- 20
- Возрастная специфика нейрофизиологических маркеров длительности сосредоточенного наблюдения
- Тихомирова Е.В., Тихонова И.В., Самохвалова А.Г., Буйкин С.В., Сойту А.К., Сибиркина Е.А. Возрастная специфика нейрофизиологических маркеров длительности сосредоточенного наблюдения // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2026. Т. 32, № 1. С. 144-153. https://doi.org/10.34216/2073-1426-2026-32-1-144-153
- DOI: https://doi.org/10.34216/2073-1426-2026-32-1-144-153
- УДК: 159.93
- EDN: TOSDII
- Дата приема статьи в публикацию: 25.12.2025
- Аннотация: Длительность сосредоточенного внимания является критическим когнитивным процессом, определяющим эффективность деятельности. Настоящее исследование направлено на выявление нейрофизиологических маркеров устойчивого внимания и их связи с видом когнитивной нагрузки в различных возрастных группах. В исследовании приняли участие 155 здоровых добровольцев в возрасте от 18 до 65 лет (средний возраст 32,4 ± 12,8 лет, 78 женщин, 77 мужчин), которые выполняли две когнитивные задачи различной модальности: зрительный тест Ландольта (15 минут) и слуховую корректурную пробу (6 минут). Одновременно проводилась регистрация электроэнцефалограммы с использованием 6-канальной системы NeuroPlay-6C с электродами Fp1, Fp2, T3, T4, O1, O2, размещенными согласно международной системе 10-20. Несмотря на отсутствие значимых возрастных различий в поведенческих показателях, выявлены статистически значимые различия в спектральных характеристиках ЭЭГ. У молодых испытуемых эффективность зрительного внимания коррелировала с паттерном «спектральной мобилизации» (генерализованная десинхронизация альфа-ритма), тогда как у зрелых – с паттерном «амплитудной регуляции» (локальное снижение амплитуды лобных ритмов и функциональное вовлечение затылочного альфа-ритма). В слуховой модальности у зрелых испытуемых эффективность оказалась тесно связана с фронтальной альфа-активностью, в то время как у молодежи значимых корреляций не выявлено. Результаты подтверждают гипотезу о возрастной трансформации нейрофизиологических стратегий поддержания сосредоточенного внимания – от глобальной мобилизации ресурсов к более специализированной и экономичной регуляции. Полученные данные важны для разработки возрастно-ориентированных методов нейрофизиологического мониторинга когнитивного состояния в профессиональной и образовательной сферах.
- Ключевые слова: электроэнцефалография, когнитивная нагрузка, длительное сосредоточенное наблюдение, сосредоточенное внимание, тест Ландольта, слуховая проба, половозрастные различия, нейромаркеры
- Список литературы: Макеев Н.И. Напряженность труда: критический взгляд на действующие критерии оценки // Охрана труда и техника безопасности на промышленных предприятиях. 2015. № 4. С. 29–35. Методика проведения специальной оценки условий труда: утв. приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 21.11.2023 № 817н. Новикова А.В., Широков В.А., Егорова А.М. Напряженность труда как фактор риска развития синдрома эмоционального выгорания и тревожно-депрессивных расстройств в различных профессиональных группах (обзор литературы) // Здоровье населения и среда обитания. 2022. № 10. С. 67–74. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2022-30-10-67-74 Anguera J.A., Boccanfuso J., Rintoul J.L. et al. Video game training enhances cognitive control in older adults. Nature, 2013, vol. 501, no. 7465, рр. 97–101. Barry R.J., Clarke A.R., Johnstone S.J. et al. EEG differences between eyes-closed and eyes-open resting conditions. Clinical Neurophysiology, 2007, vol. 118, no. 12, рр. 2765–2773. Callan D.E., Fukada T., Dehais F., Ishii S. The role of brain-localized gamma and alpha oscillations in inattentional deafness: implications for understanding human attention. Frontiers in Human Neuroscience, 2023, vol. 17, art. 1168108. https://doi.org/10.3389/fnhum.2023.1168108. Chiang A.K., Rennie C.J., Robinson P.A. et al. Age trends and sex differences of alpha rhythms including split alpha peaks. Clinical Neurophysiology, 2011, vol. 122, no. 8, рр. 1505–1517. Engel A.K., Fries P., Singer W. Dynamic predictions: Oscillations and synchrony in top–down processing. Nature Reviews Neuroscience, 2001, vol. 2, no. 10, рр. 704–716. Fan J., McCandliss B.D., Sommer T., Raz A., Posner M.I. Testing the efficiency and independence of attentional networks. Journal of Cognitive Neuroscience, 2002, no. 14 (3), pp. 340–347. https://doi.org/10.1162/089892902317361886 Fingelkurts A., Fingelkurts A. Quantitative Electroencephalogram (qEEG) as a Natural and Non-Invasive Window into Living Brain and Mind in the Functional Continuum of Healthy and Pathological Conditions. Applied Sciences, 2022, no. 12 (19): 9560. https://doi.org/10.3390/app12199560 Gazzaniga M.S., Ivry R.B., Mangun G.R. Cognitive neuroscience: The biology of the mind, 5th ed. New York, W.W. Norton & Company, 2018, 736 p. Gkintoni E., Halkiopoulos C. Mapping EEG Metrics to Human Affective and Cognitive Models: An Interdisciplinary Scoping Review from a Cognitive Neuroscience Perspective. Biomimetics (Basel), 2025, № 10 (11), pp. 730. https://doi.org/10.3390/biomimetics10110730 Keller A.S., Payne L., Sekuler R. Characterizing the roles of alpha and theta oscillations in multisensory attention. Neuropsychologia, 2017, vol. 99, pp. 48–63. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2017.02.021. McIntosh A.R., Grady C.L., Ungerleider L.G. et al. Network analysis of cortical visual pathways mapped with PET. Journal of Neuroscience, 1994, vol. 14, no. 2, pp. 655–666. Mohamed Z., El Halaby M., Said T, Shawky D, Badawi A. Characterizing Focused Attention and Working Memory Using EEG. Sensors (Basel), 2018, Nov. 2, № 18 (11): 3743. https://doi.org/10.3390/s18113743. Portnova G.V., Atanov M.S. Age-Dependent Changes of the EEG Data: Comparative Study of Correlation Dimension D2, Spectral Analysis, Peak Alpha Frequency and Stability of Rhythms. International Journal of Innovative Research in Computer Science & Technology (IJIRCST), 2016, vol. 4, iss.2, pp. 56–61. https://ssrn.com/abstract=3535022 Reynolds G.D., Courage M.L., Richards J.E. Infant attention and visual preferences: Converging evidence from behavior, event-related potentials, and cortical source localization. Developmental Psychology, 2010, vol. 46, no. 4, pp. 886–904. Salthouse T.A. Consequences of age-related cognitive declines. Annual Review of Psychology, 2012, vol. 63, pp. 201–226. Uhlhaas P.J., Singer W. Neural synchrony in brain disorders: Relevance for cognitive dysfunctions and pathophysiology. Neuron, 2006, vol. 52, no. 1, pp. 155–168. Vysata O., Kukal J., Prochazka A. et al. Age-related changes in EEG coherence. Neurologia i Neurochirurgia Polska, 2014, vol. 48, no. 1, pp. 35–38. Watanabe Y., Shibata T., Tanaka M., Ishii K., Higuchi Y., Kobayashi Y., Kosugi Y. Age-related changes in EEG signal using triple correlation values. Front. Hum. Neurosci, 2024, no. 18: 1438924. https://doi.org/10.3389/fnhum.2024.1438924