А.Э. Тамбиев, Е.В. Асланян МЕЖПОЛУШАРНАЯ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ АСИММЕТРИЯУ СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ И ХУДОЖЕСТВЕННЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ (С. 24-37)

А.Э. Тамбиев, Е.В. Асланян

МЕЖПОЛУШАРНАЯ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ АСИММЕТРИЯУ СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ И ХУДОЖЕСТВЕННЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ

НИИ Нейрокибернетики им. А.Б.Когана Академии биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского, ЮФУ; Ростов-на-Дону, Россия

A.B. Kogan Research Institute for Neurocybernetics Academy of Biology

And Biotechnology of Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia

 

МЕЖПОЛУШАРНАЯ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ АСИММЕТРИЯ У СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХИ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
А.Э. Тамбиев, Е.В. Асланян
У студентов технических и художественных специальностей исследовано влияние функциональной межполушарной асимметриина успешность обучения в ВУЗе и на решение «левополушарных» и «правополушарных» задач. Показано, что профиль межполушарной функциональной асимметрии не влияет на выбор направления обучения. Успешность обучения не зависит от профиля межполушарной функциональной асимметрии. У студентов технических специальностей при включении в деятельность, независимо от её характера, наблюдается усиление доминирования левого полушария, а у студентов творческих специальностей – правого полушария коры головного мозга.
Ключевые слова: функциональная межполушарная асимметрия, когнитивные функции, ЭЭГ.
 
 
INTERHEMISPHERIC FUNCTIONAL ASYMMETRY IN STUDENTS OF TECHNICAL AND ARTISTIC SPECIALTIES
A.E. Tambiev, E.V. Aslanyan
The effect of functional hemispheric asymmetry on university education and solving «left-hemisphere» and «right-hemisphere» tasks was examined with students of both technical and artistic disciplines. It was shown that the profile of functional hemispheric asymmetry did not affect the choice of education direction, and education success was not dependent on the profile. Increasing dominance of the left hemisphere while involving in any activity, regardless of its nature, was observed for students of technical specialties, and of the right hemisphere — for students of creative disciplines.
Key words: functional hemispheric asymmetry, cognitive function, EEG.
 
http://dx.doi.org/10.18454/ASY.2016.26.1115

 

Существует большое число публикаций (Спрингер и соавт.,1983; Функциональная межполушарная асимметрия. Хрестоматия, 2004; Руководство по функциональной межполушарной асимметрии, 2009), в которых утверждается, что левое полушарие отвечает за технические, а правое, за художественные способности. Исходя из этого, логично предположить, что, в ВУЗах на технических специальностях должно обучаться большее количество студентов с левополушарным, а на художественных специальностях, с правополушарным профилем асимметрии. А в тех случаях, когда профиль асимметрии студентов не соответствует функциональной специализации полушарий коры мозга, их успеваемость в среднем должна быть хуже. Если это так, то одной из существенных причин могут быть разные мозговые механизмы восприятия учебной информации у студентов с разным профилем асимметрии. Проверке этих предположений и посвящено настоящее исследование.

Методы исследования. В психологическом обследовании приняли участие 76 практически здоровых испытуемых, давших на это свое добровольное согласие, 42 юноши и 34 девушки, средний возраст 20,7 лет. Из них 41 студент получают образование физико-математического профиля и 35 студентов, получают образование художественного профиля (дизайнеры-оформители).

В нейрофизиологическом (ЭЭГ) обследовании приняли участие 27 студентов (14 девушек и 13 юношей), ранее прошедших психологическое обследование. С учетом специфики их образования они были разделены на 2 группы: студенты технических специальностей (14 человек) и студенты художественных специальностей (13 человек).

Психологическое обследование было направлено на выявление межполушарной функциональной асимметрии (МФА). Использовались тест Аннет для определения ведущей руки и ряд проб для определения ведущей ноги, уха и глаза (Опросник М. Аннет, 2004).

Для оценки учебной успеваемости использовался опросный лист, включающий информацию об экзаменационных оценках, трудностях, возникающих в процессе учёбы, а также предпочтения художественных или математических заданий в обучении.

Регистрация ЭЭГпроводилась в затемненной камере в удобном кресле, в состоянии спокойного бодрствования (покой), во время левополушарной деятельности (последовательное вычитание цифры 7 из 300) и правополушарной деятельности (мысленный просмотр любимого фильма). Чтобы минимизировать влияние внешних воздействий и усилить концентрацию внимания на выполнении мысленных операций, все пробы проводились с закрытыми глазами. Длительность каждой пробы составляла 2 минуты.

ЭЭГ регистрировали с использованием биоусилителей «Нейровизор БММ» фирмы Neurobotics (Москва, Россия) непрерывно, монополярно, от 14 областей коры: F3, F4, F7, F8, T3, T4, T5, T6, C3, C4, P3, P4, O1, O2 по международной системе 10×20, с объединенным ушным референтным электродом. Частота дискретизации сигнала по каждому из каналов составляла 1000 Гц, полоса пропускания 1÷70 Гц, для удаления сетевой наводки использовался режекторный фильтр 50 Гц.

Для последующего анализа отбирались ЭЭГ-эпохи, не содержащие артефактов немозгового происхождения, длительностью по 1024 мс каждая, соответствующие разным этапам обследования. Для каждой ЭЭГ-эпохи рассчитывался спектр мощности (СпМ) в 7 частотных диапазонах: дельта (1-3,5 Гц), тета (4-7 Гц), альфа (8-13 Гц), бета-1 (14-19 Гц), бета-2 (20-30 Гц), гамма-1 (31-48 Гц) и гамма-2 (52-70 Гц). Всего было отобрано, и проанализировано более 9800 ЭЭГ-эпох.

Для оценки межполушарной функциональной асимметрии (МФА)сравнивали спектральные характеристики ЭЭГ в симметричных отведениях левого (ЛП) и правого (ПП) полушарий. Для оценки динамики изменений МФА рассчитывали коэффициент асимметрии (КАС) по формуле: КАС =(ПП–ЛП)/(ПП+ЛП) × 100%. Отрицательные значения КАС соответствовали доминированию левого, а положительные – правого полушария.

Статистический анализ полученных данных проводился по единичным ЭЭГ-эпохам с использованием процедуры повторных измерений (repeatedmeasures) в рамках многофакторного дисперсионного анализа ANOVA/MANOVA, реализованного в пакете прикладных программ Statistica-10.Дизайн анализа включал следующие факторы: ГРУППА (уровни:Тех., Худ.), ЭТАП (уровни: покой, счет, представление образов), ОТВЕДЕНИЯ (уровни: 14 отведений или 7 пар отведений, в зависимости от оцениваемого показателя – СпМ или КАС), РИТМ (уровни: 7 выделяемых ритмов). При необходимости могли вводиться и другие факторы. При р<0,05 различия считались достоверными, при 0,05<р<0,08 – существенными (констатировали наличие тренда). Направление изменений оцениваемого показателя нормировалось относительно первого значения в сравниваемой паре по формуле: А-Б = (Б–А)/А × 100%.

Результаты и их обсуждение. При проведении психологического обследования былообнаружено, что у студентов технических специальностей процент встречаемости праволатерального профиля МФА (доминирование левого полушария) составил 37,2%, смешанного с преобладанием праволатеральных признаков–  44,2%, амбидекстрального – 7%, смешанного с преобладанием леволатеральных – 2,3%, леволатеральных (доминирование правого полушария) – 9,3%.

У студентов художественных специальностей были выявлены только 3 профиля: праволатеральный профиль встречается в 40,6% случаев, смешанный с преобладанием праволатеральных признаков – в 50% и амбидекстральный – в 9,4% случаев. То есть, в обеих группах преобладает доминирование левого полушария. Статистически значимые различия между двумя выборками отсутствуют. Эти результаты хорошо согласуются с распределением типов межполушарной асимметрии жителей России, независимо от их пола и национальности (Назын-ооли соавт.,2010; Москвина и соавт.,2011), и свидетельствуют об отсутствии  влияния этих факторов на выбор факультета в ВУЗе.

Оценку взаимосвязи ведущего полушария коры и показателей успеваемости проводили с использованием коэффициента корреляции Спирмена (r). Анализ показал, что в обеих группах отсутствует взаимосвязь между ведущим полушарием и успешностью обучения (Табл. 1,2).

Таблица 1. Результаты корреляционного анализа (r) взаимосвязи ведущего полушария коры мозга и успеваемости у студентов технических специальностей.

Обозначения: ЛП – доминирующее левое полушарие, А – амбидекстр, ПП – доминирующее правое полушарие, Дост. – наличие особых достижений в учебной деятельности, Оценки – средний экзаменационный балл за время обучения, Легко, Средне, Трудно – субъективная сложность обучения, Худ., Мат. – предпочтение художественных или математических заданий,  жирнымшрифтом выделены значимые величины.

ЛП А ПП Дост. Оцен-ки Легко Сред-не Труд-но Худ. Мат.
ЛП 1 -0,55 -0,80 0,15 0,11 0,06 0,10 -0,13 0,05 -0,05
А -0,55 1 -0,06 -0,08 0,03 0,12 -0,06 -0,09 0,24 -0,24
ПП -0,80 -0,06 1 -0,12 -0,15 -0,16 -0,08 0,23 -0,23 0,23
Дост. 0,15 -0,08 -0,12 1 0,31 0,01 0,28 -0,20 -0,13 0,13
Оценки 0,11 0,03 -0,15 0,31 1 0,06 0,04 -0,09 0,27 -0,27
Легко 0,06 0,12 -0,16 0,01 0,06 1 -0,48 -0,81 0,15 -0,15
Средне 0,10 -0,06 -0,08 0,28 0,04 -0,48 1 -0,13 -0,23 0,23
Трудно -0,13 -0,09 0,23 -0,20 -0,09 -0,81 -0,13 1 -0,01 0,01
Худ. 0,05 0,24 -0,23 -0,13 0,27 0,15 -0,23 -0,01 1 -1,00
Мат. -0,05 -0,24 0,23 0,13 -0,27 -0,15 0,23 0,01 -1,00 1

Таблица 2.Результаты корреляционного анализа (r)взаимосвязи ведущего полушария коры мозга и успеваемости у студентов художественныхспециальностей.

Обозначения как в Таблице 1.

  ЛП А Дост. Оценки Легко Средне Трудно Худ. Мат.
ЛП 1 -1,00 -0,05 0,06 -0,29 0,27 0,06 -0,08 0,08
А -1,00 1 0,05 -0,06 0,29 -0,27 -0,06 0,08 -0,08
Дост -0,05 0,05 1 -0,02 0,11 -0,04 -0,16 0,23 -0,23
Оценки 0,06 -0,06 -0,02 1 -0,14 0,25 -0,28 0,23 -0,23
Легко -0,29 0,29 0,11 -0,14 1 -0,93 -0,19 0,27 -0,27
Средне 0,27 -0,27 -0,04 0,25 -0,93 1 -0,19 -0,01 0,01
Трудно 0,06 -0,06 -0,16 -0,28 -0,19 -0,19 1 -0,69 0,69
Худ. -0,08 0,08 0,23 0,23 0,27 -0,01 -0,69 1 -1,00
Мат. 0,08 -0,08 -0,23 -0,23 -0,27 0,01 0,69 -1,00 1

Но, у студентов художественных специальностей выявлена положительная корреляция между трудностью обучения и предпочтением математических заданий, и отрицательная корреляция между трудностью обучения и предпочтением художественных заданий. Это означает, что чем больше студенты художественного профиля предпочитают художественные задания, тем меньше сложностей в обучении у них возникает, если же этим студентам больше нравится решать математические задания, тем труднее они оценивают обучение на своём факультете.

Отсутствие взаимосвязи ведущего полушария коры мозга и успеваемости у студентов технического профиляможет быть связано с тем, что математические способности неоднородны и имеют сложную структуру, состоящую из различных познавательных и мыслительных способностей (Хохлов и соавт., 2013). Очевидно, что студенты с выраженным доминированием левого полушария могут преуспеть в алгебре, а с доминированием правого полушария демонстрировать успехи в тригонометрии, геометрии и изучении комплексных чисел. То есть, если  при решении задачи нужно задействовать некий формальный язык, наибольшую активность будет проявлять левое полушарие, но если предъявляемая задача требует актуализации пространственных представлений, при её решении главенствующую роль займёт правое полушарие.

ЭЭГ исследование было проведено с участием  студентов обеих групп с доминирующим левым полушарием, так как их число существенно превышало число студентов с доминирующим правым полушарием.

 

Межгрупповые сравнения. Сравнительный анализ пространственно-временной организации биоэлектрической активности головного мозга двух групп обследуемых показал, что они с высокой степенью значимости различаются между собой (Табл. 3.).

Таблица 3. Результаты MANOVA анализа СпМЭЭГ у студентов технических и художественных специальностей.

Обозначения: SS – внутригрупповая изменчивость, MS – межгрупповая изменчивость,

df – число степеней свободы, F – критерий Фишера, р – уровень значимости, жирный

шрифт – достоверные различия (p<0,05), курсив – тренд (0,05<p<0,08).

SS df MS F p
Intercept 13183940 1 13183940 180203,7 0,000000
Группа 97427 2 48713 665,8 0,000000
Этап 371 2 185 2,5 0,079522
Группа×Этап 2454 4 613 8,4 0,000001
Error 723565 9890 73
R1 (14 Отв×7 Ритм) 1276764 97 13163 3642,5 0,000000
R1×Группа 258899 194 1335 369,3 0,000000
R1×Этап 12321 194 64 17,6 0,000000
R1×Группа×Этап 9527 388 25 6,8 0,000000

Попарное сравнение результатов показало, что у студентов художественных специальностей мощность ЭЭГ в целом по мозгу была выше, чем у студентов технических специальностей (Табл. 4.). Эта особенность сохранялась на всех анализируемых этапах, причем в покое с закрытыми глазами различия между группами были выражены слабее, и усиливались при включении в деятельность.

Таблица 4. Результаты попарных сравнений СпМу студентов технических (Тех.) и художественных (Худ.) специальностей(приведены только основные эффекты (Meaneffects).

ГЗ – состояние покоя, С — счет (левополушарная деятельность), О — образ (правополушарная деятельность).Остальные обозначения как в Табл. 3.

Сравнение ЭТАП F p %
Тех. – Худ. ГЗ 239,1060 0,00 15,72
С 655,4393 0,00 22,78
О 499,1333 0,00 18,98

Детализация полученных результатов с помощью 1-факторного анализа (one-wayANOVA)показала, что в покое у студентов художественных специальностей выраженность всех частотных диапазонов практически во всех анализируемых отведениях была выше, чем у студентов технических специальностей (Рис. 1). Во время выполнения заданий наблюдалось усиление описанных различий в области бета-1 и бета-2-частот. Выраженность же гамма-1 и, особенно, гамма-2-частот в передних областях ЛПу студентов художественных специальностей во время когнитивной деятельности была достоверно ниже.

Tambiev_1_1_2016

Рис. 1. Различия между группами, зарегистрированные на разных этапах обследования. Сравнение Тех.–Худ.

Обозначения: ГЗ – состояние покоя с закрытыми глазами, Счет – левополушарная деятельность, Образ – правополушарная деятельность, черные круги – рост СпМ, серые – снижение, большие круги – достоверные различия (p<0,05), малые – тренд (0,05<p<0,08).

 

Внутригрупповые сравнения. Многофакторный анализ показал, что выделяемые в ходе обследования этапы отличались друг от друга на уровне тренда (F=2,5; p=0,079, Табл. 3), однако было выявлено значимое взаимодействие этого фактора с фактором ГРУППА, что указывает на наличие существенных различий в пространственно-временной организации ЭЭГ у представителей анализируемых групп на разных этапах обследования.

АNOVA-анализ спектральных характеристик ЭЭГ показал, что в обеих группах на разных этапах работы происходили в целом схожие изменения, хотя степень их выраженности в разных частотных диапазонах была различной (Рис. 2, сравнение ГЗ-С).

Tambiev_2_1_2016

Рис. 2. Изменения спектральных характеристик ЭЭГ, наблюдаемыеу студентов технических и художественных специальностей, на разных этапах обследования.

Обозначения как на Рисунке 1.

Левополушарная деятельность (счет), по сравнению с состоянием покоя приводила к усилению СпМ медленных (дельта и тета) и быстрых (гамма-1 и гамма-2) частотных диапазонов. Выраженность альфа,бета-1 и бета-2-диапазонов частот существенно снижалась. Однако наблюдались и некоторые различия между группами. У студентов технических специальностей наблюдалось преимущественное снижение мощности ЭЭГ в альфа-, бета-1, бета-2 и, частично,в гамма-1-диапазонах. Рост СпМ, наблюдаемый в дельта-, тета- и гамма-диапазонах, затрагивал преимущественно передние области коры. Причем, если выраженность медленных диапазонов изменялась достаточно симметрично, то в диапазоне гамма-частот рост наблюдался преимущественно в передних отведениях левого полушария. У студентов художественных специальностей превалировало усиление выраженности дельта-, тета- и гамма-2-диапазонов. Оно было более выражено, чем снижение альфа- и бета-частот,и затрагивало большинство областей коры.

Счет относится к категории абстрактно-логической деятельности, вызывающий активацию передних областей левого полушария. Кроме того, считается, что реализация информационных процессов преимущественно связана с высокочастотными составляющими ЭЭГ – бета-2 и гамма-частотами, тогда как традиционный частотный диапазон (от 1 до 20 Гц) отражает динамику функционального состояния мозга (Кирой и соавт., 1998). В нашем исследовании усиление выраженности быстрых частот в передних областях левого полушария наблюдалось в обеих группах. Однако если у студентов технических специальностей это усиление сопровождалось снижением СпМ в симметричных областях правого полушария, то у студентов художественных специальностей сопровождалось дополнительным ростом мощности этой части ЭЭГ-спектра практически во всех областях коры.Интересным является тот факт, что у студентов технических специальностей во время счета мощность гамма-1-частот усиливалась только в передних областях левого полушария, тогда как у представителей художественных специальностей – ещё и в отведениях правого полушария, причем не только в передних, но и в задних. Это может быть связано с предпочитаемым способом представления информации. Можно предположить, что для достижения полезного результата студентам художественных специальностей требуется бóльшая визуализация (мысленное написание) выполняемых арифметических действий, что приводит к большему вовлечению правого полушария. Параллельный рост в обеих группах СпМ тета-диапазона ЭЭГ, который некоторые авторы связывают с умственным напряжением (Кирой и соавт., 1998), может указывать на достаточную сложность для них предлагаемого задания.

В отличие от выполнения арифметических вычислений, воспроизведение зрительных образов относится к заданиям правополушарного типа (Aziz-Zadeh, 2013; Shourie, 2014). Изменения, происходящие в ЭЭГ при мысленном представлении зрительных образов (по сравнению с покоем) несколько отличались от тех, которые наблюдались при выполнении арифметических операций (Рис.2.сравнение ГЗ-О). У студентов технических специальностей наблюдался рост СпМ гамма-частот на фоне снижения мощности остальных диапазонов, наиболее выраженного для альфа, бета-1 и бета-2-частот. У студентов творческих специальностей наблюдалось в основном усиление гамма-2-диапазона ЭЭГ. Изменения в остальных частотных полосах были менее существенными, и носили фрагментарный характер.

Одновременное снижение выраженности основных ритмов (альфа и бета) ЭЭГ по сравнению с покоем, наблюдаемое при выполнении мысленных заданий, может быть связано с формированием функционального состояния коры,оптимального для реализации требуемой когнитивной деятельности. С одной стороны, включение в деятельность снижает уровень неспецифической корковой активации, связанной с неопределенностью ситуации и предстартовым возбуждением. Этот процесс может отражаться в снижении мощностибета-частот. С другой стороны, выполнение заданий требует поддержания определенного уровня активации коры, несмотря на условия его проведения (слабое освещение, релаксационная поза, закрытые глаза), что приводит к снижению мощности альфа-частот ЭЭГ.

Сравнение между собой спектральных характеристик ЭЭГ, зарегистрированных во время выполнения разных заданий, показало, что для обеих групп можно выделить как общие, так и специфические черты (Рис.2, сравнение С-О). Общим являлось существенное снижение выраженности дельта и тета-частот при представлении образов, по сравнению с арифметическим счетом. Если рассматривать тета-частоты как «ритм напряжения», то можно предположить, что для всех обследуемых решение арифметической задачи являлось более сложным заданием, чем мысленное представление и просмотр видеоизображений. Динамика остальных частотных диапазонов у представителей обеих групп несколько разнилась. У студентов технических специальностей наблюдалось существенное увеличение СпМ всех бета- и гамма-диапазонов в большинстве областей коры. У студентов творческих специальностей наблюдалось небольшое усиление выраженности обоих бета- и сильное снижение – обоих гамма-диапазонов частот, преимущественно в передних областях коры. Гамма-диапазон все чаще связывают с информационными процессами, протекающими в мозге. Было показано, что его мощность увеличивается при выполнении различных когнитивных нагрузок, включая запоминание и счет (Fitzgibbonetal., 2004; Howardet al., 2003), а также в условиях концентрации внимания (Vidaletal., 2006).В данномслучае, основные различия между группами наблюдались именно в гамма-диапазоне частот. Можно предположить, что для студентов технических специальностей мысленное воспроизведение красочных образов (в задании требовалось воспроизвести видеоряд максимально ярко и близко к оригиналу) является более сложной задачей, чем счет, и требует дополнительной активации не только задних (теменно-затылочных) областей коры, участвующих в процессах пространственно-образной памяти и зрительном воображении (Knauffetal., 2003), но и передних (лобных и нижневисочных), обеспечивающих управление и контроль всей деятельности в целом (Фарбер и соавт., 1991;Baretal., 2008). Для студентов художественных специальностей воспроизведение образов является более легким заданием, чем счет, протекает на более низком уровне корковой активации и практически не требует контроля со стороны управляющих структур мозга, на что указывает наблюдаемое снижение СпМ гамма-частот в передних областях коры.

Таким образом, проведенный анализ показал, что выполнение мысленных заданий является достаточно сложной задачей, требующей участия практически всех областей коры. Различия в характере пространственно-временной организации ЭЭГ, наблюдаемые между группами, могут быть связаны с разными мысленными стратегиями их решения: степенью использования памяти, уровнем яркости, наглядности и сложности представляемых образов, их эмоциональной окрашенностью и т.д. Эти стратегии могут быть опосредованы также индивидуально-типологическими особенностями ЭЭГ, которые, в свою очередь, могут определять и предпочтения в выборе направления образования.

 

Оценка межполушарной асимметрии. Помимо анализа динамики спектров ЭЭГ, проводилась оценка межполушарной функциональной асимметрии (МФА) у представителей разных групп на всех этапах обследования. Оценка МФА проводилась как индивидуально для каждого участника, так и в целом по группе. Результаты группового сравнения приведены на Рис.3.

Tambiev_3_1_2016

Рис. 3. Межполушарная асимметрия частотных диапазонов ЭЭГ у студентов технических и творческих специальностей.

Обозначения: черный цвет – доминирование ЛП, серый – ПП, сплошная заливка – достоверные различия, штриховка – тренд.

В покое различия между полушариями были незначительными и носили парциальный характер. У студентов технических специальностей эти различия сводились к преимущественному доминированию ПП в височной и теменно-затылочных областях коры и ЛП – в нижнелобной и нижневисочной областях коры. У студентов творческих специальностей МФА была слабо выражена и проявлялась в незначительным доминированием ЛП в области бета и гамма-частот.

Во время когнитивной деятельности у студентов обеих групп в целом усиливались межполушарные взаимоотношения, характерные для состояния покоя с закрытыми глазами. У студентов технических специальностей и во время счета, и на этапе воспроизведения зрительных образов в бета-2 и обоих гамма-диапазонах частот наблюдалось усиление доминирования ЛП, преимущественно в передних областях. Одновременно усиливалось левополушарное доминирование в задних областях коры, особенно в альфа и бета-1-полосе частот и в теменно-затылочных областях. У студентов творческих специальностей наблюдалось преимущественное усиление доминирования ПП, которое на этапе счета было более выражено в обоих бета- и гамма-, а на этапе воспроизведения зрительных образов в тета- и альфа-диапазонах частот.

Динамика межполушарной асимметрии. Изменения характера межполушарной асимметрии на разных этапах исследования оценивалась с помощью коэффициента асимметрии (КАС). КАС рассчитывался таким образом, что снижение его величины указывало на усиление влияния ЛП, а рост – влияния ПП. Сравнительный анализ КАС, показал, что его достоверные изменения не всегда сопровождались сменой доминирующего полушария (Рис. 4.). Изменения взаимоотношений между полушариями, происходящие на разных этапах исследования, могли приводить либо к усилению/ослаблению МФА при сохранении исходного профиля, либо к изменению последнего, проявляющемуся в смене лидирующего полушария или исчезновениидостоверных межполушарных различий.

 Tambiev_4_1_2016

Рис. 4. Изменения коэффициента асимметрии на разных этапах исследования у студентов технических и творческих специальностей

Обозначения: ГЗ – покой с закрытыми глазами, С – счет, О – образная деятельность, черные стрелки – снижение значений КАС, серые – увеличение, сплошные линии – достоверные различия, пунктирные – тренд.

Согласно полученным данным, на этапах счета и образной деятельности (по сравнению с покоем) наиболее существенные изменения межполушарных взаимоотношений происходили в области высоких (бета-2- и обоих гамма-) частот. Это в разной степени было характерно для обеих групп, но наиболее сильно проявлялось у студентов творческих специальностей. В области низких частот достоверных изменений КАС было меньше, и они носили в основном случайный характер. Кроме того, изменения межполушарных взаимоотношений не зависели от характера выполняемой деятельности, и в целом совпадали при выполнении как левополушарного, так и правополушарного задания. Для студентов технических специальностей в области быстрых частот было характерно преимущественное снижение значений КАС, что можно рассматривать как усиление доминирования ЛП. В лобных и в теменных областях коры это выражалось в смене доминирующего полушария с правого на левое, в центральных областях – в усилении исходного левополушарного, а в затылочных областях – в ослаблении исходного правополушарного доминирования. При этом в височных областях коры происходило усиление правополушарного доминирования.

У студентов творческих специальностей, напротив, наблюдался существенный рост КАС, что указывало на усиление влияния ПП. Исключение составляли височные области, где наблюдалось уменьшение значений КАС, указывающее на ослабление правополушарного доминирования в покое.

Сравнение между собой величин КАС на этапах счета и образной деятельности показало, что по характеру межполушарных отношений друг от друга они отличались в меньшей степени, чем от состояния покоя. Наиболее выраженные различия наблюдались устудентов творческих специальностей. В целом можно сказать, что и у студентов технических специальностей, и у студентов творческих специальностей при мысленном представлении зрительных образов (по сравнению с арифметическим счетом) происходило усиление доминирования ПП в затылочных областях в большинстве анализируемых частотных диапазонов и ЛП – в теменных, нижневисочных и лобных (то есть, ассоциативных) зонах преимущественно в диапазоне быстрых частот.

Выводы.

  1. Профиль межполушарной функциональной асимметрии не влияет на выбор направления обучения в ВУЗе.
  2. Успешность обучения у студентов технических и творческих специальностей не зависит от профиля межполушарной функциональной асимметрии.
  3. У студентов технических специальностей при переходе от состояния покоя к деятельности, независимо от её характера, наблюдается преимущественное усиление доминирования левого полушария, а у студентов художественных специальностей – правогополушария коры мозга.
  4. Особенности характера деятельности (её лево- или правополушарная направленность) проявляются у студентов технических и художественных специальностей однонаправленными изменениями в ЭЭГ. При представлении зрительных образов (по сравнению со счетом) наблюдается усиление доминирования правого полушария в затылочных (модально специфических) областях, и левого полушария – в теменных, нижневисочных и лобных (ассоциативных) областях, преимущественно в диапазоне быстрых частот ЭЭГ.

Работа выполнена в рамках базовой части государственного задания № 213.01-11/2014-30 и при финансовой поддержке внутренних грантов ЮФУ № 213.01-07-2014/04ПЧВГ и № 213.01-2014/001ВГ.

  

Список литературы
 
  1. Кирой В.Н., Ермаков П.Н. Электроэнцефалограмма и функциональные состояния человека. Ростов-на-Дону: Изд-во Рост.ун-та, 1998, 264 с. ISBN 5-7507-0579-2.
  2. Москвина Н.В., Москвин В.А. Межполушарные асимметрии и индивидуальные различия человека. Москва: Смысл, 2011, ISBN 978-5-89357-303-9.
  3. Назын-оол М.В., Будук-оол Л.К. Функциональная асимметрия мозга и обучение: этнически особенности. Издательство «Академия Естествознания», 2010, 157 с.
  4. Опросник М. Аннет. Санкт-Петербург. 2004 // Энциклопедия методов психолого-педагогической диагностики лиц с нарушениями речи: пособие для студентов, педагогов, логопедов и психологов / В.А. Калягин, Т.С. Овчинникова. Санкт-Петербург: Каро, 2004, С. 334-336.
  5. Руководство по функциональной межполушарной асимметрии. М.: Научный мир.2009, 836 с.
  6. Спрингер С., Дейч Г. Левый мозг, правый мозг: пер. с англ.М.:Мир. 1983,256 с.
  7. Фарбер Д. А., Дубровинская Н.В. Функциональная организация развивающегося мозга. Возрастные аспекты и некоторые закономерности // Физиология человека,Том 17,№5, 1991,С. 17-27;
  8. Функциональная межполушарная асимметрия. Хрестоматия. Под ред. Н.Н. Боголепова, В.Ф. Фокина. М: Научный мир, 2004, 728 с.
  9. Хохлов Н.А. Ковязина М.С. Латеральные признаки, структурно-уровневые характеристики интеллекта и математические способности // Асимметрия, Том 7,№ 3, 2013, C. 32-52.
  10. Aziz-Zadeh L., Liew S-L.andDandekar F. Exploring the neural correlates of visual creativity // Soc. Cogn. Affect. Neurosci.,8(4), 2013,P. 475-480. doi: 10.1093/scan/nss021.
  11. Bar M., Neta M. The proactive brain: Using rudimentary information to make predictive judgments // J. Consumer Behav. №7, 2008, P. 319.
  12. Fitzgibbon S.P., Pope K.J., Mackenzie L., et al., Cognitive tasks augment gamma EEG power // Clin.  Neurophysiol. 115(8), 2004, P. 1802-1809.
  13. Howard M.W., Rizutto D.S., Caplan J.B. et al., Gamma-oscillations correlate with working memory loadin humans // Cereb. Cortex.Vol.13, 2003, P. 1369-1374.
  14. Knauff M., Fangmeier T., Ruff C.C., Johnson-Laird P.N. Reasoning, models, and images: behavioral measures and cortical activity // J. Cogn. Neurosci.Vol.5. №4. 2003. P. 559.
  15. Shourie N., Firoozabadi M., and Badie K. Analysis of EEG Signals Related to Artists and Nonartists during Visual Perception, Mental Imagery, and Rest Using Approximate Entropy //BioMed Research International. 2014, ArticleID 764382, 10 pages.
  16. Vidal J.R., Chaumon M., O’Regan J.K., Tallon-Baudry C. Visual grouping and the focusing of attention induce gamma-band oscillation at different frequencies in human magnetoencephalogram signals // J. Cognitive Neuroscience. Vol. 18, №11, 2006,P. 1850-1862.
 
 
 
Информация об авторах:
 
Тамбиев Артур Эдуардович, к.б.н., ведущий научный сотрудник НИИ Нейрокибернетики им. А.Б. Когана Академии биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского ЮФУ.kiroy@krinc.ru
 
Асланян Елена Власовна к.б.н., научный сотрудник НИИ Нейрокибернетики им. А.Б. Когана Академии биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского ЮФУ.kiroy@krinc.ru
Комментарии и пинги к записи запрещены.

Комментарии закрыты.

Дизайн: Polepin