2 research outputs found
Classificação automática de estilos de videoaulas
Although video lessons are often used in diverse areas that cover a wide range of
studies and applications, the lack of a common approach to defining and classifying their
styles results in the use of many different models for these purposes. There are different
proposals for classifying these styles, but with differences between them. Consolidating
production styles makes it possible to understand the possibilities of producing materials
and facilitates communication between researchers or content producers. To develop this
common approach, there is a need to build a framework through which these styles can
be defined and classified. In addition, much has been done to investigate the effects
of these styles on student engagement and learning outcome. These studies suggest
that video lessons styles affect academic performance and that students learn better
through a certain video lesson style compared to others. Based on this, the objectives
of this work are to propose a unified model for classifying styles of video lessons based
on the nomenclatures and definitions used in the literature also, to propose an approach
for automatic classification of 4 video lesson styles (Talking Head, Voice Over Slides,
Presentation Style and Khan-Style) using visual characteristics of these styles. The
proposed classification model allows classifying video styles based on 2 visual dimensions
which are human embedding and instructional media. It is believed that this model will
make possible the correct characterization and formation of a common understanding
of definitions of video lessons styles based on existing scientific studies. The automatic
classification of styles can be used by recommendation systems to suggest styles that
are more consistent with student preferences and the intended learning outcome. The
approach presented for the automatic classification shows that the features extracted from
the videos are capable of accurately classifying the set of styles presented in this study
and this classification is carried out through simple and easy-to-extract features.Embora as videoaulas sejam frequentemente utilizadas em diversas áreas que
abrangem uma ampla gama de estudos e aplicações, a falta de uma abordagem comum
para a definição e classificação de seus estilos resulta na utilização de vários modelos
diferentes para esses fins. Existem diferentes propostas de classificação desses estilos
mas com divergências entre si. Consolidar os estilos de produção permitiria entender as
possibilidades de produção de materiais e facilitaria a comunicação entre pesquisadores ou
produtores de conteúdo. Para desenvolver essa abordagem comum, existe a necessidade de
construir uma estrutura através da qual esses estilos possam ser definidos e classificados.
Além disso, muito tem sido feito para investigar os efeitos desses estilos no envolvimento
do aluno e no resultado de aprendizagem. Esses estudos sugerem que os estilos de
videoaula afetam o desempenho acadêmico e que os alunos aprendam melhor através
de um determinado estilo de videoaula em comparação com outros. Com base nisso, os
objetivos deste trabalho são propor um modelo unificado para classificação de estilos
de videoaulas com base nas nomenclaturas e definições usadas na literatura e propor
uma abordagem para classificação automática de 4 estilos de videoaula (Talking Head,
Voice Over Slides, Presentation Style e Khan-Style), utilizando características visuais
desses estilos. O modelo de classificação proposto permite classificar os estilos de vídeo
com base em 2 dimensões visuais, incorporação humana e mídia instrucional. Acreditase que com esse modelo tornará possível a correta caracterização e formação de um
entendimento comum de definições de estilos de videoaulas com base em estudos científicos
existentes. Já a classificação automática dos estilos poderá ser utilizada por sistemas
de recomendação para sugestão de estilos mais aderentes a preferências dos alunos e ao
resultado de aprendizagem pretendido. A abordagem apresentada para a classificação
automática mostra que as features extraídas dos vídeos são capazes de classificar de forma
acurada o conjunto de estilos apresentados neste estudo, sendo essa classificação realizada
por meio de features simples e fáceis de serem extraídas