Цифровые устройства: Цифровое устройство — это… Что такое Цифровое устройство?

Содержание

Цифровые устройства и когнитивные функции у детей | Каркашадзе

1. Wilmer HH, Sherman LE, Chein JM. Smartphones and Cognition: A Review of Research Exploring the Links between Mobile Technology Habits and Cognitive Functioning. Front Psychol. 2017;8:605. doi: 10.3389/fpsyg.2017.00605

2. Baumgartner SE, Lemmens JS, Weeda WD, Huizinga M. Measuring media multitasking: development of a short measure of media multitasking for adolescents. J Media Psychol. 2017;29(4): 188–197. doi: 10.1027/1864-1105/a000167

3. Byrne R, Terranova CO, Trost SG. Measurement of screen time among young children aged 0-6 years: A systematic review. Obes Rev. 2021;22(8):e13260. doi: 10.1111/obr.13260

4. Anderson DR, Subrahmanyam K. Digital Screen Media and Cognitive Development. Pediatrics. 2017;140(Suppl 2):S57–S61. doi: 10.1542/peds.2016-1758C

5. Reid Chassiakos YL, Radesky J, Christakis D, et al. Children and Adolescents and Digital Media. Pediatrics. 2016;138(5):e20162593. doi: 10.1542/peds.2016-2593

6. Zimmerman FJ, Christakis DA. Children’s television viewing and cognitive outcomes: a longitudinal analysis of national data. Arch Pediatr Adolesc Med. 2005;159(7):619–625. doi: 10.1001/archpedi.159.7.619

7. Schmidt ME, Rich M, Rifas-Shiman SL, et al. Television viewing in in-fancy and child cognition at 3 years of age in a US cohort. Pediatrics. 2009;123(3):e370–e375. doi: 10.1542/peds.2008-3221

8. Lin LY, Cherng RJ, Chen YJ, et al. Effects of television exposure on developmental skills among young children. Infant Behav Dev. 2015;38:20–26. doi: 10.1016/j.infbeh.2014.12.005

9. Aishworiya R, Cai S, Chen HY, et al. Television viewing and child cognition in а longitudinal birth cohort in Singapore: the role of maternal factors. ВМС Pediatr. 2019;19(1):286. doi: 10.1186/s12887-019-1651-z

10. Madigan S, Browne D, Racine N, et al. Association Between Screen Time and Children’s Performance on a Developmental Screening Test. JAMA Pediatr. 2019;173(3):244–250. doi: 10.1001/jamapediatrics.2018.5056

11. Liu W, Wu Х, Huang К, et al. Early childhood screen time as а predictor of emotional and behavioral problems in children at 4 years: а birth cohort study China. Environ Health Prev Med. 2021;26(1):3. doi: 10.1186/s12199-020-00926-w

12. Cespedes EM, Gillman MW, Kleinman K, et al. Television viewing, bedroom television, and sleep duration from infancy to midchildhood. Pediatrics. 2014;133(5):e1163–e1171. doi: 10.1542/peds.2013-3998

13. Chen B, van Dam RM, Таn CS, et al. Screen viewing behavior and sleep duration among children aged 2 and below. ВМС Public Health. 2019;19(1):59. doi: 10.1186/s12889-018-6385-6

14. Pagani LS, Fitzpatrick C, Barnett TA, Dubow E. Prospective associations between early childhood television exposure and academic, psychosocial, and physical well-being by middle childhood. Arch Pediatr Adolesc Med. 2010;164(5):425–431. doi: 10.1001/archpediatrics.2010.50

15. Hutton JS, Dudley J, Horowitz-Kraus T, et al. Associations Between Screen-Based Media Use and Brain White Matter Integrity in Preschool-Aged Children. JAMA Pediatr. 2020;174(1):e193869. doi: 10.1001/jamapediatrics.2019.3869

16. Tomopoulos S, Dreyer BP, Berkule S, et al. Infant media exposure and toddler development. Arch Pediatr Adolesc Med. 2010; 164(12):1105–1111. doi: 10.1001/archpediatrics.2010.235

17. Zimmerman FJ, Christakis DA, Meltzoff AN. Associations between media viewing and language development in children under age 2 years. J Pediatr. 2007;151(4):364–368. doi: 10.1016/j.jpeds.2007.04.071

18. Martinot P, Bernard JY, Peyre H, et al. Exposure to screens and children’s language development in the EDEN mother-child cohort. Sci Rep. 2021;11(1):11863. doi: 10.1038/s41598-021-90867-3

19. Zimmerman FJ, Christakis DA, Meltzoff AN. Television and DVD/ video viewing in children younger than 2 years. Arch Pediatr Adolesc Med. 2007;161(5):473–479. doi: 10.1001/archpedi.161.5.473

20. Kourlaba G, Kondaki K, Liarigkovinos T, Manios Y. Factors associated with television viewing time in toddlers and preschoolers in Greece: the GENESIS study. J Public Health (Oxf). 2009;31(2): 222–230. doi: 10.1093/pubmed/fdp011

21. Pons M, Bennasar-Veny M, Yañez AM. Maternal Education Level and Excessive Recreational Screen Time in Children: A Mediation Analysis. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(23):8930. doi: 10.3390/ijerph27238930

22. De Decker E, De Craemer M, De Bourdeaudhuij I, et al. Influencing factors of screen time in preschool children: an exploration of parents’ perceptions through focus groups in six European countries. Obes Rev. 2012;13 Suppl 1:75–84. doi: 10.1111/j.1467-789X.2011.00961.x

23. Khan KS, Purtell KM, Logan J, et al. Association Between Television Viewing and Parent-Child Reading in the Early Home Environment. J Dev Behav Pediatr. 2017;38(7):521–527. doi: 10.1097/DBP.0000000000000465

24. WHO. Guidelines on physical activity, sedentary behaviour and sleep for children under 5 years of age. World Health Organization; 2019. Available online: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/311664/9789241550536-eng.pdf. Accessed on December 27, 2021.

25. AAP COUNCIL ON COMMUNICATIONS AND MEDIA. Media and Young Minds. Pediatrics. 2016;138(5):e20162591. doi: 10.1542/peds.2016-2591

26. Dumuid D. Screen time in early childhood. Lancet Child Adolesc Health. 2020;4(3):169–170. doi: 10.1016/S2352-4642(20)30005-5

27. Cheng S, Maeda T, Yoichi S, et al. Early television exposure and children’s behavioral and social outcomes at age 30 months. J Epidemiol. 2010;20(Suppl 2):S482–S489. doi: 10.2188/jea.je20090179

28. Common Sense Media. Zero to eight. Children’s media use in America. San Francisco, CA; 2013.

29. Soares PSM, de Oliveira PD, Wehrmeister FC, et al. Screen time and working memory in adolescents: A longitudinal study. J Psychiatr Res. 2021;137:266–272. doi: 10.1016/j.jpsychires.2021.02.066

30. Vohr BR, McGowan EC, Bann C, et al. Association of High Screen-Time Use With School-age Cognitive, Executive Function, and Behavior Outcomes in Ex-tremely Preterm Children. JAMA Pediatr. 2021;175(10):1025–1034. doi: 10.1001/jamapediatrics.2021.2041

31. Paulich KN, Ross JM, Lessem JM, Hewitt JK. Screen time and early adolescent mental health, academic, and social outcomes in 9- and 10-year old children: Utilizing the Adolescent Brain Cognitive DevelopmentSM (ABCD) Study. PLoS One. 2021;16(9):e0256591. doi: 10.1371/journal.pone.0256591

32. MacGowan TL, Schmidt LA. Preschoolers’ Social Cognitive Development in the Age of Screen Time Ubiquity. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2021;24(2):141–144. doi: 10.1089/cyber.2020.0093

33. Beland L, Murphy RJ. Ill Communication: Mobile Phones & Student Performance. London: London School of Economics and Political Science; 2014.

34. van den Eijnden R, Koning I, Doornwaard S, et al. The impact of heavy and disordered use of games and social media on adolescents’ psychological, social, and school functioning. J Behav Addict. 2018;7(3):697–706. doi: 10.1556/2006.7.2018.65

35. Kirschner PA, Karpinski AC. Facebook® and academic performance. Comput Hum Behav. 2010;26:1237–1245. doi: 10.1016/j.chb.2010.03.024

36. Bravo-Sánchez A, Morán-García J, Abián P, Abián-Vicén J. Association of the Use of the Mobile Phone with Physical Fitness and Academic Performance: A Cross-Sectional Study. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(3):1042. doi: 10.3390/ijerph28031042

37. Peiró-Velert C, Valencia-Peris A, González LM, et al. Screen media usage, sleep time and academic performance in ado lescents: clustering a self-organizing maps analysis. PLoS One. 2014; 9(6):e99478. doi: 10.1371/journal.pone.0099478

38. Howie EK, Joosten J, Harris CJ, Straker LM. Associations between meeting sleep, physical activity or screen time behaviour guidelines and academic performance in Australian school children. BMC Public Health. 2020;20(1):520. doi: 10.1186/s12889-020-08620-w

39. Ishii K, Aoyagi K, Shibata A, et al. Joint Associations of Leisure Screen Time and Physical Activity with Academic Performance in a Sample of Japanese Children. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(3):757. doi: 10.3390/ijerph27030757

40. Mineshita Y, Kim HK, Chijiki H, et al. Screen time duration and timing: effects on obesity, physical activity, dry eyes, and learning ability in elementary school children. BMC Public Health. 2021;21(1):422. doi: 10.1186/s12889-021-10484-7

41. Choi M, Park S. The Mediating Effects of Academic Performance between Screen Time, Executive Function Difficulty and School Adjustment. Compr Child Adolesc Nurs. 2020;43(4):334–347. doi: 10.1080/24694193.2019.1675805

42. Huang X, Zeng N, Ye S. Associations of Sedentary Behavior with Physical Fitness and Academic Performance among Chinese Students Aged 8-19 Years. Int J Environ Res Public Health. 2019; 16(22):4494. doi: 10.3390/ijerph26224494

43. Möβle T, Kleimann M, Rehbein F, Pfeiffer C. Media use and school achievement — boys at risk? Brit J Dev Psychol. 2010; 28(Pt 3):699–725. doi: 10.1348/026151009×475307

44. Royant-Parola S, Londe V, Tréhout S, Hartley S. The use of social media modifies teenagers’ sleep-related behavior. Encephale. 2018;44(4):321–328. doi: 10.1016/j.encep.2017.03.009

45. Hale L, Guan S. Screen time and sleep among school-aged children and adolescents: a systematic literature review. Sleep Med Rev. 2015;21:50–58. doi: 10.1016/j.smrv.2014.07.007

46. Adelantado-Renau M, Diez-Fernandez A, Beltran-Valls MR, et al. The effect of sleep quality on academic performance is mediated by Internet use time: DADOS study. J Pediatr (Rio J). 2019;95(4): 410–418. doi: 10.1016/j.jped.2018.03.006

47. Liu J, Riesch S, Tien J, et al. Screen Media Overuse and Associated Physical, Cognitive, and Emotional/Behavioral Outcomes in Children and Adoles-cents: An Integrative Review. J Pediatr Health Care. 2021:S0891-5245(21)00126-7. Online ahead of print. doi: 10.1016/j.pedhc.2021.06.003

48. García-Hermoso A, Marina R. Relationship of weight status, physical activity and screen time with academic achievement in adolescents. Obes Res Clin Pract. 2017;11(1):44–50. doi: 10.1016/j.orcp.2015.07.00

49. Vedechkina M, Borgonovi F. A Review of Evidence on the Role of Digital Technology in Shaping Attention and Cognitive Control in Children. Front Psychol. 2021;12:611155. doi: 10.3389/fpsyg.2021.611155

50. Баранов А.А., Намазова-Баранова Л.С., Каркашадзе Г.А. Новые нейробиологические подходы к профилактике и лечению перинатальных поражений ЦНС. — М.: РАН; 2017. — 106 с.

51. Visser SN, Danielson ML, Bitsko RH, et al. Trends in the parent-report of health care provider-diagnosed and medicated attention-deficit/hyperactivity disorder: United States, 2003–2011. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry. 2014;53(1):34–46.e2. doi: 10.1016/j.jaac.2013.09.001

52. Tandon PS, Sasser T, Gonzalez ES, et al. Physical Activity, Screen Time, and Sleep in Children With ADHD. J Phys Act Health. 2019;16(6):416–422. doi: 10.1123/jpah.2018-0215

53. Tamana SK, Ezeugwu V, Chikuma J, et al. Screen-time is associated with inattention problems in preschoolers: Results from the CHILD birth cohort study. PLoS One. 2019;14(4):e0213995. doi: 10.1371/journal.pone.0213995

54. Xie G, Deng Q, Cao J, Chang Q. Digital screen time and its effect on preschoolers’ behavior in China: results from a cross-sectional study. Ital J Pediatr. 2020;46(1):9. doi: 10.1186/s13052-020-0776-x

55. Thoma VK, Schulz-Zhecheva Y, Oser C, et al. Media Use, Sleep Quality, and ADHD Symptoms in a Community Sample and a Sample of ADHD Patients Aged 8 to 18 Years. J Atten Disord. 2020; 24(4):576–589. doi: 10.1177/1087054718802014

56. Thornton B, Faires A, Robbins M, Rollins E. The mere presence of a cell phone may be distracting implications for attention and task performance. Soc Psychol. 2014;45(6): 479–488. doi: 10.1027/1864-9335/a000216

57. Leiva L, Böhmer M, Gehring S, Krüger A. Back to the app: the costs of mobile appication interruptions. In: Proceedings of the 14th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services — Mobile HCI’12. San Francisco, CA; 2012. pp. 291–294.

58. Levy EC, Rafaeli S, Ariel Y. The effect of online interruptions on the quality of cognitive performance. Telemat Inform. 2016;33(4): 1014–1021. doi: 10.1016/j.tele.2016.03.003

59. Monk CA, Trafton JG, Boehm-Davis DA. The effect of interruption duration and demand on resuming suspended goals. J Exp Psychol Appl. 2008;14(4):299–313. doi: 10.1037/a0014402

60. Stothart C, Mitchum A, Yehnert C. The attentional cost of receiving a cell phone notification. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 2015;41(4):893–897. doi: 10.1037/xhp0000100

61. Jiang K, Ling F, Feng Z, et al. Effects of mobile phone distraction on pedestrians’ crossing behavior and visual attention allocation at a signalized intersection: An outdoor experimental study. Accid Anal Prev. 2018;115:170–177. doi: 10.1016/j.aap.2018.03.019

62. Caird JK, Johnston KA, Willness CR, et al. A meta-analysis of the effects of texting on driving. Accid Anal Prev. 2014;71:311–318. doi: 10.1016/j.aap.2014.06.005

63. Lillard AS, Peterson J. The immediate impact of different types of television on young children’s executive function. Pediatrics. 2011;128(4):644–649. doi: 10.1542/peds.2010-1919

64. Rhodes SM, Stewart TM, Kanevski M. Immediate impact of fantastical television content on children’s executive functions. Br J Dev Psychol. 2020;38(2):268–288. doi: 10.1111/bjdp.12318

65. Christakis DA, Zimmerman FJ, DiGiuseppe DL, McCarty CA. Early television exposure and subsequent attentional problems in children. Pediatrics. 2004;113:708–713. doi: 10.1542/peds.113.4.708

66. Foster EM, Watkins S. The value of reanalysis: TV viewing and attention problems. Child Dev. 2010;81:368–375. doi: 10.1111/j.1467-8624.2009.01400.x

67. Obel C, Henriksen TB, Dalsgaard S, et al. Does children’s watching of television cause attention problems? Retesting the hypothesis in a Danish cohort. Pediatrics. 2004;114:1372–1374; author reply 1373-4. doi: 10.1542/peds.2004-0954

68. Levelink B, van der Vlegel M, Mommers M, et al. The Longitudinal Relationship Between Screen Time, Sleep and a Diagnosis of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder in Childhood. J Atten Disord. 2021;25(14):2003–2013. doi: 10.1177/1087054720953897

69. Corkin MT, Peterson ER, Henderson AME, et al. Preschool screen media exposure, executive functions and symptoms of inattention/hyperactivity. J Appl Dev Psychol. 2021;73(2):101237. doi: 10.1016/j.appdev.2020.101237

70. Ophir E, Nass C, Wagner AD. Cognitive control in media multitaskers. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009;106(37):15583–15587. doi: 10.1073/pnas.0903620106

71. Monsell S. Task switching. Trends Cogn Sci. 2003;7(3): 134–140. doi: 10.1016/s1364-6613(03)00028-7

72. Moisala M, Salmela V, Hietajärvi L, et al. Media multitasking is associated with distractibility and increased prefrontal activity in adolescents and young adults. Neuroimage. 2016;134:113–121. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.04.011

73. Uncapher MR, K Thieu M, Wagner AD. Media multitasking and memory: Differences in working memory and long-term memory. Psychon Bull Rev. 2016;23(2):483–490. doi: 10.3758/s13423-015-0907-3

74. Yap JY, Lim SWН. Media multitasking predicts unitary versus splitting visual focal attention. J Cogn Psychol. 2013;25(7): 889–902. doi: 10.1080/20445911.2013.835315

75. Loh KK, Kanai R. How Has the Internet Reshaped Human Cognition? Neuroscientist. 2016;22(5):506–520. doi: 10.1177/1073858415595005

76. Minear M, Brasher F, McCurdy M, et al. Working memory, fluid intelligence, and impulsiveness in heavy media multitaskers. Psychon Bull Rev. 2013;20(6):1274–1281. doi: 10.3758/s13423-013-0456-6

77. Ralph BC, Thomson DR, Seli P, et al. Media multitasking and behavioral measures of sustained attention. Atten Percept Psychophys. 2015;77(2):390–401. doi: 10.3758/s13414-014-0771-7

78. Lui KF, Wong AC. Does media multitasking always hurt? A positive correlation between multitasking and multisensory integration. Psychon Bull Rev. 2012;19(4):647–653. doi: 10.3758/s13423-012-0245-7

79. Elbe P, Sörman DE, Mellqvist E, et al. Predicting attention shifting abilities from self-reported media multitasking. Psychon Bull Rev. 2019;26(4):1257–1265. doi: 10.3758/s13423-018-01566-6

80. Baumgartner S, Weeda W, Huizinga M. The Relationship Between Media Multitasking and Executive Function in Early Adolescents. J Early Adolescence. 2014;34(8):1120–1144. doi: 10.1177/0272431614523133

81. Cain MS, Leonard JA, Gabrieli JD, Finn AS. Media multitasking in adolescence. Psychon Bull Rev. 2016;23(6):1932–1941. doi: 10.3758/s13423-016-1036-3

82. Martín-Perpiñá MM, Viñas Poch F, Malo Cerrato S. Media multitasking impact in homework, executive function and academic performance in Spanish adolescents. Psicothema. 2019;31(1): 81–87. doi: 10.7334/psicothema2018.178

83. Swing EL, Gentile DA, Anderson CA, Walsh DA. Television and video game exposure and the development of attention problems. Pediatrics. 2010;126(2):214–221. doi: 10.1542/peds.2009-1508

84. Gentile DA, Swing EL, Lim CG, Khoo A. Video game playing, attention problems, and impulsiveness: evidence of bidirectional causality. Psychol Pop Media Cult. 2012;1(1):62–70. doi: 10.1037/a0026969

85. Parkes A, Sweeting H, Wight D, Henderson M. Do television and electronic games predict children’s psychosocial adjustment? Longitudinal research using the UK Millennium Cohort Study. Arch Dis Child. 2013;98(5):341–348. doi: 10.1136/archdischild-2011-301508

86. Pujol J, Fenoll R, Forns J, et al. Video gaming in school children: How much is enough? Ann Neurol. 2016;80(3):424–433. doi: 10.1002/ana.24745

87. Cain MS, Prinzmetal W, Shimamura AP, Landau AN. Improved control of exogenous attention in action video game players. Front Psychol. 2014;5:69. doi: 10.3389/fpsyg.2014.00069

88. Wu S, Spence I. Playing shooter and driving videogames improves top-down guidance in visual search. Atten Percept Psychophys. 2013;75(4):673–686. doi: 10.3758/s13414-013-0440-2

89. Samson AD, Rohr CS, Park S, et al. Videogame exposure positively associates with selective attention in a cross-sectional sample of young children. PLoS One. 2021;16(9):e0257877. doi: 10.1371/journal.pone.0257877

90. Mishra J, Zinni M, Bavelier D, Hillyard SA. Neural basis of superior performance of action videogame players in an attentiondemanding task. J Neurosci. 2011;31(3):992–998. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4834-10.2011

91. Chisholm JD, Kingstone A. Improved top-down control reduces oculomotor capture: the case of action video game players. Atten Percept Psychophys. 2012;74(2):257–262. doi: 10.3758/s13414-011-0253-0

92. Chisholm JD, Kingstone A. Action video games and improved attentional control: Disentangling selection- and response-based processes. Psychon Bull Rev. 2015;22(5):1430–1436. doi: 10.3758/s13423-015-0818-3

93. Hubert-Wallander B, Green CS, Sugarman M, Bavelier D. Changes in search rate but not in the dynamics of exogenous attention in action videogame players. Atten Percept Psychophys. 2011;73(8):2399–2412. doi: 10.3758/s13414-011-0194-7

94. Pohl C, Kunde W, Ganz T, et al. Gaming to see: action video gaming is associated with enhanced processing of masked stimuli. Front Psychol. 2014;5:70. doi: 10.3389/fpsyg.2014.00070

95. Bavelier D, Green CS. Enhancing Attentional Control: Lessons from Action Video Games. Neuron. 2019;104(1):147–163. doi: 10.1016/j.neuron.2019.09.031

96. Green CS, Bavelier D. Learning, attentional control, and action video games. Curr Biol. 2012;22(6):R197–R206. doi: 10.1016/j.cub.2012.02.012

97. Green CS, Bavelier D. Effect of action video games on the spatial distribution of visuospatial attention. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 2006;32(6):1465–1478. doi: 10.1037/0096-1523.32.6.1465

98. Strobach T, Frensch PA, Schubert T. Video game practice optimizes executive control skills in dual-task and task switching situations. Acta Psychol (Amst). 2012;140(1):13–24. doi: 10.1016/j.actpsy.2012.02.001

99. Oei AC, Patterson MD. Enhancing perceptual and attentional skills requires common demands between the action video games and transfer tasks. Front Psychol. 2015;6:113. doi: 10.3389/fpsyg.2015.00113

100. Subrahmanyam K, Renukarya B. Digital games and learning: identifying pathways of influence. Educ Psychol. 2015;50(4): 335–348. doi: 10.1080/00461520.2015.1122532

101. De Pasquale C, Chiappedi M, Sciacca F, et al. Online Videogames Use and Anxiety in Children during the COVID-19 Pandemic. Children (Basel). 2021;8(3):205. doi: 10.3390/children8030205

102. Teng Z, Pontes HM, Nie Q, et al. Depression and anxiety symptoms associated with internet gaming disorder before and during the COVID-19 pandemic: A longitudinal study. J Behav Addict. 2021;10(1):169–180. doi: 10.1556/2006.2021.00016

103. Fazeli S, Mohammadi Zeidi I, Lin CY, et al. Depression, anxiety, and stress mediate the associations between internet gaming disorder, insomnia, and quality of life during the COVID-19 outbreak. Addict Behav Rep. 2020;12:100307. doi: 10.1016/j.abrep.2020.100307

104. Bado P, Schafer J, Simioni AR, et al. Screen time and psychopathology: investigating directionality using cross-lagged panel models. Eur Child Adolesc Psychiatry. 2020;1–3. Online ahead of print. doi: 10.1007/s00787-020-01675-5

105. Frith J, Kalin J. Here, I used to be: mobile media and practices of place-based digital memory. Space Cult. 2015;19(1):43–55. doi: 10.1177/1206331215595730

106. Özkul D, Humphreys L. Record and remember: memory and meaning-making practices through mobile media. Mob Media Commun. 2015;3(3):351–365. doi: 10.1177/2050157914565846

107. Sparrow B, Liu J, Wegner DM. Google effects on memory: cognitive consequences of having information at our fingertips. Science. 2011;333(6043):776–778. doi: 10.1126/science.1207745

108. Henkel LA. Point-and-shoot memories: the influence of taking photos on memory for a museum tour. Psychol Sci. 2013;25(2): 396–402. doi: 10.1177/0956797613504438

109. Zauberman G, Silverman J, Diehl K, Barasch A. Photographic memory: the effects of photo-taking on memory for auditory and visual information. Adv Consum Res. 2015; 43:218–223.

110. Burnett G, Lee K. The effect of vehicle navigation systems on the formation of cognitive maps. Int J Psychol. 2005;40:27–35. doi: 10.1016/B978-008044379-9/50188-6

111. Wang Z, Tchernev JM. The “Myth” of media multitasking: reciprocal dynamics of media multitasking, Personal Needs, and Gratifications. J Commun. 2012;62(3):493–513. doi: 10.1111/j.1460-2466.2012.01641.x

112. Sherman LE, Payton AA, Hernandez LM, et al. The Power of the Like in Adolescence: Effects of Peer Influence on Neural and Behavioral Responses to Social Media. Psychol Sci. 2016; 27(7):1027–1035. doi: 10.1177/0956797616645673

113. Sherman LE, Greenfield PM, Hernandez LM, Dapretto M. Peer Influence Via Instagram: Effects on Brain and Behavior in Adolescence and Young Adulthood. Child Dev. 2018;89(1):37–47. doi: 10.1111/cdev.12838

114. Schutten D, Stokes KA, Arnell KM. I want to media multitask and I want to do it now: Individual differences in media multitasking predict delay of gratification and system-1 thinking. Cogn Res Princ Implic. 2017;2(1):8. doi: 10.1186/s41235-016-0048-x

115. Wilmer HH, Chein JM. Mobile technology habits: patterns of association among device usage, intertemporal preference, impulse control, and reward sensitivity. Psychon Bull Rev. 2016;23(5): 1607–1614. doi: 10.3758/s13423-016-1011-z

116. Sanbonmatsu DM, Strayer DL, Medeiros-Ward N, Watson JM. Who multi-tasks and why? multi-tasking ability, perceived multitasking ability, impulsivity, and sensation seeking. PLoS One. 2013;8(1):e54402. doi: 10.1371/journal.pone.0054402

117. Hadar AA, Eliraz D, Lazarovits A, et al. Using longitudinal exposure to causally link smartphone usage to changes in behavior, cognition and right prefrontal neural activity. Brain Stimul. 2015;8(2):318. doi: 10.1016/j.brs.2015.01.032

118. Huber B, Yeates M, Meyer D, et al. The effects of screen media content on young children’s executive functioning. J Exp Child Psychol. 2018;170:72–85. doi: 10.1016/j.jecp.2018.01.006

119. Barr N, Pennycook G, Stolz JA, Fugelsang JA. The brain in your pocket: evidence that smartphones are used to supplant thinking. Comput Hum Behav. 2015;48:473–480. doi: 10.1016/j.chb.2015.02.029

120. Солдатова ГУ., Вишнева А.Е. Особенности развития когнитивной сферы у детей с разной онлайн-активностью: есть ли золотая середина? // Консультативная психология и психотерапия. — 2019. — Т. 27. — № 3. — С. 97–118. doi: 10.17759/cpp.2019270307

121. Солдатова Г.У., Рассказова Е.И. Многозадачность как одновременное выполнение и как переключение между заданиями: подходы к диагностике медиамногозадачности у детей и подростков // Экспериментальная психология. — 2020. — Т. 13. — № 4. — С. 88–101. doi: 10.17759/exppsy.2020130406

122. Разварина И.Н., Калачикова О.Н. Информационнокоммуникационные технологии. Влияние на познавательные процессы школьников // Society and Security Insights. — 2020. — Т. 3. — № 4. — С. 148–163. doi: 10.14258/ssi(2020)4-12

123. Безруких М.М., Комкова Ю.Н. Особенности интеллектуального развития детей 15–16 лет с разным опытом работы за компьютером // Экспериментальная психология. — 2010. — № 3. — C. 110–122.

124. Кузнецова А.В. Когнитивные способности интернет-активных школьников 14–16 лет: автореф. дис. … канд. психол. наук. — М.; 2011. — 27 с.

125. Регуш Л.А., Алексеева Е.В., Веретина О.Р. и др. Особенности мышления подростков, имеющих разную степень погруженности в интернет-среду // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. — 2019. — № 194. — С. 19–29.

Цифровые устройства обработки информации. Почему цифровые устройства называются цифровыми? Цифровые устройства

Что это за цифровые устройства обработки информации? Цифровые устройства – это устройства для обработки информации, представленной в доступной для компьютера форме. Это: сенсорные экраны сканеры фотоаппараты видеокамеры мобильные телефоны веб — камеры документ — камеры проекторы устройства беспроводной передачи данных системы видеонаблюдения




Видеокамеры Видеокамера электронный киносъёмочный аппарат, устройство для получения оптических образов снимаемых объектов на светочувствительном элементе, приспособленное для записи или передачи в телевизионный эфир движущихся изображений. Обычно оснащается микрофоном для параллельной записи звука.


Веб — камеры Веб-камера (также вебкамера) цифровая видео или фотокамера, способная в реальном времени фиксировать изображения, предназначенные для дальнейшей передачи по сети интернет (в программах типа Instant Messenger или в любом другом видеоприложении).



Проекторы Проектор световой прибор, перераспределяющий свет лампы с концентрацией светового потока на поверхности малого размера или в малом объёме. Проекторы являются в основном оптико- механическими или оптическо-цифровыми приборами, позволяющими при помощи источника света проецировать изображения объектов на поверхность, расположенную вне прибора экран.

Устройства беспроводной передачи данных Bluetooth обеспечивает обмен информацией между такими устройствами как карманные и обычные персональные компьютеры, мобильные телефоны, ноутбуки, принтеры, цифровые фотоаппараты, мышки, клавиатуры, джойстики, наушники, гарнитуры на надёжной, недорогой, повсеместно доступной радиочастоте для ближней связи.

Устройства беспроводной передачи данных GPRS (англ. General Packet Radio Service пакетная радиосвязь общего пользования) надстройка над технологией мобильной связи GSM, осуществляющая пакетную передачу данных. GPRS позволяет пользователю сети сотовой связи производить обмен данными с другими устройствами в сети GSM и с внешними сетями, в том числе Интернет. GPRS предполагает тарификацию по объёму переданной/полученной информации, а не времени, проведённому онлайн.

Устройства беспроводной передачи данных Позволяет развернуть сеть без прокладки кабеля, может уменьшить стоимость развёртывания и расширения сети. Места, где нельзя проложить кабель, например, вне помещений и в зданиях, имеющих историческую ценность, могут обслуживаться беспроводными сетями. В отличие от сотовых телефонов, Wi-Fi оборудование может работать в разных странах по всему миру. Wi-Fi (англ. Wireless Fidelity «беспроводная точность») стандарт на оборудование Wireless LAN.

Видеонаблюдение Видеонаблюдение (англ. Сlosed Circuit Television, CCTV система замкнутого телевидения) процесс, осуществляемый с применением оптико-электронных устройств, предназначенных для визуального контроля или автоматического анализа изображений (автоматическое распознование лиц, государственных номеров).

Цифровые устройства обработки информации Автор: Дмитрий Тарасов, 2009

В период развития цифровых технологий были разработаны компьютеры самых разных типов. Многие из них давно забыты, но некоторые оказали сильное влияние на развитие современных вычислительных систем. Здесь мы дадим краткий обзор некоторых этапов развития вычислительных машин, чтобы показать, как человеческая мысль пришла к современному пониманию компьютерных технологий.

Устройства, облегчающие счёт или запоминание его результатов известны давно, но нас будут интересовать только устройства для вычислений, которые автоматически выполняют заложенные в них программы, поэтому не рассматриваем такие устройства как счёты, механические арифмометры и электронные калькуляторы.

Первая счётная машина с хранимой программой была построена французским учёным Блезом Паскалем в 1642 году. Она была механической с ручным приводом и могла выполнять операции сложения и вычитания. Немецкий математикГотфрид Лейбниц в 1672 году построил механическую машину, которая могла делать так же операции умножения и деления. Впервые машину, работающую по программе, разработал в 1834 году английский учёныйЧарльз Бэббидж . Она содержала запоминающее устройство, вычислительное устройство, устройство ввода с перфокарт и печатающее устройство. Команды считывались с перфокарты и выполняли считывание данных из памяти в вычислительное устройство и запись в память результатов вычислений. Все устройства машины Бэббиджа, включая память, были механическими и содержали тысячи шестерёнок, при изготовлении которых требовалась точность недоступная в 19 веке. Машина реализовала любые программы, записанные на перфокарте, поэтому впервые для написания таких программ потребовался программист. Первым программистом была англичанкаАда Ловлейс , в честь которой уже в наше время был назван язык программированияAda.

В 20 веке начала развиваться электроника и её возможности немедленно взяли на вооружение разработчики вычислительных машин. С построения вычислительных машин, базовая система элементов которых была построена на электронных компонентах, начинается отсчёт поколений цифровых вычислительных машин. Отметим, что деление периода развития цифровой техники на этапы связано, в основном, с переводом базовой системы элементов на новые технологии производства электронных компонентов.

Первое поколение – электронные лампы (1945-1955 г.Г.)

В основе базовой системы элементов этого поколение компьютеров лежали электронные лампы. Их использование определяло и достоинства и недостатки цифровых устройств. Электронные лампы обеспечивали высокую скорость переключения логических элементов, что увеличивало скорость вычисления по сравнению с попытками создать вычислительную машину, базовый элемент которой был построен на основе электромеханического реле. Электронные лампы были достаточно долговечны и обеспечивали надёжную работу компьютера. К сожалению недостатков у ламповых компьютеров тоже было достаточно. Во-первых электронные лампы работали с напряжениями в десятки вольт и расходовали много энергии, кроме того размер электронных ламп, по совремённым понятиям микроэлектроники, был огромным – несколько десятков кубических сантиметров. Для построения вычислительной машины нужны были тысячи логических элементов, поэтому размер ламповых вычислительных машин по занимаемой площади составлял десятки квадратных метров, а потребляемая мощность колебалась в пределах от единиц до десятков и даже сотен киловатт. Такая мощность приводила к перегреванию ламп, которые были размешены довольно компактно, и ставила задачу эффективного охлаждения электронных компонентов машины. Скорость обработки информации в ламповых машинах колебалась от нескольких сотен до нескольких тысяч операций в секунду.

Тема урока: «Цифровые устройства обработки информации: цифровой фотоаппарат»

Цель урока:

Создать условия для формирования у учащихся представления о видах и назначении цифровых устройств для обработки информации;

Развивать навыки обработки информации с помощью различных устройств;

Воспитывать бережное отношение к компьютерной технике, выполнение правил безопасного поведения.

Учащиеся должны знать:

Возможности применения цифровых фотоаппаратов.

Обеспечение урока:

    презентация «Цифровой фотоаппарат»;

    мультимедийный проектор и экран;

    цифровой фотоаппарат;

ХОД УРОКА:

    Организационный момент.

Приветствие, организация учащихся на совместную результативную деятельность.

    Объяснение нового материала.

Вопр. Какие наиболее распространенные цифровые устройства обработки информации вам известны?:

Сегодня мы рассмотрим цифровые фотокамеры. Изучать материал вы будете следующим образом: каждый из вас вытянет карточку с заданием и изучит материал. Потом, по номерам карточек вы сформируетесь в группы (пары), вместе обсудите материал и выберите способ донести его до остальных. В конце урока у нас должно с вами сформироваться представление о цифровом фотоаппарате как средстве обработки и передачи информации в компьютер по следующему плану:

    Общий вид, составные части.

    Достоинства.

    Дополнительные возможности.

    Способы хранения информации

    Связь с ПК и другими устройствами.

Карточка №1

    Общий вид, составные части:

В основном устройство цифровой камеры повторяет конструкцию аналоговой. Главное их различие в светочувствительном элементе, на котором формируется изображение: в аналоговых фотоаппаратах это пленка, в цифровых – матрица. Свет через объектив попадает на матрицу, где формируется картинка, которая затем записывается в память. Состоит камера из двух основных частей – корпуса и объектива. В корпусе находятся матрица, затвор (механический или электронный, а иногда и тот и другой сразу), процессор и органы управления. Объектив, съемный или жестковстроенный, состоит из группы линз, размещенных в пластиковом или металлическом корпусе.

Карточка №2

    Достоинства

    Наглядность и оперативность. При съёмке на «цифру» вы видите результат сразу же после нажатия на кнопку спуска затвора.

    Экономичность. Цена на цифровой фотоаппарат снижается до уровня цены на обычный пленочный. Необходимо учесть еще и стоимость расходных материалов (пленки, реактивов и т.д.)

    Компактность. Небольшие размеры фотоаппарата являются одним из самых важных критериев для фотографа-любителя.

    Независимость, надежность, удобство хранения. Нет зависимости от мастера по печати фотографий, более долгий срок хранения.

    Дополнительные возможности. Современные цифровые камеры зачастую обладают целым рядом дополнительных возможностей, принципиально недоступных для плёночных собратьев. Среди них, например, видеозапись, режим съёмки панорам или запись аудиокомментариев. Кроме того, специальные алгоритмы обработки изображений, реализованные в программном обеспечении камер, позволяют отчасти заменить такие традиционные фотографические инструменты, как, например, светофильтры и плёнки для разных типов освещения.

    Цифровая обработка.

    Печать. Практически все современные «цифровики» и принтеры поддерживают протокол PictBridge, предусматривающий прямой обмен данными между камерой и печатающим устройством.

Карточка №3

    Дополнительные возможности

    Скоростная съемка. Скоростная съемка — это режим, в котором камера снимает кадры не поодиночке, как обычно, а сериями – в надежде на то, что хотя бы один кадр в серии получится удачным.

    Брэкетинг (вилка) автофокуса (экспозиции, баланса белого, вспышки). Это специальный режим, в котором камера делает несколько (обычно 3) снимка подряд с вариацией того или иного параметра.

    Съемка панорам («stitch assist»). Эта функция служит для облегчения панорамной съемки. Панорама – это серия кадров, снятая с некотором смещением по горизонтали или вертикали, и впоследствии «склеенная» на компьютере в одно большое изображение.

    Макросъемка. Функция макросъемки (макрорежим) – это специальный режим работы автофокуса, в котором становится возможной фокусировка по очень близко расположенным объектам.

    Датчик ориентации. Многие камеры имеют так называемый датчик положения или ориентации. Суть его работы проста: в момент съемки датчик определяет, в каком положении находится камера – в обычном или в портретном (повернута на 90 градусов). Если зафиксировано портретное положение, то после спуска затвора возможно два варианта (в зависимости от производителя аппарата). Либо -файл записывается «как есть», но в его заголовке делается специальная пометка о «портретности», либо необходимый поворот на 90 градусов выполняется процессором камеры, и кадр сразу пишется, «как надо.

    Голосовые комментарии к снимкам. Некоторые камеры позволяют сопровождать только что снятые кадры краткими голосовыми комментариями. При всей кажущейся вычурности, это довольно полезная возможность. Например, во время экскурсии по незнакомому городу фотограф может отмечать, какую достопримечательность он только что сфотографировал, и в дальнейшем это значительно облегчит разбор отснятого материала.

    Видео. Практически все цифровые фотокамеры (кроме зеркальных), присутствующие на рынке, позволяют снимать видеоролики.

    Спецэффекты. Почти все аппараты имеют в качестве дополнительной возможности набор спецэффектов (или так называемых фильтров). Среди них обычно присутствует отбрасывание цветовой информации (монохромное изображение), «сепия», повышение или понижение цветовой интенсивности и т.д.

Карточка №4

    Способы хранения информации.

а) Встроенная память фотоаппарата (обычно очень мала, позволяет хранить до 10 фотографий)

б) Флэш-память или карты памяти

На данный момент среди форматов флэш-памяти можно выделить трех безусловных лидеров – это Secure Digital, CompactFlash и Memory Stick.

Secure Digital — это стандарт, созданный альянсом компаний SanDisk, Matsushita Electric (Panasonic) и Toshiba. Физические размеры модуля довольно малы и составляют 24x32x1,4 мм, что позволяет использовать память этого типа в суперкомпактных фотоаппаратах. Кроме того, стандартом предусмотрена защита от несанкционированного копирования (что позволяет выпускать в этом формате, например, книги), а также защита от случайной перезаписи (на модуле памяти имеется механический переключатель). По данным на 2004 г, Secure Digital является наиболее популярным формат на рынке.

Модуль памяти Secure Digital

Стандарт CompactFlash, созданный фирмой SanDisk, предусматривает модули двух типов (Type I и Type II), отличающихся толщиной. Размеры карт составляют 42,8×36,4×3,3 мм и 42,8×36,4×5 мм соответственно. CompactFlash – наименее компактный из всех форматов, зато помимо памяти в нем производится огромное количество различной периферии для карманных компьютеров: модемы, GPS-модули, WiFi- и Bluetooth-адаптеры и т.д. Кроме того, в этом формате выпускаются миниатюрные жесткие диски IBM/Hitachi Microdrive и Sony Microdrive объемом от 2 до 4 Гб (ожидается также 6-гигабайтный диск от Western Digital). Впрочем, целесообразность приобретения компактных жестких дисков (в свете обвального падения цен на флэш-память) довольно сомнительна.

Модуль памяти CompactFlash

Авторство формата Memory Stick принадлежит фирме Sony. Этот формат имеет два базовых типа корпуса – Memory Stick и Memory Stick Duo. Первый обладает размерами 50×21,5×2,8 мм, второй – 31x20x1,6 мм. В тех же форм-факторах существуют также высокоскоростные модификации с возможностью адресовать более 128 Мбайт. Они обозначаются индексом Pro (Memory Stick Pro и Memory Stick Pro Duo, соответственно).

Модуль памяти Memory Stick Pro

Secure Digital и CompactFlash являются открытыми стандартами, свободными от каких-либо лицензионных платежей. Memory Stick – стандарт закрытый и лицензируемый, так что за рамками продукции Sony он не получил особого распространения. Модули этого формата стоят почти вдвое дороже остальных, поскольку в их цену включены лицензионные отчисления (роялти).

Также на рынке присутствуют и другие типы памяти (например, стандарт xD, разработанный не так давно компаниями Olympus и Fujifilm), устаревающие стандарты MMC и SmartMedia и т.д. Однако они распространены гораздо меньше, и мы не будем останавливаться на них подробно.

Карточка № 5

    Интерфейс с компьютером и принтером

Фотоаппарат подключается к компьютеру для копирования отснятого материала из флэш-памяти, а также, в случае необходимости, для обновления программного обеспечения («прошивки») камеры. Соединение с принтером необходимо, очевидно, для прямой печати с камеры по протоколу PictBridge.

Подавляющее большинство камер подключается к компьютеру или принтеру по интерфейсу USB (Universal Serial Bus). Для этого (со стороны камеры) используется либо стандартный разъем «mini-B», либо нестандартный фирменный. Очевидно, что первый вариант несколько предпочтительнее, поскольку «в случае чего» стандартный кабель вы легко купите в любом магазине за символические деньги, в то время как за фирменным придется побегать (да и обойдется он существенно дороже).

На данный момент распространено две версии стандарта USB: 1.1 и более новая 2.0. Первая обеспечивает пропускную способность 12 Мбит/с, вторая – 480 Мбит/с. Соответственно, если вы используете достаточно быструю флэш-память, интерфейс USB 2.0 будет предпочтительнее. Впрочем, вы всегда можете извлечь память из фотоаппарата и воспользоваться внешним устройством для чтения флэш-карт – так называемым карт-ридером (модуль памяти будет представлена как носитель с файловой системой FAT16/32).

Самый простой разъем — AV-выход RCA — попросту говоря «тюльпаны» — приспособлен для подключения к любой телевидеотехнике, и обеспечивает просмотр изображений на телеэкране.

На ознакомление учащихся с материалом и обсуждение отводится 10 минут . Затем учащиеся выступают с сообщениями, которые сопровождаются презентацией учителя.

    Обобщение материала и подведение итогов
    Вопросы к классу:

    1. Что нового вы узнали на уроке?

      Была ли информация полезна? В чем её польза?

      Если бы вам предстояло выбирать фотоаппарат, то на какие его параметры вы бы обратили внимание?

    Практикум по работе с цифровым фотоаппаратом.

Примечание: во время урока можно фотографировать основные этапы. В конце урока отснятый материал передать в компьютер разными способами.

    Домашнее задание: задается по группам:

1 группа – основные элементы видеокамеры

2 группа – достоинства цифровых видеокамер

3 группа – устройства для записи информации в видеокамере

4 группа — передача информации с видеокамеры в компьютер

5 группа – веб-камеры

Цифровые устройства — Lingvomaster

«Теперь у нас есть сочетание аппаратного и программного обеспечения, которое обеспечивает огромный потенциал для обучения взрослых онлайн», — говорит довольно Ян Хюлин (Доктор Ян Хюлин  специализируется на стратегическом анализе и проводит исследования для ЮНЕСКО, ОЭСР, Европейского союза и образовательных организаций в Швеции и других скандинавских странах). Он постоянно подчеркивает в своих выступлениях и статьях, что необходимо иметь в виду два аспекта — аппаратное и программное обеспечение, так как восемь из десяти граждан ЕС имеют мобильное устройство, которое также используют как средство для прохождения обучения онлайн.

По сравнению с оборудованием, которое является стационарным, мобильные  устройства позволяют быстрее реагировать на контакты и связи с нужными источниками, в том числе и преподавателями курсов.

Мобильный — всегда под рукой. Программное обеспечение, которое размещают образовательные учреждения, особенно для использования в социальных сетях, позволяет учащимся создавать и обмениваться контентом и делать уровень персонализации более доступным.  И это сочетание аппаратно-программного  обеспечения имеет огромный потенциал для  индивидуального обучения. 

Но реализация потенциала не может быть одинаковой для всех. Как и все социальные явления, цифровой мир не свободен от неравенства. Цифровой разрыв хорошо известен, но каковы барьеры и как мы их преодолеваем?

Дэвид Мэллоуз размышляет над концепцией «цифрового пути» Стива Редера, которая демонстрирует, что отсутствие доступа — это только первый барьер.чтобы стать грамотным в цифровой форме.  (Дэвид Мэллоуз  имеет 30-летний опыт обучения взрослых как преподаватель, тренер-преподаватель, менеджер и исследователь. Ранее он занимал должность директора по исследованиям в Национальном центре исследований и развития в области грамотности и счета для взрослых (NRDC) в UCL Institute of Education в Лондоне и в настоящее время представляет Европейскую сеть базовых навыков в EPALE в качестве тематического координатора по жизненным навыкам.) 

После того как доступ был достигнут, людям необходимо прививать «вкус» к использованию цифрового мира, то есть, им нужно иметь личный стимул, мотивацию или интерес для участия в социальных сетях или для использования цифровых услуг.

Так же обстоит дело и с онлайн обучением. Человеку важно ощущать мотивацию в получении той или иной онлайн услуги, важно ощущать свою значимость в приобретении знаний и пополнении собственной копилки интеллектуальной собственности. Благодаря методам расширенного онлайн обучения всегда есть возможность и получения достойного образования высшего уровня, как  окончание институтов, университетов с приобретением новых профессий.

В дальнейшем следствием новой профессии является и получение новой интересной работы. Человек может получать стимул от того онлайн обучения, которое подогревает интерес своими механизмами, инструментами, увлекательным процессом обучения.

Еще 10-15 лет назад такой вид обучения казался невороятным, из области фантастики.

Но как показывает практика, возможности получения образования и достижения целей лежат у нас на ладони: бери и пользуйся, в некоторых случаях, этот механизм работает на доверии, которое выстраивается из пробных уроков. Но это только первая ознакомительная ступень.

Степень доверия учащегося  растет и за счет предлагаемых электронных упражнений и конструкторов, которые позволяют использовать многие функиции и многообразные действия в процессе выполнения различных заданий.

Вездесущие цифровые устройства могут открыть новый мир неформального и формального обучения.

Конечно, эти процессы не совсем то же самое, что  можно назвать «приобрести вкус» к обучению онлайн и «умение учиться онлайн». Наличие мобильного телефона не означает, что Вы будете использовать его для улучшения своих математических навыков.

Однако, чтобы осознать цифровую мобильную реальность Вам нужно только посмотреть на нынешнее поколение детей, чтобы увидеть тот объем самообучения, который они фактически реализуют при использовании планшетов и мобильных телефонов в процессе доступа, создания и совместного использования контента.

Важной задачей является обеспечение того, чтобы все взрослые обладали этой способностью и мотивацией.

Как отметил в своих наблюдениях Барри Хейк (Профессор Барри Хейк является независимым исследователем из Гронингена (NL) и Нарбонна (FR)), важнейшей задачей является то, как взрослые учащиеся могут приобретать цифровые навыки неформально и формально.

По его словам, коллектив  специалистов в области онлайн обучения на основе  изучения цифрового рынка и интернет порталов констатирует существенный цифровой разрыв, за который не на кого возложить ответственность.

Этот разрыв можно легко отследить в процессе получения информации  посредством компьютерной техники или мобильного устройства. 

Местная информация от каждого продавца онлайн образования  должна пропагандироваться на местах для активизации граждан, интересующихся онлайн образованием. «Если этот кусок торта Вам кажется более вкусным и ароматным – Вы должны его заполучить, но если Вы не едите торт с розочками и ванилью, есть выбор других пирожных и тортов.  Главное — определиться в выборе», — отмечает Барри Хейк.

Поэтому  у нашего интернет студента всегда под рукой должны быть инструменты, которые помогли бы выбрать то, что удобно, интересно и необходимо во время образовательного процесса онлайн.

Статья написана  Кирой Йенсен на основе   информации, предоставленной   Европейским порталом  по дистанционному  образованию для взрослых.

Продолжение следует.

А что Вы думаете по данному поводу, хотелось бы узнать мнение читателей, преподавателей и учащихся нашего портала? Ждем комментариев к данной статье!

ExecuteReader: Свойство CommandText не инициализировано

ExecuteReader: Свойство CommandText не инициализировано

ExecuteReader: Свойство CommandText не инициализировано Описание: Необработанное исключение при выполнении текущего веб-запроса. Изучите трассировку стека для получения дополнительных сведений о данной ошибке и о вызвавшем ее фрагменте кода.

Сведения об исключении: System.InvalidOperationException: ExecuteReader: Свойство CommandText не инициализировано

Ошибка источника:

Необработанное исключение при выполнении текущего веб-запроса. Информацию о происхождении и месте возникновения исключения можно получить, используя следующую трассировку стека исключений.

Трассировка стека:


[InvalidOperationException: ExecuteReader: Свойство CommandText не инициализировано]
   System.Data.SqlClient.SqlCommand.ValidateCommand(String method, Boolean async) +814
   System.Data.SqlClient.SqlCommand.RunExecuteReader(CommandBehavior cmdBehavior, RunBehavior runBehavior, Boolean returnStream, String method, TaskCompletionSource`1 completion, Int32 timeout, Task& task, Boolean& usedCache, Boolean asyncWrite, Boolean inRetry) +155
   System.Data.SqlClient.SqlCommand.RunExecuteReader(CommandBehavior cmdBehavior, RunBehavior runBehavior, Boolean returnStream, String method) +83
   System.Data.SqlClient.SqlCommand.ExecuteReader(CommandBehavior behavior, String method) +198
   System.Data.SqlClient.SqlCommand.ExecuteReader() +137
   TextbookService.DistanceEducation.ProcessRequest(HttpContext context) in D:\Файлы диска G\SPortal\TextbookService\TextbookService\DistanceEducation.cs:66
   System.Web.CallHandlerExecutionStep.System.Web.HttpApplication.IExecutionStep.Execute() +790
   System.Web.HttpApplication.ExecuteStepImpl(IExecutionStep step) +195
   System.Web.HttpApplication.ExecuteStep(IExecutionStep step, Boolean& completedSynchronously) +88


Информация о версии: Платформа Microsoft .NET Framework, версия:4.0.30319; ASP.NET, версия:4.7.3905.0

Новая Инженерная Школа (НИШ): Цифровые устройства: испытания и отладка высокоскоростных цифровых устройств передачи данных

Тема 1. Введение. Основные тенденции и измерительные задачи при разработке высокоскоростных цифровых устройств: направления развития, проблемы целостности сигнала, задачи при разработке, типовой маршрут проектирования.

Основные термины и определения. Направления инноваций в области высокоскоростных цифровых устройств и современные тенденции в развитии стандартов последовательной передачи данных. Целостность сигналов при проектировании высокоскоростных цифровых устройств на печатных платах и ограничения на физическом уровне. Типовой маршрут проектирования и тестирования высокоскоростных цифровых устройств.

По теме даются лекционные занятия.

Тема 2. Радиотехнические подходы к тестированию высокоскоростных цифровых устройств.

Переход от временной области в спектральную при анализе параметров цифровых сигналов. Быстрое преобразование Фурье. НЧ-фильтрация. Основы параметров матрицы рассеяния (S-параметры) и векторного анализа цепей. Передаточная функция канала. Импульсная характеристика. Вносимые потери. Потери на отражение (возвратные потери). Профиль импеданса линии передачи.

По теме даются лекционные занятия и практические демонстрации.

Тема 3. Коэффициент битовых ошибок (BER) цифровой системы передачи данных и основы его тестирования.

Определение коэффициента битовых ошибок (BER). Типовая схема измерения BER. Тестеры коэффициента битовых ошибок (BERT): структура, граничные характеристики, виды измерений. Тестирование на устойчивость к джиттеру (jitter tolerance test).

По теме даются лекционные занятия и практические демонстрации.

Тема 4. Джиттер цифровых сигналов: причины, составляющие, методы и средства глубокого анализа.

Обзор джиттера цифровых сигналов и его составляющих. Связь с фазовым шумом. Решения для измерения джиттера. Допущения и ограничения различных методов. Методы разложения джиттера на составляющие: Spectral и Tail Fit.

По теме даются лекционные занятия.

На этом этапе будет организован промежуточный контроль – тестирование.

Тема 5. Использование цифровых осциллографов реального времени при тестировании высокоскоростных цифровых устройств.

Архитектура, основные параметры, возможности и принцип работы современных цифровых осциллографов реального времени. Базовые автоматические измерения, измерения с помощью маркеров. Построение гистограмм на основе измерений или принимаемых значений по времени или амплитуде сигналов. Математические функции. Анализ в спектральной области с помощью функции быстрого преобразования Фурье.

Основы применения осциллографических пробников для исследования высокоскоростных сигналов на печатных платах.

Восстановление тактового сигнала: основные методы, реализация в осциллографах реального времени. Построение глазковой диаграммы. Анализ джиттера цифровых сигналов данных и тактовых сигналов. Методы анализа перекрёстных помех в высокоскоростных цифровых устройствах и реализация измерений на осциллографах.

Анализ целостности питания на печатных платах при отладке прототипа.

Внесение и удаление влияния тестовой оснастки при измерениях на осциллографе (embedding, de-embedding). Программные средства для коррекции (эквализации) цифровых сигналов на осциллографах.

Тестирование передатчика высокоскоростных цифровых устройств на соответствие требованиям стандартов интерфейсов передачи данных.

По теме даются лекционные занятия, практические демонстрации и практические лабораторные работы, по результатам выполнения которых оценивается промежуточная успеваемость.

Тема 6. Методы анализа целостности сигнала в межсоединениях (соединительных линиях) и кабелях.

Оценка целостности сигнала в межсоединениях на печатной плате и кабелях. Сложности при тестировании на физическом уровне. Основы измерений параметров отражения во временной области (TDR). Точность при TDR-измерений. Основы измерений параметров передачи во временной области (TDT). Аналогия и сравнение TDR/TDT-измерений с векторным анализом цепей (S-параметры).

Решения на основе стробоскопического осциллографа с функцией динамической рефлектометрии. Пересчёт параметров из временной области в частотную. Анализ S-параметров и профиля импеданса во временной области. Решения на основе векторных анализаторов цепей и программных средств для анализа во временной области. Пересчёт параметров из частотной области о временную. Традиционные и уникальные методы для удаления влияния тестовой оснастки при анализе целостности сигнала в межсоединениях и кабелях.

По теме даются лекционные занятия, практические демонстрации и практические лабораторные работы.

Тема 7. Полное тестирование высокоскоростных цифровых устройств на соответствие физического уровня требованиям стандартов интерфейсов передачи данных.

Примеры спецификаций стандартов цифровых интерфейсов передачи данных (PCI-E, DDR, USB и др.) на параметры передатчиков, приёмников и соединительных линий высокоскоростных цифровых устройств. Примеры схем измерений при тестировании на соответствие физического уровня требованиям стандартов. Реализация полного тестирования на соответствие требованиям стандартов на основе существующих программно-аппаратных комплексов.

По теме даются лекционные занятия.

Тема 8. Использование логических анализаторов, анализаторов протоколов и программных решений для анализа и декодирования протокола при отладке высокоскоростных цифровых устройств.

Основы применения логических анализаторов при отладке уровня протокола высокоскоростных цифровых устройств. Декодирование протоколов высокоскоростных последовательных шин и низкоскоростных последовательных интерфейсов на осциллографах реального времени. Отладка устройств с микросхемами памяти DDR различных стандартов: особенности, решения для доступа к сигналам, декодирование и запуск.

Также будут показаны примеры специализированных анализаторов протокола и решаемые задачи.

По теме даются лекционные занятия и практические демонстрации.

Итоговая аттестация (тестирование) продолжительностью 1 час.

 

Подробная информация о курсе

 

 

Определён порядок предустановки отечественного софта на цифровые устройства

Среди обязательных программ — поисковики, навигаторы, облачные хранилища, почта, мессенджеры, новостные агрегаторы, голосовые помощники; устанавливаться они должны будут с 1 января 2021 года на смартфоны, планшеты, компьютеры, ноутбуки и телевизоры с цифровым блоком управления.  

Минцифры на официальном портале правовой информации выложило приказ, регламентирующий перечень предустанавливаемого на электронные устройства софта. Отечественное ПО должно будет стоять на устройствах, произведённых после 1 января 2021 года.

В перечень софта для предустановки вошли программы из следующих классов:

  • Браузеры;
  • Поисковики;
  • Карты;
  • Хранение данных;
  • Обмен сообщениями;
  • Голосовой помощник;
  • Новостные агрегаторы;
  • Доступ к онлайн-трансляциям;
  • Доступ к соцсетям;
  • Аудиовизуальные сервисы;
  • Для использования платежной системы «Мир»;
  • Офисное ПО;
  • Антивирусы.

Заявки принимают до 1 декабря, а предварительные списки отправят в правительство до 15-го.

«Для подачи заявки необходимо направить заявление с приложением комплекта документов, предусмотренных пунктом 11 Правил составления и ведения перечня российских программ для электронных вычислительных машин, которые должны быть предварительно установлены на отдельные виды технически сложных товаров», — говорится в сообщении на сайте Минфицры.

В перечень «отдельных видов технически сложных товаров с предварительно установленными российскими программами для ЭВМ» вошли:

  1. Смартфоны, планшетные компьютеры;
  2. Компьютеры стационарные и портативные, системные блоки, имеющие операционную систему;
  3. Телевизоры с цифровым блоком управления, «имеющие возможность установки таких программ из магазинов приложений для операционных систем, на основе которых функционирует такое оборудование».

.

The Bell напоминает, что закон вызвал не только среди пользователей, но и в отрасли ожёсточённые споры, особенно с учётом того, что некоторые производители, например, Apple никогда не занимались предустановкой «местных» программ, поэтому крупные игроки вполне могли уйти с российского рынка, и в июле ФАС смягчила требования, разрешив предустанавливать не сами приложения, а только иконки для их скачивания. Недавно же сам бизнес попросил и вовсе отложить вступление закона в силу, потому что за два месяца до нового года правила предустановки так и не были озвучены.

Цифровые устройства

59

А. Н. Алаев

Конспект лекций

2009

Введение.

Цифровая электроника в настоящее время все более и более вы­тесняет традиционную аналоговую. Ведущие фирмы, произво­дящие самую разную электронную аппаратуру, все чаще заяв­ляют о полном переходе на цифровую технологию.

Успехи в технологии производства электронных микросхем обеспечили бурное развитие цифровой техники и устройств. Использование цифровых методов обработки и передачи сигналов позволяет существенно повысить качество линий связи. Цифровые методы обработки и коммутации сигналов в телефонии позволяют в несколько раз сократить массогабаритные характеристики устройств коммутации, повысить надежность связи, ввести дополнительные функциональные возможности. Появление быстродействующих микропроцессоров, микросхем оперативной памяти больших объемов, малогабаритных устройств хранения информации на жестких носителях больших объемов позволило создать достаточно недорогие универсальные персональные электронные вычислительные машины (компьютеры), нашедшие очень широкое применение в быту и производстве. Цифровая техника незаменима в системах телесигнализации и телеуправления, применяемых в автоматизированных производствах, управлении удаленными объектами, например, космическими кораблями, газоперекачивающими станциями и т. п. Цифровая техника также заняла прочное место в электро-радиоизмерительных системах. Современные устройства регистрации и воспроизведения сигналов также немыслимы без применения цифровых устройств. Цифровые устройства широко используются для управления в бытовых приборах.

Очень вероятно, что в будущем цифровые устройства займут доминирующее положение на рынке электроники.

1. Основные принципы цифровой электроники.

1.1. Аналоговые и цифровые сигналы

Для начала дадим несколько базовых определений.

Сигнал — это любая физическая величина (например, тем­пература, давление воздуха, интенсивность света, сила тока и т. д.), изменяющаяся со временем. Именно благодаря этому изменению во времени сигнал может нести в себе какую-то ин­формацию.

Электрический сигнал — это электрическая величина (на­пример, напряжение, ток, мощность), изменяющаяся со време­нем. Вся электроника в основном работает с электрическими сигналами, хотя в последнее время все больше используются световые сигналы, которые представляют собой изменяющуюся во времени интенсивность света.

Аналоговый сигнал — это сигнал, который может прини­мать любые значения в определенных пределах (например, на­пряжение может плавно изменяться в пределах от нуля до деся­ти вольт). Устройства, работающие только с аналоговыми сиг­налами, называются аналоговыми устройствами.

Цифровой сигнал — это сигнал, который может принимать только два значения (иногда — три значения). Причем разреше­ны некоторые отклонения от этих значений (рис. 1.1). Напри­мер, напряжение может принимать два значения: от 0 до 0,5 В (уровень нуля) или от 2,5 до 5 В (уровень единицы). Устройства, работающие исключительно с цифровыми сигналами, называ­ются цифровыми устройствами.

В природе практически все сигналы аналоговые, то есть они изменяются непрерывно в некоторых пределах. Именно поэто­му первые электронные устройства были аналоговыми. Они преобразовывали физические величины в пропорциональные им напряжение или ток, выполняли над ними какие-то операции и затем выполняли обратные преобразования в физические вели­чины. Например, голос человека (колебания воздуха) с помощью микрофона преобразуется в электрические колебания, затем эти электрические сигналы усиливаются электронным усилителем и с помощью акустической системы снова преобразуются в колебания воздуха, в более громкий звук.

Рис. 1.1. Электрические сигналы: аналоговый (слева) и цифровой (справа).

Однако аналоговые сигналы и работающая с ними аналого­вая электроника имеют большие недостатки, связанные именно с природой аналоговых сигналов. Дело в том, что аналоговые сигналы чувствительны к действию всевозможных паразитных сигналов — шумов, наводок, помех. Шум — это внутренние хаотические слабые сигналы любого электронного устройства (микрофона, транзистора, резистора и т. д.). Наводки и поме­хи — это сигналы, приходящие на электронную систему извне и искажающие полезный сигнал (например, электромагнитные излучения от радиопередатчиков или трансформаторов).

Все операции, производимые электронными устройства­ми над сигналами, можно условно разделить на три большие группы:

Во всех этих случаях полезные сигналы искажаются пара­зитными сигналами — шумами, помехами, наводками. Кроме того, при обработке сигналов (например, при усилении, фильт­рации) еще искажается и их форма из-за несовершенст­ва, неидеальности электронных устройств. А при передаче на большие расстояния и при хранении сигналы к тому же ослаб­ляются.

Рис. 1.2. Искажение шумами и наводками аналогового сигнала (слева) и циф­рового сигнала (справа).

В случае аналоговых сигналов все это существенно ухуд­шает полезный сигнал, так как все его значения разрешены (рис. 1.2). Поэтому каждое преобразование, каждое промежу­точное хранение, каждая передача по кабелю или эфиру ухуд­шает аналоговый сигнал, иногда вплоть до его полного унич­тожения. Надо еще учесть, что все шумы, помехи и наводки принципиально не поддаются точному расчету, поэтому точно описать поведение любых аналоговых устройств абсолютно не­возможно. К тому же со временем параметры всех аналоговых устройств изменяются из-за старения элементов, поэтому харак­теристики этих устройств не остаются постоянными.

В отличие от аналоговых, цифровые сигналы, имеющие все­го два разрешенных значения, защищены от действия шумов, наводок и помех гораздо лучше. Небольшие отклонения от разрешенных значений никак не искажают цифровой сигнал, так как всегда существуют зоны допустимых отклонений (рис. 1.2). Именно поэтому цифровые сигналы допускают гораздо более сложную и многоступенчатую обработку, гораздо более дли­тельное хранение без потерь и гораздо более качественную передачу, чем аналоговые. К тому же поведение цифровых устройств всегда можно абсолютно точно рассчитать и пред­сказать. Цифровые устройства гораздо меньше подвержены старению, так как небольшое изменение их параметров никак не отражается на их функционировании. Кроме того, цифро­вые устройства проще проектировать и отлаживать. Понятно, что все эти преимущества обеспечивают бурное развитие циф­ровой электроники.

Однако у цифровых сигналов есть и крупный недостаток. Дело в том, что на каждом из своих разрешенных уровней циф­ровой сигнал должен оставаться хотя бы в течение какого-то минимального временного интервала, иначе его невозможно будет распознать. А аналоговый сигнал может принимать любое свое значение бесконечно малое время. Можно сказать и иначе: аналоговый сигнал определен в непрерывном времени (то есть в любой момент времени), а цифровой — в дискретном времени (то есть только в выделенные моменты времени). Поэтому мак­симально достижимое быстродействие аналоговых устройств всегда принципиально больше, чем цифровых устройств. Ана­логовые устройства могут работать с более быстро меняющи­мися сигналами, чем цифровые. Скорость обработки и передачи информации аналоговым устройством всегда может быть сде­лана выше, чем скорость ее обработки и передачи цифровым устройством.

Кроме того, цифровой сигнал передает информацию только двумя уровнями и изменением одного своего уровня на другой, а аналоговый передает информацию еще и каждым текущим значением своего уровня, то есть он более емкий с точки зрения передачи информации. Поэтому для передачи того объема по­лезной информации, который содержится в одном аналоговом сигнале, чаще всего приходится использовать несколько цифро­вых сигналов

(обычно от 4 до 16).

К тому же, как уже отмечалось, в природе все сигналы ана­логовые, то есть для преобразования их в цифровые сигналы и для обратного преобразования требуется применение специальной аппаратуры (аналого-цифровых и

цифро-аналоговых преоб­разователей). Так что ничто не дается даром, и плата за пре­имущества цифровых устройств может порой оказаться непри­емлемо большой.

Взаимодействие детей с цифровыми устройствами, экранное время

Использование Интернета и мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты, широко распространено, а цифровые технологии играют важную роль в повседневной жизни американских семей. Это также верно для детей, которые могут начать взаимодействовать с цифровыми устройствами в раннем возрасте.

В марте Исследовательский центр Пью задал родителям ряд вопросов об их детях в возрасте до 12 лет и о том, как они взаимодействуют с цифровыми технологиями.

По словам родителей, самым распространенным устройством, с которым взаимодействует их маленький ребенок, является телевизор. 88% родителей говорят, что их ребенок когда-либо использует телевизор или взаимодействует с ним. Меньшая, но все же большая доля родителей говорит, что их ребенок когда-либо использует или взаимодействует с планшетным компьютером (67%) или смартфоном (60%). Около 44% родителей маленьких детей говорят, что их ребенок когда-либо использует или взаимодействует с настольным или портативным компьютером или игровым устройством.

Существуют существенные возрастные различия в типах устройств, которыми, по словам родителей, пользуется их ребенок.Например, 73% родителей, у которых есть ребенок в возрасте от 9 до 11 лет, говорят, что их ребенок пользуется настольным или портативным компьютером, по сравнению с 54% тех, чей ребенок находится в возрасте от 5 до 8 лет, и всего 16% тех, у кого есть ребенок младше 5 лет. Использование игровых устройств происходит по той же схеме: 68% родителей с ребенком в возрасте от 9 до 11 лет говорят, что их ребенок использует это устройство, по сравнению с 58% родителей с ребенком в возрасте от 5 до 8 лет, четверть тех, чей ребенок в возрасте от 3 до 4 лет и 9% тех, у кого есть ребенок в возрасте 2 лет или младше. Аналогичным образом, 80 % родителей с ребенком в возрасте от 5 до 11 лет говорят, что их ребенок использует или взаимодействует с планшетным компьютером, по сравнению с 64 % родителей с ребенком в возрасте от 3 до 4 лет, которые делают это, и 35 % с ребенком или ребенком в возрасте 2 или моложе.

Эти различия в зависимости от возраста ребенка менее выражены при рассмотрении других устройств. Например, родители ребенка в возрасте от 9 до 11 лет чаще говорят, что их ребенок взаимодействует со смартфоном (67%), по сравнению с родителями ребенка в возрасте от 5 до 8 лет (59%) или в возрасте 2 лет и младше (49%). . Родители с ребенком в возрасте от 3 до 4 лет занимают среднее место — 62% говорят, что их ребенок использует или взаимодействует со смартфоном.

Родители самых маленьких детей реже говорят, что их ребенок смотрит телевизор, но большинство всех возрастных групп по-прежнему сообщают об этом – 74% родителей с ребенком в возрасте 2 лет или младше говорят, что их ребенок использует или взаимодействует с телевизором, по сравнению с 90% или более родителей с ребенком в несколько более старших возрастных группах.

Более трети родителей с ребенком до 12 лет говорят, что их ребенок начал взаимодействовать со смартфоном до 5 лет

Среди 60 % родителей, которые говорят, что их ребенок в возрасте до 12 лет когда-либо использовал или взаимодействовал со смартфоном, шесть из десяти говорят, что их ребенок начал пользоваться смартфоном до 5 лет, в том числе примерно треть (31 %). которые говорят, что их ребенок начал это делать в возрасте до 2 лет, и 29% говорят, что это началось в возрасте от 3 до 4 лет. Около 26% родителей, чьи дети используют смартфон, говорят, что использование смартфона началось в возрасте от 5 до 8 лет.Эта доля падает до 14% для родителей с детьми в возрасте от 9 до 11 лет.

Почти каждый пятый родитель ребенка младше 12 лет говорит, что у их ребенка есть собственный смартфон

Помимо простого использования и взаимодействия со смартфоном, у некоторых детей младше 12 лет есть собственное устройство. Почти каждый пятый родитель ребенка 11 лет и младше (17%) говорит, что у их ребенка есть собственный смартфон.

Существуют различия в владении детьми смартфонами в зависимости от уровня образования родителей и возраста ребенка.Родители со средним образованием или ниже в два раза чаще, чем родители с высшим образованием, говорят, что у их ребенка есть собственный смартфон (21% против 11%). Родители с некоторым высшим образованием находятся посередине: 19% говорят, что у их детей в возрасте до 12 лет есть собственный смартфон.

Родители детей постарше также чаще говорят, что у их детей есть собственное устройство. Например, 37% родителей ребенка в возрасте от 9 до 11 лет говорят, что у их ребенка есть собственный смартфон, по сравнению с 13% родителей ребенка от 5 до 8 лет, 5% родителей ребенка от 3 до 4 лет и 3% тех, у кого есть собственный смартфон. с ребенком до 2 лет.

Среди родителей, которые говорят, что у их ребенка в возрасте до 12 лет есть собственный смартфон (17%), примерно половина (51%) говорят, что этому ребенку было от 9 до 11 лет, когда у них появилось собственное устройство, и примерно один- треть родителей (35%) говорят, что это произошло в возрасте от 5 до 8 лет. Гораздо меньшая часть этих родителей говорит то же самое в отношении младшего возраста.

Большинство родителей детей в возрасте до 12 лет, у которых есть собственные смартфоны, говорят, что облегчение контакта их ребенка с ними (78%) и возможность легко связаться с ребенком (73%) являются основными причинами у их ребенка есть собственный смартфон.

Гораздо меньше родителей, у которых есть ребенок в этом возрасте, говорят, что основные причины, по которым у их ребенка есть собственный смартфон, заключаются в том, чтобы развлечь его (25%) или в том, что у их друзей или одноклассников есть телефон (6%). Примерно каждый десятый родитель ребенка в возрасте от 5 до 11 лет (9%) говорит, что основной причиной, по которой у этого ребенка есть собственный смартфон, является выполнение домашних заданий.

Более трети родителей говорят, что их ребенок в возрасте до 12 лет использует или взаимодействует с голосовым помощником

В дополнение к подробной информации об использовании и владении смартфоном, родителям детей до 12 лет также задавали несколько вопросов о взаимодействии их детей с голосовыми помощниками.

Примерно треть родителей детей в возрасте 11 лет и младше (36%) говорят, что их ребенок когда-либо использовал или взаимодействовал с голосовым помощником, таким как Apple Siri или Amazon Alexa. Существуют различия во взаимодействии ребенка с этим типом устройства в зависимости от возраста ребенка, расы или этнической принадлежности, уровня образования родителей и типа сообщества.

Родители, у которых есть ребенок старшего возраста в возрасте от 5 до 11 лет, чаще, чем родители с ребенком в возрасте от 3 до 4 лет или в возрасте 2 лет или младше, говорят, что их ребенок использует голосового помощника или взаимодействует с ним.

Среди родителей с ребенком в возрасте до 12 лет те, у кого более низкий уровень формального образования, реже говорят, что их ребенок взаимодействует с голосовым помощником — 26% родителей со средним образованием или ниже говорят, что их ребенок делает это, по сравнению с с 38% родителей, имеющих высшее образование, и 42% выпускников колледжей.

Белые родители чаще, чем латиноамериканские родители, говорят, что их ребенок когда-либо взаимодействовал с голосовым помощником или использовал его. Те, кто живет в пригородах, также чаще, чем те, кто живет в сельской местности, говорят, что их ребенок делает то же самое.

Среди 36 % родителей ребенка в возрасте до 12 лет, которые говорят, что их ребенок когда-либо использовал голосового помощника или взаимодействовал с ним, большинство говорит, что их ребенок использует это устройство для воспроизведения музыки (82 %) или получения информации (66 %). ). Меньшая доля этих родителей говорит, что их ребенок использует голосового помощника, чтобы слушать шутки (47%) или играть в игры (30%).

Использование голосового помощника существенно зависит от возраста ребенка для всех видов деятельности, кроме одного, при этом дети старшего возраста чаще используют эти функции.Целых 78% родителей с ребенком в возрасте от 5 до 11 лет говорят, что их ребенок использует голосового помощника для получения информации, по сравнению с 29% родителей с ребенком в возрасте 4 лет или младше, которые говорят то же самое.

Когда дело доходит до использования голосового помощника, чтобы услышать шутки, более половины родителей (54%) с ребенком в возрасте от 5 до 11 лет говорят, что их ребенок использует для этого голосового помощника, по сравнению с примерно четверть родителей (24%) с младшим ребенком в возрасте 4 лет и младше говорят то же самое.И более чем в два раза больше родителей с ребенком в возрасте от 5 до 11 лет говорят, что их ребенок использует голосового помощника для игр, по сравнению с родителями с ребенком в возрасте 4 лет или младше (34% против 16%). Нет никакой разницы в возрасте ребенка, когда родители говорят, что их ребенок использует голосового помощника для воспроизведения музыки.

Некоторые родители ребенка младше 12 лет обеспокоены данными, собираемыми этими голосовыми помощниками. Среди родителей детей в возрасте до 12 лет, которые говорят, что их ребенок когда-либо использовал голосового помощника или взаимодействовал с ним, около четырех из десяти (39%) говорят, что они хотя бы в некоторой степени обеспокоены данными, которые эти помощники собирают о своем ребенке, в том числе 11%, которые говорят, что они очень обеспокоены.Но большинство родителей говорят, что их не слишком (47%) или совсем не беспокоят (14%) данные, которые голосовые помощники собирают об их ребенке.

Часть родителей говорят, что их ребенок младше 12 лет пользуется социальными сетями; использование зависит от возраста ребенка, уровня образования родителей

Относительно небольшое количество родителей детей в возрасте 11 лет и младше говорят, что, насколько им известно, их ребенок использует социальные сети, хотя доля родителей детей в возрасте от 9 до 11 лет выше. Несмотря на то, что на большинстве сайтов социальных сетей действуют возрастные ограничения, которые обычно ограничивают участие детей младше 13 лет, около 13% этих родителей говорят, что их ребенок использует TikTok, а 10% говорят, что их ребенок использует Snapchat.Всего 5% говорят, что их ребенок использует Instagram, и еще меньше (3%) говорят, что их ребенок использует Facebook. Около 7% родителей говорят, что их ребенок пользуется какой-то другой социальной сетью. Существуют различия в использовании детьми социальных сетей в зависимости от возраста ребенка и уровня образования родителей.

Родители с ребенком в возрасте от 9 до 11 лет чаще, чем родители с ребенком младшего возраста, говорят, что их ребенок использует какую-либо из социальных сетей, упомянутых в опросе. Например, трое из десяти родителей ребенка в возрасте от 9 до 11 лет говорят, что их ребенок использует TikTok, по сравнению с 11% родителей ребенка в возрасте от 5 до 8 лет и 3% родителей детей в возрасте 4 лет и младше.

Уровень образования родителей также является фактором, влияющим на использование их ребенком определенных сайтов социальных сетей. Например, родители ребенка в возрасте 11 лет и младше со средним или меньшим образованием чаще, чем родители с высшим образованием, говорят, что их ребенок использует TikTok (19% против 6%). Эта тенденция также распространяется на использование детьми Snapchat и Facebook.

Родители с большей вероятностью скажут, что их ребенок в возрасте до 12 лет использует сайт социальной сети, если у этого ребенка есть собственный смартфон. Например, 42% родителей, которые говорят, что у их ребенка есть собственный смартфон, также говорят, что их ребенок использует TikTok, а 31% говорят, что их ребенок использует Snapchat.Эти доли падают до 10% или меньше на всех платформах для родителей, которые говорят, что у их ребенка нет собственного смартфона.

ИСПРАВЛЕНИЕ (август 5, 2020 г.): более ранняя версия этого отчета включала диаграмму с заголовком, который гласил: «Примерно половина родителей говорят, что их ребенок получил свой собственный смартфон в возрасте от 9 до 11 лет». Этот заголовок был отредактирован для точности, чтобы объяснить, что это было только среди тех, чей ребенок имел свой собственный смартфон. Диаграмма, которая теперь называется «51% родителей, у которых маленький ребенок имеет собственный смартфон, говорят, что этот ребенок получил устройство в возрасте от 9 до 11 лет», также была отредактирована, чтобы все цифры, отображаемые на гистограмме, были правильно масштабированы.

Визуальные последствия использования цифровых устройств у школьников: перекрестное исследование | BMC Ophthalmology

Предыдущие исследования сообщали о распространенности зрительного напряжения у детей. Ип и др. провели комплексное исследование, в котором приняли участие 1448 детей в возрасте 6 лет [5]. Исследователи оценили распространенность астенопии в группе в 12,6%. У 82% детей с типичными симптомами утомления глаз результаты осмотра были нормальными [5]. Исследование, проведенное Абди, оценило 216 детей в возрасте от 6 до 16 лет и выявило 23.1% — астенопия [6]. У детей были симптомы, связанные с аномалиями рефракции, низкой остротой зрения и аккомодационной недостаточностью [6]. В другом исследовании оценивали 72 ребенка в возрасте 5–9 лет, сообщая о оценочной распространенности астенопии в 26,4% [7]. Тивари и др. оценили детей, работающих в камнеобрабатывающей и обувной промышленности в Индии, чтобы оценить распространенность астенопии у несовершеннолетних рабочих [8, 9]. Контрольные группы, использованные в обоих исследованиях, не включали работающих детей, и их распространенность составляла 24 человека.1 и 12,4% соответственно [8, 9]. Вилела и др. впоследствии сообщили о 24,7% распространенности астенопии у 964 бразильских школьников [10]. Распространенность, указанная в нашем исследовании (17,9%), близко соответствует объединенному показателю распространенности 19,7%, определенному в недавнем метаанализе доступных исследований [3]. Однако ни в одном из исследований, включенных в метаанализ, не изучалось влияние использования цифровых устройств школьниками и возможность того, что эти устройства могут способствовать развитию глазных симптомов [5,6,7,8,9].

Расстояние чтения

Расстояние чтения влияет на выраженность симптомов у тех, кто использует цифровые устройства. Оптимальное фокусное расстояние для чтения и письма — 30–40 см от глаз. Идеальное фокусное расстояние больше для просмотра компьютера, чем для чтения и письма. Предполагается, что зрительное напряжение меньше, когда монитор компьютера находится на расстоянии 50–70  см от глаз [11]. Небольшие цифровые устройства, такие как мобильные телефоны, обычно держат на расстоянии 20–30 см от глаз, что создает условия для цифрового зрительного напряжения.Лонг и др. недавно сообщалось, что расстояние просмотра становится меньше, а возникающие в результате симптомы зрительного напряжения усиливаются после чтения в течение 60 минут со смартфона [12]. Однако в настоящем исследовании более половины учащихся (56%) сохраняли идеальную дистанцию ​​чтения.

Изменения осанки и скелетно-мышечные симптомы

Неправильная осанка приводит к чрезмерному напряжению глаз и горбатости спины, что приводит к боли в шее и мышцах спины. Предыдущие авторы связывали это с неправильной осанкой и чрезмерным использованием цифровых устройств [13,14,15].В нашем исследовании мы не обнаружили никакой связи между зрительным напряжением и позой. Следует отметить, что большинство студентов (77%) предпочитали сидеть на стуле, в то время как остальные студенты предпочитали лежать во время чтения или использования цифровых устройств.

Время, проведенное с использованием цифровых устройств

Настоящее исследование также показало, что время, проводимое учащимися с цифровыми устройствами каждый день, постоянно увеличивается с возрастом. Подросткам рекомендуется проводить у экрана не более двух часов в день [15].Этому руководству может быть сложно следовать подросткам, особенно потому, что домашняя работа часто требует времени за компьютером. Предыдущие исследования показывают, что общее еженедельное время, которое подростки проводят за компьютером, колеблется от 80 до 840 минут [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]. Настоящее исследование показало, что примерно половина учащихся в возрасте 13–16 лет (46,6%) тратят 840–1680 минут в неделю на использование цифровых устройств. Это наблюдение примечательно, учитывая, что предыдущие исследования зафиксировали связь широкого спектра жалоб на здоровье с чрезмерным использованием таких устройств [15, 17, 22].Ускоренная близорукость — лишь одна из множества жалоб на здоровье, связанных с чрезмерным временем использования экрана [23]. Действительно, недавнее исследование показало, что у детей с диагностированной астмой вероятность чрезмерного увлечения компьютерными играми в 1,6 раза выше, чем у здоровых детей (95% ДИ: 1,11–2,30), а у детей с ограниченными возможностями обучения вероятность рискованного использования компьютерных игр в 1,7 раза выше. Интернет (95% ДИ: 1,19–2,45) [24]. Чрезмерное время, проводимое за экраном, может быть вызвано многочисленными факторами, включая чрезмерное использование технологий в школе в качестве учебных пособий, увеличивающееся бремя домашних заданий и безудержное время для отдыха (серфинг в Интернете, социальные сети, видеоигры и просмотр фильмов).

Диапазон и цель использования цифровых устройств

Использование цифровых устройств в настоящее время является неотъемлемой частью образа жизни подростков. Подростки регулярно используют компьютеры как для учебы, так и для досуга [25]. В Корее 60% населения использовали смартфоны в августе 2012 г., всего через несколько лет после их появления [26]. В настоящем исследовании при анализе различных типов используемых электронных устройств и целей, для которых они используются, почти 60% учащихся использовали смартфоны и около двух третей использовали эти устройства для школьных проектов.43,6% детей используют смартфоны для игр. Хотя было показано, что чрезмерное увлечение играми оказывает пагубное влияние на здоровье [13, 16], в недавнем обзоре сделан вывод о том, что видеоигры не оказывают негативного влияния на успеваемость подростков по естественным наукам, математике или чтению [27].

Использование цифровых устройств в ночное время

Четкость телевизионных экранов высокой четкости, ноутбуков и планшетов может быть приятнее для глаз по сравнению со старыми, менее четкими экранами. Большинство цифровых экранов имеют заднюю подсветку и излучают синий свет или волны высокоэнергетического видимого (HEV) света.Имеются данные о том, что глаза восприимчивы к воздействию синего света и что с течением времени кумулятивное повреждение может увеличить вероятность и тяжесть заболеваний глаз (например, возрастной дегенерации желтого пятна и катаракты) [28]. Исследования также сообщают о негативном влиянии использования смартфона на сон. Снижение секреции мелатонина связано с воздействием синего света от дисплеев смартфонов. Йошимура и др. сообщили, что уменьшение расстояния просмотра в положении лежа имеет положительную корреляцию с более низким качеством сна ( R2 = 0.27 P < 0,05 ), большая латентность сна ( R2 = 0,35, P < 0,05 ) и более низкая эффективность сна ( R2 = 0,38, P < 0,05 ) [29]. В нашем исследовании около одной пятой участников, 19,3% (111), использовали свои смартфоны перед сном с выключенным светом. Мы также заметили, что по мере увеличения возраста использование смартфонов перед сном с выключенным светом также увеличивалось, при этом соотношение тех, кто использует смартфоны, к тем, кто их не использует, в возрастной группе 11–12 лет составляет примерно 1:10 по сравнению с примерно 1:3 в возрастной группе 16–17 лет.Ранее исследования показали, что этот тип использования может привести к снижению качества сна, потенциально увеличивая вероятность возникновения других глазных патологий в более позднем возрасте [10, 28, 29]. Однако необходимы дополнительные исследования, чтобы установить причинно-следственную связь между использованием цифровых устройств и глазными заболеваниями.

Ограничения исследования

Из-за недостатка литературы по астенопии и ее связи с использованием цифровых устройств у детей невозможно напрямую сравнить результаты этого исследования с другими отчетами.Наши результаты следует интерпретировать с осторожностью. Во-первых, данные были получены с помощью анкеты, которую учащийся заполнил самостоятельно, и поэтому могут быть подвержены систематической ошибке припоминания. Во-вторых, набор в это исследование был ограничен учащимися городских частных школ, поэтому результаты могут не быть репрезентативными для других групп населения. Более широкий контингент учащихся (например, включая учащихся государственных школ или сельских школ) может дать разные результаты. Еще одним ограничением исследования было то, что возрастные группы были распределены неравномерно и не соответствовали возрасту или полу.Расстояние для чтения в нашем исследовании можно было бы измерить более объективно с помощью измерительной ленты, когда детей просили держать цифровое устройство в их привычном положении, однако для проведения таких измерений в будущих исследованиях необходимо учитывать трудовые ресурсы и ограничения по времени. Несмотря на все наши усилия по исключению всех причин ухудшения зрения и недостаточности конвергенции, существующие проблемы со зрением, возможно, по-прежнему влияли на распространенность зрительного напряжения у населения.Таким образом, запись остроты зрения как в настоящем, так и в максимально скорректированном виде с типом аномалии рефракции в будущих исследованиях может помочь уменьшить влияние этого фактора. Несмотря на вышеуказанные ограничения, наши результаты представляют собой важный вклад в литературу, поскольку они предполагают, что текущая волна цифрового развития может иметь значительные неблагоприятные последствия для глаз. Кроме того, результаты этого исследования дополняют растущий объем данных о неблагоприятных последствиях использования электронных средств массовой информации для здоровья детей.

Блог NCES | Доступ учащихся к Интернету и цифровым устройствам дома

В этом блоге продолжается активное обсуждение данных Национального центра статистики образования (NCES), собранных в недавнем прошлом, которые могут пролить свет на проблему доступа учащихся к Интернету и цифровым устройствам в дома. Несколько лет назад — задолго до того, как пандемия коронавируса и приказы о самоизоляции пролили яркий свет на неравенство по всей стране — NCES начала выделять ресурсы для улучшения сбора данных и разработки политики в отношении образовательных технологий и равенства в округе, штате, и национальном уровнях.

В опроснике по чтению Национальной оценки успеваемости (NAEP) 2019 года учащихся 4-х и 8-х классов спрашивали, есть ли у них дома доступ в Интернет и есть ли дома компьютер или планшет, которыми они могли бы пользоваться (упоминается в этом блоге как наличие «цифровой доступ»). Эти данные дают представление о цифровом доступе студентов до пандемии коронавируса. Во всех государственных школах 81 процент учащихся 4-х классов и 88 процентов учащихся 8-х классов заявили, что у них есть цифровой доступ (рисунки 1 и 2).Так, 19 процентов учащихся 4-х классов и 12 процентов учащихся 8-х классов в государственных школах могут не иметь ни доступа к Интернету, ни устройств, необходимых для дистанционного обучения.


Рисунок 1. Процент учащихся 4-х классов государственных школ, участвовавших в оценке чтения NAEP и сообщивших о наличии дома доступа в Интернет и компьютера или планшета, по штатам: 2019

* Значительно отличается от оценки National Public в .05 уровень статистической значимости.
ПРИМЕЧАНИЕ. Статистические сравнительные тесты основаны на неокругленных числах. Не все очевидные различия между оценками являются статистически значимыми.
ИСТОЧНИК: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования, Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP), Оценка чтения, 2019 г.


Рисунок 2. Процент учащихся 8-х классов государственных школ, участвовавших в оценке чтения NAEP и сообщивших о наличии дома доступа в Интернет и компьютера или планшета, по штатам: 2019

* Значительно отличается от оценки National Public в .05 уровень статистической значимости.
ПРИМЕЧАНИЕ. Статистические сравнительные тесты основаны на неокругленных числах. Не все очевидные различия между оценками являются статистически значимыми.
ИСТОЧНИК: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования, Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP), Оценка чтения, 2019 г.


В 2019 году также наблюдались различия между штатами. Для учащихся 4-х классов процентная доля пользователей, имевших цифровой доступ, варьировалась в зависимости от штата: от 70 % в Нью-Мексико до 88 % в Нью-Джерси (таблица 1).В Аризоне, Арканзасе, Айдахо, Канзасе, Миссисипи, Миссури, Нью-Мексико, Оклахоме, Орегоне, Теннесси, Техасе и Вайоминге процент учащихся, имеющих цифровой доступ, ниже, чем в среднем по стране (рисунок 1 и таблица 1). Для учащихся 8-х классов доля тех, кто имел доступ, колебалась от 81 процента в Оклахоме до 93 процентов в Коннектикуте (таблица 1). В Алабаме, Аризоне, Арканзасе, Гавайях, Кентукки, Луизиане, Миссисипи, Неваде, Оклахоме, Теннесси, Техасе и Западной Вирджинии процент учащихся, имеющих доступ, был ниже, чем в среднем по стране (рисунок 2 и таблица 1).


Таблица 1. Процент учащихся государственных школ, участвовавших в оценке чтения NAEP и сообщивших о наличии дома доступа в Интернет и компьютера или планшета, по классам и штатам: 2019

 

Класс 4

 

8 класс

 

Состояние

Процент

с.е

 

Процент

с.э.

 

   Национальный общественный номер

81

(0,2)

 

88

(0.2)

 

Алабама

79

(1.2)

 

86

(0,8)

Аляска

 

 

Аризона

78

(0.9)

84

(0,9)

Арканзас

73

(0,9)

83

(1.1)

Калифорния

81

(0,9)

 

88

(0,9)

 

Колорадо

 

 

Коннектикут

85

(0.8)

93

(0,6)

Делавэр

81

(0,9)

 

90

(0.6)

 

округ Колумбия

83

(0,8)

90

(0,6)

DoDEA

88

(0.7)

96

(0,4)

Флорида

85

(0,7)

89

(0.7)

 

Грузия

83

(0,9)

90

(0,7)

Гавайи

79

(1)

 

86

(0.8)

Айдахо

77

(0,9)

88

(0,8)

 

Иллинойс

83

(0.8)

90

(0,6)

Индиана

80

(0,9)

 

90

(1.1)

 

Айова

81

(0,9)

 

90

(0,7)

 

Канзас

78

(0.9)

88

(0,7)

 

Кентукки

81

(0,8)

 

87

(0.7)

Луизиана

79

(1)

 

85

(0,9)

Мэн

82

(0.9)

 

89

(0,7)

 

Мэриленд

82

(0,8)

 

91

(0.6)

Массачусетс

87

(0,8)

93

(0,7)

Мичиган

80

(1)

 

90

(0.8)

 

Миннесота

83

(1)

92

(0,7)

Миссисипи

77

(1.2)

84

(0,7)

Миссури

78

(0,8)

89

(0.8)

 

Монтана

 

 

Небраска

81

(0.9)

 

90

(0,7)

Невада

79

(1)

 

85

(0.7)

Нью-Гэмпшир

 

 

Нью-Джерси

88

(0.8)

93

(0,6)

Нью-Мексико

70

(1.2)

82

(0.8)

Нью-Йорк

84

(0,7)

91

(0,7)

Северная Каролина

81

(0.8)

 

89

(0,8)

 

Северная Дакота

81

(1)

 

90

(0.7)

Огайо

82

(0,9)

 

91

(0,7)

Оклахома

73

(1.1)

81

(0,9)

Орегон

77

(1)

87

(0.8)

 

Пенсильвания

85

(0,8)

91

(0,7)

Род-Айленд

84

(0.8)

90

(0,6)

Южная Каролина

81

(1)

 

90

(0.9)

 

Южная Дакота

 

 

Теннесси

77

(0.9)

86

(0,9)

Техас

75

(0,9)

82

(1)

Юта

 

 

Вермонт

81

(0.9)

 

91

(0,7)

Вирджиния

82

(0,8)

 

91

(0.8)

Вашингтон

80

(1)

 

89

(0,8)

 

Западная Вирджиния

81

(1)

 

86

(0.7)

Висконсин

83

(0,9)

 

91

(0,7)

Вайоминг

78

(0.9)

88

(0,7)

 

↑ Значительно выше, чем оценка для National Public при уровне статистической значимости 0,05.
↓ Значительно выше оценки National Public при уровне статистической значимости 0,05.
‡ Не соблюдены стандарты отчетности. Размер выборки недостаточен для надежной оценки.
† Непригодный.
ПРИМЕЧАНИЕ. Статистические сравнительные тесты основаны на неокругленных числах. Не все очевидные различия между оценками являются статистически значимыми. «Национальная общественность» относится к результатам всех учащихся государственных школ.
ИСТОЧНИК: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования, Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP), Оценка чтения, 2019 г.


Глядя на результаты пробной оценки городских округов (TUDA) 2019 года, проведенной NAEP, в Майами-Дейд, Флорида, был отмечен самый высокий процент учащихся 4-х и 8-х классов, имевших цифровой доступ (88 процентов и 93 процента соответственно) (таблица 2). Во Фресно, штат Калифорния, был самый низкий процент учащихся 4-х классов (67 %), у которых был доступ, а в Далласе, штат Техас, был самый низкий процент учащихся 8-х классов (73 %), которые имели доступ.


Таблица 2.Процент учащихся государственных школ, участвовавших в оценке чтения NAEP, которые сообщили, что у них есть доступ в Интернет и компьютер или планшет дома, по классам и пробным оценкам городских округов (TUDA): 2019

 

Класс 4

 

8 класс

 

Большой город

Процент

 

Процент

 

   Все крупные города

78

 

85

 

Альбукерке

75

 

85

 

Атланта

82

86

 

Остин

78

 

83

 

Балтимор Сити

73

84

 

Бостон

81

89

Шарлотта

83

91

Чикаго

80

 

88

 

округ Кларк (Невада)

78

 

84

 

Кливленд

74

80

Даллас

71

73

Денвер

 

 

Детройт

70

79

округ Колумбия (DCPS)

83

90

Округ Дюваль (Флорида)

84

89

Форт-Уэрт (Техас)

72

88

Фресно

67

77

Округ Гилфорд (Северная Каролина)

78

 

85

 

Округ Хиллсборо (Флорида)

81

 

87

 

Хьюстон

71

75

Округ Джефферсон (Кентукки)

82

88

Лос-Анджелес

76

 

85

 

Майами-Дейд

88

93

Милуоки

75

 

85

 

Нью-Йорк

81

 

89

Филадельфия

78

 

86

 

Сан-Диего

81

 

90

Округ Шелби (Теннесси)

78

 

86

 

Значительно выше, чем оценка для Большого города на .05 уровень статистической значимости.
↓ Значительно ниже оценки для крупного города при уровне статистической значимости 0,05.
‡ Не соблюдены стандарты отчетности. Размер выборки недостаточен для надежной оценки.
ПРИМЕЧАНИЕ. Статистические сравнительные тесты основаны на неокругленных числах. Не все очевидные различия между оценками являются статистически значимыми.
ИСТОЧНИК: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования, Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP), Оценка чтения, 2019 г.


В 2019 году цифровым доступом пользовались более высокие проценты учащихся 8-х классов, чем учащихся 4-х классов. Эта модель была последовательной во всех штатах и ​​юрисдикциях TUDA. В среднем как в 4-х, так и в 8-х классах более высокий процент учащихся из пригородов имел доступ, чем учащихся из городов, поселков и сельской местности (таблица 3).


Таблица 3. Процент учащихся государственных школ, участвовавших в оценке чтения NAEP и сообщивших о наличии дома доступа в Интернет и компьютера или планшета, по классам и регионам: 2019

 

Класс 4

 

8 класс

 

Местный номер

Процент

с.е

 

Процент

с.е.

 

   Национальный общественный номер

81

(0,2)

 

88

(0.2)

 

Город

79

(0,4)

86

(0,4)

Пригородный

84

(0.3)

 

92

(0,3)

 

Город

77

(0,8)

86

(0.6)

Сельская

78

(0,4)

87

(0,4)

↓ Значительно ниже оценки Suburban на .05 уровень статистической значимости.
ПРИМЕЧАНИЕ. Статистические сравнительные тесты основаны на неокругленных числах. Не все очевидные различия между оценками являются статистически значимыми.
ИСТОЧНИК: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования, Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP), Оценка чтения, 2019 г.


В то время как данные NAEP раскрывают модели доступа учащихся к цифровым технологиям на уровне штатов до пандемии, обследование пульса домохозяйств (HPS) дает представление о доступе к цифровым технологиям учащихся по всей стране во время пандемии.HPS проводится Бюро переписи населения и семью другими федеральными статистическими агентствами-партнерами, включая NCES. С 23 апреля 2020 года HPS еженедельно или раз в две недели предоставляет оценки наличия компьютеров и доступа в Интернет для детей в образовательных целях.

В апреле 2020 года 88% взрослых, у которых в семье были дети до 18 лет, посещающие школу, сообщили, что компьютеры всегда или обычно были доступны для образовательных целей. К концу марта 2021 года этот процент увеличился до 94 процентов (таблица 4).

Похожая картина появилась в данных HPS для доступа в Интернет. В апреле 2020 года 91 процент взрослых, у которых в семье были дети до 18 лет, посещающие школу, сообщили, что Интернет всегда или обычно был доступен для образовательных целей. В марте 2021 года этот процент увеличился до 94 процентов (таблица 4).


Таблица 4. Процент взрослых, у которых в семье были дети до 18 лет, посещающие школу, которые сообщили, что компьютеры и доступ в Интернет всегда или обычно были доступны для образовательных целей: 2020–2021 годы, отдельные периоды времени

 

Доступные компьютеры

Доступ в Интернет

 

Процент

с.е.

 

Процент

у.е.

 

23 апреля – 5 мая 2020 г.

88

(0,5)

 

91

(0.4)

 

17 марта – 29 марта 2021 г.

94

(0,4)

94

(0,4)

↑ Значительно выше оценки за период с 23 апреля по 5 мая 2020 г. на .05 уровень статистической значимости.
ПРИМЕЧАНИЕ. Статистические сравнительные тесты основаны на неокругленных числах. Не все очевидные различия между оценками являются статистически значимыми.
ИСТОЧНИК: Министерство торговли США, Бюро переписи населения, Исследование пульса домохозяйств, отдельные периоды, с апреля 2021 г. по март 2021 г.


Хотя эти данные позволяют учащимся взглянуть на технологический ландшафт как до, так и во время пандемии, по-прежнему необходимо собирать дополнительные и более качественные данные для понимания цифрового неравенства.Например, в будущих опросах NCES можно было бы спросить школы, учащихся и учителей об использовании ими технологий и доступе к ним дома, какие ресурсы для обучения и преподавания у них есть дома, а также об условиях, в которых многие учащиеся и учителя сейчас учатся и преподают.

 

Ресурсы для получения дополнительной информации:

  • NCES Ed Tech Equity Initiative
  • Данные
  • NCES о доступе учащихся к технологиям во время пандемии коронавируса:
  • Данные NCES об использовании учащимися технологий в школе:
  • Основной показатель в Условии образования на 2021 год, в котором обсуждается, как доступ учащихся к технологиям и дистанционному обучению изменился во время пандемии:
  • Инструмент данных и таблицы данных обследования пульса домохозяйств

 

Кадель Хемфилл, AIR; Ян Ван, AIR: Дайана Форстер, AIR; Чад Скотт, AIR; и Грэди Уилберн, NCES

Цифровые устройства и ваши глаза

Что такое синий свет?

Цвет обычно не приходит на ум, когда вы думаете о свете, но когда вы видите радугу, вы видите спектр видимого света.Это цвета, видимые человеческому глазу, и они включают в себя красный, синий и зеленый «длины волн». Весь свет, который мы видим, представляет собой комбинацию этих длин волн, включая свет солнца и экранов компьютеров.

Синий свет и сон

Воздействие синего солнечного света, а также света наших экранов повышает настроение и бдительность — восход солнца сигнализирует нашему мозгу, что пора просыпаться. Но слишком сильное воздействие синего света от экранов вечером может нарушить естественный цикл сна нашего организма, известный как циркадный ритм.Свет замедляет выработку мелатонина — гормона сна — в нашем организме. Для более спокойного сна обязательно:

  • перевести устройства в ночной или темный режим вечером. Этот параметр снижает яркость экрана, а его теплые цвета с меньшей вероятностью заставят ваше тело думать, что сейчас дневное время.
  • избегайте использования экранов за один-два часа до сна.

Может ли синий свет повредить глаза?

Возможно, вы слышали сообщения об исследованиях синего света.В этих исследованиях используются клетки в чашке и животные для изучения эффектов синего света. Эти исследования показали, что синий свет может вызывать повреждение клеток в этих условиях. Но этих опытов не было:

  • имитируют естественные условия воздействия синего света на глаза живых людей
  • использовать синий свет от экранов компьютеров

На данный момент доказательства не показывают значимой связи между синим светом и:

Очки синего света

Стоит ли покупать очки со специальными фильтрами, блокирующими синий свет? Поглощая избыток синего света от наших устройств, очки претендуют на:

  • улучшить сон
  • уменьшить цифровое напряжение глаз
  • и предотвратить заболевания глаз

Все мы хотим этим заниматься, но нет необходимости тратить деньги на специальные очки для работы за компьютером.Вот почему:

  • Синий свет от компьютеров не приведет к заболеванию глаз. Это правда, что чрезмерное воздействие синего света и ультрафиолетовых лучей солнца может повысить риск заболевания глаз, но никогда не было доказано, что небольшое количество синего света, исходящего от экранов компьютеров, причиняет вред нашим глазам.
  • Сон можно улучшить без специальных очков. Вам не нужно тратить дополнительные деньги на очки с синей подсветкой, чтобы улучшить сон — просто уменьшите вечернее время перед экраном и переведите устройства в ночной режим.
  • Цифровое напряжение глаз не вызвано синим светом. Симптомы цифрового перенапряжения глаз связаны с тем, как мы используем наши цифровые устройства, а не с исходящим от них синим светом.

Компьютер/цифровой датчик напряжения глаз

Хотя использование устройств не наносит непоправимого вреда глазам, длительное наблюдение за ними может вызвать временный дискомфорт. Люди испытывают напряжение глаз по-разному, но симптомы могут включать:

Причина, по которой у нас возникает цифровое напряжение глаз, заключается в том, что мы меньше моргаем, когда смотрим на наши устройства.Обычно люди моргают около 15 раз в минуту, но эта «частота моргания» может сократиться вдвое, если смотреть на экран или выполнять другие действия, связанные с работой (например, чтение). Для снижения нагрузки на глаза:

  • Делайте частые перерывы, используя правило «20-20-20». Каждые 20 минут отводите взгляд от экрана и смотрите на объект на расстоянии 20 футов не менее 20 секунд. Это дает вашим глазам возможность перезагрузить и восстановить себя.
  • Используйте искусственные слезы, чтобы смазывать глаза , когда они становятся сухими.
  • Держитесь подальше. Сядьте на расстоянии около 25 дюймов или на расстоянии вытянутой руки от экрана и отрегулируйте его высоту так, чтобы вы смотрели на него немного вниз.
  • Уменьшение бликов и яркости. Устройства со стеклянными экранами могут создавать блики. Чтобы уменьшить блики, подумайте о матовом фильтре экрана для вашего устройства. Регулировка яркости и контрастности экрана и приглушение освещения рядом с экраном также может помочь снизить нагрузку на глаза.
  • Носите очки. Если вы носите контактные линзы, вы уже знаете, что они могут усилить сухость и раздражение. Чтобы уменьшить эти симптомы, попробуйте вместо этого носить очки при длительной работе за компьютером.

Экранное время для детей

Большинство родителей новорожденных, младенцев и детей младшего возраста борются с тем, сколько времени они должны проводить у экрана. Хотя существует множество веских причин для ограничения времени, проводимого перед экраном, полезно знать, что нет никаких доказательств того, что использование экрана наносит вред глазам детей или их развивающейся зрительной системе.

Но есть исследования, которые связывают увеличение времени экранного времени у маленьких детей с другими проблемами со здоровьем, такими как:

  • Расстройства, связанные с концентрацией внимания. Исследование, проведенное в Канаде, показало, что у детей, которые проводят перед экраном более двух часов в день, вероятность развития СДВГ в восемь раз выше, чем у детей, проводящих меньше времени перед экраном.
  • Ожирение. Слишком много времени у экрана означает, что меньше времени тратится на более здоровые мероприятия на свежем воздухе и может увеличить риск детского ожирения.
  • Миопия (близорукость). Число людей с близорукостью в США и Азии резко возросло с 1970-х годов. Исследования показывают, что дети проводят больше времени у своих экранов и в целом больше времени в помещении. Исследование предоставило доказательства того, что большее количество времени, проводимого в раннем детстве за играми и занятиями на свежем воздухе, может замедлить прогрессирование миопии.

Несмотря на то, что у нас нет рекомендаций по времени, проводимому перед экраном для детей, Американская академия педиатрии рекомендует:

  • Дети не могут проводить время за экраном до 2 лет (за исключением видеочата с помощью таких приложений, как FaceTime или Skype)
  • Не более одного часа экранного времени для детей в возрасте от 2 до 5 лет.Это дает больше времени для других видов деятельности, подчеркивающих движение тела и интерактивную игру, которые имеют основополагающее значение для физического и интеллектуального развития ребенка.

Изменяют ли цифровые устройства наш мозг?

Десять лет назад писатель Николас Карр опубликовал в Atlantic статью под названием «Google делает нас глупыми?» Он сильно подозревал, что ответ был «да». Сам он все меньше и меньше мог сосредоточиться, запоминать вещи или усваивать больше нескольких страниц текста, он обвинял Интернет в радикальном изменении человеческого мозга.И это лишь одна из жалоб, высказанных против Интернета и различных устройств, которые мы используем для доступа к нему, включая мобильные телефоны, планшеты, игровые приставки и ноутбуки. Часто жалобы касаются видеоигр, связанных с драками или войной, утверждая, что они провоцируют игроков на насилие.

Но у цифровых устройств также есть ярые защитники — в частности, сторонники игр для тренировки мозга, которые утверждают, что их предложения могут помочь улучшить внимание, память и рефлексы. Кто, если вообще, прав?

Ответ не так прост, как вы думаете.Возьмем обвинение Карра. В качестве доказательства он привел выводы нейробиологов, которые показали, что мозг более пластичен, чем считалось ранее. Другими словами, он имеет возможность перепрограммировать себя с течением времени, что может объяснить влияние на него Интернета. Тем не менее, в статье 2010 года, опубликованной в Los Angeles Times, психолога Кристофер Чабрис, тогда работавший в Юнион-колледже, и Дэниел Дж. Саймонс из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейне опровергли точку зрения Карра: «Просто нет экспериментальных данных, подтверждающих что жизнь с новыми технологиями коренным образом меняет организацию мозга таким образом, что это влияет на способность фокусироваться», — написали они.И обсуждение продолжается.

Дело о глупости

Откуда взялось мнение, что мы становимся «глупее»? Частично это происходит из знания о том, что цифровые устройства привлекают наше внимание. Сообщение от друга, анекдот, которым поделились в социальных сетях, или промо-акция на онлайн-сайте могут действовать как удовольствие для человеческого мозга. Желание таких «удовольствий» может неоднократно привлекать нас к нашим экранам и отвлекать от других вещей, на которых мы должны сосредоточиться.

Люди могут чувствовать себя перегруженными постоянным вводом данных, но некоторые считают, что они стали многозадачными: они воображают, что могут постоянно переключаться между Twitter и работой, даже находясь за рулем, не теряя при этом ни грамма эффективности.Но ряд исследований подтверждает, что это впечатление — иллюзия. Когда люди пытаются одновременно делать два или более дел, требующих их внимания, их производительность снижается. Более того, в 2013 году Стефан Амато, работавший тогда в Университете Экс-Марсель во Франции, и его коллеги показали, что просмотр веб-страниц делает людей восприимчивыми к форме когнитивной предвзятости, известной как эффект первичности: они больше взвешивают первые несколько фрагментов информации, которые видят. сильно, чем остальные.

Обучение не улучшает способность к многозадачности.В 2009 году Эяль Офир, тогда работавший в Стэнфордском университете, и его коллеги обнаружили, что многозадачность в Интернете парадоксальным образом делает пользователей менее эффективными при переключении с одной задачи на другую. Они менее способны распределять свое внимание и слишком уязвимы для отвлекающих факторов. Следовательно, даже представители поколения «цифровых аборигенов» вряд ли разовьют когнитивный контроль, необходимый для разделения своего времени между несколькими задачами или для мгновенного переключения с одного вида деятельности на другой. Другими словами, цифровая многозадачность не более чем создает опасную иллюзию компетентности.

Хорошая новость заключается в том, что вам не нужно перепрограммировать свой мозг, чтобы сохранить концентрацию внимания. Вы можете помочь себе, подумав о том, что вас больше всего отвлекает, и разработав стратегии защиты от этих отвлекающих факторов. И вам нужно будет проявить некоторую самообладание. Не можете устоять перед уведомлениями Facebook? Выключайте их во время работы. Захотелось поиграть в небольшую видеоигру? Не оставляйте свое устройство на видном месте или в пределах легкой досягаемости.

Доказательства агрессии

А как насчет обвинений в том, что видеоигры повышают агрессию? Несколько отчетов поддерживают это представление.В обзоре опубликованных исследований 2015 года Американская психологическая ассоциация пришла к выводу, что видеоигры с насилием усиливают агрессивные мысли, чувства и поведение, уменьшая сочувствие к жертвам. Вывод сделан как на основе лабораторных исследований, так и на основе отслеживания групп онлайн-игроков. Что касается геймеров, то чем больше они играли в жестокие игры, тем более агрессивным было их поведение.

Однако исследование агрессии имеет несколько ограничений. Например, лабораторные исследования измеряют агрессивность, предлагая участникам возможность применить наказание, например, проглотить дозу очень острого соуса — действия, которые вряд ли репрезентативны в реальной жизни.Вне лаборатории участники, вероятно, больше задумывались о вредоносности своих действий. И исследования геймеров изо всех сил пытаются понять причинно-следственную связь: делают ли видеоигры людей более жестокими, или люди с фундаментально агрессивным темпераментом склонны играть в видеоигры?

Таким образом, необходимы дополнительные исследования, и они потребуют сочетания различных методов. Хотя выводы пока предварительные, исследователи склонны соглашаться с тем, что необходима некоторая осторожность, начиная с умеренности и разнообразия: час, проведенный здесь и там за игрой в файтинги, вряд ли превратит вас в безмозглого психопата, но имеет смысл избегать проводить за этим целые дни.

Игры для улучшения мозгов?

Что касается положительной стороны уравнения, ряд исследований утверждает, что видеоигры могут улучшить время реакции, концентрацию внимания и рабочую память. Динамичные и увлекательные экшн-игры могут быть особенно эффективными: погружаясь в захватывающую среду, игроки учатся быстро реагировать, сосредотачиваться на нужной информации и запоминать. Например, в 2014 году Кара Блэкер из Университета Джона Хопкинса и ее коллеги изучали влияние игр серии Call of Duty, в которых игроки управляют солдатами, на зрительную рабочую память (кратковременную память).Исследователи обнаружили, что 30 часов игры улучшили эту способность.

Оценка заключалась в том, что участников несколько раз спрашивали, идентична ли группа из четырех-шести цветных квадратов другой группе, представленной двумя минутами ранее. Однако, опять же, эта ситуация далека от реальной жизни. Более того, вопрос о том, в какой степени игроки «переносят» свое обучение в повседневную деятельность, является спорным.

Этот вопрос передачи навыков также является серьезной проблемой для индустрии тренировки мозга, которая растет с 2000-х годов.Эти компании, как правило, очень хорошо рекламируют себя и утверждают, что выполнение различных упражнений и компьютерных игр в течение нескольких минут в день может улучшить память, концентрацию внимания и время реакции.

Posit Science, предлагающая серию программ для тренировки и оценки мозга BrainHQ, является одной из таких компаний. Его инструменты включают UFOV (для «полезного поля зрения»). В одной из версий игры на основе UFOV на экране появляются автомобиль и дорожный знак. Затем появляется еще одна машина. Игрок нажимает на оригинальную машину, а также на место, где появился дорожный знак.Предполагается, что за счет того, что группы объектов прокручиваются все быстрее и быстрее, активность улучшает время реакции.

Веб-сайт компании рекламирует отзывы пользователей и говорит, что ее клиенты сообщают, что BrainHQ «сделала все: от улучшения их игры в боулинг до предоставления им возможности получить работу, возрождения их творчества и уверенности в завтрашнем дне». Однако результаты исследований менее однозначны. С одной стороны, Posit Science ссылается на исследование Advanced Cognitive Training for Independent and Olderly Study (ACTIVE), в котором утверждается, что тренировка UFOV может улучшить общее время реакции у пожилых игроков и снизить риск автомобильной аварии почти на 50 процентов.Но в анализе исследований программ тренировки мозга, проведенном в 2016 году, Саймонс и его коллеги гораздо менее хвалебны. В документе, который включает в себя углубленный анализ исследования ACTIVE, говорится, что общий риск попасть в аварию — наиболее важный критерий — снизился очень незначительно. Несколько обзоров научной литературы приходят к одному и тому же выводу: продукты для тренировки мозга повышают производительность при выполнении задач, которые тренируются напрямую, но перенос часто слабый.

Игра Dr. Kawashima’s Brain Training, выпущенная Nintendo в середине 2000-х, представляет собой еще один пример противоположных результатов.Помимо упражнений на внимание и память, в этой игре игрок выполняет вычисления. Улучшает ли программа общие арифметические навыки? Нет, согласно работе, проведенной в 2012 году Сине МакДугалл и Бекки Хаус из Борнмутского университета в Англии над группой пожилых людей. Однако годом ранее шотландские психологи Дэвид Миллер и Дерек Робертсон обнаружили, что игра действительно увеличивает скорость счета у детей.

В целом результаты исследований неоднозначны. Преимущества должны быть оценены лучше, и многие вопросы требуют ответов, например, как долго должно продолжаться вмешательство и в каком возрасте оно может быть эффективным.Ответы могут зависеть от конкретных рассматриваемых вмешательств.

Нет взрывного роста емкости

Любые когнитивные улучшения от игр для тренировки мозга, скорее всего, будут незначительными, а не «взрывом» умственных способностей человека. Действительно, измеряемые выгоды намного слабее и эфемерны, чем выгоды, получаемые с помощью традиционных методов. Для запоминания вещей, например, вместо того, чтобы тренировать память с помощью абстрактных задач, мало связанных с реальностью, старайтесь регулярно проверять свою память и сделать информацию как можно более значимой для вашей жизни: если вы запоминаете список покупок, спросите себя, что рецепт, для которого вы покупаете ингредиенты и для какого дня ужина.В отличие от игр для тренировки мозга, такой подход требует проявления инициативы и заставляет вас думать о том, что вы знаете.

Тренировка наших когнитивных способностей важна для борьбы с другой современной опасностью: распространением фейковых новостей в социальных сетях. Точно так же, как цифровые устройства усиливают нашу склонность отвлекаться, фейковые новости используют нашу естественную склонность верить в то, что нам подходит. Решением обеих проблем является образование: больше, чем когда-либо, молодых людей необходимо учить развивать навыки концентрации, самоконтроля и критического мышления.

Ассоциации с дисконтированием задержки, самоконтролем и успеваемостью

Abstract

Использование смартфонов, планшетов и ноутбуков/ПК прочно вошло в жизнь взрослых и все чаще в жизни детей, что вызвало споры о риске зависимости от цифровых устройств. Предыдущие исследования связывали конкретное использование цифровых устройств (например, онлайн-игры, время, проведенное за экраном смартфона) с импульсивным поведением в контексте межвременного выбора среди подростков и взрослых.Однако мало что известно о аддиктивном поведении детей по отношению к цифровым устройствам и его связи с личностными факторами и успеваемостью. В этом исследовании изучалась взаимосвязь между привыканием к цифровым устройствам, продолжительностью использования, о которой они сообщают, отсроченным дисконтированием, самоконтролем и академической успеваемостью у детей в возрасте от 10 до 13 лет. искажает связь между двумя переменными. Кроме того, самоконтроль и продолжительность употребления, о которой сообщают сами, но не степень зависимости, предсказывали самую последнюю среднюю оценку.Эти результаты показывают, что проблемное поведение детей по отношению к цифровым устройствам сравнивается с другим неадекватным поведением (например, злоупотребление психоактивными веществами, патологическая азартная игра) с точки зрения импульсивного выбора, и указывают на ключевую роль самоконтроля в снижении потенциального риска цифровой зависимости.

Образец цитирования: Schulz van Endert T (2021) Зависимость от цифровых устройств у детей младшего возраста: ассоциации с дисконтированием задержек, самоконтролем и успеваемостью.ПЛОС ОДИН 16(6): е0253058. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253058

Редактор: Баогуй Синь, Шаньдунский университет науки и технологий, КИТАЙ

Получено: 8 апреля 2021 г.; Принято: 27 мая 2021 г .; Опубликовано: 22 июня 2021 г.

Авторское право: © 2021 Тим Шульц ван Эндерт. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные содержатся в рукописи и файлах вспомогательной информации.

Финансирование: Автор не получал специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Цифровые устройства, такие как смартфоны, планшеты и ноутбуки, стали неотъемлемой частью жизни большинства людей во всем мире.Недавние опросы, например. в США 81% взрослых владеют смартфоном, 74% — ноутбуком и 52% — планшетом [1]. Примечательно, что не только взрослые, но и дети все чаще окружены цифровыми устройствами; в отчете из Великобритании говорится, что в 2019 году более двух третей детей в возрасте от 5 до 16 лет владели смартфоном и что 80% детей в возрасте от 7 до 16 лет имели доступ в Интернет в своей комнате [2]. В том же отчете также оценивается, что дети в среднем проводят в сети 3,4 часа в день, при этом основными занятиями являются просмотр видео (т.грамм. на YouTube и TikTok), используя социальные сети (например, Instagram и Snapchat) или игры (например, Fortnite или Minecraft). Эти цифры беспрецедентно увеличились после пандемии COVID-19, которая в значительной степени вынудила детей оставаться дома, получать онлайн-обучение и общаться с друзьями в цифровом формате. Хотя последствия этих мер варьируются от страны к стране, увеличение ежедневного времени использования экрана на 163% во время первого карантина в Германии не является необычным явлением, как отмечают Schmidt et al.[3].

Эти разработки придали импульс дискуссии о потенциале зависимости от цифровых устройств, особенно для детей, которые особенно подвержены риску развития зависимого поведения [4]. В последние годы накопились данные о негативных последствиях чрезмерного использования цифровых устройств, таких как стресс [5], нарушение сна [6] или плохая успеваемость [7]. Однако исследователи еще не пришли к стандартизированному определению цифровой зависимости, которое бы четко отделяло ее от других, возможно лежащих в ее основе, расстройств [8].Что касается одного из аспектов проблематичного использования цифровых устройств, а именно расстройства, связанного с играми в Интернете, существующие исследования достигли стадии, на которой предлагается потенциальное включение в будущем Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам, пятое издание (DSM-5), в качестве официально диагностируемого заболевания. условие. Другие аспекты, такие как зависимость от смартфонов, менее изучены, и до сих пор в литературе было выявлено только значительное совпадение между зависимостью от смартфонов и расстройствами, связанными с психоактивными веществами, определенными в DSM-5 [9, 10].Одна область исследований, направленная на изучение общей зависимости от цифровых устройств, охватывающая различные носители (например, смартфоны, планшеты и ноутбуки/ПК) и виды деятельности (например, игры, социальные сети), кажется многообещающей, но все еще находится в зачаточном состоянии [11]. В отличие от вышеупомянутых направлений литературы, исследования общей цифровой зависимости учитывают недавно появившееся поведение пользователей, заключающееся в выполнении множества действий на нескольких различных цифровых устройствах (например, отправка сообщений WhatsApp на смартфоне, игра в игры на планшете и просмотр фильмов). на ноутбуке).Это может способствовать определенной степени консолидации большого количества концепций технологической зависимости и соответствующих им масштабов, которые появились на протяжении многих лет, но недавно было показано, что они очень похожи на уровне измерений [12].

Недавно была введена шкала оценки цифровой зависимости, особенно среди детей младшего возраста [11]. Цифровая шкала зависимости для детей (DASC) измеряет, в какой степени использование детьми смартфонов, планшетов и ноутбуков/ПК отрицательно влияет на их образовательное, психологическое, социальное и физическое благополучие.Чтобы объяснить продолжающиеся дебаты о стандартизированном определении цифровой зависимости и соответствующее отсутствие точного диагноза, в этой статье используется более мягкая формулировка «использование цифровых устройств, вызывающее привыкание», а не «цифровая зависимость», когда речь идет об использовании детьми цифровых устройств. устройства с неблагоприятными последствиями. Чтобы углубить наше понимание этого поведенческого паттерна и обеспечить возможное вмешательство в будущем, шкалу необходимо исследовать в связи с личностными факторами, которые могут способствовать проблемному поведению по отношению к цифровым устройствам [13].

В этом контексте дисконтирование с опозданием, т. е. тенденция дисконтировать вознаграждение в зависимости от задержки его доставки, напрашивается как направление для исследования. Этот когнитивный процесс лежит в основе предпочтения людей и нечеловеческих животных меньшего, немедленного вознаграждения более крупным, отсроченным вознаграждениям и часто используется как мера импульсивности [14]. Дисконтирование отсрочки широко изучалось в последние десятилетия, главным образом с помощью задач межвременного выбора, в которых участники сталкиваются с компромиссом между суммой и задержкой вознаграждения (например,грамм. выбирая между 100 € сегодня или 150 € в течение одного месяца). Появилось несколько моделей, пытающихся зафиксировать поведение, при этом гиперболическое дисконтирование обеспечивает наилучшее соответствие большинству эмпирических данных [15]. Его уравнение V = A / (1+kD) (V — текущая стоимость будущего вознаграждения, A — сумма вознаграждения, а D — задержка вознаграждения) содержит один свободный параметр k, который представляет индивидуальную ставку дисконтирования. Чем ниже этот параметр дисконтирования, тем меньше человек обесценивает будущие вознаграждения и, следовательно, относительно менее импульсивен, чем человек с более высокой ставкой дисконтирования.Из-за относительной временной стабильности индивидуальных ставок дисконтирования отложенное дисконтирование можно рассматривать как переменную признака [16]. Кроме того, во множестве исследований была показана связь между откладыванием дисконтирования и различными неадекватными формами поведения, такими как злоупотребление психоактивными веществами [17], курение [18], патологическая склонность к азартным играм [19, 20] или переедание [21]. В этих исследованиях наркоманы более резко обесценивали будущие вознаграждения, чем контрольные субъекты, что делает дисконтирование задержек надежным индикатором различных видов зависимости [22].Учитывая, что обесценивание будущих вознаграждений связано не только с зависимостями, основанными на веществах, но и с поведенческими зависимостями, возникает вопрос, связано ли дисконтирование с задержкой также с привыканием к использованию цифровых устройств. Прошлые исследования смогли показать только взаимосвязь между дисконтированием за задержку и отдельными аспектами использования цифровых технологий, такими как интернет-игры [23] или время использования смартфона [24]. Кроме того, исследуемые выборки состояли из подростков или взрослых, несмотря на регулярное использование цифровых устройств уже с детства [2].

Кроме того, исследователи соглашаются с ключевой ролью самоконтроля в развитии [25] и лечении [26] аддиктивного поведения. С одной стороны, снижение способности регулировать мысли и эмоции способствует рискованному поведению, такому как начало употребления наркотиков, вызывающих привыкание, что является распространенным явлением среди подростков [27]. С другой стороны, нарушение самоконтроля является ключевым симптомом зависимых людей, т. е. неспособностью прекратить аддиктивное поведение, несмотря на желание сделать это.Так, поведенческий тренинг для усиления контрольных функций был предложен в качестве эффективного подхода к снижению зависимости [28]. Кроме того, известные модели принятия решений также подчеркивают самоконтроль как механизм, лежащий в основе дисконтирования задержек [22, 29]. Согласно этим описаниям, проявление самоконтроля подавляет импульс выбора меньшего, немедленного вознаграждения и смещает поведение выбора в сторону большего, отсроченного вознаграждения. Тем не менее, взаимосвязь между дисконтированием с опозданием, привыканием к цифровым устройствам и самоконтролем еще предстоит изучить.

Наконец, в ряде исследований показана связь между различными видами аддиктивного поведения и плохой успеваемостью [30–32]. Отвлечение в классе или во время учебы, потеря концентрации из-за недосыпания или пропуска занятий и экзаменов были выдвинуты в качестве объяснения этого вывода. Учитывая новизну концепции цифровой зависимости, вопрос о том, применима ли модель, предложенная в литературе, также в контексте вызывающего привыкание использования цифровых устройств, особенно маленькими детьми, требует эмпирического исследования.Этот вопрос имеет большое значение, так как на этом этапе преподаются фундаментальные навыки чтения, письма и математики. Это также актуально для дебатов о все большей интеграции цифровых медиа в классные занятия и домашние задания в рамках цифровизации школ. Таким образом, в настоящем исследовании рассматриваются следующие три гипотезы:

  1. h2: Скидка на отсрочку положительно коррелирует с привыканием детей к использованию цифровых устройств
  2. h3: Самоконтроль отрицательно коррелирует с привыканием детей к использованию цифровых устройств
  3. h4: Привыкание детей к использованию цифровых устройств отрицательно коррелирует с успеваемостью

Это исследование вносит свой вклад в литературу, демонстрируя поведенческие сходства между вызывающим привыкание использованием цифровых устройств и другими проблемными видами поведения, подчеркивая центральную роль, которую, по-видимому, играет самоконтроль в контексте цифровой зависимости, и обнаруживая интригующую закономерность при сравнении отношения проблемного использования vs.необработанная продолжительность использования цифровых устройств с академическим успехом.

Методы

Участники

75 детей в возрасте от 10 до 13 лет (в среднем 11,3 года, 47% девочки) без официально диагностированных психических расстройств (например, синдром дефицита внимания/гиперактивности, обсессивно-компульсивное расстройство) были набраны из государственной начальной школы в Берлине, Германия. Участниками стали 5 учащихся -го -го класса и 6 учащихся -го -го класса, и они были выбраны по двум причинам. С одной стороны, участники должны были быть в состоянии понять задачи и анкеты, используемые в этом исследовании.С другой стороны, этот возраст представляет собой важный перекресток для детей Берлина; В рамках городской школьной системы учащиеся заканчивают начальную школу после 6 -го класса и переходят либо в среднюю школу («Гимназия»), либо в интегративную среднюю школу («Integrierte Sekundarschule») в зависимости от их успеваемости (немецкий аттестат о среднем образовании дает право на поступление в университет, в то время как учащиеся интегративной средней школы заканчивают 9--й или 10-й класс, чтобы начать обучение).Таким образом, эта возрастная группа до вышеупомянутого разделения имела положительный побочный эффект, заключающийся в наличии различных академических навыков, а также социально-экономического положения. Кроме того, директор школы подтвердил наличие значительного разнообразия этносов и национальностей среди учащихся и отсутствие психических расстройств в наблюдаемых классах. Родители (или опекуны) всех участников были проинформированы о том, что участие было добровольным, а также анонимным и не повлияло на оценки их детей.Примерно 15% приглашенных студентов предпочли не участвовать в исследовании. Документы об информированном согласии подписывались перед каждой исследовательской сессией.

Меры

Зависимость от цифровых устройств.

Для измерения степени зависимости от использования смартфонов и планшетов использовалась Цифровая шкала зависимости для детей (DASC) [11]. DASC представляет собой инструмент самоотчета из 25 пунктов, основанный на теоретической основе DSM-5 «Расстройство интернет-игр», а также на компонентной модели зависимости [33].В результате получается девять критериев зависимости: озабоченность, толерантность, уход в себя, проблемы, конфликт, обман, смещение, рецидив и изменение настроения, каждый из которых представлен двумя-четырьмя пунктами в шкале. Баллы варьируются от 25 до 125, более высокие баллы указывают на больший риск зависимости от цифровых устройств. Поскольку для этого исследования была важна только степень использования смартфона и планшета с неблагоприятными последствиями, а не идентификация наркозависимых, шкала не использовалась для различения наркозависимых и не зависимых в анализе.Соответственно, в этой статье используется формулировка «аддиктивное использование цифровых устройств», а не «цифровая зависимость», чтобы не ставить точный диагноз, который в настоящее время недоступен. Шкала была специально разработана для детей в возрасте от 9 до 12 лет и показала себя как надежный и действенный инструмент для оценки риска зависимости от цифровых устройств [11]. Был использован немецкий перевод DASC после того, как он был независимо проверен на понятность одним учителем 5 го класса и одним учителем 6 го класса.Внутренняя согласованность шкалы была превосходной (α = 0,94).

Скидка за отсрочку.

Отношение участников к меньшему немедленному вознаграждению по сравнению с большим отсроченным вознаграждением оценивалось с помощью немецкого перевода Опросника денежного выбора из 27 пунктов [17]. В этой анкете участники неоднократно выбирают между меньшим вознаграждением, доступным немедленно, и более крупным вознаграждением, доступным в будущем, причем все вознаграждения являются гипотетическими и состоят из малого (например, 20 евро), среднего (например, 20 евро).грамм. 54 евро) и крупные суммы денег (например, 78 евро). Доля выбора большего отложенного вознаграждения (LDR) используется как мера импульсивности, т. Е. Чем ниже доля, тем более импульсивен человек. Шкала широко используется в литературе для изучения взрослых, а также была показана как действенный инструмент для детей младшего возраста [34–36]. Кроме того, Опросник денежного выбора дает аналогичные результаты для более расширенных инструментов [37], а также для парадигм, использующих реальные или потенциально реальные вознаграждения [38].Кроме того, доля меры LDR является простой, но надежной и достоверной мерой, которая не требует предположения о гиперболическом дисконтировании [39]. В рамках настоящего набора данных доля LDR сильно коррелировала (r = -0,98, p<0,001) с натуральным логарифмом параметра скидки k согласно Kirby et al. [17], указывая на то, что мера LDR точно оценивала дисконтирование участниками будущих вознаграждений. Ответы на вопросник денежного выбора оценивались с использованием автоматизированной системы подсчета очков [40].Этот инструмент также предоставляет оценки согласованности для выявления недостаточного понимания или отсутствия внимания к вопроснику. У трех участников были показатели согласованности ниже 75%, рекомендуемого порога хорошего качества ответов [41], что привело к их исключению из анализа.

Самоконтроль.

В качестве меры самоконтроля использовалась немецкая адаптация [42] Краткой шкалы самоконтроля Тангни и др. [43], которая является широко используемой мерой самооценки самоконтроля.Баллы варьируются от 13 до 65, более высокие баллы представляют лучшую способность регулировать мысли, эмоции и поведение. Исследования показали, что краткая шкала самоконтроля из 13 пунктов дает такие же надежные и достоверные результаты, как и длинная версия [43], и подходит для использования с маленькими детьми [44]. На хорошую внутреннюю согласованность указывает коэффициент Кронбаха, равный 0,75.

Дополнительные переменные.

В качестве меры академической успеваемости используется средний балл за последний семестр с возможным диапазоном от 1.От 0 (наилучший вариант, «прямой А») до 6,0 (наихудший возможный, «прямой F»). Кроме того, детей попросили оценить их среднюю ежедневную продолжительность нескольких популярных действий на цифровых устройствах (например, социальные сети, игры), а также их обычное общее время использования экрана в будние и выходные дни, чтобы получить различные показатели для самооценки использования, тем самым позволяя проверки достоверности результатов. Наконец, в качестве контрольных переменных использовались возраст, пол, количество лет владения смартфоном и еженедельные карманные деньги.

Процедура

Данные были собраны в июне 2020 года, через несколько недель после открытия школ после первоначального семинедельного карантина в Германии. Исследование проводилось в пять сессий, которые проходили в школьном компьютерном классе. В начале каждого занятия исследователь инструктировал участников о задачах, а учитель помогал обеспечить обстановку, сравнимую с классным экзаменом (тишина, отсутствие копирования соседей и т. д.). На протяжении всех сессий порядок заданий фиксировался следующим образом: 1) шаблоны самоотчетов об использовании, 2) опросник денежного выбора, 3) цифровая шкала зависимости, 4) контрольные переменные и 5) краткая шкала самоконтроля.Один сеанс длился около 30 минут. Исследование было одобрено Центральным комитетом по этике Свободного университета Берлина (номер разрешения 2020–005)

.

Результаты

Привыкание к использованию цифровых устройств и дисконтирование отсрочек

Чтобы проверить первую гипотезу, первоначально была проанализирована взаимосвязь между показателями DASC и долей LDR. Отрицательная корреляция (r = -0,28, p = 0,016) между двумя переменными была обнаружена. В среднем, чем чаще дети выбирали более крупную отложенную награду, тем меньше они вызывали привыкание к цифровым устройствам.При разбивке шкалы DASC на девять субшкал дисконтирование задержек значительно коррелировало с уходом в себя (r = 0,30, p = 0,014), обманом (r = 0,24, p = 0,043) и изменением настроения (r = 0,29, p = 0,010). Затем, чтобы контролировать возможные эффекты пола, возраста, лет владения цифровыми устройствами и карманными деньгами, был проведен регрессионный анализ с контрольными переменными и долей выбора LDR в качестве независимых переменных и общей оценкой DASC в качестве зависимой переменной.Все допущения для множественного регрессионного анализа были выполнены. Как показано в таблице 1, доля LDR была единственным значимым предиктором оценок в DASC (β = -0,27, p = 0,032). Общая модель дала R 2 0,10, F-статистику 1,50 и p-значение 0,201. Сходство моделей корреляции натурального логарифма параметра скидки k и пропорции LDR указывало на то, что последняя мера точно оценивала дисконтирование участников за задержку. Кроме того, самооценка использования цифровых устройств положительно коррелировала с оценкой DASC (r = 0.37, p = 0,001), но не было обнаружено связи с дисконтированием задержки (r = 0,09, p = 0,465). Самоотчет об использовании был положительно связан с подшкалами DASC «Озабоченность», «Отстраненность», «Перемещение», «Рецидив» и «Проблемы», последняя из которых показала самую сильную корреляцию r = 0,41 (p <0,001). В таблице 2 показаны двумерные корреляции основных переменных в этом исследовании. Разбивку DASC и его корреляции с ключевыми переменными можно найти в таблице S2.

Зависимость от цифровых устройств и самоконтроль

Вторая гипотеза требовала исследования взаимосвязи между вызывающим привыкание использованием цифровых устройств и самоконтролем.Выявлена ​​сильная отрицательная корреляция между самоконтролем и оценкой DASC (r = -0,69, p<0,001). В среднем, чем выше у детей были баллы по краткой шкале самоконтроля, тем меньше они были склонны к привыканию к цифровым устройствам. Соответственно, самоконтроль был отрицательно связан со всеми девятью подшкалами DASC, имея наибольшую связь с толерантностью (r = -0,65, p<0,001). Кроме того, самоконтроль также коррелировал с долей LDR (r = 0,25, p = 0,034), что указывает на возможную путаницу между аддиктивным поведением и откладыванием дисконтирования.Поэтому был проведен регрессионный анализ с контрольными переменными (пол, возраст, годы владения цифровыми устройствами и карманными деньгами), самооценкой использования, самоконтролем, а также долей выбора LDR в качестве независимых переменных и общим DASC. оценка как зависимая переменная. Как показано в таблице 3, самоконтроль (β = -0,58, p<0,001) и самооценка использования (β = 0,32, p = 0,003) были единственными значимыми предикторами оценки DASC. Примечательно, что с переменным самоконтролем в модели доля LDR больше не предсказывала достоверно оценку DASC (β = -0.15, р = 0,100). Общая модель R 2 составила 0,59 с F-статистикой 13,21 и p-значением <0,001.

Зависимость от цифровых устройств и успехи в учебе

Наконец, для гипотезы 3 была изучена взаимосвязь между вызывающим привыкание использованием цифровых устройств и успеваемостью в классе. Баллы DASC и средние оценки не коррелировали (r = 0,15, p = 0,197). Тем не менее, была положительная корреляция между самооценкой использования цифровых устройств и средней оценкой (r = 0.43, р<0,001). В среднем, чем больше времени проводилось с цифровыми устройствами, тем хуже успеваемость. Кроме того, самоконтроль также коррелировал с успеваемостью (r = -0,31 p = 0,007). Опять же, чтобы принять во внимание возможное влияние пола, возраста, лет владения цифровыми устройствами и карманных денег, был проведен регрессионный анализ с последними переменными, самоконтролем и самооценкой использования, предсказывающими среднюю оценку. Как показано в таблице 4, самоконтроль (β = -0,30, p = 0.009) и самооценка использования (β = 0,26, p = 0,040) были единственными значимыми предикторами средней оценки. R 2 общей модели составил 0,31 с F-статистикой 4,89 и p < 0,001. См. Приложение S1 для проверки надежности, связанной с использованием, о котором сообщают пользователи.

Обсуждение

Основная цель настоящего исследования состояла в том, чтобы изучить взаимосвязь между привыканием детей к цифровым устройствам и отложенным дисконтированием. В соответствии с предыдущими исследованиями более укоренившегося аддиктивного поведения среди подростков и взрослых (например,грамм. злоупотребление психоактивными веществами, азартные игры, курение), дети, которые более сильно обесценивали будущие награды, как правило, более зависимо использовали смартфоны, планшеты и компьютеры. Дети, демонстрирующие более сильное привыкание, похоже, тянутся к немедленному вознаграждению за просмотр видео, игр или социальных сетей, несмотря на негативные долгосрочные последствия такого поведения. Последствия этого открытия двояки. Во-первых, цифровая зависимость как относительно новое понятие сравнивается с другими проблемными формами поведения в контексте дисконтирования отсрочек, что предполагает ее дальнейшее изучение в качестве потенциально диагностируемой зависимости в будущем.Во-вторых, дети в возрасте десяти лет могут демонстрировать проблемное поведение по отношению к цифровым устройствам, которое ранее наблюдалось только у подростков и взрослых.

Еще один вопрос, затронутый в этом исследовании, заключался в том, какую роль самоконтроль играет в отношениях между отложенным дисконтированием и привыканием к использованию цифровых устройств. Регрессионный анализ показал, что самоконтроль искажал взаимосвязь между двумя основными переменными, подразумевая, что более крутые дискаунтеры склонны к более вызывающему привыкание использованию цифровых устройств из-за различий в самоконтроле.Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что способность детей контролировать мысли и эмоции является механизмом, лежащим в основе связи между откладыванием дисконтирования и привыканием, и, таким образом, является лучшим предиктором проблемного поведения по отношению к цифровым устройствам. Существующие исследования, посвященные использованию смартфонов и дисконтированию задержек, показали смешанные результаты в отношении опосредующей роли самоконтроля (опосредование см. Wilmer & Chein [45], отсутствие опосредования см. Schulz van Endert & Mohr [24]). Из-за поперечного и наблюдательного характера данных в настоящем исследовании нельзя сделать вывод о посредничестве [46].Тем не менее, умеренная или сильная связь между самоконтролем и привыканием к использованию цифровых устройств, обнаруженная в этом исследовании, по крайней мере указывает на то, что дети, которые лучше способны регулировать мысли и эмоции, как правило, демонстрируют более низкую степень зависимости от использования смартфонов, планшетов и т. д. Хотя имеющиеся данные не позволяют сделать твердые выводы о направлении причинно-следственной связи, кажется, что дети, контролирующие себя, сопротивляются искушению продолжать пользоваться цифровыми устройствами до того, как возникнут негативные последствия (конфликт, изменение настроения и т.) происходить. С другой стороны, дети с более низким уровнем самоконтроля, по-видимому, менее способны воздерживаться от игр, просмотра видео или общения в чате, несмотря на то, что осознают неблагоприятные последствия такого поведения. Принимая во внимание предыдущие данные о положительном влиянии обучения самоконтролю на предотвращение интернет-зависимости [47], настоящее открытие намекает на важность развития детского самоконтроля для снижения риска развития аддиктивного поведения по отношению к цифровым устройствам.

Третьей интересной ассоциацией была зависимость от использования цифровых устройств и академической успеваемости.Основываясь на предыдущих выводах о других проблемных формах поведения, была выдвинута гипотеза об отрицательной взаимосвязи между этими двумя переменными. Однако в этом текущем исследовании не было обнаружено значимой связи. Вместо этого самооценка использования оказалась важным предиктором средней оценки; чем дольше дети сообщали об использовании цифровых устройств, тем хуже, как правило, были их средние оценки. Эта схема результатов предполагает, что детям не обязательно проявлять симптомы зависимости, но само по себе время, проведенное за экраном, уже может означать более низкую успеваемость.Последний вывод согласуется с аналогичными исследованиями, в которых изучалась взаимосвязь между использованием смартфонов и успеваемостью учащихся [48]. Классическая интерпретация этого результата заключается в том, что чем больше времени у экрана, тем меньше времени на учебу, что приводит к худшей успеваемости в классе. Однако из-за корреляционного характера результатов в этом текущем исследовании нельзя исключать противоположное причинно-следственное направление. И последнее, но не менее важное: в соответствии с предыдущими крупномасштабными исследованиями [43, 44] самоконтроль оказался важным предиктором академической успеваемости.Это еще раз подчеркивает ключевую роль детского самоконтроля в достижении более высоких оценок уже в начальной школе.

Результаты этого исследования необходимо рассматривать в свете нескольких ограничений. Во-первых, несмотря на (частично очень) значимые результаты, выборка была ограничена по размеру и относилась к одной начальной школе. Будущие исследования должны исследовать образцы из разных городов и стран, чтобы обеспечить более высокую обобщаемость результатов. Во-вторых, ключевые переменные (аддиктивное использование цифровых устройств, самоконтроль, продолжительность использования цифровых устройств) в этом исследовании были выявлены с помощью анкет самоотчетов.Хотя этот метод является стандартной практикой в ​​таких областях, как исследования зависимостей или личности, было показано, что самооценка экранного времени расходится с фактическими данными [49] — явление, которое, вероятно, усиливается из-за юного возраста участников. Чтобы уменьшить предвзятость ответов, будущие исследования могут включать дополнительные источники отчетов (например, родителей, учителей или сверстников) или даже фактические данные о времени использования экрана, как показано, например, на Шульц ван Эндерт и Мор [24]. В-третьих, из-за своей новизны DASC еще не прошел обширную валидацию.Недавние исследования подчеркнули важность повторной проверки психометрических шкал [50, 51], поэтому результаты DASC на данном этапе следует интерпретировать предварительно. В-четвертых, Опросник денежного выбора является эффективным, но — по сравнению с более обширными альтернативами — менее чувствительным инструментом для оценки дисконтирования с задержкой [52]. Например, он не включает межвременной выбор, при котором оба вознаграждения даются в разные моменты в будущем, что несет в себе риск переоценить предвзятость в настоящем [53].В качестве альтернативы, настройка задач дисконтирования с задержкой, например. как предложено Коффарнусом и Бикелем [54], может быть использовано в будущих исследованиях. В-пятых, это исследование представило корреляционные результаты, которые не допускают причинно-следственной интерпретации. Глядя на сообщаемую связь между самоконтролем и вызывающим привыкание использованием цифровых устройств, нельзя определить, используя имеющиеся данные, вызывает ли недостаток самоконтроля более вызывающее привыкание использование или более проблематичное использование цифровых устройств снижает самоконтроль.Такие выводы можно сделать только на основе лонгитюдных или экспериментальных исследований, которые крайне необходимы в будущем.

В этом исследовании подчеркивается важность изучения и мониторинга использования цифровых устройств детьми уже в начальной школе. В возрасте от 10 до 13 лет уже могут проявляться проблемные модели поведения, которые до сих пор наблюдались только у пожилых людей. Кроме того, в этом исследовании была подчеркнута центральная роль самоконтроля в контексте аддиктивного поведения, а также успехов в учебе.Поскольку опыт и влияние в детстве сильно влияют на траекторию всей жизни человека, исследователям, политикам, педагогам и родителям/опекунам рекомендуется внимательно следить за влиянием вездесущих цифровых устройств на детей и помогать в развитии черт, которые способствуют свое благополучие в настоящем и будущем.

Каталожные номера

  1. 1. Мобильный информационный бюллетень [Интернет]. Исследовательский центр Пью; 2020 [цитировано 28 января 2021]. Доступно по адресу: https://www.pewsearch.org/internet/fact-sheet/mobile/.
  2. 2. Отчет о мониторинге 2020. CHILDWISE; 2020 [цитировано 28 января 2021]. Доступно по адресу: http://www.childwise.co.uk/monitor.html.
  3. 3. Шмидт С., Анедда Б., Бурхартц А., Эйхстеллер А., Колб С., Нигг С. и др. Физическая активность и экранное время детей и подростков до и во время карантина из-за COVID-19 в Германии: естественный эксперимент. Научные отчеты. 2020;10(1). 12. пмид:31

    9
  4. 4. Копье Л.Мозг подростка и возрастные поведенческие проявления. Нейронаука и биоповеденческие обзоры. 2000;24(4):417–463. пмид:10817843
  5. 5. Чиу С. Связь между жизненным стрессом и зависимостью от смартфона у студента тайваньского университета: посредническая модель обучения самоэффективности и социальной самоэффективности. Компьютеры в человеческом поведении. 2014; 34:49–57.
  6. 6. Томе С., Харенстам А., Хагберг М. Использование мобильного телефона и стресс, нарушения сна и симптомы депрессии у молодых людей — проспективное когортное исследование.Общественное здравоохранение BMC. 2011;11(1).
  7. 7. Хави Н., Самаха М. Преуспеть или не преуспеть: убедительные доказательства неблагоприятного влияния зависимости от смартфона на успеваемость. Компьютеры и образование. 2016; 98:81–89.
  8. 8. Базель А., Макэлани Дж., Скиннер Т., Плева М., Али Р. Определение цифровой зависимости: основные характеристики из литературы. Психология. 2020;53(3):237–253.
  9. 9. Лин И, Чанг Л, Ли И, Ценг Х, Куо Т, Чен С. Разработка и проверка реестра зависимости от смартфонов (SPAI).ПЛОС ОДИН. 2014;9(6):e98312. пмид:24896252
  10. 10. Линь И, Чианг С, Лин П, Чанг Л, Ко С, Ли И и др. Предлагаемые диагностические критерии зависимости от смартфонов. ПЛОС ОДИН. 2016;11(11):e0163010. пмид:27846211
  11. 11. Хави Н., Самаха М., Гриффитс М. Цифровая шкала зависимости для детей: разработка и проверка. Киберпсихология, поведение и социальные сети. 2019;22(12):771–778. пмид:31755742
  12. 12. Абендрот А., Пэрри Д., Ле Ру Д., Гундлах Дж.Анализ проблемного использования СМИ и шкалы зависимости от использования технологий – что они на самом деле оценивают? Ответственное проектирование, внедрение и использование информационных и коммуникационных технологий. 2020.
  13. 13. Грант Дж., Потенца М., Вайнштейн А., Горелик Д. Введение в поведенческие зависимости. Американский журнал злоупотребления наркотиками и алкоголем. 2010;36(5):233–241. пмид:20560821
  14. 14. Мэдден Г.Дж., Джонсон П.С. Праймер с отсрочкой дисконтирования. Импульсивность: поведенческая и неврологическая наука о дисконтировании.2010: 11–37.
  15. 15. Одум АЛ. Дисконтирование с задержкой: я k, ты k. Журнал экспериментального анализа поведения. 2011 ноябрь; 96 (3): 427–39. пмид:22084499
  16. 16. Одум АЛ. Дисконтирование задержки: переменная признака? Поведенческие процессы. 2011;87(1):1–9. пмид:21385637
  17. 17. Кирби К.Н., Петри Н.М., Бикель В.К. Зависимые от героина имеют более высокие ставки дисконтирования за отсроченное вознаграждение, чем контрольная группа, не употребляющая наркотики. Журнал экспериментальной психологии: Общие.1999;128(1):78–87. пмид:10100392.
  18. 18. Бикель В., Одум А., Мэдден Г. Импульсивность и курение сигарет: отсрочка дисконтирования для курильщиков, никогда не куривших и бывших курильщиков. Психофармакология. 1999;146(4):447–454. пмид:10550495
  19. 19. Алесси С., Петри Н. Серьезность патологической азартной игры связана с импульсивностью в процедуре дисконтирования задержки. Поведенческие процессы. 2003;64(3):345–354. пмид:14580703
  20. 20. Диксон М.Р., Марли Дж., Джейкобс Э.А.Дисконтирование задержки патологическими игроками. Журнал прикладного анализа поведения. 2003;36(4):449–58. пмид:14768665
  21. 21. Эпштейн Л.Х., Салви С.Дж., Карр К.А., Диринг К.К., Бикель В.К. Пищевое подкрепление, задержка дисконтирования и ожирение. Физиология и поведение. 2010;100(5):438–45. пмид:20435052
  22. 22. Петерс Дж., Бюхель К. Нейронные механизмы межвременного принятия решений: понимание изменчивости. Тенденции в когнитивных науках. 2011 г., май; 15 (5): 227–39. пмид: 21497544.
  23. 23. Тянь М., Тао Р., Чжэн И., Чжан Х., Ян Г., Ли К. и др. Игровое интернет-расстройство у подростков связано с дисконтированием по задержке, но не с дисконтированием по вероятности. Компьютеры в человеческом поведении. 2018;80:59–66.
  24. 24. Шульц ван Эндерт Т., Мор П. Любви и импульсивность: исследование взаимосвязи между фактическим использованием смартфона и дисконтированием задержек. ПЛОС ОДИН. 2020;15(11):e0241383. пмид:33206673
  25. 25. Хаммонд С, Мэйс Л, Потенца М.Нейробиология употребления психоактивных веществ подростками и аддиктивного поведения: последствия профилактики и лечения. Современные обзоры подростковой медицины. 2014;25(1):15–32. пмид:25022184
  26. 26. Балер Р., Волков Н. Наркомания: нейробиология нарушенного самоконтроля. Тенденции молекулярной медицины. 2006;12(12):559–566. пмид:17070107
  27. 27. Гейер С., Луна Б. Созревание обработки стимулов и когнитивного контроля. Фармакология Биохимия и поведение.2009;93(3):212–221. пмид:19593842
  28. 28. Тан Ю., Познер М., Ротбарт М., Волков Н. Схема самоконтроля и ее роль в снижении зависимости. Тенденции в когнитивных науках. 2015;19(8):439–444. пмид:26235449
  29. 29. МакКлюр С. Отдельные нейронные системы оценивают немедленное и отсроченное денежное вознаграждение. Наука. 2004;306(5695):503–507. пмид:15486304
  30. 30. Aertgeerts B, Buntinx F. Связь между злоупотреблением алкоголем или алкогольной зависимостью и успеваемостью у первокурсников колледжа.Журнал здоровья подростков. 2002;31(3):223–225. пмид:12225733
  31. 31. Самаха М., Хави Н. Взаимосвязь зависимости от смартфона, стресса, успеваемости и удовлетворенности жизнью. Компьютеры в человеческом поведении. 2016;57:321–325.
  32. 32. Ахтер Н. Взаимосвязь между интернет-зависимостью и академической успеваемостью среди студентов университетов. Образовательные исследования и обзоры. 2013;8(19):1793–1796.
  33. 33. Гриффитс М. «Компонентная» модель зависимости в рамках биопсихосоциальной структуры.Журнал употребления психоактивных веществ. 2005;10(4):191–197.
  34. 34. Поведенческая импульсивность и рискованные траектории в раннем подростковом возрасте у молодых людей с семейным анамнезом алкоголя и других расстройств, связанных с употреблением наркотиков, и без них.
  35. 35. Догерти Д., Лейк С., Матиас С., Райан С., Брей Б., Чарльз Н. и др. Поведенческая импульсивность и склонность к риску в раннем подростковом возрасте у молодых людей с семейным анамнезом алкоголя и других расстройств, связанных с употреблением наркотиков, и без них. Алкоголизм: клинические и экспериментальные исследования.2015;39(8):1501–1509.
  36. 36. Бест Дж., Тейм К., Гредиса Д., Стейн Р., Уэлч Р., Саленс Б. и др. Поведенческие экономические предикторы потери веса у детей с избыточной массой тела. Журнал консалтинга и клинической психологии. 2012;80(6):1086–1096. пмид:22

    2

  37. 37. Эпштейн Л.Х., Ричардс Дж.Б., Саад Ф.Г., Палух Р.А., Реммих Дж.Н., Лерман С. Сравнение двух показателей дисконтирования задержки у курильщиков. Экспериментальная и клиническая психофармакология. 2003;11(2):131–8. пмид: 12755457.
  38. 38. Лагорио Ч., Мэдден Г.Дж. Дисконтирование реального и гипотетического вознаграждения с задержкой III: Стационарные оценки, испытания с принудительным выбором и все реальные вознаграждения. Поведенческие процессы. 2005 г., 31 мая; 69 (2): 173–87. пмид:15845306
  39. 39. Майерсон Дж., Бауманн А.А., Грин Л. Дисконтирование отсроченных вознаграждений: (А) теоретическая интерпретация опросника Кирби. Поведенческие процессы. 2014 сен; 107: 99–105. пмид: 25139835.
  40. 40. Каплан Б.А., Лемли С.М., Рид Д.Д., Ярмолович Д.П.21- и 27-элементный опросник по денежному выбору Автоматизированный счетчик [программное обеспечение]. 2014 г. http://hdl.handle.net/1808/15424.
  41. 41. Каплан Б.А., Амлунг М., Рид Д.Д., Ярмолович Д.П., Маккерчар Т.Л., Лемли С.М. Автоматизация оценки дисконтирования с задержкой для вопросников с денежным выбором из 21 и 27 пунктов. Поведенческий аналитик. 2016 19 августа; 39 (2): 293–304. пмид:31976983.
  42. 42. Бертрамс А., Дикхойзер О. Messung dispositioneller selbstkontroll-kapazität: немецкая адаптация к курцформе шкалы самоконтроля (SCS-KD).Диагностика. 2009 г., январь; 55 (1): 2–10.
  43. 43. Tangney JP, Baumeister RF, Boone AL. Высокий уровень самоконтроля предсказывает хорошую адаптацию, меньшее количество патологий, лучшие оценки и успех в межличностных отношениях. Журнал Личности. 2004;72(2):271–324. пмид:15016066.
  44. 44. Дакворт А., Цукаяма Э., Мэй Х. Установление причинно-следственной связи с использованием продольного иерархического линейного моделирования: иллюстрация, предсказывающая достижение от самоконтроля. Социальная психология и наука о личности.2010;1(4):311–317. пмид:20976121
  45. 45. Уилмер Х.Х., Чейн Дж.М. Привычки мобильных технологий: модели связи между использованием устройств, межвременными предпочтениями, импульсивным контролем и чувствительностью к вознаграждению. Психономический бюллетень и обзор. 2016 15 марта; 23 (5): 1607–14.
  46. 46. Максвелл С.Э., Коул Д.А., Митчелл М.А. Смещение в поперечном анализе продольного посредничества: частичное и полное посредничество в авторегрессионной модели. Многомерное поведенческое исследование.2011;46(5):816–41. пмид:26736047
  47. 47. Йен Ю, Хан С. Влияние психосоциальных вмешательств на интернет-зависимость, самоконтроль и самооценку детей школьного возраста: метаанализ. Медицинские исследования в области информатики. 2016;22(3):217. пмид:27525163
  48. 48. Амез С., Баэрт С. Использование смартфона и успеваемость: обзор литературы. Международный журнал образовательных исследований. 2020;103:101618.
  49. 49. Парри Д., Дэвидсон Б.И., Сьюолл С., Фишер Дж.Т., Мечковски Х., Кинтана Д.С.Систематический обзор и метаанализ расхождений между зарегистрированным и зарегистрированным использованием цифровых медиа. PsyArXiv [Препринт]. 2020 [цитировано 10 февраля 2020 г.]. Доступно по адресу: https://doi.org/10.31234/osf.io/f6xvz.
  50. 50. Флаке Дж. К., Пек Дж., Хехман Э. Проверка конструкции в социальных и личностных исследованиях. Социальная психология и наука о личности. 2017;8(4):370–8.
  51. 51. Лакони С., Роджерс Р.Ф., Шаброль Х. Измерение интернет-зависимости: критический обзор существующих шкал и их психометрических свойств.Компьютеры в человеческом поведении. 2014;41:190–202.
  52. 52. Матта А.Д., Гонсалвес Ф.Л., Бизарро Л. Дисконтирование с задержкой: концепции и меры. Психология и неврология. 2012 г., 28 декабря; 5 (2): 135–46.
  53. 53. О’Донохью Т., Рабин М. Предвзятость в настоящем: извлеченные уроки и которые необходимо усвоить. Американский экономический обзор. 2015 г., май; 105 (5): 273–79.
  54. 54. Коффарнус М., Бикель В. Задача корректировки дисконтирования с задержкой с 5 попытками: точные ставки дисконтирования менее чем за одну минуту.Экспериментальная и клиническая психофармакология. 2014;22(3):222–228. пмид:24708144

Цифровые устройства и ваши глаза

Это могут быть экраны компьютеров, смартфоны, планшеты и подобные устройства.

Несмотря на то, что пользователи цифровых устройств часто жалуются на усталость глаз и дискомфорт, эти симптомы не вызваны самим экраном. Цифровые экраны практически не излучают вредных излучений (таких как рентгеновские или ультрафиолетовые лучи). Все уровни излучения от экранов компьютеров ниже уровней, которые могут вызвать повреждение глаз, например, катаракту.

Цифровые экраны подвергают ваши глаза синему свету. Воздействие синего света, которое вы получаете от экранов, мало по сравнению с количеством воздействия солнца. И все же есть опасения по поводу долгосрочных последствий воздействия экрана из-за непосредственной близости экранов и продолжительности времени, проведенного за их просмотром. Согласно недавнему исследованию, финансируемому NEI, детские глаза поглощают больше синего света, чем взрослые, от экранов цифровых устройств.

Узнать больше…

Может ли просмотр цифровых экранов вызывать утомление глаз?

Усталость, сухость глаз, плохое освещение или то, как вы сидите перед этими экранами, могут вызвать утомление глаз.Симптомы зрительного напряжения включают воспаленные или раздраженные глаза и трудности с фокусировкой. У вас также могут быть симптомы зрительного напряжения, если вам нужны очки или их смена.

Что я могу сделать, чтобы предотвратить напряжение глаз?

Вы можете предотвратить утомление глаз, изменив свое рабочее место и посетив своего окулиста. Вот несколько советов, как сделать ваше рабочее место более комфортным:

  • Расположите экран на расстоянии от 20 до 26 дюймов от глаз и немного ниже уровня глаз.
  • Используйте подставку для документов, расположенную рядом с экраном. Он должен быть достаточно близко, чтобы вам не приходилось качать головой вперед-назад или постоянно менять фокус взгляда.
  • Измените освещение, уменьшив блики и резкие отражения. Также могут помочь бликовые фильтры на ваших цифровых экранах.
  • Получите кресло, которое можно отрегулировать.
  • Выбирайте экраны, которые можно наклонять и поворачивать. Клавиатура, которую вы можете настроить, также полезна.
  • Компьютерные очки с желтыми линзами, блокирующими синий свет, помогают снизить нагрузку на глаза при работе с компьютером за счет повышения контрастности.
  • Антибликовые линзы уменьшают блики и повышают контрастность, а также блокируют синий свет от цифровых устройств.

Последнее обновление: 09.04.16

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.