論文の概要: VideoMix: Aggregating How-To Videos for Task-Oriented Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21130v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 03:43:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:27.556921
• Title: VideoMix: Aggregating How-To Videos for Task-Oriented Learning
• Title（参考訳）: VideoMix:タスク指向学習のためのハウツービデオの集約
• Authors: Saelyne Yang, Anh Truong, Juho Kim, Dingzeyu Li,
• Abstract要約: VideoMixは、ユーザーがタスク上の複数のビデオから情報を集約することでハウツータスクの全体的理解を得るのを助けるシステムである。 Vision-Language Modelパイプラインによって提供されるVideoMixはこの情報を抽出し、整理し、関連するビデオクリップとともに簡潔なテキスト要約を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.183779096566276
• License:
• Abstract: Tutorial videos are a valuable resource for people looking to learn new tasks. People often learn these skills by viewing multiple tutorial videos to get an overall understanding of a task by looking at different approaches to achieve the task. However, navigating through multiple videos can be time-consuming and mentally demanding as these videos are scattered and not easy to skim. We propose VideoMix, a system that helps users gain a holistic understanding of a how-to task by aggregating information from multiple videos on the task. Insights from our formative study (N=12) reveal that learners value understanding potential outcomes, required materials, alternative methods, and important details shared by different videos. Powered by a Vision-Language Model pipeline, VideoMix extracts and organizes this information, presenting concise textual summaries alongside relevant video clips, enabling users to quickly digest and navigate the content. A comparative user study (N=12) demonstrated that VideoMix enabled participants to gain a more comprehensive understanding of tasks with greater efficiency than a baseline video interface, where videos are viewed independently. Our findings highlight the potential of a task-oriented, multi-video approach where videos are organized around a shared goal, offering an enhanced alternative to conventional video-based learning.
• Abstract（参考訳）: チュートリアルビデオは、新しいタスクを学ぼうとする人々にとって貴重なリソースだ。 人々は、複数のチュートリアルビデオを見て、タスクを達成するためのさまざまなアプローチを見て、タスクの全体的な理解を得ることで、これらのスキルを学びます。 しかし、複数の動画をナビゲートすることは時間を要するし、精神的な要求もある。 本稿では,タスク上の複数のビデオから情報を集約することにより,ハウツータスクの全体的理解を支援するシステムであるVideoMixを提案する。 フォーマティブ・スタディ (N=12) から,学習者は潜在的な成果,必要な資料,代替手法,および異なるビデオで共有される重要な詳細を理解することの重要性が明らかになった。 Vision-Language Modelパイプラインによって提供されるVideoMixは、この情報を抽出し、整理し、関連ビデオクリップと並んで簡潔なテキスト要約を提示する。 比較ユーザスタディ (N=12) では、ビデオMixは、ビデオが独立して視聴されるベースラインビデオインタフェースよりも、より効率的なタスクの包括的理解を参加者が得ることを示した。 本研究は,従来のビデオ学習の代替として,動画を共有目標を中心に整理するタスク指向型マルチビデオ手法の可能性を強調した。

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