Связь интернет-зависимости, интеллекта и критического мышления на выборке студентов

появляются физиологические, внутриличностные и межличностные проблемы [1].

Из-за качественного видоизменения интернет-ресурсов и потребности в них, результаты классических исследований интер-нет-зависимого поведения (К. Янг, И. Гольдберг, М. Гриффитс и др.) лишь частично можно применить на современную когорту интернет-пользователей [2]. Учитывая, что пандемия коронавируса привела к вынужденному переходу на дистанционные технологии, критерии и количественные маркеры о временных нормах нуждаются в переосмыслении и изучении их применимости к новой когорте пользователей. Все это требует оперативных непрерывных психологических исследований, в том числе в парадигмах системного подхода и анализа индивидуальных различий.

В настоящий период остаётся множество дискуссионных вопросов, касающихся определения, диагностических критериев, предикторов, клинических проявлений, а также подходов к профилактике интернет-зависимости. Открытым и плохо изученным остаётся вопрос о роли мышления в формировании социально-деструктивного и зависимого поведения. Эмпирические исследования показывают связь одного из специфических видов интернет-аддикции, а именно зависимости от компьютерных игр, с особенностями памяти, абстрактного мышления, склонности гипертрофировать информацию, импульсивностью, низким когнитивным контролем и некоторыми когнитивными стилями [3, 4]. Отмечаются как негативные, так и положительные эффекты. Однако, системных и оперативно обновляемых данных о связи когнитивной сферы с разными формами интер-нет-зависимости (общей генерализируемой и отдельными специфическими видами) на данный момент явно недостаточно.

Современные теоретические и эмпирические исследования рациональности, когнитивных искажений и критического мышления демонстрируют, что мышление работает в нескольких заметно отличающихся режимах (системах). К. Станович выделяет три таких системы: алгоритмическое мышление (интеллект в классическом понимании), автоматическое мышление (неосознаваемые когнитивные процессы, когнитивные искажения и эвристики) и рефлексивное мышление (куда, в частности, отно-375

сят критическое мышление) [5]. Перспективной гипотезой выступает предположение о разной роли этих систем мышления в формировании зависимости и в частности интернет-аддикции. Проверка этой гипотезы осложнена тем, что сложно доказать, что специфика одной из этих систем является причиной, а не следствием уже сформированного зависимого поведения. Вместе с тем, чтобы понимать причинно-следственные связи между спецификой когнитивной сферой и интернет-аддикцией и как-то на них влиять через психологическую практику нужно для начала выявить статистически достоверные корреляционные связи, на что и направлено данное исследование.

Метод

Выборка исследования

Выборку исследования составили студенты (n = 190) первого и второго курсов Пермского государственного научноисследовательского университета (направления: филология и иностранный язык) и Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета (направление: социальная работа). В выборке есть уклон по фактору пола (женский пол -167; мужской пол - 23). Средний возраст 18,9 лет. Исследование проводилось в групповой форме, в учебных аудиториях образовательных организаций. Выбор студенческой выборки для исследования обусловлен тем фактом, что представители этого возраста в сегодняшнем обществе составляют наибольшую по численности группу пользователей сети Интернета и использующую большинство предоставляемых Интернетом возможностей. Вместе с тем, при интерпретации данных следует учитывать гендерную специфику исследовательской выборки.

Тест интернет-зависимости

В качестве методики выявления интернет-аддикции использовалась «Китайская шкала зависимости от Интернета» (CIAS), адаптированная на русский язык. По мнению Ш. Ван главное достоинство CIAS в том, что она хорошо структурирована, измеряет Интернет-зависимость относительно всесторонне и имеет высокую надежность (а Кронбаха 0,93) [1, 6, 7]. Тест включает в себя 5 оценочных шкал: шкала компульсивных симптомов, шкала симптомов отмены, шкала толерантности, шкала внутри-личностных проблем и шкала проблем с управлением временем.

Тест интеллекта А. Айзенка

Пятая версия теста интеллекта А. Айзенка состоит из 40 вопросов, часть из них ориентирована на вербальный интеллект (словарный тест), часть на зрительно-пространственный интеллект, часть числовой тест. Процедура тестирования состояла из инструктирования респондентов и проведения тестирования в четко ограниченных временных рамках (30 мин.).

Тест критического мышления

Тест разработан группой авторов под руководством А.А. Вихмана и А.Ю. Попова, состоит из серии вопросов закрытого типа и фиксирует успешность выполнения по семи шкалам критического мышления, адаптированные для выполнения студентами и старшими школьниками [8]. Спецификация теста критического мышления опирается на структурированный опрос экспертов, осуществленный П. Фачионе, и содержит в себе элементы смыслового чтения, анализа и исследования аргументов, анализ условий достоверности, поиска альтернатив, навыки формулировки выводов.

Результаты

В результате корреляционного анализа по Пирсону на общей выборке респондентов между компонентами интернет-зависимости с одной стороны и интеллектом (вербальным, числовым и зрительно-пространственным) с другой стороны статистически достоверных связей не выявлено. Можно предположить, что на фоне многочисленных свидетельств о связи аддикции с коммуникативной и личностной сферой, алгоритмическая система мышления не вносит большого вклада как в причины зависимости, так и её последствия.

Анализ корреляционных связей на общей выборке респондентов между интернет-аддикцией и критическим мышлением также не выявил достоверных связей, за исключением одной статически значимой отрицательной корреляции между симптомами толерантности и успешностью решения задач на поиск и рассмотрение альтернатив (г = 0,176; p < 0,05). Данный факт может помочь при создании программ профилактики зависимости среди студентов.

Далее общая группа респондентов методом кластерного анализа главных компонент (k-means) была поделена на три группы по критерию уровня интернет-зависимости. Между группами доказано статистически достоверное различие в средних значениях по всем шкалам интернет-зависимости. В группу с высоким уровнем аддикции вошли 55 студентов, в буферную группу 86 студентов, а группу с низким уровнем интернет-аддикции составили 49 учащихся.

По итогам проведенного корреляционного анализа была выявлена специфика связи компонентов интернет-аддикции с одной стороны и показателей алгоритмического мышления (интеллекта) и критического мышления с другой стороны (таблица). Стоит отметить, что при интерпретации выявленных достоверных корреляционных связей стоит учитывать два аспекта. Во-первых, в группе студентов с низким уровнем интер-нет-аддикции дисперсия распределения показателей скорее отражает изменения аддикции от низкого уровня к среднему, а в группе сильно зависимых от средних значений к высоким значениям. Другими словами, выбранный дизайн сравнения корреляционных матриц в контрастных независимых выборках подвержен эффекту регрессии к среднему и требует осторожной интерпретации. Во-вторых, все обнаруженные корреляции находятся в диапазоне низкой достоверности связи.

Самое явное отличие заключается в том, что в группе интер-нет-зависимых студентов мы видим шесть достоверных отрицательных корреляций аддикции и когнитивных показателей, в группе наименее зависимых студентов, наоборот, достоверные связи представлены только с положительным знаком. Таким образом, в группе зависимых увеличение аддикции от средних значений к высоким сопровождается снижением зрительнопространственного интеллекта, снижением общего уровня критического мышления (для показателей компульсивных симптомов и симптомов толерантности), более слабой оценкой аргументов и условий, а также снижением уже выявленной на общей выборке шкалы рассмотрения альтернатив. Выявленные данные могут свидетельствовать как о негативном влиянии интернет-378

зависимости в большей степени на уровень критического мышления, так и о том, что со снижением критического мышления увеличивается динамика развития аддикции. Возможно, сниженный уровень критического мышления ускоряет формирование интернет-аддикции.

Специфика корреляционных связей между компонентами интернет-зависимости, интеллекта и критического мышления в группах с разным уровнем интернет-зависимости

	ё 3 § 1 1 i	§ 3	а 3 § а а g S Е	У 5 jit СС) g.	§ 5 t§-1 §•
Респонденты с высоким уровнем интернет-зависимости (n = 55)
Зрительнопространственный интеллект	-0,071	0,057	-0,094	-0,291*	-0,184
Оценка аргументов	-0,197	-0,069	-0,261*	-0,166	-0,122
Оценка условий достоверности	-0,242*	-0,144	-0,048	-0,082	-0,179
Рассмотрение альтернатив	-0,073	-0,254*	-0,143	-0,09	0,002
Общий уровень критического мышления	-0,255*	-0,181	-0,252*	-0,185	-0,182
Респонденты с низким уровнем интернет-зависимости (n = 49)
Вербальный интеллект	0,145	0,111	0,332*	0,307*	0,187
Общий уровень интеллекта	0,168	0,011	0,296*	0,280*	0,229

Примечание : все связи на низком уровне значимости p<0,05

В группе независимых от интернета выявляется другая картина: увеличение симптомов толерантности, внутриличностных и физических проблем от пребывания в интернете от низких к средним значениям сопровождается увеличением вербального интеллекта.

Полученные эмпирические данные могут войти в основу разработки программы профилактики интернет-зависимого поведения через развитие у студентов отдельных компонентов критического мышления, применения развивающих тестов и кейс-ситуаций критического мышления, разработки тренингов и дискуссионных площадок на тему использования альтернатив, условий достоверности и аргументов.

THE RELATIONSHIP OF INTERNET ADDICTION, INTELLIGENCE AND CRITICAL THINKING

Perm State Humanitarian

Pedagogical University