流動性知能と結晶性知能

流動性知能( g _f ) と結晶性知能( g _c )の概念は、 1943 年に心理学者レイモンド キャッテルによって導入されました。^{[1] [2] [3]キャッテルの}心理測定学に基づく理論によると、一般知能( g ) はg _fとg _cに細分されます。流動性知能は、新しい推論問題を解決する能力であり、理解、問題解決、学習などの多くの重要なスキルと相関しています。^[4]一方、結晶性知能は、以前に学習した一次関係抽象化を適用して二次関係抽象化を推論する能力です。 ^[5]

流動性知能と結晶性知能は、もともとレイモンド・キャッテルによって概念化された概念である。^[2]流動性知能と結晶性知能の概念は、キャッテルと彼の元教え子であるジョン・L・ホーンによってさらに発展させられた。^{[6] [7] [3]}知能テストのほとんどは、主に子供と若者に焦点を当てていた。キャッテルとホーンは、個人が老化すると知能がどのように変化し発達するかを見たかった。彼らは、一部の記憶と概念は残るが、その他は減少することを認識した。したがって、2種類の知能を区別する必要があった。^[8]

流動性知能（GF ）は_、事前学習（公式および非公式教育など）や文化適応に最小限しか依存しない推論やその他の精神活動の基本的なプロセスに関係しています。ホーンは、流動性知能は形がなく、さまざまな認知活動に「流れ込む」ことができると指摘しています。^[9]流動性推論を測定するタスクでは、抽象的な推論問題を解決する能力が必要です。流動性知能を測定するタスクの例には、図形の分類、図形分析、数字と文字の連続、マトリックス、ペアの関連付けなどがあります。^[7]

結晶化知能（GC _）には、学習した手順と知識が含まれます。それは経験と文化変容の影響を反映しています。ホーンは、結晶化能力は「経験から生まれた沈殿物」であり、文化の知能と組み合わされた流動的能力の事前適用の結果であると指摘しています。^[9]結晶化知能を測定するタスクの例には、語彙、一般情報、抽象的な単語の類推、言語の仕組みなどがあります。^[7]

ホーン^[10]は、問題を解決するための結晶化されたアプローチと流動的なアプローチの次の例を示しました。彼が説明した問題は次のとおりです。

「病院には 100 人の患者がいます。そのうちの何人か (偶数名) は片足ですが靴を履いています。残りの半分は裸足です。靴を履いている人は何人いますか?」

問題を解決するための結晶化されたアプローチには、高校レベルの代数の応用が含まれます。代数は文化変容の産物です。

${\displaystyle x+1/2*(100-x)*2}$は履かれている靴の数で、x は片足の患者の数に等しくなります。は両足の患者の数に等しくなります。 答えは 100 足の靴になります。 ${\displaystyle 100-x}$

結晶化されたアプローチで問題を解決するのとは対照的に、ホーンは、高校レベルの代数の学習に依存しない、流動的なアプローチで問題を解決する架空の例を示しました。ホーンは、架空の例として、中学校に通うには幼すぎるが、流動的な能力を応用して問題を解決できる少年について説明しました。「彼は、2 本足の人々の半分が靴を履いておらず、残りの全員 (偶数) が 1 本足であれば、靴は平均して 1 人あたり 1 足で、答えは 100 だと推論するかもしれません。」

研究者は流動能力と結晶化能力の理論をピアジェの認知発達理論と結び付けている。^{[11] [12]}流動能力とピアジェの操作的知能はどちらも論理的思考と「関係の推論」（キャテルが関係の推論を指すために使用した表現）に関係している。結晶化能力とピアジェの日常学習の扱いは経験の印象を反映している。流動能力と結晶化知能の関係と同様に、ピアジェの操作性は日常学​​習に先行し、最終的には日常学習の基礎を提供すると考えられている。^[12]

流動性知能を評価するためにさまざまな尺度が考えられてきました。

レイヴンの漸進的マトリックス（RPM）^[13]は、流動性能力の最も一般的に使用される尺度の1つです。これは非言語の多肢選択テストです。参加者は、一連のオブジェクトの空間的構成に基づいて関連する特徴を特定し、特定された特徴の1つ以上に一致するオブジェクトを1つ選択することで、一連の描画を完成させる必要があります。^[14]このタスクは、心的表現または関係的推論間の1つ以上の関係を考慮する能力を評価します。 命題的類推と意味的決定タスクも関係的推論を評価するために使用されます。^{[15] [16]}

ウッドコック・ジョンソン認知能力検査第3版（WJ-III）では、概念形成と分析統合の2つのテストでgf_を評価します。^[17]概念形成タスクでは、カテゴリ思考が求められ、分析統合タスクでは、一般的な連続推論が求められます。^[18]

被験者は、難易度が増すビジュアルパズルを解くための根底にある「ルール」を推測することで概念を適用する必要があります。難易度が増すにつれて、被験者は1対1の比較を含むパズルを解くための重要な違い（または「ルール」）を特定する必要があります。より難しい問題では、被験者は「and」（たとえば、解決策にはこれとあれがいくつか含まれている必要があります）の概念と「or」（たとえば、ボックス内に入るには、アイテムはこれまたはあれのいずれかである必要があります）の概念を理解する必要があります。最も難しい問題は、被験者が以前に取り組んださまざまなタイプのコンセプトパズル間の流動的な変換と認知のシフトを必要とします。 ^[18]

分析・統合テストでは、被験者はミニチュア数学システムを模倣した不完全な論理パズルの解答を学習し、口頭で述べる必要があります。このテストには、化学や論理などの他の分野で記号定式化を使用する際に関係するいくつかの機能も含まれています。被験者は、パズルを解くために使用される一連の論理ルール、つまり「キー」を提示します。被験者は、キーを使用して各パズル内の欠けている色を特定する必要があります。複雑な項目では、最終的な解答を導き出すために、キーを 2 回以上連続して頭の中で操作する必要があるパズルが提示されます。難易度が増す項目では、演繹、論理、推論の流動的なシフトを必要とするパズルが混在します。^[17]

ウェクスラー児童知能検査第4版（WISC-IV）^[19]は、5つの主要な指標スコアで認知能力の総合的な測定に使用されています。WISC-IVでは、知覚推論指数にg _fを評価する2つのサブテストが含まれています。帰納法と演繹法を含むマトリックス推論と、帰納法を含む絵の概念です。^[20]

絵の概念課題では、子どもたちに2列または3列の絵が提示され、共通の特徴に基づいてどの絵（各列から1枚）が一緒に属しているかを尋ねられます。この課題は、一連の資料を支配する根本的な特徴（例：規則、概念、傾向、クラスの所属）を発見する子どもの能力を評価します。^[20]

マトリックス推論では、この能力に加え、定められたルール、前提、条件から始めて、新しい問題の解決策に到達するために1つ以上のステップを実行する能力（演繹）も評価します。マトリックス推論テストでは、子供に1枚の写真が欠けている一連の写真またはシーケンスが提示されます。子供は、5つの選択肢の中から、そのシリーズまたはシーケンスに合う写真を選択するという課題に直面します。マトリックス推論と画像概念は視覚刺激を使用し、表現言語を必要としないため、g _fの非言語テストであると考えられてきました。^[20]

企業環境において、流動性知能は、複雑性、不確実性、曖昧性に特徴づけられる環境でうまく働く能力を予測する指標です。認知プロセスプロファイル（CPP）は、人の流動性知能と認知プロセスを測定します。これは、エリオット・ジャックスの層別システム理論に従って、これらを適切な職場環境と照らし合わせます。^[21] Fe et al.（2022）は、幼少期に測定された流動性知能が労働市場の収入を予測することを示しました。^[22]

一部の著者は、個人がIQテストで提示された問題に本当に興味がない限り、興味の欠如のために問題を解決するために必要な認知作業が実行されない可能性があると示唆しています。これらの著者は、流動性知能を測定することを目的としたテストの低いスコアは、タスクを正常に完了できないことよりも、タスクへの興味の欠如を反映している可能性があると主張しています。^[23]

流動性知能は27歳頃にピークに達し、その後徐々に低下します。^[24]この低下は、右小脳の局所萎縮、練習不足、または加齢に伴う脳の変化の結果である可能性があります。^{[25] [26]}

結晶性知能は通常、徐々に増加し、成人期の大半にわたって比較的安定していますが、65歳を過ぎると低下し始めます。 ^[26]認知能力の正確なピーク年齢は依然として不明です。^[27]

ワーキングメモリ容量は流動性知能と密接に関連しており、g _fの個人差を説明するために提案されている。^{[28]ワーキングメモリと}g _fを関連付けることは、2つの概念に関して研究者を困惑させてきた謎を解くのに役立つ可能性があることが示唆されている。^[29]

デイビッド・ギアリーによれば、g _fとg _{c は}2つの異なる脳システムに由来する。流動性知能は背外側前頭前野、前帯状皮質、その他注意力や短期記憶に関わるシステムに関係する。結晶性知能は海馬など長期記憶の保存と使用に関わる脳領域の機能であると思われる。^[30]

ワーキングメモリはg _{f に}影響を与えると考えられているため、ワーキングメモリの容量を増やすトレーニングはg _fにプラスの影響を与える可能性があります。ただし、一部の研究者は、g _{f を}高めるためのトレーニング介入の結果が、特にこれらのテクニックが認知障害のない健康な子供や大人によって使用された場合に、長期的かつ移転可能であるかどうか疑問視しています。^[31] 2012年に発表されたメタ分析レビューでは、「記憶トレーニングプログラムは、一般化されない短期的で特定のトレーニング効果を生み出すようです」と結論付けられています。^[32]

ベルン大学の参加者70人（平均年齢25.6歳）を対象とした4つの個別実験で、Jaeggiらは、人口統計学的にマッチングした対照群と比較して、1日約25分間、8日から19日間、厳しいワーキングメモリタスク（デュアルnバック）を練習した健康な若い成人は、流動性知能のマトリックステストのスコアがテスト前後で有意に大きく増加したことを発見しました。^[33]トレーニングの効果がどれだけ持続するかを評価するための長期的な追跡調査はありませんでした。

その後の2つのnバック研究^{[34] [35]}は、Jaeggiらの研究結果を裏付けるものではありませんでした。参加者のトレーニング課題におけるパフォーマンスは向上しましたが、これらの研究では、テストされた精神的能力、特に流動性知能とワーキングメモリ容量に有意な改善は見られませんでした。

したがって、調査結果のバランスは、ワーキングメモリを増やすことを目的としたトレーニングは特定の短期的な効果をもたらす可能性があるが、g _fには影響がないことを示唆しています。