Результаты экспериментальных исследований влияния интеллектуальной нагрузки на функциональное состояние студента в информационно-образовательной среде

Заключение

Анализ спецификаций и международных соглашений в сфере электронного обучения повлек создание интероперабельных обучающих модулей, обладающих возможностью встраивания в любые системы, соответствующие спецификации SCORM.

Разработанная модель адаптивного формирования учебной траектории, основанного на итеративном обучении, позволяет эффективно использовать ресурсы для проведения обучения в электронной среде, добиться более высоких результатов обучения, вместе с тем снижая ведущую роль преподавателя в процессе обучения.

Использование предложенных механизмов адаптации обучающего модуля к обучаемому позволит повысить эффективность системы за счет использования более эффективной методики обучения.

Литература

1. Мельников А. В., Цытович П. Л. Принципы построения обучающих систем и их классификация [Электронный ресурс]. - URL: http://scholar.urc.ac.ru/ped_journal/numero4/pedag/tsit3.html.ru (дата обращения: 05.03.2009).

2. Новиков Д. А. Закономерности итеративного научения. - М.: ИПУ РАН, 1998. - 77 с.

3. Курзыбова Я. В. Использование SCORM SEQUENCING AND NAVIGATION для построения адаптивной траектории обучения // Открытое образование, 2007. № 3. С. 41-46.

4. Организация учебного материала // Стандарт SCORM и его применение [Электронный ресурс]. -URL: http://cccp.ifmo.ru/scorm/__8.html (дата обращения: 05.03.2009).

5. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++. 2-е изд. - М.: Бином, 2000. - 560 с.

6. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML: Руководство пользователя / Пер. с англ. - М.: ДМК Пресс, 2001. - 432 с.

УДК 616.12+004.5+004.9+681.5+378.14+37.04

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ВЛИЯНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ НАГРУЗКИ НА ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ СТУДЕНТА В ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

А. В. Лямин, к. т. н., директор центра дистанционного обучения Тел.: (812) 232-59-14, e-mail: lyamin@mail.ifmo.ru; http://de.ifmo.ru В. А. Разыграева, аспирант кафедры «Компьютерные образовательные технологии» Тел.: (911) 197-81-87, e-mail: raveron05@yandex.ru Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики www.ifmo.ru

The article considers the estimation of influence of learning on the student. For this purpose the training-modeling stand was designed. It allows to define the student's functional state at rest, to simulate a variety of tests and to monitor the changing of the student's state in the learning process.

В статье рассматривается вопрос оценки влияния обучающего воздействия на организм студента. Для этого разработан тренажерно-моделирующий стенд, который позволяет определять функциональное состояние обучающегося в состоянии покоя, моделировать различные контрольно-тестовые задания и непрерывно следить за изменением состояния студента в ходе нагрузки.

Ключевые слова: обучающее воздействие, адаптивная автоматизированная обучающая система, тренажерно-моделирующий стенд, вариабельность сердечного ритма, функциональное состояние студента.

Keywords: intelligent load, adaptive learning management system, the training-modeling stand, heart rate variability, student's functional state.

Введение

Исходя из анализа существующих подходов и требований, предъявляемым к адаптивным автоматизированным обучающим системам (ААОС), процесс обучения можно рассматривать как процесс управления, что не противоречит современной педагогике. Он реализуется в замкнутой системе и, как любая замкнутая система управления, характеризуется целью управления, имеет объект управления (обучающийся), устройство управления и канал обратной связи. Критерием качества управления может служить результат контроля знаний.

Основным противоречием организации процесса электронного обучения на современном этапе можно считать противоречие между непрерывно увеличивающимся объемом информации, подлежащим восприятию в ходе обучения, и ограниченными возможностями физиологических систем студентов по восприятию и переработке этой информации. Кроме того, возможности восприятия учебной информации строго индивидуальны и изменяются в широком диапазоне у контингента обучающихся.

Динамические адаптивные системы обучения для управления процессом адаптации используют принцип обратной связи, и возможности такой системы определяются составом параметров, доступных для измерения во время обучения и контроля. Традиционно обратная связь строится по результатам анализа ответов обучающегося, т. е. по результатам обучения, и не учитывает психофизиологическое (функциональное) состояние студента в процессе обучения.

Для оценки «стоимости» результата обучения предлагается контроль функционального состояния обучающегося методом анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР), который хорошо отражает степень напряжения регуляторных систем организма, возникающую в ответ на любое стрессорное, физическое, эмоциональное, интеллектуальное воздействие.

Прежде чем построить адаптивную обучающую систему, необходимо исследовать функциональное состояние студента, оценить степень влияния на его состояние обучающего воздействия. Для этой цели был разработан тренажерно-моделирующий стенд (ТМС).

ТМС позволяет решить следующие основные задачи:

- произвести оценку адекватности нагрузки психофизиологическому состоянию обучающегося при помощи метода анализа ВСР;

- оценить эффективность обучающей системы с помощью критерия, отражающего «стоимость» достигнутого результата деятельности всей системы для организма студента;

- разработать методику объективного контроля напряженности физиологических систем студентов в процессе обучения и тестирования;

- уточнить модель электронного обучения и педагогических измерений.

1. Автоматизированные адаптивные обучающие системы

Вопросам автоматизированного обучения на основе современных информационно-коммуникационных технологий посвящены работы многих российских и зарубежных ученых, таких как: А. Н. Тихонов, А. Д. Иванников, В. И. Солдаткин, Г. А. Краснова, И. С. Константинов, M. Ally, V. Ambrock, D. Annand, T. Anderson, F. Elloumi, D. Caplan и др. Многие авторы занимаются разработкой новых электронных технологий обучения, в основу которых положены принципы адаптации [1-5].

Адаптивное взаимодействие обучаемого с АОС, в процессе которого выполняется динамическая генерация учебного материала для конкретного обучающегося, используется система помощи и подсказок, организуются диалоги между пользователями, а также осуществляется гибкая настройка интерфейса, т. е. динамическая адаптация, осуществляется в информационно-образовательной среде AcademicNT, разработанной в СПбГУ ИТМО [6, 7].

В системе дистанционного обучения AcademicNT предлагается следующий набор программно-технических модулей, дающий возможность реализовывать все виды учебной работы: электронные конспекты, информационные ресурсы, электронные тесты, виртуальные лабораторные работы, электронные практикумы [8].

Система предоставляет студенту возможность активного взаимодействия, при котором реализуется обучающий диалог с целью выработки у обучаемого наиболее полного и адекватного знания сущности изучаемого материала. Основными компонентами обучающего диалога можно считать следующие:

- обучающее воздействие и соответствующий ему обучающий модуль учебно-методического комплекса;

- контроль (проверка) исполнения данного учебного фрагмента;

- корректировка обучающего воздействия в соответствии с результатами контроля, т. е. обратная связь.

С введением ГОС ВПО третьего поколения и компетентностного подхода к образованию, который принципиальным образом меняет структурирование образовательного пространства, в качестве объектов нулевого уровня обучения выступают состояния компетентности [9]. Эти состояния описываются элементарными знаниевыми или навыковыми компетенциями выпускника. Из объектов нулевого уровня складываются объекты первого уровня - базовые образовательные модули (БОМ), в результате синтеза которых образуется модульный электронный учебно-методический комплекс дисциплины. Путем подбора необходимых и достаточных БОМ для специалистов соответствующего уровня получают оптимальную траекторию образовательного процесса.

Если еще дополнительно использовать в качестве оценки эффективности системы электронного обучения критерий, отражающий «стоимость» достигнутого результата деятельности всей системы для организма студента, то можно получить достаточно объективные критерии, позволяющие контролировать ход процесса обучения и вносить в него коррективы в реальном масштабе времени. Наиболее эффективным критерием можно считать энергетический резерв организма, который оценивается по параметрам ВСР и непосредственно показывает адекватность нагрузок на организм в ходе обучения состоянию организма в данный момент [10].

Все это позволяет обеспечить высокую эффективность, гибкость и надежность обучения за счет формирования для каждого учащегося динамически адаптируемого учебного материала, что способствует улучшению его усвоения и в конечном итоге повышает качество обучения.

2. Функциональное состояние студента как отражение интенсивности учебной деятельности

Студент как основное звено биотехнической системы (в частном случае, ААОС) характеризуется способностью к переработке информации. Этот процесс может быть оптимальным лишь в случае оптимального рабочего состояния обучающегося. Оптимизация целостного процесса обработки информации связана с получением максимально возможного результата обучения (оценки) при наименьших затратах времени и энергии. Указанный процесс осуществляется центральной нервной системой и определяется так называемой мозговой или умственной работоспособностью. Фактическая умственная работоспособность характеризуется объемом целесообразной деятельности по переработке информации, выполняемой с определенной интенсивностью в течение заданного времени, при заданных критериях качества, на заданном уровне надежности [11]. Таким образом, под умственной работоспособностью можно понимать определенный объем умственной работы, связанной с обработкой информации. Этот объем должен быть выполнен без снижения уровня функционирования организма. Прогнозирование умственной работоспособности заключается в том, чтобы определить момент такого снижения уровня функционирования организма, при котором обучающийся не может должным образом решать поставленную перед ним задачу.

При прогнозировании умственной работоспособности необходимо различать следующие периоды умственной работы:

1) врабатываемость - время, в течение которого формируется новая функциональная система, ориентированная на достижение требуемого результата деятельности, для чего необходимо определенное напряжение регуляторных механизмов;

2) оптимальная работоспособность (стабильный уровень умственной работоспособности) - период времени, в течение которого уровень функционирования физиологических систем организма адекватен умственной (психической) нагрузке;

3) полная компенсация (возникновение начальных признаков утомления без снижения уровня работоспособности) связана с определенным напряжением нервно-психических и вегетативных процессов;

4) неустойчивая компенсация (нарастающее утомление со снижением работоспособности) - период, когда появляются рассогласования физиологических систем с разнонаправленным изменением показателей;

5) прогрессивное снижение работоспособности с быстрым нарастанием утомления и снижением продуктивности работы.

Указанные периоды хорошо вписываются в классификацию степеней напряжения регуля-торных механизмов: напряжение, перенапряжение, истощение. Например, период врабатыва-ния характеризуется вначале развитием напряжения регуляторных систем, а затем адаптацией к нагрузке. Это состояние соответствует периоду оптимальной работоспособности. Период неустойчивой компенсации отражает вторичное развитие напряжения регуляторных механизмов, обусловленное повышением «стоимости» адаптации к нагрузке. Дальнейшая работа ведет к развитию перенапряжения механизмов регуляции, что соответствует периоду неустойчивой компенсации с разнонаправленными изменениями физиологических показателей. И, наконец, период прогрессивного снижения умственной работоспособности соответствует стадии истощения регуляторных механизмов.

3. Метод анализа вариабельности сердечного ритма

Существует большое число публикаций, в которых описываются исследования по адаптации сердечно-сосудистой системы студентов к физическим, учебным и стрессовым (экзаменационным) нагрузкам. Но во всех этих исследованиях анализируется состояние студентов либо до, либо после различного рода нагрузок и не оценивается психофизиологическое напряжение организма во время нагрузки. Однако большой интерес вызывает функциональное состояние обучающегося во время нагрузки, а именно прохождения тестового контроля в системе дистанционного обучения.

Деятельность сердечно-сосудистой системы, в частности ее регуляторных механизмов, -результат адаптации организма к большому числу разнообразных факторов внешней среды. Регуляторные системы организма - это постоянно действующий аппарат слежения за состоянием всех систем и органов, их взаимодействием и за соблюдением равновесия между организмом и средой [12]. Активность регуляторных систем зависит от функционального состояния организма.

Метод анализа ВСР основан на распознавании и измерении временных интервалов между самыми высокоамплитудными зубцами электрокардиограммы (ЭКГ), ^-зубцами, или RR-интервалов, а также построении динамических рядов кардиоинтервалов и последующего анализа полученных числовых рядов различными математическими методами. Динамический ряд кардиоинтервалов называют кардиоинтервалограммой (КИГ) [13].

В настоящее время большинство отечественных и зарубежных исследователей пользуется предложенными в 1996 году Европейским обществом кардиологии и Североамериканским электрофизиологическим обществом стандартами измерений, физиологической интерпретации ВСР и рекомендациями по клиническому использованию этого метода [14].

В соответствии с этими стандартами выделяют две группы методов анализа - временные и частотные. К временным методам относится вариационная пульсометрия, к частотным - спектральный анализ. Последние получили наибольшее применение в России.

Сущность вариационной пульсометрии заключается в изучении закона распределения кар-диоинтервалов как случайных величин [12]. При этом строится вариационная кривая (гистограмма) и определяются ее основные характеристики: Мо (мода), Амо (амплитуда моды), MxDMn (вариационный размах).

Интегральный показатель получил название индекса напряжения регуляторных систем (ИН) или стресс-индекс:

ИН = АМо/2Мо*МхБМп.

Применение спектрального анализа позволяет количественно оценить различные частотные составляющие колебаний ритма сердца и наглядно графически представить соотношения разных компонентов сердечного ритма, отражающих активность определенных звеньев регуля-торного механизма.

Анализируются следующие диапазоны частот:

- высокочастотный диапазон (дыхательные волны) (ИК) - 0.4-0.15 Гц;

- низкочастотный диапазон (медленные волны 1-го порядка) (ЬК) - 0.15-0.04 Гц;

- очень низкочастотный диапазон (медленные волны 2-го порядка) (УЬК - 0.04-0.015 Гц;

При спектральном анализе обычно для каждого из компонентов вычисляют абсолютную суммарную мощность в диапазоне. По данным спектрального анализа сердечного ритма вычисляются следующие показатели:

- индекс централизации - ИЦ (index of centralization) - IC = (VLF + LF)/HF;

- индекс вагосимпатического взаимодействия - ИВВ = LF/HF.

Комплексная оценка вариабельности сердечного ритма - показатель активности регуля-торных систем (ПАРС) - предусматривает диагностику функциональных состояний. Он вычисляется в баллах по специальному алгоритму, учитывающему статистические показатели, показатели гистограммы и данные спектрального анализа кардиоинтервалов.

ПАРС позволяет дифференцировать различные степени напряжения регуляторных систем и оценивать адаптационные возможности организма. Значения ПАРС выражаются в баллах от 1 до 10. На основании анализа значений ПАРС могут быть диагностированы следующие функциональные состояния:

1) состояние оптимального (рабочего) напряжения (норма ПАРС = 1-2);

2) состояние умеренного напряжения регуляторных систем, когда для адаптации к условиям окружающей среды организму требуются дополнительные функциональные резервы (ПАРС = 3-4);

3) состояние выраженного напряжения, которое связано с активной мобилизацией защитных механизмов (ПАРС = 4-6);

4) состояние перенапряжения регуляторных систем, для которого характерна недостаточность защитно-приспособительных механизмов, их неспособность обеспечить адекватную реакцию организма на воздействие факторов окружающей среды (ПАРС = 6-7);

5) состояние истощения регуляторных систем, при котором активность управляющих механизмов снижается (недостаточность механизмов регуляции) и появляются характерные признаки патологии (ПАРС = 7-8);

6) состояние «полома» адаптационных механизмов (срыв адаптации), когда доминируют специфические патологические отклонения и способность адаптационных механизмов к саморегуляции частично или полностью нарушена (ПАРС = 8-10).

При оценке значений ПАРС условно выделяются три зоны функциональных состояний для наглядности представленных в виде «светофора»: ЗЕЛЕНЫЙ - означает, что все в порядке, организм находится в оптимальном рабочем напряжении; ЖЕЛТЫМ - организм испытывает определенное напряжение, но еще в состоянии выполнять свои рабочие функции; КРАСНЫМ позывает, что организм находится в состоянии крайнего перенапряжения и возможен срыв его адаптационных возможностей, необходимо прекратить обучающее воздействие и скорректировать алгоритм обучения.

Одним из приборов, рекомендованных для анализа ВСР и измерения уровня напряженности регуляторных систем, является аппаратно-программный комплекс (АПК) «Варикард 2.51», разработанный Институтом внедрения новых медицинских технологий «Рамена». Комплекс «Варикард 2.51» предназначен для анализа ВСР в различных областях прикладной физиологии, профилактической медицины и клинической практики. Он обеспечивает при помощи встроенной программы ISCIM6 реализацию всех основных методов анализа ВСР и позволяет вычислять до 40 различных параметров, рекомендуемых как российскими, так и европейско-американскими стандартами. АПК «Варикард 2.51» прошел все необходимые технические и клинические испытания и рекомендован Министерством здравоохранения России к серийному выпуску и к использованию в широкой медицинской практике [15].

4. Тренажерно-моделирующий стенд для проведения исследований функционального состояния обучающегося

Введение обратной связи по уровню психофизиологического состояния обучаемого переводит ААОС в разряд биотехнических систем эргатического типа, при разработке которых используется принцип адекватности и идентификации информационной среды. Использование данного принципа предполагает согласование характеристик биологического звена (обучающегося) и звеньев технической системы обучения [11].

Вопрос об индивидуальных характеристиках студента, которые коренным образом влияют на процесс обучения, как и обратный вопрос о влиянии обучающего воздействия на функциональное состояние студента, недостаточно изучены. Для проведения исследований с целью формирования психофизиологического портрета студента и выявления наиболее значимых па-

раметров вариабельности сердечного ритма для построения адаптивного алгоритма обучения был разработан специальный тренажерно-моделирующий стенд (ТМС) (рис. 1), позволяющий моделировать различные контрольно-тестовые задания и непрерывно следить за изменением психофизиологического состояния обучающегося. Кроме того, ТМС позволяет создавать адекватную модель обучающегося в различных режимах работы: получение и обработка информации, запоминание и осмысление информации, поиск решения проблемы и вывод информации.

Стенд состоит из рабочего места сту-

дента, где созданы все возможности для съема электрокардиограммы как в условиях полного покоя, так и в условиях контрольного тестирования, согласно требованиям, предъявляемым к проведению исследований подобного типа [13]. Первичная информация снимается при помощи ЭКГ-электродов в одном из стандартных отведений. Затем аналоговая информация поступает в АПК «Варикард 2.51», обрабатывается и анализируется с помощью программы 15СМ6.

В свою очередь, студент получает тестовые задания из информационно-образовательной среды и туда же отправляет ответы на контрольные вопросы. Общение студента с системой происходит по-

Рис. 1. Структурная схема тренажерно-моделирующего стенда

средством персонального компьютера, расположенного на его рабочем месте. Для оценки влияния обучающего воздействия на функциональное состояние студента, проходящего тестирование в системе AcademicNT и реализации ТМС, был разработан специальный программный инструментарий, при помощи которого в системе AcademicNT собирается вся информация о состоянии студента: результативность прохождения тестирования и его психофизиологическое состояние.

Процесс проведения исследований по оценке влияния обучающего воздействия был разбит на два этапа: 1-й этап - снятие фоновых значений вариабельности сердечного ритма и определение по ним индивидуальных особенностей вегетативной регуляции сердечного ритма обучающихся; 2-й этап - изучение особенностей функционального состояния организма при умственной нагрузке и возможностей адаптации к ней студентов с разными типами вегетативной регуляции.

5. Проведение фоновых исследований для построения психофизиологического портрета обучающегося

Психофизиологический портрет обучающегося формируется при регистрации студента в информационно-образовательной среде AcademicNT. Каждый студент получает свой индивидуальный номер. Фиксируются такие данные, как пол, вес, рост, возраст, предпочтения в восприятии информации (аудиалы, визуалы, кинестетики), снимается медицинский анамнез. В связи с тем, что студенты - это достаточно молодые люди и их организм претерпевает изменения, рекомендуется корректировать психофизиологический портрет не реже одного раза в год. Очень важной характеристикой обучающегося является тип регуляции вегетативной нервной системы (ВНС). Снятие фоновых значений ВСР и определение по ним регуляторного типа осуществляется в ТМС. Но при проведении фоновых исследований персональный компьютер не используется и тестовые задания не выдаются.

В центре дистанционного обучения (ДО) СПбГУ ИТМО были обследованы 115 студентов. Все они молодые люди в возрасте от 16 до 22 лет, и по схеме периодизации, которую рекомендовал симпозиум при институте возрастной физиологии и физического воспитания [17], попадают в одну возрастную группу (7) - юношеский возраст. По состоянию здоровья они могут быть отнесены к основной медицинской группе.

Процедура определения фоновых значений проводится без нагрузки и по времени занимает 5 минут. Для определения фоновых значений ВСР измерялись все параметры, которые доступны при помощи «Варикарда 2.51». Из них для определения типа регуляции вегетативной

нервной системы были использованы только такие показатели, как индекс напряжения (ИН), индекс вагосимпатического взаимодействия (ИВВ), мощности спектров НЕ, ЬЕ, УХЕ.

Тип вегетативной регуляции определяется по известным методикам проведения исследований анализа ВСР [18], а также по индексу вагосимпатического взаимодействия [19]. В связи с широким диапазоном изменения показателей ВСР от одного индивидуума к другому, использование одного показателя, как зачастую делается в исследованиях различных авторов, представляется затруднительным. Однозначное отнесение к определенной группе возможно только с учетом как временного, так и спектрального анализа (табл. 1).

Таблица 1

Определение типа регуляции вегетативной нервной системы

Тип регуляции вегетативной нервной системы Индекс напряжения ИН = AMo/2Mo*MxDMn Индекс вагосимпатического взаимодействия ИВВ = LF/HF Соотношение мощностей частотных спектров

Ваготония Менее 50 Менее 0.5 HF - max

Нормотония 50-200 0.5-2 VLF - min, HF и LF соизмеримы

Симпатикотония Более 200 Более 2 HF - min, LF - max

По индексам ИН и ИВВ устанавливаются следующие типы регуляции ВНС: ваготония, нормотония, симпатикотония. В [19] выделено еще два переходных типа регуляции, такие как умеренная ваготония и умеренная симпатикотония.

В результате исследований студенты были разделены на шесть групп: две основные группы по половому признаку, внутри каждой группы - три подгруппы по регуляторному типу. Было выявлено, что из общего числа обследованных у 40% студентов наблюдается нормотони-ческая реакция, у 20% - ваготоническая, у 40% - симпатикотоническая.

7. Проведение исследований по определению параметров ВСР для оценки влияния обучающего воздействия на функциональное состояние студента

На втором этапе исследований с целью изучения особенностей функционального состояния организма при умственной нагрузке и факторов, влияющих на адаптивную способность организма студентов к условиям обучения в системе ДО, была использована моделируемая нагрузка, в частности тест для решения исследовательской задачи [20]. Исследования проводились по схеме ТМС, показанной на рис. 1, с использованием персонального компьютера.

Проведение подобных измерений в режиме тестирования возможно при любых формах обучения, как очных, заочных, так и дистанционных. В данном случае задача стояла в применении метода анализа ВСР к студентам, обучающимся в системе ДО.

Инструментом исследования служила специально разработанная тестовая компьютерная программа, которая генерировала и предъявляла студентам графические изображения геометрических фигур, различающихся по цвету и размеру. Тестовая программа размещена по интернет-адресу http://sandbox.kspu.ru.

На графиках, показанных на рис. 2-4, время ответа отмечено меткой 1 в случае положительного результата (прав) и 0 - отрицательного (неправ).

Время проведения теста было ограничено 60 минутами.

Действия обучающегося (время выбора фигуры, результативность действий «прав -неправ») записывались программой в отдельный файл, размещенный в системе ДО Лсаёвш1сНТ. В другой файл записывалось функциональное состояние студента во время тестирования. Данные двух файлов в дальнейшем накладывались друг на друга, для того чтобы проследить динамику изменения состояния студента в процессе тестирования [21].

После проведенного тестирования все данные были тщательно проанализированы. Было определено, что для оценки функционального состояния организма обучающегося из всех параметров анализа ВСР целесообразно использовать такие показатели, как частота сердечных сокращений (ЧСС), ИН, ИВВ, ИЦ, мощности спектров НЕ, ЬЕ, УХЕ, а также комплексную оценку ВСР - ПАРС.

Для дальнейшего исследования были выделены показания студентов, успешно прошедших тестирование, с ярко выраженными типами регуляции ВНС: ваготония, нормотония, симпати-котония. Данные их фоновых значений и значений сердечного ритма, полученных во время тестирования, занесены в табл. 2 и 3.

Таблица 2

Значения показателей ВСР в фоновом режиме

Тип регуляции ВНС Фоновый режим

ЧСС, уд/мин ИН НЕ, в % к суммарной мощности Ь¥, в % к суммарной мощности УЬ¥, в % к суммарной мощности ИВВ = Ь¥/Н¥ ИЦ = (УЬ¥+Ь¥)/Н¥

1 группа - ваготония 73 37 52.0 39.6 8.3 0.76 0.92

2 группа - нормотония 61 116 45.6 28.2 26.2 0.62 1.19

3 группа - симпатикотония 98 386 15.4 65.9 18.7 4.28 5.49

Таблица 3

Значения интегральных показателей ВСР в тестовом режиме

Тип регуляции ВНС Тестовый режим

ЧСС, уд/мин ИН ИВВ = !Е/НЕ ИЦ = (НЕ + !Е)/НЕ

1 группа - ваготония 78.0-89.0 38.0-101.0 0.8-2.2 1.2-3.1

2 группа - нормотония 79.5-91.4 79.5-313.8 0.82-2.68 1.4-4.8

3 группа - симпатикотония 89.2-92.5 99.3-312.0 4.3-8.2 5.9-12.4

Динамика изменения этих показателей во времени относительно фоновых значений представлена на рис. 2-4. На всех рисунках: а - ЧСС, б - ИН, в - ИВВ, г - ИЦ, д - гистограмма и спектр.

У студентов с ваготоническим типом регуляции (рис. 2) анализируемые показатели во время прохождения теста изменяются в широком диапазоне, но остаются выше фоновых значений. Прирост ЧСС относительно фона составляет от 10 до 20%, индексов ИН, ИВВ и ИЦ достигает 300%. Все показатели ВСР в течение теста находятся в зеленой зоне (по градации ПАРС), т. е. не выходят за пределы нормы, что означает, что организм находится в оптимальном рабочем напряжении.

Для нормотоников ситуация складывается аналогично ваготоникам (рис. 3). Показатели во время прохождения теста изменяются даже в более широком диапазоне, но также остаются выше фоновых значений. Прирост ЧСС относительно фона составляет 30-50%, индексов до 400%. Если сравнивать эти значения с границами нормы, то они находились в пределах нормы, изредка выходили в желтую область (т. е. организм испытывает определенное напряжение), но быстро возвращались в зеленый диапазон.

У симпатикотоников (рис. 4) все фоновые значения достаточно высоки и возможность их увеличения весьма ограничена. У этой группы студентов во время теста такие показатели, как ИВВ и ИЦ, возрастают, а ЧСС и ИН, наоборот, уменьшаются. Таким образом, можно сделать вывод, что у симпатикотоников временные и частотные параметры изменяются в противофазе: ЧСС и АМо уменьшаются, Мо и МхВМп растут, следовательно интегральный параметр ИН уменьшается. Во время теста ЧСС остается на том же уровне или незначительно уменьшается, ИН уменьшается в 2-3 раза, а ИВВ и ИЦ увеличиваются, но значительно меньше, чем у ваго- и нормотоников (не более чем в 2 раза). У этой группы студентов значения ЧСС и ИН находятся в желтой зоне, а ИВВ и ИЦ даже в красной, что говорит о значительном перенапряжении организма и слишком высокой «стоимости» достигнутого результата.

Анализ динамики изменения ИН в процессе формирования адаптации на моделируемое воздействие позволяет сделать вывод о том, что у ваготоников и нормотоников растет активность регуляторных систем, вегетативный баланс смещается в сторону усиления тонуса симпатической системы, а у симпатикотоников напряжение перед тестом настолько велико, что во время тестирования оно или остается на том же уровне, или уменьшается.

ИВВ является показателем резерва организма. У первых двух групп резерв весьма значительный, поэтому значение индекса во время теста изменяется в широких пределах. У третьей группы - симпатикотоников - этот параметр высок во время фоновых измерений, и во время тестирования его рост ограничен физиологическими возможностями организма.

По графикам можно проследить, как изменялся спектральный состав ВСР в различных режимах (рис. 2-4, д). Рост интегральных показателей ИВВ и ИЦ на фоне тестовых воздействий отмечается у всех групп студентов. Это объясняется смещением спектра в низкочастотную об-

ласть, т. е. снижается мощность спектра высокочастотной компоненты НЕ и увеличиваются мощности спектров ЬЕ и УХЕ.

г

„

б)

00 -• 90 -•

50 -40 -30 -20 -• 10 -•

0.4 0.5 0.6 0.7 0.В 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1 Е Фоновая гистограмма

0.0313 0.0625 0.126

Спектр во время фоновых измерений

100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 --

V- / ь..

ч, Л Л: - .. J iA.lV. «V Ун мл...

0.4 0.5 0.6 0.7 0.6 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 с 00078 Гистограмма в середине теста

-!-}

0.50 Гц

Спектр б середине теста

д)

Рис. 2. Динамика изменения показателей ВСР во время тестирования студентов с ваготоническим типом регуляции ВНС

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6

ж

......¡.....

. ../..¡Л... 1..........Гг-

"Г:- ;;......Г

...... : >. гШ :......Ш........

I-и и7-1-\fLF-

у---.

с 0.0079 0.0156

0.0313 0.01

0.126 0.2!

I—УЬ^

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Гистодеамма б середине теста

• I -1 1.. 1;- 11 -ь -ь - - 1п:л пг.*I.* (":•. < у. о??; гиг "ц

Спектр в середине теста

д)

Рис. 3. Динамика изменения показателей ВСР во время тестирования студентов с нормотоническим типом регуляции ВНС

л ИВ0 / \

\ \ /

ин-

т иц 1 .-т \ N

ч

.... .....; .... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... .....

.... .... .....1.....;..... ..... .... .....

..... .....

:::::: :::: : ; ::::: ::::: :::: ::::: :::::

_ л

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1 Фоновая гистограмма

I : ].....: ::::: :::::

.......... ..........

| 1_ ..... .....

..... .....

г)

0.0313 0.0626 0.125

Спектр во время фоновых измерений

0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 Гистограмма в середине теста

0.0313 0.062$ 0.12! 0.25

Спектр в середине теста

д)

Рис. 4. Динамика изменения показателей ВСР во время тестирования студентов с симпатикотоническим типом регуляции ВНС

Отличие показателей ИВВ и ИЦ объясняется тем, что интегральный индекс ИЦ учитывает самую низкочастотную составляющую УХЕ, а ИВВ - нет. Амплитуда УХЕ тесно связана с психоэмоциональным напряжением и функциональным состоянием коры головного мозга, что в совокупности с динамикой ИЦ указывает на относительное усиление симпатического тонуса. Считается, что медленноволновые колебания отражают активность надсегментарных отделов мозга и активизируются при психическом и эмоциональном возбуждении. Увеличение ИЦ говорит о центральном управлении ритмом сердца. Мобилизация энергетических и метаболических резервов при обучающих воздействиях может отражаться изменениями мощности спектра в УХЕ-диапазоне. При увеличении мощности УХЕ в ответ на нагрузку говорят о гиперадаптивной реакции, при ее снижении - о постнагрузочном энергодефиците. Таким образом, на фоне моделируемой умственной нагрузки в виде теста текущая активность симпатического и парасимпатического отделов является результатом многоконтурной и многоуровневой реакции системы регуляции кровообращением, изменяющей во времени свои параметры для достижения оптимального приспособительного ответа, который отражает адаптационную реакцию целостного организма.

Основные периоды умственной деятельности - врабатываемость, оптимальная работоспособность, полная компенсация, неустойчивая компенсация, снижение работоспособности -можно проследить при проведении тестирования. Общее время проведения теста было ограничено часом. По графикам динамики показателей ВСР в течение всего этого времени отчетливо видно, что кривые имеют волновую структуру. Период врабатываемости составляет от 5 до 10 минут и характеризуется напряжением регуляторных механизмов и увеличением основных показателей. Затем наступает фаза оптимальной работоспособности и полной компенсации с некоторым изменением значений в определенном диапазоне, уменьшение сменяется увеличением и даже достижением своего рода максимумов. Можно считать, что в этот период происходит адаптация к нагрузке и уровень функционирования физиологических систем организма адекватен умственной нагрузке. Приблизительно на 30-35-й минуте работы развивается вторичное напряжение регуляторных механизмов, обусловленное повышением «стоимости» адаптации к нагрузке, и дальнейшая работа ведет к развитию перенапряжения механизмов регуляции, что соответствует периоду неустойчивой компенсации с разнонаправленными изменениями физиологических показателей, нарастанием утомления и снижением продуктивности работы. Практически все студенты, справившиеся с тестом, а это половина от общего числа, сделали это за время меньше 40 минут. Те же, кто не справился с тестом к 40 минуте, не смогли его решить и к исходу часа. Таким образом, экспериментально с помощью анализа вариабельности сердечного ритма получено подтверждение оптимального времени проведения теста, ограниченное 45 минутами.

В заключение по окончании тестирования все студенты прошли еще одно исследование -послетестовое. По методике проведения оно полностью совпадало с фоновым. Измерения проводились в течение 5 минут без нагрузки. Анализ значений ВСР показал, что студенты первых двух групп - ваготоники и нормотоники - после теста в течение 5 минут быстро возвращались к своим исходным фоновым уровням. В то время как студенты третьей группы продемонстрировали разнонаправленное изменение параметров.

В результате исследования вариабельности сердечного ритма при умственной нагрузке было проанализировано психофизиологическое состояние в различных группах обучающихся и однозначно было определено, что индивидуальная траектория обучения должна строиться с учетом возрастных и половых особенностей студентов, а также с учетом типа регуляции вегетативной нервной системы. Исходя из этих предпосылок можно предложить следующий алгоритм формирования обучающего воздействия.

Обучение начинается с формирования тем для изучения в зависимости от уровня начальных знаний, т. е. отбирается некоторое количество тем, изучение которых необходимо для достижения определенных компетенций. По каждой теме необходимо сформировать банк обучающих материалов и ранжировать эти материалы по уровню сложности и компактности изложения, присвоив каждому информационному элементу универсальный индекс. Например, индекс может быть тем выше, чем сложнее и компактнее изложен материал, а соответственно, на его изучение потребуется больше времени. Студентам с ваготоническим типом представляются материалы более сложные и емкие по объему заложенной в них информации, т. е. с более высоким индексом. Нормотоникам - материалы среднего уровня сложности, а симпатикотоникам - низкого, с большей детализацией и более низким индексом.

Во время обучения производится контроль психофизиологического состояния по методу анализа ВСР. Если показатели ВСР оказываются значительно выше фоновых значений для данного студента, то план обучения должен быть изменен и осуществлен переход на вариант с меньшим индексом. Когда речь идет о симпатикотониках, фоновые значения которых и так достаточно высоки, то переход к другому сценарию обучения не происходит. При значительном превышении значений показателей ВСР обучение необходимо прекратить и дать возможность студенту сделать это в другой раз.

Заключение

Главным критерием эффективности системы адаптивного электронного обучения может служить энергетический резерв организма студента, который оценивается по параметрам вариабельности сердечного ритма. Он показывает адекватность нагрузок состоянию организма, позволяет контролировать ход процесса тестирования и вносить в него коррективы в реальном масштабе времени.

Для оценки влияния обучающего воздействия на организм студента был разработан тренажерно-моделирующий стенд, который позволяет определять функциональное состояние обучающегося в состоянии покоя, моделировать различные контрольно-тестовые задания и непрерывно следить за изменением состояния студента в ходе умственной нагрузки. В ходе реализации ТМС был разработан программный инструментарий, позволяющий совмещать работу аппаратно-программного комплекса «Варикард 2.51» и информационно-обучающей среды СПбГУ ИТМО AcademicNT.

В результате исследований по оценке влияния обучающего воздействия было установлено:

- время проведения обучения и тестирования не должно превышать 40-45 минут;

- наиболее информативными параметрами ВСР для оценки влияния обучающего воздействия на состояние студента являются частота сердечных сокращений, индекс напряжения, индекс вагосимпатического взаимодействия, индекс централизации;

- степень напряжения механизмов регуляции и функциональные резервы организма необходимо определять с учетом возрастных, половых особенностей и типов регуляции вегетативной нервной системы;

- тип регуляции ВНС должен служить одним из критериев, влияющим на генерацию учебного материала для конкретного обучающегося, т. е. построение оптимальной индивидуальной траектории обучения.

Литература

1. Домрачеев В. Г., Ретинская И. В. Об опыте обучения по индивидуальным траекториям // Открытое образование, 1999. № 4. С. 39-48.

2. Павличенко Ю. А., Хатьков Н. Д. Автоматическое формирование индивидуального учебного курса // Открытое образование, 2001. № 5. С. 28-32.

3. Зайцева Л. В. Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения // Education Technology & Society, 2003. Vol. 6. No. 4. P. 204-211.

4. Тархов С. В. Адаптивное электронное обучение и оценка его эффективности // Открытое образование, 2005. № 5. С. 37-48.

5. Зайцева Л. В. Технология разработки адаптивных электронных учебных курсов для компьютерных систем обучения // Education Tecnology & Society, 2008. Vol. 11. No.1. P. 1-13.

6. Васильев В. Н., Шехонин А. А., Лямин А. В., Тарлыков В. А. Информационно-технологическое сопровождение учебного процесса в СПбГУ ИТМО // Оптика и образование - 2004: Сборник трудов конференции. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2004. С. 62-63.

7. Васильев В. Н., Лямин А. В., Чежин М. С. Система дистанционного обучения второго поколения // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2007. № 45. С. 148-156.

8. Вашенков О. Е., Лямин А. В. Механизм реализации виртуальных лабораторий в информационно-образовательной среде AcademicNT // Открытое образование, 2009. № 4. С. 24-33.

9. Лисицына Л. С. Планирование результата образования с минимальными затратами на подготовку специалиста // Открытое образование, 2006. № 2. С. 40-47.

10. Разыграева В. А., Лямин А. В. Построение модели адаптивного электронного обучения, учитывающей функциональное состояние обучающегося // Развитие региональной образовательной среды: Сборник научных статей межрегиональной научно-практической конференции: Труды XII Всероссийской объединенной конференции «Интернет и современное общество» (Санкт-Петербург, 27-29 октября 2009). - СПб.: ЛОИРО, 2009. С. 76.

11. Биотехнические системы / Под ред. проф. В. М. Ахутина. - Л.: ЛГУ, 1981.

12. Баевский Р. М. Медико-физиологические аспекты ВСР [Электронный ресурс]. - URL: http://www.ramena.ru/page.php718 (дата обращения: 15.12.2010).

13. Баевский Р. М., Иванов Г. Г., Чирейкин Л. В. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем // Вестник аритмологии, 2001. № 24. С. 65-86.

14. Heart Rate Variability: Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use // Circulation, 1996. Vol. 93. P. 1043-1065.

15. Семенов Ю. Н., Баевский Р. М. Аппаратно-программный комплекс «Варикард» для оценки функционального состояния организма по результатам математического анализа ритма сердца // Вариабельность сердечного ритма. - Ижевск, 1996. С. 160-162.

16. Лямин А. В., Скшидлевский А. А. Программное обеспечение для выявления влияния обучающего воздействия на функциональное состояние студента // Телематика'2010: Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции (Санкт-Петербург, 21-24 июня 2010). - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. Т. 1. С. 188-189.

17. Анатомо-физиологические особенности в периодах развития детей и подростков [Электронный ресурс]. - URL: http://www.detskaya-medicyna.ru/index.php/obshchie-voprosy-detskoi-sportivnoi-mediciny/46-anatomic-fiziologicheskie-osobennosti.html (дата обращения 15.12.2010).

18. Баевский Р. М., Кириллов О. И., Клецкин С. М. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. - М.: Наука, 1984. - 221 с.

19. Вегетативные расстройства: Клиника, диагностика, лечение / Под ред. А. М. Вейна. - М.: Медицинское информационное агентство, 2003. - 752 с.

20. Гавриков В. Л., Хлебопрос Р. Г. Подход к визуализации мыслительных процессов при решении исследовательской задачи // Психология обучения, 2010. № 2. С. 32.

21. Лямин А. В., Разыграева В. А. Исследование влияния обучающего воздействия в системе ДО на функциональное состояние студентов // Телематика'2010: Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции (Санкт-Петербург, 21-24 июня 2010). - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. Т. 1. С. 199-203.

УДК 658.562 (378) ББК 65.290

ОТ АНКЕТИРОВАНИЯ СТУДЕНТОВ К ОБОБЩЕННОЙ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

Д. Н. Мингазова, аспирант кафедры аналитической химии, сертификации и менеджмента качества Тел.: (843) 231-43-94, e-mail: dilyara.mingazova@gmail.com Н. И. Мовчан, к. х. н., доцент кафедры аналитической химии, сертификации и

менеджмента качества Тел.: (843) 231-43-94, e-mail: nimov_kstu@mail.ru В. Ф. Сопин, д. х. н., профессор, заведующий кафедрой аналитической химии, сертификации и менеджмента качества Тел.: (843) 231-43-67 Казанский государственный технологический университет

www.kstu.ru

In the given work on the basis of student questionnaire the quality of educational process is estimated in terms of consumer positions by means of the generalized characteristic representing the area of the petal diagramme which was limited to the reached level values taking into account weighting coefficients of each indicators defining the quality of educational process.

В данной работе на основании результатов анкетирования студентов проведена оценка качества образовательного процесса с позиций потребителя с помощью обобщенной характеристики, представляющей собой площадь лепестковой диаграммы, ограниченной значениями достигнутого уровня с учетом коэффициентов весомости каждого из показателей, определяющих качество учебного процесса.