Estimation of difficulty in comprehending programming code based on complex network metrics of EEG data
Creators: name: Τσολάκη, Καλλιόπη Σταματίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Πολύπλοκα Δίκτυα
Hλεκτροεγκεφαλογραφικά δεδομένα
Μηχανική Μάθηση
Complex Networks
Electroencephalographic data
Machine Learning

description: The present study’s main purpose of research concerns brain’s neural synchrony. In particular, we have used Phase Locking Value (PLV) for estimating functional connectivity and then, measure the efficacy of the derived connectivity patterns, utilizing network metrics defined to describe information exchange between neural regions, while a human brain is performing programming tasks. Electroencephalography (EEG) signals of the brain activity of ten subjects performing programming code comprehension were examined. The participants in the described experiments, performed four sessions, which included a resting state period and five comprehension tasks, while their brain activity was being recorded by a portable electroencephalography device. Moreover, participants were requested to grade the tasks they performed, in order for the tasks to be classified as easy and difficult, and proceed with further analysis regarding mental workload. We are examining the signals from the aspects of phase synchrony and specified network connectivity metrics. We are applying feature ranking and selection, as well as performing a classification task, in order to predict comprehension task’s difficulty based on the connectivity network measures of global and local efficiency and strength. We are demonstrating our method for building two binary classification models. The first one is a global model, which aims at describing the difficulty level a programmer is experiencing while performing code comprehension, by considering network metrics, characterizing the efficacy of brain’s functional connectivity. The second classification model is a subject model, which concentrates on each one of the subjects participated in the experiments, separately. It attempts to find if the correlation between difficulty level and functional connectivity is unique for each individual.
description: Ο κύριος σκοπός των ερευνών της παρούσας μελέτης αφορά το λειτουργικό συγχρονισμό των διαφορετικών εγκεφαλικών περιοχών. Συγκεκριμένα, χρησιμοποιήσαμε τη μέθοδο Phase Locking Value (PLV) για την εκτίμηση της λειτουργικής συνδεσιμότητας. Στη συνέχεια, μετρήσαμε την αποτελεσματικότητα των παραγόμενων μοτίβων συνδεσιμότητας (PLV patterns), χρησιμοποιώντας μετρικές δικτύου καθορισμένες για να περιγράφουν την ανταλλαγή πληροφοριών μεταξύ των εγκεφαλικών περιοχών, καθώς ένας ανθρώπινος εγκέφαλος εκτελεί προγραμματιστικές εργασίες. Συγκεκριμένα, εξετάζουμε τα ηλεκτροεγκεφαλογραφικά σήματα (EEG signals) της εγκεφαλικής δραστηριότητας δέκα ατόμων, που εκτελούν κατανόηση αποσπασμάτων κώδικα που τους δόθηκαν. Οι συμμετέχοντες, στα πειράματα που περιγράφονται αναλυτικά, πραγματοποίησαν τέσσερις συνεδρίες, οι οποίες περιλαμβάνουν μία χρονική περίοδο σε κατάσταση ηρεμίας και πέντε εργασίες κατανόησης προγραμματιστικού κώδικα, ενώ η εγκεφαλική τους δραστηριότητα καταγράφεται από φορητή συσκευή ηλεκτροεγκεφαλογραφίας. Επιπλέον, οι συμμετέχοντες κλήθηκαν να βαθμολογήσουν τις εργασίες που εκτέλεσαν, προκειμένου αυτές, στη συνέχεια, να ταξινομηθούν ως εύκολες και δύσκολες, και να προχωρήσουμε σε περαιτέρω ανάλυση σχετικά με τον διανοητικό φόρτο εργασίας των ατόμων. Εξετάζουμε τα καταγεγραμμένα εγκεφαλικά σήματα υπό το πρίσμα του συγχρονισμού φάσης και των καθορισμένων μετρικών συνδεσιμότητας δικτύου. Εφαρμόζουμε κατάταξη και επιλογή χαρακτηριστικών, καθώς και πραγματοποιούμε ανάπτυξη ενός μοντέλου ταξινόμησης, προκειμένου να προβλέψουμε το επίπεδο δυσκολίας των προγραμματιστικών εργασιών κατανόησης κώδικα, με βάση τα εξής μέτρα συνδεσιμότητας δικτύου, ολική και τοπική αποδοτικότητα δικτύου (global and local efficiency) και ανθεκτικότητα δικτύου (strength). Παρουσιάζουμε τη μέθοδο μας για την κατασκευή δύο δυαδικών μοντέλων ταξινόμησης. Το πρώτο είναι ένα global μοντέλο, το οποίο στοχεύει στην περιγραφή του επιπέδου δυσκολίας που αντιμετωπίζει ένας προγραμματιστής κατά την εκτέλεση της κατανόησης κώδικα, εξετάζοντας τις μετρικές δικτύου, που χαρακτηρίζουν την αποτελεσματικότητα της λειτουργικής συνδεσιμότητας του εγκεφαλικών περιοχών. Το δεύτερο μοντέλο ταξινόμησης είναι ένα υποκειμενικό μοντέλο, το οποίο επικεντρώνεται σε κάθε ένα από τα άτομα που συμμετείχαν στα πειράματα, ξεχωριστά. Προσπαθεί να διαπιστώσει εάν η συσχέτιση μεταξύ του επιπέδου δυσκολίας και της λειτουργικής συνδεσιμότητας είναι μοναδική για κάθε άτομο.