В основе организации функциональных систем человека лежит сформированная в процессе эволюции способность живых организмов к предвосхищению и прогнозированию действий, которые обеспечиваются межличностным взаимодействием и межсистемными отношениями. С позиции системно-эволюционного подхода характеристикой степени совершенствования межсистемных отношений в текущей деятельности выступает внимание. Внимание, будучи сложным интегративным психическим свойством, ввиду своей системности является важным показателем функционального состояния нервной системы, быстро реагирующим на изменение внутреннего состояния и на воздействия внешней среды. При этом параметры влияния демонстрируют статистическую неустойчивость, как и параметры других психических функций и любых гомеостатических систем в целом (Гордеева и др., 2017; Еськов В.В., 2017; Еськов В.В. и др., 2017; Еськов В.М., Гудков и др., 2017; Еськов В.М., Зинченко и др., 2016, 2017; Еськов В.М., Филатов и др., 2015; Еськов В.М., Хадарцев и др., 2017; Мирошниченко и др., 2017; Eskov V.M., Filatova et al., 2017).

Природная среда вместе с социальными условиями составляет жизненную среду человека. Изменение, ухудшение параметров природной среды ведет к ослаблению, нарушению физического здоровья, изменению психической активности человека. Особенно подвержено влиянию факторов среды детское население севера РФ. Функционирование целостно представленных физиологических систем организма и психики человека, находящегося в конкретных условиях жизненной среды, имеет значительный потенциал для системного анализа состояния человека, в частности состояния систем организма и психики. Соответственно изучение особенностей и характеристик внимания у детей, находящихся в разных условиях, показательно для психологии труда и возрастной психологии (Зилов и др., 2017; Зинченко и др., 2016; Филатова и др., 2017; Betelin et al., 2017).

Объект и методы исследования

С целью выявления особенностей и характеристик внимания школьников, проживающих в разных по климатогеографическим характеристикам регионах, было проведено обследование 120 учащихся в феврале 2013 г. Первая группа (60 чел.) — ученики СОШ № 27 г. Сургута. Вторая группа (60 чел.) — ученики СОШ Шенталинского района Самарской области.

Школьники первой группы проживают в экстремальных климатических условиях, усугубляемых неблагоприятными социальными и экологическими факторами урбанизации (шумовое загрязнение, загрязнение воздуха, гиподинамия и пр.) (Еськов В.В., Гавриленко и др., 2017; Еськов В.М., Гудков и др., 2017; Еськов В.М., Зинченко и др., 2017; Еськов В.М., Хадарцев и др., 2017; Мирошниченко и др., 2017; Eskov V.M., Filatova et al., 2017). Вторая группа учащихся проживает в климатически и экологически благоприятном районе с минимальным воздействием техногенного загрязнения в связи с удаленностью от крупных областных городов.

С целью измерения количественных характеристик внимания и выявления динамики этих характеристик в процессе кратковременной деятельности нами применялась корректурная проба Бурдона в модификации, предложенной П.А. Рудиком. Анализ результатов предполагал вычисление коэффициентов — показателей концентрации, продуктивности, эффективности внимания (K, E, A). Показатель концентрации внимания К вычислялся как отношение: К = 100%, где n₁ — общее количество правильно зачеркнутых букв; n₂ —количество пропусков букв; n₃ — количество ошибочно зачеркнутых букв; n — общее количество в просмотренных строках букв А, М, К, З, подлежащих вычеркиванию. Далее рассчитывались коэффициент точности (аккуратности) внимания А и коэффициент продуктивности внимания E.

Все коэффициенты вычислялись как в целом, так и по каждой минуте работы в отдельности (k₁, k₂, k₃, k₄, k₅). Результаты по каждой минуте эксперимента заносились в график, отражающий динамику концентрации внимания по отдельным минутам основного эксперимента. Аналогично строились графики изменения точности внимания (а₁, а₂, а₃, а₄, а₅) и продуктивности внимания (е₁, е₂, е₃, е₄, е₅) по отдельным минутам эксперимента. Для регистрируемых психофизиологических параметров рассчитывались параметры квазиаттракторов (объемы фазовых пространств) для разных групп обследованных. Методы такого расчета описаны ранее (Eskov V.M., 1994; Eskov V.M., Filatova, 1995, 2003; Eskov, Eskov et al., 2017a,b; Eskov V.V., Gavrilenko et al., 2017; Eskov V.M., Gudkov et al., 2017; Eskov V.M., Kulaev et al., 2006; Filatova O.E., Eskov, Popov, 1995; Filatova D.U., Veraksa et al., 2017; Khadartsev et al., 2017; Zilov et al., 2017).

Статистическая обработка данных осуществлялась при помощи программных пакетов MS Office 2010 и Statistica10. Получено 18 показателей на каждого учащегося, вычисляемых в соответствии с методикой. В каждой группе учащиеся были распределены по трем возрастным группам: 12—13, 14—15 и 16—17 лет. Также проанализирован гендерный состав групп. Анализ соответствия вида распределения полученных данных за­кону нормального распределения произво­дился на основе вычисления критерия Шапиро—Уилка.

Результаты исследования

Статистический анализ показал соответствие полученных данных законам нормального распределения. Дальнейшие расчеты про­изводились методами параметрической статистики (критерий Стьюдента). Проведена оценка достоверности различий: P<0.05; P<0.01; P<0.001 в рамках доверительного интервала P=0.95 (±).

По результатам сравнительного статистического анализа выявлены достоверные различия (P<0.001) результатов учащихся возрастной группы 14—15 лет: показатели концентрации внимания учащихся сельской школы Самарской области (71.05±5.4%) выше в 0.74 раза данного показателя СОШ № 27 г. Сургута (63.7±6.8%).

На основании сравнительного статистического анализа выявлены достоверные различия (P<0.001) показателей продуктивности внимания Е (рис. 1). У учащихся из Самарской области данный показатель (603.7±23.9 у.е.) превышает показатель их сверстников из г. Сургута (524.9±42.1 у.е.). Такой общий результат получен за счет значительной разницы показателей учащихся возрастной группы 14—15 лет: коэффициент продуктивности внимания 14—15-летних учащихся из г. Сургута, равный 436.51±65.6 у.е., достоверно ниже в 1.4 раза (P<0.001) коэффициента продуктивности их сверстников из Самарской области (616.65±31.0 у.е.).

Рис. 1. Сравнительная оценка продуктивности внимания Е учащихся разных возрастных групп из г. Сургута (серые столбики) и Самарской области (белые столбики)

Определена достоверность различий в оценке эффективности (точности) внимания (в пределах P<0.05) между школьниками 14—15 лет. Учащиеся этого возраста из г. Сургута демонстрируют наибольшее количество ошибок и пропусков, вычисленный для них коэффициент эффективности (0.74±0.09 у.е.) самый низкий из всех (как и коэффициент продуктивности внимания), он в 1.2 раза ниже показателя их сверстников из Самарской области (0.86±0.03 у.е.).

При исследовании внимания учащихся была оценена динамика изменения показателей в течение проведения теста, рассчитаны коэффициенты K, Е, А для каждой минуты эксперимента. На основании полученных коэффициентов внимания построены графики, отражающие динамику концентрации внимания. На рис. 2 показано, что у сургутских школьников отмечаются более выраженные колебания концентрации внимания и резкий спад в последнюю минуту эксперимента. В отличие от них учащиеся из Самарской области демонстрируют более ровную кривую, образованную значениями концентрации внимания. 

Рис. 2. Динамика концентрации внимания K по минутам эксперимента у учащихся из г. Сургута (линия с треугольниками) и Самарской области (линия с ромбами)

Статистический анализ выявил различия результатов в зависимости от пола респондентов. В обеих исследуемых группах показатели продуктивности внимания у девочек выше (P<0.05), чем у мальчиков. Наиболее высокий показатель у девочек из Самарской области (631.45±24.5 у.е.), он превышает соответствующих показатель мальчиков этого же региона (567.41±41.6 у.е.). Аналогично коэффициент продуктивности внимания девочек (574.07±54.24 у.е.) из школы г. Сургута превышает показатель мальчиков этой же школы (482.76±46.6 у.е.). Достоверных различий между девочками из г. Сургута и Самарской области не выявлено, коэффициент продуктивности внимания мальчиков из Самарской области достоверно выше (P<0.01) данного коэффициента мальчиков из г. Сургута. Таким образом, нами установлены гендерные различия, которые доказывают особый статус мальчиков (и особенно сургутян) в аспекте их неблагоприятного состояния (особенно в 14—15 лет).

С помощью корреляционного анализа проведено сравнение особенностей внимания в исследуемых группах учащихся. Установлено, что в целом корреляция показателей в группе учащихся из Самарской области выше, чем в группе учащихся из г. Сургута. Это может свидетельствовать о том, что нервные процессы у подростков, проживающих в условиях севера, характеризуются более выраженной лабильностью, хаотичностью, зависимостью от внешних и внутренних условий жизни.

Состояние психических функций детского населения — наиболее чувствительный показатель степени адаптации организма к воздействию негативных факторов окружающей среды. Одна из главных реакций организма на действие таких экстремальных факторов состоит в том, что жизнедеятельность организма протекает на пределе физиологических возможностей, при полной мобилизации физиологического резерва. Об этом свидетельствуют рассчитанные нами показатели объемов квазиаттракторов (КА). Установлено, что в условиях ХМАО вектор состояния организма человека x(t) по динамике движения отличается от этого вектора x(t) в условиях средней полосы РФ. В нашей работе была проведена идентификация параметров психофизиологического статуса учащихся, проживающих в разных климатогеографических условиях с использованием запатентованной программы «Идентификация параметров аттракторов поведения вектора состояния организма человека в m-мерном фазовом пространстве», разработанной в лаборатории биофизики и кибернетики СурГУ (Еськов В.В., 2017; Еськов В.В., Гавриленко и др., 2017; Еськов В.М., Гудков и др., 2017; Еськов В.М., Зинченко и др., 2017; Еськов В.М., Хадарцев и др., 2017; Мирошниченко и др., 2017; Eskov V.M., Filatova et al., 2017).

В рамках новой теории хаоса-самоорганизации (ТХС) с использованием компьютерных технологий нами был выполнен анализ динамики поведения вектора состояния x(t) организма для параметров внимания учащихся. Мы идентифицировали у испытуемых три координаты фазового пространства состояний (ФПС): Z₀ — коэффициент концентрации внимания, Z₁ — коэффициент точности внимания, Z₂ — коэффициент продуктивности внимания. Соответственно размерность ФПС составила m=3.

Установлены существенные различия объемов многомерных КА (Vx): наибольшее значение объема Vx получено в группе учащихся 14—15 лет из г. Сургута, наименьшее — в группе учащихся 16—17 лет из Самарской области.

В динамике изменения объемов КА функций внимания у учащихся из г. Сургута отмечена выраженная неустойчивость — существенные колебания объемов в разных возрастных группах. В группе учащихся из Самарской области отмечено снижение объемов от младшей возрастной группы (12—13 лет) к старшей возрастной группе (16—17 лет). Такое количественное различие характеризует более выраженную меру хаотичности в динамике поведения x(t) исследуемой группы из г. Сургута. Для 2-й (14—15 лет) и 3-й (16—17 лет) возрастных групп мы имеем разные показатели в сравнении с аналогичными группами учащихся из Самарской области (0.92 у.е. против 0.74 у.е. в Самарской области для 14—15 лет).

Заключение

В настоящей работе определены достоверные различия (P<0.001) свойств внимания учащихся 12—17 лет, проживающих в разных климатогеографических регионах. Коэффициент продуктивности внимания учащихся из г. Сургута в 1.15 раза ниже, чем у их сверстников из Самарской области.

При оценке возрастных различий свойств внимания отмечается, что показатели концентрации и продуктивности внимания учащихся 14—15 лет из г. Сургута достоверно ниже показателей их сверстников из Самарской области. При измерении Vx установлено, что общий показатель асимметрии у учащихся из Самарской области в 2 раза ниже показателя учащихся из г. Сургута, показатель объемов Vx в 3 раза ниже.

Определены различия в виде существенных колебаний объемов КА в разных возрастных группах учащихся из г. Сургута. У учащихся из г. Сургута отмечено снижение объемов КА от младшей возрастной группы (12—13 лет) к старшей возрастной группе (16—17 лет), чего не наблюдалось у учащихся из Самарской области — региона, более благополучного в климатогеографическом и экологическом отношении.

Список литературы

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.

Еськов В.В. Математическое моделирование неэргодичных гомеостатических систем // Вестник новых медицинских технологий. 2017. Т. 24. № 3. С. 33—39.

Еськов В.В., Гавриленко Т.В., Еськов В.М., Вохмина Ю.В. Феномен статистической неустойчивости систем третьего типа — complexity // Журнал технической физики. 2017. Т. 87. № 11. С. 1609—1614.

Еськов В.М., Гудков А.Б., Баженова А.Е., Козупица Г.С. Характеристика параметров тремора у женщин с различной физической подготовкой в условиях севера России // Экология человека. – 2017. – № 3. – С. 38-42.

Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Веракса А.Н., Филатова Д.Ю. Сложные системы в психофизиологии представляют эффект «повторение без повторений» Н.А. Бернштейна // Российский психологический журнал. 2016. Т. 13. № 2. С. 205—224.

Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Иляшенко Л.К. Теорема Гленсдорфа—Пригожина в описании хаотической динамики тремора при холодовом стрессе // Экология человека. 2017. № 5. С. 27—32.

Еськов В.М., Филатов М.А., Постина 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. doi.org/10.3103/S0027134917030067

Еськов В.М., Хадарцев А.А., Попов Ю.М., Якунин В.Е. Конец определенности в естествознании: хаос и самоорганизация complexity // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 64—73.

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.

Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Еськов В.В. Понятие эволюции Гленсдорфа—Пригожина и проблема гомеостатического регулирования в психофизиологии // Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология. 2016. № 1. С. 3—24.

Мирошниченко И.В., Филатова Д.Ю., Живаева Н.В. и др. Оценка эффективности оздоровительных мероприятий по параметрам кардио-респираторной системы школьников // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С. 26—32.

Филатова Д.Ю., Эльман К.А., Срыбник М.А., Глазова О.А. Сравнительный анализ хаотической динамики параметров кардио-респираторной системы детско-юношеского населения Югры // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2017. № 1. С.12—18.

Betelin V.B., Eskov V.M., Galkin V.A., Gavrilenko T.V. Stochastic volatility in the dynamics of complex homeostatic systems // Doklady Mathematics. 2017. Vol. 95. N 1. P. 92—94. doi.org/10.1134/S1064562417010240

Eskov V.M. Cyclic respiratory neuron network with subcycles // Neural Network World. 1994. Vol. 4. N 4. P. 403—416.

Eskov V.M., Filatova O.E. Respiratory rhythm generation in rats: The importance of inhibition // Neurophysiology. 1995. Vol. 25. N 6. Р. 348—353. doi.org/10.1007/BF01053210

Eskov V.M., Filatova O.E. Problem of identity of functional states in neuronal networks systems // Biophysics. 2003. Vol. 48. N 3. P. 497—505.

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. Vol. 49. N 1. Р. 59—65. doi.org/10.1007/s11018-006-0063-2

Eskov V.M., Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Vochmina Yu.V. Formalization of the effect of “repetition without repetition” discovered by N.A. Bernshtein // Biophysics. 2017a. Vol. 62. N 1. P. 143—150.

Eskov V.M., Eskov V.V., Vochmina Y.V. et al. Shannon entropy in the research on stationary regimes and the evolution of complexity // Moscow University Physics Bulletin. 2017b. Vol. 72. N 3. P. 309—317. doi.org/10.1134/S0006350917010067

Eskov V.M., Filatova O.E., Eskov V.V., Gavrilenko T.V. The evolution of the idea of homeostasis: Determinism, stochastics and chaos–self-organization // Biophysics. 2017. Vol. 62. N 5. P. 809—820. doi.org/10.1134/S0006350917050074

Eskov V.M., Gudkov A.B., Bazhenova A.E., Kozupitsa G.S. The tremor parameters of female with different physical training in the Russian North // Human Ecology. 2017. N 3. P. 38—42.

Eskov V.V., Gavrilenko T.V., Eskov V.M., Vochmina Yu.V. Static instability phenomenon in Type-Three Secretion Systems: Complexity // Technical Physics. 2017. Vol. 62. N 11. P. 1611—1616. doi.org/10.1134/S106378421711007X

Filatova D.U.,  Veraksa A.N.,  Berestin D.K.,  Streltsova T.V. Stochastic and chaotic assessment of human's neuromuscular system in conditions of cold exposure // Human Ecology. 2017. N 8. P. 15—20.

Filatova O.E., 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. doi.org/10.1109/ISNINC.1995.480852

Khadartsev A.A., Nesmeyanov A.A., Eskov V.M. et al. Fundamentals of chaos and self-organization theory in sports // Integrative Medicine International. 2017. Vol. 4. P. 57—65. doi.org/10.1159/000458153

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.