Статья
КОГНИТИВНО-СТИЛЕВАЯ РЕГУЛЯЦИЯ ОНЛАЙН-ПОИСКА УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ У ШКОЛЬНИКОВ, ВЫБИРАЮЩИХ В КАЧЕСТВЕ ПОИСКОВОГО ИНСТРУМЕНТА КОМПЬЮТЕР ИЛИ СМАРТФОН
В статье представлены результаты исследования особенностей когнитивно-стилевой регуляции онлайн-поиска учебной информации у школьников, которые осуществляют онлайн-поисковую активность с использованием различных поисковых инструментов: компьютеров/ноутбуков или смартфонов. Учащиеся средней школы (n = 176, средний возраст 14,37 ± 0,96 лет, 53,4% девочек) выполняли поисковые задания разной степени сложности. Результаты показали, что предпочтение того или иного инструмента не оказывает существенного влияния на процессуальные оценки эффективности онлайн-поиска в ситуации выполнения учебных заданий (в нашем исследовании оцениваемого на основе показателя количества сформулированных поисковых запросов), однако связано с разными способами когнитивно-стилевой регуляции онлайн-поисковой активности .
1. Безгодова С. А., Микляева А. В. Стратегии онлайн-поиска информации как предмет психологического исследования: теоретическая модель // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2020. № 197. С. 96-112. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2020-197-96-112
2. Беломестнова Н. В. Клиническая диагностика интеллекта: психометрическая и клинико-психоло-гическая оценка уровня развития интеллекта в клинической и судебно-психологической экспертной практике. СПб.: Речь, 2003. 128 с.
3. Колга В. А. Исследование когнитивных стилей в СССР // Интегральное исследование индивидуальности / под ред. Б. А. Вяткина. Пермь: Пермский государственный педагогический институт, 1992. С. 17-36.
4. Косихин В. В. Психологическое содержание и диагностика когнитивного стиля "Диапазон эквивалентности" // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2012. Т. 9. № 2. С. 116-131.
5. Протасова И. Н. Влияние типологических особенностей личности на формирование когнитивного стиля "аналитичность - синтетичность": дис. … канд. психолог. наук. Новосибирск, 1998. 168 с.
6. Холодная М. А. Когнитивные стили. О природе индивидуального ума. М.: Когито-центр, 2002. 430 с.
7. Холодная М. А., Трифонова А. В., Волкова Н. Э., Сиповская Я. И. Методики диагностики понятийных способностей // Экспериментальная психология. 2019. Т. 12. № 3. С. 105-118. https://doi.org/10.17759/exppsy.2019120308
8. Abuhamdieh A. H., Harder J. T. Systematizing web search through a Meta-Cognitive, Systems-Based, Information Structuring Model (McSIS) // Contemporary Issues in Education Research. 2015. Vol. 8. No. 1. P. 33-44. https://doi.org/10.19030/cier.v8i1.9088
9. Andrew M., Taylorson J., Langille D. J., Grange A., Williams N. Student attitudes towards technology and their preferences for learning tools / devices at two universities in the UAE // Journal of Information Technology Education: Research. 2018. Vol. 17. P. 309-344. https://doi.org/10.28945/4111
10. Argelagоs E., Pifarrе M. Improving information problem solving skills in secondary education through embedded instruction // Computers in Human Behavior. 2012. Vol. 28. No. 2. P. 515-526. https://doi.org/10.1016/j.chb.2011.10.024
11. Aula A., Nordhausen K. Modeling successful performance in web searching // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006. Vol. 57. P. 1678-1693. https://doi.org/10.1002/asi.20340
12. Beal C. R., Stevens R. H. Improving students' problem solving in a web-based chemistry simulation through embedded metacognitive messages // Technology, Instrumentation, Cognition and Learning. 2011. Vol. 8. No. 3. P. 255-271.
13. Bezgodova S., Miklyaeva A., Nikolaeva E. Computer vs smartphone: How do pupils complete educational tasks that involve searching for information on the internet? // SEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol. 2630. P. 52-62. [Online]. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2630/paper_6.pdf (accessed 24.05.2021).
14. Bhavnani S. K., Drabenstott K. M., Radev D. R. Towards a unifed framework of IR tasks and strategies // Proceedings of the ASIST Annual Meeting. 2001. Vol. 38. P. 340-354.
15. Bilal D., Kirby J. Diferences and similarities in information seeking: Children and adults as web users // Information Processing and Management. 2002. Vol. 38. No. 5. P. 649-670. https://doi.org/10.1016/S0306-4573(01)00057-7
16. Chan K., Brown I., Chung I. C. B., Lu H., Luk G. W. Using students response system via mobile devices in large introductory psychology classes // Proceedings of the 8th International Conference on e-Learning. Vol. 1. Red Hook: Academic Conferences Ltd. Publ., 2013. P. 76-81.
17. Dashtestani R. Moving bravely towards mobile learning: Iranian students' use of mobile devices for learning English as a Foreign Language // Computer Assisted Language Learning. 2015. Vol. 29. No. 4. P. 815-832. https://doi.org/10.1080/09588221.2015.1069360
18. De Groote S. L., Shultz M., Blecic D. D. Information-seeking behavior and the use of online resources: A snapshot of current health sciences faculty // Journal of the Medical Library Association. 2014. Vol. 102. No. 3. P. 169-176. https://dx.doi.org/10.3163%2F1536-5050.102.3.006
19. Djamasbi S., Hall-Phillips A., Yang R. R. An examination of ads and viewing behavior: An eye tracking study on desktop and mobile devices // Proceedings of 19th Americas Conference on Information Systems, AMCIS 2013 - Hyperconnected World: Anything, Anywhere, Anytime. Vol. 1. Chicago: Association for Information Systems Publ., 2013. P. 350-355.
20. Drabenstott K. M. Web search strategy development // Online. 2001. Vol. 25. No. 4. P. 18-27.
21. Flavell J. H. Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive developmental inquiry // American Psychologist. 1979. Vol. 34. No. 10. P. 906-911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906
22. Ford N., Chen S. Individual diferences, hypermedia navigation, and learning: An empirical study // Journal of Educational Multimedia and Hypermedia. 2000. Vol. 9. No. 4. P. 281-311.
23. Gerjets P., Kammerer Y., Werner B. Measuring spontaneous and instructed evaluation processes during Web search: Integrating concurrent thinking-aloud protocols and eye-tracking data // Learning and Instruction. 2011. Vol. 21. No. 2. P. 220-231. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2010.02.005
24. Head A., Eisenberg M. How college students use the web to conduct everyday life research // First Monday. 2011. Vol. 16. No. 4. [Online]. Available at: https://ssrn.com/abstract=2281533 (accessed 16.05.2021).
25. Hsu C. Y., Tsai M. J., Hou H. T., Tsai Ch.-Ch. Epistemic beliefs, online search strategies, and behavioral patterns while exploring socioscientifc issues // Journal of Science Education and Technology. 2014. Vol. 23. No. 3. P. 471-480. https://doi.org/10.1007/s10956-013-9477-1
26. Huertas A., López O., Sanabria L. Infuence of a metacognitive scafolding for information search in B-learning courses on learning achievement and its relationship with cognitive and learning style // Journal of Educational Computing Research. 2017. Vol. 55. No. 2. P. 147-171. https://doi.org/10.1177/0735633116656634
27. Kim J., Thomas P., Sankaranarayana R., Gedeon T., Yoon H.-J. Understanding eye movements on mobile devices for better presentation of search results // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2016. Vol. 67. No. 11. P. 2607-2619. https://doi.org/10.1002/asi.23628
28. Kim K.-S. Implications of user characteristics in information seeking on the World Wide Web // International Journal of Human-Computer Interaction. 2001. Vol. 13. No. 3. P. 323-340. https://doi.org/10.1207/S15327590IJHC1303_3
29. Kinley K., Tjondronegoro D., Partridge H., Edwards S. Modeling users' web search behavior and their cognitive styles // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2014. Vol. 65. No. 6. P. 1107-1123. https://doi.org/10.1002/asi.23053
30. Kirton M. J. Adaptation and innovation in the context of diversity and change. London: Routledge Publ., 2003. 392 p.
31. Nisiforou E. A., Michailidou E., Laghos A. Using eye tracking to understand the impact of cognitive abilities on search tasks // Universal access in human-computer interaction. Design for all and accessibility practice. UAHCI 2014. Lecture notes in computer science / ed. by C. Stephanidis, M. Antona. Vol. 8516. Cham: Springer Publ., 2014. P. 46-57. https://doi.org/10.1007/978-3-319-07509-9_5
32. Palmquist R., Kim K. S. Cognitive style and online database search experience as predictors of Web search performance // Journal of the American Society for Information Science. 2000. Vol. 51. No. 6. P. 558-566. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4571(2000)51:6%3C558::AID-ASI7%3E3.0.CO;2-9
33. Proserpio L., Gioia D. A. Teaching the virtual generation // Academy of Management Learning & Education. 2007. Vol. 6. No. 1. P. 69-80.
34. Riding R. J., Cheema I. Cognitive styles - an overview and integration // Educational Psychology. 1991. Vol. 11. No. 3-4. P. 193-215. https://doi.org/10.1080/0144341910110301
35. Schommer-Aikins M., Hutter R. Epistemological beliefs and thinking about everyday controversial issues // The Journal of Psychology. 2002. Vol. 136. No. 1. P. 5-20. https://doi.org/10.1080/00223980209604134
36. Schultheiß S., Lewandowski D. How users' knowledge of advertisements infuences their viewing and selection behavior in search engines // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2021. Vol. 72. No. 3. P. 285-301. https://doi.org/10.1002/asi.24410
37. Sharit J., Taya J., Berkowsky R., Czaja S. Online information search performance and search strategies in a health problem-solving scenario // Journal of Cognitive Engineering and Decision Making. 2015. Vol. 9. No. 3. P. 211-228. https://doi.org/10.1177/1555343415583747
38. Strzelecki A. Eye-tracking studies of web search engines: A systematic literature review // Information. 2020. Vol. 11. No. 6. https://doi.org/10.3390/INFO11060300
39. Whitmore E. The relationship between undergraduates' epistemological beliefs, refective judgement, and their information-seeking behavior // Information Processing and Management. 2004. Vol. 40. No. 1. P. 97-111. https://doi.org/10.1016/S0306-4573%2802%2900099-7
40. Wilson T. D. Information seeking behavior and the digital information world // European Science Editing. 2004. Vol. 30. No. 3. P. 77-81.
41. Wu D., Cai W. An empirical study on Chinese adolescents' web search behavior // Journal of Documentation. 2016. Vol. 72. No. 3. P. 435-453. https://doi.org/10.1108/JD-04-2015-0047
42. Yang F.-Y., Tsai C.-C. Reasoning about science-related uncertain issues and epistemological perspectives among children // Instructional Science. 2010. Vol. 38. No. 4. P. 325-354. https://doi.org/10.1007/s11251-008-9084-3
43. Zhou M. A. Systematic understanding of successful web searches in information-based tasks // Educational Technology & Society. 2013. Vol. 16. No. 1. P. 321-331.
44. Zhou M., Ren J. Use of cognitive and metacognitive strategies in online search: An eye-tracking study // Proceedings of the International conferences "Internet Technologies & Society (ITS), Education Technologies (ICEduTECH), and Sustainability, Technology and Education (STE). Melbourne: International association for development of the information society Publ., 2016. P. 347-349.