Специфика нейродинамических процессов и когнитивных функций в учебной деятельности: оценка на основе прогностической модели академической успеваемости подростков

Автор: Немолочная Н.В., Сапего А.В., Мурышкина Е.В., Варич Л.А.

Журнал: Science for Education Today @sciforedu

Рубрика: Биология и медицина для образования

Статья в выпуске: 2 т.16, 2026 года.

Бесплатный доступ

Проблема и цель. Роль нейродинамических процессов и когнитивных функций в учебной деятельности старших подростков в разных условиях обучения остается недостаточно изученной, а существующие данные не позволяют адекватно учесть различия между образовательными организациями и сформировать прогноз риска академической неуспеваемости. Цель исследования – выявить нейрокогнитивную основу прогностической модели академической успеваемости старших подростков в различных условиях обучения для определения вклада нейродинамических характеристик и когнитивных процессов в прогноз их академической успеваемости. Методология. Методология исследования основана на комплексном анализе нейродинамических и когнитивных характеристик старших подростков посредством автоматизированного психофизиологического комплекса, позволяющего оценить следующие характеристики: простая зрительно-моторная реакция, уровень функциональной подвижности нервных процессов, работоспособность головного мозга, реакция на движущийся объект, кратковременная память, объем внимания, абстрактное мышление. Результаты. Эмпирические данные указывают на то, что интернатный и неинтернатный типы обучения формируют устойчивые различия в когнитивных механизмах старших подростков, отражающие адаптивные стратегии обработки информации в рамках конкретной образовательной организации. Обучающиеся образовательных организаций неинтернатного типа демонстрируют развитые навыки быстрого сканирования и переработки визуальной информации в условиях гимназии, в то время как лицеисты – навыки глубокой аналитической обработки, способность к моделированию и предсказанию. Лицеисты из образовательного учреждения интернатного типа демонстрируют развитые навыки быстрого анализа и обработки визуальной информации, гимназистки же сосредотачиваются на деталях и обладают лучшей способностью к одновременной обработке информации. Эти различия имеют важные последствия для разработки нейрокогнитивной прогностической модели академической успеваемости, поскольку они подчеркивают необходимость учитывать нейродинамические и когнитивные характеристики старших подростков. Заключение. Таким образом, по результатам исследования выявлены общие (работоспособность головного мозга, мышление) и специфические (для гимназии – объем внимания, оперативная память; для многопрофильного лицея-интерната – объем внимания, кратковременная память; для женской гимназии-интерната – объем внимания, простая зрительно-моторная реакция) показатели, которые вошли в прогностическую модель. Полученные данные свидетельствуют о том, что образовательная среда формирует специфические когнитивные профили, которые в совокупности определяют успеваемость обучающихся и требуют адаптации педагогических стратегий и прогностических моделей под контекст учреждения.

Еще

Старшие подростки, нейродинамические характеристики, когнитивные процессы, успеваемость обучающихся, образовательная организация, условия обучения, прогностическая модель

Короткий адрес: https://sciup.org/147253833

IDR: 147253833   |   УДК: 159.91+371.7+004.81   |   DOI: 10.15293/2658-6762.2602.10

The specifics of neurodynamic processes and cognitive functions in learning: Assessment based on a predictive model of adolescents’ academic performance

Introduction. The role of neurodynamic processes and cognitive functions in learning activities of older adolescents in different educational environments remains insufficiently studied. Existing data are inadequate for proper evaluating the differences between educational institutions and for predicting risks of academic underachievement. The study aims to identify the neurocognitive basis for a predictive model of academic performance in older adolescents across different learning environments (i.e., to determine the contribution of neurodynamic characteristics and cognitive processes to predicting the academic performance of older adolescents). Materials and Methods. The research methodology is based on a comprehensive analysis of neurodynamic and cognitive characteristics of older adolescents, using an automated psychophysiological complex. This complex assesses the following characteristics: simple visual-motor reaction (SVMR), level of functional mobility of nervous processes (FMLNP), brain work capacity (BWC), reaction to a moving object (RMO), short-term memory, attention span, and abstract thinking. Results. Empirical data indicate that boarding and non-boarding types of education foster stable differences in the cognitive mechanisms of older adolescents, reflecting adaptive information processing strategies within a specific educational institution. Students from non-boarding schools demonstrate developed skills for rapid scanning and processing of visual information in a gymnasium environment, whereas lyceum students exhibit skills for deep analytical processing, modeling, and prediction. Students from a boarding lyceum show advanced skills for rapid analysis and processing of visual information, while students from a boarding gymnasium focus more on details and possess a better ability for simultaneous information processing. These differences have important implications for developing a neurocognitive predictive model of academic performance, as they emphasize the necessity of considering the neurodynamic and cognitive characteristics of older adolescents. Conclusions. Thus, the study identified general predictors (brain work capacity, thinking) and specific ones (for the gymnasium – attention span, working memory; for the multidisciplinary boarding lyceum – attention span, short-term memory; for the girls’ boarding gymnasium – attention span, simple visual-motor reaction) that were included in the predictive model. The obtained data suggest that the educational environment shapes specific cognitive profiles, which collectively determine student performance and require the adjustment of teaching strategies and predictive models to the institutional context.

Еще