Terminological discussion in modern psychology on the phenomenon of "digital Generation Z"

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. In the mid-20th century, the widespread information technology revolution led to the appearance of numerous studies into the emerging phenomenon of "digital generation". The scientific literature presents many variations that define and name the subjects living in the described period of time in different ways. Different views on the definition of this generation among foreign and domestic scientists indicate the ambiguity of understanding and the complexity of this phenomenon.

Aim. The article aims to explore the conceptual field of the phenomenon of “digital generation" and highlight the key characteristics inherent in the generation.

Materials and methods. The methodological basis of the study is framed by comparative analysis, synthesis, and generalization of scientific papers on the research problem.

Results. The analysis of professional literature allowed the authors to interpret the existing terms and identify six groups of terms with the key characteristics of the "digital generation Z": "Having an online identity"; "Technologically advanced"; "Generation of unlimited access to information"; "Motivated to frequent refocusing"; "Constantly Internet-connected"; "Homebodies". The ability of university lecturers to know and understand the characteristics of generation Z students is becoming a certain key to achieving effective learning.

About the authors

Maria I. Ryzhkova

South Ural State University

Author for correspondence.
Email: mariryzhk@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-0352-7211
SPIN-code: 3310-4823

Graduate Student, Assistant Department of General Psychology, Psychological Diagnosis and Counseling

Russian Federation, 76, Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Lidia S. Rychkova

South Ural State University

Email: rychkovaly@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7280-0723
SPIN-code: 3284-0250

Doctor of Medical Sciences, Professor, Professor of the Department of General Psychology, Psychological Diagnostics and Consulting

Russian Federation, 76, Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

References

  1. Dutko, Yu. A. (2020). Generation Z: Basic Concepts, Characteristics, and Recent Studies. Problems of Modern Education, 4, 28–37. https://doi.org/10.31862/2218-8711-2020-4-28-37
  2. Levada, Yu. A. (2001). Generations of the 20th Century: Research Opportunities. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, (5), 7–14.
  3. Miroshkina, M. R. (Ed.) (2015). Methods for Studying Basic Characteristics of Participants in the Modern Educational Process: Scientific and Methodological Manual. Moscow: Federal State Budgetary Scientific Institution Institute of Information Technologies and Distance Education of the Russian Academy of Education. 95 p.
  4. Popov, N. P. (2018). Russian and American Generations of the 20th Century: Where Do Millennials Come From? Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes, (4), 309–323. https://doi.org/10.14515/monitoring.2018.4.15
  5. Skoblik, O. N. (2019). Generational Theory as a Tool for Analyzing Development and Formation of Personality. Problems of Modern Pedagogical Education, (63-1), 472–474.
  6. Smirnov, R. G. (2019). Operationnalization of the Phenomenon "Generation Online". Digital Sociology, 2(4), 31–38. http://dx.doi.org/10.26425/2658-347X-2019-4-31-38
  7. Tsymbalenko, S. B., Sharikov, A., Zhilavskaya, I., Mayorova-Shcheglova, S., & Makeev, P. (2013). Monitoring and Analysis of the Moscow Information-Educational Environment: Findings of Sociological Studies and Programming. Moscow: Publishing Centre MGGU named after M. A. Sholokhov. 108 p.
  8. Shaykhislav, R. B. (Ed.) (2021). Z: Variety of Identities, Orientations, Behaviors: Collective Monograph. Ufa: Research and Innovation Centre of Bashkir State University. 228 p. https://doi.org/10.14258/genz.2021
  9. Shestakova, I. (2017). Living Witnesses of the Pre-Internet Era. Society. Environment. Development, (1), 47–51.
  10. Cochrane, R. (2021). A Case Study Examining Japanese University Students' Digital Literacy and Perceptions of Digital Tools for Academic English Language Learning (PhD dissertation). Lancaster. 186 p. Retrieved from https://www.researchgate.net/profile/Robert_Cochrane-3
  11. Dolot, A. (2018). The Characteristics of Generation Z. e-mentor, 2(74), 44–50. http://dx.doi.org/10.15219/em74.1351
  12. Fuentes, G. (2014). Pedagogy With and Against the Flow: Generational Shifts, Social Media, and the Gen Z Brain. In Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the Association of Collegiate Schools of Architecture (ACSA): Globalizing Architecture: Flows and Disruptions (pp. 669–677). Retrieved from https://www.acsaarch.org/proceedings/Annual_Meeting_Proceedings/ACSA.AM.102/ACSA.AM.102.76.pdf (Accessed August 15, 2024).
  13. Hendrastomo, G., & Januarti, N. (2023). The Characteristics of Generation Z Students and Implications for Future Learning Methods. Journal of Education: Journal of Research and Bibliographic Studies in Education, Teaching and Learning, 9(2), 484–496. http://dx.doi.org/10.33394/jk.v9i2.7745
  14. Jayatissa, K. (2023). Generation Z – A New Lifeline: A Systematic Literature Review. Sri Lanka Journal of Social Sciences and Humanities, 3(2), 179–186. http://dx.doi.org/10.4038/sljssh.v3i2.110
  15. Linke, K. (2011). Generation Facebook? A History of Social Networks. Paper presented at Global Business Management Research Conference, Fulda, Germany. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/270281872_generation_facebook_-_the_history_of_social_networks (Accessed August 15, 2024).
  16. Mertala, P., Lopez-Pernas, S., Vartiainen, H., Saqr, M., & Tedre, M. (2023). Digital Natives in the Scientific Literature: A Topic Modeling Approach. Computers in Human Behavior, 152(2). https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.108076
  17. Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9(5–6), 1–6. http://dx.doi.org/10.1108/10748120110424816
  18. Wallis, C. (2006). The Multitasking Generation. Time South Pacific, 167(13), 48–55. Retrieved from https://www.semanticscholar.org/paper/The-multitasking-generation.-Wallis/a7d22eefb05f7084dacb7991f6eb8cded839ac3b (Accessed August 15, 2024).
  19. White, D. S., & Cornu, A. L. (2011). Visitors and Residents: A New Typology for Online Engagement. First Monday, 16(9). https://doi.org/10.5210/fm.v16i9.3171
  20. Żarczyńska-Dobiesz, A., & Chomątowska, B. (2014). Generation Z in the Labor Market – Challenges for Human Resource Management. Wrocław University of Economics Publishing, 350, 405–415. http://dx.doi.org/10.15611/pn.2014.350.36

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».