チュートリアル動画のための理解容易性因子の抽出
樽見 彰仁, 北山 大輔
第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2019),P1-120,長崎県,2019年3月,査読無
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概要
Youtubeなどの動画共有サイトにはソフトウェアの学習を支援するためのチュートリアル動画が数多く存在する.チュートリアル動画はソフトウェアとその操作目的ごとに存在している.チュートリアル動画は,視聴してからではないと理解が容易であるか不明であり,学習に適している動画を発見することは容易ではない.そこで,本研究では理解が容易なチュートリアル動画を定義するため,重要な理解容易性因子を操作の解説量と動画内で使用されている編集技法から抽出する.具体的には,クラウドソーシングを用いて,データセットとしたチュートリアル動画に対して,わかりやすさをアノテーションする.そのアノテーションを目的変数とし,理解容易性因子の候補を説明変数とする回帰分析を行うことで,重要な理解容易性因子を決定する.