論文の概要: Enhancing the Learning Experience: Using Vision-Language Models to Generate Questions for Educational Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01790v1
• Date: Sat, 03 May 2025 11:37:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.271358
• Title: Enhancing the Learning Experience: Using Vision-Language Models to Generate Questions for Educational Videos
• Title（参考訳）: 学習体験の強化:視覚言語モデルを用いて教育ビデオの質問を生成する
• Authors: Markos Stamatakis, Joshua Berger, Christian Wartena, Ralph Ewerth, Anett Hoppe,
• Abstract要約: 教育ビデオの学習指向質問生成における視覚言語モデルの有用性について検討する。 本研究は,現状の視覚言語モデルの有効性を概説し,課題の微調整と解決の必要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.689443785478135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Web-based educational videos offer flexible learning opportunities and are becoming increasingly popular. However, improving user engagement and knowledge retention remains a challenge. Automatically generated questions can activate learners and support their knowledge acquisition. Further, they can help teachers and learners assess their understanding. While large language and vision-language models have been employed in various tasks, their application to question generation for educational videos remains underexplored. In this paper, we investigate the capabilities of current vision-language models for generating learning-oriented questions for educational video content. We assess (1) out-of-the-box models' performance; (2) fine-tuning effects on content-specific question generation; (3) the impact of different video modalities on question quality; and (4) in a qualitative study, question relevance, answerability, and difficulty levels of generated questions. Our findings delineate the capabilities of current vision-language models, highlighting the need for fine-tuning and addressing challenges in question diversity and relevance. We identify requirements for future multimodal datasets and outline promising research directions.
• Abstract（参考訳）: Webベースの教育ビデオはフレキシブルな学習機会を提供し、ますます人気が高まっている。 しかし、ユーザエンゲージメントと知識の保持を改善することは、依然として課題である。 自動生成された質問は学習者を活性化し、知識獲得を支援する。 さらに、教師や学習者が自分の理解を評価するのを助けることができる。 大規模言語モデルや視覚言語モデルは様々なタスクに採用されているが、教育ビデオの質問生成への応用はいまだに未検討である。 本稿では,教育用ビデオコンテンツに対する学習指向質問生成における現在の視覚言語モデルの有用性について検討する。 本研究では,(1)アウト・オブ・ザ・ボックスモデルの性能,(2)コンテンツ固有の質問生成に対する微調整効果,(3)質問品質に対する異なるビデオモダリティの影響,(4)質的研究,質問関連性,回答可能性,難易度について検討する。 本研究は,現状の視覚言語モデルの有効性を概説し,課題の微調整と解決の必要性を浮き彫りにした。 我々は、将来のマルチモーダルデータセットの要件を特定し、有望な研究方向性を概説する。

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