基于视频观看轨迹的难度感知诊断方法

发布时间：2021-09-06 13:12

　　翻转课堂、混合课堂等新型教学模式的出现,让学生可以通过在线视频提前预习知识。但是,在这种非面对面的课堂,教师无法观察到学生观看视频的状态,不易识别预期的教学难点与学生在视频学习过程中实际感知到的难点是否一致。为解决这一问题,文章通过采集学生预习视频时的交互行为数据还原学生的视频观看轨迹,采用聚类分析法来诊断学生预习视频时感知到的实际难点;同时,通过对在线测试答题正确率进行分析得到的结论、半结构化访谈中学生对视频学习难易度的反馈分别与对学生视频观看轨迹进行聚类得出的结论进行对比,发现结果趋于一致,由此验证了文章提出的难度感知诊断方法的可行性与有效性。难度感知诊断方法依靠客观行为数据更加精准地掌握学生的学习难点,为提高课堂教学效率提供了有力保障。 

【文章来源】：现代教育技术. 2020,30(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

与第一个知识点?学习理论?对应的三个不同层次视频的聚类结果

在线视频观看行为采集系统对视频交互行为数据进行采集并将其存储至数据库，之后可以根据相关数据对学生视频观看轨迹进行还原。教师选择课程中的任一预习视频，可以查看到班级全体学生或单个学生对此视频的观看轨迹，以了解学生的学习情况。观看轨迹可视化界面如图1所示，其中纵轴为视频播放总时长，横轴为观看视频总时长，每一条折线对应一个学生观看视频的记录。图1显示，折线(1)对应的学生观看视频较为流畅，说明此学生对视频内容的接受和理解较为顺利；折线(2)对应的学生在观看视频时存在大量暂停行为，说明此学生对某些视频内容可能存在难以理解的情况；而折线(3)对应的学生在观看视频时暂停较长时间并有回退行为，观看视频的时间也较长，说明此学生在理解视频内容方面可能存在困难。随后，本研究将每一条视频观看轨迹均独立保存为一张25×25像素的图片，采用图片聚类的方法，将观看轨迹相似的学生自动划分至同一类簇，由此可以统计出对于某一个视频共有几名学生具有相似的观看轨迹——若此观看轨迹如图1中的折线(2)或(3)，那么便可推出这些学生在观看视频时存在理解困难的现象，据此可以统计出在整个班级中有多少学生对某一视频存在理解困难的情况，从而为教师提供明确诊断的依据。由于K-means聚类算法简单、高效，故本研究采用此算法进行聚类，并将聚类个数K设为2，意即将视频观看轨迹分为理解容易型和理解困难型两类。将具有这两类视频观看轨迹的学生人数进行对比，就能分析出学生对视频内容理解的难易程度。此外，在进行教学材料设计时由于每个视频均对应某个知识点的不同认知层次，故根据视频难易度分析，可以精确诊断学生学习时的知识难点，从而为课堂教学提供依据。

图2 与第一个知识点?学习理论?对应的三个不同层次视频的聚类结果(1)“学习理论”视频聚类结果分析：图2显示，与“学习理论”对应的记忆、应用、创造三个层次的理解困难型视频观看轨迹数量均多于理解容易型（33>13、35>11、28>18），说明这三个层次的视频学习对多数学生来说较为困难，据此可以判断“学习理论”属于知识难点。

【参考文献】：
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本文编号：3387524