Отчет

о научной работе кафедры здоровьесберегающего содержания образовательных технологий МИОО

(за 2011/2012 учебный год)

1. Общая информация о кафедре

2. Кадровый состав кафедры

1. Профессорско - преподавательский состав по должностям

2. Научные сотрудники

2.3. Методисты

4. Научная работа кафедры

3.1 Основные научно-исследовательские работы

3.2 Основные научные направления (научные школы)

3.3 Список работ, опубликованных за отчетный период (помимо работ, опубликованных по основным научным направлениям)

3.4 Научно-практические конференции, семинары, организационно-деятельностные игры, организованные кафедрой

3.5 Сведения об участии сотрудников кафедры в научных конференциях, симпозиумах и т.д.

3.6 Работы, выполненные в рамках грантов Правительства Москвы

3.7 Работы, выполненные в рамках Государственных контрактов

0. Научные исследования подразделений, проведенные при поддержке разных фондов

4. Профессиональная коммуникация

(взаимодействие с другими ОУ)

5. Перечень тем НИР, планируемых к разработке в 2012/2013 уч. году

Дата заполнения плана «04» июня 2012 г.

ФИО (полностью) сотрудника, подготовившего отчет Панкова Наталия Борисовна, тел. 8-916-120-50-43

ПРИЛОЖЕНИЕ.

РЕЗУЛЬТАТЫ НИР КАФЕДРЫ ЗДОРОВЬЕСБЕРЕГАЮЩЕГО СОДЕРЖАНИЯ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В 2011-2012 ГОДУ.

I. Фазовая плоскость как форма представления результатов

мониторинга здоровья учащихся и педагогов

Новая система оценки качества образования, декларируемая в проектах федерального Закона об образовании, ФГОСах нового поколения и региональных законах, в контексте современных образовательных результатов, включает в виде обязательной составляющей систематическое отслеживание (мониторинг) эффективности любого педагогического нововведения, измерение наблюдаемых изменений, анализ полученных данных, обобщение и публикацию результата. При этом мониторингу подвергаются все составляющие образовательного процесса, включая показатели здоровья учащихся и педагогов.

На сегодняшний день самым распространённым видом представления результатов такого мониторинга являются различные способы динамической оценки одиночных показателей, например: показали заболеваемости по нозологическим группам, динамика показателей сердечной производительности или дыхательных объёмов. В нашей работе такой способ анализа получаемых результатов позволил выявить обратимые изменения в состоянии сердечно-сосудистой системы, происходящие в учебном году у учащихся (Н.Б.Панкова, М.Ю.Карганов, 2009), и негативные тенденции в функциональном состоянии организма педагогов города Москвы за последние 10 лет (Н.Б.Панкова, М.Ю.Карганов, 2011).

Однако большой список используемых для анализа показателей, с одной стороны, затрудняет восприятие материала, особенно неспециалистами. С другой стороны, многопараметровая оценка одной системы организма позволяет применять методы многомерной статистики для расчета единого интегрального показателя. В частности, имеется в виду потенциал дискриминантного анализа, позволяющий рассчитывать координаты точки, соответствующей состоянию человека, в фазовой плоскости, на основании целого ряда показателей вариабельности сердечного ритма. При этом из всех показателей методом пошагового анализа отбираются значимые, и рассчитываются соответствующие коэффициенты регрессионных уравнений. На наш взгляд, широкому распространению данного метода в отечественных работах мешает сложность в интерпретации значений координаты X (Root 1) и Y (Root 2), в расчете которых участвуют все используемые параметры, но с разными коэффициентами.

Прорывом в этом направлении можно считать работы, выполняемые под руководством Р.М.Баевского. Так, в 2010 году была успешно разработана и апробирована модель А.Г.Черниковой (А.Г.Черникова, 2010), основанная на результатах оценки состояния 192 лиц в возрасте от 35 до 65 лет, среди которых были как практически здоровые люди, так и лица с донозологическими состояниями и лица с компенсированными хроническими заболеваниями (преморбидные и патологические состояния). Согласно этой модели, функциональное состояние человека можно оценить по результатам дискриминантного анализа множества показателей вариабельности сердечного ритма. Первая каноническая переменная (Root 1) является индикатором мобилизующей функции регуляторных механизмов (максимальный вес в ней имеют стресс-индекс – ИН и частота сердечных сокращений – ЧСС), поэтому ее рассматривают как показатель функциональных резервов (ФР), которые мобилизуются и могут быстро истощаться при росте симпатической активности. Вторая переменная (Root 2), связанная с показателями активности парасимпатического отдела (pNN50, абсолютная мощность диапазона высоких частот HF), отражает защитную функцию регуляторных механизмов и состояние вегетативного баланса по изменениям активности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы, и считается, что она характеризует степень напряжения регуляторных систем (СН). Значения ФР и СН рассматриваются как координаты фазовой плоскости, образующей пространство функциональных состояний, состоящее из 4 секторов: физиологическая норма (ФР > 0, СР < 0), донозологические состояния (ФР > 0, СР > 0), преморбидные состояния (ФР < 0, СР > 0), патологические состояния (ФР < 0, СР < 0).

Мы применили данную модель в наших исследованиях для однократной оценки функционального состояния 13 юных фигуристов (8 девочек и 5 мальчиков) в возрасте от 8 до 12 лет, с уровнем спортивной квалификации «кандидат в мастера спорта» или «мастер спорта». Все дети были практически здоровы и не имели замечаний со стороны медицинского персонала. Обследование проведено на приборном комплексе спироартериокардиоритмограф (В.В.Пивоваров, 2006), позволяющего проводить одновременную регистрацию показателей дыхания, пальцевого артериального давления (АД) и сердечной деятельности. Для каждого испытуемого проведено по три 2-минутные регистрации: фоновая запись (после разминки), запись в надетой спирометрической маске («маска»), и запись после проката короткой программы. Тестирование в спирометрической маске на приборе спироартериокардиоритмограф (САКР) является функциональной нагрузочной пробой, создающей условия лёгкой гиперкапнии (Н.Б.Панкова и соавт., 2011). Короткая программа имеет длительность 2 мин 30 сек ± 10 сек, содержит одинаковый набор исполняемых элементов, и может рассматриваться как вариант унифицированной субмаксимальной нагрузки. Результаты применения модели А.Г.Черниковой на наших испытуемых показали, что состояние наших фигуристов в фоновом тестировании (ФР = 0.93+0.23, СН = 0.06+0.05) и в тестирование в «маске» (ФР = 1.05+0.17, СН = 0.13+0.03) входит в сегмент «донозологические состояния», состояние после проката короткой программы уходит в сегмент «патологические состояния» (ФР = –4.76+1.16, СН = –0.98+0.25).

Учитывая специфику приборного комплекса САКР, а также юный возраст наших испытуемых, мы провели свой анализ результатов оценки вариабельности сердечного ритма и пальцевого АД в 3 состояниях (рис. 1). Полученные результаты оказались близки к модели А.Г.Черниковой: для переменной ФР ведущая роль осталась за ЧСС и ИН, однако для переменной СН главными стали показатели относительной мощности диапазона низких частот LF в спектрах вариабельности сердечного ритма (LF%) и диастолического АД (LFD%).

Рис. 1. Результаты представления функционального состояния юных фигуристов в фазовой плоскости (объяснения в тексте): M ± SE по обеим координатам выделено как ограниченная область на плоскости. Справа – факторная структура переменных X (Root 1) и Y (Root 2), выделены параметры с наибольшим весом.

Применение аналогичного подхода для оценки состояния более многочисленной выборки взрослых испытуемых – учителей города Москвы) – дало близкие результаты (рис. 2). Для переменной ФР ведущая роль осталась за ЧСС и ИН, для переменной СН главными стали показатели относительной мощности диапазона высоких частот HF (HF%) в спектре вариабельности сердечного ритма (что близко к модели А.Г.Черниковой), общей мощности спектра вариабельности сердечного ритма (ТР) и чувствительности спонтанного артериального барорефлекса (ЧБР). Последний показатель специфичен для приборного комплекса САКР. В целом же, паттерн изменения функционального состояния организма при выполнении нагрузочных проб в данной модели оказался близок как к модели А.Г.Черниковой, так и к нашей модели, разработанной на юных фигуристах («детской» модели).

Данная «взрослая» модель была использована нами в эксперименте по оценке функционального состояния одних и тех же испытуемых в нескольких функциональных пробах (всего 40 взрослых человек, 20 женщин и 20 мужчин, в основном – сотрудники НИИ). Оказалось, что в данной выборке, по усреднённым данным, функциональное состояние наших сотрудников в фоне соответствует физиологической норме (рис. 3). Устный счёт (счет по Крепелину с чередованием) и холодовая проба (опускание ладоней в воду с t = 4C на 1 минуту) не вызывают изменений функционального состояния. Нагрузочные пробы с активацией дыхательной системы (физическая нагрузка в виде 20 приседаний, тестирование в спирометрической маске с произвольным дыханием – «маска», и с дыханием с частотой 6 циклов в минуту) напротив, приводят к возрастанию координаты СН (степени напряжения регуляторных систем). При этом проба с контролируемым дыханием 6/мин увеличивает величину ФР (функциональных резервов), что соответствует описанию данной процедуры как оптимальной для оценки взаимодействия разных звеньев кардио-респираторной системы.