Bu çalışmada, Jordan elman sinir ağı kullanılarak, farklı disiplin alanlarına ait olan öğrencilerin (Fen ve Sosyal bilimler) müzikal algılamalarının sınıflandırılabileceği gösterilmiştir. Her iki disipline ait toplam 104 öğrenci çalışmaya katılmıştır . Her bir öğrenciden, piyanoda çalınan melodiyi dinlemeleri ve, bu melodiyi sözlü olarak tekrar etmeleri istenmiştir. Piyanoda çalınan melodi ile Öğrencilerin tekrar ettiği melodiler kaydedilerek hızlı Fourier(FFT) dönüşümüne ait frekans ve genlik cevapları analiz edilmiştir. FFT analizlerinin Jordan Elman sinir ağına uygulanması sonucu, öğrencilerin müzikal algılamalarına ait sınıflama performansları , sırasıyla %96(fen) ve %92(sosyal) oranında hesap edilmiştir.

In this study, classification of musical perception on different educational discipline of students (positive and social science) was demonstrated by using Jordan Elman neural network. Total of 104 students of both discipline were participated to this study. Per student was asked for listening and repetition of playing piano melody. The frequency and amplitude of FFT were analyzed by recorded piano playing and melody repeated by students. The performance of student musical perception was calculated by the rate 96% (positive) and 92% (social) as result of applying Jordan Elman neural network by FFT analysis.