Fragment of ontogenetic dynamics of player performance during e-sports training

В киберспортивный вид деятельности в качестве участников вовлечены преимущественно молодые люди разного возраста, от подростков и юношей до молодых зрелых игроков. Онтогенетические особенности их когнитивной деятельности, во многом детерминированной стадией развития психо-эмоционального, гормонального статуса [1, с. 160] и выражающейся, прежде всего, в соревновательно-тренировочной результативности, требует уточнения и детализации. Актуализация необходимости такого рода фундаментальных исследований состоит, с одной стороны, в повышении результативности отечественного киберспорта, а с другой, – в сохранении когнитивного, соматического и духовно-нравственного здоровья [8, с. 449; 11, с. 201; 20, с. 467] киберспортсментов. Именно это обстоятельство предопределило цель настоящего исследования

Цель исследования – выявить наличие, силу и характер связи индивидуальной результативности («киберточности») от возраста молодого игрока в узком онтогенетическом отрезке.

Такие исследования могли бы быть перспективными ещё и потому, что цифровая среда выступает условием обеспечения образовательной инклюзии лиц с ограниченными возможностями здоровья (преимущественно с когнитивными расстройствами) в эпоху постпандемии. В связи с этим, остро назрела необходимость разработки нового междисциплинарного содержания проблемы психо-коррекционных возможностей киберспорта в когнитивном аспекте. Ее предпосылки требуют фундаментального фактологического обоснования тонких возрастных особенностей игроков. В большинстве литературных исследований акцентируется внимание на эмоциональную (в том числе, «агрессивную-антиагрессивную» [4, с. 3; 6, с. 4; 10, с. 958; 12, с. 54; 13, с. 99]) точку приложения механизма воз- действия кибердействий. Однако конкретных данных, подтверждающих либо опровергающих, а главное – детализирующих это положение, недостаточно. Вместе с тем, именно такие сведения в будущем могли бы лечь основу возможных психо-коррекционных и нейрореа-билитационных свойств [3, с. 62; 5, с. 2; 7, с. 35; 20, с. 472] киберспорта. С другой стороны, известно нарастание агрессивного потенциала по мере взросления человека [2, с. 36; 12, с. 48], что дополнительно подчеркивает нужность онтогенетических исследований результативности игрока в ходе киберспортивной тренировки. Ведь именно тренировочный этап предшествует спортивным достижениям либо, наоборот, неудачам.

Материалы и методы. Испытуемыми стали 26 здоровых студентов вуза женского пола в возрасте от 18 до 23 лет (от 217 до 282 месяцев жизни). Принимались во внимание нейродинамические и другие адаптивные характеристики данного периода онтогенеза с учётом фазы овариально-менструального цикла [9, с.416; 15, с. 147; 17, с. 2299; 18, с.745; 19, с. 927]. Каждый испытуемый неоднократно, не менее 10 раз проходил предпочитаемую им компьютерную игру. Использованы следующие 15 игровых технологий: Sonic Mania, Subway Surfers, Genshin Impact, Временное событие «Рыбалка», Временное событие «Хякунин икки», Master Chef, Phantom of Opera, Food Truck Chef, Cyberpunk 2077, Genshin Impact, Сrazy juicer, Smash Hit, Genshin Impact, Minecraft, Homescapes. Исходя из того, что спорт есть организованное выявление и сравнение человеческих способностей в условиях соревновательной деятельности и специальная подготовка к ней (тренировка), применяемые в исследовании игровые технологии являлись условным тренировочным этапом киберспортивной деятельности. Достижение высокой результативности (киберточность), фиксировалось в баллах, начисляемых по ходу игры при завершении каждого периода. В используемых игровых технологиях были в тех или иных соотношениях задействованы: внимание, мышление, основные нервные процессы: торможение, возбуждение, уравновешенность (и/или неуравновешенность), подвижность (и/или инертность), лежащие в основе врождённых психо-эмоциональных свойств личности, типа высшей нервной деятельности, в конечном итоге, отчасти детерминирующие диссоциацию и выраженность персональных фоновых агрессивных проявлений. Реальные результаты (индивидуальная киберточность) при n=306 стандартизировали в процентах. За 100% принимали максимально возможный результат. С помощью стандартного пакета Excel проводили корреляционный анализ вариационных рядов данных: изучалась зависимость индивидуальной киберточности (в %) от возраста испытуемых, но не в летах, а месяцах с целью более подробной временной детализации функции, в том числе, внутри одного года жизни. Методом наименьших квадратов (аппроксимация) оценивалась нелинейная зависимость связанных параметров друг от друга. Измерялись степень выраженности и характер связи, вычислялось уравнение регрессии и коэффициент детерминированности.

Рисунок.

График полиномиальной функции регрессии, аппроксимирующей зависимость киберточности (в процентах, по оси ординат) от возраста игроков (в месяцах жизни, по оси абсцисс). Точки – отдельные показатели испытуемых. Под графиком приведено уравнение регрессии и коэффициент достоверности аппроксимации (R2).

Исследования проводились в соответствии с требованиями Конвенции Совета Европы «О правах человека и биомедицине» (1997) и протоколом к Конвенции в части биомедицинских исследований (2005), на основе информированного согласия обследуемых испытуемых.

Результаты исследования и их обсуждение. Установлена интересная, на наш взгляд, онтогенетическая закономерность: чем моложе субъект женского пола (в исследуемом возрастном диапазоне от 18 до 23 лет), тем точнее его киберспортивный результат (R = – 0,29; Р<0,001). Отрицательная, «слабая» по шкале Чеддо-ка, но достоверная линейная корреляция требовала уточнения. При оценке возможного нелинейного характера данной связи (между возрастом испытуемых и их киберточностью) с помощью метода наименьших квадратов зарегистрирована ещё более достоверная (с коэффициентом детерминированности, равным 0,36) полиномиальная функция регрессии, график которой (рис.) напоминал колебательную кривую, плавно едва заметно стремящуюся вниз и приближающуюся к оси абсцисс по мере роста аргумента (возраста испытуемых в месяцах).

Очевидно, такой паттерн даже на столь коротком временном отрезке в миниатюре косвенно отображал общий синусоидальный (а голографически – спиральный) характер индивидуального развития церебральных функций. Однако его умеренно нисходящий тренд детализировал регрессионную тенденцию, установленную изначально с помощью корреляционного анализа. В частности, период наибольшего подъема кривой, то есть максимальный рост киберточности, приходился на 219-222 месяца жизни, что соответствовало началу и середине 18-ти летнего возраста (юношеская стадия онтогенеза). Второй по высоте период роста киберточности регистрировался на 250-252 месяце жизни, то есть во время перехода от 20-ти к 21 году – от юношеской стадии онтогенеза – к молодости. Следующий (наименьший из зафиксированных) подъем полиномиальной кривой аппроксимировался в 283

месяц жизни, что соответствовало 23,5 годам – разгару «молодой» онтогенетической стадии. В этом случае, тенденция имела достоверную (Р<0,001) перспективу экстраполяции по стреле времени. Ведь R² = 0,36 при возврате коэффициента корреляции (R) обеспечивал переход силы установленной связи на две позиции: от «слабой» (при линейном подходе) – к «заметной» (при полиноме) связи, равной 0,6 (Р<0,001).

Три описанных периода всплеска киберточности чередуются с двумя полными периодами спада: 235240 мес жизни и 270-272 мес жизни (понижение киберточности от 80 до 12%).

Амплитуда подъема графика полиномиальной функции регрессии, аппроксимирующей зависимость киберточности при первом всплеске равнялась 59%, во втором – 22%, в третьем – 40%. Амплитуда спада, соответственно: 8% и 40%. Экстраполяционный размах кривой 127%. Акрофаза – 139, батифаза – 12. Подчеркнём, что линия графика отображала общий аппроксимационный тренд, вероятно, в миниатюре воспроизводящий доминирующий синусоидальный характер индивидуального развития когнитивных функций. Не исключено, что едва заметная нисходящая тенденция детерминирована неизбежным нарастанием агрессивного фона по ходу онтогенеза игрока.

Перспективным, на наш взгляд, является дальнейшее выяснение церебрального уровня генератора состояний, в которых находится кибер-игрок, и степени вмешательства глубины залегания пейсмекера в когнитивный механизм формирования киберточности.

Заключение. Связь индивидуальной результативности («киберточности») с возрастом игрока в онтогенетическом отрезке от 18 до 23 лет существует. Чем моложе субъект женского пола, тем точнее его кибер-спортивный результат. По силе связь является тесной, по характеру – нелинейной, нисходящей полиномиальной, напоминающей синусоиду. Переход от юношеской стадии онтогенеза к молодому возрасту в миниатюре воспроизводит доминирующий волнообразный характер индивидуального развития когнитивных функций.