Этот парадокс разрешается при примене-
нии дополнительной меры согласованности, введенной
Баннистером (см. главу 5, с. 133). Можно предполо-
жить, что Психически здоровые испытуемые с высоким
показателем когнитивной сложности в эксперименте
Биври при повторном исследовании воспроизвели бы
стуктуры своей системы конструктов (как это сделали
психически здоровые испытуемые с высоким показате-
лем когнитивной сложности в эксперименте Баннисте-
ра), в то время как больные с нарушениями мышления
не способны к этому. Следует отметить, однако, что
Хонесс (91) не обнаружил связи между мерами интен-
сивности и когнитивной сложности (в исследовании, где
в качестве испытуемых были отобраны люди, ведущие
спокойную, размеренную жизнь).
В наши задачи не входит обзор литературы, посвя-
щенной проблеме когнитивной сложности, ставшей в
настоящее время самостоятельной областью исследова-
ния. К наиболее поздним относятся работы Бонариуса
(36), Крокетта (49), Адамс-Уэббера (1, 2). Мы ограни-
чимся кратким обзором существующих показателей и
обсуждением путаницы, связанной с ними.
Метод подсчета когнитивной сложности, предложен-
ный Биери, широко используется и в наши дни. Он
заключается в следующем. Каждый ряд решетки срав-
нивается с другим поэлементно. Если оценки полно-
стью согласуются между собой, то им приписывается
балл 1. Чем больше совпадение, чем выше балл, тем
меньше мера когнитивной сложности. Для оценочной
решетки в табл. 10 (с. 79) этот балл равен 28. Суще-
ствуют и другие способы подсчета: так, Бонариус (36) в
1965 году предложил 10 таких способов. К ним относят-
ся методы, основанные на анализе дисперсии числа и
содержания конструктов, параметрический и непара-
метрический факторный анализ и методы многомерного
шкалирования. Один из относительно новых показате-
лей-балл функционально независимого конструирова-
ния Ландфилда (114).
Пытаясь внести ясность в понятие когнитивной
сложности, Ванной (212) ввел представление о его
многомерности. Он показал, что различные индексы
отражают различные аспекты когнитивной сложности.
Адамс-Уэббер (2) сравнил дискриминантную валидность
ряда показателей когнитивной сложности и обнаружил
их функциональное сходство. Однако Куусинен и Нис-
тедт (109) определили, что конвергентная валидность 4
мер когнитивной сложности, включая показатель Би-
ери, невелика. Они обнаружили новую проблему: оказа-
лось, что на интеркорреляцию мер влияет характер
конструктов (выявленных или заданных). В работе
Хонесса (91) установлено, что показатели коррелируют
между собой только в том случае, когда существует
сходство в методах их подсчета.
По мнению Крокетта (49), показатель когнитивной
сложности, предложенный Биери,-это мера диффе-
ренцированности, а не интегрированности. Смит и Лич
(205) предложили операционные критерии их различе-
ния, причем разработанный ими иерархический показа-
тель не коррелировал с мерой Биери. Меткалф (149),
получив сходный результат, утверждал, что <...когни-
тивная дифференцированность-показатель того, как
много конструктов испытуемый использует для разли-
чения элементов, в то время как когнитивная слож-
ность отражает еще и иерархические отношения между
конструктами> (149, 1306).
Главное здесь-не увязнуть в семантике терминов.
Очевидно, что показатель когнитивной сложности Би-
ери не измеряет ничего, что было бы в настоящий
момент точно определено на теоретическом уровне. В
понятии <когнитивная сложность> можно легко выде-
лить по крайней мере два аспекта-показатели близо-
сти (или сходства) конструктов между собой и показа-
тели, описывающие их интеграцию.
Показатели когнитивной интеграции
Методики Хинкла и следствие организации
Хинкл (88) предпринял попытку исследования иерар-
хической организации системы конструктов (иерархич-
ность выводится из следствия организации). Разрабо-
тайные им импликативная решетка и решетка <сопро-
тивления изменениям> подробно обсуждались выше
(с. 82-93). Хинкл показал, что суперординатные кон-
структы имеют больше импликаций (а следовательно, и
большую психологическую значимость), чем суборди-
натные, и что первые сильнее сопротивляются измене-
ниям. В отличие от других типов решеток импликатив-
ная решетка позволяет определить не только общий
уровень интеграции, но и выяснить, какие именно
конструкты доминируют над другими (например, А
имплицирует Б, но Б не имплицирует А).
Показатели насыщенности
Франселла (66) использовала модификацию имплика-
тивной решетки Хинкла для изучения интеграции внут-
ри субсистемы конструктов. Показатель насыщенности
разрабатывался на основании гипотезы Хинкла о том,
что <общее число импликаций конструкта по отноше-
нию к возможному числу импликаций можно использо-
вать как меру значимости данного конструкта>. Фран-
селла, однако, исследовала не отдельные конструкты, а
субсистемы конструктов (например, субсистему, центр
которой образован конструктом <я как заика>). При
использовании биполярной импликативной решетки
(с. 89) показатель насыщенности определяется простым
арифметическим подсчетом реального количества им-
пликаций (между конструктами данного испытуемого) и
его процентного отношения к общему количеству воз-
можных импликаций в решетке такого размера.
Показатель насыщенности коррелировал с улучше-
нием состояния заик в ходе терапии. Эта мера оказа-
лась значимо меньше (р<0,001) у тех заикающихся, чья
речь в ходе лечения улучшилась на 50% или более, по
сравнению с теми, у кого не наблюдалось значительно-
го улучшения, и с теми, кто преждевременно прервал
лечение.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84