Context Selection and Rewriting for Video-based Educational Question Generation
作者: Mengxia Yu, Bang Nguyen, Olivia Zino, Meng Jiang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-28 (更新: 2025-04-29)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于上下文选择和重写的视频教育问答生成框架，提升问题质量和相关性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 教育问答生成 视频理解 上下文选择 大型语言模型 多模态学习
📋 核心要点
- 现有教育问答生成方法难以处理真实课堂视频，无法有效对齐时间戳和目标答案。
- 论文提出一种新框架，利用大型语言模型动态选择和重写上下文，提升问题生成质量。
- 该方法通过整合讲座文本和视频关键帧信息，生成更相关、更准确的教育问题。
📝 摘要（中文）
教育问题生成（EQG）是智能教育系统的关键组成部分，显著促进了自我评估、主动学习和个性化教育。虽然EQG系统已经出现，但现有数据集通常依赖于预定义的、精心编辑的文本，无法代表真实的课堂内容，包括带有配套幻灯片的讲座语音。为了弥合这一差距，我们收集了一个基于真实课堂讲座的教育问题数据集。在这个真实的数据集上，我们发现当前的EQG方法难以准确地从教育视频中生成问题，尤其是在与特定时间戳和目标答案对齐方面。常见的挑战包括从大量文本记录中选择信息丰富的上下文，并确保生成的问题有意义地包含目标答案。为了应对这些挑战，我们引入了一种新颖的框架，利用大型语言模型动态地选择和重写基于目标时间戳和答案的上下文。首先，我们的框架根据答案相关性和时间邻近性，从讲座文本记录和视频关键帧中选择上下文。然后，我们整合从两种模态中选择的上下文，并将它们重写成包含答案的知识陈述，以增强上下文和所需答案之间的逻辑联系。这种方法显著提高了生成问题的质量和相关性。我们的数据集和代码已在https://github.com/mengxiayu/COSER发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决教育视频问答生成（EQG）问题，现有方法在处理真实课堂视频时，难以从大量讲座记录中选择合适的上下文，并生成与特定时间戳和目标答案对齐的高质量问题。现有方法依赖于预定义的文本，无法有效处理真实课堂场景的复杂性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）动态地选择和重写上下文，以生成更相关、更准确的教育问题。通过结合讲座文本记录和视频关键帧信息，并根据目标答案和时间戳进行上下文选择，可以更好地捕捉视频内容的关键信息。重写上下文的目的是增强上下文与目标答案之间的逻辑联系。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：上下文选择和上下文重写。首先，上下文选择模块根据答案相关性和时间邻近性，从讲座文本记录和视频关键帧中选择上下文。然后，上下文重写模块整合来自两种模态的上下文，并使用LLM将其重写为包含答案的知识陈述。最终，这些知识陈述被用于生成教育问题。
关键创新：该论文的关键创新在于动态上下文选择和重写机制。与传统方法不同，该框架能够根据目标答案和时间戳自适应地选择上下文，并利用LLM重写上下文以增强其与答案的关联性。这种方法能够更好地捕捉视频内容的关键信息，并生成更相关、更准确的教育问题。
关键设计：上下文选择模块使用基于相似度的度量来评估文本记录和关键帧与目标答案的相关性，并结合时间邻近性进行筛选。上下文重写模块使用预训练的LLM（具体模型未知）进行微调，以生成包含答案的知识陈述。损失函数和网络结构等具体技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一个新颖的视频教育问答生成框架，通过动态选择和重写上下文，显著提升了生成问题的质量和相关性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在真实课堂视频数据集上的有效性。具体的提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能教育系统，辅助学生进行自我评估和主动学习。通过自动生成与教学视频内容相关的教育问题，可以提高学生的学习效率和理解能力。此外，该技术还可用于个性化教育，根据学生的学习进度和掌握程度，生成定制化的练习题。
📄 摘要（原文）
Educational question generation (EQG) is a crucial component of intelligent educational systems, significantly aiding self-assessment, active learning, and personalized education. While EQG systems have emerged, existing datasets typically rely on predefined, carefully edited texts, failing to represent real-world classroom content, including lecture speech with a set of complementary slides. To bridge this gap, we collect a dataset of educational questions based on lectures from real-world classrooms. On this realistic dataset, we find that current methods for EQG struggle with accurately generating questions from educational videos, particularly in aligning with specific timestamps and target answers. Common challenges include selecting informative contexts from extensive transcripts and ensuring generated questions meaningfully incorporate the target answer. To address the challenges, we introduce a novel framework utilizing large language models for dynamically selecting and rewriting contexts based on target timestamps and answers. First, our framework selects contexts from both lecture transcripts and video keyframes based on answer relevance and temporal proximity. Then, we integrate the contexts selected from both modalities and rewrite them into answer-containing knowledge statements, to enhance the logical connection between the contexts and the desired answer. This approach significantly improves the quality and relevance of the generated questions. Our dataset and code are released in https://github.com/mengxiayu/COSER.