Связь темпа развития регуляторных функций за год с экранным временем детей 5—6 лет из трех регионов России

204

Аннотация

Цель работы заключалась в изучении связи темпа развития регуляторных функций за год с экранным временем детей 5—6 лет. В исследовании приняли участие 495 детей из г. Казани, г. Москвы, Республики Саха (Якутия), которым на момент начала исследования было 5—6 лет. Выборочная совокупность была поделена на три равные в процентном соотношении группы на основе суммарного экранного времени за неделю. Такой подход обеспечил возможность анализа контрастных случаев, т. е. детей с минимальным (от 1 до 11 час. в неделю) и максимальным (от 19,5 до 70 час. в неделю) экранным временем. Показано, что у детей с минимальным экранным временем за год улучшился уровень когнитивной гибкости, а у детей с максимальным — ухудшился. У детей с минимальным экранным временем уровень когнитивного сдерживающего контроля за год увеличился статистически более значимо, чем у детей с максимальным экранным временем. В темпе развития рабочей памяти и поведенческого сдерживающего контроля статистически значимых различий между группами не обнаружено.

Общая информация

Ключевые слова: регуляторные функции, когнитивная гибкость, вербальная рабочая память, контроль, цифровые устройства, экранное время

Рубрика издания: Возрастная психология

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/chp.2023190109

Финансирование. Работа выполнена при поддержке гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых и по государственной поддержке ведущих научных школ Российской Федерации МД-6168.2021.2

Получена: 22.12.2022

Принята в печать:

Для цитаты: Веракса А.Н., Гаврилова М.Н., Чичинина Е.А., Твардовская А.А., Семенов Ю.И., Алмазова О.В. Связь темпа развития регуляторных функций за год с экранным временем детей 5—6 лет из трех регионов России // Культурно-историческая психология. 2023. Том 19. № 1. С. 62–70. DOI: 10.17759/chp.2023190109

Подкаст

Полный текст

Введение

В дошкольном возрасте происходит активное формирование произвольности, иначе говоря, самоконтроля [4]. Развитие самоконтроля в детстве предсказывает жизненные достижения, здоровье и качество жизни во взрослом возрасте [9], в связи с чем произвольность можно считать ключевым формированием дошкольного возраста [1]. Формирование произвольности в дошкольном возрасте чувствительно к систематическим воздействиям окружающей среды [4]. Одним из таких воздействий может являться использование цифровых устройств [12], которыми дети дошкольного возраста сейчас пользуются в среднем около 3 часов в день [7]. Под понятием «цифровые устройства» (далее — ЦУ) в данном тексте понимаются телевизор, смартфон, компьютер, планшет. Проведение длительного времени дошкольниками перед экранами ЦУ вызывает у исследователей и родителей опасения с точки зрения потенциального негативного влияния ЦУ на развитие произвольности [13].

В ряде исследований показано, что время, проведенное перед экранами ЦУ («экранное время»), обратно связано с развитием произвольности у детей дошкольного возраста [16; 18; 21]. Также отмечаются связи избыточного экранного времени в раннем детстве с низким уровнем развития самоконтроля в 5—7 лет [8]. При этом, во многих работах рассматривается время телесмотрения, и не учитывается время использования гаджетов (понятием «гаджет» условно обозначаются смартфон, планшет и компьютер в тех ситуация, когда они противопоставляются телевизору) [16; 21], при том, что гаджеты дают более разнообразные возможности, чем телевизор, подразумевающий только просмотр видеоконтента [17]. При помощи гаджетов ребенок может участвовать в различных интерактивных видах деятельности (образовательные приложения, многопользовательские игры и т.п.), которые в отличие от пассивного просмотра телевизора могут быть связаны с развитием самоконтроля [2]. Таким образом, время, проведенное перед экранами гаджетов, может качественно отличаться от времени телесмотрения, поэтому стоит рассматривать экранное время для разных типов ЦУ отдельно – пассивное и активное экранное время [17].

Некоторые авторы приходят к выводу, что негативно на развитие произвольности влияет не экранное время как таковое, а то, что оно занимает время, которое ребенок мог бы потратить на другие активности, способствующие развитию самоконтроля: живое общение, игры, физическую активность, развивающие занятия [7]. Также важную роль играет контент: часто дети с большим экранным временем много взаимодействуют с неподходящим по возрасту некачественным контентом, что негативно сказывается на развитии самоконтроля [2], в то время как ориентированный на детей качественный развивающий контент может способствовать развитию произвольности, если при этом не превышаются нормы по экранному времени [15; 16].

Для изучения произвольности дошкольников в данной работе была использована концепция регуляторных функций А. Мияке. Преимущество этого подхода в детализированности характеристик саморегуляции [1]. Данная концепция изначально разрабатывалась для взрослых, но показано, что она применима для детского возраста [3]. Регуляторные функции (далее — РФ) — это группа когнитивных навыков, обеспечивающих целенаправленное решение задач и адаптацию к новым ситуациям [19]. Компонентами РФ являются: 1) рабочая память (слухоречевая и зрительная) — это способность удерживать информацию и использовать ее для решения задач; 2) когнитивная гибкость — способность переключаться между задачами, правилами и стимулами; 3) сдерживающий контроль — торможение импульсивных реакций и доминирующего ответа в пользу требуемого в текущем контексте [9].

Цель данного исследования заключалась в том, чтобы прояснить связь темпа развития РФ за год с экранным временем детей в возрасте 5—6 лет. Для получения более достоверной картины использования детьми ЦУ, к исследованию были привлечены дети из трех регионов России с разной численностью населения, разными культурными, экономическими, инфраструктурными и климатическими особенностями — из Казани, Москвы, Якутска и других населенных пунктов Республики Саха (далее — Якутия). В качестве основной гипотезы исследования выступило предположение о том, что с увеличением экранного времени ребенок теряет возможности развития РФ, и, следовательно, дети с длительным экранным временем будут иметь ниже темп развития РФ, чем дети с небольшим экранным временем. Данная гипотеза построена на идеях культурно-исторического подхода относительно механизмов развития произвольности у дошкольников [4]. Согласно культурно-историческому подходу, основная закономерность психического развития ребенка состоит в преобразовании «натуральных» психических функций в культурно обусловленные («высшие») [4]. Это становится возможным в результате освоения ребенком культурных средств в общении со взрослыми или другими детьми. Проведение времени за экраном не только приводит к тому, что ребенок получает ограниченный опыт, сводящийся преимущественно к визуальной составляющей, но также теряет возможность быть включенным в ключевые для этого возраста виды деятельности: живую игру, общение, экспериментирование [15].

Выборка и процедура исследования

Участники исследования (495 детей, 52% мальчиков) проживают в трех регионах России: в Казани — 35,6% детей, в Москве — 32,5%, в Якутии — 31,9%. На момент начала исследования средний возраст детей составлял 65 мес. (SD=5,04). Преобладающее большинство матерей (78%) оценили уровень обеспеченности семьи как средний, 74% матерей имеют высшее образование. Все дети посещали муниципальные детские сады.

В ходе исследования были проведены два этапа диагностики РФ: в первом приняли участие 1100 детей 5—6 лет из старших групп детских садов. Первый этап диагностики прошел в период с октября 2019 года по май 2020 года. Через год 891 ребенок из этих 1100 принял участие в повторной диагностике РФ. Во время первого этапа матери 1029 дошкольников заполнили онлайн-анкеты об особенностях использования ЦУ детьми. Результаты и лонгитюдной диагностики, и анкетирования матерей есть для 495 детей, которые и составили выборку данного исследования.

Во время первого этапа исследования матери получали ссылку на анкету при помощи электронного письма от муниципальных образовательных организаций или в родительском чате в мессенджере. Все матери, заполнившие анкеты, дали информированное согласие на собственное участие и участие детей в исследовании. Приблизительное время заполнения анкеты — 20 минут. Можно предположить, что матери, которые приняли участие в анкетировании, являются более заинтересованными в проблемах использования детьми ЦУ, чем те матери, которые не стали участвовать.

Во время обоих этапов исследования диагностика РФ проводилась с детьми в индивидуальном порядке, в тихом привычном для детей помещении. Диагностика проходила в течение двух встреч, каждая длительностью около 15 минут. Методики были разнесены на две встречи, чтобы избежать уставания детей в ходе выполнения.

Методы

Для диагностики РФ был использован набор апробированных на дошкольниках методик [3]. В этот набор входят субтесты комплекса NEPSY-II [14]: «Повторение предложений» для оценки слухоречевой рабочей памяти, «Память на конструирование» зрительной рабочей памяти, «Торможение» когнитивного сдерживающего контроля, «Статуя» поведенческого сдерживающего контроля. Для оценки когнитивной гибкости была использована методика «Сортировка карт по изменяемому признаку» [23].

Для изучения особенностей использования ЦУ детьми были применены онлайн-анкета для матерей, содержащая вопросы о социально-демографические факторах; вопросы о дополнительных развивающих занятиях, которые посещает ребенок; вопросы об экранном времени детей (сколько минут в день ребенок проводит отдельно перед экраном телевизора и гаджетов).

Статистический анализ данных производился с помощью программы SPSS 23.0. Использовались методы описательной статистики, двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA), t-критерий для зависимых групп, одновыборочный критерий Колмогорова—Смирнова, U-критерий Манна—Уитни, критерий Хи-квадрат Пирсона.

Результаты

Статистика экранного времени и социально-демографические факторы

На основе анкетирования 1029 матерей (52% — матери мальчиков; 45% проживают в Казани, 24% — в Москве, 31% — в населенных пунктах Якутии) была описана связь между социально-демографическими факторами и экранным временем детей в 5—6 лет.

При помощи двухфакторного дисперсионного анализа (ANOVA) обнаружен значимый эффект фактора региона проживания на суммарный показатель экранного времени (F (2958)=82,436; p<0,001), а также значимое взаимодействие факторов региона проживания и пола (F (2958)=9,516; p<0,001); значимых различий по полу не обнаружено. Показано, что дети, проживающие в Якутии, имеют наибольшие показатели экранного времени по сравнению с детьми из Москвы (t=-12,780; p<0,001) и Казани (t=-7,281; p<0,001); дети, проживающие в Казани, значимо отличаются от проживающих в Москве (t=6,691; p<0,001) (рис. 1). Анализ половых различий в экранном времени у детей отдельно по регионам показал единственное значимое различие между мальчиками и девочками из Якутии (t=3,889; p<0,001) (рис. 1).

Рис. 1. Экранное время детей, проживающих в разных регионах (час. в неделю)

С помощью t-критерия для зависимых групп были обнаружены различия во времени, проводимом за гаджетами и за просмотром телевизора в среднем за неделю (t=24,680; p<0,001; d=0,77). В неделю за просмотром телевизора дети проводят больше времени (13 часов), чем с гаджетами (7 часов).

Связь темпа развития РФ за год с экранным временем детей в 5—6 лет

Каждый раз при оценке различий в изменениях уровня РФ за год между группами оценивались также и различия между группами на момент первого этапа диагностики. Это делалось для того, чтобы исключить то, что различия в динамике за год обусловлены изначальным уровнем развития компонентов РФ.

Для выделения контрастных групп по общему экранному времени (суммарно активное и пассивное экранное время) выборка была поделена на три равные в процентном соотношении группы (каждая составляет 33,3% от общей совокупности наблюдений): (1) от 1 до 11 часов в неделю, (2) от 11,3 до 19 часов в неделю, (3) от 19,5 до 70 часов неделю. В дальнейшем анализе рассматривались две крайние группы группа с минимальным (130 детей) и группа с максимальным (142 ребенка) экранным временем. Различия в размерах групп связаны с тем, что не со всеми детьми удалось провести все методики, направленные на диагностику РФ, например, потому что ребенок говорил, что устал и не хочет дальше продолжать.

Применение критерия КолмогороваСмирнова указало на несоответствие данных по всем показателям РФ нормальному распределению. В связи с этим сравнение двух независимых групп проводилось с использованием U-критерия МаннаУитни. Показано, что у детей с минимальным экранным временем за год уровень когнитивного сдерживающего контроля увеличился статистически более значимо, чем у детей с максимальным экранным временем (табл. 1). У детей с минимальным экранным временем уровень когнитивной гибкости за год улучшился, а у детей с максимальным ухудшился (табл. 1). Различий между группами по темпу развития рабочей памяти и поведенческого сдерживающего контроля за год не обнаружено.

Таблица 1

Сравнение групп детей с разным экранным временем в 5-6 лет по темпу развития РФ за год

Параметр методики

111 час. в неделю

19,570 час. в неделю

U-критерий МаннаУитни

p-level

M

SD

M

SD

«Торможение», торможение, комбинированный балл

1,63

3,25

0,95

3,37

4722,000

0,045

«Сортировка карт по изменяемому признаку», балл в задании с границами

0,15

3,31

-0,85

2,93

5410,000

0,007

 «Сортировка карт по изменяемому признаку», общий балл

0,16

3,41

-0,81

3,25

5462,000

0,013

Социально-демографические характеристики групп детей с разным экранным временем

В группу с минимальным экранным временем дети из трех регионов оказались включены неравномерно: преобладают дети из Москвы, а детей из Якутии всего 11% (табл. 2). А в группе детей с максимальным экранным временем почти 48% детей - из Казани и почти 30% детей из Якутии (табл. 2). Уровень образования матерей в группах оказался представлен также неравномерно: в группе с наименьшим экранным больше матерей с высшим образованием (табл. 2).

Таблица 2

Распределение детей из групп с разным экранным временем по социально-демографическим параметрам

 

111 час. в неделю, %

19,570 час. в неделю, %

Хи-квадрат Пирсона

p-level

Пол ребенка

Девочки

48,5

47,9

0,072

0,965

Мальчики

51,5

52,1

Образование матерей

Среднее

1,6

7,5

23,112

0,003

Среднее специальное

4,0

14,3

Неполное высшее

4,0

6,0

Высшее

88,0

69,9

Ученая степень

2,4

2,3

Доход семьи

Низкий

6,4

14,9

7,279

0,122

Средний

79,2

76,1

Выше среднего

14,4

9,0

Регион

Казань

26,2

47,9

46,308

0,000

Москва

62,3

23,2

Якутия

11,5

28,9

Обсуждение результатов

Исследование было направлено на изучение связи темпа развития РФ за год с экранным временем детей 56 лет из Казани, Москвы и Якутии. Выдвинутая гипотеза о том, что у детей длительным экранным временем ниже темп развития РФ по сравнению с детьми с небольшим экранным временем, подтвердилась, но частично. Так, результаты исследования показали, что у детей из группы с экранным временем от 1 до 11 часов в неделю (не более 1,5 часов в день) за год произошло развитие когнитивной гибкости, в то время как у детей с экранным временем 19,570 часов в неделю (более 2 часов 45 мин. в день) показатели когнитивной гибкости за год ухудшились. У детей из группы с экранным временем не более 1,5 часов в день за год уровень когнитивного сдерживающего контроля увеличился статистически более значимо, чем у детей с экранным временем более 2 часов 45 мин. в день. Вопреки ожиданиям, по темпу развития поведенческого сдерживающего контроля и рабочей памяти за год статистически значимых различий между группами не обнаружено.

Различия между группами по темпу развития когнитивной гибкости за год могут быть объяснены тем, что дети c максимальным экранным временем мало времени посвящают деятельности, способствующей развитию когнитивной гибкости [7]. Так, для развития когнитивной гибкости необходимо переключение между разными правилами, условиями, контекстами. Это достигается в ситуации общения и живой игры, во время организованных занятий для детей (занятия физкультурой, музыкой и т. п.), в процессе знакомства с чем-то новым. В то время как во время использования ЦУ ребенок следует только одному типу условий, контекстов и правил, обусловленных видом цифровой активности. Также длительное единообразное времяпрепровождение у экрана исключает возможность чередования многообразных вариантов активности в течение дня, а значит, и чередования многообразных задач и правил.

Другое возможное объяснение различия между группами по темпу развития когнитивной гибкости за год состоит в том, что у детей, проводящих более 2 часов 45 мин. у экранов, преобладает просмотр видеоконтента, который в отличие от некоторых видеоигр не задействует когнитивную гибкость [2]. Есть виды цифровой активности, которые подразумевают работу когнитивной гибкости это например, многопользовательские игры, где ребенку нужно одновременно реагировать на реплики нескольких других игроков и быстро менять свои действия в зависимости от них, а также реагировать на меняющийся контекст самой игры. Но при просмотре видеоконтента когнитивная гибкость не используется наоборот, ребенок просто пассивно следует за сюжетом. Итак, можно заключить, что дети, проводившие у экранов менее 1,5 часов в день, успевали заниматься активностями, способствующими развитию когнитивной гибкости, а дети, проводившие у экранов более 2 часов 45 мин. в день, недостаточное время проводили в ситуациях с меняющимися условиями и правилами, и их когнитивная гибкость за год ухудшилась.

Различия в темпе развития когнитивного сдерживающего контроля между группами могут быть объяснены разной степенью родительского контроля. Вероятно, у детей, экранное время которых превышает 2 часов 45 мин., нет или недостаточно родительского контроля за использованием ЦУ, а у детей с экранным временем менее 1,5 часов он есть. Контроль за экранным временем ребенка, говорит о том, что они устанавливают соответствующие правила и ограничения, а это способствует развитию сдерживающего контроля. Можно также предположить, что в этих семьях родители в целом следят за режимом и распорядком дня ребенка, что создает благоприятные условия для развития сдерживающего контроля.

Есть ряд факторов, которые справедливы для объяснения различий между группами и по темпу развития когнитивной гибкости за год, и по тему развития когнитивного сдерживающего контроля. Так, по данным анкетирования 1029 матерей, проведенного во время первого этапа данного исследования, у 40% детей общее экранное время выше 3 часов в день, при этом у 10% детей выше 5 часов в день. На основе этого можно предположить, что в семьях, в которых матери сообщали о длительном экранном времени, значительную часть дня включен телевизор. То есть речь идет не только о целенаправленном просмотре видеоконтента ребенком, но и о пребывании детей в помещении с включенном в фоновом режиме телевизоре, что также может влиять на развитие и когнитивной гибкости, и когнитивного сдерживающего контроля [16; 21]. Другой фактор также связан с временем просмотра видеоконтента: показано, что у участников исследования время просмотра телевизора существенно превышает время использования гаджетов: 13 часов в неделю в среднем и 7 часов, соответственно. То есть у детей из группы с максимальным экранным временем преобладает именно пассивное экранное время, которое в отличие от активного, принципиально не может задействовать когнитивную гибкость и когнитивный сдерживающий контроль [2]. Более того, в исследованиях показано, что время просмотра видеоконтента обратно связано с развитием РФ [16; 20]. Кроме того, чем более длительное время ребенок проводит у экрана, тем больше вероятность того, что ребенок будет смотреть несоответствующий возрасту контент, который связан с ухудшением РФ, в частности сдерживающего контроля [2].

Следующий фактор, объясняющий различия между группами, как по темпу развития когнитивной гибкости, так и по тему развития когнитивного сдерживающего контроля за год, это разный уровень физической активности в группах. В исследованиях показано, что длительное экранное время дошкольников обратно коррелирует с количеством физической активности [11], в то время как достаточный уровень физической активности важен для развития РФ [10]. В дошкольном возрасте дефицит физической активности негативно влияет на процессы созревания структур третьего блока мозга [5], который как раз отвечает за программирование, регуляцию и контроль за протеканием психической деятельности. Также можно предположить, что у детей из группы с максимальным экранным временем хуже качество сна, чем у детей с минимальным экранным временем, и в этом одна из причин более низкого темпа развития РФ у детей из первой группы. В ряде исследований показано, что использование ЦУ перед сном и длительное экранное время связаны с качеством сна дошкольников [6], в то время как полноценный сон крайне необходим для развития РФ у дошкольников [13].

Согласно культурно-историческому подходу, ключевую роль в развитии произвольности дошкольников играют взрослые [4]. Можно предположить, что в группе детей с максимальным экранным временем дети меньше общаются с родителями, чем дети из группы с минимальным временем, так как известно, что длительное экранное время и даже фоновая работа телевизора приводит к обеднению детско-родительского общения [15]. Таким образом, в семьях, где дети много времени проводят у экрана, меньше детско-родительских взаимодействий, в процессе которых могли бы развиваться сдерживающий контроль и когнитивная гибкость. Еще одним объяснением различий между группами может быть разный уровень образования матерей в группах. В семьях с более низким уровнем дохода и образования матери экранное время выше [22]. В таких семьях родители чаще воспринимают ЦУ как полезные для развития и образования, но при этом не следят за контентом и экранным временем детей [22]. Низкий социально-экономический не является однозначно негативным фактором, так как он скорее повышает чувствительность как к негативным, так и к позитивным влияниям ЦУ [22].

Отсутствие различий между группами по темпу развития за год рабочей памяти можно объяснить тем, что этот компонент РФ задействуется при использовании ЦУ не меньше, чем при нецифровых видах деятельности. Так, рабочая память тренируется и при просмотре видеоконтента, и при видеоигре, ведь ребенку нужно удерживать в рабочей памяти зрительные и слуховые стимулы, для того чтобы следить за развитием сюжета в случае видеоконтента и для того, чтобы справляться с требованиями видеоигры. В то время как для развития когнитивной гибкости и сдерживающего контроля требуется именно совершение собственных активных действий [2].

Отсутствие различий между группами по темпу развития за год поведенческого сдерживающего контроля может быть связано с тем, что большинство детей во время первого этапа диагностики получили в данной методике высокие баллы, т.е. можно предположить, что методика оказалась недостаточно чувствительной для данного возраста. При этом изначально ожидалось, что по сравнению с детьми с минимальным экранным временем у детей с максимальным экранным временем будет ниже темп развития поведенческого сдерживающего контроля за год, так как у последних меньше двигательной активности и, соответственно, меньше возможностей для тренировки поведенческого сдерживающего контроля.

Можно выделить ряд ограничений данного исследования, которые должны быть учтены при планировании дальнейших исследований. Во-первых, не рассмотрены другие аспекты использования ЦУ, кроме экранного времени. Так, не собрана информация о том, какой именно видеоконтент смотрят дети и какие видеоигры предпочитают. При этом, контент является важным фактором, опосредующим влияние ЦУ на развитие РФ у дошкольников [2]. Также не анализировалась роль родителей в использовании ЦУ детьми. В то время как во многих исследованиях показано, что, с точки зрения развития РФ, участие родителей в том, как дети пользуются ЦУ, имеет большое значение [2]. Во-вторых, сбор данных об экранном времени детей посредством анкетирования родителей не исключает социально желательных ответов респондентов. Третьим ограничением исследования является небольшой размер выборок и неравное распределение детей из разных регионов внутри сравниваемых групп. Кроме того, требуется анализ региональных различий с учетом специфики каждого региона. Также ограничением исследования является отсутствие данных о домашней образовательной среде и характере детско-родительских отношений, которые могут играть ключевую роль в развитии РФ [16].

Заключение

Основной целью работы было изучение связи между темпом развития РФ за год и экранным временем детей 56 лет из Казани, Москвы, Якутска и других населенных пунктов Якутии. Выявлена требующая дальнейшего анализа региональная специфика в экранном времени дошкольников. Выявлена обратная связь между экранным временем и темпом развития за год когнитивного сдерживающего контроля и когнитивной гибкости у дошкольников. По темпу развития поведенческого сдерживающего контроля и рабочей памяти за год статистически значимых различий между группами не обнаружено. Связь между развитием РФ и отдельно временем просмотра телевизора и временем использования гаджетов требует уточнения. Полученные в исследовании данные актуальны для родителей, психологов, педагогов и представляют ценность для определения оптимальных способов использования ЦУ дошкольниками.

Литература

  1. Алмазова О.В., Бухаленкова Д.А., Веракса А.Н. Произвольность в дошкольном возрасте: сравнительный анализ различных подходов и диагностического инструментария // Национальный психологический журнал. 2016. № 4(24). С. 1422. DOI: 10.11621/npj.2016.0402

Информация об авторах

Веракса Александр Николаевич, доктор психологических наук, профессор, заведующий кафедрой психологии образования и педагогики, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (ФГБОУ ВО МГУ имени М.В. Ломоносова), заместитель директора, ФГБНУ «Психологический институт Российской академии образования» (ФГБНУ «ПИ РАО»), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7187-6080, e-mail: veraksa@yandex.ru

Гаврилова Маргарита Николаевна, кандидат психологических наук, младший научный сотрудник кафедры психологии образования и педагогики факультета психологии, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8458-5266, e-mail: gavrilovamrg@gmail.com

Чичинина Елена Алексеевна, младший научный сотрудник кафедры психологии образования и педагогики факультета психологии, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (ФГБОУ ВО МГУ имени М.В. Ломоносова), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7220-9781, e-mail: alchichini@gmail.com

Твардовская Алла Александровна, кандидат психологических наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра дошкольного образования Института психологии и образования, ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет» (ФГАОУ ВО КФУ), ведущий научный сотрудник, Казанский филиал Федерального научного центра психологических и междисциплинарных исследований (Казанский филиал ФНЦ ПМИ), Казань, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2402-0669, e-mail: taa.80@ya.ru

Семенов Юрий Иванович, Научный сотрудник, Научно-образовательный центр Академии наук Республики Саха (Якутия), Якутск, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8766-3936, e-mail: yra_semen1109@mail.ru

Алмазова Ольга Викторовна, кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры возрастной психологии факультета психологии, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (ФГБОУ ВО МГУ имени М.В. Ломоносова), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8852-4076, e-mail: almaz.arg@gmail.com

Метрики

Просмотров

Всего: 481
В прошлом месяце: 19
В текущем месяце: 24

Скачиваний

Всего: 204
В прошлом месяце: 11
В текущем месяце: 9