statistical model identification I I IEEE Transactions on Automatic Control. 1974. Vol. 19 (6). P. 716-723.

34. Akin O., & Chase W. Quantification of three-dimensional structures // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 1978. Vol. 4(3). P. 397-410.

35. Alston L., Humphreys G.W. Subitization and attentional engagement by transient stimuli // Spatial Vision. 2004. Vol. 17(1-2). P. 17-50.

36. Anderson J.R. Acquisition of cognitive skill // Psychological Review. 1982. Vol. 89(4). P. 369-406.

37. Anderson J.R., Fincham J.M., Douglass S. Practice and Retention: A Unifying Analysis // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1999. Vol. 25(5). P. 1120-1136.

38. Anderson J.R., Schooler L.J. Reflections of the environment in memory // Psychological Science. 1991. Vol. 2(6). P. 396-408.

39. Anderson R.B. The power law as an emergent property // Memory and Cognition. 2001. Vol. 29(7). P. 1061-1068.

40. Anderson R.B., Tweney R.D. Artifactual power curves in forgetting // Memory and Cognition. 1997. Vol. 25(5). P. 724-730.

41. Ashcraft M.H. Cognitive arithmetic: A review of data and theory // Cognition. 1992. Vol. 44(1-2). P. 75-106.

42. Atkinson J., Campbell F., Francis M. The magic number of 4 ± 0: A new look at visual numerosity judgements // Perception. 1976. Vol. 5(3). P. 327-334.

43. Baker L.A., Vernon P.A., Ho H. The genetic correlation between intelligence and speed of information processing // Behavior Genetics. 1991. Vol. 21(4). P. 351-367.

44. Balakrishnan, J.D., Ashby, F.G. Is subitizing a unique numerical ability? // Perception and Psychophysics. 1991. Vol. 50(6). P. 555-564.

45. Balakrishnan, J.D., Ashby, F.G. Subitizing: Magical numbers or mere superstition? // Psychological Research. 1992. Vol. 54(2). P. 80-90.

46. Baroody A. J., Price J. The development of the number-word sequence in the counting of three-year-olds // Journal for Research in Mathematics Education. 1983. Vol. 14(5). P. 361-368.

47. Barth H., La Mont K., Lipton J., Dehaene S., Kanwisher N., Spelke, E.S. Nonsymbolic arithmetic in adults and young children I I Cognition. 2006. Vol. 98(3). P. 199-222.

48. Bartholomew D. J. Measuring intelligence: Facts and fallacies. Cambridge UK: Cambridge Univ. Press, 2004.

49. Bates T., Stough C., Mangan G., Pellett, O. Intelligence and complexity of the averaged evoked potential: An attentional theory // Intelligence. 1995. Vol. 20(1). P. 27-39.

50. Beauducel A., Brocke B. Intelligence and speed of information processing: further results and questions on Hick's paradigm and beyond // Personality and Individual Differences. 1993. Vol. 15(6). P. 627-636.

51. Bentler P.M. Comparative fit indexes in structural models // Psychological Bulletin. 1990. Vol. 107(2). P. 238-246.

52. Binet A. New methods for the diagnosis of the intellectual level of subnormals // L'Annee Psychologique. 1905. Vol. 12. P. 191-244.

53. Bors D.A., Forrin B. Age, speed of information processing, recall, and fluid intelligence // Intelligence. 1995. Vol. 20(3). P. 229-248.

54. Brannon E.M. The development of ordinal numerical knowledge in infancy // Cognition. 2002. Vol. 83(3) P. 223-240.

55. Brannon E.M., Terrace H.S. Representation of the numerosities 1-9 by rhesus macaques (macaca mulatta) // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes. 2000. Vol. 26(1). P. 31-49.

56. Brannon E.M., Wusthoff C.J., Gallistel C.R., Gibbon J. Numerical subtraction in the pigeon: Evidence for a linear subjective number scale // Psychological Science. 2001. Vol. 12(3). P. 238-246.

57. Briars D., Siegler, R.S. A featural analysis of preschoolers' counting knowledge // Developmental Psychology. 1984. Vol. 20(4). P. 607-618.

58. Burle B., Bonnet M. Further argument for the existence of a pacemaker in the human information processing system // Acta Psychologica. 1997. Vol. 97(2) P. 129-143.

59. Burle B., Bonnet, M. What's an internal clock for? From temporal information processing to temporal processing of information // Behavioural Processes. 1999. Vol. 45(1-3). P. 59-72.

60. Butterworth B. The mathematical brain. London: MacMillan, 1999.

61. Camos V., Tillmann B. Discontinuity in the enumeration of sequentially presented auditory and visual stimuli // Cognition. 2008. Vol. 107(3). P. 1135-1143.

62. Cantlon J.F., Brannon E.M. Shared system for ordering small and large numbers in monkeys and humans // Psychological Science. 2006. Vol. 17(5). P. 401-406.

63. Carey S. Cognitive foundations of arithmetic: Evolution and ontogenesis // Mind and Language. 2001. Vol. 16(1). P. 37-55.

64. Carey S. Bootstrapping and the origins of concepts // Daedalus. 2004. Vol. 133(1). P. 59-68.

65. Carey S., Sarnecka B.W. The development of human conceptual representations. In M. Johnson and Y. Munakata (Eds.), Processes of change in brain and cognitive development: Attention and performance XXL New York, 2006. P. 473-496.

66. Carroll, J. B. Human cognitive abilities. A survey of factor analytic studies. Cambridge, 1993.

67. Cattell, R.B. Culture free intelligence test, scale 3. Champaign, IL, 1961.

68. Chochon F., Cohen L., Van de Moortele P.F., Dehaene S. Differential contributions of the left and right inferior parietal lobules to number processing // Journal of Cognitive Neuroscience. 1999. Vol. 11(6). P. 617— 630.

69. Clements D.H., Sarama J. Early childhoodmathematics learning. In J.F.K. Lester (Ed.), Second handbook of research onmathematics teaching and learning. New York, 2007. P. 461-555.

70. Cohen L., Dehaene S. Calculating without reading: Unsuspected residual abilities in pure alexia // Cognitive Neuropsychology. 2000. Vol. 17(6). P. 563-583.

71. Condry K.F., Spelke E.S. The development of language and abstract concepts: The case of natural number // Journal of Experimental Psychology: General. 2008. Vol. 137(1). P. 22-38.

72. Cooper L.A. Shepard R.N. Chronometric studies of the rotation of mental images. In W.G. Chase (Ed.), Visual information. New York, 1973(a). P. 75176.

73. Cooper L.A., Shepard R.N. The time required to prepare for a rotated stimulus // Memory and Cognition. 1973(b). Vol. 1(3). P. 246-250.

74. Creelman C.D. Human discrimination of auditory duration I I Journal of the Acoustical Society of America. 1962. Vol. 34(5). P. 582-593.

75. Dagenbach D., McCloskey M. The organization of arithmetic facts in

memory: Evidence from a brain-damaged patient // Brain and Cognition. 1992. Vol. 20(2). P. 345-366.

76. Deary I. J. Sensory discrimination and intelligence: postmortem or resurrection? // American Journal of Psychology. 1994. Vol. 107(1). P. 95115.

77. Deary I.J., Bell P.J., Bell A.J., Campbell M.L., Fazal N.D. Sensory discrimination and intelligence: Testing Spearman's other hypothesis // American Journal of Psychology. 2004. Vol. 117(1). P. 1-18.

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

79. Dehaene S. Single-neuron arithmetic // Science. 2002. Vol. 297(5587). P. 1652-1653.

80. Dehaene S., Changeux J.P. Development of elementary numerical abilities: A neuronal model // Journal of Cognitive Neuroscience. 1993. Vol. 5(4). P. 390-407.

81. Dehaene S., Cohen L. Two mental calculation systems: A case study of severe acalculia with preserved approximation // Neuropsychologia. 1991. Vol. 29(11). P. 1045-1074.

82. Dehaene S., Cohen L. Cerebral pathways for calculation: Double dissociation between rote verbal and quantities knowledge of arithmetic I I Cortex. 1997. Vol. 33(2). P. 219-250.

83. Dehaene S., Piazza M., Pinel P., Cohen L. Three parietal circuits for number processing // Cognitive Neuropsychology. 2003. Vol. 20(3-6). P. 487-506.

84. Dehaene S., Spelke E., Pinel P., Stanescu R., Tsivkin S. Sources of mathematical thinking: Behavioral and brain-imaging evidence // Science. 1999. Vol. 284(5416). P. 970-974.

85. Delazer M., Benke T. Arithmetic facts without meaning // Cortex. 1997. Vol. 33(4). P. 697-710.

86. Demany L., McKenzie B., Vurpillot E. Rhythm perception in early infancy // Nature. 1977. Vol. 266(5606). P. 718-719.

87. Detterman D.K. What does reaction time tell us about intelligence? In P.A. Vernon (Ed.), Speed of information processing and intelligence. Norwood, NJ, 1987. P. 177-200.

88. Donders F.C. On the speed of mental processes // Acta Psychologica. 1969. Vol. 30. P. 412-431. (Original work published in 1869).

89. Duncan T.E., Duncan S.C. Modeling the processes of development via latent variable growth curve methodology I I Structural Equation Modeling. 1995. Vol. 2(3). P. 187-213.

90. EysenckH.J. Intelligence assessment: a theoretical and experimental approach // British Journal of Educational Psychology. 1967. Vol. 37(1). P. 81-97.

91. Eysenck H.J. Speed of information processing, reaction time, and the theory of intelligence. In P.A.Vernon (Ed.), Speed of information-processing and intelligence. Norwood, NJ, 1987. P. 21-67.

92. Feigenson L., Dehaene S., Spelke E.S. Core systems of number // Trends in Cognitive Sciences. 2004. Vol. 8(7). P. 307-314.

93. Fraisse P. Perception and estimation of time // Annual Review of

Psychology. 1984. Vol. 35(1). P. 1-36.

94. Fuson K. C. Children's counting and concepts of number. New York, 1988.

95. Fuson K.C., Richards J., Briars D.J. The acquisition and elaboration of the number word sequence. In C. Brainerd (Ed.), Progress in cognitive development research: Vol. 1. Children's logical and mathematical cognition. New York, 1982. P. 33-92.

96. Gallace A., Tan H.Z., Spence C. Numerosity judgments for tactile stimuli distributed over the body surface // Perception. 2006. Vol. 35(2). P. 247-266.

97. Gallace A., Tan H.Z., Spence C. Can tactile stimuli be subitised? An unresolved controversy within the literature on numerosity judgments // Perception. 2008. Vol. 37(5). P. 782-800.

98. Galton F. Inquiries into human faculty and its development. London, 1883.

99. Garlick D. Understanding the nature of the general factor of intelligence: The role of individual differences in neural plasticity as an explanatory mechanism // Psychological Review. 2002. Vol. 109(1). P. 116-136.

100. Gelman R., Gallistel C.R. The child's understanding of number. Cambridge, MA, 1978.

101. Gibbon J. Origins of scalar timing I I Learning and Motivation. 1991. Vol. 22(1). P. 3-38.

102. Ginsburg N. Perceived numerosity, item arrangement, and expectancy I I American Journal of Psychology. 1978. Vol. 91(2). P. 267-273.

103. Goldhammer F., Rauch W.A., Schweizer K., Moosbrugger H. Differential effects of intelligence, perceptual speed and age on growth in attentional speed and accuracy // Intelligence. 2010. Vol. 38(1). P. 83-92.

104. Gottschaldt K. Ueber den Einfluss der Erfahrung auf die Wahrnehmung von Figuren // Psychologische Forschung. 1926. Vol. 12(1). P. 1-87.

105. Grondin S. From physical time to the first and second moments of psychological time //Psychological Bulletin. 2001. Vol. 127. P. 22-44.

106. Halberda J., Feigenson L. Developmental Change in the Acuity of the "Number Sense": The Approximate Number System in 3-, 4-, 5-, and 6-Year-Olds and Adults // Developmental Psychology. 2008. Vol. 44 (5). P. 14571465.

107. Halberda J., Mazzocco M.M.M., Feigenson L. Individual differences in nonverbal number acuity correlate with maths achievement // Nature. 2008. Vol. 455(2). P. 665-669.

108. Hauser M.D., Carey S., Hauser L.B. Spontaneous number representation in semi-free ranging rhesus monkeys // Proceedings of the Royal Society, London. 2000. Vol. 267. P. 829-833.

109. Hauser M.D., Dehaene S., Dehaene-Lambertz G., Patalano A.L. Spontaneous number discrimination of multi-format auditory stimuli in cotton-top tamarins (Saguinus oedipus) // Cognition. 2002. Vol. 86. P. 23-32.

110 .Hendrickson D.E., Hendrickson A.E. The biological basis of individual differences in intelligence // Personality and Individual Differences. 1980. Vol. 1. P. 3-34.

111. Hick W.E. On the rate of gain of information // The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1952. Vol. 4(1). P. 11-26.

112. Hollingsworth W.H., Simmons J.P., Coates T., Cross H.A. Perceived numerosity as a function of array number, speed of array development, and density of array items // Bulletin of the Psychonomic Society. 1991. Vol. 29(5). P. 448-450.

113. Holloway I.D., Ansari D. Mapping numerical magnitudes onto symbols: The numerical distance effect and individual differences in children's mathematics achievement // Journal of Experimental Child Psychology. 2008. Vol. 103(1). P. 17-29.

114. Hunt E., Lunneborg C., Lewis J. What does it mean to be high verbal? // Cognitive Psychology. 1975. Vol. 7. P. 194-227.

115. Hunt E. Intelligence and human resources: Past present and future. In P.L. Ackerman, P.C. Kyllonen, R.D. Roberts (Eds.), Learning and individual differences: Process, trait, and content determinants. Washington, DC, 1999. P. 3-28.

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

117. Indow T., Ida M. Scaling of dot numerosity // Perception and Psychophysics. 1977. Vol. 22(3). P. 265-276.

118. Ivry R.B., Spencer R.M.C. The neural representation of time // Current Opinion in Neurobiology. 2004. Vol. 14. P. 225-232.

119. Izard V., Dehaene S. Calibrating the mental number line // Cognition. 2008. Vol. 106. P. 1221-1247.

120. Jensen A.R. Reaction time and psychometric g. In H.J. Eysenck (Ed.), A model for intelligence. Berlin, 1982. P. 93-132.

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

122. Jensen A.R. Why is reaction time correlated with psychometric g? // Current Directions in Psychological Science. 1993. Vol. 2. P. 53-56.

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

124. Jensen A. The suppressed relationship between IQ and the reaction time slope parameter of the Hick function // Intelligence. 1998(b). Vol. 26(1). P. 43-52.

125. Jensen A.R. Clocking the mind: Mental chronometry and individual differences. Amsterdam, 2006.

126. Jensen E., Reese E., Reese T. The subitizing and counting of visually presented fields of dots // Journal of Psychology. 1950. Vol. 30. P. 363-392.

127. Kaufman E., Lord M., Reese T., Volkmann J. The discrimination of visual number//American Journal of Psychology. 1949. Vol. 62(4). P. 498-525.

128. Killeen P.R., Weiss N.A. Optimal timing and the Weber function // Psychological Review. 1987. Vol. 94. P. 455-468.

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

Virginia. 2010.

130. Krueger L.E. Perceived numerosity // Perception and Psychophysics. 1972. Vol. 11(1). P. 5-9.

131. Krueger L.E. Single judgments of numerosity // Perception and Psychophysics. 1982. Vol. 31(2). P. 175-182.

132. Krueger L.E. Perceived numerosity: A comparison of magnitude production, magnitude estimation, and discrimination judgments // Perception and Psychophysics. 1984. Vol. 35(6). P. 536-542.

133 .Lampl Y, Eshel Y., Gilad R., Sarova-Pinhas I. Selective acalculia with sparing of the subtraction process in a patient with left parietotemporal haemorrhage//Neurology. 1994. Vol. 44. P. 1759-1761.

134. Larson G.E., Merritt C.R., Williams S.E. Information processing and intelligence: Some implications of task complexity // Intelligence. 1988. Vol. 12. P. 131-147.

135. Larson G.E., Saccuzzo D.P. Cognitive correlates of general intelligence: toward a process theory of g // Intelligence. 1989. Vol. 13. P. 5-31.

136. Le Corre M., Carey S. One, two, three, four, nothing more: An investigation of the conceptual sources of the verbal counting principles // Cognition. 2007. Vol. 105. P. 395-438.

137.Le Corre M., Van de Walle G., Brannon E.M., Carey S. Re-visiting the competence/performance debate in the acquisition of the counting principles // Cognitive Psychology. 2006. Vol. 52. P. 130-169.

138. Lee K.-M. Cortical areas differentially involved in multiplication and subtraction: A functional magnetic resonance imaging study and correlation with a case of selective acalculia // Annals of Neurology. 2000. Vol. 48. P. 657-661.

139. Lemer C., Dehaene S., Spelke E., Cohen L. Approximate quantities and exact number words: Dissociable systems I I Neuropsychologia. 2003. Vol. 41. P. 1942-1958.

140. Lindenberger U., Baltes P.B. Sensory functioning and intelligence in old age: A strong connection // Psychology and Aging. 1994. Vol. 9. P. 339-355.

141. Lindley R.H., Wilson S.M., Smith W.R., Bathurst K. Reaction time (RT) and IQ: Shape of the task complexity function // Personality and Individual Differences. 1995. Vol. 18. P. 339-345.

142. Lipton J.S., Spelke E.S. Preschool children's mapping of number words to nonsymbolic numerosities // Child Development. 2005. Vol. 76(5). P. 978988.

143. Logan G.D. Toward an Instance Theory of Automatization // Psychological Review. 1988. Vol. 95. P. 492-527.

144. Logan G.D., Zbrodojf N.J. Subitizing and similarity: Toward a patternmatching theory of enumeration // Psychonomic Bulletin and Review. 2003. Vol. 10. P. 676-682.

145. Logie R.H., Baddeley A.D. Cognitive processes in counting // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition. 1987. Vol. 13(2). P. 310-326.

146. Lohman D.F. Component scores as residual variation (or why the intercept correlates best)//Intelligence. 1994. Vol. 19. P. 1-11.

147. Lynn R., Wilson G., Gault A. Simple musical tests as measures of Spearman's g // Personality and Individual Differences. 1989. Vol. 10. P. 25-28.

148. Mandler G., Shebo B.J. Subitizing: An analysis of its component processes // Journal of Experimental Psychology: General. 1982. Vol. 111(1). P. 1-21.

149. MacKay D.G. The problems of flexibility, fluency, and speed-accuracy tradeoff in skilled behavior // Psychological Review. 1982. Vol. 89. P. 483-506.

150. Mackintosh N.J. IQ and human intelligence. Oxford, 1998.

151 .McArdle J .J., Epstein D. Latent growth curves within developmental structural equation models I I Child Development. 1987. Vol. 58. P. 110-133.

152. McKenna F.P. Measures of field dependence: Cognitive style or cognitive ability? I I Journal of Personality and Social Psychology. 1984. Vol. 47(3). P. 593-60.

153. McNeil J.E., Warrington E.K. A dissociation between addition and subtraction with written calculation // Neuropsychologia. 1994. Vol. 32. P. 717-728.

154. Meredith W., TisakJ. Latent curve analysis // Psychometrika. 1990. Vol. 55. P. 107-122.

155. Miller E.M. Intelligence and brain myelination: A hypothesis I I Personality and Individual Differences. 1994. Vol. 17. P. 803-832.

156. Miller K.F., Stigler J.W. Counting in Chinese: Cultural variation in a basic cognitive skill // Cognitive Development. 1987. Vol. 2. P. 279-305.

\51.Minturn A.L., Reese T.W. The effect of differential reinforcement on the discrimination of visual number // Journal of Psychology. 1951. Vol. 31. P. 201-231.

158. Mundy E., Gilmore C.K. Children's mapping between symbolic and nonsymbolic representations of number // Journal of Experimental Child Psychology. 2009. Vol. 103. P. 490-502.

159. Myung I.J., Kim C., Pitt M.A. Toward an explanation of the power law artifact: Insights from response surface analysis // Memory and Cognition. 2000. Vol. 28(5). P. 832-840.

160. Nan Y., Knosche TR, Luo Y.-J. Counting in everyday life: Discrimination and enumeration // Neuropsychologia. 2006. Vol. 44. P. 1103-1113

161 .Neubauer A.C., Bauer C., Holler G. Intelligence, attention, motivation and speed-accuracy trade-off in the Hick paradigm // Personality and Individual Differences. 1992. Vol. 13. P. 1325-1332.

162. Neubauer A.C., Riemann R., Mayer R., Angleitner A. Intelligence and reaction times in the Hick, Sternberg and Posner paradigms // Personality and Individual Differences. 1997. Vol. 22(6), P. 885-894.

163. Newell A., Rosenbloom P.S. Mechanisms of skill acquisition and the law of practice. In J. R. Anderson (Ed.), Cognitive skills and their acquisition. Hillsdale, NJ, 1981. P. 1-55.

164. Nieder A., Freedman D.J., Miller E.K. Representation of the quantity of visual items in the primate prefrontal cortex // Science. 2002. Vol. 297. P.

1708-1711.

165. Nieder A., Miller E.K. Coding of cognitive magnitude: Compressed scaling of numerical information in the primate prefrontal cortex // Neuron. 2003. Vol. 37. P. 149-157.

166. Pesenti M., SeronX., Van der Linden M. Selective impairment as evidence for mental organisation of arithmetical facts: BB, a case of preserved subtraction? // Cortex. 1994. Vol. 30. P. 661-671.

167. Piazza M, Izard V, Pinel P., Le Bihan D., Dehaene S. Tuning curves for approximate numerosity in the human intraparietal sulcus // Neuron. 2004. Vol. 44(3). P. 547-555.

168. Pica P., Lemer C., Izard V, Dehaene S. Exact and approximate arithmetic in an Amazonian indigene group // Science. 2004. Vol. 306. P. 499-503.

169. Plaisier M.A., Bergmann Tiest W.M., Kappers A.M.L. One, two three, many -Subitizing in active touch // Acta Psychologica. 2009. Vol. 131. P. 163-170.

170. Posner MI., Mitchell R.F. Chronometric analysis of classification // Psychological Review. 1967. Vol. 74. P. 392-409.

171. Pylyshyn Z.W., Storm R.W. Tracking multiple independent targets: Evidence for a parallel tracking mechanism // Spatial Vision. 1988. Vol. 3. P. 179-197.

172. Railo H., Koivisto M., Revonsuo A., Hannula M.M. The role of attention in subitizing // Cognition. 2008. Vol. 107(1). P. 82-104.

173. Rammsayer T., Brandler S. On the relationship between general fluid intelligence and psychophysical indicators of temporal resolution in the brain // Journal of Research in Personality. 2002. Vol. 36. P. 507-530.

174. Rammsayer 71, Brandler S. Aspects of temporal information processing: A dimensional analysis // Psychological Research. 2004. Vol. 69. P. 115-123.

175. Rammsayer T.H., Brandler S. Performance on temporal information processing as an index of general intelligence // Intelligence. 2007. Vol. 35(2). P. 123-139.

176. Rammsayer T., Ulrich R. Counting models of temporal discrimination // Psychonomic Bulletin and Review. 2001. Vol. 8. P. 270-277.

177. Raz N, Willerman L, Yama M. On sense and senses: Intelligence and auditory information processing // Personality and Individual Differences. 1987. Vol. 8. P. 201-210.

178. Riggs K. J., Ferrand L., Lancelin D., Fryziel L., Dumur G., Simpson, A. Subitizing in tactile perception // Psychological Science. 2006. Vol. 17. P. 271-272.

179. Rijsdijk F.V., Vernon P.A., Boomsma D.I. The genetic basis of the relation between speed of information processing and IQ // Behavioural Brain Research. Special issue: Behavioural neurogenetics. 1998. Vol. 95(1). P. 7784.

180. Roberts R.D., Stankov L. Individual differences in speed of mental processing and human cognitive abilities: toward a taxonomic model // Learning and Individual Differences. 1999. Vol. 11. P. 1-120.

181. Ross J. Visual discrimination of number without counting // Perception. 2003. Vol. 32. P. 867-870.

182. Roth E. Die Geschwinddigkeit der Verabeitung von Information und ihr Zusammenhang mit Intelligenz // Zeitschrifl fuer Expermintelle und Angewandte Psychologie. 1964. Vol. 11. P. 616-622.

183.Rubin D.C., Wenzel A.E. One hundred years of forgetting: A quantitative description of retention //Psychological Review. 1996. Vol. 103. P. 734-760.

184. Sarnecka B.W., Carey S. How counting represents number: What children must learn and when they learn it // Cognition. 2008. Vol. 108. P. 662-674.

185. Sarnecka B.W. Lee M.D. Levels of number knowledge in early childhood I I Journal of Experimental Child Psychology. 2009. Vol. 103. P. 325-337.

186. Sathian K., Simon T.J., Peterson S., Patel G.A., Hoffman J.M., Grafton S.T. Neural evidence linking visual object enumeration and attention // Journal of Cognitive Neuroscience. 1999. Vol. 11(1). P. 36-51.

187. Sawamura H., Shima K., Tanji J. Numerical representation for action in the parietal cortex of the monkey //Nature. 2002. Vol. 415. P. 918-922.

188. Schwarz G.E. Estimating the dimension of a model // Annals of Statistics. 1978. Vol. 6(2). P. 461-464.

189. Schweizer K. The fixed-links model in combination with the polynomial function as a tool for investigating choice reaction time data // Structural Equation Modeling. 2006(a). Vol. 13(3). P. 403-419.

190. Schweizer K. The Fixed-Links Model for Investigating the Effects of General and Specific Processes on Intelligence // Methodology. 2006(b). Vol. 2(4). P. 149-160.

191 .Schweizer K. Investigating the relationship of working memory tasks and fluid intelligence tests by means of the fixed-links model in considering the impurity problem // Intelligence. 2007. Vol. 35. P. 591-604.

192. Schweizer K. Improving the interpretability of the variances of latent variables by uniform and factor-specific standardizations of loadings // Methodology. 2010. Vol. 6(4). P. 152-159.

193. Shannon C.E. A mathematical theory of communication // The Bell System Technical Journal. 1948. Vol. 27. pp. 379-423, 623-656.

194. Shepard R.N. Metzler J. Mental rotation of three-dimensional objects // Science. 1971. Vol. 171. P. 701 - 703.

195. Sheppard L.D., Vernon P.A. Intelligence and speed of information-processing: A review of 50 years of research // Personality and Individual Differences. 2008. Vol. 44(3). P. 535-551.

196. Simon O., Mangin J. F., Cohen L., Le Bihan D., Dehaene S. Topographical layout of hand, eye, calculation, and language-related areas in the human parietal lobe //Neuron. 2002. Vol. 33. P. 475-^487.

197. Simon T.J., Peterson S., Patel G., Sathian K. Do the magnocellular and parvocellular visual pathways contribute differentially to subitising and counting? // Perception and Psychophysics. 1998. Vol. 60. P. 451-464.

198. Spearman, C. General intelligence objectively determined and measured // American Journal of Psychology. 1904. Vol. 15. P. 201-293.

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

200. Spelke E.S., Kinzler K.D. Core knowledge // Developmental Science. 2007. Vol. 10. P. 89-96.

201. Spilsbury G., Stankov L., Roberts R. The effect of a test's difficulty on its correlation with intelligence // Personality and Individual Differences. 1990. Vol. 11. P. 1069-1077.

202. Stankov L., Crawford J.D. Ingredients of complexity in fluid intelligence // Learning and Individual Differences. 1993. Vol. 5. P. 73-111.

203. Steiger J.H., Lind J.C. Statistically based tests for the number of common factors // Article presented at the annual meeting of the Psychometric Society, Iowa City, 1980.

204. Stern W. The psychological methods of intelligence testing. Baltimore, 1912.

205. Sternberg S. High speed scanning in human memory // Science. 1966. Vol. 153. P. 652-654.

206. Sternberg R.J., Kaufman J.C. Human abilities // Annual Review of Psychology. 1998. Vol. 49. P. 479-502.

207. Sternberg S., Knoll R.L. The perception of temporal order: Fundamental issues and a general model. In S. Kornblum (Ed.), Attention and performance, Vol. IV. New York, 1973. P. 629-685.

208. Stevens S.S. On the psychophysical law // Psychological Review. 1957. Vol. 64. P. 153-181.

209. Surwillo W. W. Timing of behavior in senescence and the role of the central nervous system. In G.A. Talland (Ed.), Human aging and behavior. New York, 1968. P. 1-35.

210. Ten Hoopen G., Vos J. Effect or numerosity judgement of grouping of tones by auditory channels // Perception and Psychophysics. 1979. Vol. 26. P. 374380.

211. Terman L.M. The Measurement of Intelligence: An Explanation of and a Complete Guide for the use of the Stanford Revision and Extension of the Binet-Simon Intelligence Scale. Boston, 1916.

212. Treisman M., Faulkner A., Naish P.L.N., Brogan D. The internal clock: Evidence for a temporal oscillator underlying time perception with some estimates of its characteristic frequency // Perception. 1990. Vol. 19. P. 705-743.

213. Trick L.M., Pylyshyn Z.W. What enumeration studies can show us about spatial attention: Evidence for limited capacity preattentive processes // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 1993. Vol. 19. P. 331-351.

214. Trick L., Pylyshyn Z. Why are small and large numbers enumerated differently? A limitedcapacity preattentive stage in vision // Psychological Review. 1994. Vol. 101(1). P. 80-102.

215. Ulrich R. Threshold models of temporal-order judgments evaluated by a ternary response task // Perception and Psychophysics. 1987. Vol. 42. P. 224-239.

216. van Harskamp N.J., Cipolotti L. Selective impairments for addition, subtraction and multiplication. Implications for the organisation of arithmetical facts // Cortex. 2001. Vol. 37. P. 363-388.

217. van Harskamp N.J., Rudge P., Cipolotti L. Are multiplication facts implemented by the left supramarginal and angular gyri? // Neuropsychologia. 2002. Vol. 40. P. 1789-1793.

218. Vernon P.A. New developments in reaction time research. In P.A. Vernon (Ed.), Speed of information processing and intelligence. Norwood, NJ, 1987. P. 1-20.

219. Vernon P.A., Jensen A.R. Individual and group differences in intelligence and speed of information processing // Personality and Individual Differences. 1984. Vol. 5. P. 411-423.

220. Vernon P.A., Weese S.E. Predicting intelligence with multiple speed of information-processing tests I I Personality and Individual Differences. 1993. Vol. 14. P. 413-419.

221. Wagenmakers E.-J., van der Maas H.L.J. Book review of "Clocking the mind: Mental chronometry and individual differences" (Elsevier, 2006) // Intelligence. 2008. Vol. 36. P. 493-494.

222. Warrington E.K. The fractionation of arithmetical skills: A single case study I I Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1982. Vol. 34. P. 31-51.

223. Wechsler D. The Measurement of Adult Intelligence. Baltimore, MD, 1939.

224. Weisz J.R., O'Neill P., O'Neill P.C. Field dependence-independence on the Children's Embedded Figures Test: Cognitive style or cognitive level? // Developmental Psychology. 1975. Vol. 11(4). P. 539-540.

225. Whalen J., Gallistel C.R., Gelman R. Non-verbal counting in humans: The psychophysics of number representation // Psychological Science. 1999. Vol. 10(2). P. 130-137.

226. Wickelgren W.A. Trace-resistance and the decay of long-term memory // Journal of Mathematical Psychology. 1972. Vol. 9. P. 418-455.

227. Widiger T.A., Knudson R.M., Rorer L.G. Convergent and discriminant validity of measures of cognitive styles and abilities // Journal of Personality and Social Psychology. 1980. Vol. 39(1). P. 116-129.

228. Wixted J.T., Ebbesen E.B. On the form of forgetting // Psychological Science. 1991. Vol. 2. P. 409-415.

229. Wynn K. Children's acquisition of number words and the counting system // Cognitive Psychology. 1992. Vol. 24. P. 220-251.

230. Wynn K„ Bloom P., Chiang W.C. Enumeration of collective entities by 5-months-old infants // Cognition. 2002. Vol. 83. P. B55-B62.

231. Xu F., Spelke E.S. Large number discrimination in 6-month-old infants // Cognition. 2000. Vol. 74. P. Bl-Bl 1.