Нейротехнологии, помимо прочего, помогают понять, что же на самом деле интересно детям, правда ли, что только яркое и блестящее. Для этого ученые использовали достаточно простой прием: они посадили детей перед мониторами и изучили видеотрекинг глаз — запись того, куда смотрит человек. Оказалось, если верстка учебника простая и предсказуемая, то внимание ребенка рассеивается намного меньше, чем в случае с хаотичной версткой, которая может показаться интереснее. Также детям было сложно воспринимать текст, который расположен плотно и под неправильным углом.

Дети быстрее выполняют те задания, в которых мало визуального мусора. На яркие объекты они смотрят непроизвольно, даже если в этих объектах ничего интересного нет.

Благодаря нейротехнологиям можно помочь усваивать материал и детям с психологическими расстройствами. По словам Татьяны Ахутиной, доктора психологических наук, специалиста в области нейропсихологии и психолингвистики, сегодня один ребенок из 66 имеет расстройства аутистического спектра, а за последние пять лет число случаев диагностированного аутизма в мире выросло на 78 %. Но лекарств нет, причины расстройства неясны, поэтому единственный выход — выявлять аутизм на ранних стадиях и сразу корректировать поведение, чтобы человек мог жить полноценно.

Один из выходов предложил Игорь Шпицберг, руководитель Центра реабилитации инвалидов детства «Наш солнечный мир». Вместе с коллегами, основываясь на достижениях нейротехнологий, он создал первый коммуникатор на русском языке «Аутизм: Общение». Игры и задания этого приложения помогают аутичному ребенку научиться взаимодействовать с окружающими. Коммуникатор будет внесен в федеральный перечень технических средств реабилитации, и пользоваться им можно не только детям, но и людям, пережившим инсульт.

Цифровой след

В Томском государственном университете проанализировали цифровой след старшеклассников, которые те оставили во «ВКонтакте», чтобы выявить креативных, интеллектуальных и замотивированных молодых людей. Сначала более 2000 школьников прошли тесты — определяли их уровень интеллекта, потом результаты теста каждого участника соотнесли с его подписками в социальных сетях. Запустили машинное обучение.

И программа нашла взаимосвязь между уровнем одаренности и теми сообществами, на которые человек подписан. Впоследствии выяснилось, что точность этого прогноза 73–90 %.

Изучали только подписки, потому что, как сказал Артем Фещенко, заведующий лабораторией компьютерных средств обучения ТГУ, молодые люди пишут мало, и чаще текст размещен на картинке. А вот сообществ у всех достаточно, многие из которых маркерные. Например, в сообществах Esquire, «Просветленный 18+», «Твоя доза деградации» и «Какие-то биохимические мемы» чаще всего находятся дети с уровнем интеллекта выше среднего. А в сообществах «АТАШОЛ», «Они тупые?», «КЕКС» и «Ti_Shop Одежда в наличии» — ниже среднего.

Таких маркеров от 70 до 150, один из которых — мат.

«Для нас удивительно было, что интеллектуалы интересуются контентом с нецензурной лексикой, а креативные — всем, что связано с психоделией», — добавил Артем Фещенко.

Сейчас программисты ТГУ посчитали всевозможные сообщества по истории, филологии, естественным наукам и всем остальным, чтобы сравнить подписки школьников и предположить, к какой предметной области он склоняется. Комментарии и лайки не рассматривают, подписки друзей тоже, но за последнее в ТГУ хотят взяться.

Такое исследование можно проводить только во «ВКонтакте», потому что социальная сеть разрешает выгружать данные. Facebook не разрешает.

Когда система заработала, организаторы стали писать школьникам, приглашать их в проекты, которые тем были бы интересны, и на курсы профориентации. После этого документы в ТГУ понесли на 64 % больше абитуриентов.