Ссылаться на эту работу следует следующим образом:
Д.С.Гнедых, А.Д.Щур. Когнитивная нагрузка при выполнении психодиагностических методик в бумажной и компьютерной форме: сравнительный анализ // Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал. 2026. №7 (июль). ART 3745. URL: http://emissia.org/offline/2026/3745.htm

Специальность ВАК 5.3.4.
УДК 159.99

Гнедых Дарья Сергеевна
кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры психологии образования и педагогики, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург
d.gnedyh@spbu.ru

Щур Анна Дмитриевна
педагог-психолог, ЧОУ «Санкт-Петербургская гимназия «АЛЬМА-МАТЕР», Санкт-Петербург
njoki@yandex.ru

Аннотация
В статье представлены результаты исследования, направленного на выявления разницы в величине когнитивной нагрузки в процессе выполнения школьниками психодиагностических методик за компьютером и на бумажных бланках. Определены особенности когнитивной нагрузки при проведении диагностики когнитивной сферы по различным методикам. Выдвигаются предположения относительно причин повышения когнитивной нагрузки, даются рекомендации по ее снижению при реализации методик в компьютерной форме.

Ключевые слова: компьютерная психодиагностика, психодиагностика в образовании, когнитивная нагрузка, психодиагностика когнитивной сферы.

----------------

Daria S. Gnedykh
Candidate of Psychological Sciences, Assistant Professor, Department of Psychology of Education and Pedagogy, St. Petersburg State University, St. Petersburg
d.gnedyh@spbu.ru

Anna D. Shchur
Education Psychologist, St. Petersburg Gymnasium "ALMA MATER", St. Petersburg
njoki@yandex.ru

Abstract
The article presents the results of a study aimed at identifying the difference in the level of cognitive load in the process of students performing paper-based and computer-based psychodiagnostic techniques. The features of cognitive load during the diagnostics of the cognitive domain using various psychodiagnostic techniques have been identified. Assumptions are made regarding the causes of increased cognitive load, and recommendations are given for its reduction when psychodiagnostic techniques are implemented in a computer-based format.

Key words: computer-based psychodiagnostics, psychodiagnostics in education, cognitive load, psychodiagnostics of the cognitive sphere.

----------------

С началом цифровизации психодиагностика в сфере образования претерпела значительные изменения – психодиагностические методики, которые ранее реализовывались в бумажной форме, теперь осуществляются с помощью компьютера, что позволяет автоматизировать процесс сбора и обработки данных. При этом остается открытом вопрос о том, насколько различается исполнение психологического теста за компьютером или на бланке по когнитивной или умственной нагрузке [1]. Исследователи указывают на повышение такой нагрузки при обработке информации, представленной на экране, в отличие от печатной формы [2].

Когнитивная нагрузка (КН) - это нагрузка, которую возлагает на когнитивную систему человека выполнение конкретной задачи [3]. Внутренняя (intrinsic) КН зависит от сложности самой задачи и наличия знаний или опыта обучаемого. Внешняя (extraneous) КН связанна с отвлекающими факторами, например, шумом или нечеткой формулировкой инструкции к заданию [4]. Соответствующая (germane) КН – это результат требуемых от человека действий, которые облегчают обучение и способствуют повышению эффективности передачи информации [5]. Общая КН – это умственные усилия, затраченные при решении задания [6]. Наиболее распространенными подходами к измерению КН являются самоотчет (с помощью шкалы Лейкерта), задание на одновременное выполнение двух задач, а также показатели физиологических параметров (частота сердечных сокращений, расширение зрачков, электроэнцефалографические показатели и др.) [4; 7]. Специфика дизайна исследования, его задачи, а также выборка определили выбор метода фиксирования КН в пользу самоотчета.

Целью настоящего исследования являлось сравнение величины когнитивной нагрузки при выполнении учащимися заданий по психодиагностическим методикам в бумажной и компьютерной форме.

Выборка: 27 учащихся 8-х классов гимназии г. Санкт-Петербурга, средний возраст 13,8 лет (ст. отклонение ±0,4). Учащиеся выполняли задания в бумажном и компьютерном варианте, направленные на выявление особенностей когнитивной сферы: внимания (методика Тулуз-Пьерона, тест Мюнстерберга) и мышления (методика «Сложные аналогии», 7-ой субтест Векслера). Тестирование за компьютером происходило в системе «Онлайн-сервис психологической диагностики обучающихся» [8]. Каждый ученик выполнял задания как в бумажной, так и в компьютерной форме с интервалом в две недели. 14 человек выполняли задания в следующем порядке: сначала бланковый вариант (бумажный), через две недели - компьютерный вариант, 13 человек, наоборот, сначала за компьютером, затем в бумажной форме.

При проведении тестов как в бумажном, так и в компьютерном варианте порядок их выполнения от учащегося к учащемуся менялся - для того, чтобы избежать влияния конкретной последовательности тестов на утомляемость (поскольку когнитивная нагрузка к последнему заданию может закономерно повыситься, тест, который постоянно шел бы последним, всегда набирал бы бо́льшие баллы по данному параметру не за счет своей специфики, а за счет данной закономерности).

После каждого теста учащемуся предлагалось ответить на вопросы, направленные на выявление разных видов КН:

•  Внутренняя КН: «Оцени по шкале от 1 до 7, насколько тебе было легко или сложно выполнять задание»;
•  Внешняя КН: «Оцени по шкале от 1 до 7, насколько понятным или непонятным было задание»;
•  Общая КН: «Оцени по шкале от 1 до 7, сколько умственных усилий тебе пришлось потратить при выполнении задания».

По завершении всей серии тестов учащемуся нужно было ответить на вопрос: «Оцени по шкале от 1 до 7, сколько умственных усилий в целом тебе пришлось потратить при выполнении всех заданий». Данный вопрос предназначен для оценки умственных усилий, потраченных при выполнении всех тестов (общая КН по всем заданиям).

Методы математико-статистической обработки данных: альфа Кронбаха по шкалам «внутренняя КН», «внешняя КН» и «общая КН» для определения согласованности оценок внутри каждой шкалы для всех тестов; корреляционный анализ (r-Спирмена) между показателями КН по каждой методике и успешностью/скоростью ее выполнения; U-Манна-Уитни (сравнение показателей КН между бумажным и компьютерным форматами тестирования); поправки на множественные сравнения Беньямини-Хохберга.

Была выявлена высокая согласованность по вопросам, направленным на выявление внешней (α=856), внутренней (α=847) и общей (α=896) когнитивной нагрузки. Значимых различий в когнитивной нагрузке между форматами тестирования не было обнаружено. Однако, были выявлены корреляции между следующими показателями:

• внутренней (r = -,488, р ≤ 0, 036) и общей (r = -,456, р ≤ 0,051) КН и скоростью выполнения бумажной формы методики Тулуз-Пьерона: чем выше внутренняя и общая когнитивная нагрузка (т.е. более сложное и требующее высоких умственных усилий задание), тем ниже скорость;
  
  
• внутренней КН и правильными ответами для бумажной формы 7-ого субтеста Векслера (r = -,489, р ≤ 0, 061): чем выше внутренняя КН (более сложное с точки зрения учащегося задание), тем хуже результаты;
  
  
• внутренней КН и скоростью выполнения компьютерной формы методики Тулуз-Пьерона (r = -,453, р ≤ 0,051): чем выше внутренняя КН (более сложное с точки зрения учащегося задание), тем ниже скорость;
  
  
• внешней КН и точностью (r = -,649, р ≤ 0,001) и количеством ошибок (r = ,661, р ≤ 0,0009) по методике Тулуз-Пьерона, проведенной в компьютерном варианте: чем выше внешняя КН, тем ниже точность и больше ошибок.

Для методики «Сложные аналогии» и теста Мюнстерберга корреляций не выявлено.

Таким образом, для методики Тулуз-Пьерона было обнаружено, что чем выше внутренняя КН, тем ниже скорость выполнения методики как в бумажном, так и в компьютерном варианте. При этом в бумажном варианте скорость выполнения также отрицательно связана с общими умственными усилиями, которые учащийся тратит на выполнение задания (чем они больше, тем ниже скорость). Для компьютерного варианта методики дополнительно была выявлена взаимосвязь внешней когнитивной нагрузки с точностью и количеством ошибок: чем менее понятным было задание (или было больше отвлекающих факторов), тем ниже была точность его выполнения и больше ошибок совершали учащиеся. Для 7-ого субтеста Векслера взаимосвязь количества правильных ответов была выявлена только с внутренней КН и только для бумажного варианта.

В связи с тем, что не было выявлено значимых различий в величине когнитивной нагрузки между формами предъявления тестов (бумажной или компьютерной), нельзя сделать выводы о том, что какой-то из этих вариантов требует от обучающихся бóльших когнитивных усилий.

Выявленные взаимосвязи когнитивной нагрузки с показателями отдельных тестов могут говорить о наличии специфических условий выполнения того или иного задания, увеличивающих данную нагрузку. Более всего взаимосвязей было выявлено для методики Тулуз-Перона, выполненной как в бумажной, так и в компьютерной форме, что объясняется сложностью и большим объемом стимульного материала. Однако характер этих взаимосвязей разный. Одинаковой тенденцией является только связь внутренней КН со скоростью выполнения (чем сложнее, по мнению учащегося, задание, тем ниже скорость). Несмотря на то, что в компьютерном варианте инструкция к методике Тулуз-Пьерона максимально приближена к ее бумажному аналогу, способ выполнения теста отличался – нужно было использовать компьютерную мышку для выбора ответа. Работа с мышкой – точное наведение курсора (стрелочки) на то место, которое связано с подчеркиванием квадрата или зачеркиванием, – требует от респондента отдельного внимания. Таким обозом, учащимся постоянно требовалось переключать внимание с квадрата на работу с мышкой (т.е. принять решение относительно того, подчеркнуть квадрат или зачеркнуть, а потом переключить внимание на мышку, чтобы подвести в нужное место стрелочку и нажать на кнопку мыши, затем переключить внимание на следующий квадрат для принятия решения по поводу него, потом снова на мышку и так далее), что могло являться тем самым отвлекающим фактором, который повышал внешнюю когнитивную нагрузку. В связи с этим точность выполнения задания снижалась и возрастало количество ошибок. Можно сделать вывод о том, что работа со стимульным материалом методики Тулуз-Пьерона в компьютерном варианте с точки зрения самих учащихся имеет дополнительные сложности. Следовательно, необходимо подумать над модификацией способа выбора варианта ответа (подчеркнуть или зачеркнуть квадрат) при выполнении данной методики в компьютерной форме, который не требовал бы от обучающихся дополнительного переключения внимания на выполнение этого действия и, соответственно, не повышал бы внешнюю когнитивную нагрузку (что, в противном случае, может привести к искажению результатов теста).

В качестве направлений дальнейших исследований можно предложить выбор дополнительного метода для измерения КН, помимо самоотчета (подробнее о проблеме выбора методов см. [9]), изучение величины когнитивной нагрузки для других методик на диагностику когнитивной сферы, а также расширение выборки.

Авторы заявляют об отсутствии потенциального или явного конфликта интересов.
Вклад авторов:
Гнедых Д. С. – идея и методология исследования, обзор литературы, математико-статистическая обработка данных, написание текста статьи.
Щур А. Д. – проведение эмпирического исследования, редактирование текста статьи.
Авторы выражают признательность администрации и педагогическому коллективу ЧОУ «Санкт-Петербургская гимназия «АЛЬМА-МАТЕР» за помощь в сборе данных.

Литература

1. Gnedykh D. S. Assessing the Equivalence of Computerized and Conventional Versions of Psychological Tests // Russian Psychological Journal. 2020. Vol. 17, № 1. P. 44–59. doi:10.21702/rpj.2020.1.4

2. Wästlund E. Experimental Studies of Human-Computer Interaction: working memory and mental workload in complex cognition. Gothenburg University, Sweden, 2007. 40 p.

3. Paas F., van Merriënboer J. J. G. Instructional control of cognitive load in the training of complex cognitive tasks // Educational Psychology Review. 1994. № 6. P. 51–71.

4. Klepsch M., Schmitz F., Seufert T. Development and Validation of Two Instruments Measuring Intrinsic, Extraneous, and Germane Cognitive Load // Frontiers in Psychology. 2017. № 8. doi:10.3389/fpsyg.2017.01997.

5. Paas F., Renkl A., Sweller J. Cognitive load theory and instructional design: recent developments // Educational Psychology. 2003. № 38. P. 1–4. doi:10.1207/ S15326985EP3801_1.

6. Wong M., Castro-Alonso J. C., Ayres P., Paas F. Gender effects when learning manipulative tasks from instructional animations and static presentations // Educational Technology & Society. 2015. № 18. P. 37–52.

7. Leppink J. et al. Development of an instrument for measuring different types of cognitive load // Behavior research methods. 2013. Vol. 45, № 4. P. 1058—1072. doi:10.3758/s13428-013-0334-1.

8. Система «Онлайн-сервис психологической диагностики обучающихся». [Эектронный ресурс]. URL: https://оспдо.рф/ [Дата обращения 01.07.2026]

9. Skulmowski A., Rey G. D. Subjective cognitive load surveys lead to divergent results for interactive learning media // Human Behavior and Emerging Technologies. 2020. № 2. P. 149–157. doi:10.1002/hbe2.184.

Рекомендовано к публикации:
А.А.Ахаян, доктор педагогических наук, член Редакционной Коллегии

Literature

1. Gnedykh D. S. Assessing the Equivalence of Computerized and Conventional Versions of Psychological Tests // Russian Psychological Journal. 2020. Vol. 17, № 1. P. 44–59. doi:10.21702/rpj.2020.1.4

2. Wästlund E. Experimental Studies of Human-Computer Interaction: working memory and mental workload in complex cognition. Gothenburg University, Sweden, 2007. 40 p.

3. Paas F., van Merriënboer J. J. G. Instructional control of cognitive load in the training of complex cognitive tasks // Educational Psychology Review. 1994. № 6. P. 51–71.

4. Klepsch M., Schmitz F., Seufert T. Development and Validation of Two Instruments Measuring Intrinsic, Extraneous, and Germane Cognitive Load // Frontiers in Psychology. 2017. № 8. doi:10.3389/fpsyg.2017.01997.

5. Paas F., Renkl A., Sweller J. Cognitive load theory and instructional design: recent developments // Educational Psychology. 2003. № 38. P. 1–4. doi:10.1207/ S15326985EP3801_1.

6. Wong M., Castro-Alonso J. C., Ayres P., Paas F. Gender effects when learning manipulative tasks from instructional animations and static presentations // Educational Technology & Society. 2015. № 18. P. 37–52.

7. Leppink J. et al. Development of an instrument for measuring different types of cognitive load // Behavior research methods. 2013. Vol. 45, № 4. P. 1058—1072. doi:10.3758/s13428-013-0334-1.

8. Sistema «Onlayn-servis psikhologicheskoy diagnostiki obuchayushchikhsya». [Elektronnyy resurs]. URL: https://оспдо.рф/ [Data obrashcheniya: 01.07.2026]

9. Skulmowski A., Rey G. D. Subjective cognitive load surveys lead to divergent results for interactive learning media // Human Behavior and Emerging Technologies. 2020. № 2. P. 149–157. doi:10.1002/hbe2.184.

Гнедых Дарья Сергеевна
Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург
РИНЦ Author ID: 771083
SPIN-код: 3956-6227
ORCID: 0000-0003-4955-4779
Scopus ID: 56955557500
Web of Science ResearcherID: N-1299-2015

Щур Анна Дмитриевна
ЧОУ «Санкт-Петербургская гимназия «АЛЬМА-МАТЕР», Санкт-Петербург