Влияние информационно-компьютерных технологий на здоровье и характеристики образа жизни школьников

Подробный разбор различных факторов, определяющих здоровье детей, представлен в работе (Viner et al., 2012), в которой авторы рассматривают 4 типа таких факторов: социальные (экономические, социальные, политические и другие обстоятельства), стратификационные (неравенства между индивидами), структурные (национальное богатство, гендерные нормы в стране и другое) и промежуточные факторы (характеристики семьи, отношения со сверстниками, доступность образования, хорошего жилья). Факторами, оказывающими наибольшее влияние на здоровье детей во всем мире, по оценкам авторов данной работы, оказались структурные факторы, такие как национальное богатство, неравенство доходов и доступ к образованию. Следующими по важности оказались поддерживающая и дающая безопасность семья, хорошая школа с дружелюбной атмосферой и хорошие отношения со сверстниками.

Схожие факторы рассмотрены в работе (Patton et al., 2016), а именно структура семьи, влияние сверстников, склонность к вредным привычкам, роль школы как платформы для обучения принципам здорового образа жизни - все эти факторы, как подчеркивают авторы, во многом определяют состояние здоровья современных школьников. Более подробно социальный блок факторов рассмотрен в исследовании (Elgar et al., 2015) по детям из 34 стран Северной Америки и Европы, основной вывод которого состоит в том, что социально-экономическое неравенство является причиной неравенства показателей физическом здоровье детей из разных социальных групп.

Другие результаты представлены в работе Лучаниновой и соавторов (2017), где изучаются факторы, влияющие на состояние здоровья детей и подростков, проживающих в Приморском крае. Анализируя показатели здоровья детей из трех разных регионов края, авторы приходят к выводу, что региональный фактор имеет значимое влияние на здоровье детей. Также существенный вклад в состояние здоровья школьников, по оценкам авторов, вносят возраст и здоровье родителей, питание и меры, предпринимаемые в семье для сбережения здоровья детей, уровень физического развития ребенка и наличие или отсутствие у него избыточного веса. Состояние здоровья в период младенчества (баллы по шкале Апгар, наличие дефектов развития) является значимым для текущего состояния здоровья дошкольников, но для детей, обучающихся в школе, данный фактор уже не имеет такого большого значения.

Таким образом, результаты существующих исследований свидетельствуют о значимом отрицательном влиянии интенсивного использования ИКТ детьми на показатели их здоровья. Кроме того, во многих работах отражены существенные изменения, произошедшие в структуре образа жизни современных детей. Далее будет проведен анализ влияния времени использования ИКТ на показатели детского здоровья на данных опросов российских школьников.

2.2 Описание выборки и постановка гипотез

В данной части работы проведен эконометрический анализ влияния использования Интернета российскими детьми от 6 до 14 лет на состояние их здоровья и характеристики образа жизни. Источником данных для анализа послужил «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS HSE)» (РМЭЗ НИУ ВШЭ) «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS HSE)», проводимый Национальным исследовательским университетом "Высшая школа экономики" и ООО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра РАН. (Сайты обследования RLMS HSE: http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms). Выборка основывается на данных за период с 2011 по 2018 гг. (20-27 волны), поскольку на период проведения анализа они являлись наиболее актуальными, и именно с 2011 г. детям стали задавать вопросы про пользование ИКТ.

Для того, чтобы исследовать наличие связи между использованием ИКТ и состоянием здоровья детей в возрасте от 6 до 14 лет, следует провести регрессионный анализ. Как показал обзор литературы, в качестве переменной, характеризующей интенсивность использования ИКТ детьми, часто используется показатель того, сколько времени в течение дня дети проводят в Интернете, потому что использование Интернета включает в себя онлайн-игры, использование ПК, выход в сеть с помощью других гаджетов, то есть наиболее полно отражает взаимодействие детей с ИКТ и аккумулирует разные виды этого взаимодействия (Bйlanger et al., 2011; El Asam et al., 2019; Gьr et al., 2015).

В опросниках РМЭЗ НИУ ВШЭ есть вопрос о том, сколько времени ребенок проводит в сети Интернет, который задается родителям. Однако кодироваться объясняющая переменная, связанная с использование Интернета детьми, будет следующим образом. По данным ВОЗ, использование Интернета менее 2 часов в день является оптимальным временем для сохранения здоровья детей (ВОЗ, 2017). Соответственно, возможность сравнить время, которое дети проводят в онлайн пространстве, с этой нормой, позволяет ввести в анализ бинарную переменную «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета детьми», которая принимает значение 1, если время, проводимое ребенком в онлайн-пространстве, не превышает рекомендованные 2 часа, и значение 2 в противном случае. Такой подход целесообразно применить в нашем анализе, поскольку он использовался в нескольких исследованиях (Keane et al., 2017; Do et al., 2013) и полностью оправдал себя. Таким образом, в нашем анализе в качестве одной из самых важных для анализа объясняющих переменных будет выступать переменная «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета детьми».

Анализ существующих исследований показал, что часто в качестве показателя, отражающего состояние здоровья детей, выступает самооценка собственного здоровья детьми, и авторы анализируют влияние, оказываемое на нее различными факторами, включая использование ИКТ детьми (Vingilis et al., 2002; Punamдki et al., 2007). Исходя из этого, с опорой на вышеперечисленные работы можно сформулировать первую гипотезу.

Н1: Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета детьми имеет значимое положительное влияние на самооценку собственного здоровья детьми.

Самооценка собственного здоровья детьми в возрасте от 6 до 14 лет будет являться зависимой переменной в регрессионной модели, построенной для оценки данной гипотезы. Она будет иметь вид категориальной переменной и принимать значение 1, если школьник оценивал свое здоровье как совсем плохое, 2 - как плохое, 3 - как среднее, 4 - как хорошее, 5 - как очень хорошее.

Кроме того, во многих исследованиях при анализе воздействия ИКТ на состояние здоровья детей школьного возраста в качестве зависимой переменной выступает не самооценка здоровья детьми, а наличие подтвержденных врачами заболеваний, жалоб на здоровье или конкретных болевых симптомов (Keane et al., 2017; Torsheim et al., 2010; Do et al., 2013). В опросниках РМЭЗ НИУ ВШЭ родителям также задаются вопросы о наличии у ребенка заболеваний разных органов и систем органов: сердца, дыхательной системы, ЖКТ, печени, почек и позвоночника. На основании этих данных, вторая зависимая переменная «Состояние здоровья» будет формироваться, исходя из того, сколько подтвержденных заболеваний имеет ребенок. При наличии утвердительного ответа на 4 и более вопросов, состояние здоровья признается плохим и переменной «Состояние здоровья» присваивается значение 1. При положительном ответе на 2-3 вопроса, состояние здоровья признается средним и переменной «Состояние здоровья» присваивается значение 2. Если родитель заявляет о проблемах с одним органом (системой органов) или отрицает наличие каких-либо заболеваний у ребенка, то состояние здоровья признается хорошим и переменной «Состояние здоровья» присваивается значение 3. Таким образом, можно сформулировать вторую гипотезу для проверки.

Н2: Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета детьми значимо положительно связано с состоянием здоровья детей.

Следует также проанализировать связь между образом жизни и использование ИКТ детьми. В некоторых работах показателем, характеризующими образ жизни детей, выступает наличие вредных привычек у детей (Vingilis et al., 2002; Huang et al., 2014), а в других работах оценки родителей относительно того, придерживаются ли в семье принципов здорового образа жизни или нет (Gebremariam et al., 2013; Rosen et al., 2014; Козырева и др., 2016; Газизуллина, 2018). Поскольку в РМЭЗ НИУ ВШЭ отсутствуют данные о курении и употреблении алкоголя опрашиваемыми, и выборка состоит из детей в возрасте от 6 до 14 лет, у подавляющего большинства из которых, вероятнее всего, отсутствуют вредные привычки в силу возраста и родительского контроля, переменна образ жизни будет составлена по ответам родителей о привычках семьи. В опросниках РМЭЗ НИУ ВШЭ родителям были заданы вопросы о том, какие меры предпринимаются в их семье для укрепления здоровья детей. Среди вариантов ответов присутствовали правильное питание, прогулки на свежем воздухе, соблюдение режима дня, закаливание и спортивные занятия. При положительном ответе на 3 или более из 5 вопросов считается, что семья ведет здоровый образ жизни и принимает достаточно мер для поддержания здоровья ребенка. Поэтому сформулируем третью гипотезу.

Н3: Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета детьми значимо положительно связано со здоровым образом жизни.

На здоровье детей, как показал анализ исследований, также влияет ряд других факторов, помимо ИКТ. Многие авторы, например, выявили воздействие уровня физической активности на здоровье детей (Gebremariam et al., 2013; Rosen et al., 2014). Поэтому в модель, анализирующую факторы, влияющие на самооценку здоровья детьми, в качестве одной из независимых переменных будет выступать регулярность занятий физкультурой и спортом среди исследуемых детей, которая имеет следующие категории: отсутствие занятий физкультурой и спортом, занятия 1-3 раза в месяц, 1-2 раза в неделю, 3-4 раза в неделю и ежедневная физическая активность. Ожидается, что данный фактор в нашей модели будет значимо и положительно влиять на то, как дети оценивают свое здоровье и на оценку их состояния их здоровья, вытекающую из наличия тех или иных заболеваний.

Доход семьи является фактором, от которого зависит возможность получения ребенком квалифицированной медицинской помощи, возможность качественно питаться, проводить досуг и многое другое, поэтому он также является значимым фактором, оказывающим влияние на здоровье детей, который встречается во множестве исследовательских работ (Patton et al., 2016; Viner et al., 2012; Elgar et al., 2015). Важную роль также играет структура семьи: от того один или два родителя воспитывают ребенка зависит много в жизни семьи, и как следствие отражается на здоровье ребенка, что показано в работах (Keane et al., 2017; Vingilis., 2002). Следовательно, оба этих фактора будут включены в регрессионную модель в качестве контрольных переменных.

На основании предыдущих исследований (Do et al., 2013; Keane et al., 2017), в анализ также были включены такие контрольные переменные как пол, возраст и тип населенного пункта, в котором проживает ребенок. Подобные исследования для других стран показывают, что возрастные особенности развития могут влиять на состояние здоровья ребенка: по мере роста могут возникать те или иные жалобы на здоровье, и кроме того, меняется мнение ребенка относительно своего самочувствия, как правило, дети становятся критичнее и ниже оценивают свое здоровье по мере взросления (Лучанинова и др., 2017; ВОЗ ЕРБ, 2016). Анализ статистики и литературы показал, что тип населенного пункта также имеет влияние на здоровье детей по самым разным причинам, начиная от доступности медицинской помощи, заканчивая разницей в бытовых привычках (Здравоохранение в России, 2019). В нашей регрессионной модели тип населенного пункта, в котором проживает ребенок, представлен следующими категориями: областной центр, город, поселок городского типа (ПГТ) и село.

Еще одним фактором, который некоторые авторы предлагают включать в уравнение регрессии, является наличие ли отсутствие у ребенка инвалидности (Vingilis et al., 2002). В большинстве случаев наличие инвалидности приносит ребенку сильный дискомфорт, что значимо отражается на том, как он оценивает свое самочувствие. В выборке РМЭЗ НИУ ВШЭ имеются данные об инвалидности у ребенка, и эти данные также включены в наш анализ.

Расчёты осуществлялись в статистическом пакете STATA с помощью упорядоченной логит-регрессии для проверки первых двух гипотез и логит-регрессии для проверки третьей гипотезы, поскольку это позволяет работать с категориальными переменными и оценивать предельные эффекты, необходимые для проверки поставленных гипотез. Коррекция гетероскедастичности была сделана автоматически пакетом STATA (опция robust). Кроме того, для проверки мультиколлинеарности была построена ковариационная матрица независимых переменных (см. Приложение 1).

2.3 Результаты регрессионного анализа

Построенные уравнения регрессии являлись значимыми (Prob > chiІ = 0). Коэффициент при переменной «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета» был значим при уровне значимости 5% в моделях с самооценкой здоровья и состоянием здоровья в качестве объясняемых переменных (табл. 4). Как и ожидалось знаки при данных коэффициентах являлись положительными. Это говорит о том, что при использовании Интернета в пределах рекомендованных 2 часов, увеличивается вероятность попадания в группу с более хорошей оценкой здоровья и меньшим количеством заболеваний.

Коэффициент при переменной «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета» в третьей модели регрессии оказался незначимым. Таким образом, характеристика, которую родители дают образу жизни их детей, не имеет статистически значимой связи с использованием детьми Интернета.

Таблица 4. Результаты оценок регрессий

Источник: рассчитано автором по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2011-2018 гг.

Для того, чтобы узнать, как изменится вероятность попадания в ту или иную категорию здоровья при следовании рекомендованному времени использования Интернета детьми, были рассчитаны предельные эффекты объясняющей переменной на реализацию исходов зависимой переменной (табл. 5).

Исходя из полученных результатов, можно утверждать, что вероятность оценки ребенком своего здоровья как «Совсем плохое здоровье» при следовании рекомендациям падает примерно на 0,6%, а для оценки «Плохое здоровье» также уменьшается примерно на 3%. Такое влияние, безусловно, является небольшим, однако оно значимо на уровне значимости 1%.

Вероятность, что ребенок оценит свое здоровье как среднее растет на 3,4% при условии исполнения рекомендаций ВОЗ по времяпровождению в онлайн режиме. И что также важно, при переходе из категории плохого в категорию среднего здоровья значение предельный эффект из отрицательного становится положительным. Из этого следует, что отсутствие превышения нормы времени использования Интернета приводит к тому, что вероятность того, что школьник попадет в категорию хорошего и очень хорошего здоровья, понижается на 0,16% и 0,09% соответственно.

Таблица 5. Предельные эффекты переменной «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета» для каждой отдельной категории здоровья

Таким образом, гипотеза H1 подтверждается: умеренное использование Интернета, не превышающее рекомендованное ВОЗ время использования (2 часа в день), оказывает значимое положительное влияние на самооценку собственного здоровья детьми, что соотносится с предыдущими подобными исследованиями (Vingilis et al., 2002; Punamдki et al., 2007).

Источник: рассчитано автором по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2011-2018 гг.

Значения предельных эффектов, рассчитанные для проверки второй гипотезы, позволяют сделать вывод, что выполнение рекомендаций по времени использования Интернета детьми понижает вероятность попадания ребенка в категорию «Плохое здоровье» на 3,4%, а также увеличивает вероятность попадания ребенка в категории среднего и хорошего здоровья на 0,91% и 0,63% соответственно (табл. 6). Следовательно, гипотеза H2 подтверждается: использование Интернета, не превышающее рекомендованное время использования (2 часа в день), оказывает значимое положительное влияние на состояние здоровья детей, обусловленное наличием тех или иных заболеваний. Подобные выводы присутствуют в работах (Keane et al., 2017; Torsheim et al., 2010; Do et al., 2013).

Таблица 6. Предельные эффекты переменной «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета» для каждой отдельной категории здоровья

Источник: рассчитано автором по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2011-2018 гг.

При регрессионном анализе для проверки третьей гипотезы, был получен незначимый коэффициент при переменной «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета», также незначимыми являлись оценки предельных эффектов (табл. 7). В результате анализа, гипотеза Н3 не подтвердилась: значимое влияние на то, насколько здоровый образ жизни ведет ребенок и семья, в которой он живет, имеют такие факторы как структура семьи и ее доход, возраст ребенка, наличие у него инвалидности. Однако использование Интернета, а именно умеренное времяпровождение в онлайн режиме не более 2 часов, не имеет значимой связи с образом жизни ребенка.

Таблица 7. Предельные эффекты переменной «Выполнение рекомендаций по времени использования Интернета» для двух исходов переменной, характеризующей образ жизни

Заключение

В последние десятилетия дети школьного возраста стали активными пользователями информационно-компьютерных технологий и используют компьютеры и Интернет как во время учебного процесса, так и в свободное время. Анализ статистики и существующих исследований, показывает, что столь интенсивное использование ИКТ детьми отражается на их образе жизни и времяпровождении. Это выражается в изменениях в процессе коммуникации и обучения у детей, новой структуре домашнего досуга и новой модели образа жизни. Изменения, происходящие в образе жизни детей и подростков, происходят вместе с изменениями показателей их здоровья. А поскольку состояние здоровья молодого поколения играет важную роль для будущего каждого государства, необходимо иметь четкие представления о воздействии на него такого относительно нового фактора, как ИКТ.

Анализ существующих работ показал, что риск серьезного негативного влияния ИКТ на состояние здоровья детей школьного возраста существует, но при достаточно интенсивном или же избыточном использовании компьютерных технологий. Большое количество исследований сошлись на том, что границей между нейтральным или благоприятным и негативным воздействием ИКТ на состояние здоровья детей младшего и среднего школьного возраста являются примерно 2 часа ежедневного времяпровождения в онлайн режиме. Также многие исследователи (Артемьева, Назимова, 2017; Королева, 2016; Judi et al., 2013) пришли к выводу о том, что в образе жизни современных детей часто наблюдаются такие тенденции, как падение времени физической активности, прогулок на свежем воздухе и живого общения с друзьями при одновременном увеличении сидячего домашнего времяпровождения.

Согласно результатам эконометрического анализа, действительно, есть основания полагать, что интенсивное использование ИКТ негативно воздействует на здоровье детей школьного возраста. На российских данных было показано, что при соблюдении адекватного режима использования Интернета показатели состояния здоровья детей находятся в норме. В результате регрессионного анализа, подтвердились две гипотезы о том, что умеренное использование Интернета, не превышающее рекомендованное время использования (2 часа в день), положительно влияет как на самооценку собственного здоровья детьми, так и на объективную оценку состояния здоровья детей, вытекающую из наличия тех или иных заболеваний. Тем не менее, одна из гипотез не подтвердилась: значимой связи между тем, насколько здоровый образ жизни ведет ребенок и интенсивностью использования им Интернета найдено не было. Такие результаты соотносятся с предыдущими исследованиями по данной теме (Keane et al., 2017; Punamдki et al., 2007; Torsheim et al., 2010). Проблема влияния ИКТ на характеристики образа жизни, однако, требует дальнейшей разработки и поиска новых методов анализа данного вопроса.

Из всего этого следует, что нет оснований отказываться от приобщения детей к пользованию информационно-компьютерными технологиями. Напротив, это необходимо делать, параллельно прививая детям понимание цифровой гигиены и адекватности использования ИКТ. Результаты данного исследования и других подобных ему работ могут быть полезны для корректировки существующих методических рекомендаций по использованию детьми ИКТ во время учебного процесса, а также для создания информационных руководств и буклетов, описывающих принципы безопасного взаимодействия детей с ИКТ, для родителей. Большинство авторов (Bйlanger et al., 2011; Do et al., 2013; Kararer, Akdemir, 2019) сходятся в том, что умеренное количество времени, проводимое в онлайн режиме, и контроль над взаимодействием детей с ИКТ со стороны родителей могут нивелировать риск негативного влияния ИКТ на здоровье и образ жизни детей.

Список литературы

1. Артемьева Н. М., Назимова А. С. Чем занимаются дети в России: практики и динамика временных затрат // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (отв. ред. Козырева П. М.). 2017. №7. С. 117-128.

2. Богданов М. Б., Лебедев Д. В. Структура успеваемости российских школьников и группы школьников с высокой успеваемостью // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS?HSE) (отв. ред. П. М. Козырева). 2019. №9. С. 157-174.

3. Газизуллина П. Г. Поведенческие детерминанты здоровья российских подростков // Народонаселение. 2018. №21(1). С. 122-133.

4. Друзин В. Н. Педагогическая профилактика игровой компьютерной аддикции детей и подростков // Педагогика. 2012. № 8. C.14-23.

5. Иванюшина В. А., Александров Д. А. Социализация через неформальное образование: внеклассная деятельность российских школьников // Вопросы образования. 2014. № 3. С. 174-196.

6. Козырева П. М., Смирнов А. И., Соколова С. Б. Распространенность практик здорового образа жизни // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ. 2016. № 6. С. 96-117.

7. Коломейчук С. Н., Теплова Л. И. Качество и параметры сна у школьников // Журнал неврологии и психиатрии. 2017. №11(2). С. 84-88.

8. Королева Д. О. Всегда онлайн: использование мобильных технологий и социальных сетей современными подростками дома и в школе // Вопросы образования. 2016. № 1. С. 205-224.

9. Кучма В.Р., Сухарева Л.М., Храмцов П.И. Гигиеническая безопасность жизнедеятельности детей в цифровой среде // Здоровье населения и среда обитания. 2016. №8(281). С. 4-7.

10. Лучанинова В. Н., Цветкова М. М., Веремчук Л. В., Крукович Е. В., Мостовая И. Д. Состояние здоровья детей и подростков и факторы, влияющие на его формирование // Гигиена и санитария. 2017. №96(6). С. 561-568.

11. Поливанова К. Н., Королева Д. О. Социальные сети как новая практика развития городских подростков // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. Гуманитарные и общественные науки. 2016. № 1. С. 173-182.

12. Рощина Я. М. Дети и подростки в России в 1994-2015 гг.: здоровье, образование и характеристики семьи // Вестник Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (отв. ред. Козырева П. М.). 2017. №7. С. 96-116.

13. Степанова М. И. Гигиеническая безопасность цифровой образовательной среды для детей и подростков // Педагогика. 2018. №12. С. 38-46.

14. Шишкин С. В., Власов В. В., Колосницына М. Г., Боярский С. Г., Засимова Л. С., Кузнецов П. П., Овчарова Л. Н., Хоркина Н. А., Шейман И. М., Степанов И. М., Шевский В. И., Якобсон Л. И. Здравоохранение: необходимые ответы на вызовы времени. Совместный доклад Центра Стратегических Разработок и Высшей школы экономики от 21.02.2018 г.- 56 с. / Рук.: С. В. Шишкин. М.: Центр стратегических разработок, 2018.

15. Areepattamannil S., Santos I. M. Adolescent students' perceived information and communication technology (ICT) competence and autonomy: Examining links to dispositions toward science in 42 countries // Computers in Human Behavior. 2019. №98. P. 50-58.

16. Bйlanger R. E., Akre C., Berchtold A., Michaud P.-A. A U-shaped association between intensity of Internet use and adolescent health // Pediatrics. 2011. №127(2). P. 330-335.

17. Cain N., Gradisar M. Electronic media use and sleep in school-aged children and adolescents: A review // Sleep Medicine. 2010. №11. P. 735-742.

18. Зankaya S., Odabaєi H. F. Parental controls on children's computer and Internet use // Procedia Social and Behavioral Sciences. 2009. №1. P. 1105-1109.

19. Do Y. K., Shin E., Bautista M. A., Foo K. The associations between self-reported sleep duration and adolescent health outcomes: What is the role of time spent on Internet use? // Sleep Medicine. 2013. №14. P. 195-200.

20. El Asam A., Samara M., Terry P. Problematic internet use and mental health among British children and adolescents // Addictive Behaviors. 2019. №90. P. 428-436.

21. Elgar F., Pfцrtner T.-K., Moor I., De Clercq B., Stevens G., Currie C. Socioeconomic inequalities in adolescent health 2002-2010: a time-series analysis of 34 countries participating in the Health Behaviour in School-aged Children study // Lancet. 2015. Vol. 385. P. 2088-2095.

22. Gebremariam M. K., Bergh I. H., Andersen L. F., Ommundsen Y., Totland T. H., Bjelland M., Grydeland M., Lien N. Are screen-based sedentary behaviors longitudinally associated with dietary behaviors and leisure-time physical activity in the transition into adolescence? // International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity. 2013. Vol. 10. Issue 1. P. 9-17.

23. Gьr K., Yurt S., Bulduk S., Atagцz S. Internet addiction and physical and psychosocial behavior problems among rural secondary school students // Nursing& Health Sciences. 2015. Vol. 17. Issue 3. P. 331-338.

24. Huang G. C., Unger J. B., Soto D., Fujimoto K., Pentz M. A., Jordan-Marsh M. Peer influences: The impact of online and offline friendship networks on adolescent smoking and alcohol use // Journal of Adolescent Health. 2014. №54. P. 508-514.

25. Iєik B., Ayaz Alkaya S. Internet use and psychosocial health of school aged children // Psychiatry Research. 2017. №255. P. 204-208.

26. Judi H. M., Ashaari N. S., Zin N. A., Yusof Z. M. Framework of ICT Impact on Adolescent // Procedia Technology. 2013. №11. P. 1034-1040.

27. Keane E., Kelly C., Molcho M., Nic Gabhainn S. Physical activity, screen time and the risk of subjective health complaints in school-aged children // Preventive Medicine. 2017. №96. P. 21-27.

28. Malamud O., Cueto S., Cristia J., Beuermann D. Do children benefit from internet access? Experimental evidence from Peru // Journal of Development Economics. 2019. №138. P. 41-56.

29. Patton D. U., Hong J. S., Ranney M., Patel S., Kelley C., Eschmann R., Washington T. Social media as a vector for youth violence: A review of the literature // Computers in Human Behavior. 2014. №35. P. 548-553.

30. Patton G., Sawyer S., Santelli J., Ross D., Afifi R., Allen N., Arora M., Azzopardi P., Baldwin W., Bonell C., Kakuma R., Kennedy E., Mahon J., McGovern T., Mokdad A., Patel V., Petroni S., Reavley N., Taiwo K., Waldfogel J., Wickremarathne D., Barroso C., Bhutta Z., Fatusi A., Mattoo A., Diers J., Fang J., Ferguson J., Ssewamala F., Viner R. Our future: a Lancet commission on adolescent health and wellbeing // Lancet. 2016. Vol. 387. P. 2423-2478.

31. Punamдki R.-L., Wallenius M., Nygеrd C.-H., Saarni L., Rimpelд A. Use of information and communication technology (ICT) and perceived health in adolescence: The role of sleeping habits and waking-time tiredness // Journal of Adolescence. 2007. №30. P. 569-585.

32. Romer D., Bagdasarov Z., More E. Older versus newer media and the well-being of United States youth: results from a national longitudinal panel // The Journal of Adolescent Health. 2013. №52. P. 613-619.

33. Rosen L.D., Lim A.F., Felt J., Carrier L.M., Cheever N.A., Lara-Ruiz J.M., Mendoza J.S., Rokkum J. Media and technology use predicts ill-being among children, preteens and teenagers independent of the negative health impacts of exercise and eating habits // Computers in Human Behavior. 2014. №35. P. 364-375.

34. Rosenqvist J., Lahti-Nuuttila P., Holdnack J., Kemp S. L., Laasonen M. Relationship of TV watching, computer use, and reading to children's neurocognitive functions // Journal of Applied Developmental Psychology. 2016. №46. P. 11-21.

35. Salomon A., Kolikant Y. B.-D. High-school students' perceptions of the effects of non-academic usage of ICT on their academic achievements // Computers in Human Behavior. 2016. №64. P. 143-151.

36. Scherer R., Hatlevik O. E. “Sore eyes and distracted” or “excited and confident”? - The role of perceived negative consequences of using ICT for perceived usefulness and self-efficacy // Computers & Education. 2017. №115. P. 188-200.

37. Sweeting H., West P., Young R., Der G. Can we explain increases in young people's psychological distress over time? // Social Science & Medicine. 2010. №71. P. 1819-1830.

38. Torsheim T., Eriksson L., Schnohr C.W., Hansen F., Bjarnason T., Vдlimaa R. Screen-based activities and physical complaints among adolescents from the Nordic countries // BMC Public Health. 2010. №10. P. 324-331.

39. Viner R., Ozer E., Denny S., Marmot M., Resnick M., Fatusi A., Currie C. Adolescence and the social determinants of health // Lancet. 2012. Vol.379. P. 1641-1652.

40. Vingilis E. R., Wade T. J., Seeley J. S. Predictors of Adolescent Self-rated Health: Analysis of the National Population Health Survey // Canadian Journal of Public Health. 2002. №93(3). P. 193-197.

41. Zotova O. Y., Zinchenko Y. P. Parents' notions of the Internet information aimed at children // Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2014. №146. P. 61-67.

Приложение

Матрица корреляций независимых переменных

Размещено на Allbest.ru