Биоэлектрическая активность мозга студентов при когнитивной деятельности в условиях ограничения времени
Аннотация
Обоснование. Когнитивная деятельность с ограничение времени расценивается как деятельность в условиях стресса. Студенты в процессе обучения часто сталкиваются с необходимостью решать учебные задачи в сжатые сроки. Исследование БЭА мозга по параметрам спектральной мощности основных ритмов ЭЭГ студентов и успешности когнитивной деятельности в условиях цейтнота дополнит представления о нейрофизиологических механизмах реализации такой деятельности, позволит выявить ЭЭГ корреляты поискового чтения с ограничением времени.
Цель. Изучить биоэлектрическую активность мозга студентов при когнитивной деятельности с ограничением времени.
Материалы и методы. Обследовано 30 студентов САФУ имени М.В. Ломоносова (средний возраст 19 лет). Исследовали БЭА головного мозга студентов в состоянии спокойного бодрствования с открытыми глазами, при когнитивной деятельности без и с ограничением времени с фиксацией успешности выполнения когнитивных задач. Анализ БЭА головного мозга студентов проводили по параметрам средней спектральной мощности основных ритмов ЭЭГ при помощи программы Brainstorm.
Результаты. При поисковом чтении, независимо от условий, наблюдаются специфические для данной функции изменения СМ основных ритмов ЭЭГ, которые усиливаются при деятельности с ограничением времени. Такие изменения БЭА головного мозга сопровождают увеличение скорости выполнения когнитивного задания (в пределах 10-20%) и рост количества ошибок в 2,5 раза.
Заключение. Выявленные изменения БЭА мозга маркируют более напряжённую когнитивную деятельность в условиях цейтнота и эмоциональный компонент в ответ на стресс.
EDN: EGAJXT
Скачивания
Литература
Гуляев, С. А. (2021). Электроэнцефалография и исследования функциональной активности головного мозга. Русский журнал детской неврологии, (4), 59–68. https://doi.org/10.17650/2073-8803-2021-16-4-59-68. EDN: https://elibrary.ru/KASUVX
Завалишина, Д. Н., & Ломов, Б. Ф. (1977). Деятельность оператора в условиях дефицита времени. В Инженерная психология (с. 190–218). Москва. EDN: https://elibrary.ru/XAPHZT
Канеман, Д. (2006). Внимание и усилие. Москва: Смысл, 287 с.
Каратыгин, Н. А., Коробейникова, И. И., Венерина, Я. А., Венерин, А. А., & Александров, Ю. И. (2022). Связь спектральных характеристик тета ритма ЭЭГ с результативностью выполнения когнитивного теста «n back». Экспериментальная психология, 15(2), 95–110. https://doi.org/10.17759/exppsy.2022150208. EDN: https://elibrary.ru/TVBXJH
Кичигина, В. Ф. (2019). Нарушения тета и гамма осцилляций в мозге с патологиями, характерными для болезни Альцгеймера и височной эпилепсии. Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова, 69(4), 395–412. https://doi.org/10.1134/S0044467719040075. EDN: https://elibrary.ru/MPTKLP
Коробейникова, И. И. (2016). Спектральные характеристики тета ритма ЭЭГ и эффективность интеллектуальной деятельности. Тюменский медицинский журнал, (2), 51–55. EDN: https://elibrary.ru/WHMREH
Меркулова, А. Г., & Калинина, С. А. (2017). Распределение зрительного внимания при подготовке пилотов курсантов к лётной деятельности. Гигиена и санитария, (8), 752–755. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2017-96-8-752-755. EDN: https://elibrary.ru/ZGCTDJ
Морозова, Л. В., & Мурин, И. Н. (2013). Психофизиологическая специфика восприятия печатного шрифта. Arctic Environmental Research, (3), 76–85. EDN: https://elibrary.ru/RTUMHJ
Павленко, В. Б., Аликина, М. А., & Махин, С. А. (2018). Взаимосвязь уровней общего и эмоционального интеллекта с амплитудой альфа и бета ритмов ЭЭГ покоя. Учёные записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Биология. Химия, (3), 134–142. EDN: https://elibrary.ru/VLBZQB
Поликанова, И. С., Михеев, И. Н., Леонов, С. В., & Мартынова, О. В. (2024). Возрастные особенности динамики альфа ритма: краткий обзор. Клиническая и специальная психология, 13(4), 29–50. https://psyjournals.ru/journals/cpse/archive/2024_n4/Polikanova_Mikheev_et_al (дата обращения: 27.02.2024). https://doi.org/10.17759/cpse.2024130402. EDN: https://elibrary.ru/EKRUJA
Bonzano, L., Bisio, A., Pedullà, L., & Brichetto, G. (2010). Right inferior parietal lobule activity is associated with handwriting spontaneous. Frontiers in Neuroscience, 98–107. https://doi.org/10.3389/fnhum.2010.00186
Gundlach, C., Müller, M. M., Nierhaus, T., Villringer, T., & Sehm, A. (2018). Modulation of somatosensory alpha rhythm by transcranial alternating current stimulation at mu frequency. Frontiers in Human Neuroscience, 72–80. https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00432. EDN: https://elibrary.ru/YJXYXS
Haegens, S., Osipova, D., Oostenveld, R., & Jensen, O. (2009). Somatosensory working memory performance in humans depends on both engagement and disengagement of regions in a distributed network. Human Brain Mapping, 31, 26–35. https://doi.org/10.1002/hbm.20842
Cavanagh, J. F., & Shackman, A. J. (2015). Frontal midline theta reflects anxiety and cognitive control: Meta analytic evidence. Journal of Physiology — Paris, 109, 3–15. https://doi.org/10.1016/j.jphysparis.2014.04.003
Jensen, O., & Mazaheri, A. (2010). Shaping functional architecture by oscillatory alpha activity: Gating by inhibition. Frontiers in Human Neuroscience, 4, 186. https://doi.org/10.3389/fnhum.2010.00186
Kawachi, J. (2017). Brodmann areas 17, 18, and 19 in the human brain: An overview. Brain Nerve, 48–60. https://doi.org/10.11477/mf.1416200756
Klepsch, M., Schmitz, F., & Seufert, T. (2017). Development and validation of two instruments measuring intrinsic, extraneous, and germane cognitive load. Frontiers in Psychology, 137–150. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01997
Klimesch, W. (2012). Alpha band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends in Cognitive Sciences, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.10.007
Engel, A. K., & Fries, P. (2010). Beta band oscillations — signalling the status quo? Current Opinion in Neurobiology, 20, 156–165. https://doi.org/10.1016/j.conb.2010.02.015. EDN: https://elibrary.ru/NAPLRN
Maule, A. J., Hockey, G. R., & Bdzola, L. (2000). Effects of time pressure on decision making under uncertainty: Changes in affective state and information processing strategy. Acta Psychologica, 104, 283–301. https://doi.org/10.1016/s0001-6918(00)00033-0
Maurer, U., Brem, S., Liechti, M., Maurizio, S., Michels, L., & Brandeis, D. (2015). Frontal midline theta reflects individual task performance in a working memory task. Brain Topography, 28(1), 127–134. https://doi.org/10.1007/s10548-014-0361-y. EDN: https://elibrary.ru/AJVUKM
Miller, E. K., & Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual Review of Neuroscience, 24, 167–202. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.24.1.167
Pruessner, J. C., Dedovic, K., Pruessner, M., Lord, C., Buss, C., Collins, L., Dagher, A., & Lupien, S. J. (2010). Stress regulation in the central nervous system: Evidence from structural and functional neuroimaging studies in human populations — 2008 Curt Richter Award Winner. Psychoneuroendocrinology, 35(1), 179–191. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2009.02.016. EDN: https://elibrary.ru/NZCQOJ
Sarter, M., Gehring, W. J., & Kozak, R. (2006). More attention must be paid: The neurobiology of attentional effort. Brain Research Reviews, 51(2), 145–160. https://doi.org/10.1016/j.brainresrev.2005.11.002
Sigala, R., Haufe, S., Roy, D., & Dinse, H. R. (2015). The role of alpha rhythm states in perceptual learning: Insights from experiments and computational models. Frontiers in Computational Neuroscience, 58–67. https://doi.org/10.3389/fncom.2014.00036
Sussman, R. F., & Sekuler, R. (2022). Feeling rushed? Perceived time pressure impacts executive function and stress. Acta Psychologica, 229, 103702. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2022.103702. EDN: https://elibrary.ru/CWTZGU
Tan, E., Troller Renfree, S. V., Morales, S., Buzzell, G. A., McSweeney, M., Antúnez, M., & Fox, N. A. (2024). Theta activity and cognitive functioning: Integrating evidence from resting state and task related developmental electroencephalography (EEG) research. Developmental Cognitive Neuroscience, 67, 101404. https://doi.org/10.1016/j.dcn.2024.101404. EDN: https://elibrary.ru/YZUPRF
Toppi, J., Astolfi, L., Risetti, M., & Anzolin, A. (2018). Different topological properties of EEG derived networks describe working memory phases as revealed by graph theoretical analysis. Frontiers in Human Neuroscience, 162–180. https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00637
Zanto, T. P., Rubens, M. T., Thangavel, A., & Gazzaley, A. (2011). Causal role of the prefrontal cortex in top down modulation of visual processing and working memory. Nature Neuroscience, 14, 656–661. https://doi.org/10.1038/nn.2773
References
Gulyaev, S. A. (2021). Electroencephalography and studies of functional brain activity. Russian Journal of Child Neurology, (4), 59–68. https://doi.org/10.17650/2073-8803-2021-16-4-59-68. EDN: https://elibrary.ru/KASUVX
Zavalishina, D. N., & Lomov, B. F. (1977). Operator activity under time pressure. In Engineering Psychology (pp. 190–218). Moscow. EDN: https://elibrary.ru/XAPHZT
Kahneman, D. (2006). Attention and effort. Moscow: Smysl, 287 p.
Karatygin, N. A., Korobeynikova, I. I., Venerina, Ya. A., Venerin, A. A., & Aleksandrov, Yu. I. (2022). Relationship between spectral characteristics of EEG theta rhythm and performance in the “n back” cognitive test. Experimental Psychology, 15(2), 95–110. https://doi.org/10.17759/exppsy.2022150208. EDN: https://elibrary.ru/TVBXJH
Kichigina, V. F. (2019). Disturbances of theta and gamma oscillations in the brain with pathologies characteristic of Alzheimer’s disease and temporal lobe epilepsy. Journal of Higher Nervous Activity named after I. P. Pavlov, 69(4), 395–412. https://doi.org/10.1134/S0044467719040075. EDN: https://elibrary.ru/MPTKLP
Korobeynikova, I. I. (2016). Spectral characteristics of EEG theta rhythm and intellectual performance efficiency. Tyumen Medical Journal, (2), 51–55. EDN: https://elibrary.ru/WHMREH
Merkulova, A. G., & Kalinina, S. A. (2017). Distribution of visual attention in training pilot cadets for flight activities. Hygiene and Sanitation, (8), 752–755. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2017-96-8-752-755. EDN: https://elibrary.ru/ZGCTDJ
Morozova, L. V., & Murin, I. N. (2013). Psychophysiological specifics of printed font perception. Arctic Environmental Research, (3), 76–85. EDN: https://elibrary.ru/RTUMHJ
Pavlenko, V. B., Alikina, M. A., & Makhin, S. A. (2018). Relationship between levels of general and emotional intelligence and amplitude of resting state alpha and beta EEG rhythms. Scientific Notes of V. I. Vernadsky Crimean Federal University. Biology. Chemistry, (3), 134–142. EDN: https://elibrary.ru/VLBZQB
Polikanova, I. S., Mikheev, I. N., Leonov, S. V., & Martynova, O. V. (2024). Age related features of alpha rhythm dynamics: a brief review. Clinical and Special Psychology, 13(4), 29–50. https://psyjournals.ru/journals/cpse/archive/2024_n4/Polikanova_Mikheev_et_al (accessed: 27.02.2024). https://doi.org/10.17759/cpse.2024130402. EDN: https://elibrary.ru/EKRUJA
Bonzano, L., Bisio, A., Pedullà, L., & Brichetto, G. (2010). Right inferior parietal lobule activity is associated with handwriting spontaneous. Frontiers in Neuroscience, 98–107. https://doi.org/10.3389/fnhum.2010.00186
Gundlach, C., Müller, M. M., Nierhaus, T., Villringer, T., & Sehm, A. (2018). Modulation of somatosensory alpha rhythm by transcranial alternating current stimulation at mu frequency. Frontiers in Human Neuroscience, 72–80. https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00432. EDN: https://elibrary.ru/YJXYXS
Haegens, S., Osipova, D., Oostenveld, R., & Jensen, O. (2009). Somatosensory working memory performance in humans depends on both engagement and disengagement of regions in a distributed network. Human Brain Mapping, 31, 26–35. https://doi.org/10.1002/hbm.20842
Cavanagh, J. F., & Shackman, A. J. (2015). Frontal midline theta reflects anxiety and cognitive control: Meta analytic evidence. Journal of Physiology — Paris, 109, 3–15. https://doi.org/10.1016/j.jphysparis.2014.04.003
Jensen, O., & Mazaheri, A. (2010). Shaping functional architecture by oscillatory alpha activity: Gating by inhibition. Frontiers in Human Neuroscience, 4, 186. https://doi.org/10.3389/fnhum.2010.00186
Kawachi, J. (2017). Brodmann areas 17, 18, and 19 in the human brain: An overview. Brain Nerve, 48–60. https://doi.org/10.11477/mf.1416200756
Klepsch, M., Schmitz, F., & Seufert, T. (2017). Development and validation of two instruments measuring intrinsic, extraneous, and germane cognitive load. Frontiers in Psychology, 137–150. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01997
Klimesch, W. (2012). Alpha band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends in Cognitive Sciences, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.tics.2012.10.007
Engel, A. K., & Fries, P. (2010). Beta band oscillations — signalling the status quo? Current Opinion in Neurobiology, 20, 156–165. https://doi.org/10.1016/j.conb.2010.02.015. EDN: https://elibrary.ru/NAPLRN
Maule, A. J., Hockey, G. R., & Bdzola, L. (2000). Effects of time pressure on decision making under uncertainty: Changes in affective state and information processing strategy. Acta Psychologica, 104, 283–301. https://doi.org/10.1016/s0001-6918(00)00033-0
Maurer, U., Brem, S., Liechti, M., Maurizio, S., Michels, L., & Brandeis, D. (2015). Frontal midline theta reflects individual task performance in a working memory task. Brain Topography, 28(1), 127–134. https://doi.org/10.1007/s10548-014-0361-y. EDN: https://elibrary.ru/AJVUKM
Miller, E. K., & Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual Review of Neuroscience, 24, 167–202. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.24.1.167
Pruessner, J. C., Dedovic, K., Pruessner, M., Lord, C., Buss, C., Collins, L., Dagher, A., & Lupien, S. J. (2010). Stress regulation in the central nervous system: Evidence from structural and functional neuroimaging studies in human populations — 2008 Curt Richter Award Winner. Psychoneuroendocrinology, 35(1), 179–191. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2009.02.016. EDN: https://elibrary.ru/NZCQOJ
Sarter, M., Gehring, W. J., & Kozak, R. (2006). More attention must be paid: The neurobiology of attentional effort. Brain Research Reviews, 51(2), 145–160. https://doi.org/10.1016/j.brainresrev.2005.11.002
Sigala, R., Haufe, S., Roy, D., & Dinse, H. R. (2015). The role of alpha rhythm states in perceptual learning: Insights from experiments and computational models. Frontiers in Computational Neuroscience, 58–67. https://doi.org/10.3389/fncom.2014.00036
Sussman, R. F., & Sekuler, R. (2022). Feeling rushed? Perceived time pressure impacts executive function and stress. Acta Psychologica, 229, 103702. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2022.103702. EDN: https://elibrary.ru/CWTZGU
Tan, E., Troller Renfree, S. V., Morales, S., Buzzell, G. A., McSweeney, M., Antúnez, M., & Fox, N. A. (2024). Theta activity and cognitive functioning: Integrating evidence from resting state and task related developmental electroencephalography (EEG) research. Developmental Cognitive Neuroscience, 67, 101404. https://doi.org/10.1016/j.dcn.2024.101404. EDN: https://elibrary.ru/YZUPRF
Toppi, J., Astolfi, L., Risetti, M., & Anzolin, A. (2018). Different topological properties of EEG derived networks describe working memory phases as revealed by graph theoretical analysis. Frontiers in Human Neuroscience, 162–180. https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00637
Zanto, T. P., Rubens, M. T., Thangavel, A., & Gazzaley, A. (2011). Causal role of the prefrontal cortex in top down modulation of visual processing and working memory. Nature Neuroscience, 14, 656–661. https://doi.org/10.1038/nn.2773
Copyright (c) 2025 Natalya V. Zvyagina, Anna I. Taleeva, Ksenia V. Novoselova, Anna S. Cherkasova, Thu C. Chang, Nikolay V. Popov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
