Much of the delivery of University education is now by synchronous or asynchronous video. For students, one of the challenges is managing the sheer volume of such video material as video presentations of taught material are difficult to abbreviate and summarise because they do not have highlights which stand out. Apart from video bookmarks there are no tools available to determine which parts of video content should be replayed at revision time or just before examinations. We have developed and deployed a digital library for managing video learning material which has many dozens of hours of short-form video content from a range of taught courses for hundreds of students at undergraduate level. Through a web browser we allow students to access and play these videos and we log their anonymised playback usage. From these logs we score to each segment of each video based on the amount of playback it receives from across all students, whether the segment has been re-wound and re-played in the same student session, whether the on-screen window is the window in focus on the student's desktop/laptop, and speed of playback. We also incorporate negative scoring if a video segment is skipped or fast-forward, and overarching all this we include a decay function based on recency of playback, so the most recent days of playback contribute more to the video segment scores. For each video in the library we present a usage-based graph which allows students to see which parts of each video attract the most playback from their peers, which helps them select material at revision time. Usage of the system is fully anonymised and GDPR-compliant.


翻译:大学教育的许多内容现在都是通过同步或不同步的视频来提供。对于学生来说,挑战之一是管理大量视频材料,因为教学材料的视频演示很难简略和概括,因为他们没有突出的亮点。除了视频书签之外,没有工具可以确定视频内容的哪些部分应该在修订时间或考试前重新播放。我们开发和部署了一个数字图书馆,以管理视频学习材料,该图书馆有数百名本科学生一系列教学课程中长达数十小时的短式视频内容。我们通过网络浏览器让学生访问和播放这些视频,并记录他们的匿名回放使用量。我们从这些日志到每个视频的每个部分,根据从所有学生收到的回放量,我们根据每个部分的回放量来评分数,该部分是否在同一学生会议上重新播放和重新播放。屏幕窗口是否是学生桌面/笔记式的焦点窗口,以及回放速度。我们还在网络浏览中引入了负面的评分,如果每个视频部分的回放回每个部分能够快速翻转,那么每个视频的每段的次的次会场景记录,我们就能在每段的次的次中都看到一个反向后放。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【论文推荐】小样本视频合成,Few-shot Video-to-Video Synthesis
专知会员服务
23+阅读 · 2019年12月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Compression of Deep Learning Models for Text: A Survey
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
56+阅读 · 2019年7月31日
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月29日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【论文推荐】小样本视频合成,Few-shot Video-to-Video Synthesis
专知会员服务
23+阅读 · 2019年12月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Compression of Deep Learning Models for Text: A Survey
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
56+阅读 · 2019年7月31日
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月29日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员