Экспериментальная психология
2024. Том 17. № 2. С. 52–67
doi:10.17759/exppsy.2024170203
ISSN: 2072-7593 / 2311-7036 (online)
Экспериментальное исследование рабочей памяти и внимания подростков с разной степенью вовлеченности в виртуальную деятельность в период пандемии КОВИД-19
Аннотация
Исследование рабочей памяти и внимания подростков в возрасте 15—16 лет было проведено во время пандемии COVID-19, которая вызвала дополнительный стресс из-за вынужденной изоляции и сокращения социальных контактов. Ограничение возможностей реального общения со сверстниками привело к росту популярности социальных сетей и онлайн-игр, что полностью соответствует известным в литературе сведениям. Исследование рабочей памяти и внимания проводилось в группе старшеклассников (43 человека) с удовлетворительной и хорошей успеваемостью, которые ранее приняли участие в исследовании особенностей поведения в Интернете. Когнитивные процессы оценивались при помощи компьютерной программы, имитирующей игровую деятельность в формате динамической цифровой матрицы. Задача испытуемых состояла в поиске чисел разного размера, расположенных в ячейках, цвет которых после каждого поискового действия изменялся. Программа фиксировала два типа ошибок: а) выбор неправильной цифры вследствие забывания предыдущего выбора, б) выбор цифры в ячейке неправильного цвета при сниженном качестве произвольного внимания, — а также время реакции на правильный выбор, время ошибочных действий и общее время выполнения теста. Задание оказалось очень сложным для подростков, так как не все успешно справились с ним с первого раза. Среднее групповое время поиска цифр составило 10 секунд при количестве ошибок, связанных с вниманием, равным 50, т.е. превысило количество изменений в матрице. Факторный анализ установил высокую отрицательную корреляцию между низким уровнем успешности выполнения задания в динамической матрице и временем, проведенным ежедневно с гаджетами в виртуальной среде. Более тесные связи времени цифрового досуга с числом ошибок были обнаружены для характеристик рабочей памяти, чем для произвольного внимания.
Общая информация
Ключевые слова: досуговая активность, компьютерные игры, COVID-19, рабочая память, произвольное внимание, подростки
Рубрика издания: Когнитивная психология
Тип материала: научная статья
DOI: https://doi.org/10.17759/exppsy.2024170203
Финансирование. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (РНФ) в рамках научного проекта No 23-28-00135, https://rscf.ru/project/23-28-00135/.
Получена: 03.06.2023
Принята в печать:
Для цитаты: Каменская В.Г., Татьянина Е.В. Экспериментальное исследование рабочей памяти и внимания подростков с разной степенью вовлеченности в виртуальную деятельность в период пандемии КОВИД-19 // Экспериментальная психология. 2024. Том 17. № 2. С. 52–67. DOI: 10.17759/exppsy.2024170203
Полный текст
Введение
Изучение рабочей памяти и внимания являются важнейшими темами в когнитивной психологии и психофизиологии когнитивных процессов. В настоящее время достижения в области изучения закономерностей протекания когнитивных процессов широко применяются в прикладных исследованиях, например, при изучении преимуществ и недостатков искусственного интеллекта, их относительно большие ресурсы часто связывают с успешным геймингом молодых людей и подростков. Считается, что геймификация оказывает мотивационный эффект на учащихся, что нашло подтверждения в результатах многочисленных исследований [16; 20; 23; 33].
Но вместе с тем установлено, что геймификация обучения оказывает различное влияние на эффективность учебного процесса [12]. Наряду с теми, кто легко встраивается в процесс игровой учебной активности с участием цифровых устройств, существуют и те, для кого взаимодействие с компьютером и искусственным интеллектом (ИИ) характеризуется недостаточной эффективностью [12; 33]. В другом исследовании показана разная степень когнитивных возможностей в процессе взаимодействия человека с искусственным интеллектом, а также информацией, адресованной субъекту взаимодействия, из-за возрастающей когнитивной нагрузки, с которой не все субъекты могут успешно справляться [30]. Эти факты подчеркивают индивидуальные особенности учащихся, обусловливающие различную успешность их взаимодействия с ИИ и цифровыми устройствами. Можно допустить, что индивидуальные различия в эффективности использования ИИ связаны с разной степенью развития рабочей памяти и/или внимания у подростков.
Возможно, что киберактивность подростков и молодых людей улучшает основные когнитивные процессы, задействованные в сложных играх, в том числе рабочую память, внимание и пространственно-зрительную координацию [16]. Однако в исследованиях соотношения активности молодых людей в киберигре и характеристик функицонирования рабочей памяти получены неоднозначные результаты [15, 16, 21].
В аналитическом обзоре М. Анкафер и А. Вагнер приводятся факты, свидетельствующие о снижении академической успешности аддиктов, по классификации К. Янг [31], по сравнению с теми, кто проводил за играми существенно меньшее время и был независим от игры [28].
В исследовании В.В. Плохих и С.К. Акимова [8] установлены достоверные различия (Р = 0,007, по критерию U Манна—Уитни) в эффективности рабочей памяти в воспроизведении лингвистических текстов, а именно: между числом попыток запомнить осмысленный текст в группах сверхувлеченных игрой (9 попыток на успешное запоминание) и теми, кто не характеризуется сверхувлеченностью (7 необходимых попыток). Кроме этого, существуют исследования, подтверждающие, что сверхувлеченность кибериграми вне образовательного процесса приводит в когнитивным расстройствам и снижению эффективности произвольного внимания, а также возрастанию импульсивности поведения [2; 15]. В лонгитюдном исследовании анализировались последствия интенсивной видеоигры в связи с проблемами внимания и импульсивностью в выборке из 3034 детей и подростков из Сингапура, обследуемых в течение трех лет. Как и в более ранних работах, было показано, что у тех, кто проводит больше времени за видеоиграми, впоследствии обнаруживается снижение основных показателей внимания и возрастание показателей импульсивности поведения. Более импульсивные и имеющие явные проблемы с вниманием проводили больше времени за видеоиграми. Как считают авторы работы, такие связи предполагает двунаправленные причинно-следственные соотношения между видеоиграми и проблемами с вниманием [15]. Можно допустить, что снижение качества произвольного внимания и рабочей памяти коррелирует со снижением школьной успеваемости. Вместе с тем существуют сведения, доказывающие, что определенные игры (тетрис, гонки, шутеры) обнаруживают положительное влияние на работу пространственного мышления и внимания, а также на скорость реакции детей и подростков [16]. Многие теоретики и практики образования уверены в том, что развивающие видеоигры и приложения улучшают когнитивные навыки [12; 23]. Специально разработанные компьютерные игровые методики могут быть полезны для формирования навыков самоконтроля и саморегуляции (в широком понимании — executive functions) [1].
Однако психодиагностических исследований влияния видеоигр и активности в виртуальном пространстве на состояние рабочей памяти и внимания выполнено недостаточно, чтобы сделать какие-либо достоверные выводы. Одной из немногих работ, ставящей подобные задачи, является исследование А.А. Марголиса с соавторами, в которой приводятся результаты психодиагностики интеллектуальных и творческих способностей подростков в связи с успешностью игровой деятельности [6]. Были обнаружены положительные и достоверные корреляции показателей креативности с суммарным баллом игровой деятельности, тогда как показатель выполнения невербального теста Дж. Равена оказался достоверно не связан с успешностью игры. Это еще раз подчеркивает неоднозначность известных фактов и необходимость выполнения тестирования когнитивных процессов подростков в экспериментальной модели, имитирующей игровую активность.
Анализ существующей литературы позволяет сформулировать цель исследования как определение эффективности выполнения когнитивных заданий в компьютерной модели игровой активности подростков, различающихся временными затратами на виртуальный досуг, проводимый за предпочитаемыми видами виртуальной деятельности: видеоиграми, коммуникациями в социальных сетях, поисковой активности в веб-браузерах.
Проверяется гипотеза о том, что сверхувлеченные Интернетом учащиеся хуже справляются с когнитивными заданиями из-за снижения рабочей памяти и внимания.
Методологические основы исследования
Методологическим основанием исследования стал системно-исторический подход Л.С. Выготского. Конкретные положения подхода можно сформулировать следующим образом: формирование когнитивных процессов личности определяется ее нервно-психическим развитием, которое зависит от социально-экологических условий среды развития. В настоящий период социально-экологическая среда обогатилась новыми факторами в виде информационных воздействий и цифровых технологий, существенно изменяющих социальное и психическое развитие подрастающего поколения.
Работа выполнена в формате сопоставления результатов психологического анкетирования и лабораторного эксперимента, имеющего своей целью психодиагностику эффективности функционирования произвольного внимания и рабочей памяти, необходимых для выполнения контролируемых программой «Радуга» пространственно-зрительных заданий у учащихся с различной вовлеченностью в Интернет. Исследование выполнялось в период пандемии КОВИД-19 в 2021 году с участием группы старшеклассников (43 человека возрастом 15,9 ± 0,13 лет) и включало два разнесенных во времени этапа.
Методики эксперимента
Первый этап состоял в анкетировании учащихся с использованием авторской анкеты В.Г. Каменской «Цифровые предпочтения современных подростков», включающей 11 вопросов относительно разных характеристик виртуального досуга, времени цифрового досуга, соотношения досуга в Интернете и школьной жизни. Предварительные результаты по апробации анкеты на выборке 96 подростков показали, что на четыре вопроса подростки, принадлежащие к разным группам, отвечают по-разному. Эти вопросы связаны со временем любимого занятия в Интернете, видом доминирующего занятия (онлайн-игры, социальные сети, поисковая активность в веб-браузерах, интернет-шопинг), наличием аккаунтов в социальных сетях, организацией и ведением блога [3; 19]. Особенностью анкеты является то, что все вопросы допускают три/четыре варианта ответов, но при этом подросток по инструкции должен выбрать только один ответ в каждом вопросе; множественные выборы не принимались. Указанная особенность анкеты отличает ее от стандартных социологических опросов, которые используют онлайн-системы для проведения массовых обследований пользователей Интернета и гаджетов [11], что позволило получить четкую статистику распределения ответов. Каждый вопрос при корректном проведении тестирования и адекватных реакциях учащихся должен иметь 100% выборов при суммировании ответов всех участников анкетирования.
Опрос проводился в учебном классе в условиях индивидуального тестирования. Время проведения анкетирования: 5 минут — объяснение правил заполнения опросных бланков, 20 минут — прохождение анкетирования. По истечении вышеуказанного времени проводились сбор полученных результатов и проверка правильности заполнения бланков.
Анкета предлагалась учащимся 10-х классов одной из муниципальных школ Санкт-Петербурга с углубленным изучением предметов художественно-эстетического цикла; при этом учащиеся осваивали общеобразовательную программу старшей школы, т. е. проходили обучение по гуманитарному, естественно-научному и математическому циклам. В исследовании приняли участие 43 ученика (29 девочек и 14 мальчиков), прошедших оба этапа эксперимента из группы участников анкетирования (88 подростков). Из-за высокой заболеваемости во время пандемии более половины участников не смогли полностью выполнить программу диагностики. Результаты анкетирования в дальнейшем подвергались статистической оценке.
Второй этап исследования был посвящен диагностике когнитивных процессов: рабочей памяти и произвольного внимания, необходимых при решении любых академических и жизненных задач. Тестирование проходило индивидуальным образом с применением компьютерной авторской программы «Радуга» (версия 9.2.2 от 26 февраля 2003 года; внутреннее имя — «PQ_200» (А.Г. Пятигорский, Л.В. Томанов, В.Г. Каменская, К.И. Павлов). Программа, моделирующая игровую активность, получила государственную регистрацию в 2013 году [9]. Программа является динамической четырехцветной версией известных в XX столетии в когнитивной психологии таблиц Шульте. В эксперименте использовалась таблица с 49 ячейками с цифрами в диапазоне от 1 до 49, четырех разных размеров, располагающихся в ячейках разного цвета. Матрица включала 49 переходов с 12 сменами цвета ячеек (красный, зеленый, желтый) и 13 сменами серого цвета.
По устной инструкции участники тестирования должны были начать поиск в матрице цифры «1» в ячейке определенного цвета, который был показан на специальном поле таблицы. Особенность матрицы состоит в том, что после каждого правильного действия с цифрами положение всех символов в таблице изменяется, что не позволяет участнику эксперимента запомнить положение ячеек таблицы и использовать долговременную пространственную память для облегчения поисковой деятельности. После правильного поиска цифры «1» необходимо было искать цифру «2» в ячейке другого цвета. Теоретически при наличии развитой рабочей памяти и хорошей переключаемости внимания по мере выполнения когнитивного задания скорость поиска цифр могла возрасти при одновременном уменьшении числа ошибок. Все участники перед началом тестирования получали следующую инструкцию: «После правильного ответа в поле матрицы изменится цвет ячейки, в которой необходимо будет продолжить поиск следующей цифры на единицу большую, чем предыдущая».
Программа фиксировала ошибки двух типов: ошибка первого типа — это ошибка памяти: из-за недостаточной эффективности рабочей памяти испытуемый указывал на неправильную цифру, забыв ту, которая была предыдущей. Ошибки второго типа связаны с ошибкой внимания — испытуемый не заметил изменения цвета ячейки, на которой нужно было искать следующую цифру. Таким образом, успешность выполнения задания зависела от эффективности рабочей памяти и концентрированности и переключаемости произвольного внимания. Результаты выполнения задания включали число ошибок первого и второго типа, общее время выполнения теста, время поиска каждой цифры, а также время ошибочных реакций первого и второго типа. Фиксировался также дрейф как интегральный показатель эффективности поисковой деятельности, показывающий среднее время поисковых реакций. Все численные параметры выполнения теста служили мерой его эффективности.
Статистические методы. Результаты тестирования обрабатывались с помощью пакета программ SPSS-Statist 22 (IBM). Была выполнена как первичная статистика по двум тестовым методикам, так и многомерный факторный анализ методом главных компонент для оценки связи количественных параметров анкеты по цифровым предпочтениям учащихся и характеристик рабочей памяти и внимания в программе «Радуга».
Результаты
Экспертиза цифровых предпочтений учащихся
Материалы обработки анкет представлены в табл. 1.
Таблица 1. Результаты анкетирования с целью определения цифровых предпочтений
Характеристика |
Категория |
Количество |
Доля |
Пол |
Женский |
29 |
67,4% |
Мужской |
14 |
32,6% |
|
Время, проведенное с гаджетами |
1—1,5 часа |
0 |
0% |
2—3 часа |
8 |
18,6% |
|
4 часа и более |
35 |
81,4% |
|
Наличие аккаунта в социальных сетях |
Да, в одной |
15 |
34,9% |
Да, в нескольких |
28 |
65,1% |
|
Приоритетные интересы в Интернете |
Игры |
16 |
37,2% |
Социальные сети |
22 |
51,2% |
|
Интернет-поисковики |
5 |
11,6% |
|
Успеваемость
|
Удовлетворительно |
11 |
25,5% |
Хорошо |
26 |
60,5% |
|
Отлично |
6 |
14% |
Примечание. Минимальное время, проведенное в Интернете, равное 1,0—1,5 часам, не получило ни одного выбора в данной группе подростков.
Статистика, приведенная в табл. 1, позволяет увидеть, что ученики 10-х классов школы Санкт-Петербурга во время пандемии КОВИД-19 проводили много времени в Интернете: более 80% подростков тратили на цифровой досуг 4 часа и более, минимальное время, равное 1—1,5 часам, не получило ни одного выбора. Указанная особенность поведения подростков школы Санкт-Петербурга в виртуальном пространстве не позволила использовать стандартный подход оценки групповых различий с помощью критериев для независимых выборок. Вместе с тем у подростков были обнаружены разные интересы в Интернете: 51% предпочитали общение в социальных сетях, 37% — проводили время отдыха за онлайн-играми и только 5% использовали Интернет для поиска нужной или интересной информации. Социальные сети как любимый вид отдыха большинства подростков в Санкт-Петербурге были представлены двумя или тремя популярными в России массмедиа (Вконтакте, Одноклассники, Телеграмм), в которых 65% учеников имели свои аккаунты.
Результаты выполнения пространственно-зрительного теста на оценку рабочей памяти и внимания
Задача последовательного поиска цифр в динамической четырехцветной матрице оказалась сложной для учащихся школы с художественно-эстетической образовательной программой. Было зафиксировано большое число ошибок первого и второго типа при относительно большом времени выполнения теста. Описательная статистика исследования когнитивных процессов рабочей памяти и произвольного внимания с применением компьютерной авторской программы «Радуга» приведена в табл. 2.
Таблица 2. Описательная статистика результатов психодиагностического исследования рабочей памяти и произвольного внимания подростков
Показатель |
Х ± СКО |
Медиана |
Межквартильный интервал |
Показатель разброса |
Общее время выполнения теста |
490 ± 130 |
498 |
392—595 |
164—764 |
Число ошибок первого рода — ошибки памяти |
24 ± 5 |
25 |
22—27 |
2; 30 |
Число ошибок второго рода — ошибки произвольного внимания |
50 ± 23 |
45 |
40—53 |
2; 104 |
Время выполнения правильных выборов |
10,03 ± 2,64 |
10,35 |
8—12,16 |
3,37; 15,61 |
Время выполнения ошибочных выборов |
9,52 ± 2,78 |
9,05 |
7,87—11,47 |
3,35; 16,12 |
Дрейф |
3,12 ± 4,39 |
1,83 |
0,35—4,73 |
–4,38; 15,98 |
Согласно результатам, представленным в табл. 2, преобладают ошибки второго рода, связанные с низким качеством произвольного внимания, по сравнению с рабочей памятью (50 ± 23 и 24 ± 5). Причем тех и других ошибок много, средние показатели свидетельствуют о том, что поиск практически каждой последующей цифры осуществлялся с ошибками (забывание предыдущей цифры и пропуск изменений в цветности ячеек). Статистические показатели отражают высокую вариативность результатов поисковой деятельности, причем внутригрупповая вариативность ошибок, связанных с низким качеством внимания, выше, чем внутригрупповая вариативность рабочей памяти. Время поиска символов в матрице в случае ошибочных и правильных решений имеет близкие статистические характеристики. В целом, описательная статистика выполнения динамической четырехцветной матрицы свидетельствует о сниженном качестве выполнения задания, высокой групповой вариативности количественных характеристик поисковой деятельности. Значение интегрального показателя (D) не дает оснований для заключения о способности к обучению во время выполнения теста.
Результаты факторного анализа
Как показал анализ характеристик поведения подростков в виртуальном пространстве, в группе испытуемых, находящихся под влиянием социальной изоляции и невозможности реальных контактов в связи с введенными ограничениями по COVID-19, более 80% школьников проводили время досуга с цифровыми продуктами по 4 часа в сутки и более. Такая значительная продолжительность нахождения в виртуальном пространстве, по свидетельствам литературных источников, позволяют заключить о выраженном риске интернет-аддикции у значительной части обследуемой группы школьников [2; 3; 16; 20; 29; 32], многие исследователи относят таких подростков к «сверх увлеченным Интернетом». Полученное распределение времени досуга в выборке не позволяет использовать стандартные методы определения особенностей когнитивных функций у подростков с различной степенью риска интернет-аддикции в связи с отсутствием контрастной группы испытуемых с минимальным временем (1—1,5 часа) виртуального досуга, характерного для не вовлеченных в него сверстников. В подобных случаях полезным может оказаться мультипараметрический анализ.
Для определения возможной структуры взаимосвязей между переменными был использован факторный анализ методом главных компонент. В структуру факторного анализа включались данные о цифровых предпочтениях учащихся, характеристики выполнения когнитивного теста в виде динамической четырехцветной матрицы «Радуга. В табл. 3 представлена оценка возможности выполнения факторного анализа результатов исследования. Критерий Кайзера—Майера—Олкина (КМО) равен 0,733. Критерий сферичности Барлетта является статистически значимым, что свидетельствует о хороших возможностях использования факторного анализа.
Таблица 3. Оценка применимости факторного анализа на базе эмпирических данных
Критерий |
Значение |
|
Мера адекватности выборки Кайзеа—Майера—Олкина |
0,733 |
|
Критерий сферичности Барлетта |
χ2 |
653 |
df |
55 |
|
P-value |
<0,001 |
При извлечении факторов оценивался график «каменной осыпи» (Scree plot), отражающий собственные значения факторов. Собственные значения и объясненная дисперсия представлены в табл. 4.
Таблица 4. Собственные значения факторов и значения дисперсии
Компонент (фактор) |
Начальное собственное значение |
Доля объясненной дисперсии, % |
Совокупная объясненная дисперсия, % |
1 |
5,03 |
45,73 |
45,73 |
2 |
1,59 |
14,42 |
60,14 |
3 |
1,15 |
10,42 |
70,56 |
4 |
0,99 |
9,03 |
79,59 |
5 |
0,81 |
7,37 |
86,96 |
6 |
0,56 |
5,13 |
92,09 |
7 |
0,34 |
3,11 |
95,21 |
8 |
0,26 |
2,32 |
97,53 |
9 |
0,22 |
1,98 |
99,5 |
10 |
0,06 |
0,5 |
100 |
11 |
0 |
0 |
100 |
Анализ значений факторных весов позволяет рассмотреть четырехфакторное решение, так как собственное значение 4-го фактора является практически равным 1, а накопленная дисперсия в результате четырехфакторного решения равна 75,59%, что свидетельствует об успешности факторного анализа. Объединение переменных в факторы и содержательный анализ структуры факторов проводились при значении факторной нагрузки выше +0,5 или ниже –0,5. Оптимизация факторных нагрузок выполнялась по самому распространенному методу Varimax-вращения осей. Структура матрицы после вращения факторов представлена в табл. 5.
Таблица 5. Матрица факторных нагрузок после Varimax-вращения
Переменные |
|
Факторы |
|
|
Время, проведенное с гаджетами |
–0,108 |
0,128 |
0,906 |
0,147 |
Наличие аккаунта в соц. сетях |
0,257 |
0,611 |
0,288 |
0,040 |
Успеваемость |
–0,110 |
0,101 |
0,107 |
0,943 |
Игры |
–0,269 |
–0,714 |
0,110 |
–0,175 |
Число ошибок памяти |
0,588 |
–0,041 |
0,670 |
–0,081 |
Число ошибок произвольного внимания |
0,880 |
0,003 |
0,077 |
0,034 |
Среднее значение времени правильных реакций |
0,915 |
0,123 |
0,084 |
–0,125 |
Среднее время ошибочных реакций |
0,911 |
0,240 |
0,011 |
–0,044 |
Дрейф |
0,595 |
–0,613 |
–0,109 |
0,267 |
Время выполнения теста |
0,915 |
0,124 |
0,084 |
–0,125 |
Примечание. Жирным шрифтом обозначены параметры в таблице со значениями факторной нагрузки выше +0,5 или ниже –0,5.
Фактор 1 с самым высоким значением факторного веса объединяет следующие показатели: среднее значение правильных реакций и время выполнения теста с самой большой факторной нагрузкой. У всех переменных сохраняется положительный знак факторных нагрузок, свидетельствующий о том, что при увеличении значений одной из переменных значения других переменных, в том числе интегрального показателя и времени выполнения теста, также ожидаемо увеличиваются. Фактор 1, следовательно, можно рассматривать как внутритестовую систему признаков, объединяющую функциональные особенности рабочей памяти и внимания, необходимые для выполнения трудного когнитивного задания. Фактор 2 содержит такие параметры цифрового поведения подростков, как наличие аккаунта в социальных сетях, использование игр для досуга, а также один из интегральных показателей выполнения когнитивного теста — дрейф. Значения факторных нагрузок — отрицательные, кроме наличия аккаунтов в социальных сетях. Соответственно, ученики, которые имеют аккаунты в нескольких социальных сетях, реже проводят досуг с играми, а также имеют более низкие значения показателя дрейфа. Эти связи подтверждают предположение о том, что игры и социальные сети в качестве предпочитаемых видов досуга в Интернете выбираются разными подростками. Фактор 3 объединяет время, проведенное с гаджетами и число ошибок первого рода. Факторные нагрузки имеют одинаковый знак. Таким образом, ученики, которые больше времени проводят с гаджетами, имеют большее число ошибок, связанных с более низкими показателями рабочей памяти, что приводит к снижению эффективности выполнения поисковой деятельности в динамической матрице. Фактор 4 включает только показатель успеваемости, что может трактоваться как отсутствие корреляционных связей академической успеваемости участников эксперимента с анкетой на определение особенностей цифрового досуга в Интернете и с параметрами выполнения когнитивного теста «Радуга».
Обсуждение результатов
Результаты исследования подтверждают избирательность предпочитаемых видов цифрового досуга у подростков школы Санкт-Петербурга, которые ранее были описаны для их сверстников других городов России [3; 19]. Причем 51% школьников из Санкт-Петербурга в виде любимой формы отдыха в киберпространстве указали на социальные сети, 37% выбрали игры. Указанное значение выборов игр как любимого вида цифрового досуга российских школьников отличается от предпочтений подростков многих стран (Китая, США и стран тихоокеанского региона), которые в качестве развлечения и отдыха в Интернете играют в онлайн-игры в 80% и более случаев [13; 15; 20; 21; 23; 25; 27]. Существенное отличие использования киберигр российскими школьниками от их зарубежных сверстников может быть связано с фактом снижения возможностей их приобретения у зарубежных издателей [5] и соответственно меньшей их доступности.
Полученные нами данные о популярности соцсетей среди подростков исследованной группы согласуются с результатами, описанным в зарубежной и отечественной литературе [4; 14; 22; 26]. В том числе установлено, что американские учащиеся проводят время в общении в социальных сетях по 6—9 часов в зависимости от возраста [14; 24]. Однако в анкете, которая использовалась в нашей работе, максимальное время, проведенное в Интернете за играми и в социальных сетях, указывалось неопределенным образом — «4 часа и более». Поэтому прямое сопоставление временных затрат, указанных в литературных источниках и полученных в нашей работе, не совсем корректно. В связи с этим вопрос о сопоставлении времени, проведеннного в Интернете учащимися России и иных стран, остается открытым и требует дальнейших исследований.
Результаты изучения особенностей когнитивного функционирования свидетельствуют о значительном количестве ошибок при решении пространственно-зрительных задач, связанных с качеством памяти и внимания, допускаемых в тесте «Радуга». Обращает на себя внимание высокая внутригрупповая вариативность ошибок: от 2 до 30 для ошибок первого рода и от 2 до 107 для ошибок второго рода, — что отражает выраженную внутригрупповую изменчивость рабочей памяти и внимания учащихся 10-х классов школы Санкт-Петербурга.
Средние показатели числа ошибок указывают на более существенное снижение произвольного внимания по сравнению с рабочей памятью, что подтверждает связь злоупотребления гаджетами в ситуациях игрового поведения или виртуальной коммуникации и искажения и/или замедления формирования нейронных сетей лобной доли мозга, ответственных за ряд ключевых психических функций. К ним относятся в первую очередь организация произвольного внимания и принятие адекватных решений относительно сенсорного сигнала [10; 16; 17; 20]. Подобные психофизиологические дефекты являются существенным риском нарушений мыслительной деятельности, а не только поведенческих отклонений и социальной дезадаптации подростков [10; 18; 21; 29]. Эти последствия усиленного использования социальных сетей или игр отчетливо проявились на фоне стрессогенного воздействия социальной изоляции учащихся школ, закрытых во время пандемии. Отмечено в этот период усиление игровой активности и виртуального общения молодежи, что привело к возрастанию показателей интернет-зависимости. В нейрофизиологических работах также обнаружено возрастание потребления глюкозы в условиях ускорения формирования аддикций активности в нейронной системе подкрепления—вознаграждения (reward circuitry) [2; 10]. Последняя, как известно, ассоциируется с импульсивностью поведения и стремлением к повторению сильных положительно окрашенных ощущений и переживаний [33]. Анализ немногочисленных исследований морфофункциональных и метаболических нарушений у подростков и молодых людей, имеющих выраженные признаки зависимости от Интернета, свидетельствует о незрелости ряда структур мозга, ответственных за контроль поведения (прежде всего нейронных сетей лобного полюса и связанных с ней ядер лимбической системы). Эти признаки ставят вопрос о принадлежности отмеченных морфофункциональных изменений мозговой активности и психологических отклонений в поведении к классу аддиктивных расстройств, сопровождающихся нарушениями в работе центральной нервной системы [7; 11; 16; 21] и обостряющихся в периоды систематических стрессов, подобных пандемии КОВИД-19 [2; 20; 32].
Факторный анализ, выполненный с целью определения согласованных изменений параметров когнитивных функций с цифровыми предпочтениями и временем отдыха, проведенным в Интернете, показал ряд определенных и устойчивых связей. Сильные и устойчивые внутритестовые связи матрицы, сформировавшие первый фактор с максимальным факторным весом, отражают интегративный характер теста, в котором все численные параметры тесно связаны друг с другом и характеризуют согласованное функционирование рабочей памяти и произвольного внимания при выполнении теста. Однако факторный анализ объединил время, проведенное с гаджетами, и число ошибок, связанных с качеством рабочей памяти, подтвердив большее участие рабочей памяти в выполнении теста. Результаты проведенного исследования не подтвердили предположения о тесной связи успеваемости с поведением подростков в киберпространстве, а также с качеством таких когнитивных функций, как рабочая память и произвольное внимание, что соответствует констатации противоречивых фактов в данной проблеме, отраженных в обзорных статьях [2; 16].
Заключение
Результаты исследования позволяют сделать следующие выводы.
- Подтверждена избирательность поведения подростков в Интернете во время пандемии КОВИД-19, обострившую потребность молодежи в использовании виртуального пространства и средств поведения в нем. Негативный фон пандемии привел к более значительному увеличению продолжительности присутствия российских школьников в социальных сетях по сравнению со временем игровой виртуальной деятельности, которая является предпочитаемым видом досуга у подростков других стран. Вовлеченность российских школьников в виртуальное пространство оказалась высокой и сопоставимой с вовлеченность их сверстников в других странах.
- Экспериментальное изучение произвольного внимания и рабочей памяти с помощью компьютерной программы, имитирующей игровую деятельность пространственно-зрительного содержания, позволило получить количественные показатели, отражающие снижение показателей успешности выполнения когнитивных задач.
- У большинства испытуемых обнаружено существенно большее число ошибок, связанных с произвольным вниманием с большой внутригрупповой вариативностью, нежели с рабочей памятью. Результаты факторного анализа, однако, свидетельствуют о взаимосвязи времени, проведенном с гаджетами, с большим числом ошибок рабочей памяти. Временные параметры выполнения теста в виде правильных и ошибочных реакций выбора цифр в матрице практически одинаковы, что может отражать незначительную диагностическую значимость данных показателей по сравнению с числом ошибок.
- Отмечена высокая внутригрупповая вариативность выполнения когнитивного теста. Вместе с тем все параметры выполнения теста характеризуются высокой степенью корреляции, что позволяет утверждать, что тест с достаточной степенью точности измеряет связанные друг с другом когнитивные процессы рабочей памяти и произвольного внимания.
Ограничения эксперимента и программа будущих исследований
Ограничения исследования заключаются в том, что работа выполнялась в период пандемии Ковид-19, вызвавшей социальные ограничения, болезни, прививки и связанные с этими объективными факторами тревогу и эмоциональное напряжение. Данные условия не могли не повлиять на функционирование когнитивных процессов и также на время присутствия учащихся в виртуальном мире. В связи с этим в рамках проекта гранта № 23-28-00135 РНФ необходимо повторение исследования для подтверждения и коррекции выводов на сбалансированных по полу и форме досуговой деятельности выборках.
Литература
- Веракса А.Н., Бухаленкова Д.А. Применение компьютерных игровых технологий для развития регуляторных функций дошкольников // Российский психологический журнал. 2017. Том 14. № 3. С. 106—132.
- Каменская В.Г., Томанов Л.В. Цифровые технологии и их влияние на социальные и психологические характеристики детей и подростков // Экспериментальная психология. 2022. Том 15. № 1. С. 139—159. DOI:17759/exppsy.2022150109
- Каменская В.Г., Татьянина Е.В. Особенности цифрового досуга учащихся школ, различающихся условиями обучения и воспитания в период пандемии Ковид-19 // Российский психологический журнал. Том 20. № 2. С. 58—73.
- Котова С.А. Интернет-зависимость у детей и подростков: риски, диагностика и коррекция. СПб: изд-во ВВМ, 2023. 212 с.
- Курашова А. Зарубежные игровые издатели начали отказываться от русского языка в новых играх // Сетевое издание Ведомости. 20 апреля 2023. [Электронное издание]. URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2023/04/20/971671-zarubezhnie-igrovie-izdateli-nachali-otkazivatsya-ot-russkogo-yazika-v-igrah
- Марголис А.А., Куравский Л.С., Войтов В.К. и др. Интеллект, креативность и успешность решения задач учащимися среднешкольного возраста в компьютерной игре «PLines» // Экспериментальная психология. 2020. Том 13. № 1. С. 122—137. DOI:17759/exppsy.2020130109
- Николаева Е.И., Каменская В.Г., Аддиктология: теоретические и экспериментальные исследования формирования аддикций. М.: ИНФРА-М, 2020. 208 с.
- Плохих В.В., Акимов С.А. Особенности реализации когнитивных процессов у интернет-аддиктов // Психологический журнал. 2014. Том 35. № 3. С. 58—67.
- Пятигорский А.Г., Томанов Л.В., Каменская В.Г., Павлов К.И. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013613392 Динамическая четырехцветная матрица оценки интеллектуальной работоспособности «Радуга» от 03.04.2013.
- Терещенко С.Ю., Смольникова М.В. Нейробиологические факторы риска формирования интернет-зависимости у подростков: актуальные гипотезы и ближайшие перспективы // Социальная психология и общество. 2020. Том 11. № 1. С. 55—71.
- Albatati B., Liu F., Wang S., Yu M. Emotion and online experiences: An explanation of MMORPG games from India The United States // Computer in Human Bahavior. 2023. Vol. 148. Article 107900. DOI:10.1016/j.chb.2023.107900
- Barata G., Gama. S., Jorge J., Gonçalves D. Studying student differentiation in gamified education: A long-term study // Computers in Human Behavior. June 2017. Vol. 71. P. 550—585. DOI:1016/j.chb.2016.08.049
- Center on Media and Child Health. Video Games. 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://cmch.tv/parents/videogames/ (дата обращения: 15.11.2022).
- Digital 2022 Global Overview Report [Электронный ресурс]. URL: https://www.sostav.ru/publication/we-are-social-i-hootsuite-52472.html (дата обращения: 11.01.2023).
- Gentile D.A., Swing E.L., Lim C.G., Khoo A. Video game playing, attention problems, and impulsiveness: evidence of bidirectional causality // Psychology of Popular Media Culture. 2012. № 1. P. 62—70. DOI:1037/a0026969
- Gottschalk F. Impacts of technology use on children: Exploring literature on the brain, cognition and well-being // OECD Education Working Papers. 2019. № P. 2—45.
- Hawkins G.E., Rae B., Nesbitt K.V., Brown S.D. Game like features might not improve data // Behavior Research Methods. 2013. Vol. 45. № P. 301—318. DOI:10.3758/s13428-012-0264-3
- Hong S.B., Zalesky A., Cocchi L., Fornito A., Choi E.J., Kim H.H., et al. Decreased Functional Brain Connectivity in Adolescents with Internet Addiction // PLoSONE. 2013. Vol. 8. № P. e57831. DOI:10.1371/journal.pone.005783
- Kamenskaya V., Tomanov L., Tatianina E. Features of the Use Internet of Russian Teenagers in Regional Aspect // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. 2019. (MMER 2021). P. 577.
- Keya F.D., Rahman, M., Mur T., Pasa K. Parenting and Child’s (five years to eighteen years) digital game addition: a qualitative study in North-Western of Bangladesh // Computer in Human Behavior Reports. August-December 2020. Vol. 2. P. 100031. DOI:1016/jchbr2020.10003/
- Kuss D., Lopez-Fernandez O. Internet addiction and problem the Internet use: A systematic review of clinical research // World J Psychiatry. 2016. Vol. 6. № 1. P. 143—176. DOI:10.5498/wjp.v6.i1.143 29.
- Lumsden J., Skinner A., Woods A.T., et al. The effects of game like features and test location on cognitive test performance and participant enjoyment // PeerJ. 2016. Vol. 4. P. e2184. DOI:10.7717/peerj.2184
- Lumsden J., Edwards E.A., Lawrence N.S., et al. Gamification of Cognitive Assessment and Cognitive Training: A Systematic Review of Applications and Efficacy // JMIR Serious Games. 2016. Vol. 4. № 2. P. DOI:10.2196/games.5888
- Park H.S., Kim S.H., Bang S.A. Prevalence of Internet addiction and correlations with family factors among South Korean adolescents // Adolescence. 2008. Vol. 43. № 172. 895—909.
- Percentage of teenagers who play video games in the United States as of April 2018, by gender [Электронный ресурс] // Statista. URL: https://www.statista.com/statistics/454309/teen-video-gameplayers-gender-usa/ (дата обращения: 15.11.2022).
- Schuck S., Emmerson N., Ziv H. Designing an iPad App to Monitor and Improve Classroom Behavior for Children with ADHD: iSelf Control Feasibility and Pilot Studies // PLoS ONE. 2016. Vol. 11. № 10. P. e0164229. DOI:10.1371/journal.pone.0164229
- Statista.com. 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/195768/global-gaming-reach-by-country/ (дата обращения: 14.12.2023).
- Uncapher , Wagner A.D. Minds and brains of media multitaskers: Current findings and future directions // PNAS. 2018. Vol. 115. № 40. P. 9889—9896. DOI:10.1073/pnas.1611612115
- Van Rooij A., Kuss D., Griffiths M., et al. The (co-) occurrence of problematic video gaming, substance use, and psychosocial problems in adolescents // Journal of Behavioral Addictions. 2014. 3. № 3. P. 157—165.
- Westphal M., Vössing M., Satzger G., et al. Decision control and explanations in human-AI collaboration: Improving user perceptions and compliance // Computers in Human Behavior. Available online 16 Febrary 2023. P. 107714. Journal Preproof. DOI:1016/j.chb.2023.107714
- Young K.S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder // Cyber Psychology and Behavior. 1998. Vol. 1. P. 237—244.
- Zhu S., Zhuang Ya., Lee P., et al. Leisure and problem gaming behaviour among children and adolescents during school closures caused by COVID19 in Hong Kong: A school-based quantitative // Preprint JMIR Serious Games on: December 29 2020. URL: https://preprints.jmir.org/preprint/26808
- Zainuddin Z., Kai S., Chu W., et al. The impact of gamification on learning and instruction: A systematic review of empirical evidence // Educational Research Review. June 2020. Vol. 30. P. 100326. DOI:10.1016/j.edurev.2020.100326
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 337
В прошлом месяце: 100
В текущем месяце: 32
Скачиваний
Всего: 72
В прошлом месяце: 17
В текущем месяце: 13