Влияние интеллекта на успешность юношей в компьютерных играх

Комисова О.С.

Влияние интеллекта на успешность юношей в компьютерных играх

44.03.02 Психолого-педагогическое образование

Народное образование. Педагогика

Дипломы

Вуз: Белгородский государственный университет - национальный исследовательский университет (НИУ «БелГУ»)

ID: 5c1a5e4b7966e104f6f855b8

UUID: 7d064630-e5cd-0136-0000-525400005860

Язык: Русский

Опубликовано: около 6 лет назад

Просмотры: 10

Комисова О.С.

Источник: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет»

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 6,3 МБ

Поделиться работой

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «БЕЛГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» ( Н И У « Б е л Г У » ) ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ФАКУЛЬТЕТ ПСИХОЛОГИИ КАФЕДРА ВОЗРАСТНОЙ И СОЦИАЛЬНОЙ ПСИХОЛОГИИ ВЛИЯНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА НА УСПЕШНОСТЬ ЮНОШЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ Выпускная квалификационная работа обучающегося по направлению подготовки 44.03.02 Психолого-педагогическое образование, профиль Психология образования очной формы обучения, группы 02061403 Комисовой Ольги Сергеевны Научный руководитель: к.филос. н, профессор Ткачев В.Н. БЕЛГОРОД 2018

2 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. 3 ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ВЛИЯНИЯ УРОВНЯ ИНТЕЛЛЕКТА НА УСПЕШНОСТЬ ЮНОШЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ .................................................................................. 8 1.1. Понятие интеллекта и модели интеллекта в отечественной и зарубежной психологии ...................................................................................... 8 1.2. Общие представления о компьютерных играх и их классификация. .... 21 1.2. Опыт исследований влияния интеллекта на успешность в компьютерных играх ......................................................................................... 32 ГЛАВА 2. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВЯЗИ УРОВНЯ ИНТЕЛЛЕКТА И УСПЕШНОСТИ ЮНОШЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ .................................................................................................................... 38 2.1. Организация и методы исследования ....................................................... 38 2.2. Анализ и интерпретация результатов эмпирического исследования .... 40 2.3. Рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта старших подростков и юношей ........................................................................................ 51 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... 54 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ........................................... 57 ПРИЛОЖЕНИЯ ..................................................................................................... 66 Приложение 1. Методики в порядке их предъявления ..................................... 66 Приложение 2. Сводная таблица полученных данных ................................... 102 Приложение 3. Результаты статистической обработки данных..................... 104

3 ВВЕДЕНИЕ Актуальность проблемы исследования. В 21 веке информатизация и компьютеризация плотно вошла в нашу жизнь. Технический прогресс набирает скорость, а это значит, что все более остро встает вопрос о вреде и пользе различных технических новшеств. Если различной бытовой техникой, специальной техникой, для какого либо производства и другими машинами для облегчения жизни пользуются на усмотрение и по мере необходимости, то компьютерами, телефонами, планшетами пользуется любой человек, живущий в наше время. При этом если старшее поколение пользуется данными гаджетами для связи или для познания нового, то молодое поколение нашло еще одно применение - развлечения, и прежде всего это игры. С каждым годом рынок игрового программного обеспечения неумолимо растет, следовательно, количество людей, увлекающихся компьютерными играми тоже увеличивается. Проблема компьютерных игр на данный момент активно обсуждается психологами, педагогами, родителями, политиками и многими другими. Наносят ли они вред, можно ли использовать их во благо подрастающему поколению, все эти вопросы очень сильно беспокоят общественность. В интернет-магазинах можно встретить огромное разнообразие компьютерных игр. Помимо простых, привлекающих внимания, существуют комплексные интеллектуальные компьютерные и видео игры, которые могут содействовать прогрессированию определенных способностей у людей. Изучением влияния компьютерных игр занимались большое количество ученых, например, такие как Арестова О.Н., Бабева Ю.Д., Войкунский А.Е., Волкова Е.Н., Горский В.Д., Гришина А.В., Евстегнеева Ю.М., Смысловая О.В., Собкина В.С., Фомичева Ю.В., Шапкин С.А., Тёркл Ш., Янг К. и многие другие.

4 С одной стороны, компьютерные игры способствуют развитию и преобразованию деятельности человека за счет возникновения новых операций и способов выполнения действий, новых целевых и мотивационносмысловых структур, новых форм опосредования и новых видов деятельности (Ю.В. Фомичева). Компьютерные игры оказывают большое влияние на мировоззрение современных молодых людей (Бабаева Ю.Д., Войскунский А.Е., Варашкевич С.А., Гриффит В., Петровский А.В., Фомичева Ю.В. и другие). Все эти исследования позволяют судить о неоднозначности и разнообразии влияния, оказываемого компьютерными играми на человека. Компьютерные игры могут быть использованы как для ухода в виртуальный мир, в котором трудности и проблемы реального мира отсутствуют, так и в качестве своеобразной творческой лаборатории, позволяющей приобрести новый психологический опыт. Логично предположить, что компьютерные игры, в частности, влияют на интеллектуальное развитие. Ученые из США и Великобритании установили, что стратегические компьютерные игры в реальном времени (RTS) положительно влияют на развитие интеллектуальных способностей. Различные жанры компьютерных игр задействуют различные аспекты мыслительной деятельности человека, так, например, для успешности в соревновательных стратегиях реального времени (Starcraft, Warcraft и MOBA игр) необходимы высокие показатели IQ, когнитивной гибкости и точности движений. В то время как для Action игр ввиду их простоты высокие показатели IQ не требуются, сохраняя при этом требования к скорости реакции и точности движений [44, 54, 64]. Новое исследование, (Alex Wade, Public Library of Science) выявило связь между уровнем интеллекта и успешностью в видеоиграх League of Legends и Defence of the Ancients 2 (DOTA 2). Ранее сходные закономерности были доказаны для шахмат и других традиционных игр[57].

5 Проблема исследования: каков характер связи уровня интеллекта в юношеском возрасте с успешностью в предпочитаемых жанрах компьютерных игр? Цель исследования: изучить особенности влияния уровня интеллекта на успешность юношей в предпочитаемых жанрах компьютерных игр и разработать рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта исходя из успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Объект исследования: интеллект в юношеском возрасте. Предмет исследования: взаимосвязь уровня интеллекта в юношеском возрасте с успешностью в предпочитаемых жанрах компьютерных игр. Первичная гипотеза исследования: существует высокая степень корреляции между уровнем интеллекта и успешностью в предпочитаемых жанрах компьютерных игр, а именно: чем выше уровень интеллекта, тем сложнее предпочитаемый жанр; тем выше степень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Основная гипотеза исследования: уровень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр является функцией уровня интеллекта и сложности предпочитаемого жанра компьютерных игр. UU =f (IQ,PJ), Где: UU — уровень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр; IQ — уровень интеллекта;PJ — предпочитаемый жанр компьютерной игры Задачи: 1. Изучить научные подходы к пониманию интеллекта и жанров компьютерных игр; 2. Подобрать методику для определения уровня интеллекта; 3. Разработать компьютерных игр; анкету для выявления предпочитаемого жанра

6 4. Провести исследование и обработать полученные эмпирические данные о взаимосвязи интеллекта студентов и успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр; 5. Определить характер связи между уровнем интеллекта и успешностью в предпочитаемом жанре компьютерных игр; 6. Разработать рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта исходя из успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Теоретическая основа исследования: двухфакторная теория интеллекта Чарльза Спирмена, основным характерным признаком которой является представление о том, что на всякую интеллектуальную деятельность влияют два фактора: общий («G») и специфический («S»). Теория Раймонда Б. Кэттелла о модели «связанного» и «текучего» интеллекта. Методы исследования: 1. Теоретический анализ научной литературы данной проблематики; 2. Эмпирические методы: тестирование, анкетирование, анализ продуктов деятельности, контент-анализ; 3. Количественная обработка данных (критерий Колмагорова- Смирнова, критерий r - Спирмена, линейный и непараметрический регрессионный анализ) и их интерпретация. Методики исследования: 1. «Культурно-независимый тест интеллекта» Р. Кэттелла (GFT 2) 2. Авторская анкета «Предпочитаемый жанр компьютерной игры» 3. Контент-анализ уровня успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр Практическая значимость работы: полученные в ходе исследования результаты могут интеллекта, основываясь компьютерных игр. быть использованы на для успешности в экспресс-оценке уровня предпочитаемом жанре

7 База исследования: Белгородский государственный национальный исследовательский университет НИУ «БелГУ» (18 человек); Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г.Шухова» (14 человек); Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский государственный институт искусств и культуры» (12 человек); Федеральное государственное казенное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский юридический институт Министерства внутренних дел Российской Федерации имени И.Д. Путилина» (11 человек); Выборка исследования: студенты в возрасте от 18 до 23 лет, активно играющие в компьютерные игры (общее игровое время более 3000 часов за 6 месяцев) в количестве 55 человек. В отборе участвовало 115 человек. Апробация и внедрение результатов исследования: Результаты исследования были представлены на кафедре возрастной и социально психологии факультета национального психологии исследовательского Белгородского университета государственного НИУ «БелГУ»; на студенческой научно-практической конференции «Прикладные исследования в возрастной, педагогической и социальной психологии», состоявшейся в рамках Недели науки НИУ «БелГУ» —2018. По результатам исследования подготовлена публикация: «Связь интеллекта и предпочитаемого жанра компьютерных игр» в сборник студенческих научных работ. Структура и объем работы: текст выпускной квалификационной работы состоит из введения, двух глав (теоретической и эмпирической), заключения, и библиографического списка, включающего 83 источника, 4 приложения. Работа изложена на 65 страницах, иллюстрирована 4 таблицами, 9 рисунками.

8 ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИЗУЧЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ВЛИЯНИЯ УРОВНЯ ИНТЕЛЛЕКТА НА УСПЕШНОСТЬ ЮНОШЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ 1.1. Понятие интеллекта и модели интеллекта в отечественной и зарубежной психологии Редкие области противоречивостью, как психологии проблема могут теорий отличаться интеллекта и такой понятия «интеллект». Данная тема до сих пор оказывается объектом споров и критики. Уже при попытке дать определение интеллекта ученые-психологи сталкиваются со значительными трудностями. Так журнал «Психология обучения» организовал дискуссию, в которой приняли участие крупнейшие американские психологи. Каждого из них попросили дать определение интеллекта и назвать способ, которым интеллект можно было бы лучше всего измерить. В качестве лучшего способа измерения почти все ученые назвали тестирование, тогда как их определения интеллекта оказались парадоксально противоречивыми. Когда говорят об интеллекте как некоторой способности, то многие ученые в первую очередь опираются на его адаптационное значение для человека и высших животных. Так, например, В. Штерн полагал, что «интеллект — это есть некоторая общая способность приспособления к новым жизненным условиям» [16, с.25]. А согласно Л. Полани, интеллект относится к одному из способов приобретения знаний. Но, на взгляд большинства других авторов, приобретение знаний (ассимиляция, по Ж. Пиаже) выступает лишь побочной стороной процесса применения знаний при решении различных жизненных задач [25]. Важно, чтобы задача была действительно новой или, по крайней

9 мере, имела компонент новизны. С проблемой интеллектуального поведения тесно связана проблема «трансфера» — переноса «знаний — операций» из одной ситуации на другую (новую). Но в целом развитый интеллект, по Ж. Пиаже, проявляется в универсальной адаптивности, в достижении «равновесия» индивида со средой [16]. Любой интеллектуальный акт предполагает активность субъекта и наличие саморегуляции при его выполнении. По мнению Акимовой М. К., основой интеллекта является именно умственная активность, в то время как саморегуляция лишь обеспечивает необходимый для решения задачи уровень активности. К этой точке зрения примыкает Голубева Э.А, полагающая, что активность и саморегуляция интеллектуальной продуктивности, являются и базовыми добавляет к факторами ним еще и работоспособность. Дж. Томпсон полагает, что интеллект есть лишь абстрактное понятие, которое упрощает и суммирует ряд поведенческих характеристик [81]. Ученые разработавшие первые тесты интеллекта (например, БинеСимон, 1905), рассматривали это свойство более широко. По их мнению, человек обладающий интеллектом — это тот, кто «правильно судит, понимает и размышляет» и «кто, благодаря своему здравому смыслу» и «инициативности» может «приспосабливаться к обстоятельствам жизни». Эту точку зрения разделял и Д. Векслер — он считал, что «интеллект — это глобальная способность разумно действовать, рационально мыслить и хорошо справляться с жизненными обстоятельствами» [3]. Отсутствие однозначности в определениях интеллекта связано с многообразием его проявлений. Однако всем им присуще то общее, что позволяет отличать их от других особенностей поведения, а именно активизация в любом интеллектуальном акте мышления, памяти, воображения — всех тех психических функций, которые обеспечивают познание окружающего мира.

10 Соответственно, некоторые ученые под интеллектом, как объектом измерения, подразумевают те проявления индивидуальности человека, которые имеют отношение к его познавательным свойствам и особенностям. Этот подход имеет давние традиции. Однако, понимая интеллект как способность к обучению, его тем самым привязывают к задачам только лишь одного вида деятельности. Кроме того, есть и иные причины не позволяющие принять это определение интеллекта. В настоящее время существует множество теорий интеллекта. Психологи до сих пор спорят о его природе. Одна из попыток упорядочить информацию, накопленную в области экспериментально-психологических теорий и исследований интеллекта, принадлежит М.А. Холодной [34]. Она выделила восемь основных подходов, для каждого из которых характерна определенная концептуальная линия в трактовке природы интеллекта: 1. Социокультурный — интеллект рассматривается как результат процесса социализации и влияния культуры в целом (Брунер Дж.; Коул М. и Скрибнер С.; Леви-Брюль Л.; Лурия А.Р.; Выготский Л.С. и др.). 2. Генетический усложняющейся — адаптации интеллект к определяется требованиям как окружающей следствие среды в естественных условиях взаимодействия человека с окружающим миром (Чарлсворз У.Р.; Пиаже Ж.). 3. как Процессуально-деятельностный — интеллект рассматривается особая форма человеческой деятельности (Рубинштейн С.Л.; Брушлинский А.В.; Венгер Л.А.; Талызина Н.Ф.; Тихомиров О.К.; Абульханова-Славская К.А. и др.). 4. Образовательный — интеллект как продукт целенаправленного обучения (Стаатс А.; Фишер К.; Фейерштейн Р.; Менчинская Н.А.; Калмыкова З.И.; Берулава Г.А. и др.).

11 5. Информационный — интеллект определяется как совокупность элементарных процессов переработки информации (Айзенк Г.; Хант Э.; Стернберг Р. и др.). 6. Феноменологический — интеллект как особая форма содержания сознания (Келер В.; Дункер К.; Мейли Р., Вертгеймер М.; Глезер Р.; Кэмпион Дж. и др.). 7. Структурно-уровневый — интеллект как система разноуровневых познавательных процессов (Ананьев Б.Г.; Степанова Е.И.; Величковский Б.М. и др.). 8. Регуляционный — интеллект как форма саморегуляции психической активности (Терстоун Л. и др.). Независимо от того, на каком подходе — концептуальном или эмпирическом, базируются авторы интеллектуальных концепций, в целом их можно разделить на две группы. Первая группа авторов рассматривают структуру интеллекта как набор независимых умственных способностей, вторые, в свою очередь, отдают предпочтение иерархическим моделям. Классическим примером многофакторной теории интеллекта является модель Л. Терстоуна, который предложил метод многофакторного анализа матриц корреляций. Этот метод позволяет выделить несколько независимых «латентных» факторов, определяющих взаимосвязи результатов выполнения различных тестов той или иной группой испытуемых [81]. Аналогичные взгляды высказывал Т. Келли, который относил к основным интеллектуальным факторам пространственное мышление, вычислительные способности и вербальные способности, а кроме того, память и скорость реакции [66]. Первоначально Л. Терстоун выделил 12 факторов, из которых наиболее часто в исследованиях воспроизводились 7:

12 V. Словесное понимание – тестируется заданиями на понимание текста, словесные аналогии, понятийное мышление, интерпретацию пословиц и т. д. W. Речевая беглость – измеряется тестами на нахождение рифмы, называние слов, принадлежащих к определенной категории. N. Числовой фактор – тестируется заданиями на скорость и точность арифметических вычислений. S. Пространственный фактор – делится на два подфактора. Первый определяет успешность и скорость восприятия пространственных отношений (узнавание плоских геометрических фигур). Второй связан с мысленным манипулированием зрительными представлениями в трехмерном пространстве. М. Ассоциативная память – измеряется тестами на механическое запоминание словесных ассоциативных пар. Р. Скорость восприятия – определяется по быстрому и точному восприятию деталей, сходств и различий в изображениях. Разделяют вербальный («восприятие клерка») и «образный» подфакторы. I. Индуктивный фактор – тестируется заданиями на нахождение правила и на завершение последовательности (по типу теста Д. Равена). Установлен наименее точно [16]. Факторы, обнаруженные Л. Терстоуном, как показали данные дальнейших исследований, оказались зависимыми (неортогональными). «Первичные умственные способности» положительно коррелируют друг с другом, что говорит в пользу существования единого G-фактора. Однако в многочисленных исследованиях открывались и открываются все новые и новые «первичные умственные способности». Развивая идеи Л. Терстоуна, Дж. Гилфорд создает структурную модель интеллекта, в которой каждый фактор характеризуется сочетанием одного из пяти типов умственных операций (опознание и понимание

13 предъявленного материала, поиск в одном направлении при наличии единственного верного ответа, поиск в разных направлениях при наличии нескольких в равной мере правильных ответов, оценка правильности или логичности заданной информации), ситуации, четырех форм запоминание содержания и воспроизведение материала (конкретный, символический, семантический, поведенческий) и пяти разновидностей конечного результата интеллектуальной деятельности (единичные объекты, классы объектов, отношения, системы, трансформация материала, импликации или предвидение результата), что приводит к наличию не менее 120 отдельных интеллектуальных способностей. В продолжение этих идей разработаны концепция Дж. Кэрролла, включающая 24 фактора, «берлинская модель структуры интеллекта» А. Якра, основанная на использовании 191 тестов [60]. Необходимо отметить, что такой подход хотя и интересен с теоретической точки зрения, но не конструктивен с практической и существенно осложняет решение проблемы измерения интеллекта. Вторая группа концепций базируется на идее наличия общего фактора интеллекта («general factor»), определяющего в конечном итоге специфику и продуктивность всей интеллектуальной деятельности человека. Классическим примером такого подхода является двухфакторная теория интеллекта Ч. Спирмена [34]. Он предположил, что успех любой интеллектуальной работы определяют: 1) некий общий фактор, общая способность, 2) фактор, специфический для данной деятельности. Следовательно, при выполнении тестов успех решения зависит от уровня развития у испытуемого общей способности (генерального G-фактора) и соответствующей специальной способности (S-фактора). Ч. Спирмен, объясняя корреляцию результатов различных измерительных процедур влиянием общего свойства, предложил метод

14 факторного анализа матриц интеркорреляций для выявления этого латентного генерального фактора. Подробнее сущность метода изложена в специальной литературе [34]. G-фактор определяется как общая «умственная энергия», которой в равной мере наделены люди, но которая в той или иной степени влияет на успех выполнения каждой конкретной деятельности. Исследования соотношений общих и специфических факторов при решении различных задач позволили Ч. Спирмену установить, что роль G-фактора максимальна при решении сложных математических задач и задач на понятийное мышление и минимальна при выполнении сенсомоторных действий. Заметим, что общий фактор скрыт (латентен). Максимально влияя на действия, протекающие во внутреннем «умственном плане», он минимально проявляется в непосредственных взаимодействиях индивида с объектами окружающей среды. Из теории Ч. Спирмена вытекает ряд важных следствий. Во-первых, единственное, что объединяет успешность решения самых различных тестов, – это фактор общей умственной энергии. Во-вторых, корреляции результатов выполнения любой группой людей любых интеллектуальных тестов должны быть положительными. В-третьих, для тестирования фактора «G» лучше всего применять задачи на выявление абстрактных отношений. Дальнейшее развитие двухфакторной теории в работах Ч. Спирмена привело к созданию иерархической модели: помимо факторов «G» и «S» он выделил критериальный уровень механических, арифметических и лингвистических (вербальных) способностей. Эти способности (Ч. Спирмен их назвал «групповыми факторами интеллекта») заняли промежуточное положение в иерархии факторов интеллекта по уровню их обобщенности.

15 Рис 1.1.1. Модель Ч. Спирмена Примечание: A-арифметические способности M-механические способности L-лингвистические (вербальные) способности Впоследствии многие авторы пытались интерпретировать G-фактор в традиционных психологических терминах. На роль общего фактора мог претендовать психический процесс, проявляющийся в любом виде психической активности: главными претендентами были внимание (гипотеза Сирила Барта) и мотивация. Г. Айзенк интерпретирует G-фактор как скорость переработки информации центральной нервной системой [10]. Он установил чрезвычайно высокие положительные высокоскоростным тестам корреляции интеллекта между (в IQ, определяемым частности, тестам по самого Г. Айзенка), временными параметрами и вариабельностью вызванных потенциалов мозга, а также минимальным временем, которое необходимо человеку для распознавания простого изображения (при тахистоскопическом предъявлении). Однако гипотеза «скорости переработки информации мозгом» не имеет пока серьезных нейрофизиологических аргументов. Тесты интеллекта, применяемые в такого рода исследованиях, включают только задания разного уровня трудности с закрытым ответом. Испытуемый должен выбрать за определенное время один правильный ответ из множества

16 предложенных. Оценка эффективности определяется скоростью и правильностью выполнения задания. Модель интеллекта, предложенная Р.Б. Кэттеллом, подразумевает в себе три вида интеллектуальных способностей: общие, парциальные и факторы операции [66]. Два фактора Р.Б. Кэттелл назвал «связанным» интеллектом и «свободным» (или «текучим») интеллектом. Фактор «связанного интеллекта» определяется совокупностью знаний и интеллектуальных навыков личности, приобретенных в ходе социализации с раннего детства до конца жизни и является мерой овладения культурой того общества, к которому принадлежит индивид [49]. Фактор связанного интеллекта тесно положительно коррелирует с вербальным и арифметическим факторами, проявляется при решении тестов, требующих обученности. Фактор «свободного» интеллекта положительно коррелирует с фактором «связанного» интеллекта, так как «свободный» интеллект определяет первичное накопление знаний. С точки зрения Р.Б. Кэттелла, «свободный» интеллект абсолютно независим от степени приобщенности к культуре. Его уровень определяется общим развитием «третичных» ассоциативных зон коры больших полушарий головного мозга, которые получают информацию от неспецифических подкорковых ядер, в которых суммируется информация от нескольких органов чувств, что позволяет анализировать и интегрировать тот или иной объект в ещё более абстрагированной и обобщённой форме. Эти области называются также зонами перекрытия анализаторов. Так же, уровень «свободного» интеллекта, проявляется при решении перцептивных задач, когда от испытуемого требуется найти отношения различных элементов в изображении. Парциальные факторы определяются уровнем развития отдельных сенсорных и моторных зон коры больших полушарий. Сам Р.Б. Кэттелл

17 выделил лишь один парциальный фактор – визуализации, – который проявляется при операциях со зрительными образами. Наименее ясно понятие «факторов-операций», Р.Б. Кэттелл определяет их как отдельные приобретенные навыки для решения конкретных задач, т. е. как аналог S-факторов по Ч. Спирмену, входящих в структуру «связанного» интеллекта и включающих операции, нужные для выполнения новых тестовых заданий. Результаты исследований развития (точнее – инволюции) познавательных способностей в онтогенезе, на первый взгляд, соответствуют модели Р. Б. Кэттелла [49]. Действительно, к 50-60-летнему возрасту у людей ухудшается способность к обучению, падает скорость переработки новой информации, уменьшается объем кратковременной памяти и т. д. Между тем интеллектуальные профессиональные умения сохраняются до глубокой старости [16]. Рис. 1.1.2. Модель интеллекта Р.Б. Кэттелла Можно предположить, что в ходе структурного исследования невозможно (об этом говорит сам Р.Б. Кэттелл) полностью отделить «свободный» интеллект от «связанного», и они при тестировании сливаются в единый генеральный спирменовский фактор. Однако при генетическом возрастном исследовании эти подфакторы можно развести.

18 Уровень же развития парциальных факторов в большей мере определяется опытом взаимодействия индивида с окружающим миром. Однако и в их составе возможно выделить как «свободный», так и «связанный» компоненты. Само различие парциальных факторов определяется не модальностью (слуховой, зрительной, тактильной и пр.), а видом материала (пространственный, физический, числовой, языковой и т. д.) задания, что в конечном счете подтверждает мысль о большей зависимости парциальных факторов от уровня приобщенности к культуре (или, что точнее, от когнитивного опыта личности). Р.Б. Кэттелл сконструировал тест, свободный от влияния культуры, на весьма специфическом пространственно-геометрическом материале (Culture-Fair Intellegence Test, CFIT) [15]. В дальнейшем идея общего интеллекта была взята на вооружение психологами, занимающимися практическим изучением интеллекта на основе разработки соответствующего психодиагностического инструментария — интеллектуальных шкал. Модель Д. Векслера относиться к иерархическим моделям интеллекта. Факторы в иерархических моделях помещаются на разных «этажах» иерархии, определяемых степенью обобщенности фактора. На вершине иерархии располагается генеральный фактор по Ч. Спирмену. Далее располагаются три уровня: 1. уровень общего интеллекта; 2. уровень «групповых» факторов, а именно: невербального интеллекта и вербального интеллекта; 3. уровень специфических факторов, соответствующих отдельным субтестам. Д. Векслер определил интеллект как способность индивида к целесообразному поведению, рациональному мышлению и эффективному

19 взаимодействию с окружающим миром. Он показал, что успешность решения интеллектуальных тестов зависит как от интеллектуальных параметров, так и от приобщенности к культуре, любознательности, двигательной активности и т. д. Д. Векслер считал, что вербальный интеллект отражает приобретенные индивидом способности, а невербальный – его природные психофизиологические возможности. Результаты психогенетических исследований свидетельствуют об обратном: преимущественно обусловлены наследственностью оценки по вербальной части шкалы Д. Векслера (субтесты «Осведомленность», «Словарный», «Шифровка»), а социальными факторами обусловлена успешность выполнения невербальных. Общие интеллектуальные способности тестов («Недостающие детали», «Последовательные картинки», «Кубики Косса»), а также субтеста «Понятливость» [16]. Таким образом, ответ на вопрос о содержании или структуре интеллекта является такой же сложной задачей, как и о его сущности, а истолкование результатов практического исследования интеллекта зависит от конкретной концепции, в рамках которой разработан применяемый инструментарий. Какую бы концепцию, раскрывающую сущность интеллекта, мы ни предпочли, как только мы обращаемся к личности (субъекту) как носителю интеллекта, закономерно встает вопрос: как можно не только описать интеллектуальную составляющую структуры личности, но и измерить ее. Идея измерения интеллекта получила свое наиболее полное воплощение в понятии коэффициент интеллекта (IQ), введенном В. Штерном и понимаемом как количественный показатель уровня интеллектуального развития. Первоначально этот показатель рассматривался как соотношение двух показателей: умственного (интеллектуального) возраста,

20 сформулированного А. Бине и определяемого через степень сложности тестовых заданий, доступных испытуемому, и хронологического возраста. Формула коэффициента интеллекта, впервые использована в шкале БинеСимона. «Коэффициент интеллекта (англ. intellectual quotient — IQ) — показатель тестов возраста» (УВ) интеллекта. к реальному Обозначает отношение хронологическому «умственного возрасту (ХВ) испытуемого» [76 c. 43]. Коэффициент интеллекта подсчитывают по формуле: IQ= УВ/ХВ Однако многочисленные исследования интеллектуального развития людей различных возрастов, выявившие нелинейный характер возрастных изменений интеллекта, а также развитие математико-статистического аппарата психологических исследований вынудили психологов отказаться от такого способа измерения и ввести стандартные показатели IQ, основанные на статистическом месте, которое занимает индивид в своей возрастной группе. Впервые такой способ определения коэффициента интеллекта был использован Д. Векслером. Им же была предложена, полученная на американской выборке, качественная классификация уровней развития интеллекта, основанная на частоте встречаемости определенного IQ. Следует иметь в виду одну важную закономерность: чем шире диапазон используемых тестов и чем сильнее выборка испытуемых приближается по своим характеристикам к генеральной совокупности, тем более явно при факторно-аналитической обработке результатов выделяется G-фактор. Резюмируя, стоит отметить тот факт, что за всю историю исследования интеллекта, было предложено множество различных теорий, разработано большое количество моделей интеллекта, но ученые до сегодняшнего дня не могут прийти к единому мнению о природе интеллекта. В данной работе мы осветили далеко не все подходы, мы останавливались на более значимых на

21 наш взгляд. Свое предпочтение в данной работе мы отдаем моделям интеллекта Д. Векслера и Р.Б. Кэттелла. Модель нашего исследования основывается именно на этих подходах. 1.2. Общие представления о компьютерных играх и их классификация. Психологические исследования компьютерной игровой деятельности, выполняемые, как правило, в рамках возрастной, когнитивной психологии и других ее разделов, одновременно могут быть отнесены к новой области — киберпсихологии, или психологии Интернета [5]. Компьютерные игры появились достаточно давно, а именно в 50ых гг. XX века [31]. Помимо самостоятельной сферы развлечений, игры вступают в синтез с кинематографом [45], образованием [52], искусством, психотерапией [39]. Появляется термин «геймификация» [38], обозначающий такое влияние компьютерных игр на неигровое программное обеспечение, при котором оно приобретает некоторые признаки компьютерной игры. Но, к сожалению, какого-то четкого определения в психологии, что же такое компьютерные игры так и не дано. Изучив словари можно дать несколько определений. «Детская игра — исторически возникший вид деятельности, заключающийся в воспроизведении детьми действий взрослых и отношений между ними в особой условной форме» [7 с. 71]. «Игра, игровая деятельность (англ. Play) — один из видов активности человека и животных. И. — форма жизнедеятельности молодых животных, возникающая на определенной ступени эволюции животного мира» [7 с. 71]. «Компьютерные игры — разновидность игр, при которых игровое поле полностью или частично находится под управлением компьютера и (или) воспроизводится на экране дисплея либо телевизора. Компьютерные игры строятся на основе модельного описания игры, включающего различные игровые ситуации, перечень объектов, вовлечённых в игру,

22 правила игры. Для большинства компьютерных игр характерны анимация игровых персонажей и звуковые эффекты, сопровождающие изображение. Важная особенность компьютерных игр - способность изменять сложность игровых ситуаций и отношения между персонажами в зависимости от мастерства или тренированности игроков» [8 с. 1]. «Компьютерные игры — это программы, предназначенные для развлечения людей на компьютере» [19 с. 1]. «Компьютерная игра — компьютерная программа, служащая для организации игрового процесса, связи с партнёрами по игре, или сама выступающая в качестве партнёра. К компьютерным играм также относят видеоигры и мобильные игры» [29 с. 1]. «Компьютерные игры — это особый вид развлечений, который работает при помощи электронного устройства, оборудованного микроконтроллером» [18 с. 1]. На основе данных определений можно сказать о том, что компьютерные игры — это широкий класс программ и технических устройств, на которые они инсталлированы, симулирующий различные виды человеческой деятельности, начиная от межличностных отношений заканчивая логическими головоломками. Чаще всего, подводимые исследования влияния компьютерных игр на человека, не учитывают такие важные параметры, например, как содержание игры и ее сложность, то есть те когнитивные и моторные навыки, которых требует игровая деятельность. Даже начинающему пользователю ясно, что простые компьютерные копии традиционных карточных игр или лото имеют совершенно иное психологическое воздействие, чем игры, симулирующие реальную ситуацию (полет на самолете, путешествие по неизвестной стране и т. п.). Психологические критерии классификации компьютерных игр. Например, классификация А.Г. Шмелева [41] основана на выделении

23 задействованных в компьютерной игре психических функций и психологических процессов. Компьютерные игры в данной классификации рассматривается как психотехническое действие [33], направленное на преобразование человеческой психики (А.А Пузырей, 2005). «Психотехнический эффект компьютерных игр достигается за счет создания ситуации «поправимой ошибки» [33 c.28]. Эта ситуация анализируется игроком и способствует формированию у него необходимых психологических качеств. Классификация А.Г. Шмелева в значительной степени опирается на те качества, развитие которых может быть достигнуто при верном психотехническом использовании той или иной компьютерной игре. Например, военные игры и игры с агрессивным содержанием рассматриваются как способствующие развитию эмоциональной устойчивости и социально приемлемый способ разрядки агрессии [41]. Однако положительный развивающий эффект достигается лишь в том случае, если компьютерная игра выполняет функцию психотехнического действия, что предполагает определенную мотивационно-смысловую установку игрока. Психологическая типология компьютерных игр, предложенная Е.О. Смирновой и Р.Е. Радевой (2000), опирается на жанровое деление игр, но в качестве основного критерия использует психологическую характеристику — ролевую позицию игрока: над, вне или внутри ситуации компьютерной игры [28]. Существующие психологические классификации компьютерных игр сильно устарели и не охватывают множество новых жанров, а, следовательно, и новых психологических характеристик игроков. Создание новой четкой классификации компьютерных игр по их психологическому содержанию могло бы приблизить нас к пониманию механизмов воздействия конкретной игры на пользователя.

24 Деление по жанрам является одной из наиболее популярных классификаций компьютерных игр, широко используемой как в отечественной, так и зарубежной литературе (Войскунский А.Е., 2010). В качестве критериев отнесения компьютерных игр к определенному жанру выступают особенности сюжета и игрового дизайна, характер задач, которые ставятся перед игроком, и действий, которые ему необходимо совершить. «В большинстве классификаций выделяются следующие основные жанры компьютерных игр: 1. «экшн» (от англ. Action — действие) и «шутер» («стрелялка», от англ. to shoot— стрелять) — игры предполагают активное преодоление неких препятствий (как правило, в трехмерном пространстве) и уничтожение врагов, управляемых компьютером или другими игроками; 2. «аркада» — игры с примитивным сценарием и управлением, требующие высокой скорости принятия решений и реакции; 3. «квест» (от англ. quest — поиск) — продвижение по сюжету осуществляется путем решения различных головоломок; 4. «симулятор» — игры, имитирующие какую-либо область реальности: управление транспортным средством, спортивной командой, жизнью человека; 5. «ролевая игра» (role-play games, RPG) — игры с развернутой сюжетной составляющей, игроку предлагается принять на себя роль того или иного персонажа; 6. «стратегия» — игры с военным или экономическим сюжетом, требующие выработки определенной стратегии и тактики для успешного их «прохождения»; 7. «традиционные игры» — виртуальное переложение реальных игр, таких как шахматы или шашки» [46 с. 22]. Основное достоинство данной классификации — универсальность. Однако в настоящее время возникает все большее смешение жанров, когда в

25 рамках одной и той же компьютерной игры от пользователя требуется решать задачи разного типа, например в «экшн» могут быть включены миниигры в жанрах «аркады» или «квеста». Иногда игрок имеет возможность самостоятельно выбрать тип прохождения игры. Например, некоторые RPGигры допускают как сугубо мирное (дипломатическое) прохождение, так и агрессивное прохождение с уничтожением врагов с помощью оружия, таким образом, одна и та же игра может выступать в качестве «стрелялки» или «ролевой игры» с развитой социальной составляющей [18]. Далее с целью удобства работы с успешностью в различных жанрах компьютерных игр, мы разделили все существующие популярные компьютерные игры на следующие жанры: 1. Браузерные игры; 2. Action; 3. RPG (Computer Role-Playing Game); 4. RTS (Real-Time Strategy); 5. TBS (Turn-Based Strategy); 6. MOBA (Multiplayer Online Battle Arena). Рассмотрим более подробно каждый из вышеперечисленных жанров компьютерных игр. Браузерная компьютерная игра — игра, использующая браузерный интерфейс и обычно не требующая установки на компьютер дополнительных приложений, кроме самого браузера и иногда плагина для него. Браузерные игры, как правило, просты и доступны для быстрого освоения. В большинстве такие игры можно отнести к разряду казуальных, что связано с ограничениями по размеру. Кроме этого, браузерные игры пользуются популярностью у разработчиков азартных коммерческих игр, в частности интернет-казино, что обусловлено отсутствием процесса инсталляции игры на компьютер. Самый простой класс игр с точки зрения всех перцептивных процессов, не требующий никаких специальных навыков и умений [9].

26 Action (транслит. — «экшен» или «экшн»; в переводе с англ. — «действие»; «игры на ловкость») — жанр компьютерных игр, в которых успех игрока в большой степени зависит от его скорости реакции и способности быстро принимать тактические решения. Обозначение жанра игры как «action» относительно редко используется без дополнения, так как это понятие очень широкое и им можно охарактеризовать более половины всех когда-либо вышедших игр. Гораздо чаще слово «action» подставляется к основному жанру игры. Например, Action-adventure — приключенческая игра, включающая в себя боевые или акробатические элементы, нехарактерные для традиционных квестов [43]. Задачей игры является управление движением героя игры и проведение его через последовательность лабиринтов, препятствий и т.п. Положение играющего, также как и в играх-повествованиях может быть описано как позиция «вне ситуации». Но важным отличием является то, что в аркадах характер героя, его особенности не выделены и не имеют значения для игры. Герой не персонифицирован и может быть заменен без изменения смысла игры. Ролевое поведение невозможно из-за отсутствия смыслового плана в игре [22]. Основным мотивом обращения, вероятно, является мотив достижения (так как идет постоянное оценивание в процессе игры) и особое «состояние потока», наступающее в процессе игре — проверка границы «пройдет / не пройдет» — оптимальное состояние внимания (постпроизвольное), нарастание напряжения и разрядка. Достигается эффект потока за счет нарастания сложности и скорости игры, происходящего параллельно с формированием игрового навыка — поддерживается оптимум мотивации. Это ощущение удовольствия от самого процесса игры (а не от последовательных достижений) доступно также в симуляторах. Эта направленность на процесс игры отличается от удовольствия от процесса игры в ролевой игре, так как в компьютерных играх оно связанно не с

27 проживанием роли другого человека, а с созданием оптимальных условий для собственной деятельности. Нет выхода за пределы Я, но наоборот его раскрытие и исследование границы собственного действия [21]. RPG (Ролевые компьютерные игры). Компьютерная ролевая игра (англ. Computer Role-Playing Game, обозначается аббревиатурой CRPG или RPG) — жанр компьютерных игр, основанный на элементах игрового процесса традиционных настольных ролевых игр. В ролевой игре игрок управляет одним или несколькими персонажами, каждый из которых описан набором численных характеристик, списком способностей и умений. Элементы игрового процесса RPG встречаются и в других жанрах компьютерных игр: пошаговых стратегиях, стратегиях реального времени, шутерах от первого или третьего лица, и т. д. [65]. В RPG есть уникальная возможность моделирования героя – изменения его по желанию играющего. В структуру личности героя входят физические особенности (сила, ловкость, выносливость), психологические (интеллект, хитрость, лидерские способности) и жизненные навыки (бой, воровство). Изменение «типа личности» героя ведет к изменению сценария игры, игровых задач, возможностей взаимодействия. Такие игры являются, по сути, моделями социального мира, предоставляющими возможность проживания истории «в шкуре» различных героев (не обязательно человеческой). Кроме богатых возможностей для исследовательского поведения и экспериментирования над моделью социальных отношений, возникает в этом случае и возможность идентификации с героем. Отдельно можно рассмотреть характер создаваемых героев, близость к идеальному образу «Я» их авторов. Такое моделирование собственного «идеального поведения» близко к ролевой игре ребенка. Оно дает возможность реализации неосуществимых желаний и импульсов, пробу недоступных способов поведения, многие RPG запрограммированными играются персонажами по сети могут и в них обитать наряду с существа

28 представляющие других людей. И хотя попадающие в такого рода игровую реальность люди подчиняются независимо от них существующим правилам и не могут изменять условную ситуацию по собственному желанию, в этих играх открывается свобода для установления ролевых отношений с другими людьми или для ролевого поведения относительно «программированных» персонажей. Отношения, устанавливаемые в рамках ролей порой становятся более свободными и раскрепощенными, чем реальные, играющие чаще проявляют чувства, выражают эмоции, более открыты (А.Е. Войскунский ). Эти игры становятся отдельной сферой жизни, причем жизни социальной, так как, внутри них устанавливаются дружеские контакты, общение выходит за рамки игры и идет становление реального плана взаимоотношений. Но сетевые RPG требуют довольно высокой степени овладения навыками работы с компьютером – работа в сети, а также знание английского языка, и потому не доступны ребенку дошкольного и младшего школьного возраста, основными пользователями этих игр являются старшие подростки и взрослые [21, 22]. RTS (Real-Time Strategy). Стратегия в реальном времени (англ. real-time strategy, RTS) является жанром стратегических компьютерных игр, в которых отсутствует «очерёдность ходов» (в отличие от компьютерных или настольных пошаговых стратегий). Участники стратегии в реальном времени позиционируют и маневрируют подразделениями и сооружениями, находящимися под их контролём, для защиты районов карты и/или уничтожения активов своих оппонентов. В типовой RTS в ходе игры можно создавать дополнительные подразделения и сооружения. Обычно это ограничивается требованием расходования накопленных ресурсов. Эти ресурсы, в свою очередь, получаются путем контроля специальных точек на карте и/или обладания определенными типами единиц и структур, предназначенных для этой цели. Более конкретно, типичная игра жанра RTS

29 включает сбор ресурсов, постройку базы, внутриигровую технологическую разработку и косвенный контроль подразделений [49]. Стратегические игры внешне схожи с игрой в солдатики и конструированием, но в компьютерной игре намного меньше возможностей для творчества, свобода ограничена заложенными в компьютер закономерностями. Постройка компьютерного города также ограничена законами построения реального города, а не фантазией ребенка, и успешность его оценивается в терминах экономической целесообразности построек, а не красоты, оригинальности или игровых возможностей конструкции [67]. В качестве основных мотивов обращения к стратегическим играм мы можем предположить мотив достижения, власти и познавательный мотив. Эти игры также предоставляют широкое поле для экспериментирования, позволяя изучать заложенные в них закономерности в непосредственных изменениях факторов, при использовании возможности возврата на определенную стадию игры и проигрывания альтернативных путей развития. Широкая распространенность такого экспериментирования и использования обратимости компьютерного сохраненному состоянию действия, возможности подтверждают вернуться отсутствие к личного, персонифицированного отношения к объектам игровой реальности [21]. Стратегические игры несут множество знаний разного рода об объектах и их развитии и взаимодействии, информацию по географии, истории, биологии. В этих играх развивается логическое мышление, способность учитывать несколько факторов, планировать собственные действия и предугадывать возможные ходы противника по логике действия. Они содержат большой потенциал для интеллектуального развития, но не дают возможностей, заложенных в ролевой игре, так как в них происходит ориентация в операционально-технической стороне человеческой

30 деятельности, ее логических основаниях, но не потребностной и смысловой сфере. В этих играх не представлен аспект человеческих отношений [22]. TBS (Turn-Based Strategy). Пошаговая стратегия (англ. Turn-Based Strategy, TBS) — поджанр компьютерных стратегических игр, в которых игровой процесс состоит из последовательности фиксированных моментов времени, именуемых ходами (или шагами), во время которых игроки совершают свои действия. Основной характеристикой пошаговых стратегических игр является дискретность игрового процесса. Игра состоит из фиксированных во времени моментов («шагов» или «ходов»), которые завершаются только по команде игрока. Во время этих ходов игрок совершает свои действия. Один ход может соответствовать промежутку во много лет в игровом мире, за которые игрок успевает управиться с событиями в каждом городе империи и отдать приказы сотням военных отрядов [59]. Существует тип стратегических игр, которые обычно относят к пошаговым, но игроки в них делают ходы одновременно. Иногда их еще называют пошаговыми стратегиями в реальном времени или tick-based strategy (от англ. tick — метка). В таких играх все игроки совершают игровые действия одновременно и в реальном времени. Когда игрок заканчивает возможные или желаемые действия, он отмечает, что готов к следующему ходу. После того, как все игроки просигнализировали о завершении хода, начинается следующий ход. MOBA (Multiplayer Online Battle Arena). MOBA — (Multiplayer Online Battle Arena, буквально «многопользовательская онлайновая боевая арена») — жанр компьютерных игр, сочетающий в себе элементы стратегий в реальном времени и компьютерных ролевых игр. В играх жанра MOBA две команды игроков сражаются друг с другом на карте особого вида. Каждый игрок управляет одним персонажем из определенного списка доступных героев, отличающихся характеристиками и способностями. В течение матча

31 персонажи могут становиться сильнее, получать новые способности и снаряжение, подобно компьютерным ролевым играм. MOBA-игры отличаются следующими элементами:  две враждующие стороны, цель которых заключается в уничтожении главного здания противника.  несколько линий, на которых периодически появляются войска под управлением компьютера, и расположены оборонительные башни, сдерживающие наступление противника.  герои под управлением игроков, которые становятся сильнее за счет накопления опыта и покупки полезных предметов на добытые за убийство вражеских войск деньги. Игрок управляет одним сильным юнитом, который называется героем. Когда возле героя умирает вражеский юнит, он получает очки опыта. Накопив определенное количество опыта, герой получает повышение уровня, что улучшает его боевые характеристики и позволяет изучить или улучшить умения. Когда герой умирает, он некоторое время находится в режиме возрождения, время нахождения в котором увеличивается с уровнем героя, после чего появляется на своей базе с полным здоровьем. Герои зарабатывают деньги за убийство вражеских войск, героев и уничтожение вражеских зданий. На заработанные деньги герой может купить предметы, которые усиливают его. Крипы (англ. creeps) — это боевые единицы, которыми управляет компьютер. Крипы появляются на базах игроков через определенные промежутки времени и двигаются по специальным линиям к базе противника, сражаясь со всеми встречными врагами. При уничтожении определенных зданий на вражеской базе союзные крипы становятся сильнее. Специальные защитные сооружения, которые ведут сильный дистанционный огонь по вражеским войскам, которые оказались вблизи. На каждой линии расположено по несколько башен. Игрокам для дальнейшего продвижения по линии необходимо последовательно уничтожать эти башни, чтобы иметь

32 возможность атаковать строения на вражеской базе. На базе каждой из враждующих сторон расположено главное здание. Цель игры каждой из команд заключается в уничтожении вражеского главного здания, что приводит к окончанию игры. Помимо главного здания на базе расположены другие строения, уничтожение которых делает сильнее союзных крипов [21, 22]. Рассмотрев основные виды компьютерных игр, мы можем убедиться, что во многом компьютерная игра близка к реальной игре. Компьютерная игра, как и традиционная ролевая, является символико-моделирующей деятельностью. Действие, происходящее в ней нереально, смыслы отдельных действий неясны без понимания правил и условностей игры. Мнимая ситуация задается правилами, игровым пространством и игровыми объектами. В компьютерной игре нет нужды в использовании замещения, игрового приписывания новых функций реальным объектам, так как само компьютерное пространство является замещением реального, внутри него можно создать любой необходимый предмет. Компьютерный мир всегда вторичен, в нем нет ничего, что не содержалось бы до этого в реальном мире или в воображении его творца, но в то же время он не ограничен рамками физических законов, в нем доступны любые ресурсы для воссоздания ситуации, виртуального воплощения самых фантастических идей. 1.2. Опыт исследований влияния интеллекта на успешность в компьютерных играх Попытки выявить зависимость между уровнем интеллекта и успешностью в игре начались в 50-е годы прошлого века на примере такой игры как шахматы. За последние 20 лет было опубликовано порядка 200 работ, согласно библиографическим и реферативным базам данных SCOPUS

33 и Web of Science, посвященных связи интеллекта и различных игр. Отдельное место в этом списке занимают работы посвященные исследованиям влияния компьютерных видео игр на различные аспекты функционирования высшей нервной деятельности и органических механизмов работы головного мозга человека [43, 83]. В результате анализа исследований посвященных взаимному влиянию компьютерных игр и интеллекта можно сделать вывод о том, что большинство исследований, начиная с 2007 года, проводились по модели «влияние уровня интеллекта на успешность в какой-нибудь определенной компьютерной игре или группы компьютерных игр, близких по механике игрового процесса. Исследования, посвященные влиянию уровня интеллекта на предпочитаемый жанр компьютерных игр, на данный момент не публиковались. В качестве примера можно разобрать самое цитируемое на сегодняшний день исследование по данной тематике. Исследование, проведенное Athanasios V. и опубликованное в 2017 году в журнале PLOS ONE [56] показало взаимосвязь между успешностью в некоторых видеоиграх и показателем текучего интеллекта (по модели интеллекта Р. Б. Кэттелла). В исследовании приняли участие 56 игроков (51 мужчины, средний возраст 20,5 лет; 5 женщины, средний возраст 20,3 лет). В первой части исследования, психологи сравнивали результаты психометрических тестов (Интеллектуальный тест Векслера WASI II) с рангом в компьютерной игре League of Legends. Исследователи обнаружили корреляцию (r = 0.28, p = 0.035) между тем как игроки играли, и тем как выполняли интеллектуальные тесты. Полученные данные, были схожи с результатами исследований проблемы влияния интеллекта на успешность в шахматах [46]. Во второй части исследования психологи отслеживают, как изменяется успешность с возрастом, проанализировав имеющиеся базы данных игроков таких игр как League of Legends, DotA 2, Destiny и Battlefield 3. Они

34 обнаружили, что в случае стратегических и MOBA игр изменение показателя интеллекта приводит к изменению показателя успешность в игре (r = 0.45, p = 0.001). Для шутеров такой зависимости обнаружить не удалось. В свое работе, полученные данные, исследователи интерпретировали так: «причина может крыться в том, что в стратегиях и MOBA играх важно умение принимать стратегические решения и взаимодействовать с другими игроками. В шутерах чаще всего такой необходимости нет, они полагаются на скорость реакции и точность». Если есть корреляция между успешностью в компьютерных играх и уровнем интеллекта, то логично было бы предположить возможность оценивания уровня интеллекта, анализируя результативность игрока в компьютерной игре. В декабре 2015 года в журнале Science Direct была опубликована работа, в которой были предприняты попытки измерения общего фактора интеллекта (G) при помощи компьютерных видео игр [51]. В исследовании, проведенном Quiroga M.A., приняли участие 188 студентов (67 мужчин и 121 женщина). Средний возраст составил 22.21 (SD = 3.84). Данные были получены в течение трех академических лет (2010– 11, N = 50; 2011–12, N = 63 and 2012–13, N = 75). 22 участника прошли только испытания при помощи компьютерных игр (11.7% от первоначального количества человек), эти данные не участвовали в статистической обработке. 166 участников (средний возраст = 22.14, SD = 3.91) прошли все испытания полностью. В результате исследования была обнаружена высокая степень корреляции (r = 0.93) между результатами интеллектуальных тестов и результативностью игроков в 10 играх для приставки wii и одной компьютерной игры. Ученые из США и Великобритании установили, что стратегические компьютерные игры в реальном времени (RTS) положительно влияют на развитие интеллектуальных способностей [48].

35 Участники данного эксперимента были студенты Техасского университета в Остине. Количество респондентов различалось и завесило от игры (StarCraft, n = 26; StarCraft 2, n = 20; Sims, n = 26). В свою очередь возраст респондентов, играющих StarCraft составил 20,3 года (SD = 1,1), для StarCraft 2 — 20,4 (SD = 1,1), для игры Sims средний возраст респондентов составлял 19,9 лет (SD = 0,8). В частности, улучшение показателей успешности происходит в таких играх, как StarСraft, Command & Conquer или WarСraft. К такому заключению ученые пришли, наблюдая за двумя группами людей на протяжении полутора-двух месяцев. В общей сложности они потратили 40 часов на человека. В ходе эксперимента одна группа людей играла в первую и вторую части StarCraft, другая – в "симулятор жизни" The Sims. Участие в исследовании принимали только женщины в связи с малым количеством мужчин, которые не играют в игры. По окончании эксперимента у тех, кто играл в стратегию, было замечено улучшение умственных способностей. Игра в StarCraft повлияла на когнитивную (познавательную) гибкость людей из-за необходимости быстро оценивать ситуацию и параллельно справляться с разными задачами. У игроков в The Sims, напротив, никаких изменений зафиксировано не было. Компьютерные игры также способствуют развитию памяти (Daphne Bavelier, Richard J. Davidson 2013). Ученые провели эксперимент с группой студентов, в которую были включены поклонники компьютерных игр продемонстрированные и безразлично геймерами, к были ним относящиеся. однозначно лучше. Итоги, Они запоминали значительно больший объем информации , чем индифферентные к компьютерным играм участникам эксперимента. По данным американских и европейских исследователей компьютеры и видеоигры становятся все более привычные для населения. Некоторые видеоигры являются адаптивными (например, Big Brain Academy для консоли Wii или «Эйнштейн» для планшета или ПК) так же они включают в

36 себя задачи на рассуждение, исчисление, визуализацию, память, перцептивную скорость. Более близкое знакомство обнаруживает, что эти задачи напоминают тесты для оценки уровня интеллекта. Есть отчеты, показывающие, что производительность в некоторых видеоиграх в значительной степени коррелирует с результатами тестов на уровень интеллекта. Тем не менее, не все видеоигры коррелируют с тестами интеллекта. Quiroga M.A и др. [71], используя в качестве основы теоретическую модель Л. Акермана [42], показали, что связь наблюдается только тогда, когда видеоигры имеют умеренный уровень сложности, не требовательны к систематическим тренировкам, и нет возможности получения преимуществ от ранее приобретенных навыков. Важно отметить, что успешность в некоторых видеоиграх показывает от среднего до высокого уровень корреляции с интеллектом, даже после продолжительных периодов практики, что приводит к выводу, что успешность в некоторых видеоиграх не может быть автоматизирована [43]. Рольф Нельсон, профессор психологии Уитонского колледжа (Массачусетс, США), в ноябре 2009 года проводил исследование о связи игр и мыслительной деятельности. Исследования проводились с участием двадцати студентов, средний возраст которых составил 21 год. Сначала молодые люди решали часть теста с задачами разной сложности, затем им предложили сыграть в несколько компьютерных видеоигр различных жанров. После этого они проходили тесты на скорость и качество мышления. Из полученных данных выяснилось, что наибольшее влияние на комплексное и пространственное мышление испытуемых оказали Action и головоломки. Время прохождения теста после игры значительно увеличилось, студенты были более внимательными и спокойными. В результате качество правильных ответов увеличилось. Студенты, игравшие в Action игры, проходили тестовые задания намного быстрее относительно первого прохождения. Но правильность полученных ответов оказалась

37 намного ниже. Студенты неосознанно торопились, были неаккуратными и невнимательными. Все вышесказанное позволяет сделать вывод о перспективности и важности исследований в данном направлении, так как это позволяет не только глубже понять влияние компьютерных игр на функции ВНД и уровень интеллекта, но и разработать простые в проведении и интерпретации методики оценивания уровня интеллекта у людей в возрасте 18-25 лет.

38 ГЛАВА 2. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СВЯЗИ УРОВНЯ ИНТЕЛЛЕКТА И УСПЕШНОСТИ ЮНОШЕЙ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ИГРАХ 2.1. Организация и методы исследования Целью нашего исследования являлось изучение особенности влияния уровня интеллекта на успешность юношей в предпочитаемых жанрах компьютерных игр и разработать рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта исходя из успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Поставленная цель предполагает решение следующих задач: 1. подобрать методику для определения уровня интеллекта; 2. разработать анкету для выявления предпочитаемого жанра компьютерных игр; 3. провести исследование и обработать полученные эмпирические данные о взаимосвязи интеллекта студентов и успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр; 4. определить характер связи между уровнем интеллекта и успешностью в предпочитаемом жанре компьютерных игр; 5. разработать рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта исходя из успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Первичная гипотеза исследования: Существует высокая степень корреляции между уровнем интеллекта и успешностью в предпочитаемых жанрах компьютерных игр, а именно: чем выше уровень интеллекта, тем сложнее предпочитаемый жанр; тем предпочитаемом жанре компьютерных игр. выше степень успешности в

39 Основная гипотеза исследования: Уровень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр является функцией уровня интеллекта и сложности предпочитаемого жанра компьютерных игр. Этапы эмпирического исследования: 1. Выбор методик для выявления уровня интеллекта ,жанровых предпочтений компьютерных игр и уровня успешности в компьютерных играх (ноябрь – декабрь 2017 г.) 2. Разработка диагностической модели (декабрь – январь 2017–2018 г.) 3. Проведение исследования (декабрь – январь 2017–2018 г.) 4. Анализ и обработка данных (февраль – март 2018 г.) В исследовании были использованы следующие методики: 1. «культурно-независимый тест интеллекта» Р. Кэттелла (GFT 2) (см. Приложение 1) С помощью данной методики мы выявили уровень интеллекта респондентов. На основе диагностики мы проанализировали следующие уровни интеллекта: весьма высокий интеллект, высокий интеллект, хорошая норма интеллекта, средний уровень интеллекта, сниженная норма интеллекта, пограничный уровень, умственный дефект. 2. составленная нами анкета для выявления жанровых предпочтений (см. Приложение 1), в которой испытуемым необходимо указать: ФИО, пол, возраст (полных лет), выбрать из списка наиболее предпочитаемый жанр компьютерной игры, а также ответить на вопросы освещающие осведомленность в определенных жанрах компьютерных играх. 3. контент-анализ для выявления успешности в компьютерных играх ( п. 2.2. стр. 43-45 ) В исследовании приняли участие студенты высших учебных заведений г. Белгорода в количестве 55 человек. Статистическая обработка: полученные данные обрабатывались в программном пакете MATLAB R2017a. Для подтверждения выдвинутых гипотез использовался метод параметрической статистики (критерий r -

40 Спирмена). Для этого мы каждой характеристике индивида приписывали значение: в случае уровня интеллекта (IQ) [1;5], уровня успешности КИ (UU) [1;3], жанров КИ (PJ) [1;4]. В программном пакете MATLAB R2017a мы считали коэффициент корреляции между парами величин [IQ, PJ] и [IQ, UU]. Результаты считались статистически значимыми при значении p ≤0,05. Так же были использованы методы регрессионного анализа, а именно линейный и непараметрический регрессионный анализ с целью выявить вид взаимосвязи между изучаемыми величинами. Математическая модель принималась за успешную в случае, когда коэффициент детерминации R2≥0,6. 2.2. Анализ и интерпретация результатов эмпирического исследования В отборе участвовало 115 человек из них 68 юношей и 47 девушек. При обработке статистических данных результаты 60 респондентов были исключены в связи с тем, что не подходили по заданным критериям, а именно: имели менее 3000 часов игрового времени (за 6 месяцев), превышение возрастных рамок исследования, за последние 3 месяца имели менее 18 часов игрового времени в неделю. В итоге в исследовании участвовали 55 респондентов. В проведенном нами исследовании уровня интеллекта у студентов (Табл. 2.2.1.) различных ВУЗов г. Белгород, мы выявили:

41 Таблица 2.2.1. Интегральные показатели уровня интеллекта у студентов (кол-во / %) Уровень интеллекта Кол-во человек % Весьма высокий 2 3,64 Высокий 11 20 Выше среднего 8 14,54 Средний 22 40 Ниже среднего 5 9,09 Низкий 2 3,64 Умственный дефект 5 9,09 ИТОГО: 55 100 Большее количество респондентов, а именно 22 человека (40%) обладают средним уровнем интеллекта. В свою очередь высокий уровень интеллекта имеют 11 респондентов (20%). У 14,55% диагностирован уровень интеллекта выше среднего. Уровень интеллекта ниже среднего и умственный дефект был обнаружен у 5 студентов, что составило 9,09%. Стоит отметить, что 2 респондента имеют весьма высокий уровень интеллекта, что составляет 3,64%. Так же 2 студента (3,64%) установлен низкий уровень интеллекта. Вопреки ожиданиям распределение уровня интеллекта среди студентов не подчиняется закону нормального распределения Гаусса. Это можно объяснить тем фактом, что выборка делалась среди студентов, играющих в компьютерные игры более 18 часов в неделю и имеющих более 3000 часов в предпочитаемом жанре компьютерных игр.

42 При изучении жанровых предпочтений (Табл. 2.2.2.) было обнаружено: Таблица 2.2.2. Интегральные показатели жанровых предпочтений в компьютерных играх у студентов (кол-во / %) Жанр Кол-во человек % MOBA 15 27,27 TBS 5 9,09 RTS 5 9,09 RPG 3 5,45 Action 14 25,46 Браузерные игры 13 23,64 ИТОГО: 55 100 Примечание:MOBA – Multiplayer Online Battle Arena TBS – Turn-Based Strategy RTS – Real-Time Strategy RPG – Role-Playing Game Самым популярным игровым жанром среди респондентов, учувствовавших в исследовании, являлся MOBA (27,27%), На втором месте по популярности находится жанр Action (25,45%). Менее популярными предпочитаемыми жанрами компьютерных игр оказались RPG (5,45%), RTS и TBS предпочли по 5 респондентов (9,09%). В свою очередь браузерные игры предпочитают 13 человек (23,64%). Ожидаемо самыми популярными жанрами компьютерных игр оказались Action и MOBA, это обусловлено высокой популярностью среди

43 игроков, суммарная аудитория игр-представителей данных жанров составляет более 100 млн. человек. Такие жанры как RPG, RTS и TBS указало малое количество человек в качестве предпочитаемых жанров компьютерных игр. Это связано с высоким порогом вхождения (игры данных жанров требовательны к умениям рационально мыслить, планировать и быстро принимать решения). Низкие требования к игроку и отсутствие интеллектуальной нагрузки в браузерных играх, объясняет тот факт, что данные игры являются весьма популярными среди игроков. Одной из задач данной работы являлось определение успешности (Табл. 2.2.3.) в предпочитаемом жанре компьютерных игр. В каждой соревновательной компьютерной игре есть система рейтинга игроков, вычисляющая ммр (англ. Match making rating) и на его основании заносит игрока в одни из существующих в данной игре дивизионов (англ. Division - подразделение). На основании индивидуального ммр и дивизиона игрока оценивался его уровень успешности в компьютерной игре. 1 2 3 4 5 6 7 Рис.2.2.1. Распределение дивизионов в игре Dota2 (жанр игры MOBA) Примечание: 3 Crusader1680 - 2380; 6 Ancient 4200 - 4900; 1 Herald 0 – 700; 4 Archon 2520 - 3220; 7 Divine 5040 - 5740. 2 Guardian 840 - 1540; 5 Legend 3360 - 4060; Из рисунка расположенного выше видно, что на основании индивидуального ммр, все игроки подразделяются на 7 дивизионов. При

44 расчете уровень успешности игроков с ммр 2520 и ниже считался низким, с ммр в промежутке 2530 – 4000 – средним, и 4000 и выше – высоким. 1 2 3 4 5 6 7 Рис.2.2.2. Распределение дивизионов в игре League of Legends (жанр игры MOBA) Примечание: 3 Gold 1500 - 1800; 6 Master 2550 - 2800; 1 Bronze 850 - 1100; 4 Platinum 1850 - 2150; 7 Challenger 2850 - 3000. 2 Silver 1150 - 1450; 5 Diamond 2200 - 2500; На основании индивидуального ммр (рис.2.2.2.), все игроки игры League of Legends подразделяются на 7 дивизионов. При расчете уровень успешности игроков из дивизиона gold и ниже считался низким, из дивизиона platinum - diamond – средним, и из master и выше – высоким. 1 2 3 4 5 Рис.2.2.3. Распределение дивизионов в игре Heroes of the storm (жанр игры MOBA) Примечание: значение ммр в открытом доступе отсутствуют 1 Bronze; 3 Gold; 5 Diamond; 2 Silver; 4 Platinum; 6 Master.

45 В свою очередь в игре Heroes of the storm на основании индивидуального ммр, все игроки подразделяются на 5 дивизионов. При расчете уровень успешности игроков из дивизиона silver и ниже считался низким, из дивизиона gold – средним, и из platinum и diamond – высоким. 1 2 3 4 5 6 Рис.2.2.4. Распределение дивизионов в игре Star craft 2 (жанр игры RTS) Примечание: значение ммр в открытом доступе отсутствуют 1 Bronze; 3 Gold; 5 Diamond; 2 Silver; 4 Platinum; 6 Master. На рисунке 2.2.4. представлено распределение индивидуального ммр в игре Star craft 2. Все игроки данной игры подразделяются на 6 дивизионов. При расчете уровень успешности игроков из дивизиона silver и ниже считался низким, из дивизиона gold и platinum – средний, из diamond и master – высоким. Рис.2.2.5. Распределение дивизионов в игре Counterstrike GO (жанр игры Action) Примечание: значение ммр в открытом доступе отсутствуют

46 Из представленного рисунка видно, что на основании индивидуального ммр, все игроки подразделяются на 3 дивизиона. При расчете уровень успешности игроков из дивизионов silver 1 – silver elite считался низким, из дивизиона gold nova 1 – master guardian 2– средний, из дивизионов и master guardian elite – the global elite – высоким. Что касается таких жанров игр как браузерные игры и TBS, здесь уровень успешности по умолчанию высокий. В первом случае игры очень просты и не требуют специальных умений и навыков, во втором – ввиду сложности жанра, она менее популярна и как следствие её предпочитают игроки, имеющие высокий уровень навыков и умений необходимые для данного вида игр. Уровень успешности в играх RPG - средний, так как игры содержат сюжетную линию с определенными заданиями, которую необходимо пройти для успешного завершения игры. Таблица 2.2.3. Интегральные показатели уровня успешности в предпочитаемом жанре компьютерных играх у студентов Уровень успешности Кол-во человек % Высокий 27 49,1 Средний 17 30,9 Низкий 11 20 ИТОГО: 55 100 Было обнаружено, что у большинства респондентов (27 человек) высокий уровень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр, что составило 49,9% от общего числа участников исследования. Средний уровень успешности показало 17 человек, что составило 30,91%. В свою

47 очередь низкий уровень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр, продемонстрировало 11 человек (20%). Уровень успешности является функцией уровня интеллекта и предпочитаемого жанра компьютерных игр, определением вида которой является задачей исследования. С целью определить, каким методом статистической обработки следует пользоваться при обсчете эмпирических данных, необходимо проверить гипотезу о нормальности распределения полученных данных. Здесь и далее мы будем использовать обозначения: уровень интеллекта — IQ, уровень успешности — UU, предпочитаемый жанр компьютерной игры — PJ. Проверка гипотезы о том, что случайная величина в векторе х подчиняются закону стандартного нормального распределения, осуществляется при помощи критерия Колмогорова-Смирнова. Для всех измеренных величин (IQ, PJ, UU) тест опроверг при уровне статистической значимости p ≤0,05 (см. Приложение 3, рис.1). Далее необходима проверка гипотезы о линейной корреляции (рис.2.2.6.) между измеренными величинами. Ввиду ненормальности распределения случайных величин при расчетах использовался коэффициент ранговой корреляции Ч. Спирмена (Spearman rank correlation coefficient, 1904).

48 Рис. 2.2.6. Корреляционная плеяда зависимостей уровня интеллекта, уровня успешности и предпочитаемого жанра компьютерных игр При исследовании влияния уровня интеллекта на уровень успешности коэффициент корреляции (см. Приложение 3, рис.2) оказался равен r=0.2216 при уровне статистической значимости p ≤0,05. Полученный результат позволяет сделать вывод о незначительном влиянии данной величины на успешность в предпочитаемом жанре компьютерных игр, т.е. уровень интеллекта не является единственным фактором уровня успешности в компьютерных играх. Похожие результаты были получены и в случае зависимости уровня интеллекта и предпочитаемого жанра (r=0.2559, p ≤0,05). Данный факт говорит о том, что при выборе жанра игры индивид руководствуется не столько сложностью, сколько личными предпочтениями. Логичным является наличие отрицательного коэффициента корреляции (r=-0.3753, p ≤0,05) между уровнем успешности и предпочитаемым жанром. Действительно, чем проще жанр компьютерной игры, тем выше успешность индивида в нем. Все вышеперечисленное частично подтверждает первоначальную гипотезу исследования. Исследуемые параметры оказались попарно не

49 коррелируемые. В связи с этим была выдвинута гипотеза о том, что уровень Успешности (UU) в предпочитаемом жанре компьютерных игр является функцией уровня интеллекта (IQ) и сложности предпочитаемого жанра компьютерных игр (PJ). В общем случае данное утверждение можно записать так: UU = f(IQ, PJ) Новая задача данного исследования — определить вид данной зависимости. В качестве метода выполнения поставленной задачи был выбран регрессионный анализ. В первом приближении функцию f(IQ, PJ) можно представить в виде: f(IQ, PJ) = b0IQ+ b1PJ+b2+r, где b0, b1, b2 коэффициенты, r - остаток. Т.к. все полученные данные должны удовлетворять данному уравнению мы получаем систему N линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), где N- число респондентов. Таким образом, применяя матричный анализ b и объединяя зависимые параметры в одну матрицу Х, получаем уравнение системы: F=XB Решая данное уравнение относительно матрицы B получаем: FX-1=B В нашем случае подобный подход не принес удовлетворительных результатов (см. Приложение 3, Рис.3). R2 в результате вычисления всех коэффициентов оказался равен 0.1885 при уровне статистической значимости p ≤0,05. Другими словами данная модель объясняет только 19% данных, полученных в ходе эксперимента. Наилучшие результаты показал метод сглаживания сплайнами (Рис 2.2.1), а именно его частный случай под названием тонкослойный сплайн (Thin plate spline, TPS). R2 данной модели составила 0.6976, что позволяет объяснить 70% данных полученных в результате исследования.

50 Рис 2.2.7. График зависимости уровня успешности от уровня интеллекта и предпочитаемого жанра компьютерных игр Примечание: шкала PJ (предпочитаемый жанр): 1- Браузерные игры; 2- Action; 3- RPG; 4- RTS; 5- TBS; 6- MOBA. Шкала IQ (уровень интеллекта): 1-Умственный дефект, 2- низкий уровень, 3- уровень ниже среднего, 4- средний уровень;5- уровень выше среднего; 6-высокий;7весьма высокий. Чем темнее цвет, тем ниже успешность в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Из данной модели следуют несколько интересных результатов: 1. Уровень успешности в браузерных играх высок независимо от уровня интеллекта. Это объясняет их довольно высокую популярность в социальных сетях. 2. Высокий уровень интеллекта влияет на успешность в таких сложных жанрах как RTS и MOBA и практически не влияет на уровень успешности в Action играх. Это объясняется тем, что в играх данного жанра приоритетнее такие параметры как скорость реакции и точность движений.

51 2.3. Рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта старших подростков и юношей В ходе нашей работы мы выявили интересную закономерность, которая подробно описана в предыдущем параграфе. Полученные данные согласуются с результатами других похожих исследований [77]. Данные исследования показали, что вероятность наличия высокого интеллекта у рядового геймера в среднем в 1.75-1.88 раз выше, чем у обычного индивида. Так же была показана высокая корреляция (0.82) между успешностью в жанре МОВА игр и высокими показателями тестов на интеллект. На основе выявленных закономерностей мы разработали схему первичного экспресс исследования интеллекта (табл. 2.3.1). Данная схема поможет психологам быстро определить предполагаемый уровень интеллекта старших школьников и студентов, а как следствие подобрать более подробные методики исследования интеллекта и умственных способностей. Таблица 2.3.1. Распределение рейтенгов популярных компьютерных игр Жанры комп. игр Браузерные игры Название игр ммр дивизионы Уровень успешности Высокий Call of duty Action Counterstrike GO Уровень < 20 Уровень 21-30 Уровень < 30 Расчет ммр в открытом доступе отсутствует Низкий Средний Высокий Silver 1-4, Silver elite, Silver elite master Gold nova 1-3, Gold nova master, Master guardian 1-2 Низкий Средний

52 Продолжение таблицы 2.3.1. Жанры комп. игр Название игр ммр Расчет ммр в открытом доступе отсутствует Battlefield дивизионы Уровень успешности Master guardian elite, Distinguished master guardian, Legendary eagle, Legendary eagle master, Supreme master first class The global elite Высокий Уровень < 20 Уровень 21-30 Уровень < 30 Низкий Средний Высокий Средний RPG RTS Star craft 2 Расчет ммр в открытом доступе отсутствует Bronze Silver Gold Platinum Diamond Master TBS MOBA Heroes of the storm Dota2 Средний Высокий Средний Высокий Warcraft 3 League of Legends Низкий 850-1100 1150-1450 1500-1800 1850-2150 2200-2500 2550-2800 2850-3000 Расчет ммр в открытом доступе отсутствует 0 - 700 840- 1540 1680-2380 2520-3220 3360-4060 4200-4900 5040-5740 Bronze Silver Gold Platinum Diamond Master Challenger Bronze Silver Gold Platinum Diamond Master Herald Guardian Crusader Archon Legend Ancient Divine Низкий Средний Высокий Низкий Средний Высокий Низкий Средний Высокий

53 Инструкция: 1. Психолог узнает, каким жанром игр предпочитает увлекаться юноша. 2. Психолог должен уточнить название игры. 3. Психолог узнает ммр игрока, дивизион, уровень. 4. Смотрит уровень успешности юноши данном жанре игр. 5. На основе полученной информации определяется уровень интеллекта при помощи графика (рис. 2.2.7 с. 49) зависимости уровня успешности от уровня интеллекта и предпочитаемого жанра компьютерных игр. Для этого необходимо отложить известные нам данные на осях графика (вертикальная ось PJ — предпочитаемый жанр; ость UU на тепловой карте обозначена цветом, синий — низкий уровень успешности, желтый — высокий уровень успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр), в точке пересечения двух известных величин, мы определим неизвестную величину, в нашем случае уровень интеллекта (горизонтальная ось IQ). Разработанный нами способ диагностики интеллекта облегчит работу психолога-диагноста. При первой встрече, человек чаще всего зажат, испытывает дискомфорт и неуверенность. Так, например, в случае работы со старшими подростками, которые могу отказаться от прохождения сложных и длительных методик, позволяет ускорить данный вид диагностики, непринужденной беседой на тему, в которой юноша разбирается.

54 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Такая проблема как влияние компьютерных игр на человека очень популярна в кругу исследователей различных областей наук. В свою очередь проблема влияния компьютерных игр в частности на интеллект, его развитие или же деградацию ведутся не часто, возможно это связанно со сложностью определения уровня интеллекта как такового или же большим количеством и разнообразием компьютерных игр. Что делает данную проблему особенно актуальной и значимой. Основой для нашего исследования стали психологии работы как Спирмена, основным двухфакторная характерным такие значимые для теория признаком интеллекта Чарльза которой является представление о том, что на всякую интеллектуальную деятельность влияют два фактора: общий («G») и специфический («S»). Теория Раймонда Б. Кэттелла модель «связанного» и «текучего» интеллекта. А также таки зарубежные исследования как Exploring the relationship between video game expertise and fluid intelligence, Athanasios V. Kokkinakis, Peter I. Cowling, Anders Drachen, Alex R. Wade, Published: November 15, 2017 и Quiroga MA, Escorial S, Román FJ, Morillo D, Jarabo A, Privado J, et al. Can we reliably measure the general factor of intelligence (g) through commercial video games? Yes, we can! Intelligence. 2015. Результаты теоретического изучения проблемы показали, что нет однозначного мнения на тему влияния интеллекта на успешность в компьютерных играх. В итоге мы выявили, следующее: 1) количество подходов к пониманию интеллекта крайне велико, в нашей работе мы опирались на теорию о «G» факторе; 2) компьютерные игры, имеют особую популярность в сфере досуга и интересов юношей;

55 3) развитие игровой индустрии происходит настолько быстро, что все описанные классификации жанров компьютерных игр требуют постоянной доработки; 4) существующие работы о связи интеллекта и компьютерных игр обрывочны, не носят систематический характер. Количество публикаций по данной проблематике растет с каждым годом; 5) существует достаточно малое количество публикации о влиянии интеллекта на успешность в компьютерных играх, стоит отметить, что данные исследования ведутся за рубежом, в России данная тема исследований является не популярной. На основании чего мы делаем вывод о не разработанности данной тематики. В ходе работы нам необходимо было установить уровень интеллекта респондентов. Ввиду особенности выборки распределение уровня интеллекта среди юношей не подчиняется закону о нормальности распределения, с медианным значением средний уровень интеллекта. С помощью разработанной нами анкеты для выявления предпочитаемого жанра компьютерных игр, мы выяснили, что наиболее предпочитаемыми являются компьютерные игры в жанре MOBA, и Action, что объясняется высокой популярностью среди молодых людей, со средним порогом вхождения в игру. Для выявления уровня успешности в компьютерных играх был проведен контент-анализ. С помощью него нам удалось установить то факт, что среднестатистический игрок из нашей выборки обладает высокой успешностью в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Это объясняется особенностью выборки, а именно в исследовании участвовали респонденты, имевшие не менее 3000 часов игрового времени (за 6 месяцев), за последние 3 месяца имели не менее 18 часов игрового времени в неделю.

56 Далее нами были проанализированы связи между уровнем интеллекта и успешностью в предпочитаемом жанре компьютерных игр и получены следующие данные: Обнаружена незначимая связь (p≤0,05) уровня интеллекта с уровнем успешности (r = 0.2216). Теснота связи является слабой, то есть уровень интеллекта не является линейной функцией уровня успешности в компьютерных играх. Похожие результаты были получены и в случае зависимости уровня интеллекта и предпочитаемого жанра (r = 0.2559, p≤0,05). Данный факт говорит о том, что при выборе жанра игры юноша руководствуется не столько сложностью, сколько личными предпочтениями. Обнаружена значимая связь (p≤0,05) уровня успешности в компьютерных играх и предпочитаемого жанра (r = -0.3753). Теснота связи является средней, обратно пропорциональной, то есть чем проще жанр компьютерной игры, тем выше уровень успешности в нем. Таким образом, выдвинутая гипотеза частично подтверждается. В связи с этим появилась необходимость усилить первичную гипотезу, которая была доказана с R2 = 0.6976. Что свидетельствует о влиянии высокого уровня интеллекта на успешность в таких сложных жанрах как RTS и MOBA. Так же на основе проведенных исследований нами были разработаны рекомендации по экспресс-оценке уровня интеллекта, основываясь на успешности в предпочитаемом жанре компьютерных игр. Данное исследование является перспективным, так как в случае разработки более валидной (увеличение выборки и апробация полученных результатов) экспресс-оценке интеллекта, поможет психологам избежать длительных диагностик интеллекта у старших подростков и юношей. Так же продолжение данного исследования поможет выяснить влияние уровня интеллекта на такую традиционную, с достаточно недавнего времени, сферу деятельности, как компьютерные игры.

57 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ Абрашов 1. С.Ю. Применение компьютерных технологий в образовании // Применение новых технологий в образовании. — Троицк: Материалы XVII Международной конференции, 2006. — С. 552-559. Бабаева Ю.Д., Войскунский А.Е Психологические последствия 2. информатизации // Психологический журнал. — 1998. - Т 19 № 1. - С. 89-100. Бирюкова А. Интеллект как основа развития личности: понятия и 3. определения URL: интеллекта // КиберЛенинка [Электронный ресурс] https://cyberleninka.ru/article/v/intellekt-kak-osnova-razvitiya-lichnosti- ponyatiya-i-opredeleniya-intellekta (дата обращения: 8.04.2017). 4. Блейхер В.М., Бурлачук Л.Ф. Психологическая диагностика интеллекта и личности // — Киев: Вища школа, 1978. - С. 25-79. 5. Богачева Н. В. Индивидуально-стилевые особенности взрослых игроков (на материале компьютерных игр): дис. ... канд. псих. наук: 19.00.01. — М., 2015. - 199 с. 6. специфика Богачева Н. когнитивной В. Компьютерные сферы геймеров игры // и психологическая Вестник Московского университета. Серия 14 Психология. — 2014. — № 4 октябрь – декабрь. — С. 120-130. 7. Большой психологический словарь / Под ред. Мещерякова Б.Г., Зинченко В.П. — СПб: ПРАЙМ-ЕВРОЗНАК, 2003. — 672 с. 8. Большой Российский энциклопедический словарь. — Репр. изд. — М.: Большая рос. энцикл., 2009. — 1887 с. [Электронный ресурс] URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/enc1p/23594 (дата обращения: 28.03.2018).

58 Браузерная игра // ВикипедиЯ - свободная энциклопедия 9. [Электронный ресурс] URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/браузерная_игра (дата обращения: 28.03.2018). 10. Бурлачук Л.Ф. Психодиагностические методы исследования интеллекта. — Киев: Знание, 1985. - 18 с. 11. Варашкевич С.А История конверсии компьютерной игры. — М.: ИП РАН, 1997. — 40 с. 12. Голубева Э.А. Способности и индивидуальность. — М.: Прометей, 1993. — 306 с. [Электронный ресурс] URL: http://psychlib.ru/inc/absid.php?absid=12478 (дата обращения 8.11.2017) 13. Грамолин В.В. Обучающие компьютерные игры. // Информатика и образование. — 2007. №4. — С. 63—65. 14. Гриффит В. Виртуальный мир рождает реальные болезни // Финансовые известия. 1996 — № 183 — С. 57-73. 15. Денисов А. Ф., Дорофеев Е. Д Культурно свободный тест интеллекта Р. Кэттелла (Руководство по использованию). — СПб.: Иматон, 1996. — 17 с. 16. Дружинин В.Н. Психология общих способностей. — 3-е изд. — СПб.: Питер, 2007. - 368 с. 17. Карпов А.В. Общая психология. — Учебник изд. — М.: Гардарики, 2005. - 232 с. 18. Компьютерные Интернет-проект URL: игры — ИноСМИ.RU две стороны [Электронный https://inosmi.ru/world/20140310/218400378.html 5.05.2018). одной (дата медали // ресурс] обращения:

59 19. Компьютерные игры // Hi-News.ru Новости высоких технологий [Электронный ресурс] URL: https://hi-news.ru/tag/kompyuternye-igry (дата обращения: 5.05.2018). 20. Малин А., Ленский А. История стратегий в реальном времени // Лучшие Компьютерные Игры. — 2007. — №6 (67) июнь. — С. 22-28. 21. Образование и информационная культура. Социологические аспекты. Труды по социологии образования. Том V. Выпуск VII. / Под ред. В. С. Собкина. — М.: Центр социологии образования РАО - 2000. — 462 с. 22. Общая психологическая компьютерных игр // эффективное и доступное характеристика ListEducation.ru и Образование: [Электронный типология качественное, ресурс] URL: http://www.listeducation.ru/liweps-497-1.html (дата обращения: 4.04.2018). 23. Особенности развития близнецов / Под ред. Ушакова Г. К. — М.: Медицина, 1997. — 192 с. 24. Педагогический энциклопедический словарь / гл.ред. Б.М. Бим- Бад. — М.:Большая рос.эецикл., 2002. — 528 с. 25. Полани Л. Личностные знания., Под ред. Лекторский В.А., Аршинов В.И. — М.: Книга по Требованию, 1986. - 343 с. 26. Попова Л. Г., Глудин Г. С. Психологический вестник Уральского государственного университета // Психология развития, возрастная и педагогическая психология. — Урал: Учебно-методический комплекс, 2009. — С. 109-122. 27. Про игры. Просто игры // ProGamesZet.ru Игровой портал [Электронный ресурс] URL: http://progameszet.ru/forum/viewforum.php?f=43/ (дата обращения: 28.03.2018).

60 28. Радева Р.Е., Смирнова Е.О. Психологические особенности компьютерных игр: новый контекст детской субкультуры. — Образование и информационная культура. Социологические аспекты. Труды по социологии образования. — Том V. Выпуск VII. // Под ред. В.С. Собкина. — М.: Центр социологии образования РАО, 2000. - 462 с. 29. Словари и энциклопедии на Академикe [Электронный ресурс] URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/977059 (дата обращения: 5.05.2018). 30. Способности и склонности / Под ред. Голубевой Э.А. — 3-е — М.: Педагогика, 1989 —200с. 31. Степанов В. В. Компьютерные игры как предмет этики и этические системы как внутриигровой элемент // Молодой ученый. — 2013. — №11. — С. 857-861 [Электронный ресурс] URL https://moluch.ru/archive/58/8011/ (дата обращения: 3.05.2018). 32. Стернберг Р. Д. Триархическая теория интеллекта // Иностранная психология, 1996. — №6 — С. 54-61. 33. Фомичёва Ю. В., Шмелёв А. Г., Бурмистров И. В. Психологические корреляты увлечённости компьютерными играми // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. — 1991. — № 3. — С. 27–39. 34. Харман Д Современный факторный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988. - 254 с.. 35. Холодная М. А. Когнитивные стили и интеллектуальные способности // Психологический журнал. 1992. — Т. 13 — № 3 — С. 84–93. 36. Холодная М. А. Психология интеллекта: парадоксы исследования. 2-е изд., перераб. и дополн. СПб: Питер, 2002. — 272 с.. 37. Холодная М.А. Существует ли интеллект как психическая реальность? // Вопросы психологии, 1990 — №5 — С.121-128.

61 38. Чеканов.Д. История RTS (стратегий реального времени) // 3DNews Daily Digital [Электронный Digest ресурс] URL: https://3dnews.ru/184300/page-5.html (дата обращения: 19.04.2018). 39. Шалимов В.Ф. Клиника интеллектуальных нарушений: Учеб. Пособие для студ. высш. пед. учеб. Заведений. — М.: Издательский центр «Академия», 2002. — 112 с. 40. Шапкин С.А. Компьютерная игра: новая область психологических исследований. // Психологический журнал. 1999, — №1 — 47-67. 41. Шмелев А.В., Мир поправимых ошибок (психология компьютерных игр) / А. Г. Шмелев, И. В. Бурмистров, А. И. Зеличенко, А. Л. Пажитнов // Компьютерные игры. — Вычислительная техника и ее применение. — Знание Москва, 1988. — С. 16–84. 42. Ackerman, P. L. Determinants of individual differences during skill acquisition: Cognitive Experimental abilities Psychology: and General, information — 117(3) processing. Journal — 1988 — of 288-318. [Электронный ресурс] URL http://dx.doi.org/10.1037/0096-3445.117.3.288 (дата обращения: 7.12.2017). 43. Bailey K, West R. The effects of an action video game on visual and affective information processing. Brain Res — 2013— p 35–46. 44. Bavelier D., Davidson R. J.,. Brain training: Games to do you good. — Nature 494 — February 2013 — p. 425–426 45. // 1949 Bert С. The structure of mind: a review of the results of factor analysis British — Journal № 19 — of P. 49-70. Educational Psychology — ресурс] URL [Электронный http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.819.1111&rep=rep1&ty pe=pdf (дата обращения: 7.12.2017).

62 46. Bilalić M, McLeod P, Gobet F. Does chess need intelligence?—A study with young chess players. Intelligence — 2007 — p. 457–470 47. Bob Proctor Titans of the Computer Gaming World (англ.) // Computer Gaming World : журнал — 1988 — P. 36. 48. Brian D. Glass, W. Todd Maddox, Bradley C. Love. Real-Time Strategy Game Training: Emergence of a Cognitive Flexibility Trait. PLoS 2013. One. [Электронный ресурс] http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0070350 URL (дата обращения: 5.04.2018) 49. Cattell R. B. Abilities: their structure, growth and action. Boston: Houghton Mifflin company — 1971. 50. Christian Elverdam, Espen Aarseth Game Classification and Game Design Construction Through Critical Analysis (англ.) // Games and Culture : журнал. — 2007. — Vol. 2, iss. 1. — P. 3-22. 51. Colom R., M.Á. Quiroga, Solana A.B., Burgaleta M., Roman F.J., Privado J. (2012). Structural changes after videogame practice related to a brain network associated with intelligence. — Intelligence 40 — p. 479-489 [Электронный ресурс] URL http://www.houstonlawreview.org/wp- content/uploads/2017/12/Huang_Final.pdf (дата обращения: 5.04.2018) 52. Dan Adams. The State of the RTS // IGN.com [Электронный ресурс] URL: http://www.ign.com/articles/2006/04/08/the-stateof-the-rts (дата обращения: 5.04.2018). 53. Demetriou A., Efklides A., Platsidou M. Tne architecture and dynamics of developing mind. Monographs of the Society for Research in Child Development — 1987 — Vol. 58, 5-6 — serial № 234. 54. Drew Davidson. Well Played 1.0: Video Games, Value and Meaning. — ETC Press, 2009. — 442 с.

63 55. Eric Kaltman The Construction of Civilization (англ.) // History of Games International Conference Proceedings / Kinephanos : журнал. — 2014. — P. 105-118. 56. Exploring the relationship between video game expertise and fluid intelligence. Athanasios V. Kokkinakis, Peter I. Cowling, Anders Drachen, Alex R. — Wade Published: November 15 — 2017 [Электронный рисурс] URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0186621 (дата обращения: 4.04.2018). 57. Exploring the relationship between video game expertise and fluid intelligence, Athanasios V. Kokkinakis, Peter I. Cowling, Anders Drachen, Alex R. Wade — Published: November 15 — 2017 [Электронный ресурс] URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0186621 (дата обращения: 5.04.2018) 58. Gardner H. Frames of mind. The theory of multiple intelligences. N.Y., Basic Sucks —1983. 59. Gerald A. Voorhees I Play Therefore I Am. Sid Meier’s Civilization, Turn-Based Strategy Games and the Cogito (англ.) // Games and Culture: журнал. — 2009. — Vol. 4, iss. 3. — P. 254-275. 60. Guilford J. P., Hoepfner R. The analysis of intelligence. N.Y., 1971. 61. Hyuk-Chan Kwon Historical Novel Revived: The Heyday of Romance of the Three Kingdoms Role-Playing Games (англ.) // Playing with the Past: Digital Games and the Simulation of History: сборник. — Bloomsbury Academic, 2013. — P. 121-134. 62. Ian Millington, John Funge. Artificial Intelligence for Games. — CRC Press, 2009. — p.896 63. Jacob A Ratliff. Integrating Video Game Research and Practice in Library and Information Science. — Information Science Reference, 2015. — 318 с.

64 64. Jeannie Novak. Game Development Essentials: An Introduction. — 3. — Delmar Cengage Learning, 2011. — С. 79. — 512 с 65. Jose P. Zagal, Michael Mateas A unifying framework for the analysis of game temporality (англ.) // Situated Play, Proceedings of DiGRA 2007 Conference. : сборник. — 2007. — P. 516-522. 66. Kelly Т.Е. Crossroads in the Mind of Man: A Study of Differentiable Mental Abilites. Stanford — 1928. 67. Kevin Schut Strategy games (англ.) // Mark J.P. Wolfe Encyclopedia of Video Games : сборник. — Santa-Barbara, California: Greenwood, 2012. — Vol. 2. — P. 627-630. 68. Michael Ray. Gaming: From Atari to Xbox (Computing and Connecting in the 21st Century). — Berrett-Koehler Publishers, 2011. — 144 с. 69. Moss, Richard. Build, gather, brawl, repeat: The history of real-time strategy games : [англ.] // Ars Technica. — 2017. — 5 с. 70. Patrick Crogan Wargaming and the computer games: Fun with the Future (англ.) // The Pleasures of Computer Gaming: Essays on Cultural History, Theory and Aesthetics : сборник. — 2008. — P. 147-166. 71. Quiroga M.A., Herranz M., Gómez-Abad M., Kebir M., Ruiz J., Colom R.. Video-games: Do they require general intelligence? Computers & Education 53 — 2009 — р.414-418 72. Resnik L. В. (ed.) The nature of intelligence. N.Y. —1976. 73. Rusel DeMaria, Johnny Lee Wilson. High Score!: The Illustrated History of Electronic Games. — McGraw-Hill Osborne, 2003. — 400 с. 74. Rusel DeMaria. Reset: Changing the Way We Look at Video Games. — Berrett-Koehler Publishers, 2007. — С. 181. — 227 с. 75. Simon Dor. Strategy // The Routledge Companion to Video Game Studies / Mark J.P. Wolf, Bernard Perron. — Routledge, 2014. — 544 с.

65 76. Simon Egenfeldt-Nielson, Jonas Heide Smith, Susana Pajares Tosca. Understanding Video Games: The Essential Introduction. — Routledge, 2008. — 304 с. 77. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology Dr. Dietrich Steinkopff Verlag, A Subsidiary of Springer-Verlag GmbH, // Public Library of Science URL: — ONE 2017 ресурс] [Электронный https://www.scimagojr.com/journalsearch.php?q=19841&tip=sid (дата обращения 6. 04. 2018) 78. Sternberg P. Y. Inside intelligence // American scientist. 1986. Vol. 74, № 2. P. 137-143. 79. TDA ed. The History of Real Time Strategy : [англ.]. — GameReplays.org, 2008. — 140 с. [Электронный ресурс] https://sietch.net/Downloads/The_History_of_Real_Time_Strategy.pdf URL: (дата обращения: 6.04.2018) 80. Thurstone L. L., Thurstone T. G. Factorial studies of intelligence//Psychometric Monographs — 1941— № 2. 81. Tompson J. Intelligence // P. McGuffin, M. F. Shanks, R. G. Holdson (eds). The scientific principles of psychology. N.Y. Gune amp; Stratton — 1984. 82. Wechsler D. The measurement and appraisal of adult intelligence. Baltimore: Williams and Wilkins — 1958 — p. 160 83. West GL, Konishi K, Diarra M, Benady-Chorney J, Drisdelle BL, Dahmani L, et al. Impact of video games on plasticity of the hippocampus. Mol Psychiatry — 2017

66 ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение 1 Методики в порядке их предъявления 1. «Культурно-независимый тест интеллекта» Р. Кэттелла (GFT 2) Описание методики: Интеллектуальный тест Кэттелла предназначен для измерения уровня общего интеллекта и относится к разряду так называемых «свободных от влияний культуры» тестов. Основная психодиагностическая ценность таких методик заключается в возможности оценивать преимущественно биологически детерминированный («врожденный») компонент интеллектуального потенциала, не зависящий от последующих влияний культурной среды (воспитания, образования, целенаправленного обучения). В руководстве подробно описаны процедура тестирования, обработка и интерпретация результатов, приведены возрастные нормативы от 8 до 60 лет. «Культурно-независимый тест интеллекта» Р. Кэттелла впервые был издан США в 1949 году Институтом личностного тестирования и тестирования способностей и переиздавался 1956 и 1966 годах. Существует три варианта теста: 1. GFT 1 – для исследования детей с 4-х до 8-и лет, а также диагностики задержек психического развития. 2. GFT 2 – для диагностики детей старше 8 лет, а также обычного не дифференцированного взрослого населения. 3. GFT 3 – для исследования студентов ВУЗов и одаренных лиц. Шкала GFT 2 состоит из двух частей, каждая из которых содержит по четыре субтеста:  1 субтест – «дополнение» – содержит 12 заданий, возрастающих по сложности. В каждом задании слева расположены 3 фигуры в

67 определенной логической последовательности (последовательные изменения пространственного Проанализировав расположения, логику размера, изменений, количества необходимо из и 5–4 т. д.) фигур, расположенных справа, выбрать ту, которая соответствует обнаруженной закономерности и может продолжить логическую последовательность 3-х фигур, расположенных слева.  II субтест – «классификация» – содержит 14 заданий, воз- растающих по сложности. Каждое задание содержит ряд из 5-и фигур, в котором 4 фигуры всегда объединены каким-либо общим признаком. В каждом ряду необходимо найти единственную фигуру, отличающуюся от всех остальных. Общими для четырех фигур признаками являются форма, количество, окраска, пространственное отношение между элементами фигур.  Ill субтест – «матрица» – состоит из 12 заданий, возрастающих по сложности. Логикой решения эти задания похожи на задания 1-го субтеста. Необходимо обнаружить закономерность, согласно которой объединены 3 фигуры в матрице слева, и среди 5-и вариантов ответов, расположенных справа, найти единственную фигуру, которая может завершить данную в задании закономерность, т.е. правильно дополнить матрицу. Специфика этого субтеста состоит в комплексном анализе признаков, (анализ матрицы по горизонтали, вертикали и диагонали). Признаки, которые лежат в основе построения заданий данного субтеста – это пространственное расположение, форма, размер, количество, окрашенность и комбинации данных признаков.  IV субтест – «топология» – состоит из 8 заданий, возрастающих по сложности, в каждом задании слева расположена сложная фигура-эталон, состоящая из простых геометрических фигур. Внутри сложной фигурыэталона стоит точка. Необходимо проанализировать положение точки по отношению к отдельным геометрическим фигурам, составляющим сложную фигуру-эталон. Затем среди пяти сложных фигур, расположенных справа,

68 надо найти ту, в которой точка может занять точно такое же положение, как в сложной фигуре-эталоне. Тест прошел проверку на валидность и надежность, стандартизирован в США, Англии, ФРГ, Чехословакии и Болгарии. Валидность проверялась на основе факторного анализа (конструктивная валидность). Была показана большая насыщенность теста общим фактором интеллекта «g». Полученные коэффициенты корреляции колеблются в пределах от 0.78 до 0.83. Проверка валидности по содержанию дала высокие корреляции со Станфордской формой теста Бине 0.85) и с общим интеллектом теста Векслера (0.84). Надежность проверялась методом ретестирования и оценки гомогенности задач теста (по каждой серии). Для выборки 450 учащихся в США был получен коэффициент 0.85, а для выборки лиц с высшим образованием – 0.82. Средний коэффициент гомогенности для различных выборок колебался в пределах 0.71–0.91. Процедура проведения: Перед началом тестирования испытуемому выдается Ответный бланк и Тестовая тетрадь (форма А и Б). Психолог просит испытуемого открыть 1-ю страницу Тестовой тетради и начать знакомство с общей инструкцией к тесту: «Этот тест состоит из двух больших частей, построенных аналогичным образом. Каждая часть содержит графические задания, которые разбиты на четыре группы (четыре субтеста) по 8-14 заданий в каждой. В каждом субтесте задания расположены в порядке нарастания сложности. Возможно, Вам не удастся правильно решить все задания. Все равно всегда старайтесь решить как можно больше. Если Вы не уверены в правильности решения, то лучше выбрать то решение, которое кажется наиболее вероятным, чем вообще не решить задание. Все задания имеют только одно правильное решение.

69 Время решения каждого субтеста ограничено. Вы будете начинать и заканчивать работу точно по указанию экспериментатора. Если Вы закончите раньше времени, проверьте свои решения еще раз. Все решения заносите в Ответный бланк. ичего не пишите и не делайте никаких пометок в этой тетради. Ждите указаний для дальнейшей работы! е переворачивайте страницу без разрешения!» После того, как психолог убедился, что инструкция понята испытуемым правильно, дается команда «перевернуть страницу», и начинается работа над субтестами 1-ой части теста. Каждый субтест начинается с 2-3 «пробных» заданий или примеров, которые позволяют испытуемому овладеть логикой выполнения заданий. При этом правильный ответ указывается только в первом примере (он уже вычеркнут на Ответном бланке). Оставшиеся примеры испытуемый решает самостоятельно и вычеркивает буквы, соответствующие правильным ответам в Ответном бланке. Психолог проверяет правильность решения оставшихся примеров и совместно с испытуемым исправляет ошибки. Ответный бланк состоит из 2-х частей, соответствующих двум частям теста. Каждая часть Ответного бланка содержит 4 колонки, соответствующие 4-м субтестам. Количество строк в колонке отражает количество заданий в каждом субтесте. После выполнения всех «пробных» заданий, психолог дает команду: «Перевернули страницу, начали», — и засекает время по секундомеру. По команде «Стоп» испытуемый заканчивает работу над субтестом. Между 1-ой и 2-ой частями теста можно сделать небольшой перерыв. 2-я часть теста начинается с повторения основных моментов общей инструкции. Каждый субтест по-прежнему начинается с 2 – 3-х «пробных» заданий или примеров. Правильный ответ указывается только для 1-го примера. Оставшиеся примеры испытуемый решает самостоятельно,

70 психолог проверяет правильность решения. В отличие от 1-ой части теста никаких вербальных пояснений к «пробным» заданиям не приводится. Работа над основными заданиями начинается по команде «перевернули страницу, начали», заканчивается по команде «стоп». Буквы, соответствующие правильным решениям, вычеркиваются на второй части Ответного бланка. Возможно индивидуальное и групповое проведение теста. При групповом проведении каждый испытуемый должен иметь Тестовую тетрадь и Ответный бланк. Испытуемым, сидящим рядом, рекомендуется предлагать разные формы Тестовых тетрадей (А и Б). Так же следует использовать параллельные формы при ретестировании с небольшим временным интервалом. Время работы над отдельными субтестами (в минутах): Субтест 1 4 1 часть 3 2 часть Обработка результатов: Субтест 2 4 3 Субтест 3 3 3 Субтест 4 3 3 Ответные бланки с результатами испытуемого обрабатываются с помощью специальных ключей. За каждый правильный ответ испытуемому начисляется один балл. Сумма «сырых» баллов подсчитывается отдельно по 1-ой и 2-ой части теста, а также по 1-ой и 2-ой части теста вместе. Суммы «сырых» баллов заносятся в первую итоговую таблицу Ответного бланка. «Сырые» баллы переводятся в шкальные IQ-баллы (X = 100; σ = 15)с помощью Нормативные таблиц. Номер таблицы перевода зависит от возраста испытуемого (количество полных лет и полных месяцев на момент тестирования), указанного над каждой таблицей. Полученные результаты графически отражаются во второй итоговой таблице. Здесь же отражено соотношение IQ-баллов и процентилей. Интерпретация результатов:

71 Итоговой оценкой теста является коэффициент интеллекта (1Q), представляющий собой интегральный показатель интеллектуального развития испытуемого. Одним из первых показателей IQ, используемых и в настоящее время, был показатель, предложенный В. Штерном в 1912 г.: соотношение умственного и хронологического возрастов. Показатель фактически давал информацию о степени опережения или отставания развития умственных способностей испытуемого. Позднее Д. Векслер предложил иную интерпретацию коэффициента, в котором оценка выражается в величинах стандартного отклонения и показывает, как соотносится результат испытуемого с результатами репрезентативной выборки испытуемых соответствующей возрастной группы. По мнению А. Анастази IQ в таком виде «...есть форма выражения уровня способностей индивида в данный момент времени по отношению к его возрастным нормам». Существенным дополнением в представленном тесте является шкала процентилей, которая отражает процентную долю индивидов из выборки стандартизации, результаты которых ниже показателя 1Q данного испытуемого.Эти два ведущих показателя позволяют исследователю ориентироваться в полученных результатах и с точки зрения соответствия возрастным нормам, и с точки зрения соотношения с традиционными тестами измерения интеллекта. Динамика результатов от 1-ой ко 2-ой части теста дает представление об обучаемости испытуемого. Заключение по результатам тестирования должен делать специалистпсихолог, обладающий помимо знаний методики общей квалификацией в области психологии развития и обучения. Грамотная интерпретация результатов невозможна без понимания теоретических аспектов проблемы «свободного интеллекта». Ключ:

72 Субтетс 1 c d a c b c c e b a d c Форма А (часть 1 и 2) Субтест Субтест 2 3 b c c b d a c e c d a a d c c b e e a a c b a b c d Субтест 4 c d b c a a c b Субтетс 1 d b a e c e b c d a c d Форма Б (часть 1 и 2) Субтест Субтест 2 3 d b c c b b a d c b e a b e a d e c c a c e e c c b Субтест 4 d b d d a b b a ормативные таблицы: 8,7 – 9,0 лет Сырой балл Общая сумма 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Стандартная оценка IQ 53 55 56 58 60 61 63 64 66 67 69 71 72 73 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 Сырой балл Общая сумма 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 Стандартная оценка IQ 92 93 94 96 98 100 101 102 103 104 106 108 110 112 114 115 116 118 119 121 122 124 126 128

73 33 34 35 36 37 38 39 85 86 87 88 89 90 91 64 65 66 67 68 69 70 71 72 130 134 135 137 140 145 147 148 150 Стандартная оценка IQ 53 55 56 58 59 61 62 64 66 67 68 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 -81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 Сырой балл Общая сумма 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 Стандартная оценка IQ 92 93 94 96 98 100 102 103 105 106 108 109 111 112 114 116 117 119 121 123 125 127 129 131 133 135 137 139 141 143 145 148 9,1 – 9,6 лет Сырой балл Общая сумма 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

74 44 91 77 151 Стандартная оценка IQ 2 53 55 57 58 60 62 63 64 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 Сырой балл Общая сумма 48 49 50 51 52 53 54 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Стандартная оценка IQ 92 94 95 97 99 100 102 103 104 105 106 107 109 110 112 113 114 116 118 120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140 142 144 146 148 150 Стандартная оценка IQ 53 55 Сырой балл Общая сумма 50 51 Стандартная оценка IQ 90 91 9,7 - 10,6 лет Сырой балл Общая сумма 1 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 10,7 – 11,6 лет Сырой балл Общая сумма 17 18

75 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 57 59 60 61 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 93 95 97 99 100 102 103 104 106 107 109 110 112 113 115 117 119 121 123 125 127 129 131 133 135 137 139 141 143 145 148 151 155 Стандартная оценка IQ 54 56 57 58 60 61 62 63 Сырой балл Общая сумма 52 53 54 55 56 57 58 59 Стандартная оценка IQ 89 90 91 92 93 95 97 99 11,7 – 13,0 лет Сырой балл Общая сумма 19 20 21 22 23 24 25 26

76 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 100 101 103 104 106 108 110 111 113 114 116 118 120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 141 144 147 150 Стандартная оценка IQ 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 Сырой балл Общая сумма 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 Стандартная оценка IQ 87 88 89 90 92 93 95 96 97 99 101 102 103 105 107 13,1 – 15,0 лет Сырой балл Общая сумма 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

77 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 108 109 111 113 115 117 119 121 123 125 127 129 132 134 136 139 142 145 148 150 153 Стандартная оценка IQ 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 Сырой балл Общая сумма 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 Стандартная оценка IQ 87 88 89 91 92 94 95 96 98 99 101 102 104 106 107 108 110 112 114 116 15,1 – 18,0 лет Сырой балл Общая сумма 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

78 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 118 120 ( 122 124 126 128 130 132 134 136 139 143 146 149 152 Стандартная оценка IQ 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 Сырой балл Общая сумма 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 Стандартная оценка IQ 86 87 88 90 91 93 94 95 96 98 100 101 102 104 105 106 107 109 111 113 115 117 119 121 123 1V25 Взрослые старше 18 лет Сырой балл Общая сумма 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

79 47 48 49 50 51 52 53 79 80 81 82 83 84 85 80 81 82 83 84 85 86 87 88 127 129 131 133 136 140 143 146 149

82 Стимульный материал: (Форма А)

96 Субтест 3

100 2. Авторская анкета «Предпочитаемый жанр компьютерной игры» ФИО__________________________________________________________ Пол___________________ Возраст________________________ 1. Выберите наиболее интересную вам группу игр: a) b) c) d) e) f) DotA 2, League of Legends, Heroes of the Storm, World of Tanks Counter Strike GO, Call of Duty, Battlefield, Star Wars Battlefront 2 StarCraft 2, WarCraft 3 HOMM, Total War, Endless Space, Endless Legend, Civilization Браузерные и игры на iOS, Android Другое (укажите)______________________________________________ 2. Линейные крипы в DotA 2 первый раз появляются на отметке игрового таймера: a) b) c) d) 1:55 в 00:00, сразу после звука игрового рога в 00:00 1:30

101 3. Синий страж (Синий бафф) в League of Legends появляются на отметке игрового таймера: a) b) c) d) 1:37 1:40 1:52 1:55 4. Линейная катапульта в HotS появляется: a) b) c) d) На отметке игрового таймера 10:00 После уничтожения всех крепостей После уничтожения всех крепостей на линии После выполнения квеста на карте 5. Максимальная сумма денег за серию из 5 поражений в CS: GO составляет: a) b) c) d) $2100 $2400 $3400 $3500 6. Что из перечисленного не является матчапом в SC2: a) b) c) d) ZvZ ZvT ZvP ZvR 7. Броня танка равна 38/28/28. Орудие с пробивной способностью в 30мм в общем случае сможет пробить: a) b) c) d) Корму Лоб Корму и бок Броню не пробьет 8. Название игры__________________________________________________ 9. Ник-нейм______________________________________________________ 10. Ранг __________________________________________________________

102 КЛЮЧ: 2.b; 3.b; 4.c; 5.c; 6.d; 7.c Приложение 2 Сводная таблица полученных данных об уровне интеллекта, предпочитаемом жанре компьютерных играх, успешности в предпочитаемом жанре компьютерных играх Пол Возраст Предпочитаемый жанр Сырой балл IQ IQ 1 2 3 4 5 6 7 8 м м м м м ж ж ж 19 18 18 18 18 20 18 23 MOBA Action Action MOBA RTS MOBA Брауз Брауз 78 79 80 69 69 63 27 58 123 125 127 106 106 98 59 91 В В В С С С УД С 9 м 21 MOBA 55 87 НС 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ж м м м м ж м ж ж ж ж м ж ж ж ж ж ж ж м 23 18 21 20 22 23 22 23 31 21 20 29 20 19 12 21 23 23 23 21 RPG MOBA MOBA RTS Action RPG RTS MOBA Брауз Action Брауз TBS Брауз Action TBS Брауз Брауз Брауз Брауз TBS 59 69 81 69 74 79 69 75 74 65 65 65 61 66 84 28 54 56 75 62 93 106 129 106 115 129 106 117 115 101 101 101 95 102 136 60 86 88 117 96 С С В С ВС В С ВС ВС С С С С С ВВ УД НС НС ВС С Ранг в компьютерной игре Platinum 5 13 Золото Dota 2 MMR - 4200 нет нет 14к нет Легенда 3 дота 2, 8 ранг хартстоун нет Dota 2 solo mmr 2647 Легенда [1] - Dota 2 1)3к ммр (дота 2) 2) лол (хс) нет нет нет бронза нет нет нет бронза овервотч нет нет нет нет нет нет нет нет Уровень успешности № П/п Уровень интеллекта Таблица 1. В В В В В Н В В В С Н В С С С С Н В С В Н В С В В В В В С

103 Продолжение таблицы 1 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 м м м ж ж ж ж м ж м м ж ж ж м м м м м м ж м ж м ж м 21 19 17 23 22 23 23 23 21 22 22 23 21 22 22 22 21 23 23 21 20 13 20 21 20 19 MOBA MOBA Action Брауз RPG MOBA Брауз MOBA Брауз Action MOBA Action Action TBS TBS Action Action Action MOBA MOBA Брауз MOBA RTS Action RTS Action 51 77 43 67 78 26 74 64 27 45 67 70 62 79 72 83 54 79 79 79 33 67 72 75 60 63 83 121 75 104 123 58 115 100 59 77 104 107 96 125 111 133 86 125 125 125 65 107 111 117 94 98 НС В Н С В УД ВС С УД Н С С С В ВС ВВ НС В В В УД С ВС ВС С С нет Генерал 39 нет нет боевой маг нет Легенда нет battlefield 3 100 ранг. 1650 PTS в Overwatch нет нет нет нет Ур10 Unreal Tournament. нет 3.5k MMR DotA2 4 ранг нет нет 42 нет 3100 ммр Dota 2 17000 1200 mmr bota2. Н В Н В С Н В В В Н С С С В В В Н В С С В Н С С С Н Примечание: УД - умственный дефект, – низкий, С – ниже среднего, С – средний, ВС – выше среднего, В – высокий, ВВ – весьма высокий

104 Приложение 3 Результаты статистической обработки данных в программном пакете MATLAB R2017a Рис 1. Проверка гипотезы о нормальности распределения полученных данных. Рис 2. Проверка гипотезы о линейной корреляции между измеренными величинами.

105 Рис 3. Статистика аппликации линейной регрессионной модели

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв