Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interactive Summarizing -- Automatic Slide Localization Technology as Generative Learning Tool

論文の概要: Interactive Summarizing -- Automatic Slide Localization Technology as Generative Learning Tool

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11203v1
Date: Tue, 25 Feb 2020 22:22:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-01 23:46:46.371600
Title: Interactive Summarizing -- Automatic Slide Localization Technology as Generative Learning Tool
Title（参考訳）: interactive summarizing -- 生成学習ツールとしてのスライドの自動ローカライズ技術
Authors: Lili Yan and Kai Li
Abstract要約: 映像要約は,ビデオ講義における学習者の要約体験を高めるために有効な技術である。対話型要約モデルは,畳み込みニューラルネットワークが支援するビデオ講義学習プロセスにおいて,学習者がどのように関与しているかを説明するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.81386784858998
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Making a summary is a common learning strategy in lecture learning. It is an effective way for learners to engage in both traditional and video lectures. Video summarization is an effective technology applied to enhance learners' summarizing experience in a video lecture. In this article, we propose to apply cutting-edge automatic slide localization technology to lecture video learning experience. An interactive summarizing model is designed to explain how learners are engaged in the video lecture learning process supported by convolutional neural network and the possibility of related learning analytics.
Abstract（参考訳）: 要約は講義学習における一般的な学習戦略である。これは、学習者が伝統的な講義とビデオ講義の両方に携わる効果的な方法である。映像要約は,ビデオ講義における学習者の要約体験を高めるために有効な技術である。本稿では,講義ビデオ学習に最先端の自動スライド定位技術を適用することを提案する。対話型要約モデルは,畳み込みニューラルネットワークが支援するビデオ講義学習プロセスと,関連する学習分析の可能性を説明するために設計された。

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