Science for Education Today, 2026, Т. 16, № 5, С. 183–204
© Лизунков В. Г., Разумников С. В., Полицинская Е. В., 2026
УДК: 
612.8+004.81+37.026+316.628

Динамика когнитивной вовлеченности студентов в образовательный процесс: оценка на основе анализа биометрических показателей при различных форматах учебной нагрузки

Лизунков В. Г. 1 (Юрга, Россия), Разумников С. В. 2 (Томск, Россия), Полицинская Е. В. 2 (Томск, Россия)
1 Юргинский технологический институт (филиал) федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»
2 Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 26 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. В статье рассматривается проблема снижения когнитивной вовлеченности студентов в образовательный процесс, что негативно отражается на формировании необходимых компетенций. Традиционные методы анализа (опросы, наблюдение) не позволяют получить объективную картину динамики когнитивного состояния в ходе занятия, что затрудняет научно обоснованное проектирование образовательного процесса. Цель исследования – выявление закономерностей динамики когнитивной вовлеченности студентов при различных форматах учебной деятельности на основе анализа биометрических показателей.
Методология. Исследование проводилось на базе ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет» в период весеннего семестра 2025/26 учебного года. Проведен педагогический эксперимент с участием 120 студентов старших курсов. В качестве объективных индикаторов вовлеченности использовались непрерывно регистрируемые биометрические показатели: частота сердечных сокращений, насыщение крови кислородом и температура кожи. Для интегральной оценки рассчитывался взвешенный индекс вовлеченности. Применялись ANOVA, t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ Пирсона.
Результаты. Авторы выявили статистически значимые различия физиологических реакций студентов в зависимости от формата учебной деятельности: практическое занятие вызывает максимальную вовлеченность (индекс 0,78), лекция – минимальную (0,42). Установлена циклическая динамика внимания в течение 90-минутного занятия с характерным спадом концентрации в середине пары. Доказано, что циклическая структура занятия предотвращает этот спад за счет чередования форматов работы.
Экспериментально подтверждено, что внедрение циклической структуры занятия статистически значимо (p < 0.001) повышает интегральный индекс вовлеченности (до 0,76) и обеспечивает лучшее сохранение знаний. Студенты экспериментальной группы превзошли студентов контрольной группы на 27 баллов при проверке остаточных знаний через 14 дней.
Заключение. Выявленные закономерности динамики когнитивной вовлеченности студентов при различных форматах учебной деятельности (лекция, практическое занятие, проектная работа) на основе анализа биометрических показателей создают научную основу для проектирования занятий, синхронизированных с естественными циклами работоспособности мозга. Предложенная структура занятия способствует переходу от пассивного восприятия информации к активной познавательной деятельности и формированию устойчивых знаний.

Ключевые слова: 

когнитивная вовлеченность; биометрические показатели; структура занятия; образовательный процесс

Библиографическая ссылка:
Лизунков В. Г., Разумников С. В., Полицинская Е. В. Динамика когнитивной вовлеченности студентов в образовательный процесс: оценка на основе анализа биометрических показателей при различных форматах учебной нагрузки // Science for Education Today. – 2026. – № 5. – С. 183–204. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2605.09
Список литературы: 
  1. Bergdahl N., Bond M., Sjöberg J., Dougherty M., Oxley E. Unpacking student engagement in higher education learning analytics: a systematic review // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. – Vol. 21. – P. 63. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-024-00493-y
  2. Kozanitis A., Nenciovici L. Effect of active learning versus traditional lecturing on the learning achievement of college students in humanities and social sciences: a meta-analysis // Higher Education. – 2023. – Vol. 86. – P. 1377–1394. DOI: https://doi.org/10.1007/s10734-022-00977-8
  3. Pascarella E. T., Seifert T. A., Blaich C. How Effective are the NSSE Benchmarks in Predicting Important Educational Outcomes? // Change: The Magazine of Higher Learning. – 2010. – Vol. 42 (1). – P. 16–22. DOI: https://doi.org/10.1080/00091380903449060
  4. Coates H. The Value of Student Engagement for Higher Education Quality Assurance // Quality in Higher Education. – 2005. – Vol. 11 (1). – P. 25–36. DOI: https://doi.org/10.1080/13538320500074915
  5. Буркова С. А. Студенческая вовлеченность в образовательный процесс вуза // Огарёв-online. – 2025. – Т. 13, № 3. – С. 248–259. URL: https://elibrary.ru/nchkgq DOI: https://doi.org/10.18384/2310-7219-2025-3-248-259
  6. Гарашкина Н. В., Дружинина А. А. Когнитивная вовлеченность как основа проектирования учебного процесса в подготовке студентов педагогических направлений // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 1. – С. 93-109. URL:  https://elibrary.ru/jdktod DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-1-93-109
  7. Дружинина А. А., Гарашкина Н. В. Особенности формирования ИИ-грамотности будущего педагога: оценка ценностно-этической рефлексии // Science for Education Today. – 2026. – Т. 16, № 3. – С. 145-166. URL:  https://elibrary.ru/azrwbg  DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.2603.07  
  8. Freeman S., Eddy S. L., McDonough M., Smith M.K., Okoroafor N., Jordt H., Wenderoth M. P. Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2014. – Vol. 111 (23). – P. 8410–8415. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111
  9. Семилетова А. Н. Активное обучение: новый взгляд на преподавание в современном мире // Вестник практической психологии образования. – 2024. – Т. 21, № 4. – С. 152–164. URL: https://elibrary.ru/mllrnr DOI: https://doi.org/10.17759/bppe.2024210414

10.Лютова-Робертс Е. К., Монина Г. Б. Применение активных методов обучения в высших и средних учебных заведениях: анализ опыта англоязычных стран // Комплексные исследования детства. – 2021. – Т. 3, № 2. – С. 109–114. URL: https://elibrary.ru/wxpnyd DOI: https://doi.org/10.33910/2687-0223-2021-3-2-109-114

11.Шангареева З. А., Санникова А. В., Мананова А. Ф., Ларина А. В., Юсупова Р. Р., Шангареев Р. З. Применение активных методов в обучении студентов и ординаторов // Современные проблемы науки и образования. – 2024. – № 2. – С. 80. URL: https://elibrary.ru/lovvsr DOI: https://doi.org/10.17513/spno.33395

12.Song S. J., Tan K. H., Awang M. Generic Digital Equity Model in Education: Mobile-Assisted Personalized Learning (MAPL) Through e-Modules // Sustainability. – 2021. – Vol. 13 (19). – P. 11115. DOI: https://doi.org/10.3390/su131911115

13.Murad D. F., Heryadi Y., Isa S. M., Budiharto W. Personalization of Study Material Based on Predicted Final Grades Using Multi-Criteria User-Collaborative Filtering Recommender System // Education and Information Technologies. – 2020. – Vol. 25 (6). – P. 5655–5668. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-020-10238-9

14.Fan E., Bower M., Siemon J. Comparing cognitive load during video versus traditional classroom instruction based on heart rate variability measures // Computers & Education. – 2026. – Vol. 241. – P. 105487.DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105487

15.Sazuka N., Katsumata K., Komoriya Y., Oba T., Ohira H. Association of brain–autonomic activities and task accuracy under cognitive load: a pilot study using electroencephalogram, autonomic activity measurements, and arousal level estimated by machine learning // Frontiers in Human Neuroscience. – 2024. – Vol. 18. – P. 1272121. DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2024.1272121  

16.Николаева Т. М., Голубева Е. К., Ярченкова Л. Л. Влияние физической нагрузки на вариабельность сердечного ритма при умственной деятельности в зависимости от реактивности симпатических центров у студентов // Современные вопросы биомедицины. – 2024. – Т. 8, № 2. URL: https://elibrary.ru/bbrqda

17.Новикова И. И., Романенко С. П., Лобкис М. А., Ивлева Г. П., Зубцовская Н. А., Савченко О. А., Сорокина А. В. Функциональное состояние адаптационной системы школьников, обучающихся в условиях ограничения использования устройств мобильной связи // Science for Education Today. – 2020. – Т. 10, № 5. – С. 178-196. URL: https://www.elibrary.ru/GXLRGO  DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.2005.10

18.Байгужин П. А., Шибкова Д. З., Айзман Р. И. Факторы, влияющие на психофизиологические процессы восприятия информации в условиях информатизации образовательной среды // Science for Education Today. – 2019. – Т. 9, № 5. – С. 48-70. URL: https://elibrary.ru/voojcl DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.1905.04

19.Шибкова Д. З., Байгужин П. А., Герасёв А. Д., Айзман Р. И. Влияние технологий цифрового обучения на функциональные и психофизиологические ответы организма: анализ литературы // Science for Education Today. – 2021. – Т. 11, № 3. – С. 125-141. URL:  https://www.elibrary.ru/NJGXXQ DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.2103.07

20.Байгужин П. А., Сашенков С. Л. Реактивность нервной системы студенток при когнитивной нагрузке на фоне умственного и физического утомления // Журнал медико-биологических исследований. – 2025. – Т. 13, № 1. – С. 5-16. URL: https://elibrary.ru/TTXBSC  DOI: https://doi.org/10.37482/2687-1491-Z224 

21.Firth J. Boosting Learning by Changing the Order and Timing of Classroom Tasks: Implications for Professional Practice // Journal of Education for Teaching. – 2021. – Vol. 47 (1). – P. 32–46. DOI: https://doi.org/10.1080/02607476.2020.1829965

22.Sweetman D. Making Virtual Learning Engaging and Interactive // FASEB bioAdvances. – 2021. – Vol. 3 (1). – P. 11–19. DOI: https://doi.org/10.1096/fba.2020-00084

23.Tobin B., Farren M., Crotty Y. Impacting teaching and learning through collaborative reflective practice // Educational Action Research. – 2025. – Vol. 33 (5). – P. 756-776. DOI: https://doi.org/10.1080/09650792.2024.2394933

24.Кохан Н. В., Тен В. Х., Пушкарева И. Ю. Социальная вовлеченность молодежи как проявление субъектной позиции: оценка ценности включения в социально значимую деятельность // Science for Education Today. – 2026. – Т. 16, № 2. – С. 97-120. URL: https://www.elibrary.ru/umizv  DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.2602.05

25.Mulyono H., Suryoputro G. The use of social media platform to promote authentic learning environment in higher education setting // Science for Education Today. – 2020. – Vol. 10 (2). – P. 105-123. URL: https://www.elibrary.ru/ogralp DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.2002.07 

26.Alkabbany I., Ali A. M., Foreman C. W., Tretter T. R., Hindy N. C., Farag A. A. An Experimental Platform for Real-Time Students Engagement Measurements from Video in STEM Classrooms // Sensors. – 2023. – Vol. 23 (3). – P. 1614. DOI: https://doi.org/10.3390/s23031614

27.Sailer M., Homner L. The Gamification of Learning: a Meta-analysis // Educational Psychology Review. – 2020. – Vol. 32. – P. 77–112. DOI: https://doi.org/10.1007/s10648-019-09498-w

28.Волкова Т. Г., Таланова И. О. Геймификация в образовании: проблемы и тенденции // Ярославский педагогический вестник. – 2022. – № 5. – С. 26–33. URL: https://elibrary.ru/hggytn DOI: https://doi.org/10.20323/1813-145X-2022-5-128-26-33

29.Золкина А. В., Ломоносова Н. В., Петрусевич Д. А. Оценка востребованности применения геймификации как инструмента повышения эффективности образовательного процесса // Science for Education Today. – 2020. – Т. 10, № 3. – С. 127–143. URL: https://elibrary.ru/tqwrio DOI: https://doi.org/10.15293/2658-6762.2003.07

30.Chang B. Reflection in learning // Online Learning. – 2019. – Vol. 23 (1). – P. 95–110. DOI: https://doi.org/10.24059/olj.v23i1.1447

 

Дата публикации 31.10.2026