STOCHASTIC AND CHAOTIC ANALYSIS OF STUDENTS’ ATTENTION PARAMETERS OF DIFFERENT ECOLOGICAL ZONES


Cite item

Full Text

Abstract

A person's living in different environmental conditions also determines his special mental properties, such as memory, thinking, and attention. The aim of this work is to study the quality of students' attention aged 12-17 years living in different climatic and geographical regions: the city of Surgut of the Khanty-Mansi Autonomous Area and in the rural areas of central Russia (Samara region). Pupils of the first group live in extreme climatic conditions of the North, which are made worse by adverse social and environmental factors of urbanization. Pupils of the second group live in a climatically and environmentally friendly area with minimal impact of man-made pollution. The method of the Bourdon correction test was used in a modification proposed by P. A. Rudik. Result. A comparative statistical analysis of the results obtained in the evaluation of the attention properties of different age groups of students was carried out. The dynamics of changes in the K, E, A indices were studied, and the coefficients as a whole were calculated for the entire test and for each minute of the experiment. Specific features of the student's attention development were defined. Age and gender differences, differences in the development of attention indicators in students from two different schools were revealed. Conclusions: statistically significant differences (p < 0.001) of attention distribution and productivity were revealed: the attention efficiency coefficient of Surgut students is 1.15 times lower than that of their peers from the Samara region. All this demonstrates the differences in the attention parameters of students in different ecological zones.

About the authors

M. A Filatov

Surgut Institute of Oil and Gas, Surgut Branch of the Industrial University of Tyumen

Email: filatovmik@yandex.ru
доктор биологических наук, профессор, профессор кафедры естественнонаучных и гуманитарных дисциплин Surgut, Russia

L. K Ilyashenko

Surgut Institute of Oil and Gas, Surgut Branch of the Industrial University of Tyumen

Surgut, Russia

A. I Kolosova

Surgut State University

Surgut, Russia

S. V Makeeva

Surgut State University

Surgut, Russia

References

  1. Гордеева Е. Н, Григорьева С. В., Филатов М. А., Макеева С. В. Эффективность методов нейро-ЭВМ и системного синтеза для идентификации параметров порядка в психофизиологии // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 57-63.
  2. Еськов В. В. Математическое моделирование неэргодичных гомеостатических систем // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24, № 3. С. 33-39.
  3. Еськов В. В., Филатова О. Е., Гавриленко Т. В., Горбунов Т. В. Хаотическая динамика параметров нервномышечной системы и проблема эволюции complexity // Биофизика. 2017. Т. 62, № 6. С. 1167-1 173.
  4. Еськов В. М., Филатов М. А., Поскина Т. Ю., Зинченко Ю. П. Эффект Н. А. Бернштейна в оценке параметров тремора при различных акустических воздействиях // Национальный психологический журнал. 2015. № 4. С. 66-73.
  5. Еськов В. М., Попов Ю. М., Якунин В. Е. Конец определенности в естествознании: хаос и самоорганизация complexity // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 64-73
  6. Мирошниченко И. В., Филатова Д. Ю., Живаева Н. В., Алексенко Я. Ю., Камалтдинова К. Р. Оценка эффективности оздоровительных мероприятий по параметрам кардиореспираторной системы школьников // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 26-32.
  7. Зилов В. Г., Хадарцев А. А., Еськов В. В., Еськов В. М. Экспериментальные исследования статистической устойчивости выборок кардиоинтервалов // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2017. Т. 164, № 8. С. 136-139.
  8. Зинченко Ю. П., Еськов В. М., Еськов В. В. Понятие эволюции Гленсдорфа - Пригожина и проблема гомеостатического регулирования в психофизиологии // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2016. № 1. С. 3-24.
  9. Филатова Д. Ю., Эльман К. А., Срыбник М. А., Глазова О. А. Сравнительный анализ хаотической динамики параметров кардиореспираторной системы детско-юношеского населения Югры // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 12-18.
  10. Betelin V. B., Eskov V. M., Galkin V. A. and Gavrilenko T. V. Stochastic Volatility in the Dynamics of Complex Homeostatic Systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95, N 1. P. 92-94.
  11. Eskov Valery M. Cyclic respiratory neuron network with subcycles // Neural Network World. 1994. N 4 (4). P. 403-416.
  12. Filatova O. F., Eskov V. M., Popov Y. M. Computer identification of the optimum stimulus parameters in neurophysiology // International RNNS/IEEE Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers. 1995. P. 166-172.
  13. Eskov V. M., Filatova O. E. Respiratory rhythm generation in rats: The importance of inhibition // Neurophysiology. 1995. 25 (6). P. 348-353. DOI: 10.1007/ BF01053210.
  14. Eskov V. M., Filatova O. E. Problem of identity of functional states in neuronal networks systems // Biophysics. 2003. N 48 (3). P. 497-505.
  15. Eskov V. M., Kulaev S. V., Popov Yu. M., Filatova O. E. Computer technologies in stability measurements on stationary states in dynamic biological systems // Measurement Techniques. 2006. N 49 (1). Р. 59-65. doi: 10.1007/s11018-006-0063-2.
  16. Eskov V. M., Eskov V. V., Gavrilenko T. V. and Vochmina Yu. V. Formalization of the Effect of “Repetition without Repetition” Discovered by N. A. Bernshtein // Biophysics. 2017. Vol. 62, N 1. P. 143-150.
  17. Eskov V. M., Bazhenova A. E., Vochmina U. V., Filatov M. A., Ilyashenko L. K. N. A. Bernstein hypothesis in the Description of chaotic dynamics of involuntary movements of person // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21, N 1. P. 14-23.
  18. Eskov V. V., Gavrilenko T. V., Eskov V. M., Vochmina Yu. V. Phenomenon of statistical instability of the third type systems - complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62, N 11. P. 1611-1616.
  19. Filatova O. E., Eskov V. V., Filatov M. A., Ilyashenko L. K. Statistical instability phenomenon and evaluation of voluntary and involuntary movements // Russian Journal of Biomechanics. 2017. Vol. 21, N 3. P. 224-232.
  20. Weaver W. Science and Complexity // E:CO. 2004. Vol. 6, N 3. Р. 65-74.
  21. Zilov V. G., Eskov V. M., Khadartsev A. A., Eskov V. V. Experimental confirmation of the effect of “Repetition without repetition” N.A. Bernstein // Bulletin of experimental biology and medicine. 2017. Vol. 1. P. 4-8.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2019 Filatov M.A., Ilyashenko L.K., Kolosova A.I., Makeeva S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».