EduVidQA: Generating and Evaluating Long-form Answers to Student Questions based on Lecture Videos
作者: Sourjyadip Ray, Shubham Sharma, Somak Aditya, Pawan Goyal
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-28
备注: EMNLP 2025 (Main)
💡 一句话要点
提出EduVidQA数据集，利用多模态大语言模型解决讲座视频问答难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 大语言模型 视频问答 在线教育 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法难以有效利用讲座视频内容回答学生提问，缺乏互动性。
- 利用多模态大语言模型，结合视频内容和问题，生成长篇答案。
- 构建EduVidQA数据集，包含合成和真实数据，并进行基准测试和定性分析。
📝 摘要（中文）
本文探索使用多模态大语言模型（MLLM）自动回答在线讲座中的学生问题，这是一个具有实际意义的新型问答任务。我们引入了EduVidQA数据集，其中包含来自296个计算机科学视频的5252个问题-答案对（包括合成的和真实世界的），涵盖了不同的主题和难度级别。为了理解数据集和任务评估的需求，我们实证研究了学生的定性偏好，这为这项工作做出了重要贡献。我们的基准实验包括6个最先进的MLLM，通过这些实验，我们研究了合成数据在微调中的有效性，并展示了任务的挑战性。我们使用基于文本和定性的指标来评估模型，从而展示了模型性能的细微差别，这对于未来的工作至关重要。这项工作不仅为这个重要问题设定了基准，而且为自然语言处理在教育领域的未来研究开辟了令人兴奋的途径。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决学生针对在线讲座视频提出的问题，自动生成详细解答的问题。现有方法难以充分利用视频中的视觉和听觉信息，生成的答案可能不够全面或准确，缺乏针对性和互动性。
核心思路：核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM），将视频内容（例如，帧、字幕）和学生的问题作为输入，生成长篇、详细的答案。通过结合视觉和文本信息，模型可以更好地理解问题的上下文，并生成更准确、更全面的答案。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集与构建：构建包含视频、问题和答案的EduVidQA数据集。2) 模型选择与训练：选择合适的多模态大语言模型，并使用EduVidQA数据集进行微调。3) 评估：使用文本指标（例如，BLEU、ROUGE）和定性评估来评估模型的性能。
关键创新：关键创新在于将多模态大语言模型应用于讲座视频问答任务，并构建了专门的数据集EduVidQA。此外，论文还关注了学生对答案的定性偏好，并将其纳入评估指标中。
关键设计：论文使用了多种最先进的MLLM模型进行实验，并探索了不同的微调策略。数据集包含合成数据和真实数据，以提高模型的泛化能力。评估指标包括文本指标和定性评估，以全面评估模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含5252个问答对的EduVidQA数据集，并使用6个最先进的MLLM模型进行了基准测试。实验结果表明，合成数据可以有效用于微调MLLM，但该任务仍然具有挑战性。通过文本和定性指标的综合评估，揭示了模型性能的细微差别。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线教育平台，自动回答学生关于讲座视频的问题，提高学习效率和互动性。此外，该技术还可用于构建智能辅导系统，为学生提供个性化的学习支持。未来，该研究可扩展到其他类型的教育视频，例如，实验演示、技能培训等。
📄 摘要（原文）
As digital platforms redefine educational paradigms, ensuring interactivity remains vital for effective learning. This paper explores using Multimodal Large Language Models (MLLMs) to automatically respond to student questions from online lectures - a novel question answering task of real world significance. We introduce the EduVidQA Dataset with 5252 question-answer pairs (both synthetic and real-world) from 296 computer science videos covering diverse topics and difficulty levels. To understand the needs of the dataset and task evaluation, we empirically study the qualitative preferences of students, which we provide as an important contribution to this line of work. Our benchmarking experiments consist of 6 state-of-the-art MLLMs, through which we study the effectiveness of our synthetic data for finetuning, as well as showing the challenging nature of the task. We evaluate the models using both text-based and qualitative metrics, thus showing a nuanced perspective of the models' performance, which is paramount to future work. This work not only sets a benchmark for this important problem, but also opens exciting avenues for future research in the field of Natural Language Processing for Education.