Моделирование в фазовом пространстве состояний психофизиологических функций учащихся Югры (02.08.2010)

Автор: Филатов Михаил Александрович

В качестве выходных параметров, т.е. результатов всех экспериментов, выступают: a1, a2, a6 – коэффициенты ai потери информации (после 1-го, 2-го и 6-го раза предъявления информации соответственно), которые в программе обозначены как y1, y2, y6; a0 – константа, которая входит в уравнение, описывающее изменение констант ai после n итераций (повторов), и оно (уравнение) имеет вид: a = a0 e-kn. Такая функциональная зависимость следует из уравнения a(n+1)=a(n) – k·a(n)·d(n), которое идентифицируется на ЭВМ (точка пересечения экспоненциальной кривой с осью OY – осью ранжирования коэффициента потери информации a) с помощью метода наименьших квадратов (МНК); k – КМР из уравнения (2), вычисляем по МНК из аппроксимации разностного уравнения вида a(n+1) = a(n) – k·a(n)·d(n); Z – погрешность построения экспоненциальной кривой. Программа исследований заканчивалась построением графиков (тестовых мнемических кривых) и расчетом их параметров (приведенных выше) с занесением в специальный файл. Эти файлы накапливались и обрабатывались по группам с учетом статистических показателей. В подсчетах результатов использовался критерий Стьюдента с доверительной вероятностью p = 0,95.

В третьем блоке был применен метод вариационной пульсометрии с определением ряда показателей функционального состояния вегетативной нервной системы (ВНС). Выбор данного метода был связан с тем, что ритм сердечных сокращений является наиболее доступным для регистрации физиологическим параметром, отражающим процессы вегетативной регуляции в сердечно-сосудистой системе и организме в целом. Динамические характеристики ритма сердца позволяют оценить выраженность сдвигов симпатической и парасимпатической активности ВНС при изменении состояния испытуемого. Это в свою очередь характеризует фазическое или тоническое состояние фазатона мозга (ФМ) испытуемых. Именно состояние ФМ может оказывать существенные изменения в показателях психофизиологических функций человека (фазический ФМ сопряжен с активацией симпатической ВНС и резким ускорением психофизиологических процессов, наоборот – тонический тип ФМ связан с активацией парасимпатической ВНС и обратными реакциями испытуемых.).

В наших исследованиях применялся пульсоксиметр «ЭЛОКС-01С2», разработанный и изготовленный ЗАО ИМЦ Новые Приборы, г. Самара (Калакутский Л.И., Еськов В.М., 2002-2010). Прибор снабжен программным продуктом «Eg3», который в автоматическом режиме позволяет отображать изменение ряда показателей в режиме реального времени с одновременным построением гистограммы распределения длительности кардиоинтервалов (КИ). Нами выполнена некоторая модификация программы в отношении усреднения показателей активности симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы.

В четвертом блоке исследований производилась идентификация психической межполушарной асимметрии мозга испытуемых с помощью теста на базе ЭВМ, который включал в себя 50 вопросов. Вариантом для ответа было предложено «да» и «нет». Выбор одного из них основывался на особенностях восприятия и мышления, имеющейся у испытуемого функциональной асимметрии полушарий (ФАП). После проведения теста на базе компьютерной программы подводился подсчет количественных показателей проявления психической активности правого и левого полушарий. Тип функциональной асимметрии полушарий (ФАП) определяли по следующей формуле: УР ПП =50+ (А-В), где: УР ПП – уровень развития правого полушария; А - суммарное количество определений правополушарной направленности; В - суммарное количество определений левополушарной направленности. Если значение УР ПП превышало 51%, то у испытуемого доминировало правое полушарие (ПП). Чем больше величина показателя, тем значительнее выражено доминирование. Значение уровня развития левого полушария УР ЛП от 49% до 51% позволяло считать респондента обладателем психически билатерально симметричной структурой ФАП. Значение показателей менее чем 49% - величина, которая указывает на преобладание функции левого полушария.

В пятом блоке в рамках теории хаоса и синергетики (ТХС) и с использованием компьютерных технологий нами был выполнен анализ динамики поведения вектора состояния организма человека (ВСОЧ) для психофизиологических параметров учащихся Югры в m-мерном пространстве состояний.

Для характеристики психофизиологических параметров учащихся существует набор координат xi ВСОЧ. Из этих параметров с помощью алгоритма выбирались параметры порядка (ПП) и находились русла. Исследование параметров проводилось с помощью авторской программы «Identity». Исследование поведения квазиаттракторов в m-мерном фазовом пространстве позволили анализировать динамику движения квазиаттракторов в выбранных фазовых пространствах.

Данный метод позволил осуществить ранжирование (принцип нейро-ЭВМ) параметров различных кластеров, представляющих биологические динамические системы (БДС). К этим кластерам могут относиться одни и те же БДС, но находящиеся в разных состояниях или в разные сезоны года (например, весенний и зимний периоды).

Алгоритм выполнения процедуры основывается на следующих шагах:

-го испытуемого.

- ширина фазовой области k-го квазиаттрактора, для k-го массива данных, в проекции на i-ую координату, т.е. ширина грани m-мерного параллелепипеда.

-го испытуемых из k-го массива данных.

по 5-ти (память) и 7-ми (“P-тест”) координатам, показатели асимметрии Rx, а также рассчитывался общий объем m-мерного параллелепипеда V (General value), ограничивающего квазиаттрактор ВСОЧ. Были получены таблицы данных, представляющие размеры ?xі и показателя асимметрии Rx для каждой координаты хі и объемы параллелепипедов Vx .

-го хаотического (или стохастического) квазиаттракторов количественно представляют степень близости (или, наоборот, удаленности) этих 2-х сравниваемых квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний, что является интегративной мерой оценки состояния психофизиологических функций человека, находящегося в различных экологических условиях или в разных возрастно-половых группах или при других различиях.

Результаты исследований и их обсуждение

В ходе социально-политических, экономических и морально-правовых изменений в обществе за последние 15-20 лет в РФ произошли изменения и в состоянии функций организма учащихся: изменилось во многом психическое, психофизиологическое и физиологическое состояние организма учащихся из-за ухудшения питания, нарастания числа конфликтов в семье и социальных группах, из-за переоценки ценностей и экономического расслоения общества. Возникла проблема в оценке характера подобных изменений как в целом по стране, так и в отдельных регионах, в частности.

Современная молодежь живет в обедненной интеллектуально информационной среде (мало читает книг, мало интеллектуально общается, «сидит» в интернете и поглощает псевдоинформацию), а также предпочитают слушать громкую музыку, многие курят, употребляют наркотики, алкоголь. Все перечисленные факторы резко повышают пороги восприятия внешних сигналов, снижают эмоциональный фон и мотивацию к когнитивной деятельности, препятствуют формированию устойчивых доминант. Согласно представлениям И.П. Павлова феномен генерализации обязательно сопровождается последующим торможением реакций на неподкрепляемые стимулы. На стадии генерализации осуществляется активный поиск и формирование ассоциаций, но затем (в ходе творчества) формируется постоянная и точная связь с отбрасыванием случайных и ненужных для конечного результата. Существенно, что почти все творческие личности обладают дивергентным мышлением (ищут решения проблем в различных направлениях, в разных ассоциациях). Они могут формировать связи между, казалось бы, исходно разнородными элементами, и делается это за счет развитого воображения. Наличие огромного накопленного опыта для этих процессов - исходной информации - является необходимым условием. Поэтому мониторинг психофизиологических функций учащихся необходим как в масштабах регионов, так и для всей РФ для оценки динамики изменений процесса обучения в школах.

В этой связи становится ясным необходимость тестирования учащихся на предмет выявления состояния мнемических и психофизиологических функций. Дальнейшая их профориентация в школе должна учитывать результаты такого тестирования. В основу массовых обследований учащихся нами положен принцип мониторинга больших групп населения с использованием авторских программ ЭВМ. Измерение различных показателей психических функций человека традиционно производится на основе стандартных тестов, которые реализуются в последнее время в виде программных продуктов к ЭВМ. Среди этих тестов особое место занимают тесты по исследованию памяти, а также по изучению значения показателей уровня развития левого и правого полушарий головного мозга.

Учитывая важность этой проблемы для биофизики сложных систем и психофизиологии, нами разработан универсальный программно-диагностический комплекс, который позволил решить проблему диагностики памяти человека и установить ее связи с функциональной асимметрией мозга в целом. Комплекс включает в себя три блока исследований: регистрацию показателей и построение моделей запоминания информации человеком; количественное изучение показателей функциональных асимметрий мозга; установление корреляционных зависимостей между показателями памяти и функциональной асимметрией мозга у испытуемых. Использование методов теории хаоса и синергетики (ТХС), компартментно- кластерной теории биосистем позволило решить задачи моделирования и изучения в рамках параметров этих моделей мнемические и психофизиологические функции человека.

Использование компьютеров позволило не только запараллелить и ускорить процессы обследования испытуемых, но и достаточно быстро обработать их результаты (до доверительного интервала, например) результаты обследований и хранить большие информационные массивы в компактном и легкодоступном виде. В первом кластере диссертационной работы мы приводим в сравнительном аспекте результаты обследования учащихся гимназии № 4 и учащихся МОУ СОШ №4 г. Сургута, как пример наиболее характерных результатов для учащихся с профильным и непрофильным обучением. Остановимся более подробно на результатах обследования показателей памяти.

Мы представляем три группы данных по обследованию четырех показателей кратковременной памяти: 1-я группа – показатели памяти учащихся школ с профильным и непрофильным обучением; 2-я группа - гендерные различия показателей памяти; 3-я группа – показатели памяти с учетом успеваемости. Общие сводные результаты по показателям памяти обеих школ мы представляем в автореферате в избранных таблицах (табл. 1 и 2). На основании этих фактических данных с учетом возрастных, половых и мотивационных (успеваемость) различий были построены графики и выполнен анализ данных методом фазовых пространств. В диссертации подробно проанализированы три группы учащихся: учащиеся гимназии №4 г. Сургута; учащиеся общеобразовательной школы №4 г. Сургута; учащиеся народа ханты школы-интерната д. Русскинской Сургутского района по возрастным и гендерным различиям с построением математических моделей возрастной динамики всех мнемических показателей для всех указанных групп.

Таблица 1

класс пол Y1 Y2 Y6 B(0) B(1) Z

5 девочки 0,76±0,04 0,67±0,05 0,43±0,08 0,88±0,08 0,16±0,07 15,95±5,14

мальчики 0,73±0,04 0,57±0,05 0,37±0,10 0,90±0,12 0,24±0,09 15,87±2,67

6 девочки 0,71±0,03 0,57±0,04 0,32±0,05 0,86±0,10 0,21±0,05 16,64±2,13

мальчики 0,75±0,03 0,58±0,04 0,37±0,07 0,86±0,07 0,19±0,05 16,97±3,36

7 девочки 0,67±0,03 0,48±0,04 0,18±0,04 0,87±0,13 0,31±0,04 20,26±2,17

мальчики 0,71±0,02 0,51±0,04 0,34±0,05 0,60±0,12 0,39±0,07 24,99±2,86

8 девочки 0,63±0,04 0,38±0,05 0,18±0,05 0,33±0,06 0,33±0,06 21,83±3,07

мальчики 0,69±0,04 0,50±0,04 0,21±0,05 0,91±0,14 0,37±0,08 17,73±2,99

9 девочки 0,64±0,03 0,44±0,04 0,18±0,04 0,85±0,10 0,34±0,04 21,67±3,46

мальчики 0,68±0,04 0,42±0,05 0,16±0,04 0,87±0,16 0,35±0,06 26,35±3,72

10 девочки 0,63±0,04 0,41±4,79 0,15±0,05 0,82±0,12 0,35±0,05 23,50±3,67

мальчики 0,64±0,03 0,42±0,05 0,17±0,06 0,84±0,13 0,38±0,01 22,82±3,36

11 девочки 0,64±0,02 0,46±0,04 0,14±0,03 0,89±0,09 0,38±0,05 19,66±3,23

мальчики 0,62±0,03 0,43±0,05 0,15±0,04 0,87±0,11 0,32±0,06 17,71±3,17

). Для параметра B(1) наоборот, начальное значение переменной x0 было меньше a/b и мы имели классическую логистическую кривую.

Отметим, что у учащихся общеобразовательная школа № 4 кривые имели менее регулярный характер (большая вариабельность данных), а для учащихся гимназии №4 модели были получены и идентифицированы параметры с более высокой точностью, т.е. логистическая закономерность выражена хорошо.

Таблица 2

класс пол Y1 Y2 Y6 B(0) B(1) Z


загрузка...