Компьютеры стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, будь то работа, учёба или общение. Однако разные люди испытывают неодинаковые трудности при взаимодействии с цифровыми устройствами. Почему одни легко осваиваются в виртуальном пространстве, тогда как другим приходится тратить гораздо больше сил и времени? Ответ кроется глубже, чем принято считать ранее: дело не столько в накопленном опыте или возрасте, сколько в наших собственных когнитивных способностях.
Команда учёных из Университета Аалто (Финляндия) провела масштабное исследование, которое впервые доказало прямую зависимость между общими когнитивными способностями и продуктивностью использования персональных компьютеров. Исследователи задались целью выяснить, что именно определяет успех человека в освоении новых программ и решений повседневных задач на ПК.
Что выяснили учёные?
Оказалось, что люди с высоким общим интеллектом и развитыми исполнительными функциями (особенно рабочей памятью) работают эффективнее и чувствуют меньше напряжения при выполнении обычных компьютерных задач. Указанные когнитивные качества оказывают гораздо большее воздействие на конечный результат, чем тренировки (освоение навыков работы с компьютером).
Учёные протестировали группу добровольцев разного возраста и уровней подготовки на ряде популярных компьютерных задач, таких как создание презентаций, редактирование электронных таблиц, работа с командной строкой и участие в видеоконференциях. Анализ показал следующее:
1. Испытуемые с лучшими показателями когнитивного развития продемонстрировали более высокое качество выполнения задач и меньший уровень стресса.
2. Работоспособность оказалась сильнее связана с общей интеллектуальной подготовкой, нежели с прошлым опытом работы с технологиями.
3. Высокий уровень исполнительной функции помогает быстро адаптироваться к новым условиям и справляться с многозадачностью.
Результаты показали, что память, внимание и исполнительные функции выделяются как ключевые способности. «При использовании компьютера вы должны определять порядок, в котором что-то делается, и помнить о том, что уже сделано. Чисто математические или логические способности здесь не помогут. Гораздо важнее здесь такие качества, как восприятие, рассуждение и память», – такой вывод делают ученые.
Наиболее важной составляющей когнитивных ресурсов оказалась оперативная память, необходимая для удержания и переработки информации во время выполнения сложных действий. Рабочая память способствует быстрому обучению и улучшает адаптацию к новым ситуациям.
Полученные результаты исследования обозначили ряд вопросов, требующих внимания.
Во-первых, необходимо проектировать специальные интерфейсы, которые позволят облегчить жизнь людям с ограниченными когнитивными возможностями.
Во-вторых, обозначилась потребность развивать такие стратегии обучения, которые нацелены на формирование необходимых интеллектуальных качеств (восприятие, рассуждение и память) среди широких слоёв населения. Это потребует кардинального изменения стратегии образования.
В-третьих, следует озаботиться такой темой, как создание форм и методов повышения социальной справедливости путём улучшения условий для всех членов общества в цифровой среде. Да-да, речь идет именно о возникновении новой формы неравенства – цифровой, которая в конечном счете приведет к неравенству социальному.
Цифровое неравенство становится всё более глубоким и структурным. Но теперь ясно, что проблема лежит не только в доступе к технологиям или возможности получить хорошее образование. Ключевую роль играют сами когнитивные способности человека, развитие которых гораздо более сложно и трудоемко, чем простое обучение и натаскивание на решение тестов ЕГЭ. Чем раньше общество осознает это и начнёт предпринимать шаги по улучшению ситуации, тем ближе станет перспектива полноценного участия каждого гражданина в информационном обществе будущего.
Использованы результаты исследования: Э.Линтунен, В.Сальмела, П.Ярре, Т.Хейккинен, М.Кильпеляйнен, М.Юкола, А.Уласвирта. «Когнитивные способности и эффективность выполнения повседневных компьютерных задач». Журнал Human Computer Studies, 2024.
