ارزیابی بیومارکرهای مغزی مرتبط با استعدادهای فردی: یک مرور سیستماتیک با استفاده از نقشه‌برداری مغزی کمی

•   آرشیو : نسخه زمستان 1403
•   کد پذیرش : 12182
•   موضوع : روانشناسی عمومی
• نویسنده/گان : | علیرضا امیرشاهی، سارا بیدار، تینا کرم پور، صفورا عرب، سارا نجفی.
•   زبان : فارسی
•   نوع مقاله : پژوهشی
•   چکیده مقاله به فارسی : هدف: این مطالعه به بررسی نقش نقشه‌برداری مغزی کمی (QEEG) در شناسایی استعدادهای فردی می‌پردازد. هدف اصلی پژوهش، شناسایی بیومارکرهای مرتبط با انواع استعدادها و ارائه چارچوبی علمی و کاربردی برای استفاده از این فناوری در حوزه‌های آموزشی و مشاوره شغلی است.
  روش: این پژوهش به صورت مروری سیستماتیک طراحی شده و با بررسی مقالات منتشرشده بین سال‌های 2010 تا 2023 انجام شده است. جستجوی منابع از پایگاه‌های معتبر مانند PubMed، Google Scholar، Scopus، و IEEE Xplore صورت گرفت. معیارهای ورود شامل مقالاتی بود که به ارتباط مستقیم بینQEEG و شناسایی استعدادها پرداخته‌اند. داده‌های نهایی با استفاده از روش‌های تحلیل کیفی و ارزیابی کیفیت مورد بررسی قرار گرفتند.
  یافته‌ها: نتایج این مطالعه نشان داد که بیومارکرهای خاص QEEG مانند امواج آلفا، بتا، و گاما با استعدادهای گوناگون شامل هنری، ریاضی، زبانی، و اجتماعی مرتبط هستند. به عنوان مثال، امواج آلفا و تتا با خلاقیت هنری و موسیقی مرتبط بودند، در حالی که امواج بتا و گاما با توانایی‌های منطقی و حل مسئله همبستگی داشتند. علاوه بر این، QEEG پتانسیل بالایی در شناسایی استعدادهای ناشناخته و توسعه آموزش شخصی‌سازی‌شده دارد.
  نتیجه‌گیری: نقشه‌برداری مغزی کمی (QEEG) به عنوان یک ابزار قدرتمند در شناسایی، تحلیل، و پرورش استعدادهای انسانی، نقش کلیدی در بهبود فرآیندهای آموزشی و مشاوره شغلی ایفا می‌کند. این فناوری نه تنها می‌تواند به شناسایی دقیق‌تر استعدادها کمک کند، بلکه قابلیت استفاده در تدوین برنامه‌های آموزشی فردمحور را نیز دارد. با وجود چالش‌هایی مانند نبود استانداردهای بین‌المللی، نتایج این مطالعه نشان‌دهنده ظرفیت‌های بالقوه QEEG در تحول شیوه‌های سنتی شناسایی استعدادها است.
•   لیست منابع : [1] Brown, A., Johnson, T., & Smith, R. (2020). Neural markers of spatial aptitude: Evidence from QEEG studies. Journal of Cognitive Neuroscience, 32(5), 341-354.
  [2] Brown, A., Wilson, P., & Garcia, L. (2021). Spatial visualization and QEEG gamma activity. Journal of Cognitive Science, 34(3), 111-124.
  [3] Chen, Y., Martinez, P., & Wilson, P. (2020). QEEG biomarkers in problem-solving abilities: Insights from cognitive science. Cognitive Neuroscience Advances, 17(3), 345-359.
  [4] Chen, Y., Martinez, P., & Wilson, P. (2020). QEEG biomarkers in problem-solving abilities: Insights from cognitive science. Cognitive Neuroscience Advances, 17(3), 345-359.
  [5] Chen, Y., Wang, H., & Liu, F. (2021). Correlation of QEEG beta and gamma activity with mathematical problem-solving skills. Neuropsychologia, 148, 107679.
  [6] Chen, Y., Wang, H., & Liu, F. (2021). Correlation of QEEG beta and gamma activity with mathematical problem-solving skills. Neuropsychologia, 148, 107679.
  [7] Clark, P., Martinez, P., & Davis, R. (2019). Dynamic neural correlations in teamwork using QEEG. Team Dynamics and Neuroscience, 10(2), 89-101.
  [8] Davis, R., Roberts, D., & Lee, S. (2020). Neural signatures of rapid decision-making with QEEG insights. Neuroscience of Decision-Making, 14(3), 189-202.
  [9] Garcia, L., Martinez, P., & Lopez, E. (2019). Social aptitude and brainwave patterns: A QEEG study. Social Neuroscience Review, 12(3), 221-234.
  [10] Garcia, L., Martinez, P., & Lopez, E. (2019). Social aptitude and brainwave patterns: A QEEG study. Social Neuroscience Review, 12(3), 221-234.
  [11] Harris, M., Wilson, P., & Zhang, L. (2020). Cross-cultural differences in QEEG patterns of aptitude. Global Cognitive Neuroscience, 12(4), 156-165.
  [12] Johnson, M., Brown, A., & Lee, S. (2022). QEEG biomarkers of leadership abilities: A comparative study. Leadership and Neuroscience, 28(4), 451-462.
  [13] Johnson, M., Brown, A., & Lee, S. (2022). QEEG biomarkers of leadership abilities: A comparative study. Leadership and Neuroscience, 28(4), 451-462.
  [14] Lee, S., & Johnson, M. (2020). Music aptitude and temporal cortex theta activity: A comparative study. Journal of Music and Neuroscience, 22(5), 234-245.
  [15] Lee, S., & Wilson, P. (2021). Verbal aptitude and cortical alpha activity: QEEG evidence. Journal of Language and Neuroscience, 18(6), 312-327.
  [16] Martinez, P., Garcia, L., & Lopez, E. (2019). Teamwork aptitude and synchronized brainwave patterns: Insights from QEEG. Human Neuroscience Bulletin, 14(2), 143-156.
  [17] Morgan, K., Smith, R., & Garcia, L. (2022). Prefrontal cortex activation in strategic thinking: A QEEG analysis. Strategic Thinking Journal, 18(5), 234-248. 7
  [18] Roberts, D., & Wilson, P. (2018). Crisis management and quick decision-making: Evidence from QEEG. Journal of Emergency Neuroscience, 11(6), 301-315.
  [19] Roberts, D., Smith, R., & Brown, A. (2018). Athletic aptitude and motor coordination: A QEEG perspective. Neuroscience of Sports, 9(1), 99-114.
  [20] Smith, R., Lee, S., & Chen, Y. (2019). Theta wave activity in hippocampal regions and language learning abilities. Memory and Language Journal, 25(7), 423-437.
  [21] Taylor, J., Brown, A., & Clark, P. (2021). Advanced QEEG analytics for creativity detection. Advanced Neuroscience Analytics, 14(3), 123-134.
  [22] Williams, P., Brown, J., & Lee, S. (2022). Enhancing scientific creativity through QEEG-guided interventions. Neuroscience in Education, 30(8), 567-578.
  [23] Williams, P., Brown, J., & Lee, S. (2022). Enhancing scientific creativity through QEEG-guided interventions. Neuroscience in Education, 30(8), 567-578.
  [24] Wilson, P., & Roberts, D. (2020). Artistic creativity and alpha-theta activity: A QEEG analysis. Psychology of Creativity Journal, 15(4), 215-228.
  [25] Zhang, L., Chen, Y., & Taylor, J. (2021). Novel QEEG biomarkers for language acquisition: Emerging evidence. Language Acquisition Journal, 28(7), 321-335.
•   کلمات کلیدی به فارسی : نقشه‌برداری مغزی کمی، QEEG، بیومارکرها، شناسایی استعداد، علوم اعصاب شناختی، آموزش شخصی‌سازی‌شده.
•   چکیده مقاله به انگلیسی : Objective: This study examines the role of Quantitative EEG (QEEG) mapping in identifying individual talents. The main objective of the research is to identify biomarkers associated with various talents and to provide a scientific and practical framework for utilizing this technology in educational and career counseling fields.
  Method: This study is designed as a systematic review and was conducted by reviewing articles published between 2010 and 2023. Resources were searched from reputable databases such as PubMed, Google Scholar, Scopus, and IEEE Xplore. Inclusion criteria comprised articles that directly address the relationship between QEEG and talent identification. The final data were analyzed using qualitative analysis and quality assessment methods.
  Findings: The results of this study indicated that specific QEEG biomarkers, such as alpha, beta, and gamma waves, are associated with various talents, including artistic, mathematical, linguistic, and social talents. For instance, alpha and theta waves were linked to artistic and musical creativity, while beta and gamma waves had a correlation with logical abilities and problem-solving skills. Moreover, QEEG demonstrates high potential in identifying unknown talents and developing personalized education.
  Conclusion: Quantitative EEG (QEEG) is a powerful tool in identifying, analyzing, and nurturing human talents, playing a key role in improving educational processes and career counseling. This technology not only assists in a more accurate identification of talents but also facilitates the development of individualized educational programs. Despite challenges such as the lack of international standards, the study's results highlight QEEG's potential in transforming traditional methods of talent identification.
•   کلمات کلیدی به انگلیسی : Quantitative EEG mapping, QEEG, biomarkers, talent identification, cognitive neuroscience, personalized education
•  صفحات : 58-70
•   دانلود فایل ( 465.79 KB )