[논문 리뷰] A Closer Look into Recent Video-based Learning Research: A Comprehensive Review of Video Characteristics, Tools, Technologies, and Learning Effectiveness

Evelyn Navarrete, Andreas Nehring외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 31.

Image and Video Quality Assessment인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 2016–2021년 동안의 257篇의 비디오 기반 학습(VBL) 연구를 PRISMA 지침을 사용하여 종합적으로 검토하였으며, 여덟 가지 비디오 특성 카테고리와 네 가지 연구 방향을 규명하였다. 연구에서는 텍스트, 시각적, 상호작용 기능이 가장 많이 연구되었고, 딥 러닝이 도구 개발에 널리 사용되었지만, 다중모odal 통합과 STEM 외 다양한 비디오 스타일에 대한 심각한 격차를 지적하였다.

ABSTRACT

People increasingly use videos on the Web as a source for learning. To support this way of learning, researchers and developers are continuously developing tools, proposing guidelines, analyzing data, and conducting experiments. However, it is still not clear what characteristics a video should have to be an effective learning medium. In this paper, we present a comprehensive review of 257 articles on video-based learning for the period from 2016 to 2021. One of the aims of the review is to identify the video characteristics that have been explored by previous work. Based on our analysis, we suggest a taxonomy which organizes the video characteristics and contextual aspects into eight categories: (1) audio features, (2) visual features, (3) textual features, (4) instructor behavior, (5) learners activities, (6) interactive features (quizzes, etc.), (7) production style, and (8) instructional design. Also, we identify four representative research directions: (1) proposals of tools to support video-based learning, (2) studies with controlled experiments, (3) data analysis studies, and (4) proposals of design guidelines for learning videos. We find that the most explored characteristics are textual features followed by visual features, learner activities, and interactive features. Text of transcripts, video frames, and images (figures and illustrations) are most frequently used by tools that support learning through videos. The learner activity is heavily explored through log files in data analysis studies, and interactive features have been frequently scrutinized in controlled experiments. We complement our review by contrasting research findings that investigate the impact of video characteristics on the learning effectiveness, report on tasks and technologies used to develop tools that support learning, and summarize trends of design guidelines to produce learning videos

연구 동기 및 목표

• 비디오 기반 학습(VBL)에서 학습 효과성에 영향을 주는 비디오 특성을 규명하고 분류하기.
• VBL의 네 가지 주요 연구 방향인 도구 제안, 통제 실험, 데이터 분석, 설계 지침 개발을 분석하기.
• 딥 러닝과 다중모달 분석이 VBL 도구 개발 및 학습 효과성에 미치는 역할 평가하기.
• 비교적 부족한 비즈니스, 인문학 등 비STEM 분야의 연구 및 다양한 비디오 제작 스타일 사용 등 연구 격차 규명하기.
• 미래의 VBL 연구 및 도구 개발을 안내하기 위한 비디오 특성 및 맥락적 요소의 분류 체계 제안하기.

제안 방법

• PRISMA 지침을 사용하여 컴퓨터 과학 데이터베이스(ACM, IEEE, DBLP)에서 257개의 VBL 연구를 대상으로 체계적 문헌 검토를 수행하였다.
• 비디오 특성을 청각, 시각, 텍스트, 강사 행동, 학습자 활동, 상호작용 기능, 제작 스타일, 교육 설계의 여덟 영역으로 분류하였다.
• 도구 제안, 통제 실험, 데이터 분석(로그, 생체측정 등 사용), 설계 지침 제안의 네 가지 유형으로 연구 방법을 분석하였다.
• 비디오 분석, 분할, OCR, 음성-텍스트 변환, 학습 도구를 위한 파이프라인 개발에 적용된 주요 기술로 딥 러닝이 두드러지게 사용되었음을 확인하였다.
• 연구 간 실험 조건과 비디오 특성을 비교하여 학습 효과성 결과의 일관성과 이질성 평가하기.
• 설계 지침의 추세를 종합하고, 콘텐츠 제작자, 교사, 플랫폼 개발자에게 제안하는 바를 도출하였다.

Figure 1. The diagram shows the process of finding VBL-related articles in the databases. From an initial set of 390 papers, we removed duplicates and papers that did not fit the inclusion criteria. The final set consists of 257 articles from 2016 to 2021.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2016년에서 2021년 사이의 비디오 기반 학습 연구에서 가장 자주 다뤄진 비디오 특성은 무엇인가?
• RQ2 도구 개발, 통제 실험, 데이터 분석, 지침 제안 등의 다양한 연구 방법이 VBL 효과성 이해에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 통제 실험에서 가장 흔한 비디오 제작 스타일과 모odal(청각, 시각, 텍스트 등)은 무엇이며, 그 이유는 무엇인가?
• RQ4 다중모달 표현과 딥 러닝이 VBL 도구 개발 및 학습 성과 예측에 얼마나 통합되어 있는가?
• RQ5 비즈니스, 인문학 등 다양한 분야, 비디오 스타일, 학습자 맥락의 다양성 측면에서 현재 VBL 연구의 주요 격차는 무엇인가?

주요 결과

• 텍스트 특성(예: 원문, 자막)이 가장 자주 연구된 비디오 특성으로, 그 다음으로 시각적 특성(예: 프레임, 이미지, 도표)이 뒤를 이었다.
• 학습자 활동은 주로 로그 파일 분석을 통해 연구되었고, 상호작용 기능(예: 퀴즈)은 주로 통제 실험에서 평가되었다.
• 딥 러닝은 도구 개발에서 지배적인 기술로 사용되었으며, 비디오 분할, OCR, 음성-텍스트 변환, 임베딩, 추천 및 학습 예측을 위한 엔드 투 엔드 파이프라인 개발에 적용되었다.
• 슬라이드 기반 제작 스타일이 통제 실험에서 가장 흔했지만, 수기 필기, 스크린캐스트, 가상현실 스타일은 부족하게 다뤄졌다.
• 딥 러닝의 광범위한 사용에도 불구하고, 동기화된 청각-시각-텍스트 상호작용을 모델링하기 위한 다중모달 표현 통합은 거의 이루어지지 않았으며, 이는 인간 수준의 학습 이해에 핵심적인 요구사항이다.
• 설계 지침을 제안한 연구는 소수에 그쳤고, 대부분이 일반적인 지침이었으며, 효과적인 비디오 제작을 위한 분야별, 근거 기반의 지침 개발이 매우 시급한 상황이다.

Figure 2. The diagram shows the share of the different research directions identified in this review. Tools and studies that perform controlled experiments constituted the main research directions.