Новый электроэнцефалографический маркер эффективности решения когнитивной задачи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выявлен универсальный биомаркер, основанный на вычислении дисперсии соотношения энергий альфа- и бета-ритмов в регистрируемых электроэнцефалографических сигналах и отражающий уровень составляющих когнитивного ресурса обучающегося. Показано на примере теста Бурдона (корректурная проба), что данный биомаркер значимо коррелирует с основными показателями успешности и эффективности выполнения стандартизированных когнитивных заданий.

Об авторах

Н. М. Смирнов

Автономная некоммерческая организация высшего образования “Университет Иннополис”; Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
“Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Автор, ответственный за переписку.
Email: n.smirnov@innopolis.university
Россия, Иннополис; Россия, Калининград

А. А. Бадарин

Автономная некоммерческая организация высшего образования “Университет Иннополис”; Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
“Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: n.smirnov@innopolis.university
Россия, Иннополис; Россия, Калининград

С. А. Куркин

Автономная некоммерческая организация высшего образования “Университет Иннополис”; Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
“Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: n.smirnov@innopolis.university
Россия, Иннополис; Россия, Калининград

А. Е. Храмов

Автономная некоммерческая организация высшего образования “Университет Иннополис”; Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
“Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: n.smirnov@innopolis.university
Россия, Иннополис; Россия, Калининград

Список литературы

  1. Bernacki M.L., Walkington C. // J. Educ. Psychol. 2018. V. 110. No. 6. P. 864.
  2. Выготский Л.С. Мышление и речь. М.: Лабиринт, 1999. 352 с.
  3. Li G-L., Wu J.-T., Xia Y.-H. et al. // J. Neural Engin. 2020. V. 17. No. 5. Art. No. 051004.
  4. Hramov A.E., Maksimenko V.A., Pisarchik A.N. // Phys. Reports. 2021. V. 918. P. 1.
  5. Lin F.-R., Kao C.-M. // Comput. Educ. 2018. V. 122. P. 63.
  6. Babiker A., Faye I., Mumtaz W. et al. // Multimed Tools Appl. 2019. V. 78. Art. No. 16261.
  7. Aulet L.S., Lourenco S.F. // Cognition. 2021. V. 210. Art. No. 104610.
  8. Klimesch W. // Brain Res. Rev. 1999. V. 29. No. 2–3. P. 169.
  9. Antonenko P., Paas F., Grabner R., van Gog T. // Educ. Psychol. Rev. 2010. V. 22. No. 4. P. 425.
  10. Maksimenko V.A., Runnova A.E., Zhuravlev M.O. et al. // PLoS One. 2018. V. 13. No. 9. Art No. e0197642.
  11. Куркин С.А., Грубов В.В., Максименко В.А. и др. // Информ.-упр. сист. 2020. Т. 5. С. 50.
  12. Букина Т.В., Храмова М.В., Куркин С.А. // Изв. вузов. Прикл. нелин. динам. 2021. Т. 29. № 3. С. 449.
  13. Семаго Н.Я., Семаго М.М. Руководство по психологической диагностике: Дошкольный и младший школьный возраст. Метод. пособие. Изд: АПКиПРО РФ, 2000.
  14. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Makarov V.A. et al. Wavelets in neuroscience. SSSYN. Berlin, Heidelberg: Springer, 2015.
  15. Benesty J., Chen J., Huang Y., Cohen I. Noise reduction in speech processing. Berlin, Heidelberg: Springer, 2009.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (81KB)
3.

Скачать (426KB)
4.

Скачать (233KB)

© Н.М. Смирнов, А.А. Бадарин, С.А. Куркин, А.Е. Храмов, 2023