EEG sinyallerinin veri madenciliği teknikleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of EEG signals with data mining techniques
Yazar: PINAR KARABAKLA
Danışman: PROF. DR. DİLARA BAKAN KALAYCIOĞLU
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu çalışma, multimedya öğrenme ortamlarında öğrencilerin EEG sinyallerinin veri
madenciliği sınıflandırma teknikleri kullanılarak değerlendirilmesini amaçlamaktadır.
Araştırmada, öğrencilerin video izleme sonrasında yöneltilen sorulara doğru cevap verip
vermeme durumlarına göre Alfa, Beta, Delta, Teta ve Gama dalgalarını ölçen EEG
(Elektroensefalografi) verileri kullanılmıştır. 25 öğrenciye ait EEG verileri toplanmış ve bu
verilerle Bayes Sınıflandırma Algoritması, Lojistik Regresyon, C5.0, CHAID ve Yapay
Sinir Ağları kullanılarak sınıflandırma analizleri yapılmıştır. Araştırmada kullanılan
sınıflandırma modellerinin performansları doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve F Puanı gibi
kriterlere dayalı olarak karşılaştırılmıştır. Bayes sınıflandırma algoritması, sorulan her iki
soru özelinde doğruluk ve özgüllük açısından en yüksek performansı göstermiştir. Delta,
teta, alfa, beta ve gama dalga boylarının farklı sorular için nasıl değiştiği incelenmiş ve bu
dalga boylarının model performanslarına etkisi araştırılmıştır. Bulgulara göre hem birinci
hem de ikinci soru için beta ve gama dalgalarının dikkat süreçleri açısından önemli olduğu
görülmektedir. Çalışmanın bulgularına göre, daha etkileşimli ve ilgi çekici eğitim
materyalleri geliştirilmemesi ve özellikle çevrimiçi eğitim ortamlarında, videoların daha
dinamik ve etkileşimli hale getirilmesi önerilmektedir. Eğitimciler, öğrencilerin bireysel
dikkat seviyelerindeki farklılıkları göz önünde bulundurarak, kişiselleştirilmiş eğitim
programları geliştirebilirler. EEG verileri ile öğrencilere özgü eğitim programları
oluşturulabilir ve bu sayede dikkat eksikliği problemleri minimize edilebilir. EEG ve benzeri
nörobilimsel araçlar, öğrencilerin dikkat seviyelerini anlık olarak izleme ve değerlendirme
imkânı sunmaktadır. Eğitim kurumları, bu tür teknolojileri kullanarak öğrencilerin öğrenme
süreçlerini optimize edebilir ve dikkat seviyelerini artırıcı stratejiler geliştirebilir. Bu
çalışma, EEG verilerinin eğitimde dikkat süreçlerini izleme ve değerlendirme açısından
büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Gelecekteki çalışmalar, daha büyük
veri setleri ve optimize edilmiş model parametreleri kullanarak bu sınırlılıkları aşabilir.
Sonuç olarak, bu tez çalışması, eğitim süreçlerinin izlenmesi ve değerlendirilmesi açısından
önemli bilgiler sunmaktadır.

Abstract:
This study aims to evaluate students' EEG signals in multimedia learning environments using
data mining classification techniques. In the study, EEG (Electroencephalography) data
measuring Alpha, Beta, Delta, Theta and Gamma waves were used according to whether the
students answered the questions posed after watching the video correctly or not. EEG data
of 25 students were collected and classification analyses were performed using Bayesian
Classification Algorithm, Logistic Regression, C5.0, CHAID and Artificial Neural
Networks. The performances of the classification models used in the study were compared
based on criteria such as accuracy, sensitivity, specificity and F Score. Bayesian
classification algorithm showed the highest performance in terms of accuracy and specificity
for both questions. The effect of delta, theta, alpha, beta and gamma wavelengths on model
performance was analyzed for different questions. According to the findings, it is seen that
beta and gamma wavelengths are important in terms of attention processes for both the first
and second questions. According to the findings of the study, it is recommended that more
interactive and interesting educational materials should be developed and videos should be
made more dynamic and interactive, especially in online educational environments.
Educators can develop personalized training programs by taking into account the differences
in students' individual attention levels. EEG data can be used to create training programs
specific to students and thus attention deficit problems can be minimized. EEG and similar
neuroscientific tools offer the opportunity to monitor and evaluate students' attention levels
instantaneously. By using such technologies, educational institutions can optimize students'
learning processes and develop strategies to increase their attention levels. This study shows
that EEG data have great potential for monitoring and evaluating attention processes in
education. Future studies can overcome these limitations by using larger data sets and
optimized model parameters. In conclusion, this thesis provides important insights for
monitoring and evaluation of training processes.