CC BY
22
в открытом доступе на сайте sovnauka.com
OPEN ACCESS
УДК 159.923.2: 159.955.4
Научная специальность — 19.00.13 Психология развития, акмеология
АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПСИХОМОТОРИКИ
С ПСИХОФУНКЦИОНАЛЬНЫМИ КАЧЕСТВАМИ АДАПТИРОВАННЫХ ЛИЦ (СПОРТСМЕНОВ) ПО РЕЗУЛЬТАТАМ МОДЕЛИРОВАНИЯ
О. А. Клиценко*, О.В. Самороднов**
Аннотация. Представлен анализ психофункциональных особенностей успешно адаптированных и устойчивых лиц, выявленных в процессе интерпретации моделей социальной адаптированности испытуемых, которые разработаны на основе измеренных у них показателей психофункциональной идентификации. Описаны связи и выделены «пограничные зоны» социального оптимума, которые служат ориентиром для целенаправленной психокоррекционной работы со «слабым звеном» в аспекте саморегуляции и самоконтроля индивида и личности.
Ключевые слова: психомоторика; социальная адаптированность; психофункциональная устойчивость, моделирование, логистическая регрессия, логистическая функция, построение классификационных деревьев, отношение шансов, психокоррекция.
ANALYSIS OF INTERRELATIONS OF PSYCHOMOTILITY INDICATORS WITH PSYCHO-FUNCTIONAL QUALITIES AT THE ADAPTED РЕRSONS (OF ATHLETES) BY RESULTS OF MODELING
O.A. Klitsenko*, O.V. Samorodnov**
Abstract. The analysis of psychofunctional features of successfully adapted and steady persons revealed in the course of interpretation of models of social adaptedness of examinees which are developed on the basis of the indicators of psychofunctional identification measured at them is presented. Communications are described and «border zones» of a social optimum which serve as a reference point for purposeful psychocorrectional work with «a weak link» in aspect of self-control and self-checking of the individual and the person are allocated.
Keywords: psychomotility; social adaptedness; psychofunctional stability, modeling, logistical regress, logistical function, construction of classification trees, OR, psychocorrection.
ВВЕДЕНИЕ
Для более глубокого понимания проблемы успешного профессионального роста личности и ее социальной адаптации необходимо знать взаимозависимость психомоторных качеств спортсмена (как наиболее чувствительной сферы жизнедеятельности) с другими характеристиками личности, определяющими психофункциональную устойчивость и социальную успешность. А знание таких закономерностей позволит, в свою очередь, целенаправленно воздействовать на «слабое звено» саморегуляции спортсмена. Методологические и концептуальные основы согласованности психомоторных качеств человека с его нейрофизиологическими, психологическими и социально-поведенческими характеристиками нами изложены ранее [3]. Степень социальной
* Ольга Анатольевна Клиценко,
кандидат биологических наук, доцент
Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова
Контакты: ул. Кирочная, д. 41, Санкт-Петербург, Россия, 191015
E-mail: olkl@yandex.ru
** Олег Вильгельмович Самороднов,
кандидат психологических наук, доцент Санкт-Петербургский государственный экономический университет (СПбГЭУ)
Контакты: ул. Садовая, д. 21, Санкт-Петербург, Россия, 191023 E-mail:
адаптированности в группах испытуемых выявлялась с помощью экспертных оценок спустя 10-20 лет после их первичного комплексного обследования. Учитывались такие интегративные параметры профиля адаптации, как: «успешность в профессиональной самореализации», «финансовое благополучие», «физическое и психоэмоциональное самочувствие», «семья», «друзья, проведение досуга» и др. Необходимо отметить почти полное совпадение указанных нами параметров с хорошо известными «универсальными критериями» социального благополучия, полученными на многолетнем исследовании американских ученых (Институт Гэллапа) более чем в 50 странах мира [7]. В качестве экспертов выступали тренеры, педагоги, капитаны команд, а также спортивные и медицинские психологи, социальные педагоги —
* Ol'ga A. Klitsenko,
Candidate of Biological Sciences, Associate Professor North-Western State Medical University named after I.I Mechnikov
Contacts: ul. Kirochnaya, d. 41, Saint-Petersburg, Russia, 191015 E-mail: olkl@yandex.ru ** Oleg V. Samorodnov,
Candidate of Psychological Sciences, Associate Professor
St. Petersburg state economic university
Contacts: ul. Sadovaya, d. 21, Saint-Petersburg, Russia, 191023 E-mail:
все те, кому приходилось осуществлять в той или иной мере психологическое сопровождение указанных лиц в течение известного лонгитюдного периода. Оценка проводилась по 10-балльной системе.
В данной публикации нашей целью являлась предметная интерпретация результатов моделирования и углубленный анализ выявленных закономерностей и связей для групп «максимально адаптированных» (спортсмены-игровики) и «достаточно адаптированных» (шахматисты-практики) лиц.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Мы имели в данном случае две подгруппы респондентов общей численностью 124 человека в возрасте 18-30 лет:
• группа спортсменов-игровиков — 88 человек;
• группа шахматистов-практиков — 36 человек;
Среди них было: 54 (43,5%) мужчины и 70 (56,5%)
женщины.
Из 26 психомоторных показателей, полученных по общеизвестным методикам [4; 5; 10], в процессе построения моделей были выделены пять наиболее значимых: РДО, дисперсия — величина разброса данных реакции фиксирования (из 20 попыток) в методике слежения за движущимся объектом; ПСР («после» минус «до» нагрузки) — разность величин времени реагирования испытуемых на световой стимул между исходными данными и показателями после нагрузочных тестов; КЧСМ—критическая частота слияния мельканий— установление субъективной точки прекращения мигания лампочки и перехода ее в режим сплошного светового потока (гц) (среднее значение из пяти попыток); КЧРМ — КЧСМ — разность величин между субъективным ощущением начала мигания лампочки среди сплошного потока (КЧРМ-среднестатистическая величина из пяти попыток) и вышеописанной характеристикой зрительного анализатора; t руки— температурная характеристика покрова кожи ладонной части руки в одной из точек акупунктуры.
На их основе разработана модель логистической регрессии. Обобщенная оценка по всему комплексу отобранных «работающих» параметров в вероятностном формате шанса иметь более высокую социальную адап-тированность (устойчивость) получена нами на основе логистического регрессионного анализа [1; 8]. С помощью методов построения классификационных деревьев нами были получены критериальные значения этих параметров. Все данные анализировались с использованием компьютерной системы STATISTICA for Windows (версия 10 Лиц. BXXR310F964808FA-V) [1]. Сравнение параметров в группах исследования проводилось с по-
мощью критериев Манна-Уитни, Колмогорова-Смирнова, медианного хи-квадрат и модуля ANOVA. Оценка частот выполнялась посредством критериев %2, Пирсона, Фишера.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Получено уравнение логистической регрессии (хи-квадрат = 56,36; p<0,0001; OR = 35,0), позволяющее оценить шанс стать максимально адаптированными и устойчивыми в психофункциональном плане :
Y = 21,11 + 0,014*Х1 + 47,22*Х2 - 0,271*Х3 + + 0,023*Х4 - 0,415*Х5.
Основываясь на сути уравнения логистической регрессии, можно сказать, что комплексная оценка шанса для конкретного человека иметь максимальную адап-тированность зависит от интегрированных значений всех, входящих в данное уравнение показателей, т.е. менее благоприятные уровни одних параметров могут быть компенсированы «ресурсом» других, что методологически напоминает нам учение Л. Выготского о компенсаторных функциях био-психосоциальной функциональной системе человека [2].
Социальная адаптированность как категория социально-психологического вхождения в среду обитания подразумевает под собой и соответствующие «фоновые» границы функционирования нейрофизиологических и психомоторных комплексов жизнедеятельности в соответствующей «зоне оптимума» (как отдельного субъекта, так и группы людей, таксономически объединенных в сходные производственные, творческие, временные и другие условия деятельности). Мы имеем характеристики моделей для прогнозирования максимальной успешности представленные в таблице 1.
Из данных таблицы 1 хорошо видно — для «вхождения» испытуемого в «зону психофункционального оптимума» необходимо добиться достаточно непростого сочетания оптимальных величин тех параметров, которые имеют наиболее высокие ранги прогностической значимости. Так, излишняя сосредоточенность сознания на конкретном виде деятельности, обусловленная силой, возникшей в ЦНС соответствующей доминанты, может забирать излишнее количество нервно-эмоциональной энергии [11]. Отсюда возникает задача — снижение уровня фонового нервно-психического напряжения, которое по интегративным синергетическим связям ведет к увеличению дисперсии (разбросу данных в методике РДО) (ранг 4); увеличению некой «расслабленности» внимания в механизме реакции на простой сенсомотор-ный сигнал после нагрузочных тестов (или напряженной работы) (ранг 3); но, в первую очередь, обеспечить снижение концентрации зрительного анализатора при
Психологические науки
Табл. 1. Характеристики прогностических моделей границ обеспечения психофунцнальной устойчивости
Показатели Для максимально успешных Отношение шансов для указанного порогового значения Обозначение переменных Величина коэффициентов Ранг прогностической значимости
Показатели разброса данных в методике РДО** > 80 4,78 Х1 0,014 4
Разность среднестатистического показателя «Простой сенсомоторной реакции» — «После» минус «до» нагрузки*** > 0,005 4,97 Х2 47,22 3
Среднестатистический показатель «Критической частоты слияния мельканий» — первый вариант*** <37 6,82 Х3 -0,271 1
Разность среднестатистических величин (исходных) между данными в методиках КЧСМ-2 и КЧСМ-1** >4,2 3,16 Х4 0,023 5
Среднестатистическая величина (исходная) температуры ладонной части руки*** <28,5 8,52 Х5 -0,415 2
Свободный член 21,11
Уровнидостоверности: ** — призначимостир<0,01;
распознавании частотных характеристик фотонного потока — до немигающего режима (ниже 37 гц) (ранг 1-2), оставляя при этом вегетативную иннервацию внутренних систем жизнеобеспечения на достаточно мобилизованном уровне (что сказывается, в частности, на похо-
*** — при значимостир<0,001.
лодании кожных покровов руки) (ранг 1-2). При этом разность исходных величин КЧСМ и КЧРМ, что вполне естественно, должна увеличиться (ранг 5).
Для четырех наиболее значимых параметров жизнеобеспечения на рисунках 1—4 показаны их средне-
Рис. 1. Показатели разброса данных в методике РДО в группах максимально и достаточно успешных и адаптированных
Рис. 2. Разность среднестатистического показателя «Простой сенсомоторной реакции» — «После» минус «до» нагрузки в группах максимально и достаточно успешных и адаптированных
Рис. 3. Среднестатистический показатель «Критической частоты слияния мельканий» — первый вариант в группах максимально и достаточно успешных и адаптированных
статистические величины, наглядно демонстрирующие достоверные различия в группах «максимально» и «достаточно» адаптированных испытуемых.
Представленные диаграммы наглядно отражают вы-шеотмеченные особенности динамических тенденций выбранных нами характеристик жизнеобеспечения на нейрофизиологическом и психофизиологическом уровнях. Проведенный нами анализ эффективности выявленных пороговых значений анализируемых показателей посред-
Рис. 4. Исходная величина температуры ладонной части руки в группах максимально и достаточно успешных и адаптированных
ством определения соответствующих частот (выше или ниже порогового значения) в сравниваемых группах испытуемых представлен в таблице 2. Для всех представленных показателей мы имели оценку достоверности различий частот успешных и неуспешных респондентов при выявленных пороговых уровнях показателей по всему комплексу использованных критериев или р<0,01 или р<0,001.
Мы провели анализ эффективности выявленных пороговых значений анализируемых показателей посред-
Табл. 2. Оценки по пороговым значениям долей в группах максимально и достаточно успешных и адаптированных
Показатели Уровни показателей Группы
«Достаточно адаптированные» «Максимально адаптированные» Всего
Абс. % Абс. %
Показатели разброса данных в методике РДО** < 80 30 40,00% 45 60,00% 75
> 80 6 12,24% 43 87,76% 49
Всего 36 29,03% 88 70,97% 124
Разность среднестатистического показателя «Простой сенсомоторной реакции» — «После» минус «до» нагрузки*** < 0,005 29 42,03% 40 57,97% 69
> 0,005 7 12,73% 48 87,27% 55
Всего 36 29,03% 88 70,97% 124
Среднестатистический показатель «Критической частоты слияния мельканий» — первый вариант*** > 37 25 53,19% 22 46,81% 47
< 37 11 14,29% 66 85,71% 77
Всего 36 29,03% 88 70,97% 124
Разность среднестатистических величин (исходных) между данными в методиках КЧСМ-2 и КЧСМ-1** < 4,2 21 43,75% 27 56,25% 48
> 4,2 15 19,74% 61 80,26% 76
Всего 36 29,03% 88 70,97% 124
Среднестатистическая величина (исходная) температуры ладонной части руки*** > 28,5 25 60,98% 16 39,02% 41
< 28,5 11 15,49% 60 84,51% 71
Всего 36 32,14% 76 67,86% 112
ством определения соответствующих частот (выше или ниже порогового значения) в сравниваемых группах респондентов. Результаты этого анализа даны в таблице 2. Для всех представленных показателей мы имели оценку достоверности различий частот успешных и неуспешных респондентов при выявленных пороговых уровнях показателей по всему комплексу использованных критериев или Р<0,01 или Р<0,001, что указано * в названии параметров.
Следует также отметить, что с увеличением количества показателей, находящихся в зоне, характерной для максимально адаптированных лиц («благоприятной»), достоверно (Р<0,001, Rgamma = +0,88) увеличивается их доля, что показано в таблице 3.
Необходимо обратить внимание на принципиальный качественный скачок точности моделирования при переходе от отдельных показателей к их комплексу как в модели логистической регрессии, так и при получении и объединении пороговых значений отобранных для модели показателей. Данное обстоятельство служит доказательством корректности выделения перечисленных показателей и адекватности пороговых значений и параметров уравнения логистической регрессии.
Сравнение направленности критериев с коэффициентами уравнения логистической регрессиии показывает, что знак коэффициента уравнения совпадает с логическим правилом порогового значения критерия — меньше — минус, больше — плюс. Рассмотрим это на примере показателя разброса данных в методике РДО. Пороговое значение 80, причем для максимально успешной группы характерны большие значения. Коэффициент положителен, т.е. чем больше показатели разброса данных в методике РДО, тем больше будет увеличиваться Т, а, следовательно, и шанс иметь максимальную успешность. Для показателя «Критической частоты слияния мельканий» ситуация обратная. Его пороговое значение 37, причем для максимально успеш-
ной группы характерны меньшие значения. Коэффициент отрицательный, т.е. чем больше показатель, тем меньшие значения будут у коэффициента Т, а, следовательно, шанс иметь максимальную успешность будет снижаться. Ранги прогностической значимости показателей, полученные при расчете коэффициентов логистического уравнения и по оценке с помощью метода построения классификационных деревьев, в основном совпадают с рангами отношения шансов, есть лишь «перемена мест» 1 и 2, что является весьма условным и относительным формально-логическим фактом.
ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВОЗМОЖНОЙ ПСИХОФУНКЦИОНАЛЬНОЙ КОРРЕКЦИИ
Исходя из представленных в таблицах эмпирических данных видно, что для вхождения испытуемого в такую «зону оптимума» необходимы мероприятия по индивидуальной или групповой саморегуляции, имеющие цель нормализацию нервно-психического напряжения до уровня, максимально адекватного для решения поставленных перед личностью жизненных задач. «Излишняя» сосредоточенность сознания на конкретном виде деятельности (мотивационном акте, интеллектуальной операции, интенции), привносящая уже, скорее, разрушительное начало в деятельность, чем созидательное, ввиду такого влияния на процессы жизнеобеспечения со стороны созданной в ЦНС доминанты, как бы забирающей на себя неадекватно больше энергетического потенциала, чем это должно быть [10]. Для осуществления такой гармонической сочетанной синергии в работе функциональных систем нужна система обучения приемам специальной саморегуляции, имеющей в своей методологической основе целенаправленное формирование навыков по регулированию нервно-эмоционального потенциала, обеспечивая максимальную адекватность в решении стоящих перед субъектом задач самого различного уровня слож-
Табл. 3. Частота достаточно и максимально адаптированных лиц при различном количестве показателей,
находящихся в «благоприятной» зоне
Количество показателей в благоприятной зоне Группы
«Достаточно адаптированные» «Максимально адаптированные» Всего
Абс. % Абс. %
Отсутствуют 8 100,00% 0 0,00% 8
1 12 91,55% 6 8,45% 18
2 12 50,00% 12 50,00% 24
3-4 4 7,14% 52 92,86% 56
5 0 0,00% 6 100,00% 6
Всего 36 32,14% 76 67,86% 112
ности, сохраняя при этом принцип минимизации затрат жизненных сил и здоровья. Это достигается специальными упражнениями (аутотренинг, медитация, элементы Эриксонианского гипноза и др.), углубленное анаэробное дыхание. до некоторого психофункционального оптимума. Такой комплекс интегративного психологического сопровождения получил наименование «медитативная саморегуляция» [9]. А такие процедуры непременно приведут к тому, чтобы величина разброса показателей в методике РДО повысилась (по данным многомерной логистической регрессии >80), увеличилось время простой сенсомоторной реакции на световой стимул после нагрузки (>0,005), увеличилась разница показателей в методиках КЧРМ и КЧСМ (что является индикатором улучшения лабильности нервно-психических процессов [2], но, вместе с тем необходимо уточнить, что начальный уровень операционального напряжения (по показателям температуры ладонной части руки в одной из точек акупунктуры) не должен быть выше 28,5 градусов, что прямо
подтверждает особую значимость в характере протекания нервно-психических процессов исходного уровня напряжения [6], т.е. исходный уровень концентрации внимания должен быть достаточно высоким, чтобы обеспечить интегративную взаимосвязь всех составных частей функциональной системы.
Многолетняя практика применения методов медитативной саморегуляции на испытуемых самых различных контингентов и возрастных цензов, вполне подтвердила свою работоспособность.
Полученные результаты демонстрируют возможность использования параметров моделей для выявления связей между показателями психомоторики в группах респондентов с психофункциональной устойчивостью и социальной адаптированностью. При этом обосновываются и подтверждаются разными методами моделирования те критерии, ориентируясь на которые можно осуществлять психокоррекционные мероприятия, способствующие более успешной социальной адаптации людей.
Литература/References
1. Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. Технология и методология современного анализа данных. М., 2013. 288 c. [Borovikov VP. A popular introduction to modern data analysis in the STATISTICA system. Technology and methodology of modern data analysis. Moscow; 2013. 288 p. Russian].
2. Выготский Л. С. Собрание сочинений. Т. 5. Основы дефектологии. М.: «Педагогика», 1983. 361 с. [Vy-gotskiyLS. Collected Works. Moscow: Pedagogika; 1983. 361 p. Russian].
3. Клиценко О.А., Самороднов О.В. Психомоторика как индикатор психофизиологических и социально-психологических качеств человека // Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании. 2011. Т. 15. Педагогика, психология и социология. Одесса: «Черноморье». 2011. С. 32-44. [Klitsenko OA, Samorodnov OV. Psychomotorics as an indicator of psycho-physiological and socio-psyc-hological qualities of a person. In: Modern problems and ways to solve them in science, transport, production and education; 2011; Odessa: Chernomor'e; 2011. p. 32-44. Russian].
4. Никандров В.В. Психомоторика. СПб.: «Речь», 2004. 104 с. [Nikandrov VV. Psychomotorics. St. Petersburg: Rech'; 2004. 104 p. Russian].
5. Озеров В.П. Психомоторные способности человека. Дубна: «Феникс+», 2002. 320 с. [Ozerov VP. Psychomotor abilities of a person. Dubna: Feniks+; 2002. 320 p. Russian].
6. Пейсахов Н.М. Саморегуляция и типологические свойства нервной системы. Казань: Издательство Казанского университета, 1974. 253 с. [PeysakhovNM. Self-regulation and typological properties of the nervous system. Kazan: Izdatel'stvo Kazanskogo universiteta; 1974. 253 p. Russian].
7. Рат Т., Картер Дж. Пять элементов благополучия. Инструменты повышения качества жизни. М.: «Аль-пина Паблишер». 2011. 148 с. [Rath T, Harter KJ. Wellbeing: The Five Essential Elements. Suvorova P, editor. Moscow: Al'pina Pablisher; 2011. 148 p. Russian].
8. Реброва О.В. Статистический анализ медицинских данных с помощью пакета программ STATISTICA. М.: «МедиаСфера», 2002. 312 с. [Rebrova OV. Statistical analysis of medical data using the STATISTICA software package. Moscow: MediaSfera; 2002. 312 p. Russian].
9. Самороднов О.В. Применение медитативной саморегуляции в шахматном спорте // Коррекция и управление функциональным состоянием в процессе трудовой деятельности. Караганда, 1993. С. 146-149. [Samorodnov OV. The use of meditative self-regulation in chess. In: Correction and management of the functional state during work; 1993; Karaganda. 1993. p. 146-9. Russian].
10. Самороднов О.В. Применение пакета психомоторных методов исследования для решения задач диагностики психофункционального состояния спортсменов // Психология здоровья. Спорт, профилактика, образ жизни: Сб. мат. конф. 26-29 сентября 2011. М., 2011. С. 286-289. [Samorodnov O V. Application of a package of psychomotor research methods for solving problems of diagnosing the psycho-functional state of athletes. In: Psychology of health. Sport, prevention, lifestyle; 2011 Sep. 26-29; Moscow. 2011. p. 286-9. Russian].
11. Учение А.А. Ухтомского о доминанте и современная нейрофизиология: Сб. науч. тр. / Под ред. А.С. Ба-туева. Ленинград: «Наука», 1990. 310 с. [In: Batuev A.S., editor. Ukhtomsky's doctrine of the dominant and modern neurophysiology; 1990; Leningrad. Leningrad: Nauka; 1990. Russian].
© ®
© Клиценко О.А., Самороднов О.В./Klitsenko O.A., Samorodnov O.V., 2016. Это произведение распространяется по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. [This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License].
