Психофизиологические показатели как фактор контроля переноса навыков из цифровой среды в физическую реальность на примере киберспортсменов

Yu.G. Kalinnikova1, ,

I.A. Demeshkin1, ,

F.A. Guzhov2, , Х

A.A. Ilyin2, ,

L.V. Kapilevich1,2,3, ,

Введение. Быстрое развитие цифровых технологий и рост популярности цифровой среды существенно изменили подходы к обучению, тренировкам и приобретению навыков [8, 9]. Проблема оценки эффективности переноса навыков и умений, приобретенных в цифровой среде, такой как киберспорт, в физическую реальность становится все более актуальной на фоне растущего интереса к виртуальной реальности, геймификации и онлайн-платформам как инструментам обучения и личностного развития [4, 6, 10]. Последние исследования показали, что внедрение фиджитал-технологий в учебный процесс вуза позволяет интегрировать образовательные треки, связанные с формированием общекультурных (прежде всего связанных с физическим воспитанием и формированием здорового образа жизни) и профессиональных компетенций, а также повысить интерес мо- лодёжи к физической активности, спорту и укреплению здоровья [3].

Цифровые навыки, связанные с когнитивными и моторными способностями, играют центральную роль в современном цифровом пространстве [5, 7]. Взаимосвязь между цифровой средой и телесностью – физической реализацией навыков – требует более глубокого изучения. Киберспорт является идеальной моделью для исследования благодаря своей опоре на высокоуровневую когнитивную, сенсорную и моторную координацию, а также на стратегическое и командное взаимодействие [11, 12].

Вопрос о том, насколько эффективно навыки, приобретенные в виртуальной среде, переносятся в физическую реальность, является одним из центральных в современных исследованиях человеко-компьютерного взаимодействия.

В рамках предыдущих исследований влияния киберспорта на психофизиологические показатели респондентов нами был исследован ряд психофизиологических показателей и показателей вегетативной нервной системы. На начальном этапе был выявлен ряд особенностей киберспортсменов-профессионалов в таких показателях, как уровень тревожности, скорость реакции, слабость нервной системы и уровень функциональных возможностей. В сравнении с новичками у них выявилась ярко выраженная слабость нервной системы, но при этом высокие показатели скорости реакции, а также низкий уровень тревожности [2].

По результатам кардиоинтервалографи-ческого исследования были проанализированы показатели напряжения регуляторных систем, а также сравнивался баланс отделов вегетативной нервной системы. По результатам исследования в постсоревновательном периоде организм киберспортсменов остается в состоянии высокого стресса, идет заметное увеличение напряжения регуляторных процессов организма, усиливается централизация управления ритмом сердца за счет активации симпатического отдела вегетативной нервной системы [2].

По итогам исследований было показано, что физиологические показатели, отражающие состояние механизмов вегетативной регуляции сердечной деятельности и психофизиологические характеристики, могут использоваться в качестве надежных маркеров оценки текущего физиологического состояния и прогнозирования физической тренированности [1, 2].

Цель настоящего исследования – оценка возможности использования психофизиологических показателей для контроля переноса навыков из цифровой среды в физическую реальность на примере киберспортсменов.

Материалы и методы. В исследовании приняли участие киберспортсмены, представляющие сборную команду Томского государственного университета, – 20 мужчин в возрасте 18–25 лет. Участники специализировались в двух различных киберспортивных дисциплинах, отличающихся по своей направленности, типу игровой механики и требуемым навыкам. Анализ данных проводился с учетом вариативности соревновательного опыта участников.

На основе анализа имеющегося опыта были подобраны методики НС-Психотест

(компания ООО «Нейрософт», г. Иваново, Россия), позволяющие оценить различные психофизиологические показатели, такие как эмоциональное состояние, скорость и устойчивость реакции, внимание, когнитивные способности, координацию движений и уровень стресса.

В рамках данного исследования была проведена оценка изменений показателей в контексте временного параметра, что позволило проанализировать динамику этих показателей у спортсменов на протяжении двух лет, а также оценены изменения в зависимости от вида киберспортивной дисциплины. В группу новичков вошли спортсмены, имеющие опыт соревновательной деятельности не менее 3 месяцев, в группе 1-го года были спортсмены, выступающие на соревнованиях от 1 года до 1 года и трех месяцев. В группе 2-го года находились спортсмены со стажем соревновательной деятельности не менее 2 лет. Для исследования были выбраны две кибер-спортивные дисциплины разных жанров, каждая из которых обладает своими уникальными особенностями и требует различных навыков от спортсменов. Выбор методов оценки определенных навыков и умений способствовал разработке комплексного исследования, включающего набор тестов, которые позволяют оценить уровень силы нервных процессов, способность управлять информационным потоком, резервы внимания, а также провести диагностику ситуативного или долговременного психического состояния человека и оценить подвижность нервных процессов.

Результаты. В контексте методики «Восьмицветовой тест Люшера» наиболее выраженными оказались изменения таких показателей, как «Вегетативный баланс», «Показатель работоспособности» и «Показатель стресса». Именно их различия были наиболее выраженными при сравнении в рамках временных изменений.

Теппинг-тест отслеживает временные изменения максимального темпа движений кистью. Полагается, что повышение максимальной частоты движений является результатом усвоения ритма функциональной системой и отражает повышение лабильности нервных центров и исполнительных органов. К основным критериям, изменяющимся в данной методике, отнеслись: показатель силы нервной системы, число ударов в минуту, уровень начального темпа работы и средняя частота ударов (см. таблицу).

Анализ показателей теппинг-тестирования в зависимости от стажа киберспортивной деятельности Me [Q1; Q3] Analysis of tapping test performance metrics by esports experience level Me [Q1; Q3]

Показатель Parameter	Отделение Experience
	Новички Beginners	1 год 1 year	2 год 2 years
Средняя частота ударов Mean tapping frequency	6,33 [3,75; 6,50]	9,23 * [8,02; 10,45]	7,68 [6,83; 7,95]
Число ударов в минуту Taps per minute	379,00 [224,00; 389,00]	553,00 * [480,00; 626,00]	460,00 [409,00; 476,00]
Уровень начального темпа Initial tempo level	7,75 [7,71; 7,86]	7,03 * [6,64; 7,42]	7,83 [7,63; 8,22]
Межударный интервал Inter-tap interval	158,40 [134,00; 158,50]	131,65 [121,62; 141,67]	130,50 * [127,00; 150,70]
Показатель силы нервной системы Nervous system strength index	3,30 [2,90; 4,50]	5,20 * [4,90; 5,80]	4,70 [3,90; 4,80]

Примечание: * – p < 0,05 изменения достоверны относительно новичков.

Note: * – p < 0.05 changes were statistically significant compared to beginners.

Показатель числа ударов в теппинг-тесте с каждым годом тренировок у спортсменов растет, что говорит о развитии моторной ловкости и координации движений. Более высокое количество касаний также может свидетельствовать о лучшей концентрации и способности к быстрому реагированию на стимулы, что важно в комплексных задачах. Сравнение данных показателей среди игроков разных дисциплин также показало статистически значимые различия, что интерпретируется как различия в игровых навыках спортсменов разных дисциплин. Это позволяет говорить об эффективности использования этих критериев в качестве маркерных элементов.

Одним из наиболее информативных показателей простой зрительно-моторной реакции (методика ПЗМР) оказался уровень функциональных возможностей, позволяющий характеризовать с различных сторон текущее функциональное состояние центральной нервной системы, связанный с асимметрией и позволяющий судить о способности обследуемого формировать адекватную заданию функциональную систему и достаточно длительно ее удерживать, при этом показатель также подтвердил свою значимость при сравнении результатов между игровыми дисциплинами. Изменение показателя уровня начального темпа в ПЗМР относится к тому, как быстро и эффективно участник начинает реагировать на визуальные стимулы. Начальный темп может означать время, необходимое для первой реакции после появления сигнала. Данный показатель оказался наиболее чувствителен к различиям в видах киберспортивных дисциплин.

Анализ коэффициента точности Уиппла в рамках простой зрительно-моторной реакции предоставляет ценную информацию о сенсомоторной активности участников. Высокий коэффициент точности в группе многопользовательской кибердисциплины может свидетельствовать о хороших сенсомоторных навыках участников, что может быть особенно актуально для спортсменов или профессионалов, чья деятельность требует быстрой реакции. Низкий коэффициент может указывать на необходимость дополнительных тренировок или гигиенических мероприятий для улучшения внимания и реакции.

Наиболее информативными показателями помехоустойчивости оказались число ошибок опережения и число ошибок запаздывания, что позволяет судить о таких критериях, как устойчивость внимания. Соотношение показателей «время первой реакции/среднее время реакции» позволяет оценить концентрацию внимания, а соотношение «время последней реакции/среднее время реакции» – оценить устойчивость внимания, что также позволяет говорить о проявлении навыков киберспортсменов в офлайн-среде. Низкие значения времени реакции могут указывать на высокую степень помехоустойчивости и хорошую координацию сенсорной и моторной функций. В то же время увеличенные значения времени реакции могут свидетельствовать о трудно- стях в концентрации внимания или задержке обработки информации из-за отвлекающих факторов.

Реакция на движущийся объект (РДО) представляет собой разновидность сложной сенсомоторной реакции. Основными параметрами, достоверно изменяющимися в данной методике, стали среднее время реакции, количество запаздываний, показатель энтропии. Высокое количество запаздываний может указывать на потребность в улучшении внимания или тренировке сенсомоторных навыков, в то время как низкое количество запаздываний говорит о хорошем восприятии движущихся объектов и быстром реагировании на них. По результатам диагностики также вычисляется показатель энтропии, отражающий вероятность возникновения ошибок: чем выше значение энтропии, тем больше вероятность возникновения ошибки.

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод о том, что чем больше стаж киберспортсмена, тем большее число действий он способен произвести в единицу времени, со временем у них усиливается внимание и скорость реакции на различного рода помехи и сигналы. Различия в показателях между различными дисциплинами также свидетельствуют о развитии специфических навыков, необходимых для каждой из них, в то время как изменения этих показателей в динамике подтверждают их трансфер.

Оценка сложной сенсомоторной реакции на цифровые сигналы позволяет определить скорость переработки информации при предъявлении равновероятных цифровых сигналов. Критерием оценки эффективности переноса навыков в данной методике стало среднее значение времени реакции (мс), устойчивость реакции, уровень функциональных возможностей, отношение ошибочных ответных реакций к правильным.

Методика «Реакция выбора» предназначена для оценки подвижности нервных процессов. Наиболее выраженными показателями в данной методике оказались показатели «среднее значение времени реакции», характеризующие скорость обработки информации, «уровень внимания и способность к принятию решений», а также «коэффициент точности Уиппла», характеризующий точность снятых показателей и достоверность полученных данных. Высокие показатели могут свидетельствовать о хорошей подвижности нервных процессов, что связано с высокой адаптивностью и гибкостью мышления. Напротив, низкие результаты могут указывать на замедленную реакцию и трудности в переключении между задачами. Таким образом, методика помогает выявить индивидуальные особенности нервной системы и их влияние на поведение и когнитивные функции.

Струп-тест основывается на различиях между зрительным и логическим восприятием цвета, что проявляется в противоречии между реальным цветом и его названием. Восприятие цвета и текста осуществляется различными отделами полушарий мозга, и регулярная практика со струп-тестами способствует развитию навыков восприятия. Интегральный показатель образности-вербальности и интегральный показатель интерферируемости выступают в качестве маркерных показателей успешного переноса навыков, приобретенных в цифровой среде, в реальную. Эти показатели характеризуют особенности концентрации и распределения внимания, а также общую помехоустойчивость, что является важным аспектом эмоционально-волевой сферы.

Заключение. Полученные результаты свидетельствуют о том, что успешный трансфер навыков возможен при высокой степени сходства между цифровым и реальным контекстами. Однако ограничением остается передача физических ощущений и взаимодействий, что требует адаптации методик. Этот вывод подчеркивает важность разработки новых подходов к обучению с использованием цифровых технологий.

Комплекс психофизиологических показателей предоставляет возможность объективной оценки проявления навыков, приобретенных в цифровой среде, в физической реальности. Интенсивность онлайн-активно-сти влияет на изменения ключевых навыков и умений. При этом игровая дисциплина, выбранная в цифровой среде, оказывает влияние на уровень психофизиологических показателей.

Психофизиологические показатели телесности являются надежным инструментом для анализа взаимосвязи физических и психических процессов в условиях трансфера цифровых навыков.