WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи


Филатов Михаил Александрович



Моделирование в фазовом пространстве состояний психофизиологических функций учащихся югры

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора биологических наук

Специальность 03.01.02 Биофизика (биологические науки)

Сургут  2010

Работа выполнена в  НИИ Биофизики и медицинской кибернетики

ГОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры»

Научные консультанты:

ПОПОВ Юрий Михайлович

доктор биологических наук, профессор

ПЯТИН  Василий Федорович

доктор медицинских наук, профессор

Официальные оппоненты:

ВЕдясова Ольга Александровна

доктор биологических наук, профессор

 

Ковалев  Игорь Викторович

доктор медицинских наук, профессор

  НИФОНТОВА Оксана Львовна

доктор биологических наук, доцент

Ведущая организация:         Институт биофизики клетки РАН (г. Пущино)

Защита состоится «23» октября  2010 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.02 при Сургутском государственном университете по адресу: г. Сургут, пр-т Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сургутского государственного университета по адресу: 628400, г. Сургут, ул. Ленина, 1

Автореферат разослан «22 » сентября 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат биологических наук

Е.В. Майстренко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Развивающаяся наука синергетика испытывает большие методические трудности, которые связаны с постоянными попытками перехода от детерминистских моделей и методов сразу в теорию хаоса и синергетики (ТХС). В ходе реализации таких попыток возникает принципиальная проблема в описании и прогнозировании хаотических процессов – невозможно отдельной траекторией или точкой в пространстве (как это делается в детерминистском или стохастическом подходе – ДСП) описывать хаотический процесс, для которого положение точки в фазовом пространстве состояний в данный момент времени ничего не означает для прогноза ее дальнейшего движения к конечному состоянию к произвольному моменту времени t. Это противоречие еще более усиливается, если учитывать главный постулат синергетики Г. Хакена: ”…мы не работаем с отдельными элементами системы (с отдельной точкой в фазовом пространстве состояний (ФПС)), а только с совокупностью элементов, с подсистемами”.

Все постулаты Г. Хакена (1970-2009) принципиально перечеркивают детерминистский подход и нивелируют значение траектории поведения биологической динамической системы (БДС) в фазовом пространстве состояний (ФПС). На сегодняшний день, разработанный в НИИ БМК СурГУ компартментно-кластерный подход (ККП) (Еськов В. М., 1999-2009), дает гибридное описание поведения БДС в ФПС с позиций детерминизма и теории хаоса и синергетики (ТХС) одновременно. Компартментно-кластерный подход (ККП) является мостиком между ДСП и ТХС и базируется на компартментно-кластерной теории  биологических динамических систем (ККТБ). Важность последней теории трудно переоценить, т.к. именно в рамках ФПС сейчас создается новая теория идентификации и описания поведения биологических динамических систем (БДС). Эта новая теория базируется на измерениях параметров биосистем в ФПС и может уже не оперировать к конкретными уравнениями, а основываться на идентификации параметров квазиаттракторов поведения БДС в фазовом пространстве состояний (ФПС). При этом числовыми характеристиками являются параметры этих квазиаттракторов. Такая трансформация ДСП в ТХС привела к смене парадигм, в частности,  переходу к синергетической парадигме. Основа этой трансформации, по мнению безвременно ушедшего от нас С.П. Курдюмова (1997-2003), базируется на понимании сложности «человекомерных систем». А это не только организм человека, но и динамика человеческой цивилизации, биосферы Земли в целом.

В рамках этого нового подхода становится возможным решение задачи формальной идентификации параметров порядка (ПП) и русел (основных законов поведения БДС в ФПС), т.е. возможно решение задач системного синтеза. Для формализации этой фундаментальной проблемы теореии хаоса и синергетики (ТХС) коллективом сотрудников НИИ БМК при Сургутском государственном университете разработаны и запатентованы алгоритмы и программы ЭВМ, которые обеспечивают минимизацию размерности фазового пространства состояний и идентификацию наиболее важных диагностических признаков, т.е. параметры порядка (ПП) для БДС, находящихся в стационарных и квазистационарных состояниях.

В рамках нового подхода возникает двузначность в моделировании - описание траектории движения как отдельного элемента БДС в ФПС, так и целого кластера элементов. Эта двузначность порождается методами компартментно-кластерной теории биологических динамических систем (ККТБ) и следует из всего синергетического подхода, тем самым еще раз демонстрируя универсальность и полезность ККТБ для описания поведения БДС со свойствами вариабельности и описания поведения БДС в рамках уже новой теории хаоса и синергетики (ТХС). В целом, и ККТБ, и уже новая ТХС имеют в своей основе учет принципов обязательной вариабельности поведения БДС в фазовом пространстве состояний (ФПС). Однако, в рамках ККТБ эти вариабельности (по аналоги флуктуаций в физике) не учитываются явно, а постулируются наличием некоторого размытого (вариабельного) множества элементов в виде компартмента или кластера. При этом подразумевается, что компартмент или кластер содержит элементы, варьирующие (мерцающие - glimmering) не только в динамике поведения, но и в свойствах самих элементов (изменчивость морфологических свойств и параметров, вариабельность параметров функционирования и т.д.). В то же время в ТХС также учитывается реальная вариабельность в динамике поведения БДС, что позволяет нам говорить  о вариабельности движения вектора состояния системы (ВСС) конкретной биологической динамической системы (БДС) в рамках движения в пределах некоторых квазиаттракторов в фазовом пространстве состояния (ФПС).

Введение вариабельности в расчеты БДС и их количественная оценка уже были заложены как в постулатах Г. Хакена по синергетике, так  и в ККТБ (в определении компартмента или кластера), но только в теории хаоса и синергетики (ТХС) вариабельность (изменчивость) получила полные права, т.е. возникла возможность ее количественного описания. В настоящее время усилиями Сургутской научной школы в области разработки синергетических методов для изучения сложных биофизических систем разработаны и обоснованы пять критериев (особенностей) биологических динамических систем (БДС), которые их существенно отличают от других природных систем и технических объектов. После фундаментальных работ Е.П. Хижняка, Е.Е. Фесенко, Г.Р. Иваницкого (1996-2009 г.г.) по обоснованию кластерного строения воды (что требует модификации уравнений теплопроводности, диффузии и вязкости), а также создания математического аппарата компартментно-кластерной теории биологических динамических систем  (ККТБ) научной школой В.М. Еськова (1988-2009 гг.) компартментно-кластерная структура любых биосистем как первое свойство получила дальнейшее развитие. Вторым важным свойством БДС является их свойство постоянной изменчивости (glimmering system). Третье и четвертое свойства БДС связаны с их постоянной эволюцией и телеологичностью. Наконец, пятое свойство БДС, которое также исследуется в настоящей работе – это возможность выхода БДС за пределы интервала 3-х сигм (средне – квадратичных отклонений). Разработка методов  моделирования БДС в рамках всех 5-ти указанных свойств является актуальной проблемой биофизики сложных систем и составляет основу настоящей работы на примере психофизиологических функций человека.

Учет всех пяти особенностей БДС порождает необходимость создания новых методов и моделей на их основе для описания и прогноза динамики поведения кластерных, “мерцающих”, эволюционирующих, телеологичных, выходящих за пределы 3-х сигм биосистем. Одно из возможных направлений решения этой фундаментальной проблемы нам представляется на базе теории хаоса и синергетики. В этом случае возникает возможность количественного учета всех вышеперечисленных 5-ти свойств биосистем с использованием многомерных фазовых пространств состояний (ФПС), методов расчета параметров квазиаттракторов. В этих многомерных ФПС на базе построения матриц межаттракторных (межквазиаттракторных) расстояний возможна разработка новых методов и программных продуктов для обработки и анализа кластеров данных, например, по  психофизиологическим показателям учащихся, проживающих на севере Российской Федерации (РФ) на территории Северо-Западной Сибири - в Ханты-Мансийском автономном округе -  Югре, а также  при их переездах на юг европейской части РФ. Отметим, что  вывоз детей Югры в оздоровительные лагеря приобретает массовый характер, что  требует длительного изучения в том числе и методами биофизики. Это и определило актуальность настоящей работы. 

Создание новых биофизических подходов, методов и моделей в рамках синергетической парадигмы, с учетом особых свойств биосистем должно обеспечить дальнейшее развитие не только биофизической науки, но и естествознания в целом. При этом именно успехи в области биофизики сложных систем могут создать определенную положительную динамику развития синергетики в естествознании и дальнейшем продвижение методов теории хаоса и синергетики (ТХС) в биологические и медицинские науки.

Цель исследования: разработка новых биофизических методов и подхода в целом для описания и моделирования динамики поведения вектора состояния организма человека в фазовом пространстве состояний и их апробация на примере сравнительного анализа психофизиологических параметров учащихся Югры.

Исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:

  1. Создать новые авторские методы моделирования и идентификации состояния психофизиологических функций человека в фазовом пространстве состояний.
  2. Разработать методы анализа мнемических функций и построение их математических моделей для разных возрастных групп населения.
  3. Исследовать особенности параметров моделей памяти у учащихся коренного и  пришлого населения Югры, на базе модельного сравнения параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния их мнемических функций.
  4. Исследовать функциональную асимметрии полушарий учащихся (девочки и мальчики) профильной и непрофильной школы в связи с особенностями состояний объемов квазиаттракторов параметров памяти.
  5. Разработать программный продукт и модели в фазовом пространстве состояний для изучения сенсомоторных реакций человека.
  6. Изучить на моделях в фазовом пространстве состояний особенности поведения параметров восприятия и переработки информации учащихся в аспекте возрастных и гендерных различий.
  7. Методом фазовых пространств выполнить гендерный и возрастной анализ параметров квазиаттракторов сенсомоторных реакций пришлого населения Югры.
  8. Выполнить сравнение моделей в фазовом пространстве состояний  поведения вектора состояния психофизиологических функций  учащихся при широтных перемещениях (кратковременные поездки на юг европейской части РФ) и оценить эффективность традиционных стохастических расчетов в сравнении с синергетическими моделями.

Научная новизна работы:

  1. Впервые созданы и запатентованы новые методы моделирования состояния психофизиологических функций человека, обеспечивающие идентификацию параметров квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний.
  2. Разработан и зарегистрирован в Федеральной службе по интеллектуальной собственности патентам и товарным знакам программный продукт, обеспечивающий создание математических моделей памяти для разных возрастных групп учащихся.
  3. Выявлены с помощью моделей количественные различия параметров функций памяти для учащихся, представителей коренного и пришлого населения Югры.
  4. Получены количественные данные о возрастных различиях параметров квазиаттракторов мнемических функций коренного и пришлого населения округа.
  5. Установлены новые количественные различия параметров квазиаттракторов мнемических функций испытуемых с разной латерализацией функциональной асимметрии полушарий, в частности, повышение качества успеваемости приводит к снижению размеров квазиаттракторов психофизиологических функций учащихся. Наблюдается наибольшие суммарные расстояния в ФПС для правополушарных девочек и левополушарных мальчиков из непрофильной школы 
  6. Расчет матриц межаттракторных расстояний показал, что расстояния между центрами квазиаттракторов когнитивных функций учащихся с низкой успеваемостью профильной и непрофильной школ меньше, чем значения расстояний между квазиаттракторами когнитивных функций учащихся с высокой успеваемостью этих двух типов школ.
  7. Установлены количественные различия в параметрах квазиаттракторов психофизиологических функций учащихся при переездах с севера  на юг Российской федерации и обратно. Показана эффективность новых синергетических методов в таких расчетах.

Теоретическая и практическая значимость работы:

  1. Разработаны новые алгоритмы и программные продукты, которые обеспечивают моделирование психофизиологических функций испытуемых в многомерном фазовом пространстве состояний. Такой подход позволяет устанавливать количественные различия в психофизиологическом статусе представителей различных этнических групп населения Югры, в частности, идентифицировать различия в параметрах модельных квазиаттракторов поведения вектора состояния организма как отдельных групп населения, так и индивидуально у человека, находящегося в различных психофизиологических состояниях.
  2. Выполненные модели мнемических функций и сенсомоторных реакций разных групп испытуемых позволяют установить количественные различия этих психофизиологических функций для разных возрастно-половых групп и групп с разным показателем качества обучения.
  3. Модели и параметры квазиаттракторов разных по успеваемости учащихся используются в практической деятельности учителей шести школ г. Сургута и Сургутского района, с которыми автор сотрудничал более 7 лет.
  4. Для оценки когнитивных возможностей учащихся и оценки качества работы учителей используются полученные данные по состоянию психофизиологических функций обследуемых, в частности, разработанные методы внедрены в работу ряда учебных учреждений Ханты-Мансийского автономного округа – Югры для мониторирования и более эффективного управления качеством учебного процесса.
  5. Для оценки сдвига параметров психофизиологических функций учащихся в условиях широтных перемещений (с севера на юг РФ и обратно) целесообразно использовать модели в фазовых пространствах состояний, которые дают объективную оценку изменений параметров психофизиологических функций больших групп обследуемых.

Основные положения, выносимые на защиту:

  1. Разработанные и запатентованные способы и компьютерные программы, обеспечивающие моделирование психофизиологических функций человека в фазовых пространствах состояний, целесообразно использовать в практической деятельности руководителей учебных заведений и на производстве для оценки степени напряжения психофизиологических функций обучаемых или работников.
  2. Модели мнемических функций дают персональную и интегральную оценку возможностей усвоения информации учащимися в ходе учебного процесса, что обеспечивает обоснованную корректировку объемов представляемой информации для усвоения.
  3. Результаты анализа параметров сенсомоторных реакций необходимо учитывать при анализе учебной и  трудовой деятельности населения.
  4. Полученную базу данных по 4-м основным психофизиологическим функциям учащихся (состояние кратковременной памяти, сенсомоторных реакций, функциональной асимметрии головного мозга, параметры внимания и когнитивной деятельности) целесообразно использовать в практической деятельности других школ для сравнительного анализа и прогнозов в оценке эффективности работы педагогов.
  5. Метод расчета параметров квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний целесообразно использовать для количественного анализа в изменениях психофизиологических функций учащихся при широтных перемещениях (2-3 тыс. км. и более). 

Декларация личного участия автора. Автором лично проведены серии скрининговых исследований на протяжении более 7 лет в шести школах Югры и получены объективные данные о состоянии анализаторов, параметров мнемических функций, двигательных функций у учащихся различных возрастных групп 6-ти школ г. Сургута и Сургутского района с помощью программ ЭВМ. Были разработаны методы изучения психофизиологических функций учащихся и программные продукты для обработки получаемой информации, которые уже используются для мониторинга психофизиологических функций учащихся 6-ми школ г. Сургута и Сургутского района. Разработаны модели возрастных изменений психофизиологических функций учащихся и созданы базы данных, которые могут использоваться для компактного хранения данных о состоянии психофизиологических функций учащихся школ и студентов вузов.

Апробация работы. Материалы диссертации доложены на: международной конференции “Датчики и преобразователи информации систем измерения” (Москва, 1999, 2003); Всероссийской конференции с международным участием “Достижения биологической функциологии и их место в практике образования” (Самара, 2003); Конференции “Наука и инновация XXI века” (2003, Сургут), Материалы международной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на-Дону, 2005); International conference on modeling and simulation (Minsk, 2005); Всероссийской конференции “Экологическое образование и здоровый образ жизни” (Сургут, 2005); Международный междисциплинарном симпозиуме «От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине» (Судак, 2007); Всероссийской научной конференции (Самара, 2008); Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях» (Нижний Новгород, 2009); XV-й международной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на-Дону, 2009); Международной научной конференции «Системный анализ в медицине» (Благовещенск, 2009, 2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 66 работ, в том числе: 3 свидетельства о государственной регистрации программ ЭВМ, 1 заявка на способ, 5 монографий, 15 статей в изданиях, рекомендованных ВАК для соискания ученой степени доктора биологических наук и 39 статей в различных научных журналах и материалах отечественных и международных конференций.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа содержит 258 страниц машинописного текста. Она выполнена в традиционном стиле и состоит из введения, главы по анализу современного состояния проблемы, главы описания объектов и методов (в том числе авторских) исследования, четырех оригинальных глав, содержащих результаты собственных наблюдений, заключения, выводов, списка литературы. Работа содержит 32 рисунка и 28 таблиц. Список используемой литературы включает в себя 237 источников, в том числе 71 на иностранном языке.

Объекты И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Состояние анализаторов, модели сенсорных систем, нейросетей мозга и памяти в целом, всегда являлись объектом особых исследований в биофизике сложных систем, а при изучении первичных механизмов на молекулярном уровне – объектом молекулярной биофизики. В этой связи разработка и внедрение биофизических методов и моделей в психофизиологические исследования динамично развивались и давали ощутимые результаты как для психофизиологии, так и для биофизики. В настоящее время активно продолжается разработка и внедрение новых диагностических комплексов с использованием современных достижений биофизики сложных систем, методов теории хаоса и синергетики, путем создания новых подходов и новых математических моделей.

В аспекте разработки новых подходов и методов и их использования в психофизиологии нами было всего обследовано 4876 учащихся 6-ти школ г. Сургута и Сургутского района Югры. Для представления результатов исследования были произвольно выбраны и обработаны данные для трех групп учащихся:  672 учащихся МОУ гимназии № 4 г. Сургута; 330 учащихся МОУ СОШ № 4 г. Сургута; 89 учащихся народа ханты хантыйской национальной школы-интерната д. Русскинской Сургутского района. Возраст респондентов - от 6 до 17 лет. Все испытуемые  без жалоб на психоневрологическую и другую патологию. Кроме этого, в условиях  широтных перемещениях с севера на юг РФ и обратно были обследованы 146 учащихся 1-7-х классов школ г. Сургута и Сургутского района в режимt: “до отъезда”, “после приезда” в санаторий, “перед отъездом” из него и “по приезду” в Сургут на предмет изучения влияния широтных перемещений на психофизиологические функции на базе метода многомерных фазовых пространств состояния.

В первом блоке исследований в сравнительном аспекте нами проведены исследования состояния психофизиологических параметров учащихся  гимназии с углубленным изучением предметов естественных наук и учащихся  общеобразовательной школы. С помощью запатентованной авторской методики на базе ЭВМ у испытуемых регистрировались количественные показатели психофизиологических функций. Разработанный алгоритм и программа  обеспечили объективную  информацию о параметрах ряда психофизиологических функций. Обследуемым предъявлялся набор из 7 тестов (блоков), под общим названием «Р-тест » (Psychological test) для выявления особенностей сенсомоторных показателей и качественной оценки ряда когнитивных показателей. Эти тесты позволили определить параметры сенсомоторных реакций (зрительно-моторной и слухо-моторной) и большой блок параметров когнитивных функций (внимание, скорость переработки информации и ряд других показателей).

Во втором блоке наших исследований были изучены особенности кратковременной (механической) памяти учащихся вышеуказанных школ. Методика основана на запоминании испытуемыми 20-ти достаточно простых слов в течение 1 минуты. Все тестирование осуществлялось в автоматическом режиме с использованием разработанного оригинального программного продукта на базе ЭВМ. После каждой итерации происходит расчет коэффициентов потери информации a (в программе B(0)), который характеризует отношение доли забытых (не воспроизведенных) слов  к общему числу предъявленных слов. Кроме того, после проведения тестирования (после шести итераций) происходит расчет другого коэффициента k (в программе B(1)), который мы назвали коэффициентом мнемической реверберации (КМР). Он характеризует степень уменьшения коэффициента потери информации a от числа повторных предъявлений n одинаковой информации (в нашем случае набор из 20 слов), что является авторской разработкой. Величины k и a характеризуют не только параметры памяти, но и обучаемость школьников в целом.

Алгоритм вычисления этих коэффициентов состоит из расчета параметров двух уравнений, которые дают численную характеристику обследуемого. Первое уравнение описывает процесс запоминания нелогической информации (механическое или непосредственное запоминание), которое основано на аппроксимации кривой Г. Эббингауза и имеет вид

dI/dt = -aI, (1)

где I=I(t) – количество информации в момент времени t; dI/dt –  представляет соответственно скорость потери информации; a – коэффициент потери информации.

Уравнение (2), полученное нами эмпирически, представляет зависимость коэффициента a от числа повторов n и имеет вид:

  da/dn = -ka,  (2)

где da/dn – описывает скорость изменения коэффициента а; величина k –  коэффтциент мнемической реверберации (КМР), характеризует изменение показателей памяти индивидуума при повторном предъявлении одинаковой информации I0, т.е. непосредственное запоминание.

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:

Исходно в  программу расчета на ЭВМ поочередно вводятся исходные компоненты ВСОЧ в виде матриц А биосистемы по каждому из k кластеров (всего таких матриц P). Данные могут вводиться вручную либо из текстового файла;  получаем матрицу состояний для всех кластеров в – мерном фазовом пространстве, причем - бегущий индекс компонента вектора (), a - номер биообъекта (испытуемого) (), бегущий индекс кластера k определяет число массивов (групп испытуемых) данных (), т.е.  элемент такой (А) матрицы представляет-й кластер биосистем, -й компонент ВСОЧ для -го испытуемого.

Далее, производится поочередный расчет координат граней параллелепипеда объемом VG, внутри которого находится квазиаттрактор движения ВСОЧ для всех-х исследуемых  () из -го кластера (); их длинны , и объема k-го параллелепипеда , где координаты крайних точек, совпадающих с нижней и верхней (левой и правой) границей области ФПС, внутри которой движется ВСОЧ по координате xi. В итоге ЭВМ рассчитывает весь вектор объемов квазиаттракторов (General Value) ,  ограничивающих все квазиаттракторов, а также показатели асимметрии (Asymmetry) стохастического и хаотического центров квазиаттракторов для каждого k-го массива данных .

Отметим, что - формула для идентификации стохастического центра квазиаттрактора, который находится путем вычисления среднего арифметического одноименных (по номеру кластера - массива k и координате ФПС) координат точек (i-й номер обследуемого учащегося),  представляющих проекции конца вектора состояния БДС на каждую из координатных осей i. Мы определили, что для любых кластеров - формула для идентификации хаотического центра аттракторов,­- ширина фазовой области k-го квазиаттрактора, для k-го массива данных, в проекции на i-ую координату, т.е. ширина грани m-мерного параллелепипеда.

Затем вводили параметр R, показывающий степень изменения объема квазиаттракторов для -го кластера данных до и после уменьшения размерности фазового пространства. В исходном приближении вычисляем .

После исключения поочередно каждой из координат вектора (например, для двухкластерных систем) вычисляются вторые приближения параметров . Таким образом, получаем вектор , т.е. вектор значений, по которым можно определить уменьшилась или увеличилась относительная величина квазиаттракторов V при изменении размерности фазового пространства. При уменьшении относительных размеров V, анализируются параметры системы и на основе их неизменности или малой изменчивости делается заключение о существенной (если параметры существенно меняются) или несущественной (параметры почти неизменны) значимости конкретного, каждого xi компонента ВСОЧ для всего вектора, т.е. для -го испытуемых из k-го массива данных.

Указанные показатели рассчитывались на ЭВМ. Определялись все интервалы изменения 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 .

Шестой блок связан с методом расчета матриц межаттракторных расстояний, который заключается в том, что анализ параметров функций (сенсомоторных, психофизиологических) проводили в отношении нескольких групп испытуемых, находящихся в приблизительно одинаковых условиях по состоянию функций организма и регистрируют параметры функций организма  каждого человека или группы. Эти параметры образовывали наборы (компартменты) диагностических признаков в пределах одной фазовой координаты xi – из набора всех координат m-мерного фазового пространства с одинаковыми диагностическими характеристиками,, а каждый человек со своим набором признаков (компоненты вектора состояния организма данного человека  (ВСОЧ) задавался точкой в этом фазовом пространстве состояний (ФПС) так, что группа испытуемых образовывала некоторое “облако” (квазиаттрактор) в фазовом пространстве состояний. При этом разные группы из-за разных воздействий на них образовывали разные “облака” – квазиаттракторы в ФПС и расстояния - ( и – номера групп обследуемых) между хаотическими или стохастическими центрами этих разных квазиаттракторов формировали матрицу . Эта матрица задает все возможные расстояния между хаотическими или стохастическими центрами квазиаттракторов, описывающих состояние разных групп обследуемых с учетом,  например,  успеваемости  (учащиеся  “хорошисты” профильной школы) и характера воздействия (нумеруются по вертикали, например, в расчетной матрице ). Полученные расстояния между центрами -го и-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

Статистические данные обследования мнемических способностей учащихся (девочки и мальчики гимназии №4 г.Сургута, 2004-2005 уч. г.) в зависимости от возраста в осенний период (доверительные интервалы с )

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

Отметим, что моделирование возрастной динамики производили в рамках уравнения Ферхюльста – Пирла (кривые с насыщением), причем параметры y1 и y2 описывались логистической кривой, у которой начальная  координата (при t=0) была выше асимптотического значения xас=a/b (для модели ). 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

Статистические данные обследования мнемических способностей учащихся (девочки и мальчики непрофильной школы № 4 г. Сургута, 2007-2008 уч. г.) в зависимости от возраста в осенний период  (доверительные интервалы с )

класс

пол

Y1

Y2

Y6

B(0)

B(1)

Z

5

девочки

0,78±0,02

0,63±0,03

0,24±0,02

1,06±0,05

0,29±0,03

11,36±1,49

мальчики

0,81±0,01

0,64±0,02

0,43±0,2

0,92±0,2

0,17±0,02

12,41±1,47

6

девочки

0,8±0,02

0,69±0,02

0,45±0,06

1,04±0,09

0,2±0,03

17,91±2,48

мальчики

0,84±0,01

0,74±0,03

0,51±0,05

0,98±0,04

0,110,03

12,45±1,97

7

девочки

0,78±0,01

0,63±0,02

0,43±0,05

0,9±0,06

0,18±0,02

19,4±2,48

мальчики

0,79±0,02

0,67±0,02

0,53±0,04

0,84±0,04

0,12±0,02

12,89±1,65

8

девочки

0,72±0,01

0,6±0,09

0,26±0,02

0,93±0,04

0,24±0,02

13,64±1,18

мальчики

0,78±0,02

0,56±0,02

0,35±0,05

0,9±0,06

0,24±0,04

17,2±2,62

9

девочки

0,69±0,02

0,53±0,02

0,19±0,02

0,95±0,05

0,31±0,02

15,17±1,36

мальчики

0,68±0,02

0,55±0,02

0,18±0,03

1,0±0,06

0,33±0,03

18,89±1,62

10

девочки

0,7±0,03

0,46±0,04

0,26±0,09

0,89±0,12

0,32±0,01

25,7±4,58

мальчики

0,71±0,03

0,51±0,04

0,3±0,06

0,89±0,08

0,29±0,05

22,82±3,79

11

девочки

0,7±0,03

0,5±0,03

0,24±0,04

0,83±0,07

0,28±0,03

25,99±2,36

мальчики

0,6±0,07

0,52±0,06

0,54±0,09

0,61±0,08

0,35±0,05

19,9±4,89

Поскольку мы проводили подобные исследования для разных возрастных групп и школ (учащиеся с 5–го по 11–й классы), то были проанализированы все диаграммы зависимостей показателей памяти Y1, Y2 от  возраста испытуемых (см. рис.1–3) (обследования проводились в начале учебного года).

Рис. 1. Динамика показателя Y1 у девочек профильной и непрофильной школ в осенний период времени  в зависимости от возраста. Здесь:  учащиеся СОШ №4 – сплошная линия; учащиеся гимназии № 4 – пунктирная линия

Из данных таблиц 1 и 2 видно, что в осенний период (после летнего отдыха) показатели (Y1, Y2, B(1))  в своей динамике более однозначны и имеют  незначительный статистическим разброс (данные по зиме более хаотичны и менее выражены функционально). Все три показателя мнемических функций в осенний период для возрастных групп от 5-го до 11- го классов в сравнительном аспекте между гимназией и школой имеют четкие статистические различия. Показатели Y2 у учащихся 8-11 классов школы с непрофильным обучением имеют незначительную динамику в сторону улучшения мнемических функций, а у девочек 8-11 классов вообще показатель Y1 имеет несущественные различия (у учащихся 11-го класса они даже занижены и выравниваются с таковыми значениями девочек 9-х классов). Это свидетельствует о снижении мнемических функций у девочек 11-х классов, которые должны были бы показывать более высокие результаты (учитывая начало учебного года и подготовку к сдаче ЕГЭ). Сходная картина представлена и на рис. 3 для 11-го класса и, особенно, для 6-го и 7-го классов (5-й класс в обычной школе является исключение). 

Рис. 2. Динамика показателя Y 1 у мальчиков  в осенний период времени в зависимости от возраста. Здесь: учащиеся СОШ № 4 - сплошная линия; учащиеся гимназии № 4 – пунктирная линия

У испытуемых группы А мы имеем устойчивую зависимость на снижение  показателей Y1, Y2, и наоборот, определенное логистическое нарастание параметра B(1) (моделируется кривой Ферхюльста - Пирла). Такая зависимость характеризует повышенную мотивацию к обучению, а также более высокую степень усвоения материала после нескольких повторов. Существенно, что показатель Y1 характеризует качество запоминания первичной информации (предъявляемой с первого раза учителем, например). Он объективно отображает и показатель внимания на первичную предъявляемую информацию. От  величины этого показателя будет зависеть как класс реагирует на учителя, насколько новая информация интересна этому классу и способен ли класс сосредоточиться вообще.

Динамика изменения третьего показателя В(1) характеризует процесс запоминания произвольной информации (неассоциативная память) группой учащихся данного возраста при повторном предъявлении одинаковой информации. Существенно, что именно этот показатель В(1) характеризует вообще процесс запоминания и усвоения учебного материала. В конечном итоге для учителя важно, что бы после определенных повторов все учащиеся класса хорошо усвоил учебный материал, и ученики бы его воспроизвели на экзаменах или при тестировании (например, ЕГЭ). Очевидно, что, более высокие значения В(1) гарантирует хорошее качество сдачи экзаменов в будущем. В определенном смысле этот параметр представляет интегральный показатель обучаемости как отдельного ученика, так и класса в целом. Если он исходно высок (и малая дисперсия), то с таким классом учителю легко работать и все ученики могут достигнуть результатов в учебе (баллы по ЕГЭ будут высокие!).

Рис.3. Динамика показателя мнемических функций B (1) у девочек в осенний период веремени в зависимости от возраста (пояснения в тексте). Здесь: учащиеся СОШ № 4 - сплошная линия; учащиеся гимназии №4– пунктирная линия

Динамика изменения В(1) в осенний период имеет выраженный возрастной нарастающий характер. Причем, различие по данным между девочками 5–го класса и девочками 11–го класса более чем двукратное. Это означает, что старшеклассницы могут усваивать информацию более прочно и более продолжительно. Например, после повторных предъявлений этот показатель увеличивается более чем в два раза. (5 класс - 0,16, 11 класс - 0,38)

Динамика возрастных изменений показателей памяти у ребят (мальчики) коррелирует с таковыми у девочек. Действительно, для зимнего периода характерен значительный статистический разброс показателей Y1 и Y2 у мальчиков разных возрастных групп. В то время как в осенний период динамика возрастных изменений более плавная (идет плавный спад от 0,73–0,75 единиц для 5– 6–х классов до 0,62 для старших классов). В этой связи  можно говорить о влиянии экологических факторов зимнего периода Югры на параметры памяти, а значит и на качество усвоения знаний (обучение зимой протекает несколько иначе, чем осенью). 

В работе выполнены исследования  состояния психофизиологических функций коренного – ханты и пришлого населения. Выявлены определенные различия, например, реакции ФСО на хаотическую динамику параметров метеофакторов среды, и состояние психофизиологических функций.  В последние годы в биофизике и экологии человека установлены психофизиологические особенности развития коренных народов и, следовательно, необходимость формирования специфических форм и средств обучения, программ профессиональной подготовки, учитывающих эти особенности и соответствующие действительным потребностям различных групп коренного населения. Сейчас в нашей стране к изучению данной проблемы только приступают, т.к. в СССР под угрозой обвинения в расовой дискриминации отрицались любые (психические, интеллектуальные) различия между разными этническими группами.

В связи с этим начало обучения для детей ханты связано с гораздо более значительными трудностями, чем у учащихся других национальностей. В ряде случаев они становятся непреодолимыми для ученика, что приводит к зачислению абсолютно нормального ребенка в категорию "умственно отсталого". При более благоприятных условиях следствием будет снижение общеобразовательной подготовки и увеличение немотивированного отсева учащихся, что и происходит на практике. Общее количество детей коренного населения Югры, продолжающих обучение в 7 классе и выше - менее 35%, успешно заканчивают неполную среднюю и среднюю школы только 5% детей от общего числа  поступивших в школу среди народа ханты.

Учитывая важность этой проблемы, нами  проведены исследования мнемических функций  учащихся-ханты Русскинской национальной средней общеобразовательной школы-интерната с целью выявления специфики динамики  коэффициента реверберации (k), отражающего успешность усвоения нового учебного материала в разных возрастных группах учащихся. 

Из-за малочисленности учащихся ханты, мы не разбивали всех обследуемых по возрастным категориям, т.к. количество тестируемых в ряде возрастных групп не укладывается в статистически достаточные значения. На рисунках 4 и 5 представлена в целом зависимость показателей мнемических функций учащихся ханты всех возрастных групп Y1, Y2, Y6, B(0) и B(1) с учетом успеваемости и гендерных различий.

Рис. 4. Сводные результаты состояния показателей мнемических функций всех возрастных групп (5-11 класс) учащихся - девочек коренного народа ханты с учетом успеваемости. Здесь:  учащиеся “троечники” - сплошная линия; учащиеся  “хорошисты” – пунктирная линия

Интегративные показатели памяти учащихся коренных народов ханты имеет более выраженные низкие показатели чем, у учащихся школы с непрофильным обучением. Например, изменения показателей Y1-Y6 в городской школе показывают, что процессы соотношения числа повторов и воспроизведения информации у учащихся  ханты имеют более слабую динамику изменения, что и отражается на коэффициентах скорости потери информации B(0) и коэффициенте мнемической реверберации B(1) как у мальчиков, так и девочек. Однако, продуктивность запоминания новой информации у мальчиков в зависимости от успеваемости, более выражена, чем у девочек. Так например из графика (рис.4) видно, что общий показатель B(1) для детей ханты находится в пределах от 0,2 до 0,21, в тоже время величины для девочек 4-й школы и 4-й гимназии характерны только для шестиклассниц. В старших возрастных группах (9-11 классы) показатель B(1) превышает 0,3 (см.рис.3). Аналогичные результаты мы имеем для Y(1) на примере девочек: у девочек ханты он изменяется в пределах 0,79-0,8 (см.рис.4), в то время как у девочек МОУ СОШ №4 такие параметры Y1 имеются в 5-7 классах, а у гимназисток параметр Y1 заведомо меньше всех (см.рис.1).

Рис. 5. Сводные результаты состояния показателей мнемических функций всех возрастных групп (5-11 класс) учащихся-мальчиков  ханты с учетом успеваемости.  Здесь:  учащиеся  “троечники” -  сплошная линия; учащиеся “хорошисты” – пунктирная линия

       В рамках теории хаоса и синергетики (ТХС) и с использованием компьютерных технологий нами был выполнен также анализ динамики поведения вектора состояния организма человека для мнемических параметров учащихся Югры в шестимерном  пространстве состояний. Исследование параметров квазиаттракторов поведения ВСОЧ проводилось с помощью авторской программы «Identity». На рисунках 6-8 представлены результаты идентификации объемов квазиаттракторов параметров памяти учащихся школы с профильным и непрофильным обучением с учетом возрастных и гендерных различий, а также успеваемости. В частности, мы разделили по успеваемости детей на три группы: I группа (“отличники”) – это учащиеся, которые имеют (в общем) по гуманитарным наукам “5” и “5” (или “4”) по точным наукам; II группа – это учащиеся, которые имеют “4” (или “3”) по гуманитарным наукам и  “4” по точным наукам; III группа (“троечники”), которые имеют по гуманитарным наукам  “4” (или “3”) и  “3” по точным наукам. На рисунке 6 представлены общие объемы квазиаттракторов параметров памяти учащихся гимназии и школы без разделения по полу. Динамика движения вектора интегративных показателей памяти у учащихся школы имеет более выраженный колебательный характер, чем у учащихся в гимназии. Особый всплеск хаотичности параметров памяти у учащихся школы мы наблюдаем в начале пубертатного периода (6-7 класс), и в 11 классе.

Такие характеристики квазиаттракторов учащихся 11 классов (16-17 лет), которое очень сходны с результатами учащихся пубертатного периода (6-7 классы) как у “троечников”, так и у “хорошистов”, вызывает у нас глубокую озабоченность и беспокойство – молодые люди выпускных классов слабо подготовлены к самостоятельной деятельности.

Рис. 6. Объемы квазиаттракторов параметров памяти в 6-ти мерном фазовом пространстве состояний учащихся школы с профильным обучением (МОУ гимназия №4) и учащихся школы с непрофильным обучением (МОУ СОШ №4) в зависимости от возраста. Здесь:  учащиеся 4-й школы - сплошная линия; учащиеся 4-й гимназии – пунктирная линия

Основная масса учащихся при проведении исследований показала низкую мотивационную составляющую при выполнении задания, а это является определенным прогнозом в оценке дальнейших трудностей обучения в вузе,  и также отражает уровень адаптационных ресурсов памяти учащихся. Для контингента учащихся этой школы также характерно то, что основная часть учащихся является пришлым населением (много выходцев из южных бывших республик), которые проживают в условиях севера 3-4 года в среднем. Из представленных результатов на рисунке 6 видно, что динамика изменения объемов квазиаттракторов у гимназистов 8-11-го класса резко отличается от таковой учащихся непрофильной школы. У гимназистов наблюдается устойчивое понижение значений Vg особенно в 10-м и 11-м классах. Это значит, что эти учащиеся группируются вокруг определенных значений параметров психофизиологических функций (т.е. более успешно подходят к финишной прямой – подготовке к выпуску и ЕГЭ).

На рисунках 7 и 8 представлена возрастная динамика  объемов квазиаттракторов памяти в зависимости от успеваемости учащихся школ с профильным и непрофильным обучением, которые ярко иллюстрируют, все выше сказанное. Уровень мнемических функций у учащихся гимназии изначально выше даже у “троечников” 5-7 классов, т.к. в таких образовательных учреждениях существует качественный исходный отбор. При этом “хорошисты” в этих же классах в непрофильной школе выглядят даже лучше (в 5-м классе Vg в несколько раз меньше). Это значит, что среда обучения и методы воспитания в старших классах МОУ СОШ №4 к 11-му классу дают негативный результат. В первую очередь это связано с падением мотивации к обучению в 10-х и 11-х классах (в гимназии мотивация, наоборот возрастает). Фактически, ученики 10-11–х классов непрофильной школы подобны шестиклассникам (пубертатный период) и даже “хорошисты” этой же школы 11-го класса подобны семиклассникам своей школы. Это совершенно не характерно для учащихся гимназии, где  наблюдается характерное снижение вариабельности параметров с возрастом, что наглядно представлено на рисунке 6. 

Рис. 7. Объемы квазиаттракторов параметров памяти в 6-ти мерном фазовом пространстве состояний учащихся “троечников” в зависимости от возраста. Здесь: учащиеся 4-й школы – сплошная линия; учащиеся 4-й гимназии – пунктирная линия

Рис. 8. Объемы квазиаттракторов параметров памяти в 6-ти мерном фазовом пространстве состояний учащихся “хорошистов” в зависимости от возраста. Здесь:  учащиеся 4-й школы сплошная линия; учащиеся 4-й гимназии – пунктирная линия

Важно отметить также, что регистрация параметров памяти осуществлялась в начале учебного года, когда  видны характерные различия между “троечниками” и  “хорошистами”, т.к. и мотивация, и внимание, и память у ребят после летних каникул значительно различаются, т.к. учащемся “троечникам” необходим длительный период для врабатывания в учебную деятельность в отличие от “хорошистов”.

В таблицах 3 и 4 приведены матрицы,  в которых представлены все возможные расстояния () между хаотическими центрами квазиаттракторов, описывающих состояние групп обследуемых. Диагональные элементы матриц межаттракторных расстояний параметров памяти учащихся 5-11 классов с разной успеваемостью школ с профильным и непрофильным обучением демонстрируют волнообразную зависимость с максимумами в 7-м классе (пубертатный период) и 9-м классе. Увеличение расстояния  (в 7-м и 9-м классах) между хаотическими квазиаттракторами для параметров учащихся школ с профильным и непрофильным обучением характеризует дифференцированное состояние параметров памяти, а также  отражает возможности нагрузок на мнемические функции учащихся обеих школ. В целом характерно, что троечники этих двух школ отличаются в фазовых пространствах состояний по отдельным классам  (кроме 7-го и 9-го) не столь существенно, чем учащиеся – хорошисты. Только учащиеся 5-х и 10-х классов этих двух школ имеет небольшие отличия.  В целом учащиеся всех классов отличаются существенно, но особенно различаются хорошисты 11-го класса. (10,32 у.е.). Таким образом, и объемы квазиаттракторов (см. рис.7) и межаттракторные расстояния у школьников 11-го класса этих 2-х школ отличаются весьма существенно. По этим различиям мы можем судить о степени неподготовленности учащихся МОУ СОШ №4 11-го класса к интеллектуальной деятельности сравнительно с гимназистами. А ведь многие ребята будут продолжать обучение в вузах!

Полный расчет матриц межаттракторных расстояний для учащихся этих 2-х школ представлен в таблицах 3 и 4. Эти матрицы дают полную картину различий между всеми возрастными группами. Из данных, представленных в таблице 3, следует, что для “троечников” наименьшее расстояние  имеется между 6-м классом и 8-м классом школы №4 (0,13 у.е.), а для “хорошистов” – это 6-й и 7-й классы (0,28) и 5-й и 9-й классы (0,29).

Наоборот, наибольшее расстояние мы имеем для “троечников” между 7-м классом гимназии и 5-м классом школы №4 (13,65 у.е.), а у “хорошистов” больше всего отличаются 11-е классы (10,32). Общий анализ матриц межаттракторных расстояний показал, что дальше всех в фазовом пространстве состояний отстоят учащиеся 5-х классов (в абсолютных единицах 51,47, в относительных – 7,35) и 10-й классов школы №4 (в абсолютных – 40,75; в  относительных – 5,82).

Таблица 3

Матрица межаттракторных расстояний zij между центрами хаотических квазиаттракторов движения вектора состояния мнемических функций учащихся  “троечников” школы с профильным обучением (МОУ гимназия №4) и школы с непрофильным обучением (МОУ СОШ №4)  в 6- мерном фазовом пространстве состояний

z0

школа

z0

гимназия

5 класс

6 класс

7 класс

8 класс

9 класс

10 класс

11 класс

5 класс

4,08

1,36

0,27

0,56

0,71

8,89

5,65

6 класс

4,57

0,89

0,75

0,13

0,29

8,39

5,17

7 класс

13,65

8,26

9,82

9,07

8,95

0,72

3,94

8 класс

4,78

0,85

1,02

0,24

0,16

8,19

4,97

9 класс

10,36

4,97

6,53

5,76

5,65

2,62

0,8

10 класс

7,92

2,61

4,12

3,48

3,22

5,07

1,99

11 класс

6,11

1,02

2,35

1,55

1,4

6,87

3,69

51,47

20,02

24,88

20,79

20,38

40,75

26,21

7,35

2,86

3,55

2,97

2,91

5,82

3,74

Таблица 4

Матрица межаттракторных расстояний zij между центрами хаотических квазиаттракторов движения вектора состояния мнемических функций учащихся  “хорошистов” школы с профильным обучением (МОУ гимназия №4) и школы с непрофильным обучением (МОУ СОШ №4)  в 6- мерном фазовом пространстве состояний

z0

школа

z0

гимназия

5 класс

6 класс

7 класс

8 класс

9 класс

10 класс

11 класс

5 класс

2,22

3,97

0,48

3,4

0,29

3,04

9,81

6 класс

2,52

4,28

0,28

3,7

0,45

2,76

9,52

7 класс

6,28

8,04

3,6

7,47

4,15

1,03

5,76

8 класс

4,54

6,3

1,86

5,72

2,4

0,74

7,5

9 класс

7,5

9,25

4,81

8,7

5,37

2,24

4,54

10 класс

7,98

9,74

5,29

9,17

5,85

2,72

4,05

11 класс

1,76

3,51

1,07

2,92

0,45

3,56

10,32

32,8

45,09

17,39

41,08

18,26

16,09

51,5

4,68

6,44

2,48

5,86

2,7

2.29

7,35

  Остальные классы непрофильной школы отстоят на расстояниях почти в 2 раза меньших от всех остальных классов гимназии №4 (от 20,02 до 26,2 у.е.). Эта картина характерна для “троечников”. Для “хорошистов” получили несколько другой результат: наибольшее расстояние для 11-го класса (51,5 абсолютно, 7,35 относительно), и почти сравниваются с “троечниками” 5-го класса, что очень тревожно т.к. пятиклассники-гимназисты резко отличаются друг от друга по числам, а 11–й класс – выпускной. Также велики расстояния для 6-го класса (45,09) и 8-го класса (41,08) . В целом “хорошисты” разнятся более значимо (амплитуда от 16,09 до 51,5 против 20,02 до 51,47 у.е.). Эти расчеты требуют новых мер от педагогов для оценки и сравнения  эффективности обучения и трудозатрат педагогических коллективов разных школ и классов, что открывает новые возможности в биофизической оценке результатов моделирования  параметров психофизиологических функций учащихся школ в фазовом пространстве состояний (ФПС).

В психофизиологии и нейрофизиологии в формирований психофизиологических функций большая роль отводится лимбическим структурам и лобным долям мозга. Было доказано, что у лиц с повреждениями различных отделов мозга образ предмета и его обобщенный символ формируется в правом полушарии, а его звуковое обозначение в  височной доле левого полушария.  Левое полушарие ответственно за словесный механизм, а правое за зрительное обобщение и эмоциональный фон всей ВНД. Функциональная асимметрия полушарий (ФАП) в психофизиологических  и биофизических исследованиях регистрируется для многих психических процессов и именно ФАП играет весьма важную роль в творческой деятельности индивидуума. На конечной стадии этой деятельности взаимодействие миндалины, гиппокампа  и префронтальной коры может реализовать феномен инсайта. При этом в хвостатом ядре обнаружены нейроны, которые задействованы в стадиях предрешения и решения при отсроченном выборе. На этих стадиях происходит активное взаимодействие левого и правого полушария, причем правое обеспечивает парасимпатическое возбуждение, на фоне которого происходят фантазии и формируются ассоциации, а левое полушарие осуществляет логический отбор гипотез и предположений для практической проверки (это часто протекает в режиме симпатической активации).

Во втором кластере наших исследований проведен анализ функциональной асимметрии полушарий мозга в зависимости от состояния мнемических функций в 6-ти мерном фазовом пространстве состояний у учащихся профильной и непрофильной школ. Всех обследованных мы разделили с учетом гендерных различий и специфики психической латерализации мозга.

На рисунках 9 и 10 представлены результаты расчетов параметров квазиаттракторов памяти в 6-мерном фазовом пространстве в зависимости от латерализации ФАП учащихся (мальчики) МОУ СОШ №4 и МОУ гимназии №4. Можно отметить, что увеличение объемов квазиаттракторов памяти имеет определенный характер и динамику в зависимости от типа психической асимметрии. Как видно из рисунков, состояние мнемических функций у учащихся гимназии имеет более выраженный, упорядоченный характер, т.е. они более тщательнее центруют свое внимание на выполнении задания, чем учащиеся школы, о чем говорят значения объемов квазиаттракторов и девочек и мальчиков с разной ФАП. Практически в каждом сравнении объемы квазиаттракторов памяти учащихся школы с непрофильным обучением с учетом специфики ФАП в 2-3 раза больше, чем у учащихся с профильным обучением.  Полученные результаты  объемов квазиаттракторов памяти учащихся в 6-ти мерном фазовом пространстве подтверждает наличие дифференцировки в алгоритме запуска процессов запоминания информации в зависимости от типа ФАП, наличие профильной подготовки учащихся, а также это согласуется с ранее полученными автором результатами распределения ФАП у учащихся школ г. Сургута и Сургутского района.

Рис. 9. Результаты расчета объемов параметров квазиаттракторов памяти (Y1, Y2, Y6, B(0), B(1), Z) в 6-мерном фазовом пространстве состояний в зависимости от латерализации ФАП учащихся (девочки) МОУ СОШ №4 и МОУ гимназии №4

При интеллектуальной деятельности происходит осцилляторный диалог между левым  и  правым полушарием, взаимодействие неосознаваемых и осознаваемых компонентов любого творческого процесса. Поэтому становится понятным, что преобладание правополушарной длительной активности сопровождается ярким эмоциональным жизненным фоном, который может и не обеспечить результат интеллектуальной деятельности.

Рис. 10. Результаты расчета объемов параметров квазиаттракторов памяти (Y1, Y2, Y6, B(0), B(1), Z) в 6-мерном фазовом пространстве состояний в зависимости от латерализации ФАП учащихся (мальчики) МОУ СОШ № 4 и МОУ гимназии № 4

В работе производился расчет матриц межаттракторных расстояний в условиях двух гипотез: равномерное распределение (гипотеза хаотической динамики ВСОЧ) и неравномерное распределение (гипотеза стохастического распределения). В этой связи впервые было выполнено сравнение этих двух подходов – детерминистско-стохастического подхода (ДСП) и с позиций теории хаоса и синергетики (ТХС) – на конкретных психофизиологических параметрах разных групп учащихся. В качестве примера представим сравнительные данные результатов этих двух расчетов для квазиаттракторов гендерных различий ФАП по показателям мнемических функций.

В таблицах 5 и 6 представлены матрицы межаттракторных расстояний zij между центрами хаотических статистических квазиаттракторов мнемических функций  (Y1, Y2, Y6, B(0), B(1), Z) мальчиков (м) и девочек (д)  МОУ СОШ №4 и МОУ гимназии №4 в 6-мерном фазовом пространстве состояний в зависимости от латерализации ФАП (L-левополушарная ФАП, R-правополушарная ФАП).

Как видно из таблиц 5 и 6 (сравниваются диагональные элементы матрицы), наибольшее расстояние между хаотическими центрами квазиаттракторов у девочек с левополушарной ФАП (1,16), а наименьшее – 0,25 у девочек но с правополушарной ФАП. При расчете между статистическими центрами мы наблюдали аналогичный результат у девочек с ЛФАП 4,9 (наибольшее расстояние), но наименьшее расстояние между статистическими центрами оказалось у мальчиков с ЛФАП. Полученные межаттракторные расстояния в гипотезе равномерного распределения и неравномерного распределения для ЛФАП (гимназия и школа) вообще совпали (0,67). Однако правополушарные девочки в этих гипотезах разнятся (в ДСП у мальчиков обоих типов ФАП расстояния наименьшие 0,67 и 1,13 у.е.).

Еще большие различия между ДСП и ТХС мы получили для сумм вертикальных элементов матриц Z. Абсолютный максимум в хаосе получен для правополушарных девочек (=13,03, относительно -3,25) в то время как в стохастике эта величина наименьшая (=7,57, относительная – 1,89), а наибольшее значения у левополушарных девочек. У мальчиков суммарные значения особо не отличаются (7,09 и 5,58 в хаосе, против 8,46 и 8,02 в стохастике).

Таблица 5

Матрица межаттракторных расстояний zij между центрами хаотических квазиаттракторов мнемических функций  (Y1, Y2, Y6, B(0), B(1), Z) мальчиков (м) и девочек (д)  МОУ СОШ №4 и МОУ гимназии №4 в 6-мерном фазовом пространстве состояний в зависимости от латерализации ФАП (L – левополушарные, R - правополушарные)

  Школа 

Гимназия

L д

L м

R д

R м

L д

1,16

0,41

4,54

0,45

L м

0,89

0,67

4,25

0,32

R д

3,56

5,08

0,25

4,41

R м

0,53

0,93

3,99

0,4

6,14

7,09

13,03

5,58

1,53

1,78

3,25

1,39

Таблица 6

Матрица межаттракторных расстояний zkf между центрами статистических квазиаттракторов мнемических функций  (Y1, Y2, Y6, B(0), B(1), Z) мальчиков (м) и девочек (д)  МОУ СОШ №4 и МОУ гимназии №4 в 6-мерном фазовом пространстве состояний в зависимости от латерализации ФАП (L – левополушарные, R - правополушарные)

  Школа 

Гимназия

L д

L м

R д

R м

L д

4,9

0,62

2,73

2,58

L м

4,89

0,67

2,69

2,56

R д

0,62

3,9

1,65

1,75

R м

1,23

3,27

1,1

1,13

11,64

8,46

7,57

8,02

2,91

2,11

1,89

2,005

Коэффициент корреляции элементов этих матриц тоже достаточно велики, но все таки не приближаются близко к единице (по Спирмену r=0,34), что указывает на существование различий в этих двух методах. По сути матрицы Z в гипотезе равномерного распределения выявляют различия между группами в вариабельности показателей, а в гипотезе неравномерного распределения показывают различия между математическими ожиданиями). Вполне возможно, что математические ожидания могут отличаться несущественно, а вариабельность будет большой или наоборот.

Результаты наших исследований легли в основу отбора в 10-е классы учащихся представленных школ с учетом ФАП, т.к. для изучения естественных наук необходимо левополушарное преобладание и способность эмоционально перерабатывать информацию, т.е. умение активизировать и правое полушарие. Безусловно, что для правополушарных учащихся, попытки их привлечения в научно-техническую сферу, могут закончиться безрезультатно для них. Это надо иметь ввиду учителям и директорам школ, т.к. в настоящее врем в большинстве случаев в школах формируют целые технические (естественно-научные) классы из правополушарных ребят и пытаются из них сделать творцов нового в науке и технике. Другая ситуация – когда левополушарных ребят привлекают к занятиям живописью, музыкой и другой художественной деятельностью. Получить из них профессионалов в искусстве вряд ли удастся, хотя такие усилия обогатят их эмоциональную сферу.

В следующем кластере исследований выполнен сравнительный биофизический анализ возрастной динамики сенсомоторных показателей разных групп населения Югры с использованием специально разработанной авторской программы. Она обеспечивала регистрацию латентных периодов аудио – моторной и зрительно – моторной реакции. Предъявление входных стимулов (различных квадратов на черном фоне и звукового сигнала) осуществляли с помощью генератора случайных чисел (метод Монте–Карло). Обработка и анализ  статистических закономерностей производился по специальной программе после десяти предъявлений каждого стимула. Общие (сводные) статистические данные до доверительного интервала представлены в таблице 7.

Таблица 7

Результаты статистической обработки параметров психофизиологических тестов (P1-P7) учащихся с 5 по 11 класс МОУ СОШ №4 и МОУ гимназии №4 (р=0,95)

P1

P2

P3

P4

P5

P6

P7

5 класс

Школа

0,32±0,01

0,34±0,01

0,33±0,01

0,51±0,02

1,89±0,27

2,75±0,2

1,81±0,12

Гимназия

0,31±0,02

0,3±0,01

0,36±0,01

0,63±0,05

1,14±0,07

2,05±0,09

1,9±0,08

6 класс

Школа

0,3±0,009

0,33±0,01

0,31±0,008

0,42±0,01

1,53±0,16

2,83±0,17

2,1±0,11

Гимназия

0,27±0,009

0,27±0,009

0,32±0,02

0,54±0,02

1,11±0,09

2,18±0,05

1,84±0,08

7 класс

Школа

0,35±0,01

0,32±0,01

0,35±0,01

0,42±0,01

1,36±0,12

2,73±0,12

1,68±0,07

Гимназия

0,27±0,006

0,29±0,006

0,4±0,19

0,56±0,17

1,12±0,06

2,13±0,04

1,97±0,06

8  класс

Школа

0,3±0,01

0,32±0,01

0,29±0,01

0,42±0,01

1,4±0,17

2,49±0,11

2,15±0,08

Гимназия

0,29±0,01

0,27±0,008

0,27±0,01

0,5±0,02

0,94±0,06

2,04±0,08

2,04±0,13

9 класс

Школа

0,3±0,01

0,31±0,01

0,28±0,008

0,41±0,01

1,21±0,01

2,26±0,07

2,24±0,06

Гимназия

0,26±0,006

0,26±0,007

0,27±0,007

0,41±0,01

0,72±0,02

1,92±0,005

2,31±0,07

10 класс

Школа

0,26±0,05

0,27±0,08

0,25±0,06

0,42±0,01

1,15±0,08

2,02±0,14

2,75±0,49

Гимназия

0,25±0,02

0,22±0,008

0,28±0,02

0,5±0,02

0,94±0,12

1,66±0,07

2,29±0,09

11 класс

Школа

0,3±0,01

0,35±0,01

0,29±0,01

0,41±0,01

1,05±0,05

2,46±0,21

2,25±0,08

Гимназия

0,23±0,005

0,24±0,008

0,25±0,06

0,4±0,01

0,69±0,02

1,7±0,04

2,82±0,08

Примечание: P1 – включение квадрата в постоянном месте экрана;  P2 – реакция на звук; P3 –  включение квадрата в произвольном месте экрана;  P4 – появление зеленого квадрата;  P5 – распознавание чётных и нечётных чисел;  P6 – распознавание символа; P7 – тест на  сосредоточенность внимания.

Прежде всего следует отметить, что этот блок исследований направлен на изучение состояния одной из важнейших функциональных систем организма человека  – нервно- мышечной системы (НМС). НМС человека, проживающего в природно-климатических условиях северных территорий,  в онтогенезе – это одна из наиболее уязвимых функциональных систем человека к действию существующих здесь экологических факторов среды. Выделены 11 наиболее значимых экологических факторов жизненной среды Югры, каждый из которых способен оказывать существенное влияние на НМС в динамике ее возрастных изменений. Рассмотрим более подробно результаты статистических исследований латентных периодов сенсомоторных реакций на раздражитель на примере зрительно-моторных реакций, которые ярко представили особенности онтогенеза НМС учащихся с учетом профильного и непрофильного обучения, а также  анализ показателей сенсомоторных реакций представителей пришлого населения (в основном выходцы Российской части Кавказа – для школы №4, и учащиеся гимназии №4). В целом учащиеся гимназии это дети некоренного населения в 3-ем поколении в условиях проживания на Севере РФ.

Рис. 11. Динамика изменения показателей латентных периодов сенсомоторной реакции учащихся (в зависимости от возраста) на зрительный стимул (в зимний период). Здесь: учащиеся 4-й школы - сплошная линия; учащиеся 4-й гимназии – пунктирная линия

На рисунке 11 представлена динамика показателей латентных периодов сенсомоторных реакций  учащихся школы № 4 и гимназии № 4 в зависимости от возраста в условиях ответа на зрительный стимул (появление квадрата на экране случайным образом). Можно видеть, что  имеется значительный разброс  результатов (для разных возрастных групп)  для учащихся непрофильной школы (0,32 в 5 классе, 0,35 в 7-м классе и 0,3 в 11 классе), однако для учащихся гимназии  наблюдалась плавная тенденция на уменьшение латентных периодов с 0,31 до 0,23 в зависимости от возраста. Для слухового анализатора у учащихся школы латентные периоды практически не снижались, а увеличивались  (с увеличением возраста) от 0,34 в 5-м классе до 0,35 в 11 –м классе. Однако в гимназии наблюдалось плавное уменьшение показателей сенсомоторной реакции от 0,3 в 5-м классе до 0,23 в 11-м классе (отметим, что все эти цифры соответствуют долям секунд).

А         Б

Рис. 12. Поведение параметров сенсомоторных функций в трехмерном фазовом пространстве состояний учащихся МОУ гимназии №4 (А, Vx=0,01) и учащихся МОУ СОШ №4 (Б, Vx=0,04) 10-11 классов

Для анализа движение параметров простых сенсомоторных реакций был также применен разработанный метода идентификации состояния сенсомоторных функций человека в фазовом пространстве состояний. На рисунке 12 показано движение  ВСОЧ сенсомоторных функций в 3-х мерном фазовом пространстве состояний учащихся МОУ гимназии № 4 (А) и учащихся МОУ СОШ № 4 (Б) 10-11 классов. Можно видеть, что разброс параметров сенсомоторных функций учащихся школы вокруг геометрического центра более выражен, чем у учащихся гимназии. Движение ВСОЧ  данных сенсомоторных функций имеет закономерную картину (объемы по всем 7 тестам), т.е. объемы квазиаттракторов у гимназистов меньше (Vx=0,01), чем у учащихся школы (Vx=0,04). 

Таким образом, по полученным результатам статистического анализа и применения новых авторских методов можно говорить об особенностях данных групп учащихся, в частности, данные результаты тестирования выявили ведущую сенсорную систему у учащихся школы и гимназии. Немаловажно, что ведущая сенсорная система предопределяет доминирующий канал поступ­ления информации определенной модальности. Следовательно, подобные сенсорные (информационные) нагрузки разной модальности (скорость переработки потоковой информации) могут отражать сенсорную депривацию (связанную, например, с длительный холодным зимним периодом года) особенно у учащихся непрофильной школы №4.

В следующей главе – Влияние интеллектуального развития и мотивации к обучению испытуемого на параметры квазиаттракторов когнитивных показателей –исследовалось состояние когнитивных функций учащихся в семимерном фазовом пространстве, которое включало и параметры внимания, мышления, сенсорных функций. Многомерное (размерностью m=7) пространство состояний обеспечило идентификацию существенных различий параметров квазиаттракторов различных групп обследуемых. В частности, были установлены возрастные различия в параметрах Vx и расстояний между квазиаттракторами поведения вектора состояния психофизиологических функций учащихся разных школ, в частности, профильной школы (гимназии) и непрофильной (общеобразовательной) школы № 4 г. Сургута.

На рисунке 13 представлены результаты идентификации объемов квазиаттракторов психофизиологических функций учащихся разных возрастов с профильным и непрофильным обучением (графики с учетом возрастных и половых  различий представлены в диссертации). Исходя из полученных результатов идентификации объемов (Vx) квазиаттракторов, представленные на рисунке 13, можно утверждать, что имеются существенные колебания объемов Vx у учащихся непрофильной школы. В то же время у учащихся гимназии имеется выраженные тенденция к уменьшению Vx с возрастом независимо от пола (на рис. 13 представлены обобщенные данные). Как и в исследованиях памяти квазиаттрактор психофизиологических функций учащихся 11-го класса непрофильной школы №4 резко выпадает из общей убывающей от возраста зависимости изменения Vx. Еще более ярко это проявляется при гендерных различиях: и у девочек, и у мальчиков школы № 4 Vx резко возрастает, в то время как у гимназистов обе кривые с возрастом имеют тенденцию к уменьшению. У девочек 7-го класса и у мальчиков 8-го класса также имеются особенности, но обратной направленности – резкое снижение показателя Vx. В этом проявляется особенность полового созревания, но у мальчиков колебания с возрастом более значительны, чем у девочек.

Рис. 13. Объемы квазиаттракторов психофизиологических функций в 7-ми мерном фазовом пространстве состояний учащихся школы с профильным обучением (МОУ гимназия №4) и учащихся школы с непрофильным обучением (МОУ СОШ №4) в зависимости от возраста. Здесь:  учащиеся 4 школы - сплошная линия; учащиеся 4 гимназии – пунктирная линия

Такая  динамика изменения параметров квазиаттракторов психофизиологических функций у учащихся школ с профильным и непрофильным обучением характеризует процесс обучения и изменения состояния психофизиологических функций. Для непрофильной школы эта динамика характеризуется как неустойчивая и отражает низкую мотивационную компоненту при выполнении задания. В целом, мы наблюдали подобную дивергенцию по состоянию психофизиологических функций и при учете половых различий. В последнее время в педагогическом процессе все чаще приходится сталкиваться с рядом проблем, в основе которых лежит не только овладение школьником системы знаний (и как следствие это его успеваемость), но и развитие его психофизиологических возможностей, которые влияют на эффективность  освоения нового учебного материала, на параметры его компетентности. Таким образом, динамика изменения психофизиологических функций отражает формирование межсистемных отношений, включающих интегративные показатели от простых сенсомоторных реакций до высших психических функций - ВПФ  (внимания, памяти, мышления). Если же эти межсистемные (межкластерные) отношения неустойчивы, то и неустойчиво развитие этих ВПФ, т.е.,  если человек не может удержать внимание на внутренних мыслительных процессах, то мы будем наблюдать снижение мотивации к обучению и отклонение от нормы социально-психологического поведения учащегося. Поэтому, качественный анализ и переработка внутренней (накопленной) информации – это основа интеллекта, эвристической и креативной деятельности.

Необходимо отметить, что динамика изменения параметров квазиаттракторов психофизиологических функций в зависимости от возраста может быть описана приближенно моделями в виде дифференциальных уравнений с той или иной степенью точности. Так, например, общая возрастная динамика поведения квазиаттракторов в фазовом пространстве состояний для обобщенной группы (рис.13) учащихся МОУ гимназии №4 (профильное обучение) может быть описана простой экспоненциальной зависимостью вида , где - величина общего объема квазиаттракторов движения ВСОЧ (по всем 7-ми параметрам психофизиологических функций учащихся), а - коэффициент уменьшения с возрастом. Расчет такой простой модели для учащихся гимназии дает следующие величины: с погрешностью . Однако для учащихся непрофильной школы такая модель строится с большей погрешностью: при , т.е. величина в 3 раза больше.

Использование метода многомерных фазовых пространств особо эффективно при изучении поведения векторов состояний психофизиологических функций больших групп обследуемых. В 6-й главе – Параметры квазиаттракторов состояния психофизиологических функций учащихся Югры при широтных перемещениях – представлены данные изучения динамики поведения ВСПФ детей при переездах с севера на юг России и обратно (такие переезды связаны с проведением оздоровительных мероприятий для детей Севера). Модели в фазовых пространствах состояний оказываются более успешными для описания вектора состояния психофизиологических функций (ВСПФ) детей в сравнении с детерминистскими моделями и даже стохастическими. Нами было показано на многочисленных примерах то, что статистические данные оказываются недостоверными, а расчет квазиаттракторов дает количественные отличительные результаты. Снижение вариабельности параметров  (изменчивости в динамике поведения ВСПФ) реально демонстрирует результаты оздоровительных мероприятий у школьников при отдыхе на Юге. 

На рисунке 14 представлены результаты тестирования состояния простых сенсомоторных реакций (1-3 тесты) и динамика высших психических функций (4-7 тесты), в частности, память, мышление, внимание. В этих исследованиях возраст испытуемых относится к младшему школьному периоду и к началу среднего школьного возраста (начало пубертатного периода) –  7-14 лет. Соответственно это требует учета возрастных особенностей изменений выше перечисленных тестируемых психофизиологических характеристик. Данный возраст характеризуется тем, что основные характеристики нервных процессов такие как сила, подвижность, уравновешенность находятся приблизительно на таком же уровне, как и у взрослого человека. Также в этом возрасте скорость образования условных рефлексов на простые сенсомоторные стимулы (зрительные, слуховые) возрастает. Гормональный статус ребенка ближе к началу пубертатного периода характеризуется существенной перестройкой, а в условиях севера РФ эта перестройка, в частности, имеет более запоздалый характер (в связи с длительным холодным зимним периодом – до 9 месяцев в году, и другими экологическими факторами, которые жизненную среду обитания делают гипокомфортными).  Отмечено, что у жителей Югры, особенно в детско-юношеском возрасте отмечается быстрая утомляемость ВНД, которая связана с низким альвеолярным парциальным давлением кислорода (процесс сатурации и вегетативной регуляции в целом) и, как следствие, низкая продуктивность в усвоении нового учебного материала.

Исследования, выполненные при этих широтных перемещениях, позволяли получать объективные данные о состоянии анализаторов и двигательных функций у учащихся различных возрастных групп с помощью программ ЭВМ. Определялись гендерные различия, в частности, на основе тестов распознания четных и нечетных чисел (P5), распознания символов (P6), скорости переработки информации (P7).  В рамках семимерного ФПС  нами был выполнен анализ динамики поведения вектора состояния организма человека для психофизиологических параметров учащихся Югры. В m-мерном  пространстве состояний исследовались параметры квазиаттракторов поведения ВСОЧ с помощью авторской программы «Clusters». Определялись значения всех 7-ми координат ВСОЧ (размерность фазового пространства была равна m=7) по вышеуказанным психофизиологическим параметрам.

Все полученные показатели рассчитывались на ЭВМ. Определялись все интервалы изменения по 7-ми координатам, показатели асимметрии Rx, а также рассчитывался общий объем 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. Одна из таких таблиц (см. табл. 8) представляет весь набор межкластерных расстояний для двух кластеров испытуемых (кластер мальчиков – м, содержит 4 квазиаттрактора, для 4-х обследований и кластер девочек – д, тоже для 4-х обследований).

Отметим, что статистическая обработка полученных результатов не выявила существенных различий в динамике состояния психофизиологических функций. Например, у мальчиков результаты соотношения выполнения тестов Р(1) при первом обследовании и 4 обследовании имеют несущественные различия 0,31±0,02 и  0,29±0,009, соответственно у девочек – 0,36±0,02 и  0,3±0,01. Практически влияние переезда и лечебно-оздоровительных мероприятий, проведенных в санатории, на состояние психофизиологических функций с позиций статистики не отразилось (по всем семи предложенным тестам) при 4-х обследованиях: 1-е обследование – перед отъездом; 2-е обследование – сразу после приезда с санаторий; 3-е обследование – перед отъездом из санатория и 4-е после приезда в Сургут. В рамках нового метода рассчитывались два типа матриц межаттракторных расстояний: вариант хаотического квазиаттрактора (см. табл. 8) и вариант расстояний между статистическими математическими ожиданиями (некоторый аналог хаотического квазиаттрактора, но в расчете на неравномерное распределение (см. табл. 9). Характерно, что при третьем измерении (все хорошо отдохнули) квазиаттракторы мальчиков и девочек сблизились по параметрам. В остальные измерения различие между ними существенные (шкала по вертикали неравномерная!).

Примеры двух вариантов матриц (в гипотезе равномерного распределения – табл. 8 и в гипотезе неравномерного распределения – табл. 9) представлены ниже для сравнения. Корреляция между этими двумя матрицами высока (более 0,8), а расчет по столбцам в абсолютных величинах дает для первой матрицы наибольшее расстояние у девочек перед отъездом из Сургута (абсолютная величина – 2.13, относительная – 0,53), а для девочек перед отъездом из санатория – наименьшее расстояние (1.32 и 0,33). Приблизительно такая же зависимость, но с другими величинами  получилась для гипотезы неравномерного распределения (1д: 5,87 и 1,46, а для 3д: 4,18 и 1,04). Отметим, что в стохастике расстояния между стохастическими центрами квазиаттракторов получились другие (большие по величине, чем в хаосе, т.е. чем для равномерного распределения). Однако как в стохастике, так и в хаосе межаттракторное расстояние является эффективной мерой (интегрированной оценкой) процессов, происходящих с организмом детей при перемещениях.

Рис. 14. Динамика изменения объемов квазиаттракторов параметров психофизиологических функций учащихся (мальчики, девочки и общий показатель) в условиях широтного перемещения. Здесь: мальчики; девочки, общий

Из таблицы 8 следует, что наименьшее отличие между параметрами ВСПФ у девочек и мальчиков мы имеем после приезда из санатория (0,19), а наибольшее (0,37) до отъезда, т.е. лечение дало существенный эффект. Наибольшее же отличие имеется между мальчиками и девочками до отъезда и после приезда (0,69 и 0,67). В стохастике эти отличия менее выражены (1,81 и 1,38 соответственно), что представлено в таблице 9.

Отметим еще раз: отдельные расчеты в статистике (по отдельным координатам ВСПФ) не дают статистически значимых различий. Отсюда следует вывод, что метод фазовых пространств – эффективный подход в расчетах поведения сложных, многомерных биосистем. Этот метод может быть применен для размерностей ФПС исчисляемых сотнями или тысячами признаков (m>100). В таких случаях изучение отдельных признаков превращается в чрезвычайно сложную процедуру, а в фазовом пространстве состояний, с помощью ЭВМ, можно быстро сравнивать огромные массивы и идентифицировать параметры порядка (наиболее важные диагностические признаки). В частности, для этого кластера данных из семи параметров ВСПФ тоже были выделены 5-й и 6-й признаки (как наиболее значимые, т.е. как параметры порядка) методом анализа величины Vx и межаттракторные расстояний  .

Между положениями квазиаттракторов ВСОЧ в ФПС наиболее выделяются квазиаттракторы  девочек и  мальчиков в 1-м и 4-м измерениях. При сравнении параметров сенсомоторных реакций у мальчиков и девочек в 4-м измерении мы имеем минимальные различия в положении квазиаттракторов в рамках хаотической оценки, чего нельзя сказать относительно стохастики (1,76 – имеет максимальное значение, а в 3-м измерении 0,75 минимально). Применение системного синтеза для расчета параметров квазиаттракторов показало, что динамика движения этих параметров имеет выраженную зависимость между напряженностью сенсомоторных и психических функций и широтного перемещения.

Таблица 8

Матрица межаттракторных расстояний zij между центрами хаотических квазиаттракторов вектора состояния организма мальчиков (м) и девочек (д)  по всем обследованиям (1-е  – перед отъездом; 2-е – сразу после приезда  в санаторий; 3-е – перед отъездом из санатория и 4-е после приезда в Сургут) измерениям в 7- мерном фазовом пространстве

z0

z0

0,37

0,37

0,49

0,67

0,46

0,26

0,27

0,39

0,61

0,35

0,3

0,21

4 м

0,69

0,43

0,26

0,19

2,13

1,41

1,32

1,46

0,53

0,35

0,33

0,19

Таблица 9

Матрица межаттракторных расстояний zkf между центрами статистических квазиаттракторов вектора состояния организма мальчиков (м) и девочек (д)  по всем обследованиям (1-е  – перед отъездом; 2-е – сразу после приезда в санаторий; 3-е – перед отъездом из санатория и 4-е после приезда в Сургут) измерениям в 7- мерном фазовом пространстве

zg

zg

1,2

1,24

1,04

1,38

1,51

1,31

0,98

0,78

1,35

0,98

0,75

0,8

4 м

1,81

1,65

1,41

1,76

5,87

5,18

4,18

4,72

1,46

1,29

1,04

1,18

В частности, уменьшение размеров квазиаттракторов ВСОЧ после приезда (отдыха в санатории) свидетельствует о снижении степени разброса в фазовом пространстве состояний координат ВСОЧ для разных детей. Отметим, что расширение границ квазиаттракторов сигнализирует о том, что некоторые дети входят в область патологии, которая клинически еще и не проявляется. Однако параметры сенсомоторных функций уже сигнализируют о неудовлетворительной адаптации, отклонении от нормы. Очевидно, что при отъезде из санатория квазиаттрактор ВСОЧ сужается за счет нормализации всех функций организма для всех групп обследованных детей.

Характерно, что суммы элементов столбцов матрицы для девочек (1д) имеют абсолютный максимум в первом измерении (2,13) и наименьшее значение в 3-м измерении (1,32). Однако в стохастике таких особых различий нет (хотя для 1д имеем максимум 5,87 и для 3д абсолютный минимум 4,18). При этом амплитуда этих невелика (4,18 – 5,87). Это еще раз подчеркивает большую выразительность данных в гипотезе равномерного распределения (хаосе), чем неравномерного распределения (традиционная стохастика). Это является общим выводом динамики изменения психофизиологических параметров ВСОЧ для всех наших измерений.

Выводы

  1. Разработанные новые методы моделирования  идентификации состояния психофизиологических функций человека в фазовом пространстве состояний обеспечивают в целом идентификацию гендерных и возрастных различий регистрируемых параметров учащихся Югры.
  2. Анализ параметров мнемических функций (в частности Y1) разных возрастных групп учащихся обеспечил построение математических моделей в рамках уравнения Ферхюльста – Пирла (кривые с насыщением), причем экспериментальные кривые для учащихся гимназии выходят быстрее на насыщение, а сама асимптота опущена значительно ниже, чем у учащихся непрофильной школы, и, наоборот, для показателя мнемических функций B(1) логистическая кривая более выражена, а асимптота расположена выше, чем аналогичная кривая B(1) для учащихся профильной школы.
  3. Параметры всех (Y1, Y2, Y6, B(1), B(0)) мнемических функций учащихся всех возрастных групп коренного населения (ханты) у девочек существенно не различается (между “троечниками” и “хорошистами”), а у мальчиков различия существенные (между “троечниками” и “хорошистами”), однако первые три параметра (Y1, Y2, Y6) у мальчиков имеют большие (худшие) значения, чем таковые у девочек. Для пришлого населения при сравнении профильных и непрофильных (без учета успеваемости) школ объемы квазиаттракторов параметров памяти гимназистов имеют устойчивую тенденцию на убывание (моделируются отрицательной экспонентой), в то время как объемы квазиаттракторов параметров памяти учащихся непрофильной школы имеют выраженную колебательную возрастную динамику  (максимум в 7-м классе- 39 и 11-м классе-58 у.е.). Объемы квазиаттракторов параметров памяти для учащихся “троечников” обеих школ имеют выраженный колебательный характер (6 класс - 37,7, 11-й класс 37,7), при этом учащиеся “хорошисты” для непрофильной школы имеют сходную возрастную динамику с “троечниками”, а учащиеся “хорошисты” гимназии описываются убывающей экспонентой по параметрам объемов этих квазиаттракторов.
  4. Анализ матриц межаттракторных расстояний мнемических функций для учащихся “троечников” показал наибольшее различия 5 –го  и 10-го класса непрофильной школы, однако, для учащихся “хорошистов” эти матрицы дают другую картину: наибольшее расстояние мы имеем для 5-х классов (51,5), а также для 6-х и 8-х классов. В целом, “хорошисты” отличаются по параметрам межаттракторных расстояний мнемических функций более значимо чем учащиеся “троечники” (сумма диагональных элементов для “троечников” - 29,44, а для “хорошистов”- 34, 23), особенно это проявляется в 11-м классе (у “троечников” z=3,69, у “хорошистов” - z=10,32 у.е.).
  5. Исследование функциональной асимметрии полушарий учащихся (девочки и мальчики) профильной и непрофильной школы показало, что при сравнении объемов квазиаттракторов параметров памяти девочек и мальчиков гимназии и непрофильной школы, у гимназистов объемы квазиаттракторов имеют меньшие значения (например, ПФАП у девочек – гимназисток Vx=13,51, а у девочек непрофильной школы Vx =55,12, а у мальчиков с ЛФАП гимназистов Vx = 37,13, а у аналогичных мальчиков непрофильной школы Vx=73,79). Анализ матриц межаттракторных расстояний выявил, что наибольшее суммарное расстояние в фазовом пространстве мы имеем для «правополушарных» девочек из непрофильной школы (=13,03), за ними идут «левополушарные» мальчики из непрофильной школы (=7,09) в гипотезе равномерного распределения (расчет в хаосе), в гипотезе неравномерного (статистического) распределения наибольшее суммарное расстояние мы получаем для «левосторонних» девочек (=11,64) и опять для «левосторонних» мальчиков (=8,46). 
  6. Модели параметров сенсомоторных реакций человека в фазовом пространстве состояний демонстрируют выраженную убывающую зависимость от возраста (для учащихся гимназии в виде dx/dt=-ax), причем для учащихся непрофильной школы такая зависимость слабо выражена (фактически, получили колебательную динамику с возрастом, а в 11-м классе параметр даже увеличивается). Модели объемов квазиаттракторов дают более выраженную динамику различия: в старших классах объемы квазиаттракторов гимназистов в несколько раз меньше чем аналогичные объемы у учащихся непрофильной школы. 
  7. Анализ возрастной динамики параметров когнитивных функций учащихся выявил существенные различия между гимназистами и учащимися непрофильной школы: объемы квазиаттракторов психофизиологических функций в семимерном фазовом пространстве состояний для учащихся гимназии описывается зависимостью dz/dt=-bz при b=-0,03 (погрешность 0.96 %), для учащихся непрофильной школы b=-0.09 (погрешность 1,99 %), причем для 11-го класса непрофильной школы имеется резкий скачок параметров квазиаттракторов в сторону увеличения, что внушает большие опасения относительно их возможностей для дальнейшего обучения в вузе. 
  8. Сравнение моделей в фазовом пространстве  состояний поведения вектора состояния психофизиологических функций  учащихся при широтных перемещениях (поездки на юг РФ) показало высокую эффективность синергетических моделей в сравнении с традиционным стохастическим подходом: объемы квазиаттракторов параметров психофизиологических функций мальчиков и девочек различаются между собой  существенно (мальчики имеют более низкие значения по всем временным точкам измерения), однако общая тенденция однотипная для мальчиков и девочек – наименьшее значение Vx  мы имеем в третьем измерении (перед отъездом из санатория), а наибольшие значения в первом измерении (перед отъездом из Сургута), различия почти на 3 порядка.
  9. Анализ матриц межаттракторных расстояний в гипотезе равномерного распределения показал, что сумма элементов столбцов (для девочек перед отъездом из Сургута) хаотической матрицы имеет абсолютный максимум в первом измерении (2,13) и наименьшее значение в 3-м измерении (1,32), однако в стохастике таких особых различий нет (хотя для 1д имеем максимум 5,87 и для 3д абсолютный минимум 4,18).

Практические рекомендации

  1. Разработанные методы изучения психофизиологических функций учащихся и программные продукты для обработки получаемой информации целесообразно использовать (и в ряде школ уже используются) для мониторинга психофизиологических возможностей учащихся, проживающих на севере РФ.
  2. Предлагаемый разработанный синергетический подход целесообразно использовать органам управления образованием для объективной  оценки качества работы педагогических коллективов школ, т.к. очень часто путем специального отбора в гимназии формируют классы с уже высокими когнитивными способностями учащихся и усилия учителей могут быть не столь высоки как в обычной школе, где исходный уровень психофизиологических функций может быть очень низким.
  3. Разработанные модели в фазовых пространствах состояний возрастных и гендерных  изменений параметров  психофизиологических функций могут использоваться для компактного хранения данных об учащихся школ и для оценки действия экологических факторов среды на здоровье детей и подростков Югры.
  4. Системный синтез и моделирование психофизиологических функций целесообразно использовать для планирования оптимальных учебных нагрузок в индивидуальной работе с учащимися путем персонального измерения для каждого учащегося, его обобщенного расстояния до центров квазиаттракторов, полученных при анализе целой группы или всей школы.

По теме диссертации опубликовано 66 научных работ, в том числе: 3 свидетельства о государственной регистрации программ ЭВМ, 1 заявка на способ, 5 монографий, 3 учебно – методических пособия, 15 статей в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК, 39 статей в других журналах, научных сборниках, основные публикации:

Патенты, изобретения, свидетельства о государственной регистрации программ ЭВМ:

  1. Еськов В.М., Кулаев С.В., Филатов М.А. Программа количественной оценки показателей памяти человека. / Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ № 2005612886, РОСПАТЕНТ. – Москва, 2005.
  2. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Еськов В.В, Филатов М.А. Идентификация параметров порядка (наиболее значимых диагностических признаков) методов расчета матриц состояний. / Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ №2010613309, РОСПАТЕНТ. – Москва, 2010.
  3. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Филатов М.А. Программа медицинской диагностики по расстоянию между фактической точкой вектора состояния организма человека и ближайшими центрами квазиаттракторов. / Свидетельство об официальной регистрации программы на ЭВМ №2010613543, РОСПАТЕНТ. – Москва, 2010.
  4. Еськов В.М., Еськов В.В., Филатов М.А. Способ корректировки лечебного или физкультурно-спортивного воздействия на организм человека в фазовом пространстве состояний с помощью матриц расстояний. // Приоритет № 2010108496/14 (011985) от 28.05.2010.

Монографии:

  1. Филатов М.А.. Основные теоретические представления компартментно-кластерной теории биосистем (ККТБ) и теории фазатона мозга (ФМ) в частности. / Ю.М. Филатов, М.А. Филатов/  Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине.  Часть V. Системный анализ и управление гомеостазом организма в норме и при патологии в аспекте компартментно-кластерного подхода. / Самара: Офорт, 2005. –  C. 7 – 19.
  2. Филатов М.А. Трактовка компартментно – кластерной теории биосистем и фазатонной теории мозга с позиций синергетики. / О.Е. Филатова, В.А. Папшев, М.А. Филатов / Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VI. Системный анализ и управление гомеостазом организма в норме и при патологии в аспекте компартментно-кластерного подхода-  Самара: Офорт (гриф РАН), 2005. –  C. 6 – 11.
  3. Филатов М.А. Соотношение между стохастическим и хаотическим подходами в трактовке нормы и патологии. Системный анализ аттракторов этих состояний в фазовом пространстве в рамках синергетического подхода. / И.Н. Вечканов, М.А. Филатов, А.В. Хисамова /Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VII. Cинергетический компартментно – кластерный анализ и синтез динамики поведения вектора состояния организма человека на Севере РФ в условиях саногенеза и патогенеза. Под ред. В.М. Еськова. А.А. Хадарцева. - Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2008. – С. 20 – 27.
  4. Филатов М.А. Вектор изменения центральной гносеологической парадигмы в медицине. /В.М. Еськов, А.А. Хадарцев, М.А. Филатов / Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VIII. Общая теория систем в клинической кибернетике. // Под ред. В.М. Еськова. А.А. Хадарцева. - Самара: ООО «Офорт» (гриф РАН), 2009. -  С. 7 – 30.
  5. Филатов М.А. Метод фазовых пространств в моделировании психофизиологических функций учащихся и студентов Югры. / Под ред. В.М. Еськова - Самара: ООО «Офорт», 2010. - 157 с.

Учебно методические пособия:

  1. Филатов М.А. Биофизика. Часть 2. / В.М. Еськов, О.В. Климов, М.А. Филатов/  учебное пособие для студентов биологического факультета СурГУ (курс лабораторно-практических работ) / Под ред. В.М. Еськова Самара - Сургут: ООО “Офорт”, 2007.  – 114 с.
  2. Филатов М.А. Системная экология.  Часть 2.  (стохастический и синергический подходы). / В.М. Еськов, С.А. Третьяков, М.А. Филатов // Учебное пособие для студентов биологических факультетов университетов по выполнению лабораторно-практических работ (специализация “Биоэкология”). / Под ред. В.М. Еськова Самара - Сургут: ООО “Офорт”, 2007.  –  91 с.
  3. Филатов М.А. Методы нейрокибернетики в задачах диагностики саногенеза и патогенеза. / В.М. Еськов, О.В. Климов, М.А. Филатов // Учебно – методическое пособие для студентов 3, 4 курсов медицинского факультета и постдипломного образования (интернатура, аспирантура), а также для специалистов в области системной экологии и экологии человека., Сургут – ООО “Офорт”, 2010. – 115 с.

Статьи, опубликованные в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК при соискании ученой степени доктора наук:

  1. Филатов М.А. Исследование гомеостаза динамических биосистем в рамках нового системно – кластерного подхода. / Ю.М. Попов, Т.Ю. Зуевская,  М.А. Филатов и др. // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе,  Приложение к журналу “Открытое образование”, Гурзуф. – 2005. – С. 61 –63.
  2. Филатов М.А. Информационные подходы в изучении и моделировании творческих способностей учащихся и студентов. / В.М. Еськов, И.Л. Пшенцова, М.А. Филатов и др. // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе, Приложение к журналу “Открытое образование”, Гурзуф. – 2005. –  С. 241 – 245.
  3. Филатов М.А. Системная трактовка понятия фазатона мозга человека применительно к норме и патологии. / В.М. Еськов, Ю.М. Попов, М.А. Филатов // Вестник новых медицинских технологий. – 2005. – Т. XII, № 1. –  С. 14 – 17.
  4. Филатов М.А. Сравнительный системный анализ показателей кардио – респираторной системы учащихся г. Сургута и г. Самары в рамках теории хаоса. / В.В. Козлова, И.Л. Пшенцова, М.А. Филатов и др. // Вестник новых медицинских технологий  – 2007 – XIV, № 1. – С. 29 – 31.
  5. Филатов М.А. Состояние функциональных систем организма человека в условиях нарушения суточной ритмики. /В.М. Еськов, Ю.В. Кашина, М.А. Филатов и др.  // Вестник новых медицинских технологий -2007 - XIV, № 1 – С. 27 – 29.
  6. Филатов М.А.  Обеспечение гомеостаза школы через гомеостаз организма отдельного учащегося с позиции синергетики. / В.И. Адайкин, В.М. Еськов, Филатов М.А. и др. // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе, Приложение к журналу “Открытое образование” – 2007. – С. 54 – 57.
  7. Филатов М.А. Системный анализ параметров сенсомоторных реакций учащихся - представителей пришлого и коренного населения Югры. / О.Е. Филатова, О.И. Химикова, М.А. Филатов // Вестник новых медицинских технологий – 2008, Т. XV, №4 –  С. 206 – 208.
  8. Филатов М.А. Синергетические аспекты психофизиологии творчества. /  В.М. Еськов, Д.А. Жарков, М.А. Филатов и др. // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе, Приложение к журналу “Открытое образование”. – 2008. – С. 404 – 406.
  9. Филатов М.А. Использование новых компьютерных технологий в анализе параметров организма учащихся с позиций синергетики. / И.П. Дудина, А.Г. Назин, М.А. Филатов и др.// Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе, Приложение к журналу “Открытое образование”. – 2008. – С. 420 – 422.
  10. Филатов М.А. Системный анализ и синтез параметров вектора состояния анализаторов у школьников Югры.  /  О.И. Химикова, О.Е. Филатова, М.А. Филатов и др. // Информатика и системы управления. ­–  2009. –  № 4 (22). – С. 67 –69.
  11. Филатов М.А. Системный анализ квазиаттракторов параметров вектора состояния психофизиологических функций человека на Севере. / С.Ю. Сорокина, М.А. Филатов, А.В. Хисамова А.В. и др. // Информатика и системы управления. – 2009. –  № 4 (22). – С. 15 – 16.
  12. Филатов М.А.  Системный анализ иммуносерологических показатели крови детей народности ханты в фазовом пространстве состояний. /  Н.Н. Меркулова, О.Е. Филатова, М.А. Филатов // Вестник новых медицинских технологий – 2009 – XVI, №1/1 –  С. 130 – 132.
  13. Филатов М.А. Корректировка лечебного и лечебно – оздоровительного воздействия с помощью фазовых пространств состояний./ В.М. Еськов, В.В. Еськов, М.А. Филатов и др./ Информатика и системы управления. – 2010. –  № 1 (24). – С. 16 – 18.
  14. Филатов М.А. Оценка эффективности лечебного воздействия на организм человека с помощью матриц расстояния. / В.М. Еськов, Ю.В. Добрынин,  М.А.Филатов и др./ Информатика и системы управления. –  2010. –  № 1 (24). – С. 105 – 108.
  15. Филатов М.А. Возрастная динамика изменений параметров квазиаттракторов психофизиологических функций учащихся школ с профильным и непрофильным обучением. / В.М.Еськов, Филатов М.А., И.В.Буров и др.// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2010 – Т.9, №2 – С. 608 – 612.

Статьи в других журналах, научных сборниках:

  1. Филатов М.А. Измерительные системы для рефлексометрических исследований в психофизиологии. / В.М. Еськов, О.Е. Филатова, М.А. Филатов // Материалы международной конференции “Датчики и преобразователи информации систем измерения”. М.:МГИЭМ, 1999. – С. 129 – 130.
  2. Филатов М.А. Измерение количественных показателей психических функций человека на основе диагностического комплекса М-2. / В.М. Еськов, Н.А. Рузанкина, М.А. Филатов и др.//Материалы международной конференции “Датчики и преобразователи информации систем измерения”. М.:МГИЭМ, 2003. – С. 270.
  3. Филатов М.А. Соотношение между показателями памяти, внимания и сенсомоторики у учащихся с позиций фазотонной теории мозга и кластерной теории биосистем. / В.М. Еськов, Н.А. Рузанкина, М.А. Филатов и др.  // Материалы Всероссийской конференции с международным участием “Достижения биологической функциологии и их место в практике образования”. – Самара; ГП “Перспектива”; СамГПУ, 2003. – С. 94 – 96.
  4. Филатов М.А. Сравнительный анализ функциональной асимметрии полушарий у учащихся с различной профессиональной направленность. / Е.В. Майстренко, Н.А. Рузанкина, М.А. Филатов // Материалы конференции “Наука и инновация XXI века”. Сургутский гос.ун-т.- Сургут: Изд-во СурГУ, 2003. – С. 206 – 207. 
  5. Филатов М.А. Влияние климатических факторов Севера РФ на показатели кардио – респираторной системы школьников. / В.М. Еськов В.М., А.В. Хисамова, М.А. Филатов  //“Экологический вестник Югории” - Т. I, № 1-2, 2004. – С. 42 – 49.
  6. Филатов М.А.  Психофизиологический мониторинг населения ХМАО: состояние и перспективы. / В.М. Еськов, О.В. Климов, М.А. Филатов и др. /Сб. науч. трудов  Сургутского государственного университета. – Сургут: Изд-во СурГУ, 2004.  –  С. 28 – 31.
  7. Filatov M.A.  Identification of mathematical model of human memory systems with aid of computer according to two mathematical approaches. / V.M. Eskov, M.A. Filatov // Proceedings of (Astes de) MS’2004, Lyon – Villeurbanne, 2004. – P. 14.1 – 14.3.
  8. Филатов М.А. Системный анализ и моделирование показателей памяти у учащихся Севера РФ. / В.М. Еськов, О.А. Синюк, М.А. Филатов и др. // Материалы международной конференции по нейрокибернетике, Ростов-на-Дону. – 2005.  – С. 75 – 77.
  9. Филатов М.А. Системные исследования показателей психофизиологических функций учащихся Севере РФ. / В.М. Еськов, Ю.В. Добрынин, М.А. Филатов // Научные труды I съезда физиологов СНГ (Дагомыс). – 2005. –  С. 148.
  10. Филатов М.А. Состояние психофизиологических функций учащихся Югры в осенний и зимний периоды обучения. / О.И. Кочурова, Е.В. Майстренко, М.А. Филатов и др. // Экологический вестник Югории. – 2005. – Т. II, № 1. –  С. 36 – 53.
  11. Филатов М.А. Фазатонная теория мозга в объяснении особенностей состояния ФСО и показателей функциональной асимметрии полушарий (ФАП) мозга человека на Севере. / О.И. Кочурова, И.Л. Пшенцова, М.А.Филатов // Экологический вестник Югории. – 2005. – Т. II, № 1. – С. 54 – 66.
  12. Filatov M.A. Knowledge- based expert system for fazaton brain identification. / V.M. Eskov, T.V. Zuevskaya, M.A. Filatov et al. // Proceeding of international conference on modeling and simulation. Minsk, Belarus – 2005. – С. 107 – 109.
  13. Филатов М.А. Фазатонная теория мозга в описании психофизиологических функций учащихся Югры. / С.Ю. Сорокина, А.В. Хисамова, М.А.Филатов // “Наука и инновация XXI века”. Сургутский гос.ун-т.- Сургут: Изд-во СурГУ, 2005. – C. 403 – 405.
  14. Филатов М.А. Анализ вариабельности сердечного ритма у учащихся различных возрастных групп, проживающих в ХМАО – Югре. / О.И. Кочурова, Е.А. Мишина, М.А. Филатов и др.// Экологический вестник Югории. – 2006. – Т. III, № 1-2. – С. 45 – 51.
  15. Филатов М.А. Системный анализ динамики состояния функциональных систем организма человека в рамках фазатонной теории мозга. / К.Н. Берестин, Ю.Г. Бурыкин, М.А. Филатов и др.// Сборник научных трудов. Вып. 27. Естественные науки /  Сургу. Гос. ун-т. – Сургут:Изд-во СурГУ, 2007. – С. 74 – 79.
  16. Филатов М.А. Вегетативный статус и функциональная асимметрия полушарий мозга в корреляции с успеваемостью учащихся ХМАО-Югры. / В.М. Еськов, В.И. Майстренко, М.А. Филатов и др. // От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине: Международный междисциплинарный симпозиум, Судак, Крым, Украина, 17-28 сентября 2007. – С. 44 – 46. 
  17. Филатов М.А. Оценка физиологических функций организма школьников Югры в свете синергетической парадигмы. / И.Л. Пшенцова, А.В. Хисамова, М.А. Филатов // Экологический вестник Югории.  – 2008. – Т. V, № 3. – С. 32 – 37.
  18. Филатов М.А. Системный анализ параметров памяти и функциональной асимметрии полушарий студентов с позиции теории хаоса и синергетики. / В.И. Майстренко, С.Ю. Сорокина, М.А. Филатов и др. // Экологический вестник Югории.  – 2008. – Т. V, № 3. – С. 38 – 44.
  19. Филатов М.А.Системный анализ функциональной асимметрии полушарий в развитии мнемических функций учащихся Севера РФ. / О.И. Кочурова, О.И. Шатрова, М.А. Филатов и др. // Сборник статей Всероссийской научной конференции (Самара) – 2008 – С. 188 – 191. 
  20. Оценка физиологических функций организма школьников Югры в свете синергетической парадигмы. / И.Л. Пшенцова, М.А.Филатов, Хисамова А.В. // Экологический вестник Югории.  – 2008. – Т. V, № 3. – С. 32 – 37.
  21. Филатов М.А. Системный анализ параметров памяти и функциональной асимметрии полушарий студентов с позиции теории хаоса и синергетики. / В.И. Майстренко, С.Ю. Сорокина, М.А. Филатов и др. // Экологический вестник Югории.  – 2008. – Т. V, № 3. – С. 38 – 44.
  22. Филатов М.А.  Системный анализ психофизиологических функций учащихся в условиях действия метеофакторов Югры. / О.И. Кочурова, С.Ю. Сорокина, М.А. Филатов и др. // Экологический вестник Югории.  – 2008. – Т. V, № 3. – С. 62 – 71.
  23. Филатов М.А. Системный анализ функциональной асимметрии полушарий в развитии мнемических функций учащихся Севера РФ. / О.И. Кочурова, О.И. Шатрова, М.А. Филатов и др.// Сборник статей Всероссийской научной конференции (Самара) – 2008 – С. 188 – 190.
  24. Филатов М.А. Влияние широтных перемещений на параметры психофизиологических функций учащихся Югры. / Р.А. Антонова, В.Н. Кочуров, М.А.Филатов и др. // Экологический вестник Югории.  – 2009. – Т. VI, № 3. – С. 22 – 26.
  25. Филатов М.А. Сравнительный анализ состояния психофизиологических функций и успеваемости учащихся г. Лянтора. / Р.А.Антонова, И.В. Буров, М.А. Филатов и др. // Экологический вестник Югории.  – 2009. – Т. VI, № 3. – С. 31 – 35.
  26. Филатов М.А. Анализ проблем влияния экофакторов Югры на состояние психофизиологических функций и успеваемость учащихся Югры. / А.С. Бурыкина, В.М. Еськов, М.А. Филатов // Экологический вестник Югории.  – 2009. – Т. VI, № 4. – С. 69 – 75.
  27. Filatov M.A.  Synergetic property of human organism in normal and pathological states. / O.E. Filatova, M.A.Filatov, A.V. Khisamova et al. // 5th Conference of the Eastern Mediterranean Region of the International Biometric Society (EMR-IBS) – 2009 – P. 254 – 255.
  28. Филатов М.А. Память и мышление учащихся Югры в аспекте перехода в постиндустриальное общество / А.В. Хисамова, С.Ю. Сорокина, М.А. Филатов и др. // Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях: Всероссийская конференция, 13-15 мая 2009 г., /  Рос. акад. Наук, Ин-т прикладной физики [и др.]. – Нижний Новгород//: ИПФ РАН, 2009. – С. 159 – 162.
  29. Филатов М.А. Нейрокомпьютерная идентификация параметров порядка психофизиологических функций учащихся Югры. // М.А. Филатов, Климов О.В. / Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях: Всероссийская конференция, 13-15 мая 2009 г., /  Рос. акад. Наук, Ин-т прикладной физики [и др.]. – Нижний Новгород: ИПФ РАН, 2009. – С.162 – 164.
  30. Филатов М.А. Синергетический подход в оценке интегративных показателей работы мозга учащихся  Югры. / В.Н. Кочуров, С.Ю. Сорокина, М.А. Филатов и др. // Материалы XV международной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на Дону) – Т. 1, 2009 – С. 342 – 345. 
  31. Filatov M.A. The investigation of the synergetic properties of neuron network regulating the pulse rate according to compartmental approach. / V.M. Eskov, A.S. Anufriev, M.A. Filatov // Proceedings XV International conference on neurocybernetics (Rostov-on-Don) – V.2, 2009 – P. 257 – 259.
  32. Филатов М.А. Знаниевый подход в оценке параметров порядка, русел и джокеров в общем контексте развития человечества и теории познания.  / В.М. Еськов, Ю.М. Попов, М.А. Филатов и др. // Экологический вестник Югории.  – 2010. – Т. VII, №1. – С. 4 – 12.
  33. Филатов М.А. Синергетический подход в расчетах матриц межаттракторных расстояний параметров памяти человека. / //Синергетика природных, технических и социально-экономических систем: сб. статей VIII Международной заочной научной конференции. – Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2010. – С. 27-31.
  34. Филатов М.А. Динамика (с возрастом) объемов квазиаттракторов памяти в зависимости от успеваемости учащихся школ с профильным и непрофильным обучением. // Экологический вестник Югории.  – 2010. – Т. VII, № 2. – С.54-59.
  35. Филатов М.А. Моделирование в фазовом пространстве состояний процессов восприятия и переработки информации в аспекте возрастных и гендерных различий. //Экологический вестник Югории.  – 2010. – Т. VII, № 2. – С.60-64.

Список сокращений

  1. БДС – биологическая динамическая система
  2. ВПФ – высшие психические функции
  3. ВСС – вектор состояния системы
  4. ВСОЧ – вектор состояния организма человека
  5. ДСП – детерминистско – стохастический подход
  6. ККП – компартментно-кластерный подход
  7. ККТБ – компартментно-кластерная теория  биосистем
  8. КМР – коэффициент мнемической реверберации
  9. ЛФК – левая фронтальная кора
  10. ММР – метод минимальной реализации
  11. НВС – нейровегетативный системокомплекс
  12. НМС – нейромоторный системокомплекс
  13. НТС – нейротрасмиттерный системокомплекс
  14. ПП – параметры порядка
  15. ПФК – правая фронтальная кора
  16. ПФ – психофизиологическая функции
  17. ТФМ (ФТМ) – теория фазатона мозга
  18. ТХС – теория хаоса и синергетики
  19. ФАП – функциональная асимметрия полушарий мозга
  20. ФМ – фазатон мозга
  21. ФПС – фазовое пространство состояний
  22. ХМАО – Ханты-Мансийский автономный округ – Югра

Формат 60×84/16. Объем 1,07 уч.-изд.л. Тираж 60 экз. Заказ №517. Отпечатано на ризографе в полиграфическом отделе СурГУ, 628400, г. Сургут, ул. Лермонтова, 5.







© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.