Введение
В последние годы поиск дополнительной информации в интернете стал повседневным элементом учебной деятельности школьников, но дискуссии о критериях и факторах его эффективности продолжают оставаться актуальными. Феномен онлайн-поиска активно изучается с середины 1990-х гг. (Marchionini, 1997; Pfa^ enberger, 1996; и др.), однако внимание исследователей часто фокусируется на способах организации и осуществления поиска, а также на оценке релевантности найденной информации, но не на качестве её усвоения. В то же время в контексте образовательного процесса качество усвоения информации является важнейшим критерием эффективности онлайн-поиска, поскольку знания как важнейший результат образования — это не просто разрозненные факты, хранящиеся в памяти, но смысловые образования, являющиеся продуктом самостоятельной обработки информации (Костромина, Гнедых, 2015). Обработка информации, найденной в ходе онлайн-поиска, предполагает ее интеграцию в систему знаний, уже доступных субъекту (Чуприкова, 1997), что происходит благодаря пониманию, обеспечивающему осмысление найденной информации (Костромина, Гнедых, 2015).
Сегодня можно считать установленным, что качество выполненных учебных заданий может определяться не только усилиями учащегося, но и его психологическими (в первую очередь когнитивными) и психофизиологическими характеристиками, которые ограничивают или облегчают выполнение заданий (Walraven et al., 2009; Wineburg et al., 2019).
Основными факторами, определяющими процесс выполнения ребенком онлайн-поисковых заданий в контексте учебной деятельности, являются скорость созревания его мозга и среда его развития. Скорость созревания мозга зависит от многих факторов (Lindenberger, Lövdén, 2019) и достигает своей максимальной вариабельности в подростковом возрасте (Liu et al., 2020). В качестве показателей готовности мозга контролировать изменения поведения, которые необходимы для учебной деятельности, в настоящее время рассматриваются исполнительные функции (Davidson et al., 2006).
Исполнительные функции понимаются как совокупность нисходящих психических процессов, необходимых для концентрации внимания и осуществления когнитивного контроля (Diamond, 2013). Существует три основных компонента исполнительных функций (Lehto et al., 2003): тормозной контроль, рабочая память и когнитивная гибкость. Функции тормозного контроля заключаются в подавлении поведения, которое в настоящее время неэффективно, для обеспечения избирательного внимания и когнитивного торможения. Функция рабочей памяти состоит в том, чтобы связать элементы выполняемой задачи, появившиеся ранее, с теми, которые появляются позже. Описаны два механизма рабочей памяти — забывание, вызванное поиском (ухудшение воспроизведения последующих стимулов в результате воспроизведения предыдущих стимулов, сходных по некоторым параметрам), и обучение, основанное на поиске (каждое последующее воспроизведение в рабочей памяти приводит к лучшему запоминанию информации при повторном тестировании) (Archibald, 2017). Функция когнитивной гибкости заключается в том, чтобы адаптироваться к меняющимся требованиям или приоритетам, и обеспечивает творческий потенциал человека. На основе этих трех параметров (тормозной контроль, рабочая память и когнитивная гибкость) строятся функции более высокого порядка, например, рассуждения, планирование и решение проблем (Luna et al., 2015). Таким образом, параметры управления изменением поведения играют важную роль в успешности деятельности, в том числе учебной, и это дает основание предположить, что они взаимосвязаны с характеристиками онлайн-поиска дополнительной учебной информации. Однако на сегодняшний день не существует достоверных данных о взаимосвязи между эффективностью онлайн-поиска и исполнительными функциями школьников.
С психологической точки зрения, поиск информации в интернете представляет собой сложный когнитивный процесс (Bowler, 2010), включающий последовательное выполнение ряда задач: определение информационной проблемы; выбор поисковой системы; просмотр, оценка и отбор тех веб-страниц, которые были предложены поисковой системой; сканирование информации, размещенной на выбранных страницах, и оценка ее соответствия информационной проблеме; синхронизация информации с разных веб-страниц для решения информационной проблемы (Gerjets et al., 2011). В связи с этим психологические исследования онлайн-поиска сосредоточены на характеристиках когнитивного и метакогнитивного потенциала субъекта, осуществляющего поиск информации в интернете (Bromme et al., 2010; Knight et al., 2017). Показано, что в эффективность онлайн-поиска вносят вклад такие характеристики, как скорость обработки информации и особенности зрительного внимания (Sharit et al., 2015), а также когнитивно-стилевые особенности, такие как полезависимость/поленезависимость (Palmquist, Kim, 2000) и стили обработки информации (Frias-Martinez et al., 2008; Koć-Januchta et al., 2019). Установлена роль навыков регулирования своей поисковой активности (Brand-Gruwel et al., 2009), которые гораздо важнее в ситуации онлайн-поиска, чем возможности отдельных когнитивных функций (Zion et al., 2015). Также подчеркивается вклад эпистемологических убеждений, составляющих «внутренние условия» когнитивной деятельности (Bromme et al., 2010; Knight et al., 2017). Большое внимание уделяется качеству отражения пользователем процесса и результата поиска информации в интернете (Sun et al., 2014). В совокупности эти данные позволяют рассматривать онлайн-поиск не как набор действий, направленных на поиск информации, а как процесс конструирования знаний (Hofer, 2004).
Помимо характеристик когнитивной активности, на эффективность онлайн-поиска влияют такие характеристики субъекта, как опыт поисковой деятельности в интернете (Aula, Nordhausen, 2006; Hölscher, Strube, 2000; NavarroPrieto et al., 1999), степень осведомленности о проблемах, составляющих предметное поле онлайн-поиска (Hölscher, Strube, 2000; Guinee et al., 2003), и отношение к поисковой задаче. Субъекты с более высоким уровнем знаний о предметной области характеризуются бόльшим объемом прорабатываемой онлайн-информации и меньшим вниманием к рейтингу откликов в поисковых системах, в то время как ограниченный набор знаний в соответствующей предметной области, напротив, чаще приводит к сосредоточению внимания на нескольких веб-страницах, ссылки на которые занимают верхние строчки в списках результатов поиска (Byström, Järvelin, 1995).
Таким образом, эффективный онлайн-поиск информации как элемент учебной деятельности школьников, очевидно, имеет целый ряд когнитивнопсихологических предпосылок. Однако необходимо отметить, что бόльшая часть эмпирических данных, представленных в этой части обзора литературы, получена на материале выборок студенческой молодежи и/или взрослых людей, сосредоточена на анализе информационного онлайн-поиска, осуществляемого вне контекста учебной деятельности и не учитывает описанные выше особенности онлайн-поиска как элемента учебной деятельности школьников.
Описание исследования
На основе обзора литературы можно констатировать, что информация о взаимодействии психологических характеристик и исполнительных функций подростков в процессе онлайн-поиска информации, выступающего элементом учебной деятельности, довольно фрагментарна. Кроме того, следует отметить, что в исследованиях чаще использовался процедурный подход к анализу эффективности онлайн-поиска, который в качестве основных показателей эффективности поиска оценивает количество поисковых запросов, сформулированных пользователем в процессе выполнения поисковой задачи, и время поиска (Guinee et al., 2003). Предполагается, что использование расширенного диапазона поисковых запросов способствует повышению качества поиска за счет углубленного изучения поисковой задачи и связанного с ней фрагмента информационного поля (Head, Eisenberg, 2011). Однако такой подход не позволяет оценить качество усвоения знаний, которое является основным результатом образовательной деятельности. Сказанное выше определило цель нашего исследования, которая заключается в выявлении у подростков психофизиологических и психологических особенностей, влияющих на эффективность онлайн-поиска информации, необходимой для выполнения учебного задания.
Методы
В ходе лабораторного эксперимента были изучены особенности поиска информации в интернете как элемента учебной деятельности школьников. Участники работали индивидуально. Они выполнили несколько взаимосвязанных заданий, которые требовали поиска информации в интернете и ее последующего представления в формате короткого выступления. Для выполнения заданий участникам эксперимента было предложено использовать компьютер с операционной системой Windows 10, 17-дюймовым монитором, клавиатурой и компьютерной мышью, а также предустановленный браузер Google Chrome. На рабочем столе отображался значок браузера, который открывался сразу после того, как компьютер переключался в рабочий режим. Процесс онлайн-поиска был записан с использованием программы Bandicam Screen Recorder. После выполнения заданий участники представляли свои ответы экспериментатору. Ответы записывались на диктофон.
Перед тем как участникам были представлены основные задания, каждый из них ответил на вопросы о самооценке компетентности в онлайн-поиске информации и навыков использования компьютера (с применением 10-балльной шкалы). После выполнения заданий участникам были заданы вопросы о субъективной трудности задания и удовлетворенности результатами онлайн-поиска (также с использованием 10-балльной шкалы). На последнем этапе участников эксперимента попросили (неожиданно для них) еще раз повторить информацию, которую они обнаружили во время выполнения экспериментального задания. Ответы также фиксировались с помощью диктофона. На этапе обработки результатов эксперимента учитывалось количество воспроизведенных информационных единиц, которое оценивалось двумя независимыми экспертами и интерпретировалось как показатель качества усвоения информации. В ходе последующего анализа этот показатель рассматривался как результирующий параметр онлайн-поиска.
Для оценки психофизиологических показателей, которые гипотетически могут опосредовать результат онлайн-поиска, были использованы три психофизиологических метода: анализ окулографии, оценка рабочей памяти и тормозного контроля. Оценка параметров окулографии проводилась с использованием ай-трекера Gazepoint GP3 HD, который имеет следующие технические характеристики: точность регистрации — 0,5–1,0 градуса; рабочая частота — 150 Гц; калибровка по 5 или 9 точкам (в данном исследовании — 9); площадь свободного перемещения головы: по горизонтали не менее 35 см, по вертикали не менее 22 см, вперед/назад не менее 15 см в каждом направлении. В ходе эксперимента метод окулографии применялся для анализа процесса чтения онлайн-инструкций к учебным заданиям и предполагал фиксацию таких параметров, как время фиксации на интересующей области (показывает общее время нахождения взгляда в интересующей области); продолжительность первой фиксации (показывает время первой фиксации в пределах интересующей области); количество повторных возвратов (показывает, сколько раз субъект просматривал интересующую область); среднее время фиксации (выводит среднюю продолжительность фиксаций в интересующей области: общее время, проведенное в этой области, деленное на количество фиксаций в ней); все фиксации (сумма всех фиксаций в интересующей области).
Для оценки параметров рабочей памяти использовалась компьютеризированная методика (Cowan et al., 2006), предназначенная для запоминания визуальных объектов, представленных на экране компьютера. Оценка тормозного контроля осуществлялась в парадигме go/go и go/no-goc использованием метода РЕБОС (Leonard et al., 2015). Для оценки когнитивных характеристик использовалась батарея тестов на выявление доминирующих стилей кодирования информации (тест «Мяч» М.А. Холодной), обработки информации (тесты «Свободная сортировка объектов» Р. Гарднера, «Сравнение похожих рисунков» Дж. Кагана, «Слово-цветовая интерференция» Дж. Струпа, «Включенные фигуры» К. Готтшальдта) и организации познавательной деятельности (тест «Идеальный компьютер» М.А. Холодной), а также способности к обобщению и концептуализации (методы «Обобщение трех слов» и «Концептуальный синтез» М.А. Холодной, А.В. Трифоновой, Н.Э. Волковой и Я.И. Сиповской).
Статистический анализ проводился с помощью программного пакета IBM SPSS Ver22.
Выборка
В исследовании приняли участие 44 подростка (средний возраст 13,7±1,9 года), из них 18 девочек и 26 мальчиков. Все подростки приняли участие в исследовании добровольно и дали информированное согласие на участие. Для привлечения подростков в возрасте до 15 лет к участию в эксперименте также было получено информированное согласие их родителей. Программа исследования была одобрена Комитетом по этике РГПУ им. А.И. Герцена № IRB00011060, Протокол № 12 от 17 октября 2020 г.
Результаты исследования
На первом этапе был проведен факторный анализ для группировки взаимосвязанных параметров. Четырехфакторное решение (табл. 1) было получено с KMO = 0,514 (объясненный процент дисперсии 63,8%), что было признано достаточным для дальнейшего анализа. К сожалению, включение большого количества психологических параметров снизило меру адекватности теста Кайзера — Мейера — Олкина, поэтому некоторые параметры были исключены из анализа.
Первый фактор (19,0% объясненной дисперсии) включил такие переменные, как «концептуализация», «возраст» и «опыт использования интернета в образовательных целях». Эти взаимосвязи кажутся вполне логичными, поскольку и опыт, и способность к концептуализации зависят от возраста. Второй фактор (17,1% объясненной дисперсии) включил переменную «самооценка навыков использования компьютера» с отрицательным знаком, а также «результат онлайн-поиска», «неоднократные возвращения в интересующую область» и «импульсивность/рефлексивность» с положительными знаками. Это единственный фактор, который объединил результаты психологического тестирования, самооценки, данные окулографии и характеристики онлайнпоиска. Конечный результат онлайн-поиска был лучше, если подростки демонстрировали более низкую самооценку навыков использования компьютера, более высокий уровень рефлексивности и если они чаще возвращались к требованиям задания. Третий фактор (15,0% от объясненной дисперсии) включил переменные «инсайт», «ошибки в серии go/no-go» и «полезависимость/поленезависимость». Полученные данные указывают на то, что низкая чувствительность к структуре потока сигналов (переменная «инсайт») связана с поленезависимостью и более высоким уровнем тормозных процессов. Четвертый фактор (12,7% от объясненной дисперсии) объединил переменные «пол» и «субъективная сложность заданий». Поскольку обе переменные были включены в этот фактор с положительными знаками, учитывая особенности кодировки, можно отметить, что мальчики оценили задания как более сложные, по сравнению с девочками.
На втором этапе был проведен множественный регрессионный анализ с использованием пошагового метода с критерием F включения в анализ 0,05 и вероятностью F исключения 0,10. Анализ включал переменные, которые имели достаточный вес в факторном анализе. Для полученной модели Дурбина — Уотсона коэффициент коллинеарности составил 2,57 (что находится в предельной точке адекватности анализа). Скорректированный R2 (коэффициент детерминации) составляет 0,129, т.е. только 13% изменений в зависимой переменной обусловлены изменениями в независимой переменной. Модель (табл. 2) включает влияние только переменной «самооценка навыков использования компьютера» (β = –0,395, p = 0,024). Таким образом, лучшие результаты поиска были определены низкой самооценкой навыков использования компьютера.
На третьем этапе была проведена множественная регрессия для оценки влияния психофизиологических характеристик и параметров окулографии на эффективность онлайн-поиска. Существенного влияния этих переменных на результат онлайн-поиска обнаружено не было. Однако были получены отдельные взаимосвязи между переменными. Независимая переменная «возраст» была связана с несколькими переменными, что, скорее всего, связано с небольшой выборкой. Эта переменная повлияла на зависимые переменные «время фиксации на интересующей зоне» (R2 = 0,143; β = –0,379, p = 0,021: старшие подростки быстрее читали текст инструкции), «предметно-практический стиль кодирования информации» (R2 = 0,181; β = –0,426, p = 0,009: старшие подростки использовали этот стиль кодирования информации реже), «опыт использования интернета в образовательных целях» (R2 = 0,114; β = 0,338, p = 0,041: старшие подростки сообщили о более длительном опыте). Эти связи достаточно ясны, но они не дают дополнительных знаний для основного предмета исследования. Линейный регрессионный анализ показал, что девочки были более удовлетворены результатом поиска (R2 = 0,97; β = –0,443, p = 0,006), чем мальчики. Тормозной контроль не обнаружил никаких связей с другими параметрами при таком размере выборки.
Факторный анализ не включил показатели рабочей памяти. В то же время были обнаружены чрезвычайно интересные взаимосвязи между психологическими характеристиками и рабочей памятью. Оказалось, что независимая переменная «обучение в результате воспроизведения» связана с зависимой переменной «полезависимость/поленезависимость» (R2 = 0,145; β = 0,381, p = 0,020). Также была выявлена связь между поведением в процессе чтения инструкций в интернете и психологическими характеристиками: количество возвратов к тексту инструкции было связано с самооценкой навыков использования компьютера (R2 = 0,148; β = –0,378, p = 0,023: более высокая самооценка навыков использования компьютера повлияла на отказ перечитывать инструкции). Независимая переменная «концептуализация» была связана с зависимой переменной «время фиксации на интересующей области» (R2 = 0,111; β = –0,333, p = 0,044: более низкая способность к концептуализации увеличивала время чтения инструкций в интернете).
Обсуждение результатов
Исследование было направлено на анализ вклада психофизиологических и психологических особенностей подростков в эффективность онлайн-поиска информации, необходимой для выполнения учебных заданий. Для оценки эффективности онлайн-поиска применялись не процессуальные, а результирующие критерии, характеризующие качество усвоения найденной информации.
Факторный анализ выявил связь между несколькими исследуемыми переменными: более высокий конечный результат онлайн-поиска связан с более низкой самооценкой навыков использования компьютера, более высоким уровнем рефлексивности и более частым возвратом к требованиям задачи. Школьники, которые сомневались в своей «пользовательской компетентности», часто возвращались к инструкции, а затем выполняли ее как можно точнее. Этот результат соответствует предыдущей информации о том, что «чрезмерная уверенность пользователя», характерная для подростков (Head, Eisenberg, 2011), не дает возможности оценивать релевантность найденной информации конкретной задаче и ее достоверность (McKinnon et al., 2020). Наиболее несовершенными аспектами поисковой активности подростков в интернете являются оценка точности результатов поиска и полезности вебсайта (AlSeghayer, 2020). Эти дефициты по-разному проявляются при решении поисковых задач в контексте различных видов деятельности (Sendurur et al., 2019; Walhout el al., 2017) и характеризуют специфические особенности поисковой активности школьников в интернете, которые отличают ее от поисковых действий, осуществляемых взрослыми пользователями интернета (Bilal, Kirby, 2002; Wu, Cai, 2016).
Важным результатом нашего исследования является отсутствие прогнозируемых сильных связей между эффективностью онлайн-поиска в процессе выполнения учебного задания, с одной стороны, и психологическими и психофизиологическими особенностями школьников, с другой стороны. Эти данные частично соответствуют результатам других исследователей, которые, в частности, обнаружили отсутствие связей между эффективностью онлайн-поиска и когнитивными стилями испытуемого (Park, Black, 2007). Отсутствие прямых связей между эффективностью онлайн-поиска, когнитивными и психофизиологическими характеристиками школьников также можно объяснить тем, что индивидуальные особенности испытуемого могут оказывать преимущественное влияние не на результат онлайн-поиска, а на способ его осуществления. Поэтому мы считаем перспективными дальнейшие исследования, направленные на изучение психологических и психофизиологических предпосылок онлайн-поиска, который оценивался бы в процедурном аспекте. Принимая во внимание различия в оценке сложности заданий и эффективности поиска между мальчиками и девочками, также важно изучить в будущем межполовые различия факторов, определяющих процесс и результат онлайн-поиска. В этих исследованиях могут быть полезны некоторые дополнительные данные, полученные в ходе текущего исследования.
Практическое применение результатов
На основании полученных результатов мы предполагаем, что эффективность онлайн-поиска, который учащиеся используют в учебной деятельности, может быть успешно повышена путем организации специального обучения, вне зависимости от психологических или психофизиологических особенностей школьников. Такое обучение, по-видимому, должно быть направлено на повышение качества обработки инструкций и уровня рефлексивности в процессе выполнения задачи. Также следует подчеркнуть, что «пользовательская уверенность» школьников противоречит реальным результатам их поиска. Этот факт повышает актуальность задачи по преодолению характерной для подростков «чрезмерной пользовательской уверенности» с целью создания бόльших возможностей для их вовлечения в процесс овладения новыми навыками онлайн-поиска.
Выводы
1. Более высокая эффективность онлайн-поиска информации как элемента учебной активности подростков связана с более низкой самооценкой навыков работы с компьютером, более высоким уровнем рефлексивности и более частым возвращением к требованиям учебного задания, зафиксированного в его формулировке.
2. Старшие школьники быстрее читают инструкции в интернете и реже используют предметно-практический стиль кодирования информации по сравнению с младшими.
3. Более высокая способность к концептуализации определяет более высокую скорость чтения задачи в интернете.
4. Девочки оценивают свои результаты поиска информации в интернете выше, чем мальчики, эта задача кажется им менее трудной, чем мальчикам, однако существенной разницы между результатами онлайн-поиска информации как элемента учебной деятельности девочек и мальчиков не обнаружено.
Литература
Костромина С.Н., Гнедых Д.С. Информация и знание: подходы к пониманию процессов усвоения информации и формированию знаний в обучении // Вестник ЛГУ им. А.С. Пушкина. 2015. № 5. С. 5–14.
Чуприкова Н.И. Психология умственного развития. М.: Столетие, 1997.
Al Seghayer, K. (2020). Investigating the adequacy of EFL learners’ L2 digital literacy skills, consistency of self-assessed competence, and actual performance. International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching, 10 (2), 1–22. https://doi.org/10.4018/IJCALLT.2020040101
Archibald, L.M.D. (2017). Working memory and language learning: A review. Child Language Teaching and A erapy, 33 (1), 5–17. https://doi.org/10.1177/026565901665420 Aula, A., Nordhausen, K. (2006). Modeling successful performance in web searching. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 57, 1678–1693. https://doi.org/10.1002/ asi.20340
Bilal, D., Kirby, J. (2002). Di^ erences and similarities in information seeking: Children and adults as web users. Information Processing and Management, 38 (5), 649–670. https://doi.org/10.1016/S0306- 4573(01)00057-7
Bowler, L. (2010). A taxonomy of adolescent metacognitive knowledge during the information search process. Library & Information Science Research, 32 (1), 27–42. https://doi.org/10.1016/j. lisr.2009.09.005
Brand-Gruwel, S., Wopereis, I., Walraven A. (2009). A descriptive model of information problem solving while using Internet. Computers & Human Behavior, 53 (4), 1207–1217. https://doi. org/10.1016/j.compedu.2009.06.004
Bromme, R., Pieschl, S., Stahl, E. (2010). Epistemological beliefs are standards for adaptive learning: a functional theory about epistemological beliefs and metacognition. Metacognition and Learning, 5 (1), 7–26. https://doi.org/10.1007/s11409-009-9053-5
Byström, K., Järvelin, K. (1995). Task Complexity A^ ects Information Seeking and Use. Information Processing & Management, 31 (2), 191–213. https://doi.org/10.1016/0306-4573(95)80035-R
Cowan, N., Fristoe, N.M., Elliott, E.M., Brunner, R.P., Saults, J.S. (2006). Scope of attention, control of attention and intelligence in children and adults. Memory and Cognitions, 34 (8), 1754–1768. https://doi.org/10.3758/BF03195936
Davidson, M.C., Amso, D., Anderson, L.C., Diamond, A. (2006). Development of cognitive control and executive functions from 4–13 years: evidence from manipulations of memory, inhibition, and task switching. Neuropsychology, 44, 2037–2078. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2006.02.006
Diamond, A. (2013). Executive Functions. Annual Review of Psychology, 64, 35–68. https://doi. org/10.1146/annurev-psych-113011-143750
Frias-Martinez, E., Chen, S.Y., Liu X. (2008). Investigation of behavior and perception of digital library users: A cognitive style perspective. International Journal of Information Management, 28 (5), 355–365, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2007.10.003
Gerjets, P., Kammerer, Y., Werner, B. (2011). Measuring spontaneous and instructed evaluation processes during Web search: Integrating concurrent thinking-aloud protocols and eye-tracking data. Learning and Instruction, 21, 220–231. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2010.02.005
Guinee, K., Eagleton, M.B., Hall, T.E. (2003). Adolescents’ internet search strategies: drawing upon familiar cognitive paradigms when accessing electronic information sources. Journal of Educational Computing Research, 29 (3), 363–374. https://doi.org/10.2190/HD0A-N15L-RTFH-2DU8
Head, A., Eisenberg, M. (2011). How College Students Use the Web to Conduct Everyday Life Research. First Monday, 16 (4). (Retrieved from https://ssrn.com/abstract=2281533) (review date: 01.08.2022).
Hofer, B.K. (2004). Epistemological understanding as a metacognitive process: Thinking aloud during online searching. Educational Psychologist, 39 (1), 43–55. https://doi.org/10.1207/ s15326985ep3901_5
Hölscher, C., Strube G. (2000). Web search behavior of Internet experts and newbies. Computer Networks, 33, 337–346. https://doi.org/10.1016/S1389-1286(00)00031-1
Knight, S., Rienties, B., Littleton, K., Mitsui, M., Tempelaar, D.T., Shah, C. (2017). _ e relationship of (perceived) epistemic cognition to interaction with resources on the internet. Computers in Human Behavior, 73, 507–518. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.04.014
Koć-Januchta, M.M., Hön er, T.N., Eckhardt, M., Leutner, D. (2019). Does modality play a role? Visual-verbal cognitive style and multimedia learning. Journal of Computer Assisted Learning, 35, 747–757. https://doi.org/10.1111/jcal.12381
Lehto, J., Juujarvi, P., Kooistra, L., Pulkkinen, L. (2003). Dimensions of executive functioning: evidence from children. A e British Journal of Developmental psychology, 21, 59–80. https://doi. org/10.1348/026151003321164627
Leonard, H.C., Bernardi, M., Hill, E.L., Henry, L.A. (2015). Executive functioning, motor dia - culties, and developmental coordination disorder. Developmental Neuropsychology, 40 (4), 201–215. https://doi.org/10.1080/87565641.2014.997933
Lindenberger, U., Lövdén, M. (2019). Brain Plasticity in Human Lifespan Development: _ e Exploration–Selection–Re] nement Model. Annual Review of Developmental Psychology, 1, 197–222. https://doi.org/10.1146/annurev-devpsych-121318-085229
Liu, X., Peng, H., Pua, B. (2020). Age di^ erences in the decision information search: _ e roles of task complexity and task relevance. Cognitive Development, 54, 100877.
Luna, B., Marek, S., Larsen, B., Tervo-Clemmens, B., Chahal, R. (2015). An Integrative Model of the Maturation of Cognitive Control. Annual Review of Neuroscience, 38, 151–170. https://doi. org/10.1146/annurev-neuro-071714-03405417
Marchionini, G. (1997). Information seeking in electronic environments. NY: Cambridge University Press. McKinnon, K.A., Caldwell, P., Scott, K.M., Caldwell, P. (2020). How adolescent patients search for and appraise online health information: A pilot study. Journal of Paediatrics & Child Health, 56 (8), 1270–1276. https://doi.org/10.1111/jpc.14918
Navarro-Prieto, R., Scaife, M., Rogers, Y. (1999). Cognitive strategies in web searching. Proceedings of the 5th Conference on Human Factors and the Web Gaithersburg. Maryland: National Institute of Standards and Technology.
Palmquist, R.A., Kim, K.S. (2000). Cognitive style and on-line database search experience as predictors of Web search performance. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 51, 558–566.
Park, Y., Black, J.B. (2007). Identifying the Impact of Domain Knowledge and Cognitive Style on Web-Based Information Search Behavior. Journal of Educational Computing Research, 36 (1), 15–37. https://doi.org/10.2190/T6R2-5111-5805-10MT
Pfa^ enberger, B. (1996). Web searchstrategies. NY: MIS Press. Sendurur, E., Efendioğlu, E., Senturk, H., Calıskan, N. (2019). High achievers’ web searching behaviors and patterns in two di^ erent task types. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 28 (2), 217–238.
Sharit, J., Taya, J., Berkowsky, R., Czaja, S. (2015). Online information search performance and search strategies in a health problem-solving scenario. Journal of Cognitive Engineering and Decision Making, 9 (3), 211–228. https://doi.org/10.1177/1555343415583747
Sun, C., Ye, S., Hsieh, H. (2014). E^ ects of student characteristics and question design on Internet search results usage in a Taiwanese classroom. Computers and Education, 77, 134–144.
Walhout, J., Oomen, P., Jarodzka, H., Brand‐Gruwel, S. (2017). E^ ects of task complexity on online search behavior of adolescents. Journal of the Association for Information Science & Technology, 68 (6), 1449–1461. https://doi.org/10.1002/asi.23782
Walraven, A., Brand-Gruwel, S., Boshuizen, H.P.A. (2009). How students evaluate information and sources when searching the World Wide Web for information. Computers & Education, 52 (1), 234–246. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2008.08.003
Wineburg, S., Breakstone, J., Smith, M., McGrew, S., Ortega, T. (2019). Civic online reasoning: Curriculum evaluation. Stanford: Stanford History Education Group. Wu, D., Cai, W. (2016). An empirical study on Chinese adolescents’ web search behavior. Journal of Documentation, 72 (3), 435–453.
Zion, M., Adler, I., Mevarech, Z. (2015). _ e e^ ect of individual and social metacognitive support on students’ metacognitive performances in an online discussion. Journal of Educational Computing Research, 52 (1), 50–87. https://doi.org/10.1177/0735633114568855
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49951456
