Med en aldrig tidigare skådad skala av elever som tittar på utbildningsvideor på onlineplattformar som MOOCs och YouTube, finns det en möjlighet att integrera data som genereras från deras interaktioner i utformningen av nya videointeraktionstekniker. Interaktionsdata har potential att hjälpa inte bara instruktörer att förbättra sina videor, utan också att berika inlärningsupplevelsen hos utbildningsvideotittare. I detta dokument utforskas designutrymmet för datadrivna interaktionstekniker för pedagogisk videonavigering. Vi introducerar en uppsättning tekniker som förstärker befintliga videogränssnitt widgets, inklusive: en 2D-video tidslinje med en inbäddad visualisering av kollektiva navigationsspår; dynamisk och icke-linjär tidslinje skrubbning; data-förstärkt utskriftssökning och nyckelordssammanfattning; automatisk visning av relevanta stillbilder bredvid videon; och en visuell sammanfattning som representerar punkter med hög inlärningsaktivitet. För att utvärdera genomförbarheten av teknikerna gjorde vi en laboratoriestudie med simulerade inlärningsuppgifter. Deltagarna bedömde att titta på föreläsningsvideor med interaktionsdata för att vara effektiva och användbara för att slutföra uppgifterna. Det fanns dock inga betydande skillnader i uppgiftsprestanda, vilket tyder på att interaktionsdata inte alltid kan anpassas till informationsbehoven moment för moment under uppgifterna.
Al REF införde en 2D-videotidslinje med ett innovativt utnyttjande av kollektiva navigeringsspår.
Data-driven interaction techniques for improving navigation of educational videos
{'venue': "UIST '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}