[發明專利]一種視頻觀看行為的在線異步教學反饋分析方法及系統

有效

• 申請號: 202110316228.1
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113065023B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 吳江;賀超城;徐周燦;孫樸
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06Q50/20
• 代理公司: 武漢華之喻知識產權代理有限公司 42267
• 代理人: 李君;廖盈春

本發明提供了一種視頻觀看行為的在線異步教學反饋分析方法及系統，屬于在線教育領域，包括以下步驟：對用戶觀看操作數據進行特征提取與融合，獲取視頻觀看行為樣本數據；利用XGBoost方法，在視頻觀看行為樣本數據中篩選出異常數據；采用隨機森林和神經網絡模型對異常數據進行行為分類，獲取反饋信息；基于反饋信息，提供在線異步教學建議；其中，異常數據為用戶對視頻的觀看行為不符合教育資源提供者預期的數據。本發明可以根據反饋信息，讓教師掌握學生的學習情況，不斷完善在線教學的不足，進而提高在線教學的質量，推動在線教育的發展。

技術領域

本發明屬于在線教育領域，更具體地，涉及一種視頻觀看行為的在線異步教學反饋分析方法及系統。

背景技術

在異步在線教育中，通常來說，由教育者(老師)預先上傳錄制好的教學視頻到指定的網絡教學平臺中。隨后，在課程開放期間，受教育者(學生)訪問該網絡教學平臺，并觀看預先上傳的教學視頻進行“聽課”以及完成相應的學習內容。由于該類在線教育平臺的異步特征，學生可以自由選擇觀看教學內容的時間，且不會有老師的陪同。而學生和老師之間的溝通常常也僅限于留言、郵件等非實時性的溝通方式。此時，傳統課堂和實時在線教學中師生間的交互，轉換成為了學生與視頻資源之間的交互：如學生在觀看教學視頻時的暫停、回看、跳過等操作，反映了學生對流媒體內容片段的理解難度、重要性認知及興趣。其中存在部分觀看行為不符合教育資源提供者的預期，如因為內容難以理解而反復觀看，或對內容不感興趣而跳過。對這些學生觀看行為的挖掘與分為，并為教師提供反饋，可以有助于了解學生的學習狀況，幫助教師理解學生在觀看教學視頻時交互行為的具體含義，為異步教學視頻的優化與迭代提供重要參考，對提高異步在線教育的質量具有重要的意義。

異步在線教育的主要目標是提升學生的學習成果以及提高學生滿意度。研究表明，在線教育中，學生與視頻內容，以及師生之間的交互行為是影響到教學成果及學生滿意度的重要因素，而在異步在線教育中，學生與內容之間的交互往往以更隱性的方式表達(如回看，跳過等觀看行為)，而師生之間互動的缺失也影響了學生滿意度。對于視頻資源的傳統分析方法，如視頻、圖像質量評價，網絡服務質量評價等，并不適用于在線教育中對學生觀看行為動機的分析。目前缺乏一種技術手段對異步在線教學中的學生觀看行為進行分析以獲取學生的行為動機并為教師提供反饋。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明的目的在于提供了一種視頻觀看行為的在線異步教學反饋分析方法及系統，旨在解決現有的異步在線教育領域師生之間缺乏溝通或溝通效率不高導致教師無法了解學生學習狀況的問題。

為實現上述目的，一方面，本發明提供了一種基于視頻觀看行為的在線異步教學反饋分析方法，包括以下步驟：

對用戶觀看操作數據進行特征提取與融合，獲取視頻觀看行為樣本數據；

利用XGBoost方法，在視頻觀看行為樣本數據中篩選出異常數據；

采用隨機森林和神經網絡模型對異常數據進行行為分類，獲取反饋信息；

基于反饋信息，提供在線異步教學建議；

其中，異常數據為用戶對視頻的觀看行為不符合教育資源提供者預期的數據，如因為內容難以理解而反復觀看，或對內容不感興趣而跳過等。

優選地，視頻觀看行為數據的獲取方法，包括以下步驟：

采用數據庫調用或API接口調用方式獲取觀看操作數據和時間熱度數據；

基于貝葉斯推理對觀看操作數據和時間熱度數據的缺失值進行填充；

通過異常值檢測，對填充后的觀看操作數據和時間熱度數據消除噪音，獲取視頻觀看行為數據；

其中，觀看操作數據為用戶觀看時在視頻時間進度條上的操作數據；時間熱度數據為視頻某一段內容被觀看次數的數據。