Кратко и по существу — механизмы и надёжные методы оценки.
1) Основные нейрофизиологические механизмы
- Повышение мозговой перфузии и кислородоснабжения — улучшает метаболизм нейронов сразу после активности.
- Нейротрофические факторы (BDNF и др.) — стимулируют нейрогенез и синаптическую пластичность при регулярной активности.
- Изменения нейромедиаторных систем (дофамин, норадреналин, серотонин) — улучшают внимание, мотивацию и обучение.
- Структурные/функциональные изменения: повышение плотности сосудов (ангиогенез), улучшение функциональной связности в сетях, ответственных за исполнительные функции (ПФК).
- Острые (после занятия) и хронические (накопительные) эффекты: остро — временное улучшение внимания и скорости обработки, хрони‑чно — улучшение памяти и исполнительных функций.
2) Основные поведенческие и психосоциальные механизмы
- Улучшение сна и снижение утомляемости → косвенное улучшение учебной работоспособности.
- Снижение тревожности и депрессии → лучшая вовлечённость.
- Развитие саморегуляции, дисциплины, коллективного взаимодействия — влияет на поведение в классе и учебную мотивацию.
- Повышение бодрствования и готовности к урокам (особенно при коротких активных паузах).
3) Какие исходы стоит измерять (и на каких временных масштабах)
- Академические: стандартизованные тесты по предметам, итоговые оценки, показатели чтения/арифметики (хронический эффект, месяцы—годы).
- Когнитивные: тесты исполнительных функций (инхибиция: Stroop/flanker; рабочая память: n‑back/digit span; гибкость: TMT), скорость обработки, устойчивость внимания (CPT) (остро и хрони‑чно).
- Поведенческие/школьные: посещаемость, дисциплинарные записи, вовлечённость (оценки учителя/самоотчёты).
- Физиологические/биомаркеры: уровень BDNF, сердечно‑сосудистая выносливость, нейровизуализация (fMRI/EEG) для механистических исследований.
- Дозировка активности: минуты MVPA в неделю, интенсивность (акселерометрия, пульс).
4) Надёжные дизайны исследований и статистика
- Рандомизированные контролируемые испытания (индивидуальная или кластерная рандомизация школ/классов) — золотой стандарт.
- Для школьных интервенций чаще нужны кластер‑РКИ с учётом внутрикластерной корреляции: дизайн‑эффект $DE=1+(m-1)\cdot ICC$, где $m$ — средний размер кластера, $ICC$ — внутриклассовая корреляция.
- Квазиэкспериментальные: сопоставление по propensity score, разрыв в разрезе времени (difference‑in‑differences), interrupted time series — при невозможности рандомизации.
- Анализы: смешанные (multilevel) модели для учёта структуры данных; intent‑to‑treat; перс‑протокол и complier analyses для оценки эффекта при соблюдении дозы; медиативный анализ (например, структурные уравнения) чтобы протестировать путь PA → EF → учеба.
- Контроль конFOUNDеров: SES, исходный уровень академической успеваемости, возраст, пол, здоровье, внеклассная активность.
5) Метрики эффекта и их интерпретация
- Эффект размера: Кохеново $d=\frac{M_1-M_2}{S{D}_{pooled}}$. Пороговые ориентиры: $d=0.2$ малый, $d=0.5$ средний, $d=0.8$ большой.
- Корреляция/регрессия: отчёт о коэффициентах, доверительных интервалах и клинической/практической значимости, а не только p‑значениях.
6) Надёжность и внутреннее качество исследований — практические требования
- Пре‑регистрация протокола, заранее определённые первичные исходы.
- Блайндинг оценщиков исходов (если возможно) и стандартизированные тесты.
- Объективная оценка физической активности (акселерометры) вместо только опросов.
- Мониторинг приверженности и fidelity (реальное время/минуты MVPA), отчёт о дозе и интенсивности.
- Достаточная мощность исследования с учётом $DE$ и ожидаемого эффекта.
- Механистические подисследования (когнитивные тесты, биомаркеры, нейроизображение) для подтверждения путей влияния.
7) Рекомендации для оценки программ в школе (сводно)
- Использовать кластер‑РКИ при возможности + объективный замер активности.
- Измерять как академические исходы (долгосрочно), так и когнитивные/поведенческие (кратко/среднесрочно).
- Анализировать дозо‑реакцию и делать медиативный анализ (EF как потенциальный медиатор).
- Отчётность по соблюдению вмешательства и расчёт размера эффекта с доверительными интервалами.
Если нужно, могу привести пример схемы кластера‑РКИ с расчётом размера выборки или шаблон медиативного анализа (формулы, переменные).