ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБЪЕКТИВНОЙ ОЦЕНКИ ВНИМАНИЯ У ДЕТЕЙ ПО ДАННЫМ ЭЭГ

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2026.25.1.013
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

В статье рассматривается проблема объективной оценки внимания у детей младшего школьного возраста на основе анализа электроэнцефалографических (ЭЭГ) данных с использованием методов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена необходимостью раннего выявления нарушений внимания и разработки научно обоснованных подходов к психолого-педагогическому сопровождению детей с особенностями развития. В работе проанализированы характерные ЭЭГ-маркеры, связанные с уровнями концентрации и когнитивной нагрузки. На основе выделенных признаков построена модель классификации, включающая предварительную обработку сигналов, извлечение спектральных характеристик и применение нейросетевых алгоритмов. Полученные результаты демонстрируют возможность достоверного разделения состояний «внимание» и «невнимание» с высокой точностью. Проведённое исследование подтверждает эффективность использования ЭЭГ-технологий в сочетании с современными методами анализа данных для объективной оценки внимания и может служить основой для дальнейшей разработки диагностических инструментов в системе специального и инклюзивного образования