Игровой комплекс развития мелкой моторики на основе принципа fingerfit

Введение. В специализированной литературе содержится большое количество методик оценки [1, 3] и развития мелкой моторики [7]. В основе большинства методик лежат бытовые движения, манипуляции с мелкими предметами или целенаправленно разработанные и строго регламентированные упражнения с системой повышения уровня их сложности [4–6]. Наиболее эмоциональные игровые методы для развития мелкой моторики практически не используются.

Для оценки уровня владения мелкой моторикой нами был использован авторский метод диагностики FingerFit. В основе данного метода лежит «Способ оценки мелкой моторики рук» А.А. Померанцева и А.Н. Старкина [2]. Суть данного способа заключается в регистрации времени реакции построения обратных жестов руки (рис. 1).

На основе принципа зеркальной компле-ментарности жестов были разработаны правила 4 игр, в совокупности представляющих авторский метод развития мелкой моторики. Отличительной особенностью метода является его эмоциональность и непринуждённость.

Материалы и методы. Данное исследование проводилось на базе Института физической культуры и спорта Липецкого государственного педагогического университета имени П.П. Семенова-Тян-Шанского с сентября 2020 года по июнь 2021 года. В исследовании участвовали 18 студентов в возрасте от 19 до 22 лет, не имевших неврологических или других отклонений в состоянии здоровья, которые могли бы повлиять на результаты исследования.

Авторский игровой комплекс применялся на протяжении 16 недель с января по май

Рис. 1. Пример зеркальной комплементарности жестов рук Fig. 1. Example of mirror complementarity of hand gestures

2021 года. Каждую неделю проводилось 2 занятия длительностью не менее 30 минут. Последовательность и объемы занятий: FingerMemory – 5 занятий; FingerCheckers – 8 занятий; FingerChess – 8 занятий; FingerMath – 7 занятий; тестирование FingerFit – 4 занятия (2 – исходных, 2 – итоговых). Каждое игровое направление включало обучение, тренировочные занятия и итоговый турнир. Итоговые турниры проводились по олимпийской системе «на выбывание».

Для контроля уровня развития моторики использовалась компьютерная программа FingerFit. Значимость различия результатов до и после использования игрового комплекса определялась с использованием t-критерия Стьюдента.

Комплекс развития мелкой моторики включал 4 игры.

Игра «FingerMemory» . Игра представляла собой воспроизведение участниками заранее подготовленных и показанных ведущим комбинаций выпрямленных и согнутых пальцев. Первоначально использовались жесты одной руки, далее – двух рук. Усложнение уровня игры шло за счёт увеличения количества последовательных жестов, которые необходимо запомнить и показать. Помимо решения основной развивающей задачи данная игра помогает развитию памяти и концентрации внимания.

Игра «FingerCheckers». Игра заключалась в поочередном выпрямлении (либо сгибании) пальцев на руках двух игроков. За один ход можно было согнуть или выпрямить только один палец. Победа присуждалась игроку, который поймал противника на прямом (идентичный жесту соперника) или на обратном (комплементарном) жесте. Данная игра вместе с мелкой моторикой развивает стратегическое мышление и способность просчитывать действия соперника.

Игра «FingerChess». Игра проводится между двумя участниками. Совокупное время, затраченное на принятие решений, фиксировалось с помощью шахматных часов. Лимит времени – 1 минута на партию для каждого игрока. Под «ходом» в Finger Chess понимают последовательность из 2 жестов: оборонительного и атакующего. Схематично порядок ходов показан на рис. 2.

Когда защищающийся игрок дает правильный оборонительный жест, судья фиксирует это комментарием «Верно!», после чего оборонявшийся игрок переходит к атаке и предоставляет атакующий жест. В случае неверного оборонительного жеста судья сопровождает это комментарием «Нет!», пока обороняющийся игрок не подберет верную комбинацию (рис. 3).

Игра «FingerMath». Игра основана на решении арифметических задач в двоичной системе исчисления. Используя пять пальцев одной руки, возможна комбинация из 32 (2⁵) жестов, пальцы обеих рук – 1024 (2¹⁰) жеста. Таким образом, жест из двух раскрытых ладоней кодирует число 1111111111 в двоичной системе или 1023 в десятичной. Ведущий представляет участникам игры 2 жеста на обеих руках и называет математическое действие. Задача игроков – понять числа, зашифрованные в жестах, выполнить математиче-

Рис. 2. Схема игры «Finger Chess», пример Fig. 2. Finger Chess main gestures, example

скую операцию и показать правильный ответ также в двоичной системе.

Рис. 3. Игра «FingerChess», рисунок М. Ляхова, 23.04.2021

Fig. 3. FingerChess game exercise (illustrated by M. Lyakhov, 23 April 2021)

Результаты исследования. Уровень владения мелкой моторикой рук до начала экспери- соотношения времени, затраченного на жесты левой руки, ко времени, затраченному на жесты правой руки. В обоих случаях групповой коэффициент асимметрии был больше единицы вследствие более совершенной моторики правой руки. После использования предлагаемого метода он незначительно увеличился, что также говорит о более быстром совершенствовании моторики правой руки (уменьшении времени реакции). Однако изменение данного показателя не является статистически достоверным.

Заключение. Авторс к ий игровой комплекс, применявшийся на п р отяжении 16 недель и в к лючавший 4 игры: FingerMemory, FingerCheckers, FingerChess, Fi n gerMath, позволил статистически достоверн о улучшить уровень владения мелкой моторикой.

Изменение показателей мелкой моторики рук Changes in fine motor skills

Показатель Parameter Январь January 2021 x±σ Май May 2021 x±σ Значимость по t-тесту Significance level Общее время теста, с Overall time, s 487,3 ± 128,9 427,7 ± 102,2 P = 0,008 Врабатываемость / утомляемость Fatigue –0,004 ± 0,048 –0,015 ± 0,019 P = 0,310 Асимметрия Asymmetry 1,03 ± 0,13 1,12 ± 0,10 P = 0,319 мента и после оценивался с помощью компьютерной программы тестирования FingerFit. В таблице представлены основные статистические характеристики выборок.

Время прохождения контрольного теста FingerFit статистически достоверно улучшилось на 60 с – с 487,3 до 427,7 с, что составляет 12,3 %.

Коэффициент утомляемости / врабаты-ваемости представляет собой коэффициент аппроксимирующей прямой, характеризующей изменение времени реакции на каждый последующий жест. В случае врабатываемо-сти будет наблюдаться тенденция уменьшения времени реакции на каждый последующий жест, а коэффициент будет отрицательным. В случае утомления время реакции будет возрастать, а коэффициент будет положительным. Данный показатель у группы улучшился, но статистически это недостоверно.

В ходе исследования нами также был отслежен показатель латеральной асимметрии: