Новый электроэнцефалографический маркер эффективности решения когнитивной задачи

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).