Med tusentals elever titta på samma online föreläsningsvideor, analysera video titta mönster ger en unik möjlighet att förstå hur elever lär sig med videor. Detta papper rapporterar en storskalig analys av i-video dropout och toppar i tittare och studentaktivitet, med hjälp av andra-för-andra användarinteraktionsdata från 862 videor i fyra Massive Open Online Courses (MOOCs) på edX. Vi hittar högre avhoppsfrekvenser i längre videor, re-watching sessioner (vs första gången) och handledningar (vs föreläsningar). Toppar i att titta på sessioner och spela händelser tyder på punkter av intresse och förvirring. Resultat visar att tutorials (vs föreläsningar) och re-watching sessioner (vs första gången) leder till mer frekventa och skarpare toppar. I försök att resonera varför toppar uppstår genom provtagning 80 videor, observerar vi att 61% av topparna följer visuella övergångar i videon, t.ex. en bildvy till en klassrumsvy. Baserat på denna observation identifierar vi fem studentaktivitetsmönster som kan förklara toppar: från början av ett nytt material, återgå till missat innehåll, följa en handledning steg, spela upp ett kort segment, och upprepa en icke-visuell förklaring. Vår analys har design implikationer för video författarskap, redigering och gränssnitt design, vilket ger en rikare förståelse av videoinlärning på MOOCs.
Online video engagemang för Massive Open Online Courses (MOOCs) REF har visat att de lärdomar som dragits av att analysera videovyer kan användas för att förbättra video författare, redigering och gränssnitt design.
Understanding in-video dropouts and interaction peaks inonline lecture videos