Л.С. Куравский - д.т.н., профессор, декан факультета «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: l.s.kuravsky@gmail.com П.А. Мармалюк - к.т.н., доцент, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: ykk.mail@gmail.com В.А. Барабанщиков - д.психол.н., профессор, чл.-корр. РАО, зав. лабораторией, Институт психологии РАН, руководитель Центра экспериментальной психологии, Московский городской психологический университет. E-mail: Vladimir.barabanschikov@gmail.ru М. М. Безруких  д.биол.н., профессор, академик РАО, директор ФГНУ ИВФ РАО E-mail: ivfrao@yandex.ru А.А. Демидов - к.психол.н., ст. науч. сотрудник, Центра экспериментальной психологии, Московский городской психологический университет. E-mail: Alexander.demidov19@gmail.ru В.В. Иванов - науч. сотрудник, ФГНУ ИВФ РАО. E-mail: Ronin1024@bk.ru Г.А. Юрьев - аспирант, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет. E-mail: grinch89@mail.ru

Предложен новый метод моделирования и анализа пространственно-динамических особенностей глазодвигательной активности испытуемых, основанный на представлении движения взора по поверхности стимула с помощью случайных марковских процессов с непрерывным временем. Рассмотрена процедура идентификации и оценки адекватности вероятностных моделей. Показан способ построения классификатора, позволяющего оценивать степень соответствия наблюдаемых распределений движения взора эталонным распределениям, полученным для различных диагностируемых групп. На основе полученных результатов создаётся программно-аппаратное обеспечение для диагностики испытуемых на основе анализа их глазодвигательной активности. В качестве иллюстрации приведены примеры практического применения предложенного метода для оценки степени сформированности навыков чтения у младших школьников и уровня математической подготовки студентов и старших школьников.

 

1. Барабанщиков В.А. Окуломоторные структуры восприятия. М.: ИП РАН. 1997. 384 с.
2. Барабанщиков В.А., Ананьева К.И., Харитонов В.Н. Организация движений глаз при восприятии изображений лица // Экспериментальная психология. 2009. №2. С. 31-60.
3. Барабанщиков В.А. Экспрессии лица и их восприятие. М.: ИП РАН. 2012. 341 с.
4. Безруких М.М., Иванов В.В. Движения глаз в процессе чтения как показатель сформированности навыка // Физиология человека. 2013. Т. 39. №1. С. 83-93.
5. Демидов А.А., Жегалло А.В. Оборудование SMI для регистрации движений глаз: тест-драйв // Экспериментальная психология. 2008. №1. С. 149-159.
6. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир. 1976. 648 с.
7. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Корниенко П.А. Обучаемые многофакторные сети Маркова и их применение для исследования психологических характеристик // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. №12. С. 65-76.
8. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Юрьев Г.А. Синтез и идентификация скрытых марковских моделей для диагностики усталостного разрушения // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 12. С. 20-36.
9. Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Алхимов В.И., Юрьев Г.А. Математические основы нового подхода к построению процедур тестирования // Экспериментальная психология. 2012. Т. 5. №4. С. 75-98.
10. Мармалюк П.А., Звонкина О.М. Опорные показатели глазодвигательной активности при прохождении теста Равена и автоматизация их расчёта. Молодые ученые нашей новой школе: Материалы XI Межвуз. научно-практ. конф. с междунар. участием. М.: МГППУ. 2012.С. 350-352.
11. Хохлова А.А. Исследование глазодвигательной активности при прохождении матричного теста интеллекта Равена. Молодые ученые нашей новой школе: Материалы X научно-практ. межвуз. конф. М.: МГППУ. 2011. С. 343-345.
12. Hayes Т.R., Petrov A.A., Sederberg P.B. A novel method for analyzing sequential eye movements reveals strategic influence on Raven\'s Advanced Progressive Matrices // Journal of Vision. 2011. V. 10. P. 1-11.
13. Jansen A.R., Marriott K., Yelland G.W. Parsing of algebraic expressions by experienced users of mathematics // European Journal of Cognitive Psychology. 2007. V. 19. P. 286-320.
14. Kuravsky L.S., Baranov S.N. The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems // Proc. Condition Monitoring 2005. Cambridge, United Kingdom. P. 111-117. July 2005.
15. Kuravsky L.S., Baranov S.N., Yuryev G.A. Synthesis and identification of hidden Markov models based on a novel statistical technique in condition monitoring // Proc. 7th International Conference on Condition Monitoring & Machinery Failure Prevention Technologies. Stratford-upon-Avon. England. June 2010. 23 p.
16. Patalano A.L., Juhasz B.J., Dicke О. The relationship between indecisiveness and eye movement patterns in a decision making informational search task // Journal of Behavioral Decision Making. 2010. V. 23. P. 353-368.
17. Rayner K. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research // Psychological Bulletin. 1998. V. 124. P. 372-422.
18. Vigneau F., Caissie A., Bors D. Eye-movement analysis demonstrates strategic influences on intelligence // Intelligence. 2006. V. 34. P. 261-272.