1. Исакова М. Основные методы оценки своего функционального состояния и способы его регуляции. Армейский сборник, 2021. URL: https://army.ric.mil.ru/Stati/item/336128.
2. Хватова М.В. Функциональное состояние человека как интегральная характеристика. Вестник Тамбовского университета. Сер. Гуманитарные науки, 2008, № 3, с. 22-27. EDN: ISDCPD
3. Левитов Н.Д. О психических состояниях человека. М., Просвещение, 1964.
4. Holdener M., Gut A., Angerer A. Applicability of the user engagement scale to mobile health. A survey-based quantitative study. JMIR mHealth and uHealth, 2020, vol. 8, no. 1, art. e13244. DOI: 10.2196/13244 EDN: RWQBYH
5. O’Brien H.L., Cairns P., Hall M. A practical approach to measuring user engagement with the refined user engagement scale (UES) and new UES short form. Int. J. Hum. Comput. Stud., 2018, vol. 112, pp. 28-39. DOI: 10.1016/j.ijhcs.2018.01.004
6. Воронина А.А., Шабалина О.А., Садовникова Н.П. и др. Система комбинированной оценки вовлеченности пользователей программного обеспечения. Вестник компьютерных и информационных технологий, 2023, т. 20, № 1, с. 35-44. DOI: 10.14489/vkit.2023.01.pp.035-044 EDN: HVNETM
7. Распопин Е.В. Методы изучения и оценки психических состояний. Известия Уральского федерального университета. Сер. 1: Проблемы образования, науки и культуры, 2016, т. 22, № 4, с. 129-137. EDN: XDZCAB
8. Voronina A., Guriev V., Moffat D.C., et al. Models and methods for processing heterogeneous data for assessing the state of a human. In: Creativity in intelligent technologies and data science. Cham, Springer Nature, 2023, pp. 488-499. DOI: 10.1007/978-3-031-44615-3_34 EDN: JDGXEM
9. Herten N., Otto T., Wolf O.T. The role of eye fixation in memory enhancement under stress - an eye tracking study. Neurobiol. Learn. Mem., 2017, vol. 140, pp. 134-144. DOI: 10.1016/j.nlm.2017.02.016
10. Sharafi Z., Sharif B., Gueheneuc Y. Eye-tracking metrics in software engineering. APSEC, 2015, pp. 96-103. DOI: 10.1109/APSEC.2015.53
11. Poole A., Ball L.J. Eye tracking in human-computer interaction and usability research: current status and future prospects. In: Encyclopedia of human computer interaction. Hershey, IGI Global, 2006, pp. 211-219.
12. Ranti C., Jones W., Klin A., et al. Blink rate patterns provide a reliable measure of individual engagement with scene content. Sc. Rep., 2020, vol. 10, art. 8267. DOI: 10.1038/s41598-020-64999-x
13. Maffei A., Angrilli A. Spontaneous eye blink rate: an index of dopaminergic component of sustained attention and fatigue. Int. J. Psychophysiol., 2018, vol. 123, no. 1, pp. 58-63. DOI: 10.1016/j.ijpsycho.2017.11.009
14. Haak M., Bos S., Panic S., et al. Detecting stress using eye blinks and brain activity from EEG signals. Proc. DCII 2008, 2009, pp. 35-60.
15. Fritz T., Begel A., Muller S.C., et al. Using psycho-physiological measures to assess task difficulty in software development. ICSE, 2014, pp. 402-413. DOI: 10.1145/2568225.2568266
16. Zhen L., Yun X., Yao P., et al. A novel physiological feature selection method for emotional stress assessment based on emotional state transition. Front. Neurosc., 2023, vol. 17, art. 1138091. DOI: 10.3389/fnins.2023.1138091
17. Du J., Huang J., An Y., et al. The relationship between stress and negative emotion: the mediating role of rumination. Clin. Res., 2018, vol. 4. DOI: 10.15761/CRT.1000208
18. Rodriguez-Munoz A., Antino M., Ruiz-Zorrilla P., et al. Positive emotions, engagement, and objective academic performance: a weekly diary study. Learn. Individ. Differ., 2021, vol. 92, art. 102087. DOI: 10.1016/j.lindif.2021.102087
19. Diener E., Thapa S., Tay L. Positive emotions at work. Annu. Rev. Organ. Psychol. Organ. Behav., 2020, vol. 7, pp. 451-477. DOI: 10.1146/annurev-orgpsych-012119-044908 EDN: JZKJRC
20. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М., Горячая линия-Телеком, 2007.
21. Koshti P., Paryani A., Talreja J., et al. AttenQ - attention span detection tool for online learning. Proc. ICICC, 2022. DOI: 10.2139/ssrn.4096416