一种收集教程视频的众包方法——迈向个性化大规模学习
人机交互
2017-04-25 v3 计算机与社会
摘要
我们研究了从网络上普通人群包完整教程视频的可行性，内容涉及如何解决与对数相关的数学问题。这种高效收集教程视频及其他学习资源的方法（一种学习者众包形式）可用于实现个性化大规模学习，即学生从庞大且多样化的集合中获取针对其个人且随时间变化的需求而定制的特定学习资源。我们的研究通过 Mechanical Turk 从 66 位独特的“教师”处收集了 399 个视频，结果表明：(1) 每周可以每视频 5 美元的成本众包约 100 个视频，其中超过 80% 在数学上完全正确；(2) 众包视频在语言风格、呈现媒介和教学方法上表现出显著的多样性；(3) 观看这些视频的平均学习收益（后测分数减前测分数）在统计上显著高于对照视频（0.105 对比 0.045）；(4) 观看最佳测试众包视频的平均学习收益（0.1416）与观看流行的可汗学院对数视频的学习收益（0.1506）相当。
引用
@article{arxiv.1606.09610,
title = {A Crowdsourcing Approach To Collecting Tutorial Videos -- Toward Personalized Learning-at-Scale},
author = {Jacob Whitehill and Margo Seltzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.09610},
year = {2017}
}