Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)

Для цитирования:

Bukina T. V., Khramova M. В., Kurkin S. A. Modern research on primary school children brain functioning in the learning process: Review [Букина Т. В., Храмова М. В., Куркин С. А. Современные исследования функционирования мозга детей младшего школьного возраста в процессе обучения: обзор] // Известия вузов. ПНД. 2021. Т. 29, вып. 3. С. 449-456. DOI: 10.18500/0869-6632-2021-29-3-449-456

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Иконка PDF bukina.pdf
(загрузок: 852)
Язык публикации: 
английский
Рубрика: 
Нелинейная динамика и нейронаука
Тип статьи: 
Обзорная статья
УДК: 
530.182
DOI: 
10.18500/0869-6632-2021-29-3-449-456

Modern research on primary school children brain functioning in the learning process: Review
[Современные исследования функционирования мозга детей младшего школьного возраста в процессе обучения: обзор]

Авторы: 
Букина Татьяна Викторовна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Храмова Марина Викторовна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского (СГУ)
Куркин Семен Андреевич, Университет Иннополис
Аннотация: 

Цель настоящего обзора – рассмотреть исследования, связанные с изучением мозговой активности младших школьников в образовательном процессе; выяснить, насколько подобные работы распространены, определить основные направления деятельности ученых в данной области, а также избранные подходы к исследованиям. Методы. Для отбора подходящих к изучаемой теме статей использовался качественный контент-анализ: в роли требований были определены несколько наборов ключевых слов, журналы с квартилем не ниже второго, а также английский язык публикации. Результаты. Анализ исследовательских работ показал повышающийся интерес к затрагиваемой теме среди ученых. Были выделены шесть основных групп исследований в области нейровизуализации: измерение когнитивных способностей, сравнение возрастных категорий, технические и методические нюансы проведения исследований посредством нейровизуализации, изучение влияния на показатели различных факторов, применение средств нейровизуализации в процессе обучения, регистрация мозговой активности у детей с отклонениями в развитии. Выделены работы, посвященные развитию памяти и внимания. Рассмотрены особенности исследования математических способностей и навыков, а также чтения. Отмечены преимущества и недостатки портативной электроэнцефалографии. Указаны особенности проведения процедуры магнитно-резонансной томографии у детей с отклонением в развитии. Заключение. Несмотря на многообразие направлений исследований, применение технологий интерфейс мозг–компьютер в процессе обучения в ходе обзора не встретилось. По мнению авторов, не хватает длительных исследований с применением подобных технологий в специфике предметного обучения, позволяющего отслеживать его прогресс. Представлены выводы о необходимости дальнейшего изучения данного вопроса.

Ключевые слова: 
электроэнцефалография
функциональная магнитно-резонансная томография
интерфейс «мозг– компьютер»
исследование мозга
младшие школьники
обучение
Благодарности: 
Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 19-29-14101
Список источников: 
  1. Maksimenko VA, Runnova AE, Zhuravlev MO, Protasov P, Kulanin R, Khramova MV, Pisarchik AN, Hramov AE. Human personality reflects spatio-temporal and time-frequency EEG structure. PLoS One. 2018;13(9):e0197642. DOI: 10.1371/journal.pone.0197642.
  2. Maksimenko VA, Hramov AE, Grubov VV, Nedaivozov VO, Makarov VV, Pisarchik AN. Nonlinear effect of biological feedback on brain attentional state. Nonlinear Dynamics. 2019;95(3): 1923–1939. DOI: 10.1007/s11071-018-4668-1.
  3. Makarov VV, Zhuravlev MO, Runnova AE, Protasov P, Maksimenko VA, Frolov NS, Pisarchik AN, Hramov AE. Betweenness centrality in multiplex brain network during mental task evaluation. Phys. Rev. E. 2018;98(6):062413. DOI: 10.1103/PhysRevE.98.062413.
  4. Maksimenko VA, Hramov AE, Frolov NS, Luttjohann A, Nedaivozov VO, Grubov VV, Runno- ¨ va AE, Makarov VV, Kurths J, Pisarchik AN. Increasing human performance by sharing cognitive load using brain-to-brain interface. Front. Neurosci. 2018;12:949. DOI: 10.3389/fnins.2018.00949.
  5. Papanastasiou G, Drigas A, Skianis C, Lytras M. Brain computer interface based applications for training and rehabilitation of students with neurodevelopmental disorders. A literature review. Heliyon. 2020;6(9):e04250. DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e04250.
  6. Diaz A, Blankenship TL, Bell MA. Episodic memory in middle childhood: Age, brain electrical activity, and self-reported attention. Cognitive Development. 2018;47:63–70. DOI: 10.1016/j.cogdev.2018.03.003.
  7. Simard F, Cadoret G. Neural correlates of active controlled retrieval development: An exploratory ERP study. Brain and Cognition. 2018;124:20–28. DOI: 10.1016/j.bandc.2018.04.005.
  8. Cycowicz YM. Orienting and memory to unexpected and/or unfamiliar visual events in children and adults. Developmental Cognitive Neuroscience. 2019;36:100615. DOI: 10.1016/j.dcn.2019.100615.
  9. Vogan VM, Morgan BR, Powell TL, Smith ML, Taylor MJ. The neurodevelopmental differences of increasing verbal working memory demand in children and adults. Developmental Cognitive Neuroscience. 2016;17:19–27. DOI:10.1016/j.dcn.2015.10.008.
  10. Pindus DM, Drollette ES, Raine LB, Kao SC Khan N, Westfall DR, Hamill M, Shorin R, Calobrisi E, John D, Kramer AF, Hillmancf CH. Moving fast, thinking fast: The relations of physical activity levels and bouts to neuroelectric indices of inhibitory control in preadolescents. Journal of Sport and Health Science. 2019;8(4):301–314. DOI: 10.1016/j.jshs.2019.02.003.
  11. Maguire MJ, Schneider JM. Socioeconomic status related differences in resting state EEG activity correspond to differences in vocabulary and working memory in grade school. Brain and Cognition. 2019;137:103619. DOI: 10.1016/j.bandc.2019.103619.
  12. De˛bska A, Chyl K, Dzie˛giel G, Kacprzak A, Luniewska M, Plewko J, Marchewka A, Grabowska A, Jednorog K. Reading and spelling skills are differentially related to phonological processing: ´ Behavioral and fMRI study. Developmental Cognitive Neuroscience. 2019;39:100683. DOI: 10.1016/j.dcn.2019.100683.
  13. Mogadam A, Keller AE, Taylor MJ, Lerch JP, Anagnostou E, Pang EW. Mental flexibility: An MEG investigation in typically developing children. Brain and Cognition. 2018;120:58–66. DOI: 10.1016/j.bandc.2017.10.001.
  14. Matejko AA, Ansari D. The neural association between arithmetic and basic numerical processing depends on arithmetic problem size and not chronological age. Developmental Cognitive Neuroscience. 2019;37:100653. DOI: 10.1016/j.dcn.2019.100653.
  15. Gonzalez-Garrido AA, G´omez-Vel´azquez FR, Salido-Ruiz RA, Espinoza-Valdez A, V´elez-P´erez H, Romo-Vazquez R, Gallardo-Moreno GB, Ruiz-Stovel VD, Mart´inez-Ramos A, Berumen G. The analysis of EEG coherence reflects middle childhood differences in mathematical achievement. Brain and Cognition. 2018;124:57–63. DOI: 10.1016/j.bandc.2018.04.006.
  16. Nemmi F, Helander E, Helenius O, Almeida R, Hassler M, Räsänen P, Klingberg T. Behavior and neuroimaging at baseline predict individual response to combined mathematical and working memory training in children. Developmental Cognitive Neuroscience. 2016;20:43–51. DOI: 10.1016/j.dcn.2016.06.004.
  17. Kersey AJ, Wakim KM, Li R, Cantlon JF. Developing, mature, and unique functions of the child’s brain in reading and mathematics. Developmental Cognitive Neuroscience. 2019;39:100684. DOI: 10.1016/j.dcn.2019.100684.
  18. Pizzie RG, Kraemer DJM. Avoiding math on a rapid timescale: Emotional responsivity and anxious attention in math anxiety. Brain and Cognition. 2017;118:100–107. DOI: 10.1016/j.bandc.2017.08.004.
  19. Semrud-Clikeman M. Research in brain function and learning [Electronic resource]. American Psychological Association. 2010, February 16. Access mode: http://www.apa.org/education/k12/brain-function.
  20. Xu J, Zhong B. Review on portable EEG technology in educational research. Computers in Human Behavior. 2018;81:340–349. DOI: 10.1016/j.chb.2017.12.037.
  21. Pua EPK, Barton S, Williams K, Craig JM, Seal ML. Individualised MRI training for paediatric neuroimaging: A child-focused approach. Developmental Cognitive Neuroscience. 2020;41:100750. DOI: 10.1016/j.dcn.2019.100750.
  22. Lau-Zhu A, Lau MPH, McLoughlin G. Mobile EEG in research on neurodevelopmental disorders: Opportunities and challenges. Developmental Cognitive Neuroscience. 2019;36:100635. DOI: 10.1016/j.dcn.2019.100635.
Поступила в редакцию: 
21.11.2020
Принята к публикации: 
25.01.2021
Опубликована: 
31.05.2021
  • 2694 просмотра