ECOLOGO -PHYSIOLOGICAL ASPECTS OF COMPUTER TECHNOLOGIES IN EDUCATIONAL PROCESS

Abstract


The aim is to study the environmental friendliness of long-term work on a computer based on the results of assessing the level of psycho-physiological functions of students with different volumes of training loads using computer technologies in the learning process. Methods: computer analysis of psychomotor reactions, self-assessment and situational anxiety, measurement of heart rate (HR) and blood pressure before and after the local load. 86 volunteer students aged 18-23 years old with a different volume of computer technology in the curriculum were surveyed. The results showed that adaptation to training loads in students with a large amount of computer technology is expressed in a statistically significant increase in indicators such as the speed of simple sensomotor reactions, the rate of complex sensomotor reactions in girls, and a decrease in attention concentration, the rate of selection and discrimination reactions in all subjects. Anxiety rates were higher in students with less computer work. The response of the heart rate to the local load in girls of both groups was more pronounced than in boys. Conclusion. A theoretical statement is formulated about the uneven changes in adaptation processes to study loads in students with a large amount of computer technology, expressed in stimulating certain neurodynamic functions and compensatory reduction of others. The stress of adaptation in girls is more pronounced than in boys. These studies indicate the environmentally unfavorable nature of high computer loads on the body, which manifests itself in functional stress. It is necessary to introduce correctional and recreational activities in the educational process with a large amount of computer technology.

Full Text

Основой экологичности образовательного процесса можно считать соответствие предъявляемых нагрузок уровню психофизиологических функций организма. Эффективность подготовки профессионалов во многом зависит от того, насколько адекватно учащиеся адаптируются к условиям обучения, которые включают высокие информационные нагрузки, эмоциональное напряжение в процессе учебной деятельности, воздействие гиподинамии, нарушение режима питания. 59 Экология образования и науки Экология человека 2019.07 Информационные перегрузки способствуют развитию стресса, возникновению психофизических нарушений, росту заболеваемости, негативно отражающихся на работоспособности [8, 12]. Работа на клавиатуре представляет собой локальные нагрузки, способствующие развитию гипертонии [17]. Опубликованы результаты исследований о неблагоприятном влиянии работы на компьютере на функции центральной нервной системы, зрение [1, 14, 24]. В литературе имеются противоречивые сведения по механизмам адаптации к компьютерным нагрузкам, которые имеют как положительное, так и отрицательное влияние на психофизиологические функции [10], в том числе при работе на смартфоне [20]. В настоящее время в научной литературе нет единого мнения по определению понятия «экологичность». Например, в википедии приводится следующее определение: экологичные действия те, которые не вызовут последствий, о которых будут жалеть окружающие или сам человек. Анализ данных литературы позволяет заключить, что экологичность может быть связана как с устранением вредных условий труда, так и с повышением уровня психофизиологических функций, позволяющих без нарушения здоровья переносить возросшие требования к организму. Отмечается возможность коррекции состояния организма и профилактики неблагоприятных последствий работы на компьютере, например, за счет рационального планирования циклов рабочих операций и отдыха [22, 26], использования специальных физических упражнений, релаксации, соблюдения гигиенических требований при работе на компьютере. Для разработки научно обоснованных методов коррекции необходимы дальнейшие исследования психофизиологической адаптации к учебным нагрузкам с использованием компьютерных технологий, особенно важные для участников образовательного процесса. Целью исследования явилось изучение экологичности длительной работы на компьютере по результатам оценки уровня психофизиологических функций у студентов с разным объемом учебных нагрузок с применением компьютерных технологий в процессе обучения. Методы Исследование носило экспериментальный характер. Согласно математическому планированию эксперимента, минимальная выборка для выявления статистической значимости различий по группам составляла от 12 до 15 человек. В качестве испытуемых в обследованиях приняли участие 86 студентов-добровольцев в возрасте 18-23 лет, средний возраст (20,5 ± 1,8) года, 26 юношей и 60 девушек. Испытуемые составили две группы: первую - студенты специальностей с меньшим объемом компьютерных технологий (К2) в обучении, 39 человек, вторую - студенты специальностей с большим объемом компьютерных технологий (К1) в обучении, 47 человек. В учебном плане группы К1 было 7 дисциплин, на 70-80 % основанных на использовании компьютерных технологий (508 час). В группе К2 таких дисциплин в учебном плане - 4 (329 час). Исследование проводилось на основе добровольного информированного согласия испытуемых в соответствии с протоколом, утвержденным Комитетом по этике Российской академии наук. Анализ функционального состояния центральной нервной системы осуществляли с помощью компьютерного психофизиологического комплекса «НС-ПсихоТест» [3], который позволял регистрировать скорость психомоторных реакций разной сложности и распределение внимания. Психоэмоциональное состояние анализировали при помощи тестов самооценки личностной и ситуационной тревожности [23]. В состоянии покоя и при локальной нагрузке регистрировали частоту сердечных сокращений (ЧСС) и показатели артериального давления (АД). В качестве локальной нагрузки испытуемые выполняли на пальцевом эргографе работу по подъему груза в 1/3 от среднего и темпе 60-70 подъемов в мин до утомления (отказа от работы). Статистическую обработку полученных результатов проводили с помощью компьютерного пакета прикладных программ Statistica 6.0 (StatSoft, США) и SPSS. Выполняли расчет средней арифметической вариационного ряда (М), средней ошибки среднего арифметического (m) и критерия t Стъюдента. Критическим уровнем значимости при проверке статистических гипотез принимался Р < 0,05. Результаты Данные компьютерного тестирования нейродина-мических функций показали, что в группе с небольшим объемом компьютерных технологий в учебном процессе (К2) время простой зрительно-моторной реакции (ПЗМР) у девушек было меньше, чем у юношей (табл. 1). Напротив, в группе К1 с большим объемом компьютерных нагрузок у юношей скорость ПЗМР оказалась выше, чем у девушек. При этом в группе К1 юноши справлялись с заданием быстрее, чем в группе К2, а девушки, напротив, медленнее, чем в группе К2. Время реакции выбора и реакции различения у девушек обеих групп больше, чем у юношей. В группе К1 эти показатели выше, чем в группе К2 (значимо у юношей группы К1). То есть скорость более сложных психомоторных реакций у всех представителей К1 была выше, чем у представителей К2. Скорости сложной зрительно-моторной реакции на статическую помеху (ЗМРСП), а также реакций на перераспределение внимания (РП) у юношей группы К1 были выше, чем у юношей группы К2. В группе К2 скорость РП была выше у юношей, чем у девушек, а в группе К1 она была выше у девушек. В отличие от остальных тестов, время зрительномоторной реакции на динамическую помеху, напротив, было лучшим в группе К2, чем в группе К1. Характерно, что в обеих группах у юношей скорость 60 Экология человека 2019.07 Экология образования и науки Таблица 1 Показатели нейродинамики у студентов с различным объемом учебных нагрузок с использованием компьютерных технологий (M ± m) Психомоторная реакция Группа К2 Группа К1 Юноши, n=12 Девушки, n=27 Юноши, n=12 Девушки, n=35 ПЗМР, мс 365,0 ± 19,8 317,14 ± 23,9* 322,33 ± 20,5** 339,0 ± 17,4 РВ, мс 333,5 ± 25,8 375,18 ± 34,0 384,66 ± 27,2** 398,72 ± 35,3 РР, мс 395,0 ± 27,6 435,14 ± 39,8 415,16 ± 31,9 462,72 ± 25,8 ЗМРСП, мс 416,5 ± 35,5 324,92 ± 29,4* 406,5 ± 23,2 400,18 ± 30,2** ЗМРДП, мс 346,0 ± 11,4 369,29 ± 20,3 382,33 ± 18,9** 439,31 ± 23,8** РП, мс 2009,5 ± 81,9 2630,85 ± 94,7* 2733,5 ± 91,9** 2556,54 ± 57,6* Примечания: ПЗМР - скорость простой зрительно-моторной реакции, РВ - реакция выбора, РР - реакция различения, ЗМРСП - скорость зрительно-моторной реакции в условиях статической помехи, ЗМРДП - скорость зрительно-моторной реакции в условиях динамической помехи, РП - распределение внимания; * - статистически значимые различия между юношами и девушками (Р<0,001), ** - статистически значимые различия между группами (Р<0,001). была выше, чем у девушек. Таким образом, скорость большинства психомоторных реакций была выше у представителей К1, то есть группы, в учебных планах которой был высокий удельный вес занятий на компьютерах. По количеству ошибок в тестовых заданиях реакция выбора (РВ) и реакция различения (РР) тенденция такова, что девушки обеих групп делали больше ошибок в заданиях, чем юноши. Студенты группы К1 делали больше ошибок, чем студенты группы К2 (табл. 2). При этом выявлен значительный разброс индивидуальных значений показателей, что не позволило выявить статистически значимое различие между группами. В целом анализ нейродинамических показателей позволяет заключить, что адаптационная нагрузка к учебным занятиям у девушек выше, чем у юношей, а у студентов в группе К1 адаптация носит более напряженный характер, чем в группе К2. Результаты работы свидетельствуют, что у юно-шей-студентов группы К2 уровень ситуационной тревожности (СТ) выше, чем у юношей группы К1 Таблица 2 Количество ошибок в тестовых заданиях у студентов с разным объемом учебных нагрузок с использованием компьютерных технологий Обследуемые Тестовое задание Реакция выбора Реакция различения Юноши группы К2 0,1±0,25 0,2±0,8 Девушки группы К2 0,4±0,08 0,6±0,5 Юноши группы К1 1,2±0,4 0,8±0,6 Девушки группы К2 2,0±1,5 2,4±1,1 Примечание. Различия между группами статистически не значимы (P > 0,5). Таблица 3 Показатели тревожности у студентов различных специальностей, баллы I - II курсы Обследуемые Ситуационная тревожность Личностная тревожность Юноши группы К2, n=14 40,5±2,5 45,5±1,5 Юноши группы К1, n = 12 31,5±4,5** 48,0±5,0 Девушки группы К2 n=23 35,0±5,4 52,42±3,1* Девушки группы К1, n=25 36,42±4,7 52,0±5,7 Примечание. * - статистически значимые различия между юношами и девушками (Р < 0,001); ** - статистически значимые различия между группами К1 и К2 (Р < 0,01). (табл. 3). Эти факты подтверждают, что при больших нагрузках на компьютере испытуемые юноши лучше адаптированы к ситуациям, связанным с частым психоэмоциональным напряжением, чем студенты с меньшими компьютерными нагрузками. Анализ результатов исследований выявил различия в характере адаптационных реакций сердечно-сосудистой системы на локальные нагрузки у студентов с различным объемом использования компьютерных технологий. В состоянии покоя показатели ЧСС и АД у студентов разных групп различались незначительно, стоит отметить лишь показатель ЧСС у юношей группы К1, который был ниже показателя ЧСС у юношей группы К2 (табл. 4). Показатели ЧСС до и во время нагрузки были выше у девушек обеих групп по сравнению с юношами. Показатели систолического АД (АДс), напротив, были выше у юношей обеих групп, чем у девушек. Учитывая изменения нейродинамических функций и психоэмоционального состояния, можно сделать за Таблица 4 Показатели частоты сердечных сокращений и артериального давления при локальной работе мышц у студентов с различным объемом учебных нагрузок с использованием компьютерных технологий Показатель Обследуемые ЧСС, уд./мин АДс, мм рт. ст. ДП, % До нагрузки Нагрузка До нагрузки Нагрузка До нагрузки Нагрузка Юноши группы К2 n=14 78±4,3 88±4,5* 120±5,5 134±6,0* 93,6±5,3 105,6±5,9* Юноши группы К1 n=12 74±3,8 82±3,6* 123±4,6 136±5,3* 91,02±6,1 111,52±5,7* Девушки группы К2 n=23 83±4,2 92±4,4* 113±5,1 129±4,9* 93,79±5,7 118,68±6,3* Девушки группы К1 n=25 78±4,0 85±5,4 116±3,9 125±4,2* 90,48±6,0 106,25±6,8* Примечания: * - статистически значимые различия с исходными показателями (Р < 0,01); ДП (двойное произведение) = ЧСС х АДс/100. 61 Экология образования и науки Экология человека 2019.07 ключение о большей степени напряжения адаптации у девушек по сравнению с юношами. Признаками напряжения регуляции функций сердца у испытуемых являются высокие значения показателей «двойного произведения» при локальной нагрузке. Обсуждение результатов Судя по результатам данного исследования, у лиц с большим объемом учебных нагрузок с использованием компьютерных технологий адаптация сопровождается в основном повышением нейродинамических функций и в меньшей степени - напряжением вегетативных функций. Результаты научных исследований по влиянию умственной работы с применением компьютерных технологий также свидетельствуют о выраженном их воздействии на организм. Так, показано, что чрезмерное увлечение интернетом приводит к неблагоприятным структурно-функциональным изменениям мозга [18]. На психологическом уровне это выражается в изменении интеллектуальных возможностей и эмоционального реагирования человека, в том числе повышения уровня тревожности [2, 4]. Опасность состоит также в том, что психоэмоциональное и физическое перенапряжение ведет к снижению мотивации продолжения образования [11]. Большое внимание к психофизиологическим функциям организма уделяется в экологии трудовой деятельности. Одной из задач экологии труда является приведение условий рабочей деятельности в соответствие психофункциональным возможностям организма. Особенностью нагрузок, связанных с учебной деятельностью, является требование длительного сохранения работоспособности и мобильного приспособления к разнообразному наполнению учебной нагрузки. Увеличение компьютерных нагрузок приводит к росту функционального напряжения сердечно-сосудистой системы, что отмечено и другими авторами [15]. Снижение влияния различных психогенных факторов может быть достигнуто путем повышения стрес-соустойчивости, привития навыков саморегуляции психологических и физиологических функций в ходе проведения соответствующих тренингов. Показана благоприятная роль аутотренинга и психологической коррекции на психофункциональное состояние студентов [16, 21, 25]. Большой интерес представляют исследования [13, 19], которые показали, что работа с информационнокомпьютерными технологиями сама по себе может быть фактором, смягчающим развитие профессиональных деформаций и «выгорания» у работников высокоинтеллектуального труда. Данные нашей работы также свидетельствуют как об отрицательных, так и о положительных эффектах в изменениях психофизиологических функций при большом объеме компьютерных технологий у студентов. Не вызывает сомнений положительная роль компьютерных коммуникаций в нашей повседневной жизни, которые облегчают обмен информацией, увеличивают гибкость и скорость восприятия нового в теории и практике [9], но повышают при этом интенсивность труда и являются фактором риска развития психосоматических нарушений. Воздействия, выходящие за пределы психофизиологических возможностей организма, вызывают изменения в функциональных системах, изменяют регуляторно-адаптивный статус организма, определяют ход адаптации, состояние здоровья человека [5]. Большое значение приобретает выявление снижения психофункционального состояния и работоспособности организма для своевременного проведения профилактических и коррекционных мероприятий [6, 7]. Рост уровня психофизиологических функций - это одно из условий повышения экологичности трудовой деятельности. Поэтому для решения проблемы экологичности учебной деятельности с использованием компьютерных технологий необходимы как всесторонние исследования психофизиологической адаптации организма к длительной работе на компьютере, так и научно обоснованные разработки дозирования такой работы для лиц разного возраста. Таким образом, в группах студентов с большим удельным весом работы на компьютере психофизиологическая адаптация к учебным нагрузкам выражалась у юношей снижением скорости сложных сенсомо-торных реакций и увеличением скорости простых; у девушек скорость сложных сенсомоторных реакций была выше, а простых - ниже, чем у юношей. Психофизиологическая адаптация студентов к учебным нагрузкам с большим удельным весом работы на компьютере характеризуется разнонаправленными изменениями психофизиологических показателей. Такая гибкая компенсаторная перестройка обеспечивает оптимальный уровень психофизиологического состояния и работоспособности. Психоэмоциональное состояние студентов с большим объемом учебных нагрузок с использованием компьютерных технологий по сравнению со студентами с более низким объемом характеризуется меньшим показателем ситуационной тревожности у юношей и высоким у девушек, то есть у девушек адаптационная нагрузка к обучению с большим удельным весом работы на компьютере выше, чем у юношей. Эти данные подтверждают экологически неблагоприятный характер высоких компьютерных нагрузок на организм. Полученные в исследовании данные могут служить основой разработки коррекционно-оздоровительной программы для студентов с большим объемом компьютерных технологий. Авторство Коурова О. Г. внесла существенный вклад в концепцию и дизайн исследования, получение, анализ и интерпретацию данных; Попова Т. В. внесла существенный вклад в концепцию исследования, анализ и интерпретацию данных, окончательно утвердила присланную в редакцию рукопись; Кокорева Е. Г. подготовила первый вариант статьи, стати 62 Экология человека 2019.07 Экология образования и науки стическую обработку данных; Парская Н. В. участвовала в анализе данных, существенно переработала рукопись на предмет важного интеллектуального содержания; Крапивина Е. А. внесла существенный вклад в получение, анализ и интерпретацию данных. Авторы подтверждают отсутствие конфликта интересов

About the authors

O. G. Kourova

South Ural State University

Chelyabinsk; Russia

T. V. Popova

South Ural State University

Email: tati.popova2010@yandex.ru
Chelyabinsk; Russia

E. G. Kokoreva

Ural State University of Physical Culture

Chelyabinsk; Russia

N. V. Parskaya

South Ural State Agrarian University

Chelyabinsk; Russia

E. A Krapivina

South Ural State Agrarian University

Chelyabinsk; Russia

References

  1. Васильева И. А., Осипова Е. М., Петрова Н. Н. Психологические аспекты применения информационных технологий // Вопросы психологии. 2008. № 3. С. 89.
  2. Водопьянова Н. Е. Психодиагностика стресса. СПб.: Питер. 2009. 336 с.
  3. Марокко Д. А., Попова Т. В., Корюкалов Ю. И. Компьютерная программа для психоневрологического тестирования // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007610943 от 1 марта 2007г. (Реестр программ для ЭВМ РФ).
  4. Медведев М. А., Загулова Д. В., Нестеренко А. И., Васильев В. Н. Значимость сердечных особенностей при интерпретации показателей спектральных составляющих сердечного ритма // Физиология человека. 2002. Т. 28, № 23. С. 54-60.
  5. Павлов С. Е. Адаптация. М.: Паруса, 2000. 282 с.
  6. Судаков К. В. Общие закономерности динамической организации функциональных систем // Курский научнопрактический вестник «Человек и его здоровье». 2005. № 2. С. 413.
  7. Шаханова А. В., Челышкова Т. В., Хасанова Н. Н. Функциональные и адаптивные изменения сердечно-сосудистой системы студентов в динамике обучения // Вестник Адыгейского государственного университета. 2008. № 9. С. 57-67.
  8. Allen D. K. and Wilson T. D. Information overload: context and causes. New Overview of Information Development // Behavior Studies. 2003. N 4. Р. 31-44.
  9. Bakker A. B., Demerouti E. The job demands-resources model: State of the art // Journal of Managerial Psychology. 2007. Vol. 22. P. 309-328.
  10. Beutel M. E., Hoch C., Woelflng K., Mueller K. W. Clinical characteristics of computer game and Internet addiction in persons seeking treatment in an outpatient clinic for computer game addiction // Z. Psychosom. Med. Psychother. 2011. Vol. 57. Р. 77-90.
  11. Covington M. V. Intrinsic Versus Extrinsic Motivation in Schools. A Reconciliation // Current Directions in Psychological Science, Vol. 9, N 1. Р. 22-25.
  12. Dawley D. D., & Anthony W. P. User perceptions of email at work // Journal of Business and Technical Communication. 2003. Vol. 17, N 2. Р. 170-200.
  13. Demerouti E., Bakker A. B., Nachreiner F., Schaufeli W. B. A model of burnout and life satisfaction among nurses // Journal of Advanced Nursing. 2000. N 32. P. 454-464.
  14. Derks D., & Bakker A. B. The Impact of E-mail Communication on Organizational Life. Cyberpsychology // Journal of Psychosocial Research on Cyberspace. 2010. Vol. 4, N 1, article 1:http://cyberpsychology.eu/view.phpcisloclanku=2010052401&article=1
  15. Dzhebrailova T. D., Syleimanova R. G. Dynamics of Heart Rate Parameters in Students with Various Personal Anxiety Levels during Computerized Testing // Bulletin of Experimental Biology and Medicine. September. 2012. Vol. 153, N 5. P. 627-629.
  16. Jakovčić Ines, Živčić-Bećirević Ivanka, Birovljević Gorana. Efficacy of Psychological Treatments of Students at the University of Rijeka // Psihologijsketeme. 2015. Vol. 24, N 3. P. 495-516.
  17. Jin Y. Z., Yan S., Yuan W. X. Effect of isometric handgrip training on resting blood pressure in adults: a meta-analysis of randomized controlled trial // The Journal of Sports Medicine and Physical Fitness. 2017. Vol. 57 (1-2). P. 154-160. doi: 10.23736/S0022-4707.16.05887-4
  18. Kuss Daria J. and Griffiths Mark D. Internet and Gaming Addiction: A Systematic Literature eview of Neuroimaging Studies // Brain Sci. 2012. N 2. Р. 347-374. doi: 10.3390/brainsci2030347
  19. Lewig K., Xanthopoulou D., Bakker A. B., Dollard M., Metzer J. Burnout and connectedness among Australian volunteers: A test of the Job Demands-Resources model // Journal of Vocational Behavior. 2007. N 71. P. 429-445.
  20. Orlikowski W. J. Using technology and constituting structures: A practice lens for studying technology in organizations // Organization Science. 2000. N 11. Р. 404-428.
  21. Popova T., Dovbiy I. P., Kourova O. G., Koryukalov Yu. I. Psychophysical training course for students // Theory and Practice of Physical Culture. 2016, N 1. Р. 43-45.
  22. Sonnentag S. Recovery, work engagement, and proactive behavior: A new look at the interface between nonwork and work // Journal of Applied Psychology. 2003. N 88. Р. 518-528.
  23. Spielberger C. D. Cross-cultural assessment of emotional states and personality traits // European Psychologist. 2006. N 11. Р. 297-303. doi: 10.1027/10169040.11.4.297
  24. Travers P. H., Stanton B. A. Office workers and video display terminals: physical, psychological and ergonomic factors // AAOHN J. 2002. Vol. 50, N 11. Р. 489-493.
  25. Waldstein S. R., Neumann S. A., Drossman D. A. Teaching psychosomatic (biopsychosocial) medicine in United States medical schools: survey findings // Psychosom. Med. 2001. Vol. 63. P. 335-343.
  26. Westman M., & Etzion D. The impact of vacation and job stress on burnout and absenteeism // Psychology and Health. 2001. N 16. Р. 595-606.

Statistics

Views

Abstract - 73

Cited-By


PlumX

Dimensions

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Kourova O.G., Popova T.V., Kokoreva E.G., Parskaya N.V., Krapivina E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies