Психология – наука будущего. Материалы VI Международной конференции молодых ученых. 19-20 ноября 2015 г., Москва
Шрифт:
Данные показатели характеризуют работу с текстовой информацией. Так, показатель производительности внимания соответствует числу букв, просматриваемых в единицу времени, показатель умственной работоспособности – числу букв, просматриваемых в единицу времени, с учетом наличия ошибок. Показатель качества работы равен 1 при отсутствии ошибок и уменьшается при их появлении тем больше, чем больше число пропущенных и ошибочно вычеркнутых символов. Уровень концентрации внимания показывает долю верно зачеркнутых букв от общего числа символов, которые нужно было вычеркнуть.
Соответственно, после обработки результатов эксперимента получен следующий набор значений:
Акв1, Аур1, Апв1, AR1
Обработка результатов эксперимента осуществлялась в статистическом пакете R.
Обсуждение результатов. В качестве критерия оптимизации может быть выбрано условие достижения максимального уровня качества работы, определяющее как объем проработанной информации, так и число ошибок. При этом в качестве зависимой переменной y будет выступать размер шрифта, при котором была получена максимальная величина качества работы, а в качестве факторов – показатели когнитивных процессов, определяемые при некотором размере шрифта.
Набор значений y сформируем следующим образом. Для результатов эксперимента каждого испытуемого среди значений АR1, АR2, АR3, АR4 выберем максимальное и определим размер шрифта, соответствующий данному значению. Этот размер шрифта и будет искомой величиной y.
В результате регрессионного анализа была получена модель:
y=a0+a1•Акв1+a2•Аур1+a3•Апв1+a4•AR1
со статистиками: F (4, 25)=4,70, p<0,01, R2=0,43, R2Adj=0,34.
Повысить значения R2 и R2Adj можно путем включения в модель составляющих, ответственных
y=a0+a1•Акв1+a2•Аур1+a3•Апв1+a4•AR1+a12•Акв1•Аур1+a24•Аур1•AR1+ a34 •Апв1 •A R1
со статистиками: F(7, 22)=5,57, p<0,005, R2=0,64, R2Adj=0,52.
Для того чтобы определить, насколько значимо различается доля дисперсии, которая объясняется обеими моделями, применялся дисперсионный анализ. В результате получено значение F=4,27, p<0,05. Значит доля дисперсии, которая объясняется полной моделью, значимо больше, чем доля дисперсии, объясняемая урезанной моделью.
Таким образом, получена модель, которая позволяет прогнозировать оптимальный размер шрифта для получения максимального уровня качества работы с текстом по показателям внимания, определенных при размере шрифта текста 10 пт. В случае получения дробных значений размера шрифта, полученных по модели, необходимо провести его округление до ближайшего значения с точностью до 0,5.
Для повышения коэффициента детерминации необходимо включить в модель большее количество факторов, в частности значения показателей других когнитивных процессов (Знаков, 2005) и параметров текстовой информации. Также точность прогнозирования оптимального размера шрифта может быть повышена за счет уточнения коэффициентов модели при проведении большего числа экспериментов.
Бруннер Е. Ю. Лучше, чем супервнимание. Методики диагностики и психокоррекции. Ростов-на-Дону: Феникс, 2006.
Дикая Л. Г. Психические состояния в профессиональной деятельности человека: Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2000.
Знаков В. В. Психология понимания: Проблемы и перспективы. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2005.
Курносова С. А. Педагогический дизайн: эксплицирование понятия // Международный журнал экспериментального образования. 2012. № 8. С. 36–42.
Солонина А. Г. Концепция персонализированного обучения: монография. М.: Прометей, 1997.
Ю. А. Василенко (Ростов-на-Дону)
Эмоциональное состояние юношества в зависимости от времени навигации в интернет-среде
В настоящее время прослеживается тенденция, что все чаще и больше времени молодые люди стали проводить в интернет-среде. В процессе навигации в сети юноши и девушки выполняют различные виды деятельности как конструктивного характера, связанного с поиском научных знаний, просмотром электронной почты, общением в социальных сетях, так и деструктивного характера, приводящего к интернет-зависимости (Черная, Погорелова, 2013).