SES EĞİTİMİ DERSLERİNDE KİŞİ SAYISININ DİKKAT VE RAHATLIK-SAKİNLİK DURUMUNA ETKİSİNİN BEYİN-BİLGİSAYAR ARAYÜZÜ DESTEKLİ İNCELENMESİ
Öz
Bu araştırmada, ses eğitimi derslerinde öğrenci sayısının öğrencinin derste rahat hissetme veya gerginlik durumunu ve dersteki dikkat durumunu ortaya koyabilmek amacıyla beyin dalgalarının hareketlerini analiz eden ve sayısallaştıran Neurosky Mindwave Mobile cihazı kullanılmıştır. Beyin-bilgisayar arayüzü teknolojilerinden biri olan bu cihaz sensörlerle izlenen elektriksel sinyalleri algılayarak grafik ve sesli uyarı olarak çıktı vermekte ve kullanıcıyı bilgilendirmektedir. Bu cihaz ile Gama, Delta, Teta, Alfa ve Beta gibi farklı beyin dalgaları ölçülebilmektedir. Böylelikle cihaz takılı iken araştırmacı beyin dalgalarının değişimini cihaza özgü olan Brainwave Visualizer (beyin dalgaları görüntüleyicisi) yazılımı ile o anki dikkat (attention) ve rahatlık-sükunet (meditation) durumlarını 0-100 eSense birim aralığında grafikleştirilmekte olan veriler sayesinde kullanıcı arayüzünde görebilmektedir. Araştırma, çok denekli tek faktörlü deneysel desen modeline göre tasarlanmıştır. Her bir uygulamada bedensel ve ruhsal rahatlık durumları yapılandırılmış görüşme formuyla ortaya koyulmuş ve bu değişkenler dikkate alınarak ders yapmaya uygun olduğu tespit edilen yaşları 18 ile 21 arasında yer alan her bir katılımcı ile farklı haftalarda sırasıyla 1 kişi, 2 kişi ve 3 kişi olarak birer ders saati uygulamalar yapılmıştır. Ortaya çıkan farklılıkların anlamlı olup olmadığını belirlemek için Kruskal-Wallis H testi kullanılmıştır. Buna göre; attention değerleri için anlamlı bir fark olmadığı ancak meditation değerlerinde 2li ve 3 lü grupların lehine anlamlı bir fark (p<0,05) olduğu görülmüştür. Bu araştırma özelde ses eğitimi, genelde bireysel müzik derslerinde kişi sayısının belirlenmesine yönelik veriler ve öneriler ortaya koymaktadır.
Anahtar Kelimeler
References
- Chapin J., Moxon K., Markowitz R., Nicolelis M. (1999) Real-time control of a robot arm using simult a neously recorded neurons in the motor cortex. Nature Neuroscience, 2, 664–670.
- Galway, L., McCullagh, P., Lightbody, G., Brennan, C., & Trainor, D. (2015, October). The potential of the brain-computer interface for learning: a technology review. In Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing (CIT/IUCC/DASC/PICOM), 2015 IEEE International Conference on (pp. 1554-1559). IEEE.
- Han Sup Kim ; Young ; Hyun-joo Lee ; Yiran Meiying Jin ; Jungwha Chang Geun Song ; Hyung-Cheul (2006) “Development of a Neuron Based Internet Game Driven by a Brain-Computer Interface System” Hybrid Information Technology, 2006. ICHIT '06. International Conference, Vol. 2, 600-604, Nov. 2006
- Kaplan RM. The mind reader: the forgotten life of Hans Berger, discoverer of the EEG. Aust Psychol 2010;19(2):167e9.
- Lin C.-T., Lin F.-C., Chen S.-A., Lu S.-W., Chen T.-C., Ko L.-W. Eeg-based braincomputer interface for smart living environment auto-adjustment. Journal of Medical and Biological Engineering, 2010, Vol. 30. pp. 237–245.
- Marshall D., Coyle D., Wilson S., Callaghan M. Games, gameplay, and bci: The state of the art. Computational Intelligence and AI in Games, IEEE Transactions, 2013, Vol. 5. pp. 82–89
- Oum, K. ; Ayaz, H. ; Shewokis, P.A. ; Diefenbach, P. ; “MindTactics: A Brain Computer Interface gaming platform” Games Innovations Conference (ICE-GIC), 2010 International IEEE Consumer Electronics Society's, 1-5, Dec. 2010
- Peregoa P., Turconib A., Andreonia G., Gagliardib C. (2014) Cognitive ability assessment by brain-computer interface ii: application of a bci-based assessment method for cognitive abilities. Brain-Computer Interfaces, 1., 170– 180
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Authors
Serkan Öztürk
*
0000-0001-6312-5837
Türkiye
Publication Date
June 30, 2019
Submission Date
January 15, 2019
Acceptance Date
May 3, 2019
Published in Issue
Year 1970 Number: 4