Информационная система определения степени риска возникновения интернет-зависимости у школьников : научное издание

Перевод названия: The Information System to Measure Risks of the Internet Addiction in Schoolchildren

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Ключевые слова: диагностические коэффициенты признаков, интернет-зависимость, информационная система, diagnostic signs coefficients, internet addiction, information system

Аннотация: Целью работы является разработка информационной системы (ИС) многопризнакового анализа возникновения интернет-зависимости у школьников. Задачи (по рекомендации врача-эксперта): внесение данных о пациенте, реализация 11 опросников, окно с таблицей шкалы признаков, расчет их диагностических коэффициентов, формирование Заключения с возможностью печати и сохранения в текстовый документ, а также сохранение внесенных в программу данных и результатов анализа признаков в формате .хlsx (для последующей статистической обработки, формирования групп сравнения и анализа показателей в динамике). Достигнутые результаты: разработанная информационная система позволяет выявлять компьютерную зависимость школьника для принятия профилактических мер или проведения своевременного лечения по уменьшению такой зависимости до минимума.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Перспективы науки

Выпуск журнала: 8

Номера страниц: 21-23

ISSN журнала: 20776810

Место издания: Тамбов

Издатель: Межрегиональная общественная организация "Фонд развития науки и культуры"

Авторы

  • ПОКИДЫШЕВА Л.И. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • ЭВЕРТ Л.С. (Обособленное подразделение ФГБНУ «ФИЦ Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук Научно-исследовательский институт Медицинских Проблем Севера»)
  • ИГНАТОВА И.А. (ФГБОУ ВО «Красноярский государственный педагогический университет имени В.П. Астафьева»)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.