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High fluid intelligence and analogical reasoning

Hitherto, previous studies on the cerebral correlates of fluid intelligence (fluIQ) used tasks that did not exclusively demand fluIQ, or were restricted to participants of average fluIQ (ave-fluIQ) solving intelligence test items of varying difficulty, thus not allowing assumptions on interindividual differences in fluIQ. Geometric analogical reasoning (GAR) demands fluIQ very purely and thus is an eligible approach for research on interindividual differences in fluIQ. In a first study, we examined the cerebral correlates of GAR, and showed the involvement of parietal and frontal brain regions. This is in line with the assumptions of the parieto-frontal integration theory (P-FIT) of intelligence and with literature reports for other visuo-spatial tasks. Building upon these findings, we report results from a second study with high fluIQ (hi-fluIQ) and ave-fluIQ school students solving a GAR task. Again in line with the P-FIT model, we demonstrated that the parieto-frontal network is involved in GAR in both groups. However, the extent of task-related brain activation in parietal and frontal brain regions was differentially modulated by fluIQ. Our results thus partly run counter to the postulates of the neural efficiency hypothesis, which assumes a negative brain activation-intelligence relationship. We conclude that this relationship is not generally unitary; rather, it can be conjectured that the adaptive and flexible modulation of brain activation is characteristic of hi-fluIQ. Knowledge on the stability of the cerebral correlates of hi-fluIQ during adolescence had been sparse. To elucidate this field, we examined the follow-up stability of the cerebral correlates of GAR in hi-fluIQ in a third study. We demonstrated that the relevant brain network is in place already at age 17 and that improvements in behavioral performance at age 18 due to task familiarity are indicative of more efficient use of the cerebral resources available. / Bisherige Studien zu zerebralen Korrelaten fluider Intelligenz (fluIQ) haben Aufgaben verwendet, die fluIQ nicht in Reinform erfordern oder haben Probanden mit durchschnittlicher fluIQ (ave-fluIQ) beim Lösen von Intelligenztestaufgaben mit variierenden Schwierigkeitsstufen untersucht und ermöglichen daher keine Aussagen zu interindividuellen Unterschieden in fluIQ. Geometrisches analoges Schließen (GA) beansprucht fluIQ in Reinform und eignet sich daher als differentielles Untersuchungsparadigma. In einer ersten Studie haben wir die zerebralen Korrelate des GA untersucht und nachgewiesen, dass parietale und frontale Hirnregionen involviert sind. Dies steht im Einklang mit der parieto-frontalen Integrationstheorie (P-FIT) der Intelligenz und mit Literaturberichten zu anderen visuell-räumlichen Aufgaben. Aufbauend auf diesen Befunden berichten wir Ergebnisse einer zweiten Studie, in der Schüler mit hoher fluIQ (hi-fluIQ) und ave-fluIQ GA-Aufgaben lösten. In Übereinstimmung mit den Annahmen des P-FIT-Modells konnten wir zeigen, dass GA in beiden Gruppen das parieto-frontale Netzwerk beansprucht. Das Ausmaß der Hirnaktivierung wurde jedoch differentiell durch fluIQ moduliert. Unsere Ergebnisse widersprechen damit teilweise den Postulaten der neuralen Effizienztheorie, die einen negativen Zusammenhang zwischen Hirnaktivierung und Intelligenz annimmt. Wir schlussfolgern, dass dieser Zusammenhang nicht generell einseitig gerichtet ist, sondern die flexible Modulation von Hirnaktivierung charakteristisch für hi-fluIQ ist. Befunde zur Stabilität zerebraler Korrelate von hi-fluIQ in der Jugend waren bisher rar. Um dieses Feld zu beleuchten, haben wir die follow-up-Stabilität zerebraler Korrelate des GA in der hi-fluIQ Gruppe in einer dritten Studie untersucht. Wir konnten zeigen, dass das relevante zerebrale Netzwerk schon mit 17 Jahren etabliert ist und Performanzverbesserungen über die Zeit für eine effizientere Nutzung der verfügbaren zerebralen Ressourcen sprechen.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/17076
Date13 December 2011
CreatorsPreusse, Franziska
ContributorsMeer, Elke van der, Wartenburger, Isabell, Grabner, Roland
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
RightsNamensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen, http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/de/

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