Educators Need Better Video Analytics to Measure Learning
From the 2016 and 2017 editions of Streaming Media magazine’s list of 100 Companies That Matter Most in Online Video, 我认为，有三家公司的核心业务是提供创新的收视率数据分析服务, 除了许多其他为其他服务提供分析外围设备之外. Those three are Conviva, Mux, and Vidyard, 在过去几年中，公开宣布的风险投资总计筹集了至少1亿美元. 收视率分析是一项重要的业务，内容创建者和所有者非常重视对其内容消费者的洞察.
When it comes to instructional media, 收视率指标非常重要，因为它可以让公司了解观看习惯如何影响学习. 我们不应该为了巨大的收视率而渴望巨大的收视率:如果一个讲座视频被同一群忠实的观众一遍又一遍地观看, that could indicate a major problem with the video. 学生想要学习材料并继续下一个主题, so if they’re watching a video more than once or twice, 我们有理由得出这样的结论:他们很难理解这个解释, 而不是假设他们选择花时间重新观看它以获得乐趣.
Unfortunately, teachers only have access to basic information, if any metrics at all—how many times the video was played, how often a play continued until the end of the video, and possibly which students watched. This data is of limited use to a conscientious educator. 如果老师只知道哪些视频没有被看完，那么什么样的干预是有效和适当的呢, which are being watched unexpectedly frequently, 以及哪些学生看得太多(可能会从不必要的签到中受益)。?
我们可以衡量哪些教学视频的观看行为，这些行为可能更具可操作性? 比起学生观看视频的次数，更有趣的是他们在每次观看视频时所做的事情. If students conclude that they’re lost, 他们会在视频中寻找他们觉得自己还没有迷失的地方. Since we can trivially record “seek events,” we may find that, in aggregate, 学生往往会频繁地想要重新观看视频的特定部分, 所以我们可以从这个行为推断出视频的具体问题是什么. 我们也可以得出这样的结论:学生重读的那部分确实是很难的材料, 我们可能会决定提供额外的材料来帮助那些在这个概念上挣扎的学生. The point is that for educational video, 更重要的是要知道学生在视频的哪个部分花了时间，而不是他们总共花了多少时间.
有一些教育视频产品试图模糊教学和评估之间的界限，方法是在指定的地方暂停视频，让学生突击测试, 要么评估他们的理解能力，要么让他们对即将到来的内容集中注意力. 许多学习管理系统和视频管理平台都支持这些“视频内”问题，并将其作为核心产品提供给像 PlayPosit (formerly eduCanon) or EDpuzzle 它允许YouTube和其他流行的流媒体平台上的视频添加视频测验.
这是一个受欢迎的增强，并为教师提供了一种机制，可以非常直接地衡量学生的参与和理解. 我要提醒大家，不要让教学和评估之间的界限完全模糊, however. 你在教学视频中提出的问题和你在考试中提出的问题应该有所不同. 一个很难评估材料掌握程度的问题——就像你在正式考试中提出的问题——如果在视频中使用，可能会破坏学生的学习过程. 视频中的问题应该是相关的，并加强视频中的教学，而不是过早地挑战学生展示反思和构建教学的能力.
[This article appears in the January/February 2018 issue of Streaming Media Magazine as "Analytics to Measure Learning."]
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