Decoding Video Logs: Unveiling Student Engagement Patterns in Lecture Capture Videos
Notice bibliographique
Résumé
Lecture capture videos, a popular type of instructional content used by instructors to share course recordings online, play a significant role in educational settings. Compared to other educational videos, these recordings require minimal time and effort to produce, making them a preferred choice for disseminating course materials. Despite their numerous benefits, there exists a scarcity of data-driven evidence regarding students’ use of and engagement with lecture capture videos. Most existing studies rely on self-reported data, lacking comprehensive insights into students’ actual video engagement. This research endeavor sought to bridge this gap by investigating university students’ engagement patterns while watching lecture capture videos. To achieve this objective, we conducted an analysis of a large-scale dataset comprising over one million rows of video interaction logs. Leveraging clustering and process mining methodologies, we explored the data to reveal valuable insights into students’ video engagement behaviors. Our findings indicate that in approximately 60% of students’ video-watching sessions, only a small portion of the videos (an average of 7%) is watched. Our results also show that visiting the video page does not necessarily mean that the student watched it. This study may contribute to the existing literature by providing robust data-driven evidence on university students’ lecture capture video engagement patterns. It is also expected to contribute methodologically to capturing, preprocessing, and analyzing students’ video interactions in different contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».