Введение
Аддиктивное поведение, являясь видом девиантного поведения, причиняет реальный ущерб обществу и/или самой личности, а также сопровождается социальной дезадаптацией [Азарова, 2009]. Специфика этого вида девиантного поведения выражается «в стремлении к уходу от реальности посредством изменения своего психического состояния, что достигается различными способами: фармакологическими (применение психоактивных веществ) и нефармакологическими (сосредоточение на определенных предметах и активностях, что сопровождается развитием субъективно приятных эмоциональных состояний» [8, с. 8—9]. Поскольку аддиктивное поведение представляет собой острую социальную проблему, его факторы, методы профилактики, коррекции и лечения, а также группы риска в целом и по отдельным разновидностям (наркомания, алкоголизм, курение, переедание, компьютерная зависимость, игровая зависимость и т. д.) стали предметом многочисленных академических и прикладных исследований. Однако аддиктивное поведение или склонность к нему некоторых групп населения недостаточно изучены в силу их немногочисленности или отсутствия явных резко негативных социальных последствий (преступность, суициды и т. п.). Одной из таких групп являются люди с реализованными высокими физико-математическими способностями. В.Д. Менделевич даже выделяет отдельный тип девиантного поведения, основанный на гиперспособностях [Менделевич, 2005], отмечая, что люди с гиперспособностями могут игнорировать реальный мир. Окружающим людям с ними сложно поддерживать общение и устанавливать близкий контакт. Имея неординарные способности, человек сосредоточивает на этом всю свою деятельность и круг его интересов редко выходит за рамки его гиперспособностей, что создает условия для развития в том числе аддикций.
Приведем данные некоторых исследований психологии школьников с высокоразвитыми физико-математическими способностями, которые позволяют предположить склонность их в более старшем возрасте к некоторым формам аддиктивного поведения. В.А. Крутецкий, описывая людей с математическими способностями, указывает на их избирательно-положительное отношение к математической науке, наличие истинной заинтересованности, неподдельной увлеченности делом [Крутецкий, 1998]. В связи с этим встает вопрос: многим ли удается не перейти грань между увлеченностью и зависимостью? Математически одаренные дети характеризуются левополушарной латерализацией, что некоторые специалисты связывают с диспропорциональностью развития их психики [Глозман, 2009], проявляющейся в преобладании интеллектуальной сферы над эмоционально-волевой. Установлено, что для подростков с признаками математической одаренности и с высокоразвитыми физико-математическими способностями в большей степени характерно проявление алекситимии, чем у их сверстников с обычными способностями [Цветкова], что может стать причиной нарушения коммуникации с окружающими людьми и более широким окружением. Не углубляясь в психологию физико-математической одаренности, отметим, что приведенные данные могут указывать на то, что люди с физико-математическими способностями зачастую имеют такие специфические психологические особенности, которые подводят их к группе риска в области аддиктивного поведения.
Цель нашего исследования — выявить особенности склонности к различным видам аддиктивного поведения у выпускников физико-математических классов мужского пола в возрасте 18—26 лет. Мы предположили, что они более склонны к трудоголизму и компьютерной зависимости, чем их сверстники.
Методика
В исследовании применялась методика диагностики склонности к 13 видам зависимости Г.В. Лозовой [Лозовая, 2007]. Дополнительно оценивался уровень эмоционального интеллекта посредством методики Н. Холла [Никулина, 2022]. В качестве вспомогательных методов применялись включенное наблюдение и биографический метод.
Для количественного анализа результатов помимо описательной статистики использовались следующие статистические критерии: критерий Манна—Уитни, коэффициент ранговой корреляции Спирмена, угловое преобразование Фишера.
В исследовании приняли участие 89 человек в возрасте от 18 до 26 лет. Испытуемые представляют собой две группы: основная группа — выпускники физико-математических классов, 49 человек (средний возраст — 21,45 лет, станд. отклонение — 2,7); контрольная группа — выпускники классов других профилей либо непрофильных классов, 40 человек (средний возраст — 21,33 лет, станд. отклонение — 2,61). Испытуемые являются выпускниками ГБОУ Школы 1329 г. Москвы. Участники основной группы обучались в профильных физико-математических классах от групп «Дважды два», «Малый мехмат», все испытуемые этой группы имеют статус призеров или победителей значимых олимпиад. Контрольную группу в основном составили выпускники той же школы, прошедшие конкурсный отбор в классы других профилей (инженерный, медицинский, медиакласс); кроме того, состав контрольной группы был пополнен несколькими выпускниками других московских школ, не обучавшихся в физико-математических классах. Некоторые из участников контрольной группы также являются победителями или призерами предметных олимпиад или конкурсов, Все участники исследования воспитывались в семьях близкого социально-экономического статуса. После окончания школы все обследованные поступили в вузы. В зависимости от возраста на момент исследования они либо являлись студентами (27 человек в основной группе и 23 в контрольной), либо работали в качестве дипломированных специалистов (22 — в основной группе, 17 — в контрольной). Все участники основной группы выбрали физико-математические или экономические направления высшего образования. В связи со спецификой исследования привлекались только лица мужского пола, так как поиск испытуемых женского пола для основной группы в достаточном количестве оказался крайне затруднителен.
Сбор эмпирических данных осуществлялся с использованием сервиса для составления онлайн-тестирований — Google Формы в дистанционном либо в очном формате, в последнем случае тестирование осуществлялось в небольших группах. Все респонденты приняли участие в исследовании добровольно, откликнувшись на просьбу о помощи в сборе научных данных. По желанию респондентов им предоставлялась обратная связь о личных результатах и общих выводах исследования.
Результаты и их обсуждение
Таблица 1
Распределение выборки по уровням склонности к разным видам зависимостей
|
Виды зависимости |
Число (%) испытуемых, отнесенных к низкому / среднему / |
|
|
Выпускники физ-мат. классов, N = 49 |
Контрольная группа, N = 40 |
|
|
Алкогольная |
28 (57) / 21 (43) / 0 (0) |
24 (60) / 16 (40) / 0 (0) |
|
Телевизионная |
49 (100) /0 (0) / 0 (0) |
40 (100) /0 (0) / 0 (0) |
|
Любовная |
15 (31) / 25 (51) / 9 (18) |
9 (22) /23 (58) / 8 (20) |
|
Игровая |
7 (14) / 28 (57) / 14 (29) |
19 (48) / 20 (50) / 1(2) |
|
От межполовых отношений |
32 (65) / 16 (33) / 1(2) |
19 (48) / 20 (50) / 1(2) |
|
Пищевая |
48 (98) / 1(2) / 0 (0) |
37 (92) / 3 (8) / 0 (0) |
|
Религиозная |
49 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
40 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
|
Трудоголизм |
0 (0) / 32 (65) / 17 (35) |
19 (48) / 12 (30) / 9 (22) |
|
Лекарственная |
49 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
40 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
|
Компьютерная |
0 (0) / 22 (45) / 27 (55) |
15 (38) / 25 (62) / 0 (0) |
|
От курения |
34 (69) / 14 (29) / 1(2) |
29 (73) / 8 (20) / 3 (7) |
|
От ЗОЖ |
49 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
40 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
|
Наркотическая |
49 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
40 (100) / 0 (0) / 0 (0) |
Распределение выборки по уровням склонности к видам зависимости по результатам методики Г.В. Лозовой представлены в табл. 1.
Результаты показывают, что склонность к ряду рассматриваемых в исследовании зависимостей у всех обследованных в обеих группах находится на низком уровне, это относится к телевизионной, религиозной, лекарственной, наркотической зависимостям и зависимости от здорового образа жизни (ЗОЖ). Склонность к пищевой зависимости также у подавляющего большинства участников исследования выражена на низком уровне. В то же время по склонности к компьютерной, игровой зависимостям и трудоголизму результаты испытуемых двух групп существенно различаются, во всех случаях показатели выше у выпускников физико-математических классов.
Далее мы выяснили распространенность высокой склонности к по крайней мере одному виду зависимости в основной и контрольной группах. Как выяснилось, среди выпускников физико-математических классов доля таких участников исследования была значительно выше (рис. 1). Применение углового преобразования Фишера подтвердило, что это различие статистически значимо: φ*эмп = 3,473; р < 0,01.
Таким образом, несмотря на академические достижения в школьные годы и успешную учебу в ведущих вузах в дальнейшем, выпускники физико-математических классов оказываются более уязвимой с точки зрения зависимостей группой.
Рис. 1. Процент испытуемых, имеющих высокую степень склонности
хотя бы к одному виду зависимости в основной и контрольной группах
хотя бы к одному виду зависимости в основной и контрольной группах
Сравним склонность участников основной и контрольной групп к различным видам зависимостей по результатам методики Г.В. Лозовой, результаты приведены в табл. 2.
Как следует из табл. 2, значимые различия обнаружены между группами по четырем видам зависимостей: выпускники физико-математических классов превосходят испытуемых контрольной группы по игровой и компьютерной зависимости, а также трудоголизму, причем различия высокозначимы (р ≤ 0,01) и уступают им в выраженности зависимости от межполовых отношений (р ≤ 0,05).
Таблица 2
Сравнение склонности выпускников физ-мат. классов и контрольной группы
к различным видам зависимости (критерий Манна—Уитни)
к различным видам зависимости (критерий Манна—Уитни)
|
Виды зависимости |
Средние значения |
U |
|||
|
Основная группа (физ-мат. классы), N = 49 |
Контрольная группа, |
||||
|
M |
σ |
M |
σ |
||
|
Алкогольная |
10,31 |
3,15 |
9,53 |
3,19 |
841,5 |
|
Телевизионная |
7,76 |
2,09 |
7,55 |
1,94 |
924,5 |
|
Любовная |
13,94 |
3,9 |
15,23 |
3,68 |
805 |
|
Игровая |
15,61 |
3,67 |
12,1 |
2,69 |
439,5** |
|
От межполовых отношений |
10,08 |
3,48 |
11,5 |
3,52 |
744,5* |
|
Пищевая |
7,71 |
1,64 |
8,1 |
2,03 |
885,5 |
|
Религиозная |
7,04 |
1,59 |
7,35 |
1,64 |
879 |
|
Трудоголизм |
17,96 |
2,49 |
13,6 |
4,82 |
465,5** |
|
Лекарственная |
6,9 |
1,37 |
7,35 |
1,39 |
800 |
|
Компьютерная |
18,86 |
2,18 |
12,0 |
2,28 |
47,5** |
|
От курения |
10,12 |
3,86 |
9,73 |
4,12 |
893 |
|
От ЗОЖ |
7,37 |
2,04 |
7,85 |
1,94 |
831,5 |
|
Наркотическая |
7,55 |
1,91 |
7,2 |
1,89 |
869 |
Примечание: «*» — р ≤ 0,05; «**» — р ≤ 0,01.
У основной группы наибольшие средние значения получены по шкалам склонности к компьютерной зависимости, трудоголизму и игровой зависимости, у контрольной — по шкалам склонности к любовной зависимости, трудоголизму и игровой зависимости. Мы посчитали полезным сравнить наши результаты с данными, полученными по методике Г.В. Лозовой в других исследованиях на молодежных выборках, выполненных в постковидный период в разных регионах России. У студентов первого курса Московского международного университета, обучающихся по направлению «Реклама», наиболее распространены алкогольная, пищевая и любовная зависимости [Айсувакова, 2022], в выборке студентов высших и средних учебных заведений Владивостока лидируют любовная, пищевая зависимости и зависимость от ЗОЖ [Зубова, 2023], эти же виды зависимости отмечаются как наиболее частые в исследовании на базе Тувинского государственного университета, в котором участвовали будущие бакалавры, обучающиеся на девяти факультетах [Момбей-оол, 2021], и в исследовании, проведенном в Волгоградском государственном медицинском университете [Сычева, 2023]. Автор последней работы еще выделяет трудоголизм, средняя степень склонности к которому обнаружена у двух третей студентов-медиков, однако респондентов с высокой степенью склонности к этой зависимости в выборке не зафиксировано. Как видим, результаты этих исследований, согласуясь между собой, расходятся с нашими данными. Это расхождение в определенной мере можно объяснить социально-демографическими особенностями нашей выборки: в нее вошли только лица мужского пола и те, кто уже не является студентами, их доля составляет 44% от общего числа участников исследования. Тем не менее отметим, что если в группе выпускников физико-математических классов картина по наиболее выраженным зависимостям полностью отличается от результатов упомянутых исследований, то в контрольной группе одно совпадение все-таки отмечается — относительная выраженность любовной зависимости. Проведенное сопоставление подчеркивает своеобразие аддиктивных склонностей в основной группе.
Особого внимания заслуживают лица, обнаружившие высокую степень склонности к разным видам зависимости. Их процентное распределение в основной и контрольной группах представлено на рис. 2.
Рис. 2. Процент испытуемых, имеющих высокую степень склонности
к разным видам зависимости в основной и контрольной группах
к разным видам зависимости в основной и контрольной группах
Наиболее примечательным результатом, отраженным на рис. 2, представляется высокая степень склонности к компьютерной зависимости большинства обследованных выпускников физико-математических классов, причем ни у одного из участников данной группы эта склонность не обнаружена на низком уровне. Этот результат контрастирует с отсутствием испытуемых контрольной группы с высоким уровнем данной зависимости, хотя в большинстве своем они являются выпускниками той же школы. Возможно, выраженность компьютерной зависимости у выпускников физико-математических классов связана с отличающим эту группу высоким интеллектом, так как некоторые авторы указывают его среди психологических особенностей, связанных с интернет-зависимостью [5, c .6]. Тем не менее для более глубокого понимания причин такой аномалии обратимся к анализу специфики школьного обучения членов основной группы, которая состоит в регулярных поездках в специализированные лагеря и на олимпиадные сборы, а также участии в статусных олимпиадах по физике и математике. В среднем, каждый ученик участвует в 4—5 выездах за год, а иногда и чаще. В связи с этой особенностью учебного процесса все ученики этих классов проводят много времени в компании более-менее закрытой группы сверстников со схожими интересами и занятиями. Досуг вне учебных занятий на таких выездах представлен чаще всего либо настольными играми, либо компьютерными, либо дополнительными занятиями по математике и физике. Спортивная активность обычно представлена только футболом по личной инициативе учащихся. Участие в олимпиадах 1-го и 2-го уровней, победа или призовые места на которых обеспечивают либо поступление в вуз без вступительных испытаний, либо 100 баллов по профильному ЕГЭ, подразумевает подготовку во внеучебное время, высокую внутреннюю мотивацию для такой нагрузки и целеустремленность.
Эти сведения объясняют склонность выпускников физико-математических классов к трудоголизму и отчасти к игровой зависимости, но, на первый взгляд, не приближают нас к ответу на вопрос о природе их склонности к компьютерной зависимости. Данные включенного наблюдения говорят о том, что выпускники используют компьютер для работы (многие работают в IT-сфере), получения новых знаний и навыков и игр. Увлечение соцсетями для них в основном не характерно. Таким образом, склонность к компьютерной зависимости сопряжена со склонностью с двумя другими ведущими зависимостями в этой группе — трудоголизмом и игровой. Среди выпускников физико-математических классов, участвовавших в исследовании, нет ни одного человека с низким уровнем склонности к трудоголизму и только 7 человек (14%) имеют низкий уровень склонности к игровой зависимости. Не противоречат ли эти склонности друг другу? На наш взгляд, дело в особенностях саморегуляции деятельности, которые педагоги сформировали у учеников физико-математических классов на олимпиадных сборах. Участники, победители и призеры олимпиад по математике характеризуются умением сосредоточиться на решении задачи, с которым значимо положительно коррелирует ряд показателей успешности решения математических задач, причем это умение ценится самими участниками олимпиад [Лазарева, 2023]. Таким образом, это умение, сформированное в школьные годы, помогает выпускникам физико-математических классов в будущем при получении учебного или производственного задания сосредотачиваться на его выполнении, и до достижения цели игровая склонность не проявляется.
Дополнительно мы проанализировали склонность к зависимостям, ярко выраженную в основной группе, отдельно для младшей (18—20 лет, студенты вузов, 27 чел.) и старшей (23—26 лет, специалисты, 22 чел.) подгрупп (рис. 3). Как видим, выраженность склонности к трудоголизму и компьютерной зависимости практически одинакова у юношей и молодых взрослых (средние значения располагаются на границе среднего и высокого уровней), а игровая зависимость выше у младшей подгруппы, что подтверждают и результаты статистического анализа — значения критерия Манна—Уитни соответственно составили: U = 242, р > 0,05; U = 286, р > 0,05; U = 199, р < 0,05. Можно предположить, что снижение склонности к игровой зависимости вызвано включением в систему более сложных социальных отношений, чем в период вузовского обучения, но это предположение требует проверки на большей выборке и, желательно, проведения лонгитюдного исследования.
Рис. 3. Сравнение выраженности склонности (средние баллы) к ведущим зависимостям
в основной группе в младшей и старшей подгруппах: 1 — игровая зависимость;
2 — трудоголизм; 3 — компьютерная зависимость
в основной группе в младшей и старшей подгруппах: 1 — игровая зависимость;
2 — трудоголизм; 3 — компьютерная зависимость
Одной из характерных особенностей людей со склонностью к компьютерной зависимости в литературе называют более низкий эмоциональный интеллект [Зубова, 2023; Кочетков, 2020; Короленко, 2001; Хомерики, 2013]. Мы провели оценку эмоционального интеллекта в нашей выборке, чтобы проверить, справедливо ли это для такой специфической группы, как выпускники физико-математических классов. Результаты тестирования по методике Н. Холла представлены в табл. 3.
Таблица 3
Сравнение эмоционального интеллекта у выпускников физ-мат. классов
и в контрольной группе (критерий Манна—Уитни)
и в контрольной группе (критерий Манна—Уитни)
|
Показатели эмоционального интеллекта |
Средние значения |
U |
|||
|
Основная группа (физ-мат. классы), N = 49 |
Контрольная группа, |
||||
|
M |
σ |
M |
σ |
||
|
Эмоциональная осведомленность |
8,8 |
2,78 |
12,2 |
3,08 |
417** |
|
Управление |
12,1 |
2,57 |
12,6 |
3,09 |
904 |
|
Самомотивация |
10,82 |
1,57 |
11,8 |
1,9 |
681** |
|
Эмпатия |
6,79 |
2,41 |
10,6 |
2,19 |
255,5** |
|
Распознавание |
6,88 |
1,96 |
11,18 |
1,74 |
103,5** |
|
Общий показатель |
45,33 |
5,83 |
58,38 |
6,29 |
101** |
Примечание: «*» — р ≤ 0,05; «**» — р ≤ 0,01.
Из табл. 3 следует, что все аспекты эмоционального интеллекта, диагностируемые методикой Н. Холла, а также общий показатель в основной группе получили более низкие значения, чем в контрольной (р ≤ 0,01). Исключение составила только шкала управления своими эмоциями, которая характеризует способность к эмоциональной гибкости. Если в контрольной группе все средние показатели соответствуют среднему уровню, то у выпускников физико-математических классов средние значения по шкалам эмпатии и распознавания чужих эмоций находятся на низком уровне. Итак, основная группа нашего исследования, демонстрируя склонность к компьютерной зависимости, в соответствии с имеющимися в литературе данными, обнаружила более низкие показатели эмоционального интеллекта, следовательно, выпускники физико-математических классов должны чаще испытывать трудности в общении. Наши наблюдения показывают, что члены основной группы имеют прочные и длительные контакты преимущественно со своими одноклассниками или коллегами и редко включают в круг своего близкого общения новых людей.
Далее мы рассчитали корреляции между склонностью к разным видам зависимости и аспектами эмоционального интеллекта (табл. 4 и 5).
Как видим, в основной группе обнаружено 8 статистически значимых корреляций между склонностью к разным видам зависимости и аспектами эмоционального интеллекта, в том числе три — высокозначимые (р ≤ 0,01). Как и следовало ожидать, в основном корреляции обратные.
Из табл. 5 следует, что в отличие от основной группы в контрольной склонность к разным видам зависимости и аспекты эмоционального интеллекта связаны слабо: значимых корреляций заметно меньше — всего три, и нет ни одной высокозначимой.
Таблица 4
Корреляции между склонностью к разным видам зависимости и аспектами
эмоционального интеллекта у выпускников физико-математических классов
(коэффициент корреляции Спирмена)
эмоционального интеллекта у выпускников физико-математических классов
(коэффициент корреляции Спирмена)
|
Аспекты ЭИ |
Эмоциональная осведомленность |
Управление эмоциями |
Самомотивация |
Эмпатия |
Распознавание чужих эмоций |
Общий балл ЭИ |
|
Виды |
||||||
|
Алкогольная |
0 |
–0,1 |
0,02 |
–0,1 |
0 |
–0,12 |
|
Телевизионная |
0,27 |
–0,14 |
–0,02 |
–0,06 |
0,1 |
–0,02 |
|
Любовная |
–0,09 |
0,07 |
0,04 |
0,1 |
0,05 |
0,07 |
|
Игровая |
–0,44** |
–0,02 |
0,1 |
–0,06 |
–0,11 |
–0,25 |
|
От межполовых отношений |
–0,25 |
–0,31* |
–0,21 |
0 |
0 |
–0,36* |
|
Пищевая |
–0,1 |
0 |
0,06 |
0,06 |
–0,04 |
0,04 |
|
Религиозная |
0,02 |
–0,13 |
–0,1 |
0,02 |
0,12 |
–0,08 |
|
Трудовая |
0,12 |
0,09 |
0,11 |
–0,02 |
–0,09 |
0,08 |
|
Лекарственная |
–0,2 |
–0,05 |
–0,14 |
–0,08 |
0,11 |
–0,18 |
|
Компьютерная |
0,27 |
–0,2 |
–0,19 |
0,04 |
0,35* |
0,07 |
|
От курения |
–0,02 |
0,06 |
0,12 |
0,02 |
–0,33* |
–0,11 |
|
От ЗОЖ |
0,39** |
–0,37** |
–0,36* |
0,13 |
0,21 |
–0,02 |
|
Наркотическая |
0,09 |
0,02 |
0,01 |
0,17 |
–0,05 |
0,01 |
Примечание: «*» — р≤0,05; «**» — р≤0,01.
Таблица 5
Корреляции между склонностью к разным видам зависимости и аспектами эмоционального интеллекта в контрольной группе (коэффициент корреляции Спирмена)
|
Аспекты ЭИ |
Эмоциональная осведомленность |
Управление эмоциями |
Самомотивация |
Эмпатия |
Распознавание чужих эмоций |
Общий балл ЭИ |
|
Виды |
||||||
|
Алкогольная |
–0,07 |
–0,07 |
–0,04 |
0,21 |
0,1 |
–0,2 |
|
Телевизионная |
–0,05 |
0,04 |
–0,08 |
0,08 |
–0,03 |
–0,08 |
|
Любовная |
0 |
0,03 |
–0,02 |
0,25 |
0,03 |
–0,01 |
|
Игровая |
0,15 |
0,04 |
0,04 |
0,07 |
0,29 |
0,22 |
|
От межполовых отношений |
0,36* |
–0,27 |
–0,09 |
0,17 |
–0,14 |
–0,03 |
|
Пищевая |
0,23 |
0,19 |
0,27 |
0,26 |
0,1 |
0,39* |
|
Религиозная |
–0,05 |
0,21 |
0,27 |
0,03 |
0,02 |
0,08 |
|
Трудовая |
–0,1 |
0,04 |
0 |
–0,06 |
0,31* |
–0,01 |
|
Лекарственная |
0,1 |
0,1 |
0,13 |
0,26 |
–0,3 |
–0,02 |
|
Компьютерная |
0,11 |
0,28 |
0,18 |
0,15 |
–0,28 |
0,13 |
|
От курения |
–0,08 |
0,06 |
0,12 |
0,12 |
0,09 |
0 |
|
От ЗОЖ |
0,08 |
0,04 |
0 |
0 |
0,1 |
0,06 |
|
Наркотическая |
–0,09 |
–0,12 |
0,06 |
0,07 |
–0,24 |
–0,11 |
Примечание: «*» — р≤0,05.
Результаты корреляционного анализа позволяют рассматривать эмоциональный интеллект выпускников физико-математических классов как мишень коррекционно-профилактической работы для снижения склонностей к зависимостям, прежде всего — к игровой. Здесь, правда, следует отметить, что профилактика аддиктивного поведения у современной молодежи — весьма трудная и ответственная деятельность, требующая от специалиста высокой квалификации и тщательного планирования [Власова, 2018], а для работы с рассматриваемой категорией молодых людей, в силу их высокого интеллекта, развитого критического мышления и нонконформистских установок, это особенно важно.
Выводы
- Юноши и молодые мужчины, выпускники физико-математических классов, чаще своих сверстников, получающих или получивших высшее образование, имеют склонность к одному или нескольким видам аддиктивного поведения.
- Юноши, выпускники физико-математических классов, наиболее склонны к следующим видам аддиктивного поведения: трудоголизму, игровой и компьютерной зависимости, а молодые мужчины, выпускники этих классов, склонны к трудоголизму и компьютерной зависимости.
- Юноши и молодые мужчины, выпускники физико-математических классов, имеют несколько сниженный уровень эмоционального интеллекта, наиболее низкие показатели обнаружены для эмпатии и распознавания чужих эмоций.
- В группе юношей и молодых мужчин, выпускников физико-математических классов, обнаружены множественные значимые корреляционные связи, в основном — отрицательные, между склонностью к различным зависимостям и аспектами эмоционального интеллекта, что позволяет рассматривать развитие эмоционального интеллекта этой группы как средство снижения склонности к аддиктивному поведению.
Перспективными направлениями исследований по данной теме нам представляются изучение вопроса о том, насколько полученные результаты справедливы в отношении юношей и молодых мужчин со склонностями к работе в сфере физики и математики и достижениями в ней, не обучавшихся в профильных классах, и апробация технологии профилактики аддиктивного поведения учащихся и выпускников физико-математических классов.
Ограничения исследования
Полученные результаты не дают представления о склонности к аддиктивному поведению выпускниц физико-математических классов. Кроме того, опросниковый метод определения склонности к зависимостям вследствие давления на респондентов фактора социальной желательности может приводить к некоторому занижению баллов. В нашем исследовании мы применяли включенное наблюдение и биографический метод как средство выявления грубых искажений ответов, однако дозированное искажение ответов полностью исключать нельзя.