Кл час 1 сентября 10 класс: КЛАССНЫЙ ЧАС В 10 классе к 1 сентября

4.

Беречь честь и славное имя
11А класса, дабы было
что передать нашим
последователям.

5.

Любить, уважать и беречь
своего драгоценного классного
руководителя во избежание
порчи ее нервной системы
и психического здоровья.

6.

Сохранять и поддерживать
дружественные отношения в
классе, ибо только так можно
стать настоящим 11А!

7.

Прилично вести себя в
школьной столовой, ибо
мы являемся примером
для младшего и неразумного
поколения.

8.

Не испепелять любовью
родных учителей.
Помня, их здоровье в наших руках!

9.

Не обижать учителей —
предметников, ибо воздастся
нам все это на экзаменах.

10.

Избегать любыми способами
написания на нас докладных
записок директору, дабы
избежать приятных встреч в
его кабинете.

11.

Не обижать и оберегать
хорошистов и тех, кто
хоть что-нибудь в чем-нибудь
соображает, надо же у кого-то
списывать домашние задания.

12.

Показать родителям местоположение
41 кабинета в нашей школе, дабы нашли они дорогу на
родительские собрания.
В противном случае приводить их за ручку.

13.

В учебное время находиться
в здании школы, а не в других
местах п. Чульман и близ
лежащих географических пунктов.

14.

Ходить в школу прилично
одетыми, дабы не вводить
противоположный пол в транс,
а учительский состав в шок.

15.

Забыть во время уроков как
выглядит свой собственный
мобильный телефон.

16.

Поддерживать свой любимый
класс в чистоте и порядке, во
избежание попадания в него
насекомых, а в нас реакции
классного руководителя.

17.

Не доламывайте остатки
школьного инвентаря, нам
завещанного, а всемерно
возрождать его в школьных
мастерских

18.

Беречь классное имущество,
дабы было на чем и за чем
сидеть нашим последователям.

19.

Друзья, не будем направлять свои
пламенные взоры на девочек
а исключительно на знания
в целях пожарной безопасности.

20.

Заботиться о растениях в классе,
чтобы не доводить их до чахлого
и жалкого вида.

21.

Сдать выпускные экзамены
в форме ЕГЭ и не только,
не посрамив высокое звание
выпускника 2011!

22.

Сохранять здоровый дух и
здоровое тело для того,
чтобы к выпускному вечеру
выглядеть на все 100 процентов,
а не на все 100 лет!!!

23.

Не забывать массово посещать
школу ежедневно!!!

(Звучит музыка «сентябрь 2»)

Последние слайды 51, 52, 53

границ | Есть 8:30 утра еще слишком рано, чтобы начать школы? 10:00 утра Школа Start Time Повышение работоспособности и производительности студентов в возрасте 13-16

Введение

Несмотря на хорошо зарекомендовавшие природных сдвиги на более позднее пробуждения и сна времени, которые происходят в подростковом возрасте, в большинстве школ сохраняют раннее времени начала. В настоящее время школа, начиная раз не отрегулированы для перехода на более поздние пробуждения и сна время, которые происходят в природе в подростковом возрасте. Это несоответствие между подростковой биологией и традиционной практикой, начиная школу рано приводит к систематическому снижению количества времени, отведенного для сна на подросток и, следовательно, хронический дефицит сна.Центры по контролю и профилактике заболеваний и Американская академия педиатрии (2014) заявили, что раннее начало обучения в школе связано с повышенным риском ожирения, депрессии и употребления наркотиков для здоровья, а также с более низкой успеваемостью (Owens et al., 2014; Wheaton et al., 2015). Их рекомендация открывать средние и старшие школы не ранее 8:30 теперь поддержана Американской медицинской ассоциацией (2016). Почти во всех исследованиях на сегодняшний день, хотя время начала занятий в школе было позже, чем раньше, сохранялось время начала на 9:00 или раньше a.м. (Киркби и др., 2011). Одно исследование в Новой Зеландии сообщило об улучшении сна у 17-18-летних студентов, когда время начала было перенесено с 9:00 на 10:30, по сравнению с более молодыми контрольными, которые оставались в 9:00 утра (Borlase et al. ., 2013). Недавнее исследование оптимального времени для когнитивной деятельности учащихся в возрасте 18–19 лет показало, что оптимальным было гораздо более позднее время, особенно после 11 часов утра или 12 часов дня (Evans et al., 2017).

Доказательства повышенного риска для здоровья, связанного с ранним началом школьного обучения, являются существенными и демонстрируются с помощью различных исследовательских методологий (Hansen et al., 2005; Миллман, 2005; Basch et al., 2014; де Соуза и Идальго, 2014). Основные биологические факторы также хорошо известны. Подросткам требуется от 8 до 10 часов сна в сутки для полноценного здоровья и успеваемости в зависимости от возраста и индивидуальных различий, но большинству из них требуется гораздо меньше сна (Iglowstein et al., 2003; Foster et al., 2013; Hirshkowitz et al. ., 2015). Биологические изменения суточных суточных часов в подростковом возрасте задерживают наступление времени бодрствования и сна, и этот сдвиг не меняется до раннего взросления (Roenneberg et al., 2004). Кроме того, гомеостатическая регуляция давления для сна нарастает медленнее, и требуется больше времени для достижения критического порога, необходимого для засыпания (Carskadon, 2011). Ограничение сна у подростков явно связано с ранним началом школьного обучения, поскольку в неурочные дни подростки просыпаются на два или более часа позже (Roenneberg et al., 2007), что, по-видимому, не существенно зависит от культурных факторов (Gradisar et al., 2011). ; Foster et al., 2013).

Более позднее время начала занятий в школе способствует улучшению сна, здоровья и учебы подростков (Curcio et al., 2006; Карскадон, 2011; Lufi et al., 2011). Имеются убедительные доказательства того, что более позднее время начала обучения благоприятно сказывается на успеваемости даже на ранних стадиях полового созревания, и это положительное влияние продолжается и в позднем подростковом возрасте (Carrell et al., 2011; Edwards, 2012; Meltzer et al., 2014). Более позднее время начала связано с улучшением сна, которое продолжается в годы после внедрения (Borlase et al., 2013; Wahlstrom et al., 2014). Более позднее время старта также снижает количество дорожно-транспортных происшествий среди учащихся (Danner and Phillips, 2008) и снижает количество сообщений о депрессии (Kirkby et al., 2011).

Принцип, согласно которому подростки начинают ходить в школу позже, чем это принято сейчас в американских школах (около 8:00 утра), в настоящее время широко распространен. В настоящее время необходимы исследования для более тесной синхронизации времени начала занятий в школе с биологией подростков, принимая во внимание возрастающее влияние изменений циркадных ритмов в подростковом возрасте (Shekleton et al., 2013; Kelley et al., 2015). Несмотря на то, что данные о начале обучения в средней и старшей школе в 8:30 или позже положительны, эта рекомендация основана на данных, ограниченных исследованиями, в которых школьное время переносится не позднее 9:00 a.м., а часто и раньше, оставив без ответа вопрос о том, насколько поздним должно быть время начала занятий в школе. Чтобы изучить влияние гораздо более позднего начала занятий в школе, мы изучили влияние времени начала обучения в 10 часов утра (представляющего задержку на 1:10 ч по сравнению со временем начала обучения в 8:50) на показатели заболеваемости в возрасте 13–16 лет. старшеклассники и успеваемость от 14 до 16 лет.

Участники и методы

Определение времени начала

В свете существовавших на тот момент данных о времени начала занятий, ведущий исследователь настоящего исследования (ПК) разработал и направил полевой эксперимент для реализации и оценки эффективности гораздо более позднего времени начала занятий в школе.Схема кратко изложена в таблице 1, столбцы 1, 2 и 4 (см. Раздел «Результаты»). Школа была смешанной, финансируемой государством, для учеников от 13 до 18 лет. В начале исследования успеваемость школьников была значительно ниже средней по стране. Школа находилась в городском районе с населением 0,7 миллиона человек, в регионе Англии, где успеваемость была ниже, чем в среднем по стране.

Таблица 1 . Влияние экспериментального лечения (10:00 начало занятий в школе) на пропуски занятий по болезни.

В школе не было дополнительного финансирования, выборочного зачисления или других образовательных мероприятий во время исследования. Школа действовала в рамках Innovation Trust, благотворительного фонда по улучшению школ в партнерстве с ведущими учеными (см. Раздел «Благодарности»). При работе с этой группой экспертов было рассмотрено более позднее время начала с акцентом на определение времени начала занятий для подростков 13–18 лет. Первоначальное тестирование успеваемости учащихся в 10:00 и 14:00, добровольные исследования хронотипа и уровни телесного жира учащихся привели к выводу, что для всех учащихся должен быть установлен основной период времени с 11:00 до 15:00 с дополнительным обучением. время до (для утренних / средних хронотипов) и после (для вечерних хронотипов) (Sussman, 2009).Это казалось слишком радикальным изменением, и в сочетании с текущим решением Национальной службы здравоохранения о том, что школы не могут по закону хранить какие-либо данные о психическом здоровье учащихся в возрасте 16 лет и младше, включая данные о сне и количестве жировых отложений, привело к ограничению возрастного диапазона 13–16 лет. и с использованием только существующих национальных показателей здоровья и успеваемости. Поэтому анализ соответствующих исследований сна и циркадной нейробиологии, указывающих на то, что время начала 10: 00–10: 30 утра, будет уместным в возрасте 16 лет (Kelley et al., 2015). Этот процесс привел к окончательному выбору 10:00 утра в качестве времени начала занятий в школе, что составляет 1 час 10 минут задержки по сравнению с традиционным временем начала 8:50, которое использовалось тогда.

Двухлетний процесс изменения времени начала был этически одобрен как The Innovation Trust, благотворительным образовательным исследовательским фондом, связанным со школой, так и Руководящим советом школы на том основании, что учащиеся не будут подвергаться дополнительным опросам, тестам или мерам. кроме более позднего времени начала. Была проведена юридически обязательная консультация с родителями, учениками, учителями и другими людьми.Это вызвало ряд проблем, включая транспорт до школы. В отличие от американских школ, городские школы в Англии, как правило, не предоставляют транспорт для всех учащихся, и существующая транспортная инфраструктура сделала это относительно незначительной проблемой. Школа уже поддержала часы работы родителей и транспорт, открыв их на 1 час раньше и на 1 час после школы (включая спортивные и клубные возможности). Поэтому с небольшими изменениями все время в школе было просто перенесено на час и 10 минут позже. Хотя родители поддержали изменения, наблюдалось сопротивление со стороны местных администраторов системы образования, явление, отмеченное в других исследованиях (Wahlstrom et al., 2014). Обеспокоенность, поднятая во время консультации, хотя и часто имела место, но рассматривалась по мере возможности, но считалась второстепенной по отношению к raison d’etre школы — помочь здоровым детям реализовать свой академический потенциал в полной мере.

После утверждения изменения в 2010 году был проведен 6-недельный пробный запуск с началом в 10:00 после того, как были завершены все ежегодные экзамены и студенты, сдающие экзамены, ушли, но до начала нового учебного года. В ходе судебного разбирательства все связанные запланированные мероприятия были перенесены на 10:00 a.м. начните с транспорта в школу и обратно, семейных мероприятий, школьных клубов и мероприятий. Сообщалось также о некоторых дополнительных и неожиданных преимуществах: время в пути избегало часов пик и считалось более безопасным; а некоторые сотрудники могли забирать своих детей в начальную школу утром.

Спустя 2 года с временем начала в 10 часов утра, естественный эксперимент был произведен сменой местных администраторов образования, которые восстановили раннее начало, используемое во всех местных школах.Следовательно, время начала занятий в школе для детей в возрасте от 13 до 16 лет было изменено на 8:50 утра в связи с этими изменениями политики, а не частью плана исследования; однако мы воспользовались этим естественным экспериментом.

Вмешательство и сбор данных

В этом наблюдательном исследовании использовался план «до-после-до» (A-B-A). Время начала занятий в школе изменилось следующим образом за 4 года: в 0-м классе начало занятий в 8:50; 1-й и 2-й классы начинались в 10:00 утра; и у 3-го класса было начало 8:50 утра. За эти четыре академических года (сентябрь 2010 г. — август 2014 г.) были собраны национальные данные и данные школ о заболеваниях и успеваемости 2049 учащихся в возрасте 13–16 лет.

данных об образовании по английскому языку собираются на национальном уровне для каждой школы, и эти данные для всех школ публикуются Управлением национальной статистики Великобритании (2016). Для оценки влияния изменения времени использовались две переменные: отсутствие учащегося из-за болезни и общая успеваемость учащегося. Английские школы обязаны отличать отсутствие (не в школе по какой-либо причине) от отсутствия по болезни (что составляет ~ 60% всех пропусков в зависимости от года). Пропуски по болезни регистрируются для каждого учащегося на каждой утренней и дневной сессии, поэтому в качестве меры болезни здесь использовалось количество пропущенных из-за болезни занятий на одного ученика в год.Этот показатель дает более точный показатель заболеваемости, чем количество простых прогулов (Департамент образования, 2016).

В то время ключевым показателем академической успеваемости учащихся были экзамены на аттестат зрелости (GCSE), сдаваемые в конце обязательного школьного образования в 16 лет. Хорошая успеваемость в 16 лет определялась как достижение пяти или более оценок GCSE. C или выше по английскому языку, математике и как минимум по трем другим предметам. Показателем успеваемости в школе был процент учащихся, достигших хорошей успеваемости.

Кроме того, Fisher Family Trust разработал национальную систему анализа добавленной стоимости отдельных учащихся и потенциальных достижений школы в оценках GCSE и хорошей успеваемости для всех учащихся и школ в Англии. Поскольку предыдущие способности когорт учащихся могут варьироваться от года к году, эффективность школ может меняться, и поэтому был проведен второй анализ успеваемости, основанный на этих прогнозах добавленной стоимости (Visscher and Coe, 2003; Koedel et al., 2015). Прогнозируемые результаты были основаны на предыдущих достижениях студентов в национальных тестах.Считается, что школы, в которых процентная хорошая успеваемость превышает прогнозируемый, имеют дополнительную ценность, выраженную в виде процента хорошей успеваемости выше прогнозируемых результатов (с отрицательными результатами для школ ниже прогнозов). Например, если учащиеся достигли в среднем на 4% более высокой успеваемости, это будет иметь оценку добавленной стоимости + 4%. Эти два национальных показателя фактической и прогнозируемой успеваемости в школе использовались в нашем анализе.

Анализы

Национальные данные использовались для анализа болезни и работоспособности.По возможности, для оценки стандартных отклонений использовались национальные данные. Кроме того, был создан набор данных из 2 880 аналогичных школ, где «похожие» были определены как финансируемые государством школы с учащимися от 13 до 16 лет в когортах> 100 и с отчетными данными экзаменов за период 2010–2014 гг. Используемые наборы данных представляют собой данные на уровне школ, опубликованные Управлением национальной статистики Великобритании и другими источниками, как указано (Управление национальной статистики Великобритании, 2016). Данные о достижениях имеют ограничения из-за политики и практики публикации.Политические ограничения включают решение об исключении школ, становящихся академиями (аналогично чартерным школам) из национальных данных, изменения экзаменов и данных, представленных в течение 4 лет.

Анализ данных о заболеваниях и производительности за этот период привел к представлению как исходных оценок, так и оценок, скорректированных с учетом национальных различий. Для национальных тенденций в заболеваемости и эффективности использовались тесты T для оценки значимости и d и h Коэна для оценки величины эффекта, принимая во внимание критику Хэтти образовательных мер для определения воздействия вмешательств (Hattie, 2008).Критика Хэтти исследований в области образования, основанная на синтезе более 800 метаанализов повышения успеваемости, подняла вопросы об анализе и значении образовательных данных. В частности, он утверждал, что более сложные статистические методы, большое количество предметов, обычно доступных в исследованиях в области образования, и другие факторы означают, что величина эффекта должна быть> 0,5 в отдельных исследованиях. Хэтти перечисляет 138 величин эффекта, обнаруженных в метаанализе значимых образовательных вмешательств за последние 20 лет, показывая, что у 20 самых высоких вмешательств величина эффекта варьировалась от 0.61 к 1,44. Обеспокоенность Хэтти по поводу образовательных исследований и размеров эффекта разделяют и другие (Сноу, 2015; Церкви и др., 2017). В иллюстративных целях также были проанализированы затраты / выгоды реформ образования в Англии и Нью-Йорке, направленных на повышение успеваемости.

Результаты

Показатели пропусков занятий по болезни среди учащихся в возрасте 13–16 лет были ниже с 10 часами утра (см. Таблицу 1 и Рисунок 1).

Рисунок 1 . Прогулы по болезни, отличия от среднего показателя по стране.

В 0-м классе для базовой когорты учащихся в возрасте 13–16 лет, у которых время начала 8:50 для обоих лет обучения в целевой школе, среднее количество пропусков занятий по болезни составило 15,4 по сравнению с 11,5 по стране ( Год 0 «Полевая контрольная группа» в таблице 1, сравните столбец 6 для целевой школы с столбцом 5 для национального ориентира). Это разница в 3,9 пропуска, которая статистически значима при p <0,0005 (столбец 7). Более того, он большой: показатель в целевой школе был на 34% выше, чем в национальном эталоне (столбец 8).

Ситуация резко изменилась в течение 1-го года («Группа полевого лечения №1» в Таблице 1), первого года с экспериментальным началом лечения в 10 часов утра. Среднее количество пропусков в целевой школе снизилось с 15,4 до 11,3, то есть на 4,1 пропусков (столбец 6, сравните 0-й год и 1-й год). Разрыв между целевым показателем пропусков в школе и национальным эталонным показателем сократился на 3,3 пропуска до 0,6 (1 год, столбец 7). Это сокращение составляет 31% -ное сокращение разрыва между целевой школой и национальным эталоном (год 1, столбец 10), снижение, которое является статистически значимым при p <0.0005. d Коэна для изменения составляет 0,58, в результате чего размер эффекта находится в диапазоне от среднего до большого. Из-за этого сниженного показателя пропусков у целевой школы осталось всего 0,6 пропуска по сравнению с национальным эталоном, разница настолько мала, что не является статистически значимой ( p > 0,05, столбец 7).

Суть полевого эксперимента — 2-й год, когда начало второго полного года в 10 часов утра (курсы GCSE целевой школы длятся 2 года с экзаменами на протяжении всего). Пропуски в целевой школе снизились со среднего 11 баллов.3 до среднего 7,9 (столбец 6), снижение на 3,4 пропуска. Это привело к тому, что показатель пропусков занятий в целевой школе оказался значительно ниже национального эталона (столбец 7). Этот сдвиг от немного выше национального эталона в 1-м году до значительно ниже национального эталона во 2-м году имеет коэффициент Коэна, равный 0,48, что означает средний эффект.

Наиболее важное сравнение проводится между 2-м годом, когда начало работы в 10 часов утра было вторым полным годом, и годом 0, в котором учащиеся были на старте 8:50 в течение как минимум 2 лет.Среднее количество пропусков снизилось полностью на 7,5 (столбец 6, год 2 по сравнению с годом 0). Разрыв между целевым показателем школьного образования и национальным ориентиром сократился на 55%, составив 4,8 пропуска занятий. Это изменение статистически значимо при p <0,0005. Коэффициент Коэна для изменения равен 1,07, что является большой величиной эффекта.

Таким образом, полевой эксперимент по-разному демонстрирует, что экспериментальное лечение связано со снижением количества абсансов, которое является большим и статистически значимым не только по сравнению с контрольной группой, но и по сравнению с национальным эталоном.Эта закономерность видна на Рисунке 1.

Далее идет естественный эксперимент, когда время начала в целевой школе вернулось к 8:50 в 3-м классе из-за изменения политики, которая передала контроль над целевой школой местным органам управления образованием, которые установили единое время раннего начала для всех сопоставимых школ. . Среднее количество отсутствующих на работе повысилось до 11,2, что значительно выше уровня прошлого года (столбец 6). Это на 20% выше национального эталона, что явно контрастирует с 10% ниже эталонного показателя в предыдущем году (столбец 8).С поправкой на ежегодные изменения в национальном уровне пропусков занятий, разрыв между целевой школой и страной увеличился до 2,8 пропусков в год, что на 30% больше (столбцы 11 и 12). Это изменение статистически значимо при p <0,0005 и имеет коэффициент Коэна 0,47, средний размер эффекта.

В целом, для прогулов полевой эксперимент показывает, что переход на 10 часов утра снизил количество прогулов по болезни более чем на 50 процентов по сравнению с общенациональными показателями, что является большим и статистически значимым снижением.Естественный эксперимент показывает, что возвращение к началу 8:50 вызвало уже в первый год обучения статистически значимое увеличение количества прогулов среднего размера. Эти данные согласуются с дозозависимым ответом на начало 10:00.

В нулевом классе целевой школы («Полевая контрольная группа» в таблице 2) в базовой когорте учащихся, у которых время начала 8:50 в течение обоих лет обучения, процент успешно сдавших экзамены GCSE составил 34 по сравнению с 56.2 на национальном уровне (столбцы 5 и 6). Это огромная разница в 22 процентных пункта, статистически значимая при p <0,0005 (столбец 7). Эта разница составляет 40% от национального базового уровня (столбец 8), что указывает на то, что целевая школа имеет очень низкий уровень успеваемости. Что касается добавленной стоимости, фактический процент успешных учеников был на 5 процентных пунктов ниже, чем оценка FFT для школы, основанная на прошлой успеваемости когорты (столбец 9), что показывает отрицательную добавленную стоимость.В целом, в 0-м классе целевой школы картина успеваемости была мрачной.

Таблица 2 . Влияние экспериментального лечения (начало занятий в 10 часов утра) на успеваемость.

Ситуация резко изменилась в течение 1-го года, первого года экспериментального лечения в 10 часов утра. Фактический процент академически успешных студентов вырос на 19 процентных пунктов до 53 (столбец 6, сравните курс 0 и год 1). Разрыв между целевой школой и национальным эталоном в 1-м классе настолько мал, что он не является статистически значимым (1-й год, столбец 7).Между 0 и 1 годом разрыв между целевым показателем успеваемости в школе и национальным эталоном сократился с 22 до 5 (1 год, столбец 7), сокращение на 17 процентных пунктов, что является статистически значимым при p <0,0005. Добавленная стоимость школы также выросла: фактическая добавленная стоимость школы на 4 процентных пункта больше, чем прогноз FFT, что на 9 процентных пунктов больше, чем в нулевом классе. Это составляет 15% от национального базового уровня и является статистически значимым на уровне . р <0.0005.

Суть полевого эксперимента — это сравнение 2-го и 0-го классов. Здесь снова есть обширные доказательства положительного влияния начала занятий в 10 часов утра на успеваемость учащихся. Успех учащихся во 2-м классе составляет 52% по сравнению с 34% для 0-го года (столбец 6), прирост значительный при p = 0,001 и среднего размера, с H Коэна 0,37. Между 0 и 2 годом разрыв между целевым показателем успеваемости в школе и национальным эталоном сократился с 22 до 7 лет (2 год, столбец 7).Фактический успех учащихся во 2-м классе превышает прогноз БПФ на 7 процентных пунктов (столбец 10). Действительно, добавленная стоимость школы выросла на 12 процентных пунктов, статистически значимая при p <0,0005 (столбец 13) и составляет 20% от национального эталона.

Таким образом, полевой эксперимент различными способами демонстрирует, что экспериментальное лечение связано со статистически значимым и существенным улучшением показателей не только по сравнению с контрольной группой, но и по сравнению с национальным эталоном.

Затем, в естественном эксперименте в 3-м классе, время начала занятий в школе изменилось с 10 до 8:50. Показатель успеваемости учеников немного снизился до 51 (3-й год, столбец 6) по сравнению с национальным эталоном 60, что дает целевая школа дефицит в 9 процентных пунктов, что является статистически значимым при p = 0,014 (столбец 7). Добавленная стоимость школы сократилась на 4 процентных пункта, что составляет 7% от национального базового уровня (столбец 14).

Таким образом, даже если эти студенты прошли первый год своего 2-летнего курса с 10 а.м. Начало, возвращение к 8:50 утра для начала второго года обучения связано со снижением успеваемости по сравнению с национальным базовым уровнем и со снижением добавленной стоимости школы.

Полная картина объединенных результатов полевого эксперимента и естественного эксперимента ясна на Рисунке 2.

Рисунок 2 . Успех в учебе: добавленная стоимость целевой школой.

В 0-м классе успеваемость учащихся в целевой школе была на 5 процентных пунктов ниже, чем можно было бы ожидать с учетом предыдущей успеваемости учащихся (БПФ).Затем начался полевой эксперимент. Введение 10 часов утра в середине курса когорты 1-го класса подняло добавленную стоимость школы на 9 процентных пунктов выше ожидаемого процента успеха. Далее наблюдалось небольшое увеличение добавленной стоимости на 12 процентных пунктов во втором году обучения для когорты, у которой оба года обучения началось в 10 часов утра. На этом полевой эксперимент закончился. Затем в естественном эксперименте время начала было изменено на 8:50, поэтому учащиеся в когорте 3-го класса имели первый год своего курса с 10 а.м. старт и второй год их курса со стартом 8:50. Добавленная стоимость по-прежнему была положительной для этой когорты, но упала на 4 процентных пункта по сравнению с предыдущей когортой, у которой 2 года начинались в 10 часов утра.

Обсуждение

Основываясь на этом исследовании, перенос времени начала занятий в школе на более позднее, чтобы оно лучше соответствовало подростковому сну и моделям хронотипа, является практичным и полезным. После перехода на 10:00 часов начала занятий в школе количество пропусков занятий по болезни среди учащихся в возрасте 13–16 лет снизилось, а успеваемость учащихся в возрасте 14–16 лет значительно улучшилась.Когда время начала занятий было возвращено к 8:50 утра, эти льготы были отменены. Эти результаты показывают, что общая политическая рекомендация начинать обучение в средней школе не ранее 08:30, хотя и полезна, не должна рассматриваться как оправдание, исключающее рассмотрение более позднего времени начала обучения. Поскольку 8:50 утра уже будет считаться подходящим с учетом рекомендации 8:30 утра, это исследование показывает, что дальнейшие улучшения могут быть сделаны, когда время начала намного позже, в данном случае 10:00 утра.м.

Данные о пропуске занятий по причине заболеваемости подтверждают прямую выгоду от более позднего начала занятий в школе для здоровья учащихся. Дифференциация в регистрации отсутствия и отсутствия по болезни в Англии предлагает более точную оценку болезни и большой набор национальных данных. После начала 10:00 утра заболеваемость снизилась на второй год более чем на 50%. С возвращением 8:50 утра эти льготы были отменены, и заболеваемость увеличилась на 30%. Учебная успеваемость учащихся в возрасте 14–16 лет также улучшилась с 10:00 a.м. Начните. Особенно полезно было иметь более позднее время начала на 2 года; показывающий прирост добавленной стоимости на 12 процентных пунктов, который является статистически значимым при p <0,0005 и составляет 20% от национального эталона. Нет оснований полагать, что эти результаты отражают изменения мотивации. Учащиеся готовились к выпускным национальным экзаменам, которые определяют их право на продолжение обучения и, в конечном итоге, поступление в колледж или университет или их конкурентоспособность на рынке труда.Это были не тесты, связанные с учебой, а настоящие, разовые экзамены, которые имеют большое влияние на будущее детей и, следовательно, будут в равной степени мотивированы. Несмотря на то, что существует несколько возможных объяснений низкой успеваемости учащихся в районах с таким же низким социально-экономическим статусом, возможное влияние ограничения сна, связанного с ранним началом обучения в школе, редко рассматривалось.

Одно из возражений против изменения времени начала занятий в школе заключается в том, что это изменение непрактично и не может преодолеть другие препятствия, такие как расписание автобусов или расписание спортивных программ.В то время как английская правовая база делает переход на более позднее время начала формальным процессом, который может предпринять любая школа (и, следовательно, более практичным, чем в некоторых других странах), перенос всех расписаний этой школы позже не вызвал практических трудностей. Выбирая время начала в 10 часов утра, школа стремилась обеспечить льготы для как можно большей части детей, учитывая межиндивидуальный разброс фазовых задержек, которые испытывают дети, что означает, что некоторые существенно задержанные дети все равно будут просыпаться слишком рано в своем циркадном цикле ( Iglowstein et al., 2003; Келли и др., 2015). Даже более позднее время начала может решить эту проблему, но 10 часов утра считались разумным компромиссом между максимизацией биологических преимуществ для большинства детей при сохранении практичности. Национальная рекомендация США о том, что средние и средние школы должны начинаться после 8:30 утра, является явно оправданным положительным шагом, хотя данные этого исследования предполагают гораздо более позднее начало в 10:00 — даже при замене начала школы позже 8:30. Я рекомендую — приносит дополнительные преимущества.Недавнее исследование студентов университетов в возрасте 18–19 лет показало, что более позднее время начала занятий (после 11 часов утра или 12 часов дня) было оптимальным, а для старшеклассников в возрасте 17–18 лет было рекомендовано начало занятий намного позже 8:30 утра. Исследование также показало, что использование фиксированного времени для всех учащихся поставит в невыгодное положение один или несколько хронотипов, в частности вечерних хронотипов, если начало занятий было ранним (Kelley et al., 2015; Evans et al., 2017). Таким образом, даже с учетом преимуществ, полученных при использовании времени бодрствования в 10 часов утра для всех учащихся, этот подход не учитывает более широкие вариации времени бодрствования для разных хронотипов.

Ограничения в этом исследовании включают небольшие размеры выборки по некоторым параметрам, акцент в основном на болезни и невозможность измерить продолжительность сна учащихся. Хотя другие исследования показали улучшение сна после менее значительных вмешательств, некоторые отслеживали улучшения сна в течение 4 лет и обнаружили, что улучшения сохраняются (Borlase et al., 2013; Wahlstrom et al., 2014). Местоположение английского языка и показатели академической успеваемости трудно контекстуализировать с предыдущими исследованиями с использованием U.S. данные об испытаниях и выпускных экзаменах в масштабе штата. Мы считаем, что общенациональные данные о болезнях по каждой школе, ориентированные на учащихся среднего подросткового возраста и время начала в 10:00 утра, являются уникальными в этой области исследований. Необходимо более подробное и подробное изучение школьных занятий после 9:00 утра, в том числе тех, которые начинаются после 10:00. Существуют предварительные доказательства того, что такие изменения могут иметь преимущества, особенно для старшеклассников (Carrell et al., 2011). .

Улучшение успеваемости на уровне школы в этом исследовании, если оно будет более широко воспроизведено, должно быть изучено с экономической и образовательной точек зрения.Например, расходы на сокращение разрыва в уровне владения английским языком между богатыми и бедными учениками достигли более одного миллиарда фунтов в период с 2010 по 2015 год, но при этом оказали относительно небольшое влияние по сравнению с прибылью, полученной после изменения времени начала занятий в 10 часов утра в этом исследовании. Переход на более мелкие школы в ключевых городах США, таких как Нью-Йорк, был тщательно изучен после дополнительных затрат в размере более миллиарда долларов на повышение успеваемости (Schneider et al., 2007; Stiefel et al., 2015).Другие изменения в образовательной политике, в том числе создание новых типов школ, таких как чартерные, академические и научные, технологические, инженерные и математические (STEM) школы, увеличение продолжительности школьных занятий, изменение учебной программы и тестов или «Ни одного отстающего ребенка» также имеют очень высокие показатели. затраты, но минимальное влияние и небольшая научная строгость при оценке их воздействия. Напротив, переход на более позднее время начала является очень рентабельным вмешательством для повышения образовательных стандартов при значительной научной поддержке (Jacob and Rockoff, 2011; Snow, 2015; Hafner et al., 2017).

Ключевой вывод этого исследования — сокращение пропусков занятий по болезни более чем на 50% по сравнению с общенациональными показателями (таблица 1, столбцы 12 и 13). Это огромное изменение является как практически важным, так и очень значимым статистически ( p <0,0005 и d Коэна для изменения 1,07, большая величина эффекта). Более широкое влияние более поздних стартов на конкретные аспекты здоровья подростков, такие как продолжительность и качество сна, психическое здоровье и социальное развитие, не оценивалось, хотя другие исследования показали потенциальное влияние (de Souza and Hidalgo, 2014; Meltzer et al., 2014; Мингес и Редекер, 2016). Дополнительные исследования более поздних стартов должны измерить как фактический режим сна, так и оптимальное время успеваемости для отдельных учащихся. Наиболее важной областью для дальнейших исследований может быть влияние более поздних запусков на области развития социального поведения и психического здоровья. Например, ежедневная потеря сна на два или более часов в день, вызванная ранним началом школы (которая не может быть восстановлена ​​за счет 10 или более дополнительных часов сна по выходным), может подвергнуть людей с генетической предрасположенностью к психическим заболеваниям большему риску. учитывая, что была установлена ​​прямая связь между сном продолжительностью <6 часов и экспрессией генов (Möller-Levet et al., 2013). Депривация сна также связана с тем, что подростки менее восприимчивы к человеческим эмоциям (van der Helm et al., 2010; Guadagni et al., 2014), в период большей чувствительности к социокультурным сигналам (Blakemore and Mills, 2014) и связанным с этим. развитие мозга в подростковом возрасте. Эти взаимосвязанные факторы значительного недосыпания, генетической предрасположенности, высокой распространенности начала психических заболеваний в подростковом возрасте для ряда расстройств (Schmitt et al., 2014) и в меньшей степени восприятия социокультурных сигналов могут влиять на уровни умственного развития. болезни и эмоциональные расстройства в подростковом возрасте (Wulff et al., 2010, 2012).

Использование основанного на исследованиях подхода для определения времени начала занятий в школе для учащихся 13–16 лет привело к введению времени начала занятий в 10 часов утра. Это более позднее время начала обучения имело существенное преимущество для показателей заболеваемости и успеваемости. Подход к определению времени начала занятий в школе, основанный на исследованиях, явно может быть воспроизведен в различных контекстах, культурах и странах. Что еще более важно, стратегия начала занятий в школе после 9:00 — это стратегия с небольшими затратами и множеством потенциальных выгод, которые начинают накапливаться буквально в мгновение ока.Применение исследований сна таким образом демонстрирует мощное влияние на общество и отдельных людей изменений в политике, основанных на фактических данных.

Заявление об этике

Инновационный фонд и руководство школы одобрили изменение времени начала занятий в соответствии с английским законодательством об образовании. Родители и ученики были проконсультированы во время изменения в соответствии с требованиями закона.

Авторские взносы

PK, SL и JK: дизайн исследования; JK и ME: анализ данных; PK, SL, JK и ME: написание и критический обзор рукописи.

Финансирование

Эта работа финансировалась Science + Technology in Learning (Премия № 1/2017).

Заявление о конфликте интересов

SL имела ряд коммерческих интересов. Ни одно из них не имеет прямого отношения к исследованию или теме, описанной в этом документе, но в интересах полного раскрытия информации они изложены ниже. SL получила консультационные услуги от Atlanta Falcons, Atlanta Hawks, BHP Billiton и Slingshot Insights; имеет текущие консалтинговые контракты с Akili Interactive; Решения для сна для потребителей; ООО «Делос Ливинг»; ООО «Науки об экологическом освещении»; Headwaters Inc.; Hintsa Performance AG; Легкий познавательный; Умственная тренировка; OpTerra Energy Services Inc .; Pegasus Capital Advisors LP; PlanLED; и Wyle Integrated Science and Engineering; получил неограниченное количество подарков оборудования от Biological Illuminations LLC, Bionetics Corporation и F. Lux Software LLC; гонорары от Oxford University Press; и работал оплачиваемым экспертом по судебным разбирательствам, связанным со светом, сном и здоровьем. Он имеет патент Гарвардского университета и Бригама и женской больницы на «Системы и методы определения и / или контроля качества сна.Он является руководителем программы CRC по предупреждению, безопасности и продуктивности, Австралия.

Другие авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить профессоров Дэвида Рейнольдса, Рассела Фостера и Дэниела Мейджса за их вклад в размышления об изменении времени начала на основе исследования сна, а также Дэвида Рейнольдса в качестве председателя Innovation Trust.

Сноски

Список литературы

Американская академия педиатрии (2014). Рабочая группа по подростковому сну: время начала занятий для подростков. Педиатрия 134, 642–649. DOI: 10.1542 / peds.2014-1697

CrossRef Полный текст

Basch, C.E., Basch, C.H., Ruggles, K.V., Rajan, S. (2014). Распространенность продолжительности сна в течение средней школьной ночи среди 4 репрезентативных на национальном уровне последовательных выборок американских школьников, 2007–2013 гг. Пред. Хронический Диск . 11: E216. DOI: 10.5888 / pcd11.140383

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блейкмор, С. Дж., И Миллс, К. Л. (2014). Является ли отрочество чувствительным периодом для социокультурной обработки? Annu. Rev. Psychol. 65, 187–207. DOI: 10.1146 / annurev-psycho-010213-115202

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Борлас, Б. Дж., Гандер, П. Х., Гибсон, Р. Х. (2013). Влияние времени начала занятий в школе и использования технологий на сон подростков: 1999–2008 гг. Sleep Biol. Ритмы 11, 46–54. DOI: 10.1111 / sbr.12003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каррелл С. Э., Магакян Т. и Уэст Дж. Э. (2011). А от Зззза? Причинное влияние времени начала обучения в школе на успеваемость подростков. г. Экон. J . 3, 62–81. DOI: 10.1257 / pol.3.3.62

CrossRef Полный текст

Церкви, Р., Доммет, Э. и Девоншир, И. (2017). Нейробиология для учителей: применение данных исследований мозга .Лондон: Издательство Crown House.

Google Scholar

Даннер Ф. и Филлипс Б. (2008). Подростковый сон, время начала занятий в школе и подростковые автомобильные аварии. J. Clin. Sleep Med. 4, 533–535.

PubMed Аннотация | Google Scholar

де Соуза, К. М., и Идальго, М. П. (2014). Середина сна в школьные дни связана с депрессией у подростков. Хронобиол. Int. 31, 199–205. DOI: 10.3109 / 07420528.2013.838575

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Департамент образования (2016). Отсутствие учеников в школах в Англии: осень 2015 г. и весна 2016 г. Лондон, Великобритания: Департамент образования, SFR 51/2016.

Эдвардс, Ф. (2012). Рано вставать? Влияние времени начала дня на успеваемость. Экон. Educ. Ред. . 31, 970–983. DOI: 10.1016 / j.econedurev.2012.07.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эванс, М. Д. Р., Келли, П., и Келли, Дж. (2017). Определение наилучшего времени для когнитивного функционирования с использованием новых методов: сопоставление университетского времени с хронотипами студентов. Фронт. Гм. Neurosci. 11: 188. DOI: 10.3389 / fnhum.2017.00188

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фостер, Р. Г., Пирсон, С. Н., Вульф, К., Виннебек, Э., Веттер, К. и Роеннеберг, Т. (2013). Нарушение сна и циркадных ритмов при смене часовых поясов и психических заболеваниях. Прог. Мол. Биол. Пер. Sci . 119, 325–346. DOI: 10.1016 / B978-0-12-396971-2.00011-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Градисар, М., Гарднер, Г., Дохнт, Х. (2011). Последние мировые образцы сна и проблемы в подростковом возрасте: обзор и метаанализ возраста, региона и сна. Sleep Med. 12, 110–118. DOI: 10.1016 / j.sleep.2010.11.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хансен, М., Янссен, И., Шифф, А., Зи, П. К., и Дубокович, М. Л. (2005). Влияние школьного распорядка дня на сон подростков. Педиатрия 115, 1555–1561. DOI: 10.1542 / пед.2004-1649

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хэтти, Дж. (2008). Видимое обучение: синтез более 800 метаанализов, относящихся к достижению . Лондон: Рутледж.

Google Scholar

Хиршковиц М., Уитон К., Альберт С. М., Алесси К., Бруни О., Дон Карлос Л. и др. (2015). Обновленные рекомендации Национального фонда сна по продолжительности сна: Заключительный отчет. Здоровье сна 1, 233–243. DOI: 10.1016 / j.слей.2015.10.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Игловштейн, И., Дженни, О. Г., Молинари, Л., и Ларго, Р. Х. (2003). Продолжительность сна от младенчества до подросткового возраста: контрольные значения и тенденции поколений. Педиатрия 111, 302–307.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Джейкоб, Б.А., Рокофф, Дж. Э. (2011). Организация школ для повышения успеваемости учащихся: время начала занятий, конфигурации оценок и назначения учителей. Вашингтон, округ Колумбия: Документ для обсуждения проекта Брукингс / Гамильтон, 2011-08 гг.

Google Scholar

Келли П., Локли С. В., Фостер Р. Г. и Келли Дж. (2015). Синхронизация образования с подростковой биологией: «дай подросткам поспать, пойди в школу позже». Узнать. Медиа Технол . 40, 210–226. DOI: 10.1080 / 17439884.2014.942666

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Киркби, М., Магги, С., и Д’Анджиулли, А. (2011). Время начала занятий в школе и цикл бодрствования и сна подростков: обзор и критическая оценка имеющихся данных. Educ. Res. 40, 56–61. DOI: 10.3102 / 0013189X11402323

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кёдел К., Михали К. и Рокофф Дж. Э. (2015). Моделирование с добавленной стоимостью: обзор. Экон. Educ. Ред. 47, 180–195. DOI: 10.1016 / j.econedurev.2015.01.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луфи Д., Цищинский О. и Хадар С. (2011). Задержка начала занятий в школе на один час: некоторые эффекты на уровне внимания у подростков. J. Clin. Sleep Med. 7, 137–143.

Google Scholar

Мельцер, Л. Дж., Шахид, К., Амблер, Д. (2014). Начинайте позже, спите позже: время начала занятий и подростковый сон в домашней школе по сравнению с учащимися государственных / частных школ. Behav. Сон Мед . 14: 140. DOI: 10.1080 / 15402002.2014.963584

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миллман, Р. П. (2005). Чрезмерная сонливость у подростков и молодых людей: причины, последствия и стратегии лечения. Педиатрия 115, 1774–1786. DOI: 10.1542 / peds.2005-0772

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мингес, К. Э., Редекер, Н. С. (2016). Позднее время начала занятий в школе и подростковый сон: систематический обзор экспериментальных данных. Sleep Med. Ред. 28, 82–91. DOI: 10.1016 / j.smrv.2015.06.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мёллер-Левет, К.С., Арчер, С.Н., Букка, Г., Лэнг, Э.E., Slak, A., Kabiljo, R., et al. (2013). Влияние недостаточного сна на циркадную ритмичность и амплитуду экспрессии транскриптома крови человека. Proc. Natl. Soc. Sci. США 110, E1132 – E1141. DOI: 10.1073 / pnas.1217154110

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оуэнс, Д., Дробнич, Д., Бейлор, А., и Левин, Д. (2014). Изменение времени начала занятий в школе: углубленное изучение школьных округов США. Mind Brain Educ. 8, 182–213. DOI: 10,1111 / mbe.12059

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Роеннеберг Т., Куэнле Т., Джуда М., Кантерманн Т., Аллебрандт К., Гордин М. и др. (2007). Эпидемиология циркадных часов человека. Sleep Med. Ред. 11, 429–438. DOI: 10.1016 / j.smrv.2007.07.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Роеннеберг Т., Куэнле Т., Прамсталлер П. П., Рикен Дж., Гавел М., Гут А. и др. (2004).Маркер окончания подросткового возраста. Curr. Биол. 14, R1038 – R1039. DOI: 10.1016 / j.cub.2004.11.039

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шмитт, Дж. Э., Нил, М. К., Фассасси, Б., Перес, Дж., Ленрут, Р. К., Уэллс, Э. М. и др. (2014). Динамическая роль генетики в формировании коркового паттерна в детстве и подростковом возрасте. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 6774–6779. DOI: 10.1073 / pnas.1311630111

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шнайдер, Б., Wyse, A.E., и Keesler, V. (2007). «Разве маленький действительно лучше? Проверка некоторых предположений о размере средней школы », в Brooking Papers on Education Evaluation Policy , ред. Т. Лавлесс и Ф. М. Хесс (Вашингтон, округ Колумбия: Институт Брукингса), 15–47.

Google Scholar

Шеклтон, Дж. А., Раджаратнам, С. М., Гули, Дж. Дж., Ван Рин, Э., Чейслер, К. А., и Локли, С. В. (2013). Улучшение нейроповеденческих характеристик в зоне поддержания бодрствования. J. Clin. Сон Мед .9: 353. DOI: 10.5664 / jcsm.2588

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сноу, К. Э. (2015). 2014 г. Отличная лекция фонда Уоллеса: строгость и реализм: педагогическая наука в реальном мире. Educ. Res. 44, 460–466. DOI: 10.3102 / 0013189X15619166

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Штифель Л., Шварц А. Э. и Висвалл М. (2015). Поднимает ли реформа малой средней школы городские районы? Свидетельства из Нью-Йорка. Educ. Res . 44, 161–172. DOI: 10.3102 / 0013189X15579187

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сассман, А. (2009). Британская радиовещательная корпорация (BBC), Horizon Series 2008-2009, Эпизод 11, Тайная жизнь ваших Bodyclock.

Управление национальной статистики Великобритании (2016). Выпуски данных GCSE за 2010–2015 гг. . Доступно в Интернете по адресу: https://www.ons.gov.uk/ (по состоянию на ноябрь 2017 г.).

Вишер, А. Дж., И Коу, Р.(2003). Системы обратной связи по успеваемости в школе: концептуализация, анализ и рефлексия. Sch. Эффект. Sch. Improv. 14, 321–349. DOI: 10.1076 / sesi.14.3.321.15842

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уолстрем, К., Дретцке, Б., Гордон, М., Петерсон, К., Эдвардс, К., и Гдула, Дж. (2014). Изучение влияния более позднего начала школьного обучения на здоровье и академическую успеваемость учащихся старших классов: исследование на нескольких объектах . Carei; Сент-Пол, Миннесота: Университет Миннесоты.

Google Scholar

Уитон, А.Г., Ферро, Г.А., Крофт, Дж. Б. (2015). Время начала занятий для учащихся средних и старших классов — США, 2011–2012 учебный год. MMWR Morb. Смертный. Wkly. Репутация . 64, 809–813. DOI: 10.15585 / mmwr.mm6430a1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вульф, К., Дейк, Д. Дж., Миддлтон, Б., Фостер, Р. Г., и Джойс, Э. М. (2012). Нарушение сна и циркадного ритма при шизофрении. Brit. J. Psychiatry 200, 308–316. DOI: 10.1192 / bjp.bp.111.096321

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вульф К., Гатти С., Веттштейн Дж. Г. и Фостер Р. Г. (2010). Нарушение сна и циркадных ритмов при психических и нейродегенеративных заболеваниях. Nat. Ред. Neurosci . 11, 589–599. DOI: 10.1038 / nrn2868

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Использование технологий и интерактивных социальных сетей в 8-10 классах США.S. и ассоциации с домашними заданиями и школьными классами

Реферат

В этом исследовании изучались различия по возрасту, полу и расе / этнической принадлежности в использовании технологий и интерактивных социальных сетей в 2013–2016 годах с использованием данных из национально репрезентативных выборок 8-го округа США. и 10-классники ( N = 40 389). Результаты показали, что 8 ^тыс. учащихся смотрят телевизор и играют в видеоигры, более 10 ^{тыс. Учащихся} классов; мальчики больше играют в видеоигры и меньше пользуются интерактивными социальными сетями, чем девочки; и подростки-чернокожие используют большинство средств массовой информации чаще, чем представители других рас / этнических групп, за исключением использования компьютера в школе, о котором чаще всего сообщают азиатские подростки.Средние различия показали, что подростки, которые тратят больше времени на домашние задания, проводят больше времени за компьютером в школе и тратят меньше времени на просмотр телепередач в будние дни, игры в видеоигры и разговоры по телефону. Подростки с более высокими оценками проводят больше времени за компьютером в школе и тратят меньше времени на все другие виды технологий и интерактивные социальные сети, за исключением просмотра телепередач по выходным. Результаты многомерной логистической регрессии показывают, что просмотр телевизора в будний день неизменно отрицательно связан с академическими результатами, а использование компьютера в школе неизменно положительно связано с академическими результатами.

Ключевые слова: телевидение, технологии, социальные сети, оценки, домашнее задание, подростковый возраст

1. Введение

За последнее десятилетие технологии и интерактивные социальные сети получили распространение и стали повсеместными аспектами повседневной жизни (Valkenburg & Peter, 2013 ). В настоящее время люди подвергаются беспрецедентному количеству медиа-контента, и к этому медиа-контенту можно получить доступ на различных платформах, включая телевизоры, компьютеры, мобильные телефоны, видеоигры и новые типы интерактивных социальных сетей, такие как Facebook, Twitter и Instagram.Дети и подростки особенно активно пользуются медиа (Rideout, Foehr, & Roberts, 2010). Например, отчет Фонда Кайзера, основанный на данных, собранных в 2009 году, указывает, что использование средств массовой информации является ведущей деятельностью в процессе бодрствования среди детей и подростков; подростки проводят около 8 часов в день, используя медиа, и, учитывая многозадачность медиа, они ежедневно просматривают в среднем 11 часов медиа-контента (Rideout et al., 2010; Strasburger, Jordan, & Donnerstein, 2010). Вследствие этого растет озабоченность по поводу воздействия технологий и интерактивных социальных сетей на развитие детей, а именно на их успеваемость в школе.Это беспокойство в значительной степени основано на гипотезе замещения, которая утверждает, что высокий уровень использования СМИ молодежью может вытеснить время, потраченное на более продуктивную образовательную деятельность, такую ​​как выполнение домашних заданий и участие в когнитивно стимулирующей учебной деятельности (Андерсон, Хьюстон, Шмитт, Линебаргер и Райт , 2001; Sharif & Sargent, 2006; Wiecha et al., 2001). На сегодняшний день большая часть исследований в этой области сосредоточена на том, как только одна или две технологии и интерактивные типы социальных сетей связаны с академическими результатами молодых подростков, что дает неполную картину того, как нынешний технологический ландшафт соотносится с успеваемостью учащихся.Кроме того, исследования, в которых изучается более широкий спектр технологий и интерактивных социальных сетей, редко исследуют использование подростками в сочетании с комплексным набором индивидуальных и контекстных факторов. Учитывая, что индивиды включены в несколько контекстов, а результаты индивида обусловлены совокупностью индивидуальных характеристик и факторов в пределах их окружающей среды (Bronfenbrenner & Morris, 1998), важно исследовать эти ассоциации с исчерпывающим набором индивидуальных и контекстных факторов. чтобы помочь прояснить связи между технологиями и использованием интерактивных социальных сетей и академическими результатами.

1.1 Традиционные медиа и академические результаты

1.1.1 Телевидение

На сегодняшний день большая часть исследований использования медиа и академических результатов сосредоточена на традиционных типах медиа-платформ, таких как телевидение, компьютеры и видеоигры. Результаты исследования показывают, что дети и подростки, которые часто смотрят телевизор, в краткосрочной перспективе, как правило, меньше времени уделяют когнитивно-стимулирующей деятельности, такой как чтение и выполнение домашних заданий, а в долгосрочной перспективе, как правило, имеют более низкие оценки и более низкие уровни успеваемости. образовательный уровень в раннем взрослом возрасте (Anderson et al., 2001; Хэнкокс, Милн и Поултон, 2005; Шариф и Сарджент, 2010; Wiecha, Sobol, Peterson, 2001). Например, молодые подростки, которые смотрят телевизор три или более часов в день, в два раза чаще не имеют высшего образования по сравнению с их сверстниками, которые смотрят телевизор менее часа в день (Johnson, Cohen, Kasen, & Brook, 2007).

Однако в нескольких исследованиях, посвященных просмотру телевидения, проводится различие между временем, проведенным за просмотром телевизора в выходные дни и в будние дни, что может иметь различные ассоциации с результатами, полученными учащимися в школе.Основываясь на теории замещения, просмотр телепрограмм в будние дни (то есть вечерние занятия в школе) может заменить время, потраченное на выполнение домашних заданий, и отрицательно повлиять на оценки в школе, хотя просмотр телепередач в выходные (то есть вечерние вечера) будет менее вероятен. Действительно, лонгитюдное исследование учеников 10-х классов показало, что просмотр телевизора в будний день предсказывает более низкую успеваемость по математике у учеников 12-го класса (Dumais, 2008), а перекрестное исследование учащихся средней школы (5-8-е классы) показало, что этот будний день — но не по выходным — просмотр телевизора был связан с более низкой успеваемостью в школе (Sharif & Sargent, 2006).Оба этих исследования подчеркивают важность различения при просмотре телевидения, чтобы лучше понять, как это влияет на успеваемость учащихся.

1.1.2 Компьютеры

В отличие от телевидения, исследования компьютеров и успеваемости подростков указывают на общие положительные ассоциации. Например, в национальной репрезентативной выборке детей в возрасте 12–16 лет Фэрли и его коллеги (2010) обнаружили, что наличие компьютера дома положительно влияет на успеваемость учащихся с течением времени даже после учета характеристик индивидуального и семейного уровня.Эта закономерность была подтверждена перекрестным исследованием 13-летних подростков в США и Японии, показывающим положительную связь между использованием компьютера дома и в школе и научными достижениями (House, 2010). Эти результаты неудивительны, учитывая, что компьютеры часто используются для облегчения завершения школьной работы (Jackson et al., 2006; Subrahmanyam, Kraut, Greenfield & Gross, 2000). Более того, в отличие от просмотра телевизора, использование компьютеров обычно требует участия пользователя и, таким образом, предоставляет больше возможностей для улучшения академических навыков.Действительно, есть некоторые свидетельства перекрестных исследований детей младшего возраста и лонгитюдных исследований подростков, позволяющие предположить, что задачи, выполняемые на компьютере, могут иметь побочные эффекты и могут улучшить навыки чтения и решения задач учащимися (Jackson et al. 2006; Judge, 2005; Ли и Аткинс, 2004). Эти результаты, однако, основаны на данных примерно десятилетней давности, и неясно, остается ли связь между использованием компьютера и успеваемостью в школе, учитывая быстрые изменения в технологиях.

Продольное исследование двух когорт, проведенное Дюмэ (2008), например, показало, что использование компьютера было связано с более высокими математическими достижениями 10-х классов в 1990-х, но не было связано с достижениями 10-х классников в 2000-х, даже после учета социально-демографические факторы (например, пол ребенка, раса / этническая принадлежность, социально-экономический статус). Таким образом, эти результаты указывают на важность изучения связи использования компьютера с успеваемостью в школе с использованием современных данных.

1.1.3 Видеоигры

Свидетельства о влиянии видеоигр на успеваемость студентов также неоднозначны. В целом, исследования показывают, что видеоигры могут улучшить когнитивные навыки, в том числе визуальные пространственные способности и навыки решения проблем, у учащихся самых разных возрастов (обзор см. В Subrahmanyam, Greenfield, Kraut, & Gross, 2001). Однако более поздние исследования, сосредоточенные в первую очередь на учениках старших классов, показывают, что игра в видеоигры отрицательно связана с оценками и результатами тестов (Dumais, 2008; Jaruratanasirikul, Wongwaitaweewong, & Sangsupawanich, 2009).Увеличение использования медиа в раннем и среднем подростковом возрасте (11–14 лет) с детства в значительной степени связано с увеличением времени, проводимого за просмотром телевизора и играми в видеоигры (Rideout et al., 2010), поэтому особенно важно задокументировать степень, в которой эти мероприятия связаны с успеваемостью подростков в школе.

1.1.4 Интерактивные социальные сети

Большинство исследований, изучающих связь между интерактивными социальными сетями и академическими результатами, основаны на студентах колледжей, а результаты исследований демонстрируют непоследовательные ассоциации с академическими результатами.Исследования, изучающие использование сотового телефона, текстовые сообщения и обмен мгновенными сообщениями среди студентов колледжа, показывают, что разговоры по телефону и обмен сообщениями отрицательно коррелируют с выполнением домашнего задания и средним баллом успеваемости (Fox, Rosen, & Crawford, 2009; Harman & Sato, 2011; Jacobsen & Форсте, 2011 г .; Junco & Cotton, 2011 г.). Точно так же более частое использование социальных сетей, таких как Facebook, студентами колледжей связано с меньшим количеством учебы и более низким средним баллом (Al-Menayes, 2015; Kirschner & Karpinski, 2010).В другой работе использование интерактивных социальных сетей не связано со средним баллом успеваемости или когнитивным вовлечением в школьную работу для студентов колледжа (Pasek, More, & Hargittai, 2009; Turner & Croucher, 2014).

Обзор существующей литературы показывает, что мало исследований изучали связь между использованием интерактивных социальных сетей (например, сайтов социальных сетей) и результатами молодых подростков (Best, Manktelow, & Taylor, 2014), и еще меньше исследований было посвящено академическим вопросам. результаты. Этнографическое исследование старшеклассников и студентов колледжей предполагает наличие положительной связи между использованием веб-сайтов социальных сетей и результатами школьного обучения подростков; то есть веб-сайты социальных сетей могут поддерживать обучение студентов, поскольку они предоставляют студентам возможность сотрудничать и вместе работать над проектами (Boyd, 2008).Понимание степени, в которой использование интерактивных социальных сетей связано с академическими результатами подростков, еще не обучающихся в колледже, важно изучить, учитывая ограниченные эмпирические исследования этой возрастной группы с использованием современных данных.

1.2 Различия в возрасте

На сегодняшний день большая часть исследований телевидения и видеоигр сосредоточена на маленьких детях, тогда как большинство исследований интерактивных социальных сетей сосредоточено на студентах колледжей. Ограниченные исследования влияния технологий и интерактивных социальных сетей на подростков вызывают озабоченность, учитывая, что в раннем подростковом возрасте (11–14 лет) наблюдается значительный рост использования ими средств массовой информации (Rideout et al., 2010). Более того, связь между использованием СМИ и школьными результатами при переходе от средней школы к старшей может быть особенно важной для понимания, потому что это знаменует время, когда платформы социальных сетей позволяют молодежи (в возрасте 13 лет) создавать свои собственные учетные записи, а когда академические производительность имеет значение для их будущей академической траектории (Pike & Saupe, 2002). Таким образом, вероятно, что молодые подростки будут проводить больше времени с телевидением и видеоиграми и меньше времени с интерактивными социальными сетями, чем старшие подростки, из-за возрастных ограничений в отношении использования на платформах социальных сетей.Кроме того, многие исследования, изучающие связь между технологиями и использованием средств массовой информации, а также академическими результатами, основаны либо на нерепрезентативных выборках студентов колледжей или детей младшего возраста и, как правило, исследуют только один или два типа технологий или медиа-платформ. С другой стороны, исследования, в которых изучалась взаимосвязь между несколькими типами технологий и интерактивными социальными сетями и результатами молодежи, часто объединяют ассоциации в широком диапазоне возрастов и / или не включают исчерпывающий набор ковариат, которые могут искажать результаты исследований ( Schmidt & Vandewater, 2008).В литературе неясно, различается ли связь между использованием различных типов технологий и интерактивных социальных сетей и академическими результатами в зависимости от возраста среди подростков.

1.3 Гендерные и расовые / этнические различия

В предшествующей литературе также предлагается дифференцированное использование технологий и интерактивных социальных сетей в зависимости от пола и расы / этнической принадлежности. Хотя обычно нет гендерных различий в количестве времени, которое подростки проводят перед телевизором в национальных репрезентативных исследованиях (Hoffereth, 2010; Rideout et al., 2010), есть данные, свидетельствующие о том, что женщины проводят больше времени, чем мужчины, разговаривают и переписывают текстовые сообщения по мобильному телефону и взаимодействуют в социальных сетях (Lenhart, 2015; Rideout et al., 2010). С другой стороны, мужчины обычно проводят больше времени, чем женщины, играя в видеоигры. Кроме того, есть данные, указывающие на то, что подростки мужского пола проводят больше времени за компьютером в развлекательных целях, в то время как девочки-подростки проводят больше времени за компьютером в школе (Hunley et al., 2005; Rideout et al., 2010). Неясно, сохранятся ли эти закономерности в современных национальных данных.

Модели использования технологий и интерактивных социальных сетей в разных расовых / этнических группах более последовательны. Молодые чернокожие и латиноамериканцы проводят больше времени, чем белые, смотрят телевизор, используют компьютеры для развлечения, разговаривают и переписываются по телефону, а также используют социальные сети (Rideout et al., 2010). Важно отметить, что хотя чернокожая и латиноамериканская молодежь обычно проводит больше времени с технологиями и интерактивными социальными сетями, меньшая часть чернокожей и латиноамериканской молодежи имеет доступ к компьютерам по сравнению с белой молодежью (Rideout et al., 2010). Наконец, предыдущие исследования были сосредоточены на технологиях и использовании интерактивных социальных сетей белой, черной и латиноамериканской молодежью. Мало что известно об использовании азиатско-американской молодежью технологий и интерактивных социальных сетей на национальном уровне и о том, как их использование сравнивается с другими расами / этническими группами в Соединенных Штатах.

Хотя в нескольких исследованиях изучались гендерные и расовые / этнические различия в использовании технологий и интерактивных социальных сетей, меньше исследований изучали, регулируется ли этими факторами взаимосвязь между использованием СМИ и академическими результатами.Одно исследование, в котором рассматривался гендер как модератор, показало, что обмен сообщениями и общение в Интернете в 8-м классе предсказывает более низкие результаты тестов через год для девочек-подростков, но не для мужчин. Напротив, онлайн-игры предсказывали более низкие результаты тестов через год для мальчиков-подростков, но не для девочек-подростков (Chen & Fu, 2009). Исследование Hoffereth (2010) с использованием продольных национальных данных показало, что как пол, так и расовая / этническая принадлежность влияют на взаимосвязь между использованием компьютера и успеваемостью детей в возрасте 6–12 лет.В частности, увеличение времени использования компьютера для школьной работы предсказывало более высокие достижения в чтении для чернокожих мужчин и более высокие достижения по математике для белых женщин, но не было связано с успеваемостью белых мужчин и черных женщин. Кроме того, увеличение времени, проведенного за игрой в видеоигры, предсказывало более низкие достижения в чтении среди белых женщин и математические достижения среди чернокожих женщин, но не существенно предсказывало достижения чернокожих или белых мужчин. Эти нюансы важно изучить, но на сегодняшний день существует ограниченная работа с использованием современных национальных данных для изучения того, влияют ли возраст, пол и расовая / этническая принадлежность на взаимосвязь между различными типами технологий и интерактивными социальными сетями и академическими результатами среди подростков.

1.4 Сопутствующие факторы

К дополнительным факторам, которые могут повлиять на академические результаты подростков, относятся семейное социально-экономическое положение, участие в школе и употребление психоактивных веществ. Например, существует обширная литература, демонстрирующая различия в успеваемости учащихся в зависимости от образования родителей (например, Davis-Kean, 2005; Magnuson, 2007; Tang, Davis-Kean, Chen, & Sexton, 2016). Участие в школе (например, получение удовольствия от школы, участие во внеклассных мероприятиях) связано с более высокими оценками и мотивацией к успешной учебе (Eccles, Barber, Stone, & Hunt, 2003; Samdal, Wold, & Bronis, 2010).Напротив, употребление психоактивных веществ отрицательно связано с успеваемостью подростков (Bachman et al., 2008). Хотя эти факторы не представляют особого интереса в настоящем исследовании, их важно включить в модель, чтобы контролировать потенциальную предвзятость и искажение взаимосвязи интереса между технологиями и использованием интерактивных социальных сетей и результатами школьного обучения подростков.

2. Текущее исследование и гипотезы

Целью настоящего исследования является восполнение пробелов в литературе с современными популяционными данными, собранными в 2013–2016 годах.Используя репрезентативные на национальном уровне когортные выборки учеников 8-х и 10-х классов в США, первая цель этого исследования — описать использование подростками ряда технологий и интерактивных социальных сетей. Учитывая, что люди существуют в разных контекстах, а результаты развития являются результатом характеристик человека в этих контекстных средах (Bronfenbrenner & Morris, 1998), мы исследуем подростковые технологии и использование интерактивных социальных сетей по классам (8-й и 10-й), полу (мужской и женщина) и раса / этническая принадлежность (черный, белый, латиноамериканец, азиат и другие).Мы предполагаем, что ученики 8-го класса будут проводить больше времени, чем ученики 10-го класса, используя более традиционные технологии (смотрят телевизор, играют в видеоигры), в то время как ученики 10-го класса будут проводить больше времени в интерактивных социальных сетях, чем ученики 8-го класса, которые в возрасте 13 лет только становятся подходящими по возрасту. зарегистрируйтесь в социальных сетях в соответствии с Законом о защите конфиденциальности детей в Интернете. Мы также ожидаем, что 10-классники будут проводить больше времени за компьютерами в школе, потому что им с большей вероятностью будут поручены письменные задания, чем их более молодым сверстникам.Следуя существующей литературе (например, Hunley et al., 2005; Lenhart, 2015; Rideout et al., 2010), мы ожидаем, что девочки-подростки будут проводить больше времени, используя компьютеры в школе и используя интерактивные социальные сети, в то время как подростки мужского пола будут проводить больше времени играть в видеоигры. Наконец, мы ожидаем, что чернокожие и латиноамериканские подростки будут использовать все типы технологий и средств массовой информации чаще, чем белые подростки, за исключением использования компьютера, потому что белые подростки с большей вероятностью будут иметь доступ к компьютерам (Rideout et al., 2010). Учитывая ограниченное количество предварительных исследований, посвященных американским подросткам азиатского происхождения, у нас нет никаких конкретных гипотез об использовании ими технологий и интерактивных социальных сетей на национальном уровне.

Во-вторых, в этом исследовании будет изучена степень, в которой различные типы использования технологий и средств массовой информации связаны с двумя типами академических результатов: количество времени, которое учащиеся тратят на домашнее задание и школьные оценки. Основываясь на теории смещения времени, затрачиваемого на продуктивную деятельность, мы предполагаем, что большее количество времени, потраченного на просмотр телевизора и видеоигры, будет отрицательно связано с академическими результатами подростков (Dumais, 2008; Hancox et al., 2005; Шариф и Сарджент, 2010; Wiecha et al., 2001), и большее количество времени, проведенного за компьютером в школе, будет положительно связано с академическими результатами подростков, поскольку использование компьютера будет способствовать завершению школьной работы (House, 2010; Jackson et al., 2006; Subrahmanyam et al. , 2000). Напротив, согласно гипотезе замещения, мы предполагаем, что большее количество времени, потраченного на использование интерактивных социальных сетей, будет отрицательно связано с академическими результатами подростков. Наконец, мы проверим, модерируются ли эти ассоциации по полу, расе / этнической принадлежности и уровню обучения в школе.

3. Метод

Данные для этого исследования были взяты из текущего исследования «Мониторинг будущего» (MTF), в рамках которого с 1975 года проводятся общенациональные перекрестные опросы учащихся 8, 10 и 12 классов с целью изучения тенденций. в рискованном поведении, таком как употребление алкоголя и наркотиков, ценностях и отношениях (Miech, Johnston, O’Malley, Bachman, Schulenberg, & Patrick, 2017). Настоящее исследование основано на когортах подростков 8 и 10 классов с 2013 по 2016 год, которые ответили на вопросы, связанные с их технологиями и использованием интерактивных социальных сетей.Анализы учитывали сложный многоступенчатый дизайн выборки и были взвешены с учетом вероятностей дифференциального отбора. Доля ответов в опросах с 2013 по 2016 год среди учащихся 8–10 классов варьировалась от 89 до 90% (Miech et al., 2017). Взвешенная выборка — 47% мужчин, 58% белых, 16% латиноамериканцев, 13% представителей другой расы / этнической принадлежности, 10% чернокожих и 5% азиатов. Около половины подростков в выборке (52%) учились в 8-м классе ( n = 21 040; по сравнению с n = 19 349 в 10-м классе), и более половины выборки (63%) имели хотя бы одного родителя. с высшим или высшим образованием.

3.1 Меры

3.1.1 Телевидение

Среднее количество часов, потраченных на просмотр телевизора в будний день и отдельно средние выходные, было указано учащимися, используя следующие ответы: 1 = «Нет», 2 = «Полчаса или меньше », 3 =« Около одного часа », 4 =« Около двух часов », 5 =« Около 3 часов », 6 =« Около четырех часов », 7 =« Пять часов или более ». Количество часов, проведенных за просмотром телевизора в среднем в выходные, было указано учащимися с использованием немного другой шкалы ответов: 1 = «Нет», 2 = «Полчаса или меньше», 3 = «1-2 часа», 4 = «3». –4 часа, 5 = 5–6 часов, 6 = 7–8 часов, 7 = 9+ часов.«В целях сопоставимости между технологиями и интерактивными платформами социальных сетей переменные телевидения в будние и выходные дни были преобразованы в z-баллы для анализа.

3.1.2 Компьютер для школы

Учащиеся указали количество часов в неделю, которые они потратили, «используя компьютер для выполнения школьных заданий», используя следующие варианты ответов: 1 = «Нет», 2 = «Менее 1 часа» 3 = «1–2 часа», 4 = «3–5 часов», 5 = «6–9 часов», 6 = «10–19 часов», 7 = «20–29 часов», 8 = «30– 39 часов »9 =« 40 и более часов.«В целях сопоставимости технологий и платформ интерактивных социальных сетей эта переменная была преобразована в z-баллы для анализа.

3.1.3 Видеоигры

Учащиеся сообщили о количестве часов в неделю, которые они проводили «играя в электронные игры на компьютере, телевизоре, телефоне или другом устройстве», используя следующие варианты ответа: 1 = «Нет», 2 = « Менее 1 часа », 3 =« 1–2 часа », 4 =« 3–5 часов », 5 =« 6–9 часов », 6 =« 10–19 часов », 7 =« 20–29 часов, »8 =« 30–39 часов », 9 =« 40 или более часов.«В целях сопоставимости технологий и платформ интерактивных социальных сетей эта переменная была преобразована в z-баллы для анализа.

3.1.4 Типы интерактивных социальных сетей

Учащиеся сообщили о количестве часов в неделю, которые они потратили на «отправку текстовых сообщений по мобильному телефону», «разговоры по мобильному телефону», «видеочат (Skype и т. Д.)» И «Посещение веб-сайтов социальных сетей, таких как Facebook, Twitter, Instagram и т. Д.» Варианты ответов для этих вопросов: 1 = «Нет», 2 = «Менее 1 часа», 3 = «1–2 часа», 4 = «3–5 часов», 5 = «6–9 часов», 6 = «10–19 часов», 7 = «20–29 часов», 8 = «30–39 часов», 9 = «40 или более».«В целях сопоставимости между медиа-платформами эти переменные были преобразованы в z-баллы для анализа.

3.1.5 5+ часов домашнего задания

Учащимся задали вопрос: «Сколько часов в среднем вы тратите в неделю на выполнение всех домашних заданий, включая как в школе, так и вне школы?» Ответы оценивались по 7-балльной шкале: 1 = «0 часов», 2 = «1–4 часа», 3 = «5–9 часов», 4 = «10–14 часов», 5 = «15–19 часов», »6 =« 20–24 часа », 7 =« 25 или более часов ». Ответы были перекодированы как 1 = тратить 5 или более часов в неделю на домашнее задание по сравнению с 0 = тратить на домашнее задание менее 5 часов в неделю.

3.1.6 Старшие классы

Учащиеся сообщили о своих средних оценках в школе за текущий год, используя следующие варианты ответов: 9 = «A (93–100)», 8 = «A– (90–92)», 7 = «B + (97–89)», 6 = «B (83–86)», 5 = «B– (80–82)», 4 = «C + (77–79)», 3 = «C (73– 76), »2 =« C– (70–72) », 1 =« D (69 или ниже) ». Ответы были перекодированы в дихотомическую переменную, где 1 = среднее значение A и B по сравнению с 0 = среднее значение C и D.

3.1.7 Демографические и контрольные переменные

Дихотомические показатели для пола подростка (1 = мужской vs.0 = девочка), класс в школе (1 = 8 класс против 0 = 10 класс), наивысший уровень образования родителей (1 = диплом колледжа или выше по сравнению с 0 = меньше диплома) и категории расы / этнической принадлежности (черный, Белый (справочный), азиатский, латиноамериканский и другой) были включены в качестве контрольных переменных в анализ логистической регрессии.

В модель было добавлено несколько элементов управления, чтобы учесть другие факторы, связанные с успеваемостью подростков, такие как удовольствие в школе, участие во внеклассных мероприятиях и употребление психоактивных веществ.Чтобы измерить удовольствие подростков от учебы в школе, их попросили сообщить, как часто им нравилось учиться в школе за последний год, по 5-балльной шкале от 1 = никогда до 5 = почти всегда. Был создан дихотомический показатель удовольствия от учебы, где 1 означает, что учащийся сообщил, что ему нравится учиться часто или почти всегда. Подростки сообщили о степени своего участия в четырех видах деятельности в течение учебного года (например, школьная газета или ежегодник; музыка или другое исполнительское искусство; спортивные команды; другие школьные клубы или мероприятия »), используя следующие варианты ответа: 1 =« Вовсе нет », 2 =« Незначительно », 3 =« Умеренно », 4 =« Значительно », 5 =« Отлично ».Переменная, отражающая их уровень участия во внеклассных мероприятиях, была создана путем суммирования всех видов деятельности, которыми, по сообщениям, подростки занимались, до «значительной» и «значительной степени». Для представления двух наиболее распространенных веществ, употребляемых подростками, три дихотомических переменных, указывающих, употреблял ли подросток алкоголь в последние 12 месяцев (1 = да, 0 = нет), употреблял ли запой (5 или более порций) за последние две недели. (1 = да, 0 = нет) и употребление марихуаны за последние 12 месяцев (1 = да, 0 = нет) также были включены в модели.

3.2 Аналитическая стратегия

Описательный анализ всех интересующих переменных проводился с использованием Stata 14 (StataCorp, 2015). Тесты Вальда были проведены для изучения средних различий в использовании технологий и интерактивных социальных сетей в зависимости от класса школы, пола, расы / этнической принадлежности и двух представляющих интерес академических результатов: время, потраченное на домашнее задание (5+ часов в неделю на домашнее задание) и высокое оценки (средние оценки A и B). Логистический регрессионный анализ использовался для прогнозирования двух представляющих интерес школьных результатов в отдельных наборах моделей.Учитывая, что наша основная цель для этой рукописи — понять, в какой степени использование технологий и интерактивных социальных сетей позволяет прогнозировать академические результаты подростков, все переменные технологии и интерактивных социальных сетей вместе с оценкой (для учета двух групп учащихся в выборке) были использованы для прогнозирования обоих результатов на первом этапе каждой модели. На втором этапе в модель для каждого результата были добавлены демографические и контрольные переменные, поскольку мы хотели выяснить, остаются ли переменные технологии и интерактивные социальные сети значимыми предикторами академических результатов даже после включения полного набора значимых контекстуальных факторов (часто исключаемых из другие исследования), которые связаны с нашими предикторами и интересующими результатами.На третьем этапе к моделям были добавлены взаимодействия между технологией и интерактивными переменными социальных сетей с оценкой в ​​школе, полом и расой / этнической принадлежностью. Все анализы включали веса вероятности, которые скорректировали выборку с учетом критериев отбора и неполучения ответов, что позволяет делать выводы для интересующей совокупности, национальной репрезентативной выборки всех 8-х и 10-х классов в Соединенных Штатах в период с 2013 по 2016 год.

4. Результаты

отображает средневзвешенные значения, стандартные отклонения и диапазоны всех переменных в настоящем исследовании.Около 39% выборки тратили 5+ часов в неделю на домашнее задание, и большая часть выборки (79%) сообщила, что в текущем году заработала в среднем пятерки и пятерки. В среднем подростки проводили за просмотром телевизора 1-2 часа в будний день (M = 3,87, SD = 1,74) и от 3 до 6 часов за просмотром телевизора в выходные дни ( M = 4,14, SD = 1,61). Еженедельно они проводили в школе от 1 до 5 часов за компьютером ( M = 3,25, SD = 1,66) и от 3 до 9 часов, играя в видеоигры ( M = 4.52, SD = 2.32). В интерактивных социальных сетях подростки тратят в среднем от 3 до 9 часов в неделю на текстовые сообщения ( M = 4,54, SD, = 2,46), от 1 до 5 часов в неделю, разговаривая по телефону ( M = 2,99, SD = 1,89), от 1 до 5 часов видеочата ( M = 2,43, SD = 1,96) и от 3 до 9 часов с использованием веб-сайтов социальных сетей ( M = 4,26, SD = 2,46).

Таблица 1

Взвешенные характеристики исследуемых переменных

4.1 Использование технологий и больше времени для просмотра подростками в социальных сетях

0 телевидение в выходные, чем в будний день. Около 84% смотрели телевизор час или больше в выходные, в то время как 75% подростков смотрели телевизор не менее одного часа в будний день. Большинство респондентов (66%) сообщили, что использовали компьютер в школе и играли в видеоигры (79%) не менее часа в неделю.Точно так же большинство подростков писали текстовые сообщения (76%) и посещали веб-сайты социальных сетей (72%) не менее одного часа в неделю. Напротив, только 46% подростков разговаривали по телефону, а 32% общались в видеочате час или больше в неделю. Таким образом, что касается интерактивных социальных сетей, подростки больше времени проводят за текстовыми сообщениями, играми в видеоигры и посещением социальных сетей, чем за разговорами по телефону или в видеочате.

4.1.1 Структура по классам в школе и по полу

Результаты тестов Вальда (см.) Показывают, что были значительные различия в использовании подростками технологий и средств массовой информации в зависимости от класса школы и пола.Подростки в 8-м классе больше времени смотрели телевизор и играли в видеоигры, чем подростки в 10-м классе. В отличие от этого, подростки 10-го класса проводили больше времени, чем 8 ^{-го и} -го класса, используя компьютер в школе, а также используя телефон для обмена сообщениями и разговоров. Не было значительных различий в количестве времени, которое 8 ^-й и 10 ^-й классники проводили в видеочате или посещали сайты социальных сетей.

Таблица 2

Взвешенные тесты Вальда по использованию технологий и медиа в разбивке по школьным классам и полу

Как и ожидалось, подростки мужского пола больше времени проводили за видеоиграми, а девочки-подростки проводили больше времени в интерактивных социальных сетях (текстовые сообщения и разговоры по телефону, видеочат, посещение социальные сети), чем их аналоги. Девочки-подростки также проводят больше времени за компьютером в школе. Не было значительных гендерных различий в количестве просмотров телевизора в будний день, но девушки-подростки проводили больше времени, чем их коллеги-мужчины, смотрели телевизор в выходные.

4.1.2 Модели по расе / этнической принадлежности

Результаты показывают, что существовали значительные различия в использовании технологий и средств массовой информации также по расе / этнической принадлежности. В среднем чернокожие подростки использовали все формы технологий и средств массовой информации, за исключением компьютера в школе, чаще, чем подростки любой другой расы / этнической принадлежности. Хотя чернокожие подростки играли в видеоигры чаще, чем подростки большинства других рас / национальностей, азиатские подростки играли в видеоигры с такой же высокой частотой.Напротив, по сравнению со всеми другими расами / этническими группами, азиатские подростки, как правило, тратили наименьшее количество времени на использование большинства технологий и средств массовой информации, за исключением компьютера для школы и видеочата. Азиатские подростки проводят значительно больше времени за компьютером в школе, чем подростки из любой другой расы / этнической группы, и они проводят значительно больше времени, чем белые и латиноамериканские подростки в видеочате. Хотя латиноамериканские подростки обычно использовали технологии и интерактивные социальные сети с такой же скоростью, как и белые подростки, они тратили больше времени на просмотр телевизора, разговаривали по телефону и использовали сайты социальных сетей и меньше времени использовали компьютер в школе, чем их белые сверстники.

Таблица 3

Взвешенные тесты Wald по использованию технологий и средств массовой информации по расе / этнической принадлежности

4.1.3 Модели по академическим результатам

Результаты, представленные в таблице, показывают, что в среднем подростки, потратившие 5+ часов на выполнение домашних заданий, тратили больше времени на компьютер для школа.Напротив, студенты, которые тратили менее 5 часов в неделю на выполнение домашних заданий, в будние дни больше смотрели телевизор, играли в видеоигры и разговаривали по телефону. Не было значительных различий в количестве времени, которое подростки тратили на домашнее задание, по количеству времени, проведенного в интерактивных социальных сетях (текстовые сообщения, разговоры по телефону, видеочат, социальные сети).

Таблица 4

Взвешенные тесты Вальда по использованию технологий и средств массовой информации по количеству часов, потраченных на домашнее задание и средний балл

Между подростками с высокими и низкими оценками возникла сильная и последовательная модель групповых различий в использовании технологий и интерактивных социальных сетей. Подростки, получившие высокие оценки, проводили больше времени за компьютером в школе, чем их сверстники с низкими оценками. И наоборот, учащиеся с низкими оценками тратили больше времени на все другие виды технологий и интерактивные социальные сети, за исключением просмотра телевизора по выходным.

4.2 Анализ логистической регрессии

Для каждого интересующего школьного результата оценивалась серия иерархических моделей логистической регрессии. На первом этапе каждая переменная результата подвергалась регрессии по всем переменным, связанным с технологиями и интерактивными социальными сетями. На втором этапе в модель были добавлены все демографические и контрольные переменные. Для модели, прогнозирующей высокие оценки в школе, количество часов, потраченных на домашнее задание, также было добавлено в качестве контроля. На шаге 3 взаимодействие между технологией и интерактивными переменными социальных сетей с оценкой в ​​школе, полом и расой / этнической принадлежностью было добавлено в модель для обоих академических результатов.Из 72 возможных взаимодействий для каждой модели только 1 взаимодействие было значимым для каждого результата. Поэтому в таблице представлены только модели основных эффектов для каждого результата. Все существенные различия между этапами указаны ниже. Наконец, из-за большой выборки настоящего исследования был использован более консервативный порог значимости ( p <0,01), чтобы уменьшить потенциальные ошибки типа II.

Таблица 5

Взвешенные многомерные логистические регрессии для прогнозирования школьных результатов для 8-х и 10-х классов

в будние дни вероятность тратить на домашнее задание 5+ часов в неделю была связана с уменьшением на 29%, в то время как увеличение на одно стандартное отклонение при просмотре телевизора в выходные было связано с повышением на 27% шансов тратить на домашнее задание 5+ часов каждую неделю.Из всех технологий и типов интерактивных социальных сетей, изученных в этом исследовании, использование компьютера в школе было связано с самыми высокими шансами тратить 5+ часов на домашнее задание каждую неделю; увеличение на одно стандартное отклонение времени, проведенного за компьютером в школе, было связано с повышением на 90% шансов тратить 5+ часов на домашнее задание каждую неделю. Однако связь между интерактивными социальными сетями и временем, потраченным на домашнее задание, была непоследовательной. Хотя увеличение количества текстовых сообщений по телефону на одно стандартное отклонение было связано с увеличением на 8% шансов потратить 5+ часов на домашнее задание, увеличение на одно стандартное отклонение в видеочате было связано с 7% меньшими шансами потратить 5+ часов на домашнее задание.Посещение веб-сайтов социальных сетей и разговоры по телефону не были связаны со временем, которое подростки тратили на домашнее задание каждую неделю. Единственный термин взаимодействия, который достоверно предсказывал 5+ часов домашнего задания, был между игрой в видеоигры и оценкой в ​​школе. Для подростков 8-го класса увеличение на одно стандартное отклонение от среднего значения при игре в видеоигры было связано с уменьшением на 9% шансов потратить 5+ часов на домашнее задание. Напротив, для подростков 10 класса увеличение на одно стандартное отклонение при игре в видеоигры было связано с повышением на 6% шансов потратить 5+ часов на домашнее задание.

Многие из контрольных переменных в значительной степени связаны с часами выполнения домашних заданий. Подростки, которые учились в 8-м классе, мужчины и чернокожие, имели более низкие шансы тратить 5+ часов на домашнее задание по сравнению с подростками 10-го класса, которые были девушками и белыми. Напротив, азиатские подростки и подростки, родители которых имели хотя бы высшее образование, имели более высокие шансы потратить 5+ часов на домашнее задание, чем белые подростки и подростки с родителями без высшего образования. Подростки, которые сообщили, что им нравится учиться и участвуют во внеклассных мероприятиях, также имели больше шансов потратить 5+ часов на выполнение домашних заданий, чем подростки, которым не нравилась школа и которые не участвовали во внеклассных мероприятиях.Хотя употребление алкоголя и запой не связаны с тем, что подростки тратят 5+ часов на домашнее задание, употребление марихуаны в прошлом году было связано со значительно более низкими шансами тратить 5+ часов в неделю на домашнее задание по сравнению с учениками, которые не употребляли марихуану. в прошлом году.

4.2.2 Прогнозирование высоких оценок

Из всех технологий и типов интерактивных социальных сетей, рассмотренных в этом исследовании, только использование компьютера в школе было связано с большей вероятностью получения высоких оценок; увеличение на одно стандартное отклонение времени, проведенного за компьютером в школе, было связано с повышением на 16% шансов получить высокие оценки.Напротив, просмотр телевизора в будний день, видеоигры и разговоры по телефону были связаны со значительно более низкими шансами на получение высоких оценок. В частности, просмотр телевизора в будний день был связан с уменьшением на 16% шансов получить высокие оценки с последующим разговором по телефону (шансы на 11% ниже) и игрой в видеоигры (шансы на 6% ниже). Хотя просмотр телевизора в выходные был связан с более высокими шансами на получение высоких оценок, а текстовые сообщения и видеочат были связаны с более низкими шансами на получение высоких оценок, все три стали незначительно связаны с высокими оценками после того, как демографические и контрольные переменные и время, потраченное на в модель добавлены домашние задания.Подобно тому, как тратить 5+ часов на домашнее задание, посещение веб-сайтов социальных сетей не имело существенного отношения к шансам подростков получить высокие оценки. Единственный критерий взаимодействия, который в значительной степени предсказывал высокие оценки, был между видеочатом и латиноамериканской принадлежностью (по сравнению с белыми). Для белых подростков увеличение среднего значения видеочата на одно стандартное отклонение было связано с 11% меньшими шансами получения высокой оценки, тогда как для латиноамериканских подростков аналогичное увеличение количества видеочатов было связано с повышением на 24% шансов получить высокую оценку. .

Демографические и контрольные переменные также были тесно связаны с шансами подростков получить высокие оценки. Шансы получить высокие оценки в школе были выше для подростков из 8-го класса, девочек и азиатских национальностей по сравнению с подростками из 10-го класса, мальчиками и белыми. Точно так же шансы получить высокие оценки были выше для подростков, чей родитель имел по крайней мере высшее образование, которым нравилось учиться и которые участвовали во внеклассных мероприятиях. Напротив, запой и употребление марихуаны были связаны со значительно более низкими шансами получить высокие оценки.Наконец, увеличение количества часов, затрачиваемых на домашнее задание на 5+ часов, на каждую единицу увеличивало на 27% шансы получить высокие оценки.

5. Обсуждение

Целью настоящего исследования было изучить степень, в которой использование технологий и интерактивных социальных сетей связано с академическими результатами подростков, возрастной группой и областью результатов, которым в предыдущих исследованиях уделялось мало внимания. Текущее исследование вносит вклад в текущую работу в этой области несколькими способами.Во-первых, в связи с быстрыми изменениями в технологической среде (Lenhart, 2015) и данными, свидетельствующими о том, что связь между технологиями и результатами для подростков может меняться со временем (например, Dumais, 2008), в этом исследовании изучались различия в использовании по возрасту. пол и раса / этническая принадлежность остаются неизменными в современных данных. Во-вторых, мало исследований посвящено изучению использования технологий и интерактивных социальных сетей азиатскими подростками в США. Это исследование является одним из первых, в котором они сравниваются с другими расами / этническими группами с использованием репрезентативных на национальном уровне данных.Наконец, в соответствии с биоэкологической теорией развития Бронфенбреннера (Bronfenbrenner & Morris, 1998), в этом исследовании использовались многомерные модели, которые учитывают индивидуальные характеристики и контекст, чтобы изучить относительную важность ряда технологий и использования интерактивных социальных сетей для академических результатов. учеников 8–10 классов, которые сегодня являются одними из самых активных пользователей технологий и интерактивных социальных сетей среди молодежи (Rideout et al., 2010).

5.1 Тенденции в использовании технологий и интерактивных социальных сетей

В целом выводы об использовании технологий и интерактивных социальных сетей в этом исследовании согласуются с результатами других исследований и, таким образом, предполагают, что технологии и интерактивные социальные сети используются повсюду. группы оставались довольно последовательными с течением времени.Согласно гипотезе, подростки младшего возраста тратили больше времени на использование более традиционных технологий, таких как просмотр телевизора и видеоигры, в то время как подростки старшего возраста проводили больше времени за компьютером в школе. Вопреки ожиданиям, старшие подростки проводили больше времени, чем младшие подростки, используя только определенные формы интерактивных социальных сетей, а именно текстовые сообщения и разговоры по телефону. Не было различий по классам в том, сколько времени подростки проводили в видеочате и посещали сайты социальных сетей.Отсутствие значительных различий в уровнях использования веб-сайтов социальных сетей несколько удивительно, учитывая, что возраст 13 лет (8-й класс) — это время, когда большинство социальных сетей позволяют молодежи зарегистрироваться для учетной записи. Эти результаты могут указывать на то, что подростки быстро осваивают новые интерактивные социальные сети или что молодежь использует веб-сайты социальных сетей до 13 лет. Действительно, опросы европейских детей показывают, что дети в возрасте до 13 лет обычно используют веб-сайты социальных сетей, несмотря на возрастные ограничения при регистрации в учетные записи социальных сетей (Livingstone, Ólafsson, & Staksrud, 2013; Nominet, 2014).Другое исследование детей в США, основанное на удобной выборке, показало, что большинство детей в выборке сообщили, что зарегистрировались в своей первой учетной записи в социальной сети к 9 годам (Weeden, Cooke, McVey, 2013). Учитывая распространенность использования веб-сайтов социальных сетей несовершеннолетними в США и за рубежом, важно изучить использование интерактивных социальных сетей в более раннем возрасте, чтобы понять их влияние на молодых пользователей.

Гендерные различия в использовании технологий и интерактивных социальных сетей также отражают результаты других исследований (Hunley et al., 2005; Ленхарт, 2015; Rideout et al., 2010). Согласно гипотезе, подростки мужского пола больше времени проводили за видеоиграми, в то время как девочки-подростки проводили больше времени с интерактивными социальными сетями и компьютером в школе. Последний вывод согласуется с исследованиями, показывающими, что женщины в целом больше времени тратят на домашнюю работу (Leone & Richards, 1989; Xu, 2006). Уникальным для этого исследования было различие между просмотром телевизора в будний день и в выходные. Хотя не было гендерных различий в количестве просмотров телевизора в будний день, девочки-подростки смотрели телевизор в выходные несколько больше, чем подростки мужского пола.Имея текущие данные, мы не можем объяснить, почему существует эта разница, но вполне возможно, что телешоу выходного дня больше ориентированы на интересы девочек-подростков, чем мужчин-подростков. Точно так же подростки мужского и женского пола могут тратить одинаковое количество времени в будний день перед телевизором, потому что у них меньше свободного времени после школы и перед сном. Однако для проверки этих гипотез необходимо знать содержание телешоу, которые смотрят подростки, или иметь данные дневника времени, например, о том, что подростки делают в период между окончанием учебного дня и перед сном.

Использование технологий и интерактивных социальных сетей различными расами / этническими группами также соответствовало групповым различиям, обнаруженным в других исследованиях. За исключением видеоигр и использования компьютера в школе, чернокожие подростки использовали все формы технологий и интерактивные социальные сети чаще, чем подростки всех других рас / национальностей. Вслед за чернокожими подростками, латиноамериканские подростки в среднем проводили больше времени у телевизора в будний день, за ними следуют подростки из другой расы / этнической группы, а затем белые подростки.Хотя темнокожие и азиатские подростки играли в видеоигры с одинаковой частотой, азиатские подростки тратили меньше всего времени на просмотр телевизора в будние и выходные дни, разговаривали по телефону и посещали сайты социальных сетей по сравнению со всеми другими расами / этническими группами. Напротив, азиатские подростки в среднем чаще всего использовали компьютер в школе, за ними следуют белые подростки, подростки из другой расы / этнической группы, а затем чернокожие подростки. В среднем подростки латиноамериканского происхождения реже всего использовали компьютер в школе, хотя это не сильно отличалось от количества времени, проводимого за компьютером в школе чернокожими подростками.Эта тенденция перекликается с выводами других исследований, показывающих, что у чернокожих и латиноамериканских подростков обычно меньше доступа к компьютерам, чем у подростков других рас / этнических групп (Rideout et al., 2010), что может быть артефактом различий в социально-экономическом статусе семей. В этой выборке расовый / этнический порядок родителей с высшим или более высоким образованием (75% азиатских семей, 70% белых семей, 60% других рас / этнических групп, 58% чернокожих семей и 31% испаноязычных семей) следуют аналогичному порядку. как время, проведенное подростками за компьютером в школе, что подтверждает идею о том, что использование компьютеров в школе связано с социально-экономическим положением подростков.Таким образом, расовая / этническая принадлежность сама по себе не побуждает человека использовать определенные типы технологий или интерактивных социальных сетей, но вместо этого раса / этническая принадлежность является косвенным показателем для других факторов, связанных с социальным и экологическим контекстом человека, которые необходимо исследовать в будущем. исследования.

Наконец, результаты предоставили некоторую поддержку теории смещения времени. Подростки, которые в будние дни проводили больше времени перед телевизором и играли в видеоигры, меньше времени тратили на домашнее задание.Более того, учащиеся, которые проводили больше времени за компьютером в школе, тратили больше времени на домашнее задание и имели более высокие оценки. Однако учащиеся, у которых в основном были низкие оценки, использовали все другие технологии и интерактивные социальные сети чаще, чем их сверстники, у которых в основном были высокие оценки. Эту гипотезу можно будет более тщательно проверить в будущем с помощью исследования, в котором изучаются временные компромиссы с использованием данных дневника времени.

5.2 Связь использования СМИ с академическими результатами

Результаты моделей многомерной логистической регрессии дают более четкое представление об относительной важности каждой технологии и типа интерактивных социальных сетей для академических результатов подростков.Просмотр телевизора и использование компьютера в школе были двумя наиболее последовательными и сильными предикторами того, что подростки будут тратить 5+ часов на домашнее задание и иметь высокие оценки в школе, хотя и в противоположных направлениях. Подростки, которые больше смотрят телевизор в будние дни, имеют более высокие шансы тратить менее пяти часов в неделю на домашнее задание и более низкие шансы получить высокие оценки. Эти результаты аналогичны результатам многомерного анализа детей младшего возраста, показывающим, что просмотр телевизора до 3 лет и в дошкольном возрасте был связан с более низкой когнитивной способностью (Zimmerman & Christakis, 2005).Однако важно отметить, что время, проведенное подростками перед телевизором по выходным, не было существенно связано с их оценками в средней школе. Этот вывод согласуется с перекрестным исследованием детей младшего возраста (учащиеся 5–8 классов), показывающим, что экранное время в выходные не связано с успеваемостью в школе (Sharif & Sargent, 2006). Поэтому различие между просмотром телевизора в будний день и в выходные важно для понимания того, как технологии и интерактивные социальные сети связаны с успеваемостью подростков.

Связь между всеми другими типами технологий и интерактивных социальных сетей, оцениваемых в этом исследовании, и академическими результатами подростков не соответствовала академическим результатам. Игра в видеоигры не была связана со временем, затрачиваемым на домашнее задание, но была связана с более низкими шансами получить высокие оценки, что согласуется с другими исследованиями старшеклассников (Dumais, 2008; Jaruratanasirikul, Wongwaitaweewong, & Sangsupawanich, 2009). Хотя между игрой в видеоигры и оценкой в ​​школе, видеочатом и латиноамериканским происхождением (vs.Уайт), эти два взаимодействия могли быть артефактом большого количества взаимодействий, которые выполнялись в модели. Таким образом, будущая работа должна изучить, действительно ли эти взаимодействия значимы. Тем не менее, в целом результаты этого исследования показывают, что формы технологий и интерактивных социальных сетей, которые, как документально подтверждено, увеличивают использование в наибольшей степени среди этой возрастной группы (просмотр телевизора и игра в видеоигры; Rideout et al., 2010), были связаны с более низким уровнем использования. шансы получить высокие оценки.Эти результаты показывают, что для поддержки успеваемости подростков родителям следует контролировать количество времени, которое подростки проводят в этой деятельности.

Напротив, использование интерактивных социальных сетей, таких как текстовые сообщения, разговоры по телефону и видеочат, непоследовательно ассоциировалось с академическими результатами подростков. Текстовые сообщения были связаны с более высокими шансами тратить больше времени на домашнее задание, но видеочат был связан с более низкими шансами тратить больше времени на домашнее задание.Разговор по телефону не был существенно связан со временем, потраченным на домашнее задание, но был связан с более низкими шансами получить высокие оценки. Удивительно, но посещение веб-сайтов социальных сетей не имело никакого отношения к академическим результатам. Отсутствие значимой ассоциации может быть связано с широким разнообразием того, как подростки используют социальные сети (например, общение с друзьями по сравнению с работой над групповыми проектами для школы). Однако, исходя из имеющихся данных, неясно, почему эти формы интерактивных социальных сетей по-разному связаны с академическими результатами подростков.Одно из возможных объяснений этих различий заключается в том, что некоторые разговоры могут быть продуктивными и сосредоточены на учебе (например, как выполнить домашнее задание), в то время как другие разговоры могут не иметь отношения к школьной работе (например, сосредоточены на планировании просмотра фильма) или подрывать школьные задания (например, планируйте пропустить занятия на следующий день). Кроме того, некоторые формы интерактивных социальных сетей могут способствовать более продуктивному обсуждению школьных заданий, чем другие. Существуют работы, демонстрирующие, что образовательный и соответствующий возрасту контент связан с лучшими когнитивными и академическими результатами, тогда как контент, не соответствующий возрасту (например,g., контент для взрослых) ассоциируется с худшими результатами (Kostyrka-Allchorne, Cooper, & Simpson, 2017). Таким образом, эти результаты предполагают, что в будущих исследованиях следует изучить содержание разговоров подростков на интерактивных платформах социальных сетей и выяснить, имеют ли они различные связи с результатами обучения в школе.

Наконец, важно отметить, что демографические и контрольные переменные были сильнее и устойчивее связаны с академическими результатами подростков, чем все технологические и интерактивные переменные социальных сетей, изученные в этом исследовании.В частности, результаты этих исследований показывают, что шансы подростков на получение высоких оценок были тесно связаны с их расой / этнической принадлежностью, уровнем образования родителей, получением удовольствия от учебы в школе и их участием в школе, а также отсутствием недавнего запоя и употребления марихуаны. При этом относительная важность связи между технологиями и использованием интерактивных социальных сетей и академическими результатами подростков согласуется с небольшим или умеренным влиянием средств массовой информации на индивидуальные результаты, обнаруженным в предыдущих исследованиях (Valkenburg & Peter, 2013).

5.3 Ограничения

Есть четыре основных ограничения, которые следует учитывать при интерпретации результатов исследования. Во-первых, это исследование было основано на данных поперечного сечения, что делает невозможным определение направления эффектов. Во-вторых, это исследование не смогло выявить механизмы, объясняющие, почему определенные типы технологий и интерактивных социальных сетей были положительно или отрицательно связаны с академическими результатами подростков. Информация о содержании телевизионных программ, видеоигр и разговоров в интерактивных социальных сетях может помочь прояснить, являются ли негативные ассоциации, например, результатом смещения времени или результатом воздействия непродуктивных и неакадемических содержание.В-третьих, это исследование не включает никаких показателей многозадачности. Таким образом, использование и знакомство с технологиями и интерактивными социальными сетями можно переоценить. Соответственно, в этом исследовании изучается относительная важность каждого типа технологий и интерактивных социальных сетей, но на самом деле подростки используют их в течение недели. В результате для будущих исследований было бы интересно изучить, связаны ли определенные профили использования СМИ по-разному с академическими результатами. Наконец, данные этого исследования основаны на самоотчетах подростков, что может исказить результаты.В частности, неясно, насколько точно и надежно подростки измеряют использование технологий и интерактивных социальных сетей (например, отправка текстовых сообщений в часах). Из-за социальной желательности респонденты могли недооценивать свои технологии и использование интерактивных социальных сетей и / или переоценивать свои академические результаты; это могло ослабить связь между использованием технологий и академическими результатами. Несмотря на это ограничение, другие национальные исследования также основывались на сообщениях подростков об использовании ими технологий и интерактивных социальных сетей (например,г., Rideout et al., 2010; Lenhart, 2015), а использование технологий и интерактивных социальных сетей, о которых сообщалось в этом исследовании, согласуется с данными других национальных исследований.

5.4 Выводы

Несмотря на эти ограничения, это исследование вносит вклад в литературу несколькими способами. Важно отметить, что это одно из первых исследований, в котором подробно сравнивается использование технологий и интерактивных социальных сетей американскими подростками азиатского происхождения и сравнивается их использование подростками других рас / этнических групп.Результаты исследования показывают, что в целом американские подростки азиатского происхождения используют все виды технологий и интерактивных социальных сетей, за исключением компьютера для школы и видеоигр, реже, чем подростки из других расовых / этнических групп. Во-вторых, это исследование демонстрирует, что, несмотря на множество технологий и интерактивных социальных сетей, к которым имеют доступ подростки, просмотр телевизора в будний день неизменно ассоциируется с более низкими шансами тратить на домашнее задание 5+ часов в неделю и получать высокие оценки.Напротив, использование компьютера в школе неизменно связано с более высокими шансами потратить 5+ часов на домашнее задание и получить высокие оценки. Обе эти ассоциации сохранились даже после учета важных социально-демографических и индивидуальных факторов.

Манхэттенский центр науки и математики — район 4

Манхэттенский центр науки и математики предлагает обширные возможности, множество внеклассных мероприятий и впечатляющий выбор курсов продвинутого уровня и уровня колледжа, которые не уступают специализированным школам.Он привлекает мотивированных студентов со всего города, в том числе многих изучающих английский язык. Некоторые ученики отказываются от мест в специализированных средних школах, потому что считают, что они лучше приспособятся к ним и получат больше поддержки.

Школа хорошо справляется с учениками, которые сильны в математике и естественных науках, но которым может потребоваться дополнительная помощь в английском языке. В дополнение к обычным занятиям по английскому, все 9-классники в течение года проходят интенсивный курс письма с максимальным количеством участников до 20 человек. Каждую неделю выделяется время для спокойного чтения для всех — учащихся и сотрудников.

Небольшая элитная группа студентов принимает участие в программе перспективных научных исследований (ASR), которая готовит студентов к участию в научных соревнованиях. Участники работают один на один с учеными-исследователями из местных колледжей и больниц. Они взаимодействуют со студентами и преподавателями со всего мира посредством виртуального общения. Например, в течение года они работали со студентами из Сингапура и Гонконга над исследованием тропических лесов Таиланда под руководством Колумбийского университета. Учащиеся подают документы в 9-м классе и должны выполнять тяжелую работу, которая включает внеклассные и летние исследования в дополнение к ежедневному классу ASR.

Студенты могут выбирать из большого количества факультативов по математике и естественным наукам, таким как астрономия, электромагнетизм, экология, психология, финансовая алгебра и компьютерное программирование. Предлагаются классы Advanced Placement (AP) по биологии, химии, информатике, экологии и статистике.

На выбор предлагается меньше гуманитарных дисциплин, но типичные варианты включают творческое письмо, журналистику, историю кино и конституционное право, а также курсы AP на английском языке, U.С. история, всемирная история и испанский язык.

Многие студенты также проходят бесплатные курсы колледжа в College Now (школы CUNY) и в Центре двойных открытий Колумбийского университета.

Для студентов, участвующих в двуязычной программе испанского языка, есть основные курсы математики и естествознания, преподаваемые на испанском языке, а также классы на английском языке, предназначенные для изучающих английский язык.

В целом учащиеся ставят школе высокие оценки на основе ответов на ежегодный опрос школ г. Нью-Йорка.Школа также получила высшую оценку в обзоре качества.

Все учащиеся еженедельно посещают консультации, которые помогают учителям следить за социальными и академическими проблемами. Преподаваемые иностранные языки включают французский, испанский и китайский.

Манхэттен-центр делит помещение со средней школой Исаака Ньютона в величественном здании 1930-х годов, в котором когда-то размещалась средняя школа Бенджамина Франклина. Обе школы имеют доступ к медицинскому центру на территории и совместно используют кафетерий, спортзал, библиотеку и аудиторию.Нет открытых полей. Школа находится рядом с Ист-Ривер, в шаговой доступности от ближайшего метро.

Есть много спортивных команд PSAL и большой выбор клубов и мероприятий. Программа стипендий Mount Sinai предоставляет возможность стажировки и летних исследований в медицинском центре.

Есть консультант колледжа, работающий полный рабочий день. Каждый год школа отправляет выпускников в школы CUNY и SUNY, а также в частные колледжи, в том числе в высококонкурентные школы, такие как Ivy League и MIT.

СПЕЦИАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ: Существуют ИКТ (интегрированное совместное обучение) и автономные классы.

ЗАПИСЬ: Школа принимает учащихся на основе проверки их оценок, результатов государственных экзаменов, а также записей о посещаемости и опозданиях. Допуск к двуязычной программе испанского ограничен студентами, чей домашний язык — испанский. Для обеих программ приоритет отдается ученикам 8-го класса Исаака Ньютона, а затем ученикам округа 4, хотя в школе обычно есть места для приема учеников со всего города. (Лаура Зингмонд, веб-отчеты, апрель 2018 г.)