by Ayesh Perera, 12月14日に公開されました。 2020年

Take-home Messages
  • 学習や記憶を可能にする一般的な知能は、流動的な知能と結晶化した知能から構成されています。
  • 流動性知能には理解、推論、問題解決が含まれ、結晶化知能には記憶された知識や過去の経験を思い出すことが含まれます。
  • 流動性知能と結晶化知能は、多くの課題を遂行する上で相互に関係しているにもかかわらず、異なる脳システムに依存しています。
  • 流動性知能と結晶化知能を測定するために様々なツールが使用されていますが、新しい研究によると、流動性知能はこれまで固定的であると考えられていましたが、向上させることが可能であることが示唆されています。

新規事項を学び、過去を思い出す能力は一般知能と呼ばれています(Cattell, 1963)。

一般知能とは、人間の知能や認知能力に関する心理学的調査の構成要素である。

一般知能は、様々な認知タスク間の相関関係を内包しており、それは2つの細分化されたものに分類されます(Cattell, 1971)。

一般的な知能は、様々な認知課題の相関関係を内包しており、2つの細目に分類されます(Cattell, 1971)。

流動性知能と結晶化知能の理論は、かつて一般知能という単一の構成要素とされていたものに挑戦し、同時に拡張するものです。

起源と発展

流動的知能と結晶化した知能の理論は、1963年に心理学者のRaymond B. Cattellによって、心理測定に基づいた理論として初めて提唱されました。

キャッテルは、著書『Intelligence, Its Structure, Growth, and Action』の中で、一般的な知能の構成要素の1つを、流動的な性質を具現化し、どんな問題にも直接対応できるものとしました (Cattell, 1987)。

そして、もう1つの要素として、「結晶化したスキル」の分野に投資された部分を挙げました。

流動的知能と結晶化した知能という2つの概念は、キャッテルのかつての教え子であり、認知心理学者のジョン・レナード・ホーンによってさらに発展しました(Horn & Cattell, 1967)。

流動性知能

流動性知能とは、過去の経験や蓄積された知識に頼ることなく、新しい問題を解決するために、スピーディーに思考し、柔軟に推論する能力のことです。

Raymond Cattell (1967)が指摘したように、「過去の具体的な練習や関係性に関する指導とは無関係に関係性を知覚する」能力のことです。

流動性知能の活用例としては、パズルを解くこと、新しい問題に対処するための戦略を構築すること、統計データにパターンを見出すこと、推測的な哲学的推論に従事することなどが挙げられます(Unsworth, Fukuda, Awh & Vogel, 2014)。

ホーン(1969)は、流動的な知性は形を持たず、馴化や、フォーマルおよびインフォーマルな教育を含む事前学習には最小限しか依存しないと指摘しました。

さらに彼は、流動的な知性は無数の多様な認知活動に流れ込むことができると主張しました。

流動性知能は、20代後半にピークを迎え、その後徐々に低下していくと考えられてきました(Cacioppo, Freberg 2012).流動性知能の低下は、神経学的機能の低下に関連していると考えられますが、高齢になって使用頻度が減ることによっても低下する可能性があります。

graph showing fluid and Crystallized Intelligence across the lifespan

この流動性知能の低下は、右小脳における脳の局所的な萎縮、加齢に伴う脳の変化、トレーニングの不足などが原因とされてきました(Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006)。

結晶化された知能

結晶化された知能とは、事前の学習によって得られたスキルや知識を活用する能力のことです(Horn, 1969)。

結晶化された知能の使用例としては、歴史的な出来事や日付を思い出すこと、地理的な場所を思い出すこと、語彙を増やすこと、詩的な文章を暗唱することなどが挙げられます(Horn, 1968).また、結晶化された知能の使用には、既存の情報やスキルを思い出すことが含まれます。

結晶化された知能は、推論方法の知識、言語能力、技術への理解など、蓄積された知識から生じるものです。

結晶化された知能の使用には、スキルと同様に既存の情報を思い出すことが含まれます。

ホーン(1969)は、結晶化した知性とは、流動性のある知性を以前に適用したことに起因する「経験からの沈殿物」であると説明しています。

言語の仕組み(語彙構築など)や一般的な情報を含むタスクを効果的に完了するには、結晶化された知能に依存します。

結晶化された知能は徐々に上昇し、成人期を通じて安定していますが、60歳を過ぎると低下し始めます(Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006)。

How the Intelligence Types Work Together

流動性知能と結晶化知能はそれぞれ異なるものですが、この2つの要素が関係する課題の多さに注目することが重要です。

例えば、数学の試験を受けるとき、与えられた問題に制限時間内に答えるための戦略を構築するには、流動性知能に頼ることができます。

このような顕在的な相互関係にもかかわらず、結晶化した知性は、時間をかけて結晶化した流動性知性の一種ではありません(Cherry, 2018)。

つまり、流動的な知性による問題の批判的な分析は、結晶化された知性の一部を構成する長期的な記憶に情報を作り、転送することになります。

流動性知能の測定法

  • Woodcock-Johnson Tests of Cognitive 能力。 Woodcock-Johnson Tests of Cognitive Abilitiesの第3版は、分類的思考を伴う概念形成と、順序的な推論を伴う分析統合から構成されています(Woodcock, McGrew & Mather, 2001)。

    概念形成では、難易度の高い順に提示されたパズルを解くために、基本的なルールを推論する必要があります(Schrank, & Flanagan 2003)。

    一方、分析合成では、数学のシステムを模した論理パズルの解答を学習し、口頭で発表する必要があります。

  • Raven’s Progressive Matrices: Raven’s Progressive Matricesは、様々な心的表現の関係性を見分ける能力を評価するものです(Raven, Raven & Court 2003)。
  • Wechsler Intelligence Scales for Children(子どものためのウェクスラー知能検査)。 Wechsler Intelligence Scales for Children, Fourth Editionは、視覚刺激のみに依存しており、マトリックス推論テストとピクチャーコンセプト評価からなる非言語テストです(Wechsler, 2003)。

    絵の概念課題では、一連の材料を支配する基本的な特性を見分ける能力を評価し、マトリックス推論テストでは、新しい問題の解決策を特定するために、述べられた支配的な特性/規則から始める能力を評価します(Flanagan, & Kaufman, 2004)。 ここでいう解決策とは、述べられたルールに適合するパズルの絵のことです。

結晶化した知性の測定法h4 of Crystallized Intelligence

  • The C-テストです。 C-テストは、当初は外国語能力テストとして提案されたテキスト完成度テストで、結晶化された知能の統合的な測定値を提供します(Baghaei, & Tabatabaee-Yazdi, 2015)。
  • ウェクスラー成人知能尺度(WAIS)です。 1981年から使用されているウェクスラー成人知能評価尺度の改訂版は、5つのパフォーマンスサブテストと6つの言語サブテストで構成されています(Kaufman & Lichtenberger 2006)。

    これらの言語テストには、理解力、情報、デジットスパン、語彙、類似性、算数などがあります(Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised)。

流動性知能は向上するか

結晶化した知能は時間の経過とともに向上し、加齢とともに安定することが知られているため、教育や経験が結晶化した知能を向上させることは一般的に認められています(Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006)。

最近まで、流動性知能は静的なものであり、主に遺伝的要因によって決定されるため、変化させることはできないと広く考えられていました。

最近までは、流動性知能は遺伝的要因によって大きく左右されるため、変えることはできないと考えられていました。

2008年に心理学者のSusanne M. Jaeggiが行ったいくつかの実験では、70人の参加者が流動性知能を向上させるために日常的な作業と定期的なトレーニングを受けました(Jaeggi, Buschkuehl, Jonides & Perrig, 2008)。 Qiu, Wei, Zhao and Linによる同様の研究も、Jaeggiの結論を支持しています(Qiu, Wei, Zhao, & Lin, 2009)。

しかしながら、その後の研究では、Jaeggiの結果を裏付けるものも反証するものもありませんでした。

著者について

Ayesh Pereraはハーバード大学を卒業し、政治、倫理、宗教を専攻しました。 現在はCambridge Center for Behavioral Studiesのインターンとして神経科学やピークパフォーマンスに関する研究を行う一方、憲法や法解釈に関する自著の執筆に取り組んでいます。

この記事の参照方法:

Prera, A (2020, Oct 26). 流動的な知能と結晶化した知能の比較 . Simply Psychology. https://www.simplypsychology.org/fluid-crystallized-intelligence.html

APA Style References

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この記事の参照方法:

Prera, A (2020, Oct 26). 流動的な知能と結晶化した知能の比較 . Simply Psychology. https://www.simplypsychology.org/fluid-crystallized-intelligence.html

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