MOOC视频特征与视频学习注意力间的关系分析

时间：2015/12/01 作者：admin 阅读量： 4263

MOOC视频特征与视频学习注意力间的关系分析

复旦大学教师教学发展中心特邀研究员 陈侃 丁妍

复旦大学心理系研究生 吕倩文

　　【摘要】本研究分析了中文MOOC课程的视频特征与视频观看的跳转行为（对视频前进或倒退的操作）间的关系。使用的后台数据来自于复旦大学在Coursera平台上的第一门中文课程“大数据与信息传播”。研究分析了跳转行为发生的频率与视频长度、四种视频风格、及六种PPT特征之间的关系。研究发现：（1）中文课程学习者在长视频中体现更少跳转行为。（2）头像和PPT交替出现的风格比另外三种风格的视频跳转率显著增高，单独出现PPT或单独出现头像，PPT和头像同时出现的视频中跳转率没有差别。（3）在PPT中出现作业、概念性内容时，跳转率增高，出现总结性内容时跳转率降低。研究根据结果讨论了跳转行为作为学习者观看视频时注意力维持和转移的指标的可能性，以及其在课程视频效果及学习投入评估中的意义。最后根据结果，为视频制作如何提高学习者注意力提供了建议。

　　关键词： MOOC视频 注意力 跳转行为

1 研究背景

　　研究者曾使用多种指标，探讨视频长度与学习投入的关系。Wistia等(2014)以视频观看的完成率为指标，比较了30秒和90秒的同一视频，发现即使在两个视频的前30秒是完全一样的情况下，前30秒的视频观看完成率仍然存在差异，长些的视频前30秒内在完成率较短视频显著减少。他们进一步以上千个视频为基础分析完成率和视频长度的关系，发现视频长度在0分钟到2分钟之间下降很快，但在2-10分钟之间的视频，完成率都平稳地维持在50%左右。而如果把观看投入指标换成视频观看总时间，就会得出，2-20分钟之内的视频被观看的总时长在不断增加，于是略长的视频虽然不能保证高观看率，但却能够保证向持续观看者呈现的十分可观的信息总量。他们给出的建议是，如果视频保持在2分钟以内，那么大多数人会观看完视频，但是如果所需要呈现的信息复杂，需要更多的时间，可以控制在10分钟以内，无需过度压缩。使用者可以根据需要取舍。但这个研究使用的是商业视频。

　　Cross（2013）等通过实验设计比较了学习者对书写板与PPT的视频风格的偏好。研究使用了三个相同的教学视频，分别设计为书写板和PPT两种不同的风格，对150名线上学习者进行了调查，以他们体验后的主观评价为指标，比较了不同风格的受喜好程度。结果发现二者并没有优势上的绝对差异，而是优势和劣势互补。Ilioudi（2013）等使用三对视频，用于比较实体课堂和仅用书写板风格的教学视频，对象时36名高中学生，研究显示实体课堂的视频受到受偏好度略高。

　　Philip（2014）等基于四门Edx平台上的四门理工科目的后台大数据进行了全面的分析。这项研究用两个方法评估学生学习投入程度：完成课后测验的程度，以及用于看视频的时间。并分析了学习投入与视频长度、视频类型（教师或助教）、讲解语速、以及六种视频制作风格之间的关系。研究同样发现短视频有助于学生的学习投入。并且验证了不同视频风格对学习投入的影响。结果表明：包含了教师讲解头像的视频比单独呈现PPT的更好；有个人特征的视频由于录播室正式的去个人化的视频；手写书写板比PPT或打字屏更好；为MOOC短小精干专门设计的视频更有效；语速快热情高的视频更好；教师和助教视频学生的投入模式不同。此外，Philip等（2014）也承认，研究中所用的视频完成率及观看时长的指标均存在一个局限，即如果观看者播放视频但注意力不在视频学习上，如离开电脑，或打开视频同时做别的事情等情况，数据是无法体现出来的。

　　综合以上研究可以看到，视频的学习投入可以由多个指标来进行测量，存在多种不同的价值标准，比如，除了观众保持率，观看总时间是另一个完全不同的衡量标准。这给我们的启示是在设计视频时应该考虑到视频播放需要达到的不同学习目标，并针对不同目标设计更多的指标来评价视频观看的质量。而不仅仅是停留在保持率和观看时间。

　　我们的研究采用了观看跳转率作为指标。这一跟随视频播放而动态变化的指标能刚好地体现真正观看课程视频的学习者，作为注意力转移的指标，可以体现学习者主动进行注意力调节的意图，进而反映出视频难度和重要性的变化。

　　此外，中文MOOC课程的视频设计和学习者群体都与西方存在差异。我国的课程视频往往设计较长，一部分为实体课堂录制，配合后期制做，加上了PPT，小测验。一些新的课程开始了专门的录制，并在后期中逐步加入了写字板，在背景中加入字幕等，开始了多种新风格的尝试。而中文课程的学习者大多来自中国，而中国的学习者与西方学习者存在学习取向、学习方法上的差异，这些文化特有的学习者特征也将会体现在线上学习中（Ference,2005;Mohsen,2010）。

　　基于以上原因，本研究以中文课程及其学习者为研究对象，将视频观看时的跳转行为作为视频学习的注意力指标，结合视频特征分析这些跳转行为的规律。研究有助于理解视频观看的跳转行为，帮助课程设计者改善视频特征，以吸引观看者的注意力，提高观看学习体验。同时也有助于理解中文课程的在线学习者。

2 研究目标与方法：

　　2.1研究对象与目标

　　本研究基于我校第一门上线Coursera的MOOC课程“大数据与信息传播”的76 个课程视频，以及相应的学习者观看视频的后台数据进行分析，在56705条点击行为记录中，抽取视频跳转率，作为观看视频时注意力转移的指标。分别分析跳转率与视频长度、视频风格、PPT内容特征间的关系。

　　2.2变量定义

　　视频观看跳转行为：对视频进行前进或倒退的操作。研究使用了单位分钟跳转率作为指标，计算方法为在某一分钟发生跳转行为的总人数除以该分钟的观看人数。

　　视频风格：参照以往研究及本门课的视频特征，以每分钟为单位进行，进行了四种类型的划分：（1）仅出现PPT；（2）仅出现头像；（3）头像和PPT交替出现；（4）头像作为小窗和PPT同时出现。

　　PPT特征：对于呈现了PPT的视频又按照其内容特征进行进一步的分类：（1）内容概念；（2）内容涉及作业；（3）含有思考题；（4）内容为前面已经讲述知识的总结；（5）PPT内含有图表；（6）内容预告后面知识的概要。

　　2.3分析方法

　　研究采用相关分析、方差分析、协方差分析等，分别分析视频长度、风格、PPT特征与视频跳转率的关系。

3 研究结果：

　　3.1视频长度与跳转行为的关系

　　本门课程共有76个视频，最长的31分钟，最短的不足4分钟。研究计算了每个视频所有观看者平均每分钟发生跳转数。使用相关系数分析视频长度和跳转率之间的关系。视频长度及每个视频的平均跳转率情况见表1，图1。

表1:视频长度及跳转率

r = -0.85**
图1:视频长度及跳转率相互关系图

　　如表1和图1所示，视频长度与跳转率成负相关（r=-0.85*），视频越长，学习者进行跳转的行为越少。

　　与前述研究进行比较，这一结果最可能的解释是长视频有助于持续专注的观看。在前述研究Wistia等(2014)中发现，较长视频中学习者完成率较为稳定，而本研究中，视频较长时，跳转行为下降也逐步放缓，说明对于较长的视频，选择观看下去的学习者往往会稳定地维持注意力。这一结果一方面来自于长视频对学习者的自然筛选，即，选择了完成长视频的学习者是学习动机更强，更投入的个体。另一方面，也可能由于长视频对学习者提出更高的期许，学习者本能的对此投入更高的注意力，如此，可以认为长视频增加了观看者注意力持续专注的程度。而对于中文课程的学习者这一现象更加值得关注，因为中国文化下的学习者往往更加愿意迎合课程或教师的要求去完成学习任务（Mohsen,2010）。

　　当然，也有可能是长视频导致观看者注意力涣散，主动学习减少，甚至离开电脑。这一解释也有待进一步验证。

　　3.2不同视频风格跳转值比较

　　将视频按照分钟为单位划分，在全课程的各章，以及每个视频的开头、中间、结尾的位置分层进行抽样，并选取单位时间只有一种风格呈现的视频。将这些视频按照四种风格进行分类标注，使用ANOVA分析四种不同风格的视频跳转率的差别。结果见表2。

表2:不同风格视频的跳转率比较

　　ANOVA比较结果显示不同风格的跳转率之间存在显著差异（F＝7.55（df=3）P<.000）。进一步的多重比较发现，当“头像与PPT交替”风格的跳转率与其它三种风格有显著差异，其余风格之间没有差异。说明“PPT和头像交替”风格最干扰注意力的持续。给我们制作视频的启示是，如果需要呈现PPT，则最好不要频繁在头像和PPT间切换，可以将头像和PPT同时出现，或是PPT延长足够长的阅读时间。这一结果与Philip（2014）前期研究的结论呼应。

　　3.3概念内容的PPT与跳转率的关系

　　按照3.2中的方法对所有视频进行分层进行抽样，选区所有单位分钟内含有独立一个PPT的视频，按照PPT内容是否包含概念的讲解来进行划分。使用ANCOVA分析PPT是否含有概念对跳转率的影响。自变量为否包含概念的类型变量，跳转率作为因变量，另外，因为视频跳转率随视频播放时间逐步降低，故跳转发生在第几分钟的因素设为协变量。不同PPT内容的跳转率比较见表3。ANCOVA分析结果见表4。

表3:PPT含或不含概念时的跳转值比较

表4: 含概念与否的PPT类型跳转率ANCOVA分析比较

　　如表3，4所示，在PPT呈现所在视频第几分钟的位置作为协变量的情况下，PPT是否含有概念仍然对跳转值有显著的影响。包含概念的PPT跳转率更高。说明学生认为重要的基础性的问题，会更多的前后翻看。
3.4总结性内容的PPT对跳转率的影响

　　按照3.3中的方法的对所有视频进行分层进行抽样以及划分自变量，使用ANCOVA分析PPT是否含有总结性内容对跳转率的影响。自变量为否包含总结的类型变量，跳转率作为因变量，以跳转发生在第几分钟的因素设为协变量。不同PPT内容的跳转率比较见表5；ANCOVA分析结果见表6。

表5：是否含有总结性知识PPT的跳转率比较

表6: 含总结性知识与否的PPT类型跳转率ANCOVA分析比较ANCOVA两组间比较结果

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