EEG biyosensör kullanılarak dikkat ve meditasyon oranlarının öğrenmeyle ilişkilendirilmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Son yıllarda araştırmacılar ve bilim insanları beyin makine etkileşimleri hakkında detaylı çalışmalar yapmaktadırlar. Beyin dalgalarına dayanan bu çalışmalar günden güne sağlıktan eğitime, birçok alana uygulanmaktadır. Açılan gözlerle kaybolan 8-12 Hz arasındaki alfa dalgaları Berger tarafından keşfedilmiştir. Alfa dalgaları kişinin rahat ve gözleri kapalı durumdayken oluşur. Beta dalgaları 12-30 Hz arasındaki elektriksel aktivitelerdir. Günlük olaylarda genellikle beta ritminin kontrolü altındayız. Sinir, endişe ve heyecanlanma gibi durumlarda beta ritminin frekansı artmaktadır. EEG'nin keşfi ve kullanımı başlarda medikal alanlarda sınırlı kalıp, buna bağlı olarak hastaların tanıları için kullanılmıştır. İlerleyen zamanlarda EEG'deki elektrot sayısının fazla olması ve karmaşıklığı nedeniyle giyilebilir sensörlere ve mobil cihazlara yönelim gösterilmiştir. Bu sensörlerin kullanımında, ilk başta fiziksel yetisi eksik olan bireylerin sorumluluklarını artırmak hedeflenmiştir. Bu işlem kişilerin beyin-makine etkileşimi kurmaları esasına dayanır. Yapılan çalışmalar yalnızca tıbbi açıyla sınırlandırılmayıp birçok alanda uygulamalar geliştirilmiştir. Bu teknolojinin genel ifadesi beyin bilgisayar arayüzüdür (BCI). Beyin Bilgisayar Arayüzü, harici cihazların kontrolünü ve çalışmasını; insan beyni ile dijital ortam arasındaki etkileşimi sağlayan kanallardan biridir. Sensörlerin ve mobil cihazların çalışması EEG prensipli arayüz teknolojisine dayanır. Algılanan beyin sinyalleri MATLAB ya da C# gibi ortamlarda ayıklanarak zihinsel etkinlikler yorumlanabilmektedir. Bu çalışmada Neurosky MindFlex EEG Biyosensörünü kullanıldı. C# ortamında geliştirilen arayüz aracılığıyla sensör ile bilgisayar arasında bluetooth tabanlı kablosuz iletişim sağlandı. Öğrenci arayüze kullanıcı adı ve şifreyle giriş yapıp, önceden tanımlanan dersler arasından seçim yapmaktadır. Neurosky biyosensör kafasında takılıyken öğrenci ders çalışmaktadır. Bu esnada cihaz sürekli olarak beyin dalgalarını, göz kırpmalarını ve dikkat, meditasyon seviyelerini ölçüp bilgisayara göndermektedir. Akabinde öğrenciye konu ile alakalı sınav yapılıp, sınav başarısı değerlendirilmiştir. Dikkat ve meditasyon seviyelerinin öğrencinin başarısı ile doğrudan bağlantısının olduğu gözlenmiştir. Böylece öğrencilerin eksik olduğu konular rahatlıkla tespit edilebilmektedir. Başarıyı artırmaya yönelik programlar yapılabilmektedir. Öğrencilerin her konuya gösterdikleri ilgi farklıdır. Bundan dolayı özellikle ilk kez gördükleri konular için farklı formatlarda çalışmalar yapılabilir. Recently, researchers and scientists have made many detailed researches about brain machine interactions. The studies based on brainwaves applied to all area from health to education day by day. Alpha waves, disappearing as opening eyes between 8-12 Hz, have found by Berger. Alpha waves are generated by the brain in the case people are comfortable and eyes are closed. Beta waves are electrical activities between 12-30 Hz. People are under control of beta waves in daily life. In angriness, anexity and excitement situations, frequency of beta waves increase. At first, EEG is used only medical area in order to diagnose the illness. In later times, due to more electrodes and complexity, there is a tendency to wearable sensors and mobile devices. These sensors are used firstly in order to increase responsibility of people having less physical ability. This process is based on brain-machine interaction.Brain-machine interaction is not only based on medical perspective, but also there are lots of applications in the other areas. This technology is called brain-computer interface (BCI). BCI is one of channels controlling and working external devices and providing interaction between digital medium and the brain. Working of sensors and mobile devices are based on interface technology with EEG principle. Detected brain signals are debugged in MATLAB or C# medium and mental activities are interpreted. In this study, Neurosky MindFlex EEG biosensor is used. A wireless communication based on bluetooth is ensured between the biosensor and computer via a interface developed in C# medium. Students enter the interface by using their own user names and passwords and select the subject among the courses previously loaded by the instructor. The students are studying while wearing the biosensor. Meanwhile, sensor measures the brainwaves, number of twinkles, meditation and attention level continuously. Afterthat, an examination is made to the students and the success are evaluated.There is a directly proportional between attention and meditation levels of the students and success. In this way, the deficient subjects of the students are determined easily. Programs can be made in order to increase the success. Cares of the students are different to each subject. Therefore, studies in different format can be made especially for the subjects are firstly taught.
Collections