Траектории развития скорости переработки информации в младшем школьном возрасте: лонгитюдное исследование

 
Код статьиS020595920008507-3-1
DOI10.31857/S020595920008507-3
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: профессор, зав. лабораторией
Аффилиация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования “Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова”, факультет психологии
Адрес: Москва, ул. Моховая, д.11, стр.9, Россия
Должность: Научный сотрудник
Аффилиация: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение “Психологический институт РАО”
Адрес: г. Москва, ул. Моховая, д.9, стр.4, Россия
Должность: профессор, зав. лабораторией
Аффилиация: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение “Психологический институт РАО”
Адрес: г. Москва, ул. Моховая, д.11, стр.9, Россия
Название журналаПсихологический журнал
ВыпускТом 41 № 2
Страницы26-38
Аннотация

Представлены результаты четырехлетнего лонгитюдного исследования развития скорости переработки информации на всем протяжении младшего школьного возраста. Проанализирована средняя траектория развития скорости переработки информации в младшем школьном возрасте, оценены индивидуально-специфические отклонения от средней траектории для каждого участника исследования, а также выявлены половые различия в средних значениях, траектории развития скорости переработки информации и группах детей с различным уровнем выраженности времени реакции ― медленных и быстрых.

Выборку составили 224 ученика (46% девочек) начальных классов общеобразовательного учреждения (в 1-м классе Мвозраст=7.85, σ =0.34; в 4-м классе Мвозраст= 10.77, σ =0.36). Участники выполняли компьютеризированное задание “Время реакции выбора” в конце каждого учебного года на протяжении всего периода начального обучения. 

Показано, что в ходе младшего школьного возраста происходит снижение значения времени реакции, а скорость переработки информации, соответственно, возрастает. При этом траектория снижения времени реакции характеризуется нелинейным характером изменений. Показано, что мальчики опережают девочек по средним значениям скорости переработки информации на каждом году начального обучения, но при этом темп и характер изменения скорости переработки информации статистически значимо не различаются у мальчиков и девочек на протяжении младшего школьного возраста. Показано, что девочки и мальчики не различаются по скорости переработки информации в группах “быстрых” и “медленных” младших школьников.

 

Ключевые словаСкорость переработки информации, развитие, младший школьный возраст, модели роста со смешанными эффектами, половые различия, квантильный регрессионный анализ.
Источник финансированияРабота выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 17-78-30028
Получено16.02.2020
Дата публикации04.03.2020
Кол-во символов31836
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 1, всего просмотров: 1642

Оценка читателей: голосов 0

1. Михейкина О.В. Эпидемиология умственной отсталости (обзор литературы) // Обозрение психиатрии и медицинской психологии. 2012. № 3. С. 24–33.

2. Тихомирова Т.Н., Малых С.Б. Когнитивные основы индивидуальных различий в успешности обучения. М.; СПб.: Нестор-История, 2017.

3. Тихомирова Т.Н., Малых С.Б. Чувство числа и успешность в обучении математике в младшем школьном возрасте: перекрестно-лонгитюдный анализ // Психологический журнал. 2018. Т. 39. № 6. С. 47–58.

4. Тихомирова Т.Н., Модяев А.Д., Леонова Н.М., Малых C.Б. Факторы успешности в обучении на начальной ступени общего образования: половые различия // Психологический журнал. 2015. Т. 36. № 5. C. 43–54.

5. Фарбер Д.А., Мачинская Р.И., Курганский А.В., Петренко Н.Е. Функциональная организация коры больших полушарий при подготовке к опознанию неполных изображений у детей 7–8 лет и взрослых // Физиология человека. 2014. № 40(5). С. 5–13.

6. Beaudreau S.A., O'Hara R. Late-life anxiety and cognitive impairment: a review // The American Journal of Geriatric Psychiatry. 2008. V. 16 (10). P. 790–803.

7. Brown L.A., Brockmole J.R., Gow A.J., Deary I.J. Processing speed and visuospatial executive function predict visual working memory ability in older adults // Experimental aging research. 2012. V. 38 (1). P. 1–19.

8. Camarata S., Woodcock R. Sex differences in processing speed: Developmental effects in males and females // Intelligence. 2006. V. 34 (3). P. 231–252.

9. Chen T., Li D. The roles of working memory updating and processing speed in mediating age-related differences in fluid intelligence // Aging, Neuropsychology, and Cognition. 2007. V.14 (6). P. 631–646.

10. Coyle T.R., Pillow D.R., Snyder A.C., Kochunov P. Processing speed mediates the development of general intelligence (g) in adolescence // Psychol. Sci. 2011. V. 22 (10). P. 1265–1269.

11. Deary I.J., Johnson W., Starr J. Are processing speed tasks biomarkers of cognitive aging? // Psychology and Aging. 2010. V. 25 (1). P. 219–228.

12. Der G., Deary I.J. Age and sex differences in reaction time in adulthood: results from the United Kingdom Health and Lifestyle Survey // Psychology and aging. 2006. V. 21 (1). P. 62–73.

13. Halpern D.F., Beninger A.S., Straight C.A. Sex differences in intelligence // The Cambridge handbook of intelligence. 2011. P. 253–272.

14. Hao L., Naiman D.Q. Quantile regression. Sage, 2007.

15. Johnson W., Carothers A., Deary I.J. Sex differences in variability in general intelligence: A new look at the old question // Perspectives on Psychological Science. 2008. V. 3 (6). P. 518–531.

16. Kail R. Processing time declines exponentially during childhood and adolescence // Developmental Psychology. 1991. V. 27 (2). P. 259–266.

17. Kail R.V., Ferrer E. Processing speed in childhood and adolescence: Longitudinal models for examining developmental change // Child development. 2007. V. 78 (6). P. 1760–1770.

18. Kerchner G.A., Racine C.A., Hale S., Wilheim R., Laluz V., Miller B.L., Kramer J.H. Cognitive processing speed in older adults: relationship with white matter integrity // PloS one. 2012. V.7 (11). P. e50425.

19. McArdle J.J., Ferrer-Caja E., Hamagami F., Woodcock R.W. Comparative longitudinal structural analyses of the growth and decline of multiple intellectual abilities over the life span // Developmental psychology. 2002. V. 38 (1). P. 115–142.

20. Roivainen E. Gender differences in processing speed: A review of recent research // Learning and Individual differences. 2011. V. 21 (2). P. 145–149.

21. Rose S.A., Feldman J.F., Jankowski J.J. Modeling a cascade of effects: The role of speed and executive functioning in preterm/full‐term differences in academic achievement // Developmental science. 2011. V.14 (5). P. 1161–1175.

22. Rushton J.P., Jensen A.R. Thirty years of research on race differences in cognitive ability // Psychology, public policy, and law. 2005. V. 11 (2). P. 235–294.

23. Salthouse T. A theory of cognitive aging. Elsevier, 2000.

24. Sheppard L.D., Vernon P.A. Intelligence and speed of information-processing: A review of 50 years of research // Personality and Individual Differences. 2008. V. 44 (3). P. 535–551.

25. Silverman I.W. Sex differences in simple visual reaction time: A historical meta-analysis //Sex roles. 2006. V. 54 (1–2). P. 57–68.

26. Suades-González E., Forns J., García-Esteban R., López-Vicente M., Esnaola M., Álvarez-Pedrerol M., Sunyer J. et al. A longitudinal study on attention development in primary school children with and without teacher-reported symptoms of ADHD // Frontiers in psychology. 2017. V. 8. P. 655.

27. Tikhomirova T., Kuzmina Y. , Lysenkova I., Malykh S. Development of Approximate Number Sense across the Elementary School Years: a Cross‐cultural Longitudinal Study // Developmental Science. 2019. V. 22 (4). p. e12823.

28. Tosto M.G., Tikhomirova T., Galajinsky E., Akimova K., Kovas Y. Development and Validation of a Mathematics-number sense Web-based Test Battery // Procedia ― Social and Behavioral Sciences. 2013. V. 86. P. 423–428.

29. Zimprich D., Martin M. Can longitudinal changes in processing speed explain longitudinal age changes in fluid intelligence? // Psychology and aging. 2002. V. 17(4). P. 690–695.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх