[发明专利]一种在线开放课程最优视频时长分析方法

说明书

本发明属于教育信息化领域，具体涉及一种在线开放课程最优视频时长分析方法。包括以下步骤：S1矩阵表示观看视频行为数据；S2过滤无效观看视频行为数据；S3计算吸引力因子；S4估计最优视频时长分布区间；S5计算课程各个阶段最优视频时长的分布区间。该方法通过建立视频编号对于视频吸引力影响的数学模型，根据学习者观看视频数量的容忍度阈值，根据课程视频数量与容忍度阈值的关系，建立了两类课程的最优视频时长计算方法，具有统计学意义和严谨的数学机理；该方法具有普适性，能够帮助视频设计者优化视频设计，提高视频吸引力，从而提高MOOC课程参与度和学习效果。

技术领域

本发明属于教育信息化领域，具体涉及一种在线开放课程最优视频时长分析方法。

背景技术

大规模开放在线课程(MOOC，Massive Open Online Courses)由国内外知名大学通过网络学习平台开设，实现了优质课程资源全球共享。大量的在线开放课程使全球学习者能够访问教育资源，分享学习经验并获得认证。

尽管MOOC发展迅速，但也存在高辍学率，低资源利用率以及缺乏有效的盈利模式等问题，而视频使用率低下的情形尤为严重。以某MOOC平台一门课程为例，有学习行为的学习者人数为4317人，而观看超过50％视频的学习者仅为18人。

视频吸引力与课程内容相关，在不考虑教师表现的情况下，视频的时长会影响学习者的学习兴趣。如果能够找到最科学合理的视频时长，就能帮助视频制作者设计出更吸引学习者的视频。

MOOOC学习平台采集的观看视频行为数据中就包含了最优视频时长的规律。通过分析MOOC学习行为数据来研究每一类课程最优欢迎的视频时长是一项非常有意义的研究工作。美国麻省理工大学的Guo P.J[P.J.Guo,J.Kim,and R.Rubin,“How videoproduction affects student engagement:An empirical study of mooc videos,”inProceedings of the first ACM conference on Learning@scale conference,2014,pp.41–50.]应用调查研究，发现最受欢迎的视频时长应该在6分钟以内，这项研究没有给出视频属性对于视频吸引力数学机理，并且我们发现课程后期学习者对于视频的观看热情下降[Y.Luo,G.Zhou,J.Li,and X.Xiao,“A MOOC Video Viewing Behavior AnalysisAlgorithm,”Math.Probl.Eng.,vol.2018,pp.1–7,2018.]，其受欢迎的时长应该随着发布时间而变化。

发明内容

本发明的目的就是为了填补在线开放课程最优视频时长分析方法的空白，提出一种在线开放课程最优视频时长分析方法，该方法通过建立视频编号对于视频吸引力影响的数学模型，根据学习者观看视频数量的容忍度阈值，根据课程视频数量与容忍度阈值的关系，建立了两类课程的最优视频时长计算方法，具有统计学意义和严谨的数学机理。该方法具有普适性，能够帮助视频设计者优化视频设计，提高视频吸引力，从而提高MOOC课程参与度和学习效果。

本发明的目的是通过以下技术实现的：一种在线开放课程最优视频时长分析方法，该方法包括以下步骤：

S1：将学习者观看视频行为数据转化为矩阵表示；

将学习者观看视频行为数据表示为一个矩阵，d_ij表示第i个学习者观看第j个视频的总时间，学习者观看视频行为就可以表示为一个矩阵D＝(d_ij)_m×n，其中m表示学习者的数量，n表示视频的数量，i＝1,2,...,m,j＝1,2,3,...,n。

S2：过滤无效的观看视频行为数据；