ConceptThread：在 MOOC 视频中可视化线索化概念

近年来，大规模开放在线课程（MOOCs）平台日益普及。在线学习者需要在 MOOC 平台上观看整门课程视频以学习其中蕴含的新知识，由于缺乏对所涵盖知识及其结构的快速概览，这往往枯燥且耗时。本文提出 ConceptThread，一种可视化分析方法，旨在有效展示概念及其之间的关系，以促进高效的在线学习。具体而言，鉴于大多数 MOOC 视频包含幻灯片，我们首先利用视频处理与语音分析技术（包括镜头识别、语音识别与主题建模）提取核心知识概念，并构建它们之间的层级与时序关系。随后，借助线索的隐喻，我们提出一种新颖的可视化方法，基于视频时序流直观地展示概念，并使学习者能够对概念进行交互式可视化探索。我们通过一项定量研究、两项案例研究与一项用户研究对 ConceptThread 进行了广泛评估。结果证明了 ConceptThread 在帮助在线学习者快速理解 MOOC 视频知识内容方面的有效性与可用性。