33ПСИХОЛОГИЯ
УДК 37.015.3 UDC 37.015.3
DOI: 10.24412/2712-827X-2020-4-78-88
Елшанский Сергей Петрович*
Доктор психологических наук, профессор, Московский педагогический государственный университет, Россия, 127051, г. Москва, Малый Сухаревский пер., д. 6, тел.: +7 (495) 6074186, e-mail: ye_@mail.ru
Elshansky Sergey Petrovich
Grand Ph.D. (Psychology), Professor, Moscow Pedagogical State University,
Moscow, Russia
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ВАРИАНТ ПСИХОСЕМАНТИЧЕСКОГО ТЕСТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ ВОВЛЕЧЕННОСТИ ШКОЛЬНИКА В ЦИФРОВИЗАЦИЮ1
THE AUTOMATED VERSION OF THE PSYCHOSEMANTIC TEST FOR DETERMINING THE LEVEL OF STUDENT INVOLVEMENT IN
DIGITALIZATION
Аннотация
В статье проанализированы возможности автоматизации психосемантических диагностических методик; показано, что автоматизация позволяет преодолеть такой недостаток этих тестов, как необходимость математической обработки больших объемов данных, которая при ее проведении вручную требует больших временных затрат и специальных навыков от экспериментатора, облегчить не только процедуру обработки и анализа полученных данных, но и проведение собственно тестирования, позволяет провести экспресс-оценку полученных данных, например, автоматически сравнивать их с существующими по тесту нормами или классами результатов. В работе приведены примеры нескольких автоматизированных психосемантических методик: «Выбор дескрипторов интрацептивных ощущений», «Группировка дескрипторов», «Ассоциативный тест», «Ассоциативный цветовой тест»; приведенные примеры автоматизации психосемантических диагностических методик показывают, что возможности такой автоматизации очень хорошие, автоматизация значительно облегчает диагностическую работу по сбору научных данных и сокращает время на их обработку. Автором представлен автоматизированный вариант психосемантического теста для определения уровня вовлеченности школьника в цифровизацию, дано его подробное описание: описан основной алгоритм и этапы выполнения программы, интерфейс, варианты наборов дескрипторов и заданий-выборов, варианты программной реализации; сделан вывод, что автоматизированные психосемантические диагностические тесты могут успешно использоваться в самых разных областях современной психологической науки, как в клинической психологии, так и в педагогической, где они могут применяться, в частности, для определения уровня вовлеченности школьника в цифровизацию, что, в свою очередь, даст возможность исследовать влияние цифровизации на когнитивную и другие сферы психики, а также на эффективность обучения, в том числе и на когнитивную эффективность обучения.
© Елшанский С. П., 2020
1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 19-29-14059.
Abstract
In the article the possibilities of automation of psychosemantic diagnostic techniques are analyzed. It is shown that automation allows overcoming such a disadvantage of these tests as the need for mathematical processing of large amounts of data, which when carried out manually, requires a lot of time and special skills from the experimenter. It also allows facilitating not only the processing and analysis of the obtained data, but the actual testing. Automation makes it possible to conduct a rapid assessment of the obtained data, for example, automatically compare them with existing test standards or classes of results. Examples of several automated psychosemantic techniques are given: "Selection of descriptors of intraceptive sensations", "Grouping of descriptors", "Associative test", "Associative color test". The examples of automation of psychosemantic diagnostic techniques show that the possibilities of such automation are very high, automation greatly facilitates diagnostic work on collecting scientific data and reduces the time for their processing. An automated version of the psychosemantic test for determining the level of student involvement in digitalization is presented, its detailed description is given: the main algorithm and stages of program execution, the interface, and options for sets of descriptors and tasks-choices, options for software implementation are described. It is concluded that automated psychosemantic diagnostic tests can be successfully used in various fields of modern psychological science, both in clinical psychology and in pedagogical psychology, where they can be used, in particular, to determine the level of student involvement in digitalization, which, in turn, will make it possible to study the impact of digitalization on cognitive and other areas of the psyche, as well as on the effectiveness of learning, including the cognitive effectiveness of learning.
Ключевые слова: психодиагностика, автоматизация в психодиагностике, автоматизация психосемантических тестов, психосемантический методологический подход, психосемантические методы диагностики, вовлеченность школьников в цифровизацию, оценка влияния цифровизации на когнитивную сферу.
Keywords: psychodiagnostics, automation in psychodiagnostics, automation of psychosemantic tests, psychosemantic methodological approach, psychosemantic diagnostic methods, involvement of schoolchildren in digitalization, assessment of the impact of digitalization on the cognitive sphere.
Введение
Психосемантические методы диагностики позволяют выявлять особенности индивидуальной системы значений, в частности, значений, связанных с цифровизацией, поэтому возможно их использование в задачах квалификации вовлеченности в цифровизацию. Но эти методы имеют ряд недостатков.
Это определенная сложность обработки данных в некоторых психосемантических тестах, поэтому обычно возникает необходимость математической обработки больших объемов данных. Такая обработка при ее проведении вручную требует больших временных затрат и специальных навыков от экспериментатора, поэтому очень полезна компьютерная автоматизация психосемантических диагностических методик.
Автоматизация помогает облегчить не только процедуру обработки и анализа полученных данных, но и проведение собственно тестирования, позволяет провести экспресс-оценку полученных данных, например, автоматически сравнивать их с существующими по тесту нормами или классами результатов (это позволяет при необходимости использовать программу тестирования не только в рамках исследовательской деятельности, но и как экспертную диагностическую систему при проведении прикладных психодиагностических работ).
Автоматизация даёт возможность конвертировать полученные результаты в форматы программ математико-статистического анализа, что также представляется крайне полезным. Современные средства программирования позволяют реализовать максимально дружественный интерфейс, настроить его для комфортного использования, снабдить экспериментатора справочной информацией по тесту.
Сегодня не составляет особого труда автоматизация тестов не только с заданным набором выбираемых значений (как это реализовано, например, в тесте «Выбор дескрипторов интрацептивных ощущений», который подробно описан ниже), но и тестов с «открытыми» заданиями, например, ассоциативных тестов, в которых испытуемый может дать абсолютно любой ассоциативный ответ на предлагаемый стимул, разработаны и описаны технологии автоматизированной обработки результатов таких тестов [Елшанский 2004: 316-320].
Основная часть
В настоящее время уже накоплен достаточно большой опыт автоматизации психосемантических тестов, в частности, в клинической психологии, где такие тесты используются для анализа индивидуальных словарей значений больных различными заболеваниями [Елшанский 2004: 312-320].
Работа по автоматизации этих психосемантических методик показала, что такие методики достаточно хорошо поддаются необходимой для разработки компьютерной программы алгоритмизации и последующей автоматизации, полученные результаты тестирования можно без особых проблем организовать в базы данных или электронные таблицы, провести их математико-статистическую обработку [Елшанский 2004: 313].
Приведем примеры нескольких автоматизированных психосемантических методик, разработанных автором данной статьи. Они разрабатывались в 90-е годы и, наверное, с позиции программного обеспечения уже устарели (хотя, в принципе, еще могут использоваться на компьютерах с 32-разрядной шиной), но их алгоритмы и структура, подходы к анализу данных остаются актуальными и позволяют продемонстрировать возможности автоматизации в психосемантической диагностике. Программы успешно проявили себя в очень многих исследованиях, с их помощью были проведены тысячи тестирований, получены научно значимые результаты [Елшанский 2005].
Автоматизированный вариант психосемантического теста «Выбор дескрипторов интрацептивных ощущений» (который представляет собой доработанный автором данной статьи [Елшанский 1999] вариант теста «Классификация ощущений» [Ефремова и др. 1990; Тхостов, Ефремова 1989]) предназначен для выявления особенностей и исследований индивидуальных интрацептивных словарей (словарей внутреннего телесного опыта) (такие исследования многократно проводились в отечественной клинической психологии [Григорьева и др. 2006; Тхостов 1991, 2002; Тхостов и др. 2003, 2007 и др.]) в норме и патологии. Эта программа предусматривает два варианта тестирования: с одновременным и с последовательным предъявлением выбираемых дескрипторов.
Результаты автоматически сохраняются в файле базы данных. Программа дает возможность удобного перевода в электронную форму результатов тестирования, полученных при использовании «ручных» вариантов теста, в которых исследование проводится с помощью бланка или набора тестовых карточек. Программа позволяет осуществлять просмотр накопленных в базе данных результатов и их редактирование, вывод полученных результатов на печать, при этом возможна работа с одновременно (без выхода из программы) с пятью разными базами данных.
Результаты могут быть представлены на экране компьютера в «сыром» виде или в процентном соотношении (от числа предъявленных или от исходного числа дескрипторов — тест имеет достаточно сложный алгоритм и эти числа могут не совпадать, так как на некоторых этапах не выбранные дескрипторы «отсеиваются» и на других этапах не предъявляются), а также в виде столбчатых гистограмм. Всего для каждого испытуемого программа рассчитывает 154 показателя.
Помимо долей выборов от общего числа предъявляемых или исходных дескрипторов (предусмотрено 2 варианта расчета), рассчитываются доли выборов по классам ряда классификаций: «части речи», которая включает пять классов; «метафоры - телесные -психические», которая включает три класса; «конкретные - диффузные», которая включает два класса; «частотность», которая включает три класса.
Программа имеет встроенный статистический модуль, который позволяет вычислять в исследуемой выборке среднее арифметическое, стандартную ошибку среднего, дисперсию и стандартное отклонение распределений выборов по каждому из классов всех классификаций по шести этапам методики. Программа рассчитывает также частоты выборов каждого из 80-ти дескрипторов исходного набора в интересующей экспериментатора выборке на всех этапах теста как для общего выбора, так и для исследуемых классов различных классификаций.
Результаты могут просматриваться как в виде гистограмм, так и в числовых (процентных) выражениях. Предусмотрена возможность просмотра распределения выборов в интересующей выборке по разным заданиям (этапам) и классам исследуемых классификаций, а также по общим выборам. Всего возможен расчет 616 видов распределений для каждой базы данных.
Для удобства экспериментатора в программе предусмотрен модуль нормы, полученной в массовых исследованиях условно здоровых испытуемых, который может быть активирован на экране при просмотре результатов отдельного испытуемого для сравнения, это дает возможность использовать программу в качестве экспертной диагностической системы.
В программе есть также встроенный справочник дескрипторов, он показывает отнесенность дескрипторов к классам применяемых классификаций, справочный просмотр полного списка дескрипторов, просмотр данных тестирования отдельного испытуемого одновременно с перечнем дескрипторов набора, система настройки звукового сопровождения и цветовой гаммы и другие полезные подпрограммы. Программа реализована на языке программирования Clipper 5.2 [Канатиков и др. 1994, 1995].
Общий алгоритм программы следующий. После запуска программы пользователь выбирает рабочую базу данных (из пяти предусмотренных), после этого он попадает в основное меню, в котором есть пункты: «Тестирование», «Результаты», «Статистика», «Звук» и «Выбор БД» (выбор базы данных).
При выборе «Тестирования» запускается модуль тестирования: сначала запрашивается фамилия и имя испытуемого (строка данных позволяет записать также любую другую необходимую демографическую или какую-либо еще информацию). Введя информацию, пользователь программы попадает в модуль выбора варианта тестирования. Таких вариантов предусмотрено два: с одновременным предъявлением всех слов и с последовательным предъявлением.
Выбрав вариант предъявления, испытуемый попадает в основной модуль тестирования, там ему одновременно или последовательно предъявляются дескрипторы и вопрос-задание (сначала предъявляется задание первого этапа), которое он должен выполнить, выбирая или не выбирая предъявленные слова-дескрипторы.
Выполнив задание этапа, пользователь переходит последовательно к следующему. И так до тех пор, пока не будут выполнены задания всех шести этапов. Между этапами предъявляется промежуточное меню, которое дает возможность досрочного прерывания тестирования. После прохождения всех этапов предусмотрена возможность просмотра результатов теста. После завершения тестирования, пользователь возвращается в основное меню.
При выборе модуля «Результаты» основного меню пользователь получает возможность просмотра базы данных. Можно увидеть результаты по каждому
тестировавшемуся, записанные в базе данных, как по выборам отдельных дескрипторов, так и по различным классификациям по всем этапам теста. Предусмотрен вызов справки по управляющим клавишам.
Предусмотрено несколько различных вариантов вывода результатов. Можно просматривать все записи базы данных, удалять ненужные и т. д. Модуль «Статистика» основного меню предусматривает четыре варианта расчетов.
Субмодуль «Анализ» дает возможность вычисления статистических показателей выборки (среднего арифметического, стандартного отклонения, дисперсии и др.) для шести этапов для всех дескрипторов и для классов различных классификаций.
Субмодуль «Слова» показывает статистические показатели выбора отдельных дескрипторов (всего в тесте используется набор из восьмидесяти дескрипторов) в выборке на различных этапах теста.
Субмодуль «Гистограммы» позволяет построить гистограмму выборов для разных этапов теста. Предусмотрено изменение цветности гистограммы (при этом в цветном варианте цвет характеризуют отнесение к разным классам используемых классификаций, также отнесенность дескриптора к разным классификациям может отображаться в специальной информационной строке).
Субмодуль «Распределение» позволяет для отдельного этапа и отдельного класса какой-либо классификации дескрипторов (или всех дескрипторов) построить гистограмму распределения (при этом субмодуль «Гистограммы» строит распределение только для всех слов, но там предусмотрен ряд дополнительных возможностей, которых нет в субмодуле «Распределение») из расчета процентов (доли от возможного) или количества выбранных слов, предусмотрена возможность менять масштаб гистограммы (в которой высота столбца характеризует частоту выборов дескриптора).
Служебные модули «Звук» и «Выбор БД» основного меню позволяют включать / выключать звуковое сопровождение действий в программе и менять активную базу данной (с которой проводится работа — просмотр или запись новых результатов). Здесь мы описали только основные возможности программы, так как в ней предусмотрено очень много различных возможностей, позволяющих пользователю как подстроить интерфейс под свои требования, так и реализовать различные исследовательские возможности.
Был разработан также ряд запускаемых отдельно дополнительных программных приложений к этой программе. Например, программа вычисления «профилей» исследуемых классов выделенных классификаций дескрипторов, она дает возможность вычислить среднюю частоту выборов для класса (как общий показатель, усредняющий выборы по всем дескрипторам класса), а также среднюю общую частоту выборов (по всем дескрипторам набора).
Автоматизированный вариант психосемантического теста «Группировка дескрипторов» (данный тест опирается на идеи сортировок Дж. Миллера [Miller 1968, 1971] и разработан автором данной статьи [Елшанский 1999] с использованием списка дескрипторов теста «Классификация ощущений» [Ефремова и др. 1990; Тхостов и др. 1989]) позволяет исследовать, как значения индивидуальной системы значений субъективно объединяются в группы.
Проведенные исследования показали, что, например, у больных разными заболеваниями различаются число создаваемых групп и объем этих групп [Елшанский 1999, 2000, 2000а, 2004, 2005]. Аналогично предыдущей рассмотренной программе, предусмотрена возможность одновременной работы с пятью разными базами данных.
Программа дает возможность тестирования, просмотра и редактирования базы результатов, построения так называемой «матрицы парных выборов», которая показывает как часто выбираются одновременно оба дескриптора каждой возможной пары,
управления звуком, переключения между базами данных, просмотра справочной информации по дескрипторам — их отнесенности к различным классам изучаемых классификаций (используется то же набор дескрипторов, что и в предыдущем тесте, и те же классификации) и т. п.
Модуль «Тестирование» фиксирует данные испытуемого, предъявляет ему инструкцию и набор из восьмидесяти дескрипторов, исходно не выбранных и помеченных нулем. Инструкция предлагает выбрать слова, подходящие под вопрос-задание, и разбить их на группы, помечая различными цифрами, показывающими отнесенность к разным группам. Можно сделать до 9 разных групп.
Модуль «Результаты» позволяет просматривать, редактировать и сортировать результаты в базе данных.
Модуль «Матрица» позволяет произвести вычисление матрицы парных выборов для выбранных элементов базы данных и записать ее в файл для последующего просмотра. Программа также, как и предыдущая, реализована на языке программирования Clipper 5.2.
Автоматизированный вариант психосемантического теста «Ассоциативный тест» (данный тест разработан автором данной статьи [Елшанский 1999] с использованием отдельных дескрипторов из списка дескрипторов теста «Классификация ощущений» [Ефремова, Тхостов 1990; Тхостов и др. 1989] в качестве стимульных слов) также предусматривает проведение тестирования, дает возможность редактирования элементов базы данных, просмотра инструкции, проведения различных вариантов расчетов.
Модуль «Тестирование», запуск которого происходит через основное меню программы, предусматривает запрос данных об испытуемом и ввод ассоциаций на тридцать последовательно предъявляемых дескрипторов-стимулов. На каждый дескриптор-стимул можно дать до десяти различных вербальных ассоциаций, которые вводятся с помощью клавиатуры.
Модуль «Редактирование», запуск которого происходит через основное меню программы, дает возможности просмотра и редактирования (путем удаления элементов) базы данных, ее сортировки, редактирования данных испытуемого и его результатов (последнее необходимо для устранения опечаток и грамматических ошибок), также в этом модуле проводится выделение элемента базы данных для сравнения с результатами группы других испытуемых, формирование таких групп.
Модуль «Расчеты» имеет субмодули «Расчеты для группы или списка», «Частотность», «Сравнение с группой или списком», «Сравнение групп или группы со списком».
Субмодуль «Расчеты для группы или списка» позволяет рассчитать объем выбранной группы испытуемых или всей базы данных, общее количество ассоциаций на все дескрипторы-стимулы для всей группы или всей базы данных, среднее число ассоциаций (аналогично для группы или всей базы данных), общее число совпадений ассоциаций (по дескрипторам-стимулам) во всех возможных парах испытуемых группы или всей базы данных, число таких пар, так называемый «коэффициент группы» - отношение общего числа совпадений к числу возможных пар в группе.
Субмодуль «Частотность» производит расчеты для каждого отдельного стимула-дескриптора, вычисляются: количество ассоциаций в группе или всей базе данных на этот дескриптор, количество различных (не совпадающих) ассоциаций в группе или всей базе данных на это слово. Для каждой отдельной ассоциации по каждому стимулу-дескриптору отдельно вычисляется частота встречаемости в исследовании, при этом ассоциации ранжируются по порядку возрастания данной частоты.
Субмодуль «Сравнение с группой или списком» позволяет осуществить последовательное попарное сравнение результатов одного испытуемого со всеми другими из определенной группы (или со всеми имеющимися). При этом для каждой пары испытуемых
вычисляется количество совпадающих ассоциаций, составляется список таких ассоциаций, определяется испытуемый, имеющий максимальное число совпадений ассоциаций с проверяемым, то есть ассоциативно наиболее «конгруэнтный» ему.
Субмодуль «Сравнение групп или группы со списком» дает возможность осуществить последовательное сравнение всех испытуемых одной группы со всеми испытуемыми другой. При этом в каждой возможной паре производится расчет количества совпадающих ассоциаций и для каждого испытуемого первой группы определяется испытуемый второй группы, имеющий с ним максимальное количество ассоциативных совпадений, то есть максимально ассоциативно «конгруэнтный» ему.
В данной программе стимулами для продуцирования ассоциаций выступают слова-дескрипторы, которые предъявляются испытуемому на экране компьютера. Управление звуком и цветовой гаммой этой программы производится с помощью дополнительного программного модуля (запускаемого отдельно, данные о выбранных настройках хранятся в специальном служебном файле).
Автоматизированный вариант психосемантического теста «Ассоциативный цветовой тест» (данный тест разработан автором данной статьи [Елшанский 1999]) в целом аналогичен предыдущей рассмотренной программе. Однако в качестве стимулов используются не слова, а цветные прямоугольники.
Были разработаны два варианта этой методики: с дополнительным предъявлением названий цветов (в виде слов, то есть, помимо цветных прямоугольников разных цветов предъявлялось и слово, обозначающее предъявляемый в качестве стимула цвет) и без такого предъявления, когда испытуемому предлагались в качестве стимулов только цветные прямоугольники. Всего в этом тесте предъявляются десять разных цветов (с названиями этих цветов или без).
Программы ассоциативных тестов были реализована на языке программирования Clipper 5.2.
Использование описанных выше автоматизированных вариантов ассоциативных тестов позволило исследовать и выявить специфичность ассоциативной сферы больных некоторыми заболеваниями. Программы хорошо зарекомендовали себя и показали высокую степень пригодности к использованию в психологических исследованиях.
Подобные системы автоматизированных ассоциативных тестов (с другими стимулами) многократно успешно использовались автором также в рекламных и маркетинговых исследованиях. Приведенные примеры автоматизации психосемантических диагностических методик показывают, что возможности такой автоматизации очень хорошие, автоматизация значительно облегчает диагностическую работу по сбору научных данных и сокращает время на их обработку.
Ниже представлен автоматизированный вариант психосемантического теста для определения уровня вовлеченности школьника в цифровизацию (который в настоящее время разрабатывается автором данной статьи).
Программа реализована в среде программирования Adobe Flash на языке программирования ActionScript 3. Она разработана как в браузерном варианте в виде плагина, интегрированного в web-страницу и размещенного на сайте в сети Интернет, так и в локальных вариантах, в виде запускаемого на компьютере исполнительного файла, — для операционных систем Windows и MacOS. Локальные варианты разработаны из-за угроз владельцев популярных браузеров прекратить в скором времени поддержку flash-технологии.
Алгоритм программы предусматривает защищенный паролем доступ к тестированию, введя правильный пароль, испытуемый (или экспериментатор, если запуск программы осуществляет он) входит в модуль регистрации демографических данных, где необходимо
ввести данные об испытуемом (его имя и фамилию или псевдоним, если тестирование производится анонимно, пол, возраст, класс обучения, также автоматически фиксируется дата тестирования).
Заполнив демографические данные и нажав на кнопку продолжения, испытуемый попадет в модуль приветствия, где в популярной форме рассказано, как будет проходить тестирование, нажав виртуальную кнопку продолжения, он попадает в модуль выбора варианта набора дескрипторов, в этом модуле присутствует собственно меню выбора набора дескрипторов (из трех возможных, не исключено, что в будущем количество таких наборов будет увеличено), кнопка сохранения результата, кнопка возврата к просмотру приветствия, кнопка вызова инструкции и кнопка перехода к собственно тестированию. Нажав кнопку перехода к тестированию, испытуемый попадает в модуль тестирования, там он видит первое задание по выбору дескрипторов и выбранный набор дескрипторов, из которых будет осуществляться выбор.
Произведя выбор, испытуемый нажимает кнопку продолжения и переходит к следующему заданию и так далее, пока не будут пройдены все задания, тогда, нажав кнопку возврата, испытуемый вернется в модуль выбора варианта набора дескрипторов, где, если, нужно сможет выбрать другой набор и пройти тестирование с этим набором. В модуле тестирования предусмотрен также вызов просмотра инструкции и досрочного возврата в модуль выбора варианта набора дескрипторов. Все действия испытуемого регистрируются программой, также регистрируется время, потраченное как на всё тестирование, так и на его отдельные задания.
Полученные результаты сохраняются в файле и могут быть использованы для дальнейшей обработки и анализа. Программа дает возможность сохранить данные о сделанных выборах дескрипторов, о количестве выборов в каждом задании, а для первого варианта набора дескрипторов - также о количестве выборов в различных классах дескрипторов (объектов, действий и эмоций). Также регистрируются демографические данные испытуемого, введенные при входе в программу, и количество времени, потраченное на всё тестирование в целом и на отдельные вопросы-задания.
Интерфейс программы максимально дружественный и интуитивно понятный. Действия в программе можно осуществлять с помощью мыши и клавиатуры.
Используются следующие варианты наборов дескрипторов для определения уровня вовлеченности школьника в цифровизацию.
Вариант 1 («универсальный»). Смартфон, планшет, компьютер, интернет, сотовый телефон, играть на смартфоне, играть на компьютере, общаться в чате на смартфоне, переписываться с помощью телефона, говорить по телефону, позвонить по телефону, отправлять смс, посмотреть видео на телефоне, выложить видео в интернет, искать в интернете, смотреть картинки на телефоне, смотреть страницы друзей в соцсети, покупать в интернете, продавать в интернете, раздражение от интернета, опасность интернета, страх оказаться без телефона, проверять электронную почту, проверять сообщения в программах для общения, отправлять сообщения друзьям в программах для общения, знакомиться в интернете.
Вариант 2 («эмоции и чувства, которые может вызывать использование смартфона»): агрессия в интернете, напряжение из-за телефона, привязанность к телефону, престиж иметь хороший телефон, необходимость всегда иметь самый лучший телефон, влечение к телефону, дискомфорт без телефона, радость при общении в чате, желание поделиться с друзьями через телефон, радость от использования телефона, травля в соцсетях, внимание к чужим телефонам, видео на телефоне, музыка на телефоне, снимать с помощью телефона, страх потери телефона, страх взлома телефона и кражи личных данных, необходимость всегда иметь телефон при себе, желание разбить телефон, телефон как помеха учебе, телефон
как отвлекающий фактор на уроке, любовь к телефону, ненависть к телефону, навязчивое желание проверять сообщения в программах для общения, навязчивое желание отправлять сообщения друзьям в программах для общения, злоба на свой телефон.
Вариант 3. («цифровизация обучения»): обучение через интернет, электронный дневник, интерактивная доска в классе, компьютерный класс, домашнее задание на компьютере, дистанционное обучение, цифровая технология в школе, компьютерная обучающая программа, виртуальная реальность в обучении, информатика, обучение программированию, обучающее приложение для смартфона, текстовый редактор для учебы, набор текста на компьютере во время учебы, запрет на использование смартфонов во время урока, электронная переписка с учителем, школьный чат, цифровая образовательная платформа, обучающий чатбот, обучающий тьютор, обучающий искусственный интеллект, робот-учитель, онлайн-обучение, цифровая школа, цифровизация обучения, цифровая образовательная среда.
Вопросы (инструкции) для выбора дескрипторов (всего девять вопросов-заданий):
1) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, значения которых тебе знакомы;
2) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, смысл которых тебе хорошо понятен;
3) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, которые привлекают твое внимание;
4) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, о которых можно сказать, что они вызывают у тебя какие-то эмоции, когда ты их видишь;
5) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, которые ты используешь;
6) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, которые ты используешь очень часто, много раз в день;
7) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, которые тебе неприятны;
8) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, которые вызывают у тебя радость, когда ты их видишь;
9) отметь, пожалуйста, слова или словосочетания, которые не вызывают никаких эмоций, когда ты их видишь.
Заключение
Представленный анализ показывает, что автоматизированные психосемантические диагностические тесты могут успешно использоваться в самых разных областях современной психологической науки, как в клинической психологии, так и в педагогической, где они могут применяться, в частности, для определения уровня вовлеченности школьника в цифровизацию, что, в свою очередь, даст возможность исследовать влияние цифровизации на когнитивную и другие сферы психики, а также на эффективность обучения, в том числе и на когнитивную эффективность обучения.
Список литературы
Григорьева В. Н., Елшанский С. П., Тхостов А. Ш., Баймиева М. И., Егорова Е. А. Способ диагностики нарушений системы эмоционально-когнитивной оценки телесных ощущений при хронических болевых синдромах и заболеваниях, сопровождающихся расстройством чувствительности: пат. на изобретение RU 2318543 С1, 10.03.2008.
Заявка № 2006125940/14 от 17.07.2006.
Елшанский С. П. Психосемантические аспекты нарушений структурирования внутреннего опыта у больных опийной наркоманией: дис. ... канд. псих. наук. М., 1999. 206 с.
Елшанский С. П. Психосемантические методы исследования внутреннего опыта больных наркоманией (сообщение 1) // Вопросы наркологии. 2000. № 1. С. 75-78.
Елшанский С. П. Психосемантические методы исследования внутреннего опыта больных опийной наркоманией (сообщение 2) // Вопросы наркологии. 2000а. № 2. С. 68-74.
Елшанский С. П. Семантика внутреннего восприятия при зависимостях от психоактивных веществ (на модели опийной наркомании). М.: Научный мир, 2004. 348 с.
Елшанский С. П. Семантика внутреннего восприятия при зависимостях от психоактивных веществ (на модели опийной наркомании): дис. ... д-ра псих. наук. М., 2005. 322 с.
Ефремова О. В., Тхостов А. Ш. Исследование семантической организации интрацептивных ощущений // Вестник Московского университета. Сер. 14: Психология. 1990. № 3. С. 55-62.
Канатников А. Н., Ткачев С. Б. Программирование в среде Clipper. Версия 5.0 и особенности версии 5.01. М., 1994. 240 с.
Канатиков А. Н., Ткачев С. Б. Язык CA-CLIPPER 5.2 и библиотека CA-CLIPPER TOOLS 3.0. Описание языковых средств и возможностей библиотеки для прикладных программистов. М., 1995. 416 с.
Особенности словаря интрацептивных ощущений у больных головными болями напряжения / А. Ш. Тхостов, В. Н. Григорьева, С. П. Елшанский, Н. М. Баландина, Е. А. Егорова // Боль. 2007. № 2 (15). С. 17-23.
Тхостов А. Ш. Интрацепция в структуре внутренней картины болезни: дис. ... д-ра псих. наук. М., 1991. 413 с.
Тхостов А. Ш. Психология телесности. М., 2002. 287 с.
Тхостов А. Ш., Елшанский С. П., Рупчев Г. Е. Объем и категориальная структура словаря внутренних ощущений при разных заболеваниях // Ежегодник Российского психологического общества. 2003. № 7. С. 563.
Тхостов А. Ш., Ефремова О. В. Метод исследования интрацептивной семантики при ипохондрических синдромах // Актуальные проблемы пограничной психиатрии: тез. докл. всесоюзн. конф. М.-Витебск, 1989. Ч. 1. С. 110-112.
Miller G. A. A psychological method to investigate verbal concepts // J. of mathemat. psychol. 1968. Vol. 6. P. 161 -191.
Miller G. A. Empirical methods of the study of semantics // D. D. Steinberg and J. A. Jakobovits, (Eds.), Semantics: An interdisciplinary reader in philosophy, linguistics and psychology. Cambridge, England: Cambridge University Press,Semantics. 1971. P. 569- 585.
References
Grigor'eva V. N., Elshanskii S. P., Tkhostov A. Sh., Baimieva M. I., Egorova E. A. Sposob diagnostiki narushenii sistemy emotsional'no-kognitivnoi otsenki telesnykh oshchushchenii pri khronicheskikh bolevykh sindromakh i zabolevaniiakh, soprovozhdaiushchikhsia rasstroistvom chuvstvitel'nosti [A method for diagnosing disorders of the system of emotional-cognitive assessment of bodily sensations in chronic pain syndromes and diseases accompanied by sensitivity disorders]. Patent RU 2318543 C1 (2006). (In Russ.)
Elshanskii S. P. Psikhosemanticheskie aspekty narushenii strukturirovaniia vnutrennego opyta u bol'nykh opiinoi narkomaniei [Psychosemantic aspects of structuring disorders of internal experience in patients with opium addiction]. Ph. D. thesis. Moscow, 1999, 206 p. (In Russ.)
Elshanskii S. P. Psikhosemanticheskie metody issledovaniia vnutrennego opyta bol'nykh narkomaniei (soobshchenie 1) [Psychosemantic methods of studying the internal experience of drug addicts (message 1)]. Voprosy narkologii, 2000, no. 1, pp. 75-78. (In Russ.)
Elshanskii S. P. Psikhosemanticheskie metody issledovaniia vnutrennego opyta bol'nykh narkomaniei (soobshchenie 2) [Psychosemantic methods of studying the internal experience of drug addicts (message 2)]. Voprosy narkologii, 2000а, no. 2, pp. 68-74. (In Russ.)
Elshanskii S. P. Semantika vnutrennego vospriiatiia pri zavisimostiakh ot psikhoaktivnykh veshchestv (na modeli opiinoi narkomanii) [Semantics of internal perception in addiction to psychoactive substances (on the model of opium addiction)]. Moscow: Nauchnyi mir, 2004. 348 c. (In Russ.)
Elshanskii S. P. Semantika vnutrennego vospriiatiia pri zavisimostiakh ot psikhoaktivnykh veshchestv (na modeli opiinoi narkomanii) [Semantics of internal perception in addiction to psychoactive substances (on the model of opium addiction)]. Doctor's degree dissertation. Moscow, 2005, 322 p. (In Russ.)
Efremova O. V., Tkhostov A. Sh. Issledovanie semanticheskoi organizatsii intratseptivnykh oshchushchenii [Research of the semantic organization of intraceptive sensations]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriia 14, Psikhologiia, 1990, no. 3, pp. 55-62. (In Russ.)
Kanatnikov A. N., Tkachev S. B. Programmirovanie v srede Clipper. Versiia 5.0 i osobennosti versii 5.01 [Programming in the Clipper environment. Version 5.0 and features of version 5.01]. Moscow, 1994. 240 p. (In Russ.)
Kanatikov A. N., Tkachev S. B. Iazyk CA-CLIPPER 5.2 i biblioteka CA-CLIPPER TOOLS 3.0. Opisanie iazykovykh sredstv i vozmozhnostei biblioteki dlia prikladnykh programmistov [CA-CLIPPER 5.2 language and CA-CLIPPER TOOLS 3.0 library. Description of language facilities and library capabilities for applied programmers]. Moscow, 1995. 416 p. (In Russ.)
Tkhostov A. Sh., Grigor'eva V. N., Elshanskii S. P., Balandina N. M., Egorova E. A. Osobennosti slovaria intratseptivnykh oshchushchenii u bol'nykh golovnymi boliami napriazheniia [Features of the dictionary of intraceptive sensations in patients with tension headaches]. Pain, 2007, no. 2 (15), pp. 17-23. (In Russ.)
Tkhostov A. Sh. Intratseptsiia v strukture vnutrennei kartiny bolezni [Intraception in the structure of the internal picture of the disease]. Doctor's degree dissertation. Moscow, 1991, 413 p. (In Russ.)
Tkhostov A. Sh. Psikhologiia telesnosti [The psychology of physicality]. Moscow, Smysl, 2002, 287 p. (In Russ.)
Tkhostov A. Sh., Elshanskii S. P., Rupchev G. E. Ob"em i kategorial'naia struktura slovaria vnutrennikh oshchushchenii pri raznykh zabolevaniiakh [The volume and categorical structure of the vocabulary of internal sensations in various diseases]. Ezhegodnik Rossiiskogo psikhologicheskogo obshchestva, 2003, no. 7, pp. 563. (In Russ.)
Tkhostov A. Sh., Efremova O. V. Metod issledovaniia intratseptivnoi semantiki pri ipokhondricheskikh sindromakh [Method for the study of intraceptive semantics in hypochondriacal syndromes]. Aktual'nye problemy pogranichnoi psikhiatrii. Tezisy dokladov vsesoiuznoi konferentsii. Moscow, Vitebsk, Vsesoiuznyi Ordena Trudovogo Krasnogo Znameni nauchno-issledovatel'skii institut obshchei i sudebnoi psikhiatrii imeni V. P. Serbskogo, 1989, part 1, pp. 110-112. (In Russ.)
Miller G. A. A psychological method to investigae verbal concepts. Journal of Mathematical Psychology, 1968, vol. 6, pp. 161-191.
Miller G. A. Empirical methods of the study of semantics. // D. D. Steinberg and J. A. Jakobovits, (Eds.), Semantics: An interdisciplinary reader in philosophy, linguistics and psychology. Cambridge, England: Cambridge University Press1971, pp. 569-585.
