Нечеткие модели прогнозирования неврозов у преподавателей и студентов высшей школы

Целью исследования является разработка нечетких моделей прогнозирования неврозов у преподавателей и студентов высшей школы, которые позволят повысить эффективность исследований за счет сокращения объема и исключения повторов традиционных опросников при сохранении высокой точности прогнозирования.

Методы. Исследование включало анализ психолого-педагогических и социологических данных, систематизацию факторов риска (академический и профессиональный стресс, цифровая нагрузка, социально экономические условия). Для построения моделей была выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета, в соответствии с которой для каждого признака были определены соответствующие функции принадлежности, агрегированные в итоговое решающее правило. Оценка эффективности модели проводилась с использованием мер доверия к результатам классификации и контрольных выборок.

Результаты. В рамках исследования экспертным методом был сформирован комплекс предикторов для решения задачи прогнозирования невротических расстройств у преподавателей и студентов. В состав модели включены как традиционные, так и специфические факторы риска. Дополнительно учтены параметры цифровой гигиены и профессиональной нагрузки. На основе сформированного набора признаков синтезирована математическая модель классификации риска возникновения неврозов, обеспечивающая меру доверия к решающему правилу не хуже 0,92. Полученные результаты подтверждают, что предложенные модели обеспечивают высокое качество прогнозирования неврозов у преподавателей и студентов при существенном снижении нагрузки на респондента.

Заключение. В ходе проведенных исследований модели прогнозирования неврозов у преподавателей высшей школы и студентов, отличающиеся тем, что в них совместно с общепринятыми в медицине факторами риска используются показатели, характеризующие трудовой процесс, уровень информационной нагрузки, обеспечили уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,9, что позволяет рекомен довать их для использования в медицинской практике.

1. Мосунова К. А. Классовый невроз и его актуальность в трансгенерационной терапии // Обзор педагогических исследований. 2024. Т. 6, № 5. С. 38-45. https://doi.org/10.58224/2687-0428-2024-6-5-38-45

2. Сабирова Р. Ш., Умуркулова М. М., Куо Б. Ч. Х. Академический стресс на разных годах обучения // Вестник Карагандинского университета. Серия «Педагогика». 2020. Т. 100, № 4. С. 71–78. https://doi.org/10.31489/2020Ped4/71-78

3. Сёмина М. В., Фёдорова Е. П. Проявление академического стресса у студентов: теоретические аспекты исследования // Северо-Кавказский психологический вестник. 2023. Т. 21, № 3. С. 63–74. https://doi.org/10.21702/ncpb.2023.3.5

4. Моросанова В. И., Бондаренко И. Н., Доливец С. С. Академический стресс и психологические ресурсы достижения образовательных целей // Образование и наука. 2025. Т. 27, № 2. С. 108–134. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2025-2-108-134

5. Гладышева О. В., Хабарова Т. Ю., Бакулина Л. С. Исследование влияния индивидуально-личностных особенностей на развитие невротических расстройств у педагогов образовательных организаций и студентов педагогического вуза // Международный научно-исследовательский журнал. 2022. № 3-3 (117). С. 126–133. https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.117.3.098

6. Шамиева Н. С., Фархутдинова Л. В. Проблема эмоционального выгорания педагогов, работающих с детьми с расстройствами аутистического спектра // Наукосфера. 2021. № 12-2. С. 112–116. https://doi.org/10.5281/zenodo.5809191

7. Ларских М. В., Филиппова Т. В., Терехова Е. Ю. Формирование и развитие адаптивных копинг-стратегий у больных отделения неврозов // Медицинская психология в России. 2020. Т. 12, № 1 (60). С. 1-11. https://doi.org/10.24412/2219-8245-2020-1-8

8. Руденко С. Л. Взаимосвязь субъективного качества жизни и социального восприятия у лиц с истерическим неврозом // СибСкрипт. 2023. Т. 25, № 5 (99). С. 625634. https://doi.org/10.21603/sibscript-2023-25-5-625-634

9. Метод диагностики преходящих невротических расстройств на основе гибридных нечетких моделей / Р. И. Сафронов, О. А. Кныш, С. Н. Родионова, Л. В. Стародубцева // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2025. Т. 15, № 1. С. 157–169. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2025-15-1-157-169

10. Метод комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях нечеткой структуры данных / Н. А. Кореневский, В. В. Аксёнов, С. Н. Родионова, С. Н. Гонтарев, Л. П. Лазурина, Р. И. Сафронов // Известия ЮгоЗападного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2022. Т. 12, № 3. С. 80–96. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2022-12-3-80-96

11. Прогнозирование появления и развития невротических расстройств, провоцируемых инженерным трудoм / Н. А. Кореневский, О. Ю. Лукаш, Р. И. Сафронов, С. Н. Родионова, С. П. Серегин, Г. В. Сипливый // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2024. Т. 23, № 3. С. 146–153. https://doi.org/10.36622/16826523.2024.23.3.020

12. Оценка влияния трудовой деятельности на уровень адаптационного потенциала по характеристикам антиоксидантной системы / О. А. Кныш, Р. И. Сафронов, О. Ю. Лукаш, Л. В. Стародубцева // Вестник научных конференций. 2024. № 12-4 (112). С. 36–38.

13. Синтез моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний на основе гибридной нечеткой технологии / Р. И. Сафронов, К. В. Разумова, А. Ю. Рыбаков, А. В. Лях // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023. Т. 13, № 3. С. 102–121. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-3102-121

14. Использование показателей, характеризующих адаптационные механизмы для оценки уровня защиты организма от воздействия внешних факторов риска / Р. И. Сафронов, С. Н. Родионова, Е. В. Крикунова, Л. В. Стародубцева, С. С. Сергеева, А. В. Титова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2021. Т. 11, № 4. С. 163–179. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2021-11-4-163-179

15. Захаревская Е. А. Оценка влияния стрессовых реакций на функциональное состояние сотрудников ОВД // Психология и педагогика служебной деятельности. 2023. № 1. С. 33–38. https://doi.org/10.24412/2658-638X-2023-1-33-38

16. Методика определения психической надежности сотрудников транспортной безопасности с использованием машинного обучения / Е. В. Жовнерчук, В. А. Чичкалюк, И. Ю. Жовнерчук [и др.] // Психическое здоровье. 2022. Т. 17, № 12. С. 3–10. https://doi.org/10.25557/2074-014X.2022.12.3-10

17. Сафронов Р. И. Синтез нечетких моделей оценки влияния производственной среды на состояние здоровья работников по факторам трудовой адаптации // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2023. Т. 22, № 3. С. 89–98. https://doi.org/10.36622/VSTU.2023.22.3.012

18. Мультимодальный классификатор медицинского риска на основе многоэлектродного биоимпедансного преобразователя / А. В. Серебровский, Н. А. Корсунский, А. В. Лях, В. Н. Мишустин, О. В. Шаталова, Л. В. Шульга // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2024. Т. 14, № 3. С. 121–143. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2024-14-3-121-143

19. A systematic review of the neurobiological and clinical features of neurasthenia (F48.0): Redefining a modern entity / J. Garcia-Campayo [et al.] // Journal of Affective Disorders. 2023. Vol. 333. P. 311-323. https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.04.040

20. Somatic symptom disorder: A primary diagnosis in patients with prominent medically unexplained symptoms / H. Zaman [et al.] // General Hospital Psychiatry. 2024. Vol. 86. P. 1-8. https://doi.org/10.1016/j.genhosppsych.2023.11.007