YouLeQD: Decoding the Cognitive Complexity of Questions and Engagement in Online Educational Videos from Learners' Perspectives

📄 arXiv: 2501.11712v1 📥 PDF

作者: Nong Ming, Sachin Sharma, Jiho Noh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-20

备注: 11pages. Extended version, Jan 2025. A shortened version was resubmitted and published in IEEE Conference on Semantic Computing Feb 2025

💡 一句话要点

YouLeQD：构建学习者视角下在线教育视频问题认知复杂度和参与度分析数据集

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 在线教育 认知复杂度 布鲁姆分类法 RoBERTa 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 当前教育领域缺乏对学习者提问行为的深入理解，阻碍了有效AI教育模型的开发。
  2. 论文构建YouLeQD数据集，并利用RoBERTa模型结合布鲁姆分类法分析问题认知复杂度。
  3. 研究揭示了学习者提问的认知复杂性与互动指标之间的关系，为AI教育模型提供数据支撑。

📝 摘要（中文）

提问是教育的一个基本方面，它有助于评估学生的理解程度，促进批判性思维，并鼓励积极参与。随着人工智能在教育领域的兴起，人们越来越有兴趣开发能够自动生成和回答问题，并在虚拟和面对面教育环境中促进互动的智能系统。然而，为了开发有效的教育人工智能模型，必须对提问有一个基本的了解。在这项研究中，我们创建了YouTube学习者关于布鲁姆分类法的提问数据集（YouLeQD），其中包含来自YouTube讲座视频评论的学习者提出的问题。除了数据集，我们还开发了两个基于RoBERTa的分类模型，利用大型语言模型来检测问题，并使用布鲁姆分类法分析它们的认知复杂性。该数据集和我们的发现为理解教育视频中学习者提出的问题的认知复杂性及其与互动指标的关系提供了有价值的见解。这有助于开发更有效的教育人工智能模型，并改善学生的整体学习体验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线教育视频中学习者提问的认知复杂性分析问题。现有方法缺乏对学习者提问行为的细粒度理解，难以有效评估学习效果和促进深度学习。现有方法无法有效区分不同认知层次的问题，难以针对性地提供教学支持。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含学习者提问及其认知复杂度的标注数据集，并利用深度学习模型自动分析提问的认知复杂度。通过分析提问的认知复杂度，可以更好地理解学习者的学习状态，从而为个性化教学提供支持。这种方法能够更准确地评估学习者的理解程度，并促进批判性思维的培养。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 数据集构建阶段：收集YouTube教育视频评论中的学习者提问，并使用布鲁姆分类法对问题进行认知复杂度标注。2) 模型训练阶段：使用RoBERTa模型对问题进行分类，预测其认知复杂度。该框架利用大型语言模型的强大表示能力，实现对问题认知复杂度的自动分析。

关键创新：论文的关键创新在于构建了YouLeQD数据集，该数据集是首个专门针对在线教育视频中学习者提问的认知复杂度进行标注的数据集。此外，论文还提出了基于RoBERTa的分类模型，该模型能够有效地分析提问的认知复杂度。与现有方法相比，该方法能够更准确地评估学习者的理解程度，并促进批判性思维的培养。

关键设计：论文使用了RoBERTa模型作为基础模型，并针对问题分类任务进行了微调。在数据集构建过程中，采用了布鲁姆分类法作为认知复杂度的标注标准。在模型训练过程中，使用了交叉熵损失函数作为优化目标。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

论文构建的YouLeQD数据集包含大量真实的学习者提问，为相关研究提供了宝贵资源。实验结果表明，基于RoBERTa的模型在问题认知复杂度分类任务上取得了良好的性能，验证了该方法的有效性。该研究还分析了提问的认知复杂性与互动指标之间的关系，为理解在线学习行为提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能教育平台，自动评估学生对课程内容的理解程度，并根据学生的提问情况提供个性化的学习建议。此外，该研究还可以用于改进在线教育视频的设计，使其更具吸引力，并促进学生的积极参与。未来，该研究可以扩展到其他教育领域，例如K-12教育和企业培训。

📄 摘要（原文）

Questioning is a fundamental aspect of education, as it helps assess students' understanding, promotes critical thinking, and encourages active engagement. With the rise of artificial intelligence in education, there is a growing interest in developing intelligent systems that can automatically generate and answer questions and facilitate interactions in both virtual and in-person education settings. However, to develop effective AI models for education, it is essential to have a fundamental understanding of questioning. In this study, we created the YouTube Learners' Questions on Bloom's Taxonomy Dataset (YouLeQD), which contains learner-posed questions from YouTube lecture video comments. Along with the dataset, we developed two RoBERTa-based classification models leveraging Large Language Models to detect questions and analyze their cognitive complexity using Bloom's Taxonomy. This dataset and our findings provide valuable insights into the cognitive complexity of learner-posed questions in educational videos and their relationship with interaction metrics. This can aid in the development of more effective AI models for education and improve the overall learning experience for students.