Рабочая память и внимание при когнитивной перегрузке: индивидуальные различия и динамика нейрокогнитивных характеристик тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Котюсов Александр Игоревич

• Котюсов Александр Игоревич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Котюсов Александр Игоревич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТРУКТУРНО-ФУКЦИОНАЛЬНОГО ПОДХОДА К АНАЛИЗУ ФЕНОМЕНА КОГНИТИВНОЙ ПЕРЕГРУЗКИ

1.1. Анализ теоретических оснований изучения когнитивной нагрузки 15 1.1.2. Концептуализации когнитивной нагрузки

1.1.2. Роль рабочей памяти в обработке когнитивной нагрузки

1.1.3. Операционализация и концептуализация когнитивной перегрузки

1.2. Анализ структуры рабочей памяти в контексте когнитивной нагрузки

1.2.1. Мультикомпонентная модель А. Бэддели

1.2.2. Рабочая память как активированная долговременная память

1.2.3. Роль процессов внимания в рабочей памяти

1.2.4. Понимание когнитивной нагрузки с позиции теорий рабочей памяти

1.3. Исполнительные функции как фактор индивидуальных различий в когнитивной перегрузке

1.3.1. Когнитивная перегрузка как перегрузка рабочей памяти

1.3.2. Вклад контроля внимания в различия в ёмкости рабочей памяти

1.3.3. Вклад селективного внимания в обработку когнитивной нагрузки

1.4. Нейрокогнитивные показатели когнитивной нагрузки

1.4.1. Изменение диаметра зрачка при когнитивной нагрузке

1.4.2. Показатели электрической активности мозга как маркеры

когнитивной нагрузки

Выводы к главе

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Дизайн исследования

2.2. Эксперимент 1. Исследование динамических особенностей когнитивных процессов при достижении когнитивной перегрузки

2.2.1. Выборка

2.2.2. Процедура исследования

2.2.3. Оборудование

2.2.4. Анализ поведенческих данных

2.2.5. Анализ физиологических данных

2.3. Эксперимент 2. Исследование индивидуальных различий в когнитивных функциях и динамике нейрокогнитивных показателей

2.3.1. Выборка

2.3.2. Процедура исследования

2.3.3. Оборудование

2.3.4. Анализ поведенческих данных

2.3.5. Анализ физиологических данных

ГЛАВА 3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ КОГНИТИВНОЙ ПЕРЕГРУЗКЕ . 63 3.1. Результаты исследования динамических особенностей когнитивных процессов при достижении когнитивной перегрузки

3.1.1 Результаты анализа поведенческих данных

3.2.2 Изменение физиологических маркеров когнитивных процессов

3.3. Выводы и обсуждение результатов к Главе

ГЛАВА 4. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВЯЗИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ С КОГНИТИВНОЙ ПЕРЕГРУЗКОЙ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ЗАДАЧ НА РАБОЧУЮ ПАМЯТЬ

4.1. Описательная статистика и оценка надёжности тестов исполнительных функций

4.2. Поведенческие результаты выполнения адаптивной задачи на рабочую

память

4.2. Изменение физиологических маркеров когнитивных процессов при выполнении адаптивной задачи

4.3 Анализ структурно-функциональной модели когнитивной перегрузки

4.4. Выводы и обсуждение результатов к Главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы

Приложение А

Бланк опросника NASA-TLX

Приложение Б

Бланк опросника Аннетт для оценки функциональной асимметрии

Приложение В

Реализация структурных моделей когнитивных процессов, определяющих

индивидуальные различия в когнитивной перегрузке

Приложение Г

Реализация структурных моделей связи физиологических маркеров когнитивной перегрузки и когнитивных процессов

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Рабочая память и внимание при когнитивной перегрузке: индивидуальные различия и динамика нейрокогнитивных характеристик»

Актуальность исследования.

Развитие цифровых технологий в современном обществе связано с повышением информационной нагрузки на человека. Увеличение информационного потока приводит к увеличению нагрузок на познавательные или когнитивные процессы (рабочую память, внимание, когнитивный контроль и т.д.), которые играют важную роль в жизни человека, поскольку лежат в основе обработки информации, овладения письмом, счетом и другими учебными навыками, которые определяют его академическую и профессиональную успешность. Неудивительно, что в последнее время проблема того, как люди справляются с когнитивной нагрузкой, привлекает все большее внимание исследователей [9, 11, 35, 36, 42, 64, 140, 166, 174, 175, 240].

Существенную роль в возникновении когнитивной перегрузки играет рабочая память, поскольку она имеет ограничения как по объему, так и по времени хранения информации. Рабочая память является тем основным когнитивным процессом, который позволяет перерабатывать информацию и справляться с когнитивной нагрузкой [162, 217]. Превышение уровня текущей когнитивной нагрузки над располагаемыми когнитивными ресурсами может рассматриваться как когнитивная перегрузка [10, 87, 148]. Таким образом, когнитивную перегрузку можно рассматривать как перегрузку рабочей памяти.

Исследования показали существенные индивидуальные различия между людьми по емкости в рабочей памяти [2, 66, 72, 75, 120, 121, 224, 227, 230]. Индивидуальные различия в рабочей памяти могут определяться различиями в других исполнительных функциях, таких, как способность к удержанию фокуса внимания, а также способность управлять процессом фильтрации поступающей информации [224].

В большинстве исследований внимание или контроль внимания выделяется как основной фактор, связанный с рабочей памятью [21, 120, 159, 224]. В модели А. Бэддели центральный исполнитель рассматривается как

модуль, связанный с вниманием [18, 102]. С точки зрения модели вложенных процессов Н. Коэна удержание информации в рабочей памяти по сути является нахождением её в фокусе внимания [60, 61]. При этом внимание не всегда рассматривается как единый фактор. К настоящему времени не существует консенсуса относительно того, какие именно особенности внимания вносят вклад в индивидуальные различия в ёмкости рабочей памяти. В ряде исследований показано, что эти два когнитивных процесса тесно связаны между собой [129, 184], более того даже содержание рабочей памяти и внимания часто пересекаются [84]. Особый интерес представляет особенности протекания этих когнитивных процессов при повышенной когнитивной нагрузке, учитывая их роль в усвоении новых знаний. В связи с этим является важным разделение процессов рабочей памяти и разных видов внимания и определение их вклада в процессы обработки когнитивной нагрузки.

Таким образом, актуальность исследования обусловлена недостаточной изученностью и неоднозначностью результатов исследований индивидуальных различий в ёмкости рабочей памяти и внимании при наступлении когнитивной перегрузки.

Цель исследования

Выявить роль индивидуальных различий в селективном внимании, контроле внимания, емкости рабочей памяти в возникновении когнитивной перегрузки.

Объект исследования

Особенности когнитивных процессов при когнитивной перегрузке.

Предмет исследования

Структурно-функциональная модель когнитивной перегрузки, описывающая взаимосвязи динамики нейрокогнитивных показателей с индивидуальными различиями в ёмкости рабочей памяти, контроле внимания и селективном внимании.

Гипотезы исследования

1. Рабочая память может рассматриваться как основной когнитивный процесс, позволяющий справиться с когнитивной нагрузкой.

2. Динамика показателей поведенческих и нейрокогнитивных характеристик различается в ходе увеличения когнитивной нагрузки.

3. Чем выше показатели контроля внимания и селективного внимания у человека, тем на более высоком уровне нагрузки наступает когнитивная перегрузка.

4. Индивидуальные особенности селективного внимания, контроля внимания и рабочей памяти будут связаны с нейрокогнитивными показателями когнитивной нагрузки.

Для достижения поставленной цели и проверки выдвинутых гипотез, были сформулированы следующие задачи исследования:

1. Проведение теоретического обоснования исследования феномена и факторов когнитивной перегрузки.

2. Анализ изменения поведенческих и нейрокогнитивных показателей в ходе увеличения когнитивной нагрузки.

3. Оценка роли индивидуальных различий контроля внимания и селективного внимания в возникновении когнитивная перегрузка.

4. Разработка и анализ структурно-функциональной модели когнитивной перегрузки при выполнении задач на рабочую память.

5. Анализ динамических особенностей когнитивных процессов при достижении когнитивной перегрузки.

Научная новизна работы

Существующие отечественные исследования когнитивной нагрузки чаще всего оценивают изменения, связанные с простым наличием или отсутствием нагрузки, без оценки различий в степени нагрузки, и не затрагивают динамические изменения нейрокогнитивных показателей в процессе изменения когнитивной нагрузки [1, 3, 4, 5, 6, 51, 71]. В представленном исследовании впервые на российской выборке было проведено комплексное изучение

феномена когнитивной перегрузки с использованием различных поведенческих и физиологических показателей. Впервые получены данные о динамике маркеров когнитивной нагрузки при достижении перегрузки.

В работе были уточнены данные предыдущих исследований о динамике пупиллометрических показателей при увеличении когнитивной нагрузки [73, 115, 170, 229, 231, 238]. Было показано, что нейрокогнитивные показатели связаны с индивидуальными различиями в ёмкости рабочей памяти и продуктивности контроля внимания. Выявлено, что после достижения максимального уровня нагрузки, изменения нейрокогнитивных показателей прекращаются, что свидетельствует о максимально степени задействования когнитивных ресурсов. Было показано, что продуктивность контроля внимания, но не селективного внимания, положительно связана с более высоким уровнем нагрузки, при котором наступает когнитивная перегрузка.

Степень разработанности темы

Среди исследований, связанных с темой когнитивной перегрузки, можно выделить два направления: исследования факторов индивидуальных различий в когнитивной перегрузке и изучение динамики нейрокогнитивных показателей при наступлении перегрузки.

Исследования индивидуальных различий представлены широким кругом работ. Существующие эмпирические исследования указывают на неравномерность задействования ресурсов рабочей памяти при повышенной нагрузке [226, 228]. В ряде корреляционных исследований была показана важность фактора контроля внимания [2, 129, 159, 184, 224, 225, 226] и фактора селективного внимания [97, 134, 138, 165].

Многие исследования показывают, что увеличение задействованной ёмкости рабочей памяти связано с расширением зрачка [100, 114, 124, 188]. В части исследований реакции зрачка на перегрузку была обнаружена перевернутая и-образная картина, в которой увеличение нагрузки на память до предела возможностей связано с увеличением расширения зрачка, а дальнейшая перегрузка памяти связана с сужением зрачка [91, 111, 177], в других

исследованиях была обнаружена более простая двухфазная картина, при которой размер зрачка увеличивается с нагрузкой и достигает стабильного плато на пределе возможностей [44, 170]. Также существуют надёжные сведения об изменении мощности тета- диапазона в среднелобной и мощности альфа-диапазона затылочной областях при увеличении когнитивной нагрузки [169]. Тем не менее, исследований, в которых комплексно исследуется динамика нейрокогнитивных показателей и факторы их индивидуальных различий, практически нет.

Теоретическая значимость работы

Проведенное исследование позволило уточнить и расширить результаты предыдущих исследований динамики нейрокогнитивных показателей при увеличении нагрузки [44, 91, 170, 231]. Было выявлено, что в среднем когнитивная перегрузка наступала при необходимости удерживать в памяти больше 6-7 цифр. Была выявлена связь между увеличением спектральной мощности в альфа-диапазоне (далее альфа-мощности) с фактором контроля внимания во время запоминания цифр и спектральной мощности в тета-диапазоне (далее тета-мощности) с фактором ёмкости рабочей памяти, что позволило идентифицировать эти показатели как задействование ресурсов контроля внимания и рабочей памяти соответственно. Полученные результаты позволили уточнить существующие модели рабочей памяти. В целом работа вносит вклад в улучшение понимания таких познавательных процессов, как внимание и рабочая память, а также их функционирования и взаимосвязи, а также улучшает понимание протекания психологических процессов переработки информации.

Практическая значимость работы

Современное цифровое общество предъявляет повышенные требования к способностям человека обрабатывать и усваивать большое количество информации за ограниченное время, поэтому разработка методов оценки когнитивных нагрузок имеет большое практическое значение. Полученные в диссертации результаты позволят оценить не только уровень когнитивной

нагрузки, но и возникновения когнитивной перегрузки. Эти результаты могут использоваться для разработки индивидуально-ориентированных адаптивных образовательных материалов, в том числе цифровых. Результаты исследования позволят разработать системы для онлайн мониторинга когнитивной нагрузки с целью повышения эффективности операторской деятельности. Результаты могут быть также использованы при разработке компьютерных интерфейсов.

Теоретическая и методологическая основа работы

Диссертационное исследование выполнено с опорой на методологические принципы когнитивной психологии (Б. М. Величковский, В. Н. Дружинин, P. H. Lindsay, U. Neisser, D. A. Norman, R. L. Solso), а также психофизиологического (Е.Н. Соколов, R. J. Haier, G. Buzsaki, D. Fries) и дифференциально-психологического подходов (C. Spearman, L. Thurstone, R. Cattell, J. Raven, D. Wechsler, Б. М. Теплов, В. Н. Дружинин, В. Д. Небылицын, С. Б. Малых, М. А. Холодная) к исследованию когнитивных функций.

Методы и методики исследования

Исследование было проведено в два этапа:

На первом этапе был произведен эксперимент для оценки изменения поведенческих (точность воспроизведения цифр) и нейрокогнитивных (среднелобная спектральная мощность тета ритма и теменная спектральная мощность альфа ритма) показателей в ходе увеличения когнитивной нагрузки. В качестве экспериментальной использовалась задача на запоминание цифровой последовательности разной длины (5, 9 и 13 цифр).

На втором этапе использовалась модифицированная адаптивная задача, основанная на задаче на запоминание цифровой последовательности [32] и направленная на оценку индивидуальной нагрузки на рабочую память, при которой наступала когнитивная перегрузка. Во время выполнения задачи измерялись поведенческие и нейрокогнитивные показатели когнитивной нагрузки.

Кроме того, у всех испытуемых была проведена оценка индивидуальных различий контроля внимания, селективного внимания и рабочей памяти и

определение роли индивидуальных различий контроля внимания и селективного внимания в возникновении когнитивной перегрузки.

Для оценки индивидуальных различий внимания использовались тест антисаккад [95], задача на зрительный поиск [220], задача на зрительные массивы [176], тест Струпа [213].

Для оценки индивидуальных различий в рабочей памяти использовались задание на определение «объёма операций» [221] и простой тест на запоминание цифровой последовательности [32].

Для контроля общих когнитивных способностей использовался тест «Стандартные прогрессивные матрицы» Равена [180].

На обоих этапах исследования в качестве нейрофизиологических маркеров когнитивной нагрузки использовались показатели среднелобной тета мощности и теменной альфа мощности [169]. Для измерения диаметра зрачка использовался метод пупиллометрии.

Выборка исследования. На первом этапе исследования выборка состояла из здоровых взрослых людей: критерием включения были возраст от 18 до 45 лет, отсутствие неврологических или психиатрических нарушений, нормальный слух, нормальное или скорректированное до нормального зрение. Размер выборки составил 86 человек, 76 женщин. На втором этапе выборка также состояла из здоровых взрослых людей, критерии включения аналогичны первому этапу. Размер выборки составил 136 человек, 111 женщин.

Статистический анализ. Для анализа данных использовались методы дескриптивной статистики, однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ, корреляционный анализ и эксплораторный факторный анализ. Структурно-функциональная модель была построена с использованием конфирматорного факторного анализа. Анализ данных проводился в программной среде RStudio для языка статистического программировании R, а также с помощью плагина EEGlab для программной среды Matlab.

Выбор когнитивных тестов для оценки индивидуальных различий в исполнительных функциях был основан на данных литературы, которые

указывают на наиболее частое использование этих задач для оценки соответствующих конструктов. При этом принималось во внимание ограничение во времени в полтора часа для этого этапа эксперимента. Выбор задач для измерения нейрокогнитивных показателей при когнитивной перегрузке основывался на наиболее часто используемой в этом контексте парадигме запоминания ряда цифр. Нейрокогнитивные показатели выбраны как наиболее часто используемые в других исследованиях рабочей памяти, исполнительных функций и когнитивной нагрузки.

Достоверность полученных результатов обеспечивается соблюдением этических норм и научных принципов проведения эмпирического и теоретического исследования, применением адекватных поставленным задачам методов исследования, объемом и репрезентативностью выборки исследования, использованием стандартизированных психодиагностических методик, теоретически обоснованными и адекватными гипотезам исследования методами анализа данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Когнитивная перегрузка возникает вследствие того, что ёмкость рабочей памяти, необходимая для выполнения задачи, оказывается выше, чем индивидуальная емкость рабочей памяти.

2. Когнитивная перегрузка характеризуется значительным снижением общей продуктивности выполнения задания на запоминание цифровой последовательности и точности воспроизведения последних элементов запоминаемого ряда.

3. Когнитивная перегрузка характеризуется максимальным снижением спектральной мощности альфа ритма и максимальным увеличением спектральной мощности тета ритма, а также прекращением увеличения диаметра зрачка, но с запаздыванием по отношению к электрофизиологическим маркерам.

4. Структурно-функциональная модель когнитивной перегрузки свидетельствует о том, что индивидуальные различия в емкости рабочей памяти определяют различия в уровне нагрузки, при которой наступает когнитивная

перегрузка, при этом емкость рабочей памяти определяется особенностями контроля внимания, а не селективного внимания. В то же время динамика спектральной мощности тета ритма связана с индивидуальными различиями в емкости рабочей памяти, а динамика спектральной мощности альфа ритма - с индивидуальными различиями в контроле внимания.

5. В ходе увеличения когнитивной нагрузки динамика когнитивных процессов различается: включение ресурсов рабочей памяти постоянно увеличивается до момента возникновения перегрузки, тогда как контроль внимания включается в только в определенные моменты до момента возникновения перегрузки.

Эмпирическая база исследования

Исследование проводилось на базе Учебно-научной лаборатории нейротехнологий Уральский федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина в 2020-2022 годах.

Апробация и внедрение результатов диссертации

Теоретические и экспериментальные результаты диссертационного исследования обсуждались на заседаниях учебно-научной лаборатории нейротехнологий УрФУ, на заседании кафедры Общей и социальной психологии УрФУ. Основные положения работы были представлены на российских и международных научных форумах: конференция «Когнитивная наука в Москве: новые исследования» (Москва, 23-24 июня 2021 г.), конференциях международного психофизиологического сообщества (59th SPR annual meeting, Washington, США, 25 сент 2020 - 29 сент 2020; 60th SPR annual meeting: virtual, 4 окт 2021 - 11 окт 2021), на Всероссийском психологическом форуме Съезда Российского психологического общества 28-30 сентября 2022 года.

Результаты исследования используются в лекционных курсах и семинарских занятиях в Уральском федеральном университете.

Публикации

По теме диссертационной работы опубликовано 9 научных работ, в том числе 7 в рецензируемых научных журналах, из них 5 - в изданиях, индексируемых в WoS и Scopus.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТРУКТУРНО-ФУКЦИОНАЛЬНОГО ПОДХОДА К АНАЛИЗУ ФЕНОМЕНА КОГНИТИВНОЙ ПЕРЕГРУЗКИ

1.1. Анализ теоретических оснований изучения когнитивной нагрузки 1.1.2. Концептуализация когнитивной нагрузки

Теория когнитивной нагрузки была предложена Дж. Свеллером [215] для описания того, как различные условия задач и индивидуальные особенности обучающегося могут влиять на продуктивность решения задач и приобретения знания. На настоящий момент в теории когнитивной нагрузки выделяют три компонента нагрузки: естественная (внутренняя), внешняя (посторонняя) и полезная (подходящая) когнитивная нагрузка [217].

Естественная когнитивная нагрузка относится к естественной сложности информации, которую необходимо понять и изучить, независимо от того, как она была предъявлена или какая инструкция была дана. Этот вид нагрузки может быть изменен только изменением природы запоминаемого материала. Кроме того, уровень естественной когнитивной нагрузки зависит от того, насколько сильно изучаемые или запоминаемые элементы взаимодействуют друг с другом. Так, запоминание ряд из пяти букв (которые не связаны друг с другом) будет соответствовать более низкой нагрузке. Запоминание абстрактного алгебраического уравнения ax+bx=c будет соответствовать более высокому уровню нагрузки (конечно же, для человека, не имеющего или имеющего минимальный опыт изучения алгебры).

Внешняя когнитивная нагрузка связана с инструкцией, в которой описывается то, каким образом материал может быть изучен. Неоптимальная инструкция увеличивает постороннюю когнитивную нагрузку. Внешняя когнитивная нагрузка также может зависеть от взаимодействия запоминаемых

или изучаемых элементов, однако взаимодействие элементов по-разному влияет на внешнюю и естественную нагрузки [27]: если эффект от взаимодействия элементов может быть уменьшен без изменения задачи или изучаемого материала, то этот эффект будет относится к внешней нагрузке; в ином случае стоит говорить об естественной нагрузке.

Полезная когнитивная нагрузка является теми ресурсами рабочей памяти, которые изучающий должен приложить для того, чтобы он мог усвоить материал, имеющий определённую естественную когнитивную нагрузку. В отличии от внешней нагрузки, полезная когнитивная нагрузка не зависит от способа предъявления материала. Ещё одним важным свойством полезной нагрузки является то, что она может зависеть от компетенции обучающегося и от его уровня мотивации. Кроме того, полезная когнитивная нагрузка не является сама по себе источником дополнительной нагрузки: если, при постоянном общем уровне когнитивной нагрузке, естественная нагрузка высока, а внешняя - низка, то полезная нагрузка так же будет иметь высокое значение. При увеличении внешней и снижении естественной нагрузки, полезная нагрузка так же будет уменьшаться. Таким образом, естественная и полезная нагрузка взаимосвязаны, однако естественная нагрузка скорее характеризует задачу, а полезная - усилия субъекта.

В целом когнитивная нагрузка может быть определена как размер ресурсов рабочей памяти, которые должны быть выделены для того, чтоб удержать набор взаимодействующих элементов [217]. Ресурсы рабочей памяти, используемые для того, чтоб справиться с естественной когнитивной нагрузкой, относятся к полезной когнитивной нагрузке. Общий уровень когнитивной нагрузки определяется естественной и внешней нагрузками. При этом располагаемых субъектом ресурсов может не хватать для того, чтоб справиться и с внешней, и с внутренней нагрузкой. В этом случае полезная когнитивная нагрузка будет меньше, чем естественная, так как остальные ресурсы будут расходоваться на внешнюю нагрузку. В поведении это будет отражаться неполным усвоением или запоминанием информации.

Дж. Свеллером [215] выделялось два основных механизма, связанных с когнитивной нагрузкой, которые вовлечены как в процессы обучения, так и решения задач. Первым механизмом является селективное внимание, обеспечивающее выбор релевантной информации. Второй выделяемый механизм связан с ограниченной емкостью когнитивных процессов, необходимой для планирования последовательности действий, создания и усвоения когнитивной схемы. Так как решение задачи начинается с помещения всех действий, условий и элементов в рабочую память, то ёмкость когнитивных процессов может быть непосредственно соотнесена с ёмкостью рабочей памяти.

Для общей ситуации решения задачи можно выделить три основных переменных, определяющих требуемый для решения уровень нагрузки: свойство ситуации, задачи и субъекта [27]. К ситуационным факторам могут быть отнесены как особенности окружения, в котором выполняется задача, так и особенности предъявления задачи и инструкция. Свойства задачи обобщённо можно описать как количество когнитивных действий, необходимых для решения задачи или усвоения материала. Таким образом, особенности ситуации, скорее, будет соотносимы с внешней нагрузкой, а свойства задачи - с естественной нагрузкой.

Испытываемая когнитивная нагрузка и, в особенности, полезная нагрузка, является характеристикой субъекта, решающего задачу или усваивающего информацию. В целом, решение задач будет зависеть от опыта решающего, а также его способности формировать когнитивные схемы для того, чтоб справиться с взаимодействием элементов. Кроме того, степень мотивации использовать свои когнитивные ресурсы для решения определённой задачи также влияет на уровень полезной когнитивной нагрузки, и, соответственно на продуктивность. Тем не менее, в условиях, когда комплексность задачи, то есть степень взаимодействия между элементами, невысока, а уровень мотивации в целом одинаков, основным когнитивным ресурсом, ограничивающим продуктивность выполнения задачи, является рабочая память.

1.1.2. Роль рабочей памяти в обработке когнитивной нагрузки

Теория когнитивной нагрузки (ТКН) в первую очередь рассматривает особенности задачи и инструкций, а также способа подачи материала. Основной когнитивной архитектурой, лежащей в основе ТКН, является рабочая память, имеющая ограниченный объём, которая включает в себя относительно независимые системы обработки зрительно-пространственной и аудиально-вербальной информации и взаимодействует с долговременной памятью [216]. Таким образом, когнитивная нагрузка может рассматриваться как с точки зрения особенностей задачи, так и с точки зрения состояния субъекта.

Для измерения когнитивной нагрузки Фред Паас с коллегами [162] предложили использовать три основных показателя когнитивной нагрузки: умственную нагрузку, умственные усилия и продуктивность. Умственная нагрузка отражает когнитивную нагрузку, которую определенная задача оказывает на когнитивную систему конкретного человека. Умственная нагрузка может быть вычислена аналитически на основе знания о характеристиках задачи и об уровне экспертизы конкретного человека в области, к которой относится задача. Умственные усилия отражают объём ресурсов, который реально задействован субъектом для выполнения задачи. То, сколько умственных усилий было приложено, возможно оценить с помощью методик субъективной оценки, проведенных после выполнения задачи. И третьим показателем, который может использоваться для определения уровня когнитивной нагрузки, является продуктивность выполнения задач - доля правильных ответов или время, которое потребовалось для выполнения задания. Однако, даже несмотря на то, что участники исследований могут определить, связано ли увеличение нагрузки с увеличением взаимодействия элементов в задаче или с увеличением сложности задачи [16], невозможно определить то, насколько сильно конкретная задача нагружает рабочую память человека, решающего задачу. Таким образом, использование объективных методов измерения нагрузки, таких как оценка

продуктивности, в сочетании с психофизиологическими методами, является наиболее перспективным способом измерения нагрузки на рабочую память [27].

Роль рабочей памяти как основы для обработки поступающей когнитивной нагрузки подтверждается эмпирическими данными. Решение задач, требующих более высокой когнитивной нагрузки, происходит хуже в условиях дополнительной нагрузки на вербальную рабочую память. Даже в таких комплексных задачах, как вождение автомобиля в симуляторе, которые не требует непосредственно ресурсов вербальной рабочей памяти, точность их выполнения страдает, если увеличивать нагрузку на рабочую память, и также ниже у людей, который в принципе имеют более низкий объем вербальной рабочей памяти [78, 191]. В обзоре, проведенном Анн Шулер с коллегами [203], было показано наличие достоверной связи между объёмом рабочей памяти и эффективностью обучения, что подтверждает положения теории когнитивной нагрузки. Важным выводом являлось модальная специфичность связи: зрительно-пространственная рабочая память была связана с обработкой информации, изображенной на рисунках, тогда как вербальная рабочая память была важна для изучения информации, представленной в вербальном виде, независимо от конкретной формы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Котюсов Александр Игоревич, 2023 год

Список литературы

1. Антропова, Л.К. Особенности динамики ЭЭГ-показателей при когнитивной нагрузке / Л.К. Антропова, В.Ю. Куликов, З.М. Моларишвили, М.А. Топорков // НАУЧНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ НГМУ. - 2017. - Т. 1 - P. 3-6.

2. Величковский, Б.Б. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПАМЯТИ / Б.Б. Величковский. - Москва, 2016. - 340 p.

3. Горюшко, С.М. Средства оценки уровня когнитивной нагрузки в процессе обучения [Электронный ресурс] / С.М. Горюшко, А.В. Самочадин // Компьютерные Инструменты В Образовании. - 2018. - № 4 - doi:10.32603/2071-2340-4-35-44.

4. Ирисханова, О.К. Когнитивная Нагрузка В Условиях Синхронного Перевода: Опыт Полимодального Анализа [Электронный ресурс] / О.К. Ирисханова, А.А. Петров, А.И. Маковеева, А.В. Леонтьева // Когнитивные Исследования Языка. - 2019. - № 38 - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41350283 (дата обращения: 03.04.2023).

5. Капилевич, Л.В. Биоэлектрическая активность головного мозга и церебральная гемодинамика у спортсменов при сочетании когнитивной и физической нагрузки / Л.В. Капилевич, Г.С. Ежова, А.Н. Захарова, А.В. Кабачкова, С.Г. Кривощеков // Физиология человека. - 2019. - Т. 45 - № 2 - С. 58-69 - doi:10.1134/S0131164619010089.

6. Парин, С.Б. Роль эндогенной опиоидной системы в управлении ритмом сердца / С.Б. Парин, В.В. Ветюгов, А.В. Бахчина, С.А. Полевая // Клиническая медицина. - 2014. - Т. 6 - № 4 - P. 116-126.

7. Ahmad, M.I. A framework to estimate cognitive load using physiological data / M.I. Ahmad, I. Keller, D.A. Robb, K.S. Lohan // Personal and Ubiquitous Computing. - 2020. -doi:10.1007/s00779-020-01455-7.

8. Allred, S.R. Working memory and spatial judgments: Cognitive load increases the central tendency bias / S.R. Allred, L.E. Crawford, S. Duffy, J. Smith // Psychonomic Bulletin & Review. - 2016. - Vol. 23 - № 6 - P. 1825-1831 - doi:10.3758/s13423-016-1039-0.

9. Almahasneh, H. Deep in thought while driving: An EEG study on drivers' cognitive distraction / H. Almahasneh, W.-T. Chooi, N. Kamel, A.S. Malik // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. - 2014. - Vol. 26 - P. 218-226 - doi:10.1016/j.trf.2014.08.001.

10. Amadori, P.V. Predicting Secondary Task Performance: A Directly Actionable Metric for Cognitive Overload Detection / P.V. Amadori, T. Fischer, R. Wang, Y. Demiris // IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems. - 2021. - P. 1-1 -doi:10.1109/TCDS.2021.3114162.

11. Antonenko, P.D. Implications of neuroimaging for educational research / P.D. Antonenko, T. Van Gog, F. Paas. - 2014. - 51-63 p.

12. Ariel, R. Eyes wide open: enhanced pupil dilation when selectively studying important information / R. Ariel, A.D. Castel // Experimental Brain Research. - 2014. - Vol. 232 - № 1 -P. 337-344 - doi:10.1007/s00221-013-3744-5.

13. Arnell, K.M. Executive control processes of working memory predict attentional blink magnitude over and above storage capacity / K.M. Arnell, K.A. Stokes, M.H. MacLean, C. Gicante // Psychological Research Psychologische Forschung. - 2010. - Vol. 74 - № 1 - P. 1-11 -doi:10.1007/s00426-008-0200-4.

14. Aston-Jones, G. AN INTEGRATIVE THEORY OF LOCUS COERULEUS-NOREPINEPHRINE FUNCTION: Adaptive Gain and Optimal Performance / G. Aston-Jones, J.D. Cohen // Annual Review of Neuroscience. - 2005. - Vol. 28 - № 1 - P. 403-450 -doi:10.1146/annurev.neuro.28.061604.135709.

15. Atkinson, R.C. Human Memory: A Proposed System and its Control Processes [Электронный ресурс] / R.C. Atkinson, R.M. Shiffrin // Psychology of Learning and Motivation. -Elsevier, 1968. - Vol. 2 - P. 89-195 - doi:10.1016/S0079-7421(08)60422-3.

16. Ayres, P. Using subjective measures to detect variations of intrinsic cognitive load within problems / P. Ayres // Learning and Instruction. - 2006. - Vol. 16 - № 5 - P. 389-400 -doi:10.1016/j.learninstruc.2006.09.001.

17. Baddeley, A.D. Working Memory [Электронный ресурс] / A.D. Baddeley, G. Hitch // Psychology of Learning and Motivation. - Elsevier, 1974. - Vol. 8 - P. 47-89 -doi:10.1016/S0079-7421 (08)60452-1.

18. Baddeley, A. The central executive: A concept and some misconceptions / A. Baddeley // Journal of the International Neuropsychological Society. - 1998. - Vol. 4 - № 5 - P. 523526 - doi:10.1017/S135561779800513X.

19. Baddeley, A. The episodic buffer: a new component of working memory? / A. Baddeley // Trends in Cognitive Sciences. - 2000. - Vol. 4 - № 11 - P. 417-423 -doi:10.1016/S1364-6613(00)01538-2.

20. Baddeley, A. Working Memory: Theories, Models, and Controversies / A. Baddeley // Annual Review of Psychology. - 2012. - Vol. 63 - № 1 - P. 1-29 - doi:10.1146/annurev-psych-120710-100422.

21. Baddeley, A.D. Developing the Concept of Working Memory: The Role of Neuropsychology / A.D. Baddeley // Archives of Clinical Neuropsychology. - 2021. - P. 13 -doi:10.1093/arclin/acab060.

22. Banich, M.T. Cognitive control mechanisms, emotion and memory: A neural perspective with implications for psychopathology / M.T. Banich, K.L. Mackiewicz, B.E. Depue, A.J. Whitmer, G.A. Miller, W. Heller // Neuroscience & Biobehavioral Reviews. - 2009. - Vol. 33

- № 5 - P. 613-630 - doi:10.1016/j.neubiorev.2008.09.010.

23. Barrouillet, P. Time Constraints and Resource Sharing in Adults' Working Memory Spans. / P. Barrouillet, S. Bernardin, V. Camos // Journal of Experimental Psychology: General. -2004. - Vol. 133 - № 1 - P. 83-100 - doi:10.1037/0096-3445.133.1.83.

24. Barrouillet, P. Time and cognitive load in working memory. / P. Barrouillet, S. Bernardin, S. Portrat, E. Vergauwe, V. Camos // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 2007. - Vol. 33 - № 3 - P. 570-585 - doi:10.1037/0278-7393.33.3.570.

25. Bashivan, P. Single trial prediction of normal and excessive cognitive load through EEG feature fusion [Электронный ресурс] / P. Bashivan, M. Yeasin, G.M. Bidelman // 2015 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB): 2015 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB). - Philadelphia, PA, USA: IEEE, 2015. - P. 1-5 -doi:10.1109/SPMB .2015.7405422.

26. Bayliss, D.M. The complexities of complex span: Explaining individual differences in working memory in children and adults. / D.M. Bayliss, C. Jarrold, D.M. Gunn, A.D. Baddeley // Journal of Experimental Psychology: General. - 2003. - Vol. 132 - № 1 - P. 71-92 -doi:10.1037/0096-3445.132.1.71.

27. Beckmann, J.F. Taming a beast of burden - On some issues with the conceptualisation and operationalisation of cognitive load / J.F. Beckmann // Learning and Instruction. - 2010. - P. 15.

28. Berger, B. Interacting Memory Systems—Does EEG Alpha Activity Respond to Semantic Long-Term Memory Access in a Working Memory Task? / B. Berger, S. Omer, T. Minarik, A. Sterr, P. Sauseng // Biology. - 2014. - Vol. 4 - № 1 - P. 1-16 - doi:10.3390/biology4010001.

29. Berridge, C.W. The locus coeruleus-noradrenergic system: modulation of behavioral state and state-dependent cognitive processes / C.W. Berridge, B.D. Waterhouse // Brain Research Reviews. - 2003. - Vol. 42 - № 1 - P. 33-84 - doi:10.1016/S0165-0173(03)00143-7.

30. Berridge, C.W. Noradrenergic modulation of arousal / C.W. Berridge // Brain Research Reviews. - 2008. - Vol. 58 - № 1 - P. 1-17 - doi:10.1016/j.brainresrev.2007.10.013.

31. Bijleveld, E. The feeling of effort during mental activity / E. Bijleveld // Consciousness and Cognition. - 2018. - Vol. 63 - P. 218-227 - doi:10.1016/j.concog.2018.05.013.

32. Blackburn, H.L. Revised administration and scoring of the Digit Span Test. / H.L. Blackburn, A.L. Benton // Journal of Consulting Psychology. - 1957. - Vol. 21 - № 2 - P. 139-143

- doi:10.1037/h0047235.

33. Bleckley, M.K. Individual differences in working memory capacity predict visual attention allocation / M.K. Bleckley, F T. Durso, J.M. Crutchfield, R.W. Engle, M M. Khanna // Psychonomic Bulletin & Review. - 2003. - Vol. 10 - № 4 - P. 884-889 - doi:10.3758/BF03196548.

34. Bonacci, L.M. Effects of Visual Scene Complexity on Neural Signatures of Spatial Attention / L.M. Bonacci, S. Bressler, J.A.C. Kwasa, A.L. Noyce, B.G. Shinn-Cunningham // Frontiers in Human Neuroscience. - 2020. - Vol. 14 - P. 91 - doi:10.3389/fnhum.2020.00091.

35. Borghini, G. Measuring neurophysiological signals in aircraft pilots and car drivers for the assessment of mental workload, fatigue and drowsiness / G. Borghini, L. Astolfi, G. Vecchiato, D. Mattia, F. Babiloni // Neuroscience & Biobehavioral Reviews. - 2014. - Vol. 44 - P. 58-75.

36. Borys, M. Classifying Cognitive Workload Using Eye Activity and EEG Features in Arithmetic Tasks / M. Borys, M. Plechawska-Wojcik, M. Wawrzyk, K. Wesolowska // Information and Software Technologies / ed. by R. Damasevicius, V. Mikasyte. - Cham: Springer International Publishing, 2017. - P. 90-105.

37. Individual differences in visual search performance extend from artificial arrays to naturalistic environments: preprint [Электронный ресурс] / T.L. Botch, B.D. Garcia, Y.B. Choi, C.E. Robertson. - Neuroscience, 2021. - doi:10.1101/2021.10.15.464609.

38. Braver, T.S. Explaining the Many Varieties of Working Memory Variation: Dual Mechanisms of Cognitive Control [Электронный ресурс] / T.S. Braver, J.R. Gray, G.C. Burgess // Variation in Working Memory / ed. by A. Conway, C. Jarrold, M. Kane, A. Miyake, J. Towse. -Oxford University Press, 2008. - P. 76-106 - doi:10.1093/acprof:oso/9780195168648.003.0004.

39. Braver, T.S. The variable nature of cognitive control: a dual mechanisms framework / T.S. Braver // Trends in Cognitive Sciences. - 2012. - Vol. 16 - № 2 - P. 106-113 -doi:10.1016/j.tics.2011.12.010.

40. Braver, T.S. The Dual Mechanisms of Cognitive Control Project / T.S. Braver, A. Kizhner, R. Tang, M.C. Freund, J.A. Etzel // Journal of Cognitive Neuroscience. - 2021. - Vol. 33 -№ 9 - P. 1990-2015 - doi:10.1162/jocn_a_01768.

41. Brock, J. Individual Differences in Visual Search: Relationship to Autistic Traits, Discrimination Thresholds, and Speed of Processing / J. Brock, J.Y. Xu, K.R. Brooks // Perception. - 2011. - Vol. 40 - № 6 - P. 739-742 - doi:10.1068/p6953.

42. Brouwer, A.-M. Physiological correlates of mental effort as manipulated through lane width during simulated driving [Электронный ресурс] / A.-M. Brouwer, C. Dijksterhuis, J.B.F. van Erp // 2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII): 2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). - Xi'an, China: IEEE, 2015. - P. 42-48 - doi:10.1109/ACII.2015.7344549.

43. Cabañero Gómez, L. Studying the generalisability of cognitive load measured with EEG / L. Cabañero Gómez, R. Hervás, I. González, V. Villarreal // Biomedical Signal Processing and Control. - 2021. - Vol. 70 - P. 103032 - doi:10.1016/j.bspc.2021.103032.

44. Cabestrero, R. Pupillary Dilation as an Index of Task Demands / R. Cabestrero, A. Crespo, P. Quirós // Perceptual and Motor Skills. - 2009. - Vol. 109 - № 3 - P. 664-678 -doi:10.2466/pms.109.3.664-678.

45. Cavanagh, J.F. Frontal theta as a mechanism for cognitive control / J.F. Cavanagh, M.J. Frank // Trends in Cognitive Sciences. - 2014. - Vol. 18 - № 8 - P. 414-421 -doi:10.1016/j.tics.2014.04.012.

46. Cavanagh, J.F. Frontal midline theta reflects anxiety and cognitive control: Meta-analytic evidence / J.F. Cavanagh, A.J. Shackman // Journal of Physiology-Paris. - 2015. - Vol. 109 - № 1-3 - P. 3-15 - doi:10.1016/j.jphysparis.2014.04.003.

47. Chandler, D.J. Evidence for a specialized role of the locus coeruleus noradrenergic system in cortical circuitries and behavioral operations / D.J. Chandler // Brain Research. - 2016. -Vol. 1641 - P. 197-206 - doi:10.1016/j.brainres.2015.11.022.

48. Chelazzi, L. Neural basis of visual selective attention: Visual selective attention / L. Chelazzi, C. Della Libera, I. Sani, E. Santandrea // Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science. - 2011. - Vol. 2 - № 4 - P. 392-407 - doi:10.1002/wcs.117.

49. Chen, Z. Core verbal working-memory capacity: The limit in words retained without covert articulation / Z. Chen, N. Cowan // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 2009. -Vol. 62 - № 7 - P. 1420-1429 - doi:10.1080/17470210802453977.

50. Chen, S. Using Task-Induced Pupil Diameter and Blink Rate to Infer Cognitive Load / S. Chen, J. Epps // Human-Computer Interaction. - 2014. - Vol. 29 - № 4 - P. 390-413 -doi:10.1080/07370024.2014.892428.

51. Chernigovskaya, T.V. Simultaneous Interpreting: Characteristic of Autonomic Provision of Extreme Cognitive Loads / T.V. Chernigovskaya, I.S. Parina, S.V. Alekseeva, A.A. Konina, D.K. Urich, Yu.O. Mansurova, S.B. Parin // Sovremennye tehnologii v medicine. - 2019. -T. 11 - № 1 - C. 132 - doi:10.17691/stm2019.11.1.15.

52. Chuderski, A. Storage capacity explains fluid intelligence but executive control does not / A. Chuderski, M. Taraday, E. N^cka, T. Smolen // Intelligence. - 2012. - Vol. 40 - № 3 -P. 278-295 - doi:10.1016/j.intell.2012.02.010.

53. Chuderski, A. How well can storage capacity, executive control, and fluid reasoning explain insight problem solving / A. Chuderski // Intelligence. - 2014. - Vol. 46 - P. 258-270 -doi:10.1016/j.intell.2014.07.010.

54. Clancy Dollinger, S.M. Individual differences in visual search performance among medical technologists / S.M. Clancy Dollinger // Personality and Individual Differences. - 1994. -Vol. 17 - № 2 - P. 297-300 - doi:10.1016/0191-8869(94)90035-3.

55. Colom, R. Complex span tasks, simple span tasks, and cognitive abilities: A reanalysis of key studies / R. Colom, I. Rebollo, F.J. Abad, P C. Shih // Memory & Cognition. - 2006. - Vol. 34 - № 1 - P. 158-171 - doi:10.3758/BF03193395.

56. Conway, A.R.A. The cocktail party phenomenon revisited: The importance of working memory capacity / A.R.A. Conway, N. Cowan, M.F. Bunting // Psychonomic Bulletin & Review. -2001. - Vol. 8 - № 2 - P. 331-335 - doi:10.3758/BF03196169.

57. Conway, A.R.A. Working memory span tasks: A methodological review and user's guide / A.R.A. Conway, M.J. Kane, M.F. Bunting, D.Z. Hambrick, O. Wilhelm, R.W. Engle // Psychonomic Bulletin & Review. - 2005. - Vol. 12 - № 5 - P. 769-786 - doi:10.3758/BF03196772.

58. Couceiro, R. Pupillography as Indicator of Programmers' Mental Effort and Cognitive Overload [Электронный ресурс] / R. Couceiro, G. Duarte, J. Duraes, J. Castelhano, C. Duarte, C. Teixeira, M. Castelo Branco, P. Carvalho, H. Madeira // 2019 49th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN): 2019 49th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN). - Portland, OR, USA: IEEE, 2019. -P. 638-644 - doi:10.1109/DSN.2019.00069.

59. Couperus, J.W. Individual Differences in Working Memory and the N2pc / J.W. Couperus, K.O. Lydic, J.E. Hollis, J.L. Roy, A.R. Lowe, C.M. Bukach, C.L. Reed // Frontiers in Human Neuroscience. - 2021. - Vol. 15 - P. 620413 - doi:10.3389/fnhum.2021.620413.

60. Cowan, N. Evolving conceptions of memory storage, selective attention, and their mutual constraints within the human information-processing system. / N. Cowan // Psychological Bulletin. - 1988. - Vol. 104 - № 2 - P. 163-191 - doi:10.1037/0033-2909.104.2.163.

61. Cowan, N. An Embedded-Processes Model of Working Memory [Электронный ресурс] / N. Cowan // Models of Working Memory / ed. by A. Miyake, P. Shah. - 1st ed. -Cambridge University Press, 1999. - P. 62-101 - doi:10.1017/CBO9781139174909.006.

62. Cowan, N. The Magical Mystery Four: How Is Working Memory Capacity Limited, and Why? / N. Cowan // Current Directions in Psychological Science. - 2010. - Vol. 19 - № 1 -P. 51-57 - doi:10.1177/0963721409359277.

63. Cowan, N. The many faces of working memory and short-term storage / N. Cowan // Psychonomic Bulletin & Review. - 2017. - Vol. 24 - № 4 - P. 1158-1170 - doi:10.3758/s13423-016-1191-6.

64. Crk, I. Understanding Programming Expertise: An Empirical Study of Phasic Brain Wave Changes / I. Crk, T. Kluthe, A. Stefik // ACM Transactions on Computer-Human Interaction.

- 2016. - Vol. 23 - № 1 - P. 1-29 - doi:10.1145/2829945.

65. Curtis, C.E. The Inhibition of Unwanted Actions / C.E. Curtis, M. D'Esposito. - P. 17.

66. Daneman, M. Individual differences in working memory and reading / M. Daneman, P.A. Carpenter // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. - 1980. - Vol. 19 - № 4 - P. 450466 - doi: 10.1016/S0022-5371(80)90312-6.

67. Daneman, M. Working memory and language comprehension: A meta-analysis / M. Daneman, P.M. Merikle // Psychonomic Bulletin & Review. - 1996. - Vol. 3 - № 4 - P. 422-433 -doi:10.3758/BF03214546.

68. Dayan, P. Phasic norepinephrine: A neural interrupt signal for unexpected events / P. Dayan, A.J. Yu // Network: Computation in Neural Systems. - 2006. - Vol. 17 - № 4 - P. 335-350

- doi:10.1080/09548980601004024.

69. De Pisapia, N. A model of dual control mechanisms through anterior cingulate and prefrontal cortex interactions / N. De Pisapia, T.S. Braver // Neurocomputing. - 2006. - Vol. 69 -№ 10-12 - P. 1322-1326 - doi:10.1016/j.neucom.2005.12.100.

70. De Smedt, B. Working memory and individual differences in mathematics achievement: A longitudinal study from first grade to second grade / B. De Smedt, R. Janssen, K. Bouwens, L. Verschaffel, B. Boets, P. Ghesquiere // Journal of Experimental Child Psychology. -2009. - Vol. 103 - № 2 - P. 186-201 - doi:10.1016/j.jecp.2009.01.004.

71. Deviatko, I.F. Measuring Respondents' Cognitive Load Related to Making Factual and Normative Judgments [Электронный ресурс] / I.F. Deviatko, A.A. Byzov // The monitoring of public opinion economic&social changes. - 2022. - № 6 - doi:10.14515/monitoring.2022.6.2290.

72. Draheim, C. A toolbox approach to improving the measurement of attention control. / C. Draheim, J.S. Tsukahara, J.D. Martin, C.A. Mashburn, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: General. - 2021. - Vol. 150 - № 2 - P. 242-275 - doi:10.1037/xge0000783.

73. Engle, R. Pupillary Measurement and Release from Proactive Inhibition / R. Engle // Perceptual and Motor Skills. - 1975. - Vol. 41 - № 3 - P. 835-842 - doi:10.2466/pms.1975.41.3.835.

74. Engle, R.W. Individual Differences in Working Memory Capacity and What They Tell Us About Controlled Attention, General Fluid Intelligence, and Functions of the Prefrontal Cortex [Электронный ресурс] / R.W. Engle, M.J. Kane, S.W. Tuholski // Models of Working Memory / ed. by A. Miyake, P. Shah. - 1st ed. - Cambridge University Press, 1999. - P. 102-134 -doi:10.1017/CB09781139174909.007.

75. Engle, R.W. Working memory, short-term memory, and general fluid intelligence: A latent-variable approach. / R.W. Engle, S.W. Tuholski, J.E. Laughlin, A.R.A. Conway // Journal of

Experimental Psychology: General. - 1999. - Vol. 128 - № 3 - P. 309-331 - doi:10.1037/0096-3445.128.3.309.

76. Engle, R.W. Working Memory Capacity as Executive Attention / R.W. Engle // Current Directions in Psychological Science. - 2002. - Vol. 11 - № 1 - P. 19-23 - doi:10.1111/1467-8721.00160.

77. Engle, R.W. Working Memory and Executive Attention: A Revisit / R.W. Engle // Perspectives on Psychological Science. - 2018. - Vol. 13 - № 2 - P. 190-193 -doi:10.1177/1745691617720478.

78. Engström, J. Effects of Visual and Cognitive Distraction on Lane Change Test Performance [Электронный ресурс] / J. Engström, G. Markkula // Driving Assessment Conference: Proceedings of the 4th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle. - Stevenson, Washington, USA: University of Iowa, 2007. - P. 199-205 -doi:10.17077/drivingassessment.1237.

79. Eppler, M.J. The Concept of Information Overload: A Review of Literature from Organization Science, Accounting, Marketing, MIS, and Related Disciplines / M.J. Eppler, J. Mengis // The Information Society. - 2004. - Vol. 20 - № 5 - P. 325-344 -doi:10.1080/01972240490507974.

80. Ericsson, K.A. Long-term working memory. / K.A. Ericsson, W. Kintsch // Psychological Review. - 1995. - Vol. 102 - № 2 - P. 211-245 - doi:10.1037/0033-295X.102.2.211.

81. Ericsson, K.A. Uncovering the structure of a memorist's superior 'basic' memory capacity / K.A. Ericsson, P.F. Delaney, G. Weaver, R. Mahadevan // Cognitive Psychology. - 2004. - Vol. 49 - № 3 - P. 191-237 - doi:10.1016/j.cogpsych.2004.02.001.

82. Eschmann, K.C.J. Topographical differences of frontal-midline theta activity reflect functional differences in cognitive control abilities / K.C.J. Eschmann, R. Bader, A. Mecklinger // Brain and Cognition. - 2018. - Vol. 123 - P. 57-64 - doi:10.1016/j.bandc.2018.02.002.

83. Fink, W.H. THE DOMINANT EYE: ITS CLINICAL SIGNIFICANCE / W.H. Fink // Archives of Ophthalmology. - 1938. - Vol. 19 - № 4 - P. 555 -doi:10.1001/archopht.1938.00850160081005.

84. Fougnie, D. Chapter 1 The Relationship between Attention and Working Memory / D. Fougnie. - 2008.

85. Fukuda, K. Individual Differences in Visual Working Memory Capacity [Электронный ресурс] / K. Fukuda, G.F. Woodman, E.K. Vogel // Mechanisms of Sensory Working Memory. - Elsevier, 2015. - P. 105-119 - doi:10.1016/B978-0-12-801371-7.00009-0.

86. Furr, R. Psychometrics: An Introduction (2nd Ed.) / R. Furr, V. Bacharach. - 2013.

87. Galant-Golçbiewska, M. Analysis of Pilot's Cognitive Overload Changes during the Flight / M. Galant-Golçbiewska, W. Zawada, M. Maciejewska // Advances in Military Technology.

- 2020. - Vol. 15 - № 2 - P. 329-342 - doi:10.3849/aimt.01408.

88. Gee, J.W. de Decision-related pupil dilation reflects upcoming choice and individual bias [Электронный ресурс] / J.W. de Gee, T. Knapen, T.H. Donner // Proceedings of the National Academy of Sciences. - 2014. - Vol. 111 - № 5 - doi:10.1073/pnas.1317557111.

89. Gil-Gómez de Liaño, B. Attentional distractor interference may be diminished by concurrent working memory load in normal participants and traumatic brain injury patients / B. Gil-Gómez de Liaño, C. Umiltà, F. Stablum, F. Tebaldi, A. Cantagallo // Brain and Cognition. - 2010. -Vol. 74 - № 3 - P. 298-305 - doi:10.1016/j.bandc.2010.08.009.

90. Goldinger, S.D. Pupil Dilation Reflects the Creation and Retrieval of Memories / S.D. Goldinger, M.H. Papesh // Current Directions in Psychological Science. - 2012. - Vol. 21 - № 2 -P. 90-95 - doi:10.1177/0963721412436811.

91. Granholm, E. Pupillary responses index cognitive resource limitations / E. Granholm, R.F. Asarnow, A.J. Sarkin, K.L. Dykes // Psychophysiology. - 1996. - Vol. 33 - № 4 - P. 457-461

- doi:10.1111/j.1469-8986.1996.tb01071.x.

92. Griesmayr, B. Human frontal midline theta and its synchronization to gamma during a verbal delayed match to sample task / B. Griesmayr, W.R. Gruber, W. Klimesch, P. Sauseng // Neurobiology of Learning and Memory. - 2010. - Vol. 93 - № 2 - P. 208-215 -doi:10.1016/j.nlm.2009.09.013.

93. Gwizdka, J. 'Overloading' Cognitive (Work)Load: What Are We Really Measuring? [Электронный ресурс] / J. Gwizdka // Information Systems and Neuroscience: Lecture Notes in Information Systems and Organisation / ed. by F.D. Davis, R. Riedl, J. vom Brocke, P.-M. Léger, A.B. Randolph, G. Müller-Putz. - Cham: Springer International Publishing, 2021. - Vol. 52 - P. 7789 - doi:10.1007/978-3-030-88900-5_9.

94. Halford, G.S. Separating cognitive capacity from knowledge: a new hypothesis / G.S. Halford, N. Cowan, G. Andrews // Trends in Cognitive Sciences. - 2007. - Vol. 11 - № 6 - P. 236242 - doi:10.1016/j.tics.2007.04.001.

95. Hallett, P.E. Primary and secondary saccades to goals defined by instructions / P.E. Hallett // Vision Research. - 1978. - Vol. 18 - № 10 - P. 1279-1296 - doi:10.1016/0042-6989(78)90218-3.

96. Hasher, L. Inhibitory Mechanisms and the Control of Attention [Электронный ресурс] / L. Hasher, C. Lustig, R. Zacks // Variation in Working Memory / ed. by A. Conway, C. Jarrold, M. Kane, A. Miyake, J. Towse. - Oxford University Press, 2008. - P. 227-249 -doi:10.1093/acprof:oso/9780195168648.003.0009.

97. Hayes, T.R. Scan patterns during real-world scene viewing predict individual differences in cognitive capacity / T.R. Hayes, J.M. Henderson // Journal of Vision. - 2017. - Vol. 17

- № 5 - P. 23 - doi:10.1167/17.5.23.

98. Heaver, B. Keeping an eye on the truth? Pupil size changes associated with recognition memory / B. Heaver, S.B. Hutton // Memory. - 2011. - Vol. 19 - № 4 - P. 398-405 -doi:10.1080/09658211.2011.575788.

99. Heitz, R.P. Effects of incentive on working memory capacity: Behavioral and pupillometric data / R.P. Heitz, J.C. Schrock, T.W. Payne, R.W. Engle // Psychophysiology. - 2007.

- Vol. 0 - № 0 - P. 071003012229005-??? - doi:10.1111/j.1469-8986.2007.00605.x.

100. Heitz, R.P. Effects of incentive on working memory capacity: behavioral and pupillometric data. / R.P. Heitz, J.C. Schrock, T.W. Payne, R.W. Engle // Psychophysiology. - United States, 2008. - Vol. 45 - № 1 - P. 119-129 - doi:10.1111/j.1469-8986.2007.00605.x.

101. Hess, E.H. Pupil Size as Related to Interest Value of Visual Stimuli / E.H. Hess, J.M. Polt // Science. - 1960. - Vol. 132 - № 3423 - P. 349-350 - doi:10.1126/science.132.3423.349.

102. Hitch, G.J. Attention and binding in visual working memory: Two forms of attention and two kinds of buffer storage / G.J. Hitch, R.J. Allen, A.D. Baddeley // Attention, Perception, & Psychophysics. - 2020. - Vol. 82 - № 1 - P. 280-293 - doi:10.3758/s13414-019-01837-x.

103. Holm, S. A Simple Sequentially Rejective Multiple Test Procedure / S. Holm // Scand J Statist. - 1979. - Vol. 6 - № 2 - P. 65-70.

104. Horn, J.L. A rationale and test for the number of factors in factor analysis / J.L. Horn // Psychometrika. - 1965. - Vol. 30 - № 2 - P. 179-185 - doi:10.1007/BF02289447.

105. Ibos, G. A Functional Hierarchy within the Parietofrontal Network in Stimulus Selection and Attention Control / G. Ibos, J.-R. Duhamel, S. Ben Hamed // Journal of Neuroscience.

- 2013. - Vol. 33 - № 19 - P. 8359-8369 - doi:10.1523/JNEUR0SCI.4058-12.2013.

106. Iemi, L. Ongoing neural oscillations influence behavior and sensory representations by suppressing neuronal excitability / L. Iemi, L. Gwilliams, J. Samaha, R. Auksztulewicz, Y.M. Cycowicz, J.-R. King, V.V. Nikulin, T. Thesen, W. Doyle, O. Devinsky, C.E. Schroeder, L. Melloni, S. Haegens // NeuroImage. - 2022. - Vol. 247 - P. 118746 - doi:10.1016/j .neuroimage.2021.118746.

107. Itthipuripat, S. Frontal theta is a signature of successful working memory manipulation / S. Itthipuripat, JR. Wessel, A R. Aron // Experimental Brain Research. - 2013. - Vol. 224 - № 2 -P. 255-262 - doi:10.1007/s00221-012-3305-3.

108. Jacoby, L.L. A process dissociation framework: Separating automatic from intentional uses of memory / L.L. Jacoby // Journal of Memory and Language. - 1991. - Vol. 30 - № 5 - P. 513541 - doi:10.1016/0749-596X(91)90025-F.

109. Jensen, O. Shaping Functional Architecture by Oscillatory Alpha Activity: Gating by Inhibition [Электронный ресурс] / O. Jensen, A. Mazaheri // Frontiers in Human Neuroscience. -2010. - Vol. 4 - doi:10.3389/fnhum.2010.00186.

110. Jodoj, E. Potent excitatory influence of prefrontal cortex activity on noradrenergic locus coeruleus neurons / E. Jodoj, C. Chiang, G. Aston-Jones // Neuroscience. - 1998. - Vol. 83 -№ 1 - P. 63-79 - doi:10.1016/S0306-4522(97)00372-2.

111. Johnson, E.L. Task-evoked pupillometry provides a window into the development of short-term memory capacity [Электронный ресурс] / E.L. Johnson, A.T. Miller Singley, A.D. Peckham, S.L. Johnson, S.A. Bunge // Frontiers in Psychology. - 2014. - Vol. 5 -doi:10.3389/fpsyg.2014.00218.

112. Joshi, S. Relationships between Pupil Diameter and Neuronal Activity in the Locus Coeruleus, Colliculi, and Cingulate Cortex / S. Joshi, Y. Li, R.M. Kalwani, J.I. Gold // Neuron. -2016. - Vol. 89 - № 1 - P. 221-234 - doi:10.1016/j.neuron.2015.11.028.

113. Kafkas, A. Recognition Memory Strength is Predicted by Pupillary Responses at Encoding While Fixation Patterns Distinguish Recollection from Familiarity / A. Kafkas, D. Montaldi // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 2011. - Vol. 64 - № 10 - P. 1971-1989 -doi:10.1080/17470218.2011.588335.

114. Kahneman, D. Pupil Diameter and Load on Memory / D. Kahneman, J. Beatty // Science. - 1966. - Vol. 154 - № 3756 - P. 1583-1585 - doi:10.1126/science.154.3756.1583.

115. Kahneman, D. Effects of Grouping on the Pupillary Response in a Short-Term Memory Task / D. Kahneman, L. Onuska, R.E. Wolman // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 1968. - Vol. 20 - № 3 - P. 309-311 - doi:10.1080/14640746808400168.

116. Kaiser, H.F. Little Jiffy, Mark Iv / H.F. Kaiser, J. Rice // Educational and Psychological Measurement. - 1974. - Vol. 34 - № 1 - P. 111-117 -doi:10.1177/001316447403400115.

117. Kaminski, J. Short-term memory capacity (7 ± 2) predicted by theta to gamma cycle length ratio / J. Kaminski, A. Brzezicka, A. Wrobel // Neurobiology of Learning and Memory. - 2011.

- Vol. 95 - № 1 - P. 19-23 - doi:10.1016/j.nlm.2010.10.001.

118. Kane, M.J. Working-memory capacity, proactive interference, and divided attention: Limits on long-term memory retrieval. / M.J. Kane, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 2000. - Vol. 26 - № 2 - P. 336-358 -doi:10.1037/0278-7393.26.2.336.

119. Kane, M.J. A controlled-attention view of working-memory capacity. / M.J. Kane, M.K. Bleckley, A.R.A. Conway, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: General. - 2001.

- Vol. 130 - № 2 - P. 169-183 - doi:10.1037/0096-3445.130.2.169.

120. Kane, M.J. Working-memory capacity and the control of attention: The contributions of goal neglect, response competition, and task set to Stroop interference. / M.J. Kane, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: General. - 2003. - Vol. 132 - № 1 - P. 47-70 -doi:10.1037/0096-3445.132.1.47.

121. Kane, M.J. The Generality of Working Memory Capacity: A Latent-Variable Approach to Verbal and Visuospatial Memory Span and Reasoning. / M.J. Kane, D.Z. Hambrick, S.W. Tuholski, O. Wilhelm, T.W. Payne, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: General. - 2004. - Vol. 133 - № 2 - P. 189-217 - doi:10.1037/0096-3445.133.2.189.

122. Kane, M.J. Working memory capacity and the top-down control of visual search: Exploring the boundaries of "executive attention". / M.J. Kane, B.J. Poole, S.W. Tuholski, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 2006. - Vol. 32

- № 4 - P. 749-777 - doi:10.1037/0278-7393.32.4.749.

123. Kane, M.J. Individual differences in the executive control of attention, memory, and thought, and their associations with schizotypy. / M.J. Kane, M.E. Meier, B.A. Smeekens, G.M. Gross, C.A. Chun, P.J. Silvia, T.R. Kwapil // Journal of Experimental Psychology: General. - 2016.

- Vol. 145 - № 8 - P. 1017-1048 - doi:10.1037/xge0000184.

124. Karatekin, C. Attention allocation in the dual-task paradigm as measured through behavioral and psychophysiological responses. / C. Karatekin, J.W. Couperus, D.J. Marcus // Psychophysiology. - United States, 2004. - Vol. 41 - № 2 - P. 175-185 - doi:10.1111/j.1469-8986.2004.00147.x.

125. Karatekin, C. Attention allocation in the dual-task paradigm as measured through behavioral and psychophysiological responses / C. Karatekin, J.W. Couperus, D.J. Marcus // Psychophysiology. - 2004. - Vol. 41 - № 2 - P. 175-185 - doi:10.1111/j.1469-8986.2004.00147.x.

126. Kawasaki, M. Dynamic links between theta executive functions and alpha storage buffers in auditory and visual working memory: EEG oscillation for working memory system / M. Kawasaki, K. Kitajo, Y. Yamaguchi // European Journal of Neuroscience. - 2010. - P. no-no -doi:10.1111/j.1460-9568.2010.07217.x.

127. Kay, L. The pupillary light response as a physiological index of aphantasia, sensory and phenomenological imagery strength / L. Kay, R. Keogh, T. Andrillon, J. Pearson // eLife. - 2022.

- Vol. 11 - P. e72484 - doi:10.7554/eLife.72484.

128. Kim, C. The role of the frontopolar cortex in manipulation of integrated information in working memory / C. Kim, J.K. Kroger, V.D. Calhoun, V.P. Clark // Neuroscience Letters. - 2015.

- Vol. 595 - P. 25-29 - doi:10.1016/j.neulet.2015.03.044.

129. Kiyonaga, A. The Working Memory Stroop Effect: When Internal Representations Clash With External Stimuli / A. Kiyonaga, T. Egner // Psychological Science. - 2014. - Vol. 25 -№ 8 - P. 1619-1629 - doi:10.1177/0956797614536739.

130. Klauer, K.C. Double Dissociations in Visual and Spatial Short-Term Memory. / K.C. Klauer, Z. Zhao // Journal of Experimental Psychology: General. - 2004. - Vol. 133 - № 3 - P. 355381 - doi:10.1037/0096-3445.133.3.355.

131. Klimesch, W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information / W. Klimesch // Trends in Cognitive Sciences. - 2012. - Vol. 16 - № 12 - P. 606-617

- doi:10.1016/j.tics.2012.10.007.

132. Klingner, J. Effects of visual and verbal presentation on cognitive load in vigilance, memory, and arithmetic tasks: Effect of task presentation mode on pupil dilation / J. Klingner, B. Tversky, P. Hanrahan // Psychophysiology. - 2011. - Vol. 48 - № 3 - P. 323-332 -doi:10.1111/j.1469-8986.2010.01069.x.

133. Koch, C. Shifts in Selective Visual Attention: Towards the Underlying Neural Circuitry [Электронный ресурс] / C. Koch, S. Ullman // Matters of Intelligence / ed. by L.M. Vaina.

- Dordrecht: Springer Netherlands, 1987. - P. 115-141 - doi:10.1007/978-94-009-3833-5_5.

134. Koshino, H. Interactions Between Modality of Working Memory Load and Perceptual Load in Distractor Processing / H. Koshino, P. Olid // The Journal of General Psychology. - 2015. -Vol. 142 - № 3 - P. 135-149 - doi:10.1080/00221309.2015.1036830.

135. Kumar, N. Measurement of Cognitive Load in HCI Systems Using EEG Power Spectrum: An Experimental Study / N. Kumar, J. Kumar // Procedia Computer Science. - 2016. -Vol. 84 - P. 70-78 - doi:10.1016/j.procs.2016.04.068.

136. Lavie, N. Perceptual load as a major determinant of the locus of selection in visual attention / N. Lavie, Y. Tsal // Perception & Psychophysics. - 1994. - Vol. 56 - № 2 - P. 183-197 -doi:10.3758/BF03213897.

137. Lavie, N. Perceptual load as a necessary condition for selective attention. / N. Lavie // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. - 1995. - Vol. 21 - № 3

- P. 451-468 - doi:10.1037/0096-1523.21.3.451.

138. Lavie, N. Load Theory of Selective Attention and Cognitive Control. / N. Lavie, A. Hirst, J.W. de Fockert, E. Viding // Journal of Experimental Psychology: General. - 2004. - Vol. 133

- № 3 - P. 339-354 - doi:10.1037/0096-3445.133.3.339.

139. Levin, Y. Conflict components of the Stroop effect and their "control" / Y. Levin, J. Tzelgov // Frontiers in Psychology. - 2014. - Vol. 5.

140. Loft, S. Modeling and predicting mental workload in en route air traffic control: Critical review and broader implications / S. Loft, P. Sanderson, A. Neal, M. Mooij // Human Factors.

- 2007. - Vol. 49 - № 3 - P. 376-399.

141. Logan, G.D. When it helps to be misled: Facilitative effects of increasing the frequency of conflicting stimuli in a Stroop-like task / G.D. Logan, N.J. Zbrodoff // Memory & Cognition. -1979. - Vol. 7 - № 3 - P. 166-174 - doi:10.3758/BF03197535.

142. Long, D.L. Working memory and Stroop interference: An individual differences investigation / D.L. Long, C.S. Prat // Memory & Cognition. - 2002. - Vol. 30 - № 2 - P. 294-301

- doi:10.3758/BF03195290.

143. Luck, S.J. The capacity of visual working memory for features and conjunctions / S.J. Luck, E.K. Vogel // Nature. - 1997. - Vol. 390 - № 6657 - P. 279-281 - doi:10.1038/36846.

144. Luria, R. Visual search demands dictate reliance on working memory storage / R. Luria, E.K. Vogel // The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. - 2011. - Vol. 31 - № 16 - P. 6199-6207 - doi:10.1523/JNEUR0SCI.6453-10.2011.

145. Magnusdottir, B.B. Cognitive Measures and Performance on the Antisaccade Eye Movement Task /B.B. Magnusdottir, E. Faiola, C. Harms, E. Sigurdsson, U. Ettinger, H.M. Haraldsson // Journal of Cognition. - 2019. - Vol. 2 - № 1 - P. 3 - doi:10.5334/joc.52.

146. Maleninska, K. Is short-term memory capacity (7±2) really predicted by theta to gamma cycle length ratio? / K. Maleninska, V. Rudolfova, K. Sulcova, V. Koudelka, M. Brunovsky, J. Horacek, T. Nekovarova // Behavioural Brain Research. - 2021. - Vol. 414 - P. 113465 -doi:10.1016/j.bbr.2021.113465.

147. Manza, P. Alpha power gates relevant information during working memory updating / P. Manza, C.L.V. Hau, H.-C. Leung // The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience. - 2014. - Vol. 34 - № 17 - P. 5998-6002 -doi:10.1523/JNEUR0SCI.4641-13.2014.

148. Mayer, R.E. Nine Ways to Reduce Cognitive Load in Multimedia Learning / R.E. Mayer, R. Moreno // Educational Psychologist. - 2003. - Vol. 38 - № 1 - P. 43-52 -doi:10.1207/S15326985EP3801_6.

149. McDougal, D.H. Pupillary Control Pathways / D.H. McDougal, P.D.R. Gamlin // The Senses: A Comprehensive Reference. - 2008. - Vol. 1 - 521-536 p. - doi:10.1016/B978-012370880-9.00282-6.

150. McDowell, J.E. Behavioral and brain imaging studies of saccadic performance in schizophrenia / J.E. McDowell, Brett.A. Clementz // Biological Psychology. - 2001. - Vol. 57 - № 13 - P. 5-22 - doi:10.1016/S0301-0511(01)00087-4.

151. McLoughlin, G. Midfrontal Theta Activity in Psychiatric Illness: An Index of Cognitive Vulnerabilities Across Disorders / G. McLoughlin, M. Gyurkovics, J. Palmer, S. Makeig // Biological Psychiatry. - 2022. - Vol. 91 - № 2 - P. 173-182 -doi: 10.1016/j .biopsych.2021.08.020.

152. Meghanathan, R.N. Fixation duration surpasses pupil size as a measure of memory load in free viewing [Электронный ресурс] / R.N. Meghanathan, C. van Leeuwen, A.R. Nikolaev // Frontiers in Human Neuroscience. - 2015. - Vol. 8 - doi:10.3389/fnhum.2014.01063.

153. Miller, E.K. An Integrative Theory of Prefrontal Cortex Function / E.K. Miller, J.D. Cohen // Annual Review of Neuroscience. - 2001. - Vol. 24 - № 1 - P. 167-202 -doi:10.1146/annurev.neuro.24.1.167.

154. Miyake, A. The Nature and Organization of Individual Differences in Executive Functions: Four General Conclusions / A. Miyake, N.P. Friedman // Current Directions in Psychological Science. - 2012. - Vol. 21 - № 1 - P. 8-14 - doi:10.1177/0963721411429458.

155. Müller, H.J. Visual search and selective attention / H.J. Müller, J. Krummenacher // Visual Cognition. - 2006. - Vol. 14 - № 4-8 - P. 389-410 - doi:10.1080/13506280500527676.

156. Murphy, P.R. Pupil diameter covaries with BOLD activity in human locus coeruleus / P R. Murphy, R.G. O'Connell, M. O'Sullivan, I.H. Robertson, J.H. Balsters // Human Brain Mapping.

- 2014. - Vol. 35 - № 8 - P. 4140-4154 - doi:10.1002/hbm.22466.

157. Murtazina, M. Measuring Cognitive Load Based on EEG Data in the Intelligent Learning Systems / M. Murtazina, T. Avdeenko // CEUR Workshop Proceedings. - 2020. - Vol. 2861

- P. 342-350.

158. Oberauer, K. Access to information in working memory: Exploring the focus of attention. / K. Oberauer // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. -2002. - Vol. 28 - № 3 - P. 411-421 - doi:10.1037/0278-7393.28.3.411.

159. Oberauer, K. What limits working memory capacity? / K. Oberauer, S. Farrell, C. Jarrold, S. Lewandowsky // Psychological Bulletin. - 2016. - Vol. 142 - № 7 - P. 758-799 -doi:10.1037/bul0000046.

160. Oberauer, K. Working Memory and Attention - A Conceptual Analysis and Review / K. Oberauer // Journal of Cognition. - 2019. - Vol. 2(1) - № 36 - P. 1-23 -doi:https://doi.org/10.5334/joc.58.

161. Otsuka, Y. High-performers use the phonological loop less to process mental arithmetic during working memory tasks / Y. Otsuka, N. Osaka // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 2015. - Vol. 68 - № 5 - P. 878-886 - doi:10.1080/17470218.2014.966728.

162. Paas, F. Cognitive Load Measurement as a Means to Advance Cognitive Load Theory / F. Paas, J.E. Tuovinen, H. Tabbers, P.W.M. Van Gerven // Educational Psychologist. - 2003. -Vol. 38 - № 1 - P. 63-71 - doi:10.1207/S15326985EP3801_8.

163. Palmer, J.A. AMICA: An Adaptive Mixture of Independent Component Analyzers with Shared Components / J.A. Palmer, K. Kreutz-Delgado, S. Makeig. - 2011. - P. 16.

164. Papesh, M.H. Pupillometry and Memory: External Signals of Metacognitive Control [Электронный ресурс] / M.H. Papesh, S.D. Goldinger // Handbook of Biobehavioral Approaches to Self-Regulation / ed. by G.H.E. Gendolla, M. Tops, S.L. Koole. - New York, NY: Springer New York, 2015. - P. 125-139 - doi:10.1007/978-1-4939-1236-0_9.

165. Park, D.-H. The Effect of On-Line Consumer Reviews on Consumer Purchasing Intention: The Moderating Role of Involvement / D.-H. Park, J. Lee, I. Han // International Journal of Electronic Commerce. - 2007. - Vol. 11 - № 4 - P. 125-148 - doi:10.2753/JEC1086-4415110405.

166. Patten, C.J. Using mobile telephones: cognitive workload and attention resource allocation / C.J. Patten, A. Kircher, J. Ostlund, L. Nilsson // Accident analysis & prevention. - 2004.

- Vol. 36 - № 3 - P. 341-350.

167. Pavlov, Y.G. EEG correlates of working memory performance in females / Y.G. Pavlov, B. Kotchoubey // BMC neuroscience. - 2017. - Vol. 18 - № 1 - P. 26 - doi:10.1186/s12868-017-0344-5.

168. Pavlov, Y.G. Temporally distinct oscillatory codes of retention and manipulation of verbal working memory / Y.G. Pavlov, B. Kotchoubey // European Journal of Neuroscience. - 2021.

- Vol. 54 - № 7 - P. 6497-6511 - doi:10.1111/ejn.15457.

169. Pavlov, Y.G. Oscillatory brain activity and maintenance of verbal and visual working memory: A systematic review [Электронный ресурс] / Y.G. Pavlov, B. Kotchoubey // Psychophysiology. - 2022. - Vol. 59 - № 5 - doi:10.1111/psyp.13735.

170. Peavler, W.S. Pupil Size, Information Overload, and Performance Differences / W.S. Peavler // Psychophysiology. - 1974. - Vol. 11 - № 5 - P. 559-566 - doi:10.1111/j.1469-8986.1974.tb01114.x.

171. Peltier, C. Individual differences predict low prevalence visual search performance / C. Peltier, Mark.W. Becker. - 2017. - P. 11.

172. Persuh, M. Perceptual overloading reveals illusory contour perception without awareness of the inducers / M. Persuh, T.A. Emmanouil, T. Ro // Attention, Perception, & Psychophysics. - 2016. - Vol. 78 - № 6 - P. 1692-1701 - doi:10.3758/s13414-016-1146-z.

173. Petersen, S.E. The Attention System of the Human Brain: 20 Years After / S.E. Petersen, M.I. Posner // Annual Review of Neuroscience. - 2012. - Vol. 35 - № 1 - P. 73-89 -doi:10.1146/annurev-neuro-062111-150525.

174. Petrusel, R. Task-specific visual cues for improving process model understanding / R. Petrusel, J. Mendling, H.A. Reijers // Information and Software Technology. - 2016. - Vol. 79 -P. 63-78 - doi:10.1016/j.infsof.2016.07.003.

175. Petrusel, R. How visual cognition influences process model comprehension / R. Petrusel, J. Mendling, H.A. Reijers // Decision Support Systems. - 2017. - Vol. 96 - P. 1-16 -doi:10.1016/j.dss.2017.01.005.

176. Phillips, W.A. On the distinction between sensory storage and short-term visual memory / W.A. Phillips // Perception & Psychophysics. - 1974. - Vol. 16 - № 2 - P. 283-290 -doi:10.3758/BF03203943.

177. Poock, G.K. Information Processing vs Pupil Diameter / G.K. Poock // Perceptual and Motor Skills. - 1973. - Vol. 37 - № 3 - P. 1000-1002 - doi:10.1177/003151257303700363.

178. Poole, B.J. Working-memory capacity predicts the executive control of visual search among distractors: The influences of sustained and selective attention / B.J. Poole, M.J. Kane // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 2009. - Vol. 62 - № 7 - P. 1430-1454 -doi:10.1080/17470210802479329.

179. R Core Team R: A language and environment for statistical computing; 2018 / R Core Team. - 2018.

180. Raven, J.C. (John C.) Manual for Raven's progressive matrices and vocabulary scales / J.C. (John C.) Raven. - Revised. London : H. K. Lewis ; Los Angeles, Calif. : Western Psychological Services, 1978, c1977., 1978.

181. Redick, T.S. Rapid communication: Integrating working memory capacity and context-processing views of cognitive control / T.S. Redick, R.W. Engle // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 2011. - Vol. 64 - № 6 - P. 1048-1055 -doi:10.1080/17470218.2011.577226.

182. Redick, T.S. Cognitive control in context: Working memory capacity and proactive control / T.S. Redick // Acta Psychologica. - 2014. - Vol. 145 - P. 1-9 -doi:10.1016/j.actpsy.2013.10.010.

183. Rensink, R.A. To See or not to See: The Need for Attention to Perceive Changes in Scenes / R.A. Rensink, J.K. O'Regan, J.J. Clark // Psychological Science. - 1997. - Vol. 8 - № 5 -P. 368-373 - doi: 10.1111/j.1467-9280.1997.tb00427.x.

184. Rey-Mermet, A. Is executive control related to working memory capacity and fluid intelligence? / A. Rey-Mermet, M. Gade, A.S. Souza, C.C. von Bastian, K. Oberauer // Journal of

Experimental Psychology: General. - 2019. - Vol. 148 - № 8 - P. 1335-1372 -doi:10.1037/xge0000593.

185. Richmond, L.L. Remembering to prepare: The benefits (and costs) of high working memory capacity. / L.L. Richmond, T.S. Redick, T.S. Braver // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 2015. - Vol. 41 - № 6 - P. 1764-1777 -doi:10.1037/xlm0000122.

186. Ricker, T.J. Consistent Failure to Produce a Cognitive Load Effect in Visual Working Memory Using a Standard Dual-Task Procedure / T.J. Ricker, E. Vergauwe // Journal of Cognition. - 2020. - Vol. 3 - № 1 - P. 15 - doi:10.5334/joc.108.

187. Ricker, T.J. Boundary conditions for observing cognitive load effects in visual working memory [Электронный ресурс] / T.J. Ricker, E. Vergauwe // Memory & Cognition. -2022. - doi:10.3758/s13421 -022-01320-3.

188. Robison, M.K. Working Memory Capacity Offers Resistance to Mind-Wandering and External Distraction in a Context-Specific Manner: Mind-wandering and distraction / M.K. Robison, N. Unsworth // Applied Cognitive Psychology. - 2015. - Vol. 29 - № 5 - P. 680-690 -doi:10.1002/acp.3150.

189. Rosenbach, O. Über monokulare Vorherrschaft beim binokularen Sehen / O. Rosenbach // Munchener Med. Wochenschriff. - 1903. - Vol. 30 - P. 1290-1292.

190. Rosner, B. Percentage Points for a Generalized ESD Many-Outlier Procedure / B. Rosner // Technometrics. - 1983. - Vol. 25 - № 2 - P. 165-172 -doi:10.1080/00401706.1983.10487848.

191. Ross, V. Investigating the influence of working memory capacity when driving behavior is combined with cognitive load: An LCT study of young novice drivers / V. Ross, E.M.M. Jongen, W. Wang, T. Brijs, K. Brijs, R.A.C. Ruiter, G. Wets // Accident Analysis & Prevention. -2014. - Vol. 62 - P. 377-387 - doi:10.1016/j.aap.2013.06.032.

192. Rottschy, C. Modelling neural correlates of working memory: A coordinate-based meta-analysis / C. Rottschy, R. Langner, I. Dogan, K. Reetz, A.R. Laird, J.B. Schulz, P.T. Fox, S.B. Eickhoff // Neurolmage. - 2012. - Vol. 60 - № 1 - P. 830-846 -doi:10.1016/j.neuroimage.2011.11.050.

193. Rouder, J.N. How to measure working memory capacity in the change detection paradigm / J.N. Rouder, R.D. Morey, C.C. Morey, N. Cowan // Psychonomic Bulletin & Review. -2011. - Vol. 18 - № 2 - P. 324-330 - doi:10.3758/s13423-011-0055-3.

194. Roussel, B. [Locus ceruleus, paradoxal sleep, and cerebral noradrenaline] / B. Roussel, A. Buguet, P. Bobillier, M. Jouvet // Comptes Rendus Des Seances De La Societe De Biologie Et De Ses Filiales. - 1967. - Vol. 161 - № 12 - P. 2537-2541.

195. Rutar Gorisek, V. Beyond aphasia: Altered EEG connectivity in Broca's patients during working memory task / V. Rutar Gorisek, V. Zupanc Isoski, A. Belie, C. Manouilidou, B. Koritnik, J. Bon, N. Peearie Meglie, M. Vrabec, J. Zibert, G. Repovs, J. Zidar // Brain and Language.

- 2016. - Vol. 163 - P. 10-21 - doi:10.1016/j.bandl.2016.08.003.

196. Ryman, S.G. Impaired Midline Theta Power and Connectivity During Proactive Cognitive Control in Schizophrenia / S.G. Ryman, J.F. Cavanagh, C.J. Wertz, N.A. Shaff, A.B. Dodd, B. Stevens, J. Ling, RA. Yeo, F.M. Hanlon, J. Bustillo, S.F. Stromberg, D.S. Lin, S. Abrams, A.R. Mayer // Biological Psychiatry. - 2018. - Vol. 84 - № 9 - P. 675-683 -doi: 10.1016/j .biopsych.2018.04.021.

197. Saha, A. Classification of EEG Signals for Cognitive Load Estimation Using Deep Learning Architectures [Электронный ресурс] / A. Saha, V. Minz, S. Bonela, S.R. Sreeja, R. Chowdhury, D. Samanta // Intelligent Human Computer Interaction: Lecture Notes in Computer Science / ed. by U.S. Tiwary. - Cham: Springer International Publishing, 2018. - Vol. 11278 - P. 5968 - doi:10.1007/978-3-030-04021-5_6.

198. Sara, S.J. Orienting and Reorienting: The Locus Coeruleus Mediates Cognition through Arousal / S.J. Sara, S. Bouret // Neuron. - 2012. - Vol. 76 - № 1 - P. 130-141 -doi:10.1016/j.neuron.2012.09.011.

199. Saults, J.S. A central capacity limit to the simultaneous storage of visual and auditory arrays in working memory. / J.S. Saults, N. Cowan // Journal of Experimental Psychology: General.

- 2007. - Vol. 136 - № 4 - P. 663-684 - doi:10.1037/0096-3445.136.4.663.

200. Schaeffer, D.J. Individual differences in working memory moderate the relationship between prosaccade latency and antisaccade error rate: Cognitive control and working memory / D.J. Schaeffer, L. Chi, C.E. Krafft, Q. Li, N.F. Schwarz, J E. McDowell // Psychophysiology. - 2015. -Vol. 52 - № 4 - P. 605-608 - doi:10.1111/psyp.12380.

201. Schapkin, S.A. EEG correlates of cognitive load in a multiple choice reaction task / S.A. Schapkin, J. Raggatz, M. Hillmert, I. Böckelmann // Acta Neurobiologiae Experimentalis. -2020. - Vol. 80 - № 1 - P. 76-89 - doi:10.21307/ane-2020-008.

202. Scharinger, C. Comparison of the Working Memory Load in N-Back and Working Memory Span Tasks by Means of EEG Frequency Band Power and P300 Amplitude / C. Scharinger, A. Soutschek, T. Schubert, P. Gerjets // Frontiers in Human Neuroscience. - 2017. - Vol. 11 - P. 6 -doi:10.3389/fnhum.2017.00006.

203. Schüler, A. The Role of Working Memory in Multimedia Instruction: Is Working Memory Working During Learning from Text and Pictures? / A. Schüler, K. Scheiter, E. van Genuchten // Educational Psychology Review. - 2011. - Vol. 23 - № 3 - P. 389-411 -doi:10.1007/s 10648-011-9168-5.

204. Sepp, S. Cognitive Load Theory and Human Movement: Towards an Integrated Model of Working Memory / S. Sepp, S.J. Howard, S. Tindall-Ford, S. Agostinho, F. Paas // Educational Psychology Review. - 2019. - Vol. 31 - № 2 - P. 293-317 - doi:10.1007/s10648-019-09461-9.

205. Sharon, O. Transcutaneous Vagus Nerve Stimulation in Humans Induces Pupil Dilation and Attenuates Alpha Oscillations / O. Sharon, F. Fahoum, Y. Nir // The Journal of Neuroscience. - 2021. - Vol. 41 - № 2 - P. 320-330 - doi:10.1523/JNEUR0SCI.1361-20.2020.

206. Shipstead, Z. Working memory capacity and the scope and control of attention / Z. Shipstead, T.L. Harrison, R.W. Engle // Attention, Perception, & Psychophysics. - 2015. - Vol. 77 -№ 6 - P. 1863-1880 - doi:10.3758/s13414-015-0899-0.

207. Smith, E.E. Storage and Executive Processes in the Frontal Lobes / E.E. Smith, J. Jonides // Science. - 1999. - Vol. 283 - № 5408 - P. 1657-1661 -doi:10.1126/science.283.5408.1657.

208. Smyth, M M. Space and Movement in Working Memory / M M. Smyth, L.R. Pendleton // The Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A. - 1990. - Vol. 42 - № 2 - P. 291-304 - doi:10.1080/14640749008401223.

209. Snyder, A.C. Anticipatory Attentional Suppression of Visual Features Indexed by Oscillatory Alpha-Band Power Increases:A High-Density Electrical Mapping Study / A.C. Snyder, J.J. Foxe // Journal of Neuroscience. - 2010. - Vol. 30 - № 11 - P. 4024-4032 -doi:10.1523/JNEUROSCI.5684-09.2010.

210. Sobel, K.V. Individual differences in working memory capacity and visual search: The roles of top-down and bottom-up processing / K.V. Sobel, M.P. Gerrie, B.J. Poole, M.J. Kane // Psychonomic Bulletin & Review. - 2007. - Vol. 14 - № 5 - P. 840-845 - doi:10.3758/BF03194109.

211. Split-Half Reliability [Электронный ресурс] // The SAGE Encyclopedia of Educational Research, Measurement, and Evaluation / B.B. Frey. -2455 Teller Road, Thousand Oaks, California 91320: SAGE Publications, Inc., 2018. -doi:10.4135/9781506326139.n653.

212. Sreenivasan, K.K. Selective Attention Supports Working Memory Maintenance by Modulating Perceptual Processing of Distractors / K.K. Sreenivasan, A.P. Jha // Journal of Cognitive Neuroscience. - 2007. - Vol. 19 - № 1 - P. 32-41 - doi:10.1162/jocn.2007.19.1.32.

213. Stroop, J.R. Studies of interference in serial verbal reactions. / J.R. Stroop // Journal of Experimental Psychology. - 1935. - Vol. 18 - № 6 - P. 643-662 - doi:10.1037/h0054651.

214. Sutterer, D.W. Item-specific delay activity demonstrates concurrent storage of multiple active neural representations in working memory / D.W. Sutterer, J.J. Foster, K.C.S. Adam, E.K. Vogel, E. Awh // PLOS Biology / ed. by F. Tong. - 2019. - Vol. 17 - № 4 - P. e3000239 -doi:10.1371/journal.pbio.3000239.

215. Sweller, J. Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning / J. Sweller // Cognitive Science. - 1988. - Vol. 12 - № 2 - P. 257-285 - doi:10.1207/s15516709cog1202_4.

216. Sweller, J. Cognitive Architecture and Instructional Design / J. Sweller, J.J.G. van Merrienboer, F.G.W.C. Paas // Educational Psychology Review. - 1998. - Vol. 10 - № 3 - P. 251296 - doi:10.1023/A:1022193728205.

217. Sweller, J. Element Interactivity and Intrinsic, Extraneous, and Germane Cognitive Load / J. Sweller // Educational Psychology Review. - 2010. - Vol. 22 - № 2 - P. 123-138 -doi:10.1007/s 10648-010-9128-5.

218. Szulewski, A. Measuring physician cognitive load: validity evidence for a physiologic and a psychometric tool. / A. Szulewski, A. Gegenfurtner, D.W. Howes, M.L.A. Sivilotti, J.J.G. van Merrienboer // Advances in health sciences education : theory and practice. - Netherlands, 2017. -Vol. 22 - № 4 - P. 951-968 - doi:10.1007/s10459-016-9725-2.

219. Tiego, J. A Hierarchical Model of Inhibitory Control / J. Tiego, R. Testa, M.A. Bellgrove, C. Pantelis, S. Whittle // Frontiers in Psychology. - 2018. - Vol. 9 - P. 1339 -doi:10.3389/fpsyg.2018.01339.

220. Treisman, A.M. A feature-integration theory of attention / A.M. Treisman, G. Gelade // Cognitive Psychology. - 1980. - Vol. 12 - № 1 - P. 97-136 - doi:10.1016/0010-0285(80)90005-5.

221. Turner, M.L. Is working memory capacity task dependent? / M.L. Turner, R.W. Engle // Journal of Memory and Language. - 1989. - Vol. 28 - № 2 - P. 127-154 - doi:10.1016/0749-596X(89)90040-5.

222. Tzelgov, J. Controlling Stroop interference: Evidence from a bilingual task. / J. Tzelgov, A. Henik, D. Leiser // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 1990. - Vol. 16 - № 5 - P. 760-771 - doi:10.1037/0278-7393.16.5.760.

223. Unsworth, N. Working Memory Capacity and the Antisaccade Task: Individual Differences in Voluntary Saccade Control. / N. Unsworth, J.C. Schrock, R.W. Engle // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 2004. - Vol. 30 - № 6 - P. 13021321 - doi:10.1037/0278-7393.30.6.1302.

224. Unsworth, N. The nature of individual differences in working memory capacity: Active maintenance in primary memory and controlled search from secondary memory. / N. Unsworth, R.W. Engle // Psychological Review. - 2007. - Vol. 114 - № 1 - P. 104-132 -doi:10.1037/0033-295X.114.1.104.

225. Unsworth, N. Speed and accuracy of accessing information in working memory: An individual differences investigation of focus switching. / N. Unsworth, R.W. Engle // Journal of

Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. - 2008. - Vol. 34 - № 3 - P. 616-630 - doi:10.1037/0278-7393.34.3.616.

226. Unsworth, N. The contributions of primary and secondary memory to working memory capacity: An individual differences analysis of immediate free recall. / N. Unsworth, G.J. Spillers, G.A. Brewer // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. -2010. - Vol. 36 - № 1 - P. 240-247 - doi:10.1037/a0017739.

227. Unsworth, N. Working memory capacity: Attention control, secondary memory, or both? A direct test of the dual-component model / N. Unsworth, G.J. Spillers // Journal of Memory and Language. - 2010. - Vol. 62 - № 4 - P. 392-406 - doi:10.1016/j.jml.2010.02.001.

228. Unsworth, N. Working memory capacity and retrieval limitations from long-term memory: An examination of differences in accessibility / N. Unsworth, G.J. Spillers, G.A. Brewer // Quarterly Journal of Experimental Psychology. - 2012. - Vol. 65 - № 12 - P. 2397-2410 -doi:10.1080/17470218.2012.690438.

229. Unsworth, N. A locus coeruleus-norepinephrine account of individual differences in working memory capacity and attention control / N. Unsworth, M.K. Robison // Psychonomic Bulletin & Review. - 2017. - Vol. 24 - № 4 - P. 1282-1311 - doi:10.3758/s13423-016-1220-5.

230. Unsworth, N. Are individual differences in attention control related to working memory capacity? A latent variable mega-analysis. / N. Unsworth, A.L. Miller, M.K. Robison // Journal of Experimental Psychology: General. - 2021. - Vol. 150 - № 7 - P. 1332-1357 -doi:10.1037/xge0001000.

231. Unsworth, N. Individual Differences in the Intensity and Consistency of Attention / N. Unsworth, A.L. Miller // Current Directions in Psychological Science. - 2021. - Vol. 30 - № 5 -P. 391-400 - doi:10.1177/09637214211030266.

232. Vandierendonck, A. Towards a multicomponent view of executive control [Электронный ресурс] / A. Vandierendonck, A. Szmalec, M. Deschuyteneer, A. Depoorter // The Cognitive Neuroscience of Working Memory / ed. by N. Osaka, R.H. Logie, M. D'Esposito. - Oxford University Press, 2007. - P. 247-260 - doi:10.1093/acprof:oso/9780198570394.003.0015.

233. Varazzani, C. Noradrenaline and Dopamine Neurons in the Reward/Effort Trade-Off: A Direct Electrophysiological Comparison in Behaving Monkeys / C. Varazzani, A. San-Galli, S. Gilardeau, S. Bouret // Journal of Neuroscience. - 2015. - Vol. 35 - № 20 - P. 7866-7877 -doi:10.1523/JNEUROSCI.0454-15.2015.

234. Vet, H.C.W. de Spearman-Brown prophecy formula and Cronbach's alpha: different faces of reliability and opportunities for new applications / H.C.W. de Vet, L.B. Mokkink, D.G. Mosmuller, C.B. Terwee // Journal of Clinical Epidemiology. - 2017. - Vol. 85 - P. 45-49 -doi:10.1016/j jclinepi.2017.01.013.

235. Vogel, E.K. Neural measures reveal individual differences in controlling access to working memory / E.K. Vogel, A.W. McCollough, M.G. Machizawa // Nature. - 2005. - Vol. 438 -№ 7067 - P. 500-503 - doi:10.1038/nature04171.

236. Wager, T.D. Neuroimaging studies of shifting attention: a meta-analysis / T.D. Wager, J. Jonides, S. Reading // Neurolmage. - 2004. - Vol. 22 - № 4 - P. 1679-1693 -doi:10.1016/j.neuroimage.2004.03.052.

237. Waris, O. A Latent Factor Analysis of Working Memory Measures Using Large-Scale Data / O. Waris, A. Soveri, M. Ahti, R.C. Hoffing, D. Ventus, S.M. Jaeggi, A.R. Seitz, M. Laine // Frontiers in Psychology. - 2017. - Vol. 8 - P. 1062 - doi:10.3389/fpsyg.2017.01062.

238. Wel, P. van der Pupil dilation as an index of effort in cognitive control tasks: A review / P. van der Wel, H. van Steenbergen // Psychonomic Bulletin & Review. - 2018. - Vol. 25 - № 6 -P. 2005-2015 - doi:10.3758/s13423-018-1432-y.

239. West, S.G. Structural equation models with nonnormal variables: Problems and remedies / S.G. West, J.F. Finch, P.J. Curran // R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications. - Sage Publications, Inc., 1995. - P. 56-75.

240. Wickens, C.D. Multiple resources and mental workload / C.D. Wickens // Human factors. - 2008. - Vol. 50 - № 3 - P. 449-455.

241. Wiemers, E.A. The Influence of Individual Differences in Cognitive Ability on Working Memory Training Gains / E.A. Wiemers, T.S. Redick, A.B. Morrison // Journal of Cognitive Enhancement. - 2019. - Vol. 3 - № 2 - P. 174-185 - doi:10.1007/s41465-018-0111-2.

242. Wingfield, A. Evolution of Models of Working Memory and Cognitive Resources / A. Wingfield // Ear & Hearing. - 2016. - Vol. 37 - № 1 - P. 35S-43S -doi:10.1097/AUD.0000000000000310.

243. Wolfe, J.M. Guided Search 6.0: An updated model of visual search / J.M. Wolfe // Psychonomic Bulletin & Review. - 2021. - Vol. 28 - № 4 - P. 1060-1092 - doi:10.3758/s13423-020-01859-9.

244. Woodman, G.F. Visual Search Remains Efficient when Visual Working Memory is Full / G.F. Woodman, E.K. Vogel, S.J. Luck // Psychological Science. - 2001. - Vol. 12 - № 3 -P. 219-224 - doi: 10.1111/1467-9280.00339.

245. Woodman, G.F. Fractionating Working Memory: Consolidation and Maintenance Are Independent Processes / G.F. Woodman, E.K. Vogel // Psychological Science. - 2005. - Vol. 16 -№ 2 - P. 106-113 - doi:10.1111/j.0956-7976.2005.00790.x.

246. Yao, N. Visual working-memory capacity load does not modulate distractor processing / N. Yao, Y. Guo, Y. Liu, M. Shen, Z. Gao // Attention, Perception, & Psychophysics. -2020. - Vol. 82 - № 7 - P. 3291-3313 - doi:10.3758/s13414-020-01991-7.

247. Yerkes, R.M. The relation of strength of stimulus to rapidity of habit-formation / R.M. Yerkes, J.D. Dodson // Journal of Comparative Neurology and Psychology. - 1908. - Vol. 18 - № 5

- P. 459-482 - doi:10.1002/cne.920180503.

248. Young, M.S. Taking the load off: investigations of how adaptive cruise control affects mental workload / M.S. Young, N.A. Stanton // Ergonomics. - 2004. - Vol. 47 - № 9 - P. 10141035 - doi:10.1080/00140130410001686348.

249. Young, M.S. State of science: mental workload in ergonomics / M.S. Young, K.A. Brookhuis, CD. Wickens, P.A. Hancock // Ergonomics. - 2015. - Vol. 58 - № 1 - P. 1-17 -doi:10.1080/00140139.2014.956151.

250. Yu, A.J. Uncertainty, Neuromodulation, and Attention / A.J. Yu, P. Dayan // Neuron.

- 2005. - Vol. 46 - № 4 - P. 681-692 - doi:10.1016/j.neuron.2005.04.026.

251. Zagermann, J. Measuring Cognitive Load using Eye Tracking Technology in Visual Computing [Электронный ресурс] / J. Zagermann, U. Pfeil, H. Reiterer // the Beyond Time and Errors: Proceedings of the Beyond Time and Errors on Novel Evaluation Methods for Visualization

- BELIV '16. - Baltimore, MD, USA: ACM Press, 2016. - P. 78-85 -doi:10.1145/2993901.2993908.

252. Zarjam, P. Spectral EEG featuresfor evaluating cognitive load [Электронный ресурс] / P. Zarjam, J. Epps, Fang Chen // 2011 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society: 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. - Boston, MA: IEEE, 2011. - P. 3841-3844 -doi:10.1109/IEMBS.2011.6090954.

Бланк опросника NASA-TLX

НАСА Индекс нагрузки задачи

Нам интересна рабочая нагрузка, которую вы испытали при выполнении этой задачи. Поскольку рабочая нагрузка может быть вызвана несколькими различными факторами, мы просим вас оценить эти факторы индивидуально по представленным

шкалам.

Примечание: шкала производительности изменяется от «хорошей» слева до

«плохой» справа.

Умственная нагрузка: насколько умственно тяжелой была эта задача?

II 11111111 111111111 1

очень очень

низко высоко

Физическая нагрузка: насколько сложной была задача физически?

II 11111111 111111111 1

очень очень

низко высоко

Темп: насколько сильным было давление времени, насколько быстрым был задан темп выполнения задачи?

II 11111111 111111111 1

очень очень

низко высоко

Производительность: насколько успешно вы выполнили то, что вас просили?

II 11111111 111111111 1

отлично неудачно

Усилия: насколько усердно вам пришлось работать, чтобы достичь своего уровня производительности?

II 11111111 111111111 1

очень очень

низко высоко

Уровень разочарования: насколько вы чувствовали себя раздраженным, напряженным и разочарованным?

II 11111111 111111111 1

очень очень

низко высоко

Бланк опросника Аннетт для оценки функциональной асимметрии

Реау1ег#_

Опросник Аннетт для оценки функциональной асимметрии

Наследственность (есть ли среди родственников левши?)_

Вопрос Ответ

правой любой левой

1. Какой рукой Вы кидаете предметы?

2. Какой рукой пишете?

3. Какой рукой рисуете?

4. Какой рукой играете в теннис?

5. В какой руке держите ножницы?

6. Какой рукой бреетесь/краситесь?

7. Какой рукой причесываетесь?

8. В какой руке держите зубную щетку?

9. В какой руке держите нож во время еды?

10. В какой руке держите ложку во время еды?

11. В какой руке держите молоток?

12. В какой руке держите отвертку?

13. В какой руке держите нож, а в какой вилку во

время еды (одновременно)?

14. Если у Вас два чемодана, то в какой руке несете

наиболее тяжелый?

15. Какая рука находится выше на рукоятке, когда

Вы подметаете щеткой?

16. Какая рука находится выше на рукоятке, когда

Вы работаете граблями?

17. Какой рукой отвинчиваете пробку от флакона?

18. В какой руке держите спичку, чтобы ее зажечь?

19. Какой рукой раздаете карты?

20. В какой руке держите нитку, когда продеваете

ее в ушко иголки?

21. Какой ногой ударяете по мячу?

22. Каким глазом вы целитесь?

23. К какому уху прикладываете трубку телефона?

Реализация структурных моделей когнитивных процессов, определяющих индивидуальные различия в когнитивной перегрузке

library(semTools) library(lavaan)

model_1 <- '

GA =~ visSearchDif+visSearch_rt+ ISPC.effect + antisaccade_corr + changedet_kc WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr WM—GA'

model_2 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt

WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr + changedet_kc CC =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect WM—SA+CC'

model_3 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr CC =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect + changedet_kc WM—SA+CC'

model_4 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt + ISPC.effect WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr ^ =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect + changedet_kc WM—SA+CC'

model_exp <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt

WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr+antisaccade_corr CC =~ ISPC.effect + changedet_kc WM—SA+CC'

WM_model <- lavaan::cfa(model_exp, data=data_battery, check.gradient = F) WM_model_stand <- standardizedSolution(WM_model1,type = "std.aH")

Реализация структурных моделей связи физиологических маркеров когнитивной перегрузки и когнитивных процессов

library(semTools) library(lavaan)

model_ph1 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt + LWmc75.effect+ ISPC.effect WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr CC =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect + LWmc25.effect + changedet_kc WM—SA+CC

WM+CC+SA~alpha_Pz_encod+theta_Fz_encod' model_ph2 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt + ISPC.effect WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr CC =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect + changedet_kc WM—SA+CC

WM+CC+SA~alpha_Pz_last+theta_Fz_last' model_ph3 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt + LWmc75.effect+ ISPC.effect WM =~ digit_span + digitSpan + operation_partialCorr CC =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect + LWmc25.effect + changedet_kc WM—SA+CC

WM+CC+SA~alpha_Pz_reten+theta_Fz_reten' model_ph4 <- '

SA =~ visSearchDif+visSearch_rt + LWmc75.effect+ ISPC.effect WM =~ digitSpan + digit_span + operation_partialCorr CC =~ antisaccade_corr+ ISPC.effect + LWmc25.effect + changedet_kc WM—SA+CC

WM+CC+SA~diameter.ret.y+diameter.load'

WM_model <- lavaan::cfa(model_exp, data=data_battery, check.gradient = F) WM_model_stand <- standardizedSolution(WM_model1,type = "std.aH")