模态表达,防沉迷、控制时长、引导青少年短视频使用

 admin   2024-03-31 19:03   7 人阅读  0 条评论

对于一些关于防沉迷、控制时长、引导青少年短视频使用和模态表达的题,你想知道那些呢,接下来小编带你了解一下。


【研究报告】


作者张宇、许子言


短视频作为移动互联网时代的新兴媒体,近年来在年轻人中迅速崛起,并产生广泛影响。与传统视频媒体不同,这些视频的长度通常以秒为单位,可以快速制作、实时共享,并通过移动设备进行在线互动。短视频不仅满足了年轻人休闲、信息获取、社交等需求,也改变了知识传播和生产方式,为青年文化注入新活力,开阔了用户视野。基于短视频的教育资源和模式创新也受到学术界和工业界的广泛关注,有望为日益普遍的非正式学习提供新的机会。然而,也有人担心这可能会对年轻人的认知发展和学习产生负面影响。


观看短视频与青少年的认知能力和学习成绩有何关系?近日,清华大学教育研究院张宇团队对12岁至13岁、15岁至16岁的中学生短视频使用情况进行了调查,了解青少年使用短视频的现状。认知能力和学业成绩之间的关系。


江苏省南通市如皋市丁堰镇朱庄社区网络文明志愿者为学生和家长讲解《未成年人网络保护规定》。照片徐辉/光明影业


短视频对青少年的生活和学习有着积极的影响。


近年来,短视频在数字媒体中异军突起,日益渗透到年轻人的日常学习和生活中。


一方面,青少年面临着构建自我身份、寻求社会认可等重要的发展任务,渴望有更丰富的自我表达和与同伴互动的渠道和机会。短视频的出现满足了年轻人通过网络社区进行、信息获取、人际交流、情绪调节的需求。


另一方面,短视频也对年轻人的学习体验产生很大影响。短视频制作门槛低、受众覆盖面广、信息时效性强,几乎让任何用户都可以不受时间和空间的,学习、分享、甚至生产知识。这在一定程度上改变了学习资源的生产和传播方式,强化了学习者的参与意识和主体性,使人们获取信息和教育资源的机会更加平等。同时,在线互动和视频制作也为培养年轻人的识字能力提供了新的机会。基于短视频的互动、分享和创作可以激发学生综合应用知识的潜力,并以丰富的表达形式呈现,同时也可以在这些非正式的学习过程中增强同伴支持和自我效能。例如,当学校提供的在线教育内容难以鼓励学习时,短视频社区中的同伴可以分享或制作视频来帮助有需要的人。


近20%的受访年轻人沉迷于短视频。


调查结果显示,青少年样本群体中短视频的普及率达到90%,高于成人群体73%的用户率。从使用情况来看,大多数青少年能够将使用量控制在合理范围内,每天使用短视频应用的时间少于30分钟,使用短视频应用超过2小时的比例不到10%。尽管如此,值得注意的是,近20%的受访青少年仍然表现出严重的短视频沉迷倾向。与此同时,青少年每天看短视频的时间越多,玩和看电视的时间就越多,放学后睡觉和学习的时间就越少。既然是短视频,可能会对年轻人的健康日常生活和学习投入产生一些影响。


从使用目的来看,只有不到20%的青少年普遍使用短视频来获取知识、学习技能或了解时事,而大多数受访青少年表示其使用主要是为了、社交、追星。从使用角度来看,短视频应用提供了多种互动和视频创作功能,但大多数青少年主要以被动“观看”视频为主,只有不到5%的用户主要通过点赞、评论等方式进行互动。我们正在使用制作和上传等创造性方法来创建视频应用程序。算法依赖近四分之三的年轻人在“观看”短视频时严重依赖算法推荐内容,只有少数人能够根据自己的兴趣或兴趣独立搜索和选择视频。必需的。


青少年使用短视频越多,他们的学业延迟满足能力、语言能力和工作记忆任务的表现就越差。


短视频应用可以满足青少年在、社交、信息获取、自我认同追求等方面的发展需求,但其独特的多模态信息呈现方式和算法驱动的信息筛选和决策模式对于用户获取至关重要.可能有影响。我们如何处理信息具有重要意义。尤其是青春期,正是认知发展的关键时期,认知控制不成熟,冲动性高,常常寻求刺激,难以充分认识到使用短视频的潜在风险。大脑具有高度的可塑性,相对于成年人来说,对外界变化的敏感度和影响程度更高。因此,需要更多地关注短视频使用对青少年认知功能发展可能产生的负面影响。


这项研究对青少年样本进行了认知功能测试,发现青少年使用短视频越多,他们在学业学习中延迟满足的能力就越下降。青少年在使用短视频应用时,难免会遇到这些“失控”的场景。他们不经意间沉迷于短视频带来的高强度感官刺激和“即时满足”,知道是时候学习了,但随后他们“刷”视频……手指却“延迟”了需求的满足实现更重要的、长期的学习目标。是青少年学业成绩和学习能力的关键能力。终身发展。


同时发现,在青春期早期,12岁至13岁的儿童,使用短视频越多,他们的语言能力和工作记忆任务表现就越趋于下降。短视频中包含的各种表情,如“表情包”、特效、音效等,一方面可以激发年轻人对新知识的兴趣,但另一方面也会给读写能力的培养带来困难。随着时间的推移,青少年会对写作文化产生“疏远”感,并且无法胜任需要集中注意力的学习活动,例如阅读和写作。此外,强大的短视频推荐算法可以根据用户偏好来策划和“反馈”信息。一旦青少年习惯了将自***交给算法,他们可能会逐渐成为信息的“被动接受者”而不是“主动获取者”。长此以往,青少年在信息搜索和反思、批评、创造等高层次思维活动中的自主性可能会降低,工作记忆等认知能力可能无法得到适当的“发展”,发展过程可能会变得困难。这将是一个障碍。研究还发现,青春期早期的短视频用户越依赖推荐算法,他们在工作记忆测试中的表现就越不理想。


青少年越早开始观看短视频,他们的认知能力就越差。


“看”短视频是否会降低孩子的学习成绩,让他们失去学习兴趣?这是很多家长和老师关心的题。此外,本研究通过对样本组青少年期末成绩的调查发现,青少年日均使用短视频的次数与12岁至13岁、15岁青少年的学业成绩呈显着负相关。至16。然而,在15至16岁群体中,控制变量后这种影响变得不显着,并且发现其他社交媒体的平均每日使用时间与学业成绩之间存在显着的负相关。这表明,对于后来的青少年来说,微信、微博和其他社交媒体的使用可能会对青少年的学业成绩产生负面影响。


在这项研究中,除了直接影响之外,我们还使用结构方程模型来确定短视频的使用是否会影响青少年的认知功能并导致学业成绩下降。结果发现,12-13岁青少年的短视频日均观看时长和对算法的依赖程度与学业成绩呈负相关。15-16岁群体认知功能对短视频使用行为与学业成绩的间接影响并不显着。


总的来说,12至13岁组的中介效应模型可以解释学业成绩的479个变量,而15至16岁组的中介效应模型只能解释81个变量。这表明青春期早期短视频使用行为与学业成绩之间的关系比青春期后期更为密切。


两组青少年之间的“易感性差异”可能由两个因素造成。首先,两个群体的身心发展阶段不同。青春期早期是基本认知能力发展的重要时期,可塑性比青春期后期更强,因此更容易受到短视频的影响。其次,所有青少年都可能受到过度使用媒体、虚假新闻、侵犯隐私等潜在题的影响,并且青少年在媒体使用的早期和后期面临的风险程度有所不同。由于青少年早期缺乏媒介使用、自我调节和社交互动的技能和经验,如果没有适当的指导和监督,他们更容易暴露于短视频使用的风险。


因此,对于青少年早期来说,短视频看的越多,他们的认知能力就越低,学习成绩就越不理想。电子设备“分心”增多、学习投入减少、对学校学习活动缺乏兴趣……这些或许就是短视频“重度用户”面临的学业困境。


请通过数字媒体帮助青少年健康成长。


家庭、学校和社会应为青少年科学使用数字媒体提供保护性支持,帮助他们打破“信息茧”,并考虑短视频使用对自控力、素养、深度思维等方面的负面影响。需要帮助您避免后果。让我们创造更多的数字媒体,帮助青少年健康成长。


首先,要密切关注青少年观看短视频对其学习和认知发展的潜在影响。家长和学校要承担起监督和引导青少年使用短视频的责任。同时,可以指导青少年控制短视频的使用量,通过控制短视频的时长,可以降低成瘾的可能性。同时,要引导青少年在使用短视频过程中的行为,鼓励青少年提高主动获取信息的意识、学习知识的目的感、辩证思维的批判意识。有效利用优质短视频资源。其次,积极鼓励未成年用户使用“青少年模式”。目前,各大短视频均已应国家网信办要求推出“青春模式”。然而,这项研究和之前的研究都表明,超过一半的青少年知道这种模式,但并不积极使用它。有关部门应加大防沉迷系统的普及力度,提高青少年自主掌控短视频使用的意识和能力。第三,加强青少年短视频使用行为和潜在影响的研究,为揭示短视频对青少年发展的积极和消极影响提供更多证据,帮助人们了解短视频使用的好处和潜在影响。他们更好地平衡风险。


《光明日报》


一、怦然心动,多模态隐喻?

“泵送”和“多模态隐喻”是不同的概念。


心悸是一种情绪状态,通常是一种突然而强烈的情绪体验,例如对某人或某物产生强烈的兴趣或感情。这些情绪状态通常是由视觉、听觉、触觉等外部刺激引起的,或者是由情绪、记忆等内部心理状态引起的。


多模态隐喻是一种通过多种意义或符号表达隐喻意义的修辞手段。这些修辞技巧通常通过图像、声音、文字等符号的组合来表达隐喻的含义,使隐喻更加生动、生动,更容易理解。


因此,心跳隐喻和多模态隐喻都是与情感和表达相关的概念,但其含义和应用领域不同。心跳是一种情绪状态,各种形式的隐喻是修辞手段。


二、人工智能多模态是什么意思?

人工智能多模态是指利用不同类型的信息来训练和开发人工智能模型,以实现更准确、更全面的分析、理解和结果生成。此类信息可能包括音频、图像、视频、文本等。利用这些信息训练AI模型的目标是确保AI模型具有更好的跨模态理解和表示能力。


例如,在人机交互方面,多模态人工智能可以同时处理多种输入方式,例如语音、手势和面部表情,以更好地理解用户意图并做出相应响应。在图像识别方面,多模态AI可以结合文本和标签信息来学习图片内容和上下文,提高图像描述和检索质量。简单来说,人工智能多模态通过整合多样化的数据源,让AI能够更加准确、全面、准确地理解世界。


三、什么是多模态AI?

是指利用不同类型的信息来训练和开发人工智能模型,以实现更准确、更全面的分析、理解和结果生成。此类信息可能包括音频、图像、视频、文本等。利用这些信息训练AI模型的目标是确保AI模型具有更好的跨模态理解和表示能力。


例如,在人机交互方面,多模态人工智能可以同时处理多种输入方式,例如语音、手势和面部表情,以更好地理解用户意图并做出相应响应。在图像识别方面,多模态AI可以结合文本和标签信息来学习图片内容和上下文,提高图像描述和检索质量。简单来说,人工智能多模态通过整合多样化的数据源,让AI能够更加准确、全面、准确地理解世界。


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