Публикации 16.11.2013

16.11.2013 Закономерности формирования, особенности структуры и свойства наноструктурных керамических покрытий из оксида алюминия

16.11.2013 РАЗРАБОТКА ПИГМЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМ УФ-ОТВЕРЖДЕНИЯ ДЛЯ ИНДУСТРИАЛЬНЫХ ПОКРЫТИЙ

16.11.2013 Влияние поступления ксенобиотиков на качество вод (на примере водных объектов - источников питьевого водоснабжения г. Москвы)

16.11.2013 Кооперативные решения в задачах анализа информационных сетей

16.11.2013 Гигиена выращивания поросят с использованием пробиотика Пролам и пробиотической кормовой добавки Бацелл

16.11.2013 Оптимизация диагностики и лечения хронического апикального периодонтита

16.11.2013 ОБОСНОВАНИЕ КОМПЛЕКСА ЭЛЕКТРОАКУСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК РЕЧЕВЫХ ГАРНИТУРНЫХ МИКРОФОНОВ ДЛЯ УСЛОВИЙ ПОВЫШЕННЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ШУМОВ

16.11.2013 Повышение эффективности работы химических предприятий на основе совершенствования механизма управления процессами модернизации

16.11.2013 Роль генетических и средовых факторов в индивидуальных различиях планирования при решении когнитивных задач

16.11.2013 Закономерности формирования физико-механических свойств циркония и титана при отжиге в интервале температур 150 оС -1100 оС

16.11.2013 Методы покрытия гиперсети корневым деревом для оптимизации системы транспортных путей

16.11.2013 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОВЫШЕНИЯ КЛИМАТИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ОБУВИ ИЗ ВОЙЛОКА

16.11.2013 Теплообмен при кипении намагничивающихся нанодисперсных жидкостей на неограниченной поверхности в однородном магнитном поле

Другие разделы


Роль генетических и средовых факторов в индивидуальных различиях планирования при решении когнитивных задач

Автор Исматуллина Виктория Игоревна, 16.11.2013

Страницы: 1  2 

Для оценки когнитивных способностей применялась методика «Прогрессивные матрицы Равена» (Raven J, 1936). Тест является одним из лучших измерителей g-фактора. Прогрессивные матрицы Равена состоят из 60 заданий, которые сгруппированы в 5 серий (А, В, С, D, Е). Каждая серия состоит из 12 матриц. Испытуемый должен выбрать недостающий элемент матрицы среди предложенных вариантов.

Для оценки регуляторной сферы старших подростков использовался опросник "Стиль саморегуляции поведения" (ССПМ) (В.И.Моросанова, 1988). Цель данной методики - диагностика развития индивидуальной саморегуляции и ее индивидуального профиля, включающего показатели планирования, моделирования, программирования, оценки результатов, гибкости и самостоятельности (В. И. Моросанова, 2004) Опросник ССПМ состоит из 46 утверждений и работает как единая шкала "Общий уровень саморегуляции" (ОУ), которая характеризует уровень сформированности индивидуальной системы саморегуляции произвольной активности человека.

Статистический анализ данных. Анализ описательных статистик проводился с помощью пакета SPSS ver.20. Сравнение групп проводилось на основе Т-критерия Стьюдента для независимых выборок. Для оценки значимости и размера эффекта пола, возраста и типа стратегии использовался аппарат дисперсионного анализа (ANOVA). Поскольку проводилось большое количество сравнений, использовалась коррекция Bonferroni уровня статистической значимости. Для оценки вклада выявленных факторов (интеллект, саморегуляция) проводился регрессионный анализ.

Генетический анализ. Для оценки влияния генетических и средовых факторов на индивидуальные различия планирования использовались методы структурного моделирования (Neale M.C. et al., 2005). Подбор моделей проводился на материале данных пяти групп близнецов: мальчиков МЗ, мальчиков ДЗ, девочек МЗ, девочек ДЗ и разнополых ДЗ близнецов. Для каждого из исследуемых показателей проверялись четыре одномерные генетические модели. ACE – полная модель (включает генетические факторы, общую и индивидуальную среду), АЕ – простая генетическая модель (генетические факторы и индивидуальная среда), СЕ – средовая одель (общая и индивидуальная среда), Е – модель случайных эффектов (индивидуальная среда и ошибка измерения).

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

В третьей главе диссертации представлены результаты исследования индивидуальных различий планирования у подростков, а также представлен анализ влияния генетических и средовых факторов на вариативность планирования в подростковом возрасте.

Анализ возрастных и половых различий в успешности планирования. Для оценки возрастных различий в успешности планирования выборка была разделена на 3 группы: - подростки, находящиеся в предпубертатном периоде (10-11 лет), подростки, вступившие в пубертат (12-14 лет) и старшая постпубертатная группа (15-17 лет). В таблице № 1 представлены описательные статистики для всех возрастных групп (см. Таблица 1).

Данные таблицы свидетельствуют о наличии тенденции к увеличению времени начального обдумывания при решении задач на 5 шагов и общего количества решенных задач при планировании в зависимости от возраста. Более сложная зависимость наблюдается для показателей текущего планирования - время, затраченное на текущее планирование возрастает, а затем снижается. Вместе с тем, по показателям среднего количества ошибок и среднего количества совершенных шагов, наблюдается общее выравнивание показателей при вхождении в пубертатный период. Таким образом, мы можем предположить, что вхождение пубертатный период вносит свой вклад в развитие планирования. Для оценки различий между этими тремя возрастными группами был использован метод множественного сравнения Бонферрони. Статистически достоверные различия были получены по 2 показателям: первоначальное время планирования в задачах на 5 шагов и общее количество решенных задач. Так, подростки 10-11 лет затрачивают меньше времени на первоначальное планирование, чем подростки 15-17 лет (F=3,33, p=0,04 с размером эффекта 2,4%). Вместе с тем, подростки 15-17 лет справлялись с решением большего количества задач, чем группа 10-11 лет (F=4,84, p=0,009). 3,3 % дисперсии по этому показателю объясняется влиянием фактора возраста. Эти результаты соответствуют данным исследования R. De Luca и коллег (De Luca R., et. al, 2003), в котором также были обнаружены статистически достоверные различия по общему количеству решенных задач у 8-10 и 11-14 с 15-19 и 20-1летних (F=5,175, p=0,005).

Нами также проводился дисперсионный анализ для оценки значимости половых различий по показателям планирования. Однако, статистически достоверных различий, связанных с полом испытуемых выявлено не было.

Анализ стратегии и успешности планирования. На следующем этапе анализа было предпринято сравнение результатов решения задач на планирование в зависимости от используемой подростками стратегии. Выборка была поделена на две группы в соответствии с используемым типом планирования. Для этого использовали один из параметров методики «Кембриджский чулок» - «время текущего планирования». Поскольку данный параметр отражает время, затраченное испытуемым на планирование шагов уже в ходе выполнения задания, в одну группу испытуемых вошли те, у кого это время было больше нуля, а в другую те, у кого оно было равно нулю (т.е. скорость выполнения шагов в блоке «повторяй» была такой же или ниже, чем в блоке «планируй и перемещай»). Таким образом, группа 1 объединяла людей, которые использовали текущее планирование, а группа 2 – людей, которые использовали только первоначальное планирование и не использовали текущее планирование при решении задач. Для лучшего понимания природы этих групп необходимо отметить, что при выполнении задач TOL идет интенсивный запрос к рабочей памяти, поскольку эффективность обобщения, выполнения и модификации когнитивного плана базируется на запоминании и выполнении нескольких подцелей (Cohen G., 1996). Соответственно, более ограниченные ресурсы рабочей памяти приводят к использованию испытуемыми более простой стратегии решения задач (Gilhooly K.J. et al.,1993; Gilhooly K.J. et al.,1999), а именно, текущего планирования. Относительно большие ресурсы рабочей памяти, напротив, позволяют испытуемому следовать плану, составленному изначально, до начала выполнения действий по решению задачи, не прибегая, таким образом, к текущему планированию. Назовем вслед за S.P. Daviеs (2003) стратегию первой группы испытуемых «текущее планирование», а стратегию второй группы – «первоначальное планирование». Использование предложенных S.P. Daviеs стратегий планирования дает целый ряд преимуществ в экспериментальном исследовании, поскольку они легко измеряются, и не зависят от теоретической парадигмы.

Примечание: средние значение; Sстандартное отклонение.

Были получены статистически достоверные различия по показателям «среднее количество шагов» при выполнении задач на 4 и 5 шагов. Так, подростки, использующие 2 стратегию (первоначальное планирование), делают меньше шагов при решении этих задач, чем подростки, использующие стратегию текущего планирования (F=7,67, p=,006 для задач на 4 шага; F=24,39, p=,000 для задач на 5 шагов). Размер эффекта в случае задач на 5 шагов составил 7,8%, а в случае задач на 4 шага – 2,6%. Точно такие же значения были получены в показателях количества ошибочных шагов в решении задач на 4 и 5 шагов. Кроме того, подростки, использующие стратегию первоначального планирования, также являются более эффективными с точки зрения количества правильно решенных задач (F=15,92, p=,000) с размером эффекта 5,3%.

Важно отметить, что согласно полученным нами данным, частота использования первой (текущее планирование) или второй (первоначальное планирование) стратегий имела тенденцию меняться с возрастом. Соответствующие частоты представлены на рисунке 2. В старшей возрастной группе (16-17 лет) подростки использовали две стратегии приблизительно в равной пропорции (47,8% и 52,2% первоначальное и текущее планирование соответственно), в то время как подростки из младшей группы (10-11 лет) заметно чаще использовали стратегию текущего планирования (67,5%) по сравнению с более эффективной стратегией первоначального планирования (32,5%). Возрастные группы 12-13 лет и 14-15 лет заняли промежуточное положение – в каждой из групп около 61% использовали стратегию текущего планирования и 39% стратегию первоначального планирования.

Рисунок 2. Частота использования стратегий первоначального (стратегия 2) и текущего (стратегия 1) планирования в различных возрастах, %.

Взаимосвязи показателей планирования с невербальным интеллектом и индивидуальными особенностями саморегуляции поведения. На этом этапе анализа была проведена оценка связей между особенностями планирования невербальным интеллектом и стилем саморегуляции поведения. Результаты корреляционного анализа показали, что с увеличением показателей общего интеллекта у подростков увеличиваются количество решенных задач (r=0,173, p=0,01) и время первоначального планирования (r=0,140,p=0,05), при этом уменьшается количество шагов (r0,138,p=0,05) и ошибок (r=-0,138,p=0,05) при решении когнитивных задач. Интересным является то, что при увеличении уровня общего интеллекта уменьшается использование текущего планирования как для задач на 4(r0,261,p=0,001), так и 5(r=-0,231,p=0,004) шагов. Значимые коэффициенты корреляции были обнаружены между показателями общего интеллекта и используемой стратегией при планировании решения (r=0,283, p=0,000).

С целью установления различий в использовании той или иной стратегии планирования в зависимости от уровня интеллекта, нами проводился дисперсионный анализ. В результате исследования было выявлено, что подростки с более высоким уровнем интеллекта используют вторую стратегию (F=17,73, p=0,000), которая предполагает использование первоначального планирования, а также является эффективнее. Для оценки влияния уровня интеллекта на выбор стратегии при планировании, нами был проведен регрессионный анализ. В результате было установлено, что 8% вариации показателей интеллекта объясняется выбором той или иной стратегии (?=0,283, p=0,00).

Анализ взаимосвязи между особенностями саморегуляции и планирования проводился на выборке старших подростков, поскольку опросник «Стиль саморегуляции поведения» рассчитан на 15-1летних. Корреляционный анализ не выявил значимых связей между показателями планирования и характеристиками индивидуального стиля саморегуляции. Вместе с тем, значимые корреляции (r=0,370, p=0,009) были обнаружены между выбираемой стратегией планирования и показателями по шкале «оценивание результатов» опросника саморегуляции. Дисперсионный анализ показателя «оценивание результатов» выявил, что подростки, использующие эффективную стратегию («первоначальное планирование») имеют более высокие показателя по шкале «оценивание результатов» ССПМ, то есть адекватно оценивают себя и результаты своей деятельности и поведения (F=7,47, p=0,009). Регрессионный анализ показал, что 14% вариации показателя оценивание результатов объясняется выбором стратегии планирования (?=0,370, p=0,009).

Анализ влияния генетических и средовых факторов на индивидуальные различия планирования у подростков. Анализ внутрипарных корреляций показал, что по большинству показателей у монозиготных близнецов корреляции несколько выше, чем у одни разнополых дизиготных близнецовых пар (см. Таблица 4).

Вместе с тем, можно отметить интересную тенденцию, что при переходе от более легкой задачи на 4 шага к задачам на 5 шагов коэффициент внутрипарной корреляции у монозиготных близнецов по сравнению с показателями коэффициента у дизиготных близнецов становиться несколько выше. При решении сложной когнитивной задачи монозиготные близнецы более похожи, чем дизиготные, что свидетельствует, возможно, о большем влиянии генетических факторов на индивидуальные различия при решении задач. В нашем исследовании было обнаружено, что с возрастанием общего интеллекта у подростков, увеличивается количество решенных задач (r=0,173, p=0,01) и время первоначального планирования на 5 шагов (r=0,140,p=0,05). В то же время, учитывая роль наследственных факторов в индивидуальных различиях интеллекта можно предположить, что влияние генетических факторов на показатели планирования, также увеличиваются.

Результаты структурного моделирования. Для анализа данных по показателям планирования у подростков проверялись четыре модели структуры фенотипической дисперсии: ACE – полная модель, AE – простая генетическая модель, CE – средовая модель, E – модель случайных эффектов. Поскольку ни в одном случае корреляции монозиготных близнецов не превышали корреляции дизиготных близнецов более чем вдвое, модель ADE, включающая неаддитивные генетические факторы (D), нами не использовалась.

Результаты подбора моделей (см. Таблица 5) показали, что полная модель оказалась наиболее подходящей для показателей времени первоначального планирования в задачах на 5 шагов (-2LnL = 317,33; AIC=-724,68) и количества правильно решенных задач (-2LnL = 1932,47; AIC=852,53). В вариативность данных показателей вносят вклад как генетические (15% и 19%), так и средовые факторы (15% и 16%). Для показателей времени первоначального планирования на 4 шага (-2LnL = 184,102; AIC=-863,90) и времени текущего планирования в задачах на 4 (-2LnL = 632,19; AIC303,81) и 5 (-2LnL = 586,04; AIC=-317,96) шагов, средовая модель оказалась наиболее подходящей. Вариативность данных показателей обуславливает общая (26%, 44% и 33%) и индивидуальная среда (74%, 56% и 67%). Как можно заметить, вклад индивидуальной среды во все изучаемые показатели по планированию наиболее ощутим. Это может говорить об индивидуальной траектории развития подростков, а именно избирательности подростков к овладению материалом, устойчивости их интересов, направленности личности.

Как отмечают S.L. Friedman и E.K. Scholnick (1998) изучение планирования не может обойтись без включения эмоциональных, мотивационных, культурных и социальных факторов. Многие проблемы подростков, по их мнению, сводятся к неумению планировать, но вместе с тем, подростки способны быть эффективными в планировании, если дело касается вещей, которые их мотивируют. Они отмечают, что необходимо рассматривать влияние социальных, семейных и групповых норм на когнитивные, мотивационные и личностные компоненты способности человека планировать что-либо. В пользу данного представления также говорят ранее полученные в исследовании данные связи между показателями опросника «Стиль саморегуляции поведения» (шкалы «оценивание результатов») и выбираемой стратегий планирования (?=0,370, p=0,009). Как отмечалось ранее, 14% дисперсии объясняется вкладом показателя «оценивание результатов» на выбор эффективной стратегии.

В целом, можно заключить, что в ходе решения задач на когнитивное планирование наследственные факторы вносят заметный вклад, когда речь идет о сложных задачах, предъявляющих больше требований к общему интеллекту. Вместе с тем, именно средовые факторы оказывают большее влияние на вариативность планирования в подростковом возрасте. Безусловно, остается актуальным исследование необходимость влияния социальных, семейных и групповых норм на когнитивные, мотивационные и личностные компоненты способности планировать.

Основные выводы диссертационного исследования:

1. Теоретический анализ когнитивных исследований процесса планирования позволил выделить основные факторы, влияющие в подростковом возрасте на индивидуальные различия в показателях планирования (генетические факторы, особенности когнитивной и регуляторной сферы).

2. Результаты экспериментального исследования показали, что в ходе решения когнитивных задач подростки используют в основном две стратегии планирования. Первая стратегия – планирования по ходу выполнения задач («текущего» планирования) и вторая стратегия предполагающая планирование до начала решения задачи («первоначального» планирование). Стратегия «первоначального» планирования более эффективна по сравнению с текущим планированием, поскольку она позволяет эффективнее решать задачи, избегая лишних ходов и делая меньше ошибок.

3. Анализ возрастных различий процесса планирования выявил, что старшие подростки чаще склонны решать задачу с помощью первоначального планирования, рассчитав все ходы заранее и не прибегая к планированию в ходе решения задачи. Подростки в возрасте 15-17 лет имеют тенденцию планировать более эффективно, чем младшие подростки в возрасте 10-12 лет. Они затрачивают больше времени на первоначальное планирование, но вместе тем, успешно решают большее количество задач. Различий в особенностях планирования между мальчиками и девочками не обнаружено.

4. Подростки, использующие более эффективную стратегию («первоначальное планирование») обладают более высоким уровнем интеллекта, а также адекватно оценивают как сам факт рассогласования полученных результатов с целью деятельности, так и ведущие к нему причины, гибко адаптируясь к изменению условий.

5. Близнецовое исследование процесса планирования показало большее сходство МЗ близнецов, по сравнению с ДЗ по показателям общего количества решенных задач и времени первоначального планирования при решении сложных задач, предъявляющих большие требований к общему интеллекту. По показателям планирования при решении задач на 4 шага сходство ДЗ близнецов выше, чем у МЗ, что может свидетельствовать о влиянии специфической дизиготной среды.

6. В структуре фенотипической дисперсии показателей времени первоначального планирования в задачах на 5 шагов и количество правильно решенных задач, соответственно, 15% и 19% вариаций объясняются генетическими факторами, тогда как 15% и 16% факторами общей и 70 % и 65% индивидуальной среды.

Объем: 1,5 п.л.


Страницы: 1  2