SES EĞİTİMİ DERSLERİNDE KİŞİ SAYISININ DİKKAT VE RAHATLIK-SAKİNLİK DURUMUNA ETKİSİNİN BEYİN-BİLGİSAYAR ARAYÜZÜ DESTEKLİ İNCELENMESİ

Yıl 2019, Sayı: 4, 15 - 32, 30.06.2019

Serkan Öztürk Mustafa Serkan Abdüsselam

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

Ses Eğitimi, Neurosky Mindwave Mobile Cihazı

Kaynakça

• 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
• Poli R., Salvaris M., Cinel C. A genetic programming approach to the evolution of braincomputer interfaces for 2-d mousepointer control. Genetic Programming and Evolvable Machines, 2012, Vol. 13. pp. 377–405
• Sezer, A.; İnel, Y.; Seçkin, A. Ç. & Uluçınar, U. (2015). An investigation of university students' attention levels in real classroom settings with neurosky's mindwave mobile (EEG) device. Intenational Educational Technology Conference, İstanbul, Turkey, 27 – 29 May, 88 – 101.
• Sharif, N. S. M., Rahmah Mokhtar, S. N. I., Zainuddin, A., & Zin, N. A. M. (2016) Learner's Positive and Negative Emotion Prediction using i-Emotion. Communitising Innovative Computing, 271-281
• Stamps K., Hamam Y. Towards inexpensive bci control for wheelchair navigation in the enabled environment - a hardware survey. Brain Informatics, 2010, Vol. 6334 of Lecture Notes in Computer Science. pp. 336–345.
• URL-1, https://store.neurosky.com/pages/mindwave, 1 Kasım 2018 tarihinde erişilmiştir.
• Xu, J., & Zhong, B. (2018). Review on portable EEG technology in educational research. Computers in Human Behavior, 81, 340-349.
• Büyüköztürk Ş. (2011) Deneysel Desenler, (3. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
• Lee, U., Han, S. H., Kim, H. S., Kim, Y. B., Jung, H. G., Lee, H. J., ... & Song, S. (2006, November). Development of a neuron based internet game driven by a brain-computer interface system. In 2006 International Conference on Hybrid Information Technology IEEE. Cheju Island, South Korea.