Der EEG Brain Wave for Confusion Dataset ist ein Datensatz von Frontallappenschwankungen beim Ansehen von Videos durch Schüler, mit dem ermittelt werden soll, ob sich das Gehirn in einem verwirrten Zustand befindet.

Der Herausgeber sammelte EEG-Signaldaten von 10 College-Studenten, während diese MOOC-Videoclips ansahen. Dabei handelte es sich sowohl um Online-Lehrvideos, die die Studenten nicht verwirren würden, als auch um Videos, die sie verwirren könnten. Während des Tests trugen die Studenten ein drahtloses MindSet, um die Aktivität des Frontallappens zu messen, während sie die bearbeiteten Videos ansahen. Nach dem Kurs bewerteten die Studenten den Verwirrungsgrad auf einer Skala von 1 bis 7, wobei 1 der geringsten und 7 der größten Verwirrung entspricht.

Diese Bezeichnungen wurden weiter standardisiert, um anzuzeigen, ob der Schüler verwirrt war oder nicht. Zusätzlich zu den vorgegebenen Bezeichnungen wurden auch selbstbeschriftete Markierungen für Verwirrung eingefügt.

Die Daten wurden 2013 von Kaggle veröffentlicht und das zugehörige Dokument trägt den Titel „Using EEG to Improve Massive Open Online Courses Feedback Interaction“.