Из всех причин академической прокрастинации студентов на дистанте различает группы только «лень», а из мотивации — лишь тенденция к амотивации

Что отличает студентов, у которых дистанционный формат вызвал прокрастинацию, от остальных? В выборке 89 студентов московских вузов группы значимо различались по шкале «Лень» методики PASS и по трём шкалам интернет-зависимости (p = 0,023—0,036), тогда как ни одна из шести шкал академической мотивации различий не дала, а амотивация вышла лишь на уровень тенденции. Исследование одномоментное и сравнивает группы, выделенные по самоотчёту: причин прокрастинации оно не устанавливает.

Практические выводы

  • Гипотеза о дефиците мотивации не подтвердилась: ни одна из шести шкал внутренней и внешней мотивации групп не различила
  • Значимые различия дали шкалы интернет-зависимости — толерантность, внутриличностные проблемы и негативные последствия использования интернета
  • Симптомы прокрастинации при переходе на дистант отметили 28% студентов, выраженные — 12,36%
  • Из четырёх провоцирующих факторов PASS (тревожность, лень, вызов, перфекционизм) сработал только один — «лень»
  • Направление связи не определено: интернет-зависимость может быть и причиной откладывания, и его следствием

Из всех причин академической прокрастинации студентов на дистанте различает группы только «лень», а из мотивации — лишь тенденция к амотивации

Авторы: Маринова Т.Ю., Феоктистова С.В., Григорьева И.В., Шаталова И.И., Козинцева П.А.
Оригинал: Факторы, влияющие на проявление академической прокрастинации студентов в условиях цифровизации обучающей среды
Год и выпуск: 2025, №2

Кому и для какого вопроса пригодится

Психологу вуза или колледжа и куратору, работающему со студентами, которые срывают сроки в дистанционном формате. Статья показывает, какие объяснения прокрастинации подтвердились на данных, а какие — нет: привычная гипотеза о дефиците мотивации получила только уровень тенденции, тогда как различия по шкалам интернет-зависимости оказались значимыми. Это меняет адресат работы: не «повышать мотивацию вообще», а смотреть на организацию времени и характер использования интернета. Педагогу-психологу старшей школы результаты полезны как ориентир при подготовке выпускников к самостоятельному обучению.

Что именно изучали

Цель — выявить факторы, влияющие на проявление академической прокрастинации студентов в условиях цифровизации образовательной среды.

Сбор данных с сентября 2022 по май 2023 года. Выборка — 89 студентов московских вузов 19—23 лет (M = 20,42; SD = 1,87).

Инструменты: «Шкала оценки академической прокрастинации» (PASS Л. Соломона и Е. Ротблюма) в адаптации М.В. Зверевой — частота прокрастинации, провоцирующие факторы (социальная тревожность, лень, вызов, перфекционизм) и личностные характеристики; «Шкала академической мотивации» Т.О. Гордеевой, О.А. Сычева и Е.Н. Осина — три шкалы внутренней мотивации, три внешней и шкала амотивации; «Шкала интернет-зависимости Чена» (CIAS) в адаптации В.Л. Малыгина и К.А. Феклисовой; авторский «Опросник влияния перехода обучения в вузе в дистанционный онлайн-формат» на основе анкеты Я.В. Кухтиной.

По числу положительных ответов авторского опросника выборку разделили медианой (2 ответа) на две независимые группы: группа I — 72% участников без признаков прокрастинации, группа II — 28% с тремя и более симптомами. Группы сравнивались критерием Манна—Уитни в SPSS Statistics 23.0.

Что обнаружили

  • Симптомы прокрастинации при переходе на дистант отметила почти треть выборки (28%); максимальные проявления (4 и 5 симптомов) — у 12,36% студентов.
  • Из всех шкал методики PASS группы значимо различает только «Лень»: средний ранг 39,55 в группе I против 58,94 в группе II, интервалы не пересекаются.
  • По академической мотивации не подтвердилось почти ничего: значимых различий нет ни по одной из шести шкал внутренней и внешней мотивации. Шкала «Амотивация» дала лишь уровень статистической тенденции (средние ранги 41,73 и 53,38), и авторы прямо называют расхождение незначительным.
  • Значимые различия получены по интернет-зависимости: «Толерантность» (p = 0,023), «Внутриличностные проблемы и проблемы, связанные со здоровьем» (p = 0,025) и надшкальный критерий «Негативные последствия использования интернета» (p = 0,036). При этом интервалы по этим шкалам частично или широко пересекаются.

Что из этого следует — и не следует

Авторы выделяют четыре фактора, связанных с прокрастинацией при переходе на дистанционное обучение: высокая степень лени как неспособность управлять временем и ресурсами, выраженность внутриличностных проблем и проблем со здоровьем, интернет-зависимость с её негативными последствиями и склонность к амотивации. Отсюда рекомендации: программы развития самоорганизации и тайм-менеджмента, повышение мотивации и отдельное внимание профилактике интернет-зависимого поведения.

Редакционное замечание: это сравнение двух групп в один момент времени, и слово «влияющие» в заглавии оригинала сильнее данных — установлены различия между группами, а не причины прокрастинации. Направление связи не определено: интернет-зависимость может как поддерживать откладывание, так и быть его следствием. Деление на группы выполнено по авторскому опроснику самоотчёта с порогом по медиане, то есть «группа без признаков прокрастинации» — это группа с одним-двумя отмеченными признаками, а не с их отсутствием. Отнесение фактора к «лени» опирается на название шкалы опросника, а не на независимо установленное качество студента, и как объяснение мало что добавляет к самому факту откладывания. Обратите внимание на статистику: в тексте значения U и p местами перепутаны («U = 0,001; p < 0,01», «U = 0,054»), а различия по интернет-зависимости описаны как значимые при p < 0,01, хотя приведённые p равны 0,023—0,036; поправки на множественные сравнения (проверялось около двух десятков шкал) не применялись. Данные собраны на 89 студентах московских вузов в период последствий пандемии и на школьников напрямую не переносятся.

Ограничения

Авторы называют ограничениями небольшой объём выборки, использование авторского опросника с самоотчётом для распределения по группам и однородность выборки по возрасту (18—23 года); включение студентов старших возрастов и анализ с учётом половых различий, по их мнению, могли бы изменить результаты.